1.一种用于教育大数据模型构建的方法，其特征在于包括以下几部分：行为记录模型构建；教育数据标准目录模型构建；自定义教育数据标签的构建；教育大数据模型的运行机制与方法；其中，
行为记录模型构建，建立以“主、谓、宾”为核心设计元素，以时间、地点关键条件为基础的用户行为记录模型，并以此用户行为记录模型建立用户行为库，存储用户所有的行为过程；
教育数据标准目录模型构建，按照教育行业信息化特性，构建教育数据标准目录，并设定“一主多从”的模型构建方法，即一个主目录结构模型，并以主目录为核心，设定多个从目录结构，主目录结构模型分为三大类别进行划分，分别为：标准代码类、教育管理类、教育资源类；
自定义教育数据标签的构建，教育数据标准目录模型的构建是需要不断完善与升级的，利用“定义/使用/分析/积累”的构建方法，即：
定义：由参与主体创建自定义标签内容，
使用：其他参与主体参与使用自定义标签，
分析：按照群体使用率超过50%的分析方法，将标签记录进行积累标识，
积累：将标识标签定时汇总进入教育数据标准目录结构，完善教育数据标准目录；
教育大数据模型的运行机制与方法：建立以教育数据标准目录为核心纽带的系统运行机制，实现教育数据标准目录与各类教育应用、功能、服务及数据的匹配对应，按照参与主体的全过程跟踪记录原则与方法，记录并形成参与主体类、行为过程类、服务结果类的教育大数据集。
2.根据权利要求1所述的一种用于教育大数据模型构建的方法，其特征在于所述标准代码类包括：国标、地标、行标及自定义标准；教育管理类按照教育阶段、教育对象划分；教育资源类按照学段、领域、版本、教材、章节、知识点划分；按照“一主多从”的模型构建方法，以上述三大类主目录结构模型进行“从目录”结构模型的定义。