大数据实习体会精选(九篇)

第1篇：大数据实习体会范文

记 者：当前，大数据在教育领域是一个很热的词，那么，大数据与传统数据有什么不同？基于大数据的教育变革，将给学校带来怎样的影响？

余胜泉：“互联网+”时代学校教育的供给会越来越个性化。可能大家都知道可汗学院，可汗学院录了很多微视频，然而它真正有价值的资产不是那些微视频资源，而是它的数据，在数据基础上形成的知识地图，根据知识地图形成学生个性化、个人化的教育。“互联网+”时代带来海量的数据，教育大数据不仅仅是数据量大，更强调的是全样本、全过程的数据，教育大数据是及时性的现象与记录，可以分析微观、个体学生的特征，发现共性背后的个性。比如，都考90分的学生，可能老师认为都是好学生，但是背后的个性可能完全不同，而教育大数据可以帮助我们发现学生的个性。

传统数据的目的在于凸显群体水平：学生整体的学业水平，身体发育与体质状况，社会性情绪及适应性的发展等。这些数据不可能也没有必要进行实时采集，而是可以在周期性、阶段性的评估中获得。教育大数据的目的在于关注每一个个体学生的微观表现： 是在学习过程中产生的数据，如学习的时间数据、学习的路径数据、学习的交互数据、学习过程中的情感投入数据等，这些数据是高度个性化表现特征的体现。

大数据可以让我们洞察每一位学习者的学习路径，每一位学习者不同阶段的学科水平的发展情况和学习能力发展情况，可以洞察每一个知识点上的学科知识、学科能力、学科素养，可以洞察他在哪一个阶段、哪一个地方有问题，可以洞察真实的学生。

通过教育大数据，汇集学生学习过程的数据，对学习过程的数据进行描述性统计，可以对教育现象进行准确地描述。通过对教育大数据的诊断性分析，我们可以在数据的表象背后发现它的本质规律，发现表象背后的问题；我们还可以做预测性的分析，在多变、不确定、动荡的背景下做出智能化的决策，形成洞察力。

基于大数据建立个性化的教育体系，是未来教育发展的基本趋势。过去，老师是一刀切的统一模式面对学生；未来，可以实现个性化、选择性的学习，面向学习过程，实现个性化。促进个性发展的教育体系，是我们未来学校教育体系的基本方向，数据将成为学校最重要的资产。班级、实验室、课本和课程将成为重要的数据平台，要在教育业务流程中形成无缝的数据流，既使用数据，又生产数据；既消费数据，又生产数据，是未来学校信息化的基本要点。

记 者：刚才您提到基于大数据可以建立个性化的教育体系，帮我们更好地了解每一位学生的个性化学习情况，具体是如何实现的？

北京师范大学未来教育高精尖创新中心在北京通州开展了一个基于“互联网+”与大数据的区域教育质量改进试点，基本思路是全学习过程数据的采集、知识与能力结构的建模、学习问题的诊断与改进、学科优势的发现与增强。我们建立了一个发现学生个性的框架，从学生核心素养，到通用心理、认知的能力和体质健康、教育环境、发展倾向等，通过大约400多个指标描述学生的学习个性。

以此为基础建立模型，我们在过程中采集学生的数据，对学习过程信息化，把这些信息变成数据，进行编码和语义分析。我们分两个维度进行分析：一个维度是针对个体的维度；另一个维度是群体分析，面向班级、面向年级、面向学校、面向学区、面向行政区域。通过整体分析，发现整体的问题，政府根据整体的问题来汇聚资源，形成资源池，让每个个体根据自己的特征，从这个资源池里面个性化地选择所需要的一些内容与服务。

在这个过程中形成学生的知识点、素养、能力、体质健康、综合素质的报告，在这个基础上给学生推荐所需要学习资源、双师以及跟能力相匹配的学伴。比如说，我们可以了解每一位学生在每一个知识点上的学科能力、学科素养，根据他的学科素养和能力来推荐他所合适的学习点，可以帮助学生了解他个人的知识点，他在哪个知识点有问题，根据知识地图精准推荐学生所需要的学习资源，给学生提供综合素质评价，包括各个学科素养的训练、各个学科能力的训练，包括他的学科素养的u价。我们整个国家的改革趋势就是要面向学科素养，不仅仅是让学生了解知识，还要以学科素养观察世界。比如说，我们学完数学，要用定量的关系来观察世界；我们学完物理，要通过运动的视野来观察世界。我们要训练学生的学科素养，另外发现学生的学科优势。北京中考改革，除了基础的语文、数学、外语3门课，个人可以根据自己的强项，9种组合，54种折分结果，把这个组合给学生排列出来，哪些学科具有比较优势，哪些学科不具有优势，通过发现学生的学科优势来更好地支持中考改革。普通家长要想了解这些学科优势、学科能力是很困难的，通过大数据可以把这个分析出来。

记 者：“互联网+”时代，社会化教育服务正在成为大势所趋。我们需要如何构建社会化的教育公共服务？

余胜泉：“互联网+”使得教育服务越来越社会化，学校的围墙正在被打破，学校开放是大势所趋。大家都知道慕课，慕课不在于它的技术创新，而是在于模式创新。教育的优质服务不仅仅来自于学校，还可能来自于社会，学校的围墙将被打破，学校原来有优势的教育内容、师生交流、考核与文凭等，这是我们认为传统学校的优势。实际上，现在在网上都出现了竞争者，网上有更好的内容、更权威的评价和考试。在“互联网+”时代，学习的消费者、内容的提供者、教学的服务者、资金的提供者、考试的提供者、证书的提供者都在发生变化，都形成了新的竞争性参与者。

“互联网+”时代，开放教育的体系正在形成之中。未来的教育，学生和家长完全可以制定个性化的学习课程与活动，以反映儿童的个性、兴趣、家长的目标与价值观。或许未来学校的形态是一种自组织，我们在精确了解学生学习数据的前提下，学生完全可以自组织自己的学习服务。

比如，我们正在北京通州开展的双师服务，每位学生有两位老师，在学校有班级老师，在互联网上还有北京市8000多名骨干教师为学生提供服务。通过互联网实现跨学校、跨区域的教育，学生只需要有一个手机或一个Pad，就可以实现双师服务，不仅可以获得来自于本校的服务，还可以获得来自于校外的互联网上的服务。

这个创新不在于技术创新，而是在于它是一种制度创新，双师服务使得我们学生享受的服务不仅来自于学校本身，更是超越了学校的边界，使得我们的教育供给越来越社会化。教育服务有可能来自于其他学校，来自于其他机构，来自于社会上的服务。未来，“互联网+”时代的教育服务一定会穿越学校围墙的边界，融入到学校日常的教学中去，这是未来学校必然的趋势。线上线下的融合，打破、推倒学校的围墙，社会化的教育服务融入到学校的教育之中，成为有机的部分，教育供给会越来越社会化。

记 者：面向未来，信息技术让各种变革的力量逐步从独立走向联合，虚实交融，共生、共进，这将会催生出现什么样的教育服务业态？

余胜泉：教育的服务业态也越来越体现出虚实融合。新一代移动网络、普适计算、云计算技术可以提供无处不在的网络和无处不在的计算空间。我们进入到了一个虚实结合、水融的虚实融合的智慧空间里，在这个空间里面会产生很多新的规律，实的空间是由原子组成，你拥有了我就没有，它是独占的；而虚拟空间的东西是由比特组成的，而比特组成的东西，你有一份，我也有一份，大家都有一份，分享次数越多价值越大。

比如，美国佐治亚理工大学用IBM的Watson的机器人代替助教，为学生授课五个月，学生有什么问题都可以问这个机器人，期间没有任何学生发现问题。今后人工智能的老师一定会比我们很多老师强。虚实结合形态下，会出现很多新的教育服务的业态，出现很多新的服务的现象。

这就是未来学校会变革的基本方向，我们学校的教育服务越来越个性化，我们学校的服务会越来越出现虚实结合，我们的教育服务会越来越多的体现出社会化的形态。这是我们整个未来学校发展的趋势，不管你愿意不愿意，变化都在发生。

记 者：“互联网+”时代，未来学校的发展方向是什么？

余胜泉：互联网不可能取代学校，但是并不意味着学校永远不会变化，互联网不可能取代学校，但是可以改变学校的基因。“互联网+教育”就是教育的“转基因”工程，这就意味着这个学校整个运作的基本规则都会发生变化，整个运作的流程、运作的模式都会发生变化。

我们中国的教育还处在流水线时代。要反思我们传统教育中的经典假设，传统的教育认为，教育必须将孩子集中到一个叫学校的地方，让他们学习固定的时间长度，采用基于年龄、学科的学生组织方式，对统一学习内容采用相同的教学方式。而21世纪中后期将出现从根本上进行重新设计的学校，它们将展示一系列重组教育的可行，这其中包括学校根据学生的能力，而非根据时间或其他因素来组织学习，为学生提供更灵活的课程安排，更适合学生的个体需求，而不是按照传统的学期或者固定的课程节奏来组织。

第2篇：大数据实习体会范文

1大数据对中职计算机技术移动学习的价值分析

在计算机技术和互联网技术普遍应用的今天，大数据技术为行业发展和进步起到了积极的作用。就教育行业的发展来讲，有了大数据技术的利用，教育的针对性、专业性和市场化特征表现的更加明显，教育实效性效果有了显著提升。总结分析大数据在中职计算机技术教学中的应用，其产生了三方面的突出价值。

1.1大数据为中职计算机技术教学的课程设置提供了参考

计算机技术的发展日新月异，所以很多职业院校的计算机课程实际上是与社会脱节的，这对于职业院校的价值体现十分不利。中职计算机技术教学实践积极的利用大数据技术分析当前社会计算机的应用需求现状，可以为更加合理的设置计算机技术课程提供参考。简言之，大数据技术能够准确的分析技术发展以及应用趋势，可以为中职计算机技术教学的实践提供参考，使院校在课程设置的时候做到充分的与社会接轨，这样，职业教育的价值发挥会更加的显著。

1.2利用大数据技术可以为计算机技术教学的创新提供依据

传统的教学模式显然已经不能适应当前的教育需要，尤其是职业教育，传统教育模式对其的限制表现的越来月明显，所以教育模式、教育方法需要做创新。大数据技术的利用一方面能够掌握未来计算机人才需要的基本方向，另一方面可以了解到各种计算机教学方法的利用实效，基于人才发展方向和教学方法的具体分析，中职计算机技术教学可以选择更符合人才发展方向的教学模式，这对于教学促进来讲也是有积极意义的。

1.3大数据技术的利用能够为中职计算机技术教学的优化提供帮助

在教学实践中总会遇到各种各样的问题，利用大数据技术做教学问题的总结和分析，职业院校以及老师会更加清楚的掌握到教学中比较容易犯得错误，基于数据结果进行错误发生的研究和分析，能够有效的帮助中职计算机技术教学实现优化和进步。

2大数据背景下中职计算机技术教学存在的问题

2.1教学目标设定不科学

中职院校在对计算机应用技术进行教学时，对于一些非专业性的学生的教学目标，只是让学生们掌握住计算机的基本知识以及相关的操作技巧，帮助学生们通过全国计算机的考试，而对于一些非专业的学生只要考试及格，就可以满足就业要求。在这种教学目标之下，很多的学生们往往是为了提高自己的过关率，而对于一些考试内容进行学习，忽视了对其他计算机以及网络应用技术的了解和认识，很多学生的学习目标也出现了偏差。

2.2基础教材与现实需要的差距较大

经过对当下中职院校学生们的计算机基础教材以及大纲进行调查研究，可以发现其中包括了计算机的基本知识、计算机的操作系统、办公自动化的基础，以及计算机网络基础的内容，教师们在对教材进行讲解时往往注重于理论的灌输，忽视了学生们对于一些实践应用的培养，这样会造成考试和需求之间的相分离。在对学生进行教学时往往注重学生们对于一些应用模块题型的练习，而忽视了对相关内容的讲解，导致学生们知识为了应付考试，对于一些常见的常考的函数有所了解，但是对于多级列表设置等模块仍是相对存在着一定的偏差，由于中职院校计算机基础教材的内容不能够满足考试所需，很难真正的提高学生们的专业技术水平以及计算机应用技术。

2.3教学方法较为单一

在对计算机进行教学时往往以理论灌输为主，教师在课堂中居于主体，学生们只是被动的接受，参与热情不高，也无法提高自身的主观学习能动性。当下部分中职院校在进行计算机应用技术教学时依然是把课堂的实际任务操作演练或者是借助多媒体教学作为重点内容，帮助学生们对基本理论知识进行理解，尽管这样能够让学生们了解教材的重点内容，但是学生们实践能力相对较差，这种理论教学和实际教学相分离的教学模式，让学生们对于计算机应用技术的学习，日益的丧失兴趣，尤其是缺乏主动性和积极性，很难真正的解决实际的问题。

2.4教学实践与理论的脱节表现较为明显

中职院校开展计算机应用技术教学学生们的地位较为被动，教师们不注意和学生之间的互动，这样不仅让学生们的积极性下降，而且不能够及时的发现学生们在学习的过程当中存在的问题和不足，教师在讲解中也缺乏重点和针对性，这样不仅导致学生们对计算机教学较为反感，而且也不利于提高自己的主观学习性，最终让学生们在大数据时代的背景之下，对于计算机应用技术的掌握程度依然有限，无法满足社会对计算机专业人才的需求，也不利于提高中职院校学生们综合素质的提升，影响到学生们的未来就业。

3基于大数据背景下中职院校计算机技术移动教学措施分析

3.1改变传统的教学模式，提升教学的灵活性

传统的教学模式固定性比较强，学生学习的时间和地点比较的固定，这对于移动学习来讲十分不利，所以在大数据背景下要积极的进行教学模式的改变，提升教学的灵活性。就教学模式的改变来看，主要有两点：（1）针对大数据分析的结果总结教学实践中的重点问题，然后由老师基于重点做教学视频的制作。一般来讲，遵循“一个问题一段视频”的原则，这不仅对具体的问题进行了针对性的阐述，而且有效的区分了问题的解答，缩短的视频的实践。在生活和学习中，学生能够利用移动设备和网络进行灵活的在线学习，比如业余时候进行短视频的观看。（2）采用平台联系模式做移动学习。平台联系模式主要指的是老师利用大数据分析的结构构建具体问题的分析平台，学生能够在移动设备中随时随地的访问平台进行询问和探讨问题，进而解决相应的疑惑。总之，利用大数据分析技术做“问题教学”模式的构建，并积极的利用当前生活中的数据交流平台和移动网络设备，学生的移动学习效率会有进一步的提升，学习的灵活性和有效性得到显著的加强。

3.2创新教学方法，强化移动教学实践的加强

教学方法对具体的教学效果提升有重要的影响，因此在中职计算机技术教学实践中基于大数据分析创新教学方法，强化移动教学实践的加强现实意义显著。就具体的方法创新来讲，目标表现比较抢眼的方法有两个：

3.2.1采用碎片教育法

所谓的碎片教育法和系统教育法是相对的，这种教育方法的实施目的是让学生能够灵活的利用课余时间做小知识的学习和掌握。从具体的分析来看，系统的知识量比较大，需要的学习周期也比较长，所以学生很难在教学中实现移动学习。碎片教育法将系统性的知识进行肢解，将其拆解为零散的知识点，学生在生活实践中可以利用移动设备等进行细小知识点的存储，这样，其可以在生活休息中实现移动学习，掌握相关知识。

3.2.2翻转教学法、面对面教学以及在线教学等方法

在网络时代之下，可以借助于网络教学的平台开展计算机应用教学。比如教师可以通过进行翻转课堂教学模式，调动学生的主动参与热情，激发学生的主观能动性，通过对教学内容进行模块化的设计，并且制定出不同的任务，让学生们真正的在做中学、学中做，因此教师可以依托于现有的网络教学平台，采取面对面教学或者是在线教学等教学模式。通过构建这种计算机网络教学的平台，可以让学生们享受到更加优质的教学资源，也进一步增强了教师和学生之间的互动。

3.3构建网络教学平台，为移动教学提供资源

在大数据背景下，构建网络教育平台为移动教学提供资源，这于中职院校计算机技术的教学提升来讲现实意义显著。就网络教育平台的具体构建来看，主要分为两部分内容：（1）构建在线学习平台，此平台突破了传统教学模式的时间、空间限制，老师可以在平台上进行学习资料的共享，学生能够通过平台观看和学习老师共享的资源，这样，学生在课堂之余又多了一个学习的平台与渠道。通过平台的利用，学生与老师实现了从课上到课下的对话，知识领悟会更加的深刻，所以学生无论是理论记忆还是技术感受都会有明显的提升。（2）实现了对课程资源的有效补充。从具体的分析来看，虽然利用大数据分析结果能够实现针对性的课程设置，但是毕竟课程的执行周期较长，所以一些新技术、新内容无法在教材当中另做补充。网络教学平台可以作为信息资源补充站，老师以及学校将相关专业的最新消息在平台上，由老师和学生做在线的共享学习和交流，这不仅提升了老师的知识范围，学生也能够接触到最新的技术发展信息。简言之，通过网络教学平台的构建，中职院校的计算机技术教学有效的实现了课上和课下的联动，实现了课本资源和网络资源的相互补充，这对于最终的教学成果提升有显著的价值和意义。

3.4基于移动学习目标做评价和考核

在教育教学中，考核评价对于教学的具体进步有着非常显著的影响，所以为了在移动学习实践中强调对学生的考核，需要基于移动学习目标制定考核体系。从上述分析来看，在大数据背景下，网络教育实施对移动学习有比较大的帮助，所以当前的计算机应用技术的部分内容是以网络的方式进行教授的，这种教学方式和课堂教学形成了互补，所以学生只有实现了课堂学习和网络学习的双重认知，其学习的成绩才会有显著性提升。在教学考核体系的构建中，为了敦促学生积极的参与移动学习，可以将网络教学的内容在考核中做更大比例的设置，这样，基于考核评价可以确定学生具体的网络教学资源利用率。基于教学实践反馈的相关内容，学校和老师再做具体的课程调整，课程实施的具体价值和目标会更加显著。总之，基于移动学习目标做评价和考核体系的设定有突出的现实意义。

4总结

在大数据背景下，数据分析和利用能够为教育实践提供更好的参考，所以在教育教学中需要积极的利用大数据。计算机应用技术教学对于学生计算机使用能力提升有重要的帮助，但是目前的教育模式过于固定，不符合移动大环境，因此积极的分析移动学习的突出现实意义，并针对目前的教育教学问题做基于大数据的学生移动学习分析和讨论，这能够推进教育改革，实现教育和生活的有机融合。

参考文献

[1]董琰.大数据背景下中职计算机应用技术移动学习的研究[J].现代商贸工业,2017(32):66-67.

[2]柳甲荣.大数据背景下计算机技术在茶文化翻译中的应用研究[J].福建茶叶,2017(02):210-211.

[3]潘期辉.大数据背景下高校计算机应用基础课程创新教学初探[J].电脑知识与技术,2016,12(04):143-144.

[4]张建生.试论大数据背景下高校计算机应用基础课程创新教学策略[J].才智,2016(33):73-74.

第3篇：大数据实习体会范文

关键词：数据库技术；任务驱动；实验教学

中图分类号：TP3-4 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 (2012) 12-0000-02

一、《数据库技术》课程的重要性及教学特点

（一）《数据库技术》课程的重要性。二十一世纪是信息的时代，计算机信息技术已经渗透到各行各业，成为人们工作、学习和生活必不可少的基础技能。《数据库技术》课程是计算机信息技术的重要内容，该门课程主要是讲授如何对信息进行收集、整理和归纳等，其重要性不言而喻。开设《数据库技术》，不仅在于传授学生理论知识，更重要的是培养学生应用知识技能，让学生能够利用数据库技术管理和处理信息。数据库技术实践性教学改革被提上日程。

（二）《数据库技术》课程教学的特点。1.学生起点低，实践能力弱。卫生类中职学校的生源总体基础比较薄弱，学生的知识储备不足，起点相对较低。同时，非计算机专业的学生一般对计算机的专业知识接触较少，实践操作能力有限。笔者在教学过程中，经常遇到学生理论知识都记住了，但是具体到实际操作层面又会不知从何着手。如很多学生在学习ACCESS数据库时，学会了语法语句，但是仍然看不懂程序代码。2.对《数据库技术》课程的认识不足，兴趣不高。一提起《数据库技术》课程，大部分学生都会望而生畏。特别是该门课程在需要大量基础知识储备和较强的逻辑思维能力，中职学校的很多学生从接触开始，就容易受挫，往往很难坚持学习下去。3.传统教学方法无法适应现代技术要求。传统的教学方法以教材为基础，教师讲解，学生被动接受，注重理论知识的学习，对实践操作能力的锻炼强调不够，理论常常和实践相脱离。例如，很多学生认真学习了《数据库技术》课程之后，仍然不会编写SQL语言。同时，传统教学方法将学生当做一个整体来教导，不能实现因材施教的教学理念。

二、任务驱动教学法的内涵

任务驱动教学法建立在建构主义教学理论的基础上，是指在教学的过程中，教师将教学内容分配到具体的任务中去，以学生为主体，逐项完成具体任务的教学方法。在任务驱动教学方法中，学生不再是被动的学习主体，而是积极的根据自己已有知识储备和逻辑思维能力去判断、分析和解决问题，最终完成任务，达到掌握知识技能和实践操作能力的教学和学习目标。

任务驱动教学法强调学生积极主动的探索问题，注重实践，具有以下四个特点：第一，以任务作为教学的中心，学生的学习必须和任务相结合，教师引导学生带着任务自主学习，培养学生主动学习的能力。第二，在任务的分析和解决过程中，不仅传授了学生理论知识，更锻炼了学生实际操作的能力。第三，教学中保持了学生的学习兴趣，改变了学生消极的学习状态，提高了学生学习的积极性。第四，根据学生的个体特征，为不同的学生分配不同的任务，做到了因材施教。

正是由于任务驱动教学法的以上特点，使得它很适合被应用到《数据库技术》这样实践性很强的课程中去。像《数据库技术》这样的课程，知识更新换代速度很快，让学生掌握独立分析和解决问题的能力比掌握理论知识更重要。教师在其中必须明确自己的位置，切忌强行灌输知识，应该主要发挥引导作用。

三、在《数据库技术》实验教学改革中引入任务驱动教学方法的意义

《数据库技术》是一门实践性非常强的课程，同时理论基础知识又很抽象，学生普遍认为难入门，学习中也很迷茫，不知该如何应用。同时，受课时等限制，教师在讲解基础理论之后，很难安排充足的时间让学生去具体操作模拟。

《数据库技术》的学习是为了使学生掌握了数据库应用的基本技能。那么，怎样才能将理论和实践有机结合？怎样才能让学生掌握数据库技术的具体应用？必须让学生真正去体验数据库设计和应用的每一个步骤，否则学生永远不会真实的理解在逻辑结构上如何设计才能避免数据冗余过大。为了实现这一教学目标，很多学校都采用了以实验教学为主的方式开展本门课程的教学。所谓实验为主的教学方式，核心在于脱离传统课本知识讲解的教学模式，采用实训室上机实际动手操作的教学方式。但是如果只采用实验为主的教学方式，还是以教师讲授为主，学生自主学习能力差，缺乏学习的主动性。所操作的实践也都是被动的模仿实验，一旦换了主题，学生还是难于将所学应用到解决实际问题中去。

鉴于实验为主的教学方式的设计初衷和最终目标与任务驱动教学方法不谋而合，都旨在培养学生使用数据库技术分析和解决实际问题的能力。如果能将二者结合使用，数据库技术的教学目的一定能得到更好的实现。任务驱动教学方法，首先有利于构建良好的教学环境，教师主要起引导和支援的作用，将教学的重点放到任务的设计、分解和解决上。在教学中营造了探究性学习、协同学习的环境。其次，有利于培养学生自主学习的能力和创新能力。任务驱动教学方法中，学生需要发挥自己的专业知识以及实践操作技术才能完成任务，不仅学习到了专业技术能力，还有利于提高整体的实践应用能力。

总之，教学实践和教学理论都表明，任务驱动教学法能充分调动学生的积极性，提高学生分析问题和解决问题的能力。在《数据库技术》实验教学改革中，是很好的补充和发展，改变了知识的传输模式，将静态的教学状态变成了学生自主参与的开放式教学状态。

四、将任务驱动教学法应用到《数据库技术》课程实验中的具体操作

第4篇：大数据实习体会范文

学分银行是一个复杂而庞大的体系，不仅需要相关的运行机制、政策法规和标准体系等的支持，还需要一个功能强大的信息管理平台的支持才能真正有效运行。学分银行信息管理平台在设计理念上应坚持以服务学习型社会建设、充分考虑个性化需求和满足各类学习成果之间的转换需求为目标，其平台架构，既涉及制度设计层面，也涉及技术层面。如何实现不同层级的数据对接和异构平台之间的数据资源共享以及存储并管理日渐庞大的用户信息，并通过云服务实现教育大数据的价值，这些都是学分银行信息管理平台建设的重要内容。

【关键词】 学分银行;教育大数据;技术架构;云服务;智能网关

【中图分类号】 G434 【文献标识码】 A 【文章编号】 1009―458x（2015）06―0053―07

一、国内外学分银行信息管理

平台研究与建设情况

学分银行是一个复杂而庞大的体系，不仅需要相关的运行机制、政策法规和标准体系等的支持，还需要一个功能强大的信息管理平台的支撑才能真正有效运行。目前，国内外都围绕学分银行信息管理平台设计与开发这一主题进行研究。从国内来看，关于学分银行制度建设、认证框架及其运作模式等研究相对较多，而对于学分银行信息管理平台架构方面研究较少。崔铭香和乐传永较早探讨了学分银行的运行程 序[1];姚德明等人从一所职校的视角，提出了职校学分银行管理体系[2];汤书波等人研究了开放教育学分银行系统功能模块设计[3]; 彭飞龙对学分银行系统进行了一定研究[4];陈晶晶和陈龙根等人对基于学分银行的学习型城市服务平台建设进行了一定研究[5];鄢小平等人对基于云架构的学分银行信息平台设计以及我国学分银行制度模式选择和架构设计进行了研究[6][7]。这些研究选择不同视角和方法，讨论了学分银行信息管理平台的设计思路，对本文起到了启发和参考作用。

从已建成并投入运行的情况看，国内主要有上海市终身教育学分银行信息管理平台、江苏终身教育学分银行信息管理平台等。这些平台主要由三部分组成：门户网站、管理系统和用户档案信息库。门户网站主要用于学分银行工作动态、规章制度和运行流程等的展示，并有各种功能的导航等;管理系统包括用户、机构联盟和业务流程等的管理;用户档案信息库包括终身学习账户和终身学习档案，提供学习成果的累积、存储、转换和查询等功能。这些都是学分银行信息管理平台的基本功能。学分银行信息管理平台需要给用户提供的不仅仅是简单的档案信息查询，还需要提供相关智能化服务。智能化服务需要有数据来支撑。因此，学分银行信息管理平台还应具有针对各种异构平台的相关数据进行整合与分析的功能。

在国外，大多数学分银行体系的运行，都有强有力的信息化开放服务平台作为支撑。韩国终身教育振兴院（NILE）开发了多层次的学分银行信息管理平台，根据其职能架构实现多层管理，主要包括提供相关政策制度查询、在线学分认定申请、证书核对、学分登记、学分认定和学位授予等功能，并为个人和机构提供专业学习指导与培训计划推荐。平台数据实行多层级管理，并打通各类学习平台接口，为学分银行的运行提供了强有力的信息服务和保障[8]。英国资格与学分框架（QCF）建有国家认证资格数据库（NDAQ）、MIAP和SFA的LAR系统[9]。南非资格署开发了学习者档案数据库（NLRD）信息系统，它是一个国家资格框架电子管理系统[10]。欧洲学分银行是国际上发展较早且体系较为完善的学分认证体系，包括学分转换与累计系统（ECTS）和职业教育与培训学分系统（ECVET）。欧洲各参与国或有关院校大多建有信息化服务网络系统和便捷的学分转换系统热线。欧盟设立的“欧洲学习机会”（Ploteus）门户网站也提供了大量有关教育、培训和各种学习的机 会[11]。英国学者安东尼・约翰・维克斯[12]和荷兰开放大学赫曼・博世[13]对这两个系统做了大量研究。

二、学分银行信息管理平台

设计理念与原则

1. 设计理念

随着大数据时代的到来，数据的应用已经渗透到各行各业。在很多组织中，大数据的分析与应用已成为重要的影响因素和核心竞争力。大数据不仅是一种技术革新，更是思维方式的大变革。随着网络信息技术在教育领域的不断发展与应用，各类教育管理、学习服务模式以及人的思想观念、学习方法和行为习惯都将受到大数据浪潮的深度影响[14]。教育领域的大数据不仅来源于各类学习平台上不断积累的学习数据（包括课程视频、教案和习题库等），还包括学习者的行为数据和个人资料。当这些数据积累到一定级别且互联互通后，教育大数据就形成了。国内外教育界对于大数据与教学结合的看法，呈现出积极态势。目前，在教育领域，虽然已生成大规模的数据，但由于不同教育机构的数据相互独立，存在数据分散存储、结构不统一和数据不完整等问题，使这些数据很难集成在统一的数据平台中，得不到有效利用。如何将这些格式各异、分布广泛的数据集成与交互，整合成对教育和学习有价值的信息，正是学分银行信息管理平台最大的价值所在。

学分银行制度是学习型社会建设的重要组成部分，是服务于终身学习的重要体系支撑。学分银行信息管理平台在设计理念上，应该坚持以服务学习型社会建设、完善各级各类教育之间的衔接标准、满足各类学习成果之间的转换，并实现为个人、企业、机构和教育部门等提供学习教育需求和政策建议为目标。要实现这一功能，就要充分运用平台中的各类数据，挖掘教育数据中的隐藏信息，提供及时、高效的服务。基于此，在整个平台的开发过程中，数据架构显得非常重要，数据架构的合理性决定了后续的数据生态管理。这些都要求系统设计充分考虑用户需求，结合用户在相关学习平台中的学习行为和学习成果，通过数据挖掘与分析技术对用户的学习需求、培训计划和工作目标等进行设计、评估与指导，提供个性化需求服务与智能化学习引导。

2. 设计原则

首先，要遵循系统安全可靠性原则。安全是平台建设必须遵循的首要原则。平台的总体设计和安全体系设计要符合信息系统安全等级要求。学分银行信息管理平台存储了大量个人身份信息和学习成果数据，涉及大量个人隐私，存在被恶意攻击和用户信息泄露的风险。为了保障平台的安全，应该对平台的物理安全、网络安全、系统安全、应用安全、数据安全和安全管理制度等方面进行全方位评估，要有完备的运行维护及安全保障体系，确保信息的安全。

其次，要遵循开放性原则。平台要能提供标准化开放接口，支持多平台接入。学分银行不是一个独立的系统，它的主要功能是为了更好地连接并打通各级各类教育和培训间的通道，并提供相关分析与决策。因此，平台的数据来源需要与各级各类平台实现数据对接，充分考虑与其他外部系统的接口需要。

再次，要遵循海量数据处理原则。学分银行面向全社会成员开展学习成果认证、积累与转换服务，整合各级各类相关异构学习平台的数据，会形成海量的用户信息，因此，需要支持海量数据处理。

三、学分银行信息管理平台功能

模块与职能架构分析

1. 功能模块分析

学分银行信息管理平台主要包括对外服务、政策宣传、业务管理和平台管理等功能模块。其中，对外服务是最主要的功能模块之一，要能够支持对公、对私两大业务。对公业务模块主要包括机构资质申请、机构学员学习档案管理、学习成果认证管理、机构成员学分积累认证、学习成果转换、教育产品介绍与推荐、课程学习组织与推荐、专业或资格推荐、能力测评及专家引导等，实现为行业、企业等从业人员等提供非学历培训证书与学历教育课程互认服务，为学习型组织提供需求定制服务。对私业务，即个人业务，主要服务于学分银行个人学习者，管理学习者的个人信息，包括账户注册、终身学习档案管理、学习成果认证与转换、能力测评及专家引导等。其中，终身学习档案管理模块除了能够提供个人信息及学习成果的查询外，应能够综合分析个人的学习成果、工作经历和学习记录等信息，智能化地提供相关专业资格推荐等个性化服务。能力测评模块主要是通过分析用户提交的能力测评表并结合专家引导等方式帮助学习者制订学习计划等。

通过对外服务所积累起来的各种数据，都会保存在信息平台的各级数据库中，系统会根据用户的学习、工作与成果累积等情况，通过数据挖掘技术分析不同地区、不同机构的整体教育情况和需求，为行业或个人提供各级各类学习推荐与引导，并为培训机构提供相关信息，促进资源共享，实现跨区域合作。通过信息管理平台对外服务完善终身学习档案库的建设，实现各级各类教育及培训成果的转换，并与终身学习公共服务平台及其他各级各类学习平台之间数据互联互通、资源共享，结合数据分析提供专家评审与指导等功能，支持最优学习路径搜索与推送，促进行业需求与培训信息互通。

2. 职能架构分析

目前，我国正在建设的学分银行信息管理平台，有从国家层面设计的，如国家开放大学学分银行信息管理平台;有从地方层面设计的，如上海市终身教育学分银行信息管理平台。无论从国家层面设计，还是从地方层面设计，学分银行的职能架构都可分为三个层级：学习成果认证中心、学习成果认证分中心和学习成果认证点。

学习成果认证中心作为第一级的业务执行机构，主要负责机构设置与管理、标准制定和课程体系建设等顶层设计，并提供学分银行信息化运行所需的各类评价标准及外部资源，完成综合性数据分析。学习成果认证分中心作为第二级的业务执行机构，主要完成账户管理、部分学习成果认证转换等业务受理、终身学习档案建设与管理、网点或机构管理等。学习成果认证点作为第三级的业务执行机构，设立在每个二级认证分中心的下属区域，其职能是为用户办理开户、销户、认证、转换和学习档案查询等业务。三个层级之间的数据库互通。三层职能架构如图1所示。

<D：＼教育盘＼2015年教育＼2015-06＼06-14.jpg>

图1 学分银行信息管理平台三层职能架构图

四、学分银行信息管理平台

三层数据架构与云服务管理

1. 系统数据分析

当前，国内外各种不同形式的学分银行运行支撑平台，多以学习成果的认定、存储和转换为主要功能。随着业务的开展，平台数据不断积累，数据量日渐庞大，但这些数据并没有真正实现其应有的价值，这些平台大多只提供查询功能，很少有平台能通过数据分析提供个性化的服务或是为机构提供教育培训需求与决策分析。我国学分银行制度建设的宗旨是服务于终身学习体系和学习型社会建设，通过学分互认打通各级各类教育培训的纵向衔接和横向沟通，搭建终身学习“立交桥”。基于此，学分银行信息管理平台需要提供的不仅仅是学习成果的存储、积累与转换，同时，还需要为社会成员提供个性化服务，为教育机构和企业联盟提供教育需求分析，提供有针对性的评价模式和数据分析功能 。

如何通过给定的评价模型实现相关教育决策和培训学习分析，则需要通过挖掘技术对系统中的数据进行分析、提取和清洗。学分银行用户数量庞大，数据之间有着千丝万缕的关系，数据具有类型多、数量大和关联性强等特点，为用户个性化服务的实现提供了基础。例如，可利用文本语义的情感分析模型，分析出数据中对学习有促进的或无关的语义，通过定制评价模型对不同维度的学习成果及该用户或群体所对应的学习行为等相关要素进行监控，通过文本分析、不同维度之间的关联分析和趋势分析等技术挖掘数据中隐含的信息，找到与提升学习和促进教育相关的因素，预测学习需求与教育培训趋势。

与各异构平台对接后的学分银行信息管理平台中的数据存在显性和隐性之分。显性数据以结构化数据为主，比较好处理，如用户信息档案，包括用户特征、工作经历和教育程度等;隐性数据多数是非结构化数据，一般以用户的行为数据为主，包括学员的个人偏好和实时行为等，如学员参与交流互动的情况、E-mail情绪和视频及网页的浏览情况等，这类隐性数据一般属于非结构化数据。还有一类数据处于显性和隐性之间，以半结构化数据为主，如学员能力评估、学习方向分析、学员个性特质分析以及各类提交的表单、证书材料等数据。学分银行信息系统数据分析结构如图2所示。

<D：＼教育盘＼2015年教育＼2015-06＼06-15.jpg>

图2 学分银行信息系统数据分析结构图

传统的针对学习培训的评估方法是通过问卷调查，根据预先设定的评价模型，对学习效果与教育需求的各种影响因素进行分析得到相关结论。而采用大数据分析不仅实时、动态，而且可以通过挖掘数据的相关性实现面向未来的预测，与传统的相对静态、预设模型的学习分析方法相比，更加高效和便捷。随着学习环境越来越数字化，学习评估和学习需求也越来越被量化。从图2可以看出，和各异构平台对接后的学分银行信息管理平台包含了来自不同数据源的信息，数据复杂、时效性强且比较全面。从中提取出有价值的信息，通过相应的评价模型和数据分析，使教育培训的量化评估、个性化精准推荐和学习需求分析等成为可能。

2. 数据架构

数据的集成和整合需要完成数据的抽取、转换和加载。海量的数据管理与分析、多数据中心协同的大数据管理与分析处理技术以及较高的个性化服务功能，都可通过ETL工具和OLAP技术得到解决。OLAP分析是针对事先拟定的主题重新组织、筛选和转换数据，统一数据结构，重新整合产生综合性数据。有效提取、转换和加载是数据维护的难点。ETL系统模型主要包括数据抽取、转换、清洗和装载，是大数据集成和分析的重要环节和核心技术，其关键在于为数据分析和应用提供统一的数据接口。学分银行信息管理平台中应用ETL的目的是将分散在各教育机构和学习平台中与结构和标准不统一的数据进行整合，通过大数据分析技术，给个人和机构提供个性化服务，为政府和教育部门提供教育需求分析与决策建议。

数据集成与数据功能对平台技术要求较高。根据学分银行三层职能架构，可将学分银行信息管理平台数据集成划分为三层，通过ETL认证和OLAP分析实现数据架构管理。

三层数据依次是学习成果认证中心数据交换库、学习成果认证分中心数据交换库和学习成果认证点数据库。从第一级到第三级数据的组成分类由复杂到简单。第一级数据，即认证中心数据，主要包括账户信息、终身学习档案信息、机构信息、认证分中心相关信息、专家信息、证书信息、学习成果认证积累和转换信息、课程信息、清算信息和标签化资源信息等各类数据库;第二级数据，即认证分中心数据，主要包括分中心部分学习成果认证、积累和转换信息、分中心终身学习档案信息、认证点的相关信息以及清算信息等;第三级数据，即认证点数据，该层级以对外窗口服务为主，数据相对简单，以本地用户信息和学习记录信息为主，此外还包括一些开户、销户和认证申请等临时信息。三层数据架构如图3所示。

<D：＼教育盘＼2015年教育＼2015-06＼06-16.jpg>

图3 学分银行信息管理平台三层数据架构图

当档案信息数据量积累到一定程度时，这些数据可用于OLAP分析以及数据挖掘。通过学分银行信息管理平台的后台统计分析功能，可以按不同层级生成用户统计报表、存入课程统计报表、存入证书统计报表和转换学分与课程统计报表等。统计报表是可定制的，并具备相应的分析功能，通过学分银行信息管理平台中的智能报表生成与数据分析功能，可以根据业务需求和主管部门的要求随时生成各种统计报表，并对数据进行深入的分析和挖掘，真正实现决策支持。

3. 云服务管理

大数据的管理与分析离不开云计算。云计算的概念虽然出现在大数据之前，但随着大数据分析的重要性和价值不断提升，这两者就如同一个硬币的两面，缺一不可。学分银行积累和整合了教育大数据之后，如何让数据更有价值，离不开云计算和服务。

学分银行业务涉及各行各业，除了高校和教育机构之外，还涉及其他各类学习型组织、社区和企业等，用户数量庞大，分布广泛，要求不一，这对学分银行平台的架构要求更高。为了更好地实现学分银行的上述功能，可以采用云计算实现数据服务与管理。基于三层架构的学分银行数据服务从业务需求和复杂度方面分别需要实现三类云服务：SaaS服务、PaaS服务和IaaS服务[15]。学分银行信息管理平台云服务功能如图4所示。

（1）SaaS服务。SaaS服务主要面向数据架构中的第三层认证点，这层用户对业务要求不高，也不需要投入太大，系统只需提供个人和机构联盟一些简单的个性化需求，如开户注册、成果的录入、申请和查询等基础功能。在支持用户完成基本信息添加和学习成果录入的同时，促进了学分银行信息档案库的建设，实现学分银行平台基础数据积累。这些数据以结构化数据为主。

（2）PaaS服务。数据架构中的第二层级和第三层级中部分对平台功能要求比较高的机构可以提供PaaS服务，该服务帮助机构根据自身需求快速完成相关环境的开发，在提供功能开发扩建服务的同时，完成相对复杂的数据服务，包括半结构化数据和非结构化数据。

（3）IaaS服务。对于部分有特殊需求的机构，平台提供IaaS服务。该服务为用户提供功能强大的自主服务，可以实现要求更高的系统扩建需求，用户可以在三层数据架构基础上自己完成特定网络环境及软硬件部署，扩展本层的数据架构，实现更复杂的非结构化数据管理服务。

<D：＼教育盘＼2015年教育＼2015-06＼06-18.jpg>

图4 学分银行信息管理平台云服务功能图

五、案例应用――以国家开放大学

学分银行信息管理平台为例

国家开放大学学分银行模拟和借鉴银行特点，以学分为计量单位，对各类学习成果进行统一的认证与核算，是具有学分认定、积累和转换等功能的新型学习制度和教育管理制度。国家开放大学学分银行平台总体设计考虑学分银行系统服务于终身教育体系，与教育部整体信息化建设，包括教育管理公共服务平台、教育资源公共服务平台等各类相关平台整合对接，形成一体化的国家开放大学的终身教育信息服务体系。平台设计在延伸韩国学分银行系统架构理念的基础上，基于SOA标准，并通过智能网关及开放接口（OpenAPI）实现异构平台数据的整合，支持分布式部署的弹性支撑云服务应用，充分利用云计算IaaS平台统一管理资源池，做到按需分配，适应各应用模块的横向扩充，灵活应对解决业务量、数据量持续增大带来的数据管理与分析问题。

国家开放大学学分银行信息管理平台总架构如图5所示，其内容包括用户层、应用支持层、系统支持层、数据支持层和基础设施层，外部还有云管理服务及规范标准体系和运行维护及安全保障体系等。

用户层包括个人用户、机构用户和管理人员等。应用层包括对外服务、学习成果认证中心、学习成果认证分中心及学习成果认证点的各类应用。系统支持层包括门户支撑系统、站群管理系统、统一身份认证系统、CA认证系统、协作通信系统、数据交换系统、文件交换系统和决策支持系统等。数据支持层通过智能网关将学分银行三层数据集成架构与终身学习平台及其他各级各类学习平台的数据对接，形成一个数据资源开放平台。基础设施层包括虚拟化软件及平台、各类服务器、云存储与备份、云计算服务、网络支撑、负载均衡和接口管理等。

<D：＼教育盘＼2015年教育＼2015-06＼06-19.jpg>

图5 国家开放大学学分银行信息管理平台总架构

根据国家开放大学学分银行功能需求，平台在运行过程中将逐步打通对接各类异构平台数据，利用智能网关汇聚异构数据的特点，并通过OpenAPI接口实现跨平台数据对接，真正实现了数据共享，为教育大数据的积累提供基础。基于学分银行运行制度本身的特点，使学分银行信息管理平台的功能在技术方面面临着更多的挑战，为了实现平台的各项服务功能及教育大数据的价值，需要解决平台之间计算、存储、共享和分配等关键技术，因此在实际建设过程中还涉及负载均衡、数据库集群和库表散列、缓存技术、多中心数据同步和多终端自适应等相关技术。

国家开放大学学分银行平台已完成一期建设并投入运行。目前，平台主要由业务宣传门户网站、业务处理工作平台和社会公众服务平台三大模块组成，以学习成果的积累和转换为核心功能，综合各类平台的相关数据，为用户和机构联盟提供服务，并以促进终身学习体系建设为宗旨，实现国家开放大学学分银行的生态运行体系。平台前期运行以信息档案入库和不同层级的数据对接为主。国家开放大学及部分机构联盟信息作为平台第一层级的数据已入库，包括电大在籍生、党员干部培训、国培计划、社区、技师学院以及各类机构培训人员110多万用户信息。作为第二层级数据来源的分中心，如甘肃分中心、长春分中心、青岛分中心等和第三层级（部分认证点）的数据也正在逐步对接的过程中。国家开放大学学分银行主页面图如图6所示。

<D：＼教育盘＼2015年教育＼2015-06＼06-20.jpg>

图6 国家开放大学学分银行主页面图

平台运行时间短，大数据的形成和异构平台之间的对接还需要一个过程。随着平台的推广和学习成果的不断积累，以及各类学习平台和信息资源的不断整合，教育大数据的特点与功能将逐步显现。

六、结束语

我国学分银行建设还处于起步阶段，学分银行信息管理平台架构，既涉及制度设计层面，也涉及技术层面。学分银行的功能特点决定了学分银行信息管理平台不仅要实现自身功能建设，还要实现不同平台之间的数据对接，实现异构平台之间的资源共享。因此，学分银行信息管理平台的建设不能单考虑平台本身的功能架构，还应该充分考虑平台之间的联通性与整个系统的可扩展性。

文章基于教育大数据背景，从学分银行业务功能入手，提出了学分银行信息管理平台的技术架构，并通过数据分析、云服务和智能网关等技术的应用实现不同学习平台之间的数据对接与分析，通过平台运行逐步实现如下目标：第一，建立“前店后厂”互动模式。各类学习平台中经学分银行认定的标准化课程资源可直接为学习者所用，并转换为标准学分直接存入学分银行数据库中，学分银行可把学习平台中的这部分课程资源作为学分银行的产品推送给用户。换句话说，二者应该形成互动，形成链接，形成“前店后厂”互动模式;第二，建立一站式服务模式。学分银行系统将全体社会成员和机构联盟提供的用户信息和学习资源整合成为一个有机的整体，通过网络直接传送给用户。学习者通过门户网站可自主查询各类信息，使用各类资源，方便、快捷地进行实时信息交互，实现面向学习者的学习成果管理、学习服务管理、个性化推荐和信息咨询等一体化服务，实现基于网络的一站式服务模式;第三，积累教育大数据。通过学分银行系统不断整合积累教育大数据，通过大数据分析技术，给用户和机构提供个性化的服务，为政府和教育部门提供教育需求分析与决策建议。

[参考文献]

[1] 崔铭香，乐传永. 成人教育建立学分银行的思考[J]. 中国成人教育，2008，（8）：20-21.

[2] 姚德明，基于知识共享的职业院校学分银行管理体系研究[J]. 科技文汇，2011，（03）：157-158.

[3] 汤书波，陈梅艳，李志平. 开放教育学分银行系统设计方案探讨[J]. 电化教育研究，2011，（08）：78-87.

[4] 彭飞龙. 终身学习体系学分银行的原理与技术[M]. 北京：高等教育出版社，2013：86-91.

[5] 陈晶晶，陈龙根. 基于“学分银行”的学习型城市服务平台建设[J].成人教育，2013，（07）：4-7.

[6] 鄢小平. 基于云架构的学分银行信息平台设计研究[J]. 中国远程教育，2014，（05）：66-71.

[7] 鄢小平. 我国学分银行制度模式选择和架构设计[J]. 远程教育杂志，2015，（01）：

[8] 朴仁钟. 终身学习型社会与韩国的学分银行制[J]. 开放教育研究，2012，（02）：16-20.

[9] 杨敏，孙耀庭，顾凤佳. 态势分析法视野下的上海市终身教育学分银行建设研究[J]. 现代远距离教育，2011，（2）：13-18.

[10] 李建忠. 南非国家资格框架的发展与改革[J]. 比较教育研究，2010，（04）：18-21.

[11] Commission of the European Communities.Proposal for a Recommendation of the European Parliament and the Council[Z].On the Establishment of the European Qualifications Framework for Lifelong Learning.2008.

[12] Anthony John Vickers.European credit recognition system：a system of transformation and accumulation[A]."Credit bank"and"lifelong learning"distance education teachers，scientific and cultural organization（UNESCO） east Asia international workshop series report[C].2011.

[13] Herman Bosch.Promote student exchanges by credit transfer and the previous tudy.[A]."Credit bank" and "lifelong learning" distance education teachers，scientific and cultural organization （UNESCO） east Asia international workshop series report[C].2011.

[14] 张植卿，程鲜彩. 大数据对教育领域产生的革命性影响[J]. 经济研究导刊，2014，（05）：232-233.

[15] 余燕芳，葛正鹏. 终身学习平台设计与构建――以Web2.0到Web3.0的学习理念变迁为视角[J]. 中国远程教育，2014，（04）：70-76.

[16] 余燕芳，葛正鹏. 终身学习平台建构的理念与架构――从Web2.0到Web3.0 [J]. 电化教育研究，2014，（08）：57-63.

[17] 赵凤芝，王振雷，刘学爽等. 基于结构的异构数据模型映射方法研究[J]. 哈尔滨商业大学学报（自然科学版），2010，13（1）：35-38.

收稿日期：2015-01-15

第5篇：大数据实习体会范文

关键词：数据挖掘；网络教育；教育资源库；技能应用

一、数据挖掘概述

（一）数据挖掘的概念

大数据时代的到来，面对大量的数据，往往使人失去辨别能力，同时也无法正确发挥出数据的指导作用，传统的数据查询、表报等工具也逐渐无法满足数据挖掘的需求，在这种背景下新型的数据挖掘工具应运而生。数据挖掘功能是伴随着数据仓库技术发展而来的，能够实现对大批量数据的处理，并且抽取出数据中的有效部分。从广义上来说，数据挖掘也称为知识发现的过程，它是一门交叉学科，涉及到人工智能、数据库、数据统计、并行计算等多个学科。狭义上来说，数据挖掘指的就是从一个数据的集合当中抽取出具有使用价值的信息的非平凡过程，所抽取的信息表现出概念、规律、规则等。它能够为决策者提供历史和当前数据的分析，并在此基础上对未来的数据进行预测，为决策提供参考依据。简而言之，数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点就是对数据库中的大批量数据进行抽取、分析和转换，并在此基础上提取出有助于决策的关键性数据。

（二）数据挖掘的方法

数据挖掘技术发展至今，已经演变出了许多形式，较为常用的为以下几种：分类和预测、关联规则、Web数据挖掘、数据特征化等，不同的数据挖掘方式从不同的角度对数据进行挖掘，具体的方法选择依据决策的需求而定。

二、网络教育中的数据资源

（一）学生登记信息

学生登记信息指的是学生在登录Web学习页面时在页面上输入的各种信息，具体包括了注册信息、登录信息、作业信息、学习进度等，这些信息记录了学生的学习情况，通过对这些数据的分析能够了解学生的需求，更好的制定定制化的学习服务。

（二）服务器数据

网络教育中的用户在访问服务器时，必然会在服务器上留下相应的数据，大体上这些数据可以分为查询数据和日志文件。查询数据是网络教育站点会产生的一种常规数据，学生在站点中进行查询时就会产生相应的数据。日志分为标准公用日志和标准组合日志两种，标准公用日志存储在学生连接的物力信息，若能对该数据进行挖掘和分析，就能了解学生的行为。

（三）服务器数据

服务器为Web服务器和用户浏览器之间提供了缓存，一方面，减少了Web服务器的网络流量，提高了网络学习网页的运行速度，另一方面能够将用户的访问信息通过日志的形式存储起来，发挥数据收集的功能。

三、网络教育的现状

（一）网络教育缺乏个性化

目前，网络教育课程内容的展现实现还是以Web页面为主，将课程内容集中于网站，学习用户所看到的学习内容是相同。若是网上学习的内容相对较少，那么问题也相对容易解决，但是随着网络学习内容的日益丰富，时常出现用户无法准确找到自己所需学习内容的情况，同时不管用户登录多少次，都要一次次经过固定的路径查找，也许收藏网页会是一个办法，但是若用户没有固定的计算机，就无法先实现收藏功能。在这种情况下，人们越来越希望网络学习平台能够转变其模式，让学习者成为其中心，自动或半自动化为用户调整课程内容，为每一个学生提供相对具有针对性的个性化课程。

（二）网站导航设计有待优化

目前，大多数教育网站对知识的设置都是非线性结构的，其优势在于能够满足不同学习中的需求，但是由于导航系统设计有缺陷，也很容易让使用者迷失在复杂的超链接中。另外，非线性安排的课程内容具有顺序性，对部分自主学习能力相对较弱的学生而言，缺乏个性化学习指导，就容易对于学习产生迷茫。

（三）对学习过程的监控不足

在传统的课程教学中，师生处于同一空间，距离相对较近，教师能够较好的把握学生的学习情况，实现对学习情况的良好监控，但是网络课程的模式下，教师和学生的关系被拉远，师生指教缺乏交流和对话，导致对学习的监控不足。另外，网络学习所面对的群体广泛，学习者之间的差异较大，教师想要全面了解学生的学习情况存在很多现实问题，因此，对课程学习的过程控制就处于相对较弱的状态。

（四）网络数据浪费

用户在访问学习网站的过程中，会产生大量的数据，比如注册信息、考试信息、访问日志、学习进度等，这些信息的利用将有利于教学的开展，但现实的情况是，许多网络教育平台都没有充分利用这些信息，造成资源的浪费。

四、数据挖掘在网络教育中的应用

（一）数据挖掘在网络教育课程推荐中的应用

网络教育所面向的群体广泛，参与学习的个体在学习能力、学习目的、学习风格等方面都存在极大差异，因此网络教育有目标针对不同的学习需求提供有针对性的教育服务，具体的手段就体现在对课程内容的个性化推荐。基于内容的推荐、协同过滤推荐、关联规则推荐等数据挖掘的方式，是实现个性化课程推荐的主要方式。协调过滤推荐是网站课程推荐最为成功的技术之一，它能够根据用户的喜好信息计算出用户之间的距离，然后利用临近用户对课程评价来预测目标用户对特定课程的喜爱程度，以这种判断为依据，确定所推送的内容。网站根据用户提交的注册信息、学习信息和需求记录，获取相关数据，并进行分析分析。学习系统会向学生推送新的学习内容，当学生对这一内容感兴趣是，系统会继续推送一些于此相关的学习内容。较为的常规的知识点则按照类型进行分类，并固定存放在网页的某个位置，简化学生对学习内容的查找过程。但是在线辅导、知识点分组可能完全不相同，它以针对学生的实际需求为基础。有针对性的学习过程，强调的是学习和信息的个性化，就是网站能够通过数据挖掘的功能，识别、建立和调整学生的学习喜好，促使用户能够以自己方式访问学习网站。网站在个性化的课程推荐中，不仅要考虑学生的喜好，还应该要对学生已掌握的知识有所了解。只有这样，用户在网络学习中的效率才能不断提高，其对学习网站的依赖也会不断加深。

（二）数据挖掘在网络教育课程用户挖掘中的应用

利用数据挖掘技术通过分析网络课程中学生所浏览的历史记录，一方面可以预测学生的实际学习需求，另一方，还可以对学生需求倾向的改变进行评估，最终目的在于不断提高网络教育网站的竞争力。对于网络教育网站而言，不断挖掘潜在用户是促使其自身发展的必然途径。潜在用户的挖掘基于对用户访问信息基础上的，运用信息分类技术，识别出该学生与已经分类的学生的共性，即公共描述，根据公共描述确定用户的类型，在此分类的基础上有针对性的向用户展现特殊的、有吸引力的内容，吸引用户，让潜在用户成为真正的用户。Web数据挖掘是网络教育机构挖掘潜在用户中较为常用的数据挖掘方式。网络教育机构通过Web数据挖掘所得的数据，对网站页面的课程内容、课程安排、专业设置等进行相应的调整，尽可能跟上广大用户的需求，留住且提高现有用户忠实度的同时吸引更多学生到网站中进行学习。网络教育虽然不能识别每一位潜在客户，但是可以借助行业协会、企业、市场分析的力量来缩小客户的范围。具体操作中，网络教育机构可以加强与行业协会以及企业的沟通联系，发挥合力建立起现代远程教育学习者数据库，获取相关学习者的信息，以便于更好的分析是否继续挖掘的可能性。在对潜在客户进行分析的基础上,发掘在各方面最有潜力的客户并配合以各种的课程推送、广告等形式，吸引他进入到网络教育机构。

（三）数据挖掘在网络教育中辅助教师决策的应用

统计分析和关联规则挖掘是网络教育中辅助决策常用数据挖掘方式。统计分析模块通过对已经获取的数据进行加工和处理，提供图形化界面，实现对学习者基本情况的实时统计分析。关联规则模块则学习者基本信息相关的属性见的潜在关联进行挖掘，具体会采用Apriori的算法进行挖掘，包括了学习的类型、学历、帖子数量等。网络教育中，运用数据挖掘技术，对教学过程和教学评估的数据进行收集、转换、分析和模型化处理，从而提取出辅助教师决策的关键数据。对于网络课程的决策者而言，反馈数据和学生评价数据的特征化和区分具有重要意义。因为通过这项工作决策者能够对当前的教学情况有良好的把握，以此实现对课程教学进步的把握。一般情况下，教育决策者可以运用数据库对感兴趣的模式进行查询。比如，在网络课程教学开展了一段时间后，教师可能想要获取学生经常浏览的教学网站的信息、生在网上学习的活跃度、交流情况以及影响其学习效率的因素等。结果可能发现学习成绩好的学习者一般都是学习基础好、经常参加讨论、积极参与交流的人。教育者也可能通过教育信息挖掘系统进行统计上网学习的次数与学生学习成绩的关系来发现更多的学习者的特征。

（四）数据挖掘在网络教育中优化教学资源的应用

优化网站资源结构，提供尽可能个性化的服务，就要竭尽所能让每个用户在浏览网站资源库是感觉资源库中的学习内容就如为自己量身定制一般，能够迎合自身的学习兴趣也能满足学习的需求。要达到这个目的，需要网络教育机构不断调整资源结构，以更好满足需求。具体而言，就是通过用户的学习历史记录、Web日志数据和用户学习的结果评价，挖掘出用户的使用模式,进而向用户提供个性化服务，提升用户的使用体验；个性化的学习网页，方便学习者对学习内容的查找和访问，使用户能够更快找到所关系的内容；为学习者推送动态化的学习页面等。利用数据挖掘中的统计分析的方式，统计各个页面的访问量、访问时间、访问方式，了解学习者进入网页的途径，分析其实通过首页，还是通过搜索直接进入二级页面，又是从哪个页面退出了网站。在以上分析的基础上，将分析的记过放入模型化的学习者个性化数据库，为系统优化学习网站页面和资源结构设计提供指导，通过优化动态推荐链接、修改页面链接等方式，将学习者更感兴趣的内容以更快、更有效的方式推送给学习者。

结语：

总而言之，网络教育在我国已经得到了一定程度的发展，但是由于受到观念、技术等方面的限制，在发展中面临着许多困难。相对于传统教学方式而言，网络教学中师生关系疏远、面对的受众广泛、学生的个体差异大，这就导致网络教育网站在指导学生学习、因材施教等方面存在不足。数据挖掘技术的引入，正好解决了网络教育的燃眉之急，协同过滤推荐、关联规则推荐、Apriori的算法、Web数据挖掘等方式在网络教育中的运用，在一定程度上缓解了以上问题。目前，网络教育还处于发展阶段，在日后的发展中还会遇到更多问题，数据挖掘技术的应用还需进一步加强。

参考文献

[1]赵子鑫.数据挖掘技术在网络教育平台成绩预测中的应用.[J]商，2014(51)

[2]刘娟.数据挖掘在计算机教学评价中的应用研究.[J]通讯世界，2015(14)

[3]王苗.学习分析技术在网络课程学习中的应用实践研究.[J]东北师范大学,2014（16）

[4]王瑞雷.Web数据挖掘技术在网络教育论坛中的应用研究.[J]新疆师范大学，2011（29）

[5]傅钢善，李婷.数据挖掘在网络教育中的应用研究.[C]全国计算机辅助教育学会学术年会,2010

[6]汪全莉，陈代春.Web数据挖掘在网络教育中的应用.[J]中国科技资源导刊，2008（40）

[7]郁琦，钱雪忠.数据挖掘在高职院校学生技能考证管理中的应用.[J]

[8]易星.浅谈Web数据挖掘技术在网络教育中的应用.[J]价值工程，2011（11）

第6篇：大数据实习体会范文

关键词:大数据;体育;教学评价;教师

体育是学校重要的教育基础课程之一变，承担着促进学生正常生长发育，增强学生的体质，增进学生的健康，与学校各种教育相配合，培养学生良好的思想道德和意志品质，促进其成为德、智、体、美、劳全面的社会主义建设者和保卫者。所以学校体育教学是为学生的终身体育意识的建立打基础的阶段，课堂教学是学校体育教学的重要内容，而科学化、有序化的课堂评价体系是提高课堂教学质量的中心环节，对体育课这一区别于其它学科的动态特点如何做出系统而完善的评价体系就显得尤为重要。信息技术的发展给各行各业都带来了重大变革，也为教育带来了新的发展机遇，大数据时代的来临我们如何做到与教育的整和得异常重要。

1．信息时代的教育模式

教学的本质就是传播知识的过程，信息大数据时代的来临每一次都影响着教育的传播方式与途径，尤其体育学科所具有的竞争性与参与性，更加深受学生的喜爱。信息技术的快速发展给我们的知识带来了爆炸性增长，使之教师的教学途径更加宽广，各类最先进、前沿的知识，消息带入我们的课堂，其实我们并没有改变教学方式，只是把技术带进了课堂，校园，利用好这些先进的信息技术可以帮助学生更好的获取知识和接受知识。2015年刘延东在第二次全国教育信息化工作电视电话会议上强调“以教育信息化全面推动教育现代化”，“十三五”期间大力推进教育信息化。由此教育领域正在开展比较多的教育实验，例如微课、翻转课堂、慕课、电子书包等都是当前教育变革尝试的结果，如果我们认真分析会发现他们会有一个共同点－－－数据，这些新的改革创新都有一个主题为学生提供各类学习资源，并且在学习过程中获取学习数据，随后积累、分析和应用这些数据，现在计算机，i－paid、智能手机等其它的电子信息设备已经辅助学生完成大量需要教师完成的任务，教师不在需要做大量重复，机械的教学任务，学生可以将更多地注意力投入到更有价值的学习中去。大数据与传统的数据最本质的区别是信息来源采集方面上，传统的数据在采集数据上更能体现学生群体的水平包括:学生的学习情况，身体发育与体质状况，社会适应情况，对教师教学能力和学校体育课场地器材的满意程度等等，实际上这些数据也不是必须每次都采集，基本都是学期结束时才会统计出来，学生针对这种情况都是被动的选择，例如考试，考察的形式进行，而大数据有能力去细微观察每一个学生的微观表现，例如上课说话的次数，时间，做一道应用题所用的时间等，收集的这些个人细微数据对别人可能没有什么用处，但是由于采集了所有学生的数据在整合过程中会有相似的问题，这才是有价值的地方，共性问题值得研究。还有在大数据进行采集的过程中都是不自知的情况下进行的，学生没有压力，没有额外的负担，增加了采集数据的准确性，最重要的是不影响学生正常的学习生活。

2．信息时代的改革关键

2．1完善学生评价体系

随着上学的层次不断递增，学生的评价形式已经逐渐从一锤式评价向过程式评价与一锤式评价结合形式，教师通常会在课堂表现，出勤次数，平时作业，期中检测等几个方面来评价学生的学习过程，这种评价方式在最终的评价结果中占有30－40%的比例，但是这样的评价方式也不是能够全面的评价学生，对于学生的各项能力也不利于他们的发展。21世纪最不缺的就是人才，最缺的也是人才，所说的人才应该具备创新能力，处理大量信息的能力，合作能力和自主自立的能力。尤其在高校不能让学生认为学习是一个结果，不注重过程，一些自认为身体素质很好的学生不好好上体育课，往往在期末凭借自己的天赋参与期末考试，这些都给学生的自主学习提出了障碍，也使得教师不能全部了解每一个学生，无法对学生进行针对的而训练量计划，缺少有力的数据，无法进行个性化教学。而大数据时代为我们解决了这些难题，使得体育教学评价更加完善。首先大数据时代能够使学生在学习过程中及时评价自己与他人，在课堂上，教师可以用视频回放技术让学生评价自己与他人的课堂表现，完成及时评价。教师收集上课信息数据后能立即展示给学生赏析，不用像以前还要回去慢慢分析消耗大量的时间，并且信息反馈不及时效果也会打折扣。其次，大数据时代还能帮助学生更加全面的了解自己学习过程，提供即时视频资料，学习效果，计划合理性等，最终完成学习计划。最后大数据时代可以帮助家长全面的了解学生在校的学习生活情况，在以前的传统的了解途径只能通过期末的成绩单，这种了解是片面的，每个学生的生理机能不尽相同，有时还会对孩子造成一定的伤害，现在大数据能够提供给家长孩子各项能力的发展水平，看到自己孩子的进步。

2．2完善教师评价体系

在众多学校中体育教师的教学评价往往是看所带班级的优秀水平和有无出现教学事故，或者参加比赛所获得成绩情况等，这种结果性评价比较片面，忽略了体育教师在较极端的教学过程中(如严寒或炎热的气候等)的付出，这是与其它类学科最大的不同点，教学场地的转变等，间接削弱了体育教师上课的积极性。大数据时代的来临为此种状况提出了改变，完善了教学评价的内容和方式的多样性。首先，大数据时代使得教育管理者能够通过网络平台提供的大量真实数据较为客观与直观的了解体育教师的工作，了解教师的教学效果，体育教学比较开放，更能通过学生的表现直接反应教师的成果，对教师的评价可信度相当高，提升了教师教学研究的积极性和创造性，其次，大数据时代为教师进行自我分析与评价提供了可参考性的依据。教师自己也可以通过网络分析评价自己的设计的教案难易程度是否学生能够接受，适用度等情况，通过反馈在进行修改，以便合理调整提高课堂教学效果，这样的分析有助于教师积累教学经验为以后的教学教法的创新改变提供理论基础，同时为推进体育教学工作的开展积极响应，最后，大数据时代也使得学生和家长对教师作出客观而公正的评价成为可能。

3．信息时代的教学模式

3．1教学评价面临的困境与希望

教学评价是教学过程中的中心环节，是对教师教的过程与对学生学得过程的客观衡量评价，教学评价要求我们对教师的上课的教学目标，教学内容，课程的重难点、教学准备、教学方法、教学组织、教学管理等进行评价，它是教学过程中普遍存在的现象也是重要环节，它的涉及范围还包括学生的表现，意志情绪，师生互动，课堂兴趣的调动和生理心理及课的密度等一系列评价，这种评价贯穿整个教学活动过程。我国的教育阶段大部分还是以标准考试为评价主体，随着大数据时代的来临，社会的进步与发展以一次考试定成绩的评价方式受到人们诟病。但大数据信息化时代的来临，每个学生的成长发展建立数据库，完全监控自己的成长轨迹，挖掘学生自己的学习路线，为构建信息化教学评价模式提供了理论可能。这样每一个学生都有自己的学习与成长空间，学校与学校之间，教师与教师之间，学生与学生之间都通过网络这个数据平台进行资源互享，建立体育教育资源共享平台，例如:东北大学体育部滑冰课已经建立成国家资源共享课程，由辽宁省教育名师高明教授承担的，已经成为屈指可数的国家精品课之一，这样的公共资源是大家都能够分享得到的，这也为师生教与学提供方便服务，并且互联网的信息能以多种形式存在，视频图片、图片、文章等，具有随时读取方便耐看等功能。

3．2教学评价的信息化建构

大数据作为新生名词，对它的定义都比较笼统，仁者见仁智者见智，至于如何挖掘大数据的价值，利用它分析学习与评价的内容也是相当模糊，准确的来说大数据目前还不是一个准确定义的术语，更多代表的是信息时代的一种数据思维，数据的大量堆积我们就要挖掘其中的内在价值，充分发挥大数据的特点。、如前所说的，传统教学评价体系存在学生参与度低，教学评价单一的较多缺陷，“大数据”技术的应用实现了“体育”教学评价体系向着多元化和立体层次进行扩展，并且建立学校，社会，个体共同参与的多方面评价体系。一、学生对自己的学习评价和教师对教学的自我评价是“体育”教学评价的核心内容。学生可以通过例如“爱课程”等各类网上在线学习平台进行学习“体育”课程的重要理论知识点，另一方面让学生自己进行“体育”理论知识的考核在网上课程教育平台，那里会有知识题库进行数字抽取或者随机抽取，这样自己就能就行理论测验，而“体育”的实践性特点使教师更加能够注重学生做动作的技术特点，有助于学生更快的接受新的动作技能，而“大数据”技术在这一方面提供了便利。二、国家及省市教育局主管部门对“体育”课程的教学评价和教学活动进行宏观调控作用，“大数据”技术平台的建立使更多的数据信息对“体育”课程的评价更加方便、客观、全面、教育局部门还可以进行远程监控与指导。三、社会对“体育”课程的评价还是带有感彩的，“大数据”时代的信息化对于未来每个人的身心健康状况发展都会有据有理可查，反馈的信息更加全面，真实，可靠，能够更好的对自己的健康负责，也符合国家、社会、市场的需要。

4．结束语

总之，大数据信息化时代已经来临，为了方便教师获得每一个学生在学校的各种信息，展开个性化教育，也方便学生借助“大数据”更好的了解自己在校情况，提高自己的学习效率。“体育”教学评价应该顺应“大数据”时代的趋势，完善过去的评价方式与方法，增加新的评价形式，共同形成多元化评价体系，以实现培养“体育”新型创新人才的教学目的。

参考文献:

［1］李艳霞．“大数据”时代下《卫生法学》课程教学评价改革初探［J］．医学与法学，2014(5):20－23．

［2］陈雪强．大数据:教学评价模式的信息化探寻［J］．教育导刊，2015(6):82－85．

［3］刘秀梅．大数据时代大学英语课堂教学评价体系的构建［J］．现代教育技术，2016，26(1):94－99．

［4］胡燕花．大数据时代在大学英语教学评价中的应用价值研究［J］．佳木斯职业学院学报，2015(10)．

第7篇：大数据实习体会范文

大数据技术的应用，其战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化处理，使它们得以增值。而智慧教育需要的正是这样的技术，让智慧教育更“智慧”。

首先，大数据可以真正实现高度集成的资源共享，实现多样化的教学工具与方式，实现无地域、无时间限制的在线学习、互动体验。大数据的特征是规模大、价值高、交叉复用和全息可见。就智慧教育来说，与教育教学相关的各种视频、音频、图表、文字等资料，将实现更大范围的共享。

2011年秋天，斯坦福大学计算机系的安德鲁・恩格教授把自己的一门课放到了互联网上，结果全球有十六万人注册，这些人除了在网上听他的实时讲授，还和斯坦福大学的在校生做同样的作业、接受同样的评分和考试，结果有几千人通过了考试，获得了认证。后来，思格教授辞职，并拉到了一千多万的投资，成立了Coursera，项目成立不足一年，便吸引了全球190多个国家和地区的130多万学生注册124门课程。

随着大数据技术的研发与推广应用，相信这种资源共享、互动体验，将成为中小学教育的一种常态。

其次，大数据可以真正实现学生个性化的学习与发展。

我国古代就有“因材施教”的教育思想，指在教学中根据不同学生的认知水平、学习能力以及自身素质，选择适合每个学生特点的方法，有针对性地进行教学。智慧教育也是以实现学生个性化学习与发展为目标的教育。但采用传统意义上的技术手段，根本不可能实现这样的愿望。大数据，让这种愿望成为了可能。

当大数据技术普及之后，每个学校都将装备智慧教育数据中心（其中包括校园或更大范围的教学资源平台）、数据应用与决策分析中心（提供数据统计、趋势分析、终端决策等信息），各教室、办公室、功能室、宿舍、餐厅，包括每位师生都将佩带先进的传感器，这些传感器将各种信息上传至数据应用与决策中心，为学校、教师、全体同学提出各方面的技术支持。

以课堂教学为例，教师为学生提出某一节课的学习目标、学习方式等参考性要求，学生就可以运用互联网自主学习，只要是围绕目标，他可以选择任何一种方式、任何一种资源进行学习。如果这位同学的个人数据累积到一定程度，系统会自动为他提供最合适的、最有价值的学习资料，供其选择，免除了因选择资料而耽误的时间。完成学习后，学生可以申请练习或测试，系统便根据学生的基础，自动生成题目，并为学生打出相应的分数。请注意，这些学习都是个性化的，全班每个同学的学习资料会因每个人的基础不同而有所不同。教师只是根据手里的计算机分析终端，了解每个同学的学习情况，并依据终端决策分析结果，为学生提供最大化的帮助。作业就更简单了，计算机会自动为学生生成作业，每位同学的基础不同，作业也有所不同。学生完成作业，还可以选择难度更大的内容，实现对自己的挑战和超越。

这些过程的各种数据，包括学生的动作、情感、速度及在每个过程的时间分配、遇到的困难等细节，都会由教室、师生的感知系统上传至应用与决策分析系统，为学生的下一步学习做出数据准备。

随着这一技术的日趋成熟，教师还可以将整个年级甚至某个学段的目标任务布置给学生，学有余力的学生完全可以提前一年甚至更长的时间完成学业，这将在很大程度上解放学生、放飞学生，是教育史上的一次革命。

再次，大数据可以真正实现“家校合一”。

在儿童、青少年成长发育的过程中，学校和家庭都发挥着各自特殊的职能作用，但如何将两方面力量整合起来，却是当前教育面临的一大难题。虽然有的学校在家长委员会建设方面有许多成功的做法，但与大数据时代的 “家校合一”比起来，简直是差之千里。

第8篇：大数据实习体会范文

关键词：教学改革 教学模式 培养方案 实训环节 生源质量

中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）07（c）-0193-01

对于计算机专业来说，数据结构是一门非常重要的专业基础课程。从多年数据结构的教学来看，学生对这门课程的掌握情况并不理想，而且学生向来对它有畏惧感，首先从心底就否定对这门课程看好的态度，导致学生对它失去信心，加大了教师教学的难度，因而用传统的方式教授它已不太适应，必须对其进行改革，采用颠覆式教学手段，才能达到出奇的效果。

1 教学中存在的问题

数据结构教学目标通过学习，要求学生具备一定的抽象思维能力、逻辑推理能力、综合运用所学知识分析问题和解决问题的能力，以及软件设计和编程能力，使学生能够利用数据结构的理论和方法[1]，面对复杂问题，提出科学、合理的程序设计算法；同时要求学生学会分析和研究计算机加工的数据对象的特性，以便选择适当的数据结构和存储结构以及相应的算法，并初步掌握算法的时间复杂度和空间复杂度，为学习后续课程奠定基础。但大部分高校《数据结构》课程的教学效果都不尽如人意，影响课程学致有如下原因。

1.1 理论教学过度课程基础不扎实，影响课堂教学效果

目前各高校所用的《数据结构》教材大部分都是C语言版的，算法的描述是用C语言这就要求学生要有良好的C语言功底。而大部分高校都会选择C语言作为计算机的入门语言，在没有任何其它机器语言辅助的情况下，让学生用一个学期的时间学完并学好C语言，几乎是不大可能。因此对C语言中的重点知识，如数组、结构体、指针这些数据类型。学生们认识和理解不深甚至印象模糊，尤其是对函数、函数的参数、函数的返回值、函数调用的理解更是不够，对递归及递归过程更是难以理解。然而，这些内容恰巧是数据结构课程中描述算法和设计算法不可或缺的信息。例如在教学中讲授单链表，涉及结构体和指针，学生对这两个基础知识不明白，为此教师又要花时间讲它们，待讲完后，又立即应用这些知识，可想学生如何接受，再加上教学进度的限制，学生就在每次的一知半解中学习新的知识，久而久之对《数据结构》的学习兴趣大大减弱了。

1.2 课内课外实践时间有限，影响实训效果

上机实训是《数据结构》课程教学中一个重要的环节。但学生由于不理解《数据结构》中抽象数据类型的定义及相应的存储表示，难以实现算法与程序之间的转换。再加上数据结构中的程序已不再像C语言中的代码简短，因而出现一次上机课结束前学生很难完成指定的任务，因此也很难看到相应的结果。再加上我们现在的学生自学意识不强，课后很难继续完成相应的任务。结果每次实训就疲于敲代码，时间一长学生更加觉得学习的枯燥乏味，更谈不上运用所学知识解决实际问题了。

1.3 生源质量参差不齐，影响学习效果

近年来，职业院校的异军突起，给学生提供了更多学习的机会，读大学的门槛不断降低。学生的理论基础越来越差，致使学生的抽象思维能力弱，而数据结构的内容涉及大量模型及操作算法，理论性较强，学生学习起来较难掌握。再加上学生整体素质、整体学风差，学习习惯不良，学生学习的积极性普遍不高，学习的目的性不明确，学习习惯不良。特别是自学能力差，不善学习，还习惯于老师采用满堂灌的方式。因此学习的效率十分低下。

2 打破传统教学模式，尝试“多元化”教学方法

2.1 加大对前续课程的重视程度。

数据结构是为计算机解决问题提供的思维模型，需要用计算机语言描述，通过语言关是必须的。如何打好语言基础对数据结构的教学是一个非常重要的问题。在教学中，我们打破传统的培养方案，将C语言的教学分基础部分和高级部分，用两个学期来完成教学。保证学生的学习时间。其次，对计算机专业的学生开设计算机数学，加强学生的逻辑思维能力和计算机思维能力[2]。通过这些举措的改进，确保了学生在进行数据结构理论教学时，能集中精力解决抽象数据的分析和算法描述，让学生可以很快阅读算法，并能实现算法到程序的转换。学生也能对算法进行适当改进，达到新功能的设计，学生有成就感，学习的兴趣也就自然提高，学习效果也好多了。

2.2 加大对实训环节的重视力度

选择计算机专业就是选择动手。数据结构的实训环节必须通过上机操作来帮助和加深对数据结构的逻辑、物理结构、算法思想和具体实现等各个环节的整体理解，在解决习题时要坚持要求学生直接上机验证。同时加强实训的考核力度，借助必做题和选择题的方式考核。必做题确保实训成绩，选做题提高实训成绩，并为总评成绩提供重要的评分依据，让学生从心里重视实训。选做实训题选择生活中典型的案例给学生课后解答，不懂或不明白的知识，建议学生网上查阅，或和教师进行网上互动，让学生有追求知识的欲望，从而培养学生的学习兴趣。这样学生在解决问题的同时也的提高了动手能力。

2.3 逐步调整学生学习习惯，灵活教学，因人施教

培养学生学习《数据结构》的兴趣，通过具体的实例阐述《数据结构》在程序设计中的重要作用，以激起学生的求知欲，利用网络平台和学生进行非面对面的知识交流，并设置案例给学生课后解答，充分调动学生学习的积极性，并能够自主地学习，改变不良的学习习惯。在教学的过程中，教师要根据学生的特点和水平差异，对不同层次的学生采用针对性教学方法，力求照顾多数，激励少数[3]。

3 结语

《数据结构》这门课程的重要性不言而喻，学好数据结构是每个学生的期盼，教好数据结构更是每个教师的梦想。笔者在这里给出多年来教授这门课程体会和些许做法，并在实际教学中得到了学生的认可获得较好的教学效果。但也存在一些不足，不过将会在今后的教学中不断完善。

参考文献

[1]陈雁.数据结构[M].北京：高等教育出版社，2006：1-4.

第9篇：大数据实习体会范文

关键词：数据库；教学方法；课内实验；课程设计

中图分类号：G642 文献标识码：B

文章编号：1672-5913(2007)10-0049-02

数据库技术作为信息领域的支撑基础和软件学科的重要分支，经过三十多年的发展，已形成较为完整的理论体系和一大批实用系统，其应用领域占整个计算机应用的70％以上[1]。网络技术的发展和知识发现的需求，为数据库技术开辟了广阔的空间，带来更为强劲的发展势头。数据库是信息化社会中信息资源管理与开发利用的基础，数据库技术作为信息领域的基本支撑技术和信息技术专业的骨干课程，在人才培养中具有十分重要的作用。数据库课程是计算机科学与技术专业、信息管理专业的重要课程。本课程具有理论基础强、实践应用性突出、学科间知识综合性明显、学科内多层面内容交融、前沿新技术发展迅速等特征。数据库课程的教学内容和教学方法需要不断改革和发展，尤其是在独立学院，面对不同层次，不同就业需求的学生，因材施教，调整教学内容、改革和创新教学方法显得尤为重要。笔者在讲授这门课程的同时，对此进行了一些探索和思考。

1基本理论和经典内容的教学

数据库课程的特点是基础理论内容较多，一些概念性内容和经典理论不容易理解，例如关系模式、关系运算、数据库的规范化理论、查询优化等知识，对于没有接触过数据库知识的学生来说，理解上有一定的难度。有的老师认为独立学院的学生生源较差，不能教授太深奥的内容，学生不可能学会，应尽量淡化理论学习，用通俗易懂的语言解释这些概念和理论。而笔者在教学过程中的体会是：应该因专业、因班级而异。对于计算机、信息等专业的学生，他们根本不满足于浅显易懂、容易接受的一些表面肤浅的知识，而是渴望学习层次深一些的理论，毕竟他们也是独立学院的本科生，或者为了将来考研，或者为了后续课程更容易理解，或者为了提高自己的水平，虽然限于现有知识和阅历理解起来有一定难度，但这也是他们需要的知识。对于这样的班级，我认为老师应该尽可能地传授深层次的知识，况且有些经典理论和概念是几代专家和大师的心血，包含了很多知识点，不是通俗的语言就可以解释到位的。对学生当时不能完全理解的知识可以先沉淀下去，随着他们知识的增加，实践经验的积累，这些知识将会在他们脑子里复活。对于非计算机类专业的学生，学习这门课程的主要目的是：通过学习数据库基本原理、基本操作、数据库设计和简单应用系统的开发，最终达到能应用一般的数据库系统，具有初步开发小型数据库应用系统的能力。所以在教学过程中要强调数据库的工具特色，不宜将学生的精力过多放在数据库理论上，应着重培养应用和维护数据库的能力，达到熟练应用数据库技术解决实际问题的目的。此时，可以将数据库理论中的关系运算理论、规范化理论、模式设计等进行压缩和精炼，保留实用部分，使其更为通俗易懂。

2基本操作的教学

数据库操作一般在教学过程中用的是关系数据库标准语言SQL。SQL是一个集数据定义、数据查询、数据操纵和数据控制功能于一体的通用的、功能极强的语言[2]。语言简洁，易学易用是其一大特点，也是被广大用户容易接受的原因之一。这部分内容是比较容易理解的，可是根据教学考查发现，却是学生考试中最容易丢分的部分。究其原因还是学生没有全面地掌握SQL语句的语法结构，在书写或上机操作输入命令时经常顾此失彼。可见这部分内容虽然容易理解，刚开始学习的时候还是需要认真对待的。在SQL语言中，SELECT语句是功能很强的查询语句，也是SQL语言的核心内容。讲课时可以重点讲解该语句，把SELECT语句就像分析语法结构一样将其分解成以下几步：选择什么属性（SELECT）―操作对象来自哪里（FROM）―操作结果到哪里去（INTO）―是否要等待（NOWAIT）―需要满足什么条件（WHERE）―分组（GROUP BY）―过滤组（HAVING）―联合（UNION）―排序（ORDER BY）。而后结合实例进行操作演示，要求学生实验课上及时练习。其他语句结构基本类似，重点讲清楚与该语句不同的地方即可，同样也需要学生在上机时亲手操作练习，让学生亲自感受输入错误会带来什么结果，让学生有一个比较深刻的印象。这部分内容的学习最忌讳只听课不上机练习。

3数据库设计教学

在数据库课程里详细介绍了数据库设计的6大基本步骤：1) 需求分析，2) 概念结构设计，3) 逻辑结构设计，4) 物理结构设计，5) 数据库实施，6) 数据库运行与维护。在讲解这部分内容时最好结合实例，课本上的例子一般比较散，没有连贯性，老师最好用一个贴近学生专业和生活的案例贯穿整个数据库设计教学的全过程，循序渐进地引导学生掌握数据库设计各个环节的相应知识和技能，学完以后让学生对数据库设计过程有一个整体的概念。这样既可以避免以往学完数据库设计，学生脑子里只有一些数据库设计的片断知识，又可以大大缩短教学情景与实际情境的差距，让学生清楚地认识到这些知识在实际数据库开发中的用处，同时也可以引导学生在理论与实际结合中理解知识，培养学生分析、解决实际问题的能力。

4课内实验和课程设计

数据库是一门实践性很强的课程。通过上机操作才能使学生真正理解、消化课堂上的理论知识，这一点对数据库的学习尤为重要。故学习这门课程首先要合理安排上机实验课时，讲完课要及时上机并保证上机效果，要求教学实验与理论教学协调同步，特别是时间、内容上要衔接好；第二，学生上机目的和步骤要明确，要求教师课前写好含有实例和习题的实验指导书，指导书的内容要尽量紧扣教材；第三，学生实验结束要上交实验报告，要求学生将实验目的、实验内容、实验步骤以及在实验过程中的体会、感受和遇到的问题等都写在实验报告中，教师要认真批阅，并及时给予点评指导，对于实验中存在的普遍性问题还要做公开讲解。

另外在学习数据库设计时，要注意设计方法和设计能力的综合训练，并注意数据库应用系统设计中的各个环节的训练。数据库课程最直接的着眼点就是掌握数据库应用系统的设计能力，做好课程实验和上机实践，是促进理解所学内容和数据库系统“整机”概念的有效途径[3]。在课程结束时，老师要带领学生做一个课程设计，要求学生分组完成一个实际项目的开发工作。教师布置一项小型软件开发课题，或者由学生自己选课题，该课题力求既结合生产实际又能涵盖课程教学的要求，由学生分组完成一个完整的分析、设计和开发实践过程。让学生在课题开发的过程中利用各种学习方法，到图书馆查资料、在线学习、请教老师等学习和实践软件开发设计的思路和方法，完成课程设计任务。通过课题的开发过程，促使学生将所学的知识用到实际的开发中去，使学生所学知识得以融会贯通、巩固提高。同时，通过课程设计的训练还可以使学生拓宽知识面、提高动手能力，增强独立钻研、吸收新技术的能力。既培养学生的创新能力和知识的综合应用能力，同时也培养学生的协作精神，营造相互探讨、共同提高的学习氛围。为学生的后续课程学习打下扎实的基础。

5激发学生自主学习热情和创造力

学生的学习热情是学习效果的关键所在。最大限度地激发尽可能多的学生的自主学习热情，是老师的既艰巨又很重要的任务。在备课时，老师要把激发学生的学习兴趣和热情作为重要任务，将其融入教学内容中。在讲课时，可以采用多种教学方法，如：“启发式教学法”、“形象教学法”、“互动式教学法”、“现场教学法”、“讨论研究法”、“学生试讲法”、“自学指导法”等，根据不同的教学内容选择合适的教学方法，充分发挥学生的主动性，激发学生学习的热情和首创精神，最终使学生掌握数据库知识。课后还可以利用查阅网络资源、小组讨论、调研报告等多种手段来使学生提高主动参与意识，同时要对学生进行学习方法的指导，使学生能举一反三、触类旁通。

另外，在教学过程中还要做到以下几点：第一，重视因材施教，努力实现教学方法的个体化，针对学生学习的个体差异，解决好因材施教问题。独立院校的学生个体差异较大，要使学生主动参与、全员参与和全程参与，必然要因材施教。第二，留给学生思考与讨论的空间，增强学生的分析判断能力。为了完成教学任务，很多老师仍然采用满堂灌的教学方法，忽略了这一点。第三，改革实践环节，安排不限机时的综合性实践作业，促进学生通过具体信息系统的设计和实现，掌握本课程的概念、知识和技术，提高学生的实践能力，激发学生的求知欲和创造力。

在知识快速更新的时代，数据库课程的教学方法改革是一个与时俱进的过程，根据不同时期的社会产业需求和不同基础的学生，教师应选用不同的教学战略和战术，同时要不断地学习、创新，从实践中探索更多的经验，以适应计算机技术日新月异的发展和学习化社会的需求。以上只是笔者在教学过程中的一些体会和探索，也参考了同仁的一些见解，意在抛砖引玉。通过上述方法的实施，本课程的教学工作取得了较好的效果，学生的学习质量总体上有了明显提高。我们将继续在数据库的教改和教学的道路上做新的探索，努力寻求新的切入点，使理论教学和实际应用更好更紧密地结合起来，培养出更多适应信息化社会的学习型和实用型数据库产业人才。

参考文献

[1] 瞿中. 数据库教学方法改革的探索与实践[J]. 黑龙江高教研究，2006，(2)：113-114.

[2] 萨师煊，王珊. 数据库系统概论[M]. 高等教育出版社，2000.

[3] 苑景. “数据库原理与应用”课程教改实践及发展思考[J]. 太原教育学院学报，2006，(24) ：107-109.