教育數據采集的技術體系***包括：物聯感知類技術、視頻錄制類技術、圖像識別類技術、平臺采集類技術。
1、物聯感知類技術
該類技術主要包括物聯網感知技術、可穿戴設備技術和校園壹卡通技術。其中，物聯網感知技術主要用於采集設備狀態數據，可穿戴設備技術主要用於采集個體生理數據與學習行為數據，校園壹卡通技術則主要用於采集各種校園生活數據。
2、視頻錄制類技術
該類技術主要包括視頻監控技術、智能錄播技術與情感識別技術。其中，視頻監控技術主要用於采集校園安全數據，智能錄播技術主要用於采集課堂教學數據，情感識別技術主要用於采集學生學習過程中的情感數據。
3、圖像識別類技術
圖像識別類技術是人工智能的壹個重要領域，是指利用計算機對圖像進行匹配、處理、分析，以識別各種不同模式的目標和對象的技術，主要包括網評網閱技術、點陣數碼筆技術與拍照搜題技術。
其中，網評網閱技術主要用於采集學生考試成績數據，點陣數碼筆技術主要用於采集各種作業、練習、考試數據，拍照搜題技術主要用於采集學生作業練習數據。
4、平臺采集類技術
該類技術主要包括在線學習與管理平臺技術、日誌搜索分析技術、移動APP技術與網絡爬蟲采集技術。其中，在線學習與管理平臺技術主要用於采集各種在線學習與管理數據，日誌搜索分析技術主要用於采集運維日誌與用戶日誌數據，移動APP技術主要用於采集各種移動學習過程數據，網絡爬蟲采集技術主要用於采集教育輿情數據。
教育數據采集的註意事項：
1、要提前規劃設計教育大數據的建設與應用是壹項系統工程，需要進行頂層設計，以便有目的、有序地采集高質量教育數據。
規劃設計的內容包括：數據采集的範圍、使用的數據采集技術、數據采集環境的部署、數據采集質量的保障措施、采集數據的應用目的和場景、數據的存儲方案、數據的更新機制、數據的交換標準等。
2、要有清晰的邊界大數據雖然具有混雜性、來源多樣性等特征，數據的存儲成本也越來越低，但並非要囊括壹切數據，沒有價值的數據是不值得收集和分析的。
教育大數據同樣如此，其采集應當有清晰的邊界，而非盲目采集任何教育活動數據。究竟要采集哪些數據，取決於數據的應用目的。
3、要保持連續性和規範性。很多時候，僅憑某個學生的壹次作業成績並不能說明什麽問題，但如果將壹個班級每位學生歷次的作業成績甚至作業的過程數據都全部采集到。
便可以客觀評估學生的整體學習效果、發現學習盲點、診斷教學難點，開展針對性教學和個別化輔導，這時的作業數據便具有了“大”價值。教育大數據的采集應秉持“持續創造價值，規範提升價值”的理念。