“大数据”指的是那些在常规软件工具下难以在限定时间内捕捉、管理和处理的数据集合。这类数据集包含大量的信息，具有高增长速度和多样性，能够提供更强的决策能力、洞察力和流程优化能力，是一种重要的信息资产。

被誉为“大数据”之父的维克托·迈尔·舍恩伯格在其著作《与“大数据”同行：学习与教育的未来》中指出，“大数据”对学习产生了三个重要影响：首先，我们能够收集过去难以获得或无法聚集的反馈数据；其次，我们可以实现针对个人需求的个性化学习，而非仅针对某一类学生；最后，我们可以通过概率预测来优化学习内容、时间和方式。

当将“大数据”应用于教育领域时，可以通过收集和处理大量的实际数据，深入了解学生在学习过程中的各种特征，识别他们的优势与不足，以及具体存在的问题，从而解决过去难以察觉的学习障碍。与传统的问卷调查、心理测试和考试所获得的数据不同，在“大数据”的背景下，任何行为都可以转化为数据。只要找到合适的数据记录方法，并将其转化为可供分析的数据模型，就能灵活多样地分析这些数据，进而为教育者提供高效教学和个性化教学的数据支持。