面向教育全過程時空的多種類型的全樣本的數據集合。教育大數據不僅僅是建設教育大數據中心，不僅僅是分析全過程學習數據，更多的是一種共享的生態思想。
教育大數據的定義包含三層含義:第一個含義，教育大數據是教育領域的大數據，是面向特定教育主題的多類型、多維度、多形態的數據集合;第二個含義，教育大數據是面向教育全過程的數據，通過數據挖掘和學習分析支持教育決策和個性化學習;第三個含義，教育大數據是一種分佈式計算架構方式，通過數據共享的各種支持技術達到共建共享的思想。
教育大數據的特徵與用傳統方法收集的教育數據相比，教育大數據有更強的實時性、連續性、綜合性和自然性，並使用不同的應用程序來分析和處理不同複雜度和深度的數據。傳統教育數據收集的大多是階段性的數據，而且大多在用戶知情的情況下收集，使用的分析方法也通常是簡單的統計分析方法。教育大數據收集的是整個教育教學過程中靜態和動態的所有數據，可以在不影響教師和學生活動的情況下，連續記錄整個教學活動的所有數據，如教學資料、互動反映和學生在每個知識點上停留的時間等。
教育大數據對教育管理的支持傳統的教育決策制定形式常被形象的稱為“拍腦袋”決策，是指決策者常常不顧實際情況，以自己有限的理解、假想、推測依據直覺、衝動或趨勢來制定政策。這種來自決策者“頭腦發熱”決策，經常處於朝令夕改的尷尬境地，教育大數據正可以幫助解決這種不足。
大數據時代，教育者將更加依賴於數據和分析，而不是直覺和經驗;同樣，教育大數據還將改變領導力和管理的本質。服務管理、數據科學管理將取代傳統的行政管理、經驗管理。技術不斷髮展，教育數據挖掘與分析不斷深入，不僅要著眼於已有的確定關係，更要探尋隱藏的因果關係。利用大數據技術可以深度挖掘教育數據中的隱藏信息，可以暴露教育過程中存在的問題，提供決策來優化教育管理。大數據不僅可以運行和維護各教育機構的人事信息、教育經費、辦學條件和服務管理的數據，而且可以長期積累所有類型教育機構的數據，利用統計分析、應用模型等技術將數據轉換為知識，最終為教育者和學習者提供科學的決策。
教育大數據對教學模式的支持教育大數據推進實現智慧學習。教師在智慧教學環境下，利用大數據技術可以更深入的瞭解每一個學習者的學習狀況，並且與學習者的溝通更加通暢，教師的整個教學過程和學習者的學習過程更加精準化和智能化。教師對教學過程的掌握從依靠經驗轉向以教育數據分析為支撐，學生對於自己學習狀況的瞭解從模糊發展到心中有數，可以更好的認識自我、發展自我、規劃自我。大數據技術可以幫助教師及時調整教學計劃和教學方法，有利於教師自身能力提高和職業發展。
教育大數據對個性化學習的支持除了學生學習的行為可以被記錄下來外，學生在學習資源上的數據也可以被精確記錄下來，如點擊資源的時間、停留多久、問題回答正確率、重複次數、參考閱讀、回訪率和其他資源信息，通過大數據可以定製個人學習報告，分析學習過程潛在的學習規律，還可以找到學生的學習特點、興趣愛好和行為傾向，並一目瞭然教育狀態信息。大數據技術使教育圍繞學習者展開，使傳統的集體教育方式轉向為個性學習方式。同時還伴隨著教育者和學習者思維方式的改變，進一步朝著個性化學習的方向邁出重要的一大步，使得精準的個性化學習成為可能。
教育大數據對教育評價的支持教育評價正在從“經驗主義”走向“數據主義”，從“宏觀群體”評價走向“微觀個體”評價，從“單一評價”走向“綜合評價”。教育大數據下教育評價的變化，不僅表現在評價思想，還包括評價方法，不僅包括對學生的評價，還包括對教學管理、評估質量等具體水平的評價。教學評估不再僅僅是由考試成績和紀律幫助教師評價的主觀傳統意義上的感受，而由大量的數據感知得到，為實現教學評價的公正提供了依據，優化了教學方向。教育評價可以是多元化的，而不是僅停留在知識掌握程度這一單一維度。‘
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