大数据处理关键技术教学教材

大数据应用开发关键技术随着信息技术的飞速发展，大数据应用的需求不断增加。

大数据应用开发是将大数据技术与软件开发相结合，通过对海量数据的存储、处理和分析，实现数据驱动的决策和创新。

在大数据应用开发过程中，有一些关键技术是不可或缺的。

一、数据采集和清洗大数据应用开发的第一步是数据采集和清洗。

数据采集是指从各种数据源中收集数据，包括传感器、日志、社交媒体等。

数据清洗是指对采集到的数据进行处理，去除重复、缺失或错误的数据。

数据采集和清洗的关键技术包括数据抓取、数据解析、数据清洗和数据预处理。

二、数据存储和管理大数据应用需要存储和管理海量的数据。

传统的关系型数据库无法满足大数据应用的需求，因此出现了一些新的数据存储和管理技术。

其中，分布式文件系统（如Hadoop HDFS）和分布式数据库（如HBase）是常用的大数据存储和管理技术。

这些技术可以将数据分布在多个节点上，实现数据的高可靠性和高性能。

三、数据处理和分析大数据应用的核心是数据处理和分析。

数据处理是指对大数据进行计算和转换，以获取有用的信息。

数据处理的关键技术包括数据挖掘、机器学习和自然语言处理等。

数据分析是指对数据进行统计和分析，以发现数据中的模式和规律。

数据分析的关键技术包括统计分析、数据可视化和数据建模等。

四、实时计算和流式处理随着大数据应用的发展，对实时计算和流式处理的需求也越来越大。

实时计算是指对实时数据进行处理和分析，以实现实时决策和实时预测。

流式处理是指对持续产生的数据流进行处理和分析，以实现实时数据处理和实时数据分析。

实时计算和流式处理的关键技术包括流式计算、复杂事件处理和实时数据仓库等。

五、数据安全和隐私保护大数据应用的开发过程中，数据安全和隐私保护是重要的考虑因素。

数据安全是指保护数据的机密性、完整性和可用性，防止数据被非法获取、篡改或破坏。

隐私保护是指保护个人隐私信息的机密性和安全性，防止个人隐私信息被滥用或泄露。

数据安全和隐私保护的关键技术包括数据加密、访问控制和隐私保护算法等。

林子雨编著《大数据导论》教案篇 1一、教学目标1. 让学生深入理解大数据的基本概念和原理，包括大数据的定义、特点、价值等。

2. 帮助学生熟练掌握大数据处理的基本技术和工具，如Hadoop、Spark 等。

3. 培养学生运用大数据思维解决实际问题的能力。

二、教学重点与难点1. 教学重点（1）大数据的核心概念和关键技术。

（2）实际案例中的大数据应用与分析。

2. 教学难点（1）如何让学生理解复杂的大数据技术原理。

（2）引导学生将大数据知识应用到实际项目中。

三、教学方法1. 讲授法：系统讲解大数据的理论知识。

2. 案例分析法：通过具体案例分析，加深学生对大数据应用的理解。

3. 实践操作法：让学生亲自动手操作大数据工具，提高实践能力。

4. 小组讨论法：组织学生进行小组讨论，促进学生之间的思想交流。

四、教学过程1. 课程导入（约15 分钟）-先向同学们提问：“大家在生活中有没有听说过大数据呀？能举个例子吗？”引导同学们思考并回答。

-接着展示一些大数据在生活中应用的场景图片，比如电商推荐、智能交通等，激发学生的兴趣。

然后说：“同学们，今天咱们就一起走进大数据的世界！”2. 背景介绍（约10 分钟）-讲解大数据产生的背景，随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的数据处理方式已经无法满足需求，从而引出大数据的概念。

- “同学们，大数据时代的到来，给我们的生活和工作带来了巨大的变革！”3. 作者介绍（约5 分钟）-简单介绍林子雨老师在大数据领域的研究成果和贡献，增强学生对教材的信任感。

- “林子雨老师在大数据方面可是专家哦，咱们要好好学习他编著的这本书！”4. 课文朗读（约10 分钟）-请一位同学朗读教材中的一段内容，其他同学认真倾听。

-朗读结束后，表扬这位同学：“读得真不错，声音洪亮又清晰！”5. 问题思考（约15 分钟）-提出一些问题，如“大数据与传统数据处理方式有什么区别？”“大数据的价值体现在哪些方面？”让同学们分组讨论。

大数据背景下精准教学的校本实施路径研究摘要：新课程改革的不断深化，对初中生物课程提出了新的标准，要培养学生的生物学科核心素养，倡导探究式教学，以进一步提高学生科学知识理念，激发学生创新意识与实践技能的核心内容，促进学生转换学习策略，由被动吸收转换为自主学习，全面展示出新课程理念。

这个时候就需要教师灵活运用现代化大数据技术，对课程内容和方式进行创新发展，融合校本教材的研发，为他们提供精准的教学活动。

鉴于此，本文以初中生物课程为例子，基于大数据背景，对精准教学的校本实践路径进行研究。

关键词：大数据；精准教学；校本；初中；生物；路径一、初中生物教学现况第一，因为初中时期的生物课程学习以等级制度为评价标准，它的分数占中考比重很小，无法得到老师与学生的关注，学校有关领导把大量的时间心力都投入了语文课、数学课、英语课这三门主课的课堂教学中，忽略了应及时改善教学模式，导致课堂教学效率不高；此外，生物课程中很多的内容必须要初中生们应用抽象化思维去分析，但是，刚迈进初中阶段的学生们大部分只停留在小学阶段的具象化思维中，无法理解透彻教材中的专业知识。

长此以往，知识点愈来愈多，难度系数持续加大，初中生会逐渐失去学习生物的兴趣；最后一个，绝大多数老师在课堂教学中仍然使用传统的的满堂灌的教学模式，整节课全程都是不断地为学生传输专业知识，不懂去运用一些日常生活中常用的游戏道具，没有意识到需要紧跟时代步伐，不断创新教学策略，缺乏与学生们的沟通，成为课堂教学效率不高的一个关键原因。

二、大数据背景下精准教学的校本实践路径1、运用大数据手段，改变生物教学方式在传统教学模式中的初中生物课堂教学，通常采用的方法是课程内容由老师统一开展授课，运用的是单一的教学方式，而初中阶段生物学课程内容比较重视日常生活，老师在开展课堂教学时，只是对枯燥的生物知识开展授课，不但不利于学生对知识的了解，更不利于学生对相关知识的有效掌握及应用。

而大数据教育方式的推行，针对传统式生物教学来讲是一个改革创新的良好契机。

本栏目责任编辑：王力计算机教学与教育信息化“职教20条”建设背景下大数据课程体系改革林宛杨（福建船政交通职业学院信息与智慧交通学院，福建福州350007）摘要：该文以“职教20条”建设为背景，将课程改革作为深化内涵建设的切入点和突破口，研究了高职院校大数据专业新时代人才培养需求，提出了课程体系改革指导原则。

在该基础上，聚焦课程体系改革的架构设计，进一步优化大数据课程体系，实现高职教育内涵式发展。

关键词：职教20条；大数据；课程体系中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2020)36-0170-02开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：Reform of Big Data Curriculum System under the Background of “20Items of Vocational Education ”LIN Wan-yang(School of Information and Intelligent Transportation,Fujian Chuanzheng Communication College,Fuzhou 350007,China)Abstract:The paper is based on the construction of "20items of Vocational education"Taking curriculum reform as the entry point and breakthrough point of deepening connotation construction.It also studies the talent training needs of big data majors in higher vocational colleges in the new era and puts forward the guiding principles of reform for the curriculum system.On this basis,it fo⁃cuses on the framework design of curriculum system reform,further optimize the big data curriculum system,to achieve the conno⁃tative development of higher vocational education.Key words:20items of vocational education;big data;curriculum system1背景职业教育是我国的教育体系的重要组成部分，为国民经济和社会的发展提供了有力的人才和智力支持。

大数据赋能精准教学的实践和探讨作者：胡友永来源：《中小学信息技术教育》2023年第10期【摘要】随着教育信息化的深入和大数据分析技术的快速发展，数据驱动精准教学成为传统教学变革的重要抓手，为学校课堂教学改革提供了强有力支撑。

学校教学从基于经验的教学转向基于数据的教学是大势所趋。

本文研究大数据赋能精准教学对提升教学质量，有一定的研究价值。

【关键词】大数据；精准教学；实践探讨【中图分类号】G434 【文献标识码】B【论文编号】1671-7384（2023）010-028-03我国学生学习负担过重主要表现在学习时间长、效率不高、学生幸福感偏低等问题。

在班级授课模式下解决这些问题比较困难，主要原因是每个学生学情不同，教师无法精准了解到每位学生的特点，也就无法针对个性化的学情进行精准指导，只能靠“题海战术”等低效的方式来反复练习。

导致学生将很多的时间浪费在重复性的工作上，加重学业负担。

利用大数据技术进行全面的数据采集和分析，推行靶向教学模式，在课堂教学和课下辅导中实现了学生的精准化学习、个性化学习，从而全面实现教育教学的减负和提质增效。

精准教学的含义及实施步骤精准教学的含义：关于精准教学的内涵，有学者认为，精准教学是指在信息技术支持下，通过跟踪、记录和分析学生学习过程的数据及其产生的原因，为教师教学设计、教学决策、教学指导、个性化干预和学生的学习补救及改进提供科学依据的一种教学形式，其核心是“以测助学”。

还有学者认为，精准教学能够协助教师开展具有针对性的差异性和个别化教学[1]。

学者们对精准教学的阐述有下列共同特征：基于数据的教学、基于测评的教学、以学习者为中心的教学、强调记录并分析学生学习行为与表现的教学。

简言之，精准教学就是用大数据和智能技术所开展的因材施教。

精准教学信息环境的构建：大数据精准教学需要多种硬软件支撑，“平台+终端+内容”构成信息化教学环境，市场上精准教学平台很多，选择服务好、使用便捷的平台即可；终端使用平板，采集数据比较快捷；内容可由学校教师自己开发或选用优质教辅资料，逐年积累，但必须电子化，传到平台。

15分钟课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解并掌握本节课的核心概念，如×××（具体知识点），并能够准确运用相关术语进行表达。

2. 学生能掌握×××（学科方法或技能），例如，通过分析实例，运用×××方法解决问题。

技能目标：1. 学生能够运用×××（具体技能）解决实际问题，如运用×××软件进行数据处理、分析等。

2. 学生能够通过小组合作，有效沟通，共同完成课堂任务，提高团队协作能力。

情感态度价值观目标：1. 学生能够积极主动地参与课堂讨论，敢于表达自己的观点，培养自信心和批判性思维。

2. 学生能够认识到×××（学科领域）在现实生活中的重要性，激发学习兴趣，培养探究精神。

3. 学生能够尊重他人的意见，学会倾听，培养良好的沟通能力和人际交往能力。

课程性质：本节课以实践性、探究性为主，结合理论讲解，注重培养学生的动手操作能力和实际问题解决能力。

学生特点：考虑到学生所在年级的特点，课程设计将注重启发式教学，激发学生的学习兴趣，培养其自主学习能力。

教学要求：教学过程中，教师需关注学生的个体差异，因材施教，确保每个学生都能在课堂上获得成就感。

同时，注重培养学生的团队协作能力和情感态度价值观。

通过分解课程目标为具体的学习成果，以便于后续的教学设计和评估。

二、教学内容本节课依据课程目标，选择以下教学内容：1. 知识点讲解：介绍×××（具体知识点），结合课本第×章第×节内容，通过实例解析，让学生理解并掌握相关概念。

-×××（具体概念1）-×××（具体概念2）2. 技能训练：教授×××（具体技能），指导学生运用×××软件或工具进行操作实践，提高解决实际问题的能力。

大数据的概念及关键技术大数据是指规模巨大、复杂度高、更新速度快的数据集合，这些数据量级通常超出了传统数据库处理能力的范围。

大数据不仅包括结构化数据（例如数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。

大数据的特点通常可以归纳为"4V"，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样性）和Value（价值）。

关键技术：1.分布式存储系统：大数据处理通常需要分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和云存储系统，用于存储大规模数据并提供高可靠性和可扩展性。

2.分布式计算框架：为了高效地处理大规模数据，分布式计算框架如Apache Hadoop、Apache Spark等被广泛应用。

这些框架能够在多个计算节点上并行执行任务，提高计算效率。

3.数据挖掘和机器学习：大数据中蕴藏着大量有用的信息，数据挖掘和机器学习算法被用于从大数据中提取模式、规律和洞察，用于支持决策和预测。

4.实时数据处理：大数据处理不仅关注离线批处理，还强调实时数据处理。

流式处理框架如Apache Flink和Apache Kafka允许在数据产生的同时进行实时处理。

5.NoSQL数据库：针对大数据的非结构化和半结构化数据，NoSQL 数据库（如MongoDB、Cassandra、Redis）提供了高度可伸缩、灵活的数据存储解决方案。

6.数据安全和隐私保护：随着大数据的应用增加，数据安全和隐私保护变得尤为重要。

加密技术、访问控制、身份验证等手段用于确保大数据的安全性。

7.数据可视化：数据可视化工具帮助用户更好地理解大数据，通过图表、图形和仪表板等方式直观地展示数据，帮助做出更明智的决策。

8.云计算：云计算提供了弹性和可伸缩的计算资源，支持大数据处理任务。

云服务商如AWS、Azure、Google Cloud提供了大量用于大数据处理的服务。

9.边缘计算：随着物联网的发展，大量数据在产生的同时需要在边缘设备上进行处理，以减少数据传输延迟和网络带宽的压力。

EDUCATION FORUM教育论坛摘要：针对业务系统数据标准不统一、数据结构多样化、数据更新不及时等因素给智慧校园建成造成的不利影响，论文通过构建大数据平台的方式对多源异构数据进行梳理，将结构化、半结构化和非结构化数据整合成数据仓库，在此基础上从学生网络行为分析、多维度实时学业预警、教学精准督导等角度，介绍了面向智慧校园的教育大数据分析的方法和技术。

系统已在学生管理和教学督导等部门普遍使用得到积极肯定。

关键词：智慧校园；大数据应用；网络行为分析；学业预警；精准督教经过多年的信息化建设积累，目前国内高校已建成了各类信息服务系统，为学校的校务管理、师生服务、对外交流等做出了很大贡献[1]。

智慧校园作为数字校园的高端形态，以面向服务为基本理念，构建资源共享、智能灵活的教育教学环境，能够有效支持高校的教学、学习、科研与管理活动，丰富校园文化，拓展学校的时空维度。

但“智慧”的基础是数据，一个完整的数据集，需要将来自各类数据源的数据按照统一的信息标准进行转换、梳理、清洗、纠错、匹配等操作，再以主题数据集的形式进行重新整合，形成具备整体性、标准性、一致性和完整性的新数据集，这就需要一个灵活、可扩展的技术平台来承载和运行。

受应用系统数据标准不统一、数据结构多样、数据更新不及时等因素影响，难以建立这样的标准技术平台，从而给校园大数据资产的挖掘应用造成了很大的困难[2-3]。

本文从大数据分析平台建立、学生网络行为分析、多维度实时学业预警、教学精准督导等角度，介绍了面向智慧校园的教育大数据分析的方法和技术。

一、大数据分析平台构建大数据分析平台旨在解决学校内部积累的海量高维、多源异构、缺失和噪声数据以及数据动态变化等挑战难题[4]，综合现有的各业务系统数据如人事、科研、教务、质控、一卡通以及各类设备日志数据、外部互联网数据等，构建共享数据仓库，帮助学校统一数据口径、管理数据资产、对数据使用过程进行监控，从而更加有效的发掘和利用信息资产的价值，实现精准高效的分析和决策[5]。

大数据治理——为业务提供持续的、可度量的价值目录大数据治理——为业务提供持续的、可度量的价值 (1)概述 (2)大数据治理系列 (2)第一部分：大数据治理统一流程模型概述和明确元数据管理策略 (2)第二部分：元数据集成体系结构 (15)第三部分：实施元数据管理 (25)第四部分：大数据治理统一流程参考模型的第四步到第九步 (36)第五部分：定义度量值和主数据监管 (53)第六部分：大数据监管和信息单一视图监管 (67)第七部分：分析监管、安全与隐私管理和信息生命周期监管 (80)概述面对我们身边每时每刻迅速增长的庞大数据，因为其数量大、速度快、种类多和准确性的特征，如何更好地利用大数据创造出有意义的价值，一直是我们探索的重要话题。

而在这之前，就需要用科学正确的方法策略对大数据进行治理。

大数据治理是指制定与大数据有关的数据优化、隐私保护与数据变现的政策，是传统信息治理的延续和扩展，也是大数据分析的基础，还是连接大数据科学和应用的桥梁，因此大数据治理是大数据再创高峰的“必修课”。

下面我们将与您分享新鲜出炉的大数据治理方案。

大数据治理系列本系列共分为七个部分，围绕大数据治理统一流程参考模型，并结合实际业务问题和IBM相应的产品解决方案展开叙述。

第一部分：大数据治理统一流程模型概述和明确元数据管理策略为了更好地帮助企业进行大数据治理，笔者在IBM数据治理统一流程模型基础上结合在电信、金融、政府等行业进行大数据治理的经验，整理出了大数据治理统一流程参考模型。

本文主要介绍了大数据治理的基本概念，以及结合图文并茂的方式讲解了大数据治理统一流程参考模型的前两步：“明确元数据管理策略”和“元数据集成体系结构”内容。

大数据治理概述（狭义）大数据是指无法使用传统流程或工具在合理的时间和成本内处理或分析的信息，这些信息将用来帮助企业更智慧地经营和决策。

而广义的大数据更是指企业需要处理的海量数据，包括传统数据以及狭义的大数据。

4大数据参考架构和关键技术4。

1大数据参考架构大数据作为一种新兴技术,目前尚未形成完善、达成共识的技术标准体系。

本章结合NIST和JTC1/SC32的研究成果，结合我们对大数据的理解和分析，提出了大数据参考架构（见图5）。

图5 大数据参考架构图大数据参考架构总体上可以概括为“一个概念体系，二个价值链维度"。

“一个概念体系”是指它为大数据参考架构中使用的概念提供了一个构件层级分类体系,即“角色—活动—功能组件"，用于描述参考架构中的逻辑构件及其关系；“二个价值链维度"分别为“IT价值链”和“信息价值链”，其中“IT价值链”反映的是大数据作为一种新兴的数据应用范式对IT 技术产生的新需求所带来的价值，“信息价值链”反映的是大数据作为一种数据科学方法论对数据到知识的处理过程中所实现的信息流价值。

这些内涵在大数据参考模型图中得到了体现.大数据参考架构是一个通用的大数据系统概念模型。

它表示了通用的、技术无关的大数据系统的逻辑功能构件及构件之间的互操作接口，可以作为开发各种具体类型大数据应用系统架构的通用技术参考框架.其目标是建立一个开放的大数据技术参考架构，使系统工程师、数据科学家、软件开发人员、数据架构师和高级决策者，能够在可以互操作的大数据生态系统中制定一个解决方案，解决由各种大数据特征融合而带来的需要使用多种方法的问题。

它提供了一个通用的大数据应用系统框架,支持各种商业环境,包括紧密集成的企业系统和松散耦合的垂直行业，有助于理解大数据系统如何补充并有别于已有的分析、商业智能、数据库等传统的数据应用系统。

大数据参考架构采用构件层级结构来表达大数据系统的高层概念和通用的构件分类法。

从构成上看，大数据参考架构是由一系列在不同概念层级上的逻辑构件组成的。

这些逻辑构件被划分为三个层级，从高到低依次为角色、活动和功能组件。

最顶层级的逻辑构件是角色，包括系统协调者、数据提供者、大数据应用提供者、大数据框架提供者、数据消费者、安全和隐私、管理.第二层级的逻辑构件是每个角色执行的活动.第三层级的逻辑构件是执行每个活动需要的功能组件。

大数据支持下高中数学精准教学的开展策略王㊀培(江苏省如东高级中学ꎬ江苏如东２２６４００)摘㊀要:大数据时代的到来ꎬ既为现代教育领域带来了变革ꎬ更为一线教师教育教学活动提供了创新条件.因此ꎬ高中数学教师应基于大数据背景下积极开展相应的教学活动ꎬ为提高教学效能㊁促进学生数学素养发展奠定基础.同时ꎬ教师还要合理地运用大数据来挖掘学生数学学习活动背后 隐含 的学习信息㊁发展信息等ꎬ为进一步提高课堂 教 学 质量㊁促使学生按需学习提供更多的保障.基于此ꎬ本文就大数据支持下高中数学精准教学的开展策略进行阐述.关键词:大数据ꎻ高中数学ꎻ精准教学ꎻ教学应用中图分类号:Ｇ６３２㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１００８－０３３３(２０２３)３０－００２３－０３收稿日期:２０２３－０７－２５作者简介:王培(１９８３.１１－)ꎬ女ꎬ江苏省如东人ꎬ硕士ꎬ中学一级教师ꎬ从事高中数学教学研究.㊀㊀随着信息技术的发展ꎬ大数据技术业已得到了广泛的应用ꎬ并成为提高各行各业竞争能力的重要途径.同样ꎬ在大数据支持下一线教育教学工作也在开展着教育大数据的探索与创新工作ꎬ并取得了诸多的研究成果.精准教育理念是基于多元智能理论㊁最近发展区理论逐步形成的一种教育理论ꎬ其可以为开展个性化教学活动提供基础ꎬ促使学生能够在 最近发展区 开展高质量的学习活动ꎬ为发展学生学科核心素养提供保障.在大数据支持下ꎬ一线高中教师完全可以将教学活动过程中产生的数据通过大数据技术进行收集与分析ꎬ并形成一个数据系统ꎬ为教师开展个性化㊁科学化㊁具体化的精准教学提供保障.１精准教学的内涵精准教学起源于２０世纪中期ꎬ是由美国学者林斯利基于斯金纳的行为学习理论率先提出的ꎬ并将其用于分析学生的学习行为进而做出正确决策.随着学界对精准教学的研究不断深入ꎬ基于多元智能理论㊁最近发展区理论又逐步形成一种教育理论.精准教育理念强调的是个性化教育ꎬ使学生能够在学习中得到不同的㊁满足自身学习需求与发展的教育模式.因此ꎬ精准教育理念的核心是促进每一个学生个性发展㊁协调发展.与此同时ꎬ精准教学理念还可以帮助教师设定一个具体㊁可测量㊁可见的教学目标ꎬ并结合相应的教学目标去选择一种更科学㊁更有效的教学方法ꎬ对学生学习效率㊁学习结果均会产生积极的作用.由此可见ꎬ精准教育理论在高中数学教学中的应用ꎬ可以帮助教师能够基于教学目标㊁开发材料和教学过程㊁计数和绘制表现㊁数据决策四个环节构建一个更加明确㊁高效的精准教学模式ꎬ在实现精准定位与问题解决的基础上ꎬ也能够全面提升课堂教学质量[１].２大数据支持下高中数学精准教学中的价值２.１提高学生学习效率大数据技术在教学领域的运用ꎬ为高中数学教学带来了新的生机.一方面ꎬ大数据技术在数学教学中的应用可以改善㊁提高教师课堂教学的针对性ꎬ有３２利于提高学生学习效能ꎻ另一方面ꎬ大数据技术还可以帮助教师能够更加精准地了解学习动态ꎬ及时根据学情动态来调整教学模式ꎬ进而帮助学生在 最近发展区 开展高效㊁高质的学习ꎬ这对提高学生对相关数学知识的学习与内化均具有重要的现实意义[２].２.２帮助教师弥补教学不足在大数据技术支撑下ꎬ教师可以随时根据大数据提供的各种教学信息来了解学生的学习状态㊁知识接受效果ꎬ进而为教师提供准确的学生学习反馈信息.教师可以根据大数据的反馈及时修正自己在教学设计和教学过程中存在的问题ꎬ通过与课堂㊁与教材的呼应来弥补课堂学习的不足.另外ꎬ教师还可以结合大数据提供的学习兴趣㊁爱好等信息ꎬ为学生设计一些轻松有趣的数学教学活动或是综合实践活动ꎬ最终为提高教学效能提供保障[３].３大数据支持下高中数学精准教学的开展策略３.１基于大数据技术ꎬ开展学情精准调研与分析学情调研与分析工作是教师开展教学活动的基础.教师只有真正掌握学情㊁及时了解学情动态变化之后ꎬ才会结合学情及学情的动态变化及时进行教学内容㊁教学方法㊁教学策略的调整ꎬ为提高教学效能㊁发展学生学科核心素养提供保障.首先ꎬ明确数学教学目标ꎬ开展学情调研.教师教学目标是以发展学生数学素养为核心ꎬ其主要教学目标就是培养学生的数学学习能力㊁观察能力㊁学习需求㊁学习目标(各阶段学习目标)㊁学习专注度㊁数学思维㊁数学方法㊁想象能力㊁创新意识与能力㊁理解能力以及实践应用能力等.因此ꎬ教师要在明确教学目标之后ꎬ开展相应的学情调查工作ꎬ并将学情调查的具体信息录入到计算机之中ꎬ并利用大数据技术加以分析㊁分类ꎬ进而形成较为详细的 学情初始信息 .其次ꎬ基于学情分析ꎬ挖掘学生学习潜能.由于ꎬ高中生的可塑性极强ꎬ其数学学习能力㊁学习情感㊁学习需求㊁学习目标㊁数学思维等均会呈现动态性㊁发展性的变化.因此ꎬ教师必须要在教学实践不断进行学情的收集与分析工作ꎬ通过学情分析ꎬ及时了解学生的学习状态及所发生的各种变化ꎬ并从中发现学生既有的潜能ꎬ并在教学活动中加以针对性挖掘ꎬ使学生原有潜在的㊁不曾被学生自主发现的能力真正变成其学习能力ꎬ为开展精准教学㊁发展学生数学素养提供保障.３.２基于大数据技术ꎬ开展教学资源开发活动教学资源的开发与利用既是丰富数学教学内容的重要手段ꎬ更是实现精准化教学㊁发展学生数学素养的重要途径.首先ꎬ教学资源的开发.教师可结合学情㊁教学需求㊁数学思维培养需求㊁精准教学需求㊁作业减负需求等利用大数据技术进行相关分析ꎬ并结合分析结果为学生开发㊁制作相应的教学资源.其次ꎬ错题资源的开发.错题资源是帮助学生完善数学知识体系与结构㊁实现自查自纠的重要途径ꎬ更是教师开展教学反思与教学调整的重要的手段.因此ꎬ教师可利用大数据技术将学生既往在习题训练㊁作业环节等出现的各种㊁各类的错题整合制作成错题资源库ꎬ从中找出学生错题出现的根本原因.教师要结合学生错题成因ꎬ既要及时调整自身的精准教学的方法与内容ꎬ还要及时就相关问题开展精准式的教学辅助ꎬ帮助学生弥补既往存在的不足.同时ꎬ教师还要将正确的解题思路㊁解题方法(尤其是一题多解思考与方法)上传至学习群之中ꎬ以供学生开展自查自纠活动ꎬ让学生在自查自纠中不断提高自身的解题能力㊁数学思维㊁数学方法等.３.３基于大数据技术ꎬ开展精准教学辅导由于学生间的差异性ꎬ导致其对数学知识的理解程度㊁理解快慢以及学习需求也不尽相同.目前ꎬ现行的高中数学教材具有显著的基础性ꎬ这也无法满足所有学生的数学学习需求.首先ꎬ基于课堂教学活动的精准教学辅导.精准教学是教师学生厘清或是提出自身欲实现的学习目标基础上ꎬ通过相应的手段或是措施(如教学指导㊁学习方法指导㊁知识技术的训练活动等)帮助学生在具体学习或实践过程中不断提高自身的学习效能ꎬ进而实现其学习目标.因此ꎬ教师可以基于大数据技术随时厘清㊁分析学生在课堂学习中普遍存在４２的共性问题ꎬ进而为其开展相应的精准教学辅导活动ꎬ以满足学生学习需求㊁丰富学生数学知识结构.另外ꎬ教师还要应一些存在个性化数学学习需求的学生ꎬ尤其是数学学困生ꎬ还要给予精准的㊁个性化的教学辅导工作.如对于一些基础知识较差的学困生ꎬ教师应基于大数据分析以及与学生深度沟通基础上ꎬ找出学生学困的原因ꎬ并利用大数据整理出基础层次的学习内容后再布置给学生.一方面ꎬ教师可以给予此类学困生精准的㊁个性化的教学辅导ꎻ另一方面ꎬ学困生在教师的精准辅导下ꎬ还可以结合相应的个性化习题训练活动来完成知识的巩固与内化ꎬ这对促进学困生及时 转化 具有重要的促进作用.其次ꎬ基于考试内容的精准教学辅导.各类考试(随堂小测㊁周小测或是阶段性考试)是考查学生数学学习成效的重要途径ꎬ也是反映学生学习情况的重要依据.因此ꎬ教师可将学生的各类考试试卷利用相关软件扫描存档ꎬ并利用大数据进行分析ꎬ就学生在考试中出现错题的原因进行分析与分类.在找出错题出现原因后ꎬ教师再根据错题分类情况给予学生精准的教学辅导ꎬ帮助学生及时弥补自身在数学学习中存在的不足.同样ꎬ教师也要将学生的作业中存在的错误进行分析与分类ꎬ也要及时给予精准化的教学辅导ꎬ使学生能够及时发现自身在数学学习的薄弱点或是不足ꎬ并在教师的精准化教学辅导过程中及时弥补自身知识体系中的不足ꎬ为提高学习学习效能㊁促进其数学素养发展提供保障.另外ꎬ精准化的教学辅导ꎬ还可以最大程度地增强学生数学学习情感ꎬ避免学生出现 学困 问题ꎬ为切实提升教学效能奠定基础.３.４基于大数据技术ꎬ开展精准教学评价教学评价是教学效能的重要工具ꎬ也是开展学科核心素养培养的重要手段.首先ꎬ教师要利用大数据技术开展教学反思活动.教师要利用大数据技术对自身教学活动中所取得的成效进行分析ꎬ如学生的数学知识的理解程度㊁数学知识应用情况㊁学习情感㊁学进步情况等进行剖析ꎬ以找出自身在教学活动中存在的不足ꎬ并加以及时完成与调整.其次ꎬ教师要利用大数据技术开展发展性评价.发展评价是对学生某一阶段的整体学习进步与发展情况进行客观评价.因此ꎬ数学教师在开展发展性评价前ꎬ可利用大数据中的学情初始信息与学生当前的学情信息进行对比ꎬ以全面地掌握学生数据学习能力㊁数学既有知识㊁数学思维㊁理解能力㊁学生情感㊁学习方法等的进步情况或退步情况等ꎬ并以此作为实施发展评价的依据.如教师可以通过教学互动㊁学生数学思维发展㊁各种小测或考试等信息的对比来对学生该阶段数学学习发展情况进行评价ꎬ并运用适当的评价用语让学生清晰地了解自己进步或退步之处ꎬ并找出具体的进步或退步原因.这样一来ꎬ可以帮助那些进步学生继续发扬自己在学习中的闪光点或优势ꎬ同样也可以帮助那些退步的学生及时发现自身存在的问题ꎬ并加以自我完善与修正ꎬ使之能够在不断地自我完善与修正中发展自身的数学素养.大数据技术与高中数学教学的深度整合ꎬ既是教师开展精准教学活动的重要支撑手段ꎬ也是提高学生数学学习效能的重要保障.教师在运用大数据技术开展精准教学时ꎬ必须要明确精准教学理念ꎬ并基于大数据技术开展学情精准调研与分析ꎬ为学生开发更多的教学资源ꎬ且要通过精准化的教学辅导等工作来保障精准教学的实施效果.另外ꎬ教师还要利用大数据技术及时进行学情的分析以及教学评价工作ꎬ帮助学生及时发现自身在数学学习中存在的问题ꎬ使之能够就自身存在问题及时加以完善或修正ꎬ为提高学生数学学习效能㊁发展数学素养提供保障.参考文献:[１]黎会峰.大数据时代下高中数学教学起点探寻[Ｊ].中华活页文选(高中版)ꎬ２０２３(１):６９－７１.[２]吴卫卫.大数据时代下的高中数学教学创新课堂[Ｊ].数学大世界(下旬)ꎬ２０１９(４):５８. [３]黄月玲.大数据时代对高中数学教学的影响[Ｊ].考试周刊ꎬ２０１９(１８):６０.[责任编辑:李㊀璟]５２。

《大数据技术原理与应用》课程标准课程信息课程名称：大数据技术原理与应用课程类型：考查课课程代码：1016074 授课对象：20XX物联网工程专业本科班，20XX物联网创新班矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖賃軔朧。

学分：2 先修课：物联网导论、操作系统教程、JAVA编程聞創沟燴鐺險爱氇谴净祸測樅。

学时：28 后续课：智能家居、智能物流、云计算残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟婭骒東。

制定人：制定时间：课程性质《大数据技术》是一门专业选修课，大数据技术入门课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。

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课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。

在Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。

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课程设计课程目标设计能力目标总体目标：通过学习大数据相关理论知识，掌握大数据的系统架构及关键技术以及具体应用场景，并结合具体设计实例，培养学生创新意识和实践能力。

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件系统HDFS的重要概念、体系结构、存储原理和读写过程，并熟练掌握分布式文件系统HDFS 的使用方法；（4）能够了解分布式数据库HBase的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制，并熟练掌握HBase的使用方法；厦礴恳蹒骈時盡继價骚卺癩龔。

（5）能够了解NoSQL数据库与传统的关系数据库的差异、NoSQL数据库的四大类型以及NoSQL数据库的三大基石；基本掌握Redis、MongoDB等NoSQL数据库的使用方法；茕桢广鳓鯡选块网羈泪镀齐鈞。

大数据技术原理与应用课程标准随着大数据技术的飞速发展，掌握大数据原理与应用已经成为许多高校学生的必备技能。

为了培养具备大数据分析能力和创新思维的人才，我们制定了《大数据技术原理与应用课程标准》。

本课程旨在全面介绍大数据技术的原理、应用和实践，帮助学生掌握大数据分析的基本方法和工具，培养解决实际问题的能力。

一、课程目标通过本课程的学习，学生将能够：1、了解大数据技术的发展历程和基本概念；2、掌握大数据采集、存储、处理和分析的基本原理和方法；3、熟悉常用的大数据工具和平台，如Hadoop、Spark等；4、了解大数据在各行业中的应用场景，如智能客服、电商购物等；5、培养解决实际问题的能力和创新思维。

二、课程内容本课程将涵盖以下内容：1、大数据基本概念：介绍大数据的定义、发展历程、技术体系等；2、大数据采集与存储：讲解如何采集和存储大数据，包括数据预处理、数据存储方式等；3、大数据处理与分析：介绍大数据处理和分析的基本原理和方法，包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等；4、大数据工具与平台：介绍常用的大数据工具和平台，如Hadoop、Spark等；5、大数据应用案例：通过案例分析，了解大数据在各行业中的应用场景，如智能客服、电商购物等。

三、课程实施本课程将采用理论教学和实践操作相结合的方式。

通过课堂讲解、案例分析、实验操作等多种手段，帮助学生理解和掌握大数据技术。

同时，我们将设置课外实践环节，鼓励学生参与实际项目，提高解决实际问题的能力。

四、课程评价本课程的评价将采用多种形式，包括考试、作业、实验成绩和项目实践等。

我们将根据学生的综合表现进行评价，以激励学生积极参与学习和实践。

总之，《大数据技术原理与应用课程标准》旨在培养具备大数据分析能力和创新思维的人才，通过课程的学习和实践，学生将掌握大数据技术的原理和应用，为未来的职业发展奠定坚实的基础。

大数据技术与应用案例标题：大数据技术与应用案例随着科技的快速发展，大数据技术正逐渐渗透到生活的每个角落，从医疗健康、金融交易、交通物流到教育教学等各个领域。

大数据关键技术大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。

大数据领域涌现了大量的新技术，它们已成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力“武器”。

大数据关键技术一般包括大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、大数据分析与挖掘、大数据展现与应用（如大数据检索、大数据可视化、大数据安全等），如下图所示。

大数据关键技术1、大数据采集技术大数据采集技术是指通过RFID（Radio Frequency Identification，射频识别）设备、传感器、系统日志、社交网络及移动互联网等多种途径，获得各种类型的结构化、半结构化（或称为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

其包括分布式高速、高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术；高速数据解析、转换与加载等大数据整合技术；设计质量评估模型，开发数据质量技术。

在现实生活中，数据产生的种类很多，并且不同种类的数据产生的方式不同。

对于大数据采集系统，主要分为3类：系统日志采集系统、网络数据采集系统、数据库采集系统。

2、大数据预处理技术现实中的数据大多是“脏”数据。

例如：不完整的数据，如缺少属性值或仅包含聚集数据；包含噪声、错误或存在偏离期望的离群值，比如salary="-10"；不一致的数据，如用于商品分类的部门编码存在差异，比如age="42"、birthday="03/07/2019"。

通过数据预处理工作，完成对已采集、接收数据的辨析、抽取、清洗、归约、变换、离散化、集成等操作处理，可以使残缺的数据变得完整，并将错误的数据纠正、多余的数据去除，进而将所需的数据挑选出来，并进行数据集成，保证数据的一致性、准确性、完整性、时效性、可信性、可解释性。

3、大数据存储与管理技术大数据存储与管理技术要用存储器把采集的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用，重点是复杂结构化、半结构化和非结构化大数据的管理与处理技术，主要解决保证大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。