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1、2023年大数据在教育管理中的应用 第一篇：大数据在教化管理中的应用 “大数据前沿技术及应用专题研修活动 大数据技术是“互联网+时代的利器之一，它可以关心我们从不同角度和层面来剖析教学，探究教化教学的新规律，大数据的全样本特征解决了教化管理中局部数据或抽样数据的片面性问题，使得教化需求的把握更加整体化。请结合实际，谈谈大数据在教化管理中的应用。考核要求：内容充溢，原创，800字以上；提交得20分，辅导老师评分20分，总分40分。 最近几年，在我们的教化界中，有那个几个关键词是那么的火，例如翻转课堂、微课、慕课，当然还有大数据，这些都是我们如今甚至将来的教化趋势。翻转课堂、微课、慕课如今我们正如
2、火如荼地进行着，大数据在一些地区和学校也起先试点应用。我个人认为大数据在我们的教化管理应用中发挥着重要作用，主要表达在哪？下面就结合实际状况，谈谈自己的一些粗浅想法： 1、如今社会进入互联网时代，学生在学校的每一次考试，在哪方面有特长、曾经获得过哪些嘉奖、参加过哪些社会活动等，其实在电子档案中就可以一目了然，再加上如今的学生都会有微博、微信、QQ 等网络社交工具，这些社交平台中会会留下大量的信息，学生的成长轨迹也可以说是特殊清晰的。只要把这些信息过程数据化，老师的教化教学工作可以有更明确的指向性，学生也可以更好地了解自己，以后自己的努力方向在哪，这对学生更为重要。 2、在我们的教化领域，有着很
3、多的数据，比方平均分、升学率、就学率等。运用大数据来分析问题，要比传统数据来得更科学，更便利，更有价值，能很好地关心信息收集方获得精准材料，从而做出更精确的教学分析。如老师可以通过平台统计出学生的普遍的答题状况，大数据可以让老师清楚知道哪道题学生错得最多，哪道题学生驾驭得最好，从而在上课时强化训练，这样得出的课程教学模式、师生评估方法等就更具针对性、可行性，得出的结论也更科学、更精确。 3、其实利用大数据也可以开发一些智能数字教科书。简洁来说，就是学生可以依据自己的节奏来限制学习进度，而不会受到四周其他学生的行为的影响。然后，系统会给老师一个反馈，告知哪个学生在哪个方面有困难，同时给出全班学生
4、的表现的整体分析数据。 所以，我认为当进入大数据时代后,我们的教化管理和运行会迎来了更多的进展机遇。更多的大数据的意料、分析将逐步融入我们的教化管理和决策中去，从而关心我们更好地做好教化进展的规划,变更我们的教化教学评价体系,甚至还有更深远的影响，就让我们以主动的看法迎接大数据时代的来临吧！ 开展才智课堂探讨，探究才智课堂建设 探究才智课堂教学如何更有效地激发学生学习爱好，进展学生数学思维 1.全体老师认真学习有关才智课堂的网络培训视频，发表感想评论； 2.集体备课，然后每位老师根据自己对才智课堂的感悟上交一篇数学教学设计； 3.上传教学优质课例，开展听课研讨活动。 科程名称：张齐华讲座数学课
5、堂的新“常态 活动时间：2023-09-30 至2023-11-15 学段/学科 小学 数学 选用教材：人教版五年级用数对确定位置、六年级圆的相识和一年级相识1-5 观摩要求：请各位老师在观看过程中认真做好笔记，把自己的一些感受体会记录下来并实践用于自己的教学当中去。 其次篇：浅谈大数据在教化管理中的应用 浅谈大数据在教化管理中的应用 大数据的进展给逆境中的教化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、实时调查等方式获得学生的基本状况、了解学生的学习潜能等，从而使老师更简洁针对问题，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
6、考阅卷早已接受网上阅卷。可能很多老师知道网上阅卷的优点，如评卷的公正性、精确性、高效性。其实网上阅卷系统更是一个数据的采集系统，接受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，很简洁觉察各学问点的得分状况。教学过程中的胜利之处和薄弱点得到了极其具体的反映。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
7、备。 大数据时代老师需具备的三种基本实力：第一种实力是获得及整合学生、学校数据的实力，其次是探究数据背后价值和制定精确教化教学行动支配的实力，第三是把这些支配快速实时地应用于教化教学工作中的实力，应用于课堂的实力。要实现这些实力的提升一方面有赖于学校及教化主管部门对老师的培训，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、开源软件等为师生供应了更加自由、灵敏的学习和探究空间，求知的视野被极大拓宽。学习与生活、教化与社会不再被孤立，学生、学校与现实生活的体验更为接近，学生学习爱好、学校办学动力将被大大激发。 大数据的应用在教学管理方面，较之传统的教学，更加高效、
8、开放和多元，教学活动参与者之间的沟通更加通畅，互动更加深化，老师的备课、作业批改、教学评价等更加智能化。大数据时代的到来，可以通过技术层面来评价、分析并进而提升教学活动。 第三篇：大数据在教化行业中的应用 1.大数据在试验室管理方面的应用 海量数据已经使我们进入了大数据时代，数据信息的来源、传播速度和传播数量正在影响、变更着人们的思维方式和生活、工作习惯。近年来，基于“大数据的试验室管理系统的开发以及互联网的试验室管理技术正在兴起。但真正被业内人士承认的教化领域的大数据应用却为数不多，其中被公认的当数东华高校的智能试验室项目。 2023年，东华高校教务处处长吴良提出试验室智能化管理的思路，并将
9、材料学院作为试点单位。试验室智能化管理即用物联网的方式把试验室里全部的仪器设备都管理起来。试验室智能管理过程中记录了学生在试验室内全部的活动状况，包含学生进入试验室的状况，运用的仪器设备状况，运用仪器设备时长等，以及全部仪器的电流、电压都可以监控。如今，东华高校全部学院的试验室都纳入了智能试验室的管理。东华高校通过试验室智能管理系统进行各个方面的数据采集，并对数据进行深度挖掘，形成了各种各样的图表。从图表中可以看出哪些试验室申请的设备根本不必购置，哪些试验室不再需要拨钱。试验室的运用率和其次年的经费完全挂钩，最终实现教化经费运用的集约高效；也可以结合大数据的分析和模拟，建立新型的试验教学课程。
10、 另外，华东高校智能试验室利用云平台东华云通过服务器虚拟化和试验教学资源管理系统进行管理，简化了管理流程, 节省了管理本钱, 提高了服务器资源申请的灵敏性，实现了试验资源管理的信息化和透亮化。目前，东华高校智能试验室还实现了24小时开放无人管理、跨学院运用等人工无法实现的管理，数据显示，智能试验室的管理对学生学习自主性的提高有显著影响，学生在试验室的时间甚至超过了在教室的时间。 2.大数据在校内网用户行为分析方面的应用 经过多年的积累，人类的数据量、数据处理技术和实力都得到了质的飞跃，大数据时代给人类社会带来了诸多具有革命性的转变，而校内网的出现则是传统“言传身教教化的一次革命。中职学生思想尚
11、不成熟，自律力和识别实力不强，对于开放式的网络有些迷茫。校内网学生用户行为分析的探讨是通过对校内网络的测量和分析，挖掘和觉察网络中呈现出来的各种行为规律，同时识别一些异样网络行为，最终将用户行为分析展示。这样以便学校实行对应的策略及措施引导中职学生健康上网，从而使校内网真正成为学生获得学问的平台，提高学生的整体综合素养。 广东省电子职业技术学校罗萍设计了一个基于大数据的校内网学生用户行为分析系统，该系统从网站阅读信息、网站发帖留言、搜寻关键词、网络购物等四个维度来描述基于校内网的学生用户行为。通过对网络内容的分析，可以进一步细化到学生用户在网络中具体网络行为、发表的言论和帖子、对网络资源的爱好
12、偏好是什么等等，从而有效驾驭学生的上网行为动态。 随着计算机技术的快速进展，大数据时代的网络行为已经成为当前学生校内生活中的一项重要活动内容，正在悄然的变更着学生的学习和生活。因此，深化探讨学生网络行为，理性分析学生网络行为特点，动机和需求，以及如何引导学生合理运用网络资源，树立健康的上网理念，构建有益的校内网络环境，已经成为目前学校探讨的重要课题。 3.数据挖掘在学习分析及干预中的应用 教化领域已经开发和应用了多款学习分析系统，主要集中在绩效评估、学习过程意料与学习活动干预三个方面。 绩效评估: 如美国 Northern Arizona University 研发的 GPS(Grade Pe
13、rformance Status)系统，可实现全校在校高校生的课堂学习绩效评估。该系统能为老师供应最新的学生出勤状况、学生的反馈看法，为学生供应老师的最新评价以及重大事项的提示。 学习过程意料: 如澳大利亚 University of Wol-longong 研发的 Snapp(Social Networks Adapting Ped-agogical Practice)系统。该系统可以记载和分析在线学习者的网络活动状况(如学生在线时间、阅读论坛次数、闲聊内容等)，使老师能深化了解学习者的行为模式，进而调整教学方式，最大化地为学习者供应适应的教学指导。 学习活动干预: 可分为人工干预和自动干预
14、，如今主要集中在人工干预上，借助绩效评估工具和学习活动意料工具，由老师完成学习干预。自动干预是将来学习分析技术进展的方向，大数据将为这一目标的实现供应强大动力。 在教化管理改革方面，学习分析能为高职院校教化管理系统的方方面面供应指导教学管理活动的相关数据。依靠这些数据，高职院校管理部门可以有针对性地完善缺乏之处，修订教化管理方案，优化教学资源配置，并最终评估修订方案及资源配置状况。 在教学改革方面，学习分析技术能真正意义上营造信息化的教学环境，保证老师供应的学习服务契合学习者特性化学习、协作学习的需要。传统教学模式中，老师无法保证所供应的学习资源能真正满意学生的学习需求，无法适时调整和支配资源
15、，无法供应特性化地学业指导，无法刚好了解学习过程中出现的障碍与怀疑。这些问题都限制了高职院校教化改革的深度，而学习分析技术恰恰可以弥补这些缺陷。通过应用学习分析的相关工具和大数据技术，老师可以刚好获得学生的学习行为数据，从而支持一种既能表达老师主导作用，又能兼顾学生主体地位的新型教学方式，以最大化地激发学生的潜能，为新世纪培育创新性人才。 在学习方式改革方面，学习分析技术的作用在于: 自动识别学习情境，能够从大量纷杂的数据中自动分析出学习者的特征信息，根据其需要推送适应的目标资源，并供应学习建议以关心学习者修订自己的学习任务；学习者可以实时调整自己的学习支配，预约辅导以解答学习怀疑；在特定状况
16、下，还可以通过锁定学习者所在地理区域、学习特点等因素划分学习小组，以满意个别学习者的协作学习需求。此外，学习分析能为在校学生供应特性化的学习指导建议，以关心学生规划在校学习路径，明确其学业成就的期望。 4.大数据在课程建设方面的应用 大数据时代学习者在数字化学习过程中留下很多数字碎片，通过分析这些数字碎片，我们将会觉察学习者的各种学习行为模式。梁文鑫指出：大数据对课堂教学带来的主要影响是使老师从依靠以往的教学阅历教学转向依靠海量数据教学分析进行教学，使学习者对自我进展的相识从依靠老师有限理性推断转向对个体学习过程的数据分析，从而使传统的集体教化转向对学习者的特性化教化。 目前流行的大规模在线开
17、放课程Massive Open Online Course，MOOCs教化，MOOCs 教化被寄予厚望的主要缘由是学习分析技术和大数据对它的支持，有了学习分析和大数据技术，优质的教学、课程资源和服务等通过数据真实客观的被呈现出来。比方：对每一门课程资源和支持服务系统的建设和维护都建立在学习者运用过程的数据分析基础上，从而使供应的课程内容更符合学习者的需求、教学指导更具有针对性，进而提高了学习者的学习主动性，促进了学习胜利的实现。学习者在 MOOCs平台上学习时，老师和程序可以通过大数据对学习者的学习行为进行理性干预，比方：通过意料认知模型为学习者自动供应适合的学习内容和学习活动方案，通过作业状
18、况、留言板以及探讨区的问题探讨状况可以觉察存在学习困难的学习者，以确保可以刚好对其学习进行有效干预等。 大数据的应用可以实现大规模在线教化的同时可兼顾学习者的个人需求，大数据对海量数据的高速实时处理技术可以为在线教化平台实时洞察学习者的转变、把握学习者的需求、提高学习效果供应支持，还可以对学习过程中产生的不相关信息进行深度分析，以意料和把握学习者的需求转变。 5.大数据在助学贷款方面的应用 国家助学贷款始于2000年，此后,全国各地一般高等院校接连开办国家助学贷款业务。但由于政策设计的缺陷、学生个人的诚信缺失、银行的主动性等多方面的问题,贷款业务开展出现较大差异东部好于西部,南部优于北部,部属
19、院校高于地方院校。年国家修正贷款政策,加大贷款工作力度和政策扶持力度,国家助学贷款工作才得以接着进行。但国家对家庭经济困难学生没有给出界定,更缺乏界定标准,因此各高校在确定助学贷款资助对象时,只能依靠学生个人陈述、老师自己的推断、同学之间的投票等方法对困难学生加以界定,以致帮困助学工作困难越来越多。同时,由于信息沟通缺乏有效的渠道,管理缺少统一的工作平台,很大程度制约了贷款工作的开展,影响了学校、银行工作的主动性。缺少信息的沟通,造成信息的不对称,也影响了工作的开展,出现管理的滞后。 2023年，郑爱华作为课题负责人,组织完成校内课题“济南高校帮困助学问题及对策探讨,主持申报了山东省科学技术进
20、展支配软科学科学项目“山东省国家助学贷款中的问题成因及对策探讨,同年获得立项,项目编号：B2023016。 助学贷款决策支持系统是济南高校探讨的山东省省级课题“山东省国家助学贷款中的问题成因及对策探讨的子课题之一。目的在于通过该系统,建立家庭经济困难状况指标评价体系,包括评价指标的设立、指标分值的量化、最终计算机进行决策计算,输出决策支持的结果,关心学校确定贷款资助对象,建立贷款信息数据仓库，并将贷款信息通过计算机进行处理,实现快捷、便利、刚好、精确的数据动态管理,克服银行、学校、学生、主管部门之间的信息不对称问题，实现科学决策、信息化管理的目标，有利于山东省助学贷款工作的健康进展,有利于减轻
21、学校贷款工作的管理难度,降低贷款本钱,为帮困助学工作开拓有效的途径。 河北省教化厅学贷中心河北省学生贷款管理中心于2023年起先实施助学贷款信息化建设,将先进的计算机技术应用到国家助学贷款管理工作中,建立“河北省国家助学贷款管理信息系统,使学生对国家助学贷款的申请、学校对助学贷款的管理、银行对学生申请的审批以及其间的各种信息的交互等都实现网络化。6.基于大数据证据的教化教学决策 在美国，教化大数据为美国政府、教化管理部门、学校与老师做出合理的教化教学决策供应了牢靠的证据。整体上，美国建立了严格的教化问责制度，包括利用州教化问责系统(State Accountability Systems)对各
22、州教化进展状况进行全方位评价，借助于学区级评价系统(District-level Evaluation Systems)评价各学区、各学校的整体教化质量，并要求学校与学区要对后进生进行基于数据的支持性学习干预(Data-driven Interventions)。美国联邦政府以及各州政府基于对教化大数据的分析结果评价各州或州内学区的教化进展水平，并以此作为教化投入的根据以及教化政策制定的根据。 美国学校一般利用基于大数据的教化评价支持本校在规划学校整体进展、优化学生管理、制定教学质量改良支配等方面的教化教学决策。据统计，97%的美国中小学利用来自整个年级或整个学校的教化大数据确定学校需要提升的
23、关键领域；分析学生的个体数据以便于分班或支配相关学习支持服务，包括了解哪些学生需要特殊支持或更多支持。47%的美国中小学通过特地的评价人员分析不同老师讲授同一教学内容或同一老师以不同教学策略讲授同一教学内容时产生的数据，评价老师的教学质量并提出教学方式变革支配。而83%的学校在利用教化大数据尤其是本校产生的大数据了解本校老师教学进展的现状与需求，并据此决策如何支持本校老师的教学进展。 学校老师可以利用教化大数据改良与优化自己的教学决策。整体上，老师可以利用大数据分析需要在何种时机对哪些学生以何种方式支配何种教学内容。老师利用本班学生产生的大数据，或同时借助与外部大数据的对比分析，可以深度评价本
24、班学生的学习表现与学习效果，可以有效分析学生的学习偏好与特性化需求，分析学生群体的学习需求，同时也可以利用数据分析哪些学生更适合在一起进行小组学习，分析怎样分组才更合理。对于那些有学习困难的学生，通过对大数据的利用，可以分析出学生在什么环节、什么类型内容学习方面存在问题，分析哪些因素可能在影响学生的学习，这样便于给出适当的学习支持与干预。 那么，大数据从何而来？美国在教化评价的实施过程中主要依托覆盖全美的立体化教化数据网络，同时留意数据质量保障，有效地解决了教化评价“大数据从何而来的问题。 国家级、州级(State-level)、学区级(District-level)以及校级(School-l
25、evel)在内的各级各类教化数据系统(Educational Data System)均服务于教化问责体系。这些数据系统之间互相关联，数据互通，形成立体化数据网络，为美国教化评价用大数据的获得供应了基本的依托。 在国家层面，美国有由教化部与各州教化管理部门及一些企业协同创建与进展的教化数据机构EDFacts，建设了“教化数据快线(ED Data Express)，还有美国国家教化统计中心(National Center for Education Statistics)，主要任务在于与教化部内部各机构、各州教化管理部门、各地教化机构合作供应牢靠的、全国范围内的中小学生学习绩效与成果数据，分析各
26、州报告的教化数据以整合成为联邦政府的教化数据与事实报告，为国家层面的教化规划、政策制定以及教化项目管理供应了有力的数据支持。 2023年，美国教化部启动了“州级纵向数据系统项目(The Statewide Longitudinal Data Systems(SLDS)Program)，旨在关心全美各州“设计、开发与利用州级纵向数据系统以便有效地、精确地管理、分析、分类处理与利用每一位学生的数据，至今全美有47个州至少获得过一次本项目资助。 州级与学区级数据系统主要为区域性教化评价供应数据支撑，其中主要包括本州/学区学生的成长数据，教化工作人员在工作方面的支配与准备等相关数据，以及其它关于学与教
27、条件的关键数据，比方老师人数、学生入学率、学生与学生家长及学校教职员工对于学校气氛、条件等方面的评价数据等，认为这些数据干脆反映学校与学区在让学生做好毕业准备方面取得的进展状况。各州的教化数据系统基本都具有测量学生的成长(Student Growth Measures)、供应中学学习反馈报告(High School Feedback Reports)、实施学业预警(Warning Systems)的功能。学校常常利用四种类型数据系统来收集、整合教学过程数据或评价数据：一是在校学生的实时信息系统(Student Information System)，其中包括学生出勤率、人口学特征、考试成果、选
28、课日程等数据；二是数据软件坊(Data Warehouses)，其中保存了学校当前或历史上的学生、教职员工、财政方面的信息；三是教学或课程管理系统(Instructional or Curriculum Management Systems)，支持学校老师接入教学设计工具、课程支配模板、沟通与协作工具，支持老师创建基准性评价；四是评价系统(Assessment Systems)支持快速地组织与分析基准性评价数据。7.大数据在招生方面的应用 数据挖掘是一项新兴的技术，是商业智能的重要组成部分。近年来，随着高校数据收集量的不断增加以及教化决策对量化分析结果的愈加依靠，数据挖掘在美国高校管理中的应用
29、呈显著上升趋势。许多探讨说明这项技术能关心高校管理人员更好地分析数据，从而获得潜藏的、有用的信息和学问，最终提高决策效率。 加州高校9所分校在校长办公室的统一协调下通过“综合评审的原则招收本科生。“综合评审包括两个步骤：第一步是对申请学生的合格性通过多种方法进行确定；其次步是对合格学生的全部背景、特征及技能进行综合评定，并以此为标准做出录用确定。加州高校虽然保证录用全部合格的学生，但由于有的分校或专业竞争激烈，例如伯克利分校、工程专业等，因此不能保证完全按学生的报考志愿录用。在这种状况下，全部合格、但未被报考分校录用的学生，将被举荐到两所加州高校制定的分校，以确保尽可能录用每位合格的学生。另一
30、方面，这两所分校也通过 录用这些“落榜的学生来增加其入学人数。由于加州高校的录用审核工作是由各分校负责进行，招生的最终确定到四月初才能见分晓。这时许多学生可能同时接到其他高校的录用通知，并需要在短期内选择自己要上的高校。因此，从吸引合格学生入学的角度来说，这时再向学生举荐这两所高校为时已晚。为了提前做好这一工作，校长办公室招办在一月份申请截止日期之后就对申请学生的录用状况进行意料，并将这些合格但极有可能被拒的学生名单供应给这两所分校，供他们提前向学生宣扬学校的状况，激励学生来这两所学校就读。校长办公室用来完成这项意料分析探讨的工具就是SAS Enterprise Miner数据挖掘技术。 通过
31、这项数据挖掘技术，加州高校可以更有效的招收合格的学生。8.大数据在学习成果评估方面的应用 随着高校教学模式由传统的“行为主义方式向“构建主义教学过渡，如何更有效地对学生成果进行评估也成为宽阔老师和评估工作人员面临的挑战之 一。除了利用传统的考试方法对学生所学学问进行考核外，越来越多的授课老师侧重对学生的学习行为进行评价，譬如合作意识、创新精神、实践实力，等等。这些评价结果更有利于关心学生提高学习效率，特别是应用学问的实力。但靠传统的评价方法很难有效地完成类似的评估工作，或者说评估结果的牢靠性难以得到保证。近几年来，许多学者尝试利用数据挖掘技术提高评估效度。 哈佛高校的探讨人员娇蒂克拉克Jody
32、 Clark和克里斯戴迪Chris Dede在这方面的尝试特殊值得借鉴和参考。他们通过困难的教化媒体收集丰富的与学生学习行为有关的数据，然后利用数据挖掘技术对其进行分析和探讨。 评估结果的价值表达在：1完成对学生的形成性评估，为老师刚好供应信息反馈；2完成对学生的总结性评估，以真实的实践表现为基础了解学生最终驾驭学问的状况；3根据学生的特性特征，深层了解学生的学习行为以及学习成效；4合理评判学生合作学习和解决问题的实力；5通过对学生的学习行为规律和学习成效之间的“路径关系进行“挖掘，洞察学生的学习动态。 9.衢州市柯城区依托大数据为学生“私人定制成果单 近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业
33、的流行词汇，教化慢慢被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域，有人大胆地意料大数据将给教化带来革命性的转变。大数据技术允许中小学和高校分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等全部重要的信息。衢州市柯城区以大数据为依托，为学生“私人订制成果单。 2023年起先，衢州市柯城区启动教学质量诊断系统项目，接受CC教学测评系统对每个学生进行数据分析，为学生出具“学业诊断分析报告单。“学业诊断分析报告单基于对学生一个学期以来成果的大数据分析，通过“单科成果对比图、学问点驾驭状况分析表、学问点的个人驾驭率和班级平均做对比表，将学生考试各科目考察的每一个学问点的驾驭程度作出相应的分析，从数据中分析学生对
34、学问点的驾驭程度，对个人实力如识记实力、运用实力做出综合评价，为学生的学业作出一份细致全面的“体检诊断报告。“学业诊断分析报告单为学生供应了学问、实力驾驭上的优势和缺乏信息，学生可通过分析缘由，提高学习的针对性和有效性，削减重复的试题训练，进而有效减轻学习负担。老师可通过分析了解学生在学问、实力驾驭方面存在的优势和缺陷信息，实施补教性教学，从而提高教学质量，促进学校教学、学生学习方式的改革和进展。10.大数据在学生扶贫方面的应用案列 西安交通高校学生处立足高校生资助工作实际，依据教化部“教化扶贫，十三五期间实现精准资助的要求，结合陕西省教化厅关于教化精准扶贫的工作思路，扎实开展了一系列“绿色通
35、道迎新工作：利用大数据完成学生贫困程度的精准识别，通过实地家访将绿色通道延长到新生家中，开展“知心工程让资助教化沁入学生心中，建立七位一体的资助系统让学生没有任何后顾之忧。西安交通高校供应给每个贫困生的，不仅是金钱的资助，更是被敬重及自信主动的人生看法。 资助大数据实现精确认定。在新生来校报到之前，通过“西安交通高校家庭经济困难学生综合认定系统挖掘学生家庭经济困难指数，认定家庭经济困难学生状况，并以此为根据，主动引导特困新生在家中即可通过网上申请“绿色通道并顺当入学，消退特困生家庭的后顾之忧，在此基础上与各书院共同主动开展有针对性的帮扶工作。 资助全覆盖实现精准帮扶。学校为每一位通过“绿色通道
36、入学的学生发放全套床上用品“爱心大礼包，表达学校的关爱。新生入学后学校将接连通过“奖、助、贷、补、勤、免、偿七位一体的资助体系赐予学生持续资助，确保每一位学生不会因为经济困难而影响学业。学工系统还通过“知心工程工作体系，全面跟踪家庭经济困难学生状况，建立建全贫困生信息库。今年学校还将特别为建档立卡户新生每人发放一学期的生活费。11.希维塔斯学习Civitas Learning利用大数据关心学生提高成果 在教化特别是在学校教化中，数据成为教学改良最为显著的指标。通常，这些数据主要是指考试成果。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，数据应当是能说明教学效果的，比
37、方学生识字的精确率、作业的正确率、多方面进展的表现率主动参与课堂科学的举手次数，回答下列问题的次数、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分有多大，整体回答的正确率是多少，这些具体的数据经过特地的收集、分类、整理、统计、分析就成为大数据。 如今，大数据分析已经被应用到美国的公共教化中，成为教学改革的重要力气。为了顺应并推动这一趋势，美国联邦政府教化部2023年参与了一项耗资2亿美元的公共教化中的大数据支配。这一支配旨在通过运用大数据分析来改善教化。联邦教化部从财政预算中支出2500万美元，用于理解学生在特性
38、化层面是怎样学习的。其中，“希维塔斯学习建立了高等教化领域最大的跨学校数据库。 “希维塔斯学习是一家特地聚焦于运用意料性分析、机器学习从而提高学生成果的年轻公司。Civitas Learning供应了一套应用程序，学生和老师可以在其中规划自己的课程和支配。“希维塔斯学习各种基于云的智能手机第三方应用程序APP都是用户友好型的，能够根据高校的需要特性化。这意味着高校能聚焦于各自不同的对象，互相不同地用这家公司的分析工具开展大数据工作。 该公司在高等教化领域建立起最大的跨校学习数据库。通过这些海量数据，能够看到学生的分数、出勤率、辍学率和保存率的主要趋势。通过运用100多万名学生的相关记录和700
39、万个课程记录，这家公司的软件能够让用户探测性地知道导致辍学和学习成果表现不良的警告性信号。此外，还允许用户觉察那些导致无谓消耗的特定课程，并且看出哪些资源和干预是最胜利的。 12.电子科大利用大数据找寻校内中最孤独的人 从硅谷到成都，大数据，这个簇新的话题正在全球同步热传。一场关乎每个人生活、工作和思维的大变革正在悄然发生，大数据时代迎面袭来。 到底什么是大数据？大数据是“数据化趋势下的必定产物。数据化的核心理念是：一切都被记录，一切都被数字化。电子科大的周涛说明到，“大数据要求数据能充分发挥其外部性并通过与某些相关数据交叉融合产生远大于简洁加和的巨大价值。比方，国家电网智能电表的数据可以用于
40、估计房屋空置率，淘宝销售数据可以用来推断经济走势，移动通讯基站定位数据可以用于优化城市交通设计，微博上的关注关系和内容信息可以利用于购物举荐和广告推送 他们做过一个有意义的课题找寻校内中最孤独的人。他们从3万名在校生中，采集到了2亿多条行为数据，数据来自学生选课记录、进出图书馆、寝室，以及食堂用餐、超市购物等数据。通过对不同的校内一卡通“一前一后刷卡的记录进行分析，可以觉察一个学生在学校有多少亲密挚友，比方恋人、闺蜜。 最终，通过这个课题找到了800多个校内中最孤独的人，他们平均在校两年半时间，一个知心挚友都没有。这些人中的17%可能产生心理疾病，剩下的则可能用意志力短暂战胜了症状，但需要学校
41、和家长重点予以关爱。 第四篇：大数据在制造业中的应用 大数据在制造企业中的应用 近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市场需求变动大等问题，使得制造业正面临新一波转型挑战。如何在限制生产本钱的同时，还能提高生产力与效率，则是转型的主要目的。在这样的背景下，德国、美国等制造业发达国家无不主动推动“工业4.0。“工业4.0本质上是通过信息物理系统实现工厂的设备传感和限制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。大数据的作用不仅局限于此，它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用，如产品设计、原料选购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经
42、营和终端零售。大数据使得订单处理方式有了质的转变 大数据的核心作用在于意料。大数据可以快速精准地意料市场趋势和客户需求，并对客户进行细分，为其供应量身定制的合适服务。企业通过大数据的意料结果，便可以得到潜在订单的数量，然后干脆进入产品的设计和制造以及后续环节。即企业可以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后起先生产加工产品，等到客户下单后，才起先订单处理。这大大延长了产品的生产周期。如海尔集团于2023年1月构建了SCRM社交化客户关系管理会员大数据平台。销售人员可进行大数据分析，精准意料出个体消费者的需求，实现了在客户下单之前进行
43、订单处理。大数据使得仓储运输和批发经营不复存在 由于大数据能够精准意料出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值，企业在产品设计制造之后，可干脆派送到消费者手中。虽然此时消费者还没有下单，但是消费者最终接受产品是一个或许率事务。这使得企业不存在库存过剩的问题，也就没有必要进行仓储运输和批发经营。大数据使原料选购更加科学 大数据技术可以从数据分析中获得学问并推想趋势，可以对企业的原料选购的供求信息进行更大范围的归并、匹配，效率更高。大数据通过高度整合的方式，将相对独立的企业各部门信息汇合起来，打破了原有的信息壁垒，实现了集约化管理，可以根据轻重缓急，更加科学合理地支配企业的财政支出。其次，
44、利用大数据的海量存储与快速数据处理功能，可以对选购的原料的附带属性节能、节水、环保等进行更加精细化的描述与标准认证，通过分类标签与关联分析，可以更好地评估企业选购资金的支出效果。此外，大数据能意料原材料的价格以及原材料品质的好坏。这使制造业企业更加科学地选购原材料成为可能，企业可以选购到质优价低的原材料。大数据使得产品设计制造更加优化 借助大数据技术，人们可以对原物料的品质进行监控，觉察潜在问题马上做出预警，以便能及早解决问题从而维持产品品质。大数据技术还能监控并意料加工设备将来的故障几率，以便让工程师即时执行最适决策。大数据技术还能应用于精准意料零件的生命周期，在需要更换的最正确时机提出建议
45、，关心制造业者到达品质本钱双赢。例如，日本汽车公司Honda将大数据分析技术应用于电动车电池上。由于电动车不像汽车或油电混合车一样，可以运用汽油作为动力来源，其唯一的动力就是电池，所以Honda盼望进一步了解电池在什么状况下，绩效表现最好、运用寿命最长。Honda公司通过大数据技术，可以搜集并分析车辆在行驶中的一些资讯，如：道路状况、车主的开车行为、开车时的环境状态等，这些资讯一方面可以关心汽车制造公司意料电池目前的寿命还剩下多长，以便即时提示车主做更换，一方面也可以供应给研发部门，做为将来设计电池的参考。 再如BMW公司应用大数据分析，在短短的12周时间内降低80%的零件报废率。一台汽车需要
46、的零件有很多种，其中一个是与引擎结合的引擎上盖。以前，BMW要等到最终引擎组装阶段，将引擎上盖组装完成后才知道到这个零件能否运用，假如不能运用就只好将整个引擎报废。而通过大数据技术，BMW公司在引擎生产线上可以做即时的检测与分析，倘如品管没有问题则干脆进到最终的组装程序，但若零件品质不好且无法修补则干脆报废，或者零件品质不好但能经过其他方式修补，则在修补后再度进行品管测试，借此提高生产效率并降低报废率。大数据使得终端零售畅通无阻 通过大数据技术，企业可以了解整个供应链中需求和供应的转变，从而促进了产品的终端零售。如沃尔玛的零售链平台供应的大数据工具，将每家店的卖货和库存状况大数据成果向各公司相
47、关部门和每个供应商定期共享。供应商可以实现提前自动补货，这不仅削减门店断货的现象，而且大规模削减了沃尔玛整体供应链的总库存水平，提高了整个供应链条和零售生态系统的投入回报率，创建了特殊好的商业价值。 当今，世界各国始终致力于以技术创新引领产业升级，而大数据的利用使得资源节省、环境友好、可持续进展，智能化、绿色化的进展趋势得以实现。因此，大数据背景下的制造业领域将具备广袤的市场空间和前景，这是制造业企业的莫大机遇。 第五篇：数据挖掘在培训管理中的应用论文 1、引言 对很多培育机构而言，目前急需解决的问题主要有：如何根据不同成员需求设置合理的课程、如何通过教学方式提高成员学习主动性、如何提高成员培训效果、如何通过考核检验成员学习成果等，都是培育机构进展过程中必需面对的问题。随着我国信息化进程的加快，一些培育机构也起先进行信息化建设，通过信息系统对培训相关事宜进行管理。但目前在针对培育机构的信息系统中，所实现的功能和模块是进行简洁的查询、统计。在了解培训评估效果时，目前的信息系统中，学员通过系统对不同课程的老师进行打分，系统自对进行汇总、统计，得出老师评价。但这种汇总、统计是最简洁的，对老师评价也缺乏全面性和深度。 2、数据挖掘在培训管理系统中的应用 大数据时代下，数据信息呈现出海量特点。如何从海量、不完全的信息中找寻到真正有用的