随着信息技术的快速发展，教育信息化呈现出前所未有的发展势头，技术与教育的深度融合推动了教育的变革与创新。近年来以云计算、数据挖掘、移动互联网等为基础的大数据技术的出现为教育研究带来了数据获取、存储、分析和决策等方面的支持。

　　大数据是在人们长期对数据研究应用基础上，尤其是随着移动互联网、云计算、物联网等技术的深入应用产生海量数据的情况下应运而生的，是当今时代信息技术发展的必然产物。当前，大数据已经不再仅限于用来描述存储大量数据，还表现了对海量数据处理的高速度，尤其是可以帮助人们客观地发现隐藏在海量数据背后有价值的信息真相。

　　大数据在商业、金融、通讯、医疗等行业发展已有较长时间，近几年因为移动互联网、云计算、物联网等的发展才引起广泛关注。大数据已经深刻地影响到人们的生活、工作和学习。大数据的意义在于对由多种类型数据构成的数据集体进行分析和研究，提取有利用价值的信息，从而帮助人们在解决问题时可以作出科学的决策。

　　大数据时代的到来，给教育理论创新和教育教学变革提供了前所未有的大好机遇。大数据的思维和理念可以为优化教育政策、创新教育教学模式、变革教育测量与评价方法等理论研究提供客观依据以及新的研究视角，能够更好地推动技术与教育的深度融合。

　　在大数据支持下，各级决策者可汲取“以证据为本”的理念和对大数据对政策决策影响的思考，从传统的政策调研和观点式决策向以多元丰富政策证据为支撑、 大数据为助力的现代教育治理模式转变。有了大数据提供的支持，教育政策的制定不再是简单的经验模仿，更不是政策制定者自己经验的总结过程，而是从大量教育数据中挖掘出来的事实真相基础上有针对的采取措施，因此，教育决策的过程更加科学化，制定的教育政策更加符合教育教学的发展需要，从而更好地发挥教育政策的引导作用。

　　北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的NLPIR大数据语义智能分析技术是对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。

　　其中KGB(Knowledge Graph Builder)知识图谱引擎是我们自主研发的知识图谱构建与推理引擎，基于汉语词法分析的基础上，采用KGB语法实现了实时高效的知识生成，可以从非结构化文本中抽取各类知识，并实现了从表格中抽取指定的内容等。KGB同时可以定义不同的动作，如抽取动作，并能自定义各类后处理程序。利用KGB知识图谱引擎可以抽取到产品的详细报价信息，方便进行下一步的数据挖掘与图谱构建。

　　随着云计算、移动互联网以及物联网等技术的发展和完善，相信大数据在教育领域的应用会越来越广泛和深入，相关的研究也会越来越全面和深入，在教育信息管理领域，综合应用数据挖掘技术和人工智能技术，获取用户知识、文献知识等各类知识，将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。