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1. 研究目的与意义（文献综述）
随着互联网的飞速发展，大数据成为当今社会的热点词汇之一，如何合理高效地从海量的信息中找到所需资源，成为各行各业关注的重点问题，大数据和教育行业也在不断的融合。
随着各类网络资源平台、网络课堂以及学习APP的大量涌现，利用网络进行学习开始成为越来越普遍的现象，随着人们需求多样性的不断增加、对高效率学习的要求不断加大，对于学习个性化的诉求也在逐渐的增加。
目前，网络个性化学习对于大数据的应用还停留在探索阶段。
2. 研究的基本内容与方案
研究内容： Web2.0的发展带来了学习方式的变革，网络个性化学习应运而生。
本文在介绍网络化学习的概念、特点、优势的基础上，探讨了大数据在网络个性化学习中的作用和实现方式。
然后，以网易云课题为例，实证说明大数据对网络化个性化学习效果的提升作用。
3. 研究计划与安排
国外研究现状：孙晓立（2012）[2]介绍了大数据与云计算融合为各行各业带来的红利之雨，正如2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动 大数据研究和发展计划。
美国教育部为推动大数据教育应用，于 2012 年 10 月发布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》，指出要重点发展教育数据挖掘和学习分析技术，West, Darrell M(2012)[6]指出大数据分析在政府教育学习领域的应用之广泛，并主张通过对教育大数据的挖掘与分析，促进美国高等院校及 K-12 学校教学系统的变革。
对于国外大数据教育应用的研究情况，我们主要通过Anthony G. Picciano（2012）[8]主张大数据学习分析在美国高校中的发展言论，同时借助教育资源信息中心 ERIC 数据库提供的论文发表情况进行分析。
4. 参考文献（不低于12篇）
2017年11月25日至2016年11月30日：撰写、提交、修改开题报告 2017年11月30日至2018年2月26日：撰写毕业论文初稿及、中期检查表并提交 2018年2月27日至2018年3月16日：论文中期检查 2018年3月17日至2018年4月30日：修改论文并提交修改稿（二稿、三稿），提交外文文献及译稿 2018年4月30日至2018年5月21日：重复率检查、提交定稿 2017年5月22日至2017年5月25日：答辩
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