在当代教育环境中，教育公平一直是教育领域中的核心问题。教育公平的概念早已提出，但是在能否实现或是实现程度上，却是障碍重重，受到社会政治、经济、文化等各种因素的制约。

　　教育公平被定义为适龄儿童、青少年享有同等受教育的权利和机会，并且享有同等的公共教育资源和服务；从教育者角度来看，应该同等地对待每一个受教育者，而不应该有任何歧视。在实现教育公平的过程中，根据不同的情况，分为起点公平、过程公平和结果公平。教育公平的起点是指受教育者的权利和机会，过程是教育资源的公平分配，结果是指教育质量的公平。目前这些也就是如何评价教育公平的指标体系。

　　中国有着全球最多的人口和资源，在教育公平实现的过程中，不管是起点、过程和结果都不能达到百分百所谓的公平。一般来说，教育的过程公平是最难实现的。教育资源体现在当地的发展水平、师资力量、政府的教育投入等方面上，为了实现教育公平，不同地区和学校会采取机器辅助教学，也就是计算机为主要媒介所进行的教育活动。当信息技术在学校大面积普及之后，发达地区和欠发达地区的资源分配不均衡情况有了改善，事实也证明，信息技术加强了学校、老师和学生之间的沟通，促进了欠发达地区的教学质量的提高，使得当地学生也能够体验到计算机教学的有效性。

　　计算机辅助教学并不是突然进行推广和传播的，在发展期间，从计算机辅助教学的学习理论、核心技术、教学类型和适用范围来看，人们对于计算机辅助教学的认知程度越来越深，并且计算机辅助教学的技术越来越成熟，以及计算机辅助教学的功能越来越多元化。从单一的进行简单知识的展现，到当今的远程自主化网络学习，不管是政府还是当地学校都给予了充分的支持。

　　教学中，所说的教与学的主要矛盾也就是教师讲授教材和学生学习教材之间的矛盾。作为成年人的教师和出于青少年的学生的认知水平必然不在一个水平上，当学生无法在教师讲解的知识点上达到共鸣的话，也就是说，教师在教学过程中，没有直接针对学生的薄弱点，这时候就会处于一种矛盾状态，影响教学的效率。

　　这个教学的主要矛盾可以通过大数据来解决，当通过计算机，把学生的薄弱点提取出来，教师在这个时候就可以进行针对性的内容讲解，达到提高教学效率的效果。当教学具有针对性的时候，教学质量也就提高了。同时，针对性的教学可以“诊断”出来学生的问题，然后“对症下药”，这样就可以减轻学生的负担，提高学习效率。

　　目前，大数据在教学上的应用主要体现在统计学生的考试成绩、入学率、升学率、辍学率等。当然，对于具体的课堂来说，学生的课堂参与率，作业的准确率这些都可以作为课堂质量的评判标准。大数据在教学上更深入的应用也体现在对学生的行为分析上，通过对学生在学生活动中产生的一系列数据来看，可以对学生评估学业进步，预测未来表现，发现潜在问题。这些大数据的使用都可以帮学教师和学生更好地理解教与学，并且创造适合每一位学生和教师的发展机会。

　　通过大数据进行的学习分析对学生、教学人员、研究人员以及开发人员都有着重要的价值，并且可以利用这些分析成果来优化目前的教学机制。对于学生而言，可以从学习者角度来了解学习过程中的发生机制，并且用来优化学习，开展适用性学习，自我导向学习；对于教师来说，可以用来评估课程的有效性，改善现有的教学模式，为学生提供更有针对性的教学指导；对于研究人员来说，可以作为研究学生个性化学习的工具；对于开发人员来说，可以优化学习管理系统。

　　当互联网大数据时代全面来临的时候，在某种意义上来说，新时代的教育改革也就开始了。