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大数据背景下的课堂教学改革

大数据背景下的课堂教学改革
大数据背景下的课堂教学改革

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大数据背景下的课堂教学改革

作者:申蕾

来源:《知识文库》2017年第22期

随着信息技术的不断发展,大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会,出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”,这种课程容易变通、灵活性高且较为精简,这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶,所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中,有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识,接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用,提出相应的策略。

一、用大数据技术营造良好的教学环境

(一)大数据

迈耶一舍恩伯格教授曾经指出,所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联,跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃,是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。

对于如何对大数据进行具体的定义,目前来看还没有定论,目前的定义方式多种多样,但是基本都是从大数据特征,通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中,广为采用的是著名的3V定义,也就是大数据的3个特点:多样性(variety)、规模性(volume)和高速性(velocity)。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前,4V并没有一个统一的说法,一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V 特性,即Value特性。而IBM公司则认为真实性(veracity)也是大数据的一个重要特征。在维基百科上,人们通常可以查到的对于大数据的定义是:“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识,不必固定于定义之中,即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的

4V:

规模性(volume)、多样性(variety)、高速性(velocity)、价值性(value)。

(二)大数据的特点

通常所说的大数据,我们可以用前面定义中的4个V来表示,4个V分别是Volume,Variety, Value, Velocity,这四个方面可以用来概括大数据的特征。

基于大数据精准教学系统的因材施教

基于大数据精准教学系统的因材施教试题及答案 一、单选题(共11题,每题4分,共计44分) 1、班级考试报告不支持查看哪些指标() A班级平均分 B班级优秀率 C班级排名 D班级不及格率 2.以下关于讲评模式描述正确的是?() A.讲评模式不支持筛选题目 B.讲评模式能查看学生答题原卷 C.讲评模式下不支持资源拓展 D.以上说法均不对 3、考试后,老师想要查看学生高频错题,请问该如何操作?() A在班级报告的成绩单中查看 B在学生学情单科页面下载本班成绩 C在班级报告学情总览的页面最下放有高频错题功能模块D在精准教学功能下查看 4、教师进入试卷讲评,想优先讲解班级重点错误的题目,该如何操纵?() A.选择需要讲评试卷的报告,点击试卷讲评,选择按得分率排序

B.选择需要讲评试卷的报告,点击试卷讲评,教师直接点击认为错误率高的题目 C.老师课堂上直接寻问学生,哪道题目需要优先讲解D.以上均有可能 5、老师在考前复习想查看班级学情可以进入() A学科学情 B教学监管 C练习中心 D可以选择进入任一个页面 6、班主任想查看班级学生某一阶段知识点掌握情况,请问该如何操作?() A在班级报告按考试依此每次考试情况 B在学科学情页面查看薄弱知识点 C在学生学情页面下载单个学生历次成绩 D以上都可以 7、教师查看单次学情时,某位老师发现班级均分在90分以上(满分100分),下面做法错误的是?() A对比年级排名,查看班级与年级差距 B查看试卷分析界面,分析考试难度、信度、区分度,总结差距。 C本次考试内容班级整体较好,不需要耽误教学时间,直接跳过上新课。 D以上都错误 8、教师查看学生学情时,不能查看的信息是?()A班级大幅退步学生 B每个学生每个知识点掌握情况

探析大数据时代背景下的财务管理的论文

探析大数据时代背景下的财务管理的论文 摘要:大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,在互联网如此发达的今天,大数据时代已经来临。大数据时代的到来,对财务管理提出了新的要求,要求财务人员具备大数据分析能力,转变角色(由传统的单一财务的记账员角色 关键词:探析,数据,时代,背景,财务管理,论文, 大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,在互联网如此发达的今天,大数据时代已经来临。大数据时代的到来,对财务管理提出了新的要求,要求财务人员具备大数据分析能力,转变角色(由传统的单一财务的记账员角色转变为集财务、数据分析处理为一体的综合性财务人员角色),实时分析,及时预测,提高了企业决策的准确度,大数据财务管理代表了财务管理发展的新趋势。 一、大数据时代财务管理概述 1.大数据的涵义 大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,有海量、高速、多样、价值密度低等特点。 2.大数据时代财务管理的定义

大数据时代财务管理是指在实时动态变化的大数据支持下,企业财务人员利用现代财务管理技术和手段,对于企业财务数据进行成本管理、管理信息定制、财务能力分析、动态利润管理、财务信息预测、财务预警管理等活动的大财务管理。 3.大数据时代财务管理的发展趋势 (1)具备大数据分析能力,进一步挖掘财务信息核心传统的财务管理分析更多关注结构性财务信息的分析,对非结构性财务信息和非财务信息关注较少,在大数据时代,要求财务管理相关人员要具备大数据分析能力,不仅要分析结构性财务信息,还要分析非结构性财务信息和非财务信息,除此之外,还要将结构性财务信息与非结构性财务信息和非财务信息相互整合,进一步挖掘财务信息核心,预测企业所在市场状况的变化,进一步为企业管理层筹资、投资、成本管理、市场开拓、新技术研发等决策提供有用信息。 (2)实时分析,及时预测,提高企业决策的准确度大数据具有海量、高速、多样的特点,大数据时代的财务管理在获取资讯的数量、速度、种类等方面较传统财务管理有绝对性的优势,这就使得财务管理由之前的基于结果分析的事后管理,转变成了基于过程分析的事中管理,能够对资讯带来的大数据进行实时分析,大大增加了企业管理决策的灵活性和准确度,帮助企业及时预测市场变化,能很快根据大数据分析结果调整生产、销售等环节的作业,对市场的适应性增强,从而有助于企业提高市场占有率,增强市场竞争能力,培育核心发展能力,延长企业寿命,促进企业的生存和发展。

大数据时代对教学改革的影响

大数据时代对教学改革 的影响 Company Document number:WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

大数据时代对教学改革的影响 摘要:目前传统教学内容陈旧、方法老套以及不能满足学生对新知识需求等缺陷逐渐凸显,随着大数据时代的到来,在教学中引入在线教育、数字化学习平台、云平台、大数据技术,通过改变传统授课模式和教学方案的制定,不仅能改善教学质量,提升学生水平,还可使教学更加具有针对性、前瞻性和准确性。 关键词:大数据;云平台;在线教育;数字化学习平台 中图分类号:文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2017)19-0143-02 随着互联网、信息系统及电子设备的发展,人类各行各业每时每刻都在生成海量数据。大数据的时代已经到来,大数据正在改变着我们的工作和生活。2015年9月5日,《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》发布,标志着大数据上升为我国“国家战略”。大数据逐渐成为比石油、煤炭等更有价值的资源,将对政治军事、经济社会、科学研究等产生革命性影响[1]。 高校教育也深受大数据时代的影响,正在进行一场技术与理念相结合的变革。在传统教学中,通常采用面授课为主的教学方式,也就是根据课本大纲在课堂上进行理论推导和讲解。这种教学方式的弊端在于:(1)教学内容单

一,不能与时俱进;(2)教学模式固定;(3)无法及时了解和发现学生在学习过程中遇到的问题。 因此,现代教育迫切需要将新一代信息技术(云计算、移动互联网、工业物联网、大数据等)融合到教学中。大数据为课堂设计提供了丰富的信息资源,使教师能蚋深入地了解学生,不断调整教学方案和模式,以提高学生的学习质量和教师的教学效果。 一、教学模式的转型 在教学改革不断推进的今天,传统教学方式的局限性逐渐凸显,单一的教学模式太过刻板枯燥,常用的教学模型是以教师为中心的“满堂灌”方法,整堂课只有老师对着学生讲解知识,难给学生互动和提问的机会。大数据时代来临,学习知识不再局限于课堂,先进的网络教育为世界各地的学生获取知识提供了新的途径和更大的学习空间[2]。 对传统的教育体制而言,以大数据分析为基础的新一代教育平台创造的个性化、智能化教学模式,降低了教育成本。同时也为解决区域之间教育不平衡问题找到了一条途径。将传统的教学模式和网络在线教育相结合,便可充分发挥各自的优势,使学生的学习效率和教师授课效率同时得到提高。 在线教育服务Knewton是最着名的适应性学习体系之一,该体系由世界领先的终身教育服务商之一卡普兰的前

大数据背景下数据挖掘技术的应用

《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期

大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代,同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步,使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点,而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说,数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇,于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用,同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述,从而加深了对数据挖掘技术的理解,以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用,最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】:大数据;数据挖掘;数据挖掘的应用

Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data.With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem.Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work.The work involved is the key technology of data mining.In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges. The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology. 【Key words】:Large amounts of data;Data mining;Application of data mining

大数据时代下可能出现的工作变化

大数据时代下可能出现的工作变化 在当今信息时代,以计算机类智能设备和互联网系统为典型代表的信息大爆炸和大数据经济一触即发,人与人,以及人与物,物与物之间互相关联。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越多样化和终身化;未来学习越来越个性化;未来的教师由知识的二传手到质疑创新精神的引路人,相应的能力要求也需要与时俱进。大数据、互联网等技术必然带来教育体系的变革。互联网等信息技术从最初作为教育信息工具的使用到扩散整个教学系统成为变革的内动力,带来了教育的新期待,站在以互联网为代表的新技术时代潮流尚,教师教育也要顺势而为,思考在教育变革的大浪潮中教师如何进行角色重塑和专业成长。 一、大数据时代教育系统性变革的内外动力 (一)教育系统变革的外动力 以互联网为代表的信息技术推动了教育教学所处的外部生态环境,使教学系统与整个社会大系统之间的相互关系发生了变化。一方面,社会历史变迁对教育教学提出了变革的新要求;另一方面,科技进步为教育教学的变革提供了新手段。这两个方面叠加在一起,构成了推动教育教学变革的外部动力。 教育教学的变革主要反映在对人才的需求上和信息社会对个性化人才的需求之上。个性化、定制化、网络化生产的家庭工厂将取代庞大的规模化工厂。这种新型的数字化制造模式和发展模式,需要大量的适合信息时代的高素质人才。为了适应新形势发展的需要,教育迫切需要回归到“个性化”之路。未来教育在互联网和大数据的作用下变得越来越个性化,学习者对教育的选择多样化和定制化。以互联网和大数据为代表的新技术是教育变革的技术推动力量。“微学位”、数字化学校和数字化课程、反转式课堂、游戏化学习、互动式新型媒体技术等全新教育模式的出现预示着互联网时代的教育将实现教育从教学内容到教育方式的全方位的转变。互联网推动整个教育教学的范式转变与流程再造,互联网时代教育的变革正源于外部动力和内部动力的共同作用。 (二)教育系统变革的内动力

大数据时代下的财务管理转型

上海汽车集团股份有限公司财务部夏明涛一、引言伴随着大数据时代的到来,大数据的运用将逐步改变传统的思维和行为方式,这都将对当前的企业传统经营带来巨大的影响。第一,企业未来关注的重点将不再是标准化、规模化的生产和制造,“规模效应”将会在互联网上体现,比如维基百科。因此,优秀的公司将专注于产品的设计和品牌的建设,而一些标准化、重复化的制造工艺将更多地由低成本、专业的公司去承担。第二,大数据将会改变企业的经营模式。传统的企业主要关注产品的生产和销售,企业经营收入的实现是通过产品的出售而实现;而在大数据时代下,优秀的公司通过数据分析和应用,更专注于客户的精准定位及产品和服务的紧密联系,从“一次销售,一次收入”转为“一次销售、多次收入”的经营模式。第三,未来企业的成本结构中,“料工费”的占比将逐步降低,而面向客户、面向市场的费用将会越来越大。因此,企业产品竞争力的提高,不将再是一味扩大生产规模,而是需要通过整合企业业务和财务等数据,以准确的决策和企业资源的有效配置来实现企业价值的增长。而作为企业内部“以数据说话”的财务分析和管理,在大数据时代也同样面临着挑战。 第一,信息化水平的提升可以大幅减少传统会计核算的工作量,财务人员可以投入更多的时间和精力在高价值量的财务分析上;第二,借助大数据技术,财务管理和分析的水平可以得到大幅提升,为管理层做出准确的决策给予支持;第三,通过对企业各业务条线数据的整合,将财务数据和业务数据有效融合,推动财务管理的转型和升级。因此,如何适应大数据所带来的变化,如何让财务管理实现从“事实说明”到“价值创造”的转变,这些都将是未来一段时间内所必须面对和解决的问题。二、大数据时代特征当下是信息大发展的时代,互联网、移动互联网、物联网、车联网、gps、安全监控、金融服务等每天都在大量的产生数据。 大数据的运用所带来的是思维模式的变化,带来的是生活方式的变化,而对企业来说,更重要的是带来企业创造和实现价值途径的转变。搜索引擎巨头谷歌就是大数据应用的一个缩影。 以汽车行业为例,为应对激烈的竞争,近年来各家整车制造企业都在大规模扩张,希望通过产能的扩大来降低单车固定制造成本,从而提高企业和产品

钱初熹:大数据时代美术教育的创新发展

钱初熹:大数据时代美术教育的创新发展

标题:大数据时代美术教育的创新发展 所属频道:理论与研究 华东师范大学钱初熹 摘要 大数据时代对教育提出了严峻的挑战,未来教育必须与时代同行才能跟上时代发展的步伐。21世纪的学校应该教会学生掌握并运用21世纪技能,去理解和解决真实世界的各种挑战。本文提出“以视觉、造型、空间、创意、美感为核心的美术素养与21世纪技能相对应,通过学校美术教育,每一名青少

年都可以获得在一个高度复杂的世界中生存与交流必不可少的核心素养——美术素养”的观点,并围绕如何通过学校美术教育帮助青少年掌握21世纪技能以立足于生活并对他们的社区与社会做出积极贡献开展深入的研讨。 关键词:大数据时代美术教育创新发展 一、大数据时代工作、教育与技能的变化 (一)2030年的新职位需要富有创意的员工 21世纪的科学最新成就——人工智能反映了科技发展为人类社会带来的巨大影响。科学家们预测,到2035年,具有人工智慧的机器人已经成为人类的伙伴,甚至是家庭成员,在人类生活中占有不可或缺的地位。随着人工智能在各领域中的推广与应用,到2025年,现有职业中有近50%将逐渐消失。《加速迈进2030年——未来的工作和工作场所》报告指出,丧失职位不一定等于丧失工作,在未来,机器人和计算机创造的就业机会,比它们摧毁的要多,只是改变人类负责的范畴。成排摆放办公桌的工作场所将变得完全多余,从“工作场所”的概念向“可以工作的地方”转变,并延伸到工作场所以外的空间;有各种各样闭门静思之处和团队协作之地,人们可以在特定时刻灵活选择最适合他们工作的地点;虚拟工作方式不断增加,信息整合平台的出现为待开发的工作空间打开了市场通道。[1]届时,新职位空缺将趋向要求应征者更具创意、情感、社交技巧以及运用人工智能的能力,会有更多自由工作者(如室内设计师、时装设计师、摄影师、手绘画家等),也会衍生出一些20至40人的小型企业,利用人工智能提升速度及固有技术,挑战大企业。 现在越来越多的人,特别是年轻一代,认为工作中的幸福感、职业目标和工作的意义同财富成就比起来一样重要,甚至更加重要。为了吸引人才,未来的公司不仅要小巧灵活美观,还要真实可靠:它们需要拥有真实的价值观,并真正地为社会福祉贡献力量。 (二)移动学习促进教育的普及与发展 2013年,联合国教科文组织发布的《移动学习指导原则的目的及适用范围》中明确指出:移动学习涉及使用单独或与其他信息和通信技术(ICT)的组合的移动技术,使学习随时随地进行。移动学习支持广泛的教育目标,如学校系统的有效管理和改进,学校和家庭之间的沟通。移动技术正在不断地发展:设备多样性,包括广招、手机、平板电脑,电子阅读器,便携式音频播放器和手持式游戏、控制台。未来移动技术的列表会有所不同。联合国教科文组织选择广义的定义:移动设备,只需承认它们是数字,易于携带,通常拥有和由个人控制,而不是一个机构,可以访问互联网,有多媒体功能,并能方便,大量的任务,特别是有关沟通。[2] 教科文组织相信移动通讯技术能够给不同背景的求学者带来更丰富多样的受教育机会。如今,越来越多的证据表明,无处不在的移动通讯设备—特别是移动电话及近来兴起的平板电脑——已成为世界各地求学者获取信息、简化管理及促进学习的创新方式。移动学习的独特优势远不是一个理论上的可能性,移动学习是一种对实地的现实:学生和教师从莫桑比克到蒙古正在使用移动设备访问丰富的教育内容,交谈,并与其他学员分享信息,引起来自同行和导师的支持。 (三)21世纪技能 科技的超飞速发展,人工智能与移动学习的普及与发展,对教育提出了严峻的挑战,未来教育必须与时代同行才能跟上时代发展的步伐。我们急需找到一种正确的教育思想与实现这一思想的具体途径,才能引领未来教育走向成功。但是,迄今为止,我们的教育系统依然沿袭远古教育的范式,这样的教育很难对学生的学习产生深远影响,也无法培养出与时俱进的、不断应对各种挑战的21世纪人才。伯尼·特里林(BernieTrilling)、查尔斯·菲德尔(CharlesFadel)在《21世纪技能:为我们所生存的时代而学习》一书中指出:近几十年来,我们所生活的世界一直在发生巨变——先进的技术与交流手段、迅猛的经济发展与激烈的竞争、翻天覆地的变化,日益加剧的全球性挑战(从金融危机到全球变暖等)。如果我们的学校教育仍然保持不变,那我们该如何应付未来世纪的挑战?21世纪的教育,不仅包括传统教育科目,如阅读、写作、算术等,更应注重适应现代社会的主题,如全球化意识、金融/经济、健康与环境保护素养等。 简言之,21世纪的技能包括:学习与创新技能(Learningand innovation skills,批判性思考和解决问题能力;创造与革新能力;沟通与协作能力)、数字素养技能(Digital literacy skills,信息素养;媒体素养;信息与通信技术素养)、生活和职业技能(Life and career skills,灵活性与适应能力、主动性与自我导向;社交与跨文化交流能力、高效的生产力;责任感与领导力等)。[3]

大数据背景下的数据库技术研究_张宇航

180 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 键值存储 Bigtable 云数据库 1 引言 在大数据时代背景下,大数据一个定性的描述:是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。当今“大数据”一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义,它更代表着信息技术的发展进入了一个新的时代,代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战,代表着大数据处理的新技术和方法,也代表着大数据分析和应用所带来的新的发展机遇。本文从大数据的背景出发,研究数据库的存储模型,数据模型,编程模型等问题以及讨论数据库技术的未来研究方向。 2 大数据概念 2.1 大数据的特性 学术界通常用4个V(即V olume 、Variety 、Value 、Velocity)[1]来概括大数据的特征。 (1)V olume 指数据体量巨大。截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB ,而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB 。当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB 量级,而一些大企业的数据量已经接近EB 量级。 (2)Variety 指数据类型繁多。类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日 大数据背景下的数据库技术研究 文/张宇航 志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这 些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 (3)Value 指价值密度低。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例,一部1小时的视频,在连续不间断的监控中,有用数据可能仅有一二秒。 (4)Velocity 指处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC 的“数字宇宙”的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB 。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。2.2 大数据的影响 大数据决策成为一种新的决策方式。依 据大数据进行决策,从数据中获取价值,让数据主导决策,是一种前所未有的决策方式,并正在推动着人类信息管理准则的重新定位。随着大数据分析和预测性分析对管理决策影响力的逐渐加大,依靠直觉做决定的状况将会被彻 底改变。 大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现大数据的应用需求,是大数据新技术开发的源泉。借助这些创新型的大数据应用,数据的能量将会层层被放大。2.3 大数据典型应用案例2.3.1 梅西百货的实时定价机制 根据需求和库存的情况,该公司基于SAS 的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2.3.2 沃尔玛的搜索 这家零售业巨头为其网站https://www.docsj.com/doc/d75425204.html, 自行设计了最新的搜索引擎Polaris ,根据沃尔玛的说法,语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说,这就意味着数十亿美元的金额。”Laney 说。2.3.3 PredPol Inc. PredPol 公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作,基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率,可以精确到 500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区,盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。 3 键值存储 传统的关系型数据库中的利用二维表数据模型存储格式化的数据结构,每个元组的字段组成相同,数据库会为每个元组分配所有的字段,这样便于表与表之间的操作,但是,它 也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。它难以满足如下的高要求: (1)对数据库高并发读写的需求;(2)对海量数据的高效率存储和访问的需求; (3)对数据库的高可扩展性和高可用性的需求 为了解决这类问题,非关系型数据库(NoSQL 存储)应运而生,它以键值对存储,结构不固定,每一个元组可以有不同的字段,并且可以根据需要增加一些独有的键值对,它不局限于固定的结构,这样可以减少一些时间和空间的开销。键值对存储,简称KV 存储,是NoSQL 存储的一种方式。它的数据按照键值对的形式进行组织,索引和存储。KV 存储非常适合不涉及过多数据关系业务关系的业务数据,同时能有效减少读写磁盘的次数,比SQL 数据库存储拥有更好的读写性能。 G o o g l e 的B i g Ta b l e 、A m a z o n 的Dynamo 等都是是非常成功的NoSQL 实现。Membase ,MongoDB ,Cassandra ,BeansDB ,Redis 等开源的NoSQL 体系也得到了广泛认同。 键值存储机制采用键值对形式存储,值可以是任意不定长数据。如图1所示。 kv 存储采用0、1目录的方式管理历史数据和更新数据,假设当前的更新数据目录和历史数据目录都为0目录,在合并时,最新历史数据写到1目录,同时更新数据开始写在1目录。注意的是,需要对更新数据目录和历史数据目录的当前0、1目录进行维护。 通常情况下,更新数据使用Memtable 存储,历史数据使用SSTable 结构存储。这样快 <<下转181页 图1:kv 存储的合并 图2:BigTable 数据模型实例

四川省大数据精准教学联盟2018级高三第二次统一监测 生物答案解析

四川省大数据精准教学联盟2018级高三第二次统一监测 生物参考答案及详细解析 一、选择题 1.C 【命题立意】主要考查线粒体、溶酶体等细胞器的结构与功能,意在考查学生的理解能力和获取信息的能力。 【答案解析】溶酶体是“消化车间”,其内含有多种水解酶,线粒体自噬降解过程需要细胞内的溶酶体参与,A正确;线粒体自噬后得到的产物中,有些物质可以被再次利用,B正确;线粒体自噬过度激活,细胞内线粒体将被全部降解,但细胞质基质、叶绿体等场所仍可产生ATP,C错误;哺乳动物成熟的红细胞中没有细胞核及众多的细胞器,在成熟过程中发生了线粒体自噬,D正确。 2.B 【命题立意】主要考查细胞增殖与细胞分化的过程及意义,意在考查学生的理解能力。【答案解析】在胚胎发育过程中,受精卵通过有丝分裂不断增加体细胞数目,A正确;卵裂期的细胞是由受精卵经过有丝分裂形成的,所含DNA的种类和数量不会发生变化,RNA的种类和数量会发生改变,B错误;原肠胚细胞可以通过增殖分化形成幼体的各种组织和器官,C正确;幼体形成后体内仍保留着少数具有分裂和分化能力的细胞,比如干细胞,D正确。 3.A 【命题立意】主要考查教材实验中的试剂、材料选择相关知识,意在考查学生的理解能力。【答案解析】黑藻和藓类都是观察叶绿体的材料,A正确;双缩脲试剂用于检测蛋白质,不用于检测还原性糖,B错误;纱布不属于半透膜,溶质和溶剂都可以自由通过,渗透作用装置中无法观察到渗透现象,C错误;温度本身会影响过氧化氢的分解,不能用过氧化氢酶代替淀粉酶来探究温度对酶活性的影响,D错误。 4.D 【命题立意】主要考查基因组测序、染色体的结构与组成、染色体有关实验等知识,意在考查学生的理解能力和综合运用能力。 【答案解析】酿酒酵母细胞的DNA分布于染色体、线粒体和质粒中,基因组测序是测定其基因组中全部DNA的碱基序列,不包括线粒体及质粒的DNA碱基序列,A错误;染色体没有生物膜结构,主要由DNA和蛋白质组成,人工合成染色体时,需要氨基酸、核苷酸作原料,不需要磷脂,B错误;端粒是每条染色体两端的一段特殊的DNA序列,故人工创建的具有完整功能的单条染色体中,理论上应该具有2个端粒,C错误;观察细胞的染色体数目,可用改良苯酚品红染液、龙胆紫染液和醋酸洋红染液对其染色,D正确。 5.B 【命题立意】主要考查植物激素的作用及其相互之间的关系,意在考查学生的理解能力和获取信息的能力。 【答案解析】由图可知,植物分枝发育过程中有细胞分裂素、生长素、独脚金内酯等多种植

大数据时代下的财务管理创新

龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/d75425204.html, 大数据时代下的财务管理创新 作者:沈芳纯 来源:《世界家苑·学术》2018年第07期 摘要:随着信息的大爆炸,大数据的横空出世,大数据的影响逐渐渗透到社会的各个领域,大数据已经来临,未来也不可能消失,企业需要做的就是抓住大数据带来的商业机遇,增强竞争实力,抢占先机获取更多的市场份额。本文分析大数据背景下,财务管理的创新工作机制,通过财务管理的变革和创新,在新的环境下,促进财务管理的可持续发展理论,提出适应如今大数据的财务管理的措施建议,以期丰富财务管理理论体系。 关键词:大数据;财务管理;创新 1.前言 财务管理是企业立足市场的核心活动之一,企业的财务管理是实现企业的经营绩效最大化,对企业的各项经营活动进行控制,为企业的各个经营环节提供财务信息的决策。大数据正在以不可阻拦的磅礴气势,同具有革命意义的最新科技进步如纳米技术、生物工程等一起,打开人类在新世纪的前奏。大数据从海量的财务数据中找到规律,发现财务数据中的趋势,从而为企业的决策提供财务支持。 2.大数据财务管理的作用 随着信息的大爆炸,大数据的横空出世,大数据的影响逐渐渗透到社会的各个领域,大数据已经来临,未来也不可能消失,企业需要做的就是抓住大数据带来的商业机遇,增强竞争实力,抢占先机获取更多的市场份额。而目前大多数企业对大数据的重视不够,不能够意识到企業环境的大变化,不能够从大数据中发现优势,在未来的竞争中胜出对手。财务管理肩负着企业管理的重要责任,大数据使得未来的财务管理是基于大数据,因此,可以通过培育管理层的大数据管理意识,达到引导带领企业员工的作用,使企业上下都树立起大数据意识。应用大数据进行财务管理,可以在财务部门的诸多业务处理中提升效率。 大数据最大的优势是从海量的数据资源中寻找规律,对财务管理而言,财务工作本身是建立在大量的财务数据基础上的,然而众多的财务数据都是孤立的,很难去找到其中存在的内在规律。大数据通过数据分析和挖掘,来寻找其中的变化趋势,找到财务的漏洞和趋势,找出财务管理的科学路径,及时的规避风险,促进财务工作效率提升。 3.大数据给财务管理带来的机遇和挑战 3.1机遇

大数据背景下的课堂教学改革

大数据背景下的课堂教学改革 随着信息技术的不断发展,大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会,出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”,这种课程容易变通、灵活性高且较为精简,这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶,所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中,有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识,接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用,提出相应的策略。 一、用大数据技术营造良好的教学环境 (一)大数据 迈耶一舍恩伯格教授曾经指出,所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联,跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃,是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。 对于如何对大数据进行具体的定义,目前来看还没有定论,目前的定义方式多种多样,但是基本都是从大数据特征,通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中,广为采用的是著名的3V定义,也就是大数据的3个特点:多样性(variety)、规模性(volume)和高速性(velocity)。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前,4V并没有一个统一的说法,一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V特性,即Value特性。而IBM公司则认为真实性(veracity)也是大数据的一个重要特征。在维基百科上,人们通常可以查到的对于大数据的定义是:“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识,不必固定于定义之中,即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的4V: 规模性(volume)、多样性(variety)、高速性(velocity)、价值性(value)。 (二)大数据的特点 通常所说的大数据,我们可以用前面定义中的4个V来表示,4个V分别是V olume,Variety,Value,Velocity,这四个方面可以用来概括大数据的特征。 首先,大数据的数据量是极其巨大的(V olume)。目前,人类产生的印刷材料的数据量是200PB (1PB=1000TB),而所有人类说过的话的数据量约为SEB (lEB=1000PB)。目前大多数数据存储容量为TB量级,而数据量较大的企业已

大数据时代的教育变革

大数据时代的教育变革 让教育发现每一个学生(深聚焦) 本报记者赵婀娜 《人民日报》(2014年09月04日17 版) 在考试中,两个同样得了90分的考生,他们的能力完全一样 吗? 课堂上,老师告诉同学们,“完成第一题到第十题”。可是,真的是所有学生都有必要完成这10道题吗? 教学过程中,如何更好地启发学生、如何更好地课堂互动,一节课的时长究竟是40分钟合适,还是45分钟合适。这些问题,老师们是“凭经验”,还是靠科学分析? 如果你对以上问题有思考,那么,你就会对大数据对教育形态的改变持开放的心态。

大数据时代悄然来临,过去无法收集与分析的数据都被新的技术手段赋予了可能性。谁能对大数据的挖掘更为深刻,谁就会在行业发展中抢占先机,教育领域也是如此。 就在几天前,慧科教育宣布在原来“开课吧”的基础上正式上线“找座儿吧”,即在原来在线教育平台的基础上,又推出垂直的招聘平台。从学习者职业性向的分析,到适合岗位的推荐,再到个性化设计的课程,经过考核、认证,最终推送到匹配的招聘岗位,完成了学习者从学习到求职的一整套完整路径。这样一套同以往学校教育截然不同的教育模式,引发了业内的热议,而这,正是基于对学习者个性化的数据分析完成的。 两个同样考90分的考生,能力水平完全一样吗? 大数据让教育真正面对每一个独立的个体 “不得不承认,对于学生,我们知道得太少。”这是卡耐基·梅隆大学教育学院的一句经典的口号,同时也是美国十大教育类年会关注度最高的议题。类似的思考在我们国家的教育领域同样存在。 “我们真的了解孩子吗?”“每一个孩子都是独特的,都是与众不同的,但是我们能针对他们进行真正个性化、差异化的教学吗?” 举个简单的例子,两个同样在数学考试中取得90分的考生,他们的能力完全一样吗?根据传统的教学模式,我们会认为,成绩相同的学生,能力大体相仿。但如果借用大数据的分析手段,学生的差异

基于大数据的精准教学模式探究 2017

基于大数据的精准教学模式探究2017-07-12 : 摘要:精准教学自诞生以来,受限于技术条件,无论是理论研究还是实际应用都不容乐观。信息技术的发展特别是大数据的兴起,为精准教学的发展提供了机遇。在此背景下,文章梳理了精准教学的理论方法、研究现状及其应用困境,分析了大数据对精准教学的影响。随后,文章从教学目标确立、教学过程框架设计、教学评价与预测等三个维度,构建了基于大数据的精准教学模式。最后,文章针对教学主体关系、数据伦理、安全保障等问题,对基于大数据的精准教学进行了反思。文章的研究,推动了大数据技术在精准教学领域的应用,有助于激发精准教学的活力,进一步提升精准教学的有效性。关键词:大数据;精准教学;教学目标;教学过程;教学评价与预测一精准教学的理论方法精准教学(Precision Teaching)是Lindsley[1]于20世纪60年代根据Skinne的行为学习理论提出的一种教学方法。起初,精准教学面向小学教育,旨在通过设计测量过程来追踪小学生的学习表现并提供数据决策支持,以便“将科学放在学生和教师的手中” [2][3];后来,精准教学发展为用于评估任意给定的教学方法有效性的框架[4]。历经50余年的发展,精准教学现已形成了自身的一套理论方法。 1 精准教学的理论依据——Skinne的行为学习理论Skinne[5]是美国新行为主义心理学的创始人之一,他认为人类行为主要是由操作性反射构成的操作性行为,操作性行为是作用于环境而产生结果的行为。人类的一切行为几乎都是操作性强化的结果,人们有可能通过强化作用的影响去改变别人的反应。在学习情境中,操作性

行为更有代表性,因此操作性反射在学习过程中尤为重要。1954年,Skinne将这一理论引入教学,认为教学就是提出学生应达到的目标并对学习过程进行控制,辅以训练、反馈和纠正性补救等措施,形成所要求的行为即达到目标并立即给予强化;对于那些偏离目标或未达到目标的行为,则在不强化的前提下进行纠正[6]。 2 精准教学的衡量指标——流畅度(Fluency)精准教学中的最大“精准”在于教学评价,而衡量教学是否达到目标、学生是否真正掌握知识或技能,关键在于检测学生学习的行为过程及其反应。基于此,精准教学引入流畅度指标,用于衡量学生的学习质量。流畅度涵盖了“准确度”和“速度”两个方面,也就是说,学生的学习质量既包括对知识或技能的准确掌握,也包括运用知识或技能的速度。流畅度具有五大属性:持久性(Maintenance)、耐久性(Endurance)、稳定性(Stability)、应用性(Application)和生成性(Generativity)[7]。其中,持久性是指在无额外练习的情况下,学生根据需求执行任务的能力;耐久性是指为了满足真实需求,学生在长时间内持续执行任务的能力;稳定性是指在有干扰的情况下,学生能够继续实施一项技能的能力;应用性是指学生容易将知识或技能应用于新情境的能力;生成性是指在没有明显的指导下,学生出现复杂行为技能的能力[8]。 3 精准教学的程序方法——练习与测量精准教学的程序方法要求学生日常练习并精准测量其学习表现,即每天花费一定时间(1分钟或几分钟)进行练习与测量。练习是测量的基础,且这一过程需要长期开展并持续记录。一般来说,测量得到的频率数据将由教师记录于标准变速图表中,该图

研究论文:浅析大数据背景下企业财务管理的问题与对策

129919 企业研究论文 浅析大数据背景下企业财务管理的问题 与对策 一、大数据背景下企业财务管理存在的问题 (一)企业财务管理共享难、要求乱 在一些企业的财务管理中,许多信息被忽视、遗漏,信息共享性很低且分别处于不同部门,而部门间衔接中断、沟通不足导致信息不对称,因此难以做到数据分析。在互联网、大数据的时代背景下,大量资源是共享的,信息在高速甚至是爆炸式增长,而大量信息和资源得到了充分、有效地利用。大数据对于企业财务管理信息的要求也是如此。然而许多企业如前述企业一样,部门由于自身利益而不愿进行信息共享;同时,由于企业成本所限、观念老旧,内部财务信息系统已不适用但财务人员并不愿引进、开发使用新系统;并且,由于企业的财务管理对信息标准要求不一,每个部门的信息有不同的特点和标准,因而部门间在信息共享与交流过程中很容易遇到信息不兼容的情况。在种种困难中,财务部门难以融入其他部门,不

能及时获得有关财务管理所需信息,阻碍了企业财务管理的需要和发展。 (二)企业财务管理观念落后 目前,有的企业财务管理固步于会计电算化的数据信息处理,只专注于对数据的核算、记录与存储,对于企业周围环境的变化和时代要求不予理会。传统的企业财务管理没有足够重视对大数据的获得、利用和挖掘深层次信息,未认识到财务工作信息化的重要性,不能做到主动接触、使用大数据,而仅仅把管理层的指示作为要求,把赢得收益作为目标。同时,类似前述企业中的财务管理人员注重对部分财务数据的表面信息和分析处理,不重视企业自身财务管理情况,没有应用大数据的核心技术至企业财务管理。因此,尽管这些企业达到了财务信息化的要求,其内核还是未实现信息化、大数据技术管理。 (三)企业财务管理技术未达要求、人才缺乏 现在,大数据来自于不同企业、不同行业、社会乃至全球的各个领域,其数据量大,增长快,种类繁多。而在一般情况下,企业的财务数据来自于企业内部的各个部门,数据特点为精准度高、类少量小。所以,大数据时代下的企业财务管理对企业管理技术与人员素质有更高的要

大数据时代大学教育的机遇与挑战

大数据时代大学教育的机遇与挑战 摘要:随着大数据元年的到来,大数据已经开始冲击着各行各业,并影响着大学教育的方方面面。大数据时代将改善学习的核心要素,给大学教育带来深刻的影响。在大数据时代大学教育由单向度反馈转向多向度反馈,为实现个性化的教学方案提供必要的前提。同时大数据在大学教育中的应用还将面临技术层面、学生个人隐私及预测结果的正确运用等多方面的挑战。 关键词:大数据时代;大学教育;机遇;挑战 1.大数据时代的实质 早在2011年5月,麦肯锡公司发布的《大数据:下一个创新、竞争和生产力的前沿》报告中指出:大数据的规模以及其存储容量正在迅速增长,大数据已经渗透到各个行业中,成为重要的生产因素,成为可以与物质资料和人力资本并论的生产要素。正如马克思。所说“各种经济时代的区别,不在于生产什么,而在于怎样生产,用什么劳动资料生产。劳动资料不仅是人类劳动力发展的测量器,而且是劳动借以进行的社会关系的指示器。”大数据的演进与生产力的提高将产生直接的关系,大数据将成为重要的生产资料。同时,用于大数据分析的关键技术包括云计算、数据仓库、Big Table

等日趋成熟,使大数据的整合、处理、管理、分析成为可能。2013年,被称为“大数据时代元年”,标志着大数据时代的 正式开始。进入2013年“大数据”走入了我们的生活,对 各行各业产生了深刻的影响,每个行业的经营模式、生产模式、管理模式等正产生翻天覆地的变化,也为各行业带来了改革的契机。维克托?迈尔?舍恩伯格在《大数据时代》中指出:“大数据开启了一次重大的时代转型。大数据正在改变 我们的生活以及理解世界的方式,成为新发明和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发……”大数据时代不仅仅包含着各种类型数量众多的数据,更重要的是代表了快速取得并有效利用有价值资料的能力。在大数据时代到来之前,由于定量研究是建立在假设和有限的抽样数据的基础上,使得定量研究复杂而缺乏准确性,大数据时代将彻底改变这一状况,它可以让纷繁复杂、单调枯燥的数据变成可以说话的信息,它的实质不仅在于大量的占有数据,更多的是提供了预测性和前瞻性的信息和知识。淘宝、京东等众多购物网站可以根据顾客的浏览历史数据判断出顾客的喜好和最近的需求;沃尔玛等跨国连锁超市可以实现从啤酒、尿布、日用品等全系产品销售数据的分析,以此实现准确的物资仓储储备;美国洛杉矶警局利用各类案件的大数据的分析来合理安排巡逻 车和布置警力。这些无疑不是大数据预测性的体现。大数据的预测性帮助我们在特定的背景下提炼出数据潜在的规律,

信息技术背景下的大数据分析

信息技术背景下的大数据分析 全球知名咨询公司麦肯锡负责人称:“ 透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。 人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在虽已有时日,但却因近年来互联网和信息技术的发展才引起人们关注。 教育也因此受到了巨大的影响,如何在信息技术时代使大数据成为教育教学的工具成了重要的课题。 2015 年8月31 日,国务院《关于印发促进大数据发展 行动纲要的通知》明确提出:“信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长,数据已成为国家基础性战略资源。”“带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用,充分释放数据红利,激发大众创业、万众创新活力。” 在信息技术时代的背景下,大数据也必将推动教育公平和教育健康发展。 在大数据背景下,我们做了很多的尝试,希望能够运用 信息技术并通过数据得到有价值的结论来指导实际的教育教学,希望能够通过数据来诊断某一个时间段内的教育教学质量,希望能够用数据来说明我们需要改进或者可以改进的

某些方面。但是在实际过程中,对于数据的分析和应用缺乏 分析的技术和应用的能力,以下笔者是结合工作实际,将通 过《区域教育质量健康体检》项目和学习诊断系统的数据运 用和分析,结合微课的有效性探索所作出的尝试与努力,来 阐述大数据的一些分析方法和技术。 、数据关联性分析 一)问题的提出 标准化的测试,且测试工具在若干年之内保持一定的稳定性, 数据间就有一定的可比性。同时它又是大样本的测试,数据 具有全面性、客观性。为了实现在信息技术的背景下更好地 分析教学、改进教学、推动微课发展,首先要明确数据的价 值。 我们认真分析了《 2012 年项目报告》所提供的数据。从 2012 年项目数据来看, 学生的学业成绩标准达成指数、 次能力指数以及师生关系指数远低于本区(市直)水平,但 教师教学方式、作业指数以及学校压力等常规教育指数均达 到了本区(市直)水平。那么出现的问题应该怎么解决呢? 二)问题的分析 通过初步分析发现,出现问题的几个方面都和教学有关, 是不是只需要改进课堂教学就可以了?那么与师生关系是 因果关系还是关联性关系呢?是不良的师生关系导致了学 业水平低下吗? 2014年 6月,在郑州市义务教育质量健康指 数发布会上,北京师范大学中国基础教育监测协同创新中心 刘坚教授给出了一组关联性数据。从中可以看出,师生关系 与学业水平存在正相关,并且相关度非常高。说明师生关系 只能证明其存在着关联关系,这种正相关的背后可能存在着 两种情况:师生关系不好导致学业成绩下降,或者学业成绩 降带来的师生关系不好。也就是说,要解决这个问题需要 两个先来探讨数据的关联性问题。 健康体检项目”是基于 高层

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