会上，三盟科技解决方案部产品总监李丹宏作了《基于教学全流程的数据及教学大数据应用分析》的报告。她指出，当前高校教育数据现状呈现“冰山模型”，即以学生/教师基础数据为主的服务数据多为“冰面”上的显性化数据；而教与学过程中的行为数据以非结构化隐性化数据为主，处在“冰面”下方。如何采集教学全流程数据，激发数据价值，真正提升教学质量是关键。

李丹宏分析认为，教学全流程数据的采集主要从四类数据入手。可借助教学客户端“混合式教学平台”-智学堂来实现对课堂教学数据、教学设计数据、课后辅导数据、实践教学数据等进行采集。这主要依托于智学堂AI+大数据深度融合的优势，涵盖400多项教学过程数据，为积累教学数据提供海量资源池。

在完成对教学全流程数据的采集之后，如何应用到教学管理中，为教学提质增效提供数据依据及决策支撑。对此，李丹宏表示要加强教学全流程数据的应用，实现老师精准教、学生个性学、管理者科学管。

/课堂质量分析，助力教师精准化教学

三盟科技教学大数据分析系统通过采集课堂质量相关数据，将教学成果量化并进行分析，辅助教师清晰掌握学生的上课表现，便于教学方式的优化及调整。

/智能推荐，实现学生个性化学习

系统可根据学生所选择的学习目标、现有情况进行学习路径推荐，并提供学习路径分析、学习目标分析、选课推荐、深造学习路径推荐等多种推荐模式，助力学生成长成才。

/教学质量分析，促进教学水平提升

教学大数据分析系统通过从课程建设、资源建设和互动教学等方面评估教师的工作质量；支持院系间的横向对比和教师个人间对比，从而辅助管理者对教师教学质量开展评估。

纵观高校教育信息化发展路径，数据的价值正日益凸显，在助力提高学校教学水平、管理效率中扮演重要角色。未来，构建教学大数据分析体系，探索高校教育方式方法创新和优化，将是教育信息化发展的一大重要趋势。