基于大数据的未来学校教学系统的构建

<正>一、大数据赋能教学的尝试性实践大数据技术,简言之,就是从各种各样类型的数据中快速获得有价值信息的能力。大数据的显著特征是4个"V"——Volume、Variety、Value、Velocity,即:数据体量巨大、数据类型繁多、价值密度低、处理速度快。大数据为学校带来新的发展内驱力的核心环节就是赋能有效教学。借助学乐云公司的设备、技术和平台资源,2018年、2019年秋季开学前,笔者所在学校通过教学现场展示和教师现身说法,在家长和学     

用于改善web搜索的结构化数据抽取技术

为了提高web文本搜索质量,提出了基于语义结构化数据的查询扩展方法.通过分析属性的语义特征（文档频率特征和辨识能力特征）将属性分为概念属性、背景属性和无用属性3类,并且提出了衡量属性语义相关度的标准.设计了trie-bitmap和pair pointer table数据结构来实现发掘属性语义特征和检测属性语义相关度的有效算法.通过使用合适的属性和它们的语义关系,可以为查询关键字生成扩展词并将它们嵌入到具有插值参数的向量空间模型中.实验使用IMDB电影数据库和真实文本数据集来比较所提方法和原始向量空间模型的性能.实验结果证明所提出的查询扩展方法可以有效地提高文本搜索性能,同时属性语义特征和属性语义相关度都具有良好的分类能力.     

大数据与教育研究的变革:可能与限度

大数据以新的方式表征着教育世界,使得传统教育研究面临本体论、认识论和方法论的挑战。大数据时代,教育研究需扩大数据来源,拓展研究空间;深度挖掘数据资源,重视分析"相关关系";强化数据文化,推进实证研究。教育研究亦须审慎评估大数据的价值,辩证看待大数据的主观性与客观性,科学评判大数据的量与质,正确处理理论建构与"让数据自己发声"的张力,全面考量教育目的与数据伦理。     

大数据治理改革的制度逻辑:基于"项目—技术"互动的视角

在中国,大数据治理改革是大数据技术的技术属性和行政体制的行政属性共同作用的结果.通过"项目—技术"互动的视角,可以发现,大数据治理改革是一个以项目制为中心的制度变迁过程.项目制在对行政组织进行改造的基础上约束了大数据技术的技术属性,从而使大数据技术由外在压力转化为内在资源.与此同时,针对项目制运转中的非预期结果,大数据治理改革通过激励机制、容错机制与试点机制进行机制调适,缓解了大数据技术对于行政体制构成的挑战.这一研究结果有助于进一步解释中国行政体制的制度再生产能力与"稳定之谜".     

大数据视域下的高校“三全育人”探究

大数据具有体量大、多样化、预测强的特征。其对增强高校"三全育人"工作的精确性、时效性、预测性有着积极的作用,但也给高校"三全育人"工作带来了挑战,主要体现在大数据带来的伦理风险、大数据技术的复杂性、数据共享的不通畅与数据庞杂上。在使用大数据加强"三全育人"理念在高校育人工作的贯彻与落实中,有关部门和教师应树立大数据思维、高校要构建大数据平台、完善相关机制建设,从而更好发挥大数据的作用。     

基于大数据运用小学数学典型错题资源应用

追求小学数学学科教学现代化,是小学数学教师的普遍共识。那么如何发挥信息技术的优势,通过云痕大数据收集错题资源,使之作为教学资源,从而提高课堂教学效率。文章以实践为基础,认为教师需要正确解读"大数据"在数学学科教学中的应用价值,加强"大数据"课堂渗透应用,从借助大数据整合错题资源信息、运用大数据配置错题教学程序、根据大数据组织错题纠偏活动、依据大数据推出错题拓展训练等角度入手,实现大数据运用与小学数学错题资源教学的有效配合,优化数学课堂教学效果,打造智慧化小学数学课堂。     

大数据时代网络学习环境的数据融合

当前各网络学习系统和资源库之间存在着信息孤岛现象.文章以大数据时代为背景,首先认为造成这种现象的原因主要包括数据的多源异构性和新兴网络技术的应用,如系统的异构,模式的异构和物联网技术等.为了解决这个问题,必须构建异构数据共享系统,该系统包括应用层、数据服务层和数据层.与此相关的关键技术应该具备完成海量数据的存储和海量数据运算的功能.其主要解决策略是从非结构化数据库入手解决异构数据融合问题,其中具有代表性的就是noSQL技术,它具有易扩展、高性能、数据模型灵活等特点.在此基础上,通过数据的表示及格式转换、数据互操作和直接数据访问模式等方式,完成异构数据的集成,最终实现网络学习环境之间“直通车”目的.总之,该论文对网络学习环境中的异构数据和集成进行初步的探讨,希望对今后的相关研究起到抛砖引玉的作用.     

大数据时代意识形态教育创新

大数据给我们的生活、工作和思维带来巨大的变革。这种变革给意识形态教育创新带来了机会,也提出了更高要求。在大数据时代背景下,意识形态教育应围绕时代特征进行一系列的改革和创新。具体来说,应从以下四方面入手:第一,依据大数据特点,意识形态教育要注重用数据来说话;第二,针对大数据时代中非结构化数据比重大特点,在意识形态教育中注重理论多元可视化的呈现;第三,大数据时代数据量大、价值密度低,在意识形态教育中要注重对数据价值的"提纯";第四,开放和互动是大数据时代的特点,要求意识形态教育模式必须从说教式"独白"转换为运用数据进行交流与互动。     

大数据带给图书馆的影响和挑战

云计算及物联网的高速发展,使我们进入了大数据时代,大数据的高价值已经使大数据成为许多国家的战略策略要素,大数据又作为一种价值相当于"石油"的资源,如何对其有效地的开发利用也成为了各界关注的焦点。图书馆作为现代社会中公共信息服务体系必要的组成部分,不可避免地会受到社会技术应用潮流的影响。本文在理解大数据的基础上对大数据时代对图书馆的发展、影响、挑战作了研究。     

教育大数据的技术体系框架与发展趋势——“教育大数据研究与实践专栏”之整体框架篇

文章明确了教育大数据的内涵,指出教育大数据具有战略层价值和应用层价值。基于大数据的一般处理流程并结合教育业务特点,文章构建了教育大数据的通用技术框架,包括教育数据采集层、教育数据处理层、教育数据分析与展现层和教育数据应用服务层。最后,文章分析了十三五期间我国教育大数据的整体发展趋势,主要表现在:教育数据开放程度不断提升、教育数据资产规模逐渐壮大、教育数据创新应用效应逐步扩大、教育大数据行业生态逐步完善以及教育大数据专门人才培养备受重视。     

大数据支持下的数字教育资源生态建设

我国数字教育资源存在资源整合困难、质量难以保证、资源建设与应用脱节、资源流通共享困难、个性化资源缺失、资源利用率低等诸多现实问题,大数据为数字教育资源的生态建设带来了新契机。文章从资源建设、资源流通以及资源应用三个层面,分析了大数据对资源建设与创新应用的影响,探讨了基于大数据构建优质资源生态的基本思路,最后提出几点实施建议。     

实施国家大数据工程 维护意识形态安全

大数据时代,大数据不仅在帮助打造智慧政府、激发内需增量、变革商业模式、打破社会结构的"马赛克化"方面起到了重要作用,而且对意识形态领域也产生了一系列革命性影响。西方国家利用其在大数据方面的技术优势,对外进行意识形态渗透。为维护国家数据主权和意识形态安全,必须实施好国家大数据工程。     

大数据下高校与中小学音乐教育资源共享研究

大数据时代教育资源呈现出多维形态,不断充实和优化音乐教育信息资源的建设和使用。在教育资源获得多样与便利的同时,各类资源共享也在遭遇着"数字"信息所带来的冲击和挑战。结合大数据时代音乐教育数字资源特点,分析当前高校与中小学音乐教育资源共享现状。从共享意识观念、共享平台创建等方面,揭示校际合作过程中音乐教育资源使用所存在的问题,努力探索高校与中小学音乐教育资源互通共享的新途径、新方法,进而促进音乐教育信息资源利用价值的最大化。     

大数据时代新闻人才培养的若干思考

大数据时代的到来正在深刻地影响着传媒生态。大数据时代的数据显然具有更为广泛而深刻的意义,特别是非结构化数据挖掘的后台与数据可视化的前台呈现,使得数据新闻在互联时代已经成为一种至关重要的新闻挖掘和叙事方式。在这种形势的变化下,亟须对新闻课程的设置进行调整,在传统的新闻采访与写作课程中加大数据新闻的课程比例,培养新闻专业学生运用"数据"讲故事的能力。同时应促进新闻专业与计算机专业教师的互动合作,使得学生在掌握技术"武器"的基础上,真正知道如何利用数据工具去挖掘和呈现新闻。     

大数据时代思想政治教育“微”透视

信息技术的不断发展,催生并促进了移动终端快速发展.随着手机的普及,数字技术逐步完善,结构化及非结构化数据也在网络中以新的形态推广开来,一改初始阶段的散乱无章,取而代之的是被充分挖掘、被集成并经过逐步分析而提取了其中最重要的数据.随着大数据时代的到来,思想政治教育发展逐步走向"微型化".笔者从大数据时代思想政治信息的传播特点、传播微型化、传播微路径等方面阐释了思想政治教育"微"现象,同时研究了思想政治信息资源在传播中所触碰到的敏感问题,进而从如何促进思想政治教育发展等方面来探究思想政治教育传播的"微"现象.最后,指出在大数据时代如何运用新技术、新媒体以有效加强思想政治教育,以期为广大受众提供内容精湛、有针对性、满足不同人群需求的高质量思想政治教育资源.     

农业现代化背景下大数据分析在农业经济中的应用研究

农业现代化不仅体现在农业技术、生产设备与发展模式,更重要的体现是发展理念的现代化。以信息化为手段对农业生产经营管理的全过程进行科学、理性、务实分析和指导,有助于农业及其相关产业的蓬勃发展。大数据分析以其"样本即总体"、"数据事后识别"和"重相关性分析"的特点,为农业经营领域的快速决策提供了可能。研究认为:农业信息化是农业现代化的重要表现,而农业大数据应用是农业信息化的具体内容;未来农业产业化发展、规模化经营及市场化运作,将极大地依靠涉农领域的大数据分析来完成;目前农业大数据应用还存在物理和制度的制约,这些制约可通过技术进步与制度建设来克服。     

大数据时代网络信息资源开发利用策略研究

大数据概念一经提出就受到了学术界的高度重视。随着网络技术的发展,互联网+时代的来临,海量的网络信息资源与日俱增,大数据技术在处理日益庞大的网络信息资源上发挥着重要作用。对大数据相关概念进行了阐述,分析了网络信息资源开发利用现状,指出了大数据时代网络信息资源开发利用的机遇与挑战,提出了大数据时代网络信息资源开发利用策略。     

面向科学大数据的云计算平台构建研究——以东南大学为例

云计算与大数据是目前商业界和政府部门研究的热点问题,同时学术界也对大数据与云计算在科学研究中的应用开展了大量研究.大数据包括体量、多样性、价值和速度四方面特点;云计算包括弹性服务、资源池化、按需服务、服务可计费和泛在接入等五方面特点.两者之间是一种相互依存的关系.当前科学研究面临着大数据的众多挑战,云计算平台构建就成为解决之道.文章以东南大学参与的AMS实验项目为例,介绍了面向科学大数据的云计算平台构建.     

大数据理念下的发展性学习评价系统设计研究

大数据时代的到来为教育带来了一场新变革,数字化学习产生了数量庞大、形式多样的教育数据。传统的数据处理方式难以分析和处理这些非结构化、半结构化的教育大数据,迫切需要引入一种有效的技术方法。同时,发展性评价作为新型的评价方式,其"关注个体差异,注重多元评价"的理念,适应了数字化学习评价的时代要求。结合全数据采集、知识增值可视化、个性化评价等理念,文章构建了大数据支持的数字化学习发展性评价系统,并对各子系统的功能和内容进行了系统化设计,最后对该系统的工作流程进行了分析。     

后现代主义学习理论引领下的成人碎片化学习

"碎片化"是大数据时代的必然产物.海量的信息资源、媒体技术的空前发展和现代人忙碌而又被割裂的时间是成人碎片化学习的原因.后现代主义学习理论引领下的成人碎片化学习具有"解构性"、"建构性"、"非线性"和"自组织"等特性.成人碎片化学习不仅具有时间、空间和内容上的优势,更具有提高国民识字率和阅读率的优势.但是,由于碎片化知识缺乏系统性、信息量庞大且参差不齐,因而增加了成人学习者的筛选难度,也可能会误导成人学习者.因此,要净化网络环境,优化网络资源,同时也要提高成人学习者自身的甄别能力和学习能力.