大数据与教学和科研教学内容
大数据教学教研活动记录(3篇)
第1篇一、活动背景随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为各行各业的重要战略资源。
为了提高我校大数据专业教学质量和学生的实践能力，学校决定开展大数据教学教研活动。
本次活动旨在加强教师之间的交流与合作，探讨大数据教学的新思路、新方法，促进教师专业成长，提升学生就业竞争力。
二、活动时间2023年4月15日三、活动地点学校多功能厅四、参与人员1. 大数据专业全体教师2. 大数据专业辅导员3. 相关专业学生代表五、活动流程1. 开幕式2. 专家讲座3. 教学经验分享4. 课堂观摩与研讨5. 总结与展望六、活动内容1. 开幕式活动开始，由学校领导致辞，强调了大数据专业在当前社会的重要性，以及对教师教学能力提升的期望。
随后，大数据专业负责人介绍了本次教研活动的目的和意义，并宣布活动正式开始。
2. 专家讲座邀请到了来自知名高校的专家进行专题讲座，主题为“大数据时代的教育创新与挑战”。
专家从大数据的定义、发展趋势、应用领域等方面进行了深入讲解，并结合实际案例分析了大数据在教育教学中的应用前景。
讲座内容丰富，启发了教师们对大数据教学的思考。
3. 教学经验分享几位具有丰富教学经验的教师分享了他们在大数据教学中的心得体会。
他们分别从课程设计、教学方法、实践环节等方面进行了详细阐述，为其他教师提供了宝贵的经验。
4. 课堂观摩与研讨组织了三节大数据专业课程观摩，包括《大数据技术与应用》、《数据挖掘与分析》和《大数据可视化》。
观摩课后，教师们围绕课程内容、教学方法、教学效果等方面进行了深入研讨，提出了改进建议。
5. 总结与展望最后，活动主持人对本次教研活动进行了总结，肯定了教师们在教学中的努力和取得的成果。
同时，也对今后的工作提出了要求，希望教师们继续加强学习，不断提升自身素质，为培养更多优秀的大数据人才贡献力量。
七、活动成果1. 教师们对大数据教学有了更深入的认识，明确了大数据教学的方向和目标。
2. 教师们相互交流了教学经验，提高了教学水平。
大数据教育案例(3篇)
第1篇一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。
在教育领域，大数据的应用也逐渐成为提升教学质量、实现个性化教育的重要手段。
本文将以我国某知名中学为例，探讨大数据在教育中的应用，特别是如何通过大数据分析提升学生个性化学习效果。
二、案例概述该中学位于我国东部沿海地区，是一所具有悠久历史和优良传统的学校。
近年来，学校积极响应国家大数据战略，将大数据技术应用于教育教学改革，以提升教学质量，实现个性化教育。
以下是该校大数据教育案例的具体实施过程。
三、大数据教育案例分析1. 数据采集与整合学校首先对现有的教育教学数据进行采集和整合，包括学生成绩、课堂表现、作业完成情况、兴趣爱好等。
同时，学校还引入了第三方数据平台，如学生成长档案、教师评价系统等，以全面了解学生的成长轨迹。
2. 数据分析与应用（1）个性化学习路径推荐通过对学生学习数据的分析，学校为学生量身定制个性化学习路径。
例如，针对学生的学习成绩，系统会自动识别学生的薄弱环节，并推荐相应的学习资源和辅导课程。
此外，系统还会根据学生的兴趣爱好，推荐相关领域的拓展学习内容。
（2）智能教学辅助教师利用大数据分析结果，调整教学策略，提高教学效果。
例如，教师可以通过分析学生的课堂表现，了解学生的学习状态，从而调整教学进度和难度。
同时，教师还可以利用大数据分析结果，发现学生的学习需求，有针对性地进行教学辅导。
（3）精准评价与反馈学校通过大数据分析，对学生的学习情况进行精准评价，并及时给予反馈。
例如，学校可以根据学生的学习成绩和课堂表现，为学生颁发个性化学习证书，激励学生不断进步。
此外，学校还会定期组织家长会，向家长反馈学生的成长情况，共同关注学生的全面发展。
3. 案例效果（1）学生个性化学习效果显著提高通过大数据分析，学生能够更清晰地了解自己的学习状况，有针对性地进行学习。
据统计，实施大数据教育改革后，该校学生的平均成绩提高了15%。
（2）教师教学水平得到提升大数据分析为教师提供了丰富的教学资源，有助于教师调整教学策略，提高教学质量。
大数据时代教师的专业发展课件
个性化教育
通过对学生的学习行为和 特点进行数据分析，实现 个性化教育，提高教育质 量。
教学模式创新
大数据技术的应用促使教 育工作者探索新的教学模 式，如在线教育、翻转课 堂等。
教师专业发展在大数据时代的必要性
提高教师信息素养
在大数据时代，教师需要 具备信息素养，能够运用 信息技术进行教学和科研 。
更新教育观念
大数据时代要求教师转变 传统的教学观念，重视培 养学生的创新能力和批评 性思维。
提升教学能力
通过数据分析，教师可以 更好地了解学生的学习需 求和特点，优化教学方法 和策略。
02
大数据在教师专业发展 中的应用
利用大数据进行教师培训
数据分析
利用大数据分析，了解教师培训 的需求和问题，为教师提供更有
实时调整教学策略
教师根据学生的学习进展和反馈，实时调整教学策略和资源，提 高学生的学习效果。
04
大数据时代教师专业发 展的挑战与计策
数据安全与隐私保护的挑战
1 2 3
数据泄露风险
随着教育数据的不断积累，教师的个人信息和学 生的隐私数据面临泄露风险，需要采取有效的安 全措施来保护数据。
隐私权问题
大数据的采集和使用可能涉及教师的隐私权，需 要制定公道的隐私政策，确保教师的个人信息得 到合法、合规的保护。
应计策略
加强数据安全防护，建立完善的数据管理制度， 对数据进行分类管理，并加强对数据使用者的培 训和管理。
教师对大数据的抵牾心理与计策
抵牾心理来源
部分教师可能对大数据持有抵牾心理，认为大数据会侵犯个人隐私、影响教育 质量等。
应计策略
加强宣传教育，让教师了解大数据在教育中的重要作用和意义；提供培训和指 点，帮助教师掌握大数据应用技能；建立教师参与机制，鼓励教师提出意见和 建议，提高教师的积极性和参与度。
大数据在教育领域应用
教育数据挖掘和学习分析典型应用
详细应用领域情况
教育数据挖掘和学习 分析应用领域主要包 括：学习者的知识、 行为和经历建模；学 习者建档；领域知识 建模；趋势分析
数字化学习的发展性评价系统的特征分析
已有研究认为，基于发展性评价的数字化学习评价系统，如网络教学中的 学习评价系统应支持过程信息的全面采集、支持自评与互评、支持多种反 馈形式等，结合大数据及数字化学习的特征，大数据背景下的数字化学习 发展性评价系统应具备如下特征：
析
结 果
语义分析
可视化 数据
结果数据库
系统模型设计
对比分析
分析子系统
对比分析
在对现存问题及系统特 征分析的基础上，构建 了大数据理念下的数字 化学习发展性评价系统 模型。该系统由测评功 能子系统、采集与存储 子系统、分析子系统和 反馈子系统构成
数字化学习发展性评价系统工作流程
系统工作流程
数字化学习的发展性评价系统的工作流程如图所示。下面将结合学习者在课前、课中和课后三个阶段的学 习过程进行分析说明。
国外教育大数据应用案例
4 “纽顿”（Knewton）
成功创造并发布了各自版本的利用大数据的适应性学习（adaptive learning）系统。在2012年国际消费电子展的高等教育技术峰会上，世界 最大的教育出版公司培生集团（Pearson）与适应性学习领域里的先行者纽顿公司共同发布了主要由培生集团开发的适应性学习产品——“我 的实验室/高手掌握”（MyLab/Mastering）。这款产品在将全球范围内向数百万名学生提供个性化的学习服务，向他们提供真实可信的学习 数据，让学校通过这些数据提高学生的学习效果并降低教学成本。首款产品将在美国的数十万名学生中使用，包括数学、英语，以及写作等技
2023开学第一课教案(深入剖析教育大数据的应用方式
2023年开学的第一课，我们将深入剖析教育大数据的应用方式。
随着数字化与技术的快速发展，教育大数据已经成为当今教育领域的一大热点话题。
本文将从以下几个方面分析教育大数据在教育领域的应用方式，探究其优势和难点。
一、教育大数据的应用方式教育大数据是通过对学生学习行为、教师讲课情况等相关数据的收集、管理、分析与应用，为教育决策、教学评估、教学改进、学生学习支持等提供科学依据。
教育大数据的应用方式十分广泛，具体包括以下几个方面：1.个性化教学教育大数据可以分析学生的学习行为习惯，以及学生的有效学习时间、学习兴趣、学习能力等，进而制定个性化的教学方案，提高学习效率；同时还可以针对学生的不同需要，提供有针对性的教学资源，如提供不同难度的教学内容。
2.教学评估利用教育大数据对学生的学习情况进行监测和评估，不仅可以对学生的学习情况有更准确的了解，也可以对教师的授课效果进行指导，针对不同的学生定制不同的评价标准，让评价更加科学、客观。
3.学生学籍管理教育大数据可以收集并储存学生信息，如学生的个人基本信息、成绩、奖惩记录、课程选课情况等，为学生个人信息的管理及其它学校管理提供支持，并且能够为学生提供升学、考研、就业等方面的支持和帮助。
4.课程优化教育大数据可以分析学生对教学资源的选择和使用情况，从而及时优化教学资源，增加学生的兴趣和学习欲望，进一步提高学生的学习成效。
二、教育大数据应用的优势教育大数据可以带来很多优势，包括以下几个方面：1.提高教学效率教育大数据可以通过精确地分析学生的学习情况，制定出相应的教学计划，提高教学效率。
同时还可以实时监测学生的学习动态，及时发现问题，快速解决。
2.个性化教育教育大数据可以为学生制定个性化的教育方案，满足不同的学生需求，让学生能够更好地发挥自己的潜能，提高学习效果。
同时，个性化教育也可以加强师生之间的交流，拉近师生之间的距离。
3.提高教育质量教育大数据可以对教学和评估进行科学化、信息化的管理，从而提高教育质量。
大数据教师教研活动(3篇)
第1篇随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为推动社会进步的重要力量。
在教育领域，大数据的应用也逐渐显现出其独特的价值。
为了适应大数据时代的教育需求，提高教师的教学水平和教研能力，开展大数据教师教研活动显得尤为重要。
本文将从大数据教师教研活动的背景、意义、内容和方法等方面进行探讨。
一、大数据教师教研活动的背景1. 大数据时代的到来大数据时代，数据已成为一种重要的战略资源。
在教育领域，大数据可以帮助我们更好地了解学生的学习状况、教学效果以及教育资源分配等问题，为教育决策提供有力支持。
2. 教育信息化的发展近年来，我国教育信息化取得了显著成果，各类教育平台、教育资源层出不穷。
大数据技术的应用为教育信息化提供了新的发展方向，也为教师教研活动提供了新的思路。
3. 教师专业发展的需求在大数据时代，教师需要不断更新教育理念、掌握新的教学方法和技术，以提高自身教育教学能力。
开展大数据教师教研活动，有助于教师拓宽视野，提升专业素养。
二、大数据教师教研活动的意义1. 提高教师教育教学能力大数据教师教研活动有助于教师了解前沿教育理念，掌握先进教学方法，提高教育教学能力。
2. 促进教育资源共享通过大数据教师教研活动，教师可以分享自己的教学经验，共同探讨教育问题，实现教育资源的共享。
3. 优化教育资源配置大数据技术可以帮助教育部门科学分析教育数据，合理配置教育资源，提高教育质量。
4. 推动教育改革与创新大数据教师教研活动有助于教师深入思考教育改革与创新，为教育事业发展提供新思路。
三、大数据教师教研活动的内容1. 大数据基础知识培训邀请专家学者为教师讲解大数据的基本概念、技术特点和应用场景，帮助教师了解大数据在教育领域的应用。
2. 教育大数据分析与应用组织教师学习教育大数据分析方法，运用大数据技术对教学过程、学生学习状况进行分析，为教学决策提供依据。
3. 教育资源整合与共享鼓励教师利用大数据技术整合各类教育资源，实现资源共享，提高教育教学效果。
大数据对教育的影响
大数据对教育的影响一、个性化教学精确把握学习需求：通过对学生的学习习惯、能力以及兴趣等数据进行分析，能更加精确地确定学生的学习需求。
个性化教学方案：为每位学生量身打造教学计划，适应个性化需求，提高学生的主动性和积极性。
及时反馈与调整：依据学生学习过程中的数据，及时反馈学生的学习情况，教师能及时调整教学方法和策略。
二、教育资源优化资源的合理分配：基于大数据的分析，学校可更加合理地分配教学资源，例如教师、教室和教学设备等。
提高资源利用效率：通过数据优化资源配置，减少浪费，提高教育资源的使用效率。
促进教育公平：通过大数据分析，可以更有效地解决教育资源不均衡问题，促进教育公平。
三、教学管理与决策教学质量监控：实时监控教学质量，对教学效果进行量化评估，确保教学质量。
决策支持系统：基于大数据分析，为学校管理层提供决策支持，如课程设置、招生策略等。
动态调整教学策略：根据学生的实时反馈和教学效果评估，动态调整教学策略和教学方法。
四、教师专业发展教师技能评估：利用数据分析，评估教师的专业能力和教学方法。
交流与共享：利用大数据搭建教师交流平台，共享教学资源和教学方法。
提升教学质量：通过数据分析，教师可以了解自己的不足，有针对性地提升自己的专业能力。
五、学生全面发展全面发展需求：利用大数据分析学生的兴趣和特长，促进学生全面发展。
综合素质评价：通过大数据分析，对学生进行综合素质评价，为学生提供更全面的发展建议。
提高自我认知：通过数据分析，匡助学生了解自己的优势和不足，提高自我认知。
六、科研与学术交流科研支持：大数据为科研工作提供大量的数据支撑和分析工具，促进科研发展。
学术交流平台：利用大数据技术搭建学术交流平台，促进学术交流与合作。
知识创新：通过对大量数据的分析，挖掘新知识，推动知识创新。
七、挑战与对策数据安全与隐私保护：在利用大数据的过程中，需要确保数据的安全和学生的隐私不受侵犯。
数据质量与准确性：需要确保数据的准确性和完整性，以提高分析结果的可靠性。
教育行业教育大数据解决方案
教育行业教育大数据解决方案第一章：概述 (3)1.1 教育大数据的定义与意义 (3)1.2 教育大数据的发展现状 (3)1.3 教育大数据解决方案的目标与原则 (4)第二章：数据采集与整合 (4)2.1 数据采集技术 (4)2.1.1 网络爬虫技术 (4)2.1.2 数据接口技术 (4)2.1.3 物联网技术 (4)2.1.4 移动应用技术 (5)2.2 数据整合方法 (5)2.2.1 数据清洗 (5)2.2.2 数据映射 (5)2.2.3 数据关联 (5)2.2.4 数据仓库 (5)2.3 数据质量控制 (5)2.3.1 数据校验 (5)2.3.2 数据监控 (5)2.3.3 数据治理 (6)第三章：数据存储与管理 (6)3.1 数据存储技术 (6)3.1.1 关系型数据库 (6)3.1.2 非关系型数据库 (6)3.1.3 分布式存储技术 (6)3.2 数据管理策略 (6)3.2.1 数据标准化 (6)3.2.2 数据清洗 (7)3.2.3 数据整合 (7)3.2.4 数据监控 (7)3.3 数据安全与隐私保护 (7)3.3.1 数据加密 (7)3.3.2 访问控制 (7)3.3.3 数据备份与恢复 (7)3.3.4 隐私保护技术 (7)第四章：数据分析与挖掘 (7)4.1 数据分析方法 (7)4.2 数据挖掘技术 (8)4.3 教育应用案例 (8)第五章：个性化教学与评估 (9)5.1 个性化教学策略 (9)5.2 学习评估方法 (9)5.3 教学效果分析 (10)第六章：教育管理决策支持 (10)6.1 教育决策模型 (10)6.2 数据可视化技术 (10)6.3 决策效果评估 (11)第七章：教育资源共享与优化 (11)7.1 资源共享平台建设 (11)7.1.1 平台架构设计 (11)7.1.2 资源分类与标准制定 (12)7.1.3 资源共建共享机制 (12)7.1.4 平台运营与管理 (12)7.2 资源优化配置策略 (12)7.2.1 需求导向策略 (12)7.2.2 差异化配置策略 (12)7.2.3 协同发展策略 (12)7.2.4 动态调整策略 (12)7.3 教育公平与均衡发展 (13)7.3.1 提高教育资源覆盖面 (13)7.3.2 促进教育资源均衡发展 (13)7.3.3 关注弱势群体教育需求 (13)7.3.4 提升教育质量 (13)第八章：教师专业发展 (13)8.1 教师培训与成长 (13)8.2 教师评价体系 (13)8.3 教师激励与激励制度 (14)第九章：学生发展指导 (14)9.1 学生个性化发展 (14)9.1.1 个性化发展概述 (14)9.1.2 个性化发展策略 (15)9.2 学生心理健康与成长 (15)9.2.1 心理健康概述 (15)9.2.2 心理健康与成长策略 (15)9.3 学生综合素质评价 (15)9.3.1 综合素质评价概述 (15)9.3.2 综合素质评价策略 (15)第十章：教育大数据应用案例与展望 (16)10.1 国内外教育大数据应用案例 (16)10.1.1 国内教育大数据应用案例 (16)10.1.2 国外教育大数据应用案例 (16)10.2 教育大数据发展趋势 (16)10.3 面向未来的教育大数据解决方案 (17)第一章：概述1.1 教育大数据的定义与意义教育大数据是指在教育领域，通过对海量教育信息资源的收集、整合、分析与挖掘，形成具有教育决策支持、教育管理与教育服务功能的数据集合。
教育大数据ppt课件
个性化预警 数据可视化设置 预测的准确性较高
不够个性化 提供过量相同的干预 不提供诊断信息，难以提供有效的补救措施 普适性较低
应用学科有限，目前只有数学课程 只预警知识点的掌握情况
仅使用电子邮件预警不够及时准确
普适性较低
普适性较低 非技术人员不能够很好地解释决策和行 动所预测的结果
人事 设备 招生
教室环境
教学行为 情境状态
课堂互动 学生进出校 校园能耗
财…务...
家校沟通
…...
社会学习 …... …...
结构化、显 性化教育数 据为主
非结构化、
隐性化教育 数据为主
学习软件
图 1 教育大数据的“冰山模型”
教育大数据的作用
教育发展水平评估 教育资源均衡配置 教育舆情监测与剖析 数据驱动的教育决策 即时学习诊断与预警 学生的发展性评价 基于大数据的科学研究
认识教育大数据
大数据内涵需要拓展
大数据不仅是一种技术
大数据还是一种能力
大数据更是一种思维方式
大数据正在慢慢演 变为一种文化！
01
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谈的比较多的领域大数据
电商大数据
交通大数据
金融大数据
工业大数据
BIG DATA
什么是教育大数据？
教育大数据，是指在整个教育活动过程中产 生的、根据教育需要采集到的、用于教育发展并 可创造巨大潜在价值的数据集合。
案例三 ：困难学生餐饮预警
案例四 ：学生发展预警
案例五 ：校园安全预警
案例六 ：美国马鞍峰社区学院个性化服务助理
全面记录学生在校期间各种信息，系统分析提 出 时间管理、课程选择等方面的个性化建议。
基于大数据进行教学实践(3篇)
第1篇随着信息技术的飞速发展，大数据已成为新时代的重要特征。
大数据技术在各个领域的应用越来越广泛，教育领域也不例外。
基于大数据进行教学实践，可以有效提高教学质量，促进教育公平，实现个性化教育。
本文将从大数据在教育领域的应用、大数据在教学实践中的应用策略以及大数据在教学实践中的挑战与对策等方面进行探讨。
一、大数据在教育领域的应用1. 学情分析大数据可以分析学生的个体差异，了解学生的学习兴趣、学习风格、学习进度等，为教师提供有针对性的教学建议。
通过大数据分析，教师可以更好地把握学生的学习状况，从而制定个性化的教学方案。
2. 教学资源优化大数据可以收集和整合各类教学资源，为教师提供丰富的教学素材。
教师可以根据学生的需求，利用大数据技术筛选和推荐适合学生的教学资源，提高教学效果。
3. 教学评价改革大数据可以实时收集学生的学习数据，为教师提供客观、全面的教学评价。
教师可以根据学生的表现，及时调整教学策略，提高教学质量。
4. 个性化教育大数据可以帮助教师了解学生的个性化需求，实现个性化教学。
教师可以根据学生的特点，制定个性化的教学计划，满足学生的个性化发展需求。
二、大数据在教学实践中的应用策略1. 建立大数据教学平台学校可以建立大数据教学平台，整合各类教学资源，为学生提供便捷的学习环境。
教师可以利用该平台进行教学设计、资源整合、学情分析等，提高教学质量。
2. 开发智能教学系统利用大数据技术，开发智能教学系统，实现自动批改作业、个性化推荐学习资源等功能。
教师可以根据学生的需求，为学生提供个性化的学习路径。
3. 培养大数据教师教师需要具备一定的数据处理和分析能力，以便更好地利用大数据技术进行教学实践。
学校可以开展大数据教师培训，提高教师的数据素养。
4. 加强校企合作学校可以与企业合作，共同开发大数据教育产品，为学生提供优质的教育资源。
同时，企业可以为学生提供实习和就业机会，提高学生的就业竞争力。
三、大数据在教学实践中的挑战与对策1. 数据安全问题大数据在教学实践中的应用涉及到大量学生的个人信息，数据安全问题不容忽视。
大数据在教育智能化教学中的应用与创新
大数据在教育智能化教学中的应用与创新随着信息技术的不断发展和教育改革的深入推进，大数据在教育领域中的应用正日益受到关注。
教育智能化教学作为一种新一代的教育教学模式，将大数据技术与教育教学有机结合，为教育提供了前所未有的机遇和挑战。
本文将探讨大数据在教育智能化教学中的应用与创新，旨在揭示大数据给教育带来的巨大变革。
一、大数据在学生学习中的应用现代教育注重培养学生的自主学习能力和创新思维能力，而大数据技术为学生的个性化学习提供了极大的支持。
通过对学生学习行为的数据分析，教师可以了解学生的学习特点和学科兴趣，有针对性地进行教学设计。
同时，教师还可以通过大数据分析挖掘学生的学习潜能，对学生进行个性化的学习引导和评价，提高学生的学习效果和主动性。
二、大数据在教师教学中的应用教师是教育智能化教学中的核心，而大数据技术可以为教师提供全面的教学辅助。
通过对教师教学过程的数据分析，可以了解教师的教学水平和风格，并针对性地提供教学建议和改进方案。
此外，大数据还可以为教师提供教学资源和案例分享，促进教师之间的交流与合作，提高教育教学质量。
三、大数据在学校管理中的应用学校管理是教育智能化教学的重要组成部分，而大数据技术的应用可以使学校管理更加科学和高效。
通过对学校教学资源、师资队伍、学生情况等数据的整合和分析，可以帮助学校制定科学的教育发展策略。
同时，大数据还可以帮助学校进行教育评估和质量监控，及时发现并解决问题，提高学校的教学管理水平和综合竞争力。
四、大数据在教育科研中的应用教育科研是推动教育发展和教育智能化教学的重要驱动力之一，而大数据技术的应用为教育科研提供了新的机遇。
通过对教育数据进行挖掘和分析，可以帮助教育科研人员发现规律、提出假设，从而推动教育理论的创新和教育实践的改进。
同时，大数据还可以为教育科研提供数据支持和研究工具，提高教育科研的效率和质量。
结语大数据在教育智能化教学中的应用与创新无疑为教育发展提供了新的契机。
医学卫生大数据教学设计
教学目标与要求
掌握医学卫生大数据的基本概念、原理和方法
通过教学，使学生全面了解医学卫生大数据的基本概念、原理和方法 ，为后续的学习和实践打下基础。
培养医学卫生大数据分析和处理能力
通过实践教学，使学生掌握医学卫生大数据分析和处理的基本技能， 能够运用所学知识解决实际问题。
培养学生的创新意识和实践能力
数据来源及采集方法
公共卫生数据库
利用公共卫生机构的数据资源，通过数 据接口或数据抓取技术获取疾病监测、 疫苗接种等数据。
医疗机构信息系统
从医院信息系统中采集临床数据、检验 检查结果、医学影像等数据。
科研数据集
获取公开的科研数据集，如基因测序数 据、蛋白质组学数据等。
问卷调查与访谈
设计针对特定研究目的的问卷，通过大 规模调查或深度访谈收集数据。
医学卫生领域应用现状
电子病历与健康档案
通过大数据技术对海量电子病历和健 康档案进行分析，挖掘疾病与症状、 药物使用与效果之间的关系，为临床 决策提供支持。
精准医疗
公共卫生监测与预警
利用大数据技术对公共卫生数据进行 实时监测和分析，可以及时发现疫情 和公共卫生事件，为政府决策提供依 据。
基于大数据的精准医疗可以实现个性 化治疗方案的制定，提高治疗效果和 患者生活质量。
01
静态图表
适用于展示数据的分布、对比和 趋势，如柱状图、折线图和饼图 等。
动态图表
02
03
数据地图
通过交互式操作展示数据变化过 程，便于用户深入探索和理解数 据，如动态散点图、热力图等。
将地理信息与数据相结合，直观 展示数据的空间分布和地域差异 。
图表类型及其适用场景
柱状图
适用于比较不同类别数据的数量或占 比，如疾病发病率、死亡率等。
数据科学与大数据技术专业教学计划
附表1： 数据科学与大数据技术专业课程设置与学分分布表
附表1： 数据科学与大数据技术专业课程设置与学分分布表（续）
（一）关于“大学生科技创新训练项目”课程的说明
大学生科技创新训练项目是指本科生个人或团队，在导师指导下，自主完成创新性研究项目设计、研究条件准备和项目实施、软件或系统开发、研究报告撰写、成果（学术）交流等工作。
该课程由学院统一安排，每学年开课一次，结课一次，学生通过开题、中期和结题审查才能获得学分，每位学生累计获得的学分不超过4学分。
（二）关于“科研项目开发类实践（1）（2）（3）”课程的说明
科研项目开发类实践（1）（2）（3）是在第4、5、6学期设置的三门实践选修课，选课学生以个人或团队方式参与教师的科研工程项目，通过各专业组织的评审后才能获得学分。
产教融合模式下“大数据技术”课程实践教学探索
产教融合模式下“大数据技术”课程实践教学探索一、研究背景与意义随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为了当今社会的一个热门话题。
大数据技术在各个领域的应用越来越广泛，如金融、医疗、教育、政府等。
为了适应这一趋势，培养具备大数据技术能力的人才已经成为了社会各界的共同需求。
产教融合作为一种有效的人才培养模式，已经在国内外得到了广泛的关注和实践。
产教融合模式下的教学改革，旨在将企业的实际需求与高校的理论教学相结合，提高学生的实践能力和就业竞争力。
“大数据技术”课程作为一门新兴的课程，其实践教学环节尤为重要。
传统的大数据技术课程实践教学往往过于依赖理论知识的传授，忽视了实际操作技能的培养。
如何有效地开展大数据技术课程的实践教学，提高学生的实践能力，成为了当前大数据技术课程改革的重要课题。
本研究通过对产教融合模式下“大数据技术”课程实践教学的探索，旨在为高校大数据技术课程的教学改革提供理论依据和实践经验。
通过分析产教融合模式下大数据技术课程实践教学的特点和要求，提出相应的教学策略和方法，为提高大数据技术课程的实践教学质量和效果提供参考。
本研究还将对产教融合模式下大数据技术课程实践教学的研究现状进行梳理和分析，以期为相关领域的研究提供借鉴和启示。
1. 产教融合模式的提出背景及发展现状随着信息技术的飞速发展，大数据技术已经成为了当今社会经济发展的重要驱动力。
大数据技术的应用已经渗透到各个行业，对企业和产业发展产生了深远的影响。
为了适应这一趋势，各国纷纷提出了产教融合的战略，以培养更多的大数据技术人才。
产教融合是指产业界与教育界的深度合作，通过共享资源、优化人才培养体系、推动技术创新等方式，实现人才培养与产业发展的紧密结合。
政策支持：各国政府高度重视产教融合，纷纷出台相关政策文件，明确提出要推动产教融合深度发展。
中国政府提出了“大众创业、万众创新”鼓励企业、高校和科研机构加强合作，共同培养大数据技术人才。
实践探索：各地高校积极探索产教融合模式，通过与企业合作建立实践教学基地、开展校企联合培养项目等方式，提高学生的实践能力和就业竞争力。
《大数据导论》核心课程标准
《大数据导论》核心课程标准一、课程性质与定位本课程是面向信息工程系大数据技术与应用专业学生的核心课程，是了解大数据技术框架和生态系统，具备大数据相关编程技术框架基础知识、程序设计能力、了解非大数据数据库理论基础知识、多数据源整合、掌握大数据进行预处理、检验和清洗学习的前提基础理论课程。
二、课程设计与理念《大数据导论》是了解和学习大数据的基础条件，通过课程了解大数据基本概念，大数据的架构，大数据的采集方式和预处理，常用的ETL工具，简单熟悉数据仓库的构建模式，大数据的存储，数据挖掘的方法，以及大数据的可视化技术，从而更好的将大数据技术应用在各行业领域，更深入地开展大数据技术的应用研究。
从基础开始，通过理论与实际案例相结合，帮助学生由浅入深进行学习，逐步清理大数据的核心技术和发展趋势。
三、课程目标（一）总体目标培养能够较快适应生产、建设、管理、服务等一线岗位需要的，面向电信、零售、银行、金融、政府等部门的大数据技术应用与分析的相关工作岗位，具有大数据技术应用与云计算理论基础知识，掌握大数据存储、清洗、管理、建模和分析的基本技能，了解大数据技术应用框架与其生态系统，具有较高综合素质与良好职业素养的发展型、复合型、创新型技术技能人才。
（二）技能与知识目标具备大数据应用理论基础知识，了解大数据技术框架和生态系统，具备大数据基础技术框架知识，了解熟悉大数据应用、大数据架构、大数据采集与预处理、大数据存储、大数据分析、大数据可视化等概念。
（三）能力与素质目标1.对大数据基础理论、架构有深刻理解；2.熟悉大数据集群构建基础理论；3.熟悉主流大数据应用的架构体系以及各种中间件技术。
四、课程教学内容及学时分配五、考核评定办法本课程的考核评价手段和方法，采用阶段性、过程性项目评价、理论与实践一体化评价模式。
关注评价的多元性，将课堂提问、学生作业、平时测验、项目考核、技能考核作为平时成绩，占总成绩的60%，期末书面测试占总成绩的40%。
《大数据时代》简易教案
《大数据时代》简易教案一、教学目标：1.了解大数据时代的背景和概念；2.掌握大数据分析的基本方法和技术；3.了解大数据时代对社会、经济、科技等方面的影响。
二、教学重点：1.大数据时代的背景和概念；2.大数据分析的基本方法和技术。
三、教学难点：1.大数据分析的技术和工具；2.大数据时代对社会、经济、科技等方面的影响。
四、教学方法：1.讲授结合案例分析；2.学生参与讨论。
五、教学内容及进度安排：第一课时：大数据时代的背景和概念（40分钟）1.大数据时代的背景（10分钟）a.讲解互联网的发展和数据爆炸现象；b.引导学生思考数据处理与分析的挑战。
2.大数据的概念（10分钟）a.讲解大数据的定义和特点；3.案例分析：大数据在社交媒体上的应用（20分钟）a.以社交媒体平台为例，介绍大数据分析在用户行为分析、趋势预测等方面的应用；b.讨论大数据时代对社交媒体的影响和挑战。
第二课时：大数据分析的基本方法和技术（40分钟）1.大数据分析的基本方法（10分钟）a.讲解大数据分析的基本流程：数据收集、数据清洗、数据存储、数据分析；b.介绍数据挖掘和机器学习的基本概念。
2.大数据分析的工具和技术（20分钟）a. 介绍Hadoop等大数据处理框架的基本原理和应用；b.探讨大数据分析工具和技术的发展趋势。
3.案例分析：大数据在商业领域的应用（10分钟）a.以电商平台为例，介绍大数据分析在销售预测、用户画像等方面的应用；b.讨论大数据时代对商业模式和经营决策的影响。
第三课时：大数据时代的影响（40分钟）1.大数据时代对社会的影响（15分钟）a.介绍大数据时代在社会治理、环境保护等方面的应用；b.探讨大数据时代对隐私权和个人信息保护的挑战。
2.大数据时代对经济的影响（15分钟）a.讲解大数据时代对企业竞争力和创新能力的提升；b.介绍大数据时代对就业结构和产业转型的影响。
3.大数据时代对科技的影响（10分钟）a.引导学生思考大数据时代对科技发展的推动作用；b.讨论大数据时代对科研和技术创新的影响。
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赢的概率会高。
阿尔法为什么能够战胜人类？
• 深度学习：深度学习是目前人工智能领域中最热门的科目， 它能完成笔迹识别、面部识别、驾驶自动汽车、自然语言 处理、识别声音、分析生物信息数据等非常复杂的任务。 AlphaGo的核心是两种不同的深度神经网络：“策略网络” 和“值网络”。“值网络”负责减少搜索的深度——人工 智能会一边推算一边判断局面，局面明显劣势的时候，就 直接抛弃某些路线，不用一条道算到黑；而“策略网络” 负责减少搜索的宽度——面对眼前的一盘棋，有些棋步是 明显不该走的，比如不该随便送子给别人吃。将这些信息 放入一个概率函数，人工智能就不用给每一步以同样的重 视程度，而可以重点分析那些有戏的棋着。
• 网络与信息技术的发展为教学理念的转换与实施创新 了更好的条件：为大数据提供了支撑（云平台），大 数据的产生为信息化教学提供了海量资源（大数据背 景下，信息资源是以海量形式存储于“云”上的。一 般来说，无论文本、视频、音频、动画，只要输入关 键词，都能十分方便地找到），信息化教学为学生自 主性学习、研讨式学习创造了条件，丰富了课堂形态 （网络课堂、混合课堂等新形态的出现）
大数据对社会科学研究的挑战与机遇
• 社会科学、尤其是政治学、社会学非常依赖样本分析、 研究和调查问卷。当记录下来的是人们的平常状态，也 就不用担心在做研究和调查问卷时存在的偏见（这种偏 见既包括研究者设计和问卷时的偏差，也包括被试人员 由于了解自己作为被试的角色而产生的不同于日常的心 理行为）了。
• IBM提出“大数据”的五大特点（5V）：大量（Volume）、高 速（Velocity）、多样（Variety）、价值（Value）、真实性 （Veracity）
•
大数据是信息化的高级阶段，有了大数据，才能说
当代社会真正进入了“信息社会”，信息技术和互联网技术而产生
• 二、大数据时代的教学改革
学习过程大体由前后两部分构成：信息（知识）传递， 吸收内化。在传统教学模式下，信息传递模式表现为课堂 上教师讲、学生听（教师是主动的、学生是被动的）；吸 收内化是课后由学生自主完成。在现代教学理念下，要求 信息传递部分被安排在课前、由学生自主完成；吸收内化 部分被安排在课上，由师生互动来完成。这种重构（翻转 课堂）使得学习者能够在自主的情况下实现个性化学习， 也使得教师能够在课堂上给予有针对性的、有效的辅导， 帮助学习者更深入地了解知识体系，更好地完成知识的吸 收内化。
一节课为何能高达一万八
• 共有2617名学生购买了一节单价9元的高中物理在线直 播课。据教师所在平台介绍，扣除20%（4711元）的平 台分成后，一名名叫王羽的在线授课教师，时薪高达 18842元。
• 两种对立观点：质疑者认为：公办中小学在职教师做在 线教师，属于有偿补课，当在职教师于在线服务中尝到 甜头，相较于一堂课数万元的收入，他还会在乎每月几 千元的本职工作吗？支持者认为：一些教育欠发达和资 源匮乏地区的学生，因为有了互联网，才能分享到国内 最顶尖的教师资源，同时支付的费用比他们当地的辅导 还要低很多。从追求公平教育的角度，无论是公立学校 还是市场化机构的教师，都应该有更多人能参与在线教 育。
阿尔法为什么能够战胜人类？
• 大数据计算：围棋是人类智力的顶级游戏，需要进行海量的计算， 每回合有250种可能，一盘棋可以长达150回合。所以粗略来说， 要是人工智能用“暴力”（不放过每一种方法）列举所有情况的 方式，围棋需要计算250150种情况。人类可以凭借某种难以复制 的算法跳过蛮力，一眼看到棋盘的本质。“大数据不是要教机器 像人一样思考，相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预 测事情发生的可能性。”（维克托语）
数据的价值在于利用和创新，“在数据创新的过程中，大数据 必然影响创新，为信息化教学创新无限可能性。”如翻转课堂，就 是利用了数据（如学困生、学困点）相关性方法，萨尔曼 汗在翻 转课堂揭示了个性化学习的重要原理，发现了产生“学困生”的真 正原因：在传统教学模式中，教师讲课、学生听课、完成课程作业、 考试等环节，获得不同的分数，70分、80分或95分，总有哪怕是 五分的困惑没有解决。在原有困惑没有解决的情况下，建立下一个 概念将增加学生的困惑。但是，翻转课堂不同，让学生根据自己的 状况掌握学习进度，可以快学、慢学、反复学，不懂的问题再带到 课堂上当场辅导，课堂成了学生当堂做作业、工作坊研讨或做实验 的场所。萨尔曼 汗开发“学生管理平台”及时发现学习有困惑的 学生，并通过大数据预测帮助教师发现需要帮助的学生。
•
2、对大数据的挖掘和分析也只有依赖计算机的海
量计算
• 大数据的观点来看，数字资源既有学习意义上的价值， 又有潜在的商业价值，有可能获得持续发展。其二，微 课程资源以学生为中心，有利于培养自主学习、独立思 考的能力，丰富学习成就感。其三，微课程资源的开发 者是教师，教师参与资源开发，才能最终破解资源难题。 只要具备基本的教育技术能力，无论视频、写字板、数 位板、电子白板、录屏软件、PPT等，都可以开发微课 程资源。
大数据时代的教学与科研
2016年4月9日
• 一、大数据的内涵及其价值 • 二、大数据时代的教学改革 • 三、华师大的教学改革实践
从两则近事谈起
• 其一：2016年3月9－15日，世界围棋冠军李世石与阿 尔法（AlphaGo ）的“人机大战”，结果1：4
• 其二：物理教师王羽时薪高达18842元，引起舆论广泛 关注
何谓“大数据”？
• 通俗地讲，大数据就是巨量资料的汇集。 • 维克托认为，“大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用
所有数据的方法。”“这里的‘大’取的是相对意义而不是绝对 意义，也就是说这是相对所有数据来说的。”“大数据已经撼动 了世界的方方面面，从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人 文以及社会的其他各个领域。”（维克托）