大数据时代对教学改革 的影响 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
大数据时代对教学改革的影响 摘要：目前传统教学内容陈旧、方法老套以及不能满足学生对新知识需求等缺陷逐渐凸显，随着大数据时代的到来，在教学中引入在线教育、数字化学习平台、云平台、大数据技术，通过改变传统授课模式和教学方案的制定，不仅能改善教学质量，提升学生水平，还可使教学更加具有针对性、前瞻性和准确性。 关键词：大数据；云平台；在线教育；数字化学习平台 中图分类号：文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）19-0143-02 随着互联网、信息系统及电子设备的发展，人类各行各业每时每刻都在生成海量数据。大数据的时代已经到来，大数据正在改变着我们的工作和生活。2015年9月5日，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》发布，标志着大数据上升为我国“国家战略”。大数据逐渐成为比石油、煤炭等更有价值的资源，将对政治军事、经济社会、科学研究等产生革命性影响[1]。 高校教育也深受大数据时代的影响，正在进行一场技术与理念相结合的变革。在传统教学中，通常采用面授课为主的教学方式，也就是根据课本大纲在课堂上进行理论推导和讲解。这种教学方式的弊端在于：（1）教学内容单
一，不能与时俱进；（2）教学模式固定；（3）无法及时了解和发现学生在学习过程中遇到的问题。 因此，现代教育迫切需要将新一代信息技术（云计算、移动互联网、工业物联网、大数据等）融合到教学中。大数据为课堂设计提供了丰富的信息资源，使教师能蚋深入地了解学生，不断调整教学方案和模式，以提高学生的学习质量和教师的教学效果。 一、教学模式的转型 在教学改革不断推进的今天，传统教学方式的局限性逐渐凸显，单一的教学模式太过刻板枯燥，常用的教学模型是以教师为中心的“满堂灌”方法，整堂课只有老师对着学生讲解知识，难给学生互动和提问的机会。大数据时代来临，学习知识不再局限于课堂，先进的网络教育为世界各地的学生获取知识提供了新的途径和更大的学习空间[2]。 对传统的教育体制而言，以大数据分析为基础的新一代教育平台创造的个性化、智能化教学模式，降低了教育成本。同时也为解决区域之间教育不平衡问题找到了一条途径。将传统的教学模式和网络在线教育相结合，便可充分发挥各自的优势，使学生的学习效率和教师授课效率同时得到提高。 在线教育服务Knewton是最着名的适应性学习体系之一，该体系由世界领先的终身教育服务商之一卡普兰的前
《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期
大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点，而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说，数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇，于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用，同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述，从而加深了对数据挖掘技术的理解，以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用，最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】：大数据；数据挖掘；数据挖掘的应用
Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data．With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem．Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work．The work involved is the key technology of data mining．In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges． The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology． 【Key words】：Large amounts of data；Data mining；Application of data mining
大数据时代下可能出现的工作变化 在当今信息时代，以计算机类智能设备和互联网系统为典型代表的信息大爆炸和大数据经济一触即发，人与人，以及人与物，物与物之间互相关联。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越多样化和终身化；未来学习越来越个性化；未来的教师由知识的二传手到质疑创新精神的引路人，相应的能力要求也需要与时俱进。大数据、互联网等技术必然带来教育体系的变革。互联网等信息技术从最初作为教育信息工具的使用到扩散整个教学系统成为变革的内动力，带来了教育的新期待，站在以互联网为代表的新技术时代潮流尚，教师教育也要顺势而为，思考在教育变革的大浪潮中教师如何进行角色重塑和专业成长。 一、大数据时代教育系统性变革的内外动力 （一）教育系统变革的外动力 以互联网为代表的信息技术推动了教育教学所处的外部生态环境，使教学系统与整个社会大系统之间的相互关系发生了变化。一方面，社会历史变迁对教育教学提出了变革的新要求；另一方面，科技进步为教育教学的变革提供了新手段。这两个方面叠加在一起，构成了推动教育教学变革的外部动力。 教育教学的变革主要反映在对人才的需求上和信息社会对个性化人才的需求之上。个性化、定制化、网络化生产的家庭工厂将取代庞大的规模化工厂。这种新型的数字化制造模式和发展模式，需要大量的适合信息时代的高素质人才。为了适应新形势发展的需要，教育迫切需要回归到“个性化”之路。未来教育在互联网和大数据的作用下变得越来越个性化，学习者对教育的选择多样化和定制化。以互联网和大数据为代表的新技术是教育变革的技术推动力量。“微学位”、数字化学校和数字化课程、反转式课堂、游戏化学习、互动式新型媒体技术等全新教育模式的出现预示着互联网时代的教育将实现教育从教学内容到教育方式的全方位的转变。互联网推动整个教育教学的范式转变与流程再造，互联网时代教育的变革正源于外部动力和内部动力的共同作用。 （二）教育系统变革的内动力
剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。
?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析
钱初熹：大数据时代美术教育的创新发展
标题：大数据时代美术教育的创新发展 所属频道：理论与研究 华东师范大学钱初熹 摘要 大数据时代对教育提出了严峻的挑战，未来教育必须与时代同行才能跟上时代发展的步伐。21世纪的学校应该教会学生掌握并运用21世纪技能，去理解和解决真实世界的各种挑战。本文提出“以视觉、造型、空间、创意、美感为核心的美术素养与21世纪技能相对应，通过学校美术教育，每一名青少
年都可以获得在一个高度复杂的世界中生存与交流必不可少的核心素养——美术素养”的观点，并围绕如何通过学校美术教育帮助青少年掌握21世纪技能以立足于生活并对他们的社区与社会做出积极贡献开展深入的研讨。 关键词：大数据时代美术教育创新发展 一、大数据时代工作、教育与技能的变化 （一）2030年的新职位需要富有创意的员工 21世纪的科学最新成就——人工智能反映了科技发展为人类社会带来的巨大影响。科学家们预测，到2035年，具有人工智慧的机器人已经成为人类的伙伴，甚至是家庭成员，在人类生活中占有不可或缺的地位。随着人工智能在各领域中的推广与应用，到2025年，现有职业中有近50%将逐渐消失。《加速迈进2030年——未来的工作和工作场所》报告指出，丧失职位不一定等于丧失工作，在未来，机器人和计算机创造的就业机会，比它们摧毁的要多，只是改变人类负责的范畴。成排摆放办公桌的工作场所将变得完全多余，从“工作场所”的概念向“可以工作的地方”转变，并延伸到工作场所以外的空间；有各种各样闭门静思之处和团队协作之地，人们可以在特定时刻灵活选择最适合他们工作的地点；虚拟工作方式不断增加,信息整合平台的出现为待开发的工作空间打开了市场通道。[1]届时,新职位空缺将趋向要求应征者更具创意、情感、社交技巧以及运用人工智能的能力，会有更多自由工作者（如室内设计师、时装设计师、摄影师、手绘画家等），也会衍生出一些20至40人的小型企业，利用人工智能提升速度及固有技术，挑战大企业。 现在越来越多的人，特别是年轻一代，认为工作中的幸福感、职业目标和工作的意义同财富成就比起来一样重要，甚至更加重要。为了吸引人才，未来的公司不仅要小巧灵活美观，还要真实可靠：它们需要拥有真实的价值观，并真正地为社会福祉贡献力量。 （二）移动学习促进教育的普及与发展 2013年，联合国教科文组织发布的《移动学习指导原则的目的及适用范围》中明确指出：移动学习涉及使用单独或与其他信息和通信技术（ICT）的组合的移动技术，使学习随时随地进行。移动学习支持广泛的教育目标，如学校系统的有效管理和改进，学校和家庭之间的沟通。移动技术正在不断地发展：设备多样性，包括广招、手机、平板电脑，电子阅读器，便携式音频播放器和手持式游戏、控制台。未来移动技术的列表会有所不同。联合国教科文组织选择广义的定义：移动设备，只需承认它们是数字，易于携带，通常拥有和由个人控制，而不是一个机构，可以访问互联网，有多媒体功能，并能方便，大量的任务，特别是有关沟通。[2] 教科文组织相信移动通讯技术能够给不同背景的求学者带来更丰富多样的受教育机会。如今，越来越多的证据表明，无处不在的移动通讯设备—特别是移动电话及近来兴起的平板电脑——已成为世界各地求学者获取信息、简化管理及促进学习的创新方式。移动学习的独特优势远不是一个理论上的可能性，移动学习是一种对实地的现实：学生和教师从莫桑比克到蒙古正在使用移动设备访问丰富的教育内容，交谈，并与其他学员分享信息，引起来自同行和导师的支持。 （三）21世纪技能 科技的超飞速发展，人工智能与移动学习的普及与发展，对教育提出了严峻的挑战，未来教育必须与时代同行才能跟上时代发展的步伐。我们急需找到一种正确的教育思想与实现这一思想的具体途径，才能引领未来教育走向成功。但是，迄今为止，我们的教育系统依然沿袭远古教育的范式，这样的教育很难对学生的学习产生深远影响，也无法培养出与时俱进的、不断应对各种挑战的21世纪人才。伯尼·特里林（BernieTrilling）、查尔斯·菲德尔（CharlesFadel）在《21世纪技能：为我们所生存的时代而学习》一书中指出：近几十年来，我们所生活的世界一直在发生巨变——先进的技术与交流手段、迅猛的经济发展与激烈的竞争、翻天覆地的变化，日益加剧的全球性挑战（从金融危机到全球变暖等）。如果我们的学校教育仍然保持不变，那我们该如何应付未来世纪的挑战？21世纪的教育，不仅包括传统教育科目，如阅读、写作、算术等，更应注重适应现代社会的主题，如全球化意识、金融/经济、健康与环境保护素养等。 简言之，21世纪的技能包括：学习与创新技能（Learningand innovation skills，批判性思考和解决问题能力；创造与革新能力；沟通与协作能力）、数字素养技能（Digital literacy skills，信息素养；媒体素养；信息与通信技术素养）、生活和职业技能（Life and career skills，灵活性与适应能力、主动性与自我导向；社交与跨文化交流能力、高效的生产力；责任感与领导力等）。[3]
180 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 键值存储 Bigtable 云数据库 1 引言 在大数据时代背景下，大数据一个定性的描述：是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术的发展进入了一个新的时代，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战，代表着大数据处理的新技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新的发展机遇。本文从大数据的背景出发，研究数据库的存储模型，数据模型，编程模型等问题以及讨论数据库技术的未来研究方向。 2 大数据概念 2.1 大数据的特性 学术界通常用4个V(即V olume 、Variety 、Value 、Velocity)[1]来概括大数据的特征。 （1）V olume 指数据体量巨大。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB ，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB 。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB 量级，而一些大企业的数据量已经接近EB 量级。 （2）Variety 指数据类型繁多。类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日 大数据背景下的数据库技术研究 文/张宇航 志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这 些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 （3）Value 指价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。 （4）Velocity 指处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC 的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB 。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。2.2 大数据的影响 大数据决策成为一种新的决策方式。依 据大数据进行决策，从数据中获取价值，让数据主导决策，是一种前所未有的决策方式，并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。随着大数据分析和预测性分析对管理决策影响力的逐渐加大，依靠直觉做决定的状况将会被彻 底改变。 大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。2.3 大数据典型应用案例2.3.1 梅西百货的实时定价机制 根据需求和库存的情况，该公司基于SAS 的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2.3.2 沃尔玛的搜索 这家零售业巨头为其网站https://www.doczj.com/doc/2a10760642.html, 自行设计了最新的搜索引擎Polaris ，根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney 说。2.3.3 PredPol Inc. PredPol 公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到 500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。 3 键值存储 传统的关系型数据库中的利用二维表数据模型存储格式化的数据结构，每个元组的字段组成相同，数据库会为每个元组分配所有的字段，这样便于表与表之间的操作，但是，它 也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。它难以满足如下的高要求： （1）对数据库高并发读写的需求；（2）对海量数据的高效率存储和访问的需求； （3）对数据库的高可扩展性和高可用性的需求 为了解决这类问题，非关系型数据库（NoSQL 存储）应运而生，它以键值对存储，结构不固定，每一个元组可以有不同的字段，并且可以根据需要增加一些独有的键值对，它不局限于固定的结构，这样可以减少一些时间和空间的开销。键值对存储，简称KV 存储，是NoSQL 存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织，索引和存储。KV 存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据，同时能有效减少读写磁盘的次数，比SQL 数据库存储拥有更好的读写性能。 G o o g l e 的B i g Ta b l e 、A m a z o n 的Dynamo 等都是是非常成功的NoSQL 实现。Membase ，MongoDB ，Cassandra ，BeansDB ，Redis 等开源的NoSQL 体系也得到了广泛认同。 键值存储机制采用键值对形式存储，值可以是任意不定长数据。如图1所示。 kv 存储采用0、1目录的方式管理历史数据和更新数据，假设当前的更新数据目录和历史数据目录都为0目录，在合并时，最新历史数据写到1目录，同时更新数据开始写在1目录。注意的是，需要对更新数据目录和历史数据目录的当前0、1目录进行维护。 通常情况下，更新数据使用Memtable 存储，历史数据使用SSTable 结构存储。这样快 <<下转181页 图1：kv 存储的合并 图2：BigTable 数据模型实例
大数据背景下的课堂教学改革 随着信息技术的不断发展，大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会，出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”，这种课程容易变通、灵活性高且较为精简，这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶，所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中，有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识，接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用，提出相应的策略。 一、用大数据技术营造良好的教学环境 （一）大数据 迈耶一舍恩伯格教授曾经指出，所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联，跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃，是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。 对于如何对大数据进行具体的定义，目前来看还没有定论，目前的定义方式多种多样，但是基本都是从大数据特征，通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中，广为采用的是著名的3V定义，也就是大数据的3个特点：多样性（variety）、规模性（volume）和高速性（velocity）。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前，4V并没有一个统一的说法，一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V特性，即Value特性。而IBM公司则认为真实性（veracity）也是大数据的一个重要特征。在维基百科上，人们通常可以查到的对于大数据的定义是：“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识，不必固定于定义之中，即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的4V： 规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。 （二）大数据的特点 通常所说的大数据，我们可以用前面定义中的4个V来表示，4个V分别是V olume，Variety，Value，Velocity，这四个方面可以用来概括大数据的特征。 首先，大数据的数据量是极其巨大的（V olume）。目前，人类产生的印刷材料的数据量是200PB （1PB=1000TB），而所有人类说过的话的数据量约为SEB （lEB=1000PB）。目前大多数数据存储容量为TB量级，而数据量较大的企业已
实验指导书ARIMA 模型建模与预测
实验指导书（ARIMA模型建模与预测） 例：中国1952- 的进出口总额数据建模及预测 1、模型识别和定阶 （1）数据录入 打开Eviews软件，选择“File”菜单中的“New--Workfile”选项，在“Workfile structure type”栏选择“Dated –regular frequency”，在“Date specification”栏中分别选择“Annual”(年数据) ，分别在起始年输入1952，终止年输入，文件名输入“im_ex”，点击ok，见下图，这样就建立了一个工作文件。 在workfile中新建序列im_ex，并录入数据（点击File/Import/Read Text-Lotus-Excel…， 找到相应的Excel数据集，打开数据集，出现如下图的窗口，
在“Data order”选项中选择“By observation-series in columns”即按照观察值顺序录入，第一个数据是从B15开始的，因此在“Upper-left data cell”中输入B15，本例只有一列数据，在“Names for series or number if named in file”中输入序列的名字im_ex，点击ok，则录入了数据）： （2）时序图判断平稳性 双击序列im_ex，点击view/Graph/line，得到下列对话框：
得到如下该序列的时序图，由图形能够看出该序列呈指数上升趋势，直观来看，显著非平稳。 IM_EX 240,000 200,000 160,000 120,000 80,000 40,000 556065707580859095000510 （3 因为数据有指数上升趋势，为了减小波动，对其对数化，在Eviews命令框中输入相应的命令“series y=log(im_ex)”就得到对数序列，其时序图见下图，对数化后的序列远没有原始序列波动剧烈：
大数据时代的教育变革 让教育发现每一个学生（深聚焦） 本报记者赵婀娜 《人民日报》（2014年09月04日17 版） 在考试中，两个同样得了90分的考生，他们的能力完全一样 吗？ 课堂上，老师告诉同学们，“完成第一题到第十题”。可是，真的是所有学生都有必要完成这10道题吗？ 教学过程中，如何更好地启发学生、如何更好地课堂互动，一节课的时长究竟是40分钟合适，还是45分钟合适。这些问题，老师们是“凭经验”，还是靠科学分析？ 如果你对以上问题有思考，那么，你就会对大数据对教育形态的改变持开放的心态。
大数据时代悄然来临，过去无法收集与分析的数据都被新的技术手段赋予了可能性。谁能对大数据的挖掘更为深刻，谁就会在行业发展中抢占先机，教育领域也是如此。 就在几天前，慧科教育宣布在原来“开课吧”的基础上正式上线“找座儿吧”，即在原来在线教育平台的基础上，又推出垂直的招聘平台。从学习者职业性向的分析，到适合岗位的推荐，再到个性化设计的课程，经过考核、认证，最终推送到匹配的招聘岗位，完成了学习者从学习到求职的一整套完整路径。这样一套同以往学校教育截然不同的教育模式，引发了业内的热议，而这，正是基于对学习者个性化的数据分析完成的。 两个同样考90分的考生，能力水平完全一样吗？ 大数据让教育真正面对每一个独立的个体 “不得不承认，对于学生，我们知道得太少。”这是卡耐基·梅隆大学教育学院的一句经典的口号，同时也是美国十大教育类年会关注度最高的议题。类似的思考在我们国家的教育领域同样存在。 “我们真的了解孩子吗？”“每一个孩子都是独特的，都是与众不同的，但是我们能针对他们进行真正个性化、差异化的教学吗？” 举个简单的例子，两个同样在数学考试中取得90分的考生，他们的能力完全一样吗？根据传统的教学模式，我们会认为，成绩相同的学生，能力大体相仿。但如果借用大数据的分析手段，学生的差异
大数据时代大学教育的机遇与挑战 摘要：随着大数据元年的到来，大数据已经开始冲击着各行各业，并影响着大学教育的方方面面。大数据时代将改善学习的核心要素，给大学教育带来深刻的影响。在大数据时代大学教育由单向度反馈转向多向度反馈，为实现个性化的教学方案提供必要的前提。同时大数据在大学教育中的应用还将面临技术层面、学生个人隐私及预测结果的正确运用等多方面的挑战。 关键词：大数据时代；大学教育；机遇；挑战 1.大数据时代的实质 早在2011年5月，麦肯锡公司发布的《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》报告中指出：大数据的规模以及其存储容量正在迅速增长，大数据已经渗透到各个行业中，成为重要的生产因素，成为可以与物质资料和人力资本并论的生产要素。正如马克思。所说“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产。劳动资料不仅是人类劳动力发展的测量器，而且是劳动借以进行的社会关系的指示器。”大数据的演进与生产力的提高将产生直接的关系，大数据将成为重要的生产资料。同时，用于大数据分析的关键技术包括云计算、数据仓库、Big Table
等日趋成熟，使大数据的整合、处理、管理、分析成为可能。2013年，被称为“大数据时代元年”，标志着大数据时代的 正式开始。进入2013年“大数据”走入了我们的生活，对 各行各业产生了深刻的影响，每个行业的经营模式、生产模式、管理模式等正产生翻天覆地的变化，也为各行业带来了改革的契机。维克托?迈尔?舍恩伯格在《大数据时代》中指出：“大数据开启了一次重大的时代转型。大数据正在改变 我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……”大数据时代不仅仅包含着各种类型数量众多的数据，更重要的是代表了快速取得并有效利用有价值资料的能力。在大数据时代到来之前，由于定量研究是建立在假设和有限的抽样数据的基础上，使得定量研究复杂而缺乏准确性，大数据时代将彻底改变这一状况，它可以让纷繁复杂、单调枯燥的数据变成可以说话的信息，它的实质不仅在于大量的占有数据，更多的是提供了预测性和前瞻性的信息和知识。淘宝、京东等众多购物网站可以根据顾客的浏览历史数据判断出顾客的喜好和最近的需求；沃尔玛等跨国连锁超市可以实现从啤酒、尿布、日用品等全系产品销售数据的分析，以此实现准确的物资仓储储备；美国洛杉矶警局利用各类案件的大数据的分析来合理安排巡逻 车和布置警力。这些无疑不是大数据预测性的体现。大数据的预测性帮助我们在特定的背景下提炼出数据潜在的规律，
云南大学信息学院学生实验报告 课程名称：现代控制理论 实验题目：预测控制 小组成员：李博（12018000748） 金蒋彪（12018000747） 专业：2018级检测技术与自动化专业
1、实验目的 (3) 2、实验原理 (3) 2.1、预测控制特点 (3) 2.2、预测控制模型 (4) 2.3、在线滚动优化 (5) 2.4、反馈校正 (5) 2.5、预测控制分类 (6) 2.6、动态矩阵控制 (7) 3、MATLAB仿真实现 (9) 3.1、对比预测控制与PID控制效果 (9) 3.2、P的变化对控制效果的影响 (12) 3.3、M的变化对控制效果的影响 (13) 3.4、模型失配与未失配时的控制效果对比 (14) 4、总结 (15) 5、附录 (16) 5.1、预测控制与PID控制对比仿真代码 (16) 5.1.1、预测控制代码 (16) 5.1.2、PID控制代码 (17) 5.2、不同P值对比控制效果代码 (19) 5.3、不同M值对比控制效果代码 (20) 5.4、模型失配与未失配对比代码 (20)
1、实验目的 （1）、通过对预测控制原理的学习，掌握预测控制的知识点。 （2）、通过对动态矩阵控制（DMC）的MATLAB仿真，发现其对直接处理具有纯滞后、大惯性的对象，有良好的跟踪性和较强的鲁棒性，输入已 知的控制模型，通过对参数的选择，来获得较好的控制效果。 （3）、了解matlab编程。 2、实验原理 模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)是20世纪70年代提出的一种计算机控制算法，最早应用于工业过程控制领域。预测控制的优点是对数学模型要求不高，能直接处理具有纯滞后的过程，具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力，对模型误差具有较强的鲁棒性。因此，预测控制目前已在多个行业得以应用，如炼油、石化、造纸、冶金、汽车制造、航空和食品加工等，尤其是在复杂工业过程中得到了广泛的应用。在分类上，模型预测控制(MPC)属于先进过程控制，其基本出发点与传统PID控制不同。传统PID控制，是根据过程当前的和过去的输出测量值与设定值之间的偏差来确定当前的控制输入，以达到所要求的性能指标。而预测控制不但利用当前时刻的和过去时刻的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以滚动优化确定当前的最优输入策略。因此，从基本思想看，预测控制优于PID控制。 2.1、预测控制特点 首先，对于复杂的工业对象。由于辨识其最小化模型要花费很大的代价，往往给基于传递函数或状态方程的控制算法带来困难，多变量高维度复杂系统难以建立精确的数学模型工业过程的结构、参数以及环境具有不确定性、时变性、非线性、强耦合，最优控制难以实现。而预测控制所需要的模型只强调其预测功能，不苛求其结构形式，从而为系统建模带来了方便。在许多场合下，只需测定对象的阶跃或脉冲响应，便可直接得到预测模型，而不必进一步导出其传递函数或状
信息技术背景下的大数据分析 全球知名咨询公司麦肯锡负责人称：“ 透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。 人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在虽已有时日，但却因近年来互联网和信息技术的发展才引起人们关注。 教育也因此受到了巨大的影响，如何在信息技术时代使大数据成为教育教学的工具成了重要的课题。 2015 年8月31 日，国务院《关于印发促进大数据发展 行动纲要的通知》明确提出：“信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源。”“带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利，激发大众创业、万众创新活力。” 在信息技术时代的背景下，大数据也必将推动教育公平和教育健康发展。 在大数据背景下，我们做了很多的尝试，希望能够运用 信息技术并通过数据得到有价值的结论来指导实际的教育教学，希望能够通过数据来诊断某一个时间段内的教育教学质量，希望能够用数据来说明我们需要改进或者可以改进的
某些方面。但是在实际过程中，对于数据的分析和应用缺乏 分析的技术和应用的能力，以下笔者是结合工作实际，将通 过《区域教育质量健康体检》项目和学习诊断系统的数据运 用和分析，结合微课的有效性探索所作出的尝试与努力，来 阐述大数据的一些分析方法和技术。 、数据关联性分析 一）问题的提出 标准化的测试，且测试工具在若干年之内保持一定的稳定性， 数据间就有一定的可比性。同时它又是大样本的测试，数据 具有全面性、客观性。为了实现在信息技术的背景下更好地 分析教学、改进教学、推动微课发展，首先要明确数据的价 值。 我们认真分析了《 2012 年项目报告》所提供的数据。从 2012 年项目数据来看， 学生的学业成绩标准达成指数、 次能力指数以及师生关系指数远低于本区（市直）水平，但 教师教学方式、作业指数以及学校压力等常规教育指数均达 到了本区（市直）水平。那么出现的问题应该怎么解决呢？ 二）问题的分析 通过初步分析发现，出现问题的几个方面都和教学有关， 是不是只需要改进课堂教学就可以了？那么与师生关系是 因果关系还是关联性关系呢？是不良的师生关系导致了学 业水平低下吗？ 2014年 6月，在郑州市义务教育质量健康指 数发布会上，北京师范大学中国基础教育监测协同创新中心 刘坚教授给出了一组关联性数据。从中可以看出，师生关系 与学业水平存在正相关，并且相关度非常高。说明师生关系 只能证明其存在着关联关系，这种正相关的背后可能存在着 两种情况：师生关系不好导致学业成绩下降，或者学业成绩 降带来的师生关系不好。也就是说，要解决这个问题需要 两个先来探讨数据的关联性问题。 健康体检项目”是基于 高层
大数据时代背景下实现税收现代化的几点思考 发布日期：2015-11-16 当今世界，是一个大数据的时代。大数据犹如一波千尺巨浪，汹涌而至。个人、企业、政府无不被这思维技术理念的大变革所席卷，各行各业都跃跃欲试，弄潮其中。当新一轮的税收现代化改革的号角吹响时，改革浪潮与大数据浪潮已不期而遇，在这碰撞与冲击下，大数据正催生着新的治税思维。 一、大数据成就了一个变革的时代 大数据，近年来风靡全球，进入2012年，大数据一词越来越多地被提及，然而对其的理解却几乎都是模糊不一的。《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》的作者维克托﹒迈尔﹒舍恩伯格认为，大数据并非一个确切的概念。也许它初始是大到需要改进处理数据工具才能处理的海量数据，而由此促进了新的处理数据的诞生，并最终成为了人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，以及改变市场、组织机构、政府与公民的关系的方法。研究机构Gartner则将“大数据”定义为，需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。无论何种，大致上可以说明大数据是传统模式（或流程、工具、手段）无法处理的海量数据集。从某种程度上说，大数据甚至是数据分析的前沿技术。从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。由此，大数据开启了重大的时代转型，故而哈佛大学社会学教授加里。金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程”。大数据爆炸，给这个时代带来了撼动与巨变，于是成就了今天的大数据时代，一个数据无所不在、改变蓄势待发的新时代。 二、大数据时代促动了现代治税理念 我国税收现代化进程伊始，大数据及大数据技术带来的诸多变革，无疑将极大地影响了我国的税收改革。在国家税务总局的税收现代化规划蓝图中，完备规范的税法体系、成熟定型的税制体系、优质便捷的服务体系、科学严密的征管体系、稳固强大的信息体系、高效清廉的组织体系构成了基本实现税收现代化的总目标。且不说毋庸置疑的信息体系、显而易见的征管体系，与大数据有如此直观又紧密的关联，即便是税法体系、税制体系、服务体系等其他体系，也亟需大数据的“发声”。在大数据时代，“数据就是资产、数据分析就是核心竞争力”的理念，将使得传统的治税思维将难以为继，税收现代化建设首推治税理念的现代化，税收治理的大数据思维。 （一）大数据时代，税收治理应更加注重预测与决策 多年来，我国税收管理一直重视数据管理和信息化，并不断地完善和深化对数据的采集分析利用，数据大集中和信息管税已经取得了较大的成效。然而，传统的数据管理往往常规分析为主，深度挖掘不足，事后管理为主，事前预测不足。在大数据构成的世界，一切社会关系都可以用数据表示。从数据到大数据，不只是数据数量和种类的无限扩大，更多的是其藏于海平面之下的亟待于我们去深度挖掘和应用的钻石石油般的资源价值。纷繁复杂、瞬息万变的经济现象与事物，只有集中海量纷繁包容的原始数据，才能揭示总是隐藏在数据的相互关联之中的事物全貌、本质和规律。如大数据的核心是建立在相关关系分析基础上的预测，这不但会给新一轮税制改革重大决策问题研究中的更多趋势洞察与深度分析，也能使得纳税服务有了更好的目标领域与需求指向。尤其是在我国探索创新大企业个性化服务的进程中，以税法遵从为目的，以风险管理为导向的模式下，大数据的应用价值将无可估量。 （二）大数据时代，税收治理应更加注重提供与共享 作为政府行政机关，税务部门在数据获取上也具有先天的优势，但传统的数据管理往往内部数据为主，外部数据不足，沉淀储存为主，盘活清理不足。而实践中还常有人将信息数
基于BP网络的股票数据 预测模型 姓名：江政 班级：控制2015级 学号：2015028081100015 2016 年6月 26日
需求分析和网络结构设计 根据我们对自然神经系统的构造和机理的认识，神经系统是由大量的神经细胞（神经元）构成的复杂的网络，人们对这一网络建立一定的数学模型和算法，设法使它能够实现诸如基于数据的模式识别，函数映射等带有“智能”的功能，这种网络就是神经网络。其中，BP （Back Propagation ）神经网络是1986年由Rumelhart 和McCelland 为首的科学家小组提出，是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络。BP 网络能学习和存贮大量的输入—输出模式映射关系，而 其他神经网络具有重要作用。 针对150组股票数据进行拟合（详细数据请见《附件1》），选取其中的开盘、最高、最低、收盘和成交次数五组数据，用当日的这五组数据来预测次日的收盘数据，从而等效建立一个股票数据预测模型。采用包括输入层、隐含层和输出层的三层BP 网络结构，如图1所示，输入层包含五个神经元，隐含层包含三个神经元，输出层为一个神经元。其中，隐含层神经元的激活函数采用非对称型Sigmoid 函数，函数表达式为：))exp(1/(1)(x x f -+=，输出层神经元的激活函数采用线性函数，表达式为：x x f =)(。将150组数据分为三等份，其中两份作为训练样本，用来对网络进行训练学习；另外一份作为测试样本，用来检验所训练出的网络的泛化能力。采用BP 算法对隐含层和输出层权值进行修正，以达到计算输出和实际样本输出相差最小，最终实现较精确预测的目的。 图1 预测模型的网络结构
研究大数据背景下的高校教育数据分析与应用 发表时间：2020-03-30T05:19:30.496Z 来源：《当代教育家》2020年1期作者：陆杰[导读] 现如今，紧跟着信息技术的高速发展，大数据运用的领域逐渐的扩张。并在大家平时生活、学习的过程中都能产生很庞大的数据，运用大数据可以帮助大家为生活、学习及其行为习惯产生精确的分析，同时大数据也赋予其应用价值。陆杰 广西工程职业学院广西百色市平果县 531400 摘要：现如今，紧跟着信息技术的高速发展，大数据运用的领域逐渐的扩张。并在大家平时生活、学习的过程中都能产生很庞大的数据，运用大数据可以帮助大家为生活、学习及其行为习惯产生精确的分析，同时大数据也赋予其应用价值。然而，针对当前高校教育管理工作来讲，借用大数据帮助高效负责人直接对高校教育管理工作成果做出有针对性的分析，并把传统的高校教育管理工作由繁入简，可以使高校与学生之间进行有针对性的对话，促进良好校园文化的形成。基于此，大数据导入高校教育管理工作成为当今时代的大势所趋，高校重新审查本身存在的教育管理形式不足，同时积极推进高校教育管理工作的革新，致使高校教育管理工作的实施上能够不断推陈出新，实现创新发展。 关键词：大数据；背景；高校教育数据；分析；应用 从大数据基本定义来讲指的就是在设置的特定时间范围内，经过互联网及其其他相关的设备实施全方位的数据信息的收集，最终实现终端用户的数据信息的大汇集，从而依据这些数据分解，达成用户活动特征等数据汇集。然而，切合大数据运用的状况，可以对其特点概括如下：较丰富的数据量汇总、较复杂的数据类别、较迅速的数据处置速度及其很低的价值比重。因此，从大数据背景下的数据价值来讲，高校教育通过大数据汇集的学校和学生的信息，经过清理和分解，对之后的高校教育管理工作做到细致化的预估，并促成其作出精准决定。然而随着当下大数据越来越受到大家的重视以及普及率越来越高，将来必定发挥出更大的光芒。 一、大数据背景下在高校教育管理中的影响 1.1掌握学生思维活动动静 当前的高校教育管理任务其中一部分就需要掌握学生思维活动动静，确保为学生提供平安健全的日常学习和活动处境。目前，在教育管理任务实践进程中，往往却忽视了学生思维活动动静专注度。多数教育管理职员缺少相关掌握学生思维活动动静的紧迫感和关键性的认知，从而把更多的热情集中在高效钻研教育当中，再或者没有实施更为高效的相应措施，从观念上面忽略了学生思维活动的任务，并且没有积极指导和缺少必要的关心。因此，在意识和相应措施上面的贫乏，然而在大数据及其有关技能高速进步的状态下现在面临的种种问题看到了转机。高效可以针对大数据及其有关技能大力的传播和培育，将进一步强化高校教育管理者的大数据观念，提升利用大数据及其有关技能掌握学生思维活动动静的办事技能和水准。 1.2发展特性化教育学习 将来都是建立在大数据影响下智能化高校，因此大学生很多生活和学习形式都在无声无息的改变着，之前在大学生群体里经常发生的事情就是许多学生逃课之后去上网购物，类似事件频繁出现高校教育管理者已经不觉得新奇，但是在传统高校教育管理中又很无奈。基于此，高校教育管理者可以积极尝试采用大数据及其有关技能，多方面汇集大学生数据，同时分解此数据之后来判断不一样的大学生在学习数据上的差别，发现数据呈现的规则，致使强化教育以及管理的对准性和精确性，为之后高校教育实现因势利导、特性化管理和多种样式培育学生的教育思维。 1.3促使教育和学习融合的更睿智高效 目前每所高校的在校大学生都突破万人的数字，因此，在高校平时生活和学习的过程中，自然会形成无法计算的大数据，例如：选课、姓名、成绩等，再有教育工作者的基本状况，教学课件和视频同样会形成难以估计的数据量，与此同时，像设施、计算机机房、书籍等数据消息，致使大学高校的信息体系本身就有非常巨大的体量，其实在长时期运转下，已将大量数据进行了汇集，也就作为高校信息体系中大数据的根源。与此同时，在高校汇总的大数据本身具备非常大的教育价值，足可以变革教育行业的传授形式和学习手段，反馈给整体教师队伍很重要的教学资产，利用大数据方便引领，教育工作者不但能够进行跨行业跨校区的传播优异的教学经验，也能够做到针对大学生精确的区分，从而依据大学生特性加以引导学习。 1.4精准分解和评价课堂品质 在传统高校教育中对于课堂效果的好与坏没有明确的标准，更加不会有大数据的辅助，最终导致教师和课堂品质的评价模棱两可。然而，在引入大数据对于课堂精准的分解，从教育实践上收集大量的范例，并且采用多种样式的收集形式，运用广泛性和分解技能的多角度化的方法，经过以上形式能够高效提升课堂教育的高品质。