大数据时代下高效课堂教学综述
大数据对我们的金融服务、医疗卫生、交通环保、食品安全、电子商务、军事、气象、教育等产生了强大而深刻的影响。谁抓住了“教育数据”的挖掘和运用，谁就开启了面向未来的教育。
一、大数据下的国内外课堂教学模式
1.翻转课堂
InvertedClassroom，又称“翻转课堂式教学模式”。传统的教学模式是以教师为中心，以课本为知识载体，面向学生，重点在于教，学生课下自己练习。而翻转课堂式教学模式是在教师的引导、启发下，将学习的决定权从教师转移给学生。让学生凭借计算机的帮助，在家中自主完成基础知识的学习，在学习方式上比较适合学生的个性特点。常规的课堂则成为师生互动探讨、加深知识印象和巩固所学知识的桥梁，成为学生进一步交流学习经验、积极探讨学习方法的场所。
2.幕课
Massive Open Online Courses，即大规模开放课程在线，简称“MOOC”，也称“MOOCs”，是新近涌现出来的一种在线课程开发模式，发端于早期互联网发布资源、学习管理系统以及将学习管理系统与更多的网络开放资源综合起来的旧的课程开发模式。通俗地说，幕课是规模较大的开放式网络课程，是为了增强知识传播面而由具有一定课程开发能力的教师组织开发并发布于网络上的开放式课程。
3.微课
“微课”是基于互联网平台，针对知识点讲授、实验操作过程演示、典型例题讲解等内容制作的教学课件，是以流媒体形式展示的教学活动全过程。时间长度大凡在4～10分钟，形式是自主学习，目的是帮助学生完成基础知识的认知与基本能力的培养。
学生借助微课教学，自主掌握一定的知识与技能，同时可以借助互联网与同学、教师及时进行交流互动以弥补和完善自己所学的不够，进而提高学习效率。
二、大数据时代的高效教学内涵
1.“高效”的含义
大数据时代的高效教学体现在：能够有用实现预设的教学目的，即能够有用地以较少的投入得到较多的产出，能够对受教育者产生长久的利益，能够超越预定目标，产生更为长久的效果、效率、效益。
2.“高效教学”的含义
高效教学是教师根据国家课程标准和学生实际发展情况，在常态的课堂教学中，注重效果，强调效率，追求效益，优化学生素质，提升学生成绩，并使自身专业水平不断得到提高，与学生相互作用，共同实现预期教学目标的活动过程。详尽而言，高效教学的效果体现在三个方面：高效提升学生的素质；高效提高学生的考试成绩；高效提升教师的专业水平。
三、当前教学活动低效、失效问题的分析及解决方法
1.教学目标的问题
教学目标的功能是：引导、规范、激励、评估。三维目标是课程目标而非课时目标；各科课程的维度取向不一样；教师的表率是严重的教学目标。教学目标必须明确详尽，应该贯穿于教学过程的始终，应该围绕重点及难点设立。
2.教学内容的问题
主要包括教学内容与教学目标的游离；教学内容的范例性不够；教学内容的组织缺乏大学科观；教学内容中对学生发展的独特性重视不够；对教学内容的安排没有根据学生的最近发展区；只注重教学内容中的知识点而忽视能力点等。
3.教学活动和过程的问题
包括教学活动与教学目标的内在联系不够；教学方式与教学内容的适应性不够；教学活动中学生的主体地位不明确；教学过程中学生的认知路径不丰盛；教学过程中教师缺乏教学艺术性。
4.预设与生成的关系处理不当
预设的内容、活动不留余地；生成的内容和活动逾越预设的目标；没有处理好预设与生成的辩证关系；违背了预设为主、生成为辅的原则。
四、高效课堂
树立并落实学生作为学习主体的教学理念；让学生尽可能多地自主学习；通过独立与合作完成学习任务让学生保持高密度和高强度的思维状态；让学生理解知识发生和发展的过程；注意处理短期有用和长期有用的关系；把普遍真理与学生的个体经验相结合；让学生从理解到掌握再到建构知识。
在大数据时代，可以通过翻转课堂、幕课、微课、混合学习等多种方式来提升我们课堂教学的高效性。例如，翻转课堂以微课为载体，以网络平台为支撑，以评估为核心，翻转了课堂流程，改变了课堂结构，转变了师生角色。导学案和课堂问题的结合解决产生了很好的效果，进一步实现了教学的高效性。
五、结语
在大数据时代、创客时代，教学工作如逆水行舟，不进则退，慢进也是退。人类是在“试错”中走向正确的，社会进步的阻力，常常不在于是否优秀，而在于不承认落伍。对付所有困难的最严重的武器就是信念及基于信念的决心。有信念就有力量，就有智慧，就有希望。高效课堂教学改革所需要的，就是领导者的信念和决心以及参与者的执行力。
最后用本杰明?富兰克林的一段话结题：告诉我，我会忘记；教给我，我会记住；让我参与，我会学会！
基于大数据精准教学系统的因材施教试题及答案 一、单选题（共11题，每题4分，共计44分） 1、班级考试报告不支持查看哪些指标（） A班级平均分 B班级优秀率 C班级排名 D班级不及格率 2.以下关于讲评模式描述正确的是？（） A.讲评模式不支持筛选题目 B.讲评模式能查看学生答题原卷 C.讲评模式下不支持资源拓展 D.以上说法均不对 3、考试后，老师想要查看学生高频错题，请问该如何操作？（） A在班级报告的成绩单中查看 B在学生学情单科页面下载本班成绩 C在班级报告学情总览的页面最下放有高频错题功能模块D在精准教学功能下查看 4、教师进入试卷讲评，想优先讲解班级重点错误的题目，该如何操纵？（） A．选择需要讲评试卷的报告，点击试卷讲评，选择按得分率排序
B．选择需要讲评试卷的报告，点击试卷讲评，教师直接点击认为错误率高的题目 C．老师课堂上直接寻问学生，哪道题目需要优先讲解D．以上均有可能 5、老师在考前复习想查看班级学情可以进入（） A学科学情 B教学监管 C练习中心 D可以选择进入任一个页面 6、班主任想查看班级学生某一阶段知识点掌握情况，请问该如何操作？（） A在班级报告按考试依此每次考试情况 B在学科学情页面查看薄弱知识点 C在学生学情页面下载单个学生历次成绩 D以上都可以 7、教师查看单次学情时，某位老师发现班级均分在90分以上（满分100分），下面做法错误的是？（） A对比年级排名，查看班级与年级差距 B查看试卷分析界面，分析考试难度、信度、区分度，总结差距。 C本次考试内容班级整体较好，不需要耽误教学时间，直接跳过上新课。 D以上都错误 8、教师查看学生学情时，不能查看的信息是？（）A班级大幅退步学生 B每个学生每个知识点掌握情况
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
信息资源管理文献综述 题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月 大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，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，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。
关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念.......................................................... 大数据定义...................................................... 大数据来源...................................................... 传统数据库和大数据的比较........................................ 大数据技术.......................................................... 大数据的存储与管理.............................................. 大数据隐私与安全................................................ 大数据在信息管理层面的应用.......................................... 大数据在宏观信息管理层面的应用.................................. 大数据在中观信息管理层面的应用.................................. 大数据在微观信息管理层面的应用.................................. 大数据背景下我国信息资源管理现状分析................................ 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日
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
基于大数据的精准教学模式探究2017-07-12 ： 摘要：精准教学自诞生以来，受限于技术条件，无论是理论研究还是实际应用都不容乐观。信息技术的发展特别是大数据的兴起，为精准教学的发展提供了机遇。在此背景下，文章梳理了精准教学的理论方法、研究现状及其应用困境，分析了大数据对精准教学的影响。随后，文章从教学目标确立、教学过程框架设计、教学评价与预测等三个维度，构建了基于大数据的精准教学模式。最后，文章针对教学主体关系、数据伦理、安全保障等问题，对基于大数据的精准教学进行了反思。文章的研究，推动了大数据技术在精准教学领域的应用，有助于激发精准教学的活力，进一步提升精准教学的有效性。关键词：大数据；精准教学；教学目标；教学过程；教学评价与预测一精准教学的理论方法精准教学（Precision Teaching）是Lindsley[1]于20世纪60年代根据Skinne的行为学习理论提出的一种教学方法。起初，精准教学面向小学教育，旨在通过设计测量过程来追踪小学生的学习表现并提供数据决策支持，以便“将科学放在学生和教师的手中” [2][3]；后来，精准教学发展为用于评估任意给定的教学方法有效性的框架[4]。历经50余年的发展，精准教学现已形成了自身的一套理论方法。 1 精准教学的理论依据——Skinne的行为学习理论Skinne[5]是美国新行为主义心理学的创始人之一，他认为人类行为主要是由操作性反射构成的操作性行为，操作性行为是作用于环境而产生结果的行为。人类的一切行为几乎都是操作性强化的结果，人们有可能通过强化作用的影响去改变别人的反应。在学习情境中，操作性
行为更有代表性，因此操作性反射在学习过程中尤为重要。1954年，Skinne将这一理论引入教学，认为教学就是提出学生应达到的目标并对学习过程进行控制，辅以训练、反馈和纠正性补救等措施，形成所要求的行为即达到目标并立即给予强化；对于那些偏离目标或未达到目标的行为，则在不强化的前提下进行纠正[6]。 2 精准教学的衡量指标——流畅度（Fluency）精准教学中的最大“精准”在于教学评价，而衡量教学是否达到目标、学生是否真正掌握知识或技能，关键在于检测学生学习的行为过程及其反应。基于此，精准教学引入流畅度指标，用于衡量学生的学习质量。流畅度涵盖了“准确度”和“速度”两个方面，也就是说，学生的学习质量既包括对知识或技能的准确掌握，也包括运用知识或技能的速度。流畅度具有五大属性：持久性（Maintenance）、耐久性（Endurance）、稳定性（Stability）、应用性（Application）和生成性（Generativity）[7]。其中，持久性是指在无额外练习的情况下，学生根据需求执行任务的能力；耐久性是指为了满足真实需求，学生在长时间内持续执行任务的能力；稳定性是指在有干扰的情况下，学生能够继续实施一项技能的能力；应用性是指学生容易将知识或技能应用于新情境的能力；生成性是指在没有明显的指导下，学生出现复杂行为技能的能力[8]。 3 精准教学的程序方法——练习与测量精准教学的程序方法要求学生日常练习并精准测量其学习表现，即每天花费一定时间（1分钟或几分钟）进行练习与测量。练习是测量的基础，且这一过程需要长期开展并持续记录。一般来说，测量得到的频率数据将由教师记录于标准变速图表中，该图
当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。 其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6 个联邦部门和机构。 目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017 年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000 万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200 万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3 亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin 和投资委员LouisGallois 在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150 万欧元用于支持7 个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013 年6 月，安倍内阁正式公布了新IT 战略——“创建
信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理 系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月
大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，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，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (3) 大数据定义 (3) 大数据来源 (3) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (4) 大数据的存储与管理 (4)
大数据隐私与安全 (5) 大数据在信息管理层面的应用 (6) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (6) 大数据在中观信息管理层面的应用 (7) 大数据在微观信息管理层面的应用 (8) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (9) 前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文：
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
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/f317837793.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。
大数据在行业内的火爆程度，已经是互联网公司必不可少的一项技术配置，甚至受到了更大的重视。大数据工程师的薪资待遇和发展前景都是不可限量的！大数据这么火，2017年会是什么样的情形呢？ 1开放源码 Apache 、Hadoop、Spark等开源应用程序已经在大数据领域占据了主导地位。一项调查发现，预计到今年年底，近60%企业的Hadoop集群将投入生产。佛瑞斯特的研究显示，Hadoop的使用率正以每年32.9%的速度增长。专家表示，2017年许多企业将继续扩大他们的Hadoop和NoSQL技术应用，并寻找方法来提高处理大数据的速度。 2 内存技术 很多公司正试图加速大数据处理过程，它们采用的一项技术就是内存技术。在传统数据库中，数据存储在配备有硬盘驱动器或固态驱动器(SSD)的存储系统中。而现代内存技术将数据存储在RAM中，这样大大提高了数据存储的速度。佛瑞斯特研究的报告中预测，内存数据架构每年将增长29.2%。目前，有很多企业提供内存数据库技术，最著名的有SAP、IBM和Pivotal。
3机器学习 随着大数据分析能力的不断提高，很多企业开始投资机器学习(ML)。机器学习是人工智能的一项分支，允许计算机在没有明确编码的情况下学习新事物。换句话说，就是分析大数据以得出结论。机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。 4预测分析 预测分析与机器学习密切相关，事实上ML系统通常为预测分析软件提供动力。在早期大数据分析中，企业通过审查他们的数据来发现过去发生了什么，后来他们开始使用分析工具来调查这些事情发生的原因。预测分析则更进一步，使用大数据分析预测未来会发生什么。普华永道(PwC)2016年调查显示，目前仅为29%的公司使用预测分析技术，这个数量并不
信息资源管理文献综述题目：大数据背景下的信息资源管理系别：信息与工程学院 班级：2015级信本1班 姓名： 学号：1506101015 任课教师： 2017年6月
大数据背景下的信息资源管理 摘要：随着网络信息化时代的日益普遍，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，在我们的各个方面都产生了深远的影响。大数据是数据分析的前沿技术。简言之，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，这也是一个企业所需要必备的技术。“大数据”一词越来越地别提及与使用，我们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。就拿百度地图来说，我们在享受它带来的便利的同时，无偿的贡献了我们的“行踪”，比如说我们的上班地点，我们的家庭住址，甚至是我们的出行方式他们也可以知道，但我们不得不接受这个现实，我们每个人在互联网进入大数据时代，都将是透明性的存在。各种数据都在迅速膨胀并变大，所以我们需要对这些数据进行有效的管理并加以合理的运用。 关键词：大数据信息资源管理与利用 目录 大数据概念 (2) 大数据定义 (2) 大数据来源 (2) 传统数据库和大数据的比较 (3) 大数据技术 (3) 大数据的存储与管理 (4) 大数据隐私与安全 (4) 大数据在信息管理层面的应用 (5) 大数据在宏观信息管理层面的应用 (5) 大数据在中观信息管理层面的应用 (6) 大数据在微观信息管理层面的应用 (7) 大数据背景下我国信息资源管理现状分析 (8)
前言：大数据泛指大规模、超大规模的数据集，因可从中挖掘出有价值 的信息而倍受关注，但传统方法无法进行有效分析和处理.《华尔街日 报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的 大技术变革.“世界经济论坛”报告指出大数据为新财富，价值堪比 石油.因此，目前世界各国纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞 争制高点的重要举措. 当前大数据分析者面临的主要问题有:数据日趋庞大，无论是入 库和查询，都出现性能瓶颈;用户的应用和分析结果呈整合趋势，对 实时性和响应时间要求越来越高;使用的模型越来越复杂，计算量指 数级上升;传统技能和处理方法无法应对大数据挑战. 正文： 大数据概念 大数据定义 维基百科对大数据的定义则简单明了:大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。也就是说大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理 大数据来源 1)来自人类活动:人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动过程所产生的各类数据，包括微博、病人医疗记录、文字、图形、视频等
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
一、课堂中的大数据应用 课堂中生成的大数据： 1.教师教学行为数据：教师教学行为的数据主要是教师在授课过程中的言行。 2.学生学习行为数据：学生学习行为的数据主要是学生在课堂中的反应、作业完成情况以及对知识点的掌握情况。 课堂大数据的用途 1.分析和评价教师教学行为，促进教师教学行为的改善
2.为学习分析提供依据，促进教学干预和个性化学习 3.发现教育教学问题，为学校和管理部门提供决策依据 随着平板电脑等移动终端设备在课堂中的应用，采用智能手段获取学生学习的数据也成为可能。典型的应用是收集学生对知识点的掌握情况，如将课 堂练习与教学知识点相关联，在移动终端上做课堂练习时，运用软件实现课堂 练习的智能分析，自动获得学生对教学知识点掌握情况的数据。 二、关注学生课堂数据，挖掘信息课堂亮点 教师要敢于直面自己的课堂，看看录像，听听录音，及时反思自己的课堂，优化教学引导，课堂教学的时间观念就会强很多，课堂效率也会提高不少。 三、基于 PADClass 模型的数字化课堂学习过程数据挖掘与分析研究 信息的单向性和数据的不可跟踪性使得课堂学习过程只能依靠教师的经验进行分析，在学习过程中的多维信息交互数据不能得到即时处理与分析，导致个性化学习缺乏实际基础。 一方面，通过数据挖掘和数据分析以及可视化等技术可以实现对课堂上教师和学生的教学行为和随堂测试数据信息的采集、处理、存储以及可视化呈现;另一方面，通过基于数据的教学策略优化，可以减轻教师教学负担，激发学生学习兴趣，实现教育资源合理配置，促进信息技术与教学过程的深度融合。
可以把课堂数据分析分为四个方而，即教师分析、学生分析、活动分析和资源分析。其整体分析结构如图。 其中教师分析根据教师的课前备课、课上授课和课后评价等行为分为备课分析、导学分析、互动分析、评价分析、教学目标分析和课后分析;学生分析根据学生课上行为和作业测试情况分为互动分析、评价分析、作业分析、测试分析和学习结果分析;活动分析根据活动的类型和时长分为活动类型分析和活动时长分析;资源分析根据资源的类型、大小和使用情况可分为资料分析和使用频率分析。它们为分析教师与学生的行 为和教学目标的完成情况提供了科学精确的数据依据。 可以把数据分为单节课和阶段性两个维度来分析。单节课就是在某一节特定的课上，对教师和学生的交互信息和学生的测试成绩进行精确的处理，并最终用图形化的 形式展示出来。阶段性就是在某一阶段内，对某个班级或某个学生进行阶段性分析.用图像化的形式直观展示。 图4为测试时题目正确率及交卷人数实时状态，该图由两部分组成:左侧为“题目正确率统计图”，显示当前已交卷学生的单个题目的答题正确率;右侧为阳寸序图”，