являются потоки сообщений из социальных сетей, непрерывно поступающие данные с измерительных устройств, события от радиочастотных идентификаторов, данные дистанционного зондирования Земли, метеорологические данные, данные о бизнес-транзакциях, потоки данных о местонахождении абонентов сетей сотовой связи, данные с устройств аудио- и видео регистрации [232]. В качестве определяющих характеристик для больших данных рассматриваются такие характеристики как объем (объемы исходных данных огромны), скорость (поскольку для обработки массивов данных нужны высокие вычислительные скорости), разнообразие (данные связаны с множеством различных агентов и поступают из различных источников). Термин «большие данные» часто употребляется по отношению к данным, которые находятся в открытом доступе и доступны для прочтения и использования, как людям, так и вычислительным машинам [202].
Для обнаружения на основании анализа больших данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых людям для принятия решений, используются методы компьютерной аналитики. Аналитика (analytics) в кратком руководстве UNESCO определяется как процесс компьютерного сбора и обработки данных, необходимых для принятия решений [248]. С ростом вычислительных возможностей компьютеров по обработке больших данных аналитика поддерживает в науке и бизнесе «цифровую нервную систему организаций», позволяет принимать решения и осуществлять незамедлительные меры, воздействие которых в свою очередь может быть проверено.
Возможность наглядного представления результатов извлечения знаний из исходных данных [394], которую обеспечивает компьютерная аналитика, привлекательна для управления образованием. В последние годы сформировалось несколько направлений исследований, связанных со сбором компьютерных данных, извлечением из них знаний и последующим использованием этих знаний для принятия решений в сфере образования. Международное образовательное сообщество проявляет растущий интерес к компьютерной аналитике, что подтверждается ростом числа публикаций по теме учебной аналитики (Learning Analytics) [267, 280, 377]. Термин «учебная аналитика» определяет направление исследований, основанное на компьютерном сборе, анализе и представлении данных об учениках и их действиях с целью понимания и оптимизации учебного процесса и той среды, где этот процесс происходит. Возможности, которые открывает учебная аналитика для поддержки совместной сетевой деятельности субъектов образования, были подробно рассмотрены нами в нескольких статьях [141—143]. В настоящее время учебная аналитика объединяет множество исследований, в основании которых лежит анализ цифровых записей о деятельности субъектов образования. Таких записей становится всѐ больше, поскольку участие субъекта образования в учебном процессе всѐ чаще опосредуется цифровыми устройствами, благодаря которым данные