功能特性
虛拟社區至少具有四個特性：
一、虛拟社區通過以計算機、移動電話等高科技通訊技術為媒介的溝通得以存在，從而排除了現實社區。
二、虛拟社區的互動具有群聚性，從而排除了兩兩互動的網絡服務。
三、社區成員身份固定，從而排除了由不固定的人群組成的網絡公共聊天室。
四、社區成員進入虛拟社區後，必須能感受到其他成員的存在。
獨特的屬性
超時空性
首先，虛拟社區的交往具有超時空性。通過網絡，人們之間的交流不受地域的限制，隻要你有一台計算機，一條電話線，就可以和世界上任何地方的人（也具備相應硬件條件）暢所欲言了。說到這裡有人會說，電話也具備這種功能呀？但是，在虛拟社區中聊一個小時是打國際長途侃一個小時的經濟成本的千分之一，聊天的壓力可想而知。同時也不受時間的限制，你今天發一個帖子，不一定會有人會，但幾天以後可能上十大了。這種便利，估計電話望塵莫及！
符号性
其次，人際互動具有匿名性和徹底的符号性。在虛拟社區裡，網民一ID号标識自己。ID号依個人的愛好随意而定。例如“硬盤”，一看就是計算機硬件愛好者，“紅葉飄飄”，估計是一個有品位的人，“潛水艇”，估計是個軍事愛好者……在現實中不可能有人起這種名字。同時，由于互相不能看到對方的“廬山真面目”。所以，傳統的性别，年齡，相貌等在虛拟社區裡可以随意更改。網上有句名言：和你聊天的也許是條狗。
群體流動
再次，人際關系較為松散，社區群體流動頻繁。社區的活力主要靠“人氣”和點擊率，吸引這些的主要是看社區的主題是否适合大衆口味。前一個好理解，在交大BBS上，一般“二手市場”，“勤工助學”，“鵲橋版”，“電影”，“遊戲”比較火暴，因為這些符合大學生“沒錢”希望交友和“空虛”的特點。相比之下“數據庫”，“數學”等技術版“門可羅雀”。
灌水
最後，自由，平等，民主，自治和共享是虛拟社區的基本準則。這個特點其實和人際互動具有匿名性有關，在這裡，傳統的上下級被“斑竹”代替，隻要你不違反論壇條例，你什麼都可以說，俗成“灌水”。
要想成為虛拟社區的一員，“門檻很低”一般的情況下，要使用社區提供的各項功能服務，必須在線注冊。基本流程是首先，注冊人閱讀網聯網有關法規及社區服務條款款，并提交同意申請；社區管理系統詢問注冊人的一些情況，如姓名、性别、年齡、身份證号碼、職業等等。
注冊人必須如實填寫，系統能夠進行驗證。然後再取一個賬号名并設定密碼，整個注冊過程就基本完成。一旦注冊成功，便成為社區的合法居民。社區居民擁有唯一的帳号，這個帳号就是他在虛拟社區中的通行證，是社區居民相互辨别的唯一标志。在社區中“生活”，居民必須遵守社區的各項規章制度和行為準則，否則将被社區管理員開除或者被封post權！
虛拟性
虛拟社區區别于以往社區的最大特點就是它的虛拟性，它是虛拟性和社會性的結合。同一虛拟社區的人們可能從未謀面，通過網絡彼此交流、溝通、分享信息與知識，形成了個人社區關系網絡，最終形成了共同的社區意識和社區文化。
虛拟社區
目前在國内有影響虛拟社區主要分三大類：
第一類，适合普羅大衆，以興趣愛好休閑娛樂為主，像分布在廣州、北京、上海的網易社區、天涯社區等。
第二類，适合在校大學生，以大學校園學習生活為主，像清華的“水木清華”社區、北大的“一塌糊塗”社區、交大的“兵馬俑”社區等；這兩類的社區都比較大型，會員幾十萬，甚至過百萬，在線人數通常幾千，在國内有一定的影響力。
第三類是各教育網站、網校，針對教師和中學生的教育社區，這類社區規模相對比較小，會員也不多。這一切說明國内的虛拟社區已有一定的影響和規模，将其應用于網絡教學不僅是可能，而且很有必要。然而現階段的應用正處于起步狀态，有着廣闊的研究和發展空間。
發展沿革
而随着IT科技的進步以及顯卡性能的大幅提升，虛拟社區已經逐步從2D演化到了3D，目前國外比較著名的有Secondlife，國内比較著名的有HiPiHi（海皮士）、uWorld（由我世界）以及Novoking（創想王國）、hapworld（哈啪世界）、ChianQ、mworld等。用戶通過下載客戶端可以進入這些虛拟社區，在這些虛拟社區裡，每個用戶都有一個虛拟化身，用戶完全可以在現實世界裡一樣進行面對面的交流、遊戲甚至交易，極大地增強了網絡虛拟社區的真實感和親切感。
教育虛拟社區
國内關于教育大數據的定義最早見于徐鵬的《大數據視角分析學習變革》一文。他從産生教育大數據的主體出發，将教育大數據區分為廣狹二義：廣義的教育大數據泛指來源于日常教育活動中人類的行為數據；狹義的教育大數據指的是學習者的行為數據(徐鵬等，2013)。章怡等從教育大數據如何産生的角度将其界定為：信息技術支持下教與學各個環節所産生的符合教育大數據特征的數據集，是信息技術環境下教與學行為軌迹的産物(章怡等，2014)。
2013年10月，美國哥倫比亞大學瑞恩·貝克(RyanBaker)在Coursera平台開設“教育中的大數據”(Big Data in Education)課程(Coursera，2013)，向學習者介紹常用的數據挖掘方法，以及如何将這些方法應用到教育數據挖掘和學習分析中。美國Knewton教育公司将教育大數據分為兩類：一類是有關學生基本信息的數據(例如，身份識别數據)；另一類是基于學生學習活動用以提升學習效果的數據，包括學習交互數據、推斷的内容數據、系統範圍數據、推斷的學生數據(Ferreira，2013)。
根據已有研究并結合教育虛拟社區實踐，本文将教育大數據界定為：學習者以學習為目的，在互聯網學習環境中借助一定媒介，與外界交互過程中所産生的數據，主要包含學習行為數據、學習内容數據、虛拟社會網絡關系數據以及學習管理數據。n
學習行為數據即記錄學習者網上學習行為的數據。例如，學習者訪問網站的分布數據，包括訪問網站的時間分布數據、停留時間、回訪次數、回訪相隔天數等。對學習者在線學習行為數據的分析和研究有助于了解學習者的學習類型、學習風格以及所需學習服務類型等。n
學習内容數據指學習者在網絡學習過程中形成的關于某一問題的觀點、意見，這種數據多以文本、圖像、聲音和視頻等形式沉澱下來。對學習内容數據的挖掘和分析，有助于描繪學習者的知識圖譜，明确學習者的知識掌握情況。n
虛拟社會網絡關系數據主要記錄學習者在各虛拟學習社群中的交往屬性和交往動态，以及在社群中的位置和作用。掌握學習者的虛拟社會網絡關系數據有助于了解知識在虛拟社區中如何傳遞，進而更好地促進知識在虛拟社區中的傳播。n
學習管理數據即對學生學習進行管理和評價中所記錄、生成的數據。學習管理數據的管理和應用水平體現了一個組織或機構學習管理的能力。n
教育大數據與其他行業領域(醫療、交通、氣象、金融等)大數據相比，其特點為教育性、交互性生成性。教育大數據是以“教學”和“學習”為中心所産生的數據，主要生成于以“學習”為中心的在線交互過程中，且在形成和發展過程中呈現一定的自組織性。教育大數據的重點并不在于其存儲、生成和計算上的“大”，更重要的是，它體現了一種方法論和技術論上的變革，一種對于教育和學習問題研究的新思路。
