系統(tǒng)記錄下來，通過對教育大數據的綜合分析，有助于從以下幾個方面改善和提高教學質量。一方面，在教學過程中對個體學生的教學督導和管理提供支持，如果某個學生的學習行為和過程數據分析表明其在學習中出現主觀（如網絡學習頻度下降，學習的及時性和參與度降低等）或客觀（作業(yè)出錯率上升等）的問題，教師就可以及時采取必要的教學督導或輔導行動，以避免在學生最后考核不及格時才被發(fā)現。例如Blackboard網絡學習臺中的“retention center(預警中心)”可以根據教師提前設置的數據分析閾值對學生的學習狀況向課程教師報警，以便于教師及時采取行動。二是通過對學生個體的學習過程和結果進行分析，可以對學生進行個性化的教學資源推送和學習進度推進，甚至為學生提供定制化的學習安排，以便于更有效地進行因才施教。三是對參與課程所有學生的學習行為、過程和學習成果進行數據分析，可以識別出課程教學設計中存在的問題，教師就能根據大數據的分析結果改善教學設計。四是隨著大數據挖掘、數據庫和人工智能等技術的發(fā)展，在未來幾年，教育大數據應用將會給課程教學和教學管理創(chuàng)造更多的價值。

移動學習攜帶社交網絡

移動學習在未來有兩個方面值得引起注意。一方面，移動學習并不是將在線教育的PC應用程序簡單地以瀏覽器的方式在移動設備上展現，而是要根據教學內容和學習對象，面向智能終端的中小屏幕和學生的碎片時間學習特性進行教學設計，提供傳統(tǒng)互聯網所不具備的移動互聯網創(chuàng)新教學功能。另一方面，移動互聯網產業(yè)中推動的BYOD（攜帶自己的設備）不僅是學習者攜帶移動終端，也攜帶了個人的學習環(huán)境和社交網絡，這也是移動學習的重要構成因素。