与传统教育数据相比，教育大数据的采集具有更强的实时性、连贯性、全面性和自然性，分析处理更加复杂多样，应用更加多元深人。

传统教育数据的采集往往是阶段性的，多在用户知情的情况下(非自然状态)进行，分析的手段多采用简单的汇总统计和比较分析，关注的重点是受教育者的群体特征以及国家、区域、学校不同层面教育发展的整体状况。在大数据时代，移动通信、云计算、传感器、普适计算等新技术将逐步融人教育的全过程，可以在不影响师生教学活动的情况下实时、持续地采集更多微观的教与学的过程性数据，比如学生的学习轨迹、在每道作业题上逗留的时间、教师课堂提问与微笑的次数等。教育大数据的数据结构更加混杂，常规的结构化数据(如成绩、学籍、就业率、出勤记录等)依旧重要，但非结构化数据(如图片、视频、教案、教学软件、学习游戏等)将越来越占据主导地位。

与电子商务、交通、医疗、金融保险等领域的大数据相比，教育大数据的独特性表现为三个方面：

第一，教育大数据的采集呈现高度的复杂性。教育活动是人类社会中一种特殊的实践活动，主客体关系复杂、不稳定，教育过程呈现复合结构(教的活动与学的活动并存)。教育业务复杂，无标准化的操作流程和模式，创新人才的培养又需要更多元化、创新性的教学模式与方法。由于缺少商业领域标准化的业务流程以及学习方式的多样性和学习地点的不确定性，导致教育大数据的采集将变得异常复杂。

第二，教育大数据的应用需要高度的创造性。大数据在重塑教育方面具有无限的潜能，而潜能的发挥需要打破数据分析与应用的常规思维，发挥更多的创造性。当前我国教育发展面临公平、质量、减负、择校等一系列重大现实难题，直接影响人民群众对教育的满意度。教育关乎国计民生，而教育问题又异常复杂，需要一大批教育大数据研究者与实践者，充分发挥其创造性，将数据挖掘、学习分析、人工智能、可视化等先进技术与教育现实问题相结合，方可破解当前教育发展之难题。

第三，不仅注重相关关系，更要强调因果关系。国际大数据专家维克托·迈尔·舍恩伯格博士认为，大数据时代的一个最重要转变便是从因果关系转向相关关系，不再需要从事实中寻求原因，而要从看似无关的数据中发现某种相关关系。对于商业领域而言，注重相关关系的挖掘或许可以更迅速、更直接地达成预期目标。然而，教育以培养人为根本目的，不仅要“知其然”，更要“知其所以然”。唯有洞察到教育问题产生的本质原因，才可能从根本上寻求解决之道。