随着互联网、物联网的飞速发展,人们和网络越来越密不可分。这也直接导致互联网中人类行为数据突飞猛进,我们已经进入了一个大数据的时代。大数据在商业领域的应用,已经创造了巨大价值的产品和服务。如果把大数据应用到我们的课堂,那么会出现一番什么样的情况呢?基于此,提出了本论文研究的四个问题。问题一：大数据在商业和社会领域的应用,成果颇丰,如果把大数据的方法和技术,应用到课堂观察中,会怎样呢?问题二：大数据在课堂观察中的应用,有什么意义?问题三：大数据是通过采集海量的数据来分析,在现有的条件下,如何在课堂中采集海量的数据?问题四：采集的数据,怎么确保分析是科学的?在对国内外大数据与教育研究的基础上,本人也对课堂观察的相关研究进行了比较,包括贝尔思(R. F. Bales)提出“互动过程分析”理论、S-T分析法、弗兰德斯教学互动分析系统以及国内的相关课堂观察研究,最后提出了基于大数据的课堂观察。通过课堂录像,采集教师、学生课堂中产生的所有数据。从这些数据中,挖掘出影响教师教学、学生成绩的相关行为,从而为教学的改进提供依据。本研究中大数据采集的对象是北京市某学校初一年级两节《探究科学》课中教师、学生课堂行为的数据。一节是传统《探究科学》课；另一节课是网络《探究科学》课。两节课的课程内容和课程设计基本一致,都是“倒装壶探究”。数据的采集过程：两节课都进行了录像,根据课堂录制的视频,对教师和每个学生的数据进行采集,通过Excel和spss等数据分析软件对数据进行分析,包括：1.课堂学生行为大数据相关性分析；2.课堂学生行为大数据均值对比；3.传统、网络课堂教师行为大数据分析：4.传统、网络课堂学生行为大数据行为大数据分析。最后得出四个结论：一、大数据可以尝试应用到课堂观察中；二、大数据在课堂观察中的应用,有其独特的意义；三、课堂观察中,只能尽可能多采集数据；四、采集的数据分析是否科学,还有待进一步实验证明。