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大數據時代的概述范文1
關鍵詞:大數據;高等職業院校;計算機應用技術;信息輸送
1高職計算機應用技術專業改革和發展存在的問題
1．1忽略了學生需要全面發展
與其他學生相比較，高職院校學生普遍存在文化課基礎比較薄弱的問題，計算機應用技術專業的學生也不能例外。計算機發源于國外，我國引入的時間比較晚，所以計算機應用的學習和發展需要借鑒國外先進的技術，這就存在一個語言的問題，只有打好英語語言基礎，才可能在學習和編程等技術的應用中不但能熟練應用，而且能深刻的理解為什么。不只英語的學習，數學等其他文化課也在計算機應用中起到不小的作用，但目前很多高職院校為了增大就業率，增多了專業課的課時，忽略了基礎課程的學習。
1．2教學中不重視培養學生的主動學習能力
計算機應用技術專業是一個實用性很強的專業，因此學生的練習和個人鉆研部分在整個教學的培養過程中就顯得尤為重要。但是大部分高職院校不注重培養學生的獨立學習能力，加重學生的教學課時，不僅沒有給學生自己練習的時間和環境，也一定程度上誤導了學生的職業發展。大數據時代，每天都有新的技術和創意被提出，這些新思想雖然都建立在原有的理論基礎上，但是沒有這些創新者的自主學習和研究，就不會有原創的產生。目前畢業生就職專業和所學專業不對口的情況很多，很多職位都要求重新開始學，良好的自主學習能力有助于學生在求職時擁有更多的選擇和方向，也有助于在未來的實際工作中加速上手，快速的發展下去。
1．3教學硬件設施不健全或者落后
計算機應用技術專業必須進行相一部分的實戰演練，但是部分高職院校因為經費少、領導不重視等種種原因，使得教學硬件設施不齊全，無法給學生營造良好的學習條件和氛圍。有的學校雖然設施健全，但是大部分設備已經很落后，早已被淘汰，學生難以在這樣的硬件設施環境下得到應有的教育水平和資源，在未來的就業中當然會被專業素質更高的競爭者搶先一步。破舊或者不齊全的教學設施也會嚴重影響教師的教學熱情和發揮余地，有些院校甚至還沒有開設多媒體教學，這對于計算機應用技術專業的師生來講是一個很大的教育環節缺失。
2高職計算機應用技術專業改革和發展的建議
2．1鼓勵學生全面發展，合理安排教學內容
高職院校應該在加強學生專業素質培訓的基礎上，同樣加強學生的文化基礎教育和其他方面的教育?；A文化課是學好其他專業的必備課程，英語的學習能增強學生的專業能力，也有利于學生在課程之余去網絡和圖書館學習一些國外的文獻和資料，進一步提升自己。數學的學習培養了學生的邏輯思維能力，同樣是計算機應用技術專業必不可少的能力。高職院校應該增加一些選修課，鼓勵學生在專業之余的時間選擇一些自己感興趣的課程，全面學習，不但能培養個人愛好，也能在未來的就業中有一技之長。
2．2著重培養學生的自主學習能力
高職院校的學生已經是成年人了，思想和能力都在逐漸成熟，一味的填鴨式教學已經不能滿足學生所需。自主學習能力是每個從業人員必備的能力，只有培養良好的學習能力，才能在科學技術快速發展的大數據時代不斷學習新鮮事物和知識，不斷更新自己的專業數據庫，才有可能在已有基礎上做出一些創新。當前嚴峻的就業形勢對計算機應用技術專業人員提出了較高的要求，不但要能熟練操作一些常規內容，更要在應用技術的基礎上有所創新和鉆研，創新和原創才能推進信息技術的不斷發展。
2．3全面完善學校的硬件設施，為師生的發展提供良好的環境
我國最近幾年正在不斷加強對高職院校的財政投入和政策引導，爭取為社會提供大量合格的從業人員，高職院校也應該增強自身改革意識，合理規劃教學建設項目，不但要在數目上增加對硬件設施的投入，還要在質量上嚴把關，增強設備的質量，替換一些早已被淘汰的廢舊設備。為學生和教師提供良好的學習條件和研究條件，鼓勵師生進行研究和創新，為計算機應用技術積累更多的參考經驗。
3結語
計算機應用技術專業目前是我國的熱門專業之一，很多高職院校都開設了此專業。但大批的畢業生卻找不到合適的職位，很大一部分原因是因為專業素質未達到人才需求標準，這和高職院校教育中存在的問題有很大的關聯性。因此高職院校的計算機應用技術專業只有在改革和發展中積極解決問題，符合當前大數據時代的高要求，才有可能培養出更多更好的人才。
參考文獻:
［1］趙恒，史梁．高職計算機應用技術專業人才培養模式改革探索［J］．河南廣播電視大學學報，2013(04):96～97，107．
大數據時代的概述范文2
[關鍵詞] 大數據；智慧校園；教學改革
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 03. 132
[中圖分類號] G642 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2017）03- 0235- 02
0 引 言
教育關乎國計民生，大數據正在走向教育的領地，一個屬于教育的大數據時代已經到來，隨著網絡的發展，新的技術和手段促使中國傳統的教育方式發生了質的變化。大數據環境下，對傳統的教育思維和理念產生著顛覆性的影響，能夠大大地提高教學效率和科研的有效性?！盎ヂ摼W+”時代，已經從數字化校園發展到智慧校園，智慧校園備受關注，已經成為研究的熱點[1]，智慧校園的建設是教育信息化發展的必然趨勢[2]。以教育信息化促進教育現代化已經成為當前必須具備的思維，教育信息化不僅改變著中國的教育，也在創造著中國教育的未來，信息化的智慧應用已經開始廣泛應用。它既影響學校內部的管理和改革，也驅動著整個教育領域的變革，不僅僅可以用于在線學習，還可以應用于招生、教學科研、學校管理、家校互動、教育決策，還可以進行個性化匹配，照顧學生的個性化需求，關愛每一個學生的成長。
1 智慧校園
1.1 智慧校園的概念
智慧校園是以借助新一代的智能物聯、大數據、移動互聯、商業智能、知識管理、社交媒體等新興信息技術，全面感知校園群體的工作、學習、生活場景特征；并對信息處理加工，從而為師生群體建立智能的教育教學環境和舒適便利的工作學習生活環境，實現可定制的個性化服務需求；打造物聯化、智能化、感知化、信息化的新型校園。智慧校園是對原有的數字化校園的擴展和提升，可以更好地面向學校資源的管理和調度。
1.2 智慧校園的特征
智慧校園要實現將個人擁有的各種資料和信息進行收集、整理、消化吸收、分享和創新，為廣大師生提供一個全面的智能感知環境和綜合信息服務平臺；基于云計算，通過智能融合技術的應用實現對海量數據的存儲、計算與分析；通過智能感知環境和綜合信息服務平臺，為學校與外部世界提供一個相互交流和相互感知的接口，來推動學校的可持續創新發展；提供基于角色的個性化定制服務。
1.3 應用
智慧校園應用系統及平臺的建設應根據各個學校的應用實際，購買或開發具有針對性的應用軟件系統或平臺。應用系統及平臺的建設包括應包含網絡教學平臺、科研管理平臺、校展芾硐低場辦公系統和校園服務系統等。這幾個應用系統及平臺統一數據格式和接口，相互間根據通用的標準和規范，彼此信息共享、暢通，從而實現對學校教學、科研、管理、服務相關的數據進行整合、集成，統一管理和控制，實現全面智能化的應用和監管。
2 智慧學習環境
2.1 智慧學習環境的概念
學習環境的要素包括學習者（Learner）、資源（Resources）、技術（Technology）、地點（Location）和情境（Situation）等[3]。物理環境包含一些可以學習的場所，虛擬環境包含各種學習系統和學習社區等，智慧的學習環境是這些系統的資源整合，可以利用系統進行學習、資源利用和智能分析等。因此智慧的學習環境是物理環境與虛擬環境的深度融合，可以讓學習者感知學習場景，還能夠對學習者進行身份識別，為其提供適合的學習資源等，同時可以記錄學習者的學習過程，進行分析和評價，從而達到提高學習效率的作用。總之智慧的學習環境就是利用網絡信息技術，物聯網技術、智能感知技術等，為學習者提供一個集環境、資源為一身的智能的學習環境，為個性化學習的開展提供的強有利的支持。智慧學習環境的基本特征是智能性、人性化、開放性和社會性。
2.2 如何推動教學改革
智慧校園和智慧學習環境是教育信息現代化的熱點問題，與傳統數據相比，大數據具有獨特的優勢，智能化地進行信息的采集、分析和反饋，從而可以適應改變，調整當前的教學計劃，實現因材施教。學習環境中的自然環境因素主要指聲、光、溫度、空氣等，智慧校園中可以進行智能控制，將為學生創造更舒適的學習環境[4]。智慧學習環境使學校的教學更加人性化和智能化，在構建自主探究的學習環境中，對教學質量的提高有重要的應用價值。
（1）未來教室是智慧校園建設中的一個重要成果，它將徹底顛覆學生、家長對傳統教室的想象。未來教室里，只有一個超大電子白板，老師只需用手指，所有的教程就以圖文并茂、聲像結合的形式出現在學生的眼前。而學生只要隨手拎一個“電子書包”即可輕松上課，未來教室最大特色在于互動連結，除了課堂多媒體互動，還可以通過遠程互動系統實現班級與班級、學校與學校之間的高清互動學習，學生就像坐在一個超大公共課堂，分享來自全球最好的老師講座與教學資源。
（2）網絡學習平臺也是智慧校園的一部分，現在校園網、無線網無處不在，學習者可以通過電腦、Ipad、手機等隨時隨地的進行學習，可以滿足不同學生的不同需求。只要有網絡，學生可以在任意場所除了上課、完成作業，教學反饋還以在平臺上與老師或者同學進行遠程互動。
（3）模擬真實的場景進行教學，可以使學生的感知更加直觀，理解更加容易，體驗更加真實，不但激發學生的學習興趣，同時也開闊了學生知識空間和視野。傳統教學會碰到一些局限，比如實驗材料或者器材的缺乏，使一些教學活動無法開展，智慧的學習環境可以采用多媒體數字模擬的方法來演示教學及實驗過程，智能感知的課堂會給學生一種全新的體驗。同時也使教學從知識傳授過渡到培養學生科學素養和信息素養，對提升學生獨立思考和協作交流均有促進作用。
（4）智慧的學習環境中，通過分析系統中記錄的學習過程可以為學習者提供個性化服務定制[5]。即通過統計分析學習者的學習過程，總結出其行為模式特點和學習基本情況，然后為學習者提供合理化的建議和適合的學習資源和課程。大數據提供的數據更加科學和直觀，作出的評價更加準確，對于指導學生的學習更加有效和個性化。同時教育大數據可以客觀地反映教育事實，呈現教育現象，給教育教學改革提供決策參考。高校中的數據具有很高的教學和科研價值，開展高校數據分析的應用可以輔助高校教學管理，改變教育領域傳統的授課模式和學習模式。
3 結 語
我國教育大數據處于起步階段，數據采集網絡處于布局和建構中，在教育決策和教學的運用中也處于摸索階段，大數據人才培養的體系還沒有建立起來。未來十年，是IT時代向DT時代逐步演進的十年。教育信息化需要研究如何讓數據驅動業務，讓數據變成業務。IT時代強調的是“服務”，DT時代強調的是“體驗”。只有治理好的教育大數據才可能為用戶帶來良好的體驗。建立和發展智慧校園是優化教育教學環境、深化教育改革的重要途徑，是未來教育發展的方向。智慧校園作為數字校園發展的高級階段，國內目前尚無成熟案例，而且很多高校在建設中也存在一些問題。智慧校園的建設不是一蹴而就的，而是一個漫長的系統過程。在加強校園網絡建設的同時，也要提高教職工和信息化水平，在總結經驗的同時，考慮自身的發展特點，最終建設適合自身的特色智慧校園，推動教學改革。
主要參考文獻
[1]周文清. 數字時代的關聯主義學習理論研究[D]. 上海：華東師范大學，2014.
[2]熊頻，胡小勇.面向智慧校園的學習環境建設研究：案例與策略[J].電化教育研究，2015（3）.
[3]胡欽太，鄭凱，林南暉. 教育信息化的發展轉型：從“數字校園”到“智慧校園”[J]. 中國電化教育，2014（1）.
大數據時代的概述范文3
【關鍵詞】大數據時代 工業設計 教育改革
2013年可稱為中國的設計元年，“大數據時代”“3D打印技術”已然同時成為設計界人人提及的熱門話題。面對新形勢和急劇變化的社會環境，重新檢討工業設計和制造業，探討大數據時代工業設計的改革與發展刻不容緩。
一、定制化是制造業的新形態
要了解工業設計趨勢，首先要認清現階段制造業的特征。彼得?馬什將制造業劃分為五個階段：少量定制―少量標準化―大批量標準化―大批量定制化―個性化量產。我們正處在個性化量產階段。①與以往階段不同，個性化量產階段的制造業以“互聯網+新能源”為特征，是服務主導的邏輯，制造業和服務業相結合成為新的發展維度，“個性化定制―按需生產―按需消費”成為新的消費、制造模式。與此同時，產品角色發生著重大改變，從傳統制造業模式下關注“性能―品質―價格”的設計對象，轉為關注消費者“體驗―個性―品位”的情感表達工具，通過滿足人們“舒適度、能源、安全和信息”四大類核心需求，最終實現人的全面自由和解放。關注人的體驗和情感需求，是移動互聯網和3D打印技術為主導的第三次工業革命時代制造業的特征。
二、定制化服務的關鍵是數據
亨利福特開創的“流水線”讓大規模制造成為可能，第三次工業革命讓個性化定制成為現實。定制化服務的關鍵是數據。《大數據時代》的作者維克托?邁爾?舍恩伯格認為，大數據能夠讓傳統行業更好地了解客戶，以提供個性化的服務，能夠實現企業從量變到質變的本質變革。大數據時代設計創新主要體現以互聯網為平臺的網絡終端創新，如智能手機、平板電腦、導航產品和電子支付等生活類產品及服務的創新設計，以及與此相關的后臺基礎設施創新，如云計算、通訊、軟件工程等技術領域。知名IT評論家謝文認為，目前網絡業創新過程中，對大數據的獲取可分為三種戰略：前臺、和后臺為主的模式。蘋果、Facebook和亞馬遜分別是這三類模式成功的典范。蘋果通過設計、銷售各種互聯網終端產品，通過Ios系統下的Itune網上商店將產品和服務集成來匯集數據，形成自成體系的規范數據標準平臺，這種商業模式讓蘋果獲得了巨大成功，表明工業設計有效利用大數據可實現產品和商業的成功。Facebook則抓住目前頗具人氣的網絡社交需求，依托Web2.0系統平臺的構建和運營來獲取各種標準化、結構化的用戶數據，形成開放、龐大的共享數據流。亞馬遜則通過建立強大的網絡營銷后臺獲取網絡用戶的各種需求數據，再結合電商形成開放平臺，為用戶提供量身定制的各類個性化服務，為電商提供行業所需的大數據。
在口碑營銷成為王道的電商時代，借助互聯網提供的營銷數據，掌握消費者的需求，企業能夠及時調整設計、生產和制造策略，并通過3D打印快速實現消費者的個性化定制需求。這就需要通過網絡獲取用戶數據，同時用科學方法分析這些數據所體現的用戶消費心理、行為，最終轉換為有用的設計語言。傳統的產品設計、制造是一種線下行為，遠離互聯網，與消費者之間的溝通和交流存在時間差，獲取的消費者數據十分低效?！?D打印”技術的出現讓物質產品的設計、生產實現了數據化，傳統制造業和互聯網行業的高度融合，不但拓展了網絡行業的產業邊界，也為制造業的定制化服務提供了巨大空間。針對用戶的產品定制，借助強大的物聯網可實現低成本營銷，真正實現個性化設計和按需生產，這讓傳統制造業進入到大規模、打破時空界限的全新發展階段。這種借助互聯網、物聯網形成的新型產業鏈和商業模式改變了傳統制造業，讓企業從產業鏈上游及戰略規劃階段就可集成物質化產品設計、制造和流通過程所需的各類數據，②這要求制造業企業必須具備互聯網思維，要求工業設計必須依靠網絡集成各種數據，及時獲取消費者需求。
三、大數據時代的工業設計
互聯網打造了全新的社會形態和生活方式，人們的工作、生活已離不開網絡，通過網絡消費者可實現交友，衣、食、住、行各種所需。謝文認為，未來通過網絡有望實現三方面創新，個人數據集成、公共服務數據集成及物質生產集成。③如收集消費者在網絡上的言談舉止和生活中所有活動產生的數據，建立“數據人”模型，為線下的制造業提供人的需求數據；集成線上的公共服務數據為國家、政府和組織提供服務支持；集成物質生產數據實現制造業的數據化生存。對工業設計而言，網絡連接消費者、社會和物質產品組成的三維空間，融合各種大數據，可支持制造業的轉型與社會進步。這正是新形勢下工業設計的發展方向，即通過設計具體的服務產品，為消費者創造感性價值，實現消費者情感上對個性、品位和身份的追求。這些服務化產品在提供高品質服務的同時，以技術推動組織和社會創新，實現人、組織、社會和環境的可持續發展。此時的工業設計從“提供功能，方便使用”的問題解決方案，轉向“講述故事，創造意義”的“造意”階段，“造意”正成為當下產品設計新的關注點。借助網絡獲取用戶數據，讓產品滿足基本功能的同時，更多地向消費者講述故事，引起消費者的回憶和聯想，成為當下產品設計成功的關鍵。
結語
互聯網、3D打印塑造了以大數據為特征的這個時代，大數據是平臺（移動互聯網），造意是手段（感性價值創造），用戶體驗是目的（價值實現），構成了新時代工業設計的基本構架。大數據時代，一切皆可量化，④對設計教育而言，“研究驅動設計，設計驅動創新”將是工業設計改革的方向，這要求在學科層面成立設計研究學會，基于對各種用戶數據量化的科學研究為制造業服務。2014年初，中國工業設計協會成立了設計研究專業委員會，這是一個可喜的進步，標志著中國工業設計教育由基礎實踐型向科學研究型發展邁出了開拓性的一步，但未來依舊任重道遠。
注釋：
①彼得?馬什.新工業革命[M].賽迪研究院專家組，譯.北京：中信出版社，2013.
②③謝文博客[OL]..
大數據時代的概述范文4
關鍵詞 大數據 醫學院校 數學建模 教學模式
中圖分類號：G424 文獻標識碼：A DOI：10.16400/ki.kjdks.2015.12.058
Mathematical Modeling Course Teaching Reform
of Medical College in Big data Era
WANG Fang， XIAO Xuemei
（Department of Medical Information Engineering， Zunyi Medical University， Zunyi， Guizhou 563003）
Abstract In order to adapt to the objective of developing medical students' application ability in the era of big data， in view of the medical college students， the teaching modes of finding source type， immersed experience type and career-oriented type are advanced based on the teaching theory that multiple modes in parallel and implemented in phases， to achieve the goal that exciting interest， cultivating keen insight and enhancing operation ability.
Key words big data； Medical College； mathematical modeling； teaching mode
0 引言
什么是大數據？多大的數據量可以稱為大數據？不同的時代有著不同的答案。①21世紀是信息時代，由眾多渠道搜集而來大數據的存在形式往往具有多元性和實時性，可以說大數據時代就是對信息進行挖掘的時代。在醫療信息化廣泛深入的背景下，大量的醫療數據在醫院無時不刻均在產生。為了應對大數據的挑戰，達到實現未來的醫療云計算模式，區域醫療信息化追求的“信息互通、資源共享”的目標，作為醫院人才輸入發源地的醫學類高校，如何認清所面臨的挑戰，尋找解救方案，突破人才培養的瓶頸，是其面臨的主要問題。
隨著數學在醫學研究中的廣泛應用，大量的醫療數據以及紛繁錯雜的生命系統和生命現象，均需要借助計算機在數值分析與圖像處理上所具有的強大功能，并通過數學模型的合理建立，從而方便了研究人員對存在潛在價值的數據的挖掘，從而探討其內在的關系與變化規律。②因此，醫學院校中數學建模課程的開設已成為必然趨勢。但由于醫學院校本身所具備的面向社會輸入醫學類人才的特質，使得數學建模課程的教學在實施過程中往往存在諸多挑戰，例如學生上課積極性不高等，然而其原因主要在于數學類課程僅是醫科學生的一門基礎課，并不能引起學生的重視，并且醫學院校中數學教師人數相對較少，師資力量的短缺導致教學方式和方法的單一，另外醫學院校學生知識結構存在理工科短板的現象③也導致了學生對數學類課程的抗拒。
因此，傳統的教學模式在大數據時代背景下已然不能吸引醫學院校學生學習數學的興趣，已經無法適應醫學院校對學生數學應用能力的培養目標。
1 教學模式的改變
長期以來，我校的教學體系中在對醫學信息學人才的培養上，缺乏一門將高等數學與醫學問題有機結合在一起的課程，使大部分醫科學生普遍認為數學類課程枯燥乏味、抽象難懂、應用性較低。針對該問題，我校在2014年將“數學建?！闭n程進行了推廣，并于2015年將此門課程設置為信息計算與科學專業學生的專業課，以全國大學生數學建模競賽作為實踐的平臺，逐步對本校數學建模課程的教學模式和教學方法進行了系統的教學改革，并提出了符合醫學院校學生的三大教學模式。
1.1 尋源式的教學模式
在數學課程的教學過程中，學生均會有這樣的想法――數學是什么？答案不外乎“數學=邏輯”，而老師有時也會把數學的教學演變成一種空洞的解題訓練，一堆了無生趣的符號與公式，而忽視了數學本身的立體之美，使學生失去用數學的觀點觀察現實，構造數學模型，學習數學的語言、圖表、符號表示以及進行數學交流的能力。為此，我們在數學建模課程的教學中提出了尋源式的教學模式，從中探尋數學的文化背景。為此，任課教師在備課時要注重查閱相關理論所涉及的科學家的故事以及科學家發現理論的背景，教學中以圖片或影視資料展現該理論發現的過程。這種尋源式教學模式不僅可以吸引學生的注意力，而且可以提高學生的學習興趣。該教學模式在教學過程中采用了局部實施的方式，例如博弈模型④這一章內容，我們采用了播放影片《美麗心靈》的模式，讓學生了解數學家納什提出博弈論的整個過程，從而達到了吸引學生興趣、開拓學生視野的目的。
1.2 身臨其境式的教學模式
數學類課程本身所具有的特點決定了教材的共性：數學的定義、定理和證明是構成教材的主要部分，導致大部分學生對此類課程望而生畏，從而使得在教學環節中只有教師作為參與者，學生反而敬而遠之。這就需要教師學會去引導學生，讓學生克服對數學的畏懼心理，主動參與到教學環節中來。為解決該問題，并能有效避免數學類課程的枯燥性，在結合以問題為導向的教學方法的基礎上，相應提出了身臨其境的教學模式。該模式中學生的“學”與教師的“教”的角色進行了互換，讓學生作為主要參與人去發現問題，教師作為協助者與學生共同解決問題，實現了“發現問題―思考問題―解決問題”的思維路徑。教學過程中教師提前給學生布置任務，要求學生利用網絡、圖書館或現實生活等資源搜集已知模型的相關資料，包括歷史背景、相關數據、新聞報道等，培養學生從問題背景中利用關鍵詞法發現解決問題的思路，并以文字、圖片等形式展示。例如在交通流與道路通行能力模型的講解中，先讓學生在十字路口觀察綠燈、紅燈的時長以及車流量大小，得出決定道路通行能力的關鍵因素，并陳述問題的背景，引導學生找出背景中的關鍵字，如交通流：引導學生思考什么是交通流，從而引出交通流的概念――汽車在道路上連續行駛形成的車流，繼而思考是什么樣的汽車――標準長度的小型汽車，從而引出標準的長度應為多少等問題，讓學生以問題的決策者的角度身臨其境地發現問題、思考問題、解決問題，最終找到問題的解決方案，從而培養學生敏銳的洞察力以及動手操作能力。
1.3 以就業為導向⑤的教學模式
醫學院校學生在學習中更側重理論知識的實用性，因此此類學生經常會有這樣的想法：醫學生為什么要學數學？感覺數學類課程的開設類似于紙上談兵，無可施展之處。這就要求教師在講授過程中要讓學生清楚了解到數學本身的魅力所在，其廣泛的應用性和無處不在。教師要注重收集數學相關理論在醫學上的實際應用案例，讓學生體會數學與醫學的緊密結合，從而提高醫學院校學生的數學應用能力，能夠在今后的工作中學以致用，并產生相應的學習興趣。比如微分方程在傳染病的傳播與預防、藥物在體內的擴散與排除、腫瘤的化療上的應用，統計回歸的知識可以用來建立酶促反應模型、冠心病與年齡模型等。以就業為導向的教學模式，將數學與就業建立聯系，教學過程中輔以實際案例，極大地激發了學生內在的學習動力。
2 三種教學模式的實施
數學建模課程的教學過程中三種教學模式在不同時段有不同的側重方向。
第一階段采用44學時的“數學建模”專業課程教學。設置的建模問題以貼近生活的案例為主，采用常見易懂的建模方法加以講解，采用尋源式和身臨其境式的教學模式的有機結合進行教學。
第二階段采用10學時的“大學數學試驗”的實驗課程教學。主要培養學生利用數學軟件解決實際問題的能力以及鞏固學生的編程能力，側重以就業為導向的教學模式的教學。
第三階段采用暑期數學建模的集中培訓方式。此階段主要面向即將參加全國大學生數學建模競賽的學生，培訓時長為15～20天。集中培訓過程中，指導教師以不同學科的視角，剖析部分經典案例和講解常用的建模方法，以3人為一小組，主要采用教師主持、小組匯報、課堂討論、教師點評的方式進行，并在教學中側重身臨其境式的教學模式的應用。
教學過程中三種模式的有效結合，不僅提高了我校學生對數學建模課程的興趣以及數學的應用能力，而且在全國大學生數學建模競賽中也取得了較為滿意的結果。
3 結束語
當今世界醫學水平的飛速發展以及新的科技手段的不斷涌現，使得現有及未來的醫學工作者每天都將面臨新的挑戰、新的問題。因此，對當代醫學院校大學生的洞察力、想象力和創造力的培養，使其在現實生活中能夠運用所學的知識與數學的思維模式來分析和解決實際問題，從而促進醫學水平的提高，是當前醫學院校的教育教學改革的目的之一。以數學建模課程為依托，進行數學的教學改革與試驗、培訓與競賽，在培養具有科研能力的應用型人才方面已獲得顯著的效果。⑥
注釋
① Adam Jacobs. The Pathologies of Big Data[J].Communications of the ACM，2009.52（8）.
② 全吉淑，柳明洙，張學武.醫學本科生生物化學雙語教學初探[J].延邊大學醫學學報，2010.33（4）：305-306.
③ 馬翠，羅明奎，羅萬春.醫學院校數學建模教學的探索與實踐[J].數理醫藥學雜志，2014.27（2）：249-250.
④ 姜啟源，謝金星，葉俊.數學模型[M].北京：高等教育出版社，2015：373-410.
大數據時代的概述范文5
【關鍵詞】醫藥高職 計算機基礎 大數據
【中圖分類號】G 【文獻標識碼】A
【文章編號】0450-9889（2017）01C-0156-02
隨著數據洪流的到來，物聯網、云計算、大數據的接踵而至，計算機基礎教育再次面臨著新的變革和挑戰，計算機與各學科教學交叉并高度融合的需求呼之欲出。大數據分析不同于以往的數據庫數據分析，大數據適合于不同專業之間或專業內的分析服務。大數據思維方式是大數據分析應用時代的新思維體系，大數據更是被世界經濟論壇認定為新財富創新點。對于大數據，全球尚未給出一個公認的定義，不同的定義基本是從大數據的特征出發，通過對這些特征的闡述和歸納試圖給出其定義，大數據的定義分類如圖1所示：
在這些定義中，比較有代表性的是3V定義，即認為大數據需滿足3個特點：規模性（volume）、多樣性（variety）和高速性（velocity）。但是隨著時間的推演和研究的不斷深入，對于大數據的定義，還補充了許多更豐富的內涵。例如國際數據公司認為大數據應具備第四個V價值性（value）。在這樣一個數據呈井噴的時代，如何對計算機基礎課程進行改革，成為了一個熱門課題，一直以來我們都遵循“授之以魚，不如授之以漁”的教學理念，而今在這樣的一個網絡信息繁雜、良莠不齊的時代背景下，我們還應幫助學生學會挑出“網里的魚 ”，也就是進行數據信息清洗。
作為醫藥高職院校的學生，面對著大量的醫藥類文獻、醫療設備儀器產生的數據等，若只限于對數據的讀取、增刪，那就極大浪費了對本可用于協助分析診斷治療的寶貴數據。所以，培養醫藥類學生的數據挖掘能力極為重要。數據挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的實際應用數據中，提取隱含在其中的、不為人知的、潛在有用的信息和知識的過程。國外來自麥肯錫2012年有關大數據的一組數據顯示，大數據產業為美國醫療系統帶來每年3000億美元的收益。
從大數據中挖掘出有價值的數據，這就要求醫務人員既具備醫學知識又兼具IT技術，所以我們的醫藥高職的計算機應用應朝著這樣的方向去培養。長久以來，計算機應用基礎主要以計算機操作系統及辦公軟件的教學為主，教學內容更新滯后，并且只是對“計算機操作系統”和辦公軟件不同版本的知識進行了更新，其他內容都與時代脫節。
教育信息化是指在教育與教學的各個方向，以先進的教育思想為指導，以現代信息技術為手段，以深入開發、廣泛利用信息資源為重點，以培養適應信息社會要求的創新型人才為目的，加速實現教育現代化的系統工程。高職教育信息化是以數字校園建設為中心，將教學、實訓、科研、管理、服務等方面進行信息化，提高職業院校的信息化應用水平。以信息化促進人才培養模式改革，改造傳統教育教學，培養高素質勞動者和技能型人才，發揮信息技術在職業教育鞏固規模、提高質量、辦出特色、校企合作和服務社會中的支撐作用。簡言之，高職院校的信息化建設就是將先進的信息技術全面應用到以課程教學為中心的各個環節中，并在此過程中對傳統的課堂授課模式、人才培養模式和人才實踐模式進行變革和創新，逐步增強課堂效率、提升人才培養水平和實踐能力，促進高職教育辦學水平的跨越式發展。
教育信息化、大數據、數據挖掘、云計算、數字醫院等新興產業都以計算機知識為依托，我校作為一個以培養合格醫護人員為目標的高職院校，更應找準自己的計算機基礎教育教學特色，提高學生們在海量文獻和醫療數據中收集有醫學價值信息的能力。
一、醫藥高職計算機基礎教育存在的問題
醫護人員崗是一個對實踐操作要求極高的職業，目前的計算機基礎教學存在著以下幾點問題：
第一，現行的計算機教學核心依舊放在操作系統與辦公軟件的熟練操作上，顯而易見，這樣的傳統計算機教學內容與社會發展趨勢對醫護人員的要求相差甚遠，社會需要的是一批能在醫療數據中挖掘寶貴信息的兼具臨床醫學知識與計算機操作能力的人員。
第二，計算機基礎教學的老師醫學知識薄弱。教師沒能針對醫藥職業院校的辦學特點去制定計算機基礎與醫學知識相融合的教學內容與教學方法。
第三，來自全國各地的W生的計算機水平參差不齊，因為現行的中小學教育里，某些教育發達地區計算機得到了很好的推廣，大部分學生的操作計算機的能力起點較高，部分學生的操作水平甚至超過了計算機應用基礎的課程要求，但另一方面一些偏遠農村的學生與計算機打交道的機會甚少。所以計算機應用基礎教學存在學模式與個體差異較大的實際矛盾。
二、大數據與計算機基礎教學
第一，利用“問卷星”網絡版問卷調查對大一新生的計算機基礎掌握情況進行初步了解，設置關于學生的生源地，中學階段是否開設過信息技術課，學生對計算機的學習興趣等一系列問題。從回收的問卷中我們可以對學生基本情況數據進行分析處理，為計算機任課教師提供一系列改進教學內容及教學方式、提高教學質量的指導性意見，同時也初步形成了學生學習的個人數據。
第二，計算機教師可以與醫學基礎系、藥學系、檢驗系的老師合作，共同從海量網絡數據、電子病例及醫療設備儀器產生的數據中挖掘出一些計算機與醫學合作的信息，以此設定教學方法模式，激發學生對計算機與大數據結合的興趣。同時也應培養學生主動進行數據挖掘的興趣以及對冗余數據進行篩選的能力，由于我們是醫藥類院校，這就要求學生們更要有實事求是精神，用批判性思維去質疑有噪聲的、冗余的數據。除了網絡數據，病案里也有大量數據亟待提取分析，例如在我院的控煙項目里，就需要通過對肺部病病案里分析統計吸煙人群年齡分布、男女比例、大中小型城市間、煙齡、肺病家族史等數據間有沒有必然關系。這些都要求我們用大數據思維去進行統計分析總結。
第三，搭建教學云平臺，平臺涵蓋課程大綱、教學日歷、考核方式、課程結構、學習目標、學習內容、論壇、測驗等一系列線上學習模塊，并且增設交流板塊，與教師進行線上互動，通過觀察學生在網上學習留下的學習行為數據，例如上網W習的時段、教學視頻的觀看次數、關于某章節的提問次數等數據。以此可以為學生提供一份寶貴的個人學習個性化定制報告，通過這一大數據分析，引導學生根據自己的學習特點、弱點、學法，制定學習策略，使學生可以在有限的時間內更有效地進行學習。同時也為教師提高教學質量提供了一份客觀的研究報告。
第四，改進線下教學方式，多讓學生進行實踐性操作，在原有教學內容基礎上增加關于大數據、數據挖掘的知識，增加對大數據分析挖掘軟件的教學，多介紹一些醫藥數據庫的知識及使用方式，類似的有文獻數據庫（PubMed）、人類孟德爾遺傳數據庫（OMIM）、蛋白質數據庫（ExPASY）等。
第五，在大數據時代，醫療數據也會涉及很多病人的個人隱私問題，所以在計算機基礎教學中還應加強對學生保護數據安全的教育。既不隨便散播病人病例隱私，還應學會對數據的基本加密技術。計算機基礎教學過程中教師也應介紹一些數據訪問控制技術。
大數據時代下，醫藥從業者面對海量的醫藥數據，以計算機基礎應用為依托進而掌握數據挖掘技術顯得尤為重要，這就要求我們醫藥院校的計算機教師順應時代的需求，從根本上改變傳統計算機基礎教學模式，以大數據與醫學交叉知識為風向標，將原本以辦公軟件為核心的教學內容轉變為向醫療數據挖掘能力的培養傾斜，建立一套適合醫藥高職院校、針對性強的計算機基礎教學體系。
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大數據時代的概述范文6
【關鍵詞】大數據時代 數據分析 信息安全防護
隨著我國網絡信息技術不斷的發展，當下時代已經成為大數據時代。以往大數據的概念主要存在于物理學領域、生物學領域、生態環境學領域、軍事領域、金融領域、通訊領域等，而當下網絡和信息業的空前發展使大數據引起了人們的關注。數據信息已經滲透到社會的各行各業，人們通過相關數據信息的發現和利用，可達到增加生產率和市場消費率的效果。但大數據技術收集信息軟件給網絡用戶的隱私帶來了問題，網絡私人信息的安全防護遭到威脅。因此本文對大數據時代的數據分析與信息安全防護做出相關研究，研究內容如下。
1 大數據概述
大數據主要是指使用常規軟件工具無法在規定的時間內對網絡往來信息進行捕捉和管理以及處理。大數據時代的主要特點為5V，即數據總量大（Volume）、類型繁多（Variety）、價值密度低（Value）、速度快、時效高（Velocity）。大數據的初始計量單位為P（P=1000T）、E（E=100000T）、Z（Z=10000000T），數據量龐大，其種類包括網絡文字信息、音頻信息、視頻信息、圖片信息以及地理位置等，數據種類豐富對數據的處理能力也提出了較高的要求。在大數據中，雖然信息量大，但可利用的信息是有限的，因此，大數據價值密度較低。大數據相對于傳統數據而言，需要人們更強的處理信息的能力和速度，對人們的數據駕馭力量提出了挑戰。大數據在影響著人們生活方式的同時，還影響著各個行業的發展，大數據的出現也使信息安全面臨著一些問題。
2 大數據時代數據分析概述
2.1 抽樣量化
在大數據時代，樣本就是總體本身，因此在分析某事物的過程中，不需依靠少量的數據樣本，而是得到全部的數據。傳統的抽樣有樣本缺乏穩定和隨機抽樣困難的情況，且在事先設定好了調查目的往往會使調查內容和范圍受到人為限制，調查過程中的側重點也導致抽樣數據無法反映總體情況。另外樣本量的有限也使抽樣結果缺乏精確性，致使錯誤率的增加，同時傳統抽樣時間效率和生產率低。
2.2 數據模糊計算
在大數據的影響下，人們接受數據較為繁雜，數據精確性減弱。有數據規模龐大，因此對數據追求精確性的可能性較小，測量數據和調查數據都會因為一些不可控的因素或認為因素致使數據精確性欠缺。大數據時代獲得的數據量多，但不精確的數據也在其中，因此對待大數據應該看到其有利方面。數據的不精確也有利于對事物總體的了解，樣本的增加使信息更為真實。大數據的不精確是不經意產生的，因此，在需要精確數據的領域還是需要避免不精確性的發生。
2.3 利用數據關系
關注事物的相關性，而不是只追求因果。傳統抽樣中會預先假定因果，但在大數據時代，數據的復雜和龐大，會導致因果關系復雜化和分析因果復雜化。因此，大數據不不利于追求因果關系，而利于事物相關關系的追求。大數據對數據的分析思路為分析數據相關性，事物關系之間的形式多樣化，關系和目的也是根據數據的變化而變化，沒有相對較為固定的因果和親疏關系。
大數據所提供的價值可以讓人們預判自己所想知道的事情，比如華爾街利用網絡民眾的情緒變化進行拋售股票；基金公司根據對購物網站顧客的評論來分析產品銷售情況；銀行根據網絡求職的崗位情況判斷就業；投資機構從大數據中查找企業破產的前兆；美國總統團隊根據社交軟件分析選民喜好。以此可以看出在大數據時代，可利用的數據信息對利用者而言十分重要。
3 大數據時代面臨的信息安全問題
3.1 信息安全風險
由于大數據的特點之一為存儲信息較為廣泛，對信息安全性有一定的影響。大數據信息海量存儲技術的成熟降低了信息存儲的成本，因此大數據信息處理量顯著增加，處理中心分析信息也變得更加容易。大數據信息中心可以根據終端網絡用戶的行為信息進行分析，然后將結果提供給信息利用者，分析搜索的商品后向你推薦所感興趣的商品。在移動互聯網，終端用戶信息被隨時采集和存儲，造成了信息安全風險。
3.2 個人隱私泄露
有一些網絡企業會對網絡終端用戶的隱私進行搜集。為了贏得市場競爭優勢，用戶信息成為了企業的發展根據。比如一些智能手機軟件會在用戶不知情的情況下，對用戶使用軟件的時間、地點和位置進行信息記錄，發送到軟件服務器，暴露用戶的個人隱私泄露信息。
3.3 安全防護難度
大數據時代由于非結構化的數據類型多、價值密度低，信息量龐大，因此對安全防護技術要求較高，目前我國防護技術還未能夠處理大量和多類型的數據，因此數據防護難度系數較高。
4 數據時代面臨的信息安全問題的應對措施
4.1 安全技術研發
目前大數據需要能夠處理大量和多類型的數據分析技術，以主動發現大數據中潛藏的威脅，比如利用信息豐富開發認證系統技術或建設數據真實分析系統，將惡意信息和無用信息排除在外。
4.2 制定個人隱私泄露保護法律法規
由于大數據是新生事物，因此相關的法律法規存在空白。網絡上違法的數據信息行為需要有強制和高效的規則對其進行規范，以保護個人信息的合理利用性。
4.3 提高民眾信息安全認知
大數據來源于民眾，因此提高民眾的信息安全意識，可有效防范數據信息面臨的信息安全問題，從而起到維護個人隱私泄露、避免負面影響的作用。
5 結語
綜上所述，大數據時代數據分析與信息安全防護具有重要意義，當下網絡和信息業的空前發展使大數據引起了人們的關注，數據信息已經滲透到社會的各行各業，數據分析使人們受益匪淺。但大數據技術收集信息軟件給網絡用戶的信息安全帶來了問題。比如信息安全風險、個人隱私泄露、安全防護有難度等，本研究作者經過多方面思考提出提高安全技術研發程度、制定個人隱私保護法律法規以及提高民眾信息安全認知的解決意見，以促進大數據時代信息安全性的增加。
參考文獻
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