高等教育中的大数据及解析
谈大数据对教育教学的影响
谈大数据对教育教学的影响经过在岳池两天来对大数据知道的学习，让我了解到随着时代的发展和科技的进步，“大数据”时代悄然来临。
随着硬件的高速革新化与软件的高速智能化，大数据时代也对高校教育领域产生了广泛而深刻的影响。
大数据就其性质来说，不是产品，也不是一种技术，而是一个抽象的概念，大数据是近年来继云计算、物联网后的新技术热点。
在日常工作和学习中，数据信息真实性的好处不言而喻，对教育领域来说，更是最基本的要求与保障。
要利用大数据时代的巨大资源为教育服务，教师的选取和甄别手段更显得尤为重要，从这个层面上来说，数据的真实性在一定方面上制约着教师教的内容和学生学的内容。
大数据时代给传统的教育提出了挑战，由于自身特点，它给教育提出了教育对象的个性化发展、教育方式的变革、教育观念的开放化、管理的科学化等要求，更有利于素质教育的开展。
大数据时代的数据具有信息量大、形式多样、实时性强和价值多元等特性，因此教育模式和教育理念只有关注人的多样化发展才能培养出高素质人才。
然而，与此相矛盾的是，传统的教学方式强调教师的主体地位，为了便于管理和保证教学效果，教师最有效也最轻松的方式就是以标准化来要求每一位同学，表现于统一的教材、统一的作业、统一的考核和对学生单一的评价方式上，这不仅不利于发挥学生的主动性，长此以往，更限制了学生的思维方式与视域，无法满足学生个性化发展和大数据时代对高素质人才的需求。
要想利用信息时代的数据更好地应用于教育，必须变革教学方式，对教师提出新的要求，教师不仅要树立终身学习的理念，还要更好地掌握学科前沿的动态信息，更好地利用数据的开放性、共享性等特点，充实学习内容，提升教学水平。
需要教师不断调整，告别传统的授业者的角色，以学生为主体，以技术为手段和平台，成为知识学习的组织者、引导者和评价者。
除了促进个性化发展、丰富学习内容和提高学习效率，大数据技术的应用更有利于教师掌握学生的身心发展规律。
能促进教师更好地了解学生，还能有针对性地促进学习效果，提高学习能力。
现代教育技术在高等教育中的应用
现代教育技术在高等教育中的应用近年来，随着科技的不断进步，教育技术也得到了前所未有的发展。
现代教育技术已经广泛地应用于教育领域，为儿童和成年人提供了更加便捷和高效的学习方式。
在高等教育领域中，现代教育技术也得到了越来越多的应用，除了传统的课堂教育，现代教育技术在高等教育中的应用也越来越普遍。
一、现代教育技术在高等教育中的应用1.在线课程学习随着互联网技术的发展，越来越多的高校开始开设在线课程，让学生可以更加灵活地选择自己的学习方式。
在线课程不仅可以依据时间和地点的灵活性，还可以随时随地进行学习。
学习者可以在自己的电脑或手机上学习，无需花费大量的时间和精力赶路上课。
同时，在线课程学习也可以提高学习效率，让学生可以随时回顾课程内容，加深对知识点的理解。
2.网络教学平台网络教学平台是一种将现代信息技术应用于高等教育领域的方式。
网络教学平台可以提供学生在线交流、讨论课程内容的平台，并且可以通过网络向学生提供课件、视频等学习资料。
同时，网络教学平台也可以为教师提供课程设计和教学评估的支持，让教师可以更加全面地了解学生的学习情况，优化教学计划。
3.虚拟现实教育虚拟现实技术可以模拟多种真实场景，将学生带入到真实场景中进行学习。
在医学、建筑、机械等行业中，虚拟现实技术已经广泛应用于培训和教育。
在高等教育领域中，虚拟现实技术也可以模拟多种实验场景，让学生可以在虚拟环境中进行实验，提高实验操作的安全性和可靠性。
4.智慧教室智慧教室是一种将多种现代信息技术应用于高等教育领域的教育模式，通过多种技术手段，可以实现课堂教学、在线学习、远程视频会议等多种教育形式。
智慧教室不仅可以提高教学效率，还可以提高学生的学习兴趣和积极性，通过互动式教学，让学生更加全面地了解课程内容。
二、现代教育技术在高等教育中的优势1.增强学生学习能力现代教育技术可以提供多种学习形式，让学生根据自己的学习风格，选择最适合自己的学习方式。
在线课程学习、网络教学平台、虚拟现实教育等多种学习方式，可以大大增强学生的学习能力和学习效果。
教育大数据的挖掘与应用
教育大数据的挖掘与应用随着教育信息化的普及和教育数据的不断积累，教育大数据已经成为一个备受关注的领域。
教育大数据是指从教育系统与教育活动中获取的数据集，通过数据挖掘、机器学习等技术进行分析，为教育领域做出更有效的决策，从而实现教育资源的优化配置，提高教育评估的精度和公正性，促进教育教学质量的提高和教育公平的实现。
一、教育大数据的来源教育大数据的来源主要分为四个方面：学生学习数据、教学数据、教育管理数据和社会环境数据。
其中，学生学习数据主要包括学生的成绩、考试情况、平时表现等；教学数据主要包括教师教学过程中的各种记录、课堂互动等；教育管理数据主要包括学校管理、课程设置等数据；社会环境数据主要包括经济、文化、社会价值观等方面的数据。
二、教育大数据的挖掘技术教育大数据的挖掘技术主要包括数据预处理、特征提取、数据分析和模型建立等步骤。
其中，数据预处理是保证数据有效性和准确性的前提；特征提取是指从海量数据中提取出具有代表性的特征；数据分析是通过统计分析、机器学习等方法对数据进行解析；模型建立是指根据分析结果建立合适的预测模型。
三、教育大数据的应用1、课程设计和优化。
通过分析学生对不同课程的兴趣点和学习方式，对课程进行优化设计，提高教学质量。
2、学生行为分析。
通过挖掘学生学习数据，分析学生的学习习惯和特点，以便及时发现和解决学生存在的问题。
3、评价体系的构建。
基于教育大数据，构建全面的教学评价体系，为教学质量评估提供科学有效的依据。
4、教育资源优化。
通过对教育大数据的分析，优化教育资源配置，提高教育资源的利用效率，让更多需要教育服务的人受益。
5、教育政策制定。
通过对教育大数据的分析，制定更加科学有效的教育政策，促进教育公平和经济发展。
四、教育大数据应用的挑战和问题1、数据来源和存储的问题。
教育大数据涉及到多个数据来源和存储点，数据的质量和有效性需要得到保障。
2、数据的标准化和共享问题。
教育大数据缺乏标准化和共享机制，造成数据标准不一、信息孤岛等问题。
大数据分析在教育行业的应用
大数据分析在教育行业的应用 随着科技的飞速发展，人们的日常生活中逐渐出现了许多智能化的设备和服务。这些设备和服务运用了许多先进技术，其中最被广泛运用的技术之一就是大数据分析。大数据分析是根据大量的数据进行分析和处理，从而发现内在的规律和趋势。随着大数据技术在各个领域的应用不断深入，其在教育行业中的应用也越来越受到重视。
教育行业是社会发展的基础，其意义在于为社会培养人才。然而，传统的教育模式中存在着诸如教师的主观因素、学生的个体差异等困扰和挑战。在这样的背景下，大数据分析可以为教育行业提供帮助，帮助教育者更好地了解学生的学习情况、优化教学方法和组织形式、更好地建立学生档案等。下面，我们将从不同角度探讨大数据分析在教育行业的应用。
一、数据分析为教育管理提供依据 管理是教育行业的基础，数据分析可以为教育机构提供行业趋势、优秀案例、常见问题等信息，还可以为政府部门提供有关教育投入、人才培养、教育质量等方面的数据支持，加强教育事业的统筹规划和监管。 教育机构内部管理层可以通过大数据分析更深入地了解学生的人口统计数据、成绩、课程进度、教学评价等，进而制定更合理、更人性化的教学计划或者规章制度，为学生合理分流，提供针对性教学，实现个性化教育提供依据。
二、数据分析优化教学方法 在教育行业中，教育者需要拥有能否识别和适应不同学习群体的能力，并运用科学的方法教授不同类型的学生。大数据分析可以对学生的个体差异进行深入分析，研究学生的学习特点和习惯，探究教材的优劣，根据学生的行为特征和反馈数据，调整教学计划，实现科学优化教育资源分配，同时引导教育者更加科学地进行教学方法的改变和调整。
三、数据分析优化学生档案管理 在大数据分析的支持下，学生档案管理可以非常科学地进行。数据分析可以针对学生数据，实现学生画像、结果分析、学业预警和教育方案定制，还可以进行数据展示和分析，便于学生和家长了解学习进度和成绩。 对于学校管理层或者政府部门，大数据分析还可以提供有关学生分布、发展趋势、招生计划、用人需求等方面的数据支持，促进教育资源的均衡分配和利用，提高教育质量和水平。
医学高等院校大数据课程的教学改革方案
医学高等院校大数据课程的教学改革方案随着社会的快速发展和科技的不断进步，大数据已经渗透到各个领域，并在医学领域中发挥着巨大的作用。
在医学高等院校中，为了更好地培养适应时代需求的医学人才，教学改革迫在眉睫。
本文将针对医学高等院校大数据课程展开讨论，提出一种教学改革方案。
一、背景及问题分析在传统的医学教育中，大数据课程的教学内容和教学方法相对滞后。
学生的知识仅限于基础医学理论与临床实践，对于数据分析和利用大数据进行医学研究的能力欠缺。
这导致医学人才在面对健康大数据时缺乏应对的能力，无法准确解读和运用这些数据。
二、目标及原则1. 目标：通过教学改革，培养具备大数据分析和利用能力的医学人才。
2. 原则：（1）理论与实践相结合，强调实践能力的培养；（2）整合跨学科知识，打破学科壁垒；（3）引进前沿技术，配备相关设备。
三、教学内容设计1. 基础理论课程（1）数据科学基础：包括统计学、概率论、数据预处理等；（2）医学信息学基础：包括电子病历、医学信息系统等；（3）大数据分析基础：包括数据挖掘、机器学习等。
2. 实践课程（1）医学大数据分析实践：利用真实的医学数据进行分析与应用；（2）医学数据可视化实践：使用相关工具制作医学数据分析报告；（3）医学数据伦理与法规实践：学习医学数据相关伦理和法规，培养合规操作意识。
四、教学方法1. 问题驱动式教学：通过提出具体问题，引导学生主动学习与思考。
2. 实践操作指导：在实践课程中，教师对学生进行实时指导，帮助学生掌握相关技能。
3. 合作学习：鼓励学生进行小组合作，通过交流与合作提高解决问题的能力。
五、教学资源支持1. 教材和教辅：（1）编写大数据医学教材，包括理论与实践；（2）提供教辅材料，包含相关案例研究和数据分析报告。
2. 设备与软件：（1）配置计算机实验室，配备高性能计算机和医学数据分析软件；（2）引进云计算平台，提供大规模数据处理和存储能力。
3. 师资培养：（1）组织教师参与培训课程，提升他们的大数据分析和应用能力；（2）鼓励教师参与科研项目，提高他们的学术水平。
大数据背景下会计类高等职业教育创新思考
大数据背景下会计类高等职业教育创新思考在大数据背景下，会计类高等职业教育需要进行创新，以适应新时代的需求和挑战。
以下是对会计类高等职业教育创新的一些思考：1. 强化数据分析能力：大数据时代，数据分析已经成为会计工作的重要组成部分。
会计类高等职业教育需要加强对学生数据分析能力的培养，使学生能够运用大数据技术和工具进行数据分析，从中得到有价值的信息。
2. 培养跨学科能力：大数据的发展离不开跨学科的合作，会计类高等职业教育应该注重培养学生的跨学科能力，使他们能够与其他学科的专业人员进行有效的合作，解决实际问题。
3. 提升信息安全意识：大数据时代信息安全问题日益突出，会计类高等职业教育需要加强学生的信息安全意识培养，使他们能够防范和处理信息安全风险。
4. 引入虚拟现实技术：虚拟现实技术可以为学生提供更加真实的实践环境，使他们更好地理解和应用会计知识。
会计类高等职业教育可以借助虚拟现实技术，为学生创造更加贴近实际工作的学习体验。
5. 加强实践环节：会计类高等职业教育应该加强实践环节，使学生能够通过实际操作来巩固和应用所学知识。
可以与企业合作，为学生提供实习机会，让他们在实际工作中学习和成长。
6. 强化终身学习意识：大数据时代，会计行业的技术和知识更新速度加快，会计类高等职业教育需要培养学生的终身学习意识，使他们能够不断更新和提升自己的技能和知识。
7. 推动跨国交流与合作：大数据时代，会计行业的国际化程度越来越高，会计类高等职业教育应该推动跨国交流与合作，使学生能够了解和应对不同国家和地区的会计制度和实践。
在大数据背景下，会计类高等职业教育需要从知识传授向能力培养转变，注重培养学生的数据分析能力、跨学科能力和信息安全意识。
加强实践环节和推动跨国交流与合作也是重要的创新方向。
只有不断创新和改进，才能使会计类高等职业教育更好地适应时代的需求和挑战。
基于大数据的高校教学质量监控研究
基于大数据的高校教学质量监控研究1. 引言1.1 研究背景整理、格式要求等。
谢谢！在当下信息化、数字化的大背景下，教育领域也开始逐渐借助大数据技术来实现教学质量的监控和提升。
高校作为教育体系的重要组成部分，教学质量直接关系到学生的学习效果和未来的发展。
传统的教学质量监控方法存在着许多局限性，无法满足当前教学变革和发展的需求。
随着大数据技术的不断发展和普及，高校教学质量监控也逐渐向基于大数据的模式靠拢。
大数据技术能够帮助高校实现对教学过程的全方位监控和分析，提供更客观、精准的数据支持，为教学质量的提升提供重要参考依据。
基于大数据的高校教学质量监控研究显得尤为重要。
本文旨在探讨基于大数据技术的高校教学质量监控方法和模式，通过数据采集和处理以及理论模型构建，实现对教学质量的科学分析和评估。
通过案例分析和实证研究，进一步验证大数据在高校教学质量监控中的作用和效果，为未来教学质量监控工作提供参考和借鉴。
【研究背景】部分的内容到此结束。
1.2 研究意义高等教育是国家发展的重要组成部分，教学质量直接关系到学生的学习效果和未来发展。
而随着信息技术的发展，大数据技术能够帮助高校更加全面地了解教学过程中的各种数据，从而实现更加精准的教学质量监控和评估。
基于大数据的高校教学质量监控研究具有重要的意义。
通过大数据技术，高校可以更好地把握教学过程中的关键指标，及时发现教学中存在的问题并采取有效措施进行改进。
大数据的应用能够帮助高校更加客观地评估不同教学模式的效果，为教学改革提供更加科学的依据。
大数据还可以帮助高校更好地了解学生的学习行为和学习习惯，个性化地指导学生学习，提高教学效果。
基于大数据的高校教学质量监控研究有助于提升高等教育教学质量，推动高校教学水平的不断提升，为培养优秀人才提供更好的保障。
1.3 研究目的本研究的目的在于探讨基于大数据的高校教学质量监控方法，通过对教学数据的采集、处理和分析，建立起有效的监控模式，实现对高校教学质量的实时监控和及时反馈。
大数据时代高校会计教育教学改革与实践研究
市场瞭望第734期 135市场瞭望文/苏天一大数据时代
高校会计教育教学改革与实践研究
摘要：由于大数据科技的蓬勃发展与广泛应用，使得人类进入到了大数据分析信息时代。在如此的历史背景下，高校会计教学逐步暴露出了若干方面缺陷，并不符合现代时代发展的要求。因此，本文基于大数据分析技术的内容和特点，就当前高校会计教学面临的困难进行研究，进而给出了实施教学变革的具体对策。关键词：信息化时代；会计教学；教育改革
现阶段，中国信息技术发展快速，其中尤其对大数据信息技术的发展贡献甚为明显。在高等教育领域，由于大数据分析等信息技术的应用对日常教育教学的影响也越来越明显，使得会计学教育中显示出了一些不适应新时代形势发展的短板。而身为会计学老师，我们必须就此形成明确的认知，深刻了解到这些短板给会计教学所造成的问题，并合理地把握这些问题背后的原因，进而着手进行教学变革，从而使会计学教育能够在新时代中得到更好的发挥。 一、互联网大数据时代对高校会计专业教育所带来的重要影响 由于近年来中国互联网科技和资讯产业的迅速发展，大数据成为云计算、网络、IT领域中一个颠覆式性的科技变革。云计算首先为大数据资产创造了存放、使用的地点和通道，而大数据才是真实价值的资源。也因此，在这种网络大数据时代背景之下，人们可以运用云计算进行对各种数据的分析、分类和整合，为我国各行各业的发展提供了重要的发展技术保障。而高校的会计专业则属于财务会计类专业，主要的教学目标为培养具有会计核算、会计监督、单元出纳操作、管理会计、税收监督和财务等能力，并进行单元出纳、会计核算、会计监督、查账验证、会计咨询等操作的复合型经济技术技能人才。在传统高校开展会计教育教学的过程中，一直运用的都是教师与学生面对面的教学方式，使学生只能跟随教师学习会计知识，导致学生的会计学习效果较为低下。但是通过运用互联网大数据时代中的技术与云计算功能，可以创新出运用互联网制作教学视频的教学方式，使学生与教师足不出户，就可以通过计算机实现教学交流，还可以对学生会计考试中出现的问题进行数据总结，给予学生有针对性的教学指导，以保障对高校学生的会计教学效果。因此，大数据的时代背景可以为高校会计教育带来重要的影响，相关的高校同样应借助这种大数据时代的教学优势，进行对高校会计教育教学的有效改革，进一步提高高校会计教育教学效果，加强对高校会计专业人才的培养。
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Mobile devices 移动设备
(tracking all objects all the time) （对所有对象的全时跟踪）
Scientific instruments 科学仪器
(collecting all sorts of data) 收集各种数据
Sensor technology and networks 传感技术和网络
• 护肤液——宝宝计划中的女性在孕中期开始前后会大量采买无香味护肤液。
• Supplements – Sometime during the first 20 weeks, pregnant women buy supplements like calcium, magnesium and zinc.
Big Data and Analytics in Higher Education 高等教育中的大数据及解析
Overview 概观
• Big Data - Definition • 大数据——定义 • Who’s collecting data? • 是谁在收集数据？ • How Target figured out a teen girl was pregnant before her father did • Target软件是如何在一个少女的父亲察觉之前就判断出她已怀孕的 • Analytics – Definition • 分析——定义 • Learning Analytics - Definition • 学习分析——定义 • Civitas Learning Community Insights report
• 肥皂和棉球——除了洗手液和毛巾之外，孕妇们还会购买很多的无味肥皂和特 大袋的棉球；意味着她们离生产日期越来越近。
• 营养品——在前20周的时候，孕妇们会购买一些如钙、镁和锌之类的补品。
• Soap and Cotton Balls – Pregnant women buy lots of scent-free soap and extra-big bags of cotton balls, in addition to hand sanitizers and washcloths; signals they could be getting close to their delivery date.
(measuring all kinds of data) （监测各种数据）
Who’s collecting data? 是谁在收集数据？
₋ Web data, e-commerce ₋ 网络数据，电子商务 ₋ Purchases at department/ ₋ grocery stores ₋ 采购部门 ₋ 杂货店 ₋ Bank/Credit Card ₋ transactions ₋ 银行/信用卡 ₋ 交易 ₋ Social Networks ₋ 社交网络 ₋ Universities ₋ 大学
• “希维塔斯学习”《社区观察》报告
• The Future of Learning Analytics • 学习分析的未来
Big Data – A Definition 大数据——一个定义
• Extremely large data sets that have been analyzed computationally to reveal patterns, trends and associations, especially relating to human behavior and interactions.
Analyzed the data and patterns emerged. 分析出现的数据和模式。
• Lotions - Women on the baby registry were buying larger quantities of unscented lotion around the beginning of their second trimester.
• 经过计算分析的巨量数据集合，用以揭示模式、趋势和关联（尤其是与人类行 为和交互相关的模式、趋势和关联）。
Lots of Infographics 大量的信息图像
Who’s collecting data? 是谁在收集数据？
Social media and networks
社交媒体和网络
(all of us are generating data) （我们都在生成数据）
• Target给每位客户分配一个与他们的信用卡、姓名或电子邮件地址绑定的用户 身份识别号码，以此储存客户的消费信息以及所有 Target 从客户身上收集的 个人数据，同时也包括从其他来源获得客户个人数据。这样， Target 就可以 了解所有曾在 Target 宝宝计划登记过的女士们的历史采购数据。
Social Media
Banking/ Finance
Gaming
You
Your Known History
Entertainment NhomakorabeaPurchases
/kashmirhill/?p=12626
• Target assigns every customer a Guest ID number, tied to their credit card, name, or email address that becomes a bucket that stores a history of everything they’ve bought and any demographic information Target has collected from them or bought from other sources. Using that, Target looked at historical buying data for all the ladies who had signed up for Target baby registries in the past.