教育大数据的分类方法主要包括以下三类：
1. 数据类型分类：根据数据的来源和性质，可以将教育大数据分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据是指具有明确定义的数据结构，如学生的成绩记录、教师的教学计划等；半结构化数据是指具有部分定义的数据结构，如问卷调查结果、访谈记录等；非结构化数据是指没有明确定义的数据结构，如文本、图片、音频等。
2. 数据来源分类：根据数据的来源，可以将教育大数据分为内部数据和外部数据。内部数据是指来源于教育机构内部的教学活动、管理活动等产生的数据，如学生的学习进度、教师的教学效果等；外部数据是指来源于教育机构外部的各类信息，如社会环境、政策法规、市场动态等。
3. 数据应用分类：根据数据的应用目的，可以将教育大数据分为教学数据、管理数据和研究数据。教学数据是指用于指导教育教学活动的数据分析，如学生的学习成绩、教学方法的效果等；管理数据是指用于辅助教育机构管理的数据分析，如教育资源的配置、教学质量的评估等；研究数据是指用于开展教育科学研究的数据分析，如教育政策的效果、教育公平性的研究等。
在实际应用中，可以根据上述分类方法对教育大数据进行分类整理，以便更好地利用这些数据支持教育教学活动、提高教育管理水平和推动教育科学研究的发展。同时，还可以根据具体的应用场景和需求，对教育大数据进行更细致的分类，以满足不同的研究目的和需求。
