决策、个性化学习服务也是面临的挑战。随着大数据的出现，为个性化学习创造了现实条件，目前已经出现了一批个性化学习课程，如翻转课堂、MOOC和微课程等。
f翻转课堂是让学习者在课通过教学视频学习课程内容，在课堂上完成作业、工作坊研讨或做实验，教师则在学生完成作业遇到困难时给予个性化指导。教师也可以通过学习管理平台了解每一位学生的学习状况，并根据学生的学习情况，针对学习有困难的学生，及时对他们进行个性化指导。微课程同样也是利用“前置学习”的教学视频，让学生可以在家自主学习。通过暂停、倒退、重放等方式达到个性化学习的目的，在完成自主学习后，在课堂上教师利用作业、实验、工作坊等方式帮助学生消化所学知识。MOOC（MassiveOpe
O
li
eCourse，大规模开放在线课程）作为一种新型在线教育模式于2012年闯入了人们的视野，为传统教育带来了强烈的冲击。MOOC与传统的视频公开课不同，它模拟了一个较为完整的教学过程，有参与，有反馈，有作业，有讨论和评价，有考试与证书。在个性化学习方面，MOOC使学生能够自我掌握学习的方式和进度，根据自身情况选择学习内容，当遇到有问题的部分时可以反复播放学习，在遇到已经掌握的知识点时可以跳过不学，能够让学习者更好地达到学习效果。但是MOOC课程面向对学生群体庞大，很难能够对学生进行长期的辅导，同时课程都是在网上进行学习，针对一些实验性的课程无法提供一个实验环境来供其实践课程内容。以上所提到的这些个性化课程还存在一个共同的问题，就是虽然一定程度上达到了个性化学习的目的，但这些课程都要求学生自己能够在课后花费大量时间去自主学习，这对学生的自觉性
f要求较高，这就会导致自觉性不强的学生不仅没有达到个性化学习的目的，更甚至于导致学生不能正常的完成课程学习。3结束语大数据的出现，改变了我们对数据的认识，人们可以通过大数据而找到隐藏在大量数据背后的世界，也为教育工作带来了新的思路，在为个性化学习带来了机遇，同时如何保证个性化学习的质量和效果也面临着挑战。一方面由于海量数据的特点，数据的处理也与传统的数据处理有所不同，如何有效处理这些数据面临着挑战；另一方面，虽然教育大数据相关理论和技术在教育领域有着广泛的应用前景和巨大的发展潜力，但大数据的应用需要多个跨学科领域的技术成果，部分大数据的教育应用还处于研究和探索阶段。此外数据安全和数据所有权问题也是大数据管理的重要组成部分，如何能r