传统教育模式，教师对学生的评价，绝大部分来自考试成绩及较为主观的判断。而互联网模式下的教育模式，核心是为学生自我发展、教师教学反思、学校的质量提升提供基于数据分析的支撑，从而减轻教育评价体系的负担，同时采用统一的标准进行评价，在一定程度上提升评价的准确性。

其中，「数据分析」+「可视化」：让学生、老师、家长三方都更全面的了解学习情况，更重要的是老师会根据大数据的分析，对教学内容做针对性的调整，管理人员同时也可以根据科学的数据支撑进行学校资源管理。

四大评价体系：数据代替传统

客观评价体系

(1)定位

从主观判断到客观评价

(2)案例

学习诊断分析系统 ：在学习过程中提供学情的实时诊断分析报告

课堂互动反馈系统 ：上课时，学生手持一个遥控器，针对老师的提问即使回答。老师根据正确率来判断教学内容

伴随式评价体系

(1)定位

从总结性评价到过程性评价

(2)案例

区域性数字化教育评价体系：用数据代替传统的查资料，调研访谈来描述区域发展问题。

智能化评价体系

(1)定位

从人工性评价到智能评价

(2)案例

万份英语同题作文智能评价：智能评价技术代替传统改卷模式

课堂评价系统：即时练习考试与成绩分析

综合性评价体系

(1)定位

从单一评价到综合评价

(2)案例

学生综合素质在线评价：多维学习评价代替只看成绩的方式。

大数据的最终目的，即为最大化实现自适应学习，自适应学习是把学习和评价联动起来的一种科学的学习模式。因为，要自适应学习，必须有一个系统随时看到学生学到什么程度，这个完全是评价。但是，评价完了之后有一个新的呈现。目前国内很多教育机构在研究自适应的学习模式，但都处于起步阶段，若要把自适应做好做透，一定是真正通过大数据、根据算法模型来分析学生的学习数据，匹配下一步应该学什么。

大数据的核心在「大」，大数据需要一个量的累计，积累始终是需要时间去培养的，大数据给教育带来的好处，会随着时间的迁移越来越明确。