系统记录下来，通过对教育大数据的综合分析，有助于从以下几个方面改善和提高教学质量。一方面，在教学过程中对个体学生的教学督导和管理提供支持，如果某个学生的学习行为和过程数据分析表明其在学习中出现主观（如网络学习频度下降，学习的及时性和参与度降低等）或客观（作业出错率上升等）的问题，教师就可以及时采取必要的教学督导或辅导行动，以避免在学生最后考核不及格时才被发现。例如Blackboard网络学习平台中的“retentioncenter(预警中心)”可以根据教师提前设置的数据分析阈值对学生的学习状况向课程教师报警，以便于教师及时采取行动。二是通过对学生个体的学习过程和结果进行分析，可以对学生进行个性化的教学资源推送和学习进度推进，甚至为学生提供定制化的学习安排，以便于更有效地进行因才施教。三是对参与课程所有学生的学习行为、过程和学习成果进行数据分析，可以识别出课程教学设计中存在的问题，教师就能根据大数据的分析结果改善教学设计。四是随着大数据挖掘、数据库和人工智能等技术的发展，在未来几年，教育大数据应用将会给课程教学和教学管理创造更多的价值。
移动学习携带社交网络
移动学习在未来有两个方面值得引起注意。一方面，移动学习并不是将在线教育的PC应用程序简单地以浏览器的方式在移动设备上展现，而是要根据教学内容和学习对象，面向智能终端的中小屏幕和学生的碎片时间学习特性进行教学设计，提供传统互联网所不具备的移动互联网创新教学功能。另一方面，移动互联网产业中推动的BYOD（携带自己的设备）不仅是学习者携带移动终端，也携带了个人的学习环境和社交网络，这也是移动学习的重要构成因素。
