关于大数据的更多信息
通俗来讲，保存下来的各种类型的数据被称为大数据1。由于数据存储成本降低，同时随着强大的处理器和算法（特别是自然语言处理和机器学习）的出现，分析大数据变得更加容易2，因此这种做法是非常有意义的。
[AI4T] 数据：其形状和大小多种多样 (Data: it comes in many shapes and sizes (2/2)
正如视频中所讨论的，大数据具有数据量大（体量）、生成迅速（速度）、不同类型（多样性）等特点，数据来自多个源头。因此获得的数据往往是不完整和不精确的（真实性），其相关性随时间变化（波动性）。需要复杂的算法来整合、处理和可视化这类数据。然而，从这些数据中得出的推论，特别是与传统数据结合时，可以非常有力，因此这些努力都是值得的2。
一些专家扩展了三个或五个“V”2，强调构成大数据的三个核心维度：
- 技术使得收集、分析、链接和比较大型数据集成为可能。分析旨在识别大数据集中的模式，从而提出经济、社会、技术和法律方面的主张。
- “大数据集提供一种更高形式的智能和知识，产生之前无法获得的见解，并带有真实、客观和准确的光环”3。
- 大数据分析“可能揭示出学生在学习中的挑战和优势，理解学生的个体需求，从而制定出个性化的学习策略。”
1 Schneier, B., Data and Goliath: The Hidden Battles to Capture Your Data and Control Your World, W. W. Norton & Company, 2015.
2 Kelleher, J.D, Tierney, B, Data Science, London, 2018.
3 D’Ignazio, C., Bhargava, R., Approaches to Building Big Data Literacy, Bloomberg Data for Good Exchange, New York, 2015.
4 General Data Protection Regulation (GDPR), European Union, April 2016.
5 Ethical guidelines on the use of artificial intelligence and data in teaching and learning for educators, European Commission, October 2022.
