教育大数据的采集技术体系主要包括？

教育数据采集的技术体系共包括：物联感知类技术、视频录制类技术、图像识别类技术、平台采集类技术。

1、物联感知类技术

该类技术主要包括物联网感知技术、可穿戴设备技术和校园一卡通技术。其中，物联网感知技术主要用于采集设备状态数据，可穿戴设备技术主要用于采集个体生理数据与学习行为数据，校园一卡通技术则主要用于采集各种校园生活数据。

2、视频录制类技术

该类技术主要包括视频监控技术、智能录播技术与情感识别技术。其中，视频监控技术主要用于采集校园安全数据，智能录播技术主要用于采集课堂教学数据，情感识别技术主要用于采集学生学习过程中的情感数据。

3、图像识别类技术

图像识别类技术是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行匹配、处理、分析，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，主要包括网评网阅技术、点阵数码笔技术与拍照搜题技术。

其中，网评网阅技术主要用于采集学生考试成绩数据，点阵数码笔技术主要用于采集各种作业、练习、考试数据，拍照搜题技术主要用于采集学生作业练习数据。

4、平台采集类技术

该类技术主要包括在线学习与管理平台技术、日志搜索分析技术、移动APP技术与网络爬虫采集技术。其中，在线学习与管理平台技术主要用于采集各种在线学习与管理数据，日志搜索分析技术主要用于采集运维日志与用户日志数据，移动APP技术主要用于采集各种移动学习过程数据，网络爬虫采集技术主要用于采集教育舆情数据。

教育数据采集的注意事项：

1、要提前规划设计教育大数据的建设与应用是一项系统工程，需要进行顶层设计，以便有目的、有序地采集高质量教育数据。

规划设计的内容包括：数据采集的范围、使用的数据采集技术、数据采集环境的部署、数据采集质量的保障措施、采集数据的应用目的和场景、数据的存储方案、数据的更新机制、数据的交换标准等。

2、要有清晰的边界大数据虽然具有混杂性、来源多样性等特征，数据的存储成本也越来越低，但并非要囊括一切数据，没有价值的数据是不值得收集和分析的。

教育大数据同样如此，其采集应当有清晰的边界，而非盲目采集任何教育活动数据。究竟要采集哪些数据，取决于数据的应用目的。

3、要保持连续性和规范性。很多时候，仅凭某个学生的一次作业成绩并不能说明什么问题，但如果将一个班级每位学生历次的作业成绩甚至作业的过程数据都全部采集到。

便可以客观评估学生的整体学习效果、发现学习盲点、诊断教学难点，开展针对性教学和个别化辅导，这时的作业数据便具有了“大”价值。教育大数据的采集应秉持“持续创造价值，规范提升价值”的理念。