NLPIR语义智能平台对未来大数据教育提供契机

　　在大数据时代，通过对教育与教学数据的挖掘、分析、建模，管理者可以更理性地均衡教育资源配置、汇聚优质资源服务、推进教师智力资源的流转、实现教育的平等与全纳。区域教育均衡发展将由依赖主观经验总结走向依赖客观数据分析，由经验推断走向科学决策。
　　教育大数据有利于建立以学生为中心的教育评价体系。以大数据、互联网等为代表的新一代的信息技术为教育评价带来了**的可能。因为教育大数据是全样本、全过程的数据，而教育测量、考试评估、教育实验等是抽样、截面数据。抽样数据是基于推测，描述静态的截面，而全样本数据是反映事实，描述动态的发展。大数据不是发现确定性的因果关系，而是发现关联性的相关关系。相关关系特别适合发现社会科学中与情景相关的模糊规律，而教育*量的规律是相关性的规律，特别适合运用大数据思维开展探究。
　　NLPIR大数据语义智能教学科研平台是大数据语义智能分析专业的教学科研综合平台。平台以自然语言理解为核心，结合北理工团队多年的科学研究与*教学经验，以科学严谨的方式，致力于提升学员大数据与人工智能的教学培训、科学研究与工程实践的水平。
　　NLPIR大数据语义智能教学科研平台适用对象主要包括三类：
　　1)职高及社科类专业、数据分析师
　　熟悉基本理论，掌握NLPIR语义智能分析的专业工具。
　　2)工科类专业学生、数据工程师
　　大数据与人工智能专业能力建设，掌握语义智能分析关键技术，可在应用实践中二次开发。
　　3)语义智能分析科研人员、数据科学家
　　深入理解大数据、人工智能理论，掌握自然语言理解关键技术，利用二次开发接口完成科研项目，并在具体研究点上进一步创新。
　　NLPIR大数据语义智能教学科研平台的主要范畴包括：
　　1)科学认知。培养学员大数据、人工智能那个与自然语言理解的科学认知观。
　　2)基础理论。基础理论包括机器学习、深度学习以及人工智能常见算法。
　　3)关键技术。平台关键技术以自然语言理解为基础，包括汉语分词、新词发现、关键词提取、文本分类聚类精准搜索、知识图谱以及其他相关技术。
　　4)工具平台。成熟的工具平台有：NLPIR语义搜索与挖掘平台、Hadoop、Spark、Hive等大数据平台和TensorFlow等人工智能平台。
　　5)实战应用。结合实际问题，提升语义智能实战应用能力和二次开发能力。
　　大数据技术能够提高教育管理、决策与评价的智慧性，物联网技术能够提升教育环境与教学活动的感知性，泛在网络技术能够增强跨组织边界的大规模社会化协同，云计算技术能够拓展教育资源与教育服务的共享性。
　　未来教育将采用大数据技术、互联网技术等，将教育业务全面数字化、可视化与自动化，而且可以随业务流程无缝流转，通过可视化界面进行智能化交互，通过智能系统自动响应，将降低信息管理系统的技术门槛，使管理工作更加轻松、高效。