数据作为信息时代的象征，随着互联网的快速发展，信息量呈现爆炸式增长。根据IDC监测，全球数据量大约每两年翻一番，意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部。专家预测，到2020年全球数据量较2010年增加43倍，达到35ZB （1ZB=1万亿GB）。至此世界进入了“大数据”时代。大数据的提出引起了各大IT厂商和研究人员的高度关注，如何通过有效的收集、分类和共享，进一步的完善、创新这些数据里的大量有用的知识，并得到一定的积累和继承。2006年7月新西兰教育部长史蒂夫?马哈雷在一次研讨会发表了《个性化学习：把学生置于教育的中心》的演讲，强调个性化学习及其对教育的重要性。教育领域里也收集了海量的教育数据，在大数据时代下，从大量的教育数据中去分析和挖掘潜在的价值为个性化学习带来了机遇与挑战。
1 大数据的基本概念分析
大数据目前也被人们称之为巨量资料，指的是应该要求新处理模式才可以具有着一定的洞察力、决策力以及流程优化能力的海量以及多样化的信息资产。大数据指的是不用随机分析法的方式，而是应用了全部数据而进行分析和处理工作。与此同时，大数据并非是一个或者是一种数据的总称，而是包含有诸多内容的数据，因此，也就具有着价值高、容量比较大以及来源多样等等特征。
2 我国网络在线教育的现状分析
2.1 在线教育发展历程
在线教育的发展，是在的教育产业化以及信息技术高速发展的背景下而出现，发展。刚开始之时是以网校和远程教育作为的主要模式，但是因为其具有着较为广阔的市场，其之间的竞争逐渐的加剧以及较为分散等等特征。因此， 教育行业在线教育受到了人们的关注。
2.2 我国网络在线教育的问题
从上文的论述中可以看出，我国网络教育在一定程度上有着较快的发展，然而从总体上来说，和国际先进水平之间还有一定的差距，为了可以赶上以及起到领头羊的作用，就需要从根本上解决自身存在的问题，不断推进其进步和发展。
2.2.1 缺乏特色
我国的网络在线教育首要问题就是在实际中没有形成自己的特色，比较难来指导在线实践。而这主要是因为我国的网络在线教育总体而言发展较为缓慢，当前虽然对其进行了大量的研究和分析，然而从目前而言，并没有形成一套完整的网络教育体系，主要还是在借鉴国外的形式，同时还停留在消化吸收阶段，并没有自己的创新。而这就同我国的具体情况不相符合，所以，其在实践中就会出现脱离实际的问题，进而较难对学习者进行指导，如此的话，学习者的学习效率就得不到提升。
2.2.2 网络在线信息资源质量较差
从我国当前网络在线教育整?w情况进行分析，诸多教学资源从整体上来说是把课堂教学而逐渐移植到网络上，虽然脱离了粉笔和黑板，但是从本质和形式上而言，并没有较多的区别，而这些教学资源并没有进行较多的创新，同时表现形式总体而言，较为单一，对于内容比较重视 ，活动设计缺乏，在评论和反馈上做的不够，因此，这就导致了整体教学资源较差，学生对于学习的兴趣不高。
2.2.3 平台管理、服务跟不上
网络在线学习对于平台的管理较为严格，需要有专业的平台支持，所以平台管理和服务对学习者而言有着十分重要的作用，在功能、管理、服务上得到提升的话，那么愿意来学习的人也会随之提升，然而目前的实际情况是网络教学平台管理较为混乱，服务跟不上，如此的话就没有办法确保教学质量。
2.2.4 网络在线教育涉及范围较窄
从总体上来看，我国的网络在线教育总体而言不够成熟，涉及的范围较为狭窄，因此，不管是在学习群体或者是内容选择上，都有着一定的限制。学习群体通常是以在校学生为主，已经工作的人群、专业发展等等领域中涉及比较少，所以，网络在线教育需要进一步发展。
3 大数据在在线教育中的应用分析
3.1 学生端的智能化管理
在线教育中最为重要的服务对象是学生，从学生应用的角度而言，在大数据进行应用时，主要可以从以下几个方面进行考虑。
3.1.1 知识图谱的学习
在学与教的过程中，其出发点都是以知识点为基础，知识图谱则就是一个会将全部知识点总结同时汇总到一起的知识结构图。在知识图谱中，一般我们可以发现每一门课程之中其主要知识点之间的联系，通过知识图谱可以把课程知识模或者是学科中每一个课程应用架构图的方式展现出来，进而进行点击跳转然后到与之相应的知识和课程模块中，进而就可以便于学生对知识的脉络有所了解。
3.1.2 进行个性化课程服务
通过在线教育可以给学生提供一个自主学习的平台，在这个平台上，学生们一般可以注册自己较为感兴趣的课程和内容，根据自己的偏好选择的视频。在平台上课程逐渐增多之时，学生们在查找合适的课程之时就会花费更多的时间，所以，在面向学生课程推荐系统这个构想中，这个推荐系统就可以以学生和其他学生具体的学习情况，或者是课程其关系到的知识点而给学生推荐适合学生发展的课程。
3.2 教师板块的智能化
同传统课堂相比较来说，教师可以依据自己对于课程的理解以及自己在实际中的经验进行备课，在线教育平台的教师也可以依据学生实际的学习情况的反馈来进行针对性的备课。以统计、分析以及挖掘学生观看视频， 完成习题，进行课程讨论等等，从这之中就会发现学生在学习之时的难点。
4 结语
从上文的论述中可以看出，在以后在线教育发展过程中，应该重视以搜集好教育数据的基础作用和价值，寻找同大数据分析之间相匹配的教育技术，进而就可以形成发现、掌握以及应用大数据的思维，进而就可以得到大规模在线教育的发展规律以及发展趋势，如此就可以实现对于学习个体的个性化教学。大数据具有着是较大的发展潜力，在其指导下，可以帮助更多的人实现进一步发展。
