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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
谢聪 《海外英语》2022,(16):107-108+111
运用大数据技术推动大学英语视听说教学评价改革,是大数据时代高校英语教育的现实需求。通过采取数据驱动的方式,在分析评价理论的基础上,综合利用Hadoop技术和数据挖掘技术,重构基于大数据技术的大学英语视听说教学评价体系,从平台架构设计、数据采集与存储、数据处理、数据挖掘分析、数据应用等方面剖析评价体系的关键技术。从“经验驱动”转向“数据驱动”是英语视听说教学评价改革的发展方向,为此高校应实施健全大数据技术理论基础、拓展大数据技术的研发与应用、搭建教学质量数据共享平台等路径。  相似文献   

2.
当前高校“智慧党建”工作面临着数据共享不兼容、数据处理难度大、数据观念滞后和数据人才短缺等问题.基于数据挖掘视角,从技术架构、功能模块、数据挖掘和运行模式4个维度探索高校“智慧党建”平台的架构与设计策略,实现基层党建工作流程重塑和服务形式创新,增强党建业务的便捷性、高效性和精准性,从而提升党建工作水平.  相似文献   

3.
教育大数据的挖掘是利用统计学、机器学习等方面的知识和经验,从海量的教育数据中不断整理、归纳出具有较高价值的数据模型和实用性广泛的数据手段,并从中提取出高效并可视化的数据处理过程.教育大数据挖掘的价值在于驱动科学教育决策、精准展现教育规律、解决教育主体需求.教育大数据挖掘存在的现实限制是:采集挖掘教育大数据缺乏统一标准,...  相似文献   

4.
教育大数据治理是大数据时代教育数据资源建设的重要举措,是有效规避数据隐私问题、充分发挥数据资源潜在价值的必要保障。作为数据治理的引领者,美国肯塔基州、华盛顿州以及马里兰州基本构建了教育大数据治理架构,包括明确教育大数据治理目标,出台教育大数据治理办法,完善教育大数据治理机构,规范教育大数据治理责任等。在数据治理领域方面,这三个州采取的主要行动有规范教育大数据收集程序、提高教育大数据建设质量、维护教育大数据隐私安全、明确教育大数据共享权限等。美国三个州的教育大数据治理架构与运行经验,对我国建立教育大数据治理体系具有重要参考价值。  相似文献   

5.
《中国职工教育》2014,(24):131-132
大数据时代对传统的高校教务管理提出了更高的要求。界定"大数据教务管理"的定义。由阐述数据挖掘技术在教务管理中的应用入手,分析认为大数据时代高校教务管理面临数据信息多样化、分散化、系统功能定位约束以及教务管理队伍水平低等方面的障碍。提出树立大数据教务管理理念,以制度规范大数据管理、进行技术改造,打破信息孤岛,实现大数据共享,同时加强教务管理队伍的能力培养,完善管理队伍人才结构等针对性的建议。  相似文献   

6.
在大数据快速发展的背景下,数据治理将显著提升数据管理能力和数据应用价值。然而,目前社区教育领域数据治理的研究成果和应用实践相对较少。研究表明,社区教育数据治理是借助大数据技术,对社区教育数据进行全生命周期管理,从而构建一系列的实践和活动集合。当前社区教育数据治理存在资源更新滞后、数据融合困难、数据价值没有充分体现等问题,同时还面临数据数量与数据质量之间、数据共享与数据安全之间、数据治理与传统数据管理之间的矛盾。因此,基于数据生命周期理论、区块链技术和大数据技术,我们需进一步探讨如何提高数据质量、保障数据安全、构建数据治理体系的实践路径,并构建社区教育数据治理模型。  相似文献   

7.
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。  相似文献   

8.
运用大数据技术进行数据管理、防范和化解重大风险,提高应对突发公共卫生事件的能力,是推进国家治理体系和治理能力现代化的关键。目前仍存在数据采集方法落后、数据格式不统一、数据孤岛等问题,因此,建立数据收集机制、建立数据共享机制、促进大数据应用的广度和深度、加强智能防控平台的建设以及运行研究,对防控突发公共卫生事件来说很有必要。  相似文献   

9.
大数据时代,培养高校管理人员教育数据挖掘能力,提高数据使用与数据挖掘的素养,不仅相当必要,而且已经变得特别迫切。高校可以通过教育数据挖掘来处理课程、案例、实习问题,培养管理人员的数据理解能力、数据处理能力、数据建模能力。丰富的数据化的课程资源、共享案例库和高素质的师资是高校管理人员教育数据挖掘能力培养的关键。  相似文献   

10.
随着高校信息化建设和治理水平不断提高,为了消除“数据孤岛”,高校基本建成了数据共享平台,数据开始流动起来,但仍存在数据共享程度不高、数据标准缺失或与实际不符、数据质量和数据安全有待提升的问题。对此提出一种新的高校数据共享治理框架,该框架从组织建设、流程管理、数据标准管理、元数据管理、数据集成、数据安全、数据质量7个方面构建,克服了目前数据共享中暴露的组织制度不完善、流程管理缺失、数据标准难落地和数据共享不安全等问题。在华中科技大学的基础数据共享平台的建设和应用实践中验证表明,提出的高校数据共享框架可有效提升高等教育领域数据共享水平和质量。  相似文献   

11.
教育数据共享是教育治理能力优化的重要途径,但其普遍面临数据存储分散、数据安全风险、流程烦琐、数据维度有限等问题,而新兴的区块链技术可以有效解决这些问题。本研究提出了一种基于区块链的教育数据共享方案,能够安全、公平、高效地实现教育数据共享,提升教育治理能力。  相似文献   

12.
教育大数据挖掘的基础就是数据,丰富、高质量的强大数据对数据挖掘的结果至关重要。在数据挖掘中数据的准备是耗时最多的环节,数据的准备包括教育数据的收集、数据的质量分析和数据的预处理三个环节,只有做好这三个环节,才能保证教育大数据的最大价值和数据挖掘的有效性。  相似文献   

13.
在线课程的建设及其教学过程的管理关系到电大的可持续发展,以及电大核心竞争力的提升。文章在思考电大教学过程管理存在哪些不足的基础上,从电大“六网融合”理念的角度提出问题解决的思路:基于数据驱动进行教学过程管理,实现数据共享,整合电大多级办学体系。在实践过程中,基于Moodle学习平台初步构建了教学数据统计插件,从教师绩效考核、课程状态评估、学习数据统计等方面进行应用,提升教学管理效率。  相似文献   

14.
文章从教育大数据的视角,探索教育决策系统的建设架构和思路,并提出通过加强教育大数据标准化建设、提高教育决策主体的数据素养、建立教育大数据共享融合机制、培养教育大数据复合型人才、健全教育大数据安全保障体系等途径建立基于大数据的教育决策优化机制。  相似文献   

15.
教育数据挖掘是数据挖掘技术在教育领域的应用。介绍了教育数据挖掘的主要概念,分析了教育数据挖掘在高校实验教学中的可行性,包括充足的数据来源、提升实验教学质量的需要、提高实验教学管理效能的要求,提出了基本应用步骤,最后阐述了可能存在的问题和相关建议。  相似文献   

16.
大数据与智慧教育   总被引:1,自引:0,他引:1  
智慧教育是教育信息化发展的最新愿景。教育大数据汇聚存储了教育领域的信息资产,是发展“智慧教育”最重要的基础,而数据挖掘和学习分析技术是连接教育大数据与智慧教育的桥梁。建构基于大数据与学习分析技术的智慧教育教学,需要从教育网络大平台建设、学习者学习方式变革、课程教学方式创新、教育数据挖掘与学习过程分析、学校教育系统重构等多个角度去推动。  相似文献   

17.
大数据时代背景为高校思想政治教育带来了新机遇、新手段和新途径,它使高校思想政治教育群体性分析和个性化定制得以有机结合,更具针对性和时效性。而运用大数据创新高校思政教育模式必须解决技术基础薄弱问题、数据共享问题和专业人才短缺问题。  相似文献   

18.
袁雪松 《学周刊C版》2019,(6):187-188
基于大数据下对金融风险进行预测和防范,可以有效降低金融经营的风险指数。我们要对大数据环境下的信用风险、信息安全风险和数据分析风险、市场风险等金融风险进行分析,并提出树立大数据战略思想观念、建立大数据的全方位风险管理体系、建立金融风险数据共享联盟等防范金融风险的有效对策。  相似文献   

19.
梁诗敏 《科教导刊》2023,(16):125-127
“大数据分析与建模”是数据科学与大数据技术专业的专业组选课程,为往数据分析、数据挖掘方向发展的学生而开设。在传统教学中,“大数据分析与建模”课程教学存在教学目标定位存在偏差、教学方法陈旧和教学评价标准单一等问题,应在OBE理念的指导下进行教学改革。文章以需求为导向确定教学目标、教学内容,采用项目教学法、混合式教学模式,构建可持续改进的考核评价体系,为提高“大数据分析与建模”课程的教学质量提供参考。  相似文献   

20.
大数据视角下的教学质量评价是通过大数据对老师的学术业务水平、教学方法、教学态度等进行评价。在海量数据中通过数据挖掘找到准确、有效的信息有一定的难度。主要给出教育大数据的相关基础知识,并且从教师和学生两个方面给出如何建立科学的教学质量评价体系,尤其是过程性评价教学,其核心在于教学综合能力的普遍提升,而教师教学评价体系的建构则是促进教师水平提升的必要手段,课堂教学质量评价对教师的教学效果和学生产出提出更高要求。  相似文献   

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