大数据驱动下指向深度学习的“教-学-评”一致性研究

深度学习是指向能力及素养的学习,是深化基础教育课程改革的重要抓手和落实学科核心素养的有效途径;保障“教-学-评”一致性是实现深度学习的基本要求,是提升核心素养的必由路径;以大数据为代表的新技术也给教育教学领域带来了新的变革。本文结合我校智慧教育数据大脑建设现状,通过对“教-学-评”一致性及“深度学习”的理论研究,厘清了“教-学-评”一致性与深度学习的关系,进而依托智慧教育手段,构建了大数据驱动下指向深度学习的“教-学-评”一致性模型,并探讨了此模型对于教育教学的指导意义。     

面向社会科学研究的数据素养教育——康奈尔大学经验与启示

科学研究范式的转变已对社会科学研究者的数据素养提出全新要求,开展有针对性的数据素养教育存在紧迫性。在明晰相关概念与关系的基础上运用网络调研及内容分析方法,全面梳理康奈尔大学面向社会科学研究实施的数据素养教育,考察其教育架构、基础设施与资源建设、教育内容、服务策略等并总结其经验。针对我国现状,为高校图书馆开展面向社会科学研究的数据素养教育提出建议：重视研究范式转变,提高数据素养培养意识;推进多主体协作,构建合理有效的数据素养教育体系;加快建设数据基础设施和实践场所;大力整合资源等。以期尽快提升社会科学研究者的数据素养,适应研究范式转变,助力社会科学发展。     

用户参与政府开放数据价值共创动因研究

为进一步推动政府开放数据的有效利用和价值实现,本研究以SOR模型为框架,结合社会认知理论和动机理论,探究用户参与政府开放数据价值共创动因,构建研究模型并进行实证检验。研究发现：信息需求和自我价值实现是用户参与政府开放数据价值共创的主要动因;平台性能和组织支持显著影响信息需求,进而影响用户参与意愿;数据质量显著影响价值实现;自我效能显著影响信息需求和价值实现,进而间接影响用户参与意愿;组织支持也对自我效能起到正向影响作用并间接影响用户参与意愿。     

数据治理视角下的湖仓一体架构研究

海量分布异构数据给企业数据治理带来严重挑战,加速数据仓库和数据湖向结合二者功能的湖仓一体转变。通过比较数据仓库、数据湖和湖仓一体之间的差异性,分析湖仓一体的优势及其面临的挑战,再通过划分业务领域并映射到数据视角来构建分布式湖仓一体架构,综合已有研究和相关技术构建湖仓一体功能模块,并阐述动态流批一体数据流转过程。分布式湖仓一体架构包括数据领域解耦、跨领域数据共享、联合数据治理等构建理念;湖仓一体功能模块主要包括数据源、湖仓一体核心功能区和用户;流批一体数据流转过程包括批量数据过程和实时数据过程。本研究可为湖仓一体融入有效数据治理过程,构建较为完善的湖仓一体架构体系,从而为相关研究或企业提供参考。     

ChatGPT等生成式人工智能使用作品的合理边界与侵权规制

为高效释放作品的数据要素价值,需厘清ChatGPT等生成式人工智能使用作品的边界,以调和产业发展与著作权保护间的冲突。在具体论证中,首先,通过剖析ChatGPT出现智能跃迁的原因,展示数据要素在生成式人工智能发展中的关键作用,但也发现不同使用阶段的侵权风险制约作品获取。其次,在作品合理使用层面,基于产业政策目标,解析相关群体的利益诉求,提出“转换性使用”标准来划定生成式人工智能使用作品的合理边界。最后,在侵权规制层面,结合生成式人工智能在输入阶段和输出阶段的差异性使用目的和技术实现原理,以“转换性使用”和“表达性使用”二分法认定著作权侵权风险;同时,明确作品使用的合规治理路径,通过双向监管来高效规制风险。     

构建大数据背景下初中自本课堂的实践研究

在教育不断深化改革的背景下,核心素养成为各学段人才培养的重要目标方向,随着生本课堂这一理念的提出,我国教育事业迎来了跨越式发展。不过在“生本课堂”这一理念中,“生”主要代表的是学生这一群体,提倡课堂以群体学生为本,以符号化、抽象化的学生为本,侧面体现出课堂仍然缺少对学生这一性格迥异的鲜活生命缺少密切关注。大数据时代到来,教育教学理念进一步出现变化,“自本课堂”这一理念的出现,进一步对“生本课堂”理念进行了升华,怎样在大数据背景下将“自本课堂”这一理念落实到位,成为各初中学校关注的焦点,也是文章研究的重点。文章主要以大数据时代为切入点,分析了“自本课堂”的内涵,并结合教学实践经验,对初中“自本课堂”的实践路径展开探索,以供参考。     

大数据背景下提高中职数学课堂教学质量的方法探究

互联网大数据时代的来临,使得信息化教学模式成为时代发展的必然趋势,国家在推进信息化教学方面的力度也不断加大。在大数据背景之下,职业学校的数学课堂教学质量也可以得到改进,一方面实现在线优势资源的利用,另一方面给学生带来新的学习体验,实现差异化教学。此次研究以中职数学教学作为切入点,对各类大数据教学资源应用方法进行了探索。希望此研究能够为广大教师提供一些借鉴和帮助,仅供参考。     

面向实战能力培养的数据警务技术专业人才培养研究

公共安全治理和警务实战工作信息化的高速发展,对数据警务技术人才及其实战能力提出了更高的要求。作为2019年新增的警务技术专业,如何对接公安实战需求,完善课程体系和人才培养模式,是一个亟需探究的课题。首先,文章通过分析总结当前公安机关对于警务数据技术人才的实战能力需求,明确了人才培养能力建设、人才培养目标和课程体系;然后,提出了“公安院校―大数据企业―公安机关”三方联合的数据警务技术人才培养模式,并分别从课堂实践、校园实践以及公安实践三个层面对此进行探索。     

全球学科人才雷达在高校的建设与应用实践

高校是国家建设世界人才中心和创新高地的重要阵地。新时代对高校学科和人才队伍建设工作提出更高需求,为此,作者团队探索出基于大数据的工作思路和模式,运用知识工程技术构建了全球学科人才信息供应链,搭建了全球学科人才雷达系统,实现了全球学科人才数据的一体化治理,在学科建设分析、人才精准发现、人才精准培育、科研情报支持等方面形成了新方法新经验。     

大数据时代高校学生教育管理模式研究

现阶段,大数据思维方式及技术手段已经逐渐融入社会的各个领域,并为各行业的转型与发展提供更多支持。教育管理在我国教育改革工作中占据着至关重要的地位,有效推动教育管理模式革新并推动教育行业的长期发展十分必要。基于此,以大数据时代为背景,参考相关的研究文献,主要分析大数据时代为高校学生教育管理带来的机遇和挑战,并针对大数据时代高校学生教育管理的创新路径展开深入探讨,充分运用数据技术,培养数据信息化管理概念,提高管理水平,积极地改变教育管理方式。