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極課大數據范文1
關鍵詞:工程教育；CDIO教育理念；教學設計模式；實踐類課程
現今世界，利用大數據技術打造指引行業發展的風向標，已成為各行業向智能經濟發展邁出的重要步伐。然而，當前大數據專業人才極其短缺。我校肩負著服務武陵山片區區域發展與扶貧攻堅國家戰略的使命，承擔著為西部地區培養優秀工程技術人才的重任。近年 來，我校緊跟以人工智能、大數據技術為代表的新科技發展步伐，積極推進新工科建設，成為首批30所入圍數據中國“百校工程”項目建設院校之一[1]，新獲批的“數據科學與大數據技術”專業（以下簡稱大數據專業）于2018年開始招生。如何根據時代需求辦好大數據新專業，以培養具有大數據思維、掌握大數據分析應用技術的高層次人才是我校面臨的一個新挑戰。大數據專業實踐類課程教學是體現該專業辦學質量和人才培養水平的重要標志。如何利用先進教學理念提高該類課程的教學質量和人才培養水平，是我校大數據專業建設 過程中必須重視的問題。本研究立足于我校大數據專業建設的實際需求，探究基于CDIO理念的大數據專業實踐類課程教學設計模式。本研究的實施，將為我校創新型工程教育改革探索道路，不僅有利于提升我校大數據專業實踐類課程的教學質量，也將對其他工科課程教 學改革起到一定的指導和借鑒作用。
1 CDIO工程教育模式的發展及內涵
上世紀80年代起，工程人才短缺和高等院校工程教育低質量之間的矛盾日益突出，產業對工程教育改革的呼聲不斷高漲。1986年，美國的工程教育學會、國家研究委員會和國家工程院等機構開始探索工程教育改革之路。2000年，麻省理工學院和瑞典皇家工學院等四 所大學組成的跨國研究機構，正式啟動CDIO教育改革計劃，在廣泛調研和大量實踐研究的基礎上，制定了CDIO教學大綱[2]。2004年，CDIO工程教育模式創立，并開始向世界各國推廣。2005年，瑞典國家高教署建立了CDIO的12條新標準，并將之用于對本國100個工程學位 計劃進行評估[3]。迄今為止，包括麻省理工學院在內的丹麥、南非、法國、新加坡、中國等國家的幾十所世界著名大學加入了CDIO國際組織。這些學校的多個工科院系在教學中借鑒和采納了CDIO工程教育理念，取得了良好的效果。目前，CDIO已成為國內外高校工程教育改革和培養體系制定等領域研究和實踐的熱點。實踐表明，CDIO教育模式不但能提高學生團隊協作能力、綜合解決問題能力，而且在學生創新能力培養方面效果顯著。據文獻[4-5]，CDIO工程教育模式自2005年開始引入我國。2006年，汕頭大學成為中國高校中的首個CDIO成員。2008年12月，教育部高教司理工處聯合汕頭大學主辦了CDIO工程教育模式試點工作會議，成立“教育部CDIO工程教育改革試點工作組”，確定了18所高校及相關專業（機械類、電氣類、化工類、土木類）為國內首批CDIO試點。工作組每年舉辦兩次全國性的會議， 對CDIO試點工作進行交流、研討和總結，并通過CDIO培訓班為全國高校實施CDIO教育培養骨干人才。2016年1月，“全國CDIO工程教育聯盟”成立。至今已有100余所高校加入聯盟。這些高校的部分工科專業采用CDIO工程教育模式教學，培養出來的學生深受社會與企業歡 迎。當前，在聯盟全體成員的共同努力下，我國高校積累了一系列改革經驗與成果，在基于CDIO理念建立專業培養標準，構建一體化課程體系，實施基于項目/問題、探究式等主動教與學方法等方面都取得了顯著進步，有效推進了CDIO的本土化與再創新。近年來，國內CDIO的研究趨勢從CDIO教育模式、教學體系等宏觀的主題向具體的課程教學改革、課程建設等更深更細的方向發展，諸多教師在教學實踐中嘗試了采用CDIO理念進行課程教學改革的研究與探索[6-10]。CDIO工程教育模式是國際創新型工程教育改革的最新成果，體現了系統 性、科學性和先進性的統一，代表了當代工程教育的發展趨勢。該模式以產品研發到產品運行的生命周期為載體，讓學生以主動的、實踐的、課程之間有機聯系的方式進行工程學習。CDIO的4個字母代表Conceive（構思）、Design（設計）、Imple?ment（實現）和Operate（運作）四個單詞。CDIO主要包括三個核心文件[11]：1個愿景、1個大綱和12條標準。CDIO愿景提供了一種強調工程基礎的、建立在真實世界的產品和系統的“構思-設計-實現-運行”的CDIO過程背景環境基礎上的工程教育。CDIO大綱從技術知識和推理能力、個 人職業技能和職業道德、人際交往技能、企業和社會的構思-設計-實施-運行（CDIO）系統四個方面，以逐級細化的方式，將工程師需具備的工程基礎知識、個人能力、人際團隊能力和整個CDIO全過程能力表達出來，要求用綜合的培養方式使學生在工程基礎知識、個人能力、人際團隊能力和工程系統能力四個層面達到預定目標。CDIO的12條標準[12]涉及到專業哲學（標準1）、課程計劃開發（標準2-4）、設計實現經驗和實踐場所（標準5-6）、教與學的方法（標準7-8）、教師發展（標準9-10）、學生考核與專業評估（標準11-12），回答了工程教育“如何培養人”的問題，使得工程教育改革變得具體化、可操作和可測量，能夠對整個教育模式的實施和檢驗起到系統全面的指引作用，對學生的學和教師的教都具有重要指導意義。
2 CDIO理念下大數據專業實踐類課程教學設計的思路與策略
2.1 設計思路
大數據專業實踐類課程教學是培養學生運用理論知識、科學方法和技術技能去解決大數據工程實際問題并進行科技創新的實踐能力的重要環節。目前，我校大數據專業實踐類課程教學組織方式通常以項目為單位設計，重視對學生解決實際問題（主要是項目涉及到的 具體問題）的能力，但不關注學生在整個項目周期中知識、能力、態度等的變化情況，無法全面覆蓋技術性與非技術性能力的培養目標。CDIO理念要求培養出來的學生必須在工程基礎知識、個人能力、人際團隊能力和工程系統能力四個層面都達到預定目標。CDIO教育模 式強調一體化與參與性，促使學生在項目研發到項目運行的整個項目周期中進行鍛煉與思考，課程教學不僅要關注學生學到的學科知識，更要關注學生能力、素質的提升情況。顯然，CDIO理念下大數據專業實踐類課程教學設計應強調“知識與能力”并重，緊扣CDIO大綱 和CDIO標準，進行教學大綱和教學組織方式的設計，并設置以“學習評估為中心”的多樣化考核方式。
2.2 設計策略
教學大綱方面，本研究嘗試結合大數據類專業培養目標，依據CDIO大綱，對大數據專業實踐類課程教學大綱進行設計：依據CDIO大綱的主題和條目組織課程大綱結構，并明確描述與期望能力要求相對應的課程學習目標。教學組織方式方面，本研究嘗試在大數據專業 實踐類課程教學中以“做中學”為依托，將整個課程教學安排以項目為載體，針對每個項目為學生提供“構思-設計-實施-運行”的流程，并將實踐所需知識、能力、素質等培養目標圍繞項目這個核心融入教學實踐中，讓學生的整個學習過程變成對一個個項目的完整實踐過程。教學考核方面，本研究嘗試匹配CDIO大綱的能力目標，具體根據課程概念及原理性知識的理解、技能掌握、設計—實現經驗獲取、分析及解決問題能力、交流表達能力和綜合實踐能力等類別的學習效果的評估需要，在大數據專業實踐類課程教學考核方式設置時， 對不同類別的學習效果設計不同的考核方式。
3 CDIO理念下的大數據專業實踐類課程教學設計模式
3.1 教學大綱框架設計
基于CDIO理念的教學大綱需要對融合了知識、能力、態度的學習效果進行準確描述，并清晰指明該課程整體及每一節課對學生所需學習的內容和所需掌握的能力要求。依據CDIO大綱中關于個人能力、職業素養等方面的培養要求，本研究將大數據專業實踐類課程教學 大綱框架設計為如表1形式。
3.2 教學組織方式設計
如何在實踐教學組織中體現CDIO教育理念是實施CDIO教學的基礎[13]。本研究基于CDIO理念將大數據專業實踐類課程教學組織方式設計為如圖1所示的“理論講授-任務布置-項目構思-項目設計-項目實施-項目運行”六個環節構成的有機體。讓學生在參與項目的構思 、設計、實施、運行這四個環節的活動中逐漸形成較完整的系統思維。
3.3 考核方式設置
CDIO理念下的教學是師生共同學習的過程，要求以“學”為中心進行評估，教學與考核相互聯系，考核用來促進和診斷教學和學習。為了評估課程教學所培養學生的能力能否達到CDIO大綱要求的預定目標，需要從不同方面檢驗學生的學習效果。為此，本研究根據不 同類別的學習效果評估的需要，以過程性考查為重點，設置不同的考核方式如表2所示。上述各類考核方式可綜合應用于專業實踐類課程教學的整個過程。為確保評估的可靠性和有效性，可在不同階段選擇一種或多種考核方式對不同類別的學習效果進行評估。
極課大數據范文2
關鍵詞：CDIO理念;思政課;大數據教學
高校思想政治理論課（簡稱“思政課”），是高校傳播和貫徹黨的指導思想、執政理念的主要實踐途徑，也是高校進行思想政治教育的主渠道，旨在培養大學生樹立科學的世界觀、人生觀和價值觀?；贑DIO理念的“思政課”大數據教學實效性的探索，需要強化CDIO理念與高校思想政治理論課教學的結合，需要借助大數據環境優化高校思想政治理論課教學的實踐載體。
一、CDIO理念與高校思想政治理論課教學的契合
“CDIO是高等工程教育的一種創新模式，CDIO分別代表構思（Conceive）、設計（Design）、實施（Implement）、運行（Operate），它以產品研發到產品運行的生命周期為載體，讓學生以主動的、實踐的、課程之間有機聯系的方式學習工程。”[1]
高校思想政治理論課教學的總體方向旨在教化人、培養人和塑造人，強調理論聯系實際，具體問題具體分析，一切從實際出發，實事求是，注重人文精神的積累，確保培養的理工科學生具有人文素養。因此，基于CDIO理念，開展高校思想政治理論課教學，對培育大學生的思想道德素質和具體實踐能力的提升，都具有理論指導意義。
二、大數據環境下高校思想政治理論課教學的載體創新
隨著信息時代的來臨，數字化技術、移動通信技術和網絡技術的飛速發展，人類已經步入大數據時代?！洞髷祿r代》作者維克托?邁爾?舍恩伯格認為，大數據時代最大的轉變是放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系，也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。
“2015 年6月，我國手機網民達到5.94 億，微博用戶數為2.04 億，手機端微博用戶數為1.62 億，微信用戶數為5.49 億。”[2]電子郵箱、QQ、微博、微信等大數據載體，對大學生的思想觀念、行為方式、價值判斷形成了巨大的影響。思想政治理論課教學必須關注大學生大數據觀念，需要改變傳統的教學方式，教師獲得信息的優越性正在消失，如何指導學生在大數據面前形成正確的價值選擇和行為規范，是高校思想政治理論課的重要內容之一。
三、CDIO理念的高校思想政治理論課大數據教學實效性提高的途徑
（一）利用大數據載體，提升高校思政課教學內在品質
高校思想政治理論課教學，可以借助大數據載體的豐富教育資源內容，也可通過大數據載體搶占思想高地，主動及時地傳播黨和國家正確的思想、方針和政策。在大數據時代，高校思想政治教育載體已經從單一性、平面化走向了多樣化和立體化; 電子郵箱、QQ、微博、微信、易信等都成為高校開展思想政治理論課教學的新載體。大數據載體也能將文本、圖畫、聲音等信息集為一體，創造了一種輕松、活躍的氛圍，能較好地激發大學生的求知欲和想象力，使思想政治理論課教學過程變得生動有趣，讓受教育者在生動、直觀情境中提升思想品質，提升了高校思想政治理論課教學的感染力。
（二）充分利用大數據環境，優化思政課教學
在大數據環境下，需要將大數據意識融入高校思想政治理論課教學之中，推動高校思想政治理論課教學的跨越式發展。將大數據環境下的挑戰轉化為機遇，利用數據信息所具備的廣泛性、敏感性對數據展開匯總分析。在高校思想政治理論課教學中，對高校學生的活動現象進行整理和分析，探尋高校學生的興趣愛好，檢索高校圖書館目錄，掌握學生的學習需求，通過分析整理，為高校思想政治理論課教學的推進提供數據資料。
（三）依CDIO理念，整合校內外各種資源，加強網絡課程建設，提升“思政課”教學實效性
整合校內外各種資源，搭建課堂、校內外一體化教學平臺。改進課堂教學方法，開展小組互助式學習，搭建教與學的良性互動平臺;廣泛開展第二課堂活動，發揮學生社團的積極作用，利用重大節日、紀念日和重大事件提供的平臺，開展思想政治教育教學;將大學生實踐基地與思想政治基地有機結合起來，將思政課實踐教學滲透于專業實習過程;加強網絡課程建設，搭建網絡學習和師生交流的平臺。[3]
總之，將CDIO理念融入高校思想政治理論課教學，借助大數據環境搭建高校思想政治理論課教學的平臺和載體，切實提升思想政治理論課教學的實效性。
參考文獻：
[1]洪濤.《基于EIP-CDIO理念的大學生思想政治教育研究》.《職業時空》6.9.177.
極課大數據范文3
從2010年開始，信息領域的詞匯越來越豐富，“物聯網”“云計算”等被人們所熟知，隨著這些技術的不斷深入“數據”也被“大數據”一詞取而代之。“大數據”（Big Data）也有人稱其為“海量數據”，它是一種數據巨大的非結構化或半結構化數據。首先，在數量上對于當前的數據庫系統處理能力來說，是無法在合理的時間內對此類數據進行擷取、管理和處理的;其次，由于“大數據”不再是結構化數據，所以對于數據分析工作來說花費的時間會更加無法想象。
2 “大數據”是信息時代的必然產物（"Big Data"is
the inevitable product of the information age）
隨著物聯網、云計算等技術的推進與發展，數據的產生途徑越來越多樣化，數量也在以人們無法想象的速度不斷增長和堆積。當數據級從TB躍升至PB時，說明大數據時代已經來臨。在咨詢公司麥肯錫的報告《大數據時代到來》中首次提出了“大數據”的到來，報告中稱“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來[1]。”
如此龐大與繁雜的數據究竟來自于哪里？可以說，從人類進入文明社會起沒有任何一個時期能夠像今天這樣，每天都會產生無法計數的數據，這些數據不分形式，無所不在，無時不在！目前為止，數據庫是數據管理的最為有效的方式，在這種方式下，數據的產生經歷了以下幾種模式：
（1）被動模式
這種模式下數據的產生都是被迫的，一般都是伴隨著運營系統的運營而產生的，數據記錄保存于運營數據庫系統中。數據以文本為主，屬于結構化數據。比如產品的銷售記錄、航空公司數據記錄等。
（2）主動模式
這種模式下的數據大多都是用戶自發的，是由在用戶的意愿下主動產生的，像生活中比較流行的博客、微博、微信等，此類數據已不再是單純的文字，更多的包含了圖片、視頻、音頻等，數據類型多樣化。
（3）自動模式
這種模式下產生的數據不再受人為因素影響，數據會通過感知式系統自動產生。隨著物聯網和云計算技術的不斷發展，網絡節點不再是單純的計算機，傳感器和智能終端的出現使得數據無時無刻不在產生，此時的數據就不再是簡單的某一種類型或結構了，更多的是混合而復雜的，并且產生數據的速度也讓我們無法想象的。至此真正的“大數據”產生了。
3 “大數據”的四V特征（Four V characteristics of
the "Big Data"）
所謂的四V特征，是“大數據”與傳統數據相比較體現出的四個特點，即：Volume—數量多、Velocity—速度快、Variety—類型雜、Value—價值大。
第一，數據量究竟達到什么樣的程度才可以稱其為“大”？網上公布的一組名為“互聯網上一天”的數據足以說明這個問題?；ヂ摼W上24小時內產生數據需要1.68億張DVD來保存;互聯網上論壇中一天的發帖量可以達到200萬條，相當于《時代》雜志770年的文字總和。據國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2009年全球產生的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年達到1.82ZB，預計2020年，全球數據使用量將是現在的44倍，達到35.2ZB[2]。大數據的起始計數量被定級為PB。
第二，相對于傳統的數據挖掘來說，當今的數據存在的最明顯的特征就是數據處理速度快。在信息世界中，第一時間能夠分析出數據的有效性，從而得到正確的處理結果，給社會和企業帶來的利益是不可估量的;相反如能沒能及時獲取最新的數據，或對數據分析不準確，導致決策上的失敗也是十分可怕的。
第三，正如此前所述，當今網絡中節點類型的不斷豐富，導致了數據類型的多種多樣，再用結構化思想去定義當今的數據明顯已經不適合了。
第四，一切事物的發展都是有規律可循的，我們可以從其發展的過程中得到相關數據，將這些數據收集在一起便可以繪制其發展軌跡、預計其發展趨勢、總結其發展規律，幫助我們做出正確的決策，優化運作流程。但是，如何在海量的大數據中提取有用的數據，并對其加以利用是我們今后的努力方向。
4 “大數據”的關鍵技術（The technology of the
"Big Data"）
對于“大數據”面言，它的處理流程和傳統數據類似，主要包括采集、導入與預處理、統計與分析、數據挖掘等四個方面，其中以第三部分統計與分析最為重要。但由于“大數據”的特點決定其處理技術與傳統的數據處理技術存在著很大的差異。
（1）分布式文件系統
談到數據，首先要考慮的問題就是數據的存儲，分布式文件系統為大數據的處理提供了最底層的支撐。Google公司最先研發了一種分布式文件系統GFS（Google File System），是一種基于分布式集群的大型分布式處理系統，它處理的文件大小一般都在100MB以上。但隨著數據量的不斷增大，數據類型的增多，加上海量“小數據”也存在其中，GFS已無法滿足需求，繼GFS之后產生了Colosuss、HDFS、Cloudstoret、Facebook研發的Haystack等分布式文件系統。
（2）分布式數據庫
隨著數據種類越來越繁雜、數據數量越來越大，人們對數據庫的設計理念也越來越符合實際，傳統的數據庫要求越簡單越好，講求的是“ONE SIZE FOR ALL”，而面對海量的非結構化數據，以Google為首的很多公司相繼按照“ONE SIZE FOR ONE”的設計理念，研發出了自己的分布式數據庫系統。這類數據庫模式比較自由，支持簡單的備份，擁有簡單的應用程序接口，能夠處理海量的數據。
（3）批處理技術
2004年Google公司提出了MapReduce批處理技術。這種批處理技術將數據源分成多個部分，每個部分都對應著一個初始值，按該值分配給不同的服務器進行計算，得到的結果再通過中間流程統一進行處理后傳遞給用戶。這種批處理系統簡化了數據處理流程，被廣泛應用于數據分析、數據挖掘和機器學習等方面。
（4）云計算平臺
云計算是大數據應用的最基礎、最主要的平臺，也是大數據分析和處理 技術的核心部分。2006年Google公司最先提出了“云計算”的概念，但對于“云計算”的定義卻一直沒有定論?；\統地說“云計算”是一種大規模的分布式模型，通過網絡將抽象的、可伸縮的、便于管理的數據能源、服務、存儲方式等傳遞給終端用戶[3]。
（5）開源計算平臺
面對復雜的數據類型，不是所有的用戶在開發程序之前都必須了解分布式系統究竟如何對數據進行擷取、存儲和處理。Apache基金會為用戶提供了一個能夠讓用戶輕松架構和使用的分布式計算平臺Hadoop。它是一個集分布式文件系統、分布式數據庫以及批處理系統等模塊于一身的高性能、可擴展、成本低的開源平臺。其中HDFS為海量的數據提供了存儲，MapReduce則為海量的數據提供了計算。
5 “大數據”的可信技術（Trusted technology for
large data）
隨著數據產生的非主動因素越來越強，數據的來源渠道越來越多樣，給用戶帶來便利的同時，也帶來了許多困擾。隨著技術的發展，安全的問題和可信的問題，是和重大系統應用是相伴而生的，但是它確實是一個重要的問題。不僅是大量“雜質”數據出現，而且隱私數據的問題也非常重要。因此，在大數據時代當中，隨著數據的分布性，異構性和動態快速變化性，加上個人擁有的質性，可計算的問題，可管理的問題，可信任的問題，共同組成了在大數據時代的新的三類問題。
首先要搭建一個可信的計算平臺，解決云端的一體化的安全監控，系統的恢復，以及今后發展的高可靠性的能力?？尚庞嬎闫脚_以可信平臺模塊TPM為核心。TPM是一個具有密碼保護功能的芯片，由中央處理器、存儲器、密碼運算處理器、隨機數產生器和I/O等部件組成。主要用于完成可信度量的存儲及報告、產生密鑰、簽名加密、數據安全存儲等一系列安全信任工作。這部分是由物理設備實現的可信技術[4]。
可信平臺中還包括可信存儲和可信網絡?？尚庞嬎愎ぷ鹘M在可信存儲規范中提供了可靠的實現全磁盤加密的方法，采用自加密驅動器來簡化數據的加密過程，通過自加密驅動實現加密和認證功能[5];可信網絡連接TNC主要提供網絡安全和網絡安全訪問，網絡管理員能夠根據用戶級別和當前設備進行狀況控制網絡訪問，監視網絡運行狀況，一旦出現異常情況可以馬上做出反應。
當然，在這樣一種可信平臺的基礎之上還有需要有其他的可信技術來解決大數據的安全問題。
（1）用戶的身份認證
網絡中的用戶要在得到身份認證和訪問允許的條件下才可以對數據進行訪問。TNC可以實現這方面的功能，它可以利用存儲在TPM中的硬件證書來保護系統中的信息。
（2）限制訪問權限
按照用戶訪問系統中的數據及服務，將用戶分為不同的類別，對不同類別的用戶分配不同的訪問權限，這樣用戶即可以訪問資源又不會對其他數據進行干擾，從而降低了訪問模型的復雜性。
（3）追蹤用戶行為
可信計算系統中的所有用戶都有其獨特而詳細的個人信息，用戶只有通過TPM的密鑰驗證后才可以對系統進行訪問和操作，與此同時可信計算系統會對用戶的訪問和操作進行追蹤和記錄，確保資源的安全環境。
（4）系統的合規性保證
對于用戶來說網絡中的資源并不是完全透明的，用戶會非常擔心自己上傳到網絡中的數據是否安全?？尚庞嬎阆到y在服務端安裝了監控裝置，監控裝置在對數據訪問用戶的身份、訪問和操作進行合規性審計，然后向數據屬主提供相關證明，數據屬主也可以收到監控裝置提供的數據使用合規性描述。
極課大數據范文4
大數據時代的到來對包括教育系統在內的各行業都產生了深刻的影響，尤其是與數據技術密不可分的信息技術課程受到的影響尤甚。
教育信息化在全國各高校已推行多年，雖然網絡化學習環境、遠程教育、數字化教學資源得到了廣泛應用，但是大部分教學活動的并沒有因為數字化設備的應用而隨之改變，課堂教學依舊是傳統的教師講授，學生記憶理解，只不過在這個過程中紙質教案電子化、黑板粉筆換做幻燈片投影化而已。
大數據時代學生在課外通過網絡等接收到的信息量要超過課上教師講授的信息量。在這種海量信息的沖擊下，學生的學習方法、知識結構和自主學習能力已產生變化，信息技術這門課程受大數據的影響最直接，作為教師也必須及時進行教學思維、教學方式、評價方式的改革。
一、轉變教師教學思維
傳統的信息化課程教育是教學管理者通過多年的教學管理經驗制定教學大綱，教師通過多年的課堂授課經驗設計教學內容，依據過去的經驗總結、歸納并選擇某些因素或知識點作為教學活動的重點。教師在大數據時代下從事教學活動，首先需要將思維從傳統的集體教學轉向個體教學。傳統的教育也強調因材施教，但在學?，F有的教學模式下，教師不可能真正實現面向學生個體進行教學。而教育大數據技術的出現，通過對教育數據的分析、挖掘，可以實時得到符合學生實際學習情況與教師教學實際效果的具體數據，從而可以在授課過程中有針對性地制定并執行更符合實際的教學策略。
二、轉變課堂教學方式
大數據的環境下的信息技術課程，教師傳道授業的工作量在教學過程中的比重已有所下降，教師的身份更接近于學生學習時的引導者與研究時的合作者，教學的本質回歸到促進學習者個體的發展。
信息技術課程的教學內容主要分兩大部分：理論與實踐。在理論課的教學中，教師講授新的知識點時只講授重要環節，然后讓學生盡最大可能地利用各種網絡教學資源，嘗試對知識點進行總結和拓展。由于學生所有學習活動都是在線的，上課、做作業、記筆記、做實驗、答疑、討論都是在計算機終端上進行，因此他們的一舉一動都會被記錄下來。學習各知識點時各用了多少時間，作業完成用時多少，并且在完成過程中經過幾次修改，等等，這些都是教育大數據的來源。這些數據要比考試卷面上的分數更能反映學生學習的真實情況，通過對這些數據的分析、挖掘，就能得到每位學生的學習狀態、表現與水平。這些信息是最真實、自然的數據，教師可以由這些數據了解每位學生的個性化特點，從而能在教學過程中因材施教，更有針對性地強化薄弱環節，推薦閱讀書目等。
三、轉變教學評價方式
教學評價是教學活動的重要一環，分為對學生的評價和對任課教師的評價兩類。長久以來，對學生的評價是由教師依據學生考試成績、作業成績和課堂表現等進行，對教師的評價是由學院的教學管理部門根據聽課和學生考試成績進行。這種方式能大體反映學生的學習情況和教師的授課水平，但是很多教學與學習的細節被淹沒在簡單的分數之下。
極課大數據范文5
恩科憑借其十年的國際市場運作經驗，強大的研發制造實力和完善的質量管理體系，與世界500強企業成功合作，產品暢銷世界60多個國家和地區。然而，快速的發展給恩科帶來喜悅的同時，管理問題也井噴式的冒出。
管理升級勢在必行
恩科電子原先的信息化管理體系，只用來錄入憑證，部分采購入庫，已遠遠不能滿足企業快速發展需求。隨著公司發展不斷壯大，公司決策層所需數據卻完全依賴于人工搜集與加工，雖組織了專門的信息化管理人員進行生產進度的追蹤與分析、銷售分析數據、存貨分析數據，但由于沒有統一的信息化平臺和數據交流平臺，導致公司內部、公司關聯業務往來、生產工廠內部的信息不準確、不及時，嚴重影響及時的決策分析。
其次，目前公司處在市場發展膨脹期，訂單較多，一天多達50張訂單，并且一張單有幾百套，且客戶個性化需求較多，導致音響機型變化多端，翻單率不足30%。且一款音響至少有300個以上物料，工程部制作料號和BOM的壓力很大，訂單評審周期長，計劃、采購、生產數據不協同，內控機制非常欠缺，導致內部溝通成本高。正因為這樣，客戶投訴很多，被客戶投訴比率高達50%。
最后，工廠內部管理也陷入困境：無完整編碼體系，BOM清單、工藝信息、 產品圖紙、文檔等依靠手工excel管理，數據混亂； 機型變化多端，導致翻單率不足30%，基本都要根據客戶合同來制作BOM，ECN較多，且需要配合客戶外包裝材料圖案等信息，導致建制BOM周期長，最長20天，平均7天； 無替代料管理，導致齊套性差，生產周期隱形拉長；財務BOM清單版本不準，技術不知道材料價格，有限時間內無法提供準確成本，銷售部門無法提升報價準確度與報價速度或是無法確定出貨日期，導致一部門客戶的訂單分流到其他同行業企業；訂單新品技術研發評審，交期評審，價格、付款條件付款方式評審等使用手工紙質傳遞，評審確認周期長工作量大，信息單通道傳遞不對稱； 無統籌PMC，組裝、各自半成品車間主任、采購主管依據訂單自行排計劃；物料齊套性差，且車間用料隨意，超領多領不退倉，設有“小金庫”，采購進貨直接入車間，倉庫形同虛設；技術變更頻繁，生產反復確認圖紙和工藝以及材料，版本不同導致反復生產、反復采購；物料種類多，采購計劃制定和物料跟催能力差核心材料遲交，經常導致停工待料。
作為一家快速發展的現代管理模式的企業，恩科電子決策層及管理層一直希望能借助健全、完善的控制體系，以及數據管控平臺，來助力恩科的成長與進一步的發展。經過認真慎重的篩選，恩科決策層最終選擇在制造業有30余年行業經驗的鼎捷軟件，并迅速成立內部項目組織及制度，全力配合ERP項目的實施上線。
信息化帶動管理再升級
鼎捷項目團隊針對恩科內部現有的業務流程和需求進行了深入分析及充分研討后，將信息化目標聚焦在“訂單交付”和“財務管控”兩個管理議題，并針對此提供完整的信息化解決方案：
訂單交付：梳理訂單處理流程，縮短訂單處理周期，為訂單交付贏在起跑線；透過高效的產銷規劃體系，制定有效的生產計劃排程、采購計劃的策略，加強物料齊套性的管控，計劃與生產管理的透明度，提供數據分析與過程監控，建立實時有效的計劃跟蹤體系，綜合提升PMC計劃效率；加強生產一體化的控制，訂立合理的備貨與備料計劃，以流程管理為基礎，數據分析為依據，逐步加強對庫存現況的管理，減少或避免超耗，少用，多買，少買，早交，遲交的現象，提升生產效率；重點治理倉庫管理，全面使用信息化管理，為企業運營提供準確的庫存數據，提升運營效能。
恩科原有的手工記錄各生產數據、倉庫數據，在系統上線后，全廠三個半成品車間，三個成品組裝車間全部納入ERP生產管理范疇，實現生產進度可視化，幾分鐘內不僅知道車間的在制總數，也可以知道各車間分別的在制數。正因為這樣，恩科的訂單交付情況大大改善，而且處理客訴很快就能解決，并有系統有數據支撐。恩科生產從以前疲于統計生產進度到現在預防和調配各車間產能，達到更高的管理要求。并在一定程度上減少了重復工作量，全力投入到E10ERP系統的應用之中，從而使恩科生產體系從手工記錄困難走向精細化管理的跨時代步伐。
財務管控：全面提升財務人員專業素質。利用信息化平臺提供恩科真實財務報表； 優化應收應付流程，減少對賬周期，以應對優質供應商流失，惡性循環。期望打造企業供應鏈管理、生產管理、財務管理一體化流程，讓財務成本管理前移至生產制程、庫存管理的前端，從事前預防、事中控制、事后分析，實現從成本核算到成本管理與分析的轉變，打造成本管理控制的一體化平臺。在提升各部門效能的同時，恩科通過對E10數據的深度挖掘與利用，各部門運作成效、業績考核均與ERP運作密切相關，大大提高作業效率與準確性，也保證了系統運行的完整性。
智慧管理凸顯數字化效益
E10 ERP管理軟件的成功上線，給恩科帶來的變化不止一點點，從數據的統一，訂單達交直至企業內部的管理，都發生了質的改變，從以下一串串的數字中，可以看到信息化上線前后恩科已發生天翻地覆的變化。
訂單交付能力提升：項目實施前訂單評審需要5天，建立BOM周期至少5天；客戶要求交期和行業標準都是30天，但恩科準時交付率不足20%，因交期糾紛月達10次以上，月平均罰款近萬元；生產、倉庫體系幾乎全手工作業，工作量大，且庫存準確率不足20%。E10管理件成功上線后，整個訂單處理周期縮短至5～7天，訂單接受能力提升30%；準時交付率提升至60%，目前還在上升趨勢中；生產、倉庫全信息化作業，完全顛覆以往守舊的工作模式，大大降低溝通成本，庫存準確率目前達到90%以上。
財務管控能力提升：項目實施前，應收應付全手工作業，每天核對單據、EXCEL錄入對賬單就需要5～6小時，錯誤率達20%，工作強度大，并且對賬天數需要40多天； 總賬獨自靠人工出報表，2014年總賬與應收應付從未對賬過；無成本體系，報價靠經驗，每個月都有將近10萬元金額的訂單無法確定能否接。E10管理軟件成功上線后，減少1個驗單人員，1個錄到貨單人員，1個應付人員，目前每月7號前就能應收應付對完賬，為此每月直接減少人工上萬元； 總賬每月20號正常月結結束；目前成本體系逐步完善中，報價依據BOM成本、產品成本等報表，接單更具確定性。
極課大數據范文6
傳漾科技的RT電子商務智能營銷平臺，是針對電商精細化管理趨勢而定制研發的，集電商數據監測與網站內外精準營銷一體的平臺系統，它以傳漾的數據挖掘和清洗分析為技術藍本，聚合流量到銷量的數據聯通，幫助電商建立全程互聯網營銷及評估體系的智能平臺。它旨在協助電商實現從流量到銷量全程一體化的數據分析，與商品數據、訂單數據無縫掛鉤，為電商實現了有價值的數據輸出，將多元化來源的電商數據通過RT系統整合運轉，形成產品化、核心化的電商數據流向。
以一個化妝品網店為例，假如今天訂單利潤為4萬元，昨天訂單利潤3萬元。表面看起來今天賺的錢比昨天多，但如果仔細分析兩天到店的人數和時間等信息，你會發現，其實今天的單人貢獻率比昨天低。在運用傳漾RT工具仔細分析后，可以觀察到今天帶來流量的用戶是通過哪些廣告網絡投放得來的，哪些競價關鍵字帶來的效果更好，哪些地域的受眾更多，哪些網站頁面更容易流失受眾，哪些站內關鍵字能帶來更多訂單，哪些地域的受眾成交量更高，哪類客戶更關注哪類產品，哪類品牌的產品銷售更好，哪類客戶喜歡在什么時間購物，哪類產品用戶更加關注等等并將商品與數據掛鉤等等。通過RT分析之后，電商可針對不同的用戶推薦其偏好的不同產品，充分提高網站每一個位置的流量，從而輕松實現站內精準化營銷。
傳漾的電商營銷平臺同時也是電商的DSP工具，在完成對電商自身網站內容、產品、銷售等瀏覽和交易行為的統計分析后，直接與各家廣告網絡相對接，到各家廣告網絡中去抓取符合網站用戶行為的受眾，實現在用戶行為之上的精準營銷。
