曾几何时，教育被认为是“不科学”的领域。这不仅因为教育具有研究对象是鲜活的、充满了发展和变化的可能性、研究过程是不可严格控制的、研究结果是不可完全复制的等特点，最重要的是，教育领域的决策通常受到人的主观意志支配。所以在过去，教育被认为是数据甚为贫瘠的领域，除了学生的阶段性考试分数以外，教师和行政部门很难有其他途径了解到学生相对客观的学习状态。可是进入到“雁过留声，踏雪留痕”的大数据时代，学生们在诸如Moodle等网络学习平台、在MOOC学习中心、在电子书包等数字学习终端上会留下大量的学习痕迹和数据，于是信息技术给教育带来了一片研究的沃土：大数据。
　　用大数据设计双回路学习
　　在英国学者维克托·迈尔舍恩伯格和肯尼思·库克耶合著的learning with big data： The future of education一书中，作者提到了基于大数据的双回路学习。双回路学习（Double-loop learning）会随时用数据纠正自身的错误，同时利用反馈回路中获得的大量数据来做其他很重要的事情。例如，可汗学院不仅有超过5000个多学科的视频课程，它更有价值的地方在于积累学生如何学习的数据，并实时反馈给教师和学生。双回路学习把反馈、个性化学习、预测与干预结合在一起，成就了大数据时代的因材施教。
　　开放大数据以减少数字鸿沟
　　得数据者得天下。如果普通教师和研究者无法获得这些数据，是否就会加大数字鸿沟，使自己处于越来越落后的结局呢？未必。在国际教育领域，开放数据已经成为必然的发展趋势。教育技术领域国际知名期刊British Journal of Educational Technology将于2015年7月设立专刊发表多篇数据类论文（Data paper）。与常见的研究类论文（research paper）相比，这类论文只须说明研究所提供的数据是为何目的搜集，从哪里、通过何种方式搜集得来，且提供原始数据和问卷等采集工具，无需实施研究过程，不必进行数据分析，无须讨论研究结果与结论，在教育领域，开放数据将成为一种新常态。事实上美国政府从去年开始开展了一个名为“全国公民编程日”（National Day of Civic Hacking）的活动，政府公开卫生健康类数据，美国国家航空航天局（NASA）等机构也在活动期间发布大数据，开发者自编程序实现海量数据可视化，或者完成数据分析等任务。可见，开放数据会成为减少数字鸿沟的有效途径。
　　用大数据尾气实现研究双赢
　　所谓数据尾气（data exhaust）是指人与网络进行互动时衍生的副产品。卡内基梅隆大学的路易斯·冯·安教授在读研究生时，就创造了一项名为CAPTCHAs的技术，即要求人们在注册电子邮件时识别弯弯曲曲的文字，以证明非恶意攻击。后来他把这项技术卖给了谷歌，再后来他继续采用数据尾气的思想，设计了多邻国（Duolingo）语言学习网站。这个网站要求人们在同一时间翻译一些较短的词组，或评价或改正其他人的翻译。由于需要翻译的句子是来自于CNN等媒体公司提供的真实文档，所以一旦系统接受了多用户协作的译文，并收集所有零散的句子后，就会整合为一份完整的翻译文档，返还给公司，获得经济回报。其实在教育领域，完全可以利用数据尾气形成一个研究服务，让学生和学校提供自己的数据，允许研究者和公司对数据进行加工，并将分析结果返回给数据提供者。这样学生和学校会拥有对自己有意义的数据，而研究者也不会因为没有数据而苦恼，或者为了获得数据而付出高昂的成本。大数据终会从教育研究的沃土演变为教育发展的基石。