大数据与物理教育

大数据与物理教育（共16篇）

1.大数据与物理教育 篇一

学前教育案例3：大数据背景下的幼儿园课程管理与评价

---上海市静安区安庆幼儿园

大数据时代的今天，“技术”自身开始走出了附属或辅助的“角色”，走上教育改革的最前台，现代教育的结构如何依靠着技术的支持呈现更灵动的范式？

这是我们要面对的问题，它既是教师如何突破自我适应未来的问题，也是课程与教学本身如何随时代发展而进化的问题。上海静安区安庆幼儿园一直在关注大数据对于学前教育的影响，我们一直在思考：

——新技术在幼儿园的课程管理和实施中的应用与支持？ ——数据分析下的教师专业发展的规律？

——有效依据数据呈现的课程管理与评价的研究如何行进？ „„

幼儿园做了多年在信息技术支持教育实践方面的应用与思考，以下的案例选取于基于技术支持的幼儿园课程管理与评价方面的实践经验。

一、关于技术支持下课程资源库的建立与完善

幼儿园的课程特质决定了其除了依据基础性课程执行外的生成性，预示着幼儿园的课程完善是一个不断地被补充、更新与生长的过程，因此，如何为教师提供更有效的课程管理与服务是园长要思考的问题。

安庆幼儿园是上海市的首批示范性幼儿园，多年来一直作为课程综合改革及上海市课程领导力研究基地，在课程研究上踽踽而步。在信息时代，我们不断地尝试着从技术支持构建课程架构，到平台建立减轻教师负担以及通过数据解构来完善课程攻击的研究。1.基于课程本位的资源库的架构

上海的课程以80%的基础性（也称为共同性）课程和可以交融的20%的选择性课程为园本课程的基本架构，示范园的教师在课程的选择与实施上也可以进行5%的自主选择和调整，以呈现了教师课程执行中满足儿童需求的班本化特质。

几年来，安庆幼儿园不断地梳理、筛选和整合课程资源，并用信息的手段将课程以APP的形式呈现，便于教师检索，参考和下载，对于公共主题课程资源和园本特色课程的资源进行了重新架构。

安庆幼儿园整个课程架构分为2部分，一部分是小中大班的主题活动梳理，并将个别化学习和一些与主题相关的优质活动进行推送；另一部分是以数学核心经验为线索并和主题相关的学习活动，以及以个别化学习为主要方式的“数学玩起来”的设计。2.基于课程完善的资源库后台使用数据的解构

在信息化推进过程中，安庆幼儿园也在不断思考技术支持教育管理价值的问题：设备逐渐先进了，管理更快了吗？资源日益齐全了，教师专业了吗？技术不断提高了，咨询同步了吗？应用频率加大了，质量提高了吗？„„

这些问题，随着教师对于课程资源库内的点击选择和使用的数据分析一一呈现，通过后台数据分析，可以清晰地看到教师经常会选择哪些课程内容；不同类型的资源被选的频率；不同教育背景的教师在资源选择上的差别；不同年龄段教师在资源选择上的不同；每一类资源备选数据的呈现；某一位教师在不同的专业成长期对于课程资源库选择的数据呈现„„

依据后台数据的呈现，安庆幼儿园不断对资源库的完善和补充，最终让课程资源库成为教师专业发展促进教育质量的助推力。

二、技术支持下的课程实施与自我监控评价

幼儿园的保教质量的评价是由多元主体共同进行的过程，作为课程执行的主体——教师来说，在主、客观条件因素的作用下，通过对自身保教过程与结果进行经常化、结构化的反思与自评，不断调节和控制自己的行为活动，以提高保教质量的行为，对课程实施的质量来说起到了不可忽视的作用。

安庆幼儿园借助信息化平台，用结构清晰的“我做我评价”自评体系来支持教师的专业成长，这套“标准”与教师日常教育行为并行，依托课程小组的外部支持，从教师发展、资源保障、问题聚焦等方面提供专业帮助，为教师课程执行的反思提供支撑点。

（一）指向教师课程执行的评价指标的架构

安庆幼儿园教师的课程执行力评价具有较为固定的评价模式：每月进行指向自评的结构性评价；每月进行指向他评的过程性评价；每学期进行指向他评的阶段性评价。

提供教师适当结构化的课程执行质量自我监控工具（包括版块、内容、时间、对象、方法等）以形成自我监控提示表，分为 “课程设计与反思”、“环境创设与资源利用”、“专业素养与研究”三个版块。涵盖了多条标准：一日活动流程执行、备课反思、听课评课、个别化学习、资源利用、个别化环境、班级环境、师幼互动、家园协同、教研组活动等多条标准，将原本原则性的、理念性的工作目标进行了“行动化、表现化”的转变，直指教师的教育行为。

（二）指向教师专业自觉的评价数据的统计与解构 细化的平台指标便于进行评价数据的后台统计，为教师在定期反思和课程实施等方面的提供了依据。在平台后台可以呈现的数据有：

1.逐月数据的呈现：在iPad移动端或是电脑PC端平台中都可以查阅到任意一个月份的评价数据。

2.所有教师的数据呈现：可以选择任意一个版块、内容以及观测点来查阅对比所有老师的评价情况，并进行条件筛选与排序。

3.单个教师的数据呈现：用饼状图、曲线图等直观第反映某位教师的整体评价数据。4.单个教师数据及个体间的数据对比：可以通过筛选进行老师个体间的相关指标的数据对照。正是这种变化，让教师不断内省并进而转变自己的教育行为，形成专业自觉。

通过数据的呈现，安庆幼儿园引导教师自主自觉地关注课程执行过程的评价行为，引导教师关注实施品质的评价行为。同时，定期依托课程小组每月进行一次对评价数据呈现的点进行讨论交流，不仅可以关注到教师自评中的个性问题，如行进事件，解决方式、问题焦点等内容，而且更为关注共性问题，如课程执行中的曲折性、不稳定性等内涵指向。

在大数据的背景，安庆幼儿园会不断思考大数据时代对于学前教育教学管理方式的影响和课程管理与评价、教师专业成长方式变革等问题；更好地站在教育前沿，利用有效的技术支持，推动基于专业自觉地幼儿园课程管理与实施。

上海市静安区安庆幼儿园园长 温剑青

2.大数据与物理教育 篇二

1 “大数据”的定义

人们生活在这样大数据填充的世界里,“推特”每天产生超过7 TB的数据,“脸书”每天产生超过10 TB的数据,很多大企业已经存储了PB级别的海量数据。David Weinberger指出,根据美国圣地亚哥研究所的数据,美国人在2008年全年使用了约3.6 ZB的数据。Weinberger解释道,托尔斯泰的《战争与和平》有1 296页,6英寸厚,电子版有2 MB。而1ZB等于5×1014本《战争与和平》。因此, 人们开启了“大数据”时代“。大数据”并不只是数据量大,其经典定义可以归纳为4个V:海量的数据规模(volume)、快速的数据流转和动态的数据体系(velocity)、多样的数据类型(variety)和巨大的数据价值(value)。其中,快速的数据流转和动态的数据体系是大数据区分与传统数据挖掘的最显著特征[1]。

近些年来,分析文本和交易的大数据软件引起了公众的注意。即使他们没刻意地关注大数据分析软件,大多数化学工作者在工作过程中不经意间也已经接触了大数据,例如Google等搜索引擎的使用。因为大多数搜索引擎结合了多核处理和Hadoop框架来分析海量数据并筛选出搜索结果。这一类型更高端的分析工具还能够计算出关键词的出现频率,文档中情感是否转变,甚至在大文字信息中,能筛选出最有影响力的观点。当这些分析工具运用到社会媒体中时,有助于社会学家们对社会舆论的研究产生新的视角。

2 “大数据”对化学教育的影响

虽然数据分析的化学应用尚未引起广泛地关注,但是其他类型的大数据分析工具已经在化学各领域展开了应用,特别是化学教育领域。如分子模型,药物、环境、毒理化学等。Lusher Scott指出,大数据分析方法在药物化学研究领域的应用已有十余年[2]。他们指出数据驱动药物化学的这种方法在提高药物研发决策力方面具有很大的潜能,所有的研发人员都信赖大数据,在海量数据中发现有用信息从而发现有意义的相关性和形式[3]。

大数据分析工具在工业化学领域也已经开始应用了,对大数据的需求是很明显的。一项研究数据显示:由于低效的实验设计及不充分的信息技术,研发实验中有40%被重复。

迄今,大数据在化学教育上的应用似乎只局限在研究生水平[4]。化学分支学科,如环境化学、化学信息学、药理学等,处理大量的数据集和复杂的数据交互,主要停留在研究生和研究水平。但是随着商业软件的使用越来越便利,大数据在化学教育方面的应用将会引申到大学本科层面。届时,大数据对研究生化学教育的影响同样体现在大学本科生的化学教育课程里。

大学化学专业的学生也会查询、搜索网络信息和数据,但是他们一般都是访问大数据库,而不是大数据,如CAS Scifinder数据库、英国皇家化学协会Chem Spider数据库。这些数据库含有上百万的化合物及其分析数据,但是这些数据并不是大数据, 其大小最多只有TB量级。美国杜兰大学Gibb团队预测在不久的未来,化学工作者们将会有一个数据管理系统,这个系统将会自动分析化学文献,并根据研究热点进行分类。总之,大数据已经对化学研究和化学工业产生了很大的影响,化学已经开始走进 “大数据”时代[5]。因此,针对那些未来可能会成为研究学者的大学本科生,大数据化学教育应该引起关注。

3 “大数据”在化学教育领域中的应用前景

大学化学学院需要找到正确的方式为学生引入大数据及相关技术,以作用于化学教育。迄今为止,有一些报道已成功将大数据技术引入到大学本科化学课程中。Reisner等人描述了一种练习, 可以提高学生命名、归档数据文件。另外,有一些学者成功运用云计算管理实验数据。这些并没有真正将大数据工具运用到大学化学学生的化学教学中。但可以预见,随着大数据技术的普及,在化学教育领域,大数据会在资料查询、网络在线学习、视频教学等教学实践和教学活动中扮演信息保存库的角色。

对于很多教育者而言,第一次接触大数据可能并不是来自他们在专业学科中的应用,而是学院在提高学生成绩时所作出的努力。学习管理系统、网络课堂、网络作业等搜集大量的学生行为方面的信息。越来越多的大学运用大数据分析工具将这些信息转化为切实可行的建议,帮助提高学生的成绩[6]。八年前,亚利桑那州立大学首创性的结合eAdvisor系统和数据分析学来帮助那些学习成绩比较差的学生提高毕业率。结果,这所大学的差生毕业率由26%提高到了41%。其他大学也在运用大数据技术来管理学生的出勤率、作业完成率,并且帮助学生选择合适的专业课。这些例子无疑表明大数据无论是在化学教育数据信息共享,还是化学课堂教学都有很好的应用前景。

4结语

大数据工具在工业、医药、环境以及毒理研究等领域已有广泛的应用,并且这种应用在未来会越来越广泛。因此,将大数据引入到大学化学课程中将会大有裨益。最起码,学生能根据相应的文件学到最佳的方法,并且他们可以根据合适的元数据可以知其然,知其所以然。在网络信息日渐发达的现代教育时代,逐渐认识并应用大数据,也是教育与时俱进的表现形式。

摘要：在信息化、网络化高度发达的今天,数据增长速度飞快,以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭,因此“大数据”这一概念应运而生。“大数据”在化学方面的影响鲜为人知,该文将讨论大数据对化学的影响力是否可以深入到大学化学教育层面。

关键词：化学信息学,在线学习,学生为中心,学习方式

参考文献

[1]孟小峰,慈祥.大数据管理:概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展,2013,50(1):146-169.

[2]欧阳勤,王懿,李海波,等.药物大数据时代下的药物化学教育创新[J].现代医药卫生,2015(12):1905-1907.

[3]Edwards M,Aldea M,Belisle M.Big data is changing the environmental sciences[J].Environmental perspectives,2015(1):1-13.

[4]Davenport TH,Patil DJ.Data scientist:the sexiest job of the 21st century[J].Harvard business review,2012,90(10):70-76,128.

[5]Liu Y,Cai WS,Shao XG.Big data and chemical data mining[J].Chinese Journal,2015,60(8):694.

3.大数据与物理教育 篇三

关键词：图书馆 大数据 信息素养 数据素养

中图分类号：G250 文献标识码：A 文章编号：1003—6938（2014）04—0117—03

我们正处于一个数据无处不在的时代，一方面，我们在生活、学习与工作中产生了大量的数据，如记录于数据库中的学习记录、产生于手机终端的信息行为等数据，另一方面，我们也依赖于大量的数据去支撑我们的工作、学习和生活，如基于大量实验数据的科学分析、基于数据统计的趋势展望等，社会也由此进入到了一个数据类型多样、来源丰富、数量庞大、价值巨大的大数据时代，对数据的获取、管理与应用也成为了大数据时代人们必备的技能素养之一。被誉为社会课堂的图书馆一直以来就承担着社会教育职能，在大数据时代，图书馆如何发挥自身的优势与教育职能，在公众的素养教育方面发挥积极作用，也因此成为了学术界特别是图书馆界研究的热点问题。鉴于此，本文在概述大数据与数据素养的关系、概念及大数据时代图书馆职能的基础上，主要对图书馆开展数据素养教育的内容与方式进行了研究。

1 大数据与数据素养

大数据时代，数据将充斥在我们的生活环境、学习环境和工作环境之中，如在学术研究环境下，人们所利用的研究资料、实验过程等都以数据的形式存在，而科学研究也主要以对这些数据的研究如发展规律、呈现态势等而存在，进而形成了以对大量数据的存储、检索、组织和利用为特征的数据密集型科研环境。密集型数据环境的形成发展推动了社会的发展同时，但也对民众的技能素养等提出了更高的要求，如：如何实现对大量、异构数据的组织、分析和利用；如何保护涉及到个人隐私的数据；等等。可以说，在以计算机、网络的利用为主要特征的信息时代，人们需要具有满足信息社会发展步伐的信息素养，如具备一定的信息检索、信息组织等技能，而在大数据时代，民众则需要具备大数据时代社会发展需求、相比较信息素养要求更高的特殊素养，如具备一定的数据组织、数据分析技能。

4.小学老师关于大数据的教育感悟 篇四

小数据可以反应大问题，课堂小反映可以引起教学大学问。在讲解一道数学题时，有一位同学把自己试题中“比赛”写成了“比寒”，一个错别字，引起了我对这个班的数据调查。我认为孩子会因为寒假的到来而很高兴，我就说马上快放寒假了，我们应该很高兴。没想到学生们说不高兴。根据课上的反应，我立马进行了班级数据调查。这个班有56人，有35人(最后修改数据是36人，)不愿意放假，只有11人(减少1人)愿意放假，拿不定主意的还有10人。这就说明我们的假期正在走向孩子不喜欢的时间。这个数据背后还有我要思考的问题:愿意放假的人中有多少是优秀学生?不愿意放假的是什么学生?不确定的是什么学生?等等这都是我们需要知道的数据。

记得小时候，最流行的一句话就是：上学盼放假，放假盼开学。但还没有到放假的时候，更多的孩子应该希望放假的，但经过本班的数据调查发现，不是这样的。或许你会说，我的数据不具有代表性，但我会抽个时间去做这个方面的调查，去寻找更多的数据资源，今天，我把调查的这份小数据分享出来，就是要告诉大家，孩子们依然是孩子，不要让假期充满更多的不快乐因素，不然孩子们都开始畏惧假期，这是很不好的征兆。本该孩子喜欢的东西，孩子变得不喜欢了，这是谁的责任?这是什么原因?都是值得思考的问题。教育的客户都已经因为作业而厌倦假期的时候，教育者就应该思考教育的内容了，也就是假期作业问题。

有时候，学生的课堂反应我们不容忽视，但有人或许会说，你的课堂已经偏离主题了，我感觉课堂能发现真实的学生状态，比学习知识更重要。再者就是，我们在传授知识的时候，传授学习方法更重要，也就是“授之以鱼不如授之以渔”的道理所在。当我们回到教育的目的性上来看，如果只看现在的考试，而忽略人生学习力的培养，我们就会把知识看得更重要，但从长远来看，培养学生学习力则更有利于学生人生的发展。

为什么我会这么说，因为今天批改的试卷中出现一道错误最多的试题。学生看完试题后，一把椅子36元，算出一张桌子8元都没有发现自己算错了。孩子请记着：我们的知识都是来自于生活，但大部分都是符合生活常识的，但不要把知识从生活中分离出去，如果我们的知识能从生活分离出去，那我们的学习也就是失去了教育意义。学习是为了更好的适应生活，过上更轻松更舒适的生活。请不要为了学习，而不去思考生活的实际问题。教育孩子多思考是多么重要的事情。希望教育者在教育孩子时，不要忽略数字的真实意义，不能让孩子只看到数字，不想数字的真实意义。

这个结果的出现纯属意外，因为我也没想到孩子们会不喜欢，但我记得小时候自己还是对假期充满期待的，至少在假期里可以睡到自然醒。现在的孩子睡到自然醒是多么渴求的事情啊。即使在周末或者假期，每一个孩子都在补习班，辅导班，特长班等等中间来回奔波。这样的忙碌对孩子自我学习力的培养有多大的用途。再者说很多家长把孩子送到这些班级的目的是为什么。我继续询问孩子，为什么不喜欢假期。他们异口同声的说：放了假作业更多了。作业已经成为孩子的心病，这才是二年级的孩子，国家明确规定的禁止作业，但谁又真的被禁止!?这就是现在的教育现状。规定只是规定，在规定之外的地方，依然规定不了，也就是说，我们的很多规定只是一张纸。这就说明规定已经失去了它的意义。很多家长(部分老师)认为，假期就是让孩子补充知识的时候，但我感觉补充习惯比补充知识更重要，但没有补充习惯的培训班，这样的培训见效慢，家长的认可度低等。自然培训班把自己的客户(家长)需求了解到位，才能更有里与自己的发展，而教育的真正对象是学生，这就是问题的症结所在。今天，我们正在急功近利的想利益(家长想成绩，辅导班想挣钱)，最直接的学生成长利益被很多人忽略，当我们把“利益”最大化，很多自然的东西就会被忽略。教育的自然规律也就被打破，片面的追求教育发展，却忽略自然人去发展教育，是教育者(特别是教育领导者)应该反思的问题。

最后，大数据的支持是教育急需的东西，因为教育是培养社会需要的人才，只有了解学生背后的数据才能培养更多适应社会发展的人。

5.大数据与物理教育 篇五

摘要：大数据时代的来临，对于高校思想政治教育工作产生了不容忽视的影响。对于高校而言，需要深入分析大数据时代思想政治教育工作面临的机遇和挑战，采取切实可行的措施和方法，强化大数据意识，提升思想政治教育工作的有效性，保证工作效果。本文从高校思想政治教育的作用出发，结合大数据时代背景下高校思想政治教育工作面临的机遇和挑战，就如何强化思想政治教育工作进行了分析和探讨。

关键词：大数据；高校；思想政治教育

中图分类号：G718 文献标识码：B 文章编号：1672-1578（2018）24-0248-02

前言

伴随着物联网、云计算等的信息技术的发展，大数据时代逐渐到来，在越来越多的行业和领域产生了不容忽视的影响。大数据中的“大”不单单指数据容量，更包含了通过海量数据交换、整合、分析等带来的价值和利润。高校本身作为知识聚集地，同时也是先进技术应用的前沿阵地，大数据对于高校师生的影响体现在许多方面，如何更好地适应大数据时代发展需求，做好高校思想政治教育工作创新，是需要高校管理人员深入研究的课题。

1.高校思想政治教育工作的积极作用

首先，思想政治教育能够帮助大学生树立起正确的价值观念。大学生是新时代的建设者，通过思想政治教育，能够引导大学生树立起积极向上的价值观念，充分发挥集体主义精神，对于推动我国和谐社会建设，维护良好社会风气有着非常积极的作用；其次，思想政治教育可以促进大学生综合素质提高。高校可以通过思想政治教育来提升大学生的综合素质，推动其全面发展，以更好地满足社会主义现代化建设的需求，在实现经济快速发展的同时，也能促进社会道德的持续进步；然后，思想政治教育能够为优秀人才培养提供支?巍Ｍü?思想政治教育，高校可以引导大学生形成高尚的思想品德修养，为现代化建设提供高素质优秀人才，使得大学生能够成为合格的社会主义接班人[1]。

2.大数据时代高校思想政治教育面临的机遇和挑战

2.1 机遇。

2.1.1 完善信息管理。大数据技术的应用能够帮助高校更好地掌握学生信息，提升信息采集和信息管理的效率，确保高校能够及时掌握学生的学习与生活状况，配合数据化管理，可以为思想政治教育工作的顺利开展提供良好保障。

2.1.2 强化思政工作。从高校的角度，运用信息网络，可以对思想政治教育工作进行强化，例如，可以在学校网站上对一些模范事迹进行宣传，也可以通过微博微信以及论坛等，引导学生参与社会公益活动，构建和谐校园。不仅如此，高校还能够利用信息网络，将校风校训充分展现在学生面前，对学生的行为方式进行规范，确保其能够通过自身行动践行学校精神[2]。

2.2 挑战。

2.2.1 信息不对称。高校能够以大数据技术为依托，获取海量的数据信息，为教育教学和管理工作提供可靠支撑，但是与之相比，高校学生受自身能力和条件的限制，在信息获取速度和获取量方面始终处于弱势，信息的不对称会在一定程度上对高校思想政治教育工作的效果产生负面影响。

2.2.2 隐私受威胁。大数据虽然能够为人们的工作和生活提供便利，但是同样容易引发数据独裁问题，给高校学生造成不良影响。高校学生是信息网络的一大用户群体，而无论是网络聊天、网络购物还是资料查找，都可能导致个人信息的泄漏，其隐私容易受到多方便的威胁，同样不利于思想政治教育工作的顺利开展[3]。

2.2.3 数字鸿沟大。大数据时代使得数字鸿沟变得越发巨大，分析原因，主要是人们在原本信息环境中使用信息的差别与收集、分析信息能力的差别，在这种情况下，要求高校必须做好学生数据信息的持续收集和分析，如果相关工作没有做好，则必然会导致学生信息数字鸿沟的加大，影响思想政治教育工作的有效性。

3.大数据时代高校思想政治教育工作的创新对策

3.1 尊重学生地位。在高校思想政治教育工作中，应该认识到学生是教育的主体，对其主体地位进行强化，确保其能够在教师的引导下主动获取信息，充分发挥其想象力和创造力，鼓励其在班级中分享个人经历，通过彼此之间的沟通交流来取长补短，共同进步。从教师角度，应该树立起以人为本的教育理念，对复杂的社会环境进行分析，引导学生树立正确的价值观念，促进其思想道德修养的提高。具体来讲，一是应该调动学生能动性，实现思想政治教育被动接受到主动参与的转变，将学生作为教育活动的主体，确保所有教学活动都能够以学生为中心；二是必须确保思想政治教育能够尽可能满足每一个学生的心理诉求，确保学生可以从思想政治教育中感受到快乐，逐步形成良好的品德修养和人格魅力；三是应该在关注学生的全面发展，形成更加完善的管理方法，做到以德服人、以情感人[4]。

3.2 强化队伍建设。辅导员队伍是高校思想政治教育工作的主力军，其本身的专业素养以及对于工作的态度直接决定了思想政治教育的效果，对于大学生的健康成长同样有着非常积极的意义。而想要确保辅导员队伍在思想政治教育工作中发挥应有的作用，首先要做的就是强化队伍建设，提升高校辅导员的职业道德修养和心理素质，为思想政治教育的顺利开展提供良好保障。另外，学生工作者队伍在大学生思想政治教育中同样发挥着重要作用，其必须能够认清社会发展形势，具备强烈的责任心，以保证思想政治教育工作有效开展。从辅导员的角度着眼，应该结合思想政治教育在新时期的整体目标，确立每一个环节的具体目标，推动工作方法的持续更新。可以组织学生参与到目标的制定中，形成每个学年、每个学期以及每个月度的细化目标，确立班级活动计划，通过与学生共同参与的方式来强化师生互动，通过自己的耐心、细心、爱心、自信心、责任心和奉献心等，确保思想政治教育工作目标的顺利实现[5]。

3.3 优化工作内容。从高校思想政治教育工作的角度，应该强化大数据意识，对思想政治教育工作内容进行创新，提高工作的针对性。具体来讲，一方面，教育人员需要强化自身对于数据信息的敏感性，主动进行学生信息数据的收集整理和分析，为思想政治教育工作的顺利开展提供良好支撑。例如，可以对高校近几年学生活动主题进行收集和整理，从中分析学生兴趣和关注点的拜年话，及时调整学生活动的组织形式，激发学生参与热情，以学生成才为目标，扩大学生活动的影响力。也可以对学校图书馆检索信息进行汇总分析，为不同学生群体提供不同的推荐书目，促进学生教育针对性和时效性的提高；另一方面，思想政治教育需要对工作模式和工作方法进行创新，关注学生不同信息数据的关联性。例如，可以通过校园卡消费记录分析，了解学生的生活状况，向不同学生群体提供勤工俭学等帮扶，落实经济困难学生的资助工作，帮助其顺利完成学业[6]；又如，可以通过市场调查，对近年来企业招聘信息进行汇总，明确行业岗位需求变化，为学生提供更加具有针对性的就业指导，帮助其树立起正确的择业观和就业观，完善职业生涯规划，为学生顺利走上社会提供支持。

3.4 创新管理方式。高校思想政治教育工作人员应该利用各种网络平台，强化服务意识，对思想政治教育工作管理方式进行创新。例如，可以通过对学校微博及论坛的实时跟踪，做好信息汇总，把握学生思想动态，及时对学生关注的热点问题进行分析和解答。互联网本身具有选择性、开放性和平等性的特点，其在为人们提供便利的同时，对于思想政治教育工作人员提出了许多新的要求，其必须树立起与学生为本的观念，利用学生乐于接受的方式加强彼此沟通交流，获取学生的认同。例如，可以利用QQ、微信、微博等，与学生进行在线交谈，获取更加直观的数据，对于一些存在心理健康问题的学生，工作人员应该加强引导，帮助其树立正确的价值观念，促进思想政治教育水平的提高[7]。

3.5 挖掘深层规律。一方面，应该发挥大数据在高校思想政治教育工作中的积极作用，提升辅导员、思想政治教师的专业素质，例如，大数据背景下，高校思想政治教育工作中存在大量的数据信息，高校需要在教师队伍中加强统计学、网络技术等专业知识培训，提升其对于大数据技术的应用能力；另一方面，应该合理利用网络平台，对高校思想政治教育工作的深层规律进行挖掘。例如，可以通过建设与完善高校思政工作网站的方式，实现信息发布与互动渠道的立体化，帮助学生树立起正确的世界观、人生观和价值观，坚定其对于中国特色社会主义道路的信心。另外，也可以做好校园论坛的实时跟踪，了解学生的思想动态，对其关注的热点问题和突发时间，开展积极教育引导工作，帮助维护学生的思想及舆论安全[8]。

4.结语

总而言之，新时期，高校面临着新的教学任务和工作目标，需要充分关注学生成才需求，强化自身数据意识，合理利用大数据技术，发挥大数据的优势，对思想政治教育工作的深层规律进行探索，促进思想政治教育工作质量和水平的提高。通过这样的方式，高校能够帮助大学生树立起正确的思想价值观念，为社会提供更多的优秀人才，为社会主义现代化建设作出更大的贡献。

参考文献：

6.浅谈大数据在教育管理中的应用 篇六

大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。大数据越来越广泛应用于教学，通过在线测试、实时调查等方式获取学生的基本情况、了解学生的学习潜能等，从而使教师更容易针对问题，因材施教。

学校已有的信息采集设备对我们的数据收集具有重大意义。例如：网上阅卷系统，高考、中考阅卷早已采用网上阅卷。可能很多老师知道网上阅卷的优点，如评卷的公正性、准确性、高效性。其实网上阅卷系统更是一个数据的采集系统，采用网上阅卷系统对数据的采集、统计和分析的深度还是广度都大大地超越人工所能及的范围。

如10月中我校进行了本学期第一次统考，语文试题主观题共设了22个采分点，评卷系统采集了22个得分点的数据，很容易发现各知识点的得分情况。教学过程中的成功之处和薄弱点得到了极其详细的反映。网上阅卷的统计分析结果还能对试卷的质量如难度、信度、区分度、效度等指标进行科学的分析，使命题中存在的问题也得以全面地反映。由此可见，玩转当前的 “小数据”对现实的教学有益，也是迎接大数据时代到来的一种准备。

大数据时代教师需具备的三种基本能力：第一种能力是获取及整合学生、学校数据的能力，第二是探索数据背后价值和制定精确教育教学行动计划的能力，第三是把这些计划快速实时地应用于教育教学工作中的能力，应用于课堂的能力。要实现这些能力的提升一方面有赖于学校及教育主管部门对教师的培训，另一方面当然依靠我们老师自身与时俱进的学习。日益强大的互联网、多媒体及概念软件、开源软件等为师生提供了更加自由、灵活的学习和探索空间，求知的视野被极大拓宽。学习与生活、教育与社会不再被孤立，学生、学校与现实生活的体验更为接近，学生学习兴趣、学校办学动力将被大大激发。

7.大数据与物理教育 篇七

一、大数据的特点

大数据通常是指组织或公司创造大量非结构化和半结构化数据并对其进行处理的能力。近年来随着互联网的发展, 人们在网络中留下了大量的行为轨迹, 这些同人类行为相关的数据呈爆炸式增长, 从而使得我们进入了大数据的时代。大数据分为数据的生成、收集、储存、分析、应用。其中数据生成、收集是基础;数据分析是大数据的核心;数据应用是大数据的价值体现。大数据体现在商业上是消费者的消费行为习惯, 体现在教育上是学习者的学习行为习惯。

二、教育中大数据的用途

Cousera的创办人达芙妮曾谈及在开设一门MOOC课程时, 学生会自发的建立论坛, 在论坛中学生问一个问题所得到答案的平均速度为22分钟, 相比较传统教学方式会快很多, 传统授课中, 学生很有可能在第二天或者是下一次上课才能得到问题答案。而在《远程教育杂志》MOOC热的冷思考一文中, 在谈及这个问题的时候说道, 平均时间22分钟, 部分学生是不能接受的。这其实在两种思维角度的不同导致的结论不同。从大数据的角度来看, 我们可以搜集传统教育中平均得到答案的时间为多久, 以及有多大比重的学习者是不能接受22分钟的答案时长, 以及多长时间的答案取得是学生可以接受的。通过大数据的方式可以进行对比分析, 从而从客观上来评价这种学习方式。

大数据在促成着教育改革的发展, 以往一个班级两个人出错, 可能教师不会在意, 当在慕课中放大到2000个人出现同一错误的时候便会引起教师的注意和针对性的答疑。大数据同时还可以告诉我们我们在正常教学中观察、记录不到的东西, 比如:每个学生的学习习惯, 每个学生对于每个知识点的理解掌握速度等等。

三、大数据的生成收集比较

商业模式中有三个主要的大数据来源:企业内部的交易信息, 物联网中的商品物流信息, 互联网中的人群交互信息。教育大数据收集则主要依赖于商业模式中的第三种——互联网中的人群交互信息。随着MOOC慕课的发展, 大数据的出现将教学信息数字化、教学效果可视化。每一门MOOC慕课课程根据学生每一次点击得到庞大的数据储备。

四、大数据的分析应用比较——商业模式同教育模式对应分析

大数据的商业模式可大致分为以下五种, 其同教育模式相对照:

1.数据自营模式:数据自营是企业自身拥有海量数据, 并有数据分析能力, 从而通过数据分析改进产品并预测未来产品发展。该种商业模式对应了绝大多数现有慕课教育模式:教师发布课程, 得到海量数据, 尝试数据分析, 得到课程的不足并加以改进。自营模式下需要企业、教师具有高超的数据挖掘技术, 能够对数据进行提炼分析, 并进行准确评价。这种模式适合综合实力较强的企业、教师团队, 比如商业中的Facebook、亚马逊以及教育中的Courera、Udacity、ed X, 但对于个体教师来说, 很难具备足够的数据提取分析能力, 所以只能进行简单直观的判断, 相对准确性和效率较低。

2.数据租售模式:数据租售是企业拥有海量数据, 在对其进行简单加工整理之后销售给需求方, 产生新的盈利模式。对于教育来说, 这种模式同样并不适用于绝大多数教师团队, 相对适用于专业的调研公司, 以调研报告的形式盈利。

3.数据平台模式:数据平台模式分为三种, 第一种为数据分享平台, 该平台通过自身拥有的数据帮助企业进行数据分析, 在教育界这种平台分享模式也有发展, 如高考分析平台, 可以将考生数据录入, 通过分析历年高考数据得到适合考生报考的学校专业。第二种数据平台模式是数据分析平台, 是指第三方平台供应商通过提供数据分析工具, 数据拥有者上传数据到平台, 并得到结果。这种方式也同样适用于个体教师, 现在国内出现了大量慕课平台, 如泛雅慕课、超星慕课等。这些慕课平台在教师授课过程中能够自动的帮助教师收集处理数据形成统计报告, 相对方便但是所有统计报告缺乏对特定课程的针对性。第三种为数据交易平台, 主要是为数据的拥有着和需求者提供交易平台, 因为课程的独立性, 该种模式在教育界相对没有发展。

4.数据仓库模式:数据仓库是指专业的数据分析决策公司辅助企业通过分析数据得到战略方向。在教育中使用度较低, 因为教育界相对盈利模式没有企业的发达, 所以这种商业模式暂时并不适用。

5.数据众包模式:数据众包是通过将产品设计转向用户, 收集海量用户设计, 再由数据测评找出优势产品设计投入生产。相对于教育便是将课程设计主体由教师转向学生, 这种商业模式在教育中相对不容易实现, 但是可以由学生决定相对辅助性的课程设计。

如何让大数据成为教育改革的动力来源, 通过对商业模式的比较可以发现教育大数据相对具有其独特性, 但是依旧可以通过商业的模式来进行教育大数据的趋势分析, 而其中数据平台模式相对适合教育大数据的发展趋势, 随着平台技术的进步, 其对学习者行为分析将愈加精确和具有前瞻性。

参考文献

[1]西凤茹.基于大数据产业链的新型商业模式研究[J].商业时代, 2014, (21) .

8.大数据背景下的高中物理教学 篇八

【摘要】因材施教、高效课堂这些一直都是教育者所追求的，老师难教学生难学一直是物理教学中的一个口头禅，如何能改变这一现状，如何让高中物理教学更好的实现因材施教、能让学生更高效的掌握物理学科知识与方法呢？2013年“大数据”这一新理念如雨后春笋般在各行各业中广泛的提及，那大数据将给教育带来什么？我们又如何利用它为高中物理教学提供支持呢？

【关键词】大数据 物理教学

【中图分类号】G633.7【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2016）06-0173-01

一、引入

高中物理一直是一门比较让学生既爱又恨的学科，因为这门学科在很多领域都有所涉及，所以它的地位还是很重要的，但是又因物理学科的特点，有的地方比较抽象，不太符合学生日常生活经验，学生在学习过程中很困难，老师教的过程中也无法能兼顾到每个学生的情况，使得这门学科的学习效果一直不是十分理想。

随着信息技术的高速发展，互联网、智能设备、物联网等技术快速进步，人们收集和生产数据的能力越来越强，数据的规模、维度、类型都随之增长，大数据（Big Data）的概念应运而生。人们用它来表述信息爆炸时代产生的海量数据，并利用它来预测和分析事物发展的趋势。比较典型的事例是2009年，Google公司在全世界甲型H1N1流感暴发的几周前，成功预测了流感传播，而且具体到特定的地区。受大数据思维的启发，作为一线教育工作者，如何利用大数据来提高我们的课堂教学效率，促进学生的全面发展？

二、关注差异，因材施教

教育应关注个体差异，因材施教，但传统的课堂教学中，教师受到教学时间、空间及学生个体差异等多重因素影响，教师只能凭借自己的经验和学生的考试成绩来判断学生的学习效果，可是这样并不能全面的反映学生真实的情况。因此，教师在教学中也就无法真正的关注全体学生的差异，而采取有针对性的教学方法及策略。特别是在学生很多的班级和老师经验不足的情况下，因材施教就更无从谈起，而大数据的应用就可以有效地解决这一问题。

1.大数据可以关注每一个学生在学习中的微观表现，比如他在学习过程中翻书的时间，听课时的表情，解题所用时间，课堂听课认真程度，开小差次数，同学交流情况等，这些数据即能高度体现每个学生学习过程中的个体表现，又方便教师对教育过程中每时每刻发生的动作与现象产生分析，通过对这些数据的整合分析，教师可以反思，怎样的课堂才吸引学生，何种师生互动方式更受学生欢迎等，方便教师改进教学方法。

2.大数据可以关注学生的学情反馈，比如学生在做练习时，那些同学在那些作业上做得好，那些题目又是同学们比较容易错的，这样就可以更有针对性的布置作业，既能加强学生对薄弱知识的掌握，又能减少学生做无用功的时间，提高学习效率。

3.大数据还可以关注学生学习的反复情况，比如学生在练习、考试中，以前能做对的问题，后面又出现错误，这样教师更能有针对性的了解学生近期的学习情况，才能更有效地去对学生进行辅导。

在大数据背景下，教师借助信息技术手段，再结合学科特点和教学经验，就能制定更有针对性的教学方案，从而实现因材施教。

三、个性学习，全面发展

教育强调个性化发展，但是学生的学习能力、兴趣特长等千差万别，传统教育只能让学生按照统一的要求，像工厂一样去生产一堆相似的“教育产品”，并不能很好的照顾到学生个性的发展，这是一直困扰着教育界的难题，而大数据的应用就能很好的解决这一问题。

比如有的同学学习能力较差，在课堂上别人听懂了，可能他没法当场理解，老师又不可能一直兼顾他，不可能一直为一个问题讲解，这样久而久之这部分同学就没办法跟上教师上课的节奏，慢慢地因为学习成绩的落后，就失去了学习兴趣，这样的同学在物理这门学科中尤其明显。但借助大数据中“慕课”手段，学生如果课上没有听懂，可以在课下根据自己的情况，去反复观看某一部分问题的讲解，就能帮助他解决上述问题了。

再如有的同学学习能力较强，课上很容易就听懂了，但是老师要兼顾别的同学，他就会嫌进度太慢，可能在后续的教学中就会走神，虽然成绩没有受到影响，但是久而久之也会觉得这门学科太简单而失去兴趣，但是借助学习课程的大数据，在了解了这部分学生情况下，可以给这部分学生增加额外的课程，既能解决上述问题，还能扩展学生的知识面。

借助大数据的支持，教育能更好的实现学生的个性化发展，能更好的促进学生的全面发展。

四、发展策略，解决方法

现在大数据还在起步阶段，大都运用在经济等方面，利用于教学的，特别是利用于基础教育的方面，更是少之又少，目前主要有以下两方面：

1.“慕课”：教师录制“慕课”视频，每个视频只有5到15分钟，每个视频围绕一个核心知识点展看，教师对知识点的内容，重难点及易错点进行详细说明，学生合理安排时间和精力，对一个个独立的知识点进行反复学习，最终掌握综合运用所学知识点分析、处理问题的能力。这种方式有利于学生根据自己的情况，及时的、反复的学习，而不会因为老师课上讲解时没跟上，而掉队。

2.翻转课堂，学生以教师录制的视频及相关资料为主要学习内容，通过网络学习平台实现在线在线学习辅导，并借助网络实现互动交流，最后在由老师集中讨论学习的方式。这是一种个性化的学习方式，学生可以根据自己的学习特点和学习能力进行学习，教师也可以关注到每个学生的学习情况，并进行个性辅导。这样的方式，不但有利于掌握学生的学习进度与情况，还可以通过在线的检测，让老师掌握一手的学习数据，有利于老师根据学生情况制定合理的教学进度。

当然现在大数据的应用还不是很完善，上述两种行为即需要教师有充分的信息技术支持，以及有良好的数据分析、处理能力；又需要学生有良好的自控能力和时间分配能力。而且在运用过程中还受到网络等因素的影响，因此现在在高中阶段如何借助大数据来促进高中物理教学还处于探索阶段，但是我相信随着技术的逐渐完善，比如利用智能手机App来实现学生的及时学习，利用云技术来实现数据的采集等，大数据的优势将充分的被教育发掘，无论对教师还是对学生，高中物理学习将更加的高效。

参考文献：

9.大数据与物理教育 篇九

3.1要重视大数据的应用，从经费、人员上给予保障

有人认为成人高等教育是普通教育的补充，大数据的管理可有可无，这种观念是完全错误的，在不断变革的时代，终身学习已成为必然选择，而普通高等教育只能提供一段时间内的学历教育，成人高等教育将会成为大多数人工作后提升自我的主要学习途径，成人高等教育即将迎来极大的生源爆发，届时，传统的数据信息管理模式将不能适应大量的数据处理，管理者必须从战略角度提前谋划，超前布局，对大数据下的信息化管理改革给予必要的经济支持，引进必要的技术人才，并且鼓励现有的在岗管理人员进行技术管理创新。

3.2有效整合各类资源，创新成人高等教育学习的平台和管理信息系统

在互联网出现后，大数据时代来临前，我国教育信息化已经走过了十几年的发展历程，各成人高等教育机构都建立了诸如教务管理、学生信息管理等多个信息系统并且积累了大量网络教育资源。由于开发的人员、目的以及开发技术不同，系统都处于各自为政的状态，数据之间相互孤立，得不到有效的挖掘。在大数据时代下，为了最大限度的`获取数据的内在关系，提取出有效的信息，应该将这些系统有效地整合，通过数据交换接口将各自的数据转换成格式统一的，可以参与合并计算的数据，同时建立有效的数据同步机制，保证新数据的一致性，只有这样，才能最大限度的发挥大数据的技术优势，进一步提高管理效率和决策水平。

3.3建立健全大数据共享和监管机制，既有效利用，又保障数据安全和个人隐私

大稻莞人们带来了前所未有的价值，在今后的生产生活中，数据会成为越来越重要的信息。在全球“开放数据”的呼声日益高涨的大环境下，政府、企业、家长等社会各类机构必然要求学校开放数据共享，学校也将从社会获得更多的数据用于自身发展，这将是一个互利共赢的合作，能极大节省社会治理成本;与此同时大数据也开启了个人信息的搜集利用时代，随着网络的使用大量的个人隐私也被同时搜集起来，极易产生数据泄露和侵犯个人隐私的情况，造成法律风险。管理者应站在大数据思维的角度，将自由和责任统一起来，建立健全大数据的共享和监管机制，在法律的框架内，注重自由的同时，充分保护个人隐私，才能让大数据这个新生技术为成人高等教育的发展和改革做出良性和持续的贡献。

【参考文献】

[1]李娜.大数据时代下的成人高等教育管理与发展创新[J].继续教育研究，(8)：61-63.

[2]徐鹏，王以宁，刘艳华，张海.大数据视角分析学习变革―美国《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告解读及启示[J].远程教育杂志，(6)

10.数据的逻辑结构与物理结构小结 篇十

1、物理结构是元素在内存中的存储方式，与元素间固有的逻辑关系是相对独立的两个问题 物理结构着眼于结点在内存中的定位

2、简单的逻辑结构可能和物理结构一致 例：线性逻辑关系与顺序存储方法

3、利用物理结构在内存中找到一个结点，而为什么要找这个结点却由元素间的逻辑关系决定

任何一个算法的设计取决于选定的数据逻辑结构，而算法的实现依赖于采用的存储结构

11.大数据吹响教育的号角 篇十一

百度高考作文预测命中多省考题的良好结果，无疑为未来大数据改变和颠覆教育等传统行业留下了更大的想象空间。

有别于传统教育

更好地“因材施教”

在教育特别是在学校教育中，数据成为教学改进最为显著的指标。通常，这些数据主要是指考试成绩。当然，也可以包括入学率、出勤率、辍学率、升学率等。对于具体的课堂教学来说，数据应该是能说明教学效果的，比如学生识字的准确率、作业的正确率、多方面发展的表现率——积极参与课堂科学的举手次数，回答问题的次数、时长与正确率，师生互动的频率与时长。进一步具体来说，例如每个学生回答一个问题所用的时间是多长，不同学生在同一问题上所用时长的区别有多大，整体回答的正确率是多少，这些具体的数据经过专门的收集、分类、整理、统计、分析就成为大数据。

我们看一下传统的教育模式：铃声、班级、标准化的课堂、统一的教材、按照时间编排的流水线场景在这种模式下，分数就是一切，一个班上几十个人，使用同样的教材，同一个老师上课，课后布置同样的作业。然而，学生是千差万别的，不可能真正做到“因材施教”。而大数据教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习而这其中，人与人（师生、生生）的关系，将通过人与技术的关系来实现，正如时下的春节大拜年，不通过短信、电话、视频、微信，还能回到20年前骑半个小时自行车挨家挨户拜年的年代吗？大数据时代，无论你是否认同技术丰富了人类的情感，技术的出现，让我们再也回不到从前了。

随着技术的发展，大数据在教育领域有了越来越广泛的应用，学校拥有可用的、高质量的海量数据逐渐成为现实，但如何进行信息挖掘，给未来教育带来更大的可能，则对教育研究者的想象力提出了挑战。

近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。

教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。

路漫漫其修远兮 仍将上下而求索

有多少教师能真正了解学生呢？微乎其微。在大多数教研活动中，如何评判一个课堂的好坏？更多是专家审美型的——教师的环节设计是否层层递进，提出的问题是否有效，环节设置与本节活动的目标是否契合，等等。而学生在这个课堂中的体验，大部分时间是被完全忽略的，即使获得了关注，也往往是“被代表”的——听课者会根据自己的经验来假设学生的体验，而学生真正的体验如何，却没有强大的技术与数据源可提供分析与实证。

大数据时代的到来，使得我们有机会和能力去弥补或改变现行教育中的不足。？

以往我们是怎样去了解学生呢？我们对教育教学过程和学生的学习情况进行数据采集和分析，包括学生整体的学业水平，身体发育与体质状况，社会性情绪及适应性的发展，对学校的满意度等等。这些数据是在周期性、阶段性的评估中获得的。数据反应的是教育的结果，学生的学科学习状况如何，生理健康与心理健康状态如何，对学校的主观感受如何等。

大数据有能力去关注每一个个体学生的微观表现——他在什么时候翻开书，在听到什么话的时候微笑点头，在一道题上逗留了多久，在不同学科课堂上开小差的次数分别为多少，会向多少同班同学发起主动交流？这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的过程，师生或生生的互动过程这些高度个性化的数据在每时每刻发生的动作与现象中产生，被完整的记录储存下来。经过整合这些数据能够给我们以启示：课堂应该如何设计才符合学生心理特点？课程是否吸引学生？哪个学生需要个别指导？怎样的师生互动方式受到欢迎？最重要的是，这些数据的收集只需要一定的观测技术与设备的辅助，在学生完全不自知的情况下就可以完成，不影响学生任何的日常学习与生活，是最自然、最真实的数据。

？所以，在教育领域中，大数据除体现传统数据的所有宏观功能外，还能收集分析详尽的微观个性化数据，大数据的优势立显。传统数据与大数据对比：传统数据诠释宏观、整体的教育状况，大数据还可以分析微观、个体的学生与课堂状况，用于调整教育行为与实现个性化教育；传统数据挖掘方式，采集方法，内容分类，采集标准等都已存在既有规则，方法论完整，大数据还可挖掘没有形成清晰的方法、路径、以及评判标准的新鲜事物；传统数据来源于阶段性的，针对性的评估，其采样过程可能有系统误差，大数据来源于过程性的，即时性的行为与现象记录，以第三方、技术型的观察采样的方式误差较小；传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通，易获得，大数据挖掘需要的人才，专业技能以及设施设备要求较高，并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者。

利用目前较为成熟的信息技术设施，对学生个人在学习活动中的数据进行高密度和频度的记录积累、分析处理，从而为定量分析提供丰富的数据资源，这样就能够为我们提供大量、准确的数据，这些数据能够为我们更全面更深刻地了解学生及其学习情况提供支撑，使得我们过去想做而无法做到的事情，成为现实。

12.大数据与物理教育 篇十二

在教育部新闻发布会上, 教育部体育卫生与艺术教育司有关负责人表示, 2007年《中共中央国务院关于加强青少年体育增强青少年体质的意见》印发实施以来, 特别是近年来, 全国学校体育取得了令人瞩目的发展。据介绍, 青少年体质健康水平出现积极的变化, 原因是多方面的, 政策导向和推进落实是个关键 :第一, 义务教育阶段“减负”、取消“小升初”考试、小学毕业就近入学政策的逐步落实, 在一定程度上缓解了小学甚至初中阶段学生的升学压力 ;学生综合素质评价制度的逐步实施、以“立德树人”为目标的课程改革的推进, 激发了学生、家长和学校推进素质教育的积极性。第二, 中考体育加分制度的全面实施, 调动了初中学生参与体育锻炼的积极性。初中生各项体质健康指标出现积极变化的趋势最明显。第三, 教育部加强学校体育督导、学生体质健康抽测符合公示政策的出台激发了各地重视学校体育的积极性。第四, 各地加大学校体育投入、推进体育师资队伍建设、推进体育教学改革、因地制宜开展阳光体育运动的形势初步形成。然而, 青少年体质健康形势依然严峻, 具体表现为中小学生体质健康积极变化仍很脆弱, 大学生体质健康下滑趋势依然未得到遏制, 甚至在很多指标上不如中学生。

摘自:中国教育新闻网——《中国教育报》

13.大数据与信息管理论文 篇十三

关键词:信息化;招标代理;企业管理

一、高校档案管理工作面临的现状

第一，重视程度不够。由于高校对档案管理重视程度不够，在档案管理工作中，沿用传统的工作模式，对档案进行人工检索、整理、立卷和归档。即使大部分高校引进了先进的计算机设备，但是仍然只是发挥基本的输入、输出功能。由于缺乏现代化的管理系统，使得高校的档案管理工作繁琐，效率低下，限制了档案管理的价值。教师及学生的`档案采集不全，档案卷内目录填写不完整，档案序号、文件编号、责任者、卷内文件的起始时间等信息有遗漏，档案文件保密级别不限定。第二，从事档案管理的人员素质不够。部分高校没有严格按照规定，完成档案管理工作，甚至缺乏专门的档案管理，只是简单的将档案堆在墙角里，使得档案丢失，这给档案查找工作带来非常大的困难。而且从事档案管理的人员，大部分是为了解决高校代课老师或教授配偶的工作，临时安排的，他们大部分人员缺乏计算机操作技能，不能利用计算机技术对档案信息进行开发和研究，并且缺乏工作积极性。第三，档案管理平台不健全。近些年来，高校电子文档、表格、音频、视频等各种数据信息，种类繁杂，这些庞大的数据信息难以有效的管理及存储。高校档案数据资源不断扩张，若不引入虚拟云存储技术，就有可能引发资源存储容量不够，导致数据库膨胀危险。

二、大数据技术在高校档案管理中的应用

大数据的意义不是数据信息庞大，而是对数据信息进行高质量的处理。面对大数据时代的到来，高校如何在招生、教学、管理、就业方面进行大数据整合和管理，为高校的发展提供技术支持，是学校发展的重点工作。目前，很多学校已经建立了信息门户、统一用户管理与身份认证、综合信息服务门户，已经在信息管理中取得了进步，但是目前高校档案管理仍存在很多挑战。第一，组织维度。高校内各个部门应该优势互补，实现不同类型的大数据资源的优质整合。例如在高校内各部门建立数据管理机构、将数据整合和管理常态化，该机构由各个部门分管领导直接负责，协调部门内部事务，并将数据整合工作纳入年终评价体系，保障数据整合工作的效果。为加强高校档案管理，建议高校成立活动领导小组和工作小组。如下：其一，领导小组。组长;副组长;成员;职责;其二，工作小组。组长;副组长;成员;职责：统筹安排档案管理，研究制定管理措施;负责对档案信息进行协调、监督、考核。工作小组办公室设在公司后勤，负责日常工作联系及相关组织工作。第二，数据维度。高校档案来源丰富，包括教师和学生的人事档案、学籍档案、医疗保健档案、试题库、学校的基建档案、学校的资产档案、财务原始报销凭证、公文、电子邮件等。在档案大数据应用时，要将档案资源进行数据模型的转换，将二维的信息转换为多维的模型。第三，技术维度。在高校大数据时代，信息应用服务引领高校档案由常规分析向广度、深度分析转变。师生用户可以共享档案信息，并从海量档案信息中，挖掘出自己可用的信息，并从这些信息资源中进行价值判断和趋势分析，找出用户和档案之间的逻辑关系。4G移动通信终端、云技术与云存储服务、校园APP等媒介渠道的引入，可以解决档案资源存储的问题。

三、大数据技术在高校档案管理中应用的有效措施

第一，增强服务意识，提高服务水平，争取领导重视。大数据时代的来临，档案管理工作会面临许多新情况、新特点、新问题。实现现代化的管理，需要提高领导干部的档案意识，配备先进的设备，实现档案管理的现代化，网络化。第二，加强档案管理教育培训，提高管理人员的综合素质。大数据的管理不在是传统的简单数据和信息的归集，在信息化管理工作中，提高管理人员的素质是有必要的。加强人才培养，实现竞争上岗，培训上岗，加强业务宣贯，为档案管理创造一个新台阶。第三，提高档案管理信息化利用水平。引进现代化档案管理设备，用于快速档案查阅、检索、分析，提高工作效率，实现档案管理的现代化办公。一是加大资金投入，不断完善档案信息数据库，不断摸索档案应用软件和实际工作的结合，建立可行的档案信息系统，提高档案数据的实用性，使得档案查阅更快捷、更方便、更可靠。二是建立规范的制度保障体系，提高信息化管理的技术水平。

四、结束语

今年两会，大数据第一次出现在政府的工作报告中，这表明，大数据已经上升到国家层面。为了适应大数据时期，档案管理工作对管理人员的要求越来越高，学习现代计算机技术、网络技术、多媒体技术，跟上当代时代的节拍，对高校的发展有着重要的意义。

作者:张贤恩 高秀英 单位:枣庄市团校

参考文献：

[1]杨似海，闫其春.大数据背景下的高校图书馆档案管理策略研究[J].四川图书馆学报，，4(35):81.

[2]傅笑然.大数据背景下高校教学档案管理探析[J].财会通讯，，19(128):80-82.

14.05农业与精准扶贫大数据 篇十四

背景

贫困，不仅仅是一个中国的问题，也是全球性的问题。人口和贫困，历来就是人类无法彻底解决的难题。

党中央和国务院历来非常重视我们国家的扶贫工作。2013年，总书记在湘西考察时，提出了“实事求是、因地制宜、分类指导、精准扶贫”的重要指示，并首提“精准扶贫”。之后又多次在重要会议和文件中进一步明确“扶贫工作是三农工作的重中之重”。之后，总书记在“部分省区市党委主要负责同志座谈会（贵州）”上，对扶贫工作提出具体要求。

实际上，做好了扶贫工作，是实现小康社会和共同富裕的核心内容，是全面建设社会主义强国的必由之路。消灭贫困，是中央下了大决心的，既是“中国梦”的组成部分，也必然会对全世界人民的脱贫产生深远影响和示范效应。

精准扶贫，贵在精准，重在精准！

既然要做到精准，见实际成效，脱离了信息化手段，脱离了数据依据，是不可能实现的。在社会各个领域存在着信息和数字技术带来的深彻的改变与创新，各领域信息化应用，正在从IT（Information Technology）转向DT（Data Technology），数据的应用，被前所未有的重视起来。深度挖掘利用有关涉贫、扶贫的数据资源，通过大数据技术，以科学手段真正帮助我们完成精准扶贫相关任务。让数据说话，让数据发挥价值，是精准扶贫的必由之路。

精准扶贫大数据平台建设原则与路线 首先，我们提出如下的建设原则和技术路线： 1，务实和创新的原则路线。

精准扶贫系统的开发，首先切实考虑农村和连片贫困区的具体情况，让信息系统的应用接地气。创新是基于实际的创新，杜绝假大空。

2，前瞻性的技术路线。

精准扶贫的全面推进，与当前信息技术的新一代革命在历史轨道上相遇。精准扶贫系统设计与建设，要充分融合新一代的云计算、大数据等新理念、新技术。

而且，在不远的将来，必然全面消灭贫困，全面扶贫必然成为历史。而信息化系统的建设投入，不会因此消亡，将全面融入未来全面的农业大数据和新农村的建设。

3，以打好扶贫攻坚战为出发点的实用路线。系统设计和功能布局，紧紧围绕扶贫来规划和实现。以有利于扶贫工作的开展作为出发点和落脚点。

精准扶贫与农业大数据的实现

1，站在未来农业与农村发展高度构筑农业与扶贫大数据体系

统揽全局，提出农业大数据与扶贫信息化综合平台的总体规划和实现路径。

构筑涉贫关键要素，以“时间、空间、事件”等多维度实现要素信息定义和关联。包括贫困人口、帮扶责任人、贫困家庭地理分布、基础自然资源、农业经济要素（土特产、畜牧养殖、乡镇企业等），并结合基层党组织，进行全域信息采集，全周期管理。

从闭环管理方法论的视角，围绕贫困人口、致贫原因、脱贫措施、资源投入和脱贫成效评估等多个阶段，构建精准扶贫的管理系统。抓住致贫源头，帮扶管理落到实处，资金项目投入见成效，脱贫后的巩固，避免返贫发生等等。整个过程涵盖扶贫推进、成果评估、系统改进等环节，形成精准扶贫闭环演进的过程。

2，扎实推进，建设全量农业、农村、扶贫大数据资源库

根据顶层设计，立足大数据建设要求的数据资源体系建设，采集和获取基层农村的数据，结合社会经济、产业、金融、农业科技等诸多领域的数据，以政府相关数据为基础，打造全量农业数据资源库。

3，全面运用大数据技术推进扶贫事业与农村的健康发展

利用大数据技术，从几个方面深入挖掘分析，进一步为扶贫的精准提供数据支撑。

人口分析：为所有贫困人口和涉贫边缘人口定义标签，并在整个数据资源池纳入大数据分析，进行分类、聚类、分布和致贫原因群体性分析。

扶贫资源分析：对投入的资金、项目等，与本地资源、基础设施、扶贫成效等相关因素进行关联，寻找资金投入的缺口、成效不佳的领域等，资源投入无死角。

扶贫宏观经济分析：扶贫要实现从输血到造血的转变。实际上扶几个贫困人口，不如扶一地的经济发展。贫困相关数据结合经济产业数据，涵盖生产总值、产业分布、物价、电商物流、人口流动、自然环境和能耗等多种因素，评估经济发展潜力和条件，提供全景经济视图与脱贫攻坚的深度分析。

扶贫地域民生分析：结合城镇化和美丽新村的建设，从人口、资源、环境、经济产业等诸多方面进行综合评估，地区的经济状态、环境承载力，以及人口规模和资源需求等。以“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念为指导，切实落实扶贫开发各项工作。促进各要素协调配给和发展，从根本上去掉致贫的土壤！

农业经济、产业与协调发展大数据，立足大数据应用于农业发展和新农村建设，从人口、环境承载与保护、自然资源及农业产业，构建大数据应用新模式。

未来价值

15.大数据与物理教育 篇十五

1. 移动互联网在大学生群体迅速普及

随着智能移动终端设备迅速普及, 移动通信技术与互联网技术高度融合, 现代社会已进入移动互联网时代, 而在云计算技术的支撑下, 人们的生活、学习、工作正在大数据化, 并不断地影响人们生活方式、学习方式。当前的大学中, 绝大部分同学都拥有智能手机、移动互联网, 智能手机终端在大学校园迅速普及, 使思想政治教育面对智能化的新环境。

2. 大数据为高校思想政治教学管理提供了变革条件

基于云计算技术的大数据在现代生活中与每个移动互联网使用者息息相关, 在移动互联网使用过程中每个人都成为大数据制造者、分享者和被分析的对象。在高校大学生日常生活、学习中, 随时随地都会产生新的数据, 大数据技术的特征可以用“4V”来概括: (1) Volume, 即容量, 指大数据信息保存数据的海量性与完整性; (2) Variety, 即多样性, 指海量数据的多样性及数据内在关联; (3) Velocity, 即高速, 指快速满足用户实时需求; (4) Value, 即价值, 指大数据对用户的价值性。

依靠移动互联网技术支撑与大数据提取, 高校思想政治教学与管理出现了新的变革条件, 例如通过无线信号实现掌上办公, 技术人员对手机OA客户端进行二次开发, 使思想政治工作者方便地通过智能移动终端实现掌上实时办公。基于大数据移动互联网的大学生思想教育管理, 方便思想政治教育工作者通过手机实时了解学生群体的思想动向, 极大提高了思想政治教育工作的效率。

二移动互联网与大数据时代, 思想政治教育变革的机遇

1. 移动互联网与大数据为思想政治教育研究范式量化奠定基础

定性研究与定量研究结合是网络思想政治教育乃至社会科学研究的重要方法。在这个方法中定量研究往往备受关注, 因为定量研究具有很大的复杂性, 其效果受诸多因素的制约, 而且定量研究的效果将直接影响定性分析本身。大数据时代的到来将使这种局面彻底改变。借助大数据, 一切事物都变得可量化, 包括人们的思想、情感。我们的研究始于数据, 数据使我们发现了以前不曾发现的联系。它必然催生量化研究方式的新崛起, 而这种新的量化研究将极大地改变网络思想政治教育现有的研究范式。

2. 移动互联网与大数据为推进思想政治在线教育提供支撑

移动互联网时代实现大数据提取的技术称之为云计算。在云计算技术的支撑下, 用户可以实现“泛在学习”, 即只要通过移动互联网与大数据支持, 达到5A学习:Anytime (任何时间) 、Anyone (任何人) 、Anywhere (任何地点) 、Anydevice (任何设备) 、Anything (任何内容) , 任何用户可在任何地点、时间、设备的条件下进行学习。用户所需求的学习数据都通过云计算技术提供, 自身不需要维护设备与软件, 学习资源空间极大丰富, 学习成本降低, 便利性极大增强。

以美国苹果公司手机APP为例, i Tunes U是为苹果智能手机用户定制的免费学习程序 (Free App) , 苹果手机用户可以接受移动互联网中所有的学习课程。在使用过程中, 苹果公司设计了多元化学习方式, 如学习内容的视频播放、音频播放、PPT文稿、参考书目, 还可以实现学习进度浏览, 将已完成的学习勾掉, 当出现新的学习任务时用户会接收到实时信息推送。不仅如此, i Tunes U APP还可以与其他应用软件搭配使用, 例如, 用户通过i Tunes U连接移动互联网, 云端获取i Books里记录的笔记内容, i Tunes U与i Cloud结合可实现用户学习中的文稿、笔记和书签在多个设备上无线实时更新。

美国苹果公司APP对中国思想政治教育提供了有益的启示, 一方面移动互联网为思想政治教育工作者提供了大数据支持, 另一方面高度普及的智能终端设备为思想政治教育工作提供了接收端支持。思想政治教育工作者应充分把握机遇, 将传统的优秀革命文化理念与现代化技术结合, 为学生提供更多思想政治内容的同时充分利用移动互联网方便学生时时学习。

三移动互联网与大数据时代, 思想政治教育工作变革的方式

移动互联网与大数据时代思想政治教育工作的变革, 理论层面要变革思想政治教育研究范式, 实践层面要充分利用智能技术提高思想政治教育的效率和效果, 两者并重。

1. 注重理论层面研究范式的量化转变

推进网络思想政治教育研究范式的量化转变, 需要从三个方面进行教育变革。 (1) 利用大数据时代的优势资源, 确立网络环境下定性研究与定量研究范式相结合。加强基础数据信息分享与合作, 与数据资源提供者建立良好互动关系, 与社会各界合作, 通过合法方式建立数据信息平台, 挖掘高质量数据, 为思想政治教育工作提供内容丰富、来源扎实的基础信息。 (2) 建设一支高校网络思想政治教育的数据分析人才队伍。 (3) 建立各层次网络思想政治教育的大数据平台, 用于数据的集中收集、存储、分析, 深入把握教育对象的思想状况。

2. 注重实践层面的技术优化, 提升教育效果

思想政治教育工作者应与智能软件技术人员合作, 开发符合移动互联网时代特点的思想政治教材软件, 思想政治教育不仅在课堂上进行, 在当前碎片化学习的流行中, 拓展新的思想政治教育教学空间, 加强教师与学生网络互动。思想政治教育工作者与移动软件开发者进行跨专业合作, 将思想政治教育内容进行互联网化再梳理, 开发成为适合高校学生实时学习和师生互动的手机应用软件, 满足思想政治教育在新时期下的教学变革, 适应学生的学习特点, 提高思想政治教育的效率和效果。

摘要：移动互联网与大数据时代是思想政治教育工作者需要迎接的新环境, 也为变革高校思想政治教育方式提供了新的机遇。笔者认为, 移动互联网与大数据时代思想政治教育的变革, 在理论层面上应转变传统的单一定性研究范式, 充分利用大数据实现定量研究与定性研究有机结合;实践层面要充分利用智能技术提高思想政治教育的效率和效果。

关键词：移动互联网,大数据,思想政治教育,研究范式,技术优化

参考文献

16.大数据思想政治教育探析 篇十六

【关键词】大数据 思想政治教育 挑战 发展

随着互联网技术的发展，如今大数据正在掀起一场前所未有的信息革命。作为教育的重要一环，传统的思想政治教育受到大数据的猛烈冲击，面临着全新的发展格局。如何深刻理解大数据思想政治教育的内涵，把握其带来的挑战，探索大数据思想政治教育发展新模式，是现阶段思想政治教育理论研究与实践的重点。

一、大数据思想政治教育的内涵

传统意义上的思想政治教育是指“社会或社会群体用一定的思想观念、政治观点、道德规范对其成员施加有目的、有计划、有组织的影响，使他们形成符合一定社会、一定阶级所需要的思想品德的社会实践活动”。而随着大数据对传统思想政治教育的深刻影响，大数据背景下的思想政治教育应做出新的解释。正如有学者指出，“大数据促生了思想政治教育学科建设的新思路、新要求与新方法，大数据时代的思想政治教育是世界眼光、中國情怀与时代特征三个维度的有机统一”。因此，大数据思想政治教育是指运用大数据深刻了解教育对象的思维方式、价值观念与行为习惯，并有效分析利用大数据提高对教育对象的管理效率和服务质量，以提高思想政治教育的质量和效果。

二、大数据思想政治教育带来的挑战

（一）大数据思想政治教育对传统思想政治教育队伍的挑战

传统思想政治教育工作者多为思想政治理论课教师和高校辅导员，他们注重言传身教，教学内容、教学领域、教学对象都相对统一、集中。而随着大数据的迅猛发展，教育理念多元化、教育方式多样化、教育对象从有限转变为无限等，给传统思想政治工作者带来巨大的挑战。在大数据背景下，教学课堂从之前的相对封闭转变为无限开放，对教育对象需要实施多角度的价值引导和干预。因此，如果传统的思想政治教育工作者在教育理念、教育方式、技术支持以及工作素质等方面没有做出及时的改变，将导致思想政治教育工作实效性不高，难以实现良性发展。

（二）大数据思想政治教育对传统思想政治教育技术的挑战

大数据具有大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）、价值化（Value）的“4V”特征，这对大数据思想政治教育提出了技术层面上的挑战。数据的大量化及多样性使得从大量数据中辨别、提取有效信息应用到思想政治教育研究中难度系数增大。数据的广泛分布使得与思想政治教育相关数据的收集、数据的储存、数据的分析等都需要思想政治研究者耗费更多的分析处理时间，需要改变传统观念。

（三）大数据思想政治教育对传统思想政治教育效果的挑战

大数据在大大提高思想政治教育效率的同时，不可避免地也带来消极影响。在大数据时代如洪流般的数据中难免夹杂着大量负面虚假信息，很大程度上对教育对象的价值观念、行为方式等带来不好影响，教育的主流价值观念受到这些虚假信息的冲击，不仅增加了思想政治教育的难度，也在一定程度上导致思想政治教育的权威性降低，减弱了思想政治教育的效果。

三、大数据思想政治教育的发展

（一）认识大数据思想政治教育意义，确立数据思维

正如学者们指出的，“大数据时代对于高校思想政治教育工作到底具有多大价值和革新力我们尚不能妄下定论，但有一点可以肯定，大数据已经慢慢成为一种核心竞争力存在。”我们可以看到，如今的大数据对教育对象的思维方式、价值观念、学习方式等都产生了重大影响。因此，作为大数据时代的思想政治教育工作者，应该充分认识到大数据思想政治教育的意义，确立数据思维，树立对数据价值的挖掘与预测的意识，提高主动收集、整理、分析数据的能力，实现适应与创新，紧跟时代的步伐，将大数据技术及优秀的数据资源更多地运用到思想政治教育中去，不仅把握住时代的前沿，也保持思想政治教育的传统作风。

（二）理解大数据思想政治教育内涵，创新研究范式

大数据思想政治教育不仅仅是大数据技术应用于思想政治教育手段的一种创新，也是大数据技术应用于思想政治教育过程中的一种革命性的方法论变革。在大数据时代，通过技术手段的更新及优化，建立思想政治教育大数据平台，创新数据的收集、存储、分析等技术，可以在思想政治教育中实现定量研究。因此，我们说大数据思想政治教育是一个动态融合发展的过程，思想政治教育研究者应该对其内涵有深刻的把握，树立创新研究范式的意识，获取丰富的思想政治教育数据资源，更好地利用大数据来为思想政治教育服务。

（三）完善大数据思想政治教育平台，优化教育环境

大数据时代，在大量丰富的数据资源面前，思想政治教育工作者应该充分利用这些数据资源，创新式地构建数据信息的传播方式，不断打造并完善大数据思想政治教育平台，转变传统的“灌输式”、说教式等枯燥、程序化的思想政治教育理论模式，根据教育对象的需求搭建网络教育服务平台，促进师生在该平台上与学生互动、学习、资料的传输等功能的实现。此外，思想政治教育工作者要注意在大数据思想政治教育平台上传播切合大学生实际的思想教育内容，丰富大数据思想政治教育社会资源，用正确、积极、健康的主流思想文化占领新媒体阵地，摒除不良信息的影响，优化思想政治教育环境。

【参考文献】

[1]陈万柏，张耀灿.思想政治教育学原理（第二版）[M].北京：高等教育出版社，2007：4.

[2]胡纵宇，黄丽亚.大数据时代大学生思想政治教育面临的问题及应对[J].学校党建与思想教育，2014（07）：64.