高校大数据课程内容体系探讨

文章理顺了大数据与商务智能、数据挖掘等相关课程的关系。根据多年来主持国家、省部级大数据相关项目和教学经验,就大数据课程内容体系构建、如何讲授大数据课程及大数据实验和应用体系设立等提出大数据课程内容体系创新模式。     

高校教育数据治理框架与生态体系建设研究——以南京审计大学为例

高校数据治理是当前高校信息化建设的热点,开展高校数据治理有助于消除数据孤岛,统一规范数据标准,明晰数据资产权属,改善数据质量,促进教学管理创新与改革。结合高校数据治理实际情况,提出了一套切实可行数据治理框架,并从构建高校发展指标数据库、搭建数据服务平台群以及营造全员参与的数据文化三个方面,围绕数据中心建立数据治理生态体系,以更好地凸显数据中心的作用。     

数据要素的价值释放及反垄断治理

数字经济的勃兴催生了数据这一关键生产要素,厘清数据要素价值的释放机制与实现路径,推动数据共享与公平流通,对提升国家综合实力、增强国际竞争力具有重要战略意义。当前,数据要素市场垄断形势较为严峻,数据的价值释放过程受阻。一方面,数据垄断行为界定标准不清,产权制度缺失;另一方面,反垄断治理的收益与弊端难以平衡,应尽量避免破除垄断可能带来的负面效应。要破解反垄断治理的困局,一是需要规范数据垄断行为的界定标准,建立数据产权制度,构建数据安全治理体系;二是要不断完善数据反垄断监管机制,加快培育良性的数据要素市场生态体系,多措并举优化反垄断治理模式;三是增强数据主体对个人数据的控制力,提升数据流通渠道的分散度与灵活性。     

数据类专业资源体系的构建与实践

数据时代的到来,给数据类专业人才的培养带来前所未有的机遇和挑战.随着大数据时代的推进,政府和企业对数据类人才的要求更加严格,标准更高.数据类本科专业的人才培养设置势必要体现并满足大数据时代对人才培养的要求.因此,结合学校十余年来在数据类专业建设方面的成就,从数据资源体系、项目及案例资源体系和社会资源体系三方面研究数据类专业三位一体的资源体系的构建,得出在体系践行下有效促进高素质复合型数据类人才培养的实践经验.     

我国教育大数据技术及规范发展的进程、问题、对策探究

文章采用内容分析法,从教育大数据的采集、分析、管护技术及规范等方面进行系统的分析和归纳,研究发现当前我国教育大数据存在数据采集过程困难、非结构化数据存储难,关键分析技术滞后、大规模数据输出有限,数据管护体系有待完善、专业技能培训不足,缺乏统一规范、法律法规制定有待细化等问题。鉴于此,建议建立综合性采集机制、开发多样化技术设施设备和新型数据库技术,加强Hadoop等分析平台相关核心技术的使用和掌握、引进专业化的大规模数据处理技术,建立分级管理体系、涵盖国家、学校和机构等层级,加强数据管护技能培训、培养专业化人才,建立统一标准体系、细化信息保护方面的法律法规等对策,为我国教育大数据的研究和实践提供参考和借鉴。     

数据的敏捷治理：价值重塑与框架构建

数据业已成为国家治理能力和治理体系现代化的重要战略资源。当前我国数据治理体系尚未健全,治理模式线性单一,治理效能不彰。近年来软件工程领域兴起的敏捷方法,以动态高效、回应性强等特点在业内获得成功,为解决当前数据治理难题提供了理论依据和经验借鉴。因此,从数据治理的内涵特征、价值目标和发展趋势等维度出发,探讨敏捷方法对数据治理的理论和实践意义,构建数据敏捷治理的理论分析框架,可以为更好地实现数据治理提供理论基础和政策指引。     

数据的权力:应用与规制

大数据时代的到来和人工智能应用场景的不断拓展,使得数据成为重要的战略资源,拥有数据存储和处理技术优势的主体对特定对象的影响力和控制力不断增强,催生出一种新型的权力形态——数据权力.数据权力表象上是一种技术权力,但背后潜藏着资本的力量.技术治理视角下的数据权力,有利于治理需求的精准识别、政策方案的科学制定、行政执行的有效监督和政府绩效的准确评估,是社会监督国家权力运行的有效利器.资本视角下的数据权力,为资本控制社会、重塑资本与国家关系格局提供了可能,全球治理体系也因此面临深刻的变革,资本在数据技术上的优势有演化成数据霸权的可能.为此,在利用数据权力制约和监督政府权力运行的同时,也需要从规范数据的采集和使用、提升政府间和政企间数据开放与共享水平、减轻政府在数据和算法等方面对少数巨型平台企业的技术依赖、构建全球数据治理体系、强化数据跨境流动监管等方面对数据权力进行必要的规制.     

智慧校园视域下高等教育数据生态治理体系研究

在智慧校园背景下开展数据生态治理有助于消除数据孤岛、缩小数据鸿沟,统一规范数据标准,科学管理数据资产,优化改善数据质量,有效监督数据安全,明晰共享数据权责,实现参与教育大数据应用的各单元协同配合,进入教育大数据的各个环节良性循环,服务教育大数据的各种对象全面入微。从高等教育迈入“全智慧”校园所面临的问题出发,借鉴了国内高等教育领域数据治理研究理论与实践经验,探究了智慧校园视域下高等教育数据生态治理的必要性。从当前教育数据治理工作发展的困境与任务入手,提出了高教数据生态治理的三层次模型。在综合分析高教数据治理体系建设原则与内容的基础上,构建了一套完整的数据生态治理体系参考架构,以期刻画高教数据生态治理相关单元功能内容,用以辅助破解高教数据发展困境,驱动教育大数据与智慧校园创新应用深度融合。最后,运用数据治理实践案例,从垂直与水平维度视角剖析了数据生态治理工作开展与推进高教组织变革之间的逻辑关联,论证了数据治理对驱动高校智慧校园建设的重要作用。     

高校教师数据素养的表现性评价——理论模型与应用策略

教育大数据时代,高校教师数据素养已经成为高等教育教学质量发展的核心要素。现有教师数据素养的评价体系多聚焦知识性和总结性的测评形式,并未有效关注教师基于真实教学情境的数据素养评价。本研究选取表现性评价的理论范式,构建高校教师数据素养评价体系。首先,本研究基于对已有文献的梳理,提出了高校教师数据素养的理论模型;其次,提出了表现性评价三要素：评价目标、表现性任务和评价规则的设计原则与设计方法;最后,为了更深入地将高校教师数据素养表现性评价体系融入高校教师日常教学工作中,本研究提出了评价弱干扰、评价提升性和评价伴随性三个应用原则。     

数据双轮驱动的民办高职院校智慧教育体系研究

在智能技术迅速发展的时代,“大数据”与“厚数据”作为“数据双轮”的驱动作用越来越明显。作为自筹经费办学的民办高职院校,要构建5G+AI智慧教育体系,最为关键的是要解决“大规模个性化教育”与“教与学精准化匹配”这两大问题。通过对国内外智慧教育的相关研究,全面梳理智慧教育的概念与特征,提出民办高职院校智慧教育体系架构与技术方案。针对“大数据”的天生不足与“厚数据”的弥补方法,提出“累进偏好”与“双边偏好”两大破解策略,为“数据双轮”驱动的民办高职院校5G+AI智慧教育体系的构建奠定重要基础。     

应用型大数据人才培养

大数据产业的迅猛发展对应用型大数据人才的需求剧增,人才供需缺口持续增大,人才供需不平衡的现象也较为明显,而目前应用型大数据人才培养体系尚不完善.本文首先介绍了应用型大数据人才需求现状、专业建设现状和人才培养面临的问题,进而对应用型大数据人才培养的指导思想、培养目标、培养方式、课程体系、实习实训、师资培养、人才评价、大数...     

智能时代的教育数据治理变革:挑战与路径

伴随着智能时代的到来,数据成为重要的战略资源,数据驱动成为现代教育的基本特征,教育数据治理面临着新的变革。文章在分析了智能时代教育数据治理面临的复杂挑战后,归纳了智能时代教育数据治理应当实现精准、敏捷、安全的管理目标,并从管理体系和技术体系两个维度,分别论述了智能时代教育数据治理策略的内涵,提出了数据确权、治理机构和数据标准等可行管理机制,以及敏捷的教育数据部署、可信的教育数据日志管理和可靠的教育数据共享机制等技术保障路径。     

数据集市技术在高校信息管理中的研究与开发

本文提出了基于数据集市技术自底向上构建数据仓库的技术解决方案;并结合项目课题对数据集市的特征、体系架构、系统设计原则、创建步骤及数据建模规范等方面做了详细介绍。     

“数据科学与大数据技术”专业实践教学体系构建研究

针对地方性本科院校的办学实际,分析目前“数据科学与大数据技术”专业建设中面临的培养方案制定、专业教材建设、师资力量培养、硬件设备补充等问题。研究培养方案中实践教学体系构建问题,使用理论加案例分析相结合的方法,以贵州师范大学为例,给出“数据科学与大数据技术”专业实践教学体系构建方案。该方案由课程实验、综合实验、学期实训、专业见习、专业实习、企业实习、毕业设计与课外素质拓展几部分组成。各院校在构建实践教学体系时应该结合本校办学实际,以提高学生综合应用能力与提升“数据科学与大数据技术”专业培养水平为宗旨,构建具有自身特点的实践教学体系。     

大数据时代开放大学数据服务体系构建研究

从海量的数据中获取有价值的知识,已是一种普遍性的需求。开放大学在多年的数字化校园建设实践中,积累了很多宝贵数据。为了深度挖掘教育大数据的价值,构建高校数据从产生到利用的共享服务体系,为智慧校园建设提供支撑,从数据基础设施层、数据集成层、管理维护层、应用服务层四个层次构建开放大学数据服务架构。建立以数据标准、管理制度为保障,数据服务架构为核心,“个人—部门—学校”为服务主体的层级数据服务体系,形成从业务产生数据到数据反哺服务的良性循环。实践证明,将该数据服务体系架构应用于高校的智慧校园建设中,可为智慧校园的师生提供个性化服务,并为学校的决策支持提供强大的数据支撑。     

如何构建教育数据治理体系:美国肯塔基州的成功经验

大数据时代的来临,使得教育数据资源成为教育领域系统变革的重要支撑,而构建完善的教育数据治理体系则是发挥教育数据价值的基础。作为美国教育数据治理典范,肯塔基州的成功经验对我国健全教育数据治理体系具有参考价值。教育数据治理体系由治理主体、治理客体以及运行机制构成。在治理主体方面,肯塔基州对教育数据治理人员分层分配相应权责,形成了决策层统领全局、管理层统筹资源、执行层落实流程、协同层聚集合力的"四级联动"机制。在治理客体方面,肯塔基州通过制定数据标准、确立收集原则、设定质量基准、加强隐私安全、完善共享机制、强化人员培训等措施,实现了对教育数据资源的高效、安全利用。在运行机制方面,形成了政策引领、多方协同、技术支持、资金保障、反馈强化的"五位一体"教育数据治理机制。借鉴肯塔基州经验,我国应通过出台有关教育数据治理的政策、指南和法规以强化顶层设计,成立教育数据治理专门机构并明晰人员权责以推动治理进程,加强对教育数据治理各环节的规范管理以确保数据质量和安全,强化人员培训并营造"数据至上"的文化氛围以提升教育数据利用效果。     

基于多源异构数据源的高校决策支持服务平台研究

文章以高校多源异构数据源为基础、需求概要分析为驱动、数据集成和可视化技术为支撑,分析了当前高校业务系统数据融合存在的困难及解决策略,设计了高校决策支持服务平台体系架构,并实现了部分业务系统的数据集成和可视化展示。实践证明,数据已经成为当今时代非常重要的财富,数据中的潜在信息将成为管理决策者制定决策、预测趋势的有力支撑。     

基于大数据的高职院校教学质量评价体系研究

教学质量评价是高职院校教学质量监控体系的重要组成部分。信息时代,借助大数据的支持构建高职院校教学质量评价体系是必然趋势。基于此,从“搜集数据、分析数据、利用数据”的角度展开研究,提出一种基于大数据的教学质量评价PSRS模型,指出影响教学质量的关键数据来源于过程分析、主体属性、角色认知和环境因素,并在此基础上构建了基于大数据的高职院校教学质量评价体系。该评价体系可以对大数据进行深度挖掘和分析,全面合理地对教学质量进行评价。     

“五位一体”的数据可视化人才培养体系探索

数据可视化产业的发展需要新的人才培养体系。本文总结了2009—2019年浙江大学计算机科学与技术学院数据可视化教学团队的相关教学活动,提出了产业、教学、科研、竞赛、培训"五位一体"的可视化人才培养体系,为培养数据科学、人工智能、设计、软件工程等"新工科"人才提供了新思路。     

大数据时代领导干部要心中有“数”

随着互联网的快速普及,人类生产生活方式发生根本改变,数据资源呈现爆发增长,大数据对经济社会发展、社会治理、人民生活,甚至国家管理都产生了重大影响。为贯彻党的第十九届四中全会精神,推进国家治理体系和治理能力现代化,学懂、用好大数据是领导干部适应新时代新要求、做好工作的基本功。