基于生成几何语言的教学设计与思考——以“线段的大小比较”为例

基于数学几何语言的重要性以及初中生的学情,以沪科版《数学》七年级上册内容——《线段的长短比较》为例,设计使学生生成几何语言的教学活动,在教学前后分别对授课班级学生进行调研并获取相关数据,在实施具体教学后结合数据进行思考,并总结出:教师需要加深对几何语言的认识、加强对学生的了解、关注学生对几何语言的理解.     

纵向数据线性混合模型中M估计的渐近正态性

对纵向数据的线性混合模型yk=Xkβ＋Ckτk＋ek用Fisher得分迭代法得到了参数的M估计（稳健估计）,并在一系列的正则条件下,证明了参数M估计的渐近性质．     

人工智能和大数据对会计学科发展的影响

近年来,人工智能和大数据技术的应用成为社会各界关注的焦点,受此影响,会计职业、会计工作和会计教育均面临诸多机遇和挑战。在人工智能和大数据时代,传统的从事基础性和高重复性工作的会计职业将会被淘汰;会计工作将向业财融合的方向发展,财务会计和管理会计有望实现一体化,会计信息的呈现、获取和使用方式将发生根本变化,非会计信息将成为会计信息的重要补充;会计教育应增设人工智能和大数据类课程,进一步加强职业价值观和伦理道德教育,着力培养学生的会计职业判断能力和管理创新能力。     

我国中等职业教育资源区域配置的公平测量

基于效率优先视角的考虑,采用数据包络分析与基尼系数的计算方法,从教师资源、经费资源、物质资源三维度对中等职业教育资源配置的禀赋公平、机会公平、产出公平指数进行测量。研究发现:中国中等职业教育资源的配置同时存在着效率低下与公平缺失问题;物质资源配置的效率与公平问题最为突出;禀赋公平情况较好,而机会公平与产出公平均形势恶劣;在考虑经济与社会发展时,解决效率低下问题比解决公平缺失问题更迫切。     

大数据环境下国内情报分析研究方法研究

[目的/意义]对大数据环境下国内情报分析研究方法、研究方法对应的研究主题进行归类,归纳其一般特性,对情报分析研究方法未来发展进行展望。[方法/过程]通过对情报分析领域文献中研究方法关键词进行词频统计分析,采用共词分析法、因子分析法、单因素方差分析、聚类分析、多维尺度分析等方法确定情报分析研究方法的分类类别数,归纳出每一类研究方法的特点,对每一类研究方法所对应的研究主题进行梳理。[结果/结论]发现大数据环境下国内情报分析研究方法可以分为7类。从两个不同角度对7类情报分析研究方法进行概括,认为面向全源数据的智能化的情报分析方法是未来的发展方向。与7类情报分析研究方法密切相关的主题分别为颠覆性技术创新、图书馆资源建设、语义计算、风险预测、技术的合作与竞争、系统评价、方法体系构建。     

智能情报分析模式:数据驱动型与知识驱动型

[目的/意义]研究智能情报分析模式特点、发展方向及研究建设策略。[方法/过程]在分析神经网络、知识工程两类人工智能核心技术演变过程及发展趋势的基础上,提出支撑智能情报分析服务的大数据资源体系框架结构及建设原则,并分析数据驱动和知识驱动方法在情报分析中的单独应用与融合发展问题。[结果/结论]认为数据和知识双轮驱动是智能情报分析未来发展的一个方向;而实现智能情报分析的关键,一是加强一次数据资源和二次数据资源建设,二是加强深度学习技术与知识图谱技术在科技情报分析中应用的研究,三是建立数据驱动与知识驱动相融合的分析模式。     

移动互联网环境下大学生数据素养能力实证评价研究

[目的/意义]结合国内外文献研究与初步研究,基于移动互联网环境下大学生数据素养能力表现,构建大学生数据素养能力评价指标体系并进行实证分析,从而提供数据素养能力综合评价标准与工具。[方法/过程]首先基于提纲式专家访谈与小样本问卷测试,运用探索性因子分析构建移动互联网环境下大学生数据素养能力评价指标体系,并进行科学性检验与优化;在此基础上结合半结构化问卷调研,运用主成分分析从互联网环境下的数据意识、数据知识与技能、数据组织与管理、数据表达与解释四个一级指标进行实证评价。[结果/结论]实证分析结果表明移动互联网环境下大学生数据素养能力存在年级与专业差异,其中数据意识、数据表达与解释的群体均衡收敛,个体异质性在数据知识与技能、数据组织与管理能力表现显著。最后,从国家层面的数据标准化管理与教育个性化发展协同、移动互联网数据资源管理云环境、高校"四位一体"渐进式智慧培养体系三个视角提出互联网环境下大学生数据素养能力提升的对策建议。