1363-大数据时代高校创新型人才培养模式研究
大数据时代的创新型人才培养模式研究
大数据时代的创新型人才培养模式研究随着互联网的普及和技术的发展，数据已经变得越来越重要。
大规模的数据集一直是科学家们获取各种信息和见解的新来源。
大数据成为科学家们探索新想法、推动技术进步、改进商业模式和提高管理效率的新利器。
随着大数据时代的到来，用于处理和分析这些数据的软件、算法和技术也得到了迅速发展。
而人才便成了关键的因素。
1. 大数据时代的人才需求在大数据时代，处理数据的人才需求变得越来越迫切。
因此，教育机构需要加强对这方面的培养。
由于大数据领域的知识和技术不断发展和普及，大数据领域的人才需求也在不断增长。
在大数据时代，企业更需要数据分析人才来处理业务数据，并为业务提供相关的见解。
同时，学术机构、政府机关以及医疗保健组织也需要拥有这方面的人才。
2. 培养创新型人才的施行途径为了适应大数据时代的需求，必须采取创新型人才培养模式。
以下是培养创新型人才的一些途径：2.1 复合人才培养复合人才所拥有的知识和技能已经不再是单一点的了。
针对大数据时代的需求，这种类别的人才培养模式已经引起了重视。
例如，企业可以参与制定课程，为学生提供实践机会，并为企业招募人才建立更优秀的池子。
2.2 公开课高校可以把开设公开课作为深化内外交流、扩大知名度、提升发展水平的一种创新办法。
高校可以开设一些适用于企业和社会的公开课程，并推广这些课程，以更好地适应大数据时代的需求。
2.3 教师研究大数据领域需要教师的科研支持，这对创新型人才培养是十分重要的。
教师必须有一定的知识背景和研究能力，以便充分发挥自己的作用。
2.4 创新实验室的建设大数据时代需要各种各样的创新型人才。
随着大数据时代的到来，创新实验室的建设也逐渐得到了重视。
创新实验室可以为学生提供平台，让学生可以积累更多实践经验，并创造更多的创新。
3. 结语创新型人才培养模式是提高创新水平和促进大数据发展的必要手段。
正是因为如此，教育机构们必须充分发挥自己的作用，为未来的大数据时代培养更多的创新型人才，以不断推动人类社会的进步。
大数据时代人才培养方式研究
大数据时代人才培养方式研究随着时代的发展，大数据已成为人类生产、工作和生活中不可或缺的一部分。
在大数据时代，数据处理和分析能力已成为各行业所需要的基本素质。
因此，针对大数据时代的人才培养方式的研究变得尤为重要。
下面从几个方面探讨大数据时代人才培养方式的研究。
一、教育体系中的大数据课程建设大部分学校已经开始在本科教育阶段设置相关的大数据课程，以培养学生的数据分析和处理能力。
例如，一些高校在计算机科学与技术学院开设了数据挖掘、生物信息学等方向的专业。
同时，在其他高校强制性开设一些计算机基础课程，如数据结构与算法、操作系统、计算机组成原理等方面的课程，以全面提高学生的计算机知识水平。
此外，一些国内高校已开始开设大数据人才培育的中外合作项目，使学生既能够获得国内外最新的大数据技术，又能够获得国际化的教育体验。
二、实践性教学的重视大数据时代的人才培养不仅需要理论课堂上的学习，还需要实践性教学的重视。
各类企业、政府机构以及科研院所纷纷开展与大数据相关的实践性活动，让学生们能够参与实际的大数据项目和案例分析，提高他们在实践中的数据分析和处理能力。
例如，一些大型金融集团开展了一些实践性高校合作计划，为学生们提供实际分析工作的机会。
同时，一些高校也开始充分利用自己的数据资源，开展大数据实践性教学，既可以为学生们提供实际操作的机会，又可以为学术研究提供更多的数据支持。
三、导师制的实行在大数据时代的人才培养中，导师制的实行非常重要。
通过导师指导，学生可以更好地学习和理解大数据领域的知识和技能，同时导师们也可以帮助学生们解决在实践中遇到的问题，为学生的职业发展提供更多的支持。
四、开放式的创新环境在大数据时代的人才培养中，培养学生的创造力也变得尤为重要。
为了培养学生的创新思维，高校和企业可以创建开放式的创新环境，让学生们能够在这个开放的空间中自由地表达自己的创新思维和想法.同时，一些高校还可以创建科技联合实验室等科研机构，为学生们提供更多的创新实践机会。
大数据时代下高等学校人才培养研究
大数据时代下高等学校人才培养研究随着科技的不断进步和大数据技术的快速发展，大数据时代已经成为了21世纪的关键词之一。
在这个信息爆炸的时代，高等学校的人才培养显得尤为重要。
本文将探讨大数据时代下高等学校人才培养的相关问题，并提出一些建议。
首先，大数据时代给高等学校的人才培养带来了新的挑战和机遇。
传统的教学模式已经无法满足时代的需要。
在传统的教学中，学生主要从教师那里获取知识。
但在大数据时代，学生可以通过各种途径获得丰富的信息资源，教师的角色变得更加重要，他们需要引导学生正确地利用大数据，进行信息筛选和加工，培养学生的创新精神和批判性思维能力。
其次，大数据时代对高等学校人才培养的要求也发生了变化。
传统的学科知识已经不能满足企业和社会对人才的需求。
在大数据时代，学生需要具备跨学科的能力和综合素质，能够灵活运用多种知识和技能解决实际问题。
因此，高等学校应该注重培养学生的创新能力、团队合作能力和自学能力，培养学生具备适应大数据时代发展需求的综合素质。
此外，大数据时代对高等学校人才培养的教学内容和方法也提出了新的要求。
在传统教学中，学生主要通过课堂听讲和教师讲解来获取知识。
而在大数据时代，高等学校需要与行业和企业合作，将实际案例和实践经验融入到教学中。
通过实践项目、实习和实训等方式，让学生接触真实的行业问题，培养他们的实践能力和解决问题的能力。
另外，大数据时代下的高等学校人才培养还需要重视培养学生的数据素养。
数据素养是指在大数据环境下，人们对数据的获取、处理和利用的能力。
学生需要掌握基本的数据分析和处理技能，能够从庞杂的数据中提取有价值的信息，利用数据进行决策和创新。
因此，高等学校应该加强对数据素养的培养，开设相关的课程和实践项目，提供必要的培训和实践机会，让学生掌握数据分析的基本方法和工具。
针对大数据时代下高等学校人才培养面临的挑战和需求，有几点建议：首先，高等学校可以与行业和企业合作，开展校企合作项目。
高等教育中的创新人才培养模式研究
高等教育中的创新人才培养模式研究随着时代的发展和社会的进步，高等教育在培养人才方面的重要性日益凸显。
传统的教育模式已经无法满足社会对创新人才的需求，因此，高等教育中的创新人才培养模式也逐渐受到广泛关注。
本文将就高等教育中的创新人才培养模式展开研究，探索如何培养具有创新能力的人才。
一、培养环境的创新高等教育的创新人才培养模式首先需要提供良好的培养环境。
学校应该为学生提供充分的创新资源和平台，例如实验室、创新实践基地等。
这些资源和平台可以激发学生的创新思维和动手能力，让他们能够将所学知识应用到实践中，培养解决问题的能力和创新意识。
二、教学方法的创新创新人才培养模式还需要改革教学方法。
传统的课堂教学模式以教师为中心，学生被动接受知识。
而现代的创新人才培养模式应该注重培养学生的学习兴趣和动手能力，培养他们的创新思维和解决问题的能力。
因此，在教学中可以采用多种方式，如小组讨论、实践项目、实验等，让学生参与到教学中来，提高他们的学习主动性和实际操作能力。
三、导师制度的创新高等教育中的创新人才培养模式还需要改革导师制度。
传统的导师制度以传授知识为主，忽视了对学生创新思维和创新能力的培养。
因此，现代的创新人才培养模式应该设置导师指导学生进行创新实践的环节，引导他们进行科研项目、创业实践等。
导师可以为学生提供专业的指导和意见，激发学生的创新潜能。
四、实践机会的创新创新人才培养模式还应该提供更多的实践机会。
只有在实践中，学生才能真正接触和解决实际问题，培养创新能力。
因此，学校可以与企业、科研机构等合作，为学生提供实习、实训和项目合作等机会，让学生能够将所学知识应用到实际中去，锻炼解决问题和创新的能力。
总结在高等教育中，创新人才培养模式是培养具有创新能力的人才的重要途径。
通过提供良好的培养环境、改革教学方法、改革导师制度和提供实践机会等方式，可以有效地培养学生的创新思维和创新能力。
高校应该不断探索创新人才培养模式，以适应时代的发展需求，培养更多的创新人才。
大数据时代高校创新型人才培养模式探究
智观天下 智库时代·6·大数据时代高校创新型人才培养模式探究何丽薇（南昌大学公共管理学院，江西南昌 330031）摘要：在大数据背景下，教育信息化发展迅速。
技术条件的改变与时代的人才需要为高校创新型人才培养带来了全新的挑战。
在此大背景下人才培养模式也应做出相应调整。
高校应在对传统创新型人才培养存在问题进行分析的基础上，重新定位创新型人才培养目标，在搭建高校人才培养教学体系、构建高校人才培养保障体系等方面进行大胆改革，构建人才培养新模式，从而培养出与大数据时代共发展的创新型人才。
关键词：大数据；高校；创新型人才；培养模式中图分类号：C961文献标识码：A文章编号：2096-4609（2020）13-0006-002一、大数据时代高校创新型人才培养的基本要求大数据时代对创新型人才的需求前所未有，以往借鉴标准的工业化生产方式的传统高校的教学模式已无法适应时代发展需要。
大数据技术的产生为个性化教学与创新型人才培养带来了全新的机遇和挑战，为了适应社会发展对人才的新需求，高校人才培养也应探索全新的模式。
在人才培养方面，高校要增强人才培养模式改革的使命感和责任感，努力构建多层次、全方位的高等教育人才培养体系，不断优化学科和专业，着力打造专业型、应用型、复合型和技能型的创新型人才培养模式。
大数据时代人才培养的实质，不仅仅是让被培养者具备相应的专业知识，更重要的是将专业知识转化为相应的能力，以适应现代社会的变化和专业岗位日益更新的要求。
在大数据时代，高校人才培养要树立全面发展与个性化发展相融通的培养理念，坚持价值塑造与能力提升有机结合、科学研究与高校教学共同深入、通识教育与专业教育相辅相成，努力培养出在意识上肩负时代使命、在思考上具备全球视野、在行动上引领社会发展的创新型人才。
二、传统高校创新型人才培养存在的问题（一）教学方式相对传统目前的高校教学方式，在教学过程中主要处于教师进行讲授，学生被动接受的尴尬局面。
大数据时代高职院校财会人才培养模式创新研究
大数据时代高职院校财会人才培养模式创新研究
随着大数据时代的到来，高职院校财会人才培养模式需要进行创新，以满足市场对于财会人才的需求和要求。
首先，高职院校需要将财会专业的课程设置更加贴合实践，注重提高学生的实际操作能力。
一方面，可以加强实践教学内容的转化，将实践操作与理论知识的学习相结合，让学生在课堂上学到的知识能够更好地应用到实践中；另一方面，可以增加企业实践环节，让学生能够在真实的企业环境中学习财务管理和会计技能。
其次，高职院校需要重视学生的软技能并进行培养。
财会人才不仅要具备专业技能，还需要掌握一定的管理能力、沟通技巧和团队意识等软技能，这些都能够帮助财会人才更好地适应工作环境和担任更高级别的职位。
因此，高职院校可以在课程设置中增加一些培养软技能的课程，例如沟通技巧、管理理论等方向。
再次，高职院校需要加强对学生的职业规划和指导。
在大数据时代，财会人才的招聘越来越趋向于多元化和专业化，高职院校需要帮助学生了解各个领域的用人需求和发展前景，帮助学生制定适合自己的职业规划并提供相应支持。
例如可以组织企业交流会、职业素养课程等，帮助学生更好地了解职业市场和个人发展。
最后，高职院校需要注重新技术的应用和创新。
随着大数据技术的快速发展和应用，财会人才也需要掌握相应的技术和工具，以便更加高效地处理和分析数据。
高职院校可以加强对于大数据相关知识的教学，采用互联网技术和在线教育方式进行课程教学，让学生更好地掌握新技术和工具。
综上所述，高职院校财会人才培养模式的创新需要注重实践、软技能、职业规划和新技术的应用和创新。
只有不断完善和创新，才能够培养更加适应市场需求的财会人才。
高校创新型人才培养模式研究
汇报人：日期:高校创新型人才培养模式研究创新型人才是推动国家发展和科技进步的关键力量。
高校作为人才的摇篮，培养创新型人才对于国家的未来发展具有重要意义。
当前国家间的竞争，实质上是人才和科技的竞争。
研究背景与意义文献综述、实证分析和案例研究相结合。
研究目的与方法研究方法研究目的高校在创新型人才培养方面的重视程度逐渐提高，将创新教育纳入课程体系，注重学生创新思维和实践能力的培养。
高校逐渐加强与企业的合作，开展实践教学，为学生提供实践机会，增强学生的实践能力和创新意识。
高校逐渐加大科研投入，鼓励学生参与科研项目，提高学生的科研能力和创新意识。
010203高校创新型人才培养现状高校创新型人才培养存在的问题高校在创新型人才培养方面存在培养目标不明确、培养方式单一、课程设置不合理等问题，导致学生缺乏实践能力和创新意识。
高校与企业合作深度不够，实践教学环节缺乏系统性和连续性，学生难以真正融入企业实际工作环境。
高校科研投入虽然逐渐增加，但科研资源分配不均衡，部分学生缺乏参与科研项目的机会，不利于提高学生的科研能力和创新意识。
注重综合素质01目标02培养具有创新精神和实践能力的高素质人才。
03提高学生的综合素质和竞争力，使其更好地适应社会发展和经济建设需求。
04推动高校教育教学改革，提升高校人才培养质量和水平。
01 02 03活动育人通过课外活动、社会实践、创新创业竞赛等形式，培养学生的综合素质和团队合作精神。
环境育人通过营造良好的校园文化和学习氛围，激发学生的创新意识和创造力。
理论教学：包括专业基础课程、专业课程和选修课程，注重学科交叉和融合。
实践教学：包括实验、实习、课程设计和科研训练，强调实践环节的多样性和综合性。
活动育人环境育人01建立以创新能力为导向的课程体系02教学方法多样化03重视实践教学优化课程体系与教学方法鼓励教师开展科研活动，提高教师自身的创新能力。
加强教师创新能力培养将教师的创新能力作为重要评价指标，激励教师不断提高创新能力。
高校创新型人才培养模式研究与实践
高校创新型人才培养模式研究与实践高校创新型人才培养模式，作为当前高等教育改革的一个重要方向，是为了适应社会发展的需要，培养具有创新能力和实践能力的人才。
为了探讨高校创新型人才培养模式的研究与实践，需要从教学模式、实践环节、创新能力培养等方面进行深入分析。
首先，高校创新型人才培养模式的教学模式是关键。
传统的教学模式以教师为中心，注重知识的传授和考核，而忽略了学生的主体地位和创新能力的培养。
创新型人才培养模式应当突破传统的教学模式，注重激发学生的创造性思维和实践能力。
教师应成为学生发展的引导者和合作者，鼓励学生提出问题、解决问题，并引导学生深入了解学科内的前沿研究和实践应用，培养学生的创新思维和实践能力。
其次，实践环节是培养创新型人才的重要途径。
创新能力的锻炼需要有实践的支撑，只有将理论与实践相结合，才能更好地培养学生的创新思维和实践能力。
高校可以通过开设实践课程、组织实践活动、参与科研项目等方式，让学生亲身参与到科研、创业、社会实践等实践活动中，培养学生的实践能力和问题解决能力。
实践环节不仅能够提升学生的专业技能，还能培养学生的创新意识和团队合作精神，为他们成为创新型人才奠定基础。
第三，培养学生的创新能力是高校创新型人才培养模式的核心。
创新是推动社会进步的驱动力，高校应当注重培养学生的创新能力。
培养学生的创新能力需要提供创新的教育环境和培养机制。
高校可以通过开设创新创业实验室、推动学术科研和实践创新项目，搭建学生与教师、学生与企业等交流合作的平台，促进学生的创新创业思维和实践能力的培养。
此外，高校还可以鼓励学生参加创新竞赛、创业比赛等活动，提供丰富多样的创新资源和支持，激发学生的创新潜力和创新动力。
然而，实施高校创新型人才培养模式也面临一些挑战和困难。
一方面，传统的教学观念和教学方法的束缚，阻碍了创新型人才培养模式的推行。
教师需要不断更新教学理念和方法，提高对学生需求的敏感度和创新能力培养的意识。
大数据背景下高校创新型人才培养模式研究与实践
（作者单位：长春工程学院）◎李志新任斌郑永春大数据背景下高校创新型人才培养模式研究与实践管理科一、意义及研究价值习近平总书记提出做好新形势下人才工作，要树立强烈的人才意识，重点是开发创新人才。
高等教育作为人才培养的载体，是贯彻创新战略，建设创新型国家的重要组成部分。
因此，创新型人才培养是在大数据背景下，以产业人才需求为导向，以学生创新能力培养为目标，构建新式培养模式与课程体系。
结合学生特点、师资团队结构，要实现以下目标：1.创新型人才具有独立自主创新能力，能够从事创新实践活动。
学生通过在学校知识的学习积累，掌握的创新理论与方法，并通过科学的训练，从而顺利实现创新目标。
2.构建大数据背景下创新人才培养的新型混合教学模式。
3.需要坚持大数据驱动的基本理念、坚持大数据支撑个性化教育，提高教师大数据分析的能力的同时，构建大数据化的教学环境。
二、创新型人才培养模式研究策略与实践1.研究创新型人才培养定位，明确创新型人才技能能力目标。
对高校的大学生培养来说，在构建专业知识体系与培养学生能力的时候，要充分考虑学生的发展，有重点地培养创新能力。
创新型人才的技能能力目标是掌握事物发展的基本原理，能够解决创新过程中所遇到的各种问题和困难，具有其独特的自主创新能力。
技能能力模型解决了学生的学习目标性问题，在四年的学习过程中，学生将所掌握的技术、知识和能力与模型对照，增加学习动力。
2.大数据背景下研究专业课程特点，设计创新型人才培养新型混合教学模式。
在大数据背景下，构建新型混合教学模式是创新型人才培养的重要组成部分。
深入分析专业课程的特点，实体课堂为主，网络课程为辅的融合原则。
实体课堂主导学生的培养目标，重难点讲解、学习过程考核及评价。
网络课程资源则作为学生自主学习的平台工具，通过大数据的分析，可以掌握的学习专业课程情况。
新型混合教学模式在传统理论、实验课程体系之外，增加了创新能力培养主线课程。
创新能力培养主线课程具有多种课程形式、多种学习环境，充分利用学生课外时间，进行各种专业竞赛、实验等，运用各种有效的教学和学习模式，促进学生真实创新能力的培养。
高校课题申报：大数据时代高校创新型人才培养模式研究
大数据时代高校创新型人才培养模式研究学科分类：高等教育课题类别：一般课题关键词：大数据时代高校创新型人才培养模式预期研究成果：研究报告课题设计论证1.问题的提出大数据，学界普遍认为是指数据量大，产生速度快的非结构化的数据集，通过对该数据集的采集、存储和分析能够发现已知变量间的相关关系，进而实现有效的科学预测。
继云计算、物联网之后，“大数据”成为IT 产业的又一次重大技术变革。
联合国在2012年发布的大数据白皮书“Big Data for Development: Challenges & Opportunities”（《大数据促发展：挑战与机遇》）中指出，大数据时代已经到来，大数据的出现将会对社会各个领域产生深刻影响。
这种影响也必然波及到教育领域，美国教育部早在2012 年就发布了Enhancing Teaching and Learning through Educational Data Mining and Learning Analytics（《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》）报告，世界先进国家正积极筹划数据教育的研究计划，而我国的相关研究则处于起步阶段。
“大数据”对教育决策、教育评估、教育研究、课堂教学、智慧教育、个性化教育等各个方面都会产生深远影响，引领未来教育的发展。
这一方面为创新型人才培养提出了新的挑战，同时也提供了重要的具有划时代意义的发展机遇。
我们如何抓住这场新技术革命为传统教育带来的机遇，培养出适应全球信息化时代的具有创新精神和能力的创新型人才，是我们立足现在、面对未来亟须审思的问题，《大数据时代的创新型人才培养模式研究》正是在这一背景下提出的。
2.课题界定本课题属于高等教育研究范畴。
课题基于当代第三次信息技术革命——大数据的视角，以高校创新型人才培养模式为研究对象，运用文献分析法、个案调查法、对比研究法等，分析了国内外大数据教育及创新型人才培养问题的研究现状，探讨了这一新型时代背景下，我国高校创新型人才的培养模式及路径，对教育数据挖掘（EDM）和学习分析技术（LA）在创新型人才培养中的应用、新型数字化教学模式及新型数字化管理环境等进行了研究。
高校大数据时代的人才培养模式研究
高校大数据时代的人才培养模式研究高校大数据时代的人才培养模式研究随着社会的进步和技术的不断发展，大数据技术正在逐渐成为人们生产生活中不可或缺的重要一环。
而对于高校而言，在大数据时代，如何培养具备相关技能和素质的人才，已经成为当前亟待解决的问题之一。
首先，应当建立全面、系统的大数据教育体系。
通过设置专业课程、专业实践、专业比赛等多方面措施，使学生可以在学校期间全面地学习大数据的理论知识和实践操作技能，从而养成学生的数据思维和分析能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。
其次，应当增强实践动手能力培养。
目前，很多大学的课程设置侧重于理论，而对实践课程设置则一般比较少。
然而，大数据的特点在于需要依赖于庞大的数据量进行分析、处理和挖掘，因此，学生需要具备熟练的编程技能和数据实践经验。
高校可以通过结合课程内容开展实践课程，比如大数据分析的实战项目、研究生实习和大数据应用开发等，提高学生的实践经验和解决问题的能力。
第三，应当强化专业师资队伍建设。
如今，大数据领域迅速发展，需要一批既具备丰富实践经验，又扎实的学科知识的专业人才来推动学科的发展。
为此，高校可以加强对师资队伍的建设，培养一批具备教学经验和实践能力的教师，同时，加强与企业合作，拓宽实践渠道和资源，使教师和学生能够更好地通过实践学习来培养大数据人才。
综上所述，在大数据时代，高校深入探讨和思考如何培养各具特色的大数据人才是必要的。
在不断地培养和积累经验的同时，不断地调整教学方法和模式，加强实践，打造出一支能够在大数据领域中胜任的人才队伍，为社会的发展做出积极的贡献。
此外，对于高校来说，大数据的人才培养模式还需要注意以下几点：一、注重创新和实践能力培养在大数据领域中，不仅仅需要掌握数据分析的理论知识，更需要注重实践操作和创新思维能力的提升。
因此，高校应该重视学生的实践能力培养，提供实验室、数据资源等支持，切实为学生提供创新思维和实践操作能力的培养。
二、加强与企业合作高校需要深入了解目标学生的就业需求，了解企业对于大数据人才的招聘需求和标准，积极与企业进行合作。
高校大数据创新与人才培养模式研究
高校大数据创新与人才培养模式研究近年来，随着互联网和信息技术的迅速发展，大数据已经成为推动经济和社会发展的重要力量。
高校作为培养高级人才的摇篮，也应积极探索和创新大数据的应用与人才培养模式，以适应社会对于大数据人才的需求。
本文将从理论和实践两个角度，探讨高校大数据创新与人才培养模式的研究现状和发展趋势。
一、理论研究在理论研究方面，高校需要加强大数据科学和技术的教学与研究。
首先，建立一支高水平的教师队伍是关键，包括培养具有深厚理论基础和实践经验的师资队伍。
其次，构建完善的课程体系，覆盖大数据的相关技术和应用领域，以满足学生的需求。
同时，加强大数据相关的学术交流和合作，促进理论研究的创新和发展。
二、人才培养模式创新高校应当打破传统的学科边界，推动大数据与其他学科的融合，创新人才培养模式。
首先，培养全面发展的大数据人才，注重学生的素质教育和综合能力培养。
其次，加强大数据实践教育，提供实践机会和项目，培养学生的实战能力。
同时，加强与企业的合作，提供实习机会和就业推荐，促进学生的职业发展。
三、现实问题与挑战在实践中，高校在大数据创新与人才培养模式方面仍然面临一些问题和挑战。
首先，教师队伍的短缺是一个重要因素，高水平的教师队伍需要大量的时间和精力去培养。
其次，大数据技术的更新换代较快，高校需要及时调整课程设置和教学内容，以适应应用需求的变化。
同时，学生的兴趣和动力也是需要考虑的因素，学生对于大数据的热情与否直接关系到培养效果的好坏。
四、未来发展趋势随着大数据技术的快速发展，对于大数据人才的需求也将持续增加。
高校需要紧跟时代的发展，加强相关科技创新和研究，更新教学内容和方法。
未来，高校大数据创新与人才培养模式将更加注重实践教学和产学研合作，培养具备理论和实践能力的专业人才。
总之，高校的大数据创新与人才培养模式是一个复杂而又重要的课题。
在理论研究和实践探索的基础上，高校可以逐步形成科学合理的大数据人才培养模式，为社会提供优秀的大数据人才。
大数据时代的人才培养规格创新研究
大数据时代的人才培养规格创新研究随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
在这个时代中，数据已经成为了各行各业的核心资源，而有效地应用和分析这些数据则需要专业的人才。
因此，对于大数据时代的人才培养规格创新研究显得尤为重要。
一、大数据时代的背景介绍大数据时代的到来，源于信息技术的快速发展。
互联网、物联网、移动互联网等技术的普及，使得数据的存储和传输能力大幅提升，从而创造了海量的数据。
然而，这些数据无意义的存在方式只是一堆庞大的数字，只有通过大数据分析和应用才能发挥其价值。
二、大数据时代的人才需求随着大数据时代的到来，企业和机构对大数据分析和应用人才的需求也在迅速增长。
一方面，企业需要从庞杂的数据中挖掘商机、实现精细化管理；另一方面，政府机构需要通过大数据分析来优化决策、提升服务水平。
这些需求催生了大数据人才的培养与创新研究。
三、大数据时代人才培养的挑战然而，大数据时代的人才培养面临着一系列挑战。
首先，大数据的应用领域广泛，涉及到统计学、数学建模、机器学习等多个学科，因此需要培养出能够跨学科合作的复合型人才。
其次，大数据技术本身在不断发展，人才培养需要紧跟技术的进步，具备应对新技术、新挑战的能力。
此外，大数据时代对人才提出了更高的要求，除了掌握数据分析技术外，还需要有良好的沟通能力和创新思维，能够将分析结果转化为实际应用。
四、大数据时代人才培养的创新研究为了满足大数据时代对人才的需求，培养更多高素质的大数据人才，需要进行创新研究。
首先，要加强大数据相关课程的设计和开发，结合实际应用场景，让学生能够接触到真实的数据问题，并培养创新解决方案的能力。
其次，要建立多学科融合的大数据人才培养模式，引入跨学科的教学团队，开设各类专业课程，培养学生的综合能力。
此外，要鼓励学生参与实践项目，通过实际操作和实践经验，提升他们的实际应用能力和解决问题的能力。
五、大数据时代人才培养的重要性大数据时代的人才培养规格创新研究具有重要的意义。
高校创新型人才培养模式研究
高校创新型人才培养模式研究一、前言高校创新型人才培养模式是指立足于适应、引领经济社会发展需要，采取一系列有针对性创新的教育方式、手段和举措，培养出具有创新能力和实践能力的高素质人才。
当前，社会对于高校人才培养质量的期待和要求越来越高，高校创新型人才培养模式已经成为高校教育发展的重要方向。
二、高校创新型人才培养模式的存在意义1.提高教育质量高校创新型人才培养模式注重发掘学生潜能，挖掘学生的优点，注重实践和操作能力。
这样的教育方式与传统教育方式形成鲜明对比，在增强学生创新意识和实际操作能力的同时，也提高了教育质量。
2.增加就业竞争力现今社会需要的不仅是学术的高素质人才，还需要具有实际能力的“全才”。
高校创新型人才培养模式强调实践操作，使得学生能够在实践中得到丰富的经验，对于就业时的竞争上风更有利。
3.适应社会需求随着经济的发展，社会对于高素质、全面发展的人才日益增加。
高校创新型人才培养模式更能贴近实际生活和社会的需求，更适应并能够适时调整培养计划。
三、高校创新型人才培养模式的应用1.开设具有实践性的校内课程高校可以增加实验实训课程和校内创新实践基地，为学生创造和提供更多的实践机会，以培养学生实际操作能力。
2.鼓励学生参加科研实践科研实践是锻炼学生创新精神和创新实践能力的渠道，高校应当推广全国大学生创新创业项目和国家级科研项目等创新实践活动，促进学生自主创新和合作创新。
3.建设技术创新中心大学可以建立一些技术创新中心，培养一批有创新能力的优秀人才，为技术创新作出贡献。
四、高校创新型人才培养模式的经验和启示1.高度重视实践操作高校创新型人才培养模式是一种以“创新、实践、运用”为核心的教育方式，它要求教育者必须高度重视学生的实践操作能力和创新思维能力，引导学生从实践中汲取知识。
2.多元教学高校创新型人才培养模式强调开放式教学，将各种教学手段融合在一起，实现知识的多元化和多层次传播，不断完善教育内容和方法。
基于大数据的人才培养模式创新研究
基于大数据的人才培养模式创新研究随着互联网、人工智能、大数据等技术的迅速发展，人才培养模式也在不断创新。
基于大数据的人才培养模式是当前热门的研究方向之一。
本文将以此为主题，探讨基于大数据的人才培养模式创新研究的背景、现状、模式和未来发展。
一、背景在全球化和数字化时代，高素质人才的需求越来越大。
为了培养高素质人才，各国纷纷推行各种创新的人才培养模式。
其中，基于大数据的人才培养模式在创新方面具有独特的优势。
随着大数据技术的日益成熟，我们可以收集和分析海量数据，向学生推荐适合他们的课程、活动、实习等，也可以预测学生未来的发展趋势和职业方向。
同时，大数据技术也为教师探索更加个性化、自适应、开放的教学方式提供了支持。
二、现状目前，大数据技术正在被广泛应用于人才培养领域。
许多企业和高校开始尝试利用大数据技术来改进其人才培养模式。
以企业为例，利用大数据技术，企业可以准确预测未来的人才需求，并根据需求进行相关培训和招聘。
同时，企业还可以在员工的工作情况和学习成果方面收集大量数据，最终为企业的发展和员工的职业发展提供更好的支持。
以高校为例，在大数据技术的支持下，高校可以更好地了解学生的学习情况和需求，进而实现更加个性化、智能化的教学。
同时，高校还可以对学生的就业状况进行更加精准的预测和指导，提高学生的就业竞争力和就业质量。
三、模式在基于大数据的人才培养模式中，可以采用以下几种方式来实现创新。
1. 个性化教育采用大数据技术，学校可以根据学生的兴趣、学习习惯、专业倾向等制定个性化的教育方案。
例如，学校可以根据学生的兴趣和专业倾向推荐适合他们的课程。
学生在参与课程的同时，还可以通过学习分析工具了解自己的学习情况，自我调整和提高。
2. 精准招生利用大数据技术，高校可以通过分析历史数据和校友就业状况，预测学生的未来职业发展方向，以此制定招生计划和招生政策。
同时，高校还可以根据专业需求和市场趋势，针对性地制定课程、实践、实习计划等，对学生进行科学指导和培养。
高校大数据人才培养模式研究
高校大数据人才培养模式研究随着现代科技的不断发展和应用，大数据已经成为当今社会最重要的信息资产之一。
越来越多的企业和机构开始注重挖掘并利用大数据，而高校也不例外。
很多高校开始尝试探索如何培养大数据人才，以满足社会对这方面人才的需求。
本文将围绕高校大数据人才培养模式展开研究，分析现有模式的优缺点，并提出一些改进建议。
一、现有模式1. 专业设置许多高校已经开设了数据科学与大数据技术等专业，并将大数据相关课程纳入其他一些专业的必修或选修课程中。
例如，计算机科学与技术、电子信息工程、数学、统计学等专业都可以学习大数据相关知识。
这种模式有利于提高学生的专业水平，但也存在一些问题。
首先，专业设置通常需要一定的时间来调整，无法及时满足市场需求。
其次，一些学生可能选择某个专业只是为了迎合社会需求，而不是真正热爱该专业。
这在一定程度上影响了教学效果。
2. 课程设置另一种模式是将大数据相关课程纳入其他专业的必修或选修课程中。
这种模式的优点在于，学生在专业学习的同时，还能够学习到大数据相关知识，提升自己的综合素质。
不过，还是存在一些问题。
一些专业本身并不需要太多的大数据知识，将大量内容加入进去会导致课程负担加重。
此外，这样的课程多为单个章节或单课时形式，难以形成系统的学习体系。
3. 合作培养最后，还有一种合作培养的模式。
高校和企业、研究机构等合作，共同设计课程和教学计划，为实习生提供培训和工作机会，并与高校教师一起主持大数据相关研究项目。
这种合作培养的模式逐渐得到了很多高校的关注和支持，但要求学生需要花费大量时间进行实习和调整学习计划，对于一些学生来说，可能并不适合。
二、改进建议以上三种模式各有优缺点，但仍然需要一些改进。
在本文的剩余部分中，笔者将提出一些建议。
1. 加强实践大数据是一种实践性很强的学科，因此，应加强实践教学和实训环节。
高校应利用自身资源和与企业合作的机会，为学生提供一些与大数据相关的项目、案例和实践机会。
高校创新人才培养模式研究
高校创新人才培养模式研究近年来，高校创新人才培养模式已经成为高等教育领域中的热门话题。
随着社会经济的发展和科技进步的加快，培养具备创新能力和实际应用能力的人才已经成为高校的重要任务。
本文将探讨高校创新人才培养模式的现状、问题和前景。
高校创新人才培养模式主要指的是通过开设创新教育课程、组织创新科研项目等方式，培养学生创新思维和实践能力的一种教育模式。
在现代社会中，创新已经成为推动经济和社会发展的重要动力，因此培养创新人才是高校教育的重要任务之一。
目前，高校创新人才培养模式的探索已经取得了一定的成果。
许多高校在课程设置、科研项目和实践活动等方面进行了改革和创新。
例如，一些高校开设了创新创业课程，与企业合作开展实践项目，搭建了创新创业平台等。
这些措施有助于激发学生的创新潜力和实践能力，提高他们在未来能够应对复杂问题和挑战的能力。
然而，高校创新人才培养模式也存在一些问题和挑战。
首先，创新人才培养需要师资力量和经费的支持，但目前一些高校的师资力量和经费短缺，制约了创新人才培养的质量和效果。
其次，创新人才培养需要学校与企业、科研机构等多方合作，但现实中存在一定的合作难题和壁垒。
此外，高校创新人才培养还面临着如何评价学生创新能力和实践成果的难题。
为了解决这些问题，高校可以采取一系列的措施。
首先，高校应该加强师资队伍的建设，提高教师的创新能力和实践经验。
其次，高校可以加强与企业、科研机构等的合作，共同开展科研项目和实践活动，提升学生的实践能力。
此外，高校应该建立科学有效的创新人才评价机制，综合考核学生的创新思维、实践能力和综合素质。
未来，高校创新人才培养模式有着广阔的前景。
随着信息技术的快速发展和社会需求的变化，高校创新人才培养模式将会迎来更多的机遇和挑战。
例如，人工智能、云计算、大数据等新兴技术领域的快速发展将为高校创新人才培养提供更多的实践机会和平台。
同时，高校应该积极引入创新教育的先进理念和方法，不断改进创新人才培养模式，培养更多的创新人才。
大数据背景下“互联网+”创新教育人才培养模式研究
大数据背景下“互联网+”创新教育人才培养模式研究
在大数据时代，互联网+已成为一种新型的创新模式，其中包括了诸如互联网+教育等概念。
互联网+教育已在教育领域引起了极大的关注，被认为是改变传统教育模式的重要一步。
在此背景下，大数据为互联网+教育的发展提供了有力的支撑，使得教育人才培养模式得以进一步创新。
首先，大数据可以为学生提供更加智能化的学习方式。
在传统教育模式中，学生只能通过教师讲解来获取知识，而在互联网+教育模式下，学生可以通过互联网获取更加多样化和智能化的学习方式。
例如，一些在线学习平台通过大数据技术，可以根据学生的学习习惯和能力，进行个性化的课程推荐，使得学生能够更加高效地学习知识。
最后，大数据可以为教育管理者提供更加全面和实时的管理数据。
传统教育模式下，教育管理者往往难以获取学生的全面数据，只能通过某些明显的指标来评估学生和学校的绩效。
而在互联网+教育模式下，教育管理者能够通过大数据技术获取更加全面和实时的管理数据，从而更好地识别学生的需求和处置问题。
例如，一些在线学习平台可以通过学生的在线活动情况、课程学习情况等数据，帮助教育管理者了解学生的行为特点和需要，进而更加科学地制定教育管理策略。
总之，大数据为互联网+教育提供了无限的可能，可以在学生学习、教师教学辅助和教育管理等方面提供全面和精准的支持。
因此，教育机构应在大数据背景下积极探索“互联网+”创新教育人才培养模式，致力于推动教育模式的升级和优化。
高校人才培养模式创新研究
高校人才培养模式创新研究高校人才培养模式是指通过对教育教学模式、教学内容以及教学手段等方面进行改革创新，以培养符合社会需求的高水平人才为目标的一种探索和实践。
随着社会的发展和科技的进步，高校人才培养模式的创新已经成为当今高等教育领域的重要议题。
本文将探讨高校人才培养模式创新的重要性、现状以及未来发展方向。
一、高校人才培养模式创新的重要性高校人才培养模式创新对于培养适应社会需求的高水平人才具有重要意义。
传统的大学教育主要注重学生的专业知识培养，忽视了学生的实践能力和创新能力的培养。
然而，在现代社会中，仅有理论知识无法应对日益复杂的社会问题和快速变化的科技发展。
因此，高校人才培养模式创新旨在全面发展学生的综合素养，培养学生的实践能力、创新能力以及团队合作精神，从而使其能够适应社会的发展需求。
二、高校人才培养模式创新的现状目前，高校人才培养模式创新在全国范围内得到了广泛关注和积极推动。
许多高校开始尝试将创新创业教育纳入到教学计划中，并建立了与企业合作的实践基地，提供实践机会给学生。
此外，高校还鼓励学生参加各类竞赛和实践项目，培养学生的实践能力和创新能力。
这些创新举措旨在引导学生积极参与实践，锻炼解决问题和创新思维的能力。
三、高校人才培养模式创新的未来发展方向高校人才培养模式创新将在未来继续向更加深入和广泛的方向发展。
首先，高校需要加强与行业和企业的紧密合作，通过实践项目和实习经验提供更多的机会给学生，使他们能够更好地了解社会需求和行业动态。
其次，高校可以加强学生的创新能力培养，鼓励学生自主创新，开展科研项目，促进学术成果的转化和产业化。
此外，高校可以推动跨学科的教学和研究，为学生提供更多的选择和机会，培养他们的多元思维和综合能力。
结论高校人才培养模式创新是适应社会需求和提高人才培养质量的关键所在。
通过创新教学模式、培养学生的实践能力和创新能力，高校可以更好地培养适应社会和科技进步的高水平人才。
当前，高校人才培养模式创新已经取得了一定的成绩，但仍面临挑战和机遇。
大数据背景下“互联网+”创新教育人才培养模式研究
大数据背景下“互联网+”创新教育人才培养模式研究
随着互联网的迅猛发展，大数据技术也逐渐成为了各行各业的关键支撑。
在这个大数据背景下，传统的教育模式已经难以满足人才培养的需求。
“互联网+”创新教育人才培养模式的研究变得尤为重要。
大数据背景下的“互联网+”创新教育人才培养模式需要注重实践能力的培养。
传统的教育模式注重理论知识的灌输，但在大数据时代，仅仅靠理论知识是无法胜任工作的。
“互联网+”创新教育人才培养模式要将理论与实践相结合，注重实践能力的培养。
这包括让学生参与实际的大数据项目，亲自动手解决实际问题，培养他们的数据分析、处理和挖掘能力等。
“互联网+”创新教育人才培养模式也可以引入实训基地或企业实习等实践环节，让学生在真实的工作环境中锻炼自己的技能。
“互联网+”创新教育人才培养模式还需要注重创新精神的培养。
在大数据时代，创新是推动社会进步和经济发展的关键要素。
“互联网+”创新教育人才培养模式要注重培养学生的创新精神和创新能力。
这可以通过开设创新实践课程、组织创新竞赛等方式来实现，让学生学会提出问题、挖掘问题和解决问题的能力。
大数据背景下的“互联网+”创新教育人才培养模式需要注重实践能力、团队合作、学科交叉和创新精神的培养。
通过这些方式，可以培养出高素质的大数据人才，为社会和经济的发展做出贡献。
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大数据时代高校创新型人才培养模式研究1.问题的提出大数据，学界普遍认为是指数据量大，产生速度快的非结构化的数据集，通过对该数据集的采集、存储和分析能够发现已知变量间的相关关系，进而实现有效的科学预测。
继云计算、物联网之后，“大数据”成为IT 产业的又一次重大技术变革。
联合国在2012年发布的大数据白皮书“Big Data for Development: Challenges & Opportunities”（《大数据促发展：挑战与机遇》）中指出，大数据时代已经到来，大数据的出现将会对社会各个领域产生深刻影响。
这种影响也必然波及到教育领域，美国教育部早在2012 年就发布了Enhancing Teaching and Learning through Educational Data Mining and Learning Analytics（《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》）报告，世界先进国家正积极筹划数据教育的研究计划，而我国的相关研究则处于起步阶段。
“大数据”对教育决策、教育评估、教育研究、课堂教学、智慧教育、个性化教育等各个方面都会产生深远影响，引领未来教育的发展。
这一方面为创新型人才培养提出了新的挑战，同时也提供了重要的具有划时代意义的发展机遇。
我们如何抓住这场新技术革命为传统教育带来的机遇，培养出适应全球信息化时代的具有创新精神和能力的创新型人才，是我们立足现在、面对未来亟须审思的问题，《大数据时代的创新型人才培养模式研究》正是在这一背景下提出的。
2.课题界定本课题属于高等教育研究范畴。
课题基于当代第三次信息技术革命——大数据的视角，以高校创新型人才培养模式为研究对象，运用文献分析法、个案调查法、对比研究法等，分析了国内外大数据教育及创新型人才培养问题的研究现状，探讨了这一新型时代背景下，我国高校创新型人才的培养模式及路径，对教育数据挖掘（EDM）和学习分析技术（LA）在创新型人才培养中的应用、新型数字化教学模式及新型数字化管理环境等进行了研究。
3.国内外研究现状本课题包含两大关键词，即“创新型人才培养”和“大数据”，创新型人才培养是提升国家竞争力的重要战略之一，这一议题是教育界一直以来热议的问题，在教育改革背景下，高校创新人才的培养更成为学界研究的重要课题，目前的研究成果也较为丰硕。
“大数据”同云计算一起被誉为信息产业的第三次高峰，与智能化生产、无线网络革命共同被称为引领未来繁荣的三大技术变革，人们已清醒认识到大数据对人类社会各领域的革命性影响。
同时大数据对教育的影响正是当今国内外学界积极探索的课题。
目前国外研究处于领先地位，国内研究成果还不足。
但以“大数据时代”为背景和角度进行“创新型人才培养”的研究目前还属于空白，这也是本选题的意义之一。
4.选题意义与研究价值本选题对高校教育改革、创新人才培养、大数据教育计划等都具有重要现实意义，对探索未来教育的发展趋向——“智慧教育”及“个性教育”的实现路径具有一定参考价值。
本选题的意义与研究价值具体表现在：理论意义及价值（1）目前已有成果缺乏从大数据视阈探讨创新型人才培养模式的研究，本课题在一定程度上能够填补这一空白；（2）本研究对大数据时代创新型人才培养的模式进行了探讨，有助于创新型人才的培养模式及路径的建设研究。
（3）本课题有助于深入了解大数据对创新人才培养的重要作用，一定程度上丰富大数据教育的相关应用理论。
实践意义及价值（1）本课题有助于指导高校创新型人才的培养实践；（2）本课题有助于指导大数据时代教育方式变革实践，如对促进个性化教育的实现、改革现有教学模式、完善教学评价体系等具有一定参考意义。
5.理论依据本课题依据高校教育改革、智慧教育、创新型人才培养及大数据教育等理论展开研究。
教育改革是2014年两会的热点议题，如何由传统的工厂式教育转型为现代信息技术时代的智能教育，是一个重要议题，也是当代中国教育界肩负的重要使命。
智慧教育是指利用现代物联网、云计算、移动通信、智能分析等新信息技术来提升教育的效率，从而为日新月异的信息革命时代培养出具有创新思维、创新能力、专业知识和社会适应性强创新型人才。
智慧教育必然离不开现代信息技术的发展，离不开当代IT 产业的重大技术变革—“大数据”。
大数据对教育决策、教育评估、教育研究、课堂教学、个性化教育等都产生重要影响，无疑为新信息技术时代创新型人才的培养提出了新诉求和机遇，本文正基于上述理论展开高校创新人才培养的研究。
6.研究目标A.揭示大数据时代对创新人才及创新人才培养的新诉求；B.探讨大数据教育在创新型人才培养模式及路径建设中的重要作用，研究教育数据挖掘（EDM）和学习分析技术（LA）在创新型人才培养中的应用、大数据时代创新型人才培养的教学模式以及管理模式；C.通过大数据创新人才培养的研究关照未来教育——智慧教育、个性教育的发展趋向。
7.研究内容课题研究的主要内容包括：(1)教育数据挖掘（EDM）和学习分析技术（LA）在创新型人才培养中的应用教育数据挖掘（EDM）和学习分析技术（LA）是大数据在教育中主要应用，对创新型人才培养具有重要意义。
教育数据挖掘（EDM）是对学习行为和学习过程进行量化、分析和建模。
主要解决针对不同特点的学生什么样的教学顺序最为有效；什么样的行为能够导致更好的学习成绩；学生的满意程度、参与度等表现在哪些行为指标上；哪些在线学习环境能提高学生的学习成绩；哪些因素能够预测学生取得成功。
学习分析技术（LA）是指利用已有的模型来认识、理解新的学习行为和过程，是关于学习者以及他们的学习环境的数据测量、收集、分析和汇总呈现，用于监测和预测学生的学习成绩，及时发现潜在问题，并据此作出干预，以预防学生学习中产生风险。
解决什么时候学生可以进行下一个学习主题？什么时候学生可能在某一门课程中落后？什么时候某个学生可能存在完成不了一门课程的风险？如果没有干预补救措施，学生可能得到什么样的成绩？对特定学生来说，下一个最好的课程是什么？是否需要特殊的帮助？创新型人才培养中应用有效利用EDM和LA的数据分析结果，教师可以更好地了解学生，针对不同特点的学生采用不同的教学方法与教学策略，有效地观测学生的学习过程，进行及时的干预，找到最适合的教学方法，从而大大提高教学成效，这对创新型人才培养具有重要指导意义。
(2)大数据时代创新型人才培养的教学模式研究第一，扩建数字化教学资源。
利用微视频、微课、微课程、慕课（MOOCs：Massive Open Online Course）、翻转课堂（Flipped class Model）、云课堂、电子书包等教学模式，开发高质量的在线课程。
达到开放教育和开放资源、个性化学习的目的。
与此同时，还要加强提高学习者学习能力的提升，在资源共享的基础上，公开课发展成为社会化的学习平台，使学习者不仅成为资源的使用者，还成为资源的创造者，实现进一步的社会化学习。
目前国外高校如耶鲁大学、哈佛大学、斯坦福大学等世界知名高校已经启动了教育大数据相关研究计划，国内高校如北大、清华、上海交大、复旦等都已加入慕课平台。
创建在线互动教学资源，丰富多元的教学方式是大势所趋。
第二，丰富数字化交流平台。
通过QQ、微信、校内网等高校网络交流平台建立学习团体，学生自主选择学习主题，通过相应软件工具对学生选题及研究情况的数据统计，发现学生的学习兴趣及学习能力，教师据此可调整学习主题，增删教学素材，针对重点难点及兴趣点等进行专门讲解。
第三，完善数字化评价体系。
传统的教学评价方式主要基于提问、考试等方式，对学生学习成效的评价难以达到全面客观。
大数据条件下，每个学习个体在网络上的学习活动都会在各类终端上留下数据碎片，当大量的数据碎片被采集形成大数据以后，就可以对学生的学习发展过程做出全面性评估。
通过大数据的分析，我们能够更全面及时的了解学生的学习兴趣、学习方式、学习过程、知识水平、学习能力以及综合素质等，从而达到全面精准的评价，形成一个客观的评价体系。
(3)大数据时代创新型人才培养的管理环境研究学校内部环境建设如管理模式等也是创新人才培养的重要因素，AASA（美国学校管理者协会）与COSN（学校网络联合会）以及Gartner 公司（全球性的信息技术研究和咨询公司）共同实施了“Closing the Gap: Turning Data into Action”项目，推广大数据在学校学生信息系统和学习管理系统中的应用。
例如通过采集学生校园学卡进出图书馆的刷卡信息，以及图书借阅等数据，就可以分析出学生进入图书馆的时间、进入馆内各分区的情况以及阅读的类型等相关信息，这可以使我们更加了解学生的学习情况，从而进行更为细致有效的管理，图书馆根据这一数据也能够不断完善服务。
又如某些高校以“一卡通”等智能卡的刷数卡情况为参照，长时间不刷卡，系统就会发出该生不在校的警告，饭卡消费低于一定数额，可能就会进入贫困生预警系统，这都加强了学生的管理工作。
8.研究假设（1）大数据时代是全球发展趋向，中国教育改革必须正视并抓住这一时代机遇；（2）大数据时代，创新型人才培养是一项基于数据分析的系统工程建设，教育数据挖掘（EDM）和学习分析技术（LA）必不可少；（3）大数据时代，教学模式将发生重要变革，数字化教学资源、数字化交流平台、数字化评价体系将逐步丰富和完善；（4）大数据时代，学校管理更显智能化、多元化、系统化和全面性。
（5）大数据时代为创新型人才培养提出了更高的要求，创新思维、创新能力的提高必然基于对数据的挖掘、整合、分析和运用能力上，这也是自主学习能力的体现，教师及学生高水准的数据运用能力是教学成效的关键；9.创新之处第一，选题角度的创新，从大数据出发研究创新型人才的培养模式及路径；第二，研究内容的创新，本研究内容主要包括教育数据挖掘（EDM）和学习分析技术（LA）在创新型人才培养中的应用、大数据时代创新型人才培养的教学模式研究以及大数据时代创新型人才培养的管理环境研究，丰富了创新型人才培养的研究成果。
10.研究思路本文从大数据时代特点出发，探讨新形势下高校创新型人才的培养问题，分析了被誉为第三次技术革命的大数据时代对创新型人才培养提出的新要求。
通过文献分析、案例调查、对比分析等方法对国内外大数据在教育领域的研究现状及创新型人才培养的研究现状进行述评，基于已有研究成果本文从教育数据挖掘（EDM）和学习分析技术（LA）、数字化教学模式、数字化学校管理等方面探讨了大数据时代创新型人才培养模式的探讨。
以期为高校教育改革及创新人才培养提供理论及实践研究成果。
11.研究方法第一，文献分析法,通过文献调查，对国内外大数据在教育领域的研究现状及创新型人才培养的研究现状进行述评。
第二，案例调查法，调查了大数据在国内外教育中的应用情况及应用实施所面临的挑战。