教育大数据应用需求的五个层次是：
1. 数据收集与整合层：在这一层次，需要对教育过程中产生的各种数据进行收集和整合。这包括学生的学习成绩、学习行为、学习环境、教师的教学情况等各类数据。通过这些数据的收集和整合，可以为后续的数据分析和应用提供基础。
2. 数据分析与挖掘层：在这一层次，通过对收集到的数据进行深入的分析和挖掘，可以发现数据中隐藏的信息和规律。例如，通过对学生学习成绩的分析，可以发现学生的学习特点和需求；通过对学生学习行为的分析，可以了解学生的学习习惯和偏好。
3. 数据应用与服务层：在这一层次，将数据分析的结果转化为具体的应用和服务。例如，根据学生学习特点和需求，可以设计个性化的学习计划和课程；根据学生的学习习惯和偏好，可以提供个性化的学习资源和辅导服务。
4. 数据决策支持层：在这一层次，利用数据分析的结果为教育决策提供支持。例如，通过对学生学习成绩的分析，可以为教学改革提供参考；通过对学生学习行为的分析，可以为教学方法改进提供依据。
5. 数据创新与研究层：在这一层次，利用数据分析的结果进行教育创新和研究。例如，通过对学生学习特点和需求的研究，可以探索新的教学方法和教学模式；通过对学生学习行为的研究，可以发现新的教育问题和挑战。
总之，教育大数据应用需求的五个层次是从数据收集与整合到数据创新与研究的全过程，每个层次都有其独特的任务和目标，共同构成了一个完整的教育大数据应用体系。
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