龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/ab9067997.html,
大数据时代下语文学业评价的实践探索
作者：赵丹华
来源：《读与写·中旬刊》2019年第11期
摘要：评价是课程设计的重要组成部分;是实现教学目标的重要保障。没有评价;就没有课程与教学。就教学领域而言;有效的评价既能促进教师的教;又能促进学生的学;还能促进整个教学方案的优化和完善。
关键词：高中语文;作业评价;实践
中图分类号：G633.3文献标识码：B;;;;文章编号：1672-1578（2019）32-0021-01
1.評价的原则
高中语文课程与教学评价应遵循以下五条原则：
1.1;目的明确。
语文学科视域中的评价是以促进学生语文核心素养的提升和发展为根本目的的。这里面有两层意思，第一层是我们应该紧紧围绕着学生的语言思维审美文化四个方面来构建评价体系，第二层是我们的评价设计的目的在于促进而非判断。也就是说，我们不能再仅仅流于评价的甄别、选拔功能了，而应聚焦于评价的激励、增进功能。
1.2;内容具体。
新课标在课程内容方面提出了18个学习任务群，以此作为学习重点。而落实每个学习任务群的基本途径就是阅读与鉴赏、表达与交流、梳理与探究等语文活动。换言之，我们的评价设计在内容维度上需要牢牢指向学习任务群的目标与内容，另外，我们需要努力地将评价任务有机地嵌入各种语文学习情境和活动实践中。学生语文素养的多样化表现一定是在个人经验、社会生活和学科认知等特定情境中呈现与发展的。
1.3;层次清晰。
高中语文课程分为必修、选择性必修、选修三类，每一类课程对学生的发展要求或目标指向是不一样的。必修课程主要是对每一个学生基本的、共同的语文素养的要求;选择性必修和选修则是在必修的基础上的逐步延伸、拓展、提高和深化，主要是为了满足不同发展方向、不同发展水平的学生的语文素养的追求。因此，不同层级的课程内容就需配对不同层级的评价标准与不同形式的评价设计。用新课标中的话说，必修课程评价应立足于共同基础，考查学生在不同学习情境和实践活动中学习和运用语言文字的基本能力。选择性必修和选修课程评价，要
大数据时代对大学生学习和生活的影响及趋势探索 同学：您好，为了更好的了解大数据是否对大学生的生活及学习产生影响，并且探索这种影响未来的发展趋势，我们巨鼎进行这项调查，希望您能抽出一点宝贵的时间填答这份问卷，您不必署名，对您的回答，我们将依据有关法律予以保密，请不要有任何鼓励。填答时，请您注意以下几点： 1、您目前的年纪 大一大二大三大四 2、您的性别 男女 3、您学习时课外资料的获得途径主要是 到图书馆查阅纸质书 上网找 咨询考试 4、您平时的社交方式主要是 与人面对面交流 用QQ、微信、人人等软件 通过电话或短信 使用大型社交网站 5、在此之前您听说过大数据吗？ 听过 没有听过 6、如果听过，那您听说过的方式是 在书籍杂志中看到过 通过电视报纸等媒体得知 挺别人说
通过社交网络等了解 其他—— 7、您觉得大数据对我们的学习生活是否有影响 是 否 8、您举得下列哪些是大数据对我们学习生活的影响（多选择）便于学习中上网查找资料、文献 便于上网购物找到我们需要的商品 便于我们获取求职信息 便于获取新闻、体育及娱乐信息等 其他 9、您觉得大数据对我们学习生活有多大影响 没有影响 有较小影响 有一定影响 有很大影响 10、您觉得大数据对我们的学习生活是否有负面影响 是 否 11、您觉得下列哪些是大数据的负面影响（多选题） 个人隐私泄露，可能会被不法分子利用 沉迷网络影响学习休息 购物平台多，容易冲动消费浪费钱财 大数据中数据繁杂，容易被不良信息影响
其他 12、您举得我们应该怎么对待大数据 大数据信息广泛，分析全面，我们可以充分相信并利用它 大数据智能作为参考，我们不能依赖他，主要靠自己的思考 大数据可以成为一种商机给自己制造机会 大数据给个人和生活带来了不稳定的因素，我们不应支持他的发展 其他 13、在未来您对待大数据的态度是 因为利大于弊而增加使用频率 因为弊大于利而减少使用频率 维持现状基本不变 14、在未来大学的学习生活中，你会偏重于哪些方面使用大数据（多选题）科研学习 企业求职 资料查找 其他 15、在大数据时代，您预测未来的学习模式会发生哪些变化（多选题） 新型的上课模式增加，例如网络教学的比例增加 上课自主借助网络资源的环节比例偏多 老师对于网络资源的盈盈增加的广泛 网络资源的流通和频率大大增加 16、您觉得大数据时代下未来大学生生活模式会发生哪些改变（多选题）网购的使用频率和占用比例增加 电脑的使用频率更高，取代传统的媒介方式
大数据背景下经济统计的机遇与挑战 kxgdy 经济统计的发展是建立在社会技术发展基础之上的，不同时期，面对不同的客观需要不断发展自身，以满足人们研究和社会管理的需求。随着大数据时代的到来，面对海量的数据，经济统计必然面临新的机遇和挑战。 经济统计更多的时候作为一门方法学科被应用到经济、社会等问题的研究中。从其发展的历史可以看到，一方面社会管理的需求对其不断提出更高的要求；另一方面随着统计概念在实际社会生活中的推广，也不断丰富经济统计的方法和内容。这两者之间也有着相辅相成的关系，他们的共同作用使得经济统计越来越在政策制定、问题研究中突显出其重要性 随着大数据时代的到来，每天产生的数据越来越多，我们对于数据的接触也越来越方便，可以说我们现在处于一个数据爆炸的时代。这种情况随着对于大量、多样数据的存储技术的进步以及对于信息技术的推广变得越来越严重。在这种情况下，对于经济统计不仅会提出更高的要求，也会给提供更多的机遇。 大数据背景下的经济数据特征分析 1.数据统计刻度变小 由于技术手段的限制，历史上的多数经济统计数据往往以较大的数据可读进行统计，如年、月等。随着大数据时代的到来，我们相信对于经济数据的统计刻度将不断的缩小。实际上，已经存在对于股票交易数据的分时统计了，而对于高频交易而言数据的统计刻度就更加的小了。 2.样本群体扩大
从以往来看，搜集大量样本的相关信息是一种成本巨大的工作，所以统计中的样本替代总体也是在这样的背景下发展起来的。随着互联网的发展和信息技术的普及，对于大样本数据的观测和统计不再是一项难以完成的任务。 3.样本信息扩大 大样本统计的巨大成本使得我们无法更多的获得样本更多的信息，而只能针对一些关键信息进行统计。随着现在对于数据统计成本的降低，我们不但可以对我们关心的关键数据进行采集和统计，而且对于非关键信息也可以进行统计，这样可以为我们的研究工作提供更多的选择空间。当然，这里的信息扩大也涵盖了对于信息多样化扩大的含义，不久的将来对于经济信息的统计将会以更多的形式呈现。 4.数据的优良性得到改善 在现有的经济数据中从在很多的断层和不连续性，很多是由于历史的原因造成的。随着对于数据存储技术的发展，我们可以获得更 多、更优质的数据。其优质性体现在数据的完整性、连续性和标准化上。大数据时代会有更多的数据已更加标准化的形式产生和存储，降 低我们在对于数据筛选和处理过程中所话费的成本。 5.宏观与微观统计关系更加密切 现在看来，对于宏观经济指标体系是通过微观样本统计得来的，但是宏观经济指标体系只关注特定的一些经济指标，而忽略了大多数 微观个体产生的经济信息，且两者之间的关系也相对复杂，我们不能 很直观的从宏观信息中得出关于相关微观个体经济特征的信息。随着 大数据时代的到来，统计样本数量和层次的增加，将会使得宏观统计 更加具有现实的微观基础，使得宏观统计的准确信以及与微观统计的 关联性有更大的提高。 利用现代数据机遇，强化经济统计发展 1.利用现代数理技术，充实经济理论
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
虽然早已听说过舍恩伯格的《大数据时代》，但直到前不久才浏览本书的内容，看完之后还是有点震撼的，主要是大数据对我们日常生活和思维的影响太大了。下面摘取部分原文表述或案例来梳理一下这本书，其中有我本人的部分总结和评述。 有三个案例比较有意思，一是福特的名言，“如果当年去问顾客他们想要什么，他们肯定会告诉我：一匹更快的马。” 乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本依赖的可能是行业分析，但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的不是数据，而是直觉，第六感。谷歌公司内部的研究表明工作表现与大学毕业时的平均绩点没有关系，但其创始人依然要应聘者提供分数。 前两个例子（福特和苹果）说明大数据有时候是无效的，后面谷歌的例子则说明管理层对数据过度的执着。 大数据对人类生活的破坏莫过于它过于强大的预测功能，如通过一个人过去的表现可以准确预测到他在特定环境下一定会犯罪，那么，社会保障机制就会惩罚一个从来没有犯错的人。如书中所述： “因为预测的结果几乎不可辩驳，人们也就无法为自己开脱。但这种基于预测得出的惩罚不仅违背自由意志的原则，同时也否定了人们会突然改变选择的可能性。” 以上弊多些，下面谈利。
聪明的公司会从人们与信息交互中收集数据废气，以用来改善现有的服务或推出全新的服务。 “拥有知识曾意味着掌握过去，现在则更意味着能够预测未来。”-----这句话很精辟。 “情报分析员结合实地考察报告和过去IED袭击地点、时间和人员伤亡的详细信息，据此预测一天中最安全的运送路线。”类似的，我也听说过美国建立的爆炸物碎片博物馆的事情，基于爆炸物的各种信息追踪恐怖分子武器弹药的生产基地和储存地点。 “为了促进大数据平台的良性竞争，政府必须运用反垄断条例。” 谷歌对量化数据的极致追求可能过头了，因此激起了员工的反抗。（弊）通过大数据预测来判断和惩罚人类的潜在行为是对公平公正和自由意 志的一种亵渎。（弊） 过去是要成为一个优秀的生物学家就需要认识很多生物学家，但现在可能是，要解决一个生物难题或许和天体物理学家或数据视图设计师联系即可。 由于大数据的功劳，微软机器翻译部门的统计学家在茶余饭后的谈资就是每次一有语言学家离开他们的团队，翻译质量就会好一点。 当亚马逊的贝索斯发现算法推荐能促进销量增加的时候，他就不再需要书籍评论员了。
综合性学习·我们的互联网时代 备课日期： 授课日期： 教学目标： 知识与能力：通过活动培养学生的思辨能力，并学习多角度思考问题的方法，培养学生独立思考，敢于发表自己见解的心理品质。 过程与方法：第一课时完成活动准备和活动指导，分配任务；第二课时在一周后进行活动展示，综合评议。 情感态度与价值观：养成耐心倾听，尊重他人发言的良好的交际习惯。教学重点：通过活动培养学生的思辨能力，并学习多角度思考问题的方法，培养学生独立思考，敢于发表自己见解的心理品质。 教学难点：在搜集整理材料中锻炼整合资源的能力；在辩论，交流中锻炼学生的口语表达能力 教学方法：搜集法、整理法、展示法、合作法、讨论法 课型：综合性活动课 教具：多媒体 教学内容： 【活动准备】 1．三项活动，任选一项，分组进行，教师调控，注意分组，大体均衡。2．提前布置，让学生做好充分准备，其中最重要的就是材料准备，实际上就是搜集，提取依据，形成观点，这一过程不可轻视，因为搜集筛选资料的过程就是学习的过程，也是学习方式和学习习惯养成的过程。
3．在学生搜集筛选资料的过程中，教师要注意引导学生充分开发利用校内外学习资源，如图书馆、网络等，还应倡导资源共享，合作学习。 组织教学 一、精彩导入激发兴趣 互联网已成为我们生活中不可缺少的东西，网上浏览、娱乐、游戏、聊天、视频、购物、晒图等等真是“应有尽有”，方便之极！互联网正在潜移默化地影响着我们的生活方式、学习方式、交往方式，现在就让我们一起走进“我们的互联网时代”。 二、活动指导 1．网络语言小研讨 (1)小组合作，搜集一些常见的或流行的网络语言，查清楚意思，然后分类，并分析产生原因。 (2)小组合作，搜集已被收录工具书的一些网络词语，并试着用“非网络语言”表述它们的意思，思考这些网络词语在表达方面的独到之处。(3)小组讨论：写作时能否使用网络词语？可以使用什么样的？应如何使用？最后归纳意见，转告老师，听取老师意见。 2．电子阅读面面观 (1)小组合作，设计问卷调查，内容包括：电子阅读时间、方式、途经、以及电子阅读和纸质阅读所占的阅读比重，大家对电子阅读的态度和意见，问卷对象：同学，老师，家长，亲友等。 (2)回收，统计，汇总，分析，发现。 (3)小组研讨：电子阅读会不会代替传统阅读？
大数据支持下的高中精准教学模式探究 “智慧校园”的快速发展，为运用大数据技术推进精准教学奠定了坚实基础。基于大数据的精准教学不同于早期的精准教学，它需要从精准的“学生画像”、精准的教学目标以及精准研讨、精准辅导等方面加以生成，它的实现条件包括构建专业化的校园大数据收集与处理中心，制定大数据收集、处理、使用和共享的基本规则，大力提升教师的核心素养等。 标签：精准教学；大数据；学生画像；学习痛点 1、大数据与精准教学 精准教学要求学生完成日常测试练习并记录学习表现，将测量得到的频率数据记录在标准变速图表中，教师在教学过程中可以监测学生的学习情况，随时调整教学进程。精准教学把学习者反应累积记录作为学习行为的数据，以一定时间段的频次为单位记录行为变化，帮助教师或学习者通过实时的行为记录发现学习行为规律，使学习行为变化的数据可视化。但是早期的精准教学实验研究中，多由专门的记录员或者教师借助秒表、时钟等计时工具在标准变速图表中标注和搜集数据。这种人工观察和手动记录给学习行为反应累积记录带来了不便，不仅给教师增加了额外的工作量，而且还可能短时中断教学进程，在一定程度上降低教学效率。随着大数据在教育领域的不断深入，教育数据挖掘和学习分析技术为精准教学提供了技术支撑。不同于传统数据分析，大数据分析是利用有效的数据分析技术对学习过程中的学习行为表现进行测量记录，揭示其学习行为轨迹或规律，并以可视化方式呈现，一方面有助于教师为学习者快速定制个性化学习方案，实施教学策略的准确变换；另一方面系统、全面地记录了学习者的学习需求、学习成绩和学习行为，实现了学习者的自适应学习。 2、基于大数据的精准教学的生成路径 1.“学生画像”——洞悉学生的准确情况 随着“智慧校园”快速发展，校园的信息化、数字化水平不断提高，各种教育教学数据迅猛增长，校园大数据环境已经初步形成。在“智慧校园”中，学生的个人基础信息、学习行为、学习习惯、学习内容、学习过程与学习结果等都被智能终端进行数据化的记录和存储。利用这些数据可以为学生画像，客观、全面、真实地揭示出学生的学习情况，从而为精准教学的顺利开展提供客观的依据。 学生画像（LearnerProfile）是根据学生的基础信息、学习习惯、学习偏好、学习行为和学习期待等方面的数据信息而构建出来的标签化学生模型，它能够概括出学生个体和学生群体的信息全貌，使教师可以基于大数据精准、快速地了解学生的学习习惯、学习能力、学业表现、关键需求等重要信息，准确掌握每一个教学班、每一个学生以及不同学生群体的心理状态、活跃程度、兴趣爱好、知识结构、能力水平、突出优势、短板等方面的状况，明确教学时必须做的事，以及
大学生应如何应对大数据时代 摘要：大数据时代是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程。本文主要从当代大学生角度阐述了以下内容：面对各个领域的飞速变化，身处校园但即将面向社会的大学生应从知识和能力两方面储备，既要学好专业课程知识又需了解时代发展方向、掌握社会发展脉搏，为自己以后踏入社会做好准备。 关键词：大数据大学生知识储备能力培养 大数据对整个社会产生了不可忽视的影响，教育作为社会的子系统，也受到了它的极大冲击。有人曾说，信息化社会，我们相互之间的距离只是一根网线的问题。随着公开课、E-learning等新学习方式的出现，传统学习方式“遭遇”了挑战。 一、立足当下：当前学习模式概述 学习模式往往受到时代环境的影响，随着科技进步与技术创新，大学学习模式也在不断地向前发展。较为常见的主要有以下几种： 第一，师生授受学习模式。这种学习模式就如同“母鸭带小鸭”，学生把注意力集中在授课教师身上，由教师带着学。学生把教师当作知识的来源，“唯教师，唯书本”，缺乏学习主动性。在大数据时代，大量知识需要自主学习，大量数据背后的潜在意义也需要自主探寻，一味依赖“灌输”则不能适应社会要求。 第二，探究与问题解决模式。这种模式往往从一个或多个具有挑战性或有争议的问题开始，然后借助各种媒介资源，由学生自己获取信息、分析信息、确定问题并提供解答，之后吸收他人建议，进行修改最终完成。这种学习模式
有利于提升学生的思维能力和问题解决能力，相对第一种模式而言，这种模式对学生的能力和素质有更高的要求。 第三，专题合作学习模式。“学会学习，学会创造，学会合作，学会生存”已成为当下教育的主题。在合作学习模式中，要求学生作为成员参与到学习团队中，完成专题研究或研究项目。这是一个动手实践、自主探索和合作交流的过程，也是有明确责任分工的互助性学习，最终通过团队合作达到课程或项目规定的要求。 二、机遇和挑战：大数据时代对大学生学习模式的双重影响 第一，快速便捷。大数据时代有快速化的特点，人们的学习不再受时间和地点的限制，随时随处都可以学习，而且可以走在时代的前沿，第一时间了解最新的知识和信息。以往的学习主要是通过书本，但书本学习往往面临时间滞后等方面的限制，会影响学习效果与知识更新。 第二，经济有效。大学生的家庭背景各不相同，家庭环境不好的学生没有能力支付课外培训学习的费用。在大数据时代，很多公开课程都是免费的，只要有学习的时间和需要，经济不再是制约大学生学习的因素。这在某种程度上也促进了区域之间、校际之间、城乡之间以及个人之间的教育公平。 第三，资源共享。大数据时代具有量大、多样化的特点，丰富的学习资源将呈现在学生面前。网络学习拉近了国际、区域和校际之间的距离，所有的学习者在学习资源利用方面拥有同等的权利。一直以来，好的学校是稀缺资源，但在不远的将来，由于在线教育的普及，人人皆可上名校将不再是梦想，教育资源匮乏的问题也将得到一定的缓解。在线教育对个人的重大意义，还不仅仅是教育机会的增加，更是学习方式的改变。 三、与时俱进：大数据时代大学生学习模式的三大转向
大数据时代下数据分析的变化(一)分析思路 大数据时代的分析常常是直接计算现象之间的相依性。传统的统计分析过程是“定性－定量－再定性”，第一个定性是为定量分析找准方向，主要靠经验判断，一般针对数据短缺的情况下比较重要。现在大数据时代，可以直接通过数据分析做出判断，所要做的是直接从“定量的回应”中找出数量特征和数量关系，然后得出可以作为判断或决策依据的结论。因此大数据时代统计分析的过程可以简化为“定量－定性”。在实证分析上，传统思路通常是“假设－验证”，先根据最终的研究目的提出假设性意见，然后收集分析数据，进而验证假设的成立与否。这种实证分析容易受到数据的缺失、假设的局限性以及指标选择的不当等的影响，得不到正确的结论。尤其是在假设本身的非科学性、非客观性、非合理性的情况下，得出的结论更是毫无用处，甚至歪曲事实本身。在现在的大数据时代，可以从中寻找关系、发现规律而不受任何假设的限制，然后得出结论，分析的思路可以概括为“发现－总结”。 (二)研究对象的变化 首先，从数据来源上看，传统的统计抽样调查方法有一些不足:抽样框不稳定，随机取样困难;事先设定调查目的会限制调查的内容和范围;样本量有限，抽样结果经不起细分;纠偏成本高，可塑性弱。而在大数据时代，更多的是将总体直接作为研究对象，摒弃了抽样样本的研究，传统统计抽样调查方法的不足可以在大数据时代得到改进。其次，对于数据类型而言，传统数据通常是结构型的，即
定量数据加上少量的定性数据，格式化，有标准，可通过常规的统计指标和统计图来表示。而大数据则注重非结构性数据或者半结构、异结构数据，多样化、无标准，很难通过传统的统计指标或统计图表加以表现。 (三)假设检验的变化 传统的统计研究，通常是根据内容提出假设意见，然后根据最初设定的理论模型来检验验证假设的真实效用性。但对于大数据时代而言，信息资源充足，可以采用人工智能对数据信息进行挖掘开发，需要验证的假设比传统经济学研究多出很多，不在一个数量级上。传统的假设验证分析是无法满足大数据时代的需求的。 (四)分析关系的变化
大数据时代下的资源配置 摘要 任何一项社会活动都打上深深的时代烙印，资源配置也不例外，大数据时代带给社会各个层面的变革将是深入持久的，在新的形势下资源配置将会发生怎样的变化，大数据又在这一变化中发挥怎样作用，如何利用好大数据让资源配置更优化是中国乃至整个人类社会必须当前面临的问题，就目前我接触到少量信息的基础上浅论一下大数据时代下的资源配置的设想。 关键字 大数据资源配置信息技术 前言 大数据是什么？是一种运营模式？是一种技术？或是一种数据的集合统称？大数据相对于数据的提法，但不同于传统的数据，而是一种数据的广延性，无限性，细分性，它是一种多维度数据的空间集合。大数据是由全球知名咨询公司麦肯锡提出，麦肯锡称“数据，已经渗透到当今的每个行业和业务职能领域，成为最重要的生产因素。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亏浪潮的到来。”资源配置是生产活动中重要的环节，数据在资源配置产生之初就和数据密不可分，大数据时代的到来更是为资源配置的最优化提供了最科学最有效最全面的数据信息，通过对数据点组成的数据空间的分析，将极大的改变生产效率，节约生产资源，提高经济总量。 正文 资源配置与大数据到底存在怎样的内部联系？面对资源配置与大数据内在联系我们又该如何把握与充分运用大数据？接下来让我们来看看它们之间的关系。首先我们要思考为什么要进行资源配置？资源配置有什么意义？ 对于第一个问题我认为应该从根本原因来回答，资源的有限性和人类社会需求的无限性矛盾要求我们必须进行合理有效的资源分配以实现既定的社会目标。资源配置使得人类利用最有效的手段发挥有限资源的最大利益最大程度上满足人类社会的需求，当前可以说人类社会的进步就是伴随着资源配置问题的解决而进行的。 对于第二个问题我认为，资源配置最直接显著的影响就是资源的节约，资源配置的越合理意味着巨大的资源节约，人类社会更加持续长久的发展。资源是社会生产的重要物质资源，离开了资源社会生产不能进行，那么资源配置对生产的影响也就是根本性的。资源配置的合理意味着社会生产的高效，经济社会的发展。 然后我们来看看资源配置中的数据问题。资源配置中有哪些数据？这些数据有什么关系？资
1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小 C：要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D：与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理
浅析大数据时代下的统计工作 随着我国大数据时代的到来，呈现给我们的时更加丰富多彩和广阔的世界，同时还改变了我们的工作方式，进一步地促进了人类社会的变革。因此面对如此庞大的大数据时代，从而也就繁衍了数据统计工作，并且如今在大数据时代下的统计工作主要的目的就是在大量的数据信息中收集和整理重要的信息，最终将这些数据信息反映到电子计算机设备中，在通过大量的数据对其进行深入的分析，从而得出来的重要的且具有一定价值的结论，紧接着，再根据这些结论在其中找到相应的规律，最后才能合理的运用总结出来的规律开展相应的工作以及生活。大数据时代下，使得信息化数据信息正在成倍的向上增加，因此在面对这一特殊的情况，统计人员需要不断更新统计工作的方式和方法，为了能够更好地满足大数据时代统计工作的需求。 一、大数据时代统计工作的重要性 大数据时代的到来，带给我们的不仅是工作、生活上的便捷，更重要的是带动了我国全面的发展，与此同时大数据时代也伴随着问题带给我们，一个国家在面对如此庞大的大数据信息网络系统，最重要的就是对其中重要的信息进行相应的统计，由此可见统计工作在大数据时代中的重要性，在大数据时代中，通过统计工作而展开的各项数据进行深入的整理和分析，同时为各项决策方案提供较为全面的真实性的依据，从而进一步的促进国家各个方面的全面发展。 二、大数据时代下给统计工作带来的挑战 （一）对数据源采集的智能化的要求更高如今的大数据时代统计
工作与传统的统计工作进行相应的对比可以发现，传统的统计工作主要是通过数据信息相关的报表来进行数据信息的统计工作的，而且在统计工作调查的过程中仍然存在着许多主观性的因素，当然这些主观上的因素必然会影响到统计报表的准确性。如今伴随着大数据时代的到来，便可以有效地避免此类问题的发生，而且，数据信息统计的来源完全是信息技术的记录形成的，并且其记录的数据一般都是最原始的数据信息，这样做的目的就是为了不采取其他的途径，也能有效的保证各项原始信息数据的质量，进一步的保障了大数据时代下的统计工作的质量。 （二）要求及时更新统计的方法和统计的制度大数据时代下对于统计工作的方法和制度有了一定程度的提升，因此，根据大数据时代对统计工作的方法和制度进行深入的完善以及不断地更新，目的就是为了能时刻的满足大数据时代对统计工作的需求。就好比传统的统计工作中的统计报表基本上都是纸质的报表，是需要一层一层的向上级汇报以及分析的，这样的统计方法不仅延长了统计工作的时间，同时还不能确保报表的质量。因此，随着大数据时代的到来，传统的统计报表的统计方法已经无法满足现阶段的统计工作的需求，那么这个时候就需要统计工作的方法和制度在一定的基础上进行深入的改善和更新，并最终达到完全适应现阶段大数据时代的统计工作需求。 （三）对统计数据的搜集流程带来了巨大的挑战现如今的大数据时代对数据的统计和搜集提出了巨大的挑战，而且传统的数据搜集通常是根据研究项目的目的以及对象展开的，进而对其进行设计相应的
在“互联网+”时代下煤矿大数据应用本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 为充分发挥“互联网+”的优势，在2015 年的人大会议上，李克强总理在政府的工作报告中首次提出了“互联网+”的概念。为此，国务院也正式印发了《关于积极推进“互联网+”的指导意见》。那么随着“互联网+” 的不断提出与深化，越来越多的关于互联网的产品应运而生。这为此给许多传统行业和生产厂商带来了新的机遇与挑战。如果懂得按照国家的发展趋势的大力发展互联网络，那么其市场就会是一片光明。若错过了此时机，那就是与这个“互联网+”的时代脱轨。比如煤矿行业，是一个具有高危险系数的行业。既要懂得抓住科技的利器组成“互联网+煤矿”的发展格局，也要顺势而为。 一、“互联网+”到底是什么 （一）概念今天这个世界上所有的传统服务和应用都在被互联网颠覆和改变。我们已经能显而易见的看见的就是传统市集加上互联网摇身一变就是现在的淘宝，传统的百货商场加上互联网就是现在
的京东，传统的银行业加上互联网就是现在的支付宝，而传统的红娘加上现在的互联网则成就了百合网、世纪佳缘这样的网站。所以你可以看到，每一种传统行业加上互联网都是改变了一个模样。具体来讲，就是原有的传统行业加上互联网时，改变了原有的思维模式，变得更具前沿性。再原有的基础销售渠道和服务上，增加了互联网的概念，实现了线上线下的大融合。 首先有一点是需要我们明确的，虽然在今天的中国“互联网+”和互联网思维仍然都很火，但实质上二者之间的调性是不相同的。“互联网+”是政府部门提出来的政府概念，而互联网思维是一些像小米等互联网科技公司逐渐宣传与传播处理的一种概念。“互联网+” 是通过互联网把我们生活所需要应用的各方面的事物结合在一切，形成一个局域网一样的系统，应用到的我们的生活、交通、医疗等等一切与我们密切相关的地方。换句话说，利用应用而应用的存在，就是使我们以后的生活有了更加方便的途径。 （二）特征与组成要素以互联网为主要发展方向，在功能上主要由原来的辅助变为现在的引导。“颠覆”、“改变”、“冲击”、“影响”每一
我们的大数据时代 （一） 单选题（每题2分） 1. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D） A. 数据规模大 B. 数据类型多样 C. 数据处理速度快 D. 数据价值密度高 2. 下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是（D） A. 在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B. 在分析方法上更注重相关分析我不是因果分析 C. 在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D. 在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 3. 万维网之父是（C） A. 彼得·德鲁克 B. 舍恩伯格 C. 蒂姆·伯纳斯—李 D. 斯科特·布朗 4. 下列关于普查的缺点的说法中，正确的是（A）。 A. 工作量较大，容易导致调查内容有限、产生重复和遗漏现象 B. 误差不易被控制 C. 对样本的依赖性比较强 D. 评测结果不够稳定 5.下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。 A. 不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B. 要求同类数据的内容相似度尽可能小 C. 要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D. 与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理 6. 智慧城市的构建，不包含（C）。 A. 数字城市 B. 物联网 C. 联网监控 D. 云计算 7.大数据的起源是（C）。 A. 金融 B. 电信 C. 互联网 D. 公共管理 8. 智慧城市的智慧之源是（C）。 A. 数字城市 B. 物联网 C. 大数据 D. 云计算 9. 假设一种基因同时导致两件事情，一是使人喜欢抽烟，二是使这个人和肺癌就是（A）关系，而吸烟和肺癌则是（A）关系。 A. 因果；相关 B. 相关；因果 C. 并列；相关
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/ab9067997.html, 大数据时代下刑法的对大学生的保护 作者：闫思危 来源：《科学导报·学术》2019年第49期 摘 ;要：大学法治要求大学的管理者在处理大学各项事务中必须体现法治精神，依法决策、依法办事，把学校各项工作纳入法治化轨道。高校依法治校是依法治国的重要组成部分，维护大学生的合法权益丰富了依法治校的内涵。本文在论述大学生权益保护的重要性基础上，阐述了大学生合法权益的具体表现;通过对大学生权益保护存在问题的分析，研究提出了大学生维权的有效运行机制，并设计了可供选择的大学生维权有效运行机制模式。 关键词：大学生;合法权益;大数据;保护 一、大数据时代下刑法的对大学生的保护的重要性 （一）大学生合法权益保护的概念 学生权益包括私法民事权利和公法行政相对人的权利，即私法上作为民事主体的权利和公法行政相对人的权利。高校学生权益指高校在籍学生通过做出或不做出一定行为，实现一定利益的许可和保障。 （二）大学生合法权益保护的内容 高校学生作为特殊的社会群体，其特点为：①高校学生权益的价值性。大学生是祖国的未来，担负着民族振兴和中国梦实现的责任，其核心在于自我素质的提高。高校学生权益的行政法保護有利于推进社会主义法治现代化发展，高校对学生发展应注重其自身素质，关注其价值。②高校学生权益的容易受侵害性。高校学生属于弱势群体，在高校管理中处于被动接受管理的地位，其合法权益受到侵害呈现随意性。例如高校随意侵害学生隐私权以及公正评价权，一旦学生合法权益受到侵害也不能得到有效保护。 （三）大学生合法权益保护的意义 1.有利于实现高校学生管理的法治化 高校学生管理法治化是高等教育法治化的必然要求。教育法治化的主要目的是为了保障高校教育工作能够有条不紊地进行。学生是高校主体，高校管理体系要确保公正、公平，就必须以高校学生的利益为中心，建立一个公正合理的学习与生活秩序，确保学生合法权益的实现。为确保高校管理体系公正，确保学生权益，急需建立完善的学生权益管理保障制度，推进高等教育法治化进程，实现高校管理的法治化。
大数据时代下统计学的挑战与发展 、大数据时代下统计学概念概述 教科书上对统计学给出了这样的定义“有效搜集整理分析 随机性数据， 对考察问题给出推断与预测， 最终为行动提供数据 支持”，这就是统计学。从根本上看，统计学是一门与数据有关 的学科。众所周知， 美国总统奥巴马通过数据团队的帮助得到连 任的机会，阿里巴巴的马云很早就把大数据作为企业发展战略。 随着我们走进大数据时代， 网络科技给搜集数据带来方便， 的设备已经无法容纳大量的数据， 我们对其进行更新， 通过对大 数据的分析，我们为社会传递出有效的、有价值的信息，这一切 为社会的发展起到了不可替代的推动作用。 统计是社会各界乃至各环节不可或缺的因素， 在商品交换过 程中，统计有先导作用，市场经济信息也需要统计学的帮助，大 数据时代， 我们的统计数据不再局限于随机抽样调查， 等高成本的搜集方式， 通过互联网及移动终端， 我们可以获得更 多数据样本， 可以说我们的社会进入高速发展的时期， 大数据时 代下的统计学也进入全新的发展阶段。 二、统计学在大数据时代影响下的变革 1. 从样本的角度看，样本概念得到深化 我们知道统计学离不开样本，有效的样本能够正确反映情 况，大数据时代样本概念与传统不再相同， 通常我们得到诸多网 络数据，一种为静态，即直接在客户端创建的数据，无需提取即 可使用，成本低，另一种为动态数据，即数据随着时间的推移而 变化，最终表现为所有数据的总和， 可见此时的样本不局限于随 机抽样，直接可以做选定分析。 2. 从类型方面看，呈扩大之势 在过去数据通常指结构化数据， 有固定的标准， 大数据时代 数据传统 电话调查
大数据时代，几个例子告诉你什么是大数据 工具类厂商蓄意炒作大数据，以达到售卖产品的目的，但导致的结果是很多人对大数据这一概念云里雾里。实际上，大数据就发生在你我身边，虽然你看不到它，但它却时时影响着我们的生活。 现阶段，和大数据相关的企业有三种。一种是工具类公司，他们宣传得最卖力，并且把大数据吹出了泡沫，原因是它们希望把自己的产品卖给企业；一种是依托于大数据从事咨询服务类的企业；还有一种就是实实在拥有大数据的公司，它们和我们休戚相关，也就是下面的小故事所要阐述的内容。 第一个故事，百货公司知道女孩怀孕 美国的Target百货公司上线了一套客户分析工具，可以对顾客的购买记录进行分析，并向顾客进行产品推荐。一次，他们根据一个女孩在Target连锁店中的购物记录，推断出这一女孩怀孕，然后开始通过购物手册的形式向女孩推荐一系列孕妇产品。这一作法让女孩的家长勃然大怒，事实真相是女孩隐瞒了怀孕消息。 点评：看似杂乱无章的购买清单，经过对比发现其中的规律和不符合常规的数据，往往能够得出一些真实的结论。这就是大数据的应用。 第二个故事，搜狗热词里的商机 王建锋是某综合类网站的编辑，基于访问量的考核是这个编辑每天都要面对的事情。但在每年的评比中，他都号称是PV王。原来他的秘密就是只做热点新闻。王建锋养成了看百度搜索风云榜和搜狗热搜榜的习惯，所以，他会优先挑选热情榜上的新闻事件来编辑整理，关注的人自然多。 点评：搜狗拥有输入法，搜索引擎，那些在输入法和搜索引擎上反复出现的热词，就是搜狗热搜榜的来源。通过对海量词汇的对比，找出哪些是网民关注的。这就是大数据的应用。 第三个故事，阿里云知道谁需要贷款 这是阿里人讲述的一个故事。每天，海量的交易和数据在阿里的平台上跑着，阿里通过对商户最近100天的数据分析，就能知道哪些商户可能存在资金问题，此时的阿里贷款平台就有可能出马，同潜在的贷款对象进行沟通。 点评：通常来说，数据比文字更真实，更能反映一个公司的正常运营情况。通过海量的分析得出企业的经营情况，这就是大数据的应用。 第四个故事，中移动挽留流失客户 iPhone进入中国后，铁杆的移动用户王永铭加入了联通合约机大军。由于合约机承担了大量通话内容，王永铭将全球通换成了动感地带。三个月之后，王永铭接到了中国移动的10086电话，向他介绍中移动的优惠资费活动。一位移动的
互联网时代下大学生自主创业问题及对策研究 互联网目前主要是借助智能终端，通过移动无线通信的手段，用于取得所需服务和资源的产业，随着宽带移动终端技术和无线接入技术的日渐成熟，迫切需要一种能够满足信息时代的生活方式，互联网应运而生并迅猛发展。基于互联网时代下大学生自主创业的基本方向结合难点问题进行分析解决，以期望对未来大学生创业提供参考意见，缓解就业压力为社会经济发展注入活力。 标签：互联网；大学生；自主创业 1 互联网行动的基本概念 互联网行动计划的是知识社会创新2.0下的互联网发展新模式、新业态。新型互联网的本质就是：互联网+传统行业=新业态、新业务模式，为产业向智能化转型提供技术支持，为经济结构调整提供新活力，为大学生自主创业提供环境。 2 创业方向的选择 2.1 电子商务 大学生的自主创业通常倾向于低成本、经营风险小、操作灵活方便、回报周期短等特点的项目，其代表就是时下正热的电子商务。这种经营模式是基于凭借客户应用终端，以互联网络技术为途径，商品交换为中心的商务活动，其中网络营销是其中重要产物。这种线上交易，有效降低产品的物流和仓储成本使商品更具价格优势。目前，主要有自建网站和参与现有电商交易平台两种选择，前者对资金和技术要求较高，大学生创业有一定难度。后者是创业者依托已经成熟的平台，流程和管理相对简单方便，更受青睐。 2.2 信息云服务 大学生作为高科技知识和技术的接受者、践行者，在依托互联网为交易平台的高科技项目创业上相对具有得天独厚的优势。当代大学生综合利用自身专业知识，在网页设计、技术咨询服务、网络平台搭建、APP客户端开发、智能终端的开发与维护等方式创业。网络技能服务的发展相比以往传统创业模式，对大学生的个人素质的提高以及创业观念的可持续性培养方面更具优势。 3 互联网时代下大学生自主创业的主要问题 3.1 高校创业教育滞后，人才培养理念有待改进 我们应该意识到学校、社会、学生三元共育的理念深入人心，相较以往多数大学生能够积极投身创业，但是因为受知识、经验、能力、市场了解程度以及市场形势、政府政策等因素的影响，在互联网创业领域有很大的盲目性和局限性，
大数据时代对统计学的影响分析 大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进，没有数据也不可能完成统计，所以二者缺一不可。在大数据时代，统计学必须与时俱进，跟上时代发展的脚步，勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革，才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学，两者是无法离开的，只有在共同学习进步下，才能够实现双赢，成为主宰。 关键词：大数据时代；统计学；影响分析 引言 对于大数据(Big data)，可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。 统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系，所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种，如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。 一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系 在当今信息时代，用数字代表的信息越来越多，科技迅速发展，互联网时代高速运转，在许多公司用来统计数据的时候，都用的电子表格，进行整理分析。在把它们汇总起来，就成了统计。数据是统计的本质，统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母，统计就是英语单词，通过整理分析，把字母拼成一个具有意义的单词，这就是数据和统计的意义。只有相互依存，你中有我我中有你。 （二）大数据和统计学的区别 信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表，有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便，这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中，工作人员根据超市销售的数据进行整理分析，在汇总起来就是统计，最终他们看得都是统计整理得出的数，分析的也是统计后的数据。因此，统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制，我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代，越来越多的东西可以用数据表示，几乎全部的信息资料都
数据挖掘在大数据时代下的应用 【摘要】数据挖掘一直是各个行业的关注的重点。 近几年，数据挖掘伴随着大数据的火热开始迎来更大的机遇。本文介绍了数据挖掘相关的概念，一些常用的数据挖掘的分析方法，最后介绍了数据挖掘技术几个常见的应用领域。 【关键词】数据挖掘分析方法应用 一、基本概念介绍 1、大数据。2011 年5 月，麦肯锡全球研究院在《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》中指出，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素；而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。据估计，在未来，数据将至少保持每年50%的增长速度。 2、数据挖掘。数据挖掘是一门新兴的学科，它诞生于20 世纪80 年代，主要面向商业应用的人工智能研究领域. 从技术角度看，数据挖掘就是从大量的、复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人们事先没有发觉的、
有潜在价值的信息和知识的过程.从商业角度来说，数据挖掘就是从庞大的数据库中抽取、转换、分析一些潜在规律和价值，从中获取辅助商业决策的关键信息和有用知识。 二、数据挖掘的基本分析方法 分析方法是数据挖掘的核心工作，通过科学可靠的算法才能实现数据的挖掘，找出数据中潜在的规律。通过不同的分析方法，将解决不同类型的问题，在现实中针对不同的分析目标，找出相对应的方法。目前常用的分析方法主要有聚类分析、分类和预测、关联分析等。 1、聚类分析。聚类分析就是将物理或抽象对象的集合进行分组，然后组成为由类似或相似的对象组成的多个分类的分析过程，其目的就是通过相似的方法来收集数据分类。它是一种无先前知识，无监督的学习过程，从数据对象中找出有意义的数据，然后将其划分在一个未知的类。这不同于分类，因为它无法获知对象的属性。“物以类聚，人以群分”，通过聚类来分析事物之间类聚的潜在规律。聚类分析广泛运用于心理学、统计学、医学、生物学、市场销售、数据识别、机器智能学习等领域。聚类分析根据隶属度的取值范??可分为硬聚类和模糊聚类两种方法。硬聚类就是将对象划分到距离最近聚类的类，非此即彼，也就是说属于一类，就必然不属于另一类。模糊聚类就是根据隶属度的取值范围的大小差异来划分类。一个样本可能属于多个类。常见的聚类算法主