大数据时代概述范文
时间：2023-12-28 17:49:01
导语：如何才能写好一篇大数据时代概述，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
篇1
我国经济实力的不断加强，社会进入大数据时代的发展潮流。对人们的日常行为生活和思维转化起到很大的影响，其中高校的教育方面也受到大数据时代的影响，要根据时代特点，进行教学改革，英语写作是大学英语教学内容中很重要的部分，但是教学方式还没有完全适应时代要求，所有要进行一定程度的改革，让学生的英语写作水平提升到更高的一个层次。
一、大数据时代的概述
网络技术的不断发展，互联网的覆盖范围逐渐广泛，为人们创造了一个全新的交流平台。在网络上，用户不仅是网络信息的享受者，也是网络信息的提供者。人们通过网络信息数据的分析，选择有益的信息，为自身以后发展的方向提供了信息保障，更够更好的明确自己的目标，提高人们的决策能力。大数据时代的到来，给人们带来了丰富的信息文化交流，不仅是在生活上给人们带来很大的影响，也在人们的思维方式上带来很大的改变，打破之前思维的局限性，更多的交流空间，带来的更加丰富的信息量，使人们接受到的信息更加全面，思维更加敏捷和高效。
二、大数据时代给大学英语写作教学的影响
大数据时代到来之前，人们还停留在传统的大学英语写作教学方式，教学内容仅限于教学素材，使学生的思维受到很严重的局限性，无法扩大思想面。在一定程度对学生的写作能力起到了负面影响。但随着网络技术的不断发展，为人们创造了互联网交流平台，实现资源共享。每个人既可以享受信息带来的好处，也可以把自己的思想和创作提供给别人。加强人们之间的交流互动，为大学英语写作提供了丰富的参考资源。人们除了在课堂上学习到的知识，还可以在特有的信息资源网站上进行资料检索，选择自己需要的数据资料，节约时间，提高习作效率。
大数据时代对大学英语写作形式也带来的极大的影响，越来越多写作软件的出现，引起了大学生的写作兴趣，在线提交、修改和教学等方式，节约写作时间，提高写作效率，更有助于学生注意力的集中和思维空间的开发。
在英语写作时要有明确的写作目标和意图，但传统的大学英语写作教学中，学生只注重写作过程，导致大学生对写作具有一定的盲目性，缺乏自己的想法，失去兴趣。这对英语写作起到了负面发展的影响。大数据时代的影响下，人们由纸笔写作转变成在线网络写作，在可以获取丰富信息的同时，明确写作目的，提高写作效率，更有利于大学生英语水平的提高。
三、大学英语写作教学现状及存在问题
在当今社会，英语的使用越来越广泛和普遍，在社会发展中起到非常大的推动作用。所以我国对大学生英语水平的提升变得重视起来。大学英语写作是大学英语教学的重要组成部分，但是由于写作教学形式一直没有得到改革，无法适应当今大数据时代的发展特点，所有大学生的写作水平也没有很明显提高。虽然英语教学的其他方面都得到了提升，但是往往忽略写作的重要性，对写作要求相对较低，教学形式过于传统，主要是由教师对教学资料的讲解，教学资源简陋，教学设备不完善，学生所获取的信息量太低，使得学生没东西可写。
在另一方面，教师的教学态度也对大学生英语写作起到很大的影响。部分老师不关注?W生写作内容，对学生写作成果不重视，导致学生对英语写作失去兴趣。甚至对学生提出的问题，不能做到耐心讲解和针对性的帮助，严重打击学生写作的积极性。
四、大数据时代下对大学英语习作教学的改革对策
进行英语写作的目的是对这门外语的学习更加深刻，便于以后的应用，而不是仅限于应试。英语写作是语言运用的一种具体表现形式。在大数据时代的影响下，强加了人们之间的交流，使学生写作训练更加全面，学生不仅可以在线上进行写作训练，也可以在网络上对别人的写作内容进行点评，实现资源共享，起到学习和反思的作用。所以，在大学英语写作水平教学过程中，老师要打破传统教学方式，在一定成都上进行教育改革，明确学生写作目的和意图，针对性的帮助学生进行写作训练。在写作过程中，鼓励学生对检索工具的使用，丰富学生的信息量，提高写作质量，在对学生写作完成后，重视写作成果，帮助学生发现问题，解决问题。将出现的问题通过网络进行全方位讲解，这也避免其他同学出现这类问题，从而培养学生互相交流，交换思维的能力。
篇2
[关键词]大数据；教育管理模式；改革
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.04.179
[中图分类号]G434 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2016）04-0-01
目前，大数据技术迅猛发展并被人们应用于各行各业，教育行业需要紧跟时代潮流，利用大数据技术的优势尽快完成教育管理模式的变革工作，积极解决授课模式单一、学生评价模式落后等弊端，才能最大限度地促进教育事业的发展。我国教育改革工作已进行了较长时间，取得了较为突出的成绩，而能否做好大数据时代的教育模式变革工作，很大程度上取决相关教师的智慧与学校的决心。
1 大数据时代教育管理模式改革工作的作用
1.1 赋予教育过程更强的灵活性
为了最大程度地提高教学质量及效率，新形势下各类教学应当具备较强的灵活性以及前瞻性，尽可能地适应现代社会的发展。由于各种原因的影响，传统的教育管理模式改革工作在增强教育过程灵活性等方面的工作上难以收到较好的成效，而基于大数据背景下的改革工作则有所不同，大数据时代互联网技术高度发达，计算机的普及使受教育者能便捷地根据自身的需求来选择学习内容，这样就能有效地提升受教育者的学习积极性。
1.2 有利于优质教育资源的普及
我国计算机普及率已达到较高水平，并且保持着较为稳定的增速，因此，许多人可以利用电脑进行网上学习。由于每个受教育者的知识储备量及理解能力存在着一定的差异，因此个人所偏向的课程各有不同。大数据时代下，人们可以根据自身的需要来选择课程，更为重要的是，处于偏远地区的受教育者也能享受到全国甚至是世界各地优秀教师的指导，这样不仅实现了“按需教学”的目的，同时也有利于优质教育资源的普及，在一定程度上能有效促进受教育者群体总体知识水平的提升。
1.3 有利于促进学生与教师的互动
在传统的教育活动中，经常会出现这样的情况：教师不停地讲课，学生也在认真地听课，然而在教师提出问题后很少见到有学生回答。这说明了以往的教学中，教师与学生的互动性不强，这样的课堂教学往往难以收到良好的成效。应当看到，在大数据技术出现后，学生的答题以及复习等信息能及时地被相关的设备监测并记录，教师通过分析学生的各种学习信息便能在第一时间向学生反馈其学习中的问题，从而能在一定程度上增加学生与教师的互动性，有利于师生关系的改善与教学质量的提高。
2 大数据时代背景下如何开展教育管理模式改革工作
2.1 积极提升教师的综合素质
教师也应当主动提高自身综合素质，着力于加强自身的解答问题能力、查找资源能力、指导学生解决实际问题能力及设计微课能力等，把握一切可利用机会来了解信息设备的运行原理，在学习中有目的性地提升对数据检索、存储以及删除操作的熟悉程度。值得注意的是，为了最大程度地调动教师的工作积极性、发挥优秀教师的模范带头作用，学校有必要设立科学的激励机制，事实表明该措施能收到颇佳的效果。
2.2 大力开展微课试点工作
大数据时代中教育行业出现了“微课”这个新概念，其在激发学生学习兴趣及提高教学效率等方面发挥了显著的作用。因此，为了有效鼓励教师不断创新、充分利用网络技术与资源，学校应当号召教师积极开展微课制作工作。需要特别指出的是，教师在制作微课的过程中，需要重视教学技能点与知识点的设计，在微课制成后广泛征求同行与学生的意见与建议，以求不断地提升自身的微课制作水平及教学水平。
2.3 摒弃落后的评价方式
总体上看，国内大部分学校依然只将学习成绩作为评判学生能力的唯一标准，这不仅不符合素质教育的要求，也不利于大数据背景下教育管理模式改革进程的推进。为此，学校必须摒弃落后的学生评价模式，引进新式的评价方式，可以在评价模式中加入计算机操作能力的考核标准，这样做不仅打破了传统评价模式中分数至上的局面，能够促进学生信息素养的大幅提升，还能间接促进教育管理模式改革工作的发展。
2.4 培养学生团队合作与独立思考能力
独立思考能力对于学生而言极为重要，其是学生锻炼思维能力、促进自身全面发展工作中必不可少的影响因素。大数据时代中的学生在教育资源获取方面的便利更有助于独立思考习惯的形成。然而值得注意的是，由于学生长时间在自由空间中学习，教师难以有效地跟踪其学习过程，这就可能导致学生无法提升自身的团队合作能力。社会对于个人团队协作能力的要求较高，因此，出于对学生前途的考虑以及对大数据时代教育管理模式改革工作的负责，必须做好学生的独立思考能力与团队合作能力的提升工作。
3 结 语
教育工作是国家发展的“强心针”，是个人命运的“助推器”，因此必须做好教育管理模式改革工作。大数据时代中的教育管理模式改革工作涵盖多种内容、具有较高难度，因此，不仅需要有关教师积极地提升自身综合素质，还需要学校不断地改进教学制度，只有这样才能最大限度地促进我国教育事业的长足发展。
主要参考文献
篇3
关键词：大数据；统计学；教学改革
伴随着网络信息计算的急速发展，各领域数据以迅雷不及掩耳之势的速度不断更新，同时人们对数据的看法也在不断变化，采取的决策也在不断深化，人们在各个领域做出的决策都在由“以业务为中心”向“以数据为中心”转变。有人说，获取数据的人将获得世界的青睐，因此，对数据的统计与分析能力是当今一项非常重要的技能[1]。
统计学作课程作为各大高校开设的一门必修课，在学生接受的课程教育体系中起着重要的基础作用。同时随着各行各业数据分析的深入，高校统计学课程也必须顺应时展，进行教学改革，力争培养能毕业后与各行业顺利对接、有较强数据分析能力的人才。
一、当前统计学课程教学中存在一系列问题
当前，统计学课程教学中有一些不尽如人意的地方，无论是教学大纲的编制、教学进度的安排还是教学中采用的软件应用性上，都有一些小问题，给教学工作者带来很多困惑。
（一）教学大纲内容多，教学时长却较以往更短
高校一般每学期都会就下一年上统计学课程的该年级学生编制教学大纲，大纲内容全面、综合，涵盖了几乎统计学教材中的全部知识。统计学知识点包括导论、数据的收集、整理、分析、抽验分布、参数估计等。内容多，且覆盖范围广，且要求学生有較好的数学基本功，能快速理解、掌握每个公式和理论背后的含义。同时，为提高学生处理数据的能力，大纲中还要求给与一定数量的实训学时，要学生掌握SPSS，SAS等统计软件。目标很好，希望学生能真正掌握统计学课程的精髓。只是时间太有限，学校分给学生学习统计学课程的时长只有48学时，有一学期甚至压缩到了32学时，课堂教学时明显感觉时间紧，无法详细讲述书中的重要知识点，课堂上老师只能走马观花的讲讲重点，学生听的也是懵懵懂懂，知其然不知其所以然，不能理解定理、公式背后的含义，学习效果没有想象中好[2]。
（二）学生基本功不扎实
统计学课程本质上是采用的数学方法，其理论基础是微积分和概率论基础等数学系课程。对于非统计专业的学生而言，数学课是从小就伴随着他们的噩梦，从小就缺乏学习数学、利用公式解决问题的兴趣。进了大学后，更为枯燥、深奥的符号在他们看来更是一场莫名其妙的游戏，内心不愿参与到这场游戏中，只能形式上听一听，至于老师上课时传授的内容和精髓，则根本不曾记住过。薄弱的数学功底导致了他们在学完微积分、概率论后接触统计学课程时无法理解统计学里的基本知识，甚至大数定律、中心极限定理这些最基本的统计知识他们都无法理解其深意。
（三）学生以考试及格为目标，重理论轻实践
统计学考试方式为理论考试，无上机操作考试。虽然教学大纲中明确要求有一定比例的实训学时，只是由于统计学课程知识点繁多，有些老师为讲完理论知识，不得已压缩学生上机操作的时间。而大部分学生上统计学课的目的是为了及格，也不重视统计软件的操作，导致通常一学期的课结束了，学生还不会使用SPSS软件进行聚类分析。造成了学生处理数据的能力非常差，进入企业工作后一定要接受额外培训才能分析数据，这与企业所需人才严重脱节。
（四）教学方法陈旧，不能采用新型教学手段
现在的统计学课程几乎还是采用满堂灌的填鸭式方法教学，老师在课堂上讲，学生在课堂听，整堂课下来，老师筋疲力尽，学生听得味同嚼蜡，有些地方没跟上老师节奏的，后面便再也不去听了，课堂效率低。如今互联网时代，很多新的教学方法应运而生，如微课+翻转课堂、对分课堂等，且这些方法是行之有效的，可以调动学生学习能动性。而统计学课堂却没有采用这些教学方法。
（五）统计学教材与当今大数据时代脱轨
很多高校给学生上课前选教材时都会选国家级规划教材，希望这些教材能保留统计学的精髓知识的同时，也顺应当今大数据时代的要求，倾向于讲述提高学生数据处理能力。只是老师们在选教材时还是会发现两难全。
统计学教学中有很多亟待提高的地方，基于此，统计学教学改革势在必行。
二、统计学教学改革措施
大数据时代，统计学课程可充分利用时代给予的“数据”红利，充分发挥工具的作用，将统计学中的方法充分与数据结合，使学生能自如运用统计学知识处理数据，并挖掘数据背后的含义。统计学教学改革可侧重以下几个方面：
（一）编制合适的教学大纲，制定相应的教学时长
教学过程中一定要分清重点，主次分明，不能什么都视为很重要的知识点。适当调整授课节奏，重点知识重点讲解，非重点知识可一语带过甚至不讲，编制合理的教学大纲。同时教学中注意尽量减少一味的讲公式、定理，要针对性教学，针对非统计学专业的学生，可尽量减少讲解定理的证明，多讲些现实中定理的应用，可穿插案例教学。讲授过程中慢慢引入统计工具与技术，力争理论与实践相结合，以适应大数据时代分析数据的需要。另外，可制定合适的教学时长，32学时只是入门级教学，可根据学生的专业适当延长学时。
（二）重视上机操作，提高实践操作的重要性
大部分非统计学专业的学生上统计学课是因为必修，为了修学分而上这门课。本着及格即万岁的小算盘，课堂上玩手机睡觉，平时得过且过，考前学习一下老师画的重点题，一学期轻松飘过。为让学生真正掌握统计方法，成为新时代需要的人才，可提高上机操作占学生成绩的比重，增加实训课时，并给学生分配任务，学会用主成分分析处理哪些问题，学会SPSS中的哪些统计方法。每次实训课结束前，要求学生上机演练一遍得出结果方能下课。且上机操作的表现可折合成平时成绩，作为学生总成绩的一部分；或者期末考试前会有一次上机操作考试，分数作为总评成绩的一部分。大数据时代，学生们一定要有使用简单的基础软件对数据处理的能力。而能力的培养，除了学生本身的兴趣外，还要从制定相应的制度强制学生树立自我培养的意识开始。
（三）注重案例分析，注重实用性，鼓励学生参与课题或比赛
统计方法的学习是为了以后更好地应用。为了增加学生学习的能动性，教学中可以通过案例分析的方法，将现实中实际问题和数据作为分析对象，并考虑现实背景，教授学生采用何种统计方法能更好解决问题。这种方法不仅能帮助学生长见识，拓宽视野，更能让学生切实感受到什么叫学以致用，感受到为未来进入职场积淀知识，力争成为大数据时代的综合性人才的重要性。
同时也可鼓励学生申请或参加课题，培养发现现实问题、采用统计方法分析问题和解决问题的综合能力，一个课题从开始申请到顺利结项，绝不单单只靠几个分析方法就能解决的，它是对一个人或团队综合能力的考验，涉及到撰写文案的功底、将现实问题去粗取精后凝练成模型的能力，以及解決问题所采用方法的准确把握的能力等，整个过程需要有计划的进行，方能有条不紊的将课题完成。
目前，很多高校提供了培养学生创新创业能力的比赛，还有全国数学建模比赛等，这些平台和机会都可以帮助学生，他们用自身所学的理论和上机操作知识，紧随新时展，采用先进的数据分析方法，锻炼解决问题的能力。同时这些实践经验反过来正作用于课堂教学，提高学生学习兴趣，使学生更加有侧重点地学习。
（四）采用翻转课堂、对分课堂等新型教学方法
经验告诉我们，满堂灌的授课方式效果真的不是多好，激发学生兴趣，提高学生学习的能动性是关键。大数据时代，可以借助互联网信息技术新方法，利用翻转课堂、对分课堂等新的教学方法，提供平台和教学资源，让学生自主学习，之后可分组讨论所学知识，对于不清楚的可自行搜索或者上课讨论，课后总结，这样线上线下教学的方式，使学生主动掌握学习节奏，增强师生之间的互动性。
（五）选择适合学生的统计学教材
如今市面上的教材数不胜数，如何选择合适的教材让教学工作者颇为头疼。对非统计学专业的学生，可选择应用性强的近三年教材，侧重案例解析和上机操作的，尽量少一些定理、公式的证明，更多的侧重于应用，这样有利于让学生感受到理论知识的实际应用，培养创造性思维。
三、结语
统计学教学改革不是一蹴而就的，需要老师和学生的共同努力。本文基于当前统计学课程教学中普遍存在的问题，探讨了统计学课程教学改革的措施，如授课内容、考核方式等，从而提高教学效果，提高学生处理数据的能力。
参考文献：
[1]胡云霞.大数据背景下统计学教学改革与创新研究[J].现代商贸工业，2018，29（35）.
[2]章政.大数据背景下经管类专业统计学课程教学改革研究[J].创新创业理论研究与实践，2019（24）.
篇4
【关键词】大数据时代；图书馆；挑战
在现在科技技术发展的过程中，对于很多事物的处理都是采用数据进行的，这一点对于现在社会上受到人们高度重视的图书馆系统来说也是一样。在使用大数据系统对图书馆内部资料进行管理的过程中还需要通过大数据对图书馆自身建设和技术方面起到高度重视，并利用大数据技术手段对图书馆自身的发展趋势做出全面规划，为读者提供更好的阅读服务。
一、大数据时代背景下传统图书馆面临的挑战
（一）图书馆大数据技术和基础设施不足。数字图书馆的发展对于我国进行图书馆阅读也有很大的便利性，这一改变过程不仅仅可以将纸质图书变成相应的数据储存在电脑中，对于阅读查询也非常方便。尽管这种大数据图书馆自身具备非常的优点，但是不可否认这一过程的实施还存在很大的挑战性，也就是说在目前社会状态下进行大数据图书馆建设在本质上还存在一定问题。
上述说明的问题主要表现在我国现存的图书馆自身具备的信息设备还存在一定缺失，对于大数据图书馆建立的要求并不能全面满足。我国现在一些地区也开始建立相应的数字化图书馆，但是其距离大数据图书馆还有一段距离。在对数字图书馆和大数据图书馆进行比较中清楚发现大数据图书馆自身信息储备能力远远超过数字图书馆。而且在实施大数据图书馆的建设的过程中还要求图书馆内部的计算机设备在实行运算过程中能够全面符合大数据运算效果，但是现存的数字图书馆在实行运算的基础上并不能达到大数据运算要求，自身经费也比较高。
（二）图书馆数据安全隐患的突显。尽管大数据图书馆在进行资料管理大的过程中有很大的便利性，但是其在运行的过程中还存在一定安全隐患，主要表现在计算机内部储存的资料容易受到外界安全因素的干扰，可能会出现恶意攻击和商业机密遭受窃取的现象。针对于这一现象的出现就需要通过合理有效的方法对这一现象进行有效解决，从根本上保障信息资料的安全性。
（三）图书馆大数据思维的缺失。在我国现在实施的大数据图书馆建设受到的阻碍，在这个过程中人们对于建设大数据图书馆的意识还有很大的不足，这就会导致在大数据建设过程中人们对其自身的重视程度不够。众所周知，人类自身思维在很大程度上决定大数据是否能够顺利建成，对于大数据图书馆来说是通过特定的技术手段将不属于同一区域的治疗和文件进行有效汇总，提高人们对资料查询的便捷性。这个过程中还需要建立有效的信息技术连接，从而将这个庞大的信息库通过计算机自身具备的功能特点向人们实施最有效的传输。但是在对这种大数据图书馆进行研究中发现，在建设大数据图书馆中的相应人员自身知识层面还没有达到社会需求，对大数据图书馆的建立还存在很大的阻碍作用。
二、如何做好大数据时代下图书馆的改革与创新
（一）最好大数据时代图书馆建立的规划。大数据时代下的图书馆系统建立不是一蹴而就的，需要一个循序渐进的过程，对每一个步骤都要做好规划，这样才能保证以后改革工作的有序进行。在数据发展的今天，做好图书馆的数据战略模式，首先要做到的就是进行顶层的设计，保证对图书馆大数据的发展指明方向。
（二）主动服务吸引读者。对图书馆进行大数据系统建立，不仅仅为了方便图书管理还有读者的阅读，还有事可以运用智能的方式对读者所借阅的数据进行分析和整理，这样能够得到读者的喜好，通过这种方式还能为读者提供更多的服务。同时还能享受到独有的图书管理待遇，也是个人藏书的一种体验和过程，让图书馆的服务由原来的被动服务变成了主动服务，提升读者的满意度，还能让读者在进行咨询的能够中了解更多关于图书馆的相关事宜，这样才能让读者了解到更多的内容，在以后的图书阅读时还能根据自己的意愿找到更多适合自己的书籍。在整个对读者的服务过程中，就是信息转化的过程，以读者自己的意愿为主，然后为他们提供更多的文献和信息，把被动服务变成主动服务，提升图书馆的作用。现在很多有条件的地区已经开始使用这样的系统推荐服务，并且通过客户的反馈也得到非常大的成功，能给读者带来更好的体验形式。
（三）加强对数据的开放以及数据安全的建立。图书情报不仅能够为人们带去所需要的知识点，其中还会涉及到有关个人隐私以及国家安全的信息内容，在传统的图书时代，信息泄露的情况比较少，受到的威胁有限，如果出现问题还能及时应对，但是，在大数据环境下，数据处于开放和共享的环境中，更多的人能够找到和使用图书内容，这就对如何保证数据的安全问题造成了非常大的挑战。要消除馆员日常工作中存在的不良的工作现象和行为，必须转变馆员的思想观念，让他们明白信息时代读者需求才是图书馆生存和发展的根本所在，认清咨询是图书馆馆员义不容辞的责任和义务，进而端正工作态度，重新定位自己的角色，树立适应时代需要的正确的服务观念，同时要馆员积极行动起来，主动热情地受理读者的咨询，及时运用自己的专业知识简扼要地为读者解疑答惑，协助他们预约、检索、传递和利用文献，向他们推荐好书，辅导他们阅读图书。
三、结束语
综上所述可以看出在现在社会上进行大数据图书馆建设，对于提高其内部资料的管理便利性和信息准确性有着非常重要的作用。但是由于这种大数据图书馆在建设的过程中需要考虑的因素有很多，而且在现在社会发展过程中对其见着过程中涉及的相应因素并不能做到全面满足，这就导致在现在社会上进行的大数据图书馆建设还存在一定缺失，针对于此就需要对大数据库图书馆自身资料管理方式做出相应改革，进一步提高大数据图书馆在我国社会上的应用范围。
篇5
关键字：高职院校;大数据;信息检索课程;改革模式
作者简介：甘丽新（1982-），女，江西宜春人，江西科技师范大学讲师，博士研究生，研究方向为信息检索、数据挖掘;李志刚（1963-），男，湖南涟源人，江西科技师范大学副教授，研究方向为工商管理;涂伟（1978-），男，江西安义人，江西科技师范大学副教授，研究方向为数据挖掘。
基金项目：2013年江西省高校人文社会科学研究青年基金项目“网络微博舆情监测的研究”（编号：JC1312），主持人：甘丽新;2011年江西省高等学校省级教学改革项目“《科技文献检索》课程与科研相结合的教学创新研究”（编号：JXJG-11-13-19），主持人：甘丽新。
中图分类号：G712 文献标识码：A 文章编号：1001-7518（2015）17-0078-05
大数据浪潮正在以排山倒海之势席卷全球。正如哈佛大学量化社会科学院院长Gary King所说：“这是一场革命，我们确实正在进行这场革命，庞大的新数据来源所带来的量化转变将在学术界、企业界和政界中迅速蔓延开来，没有哪个领域不会受到影响。”[1]大数据已深深渗透到各个领域，影响日益扩大，从公司战略到产业生态，从学术研究到生产实践，都将发生本质的变化。毋庸置疑，大数据也将对高等职业教育带来深远的影响和巨大的挑战。著名的O'Reilly公司断言：“数据是下一个‘Intel Inside’，未来属于将数据转换成产品的公司和人们。”[2]对于肩负培养高职学生信息素养重任的信息检索课程来说，大数据时代将赋予高职院校信息检索课程新的使命和更高的要求，该课程势必面临着许多新的挑战。适应大数据时代的要求已成为高职院校信息检索课程改革的当务之急。本文结合大数据时代的特点，分析了大数据时代下高职院校信息检索课程的重要性，提出了高职院校信息检索课程全方位的改革，以期为我国高职院校信息检索课程的发展提供参考。
一、大数据时代的特点
大数据已成为全球语言。对于大数据的定义也是众说纷纭，没有明确的规范定义。美国麦肯锡咨询公司是研究大数据的先驱，其在报告中《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》中定义大数据是指大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。Forrester分析师布赖恩・霍普金斯和鲍里斯・埃韦尔松撰写的《首席信息官，请用大数据扩展数字视野》报告中提出大数据的4个典型特征，即所谓的4个“V”：（1）海量（Volume）：数据巨大，从TB级别跃升到PB级别;（2）多样性（Variety）：指数据类型繁多，包含结构化的和非结构化的数据，如网络日志、视频、音频、图片、地理位置信息等等;（3）高速（Velocity）：指数据被创建和移动的速度快;（4）易变性（Variability）：大数据的多样性意味着大数据会呈现出多变的形式和类型[1]。大数据的最大挑战不仅仅在于数据量大，而更在于如何从巨量、模态多样、真伪难辨、不确定性的数据中及时获取价值的能力。
二、大数据时代下高职院校信息检索课程的重要性
信息素养已经成为人们进入信息社会的基本素质之一。信息检索课程是培养高职学生信息素养的重要途径。作为高职院校，信息检索课程的开展旨在增强学生的信息意识，提高学生获取信息技能，培养学生的自学能力和创新能力，教导他们学会如何在浩瀚的信息海洋中迅速找到所需信息，并能进行归纳、分析和评价，并最终加以利用。
大数据给全球人们带来了前所未有的新思维，改变了影响人类的价值体系、知识体系和生活方式。在《中国大数据技术与产业发展白皮书》中指出：提高数据意识是大数据时代要干的主要三件事之一。在大数据时代，人人既是数据的参与者，也是受益者。信息处理、存储和传递能力是大数据要求的最基本的能力。如何才能从浩瀚、真伪难辨、错综复杂的大数据海洋中及时捞取珍宝呢？答案就是人类的第三种能力-搜商。搜商已成为一种与智商、情商并列的人类智力因素，其本质就是搜索。即使人们拥有再高的智商，再多的脑容量，再充足的时间，也不能满足理解和储存全部知识的要求，更何况大数据时代数据规模呈几何级数爆炸式的增长和数据模式的高度复杂化[2]。信息检索就如一把开启知识宝库的金钥匙，掌握并有效地利用它，便能迅速获得和有效地利用信息。高职院校的办学宗旨是培养实用型和应用型的人才。然而只具备专业知识和操作能力的高职学生并不一定能符合现代企业对人才的要求。企业需要的人才更应具备较好的信息检索能力，能够快速获取解决问题的方法。因此，信息检索技术已经成为大数据时代高职学生应该具备的基本素质和重要能力之一。
世界的本质就是数据，在数据为王的时代，数据已经渗透到各行各业。大数据人才成为未来最紧缺的人才，数据科学家将成为21世纪最富挑战的工作。市场研究公司Gartner曾预计：2015年全球将会新增440万个工作岗位以支持大数据。大数据的核心业务必须立足于具体行业，需要综合型的人才了解行业和技术的各个层面，善于用数据说话。未来将属于那些能够驾驭数据，并且能够充分理解数据、用好数据、发现数据价值帮助做出科学正确决策的人。而高职教育正是以学生就业为优先目标。因此，作为未来工作主力军的高职学生，无论今后进入哪个领域工作，都应具备较高的信息素养，在意识上、思维上和技能上做好准备，能够充分利用信息资源、更快速地从海量异构复杂的数据中快速提取价值，更好地适应大数据所带来的新挑战，帮助他们解决在学习和工作中遇到的种种问题。因此，大数据时代提出的增强数据意识，提高数据处理技能的要求正是高职院校信息检索课程开设的目标。尽管我们还处在大数据时代前夕，但人们的生活、工作、学习和娱乐的方方面面都离不开信息检索的普及和应用，信息检索的重要作用及意义在未来社会中将会更加凸显。特别是随着高等教育事业的迅猛发展，高职院校也正受到国家和社会的普遍关注。因此，在高等职业教育中，全面做好信息检索课程的教学工作是促进高职院校信息检索课程深入发展的需要，是培养高级应用型人才的需要， 也是大数据时展的需要。
三、大数据时代下高职院校信息检索课程全方位改革
大数据已经强烈撼动了各个领域，从商业科技到医疗、政府、经济、人文以及社会，同时势必也会给教育带来巨大的冲击和影响。余胜泉认为：“技术的革新必然会对教育模式、教育核心、教育方法、体系都发生颠覆性的改变，只有这样才能促使教育全面的发展”。[3]在这种大背景下，为了适应社会发展对高职院校培养高级应用技术专门性人才的要求，肩负着培养和提高高职学生信息素养和技能水平使命的信息检索课程也必须进行全方位的改革，学校应该在战略层上建立大数据思维，对该课程予以高度重视，在政策、人力、财力和资源上给予强而有力的支持，建立以学生为主体，开展个性化教育，确定新的教学目标，开展适应大数据时代新的教学体系和多元化的新型教学模式，结合学生的专业和实际需求，多层次、持续化地推进实施，多方协作，组建综合性的师资团队，搭建高职院校大数据平台，与信息检索课程深入融合，利用大数据促进信息检索教学质量的提高。
（一）构建新的教学体系
大数据时代赋予高职院校信息检索课程更高的要求。因此，高职院校信息检索课程的教学应该与时俱进，确立新的教学目标，即：增强学生的大数据意识，培养学生的信息思维能力，将信息素养的培养与专业学习、终身学习相结合，提高学生利用和处理信息的能力，提高学生独立学习和创新能力。将信息检索课程的教学目标定位与高等职业教育的办学目标相吻合。围绕教学目标和以学生为中心的个性化教育的要求，对信息检索课程的教学内容、教学模式和师资力量也相应的进行全方面的改革，使得高职院校信息检索课教育更好地符合高职院校培养人才的目标。在教学内容上，将由大数据引发的与信息检索相关的最新技术和科研成果充实到教学中。为了更好的适应学生未来职业信息素质的需求，改变当高职院校信息检索课程普遍存在的以选修课形式开设、学时不足和不重视的现象，从思想上重视和提高信息检索课程的地位，将信息检索课程制定为公共必修课，按照不同的阶段，分层次、持续地进行，将信息检索课程与学生的专业特色有机地结合起来，按照学生的不同需求进行个性化的教学，从不同的角度和层面提高学生的素质和能力。
（二）开展多层次、持续化的教学模式
高职院校的办学目标是培养高级实用型的应用人才。因此，高职院校的信息检索课程在教学上应该十分注重学生实践环节，着重培养学生的动手能力、实际操作能力和解决实际问题能力。在当前普遍以单学期或半学期的“一锤子买卖”形式和不分层次、不分专业的“一刀切”方式为主导地位的高职院校信息检索课教学改革过程中，遵循高职教育与学生成长的规律，针对不同专业学生在不同阶段的需求存在较大差异性的特点，以信息检索能力培养为主线，建立多层次、持续化、分专业、有针对性的“按需学习”的教学模式。
信息检索检索课程中不同的教学任务应该由不同专业的老师、管理人员或科研人员共同合作，一起分担教学任务。这种教学模式对于学生、教师、教育管理人员以及研究人员均具有重要价值：对于学生而言，这不仅解决了他们在生活和学习遇到的实际问题，同时也激发了学生的学习兴趣，有利于提高教学质量，也符合大数据时代以人为本、个性化的教育模式;对于教师而言，不同专业和学科的教师从不同的侧重点关注于教学内容、教学的薄弱环节以及学生存在的实际问题，准确地了解教与学中的问题，从而进一步提高教学质量;对于教育管理人员来说，他们能清楚地了解该课程的现状和存在的问题，才能有目的地调整该课程的决策，才能在人力和财力上更合理的配置;对于科研人员，在多层次、持续化、分专业、有针对性的“按需学习”的教学模式下进行教学，对考试数据进行挖掘从而更好地开展个性化学习和多元化教学评价体系的研究[4]。
以多层次、持续化、分专业、有针对性的“按需学习”的教学模式的高职院校信息检索课程，应该尽早的开展，密切联系实际，将学生在不同阶段遇到的实际问题融入到教学中，达到“授人以渔、提升素养、服务专业、面向社会”的教学效果[5]，从而培养学生的动手能力和解决实际问题能力，正好体现了高等职业教育的特色。
1.对于自制力和辨别力相对薄弱的高职新生，他们很容易陷入迷惑和困扰中，经常浪费大量的时间和精力在游戏与聊天上，以致荒废学习。如何引导他们很好地利用网络这把“双刃剑”，让它扬长避短、为我所用呢？而信息检索课程正好肩负此重任。利用信息检索课程，借助学生已具备的基本搜索引擎能力，教授他们网络检索高级技能以及信息甄别能力，提高他们的搜商，帮助他们树立正确的导向，提高他们自主搜索所需信息以解决实际问题和困难的能力。譬如，结合高职新生出现的不适应性问题，设置“新生适应性”的教学任务。对于学生完成的检索结果，结合不同专业的老师进行评价和指导，信息检索专业教师侧重于检索效率和准确性的评价，而心理学专业教师和学生辅导员则从心理上进行干预，针对实际问题对学生进行心理引导，以便有效及时地帮助学生更快、更好地适应新的环境。
2.尽早开展大数据专题，以小组团队协助形式进行大数据专题的实战搜索活动，让高职学生充分认识到大数据不仅改变了我们工作、生活、学习和娱乐的方式和思维，而且大数据也给各领域带来了巨大的影响和挑战，让学生了解大数据发展的趋势以及未来大数据人才应具备的能力。社会每分每秒都在产生数据，每个人都生活在数字世界里，让学生充分意识到大数据的重要性，从而在思想上重视信息意识和思维的培养，有利于激发学生学习该课程的兴趣，在行动上更加积极主动地学习该课程。
3.对于高职院校来说，信息检索课程与专业知识有着密切的联系。将信息检索课程与学生的专业特色相结合，讲解专业学术性文献信息检索的相关知识，如CNKI数据库、万方数据库等;介绍网络学术搜索引擎，如微软学术搜索等，培养学生熟练掌握专业检索工具。与专业相结合的信息检索教学， 不仅训练了学生的思维能力，而且提高了学生的信息处理能力，还促进了他们对专业知识学习的主动性和积极性。针对高职学生对所学专业有全方位了解的需求，结合专业教师和企业人才的参与和引导，采用互动合作的方式开展“专业360”的任务驱动，如开展“职业规划”、“互联网+时代高职财会专业前景分析”等任务，让学生对所学专业的背景、现状、发展趋势以及就业前景等方面有360度全方位的认识，对自己将来所从事的工作以及对今后的就业定位有更科学、深入和理性的思考，明晰今后职业发展的道路和自我提升的方向，为今后的学习进行更好更全面的规划。
4.高职院校的毕业学生大多在企业工作。面向企业的人才不仅要具备专业知识和实际操作能力，还应具备较强的信息处理能力和创新能力，这也是大数据时代的要求。大数据具有强烈的行业特点。因此，高职院校应该积极地实行校企合作的教学模式，因为行业大数据只有具体领域的相关企业才有，而且只有企业才能为学生提供真正的训练场。因此，只有在企业的大力支持下，学生才能真正了解企业的需求和掌握行业的特色技术，通过具体的、有针对性的实践训练才能真正达到提高学生信息处理的能力和专业能力。
（三）采用多元化的教学方式
大数据时代，教育资源极其丰富，呈现出平台开放、内容开放和校园开放的特点，传统的灌输式的教育方式将会被淘汰。因此，高职院校信息检索课程必须以学生为中心，注重学生的主体地位，充分发挥学生的能动性，激发学生的学习兴趣，从而开展多元化的教学方式，如多媒体教育、自组织学习、翻转课堂、导学式学习和在线教育学习。特别是自2012年以来日益倍受瞩目的大型开放式网络课程（MOOC），更具有大数据时代的突出特征：学习群体的多样性;教学互动的实时性，教学内容以多媒体视频交互为主体;在线课堂的扩展性，海量的教材和教学互动行为数据;对产生的数据进行定量性的分析。因此，高职院校信息检索课程采用多元化的教学方式，对海量的多源的学习数据进行搜集和分析，对教学效果进行多元化的反馈评估，实现教学环节的全面贯通、整合和互动。此外，采用多元化的教学模式，建立学生学习档案，大量地采集每个学生的学习轨迹，利用教育大数据进行智能分析和建模，从而建立面向个体的智能导学，为学生提供自适应的学习方法，根据学生的兴趣、能力和学习计划，安排个性化的教学，培养学生的终身学习能力、自主学习能力和探索创新能力。
（四）组建综合型的师资团队
由大数据浪潮引发的教育变革中，最严重的问题是毫无天分的教师在错误的方向上还在“勤奋地工作”[6]。信息检索课程是一门综合性很强的学科，需要凝聚多方力量，建立更宽阔、更深层次的综合型师资团队，共同推进信息检索课程的发展。高职院校的信息检索专业、计算机与信息管理专业、心理学专业以及其他学科的专业教师、图书馆员、实验室人员、科研人员和管理人员等都应充实到教学团队中，共同探讨信息检索的教学内容，根据各自的专业背景，共同参与教学任务。大数据必将驱动新技术的发展，研究机构人员可以将先进的技术和最前沿的研究融入到信息检索教学中，将教学与科研相结合，发挥教学在信息、知识与科研之间建立纽带和桥梁的作用。学校还应该与企业进行积极合作，鼓励教师参与企业，亲身实践，使得教师经历理论联系实际，应用理论知识解决企业具体现实问题的过程，才能对信息检索技术和专业知识的有效融合进行更深入的研究，才能更好地指导学生科学实践，实现“学以致用，用以促学”，从而更好地适应大数据时代的要求。此外，企业中不乏具有深厚的信息处理技术理论功底且又有着丰富实践经历的人才，学校可以聘请这类人员作为兼职教师或特聘人员充实到教师队伍中去，让学生分享他们在行业中的实战经验和技术，并能及时将大数据时代企业对高级应用人才的要求反应到信息检索课程的教学中，以此更好地适应大数据时代下高职教育的需要。
（五）搭建高职院校大数据平台
企业纷纷利用大数据打造他们的营销神话;政府正在利用大数据维护国家安全;医学界正在用大数据对病人病情进行密切的监控……[6]。在大数据发展得如火如荼的新形势下，大数据又能如何服务于高等职业教育呢？高职院校也是大数据产生的主要场所，学生信息管理系统、学习管理系统、教务系统、网络教学平台、在线教育和一卡通等产生的数据都可能构成大数据。几乎每所高职院校都拥有如金矿般的数据。如何在金矿中挖掘出黄金是个值得深思的问题。然而，教育大数据的现状却仅仅停于管理层面或者是流失。因此，深度整合高职院校内的各种信息系统，推进信息系统从孤立走向连接与整合，系统与系统连接、系统与人相连，系统自然地融合于教学之中，实现从独立系统到集成化的综合服务的转向[3]，建立高职院校大数据统一平台，随时采集学生学习和生活中产生的各种各样的数据，结合信息检索网络课程平台，将人、技术、实践与价值融合于教学中，利用大数据分析工具挖掘和分析学生的行为模式，为学生推送所需的教育资源，让他们获得更细微的指导和个性化学习，从而达到利用大数据提高教学和学习质量的效果。信息检索课程作为大数据服务于教学和学习的先行者，为今后大数据与教学的深度融合，利用大数据服务于高职院校的教学提供参考价值。
如今恰逢世界走向数据化，迈入大数据时代的时刻，与信息戚戚相关的高职院校信息检索课程也需适应新时代的要求而进行全方位的改革。因此，建立以增强学生大数据意识，培养学生信息思维能力，增强学生信息利用和处理能力为高职院校信息检索课程的新教学目标;坚持以人为本，采用多元化的教学方式;开展多层次、持续化的教学模式;凝聚多方参与合作力量，组建综合型的师资团队;搭建大数据统一平台，将大数据与教学深度的融合，利用大数据服务于高职院校信息检索课程的教学，从而改善教学和学习质量。高职院校信息检索课程是一项系统工程，只有学校对该课程予以高度重视，特别需要从政策制定、资源投入、教学队伍建设以及大数据平台建立等方面给予强而有力的支持，才能推动高职院校信息检索课程全方位的改革和创新，最大限度发挥该课程在高职学生信息素养教育和综合能力培养中的重要作用，以此培养出更符合大数据时代要求的高级应用人才。
参考文献：
[1]中国计算机学会大数据专家委员会.中国大数据技术与产业发展白皮书[Z].中国计算机学会，2013.
[2]李国杰，程学旗.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域-大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊，2012，27（6）：647-657.
[3]余胜泉.推进技术与教育的双向融――《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》解读[J].中国电化教育，2012（5）：5-14.
[4]李其港.高职院校文献检索课程教学评价指标体系的探讨[J].职教论坛，2014（24）：74-77.
篇6
一、大数据助力人力资源智能化
第一，过去的人力资源管理模式是用制度管人，管理手段相对单一，上级决策者掌握着人员的组织权、调配权、使用权以及福利待遇、奖惩制度的决策权。在大数据时代，人力资源管理逐渐脱离了这种传统的管理模式，走向了商业化和智能化。例如建立人力资源规划服务体系，可以提供员工流动情况与分析、薪酬福利情况与分析，实现了远程管理。对人员智库可以进行智能化筛选和编辑并建立多元化的人员数据仓库，供决策者调取和运用。大大缩短了决策者的分析时间，简化了数据分析的过程，提高了人力资源管理的效率。
第二，使用智能工具进行数据分析，不必再搬运厚重的档案，调取各种报表，只要在智能设备前轻松操作下，大量的数据分析、数据图像、数据文本就直观地出现在使用者面前。而且，智能工具本身具有分析、筛选、判断的功能，可以帮助使用者在决策时得到更准确更有力的信息，对决策者做出战略分析有着很好的辅助作用。
第三，利于高端人才的培养和使用。传统的人力资源管理者的数据处理能力是无法与智能数据处理的能力相比的，当数据的数量和复杂度超过人力范围，大数据的分析能力就显现出优势来了。培养和使用高精尖人才，对人才数据进行筛选、调取、分析、处理，最后形成直观科学的数据分析报告，不仅缩短了调查时间，而且也筛选出最可利用的信息，这是企业决策者所青睐的。
二、传统的企业人力资源管理的问题
1.传统管理难以革新
在传统的企业中，人力资源管理方式注重对“事”不对“人”，员工是被动地接受控制和管理。从现代化企业建设角度来看，这种管理方式已经远远被时代所滞后，具有明显的管理缺陷。
2.传统的人力资源管理者意识转变慢
要想使企业跟上时代进步的步伐，首先企业领导者要从思想意识上有所转变。大数据时代，一些企业尤其是中小型企业的管理者对大数据的认识不是很深刻，依然沿用传统的人力资源管理观念开展工作，没有把现代化的人力资源管理视为企业管理的重要内容来对待。
3.人力资源手段滞后
现代企业运营对人才求知若渴，但是传统的人力资源管理模式导致在人才的选择任用、管理和提拔上，得不到快速有效的信息。再加上如今高精尖人才的流动性加快，人才竞争非常激烈，因此，在人才使用和培养上跟不上高速度的发展，导致企业人才数量出现短缺的现象。
三、基于大数据的人力资源管理创新
1.大数据可以预测人员的需求
在大数据的支持下，管理者收集到大量的信息可以细化到每位员工的情况，在充分了解员工基本情况前提下，结合员工的工作效率、以往取得成果和员工的工作经历、受教育程度等，根据企业运营阶段需要的人才缺口，来判断员工的质量和结构，对人才的信息进行精准的分析，对照空缺的岗位加以分析和判断，就可作出人员聘用的决策，填充企业需要的人才岗位缺口，招聘企业急需的高精尖各类人才。
这种大数据分析有人力资源的具体数据，也有企业运营的事实。大数据提供的不仅是未来企业人力资源的工作内容，也是企业运营具体的方案和计划。以企业的事实为前提，以大数据提供的数据为依据，对企业建立公平公开透明的人事政策大有裨益。
2.大数据可以对人才聘用进行数据处理
在企业招聘时，对应聘者掌握的信息一半限于求职者的答题情况，包括毕业院校、所学专业、工作经历等。而对求职者的处理能力、专业技术程度都不太了解，对他们的以往业绩和职称情况也未必全部了解。使用大数据分析系统，能够让招聘者对求职者的详细情况更深入地了解，并且还能拓宽求职者了解应聘公司的信息情况，提高相互的质量和效率。例如一些社交网络的大数据，可以基本提供一个人的信息，例如学习情况、生活状况、社会关系、能力潜力等，借助社交网络平台，人力资源管理部门可以直接获取应聘者的信息，形成全面立体的信息表。云计算技术实现了对大量求职者的数据进行处理，得到有用的数据，实现人力资源的合理配置。
3.人员的使用是企业人力资源部门的重要工作
对于企业来说，大量的人才流失是财富的流失。因此，做好企业内部人员的职业生涯规是非常重要的工作。人力资源部要对人员的岗位、职业培训情况、晋升情况进行数据信息的收集和检索，在分析完整的信息基础上，形成企业员工的职业规划定位和职业引导。发挥人力资源的管理职能，为职工提供人事服务，帮助员工提升职业技能，培养员工对企业的忠诚度。让员工了解岗位的工作责任，提高自身职业规划中欠缺的部分。大数据信息可以帮助企业人力资源管理部门进行培训工作，更加有针对性，能够紧跟企业发展需要和员工情况，避免了培训工作出现片面性。
4.大数据可帮助企业认定员工对企业的贡献
建立以数据为依托的人员绩效考核制度。首先是岗位分析，大数据可以收集和分析岗位的相关数据，监理绩效考核指标，设计考核工具，客观准确地分析员工对岗位的贡献，在岗位上的工作量等。另外，大数据还可以建立多种互动平台，通过平台让员工参与对绩效考核的确定和实施流程，参与讨论。拥有大数据设立的平台，领导可以掌握员工全面信息，员工可以参与企业的管理，加强了企业领导与员工之间的信息共享，感受到企业文化与人文关怀，对提升工作热情，提高企业忠诚度都有好处。
5.大数据可以让员工得到有效的激励
激励不仅包括物质激励，也包括精神激励。对于工作积极性的提高，激励是具有不可替代的作用的。当员工拥有了稳定生活，一些有潜力的员工就会对自己的人生目标有更高的追求，对那些长期为企业服务的员工，并且有能力有干劲的员工，采用事业激烈和感情激励，更有利于人才的成长目标，也有利于调动员工的工作热情，培养员工的信任度，为企业打造一支团结的团队。
6.大数据帮助企业与员工建立长期友好的关系
通过大数据信息平台，企业了解了员工的信息，掌握的不仅是员工的个人情况，也对员工的人品和修养、素质等有了基本的了解。企业对那些有着良好人生价值观和高尚道德情操的员工，可以通过事业激烈等方式深度培养，加强他们在技术和能力上的修为。而员工在了解了企业对自身的有益之处后，自然也乐意将人生放在企业平台上，用自己的聪明才智为企业的发展贡献力量。这样，企业和员工在团结合作的基础上，向着共同的目标奋进，齐心合力地为建设现代化企业而努力合作，实现共赢。
篇7
关键词大数据时代；学习分析；高职院校教育改革
大数据，从广义上来说，是指对海量信息进行收集、处理、分析等一系列的手段、方法、工具的集合。狭义上来说，大数据是指庞大的数据量。随着科学技术的不断发展，大数据理念逐渐渗透到现实生活的各个领域，教育领域也不另外。在教育实践中，运用好大数据理念，既能帮助高校掌握学生的个人学习行为和学习程度，根据学生的特点，为学生设计相应的教学内容和教学方式。同时，在教育数据信息管理层面上，运用大数据理念，有助于高校对于教育资源、教育信息的管理。
1学习分析技术的概念和原理
学习分析技术是测量、收集、分析和报告有关环境的数据，用于理解和优化学习及其学生学习环境的一种技术。学习分析技术的作用是对学生生成的海量信息进行解释和分析，用于评估学生的学习状况，预判学生未来的表现并发现潜在的问题，从而针对性地提出解决方案。学习分析技术主要有数据采集、数据储存、数据分析、数据表示、应用服务五个部分组成，各个部分依次递进，相互影响，相互作用，形成一个循环系统。数据采集是对学习者相关的数据和学习资源数据两方面进行采集，学习者的相关数据是指学习者在学习过程中各种动态数据和静态的总称，例如学习方式、学习态度、师生关系等；学习资源数据是指学习者在学习过程中能够使用的一切学习资源的相关数据，其内容包含课程相关数据、学期信息数据、教学指导数据、学习管理数据。数据分析，是指对收集而来的数据进行分类处理，对学习者相关数据和学习资源相关数据进行分析和解读，从中寻找出问题的所在和一般规律，以便针对性地采取措施。数据表示，是将数据分析的各种结果运用文字、图表等形式表现出来，以便直观认识和了解学习者的学习的实际情况。应用服务，是指根据分析的数据结果，在教学实践中针对性的采取措施，使数据结果物尽其用，可以运用于绩效评估、活动干预、过程预测等方面。
2大数据和学习分析技术的关系
学习分析技术是以数据作为依托，运用数据处理的方式方法，从而完善教学内容和教学方式，以达到提高教学质量的效果。随着信息技术的不断发展和教育改革的不断推进，带动教育技术和教学资源不断更新和完善，多媒体教育、远程教学、数字化教学等现代化教学方式在教学实践已经屡见不鲜。学生学习的载体从纸质教材扩充到电子版教材、教学视频等新型的教学资源中，学习载体更加广泛、丰富。教学工具从黑板、粉笔、直尺等传统教学器具扩充到投影仪、教学视频等现代化的教学工具中，使得教学方式更加现代化。学生的学习环境也逐渐向数字化环境转变。但是，在实践教学中，教学活动并没有真正改变知识传递的创痛方式，只是简单地将纸质教学知识数字化，不注重实质化的知识内容的输送，过多地依赖于多媒体、网络视频等形式化的教学工具，使得灌输式的教学方式仍遗留在教学实践中。可见，我国教育教学改革还处于初级阶段，学生的认知目标还是处于“会议、理解和运用”传统教学环境中，主要是因为学生的学习环境只是改变形式，而没有改变内容，自然还无法让学生达到“分析、评价和创造”的高级认知目标。所以，在教学实践中，应该充分考虑学生学习环境重构的作用和效果，以满足大数据时代中的现代化的教学要求。
要改变学生的学习环境，应该注重科学技术在教学领域中的运用，帮助学生重构思维模式，将科学技术作为教学活动中的一部分。在大数据时代，科学技术便是教学活动中的重要组成部分，有助于学生快速吸收新知识，扩充学生在课堂之外的知识，改变学生学习生活中的学习观、知识观和能力观。教学观念也从“教师为主”转变成“学生为主”。在数字化的教学实践中，要达到现代化的教育改革的目的，就应该注重学生的个性化差异，为学生营造良好的自主学习环境，使学生的学习方式呈现出多样化的形态。可以说，个性化教育是当代教育改革的重要标志，是传统教育发展的必然趋势。在高校改革的过程中，大数据的运用主要体F在教育数据挖掘和学习分析技术两个方面。学习分析技术是大数据时代中高校教育改革的标志，能够为高校的个性化教育改革提供强有力的支撑，有助于实现学生的个性化学习，为学生自主学习的环境，从而实现现代化的教学目标。
3运用学习分析技术，推动高职院校教育教学改革
学习分析技术作为教学研究的一种方式方法，既注重学生层面上的信息分析，也注重教学层面的信息分析。在高职院校教育改革中，运用学习分析技术，能够优化教学方式，增加多样性与便捷性的教学手段与教学评估，挖掘学习管理中的海量信息，分析教学中的问题学生并主动进行干预，从而提升学习管理的质量和效果。同时，学习分析技术能够有效地避免教师在教学过程中的盲目性，使得教师能够针对性对学生进行教学，减少教师的工作量，丰富学生的学习体验。同时，学习分析技术也有助于学生进行自我管理、自我监督和自我激励，帮助学生建立良好的学习习惯。学习分析技术对教学评估也比较全面、系统有效地提升高职院校教育管理的决策效率和优化分配高职院校的教育资源。
学习分析是以教育大数据为分析对象，根据大数据不断升级，融合人工智能、教师领域等方面的知识，为教学和学习提供服务，完成监督和跟踪教学和学习过程、评估教学和学习效果，从而促进教育改革。学习分析技术在高职院校教育改革中，能够改变以往的高职院校的教学管理方式，能够改变以往的学生的学习活动，能够改变教师的教学方式，能够改变以往的教师、学生、教学资源之间的关系。在教育改革运用上，主要体现在绩效评估、活动干预和过程预测3个方面。绩效评估，能够为教师提供课堂学习绩效评估，让教师了解最新的学生在课堂教学中的出勤情况、学生的反馈意见。同时，也让学生能够及时接受教师的评价和重大事项的提醒，便于学生不断地完善自我。过程预测，是指根据学生的学习活动的实际情况，让教师真实深入了解学生的行为模式，进而调整教学模式和教学方法，为学生提供最为有效地教学指导，从而提升学生的学习效果。活动干预，根据学习分析技术的相关数据，发现教学实践中所存在的问题，主动对这些问题进行处理，从而提升教学效果。
在教育管理改革方面，学习分析技术能够为高职院校教育管理提供全方位的相关数据，便于高职院校找出管理中的缺陷并加以完善，根据教学事情调整教育管理方案，优化教学资源配置。在教学改革方面，学习分析技术能够转变以往的教学观念和教学方式，为学生和教师提供良好的信息化教学环境，尊重学生的个性化差异，合理配置教学资源，从而了解学习过程中出现的障碍与疑惑，进而进行个性化地学业指导，从而实现“以学生作为教学主体，以教师作为教学指导”的现代化教学方式，将学生打造成现代化的创新型人才。在学习方式上，学习分析技术能够快速地分析学生的学习特点，依据学生的学习需求提供相应的学习资源，同时，帮助学生根据自身的学习情况调整学习计划和学习方式。另外，学习分析技术能够根据学生的地理区域、学习方式等个性化特点，规划相应的学习小组，从而为学生提供个性化的学习指导，激发学生的学习兴趣，提升学生的学习效果。
篇8
关键词：长距离大运量 带式输送机 跑偏 卷带 滚筒
1 长距离大运量带式输送机设计计算
■
胶带缠绕示意图
1.1 基本参数
物料：原煤 堆积密度：1.1t/m3 动堆积角：20°
粒度：≤300mm 带宽：B=1600mm 带速：V=4m/s；
运量：Q=3500t/h 运距：L=4200m 储带长度：≥140m
1.2 预选条件
1.2.1 胶带
PVG2000S上胶层3mm，下胶层2mm，厚度17mm，重量22kg/m2，抗拉强度：纵向2000N/mm，横向400N/mm。
1.2.2 托辊
①φ159（307）上托辊L=600mm，下托辊L=900mm；②上托辊间距1.5m，三托辊品字形布置35°，下托辊间距3m，二托辊V形布置10°；③上托辊L=600mm，转动部分质量12.97kg/件；下托辊L=900mm，转动部分质量18kg/件。模拟摩擦系数选0.025。
1.2.3 滚筒
滚筒和皮带摩擦系数0.4；滚筒直径φ1030，包角210°；1点为最小张力点，7点为最大涨力点。
1.3 圆周力及功率计算
圆周力 F=381464N，轴功率P=1503 KW，电动功率 P=2036KW，传动效率0.9，电压降与多机不平衡系数 0.94，备用系数 1.1。
选择两滚筒传动，功率配比为1：1，决定选用4台500KW电机。
1.4 张力计算
1.4.1 根据传动条件
功率配比：1：1，摩擦系数：μ=0.4；
传动滚筒Ⅰ圆周力： F1=187973.6N；
传动滚筒Ⅰ围包角：ω=210；
传动滚筒Ⅱ圆周力： F2=187973.6N；
传动滚筒Ⅱ围包角：ω=210；
动载荷系数：Ka=1.3；
对传动滚筒Ⅰ：S1min=73334.5N；
对传动滚筒Ⅱ：S2min=73334.5N；
所以按传动条件，最小张力应大于73334.5N。
1.4.2 按垂度条件
对承载分支：S12min=51181.6N，对回空分支：S11min=12949.2N，所以按垂度条件，最小张力应大于51181.6N
回空分支各项阻力总和：F3=49928.7N，主要阻力：FH3=47828.7 N，倾斜阻力：FST3=0。
综上计算最小张力为：S2min=73334.5N，承载分支各项阻力总和：F4=313719.2N。
主要阻力：FH4=311750.4N，倾斜阻力：FST3=0。
1.4.3 各特征点张力的确定
S1=73334.5N S2=87565.3N S3=137493.9N
S4=141618.8N
S5=455338.0N S6=468998.1N S7=73334.5N
S8=483068.0N
最大张力：Smax=483068.0N
1.5 输送带强度校核
输送带安全系数：SA=7.1，所以PVG2000胶带符合要求。
1.6 拉紧力及拉紧行程
拉紧力：Fsp=474358N，需涨紧力达500kN涨紧装置。
拉紧行程：Lsp=89.2m。
1.7 托辊受力
上托辊静载计算：
P0=0.8×1.2×（243+32）×9.8=2587.2N；
下托辊静载计算：P0=0.63×3×32×9.8=539N；
上托辊动载计算：
P0=2587.2×1.2×1.21×1.10=4133N；
下托辊动载计算：Pu=593×1.2×1.1=783N；
2 设计方案说明
2.1 总体布置设计方案
总体布置采用机头4×500KW集中驱动。
2.2 变频器设计方案
本机设计采用矿用隔爆兼本质安全型变频调速器，能够实现带式输送机优越启动、停车及多机功率平衡功能。
2.3 电机设计方案
电机防爆变频电动机，功率500KW，外壳防护等级不低于IP55，绝缘等级不低于H级，具有三相绕组温度保护。
2.4 减速机设计方案
减速器选用型号为H2SH14+FAN，速比i=20，平行轴布置。
2.5 联轴器设计方案
联轴器选用带涨紧套的蛇型弹簧联轴器，型号为：高速联轴器选用1110TBW；低速联轴器选用1190H-SLD。
2.6 制动系统
选用型号为：BYWZ5-500/201，安装于电机和减速机中间。
2.7 滚筒设计方案
主滚筒直径选用φ1030mm，铸焊结构，满足使用强度要求，采用自动焊接。滚筒胶面陶瓷包胶，胶料具有阻燃、抗静电功能，厚度不小于15mm。传动滚筒采用外置轴承，轴承座为分体结构，轴与接盘连接采用涨套连接方式，传动滚筒轴承留有温度测试点，并且装设温度传感器（PT100），结构为双出轴，满足驱动装置左右互换。轴径大于200的改向滚筒全部采用胀套连接，铸焊结构。
2.8 托辊设计方案
托辊直径为φ159mm，托辊轴选用φ42热轧圆钢进行加工，轴承采用托辊专用大游隙轴承。
2.9 机架设计方案
2.9.1 采用独立的卸载三角架结构。国产化设计卸载部大多采用伸出梁结构。在长距离、大运量带式输送机受力要求下，明显刚度不足，我们设计时采用独立的三角架结构受力合理、稳定性好。
2.9.2 传动机架采用倒T型整体框架结构。该结构两个传动滚筒均与胶带的干净面接触，减少了传动滚筒因粘煤引起的胶层磨损，同时二驱动滚筒间距达15000mm，减少了胶带的弯曲应力，保护胶带。
2.9.3 驱动底座采用大箱体结构。驱动底座设计成整体大箱体结构，刚度大、强度高、不易变形、焊后整体加工，在装和减速器安装孔前后左右均设计顶丝板，便于安装找正，在底部四角也设计四个螺纹孔，便于整体地面找平。
2.9.4 贮带仓刚性结构及有效防止游动小车跑偏机制。储带仓底座采用前后贯通的两根[40槽钢作为主架及游动小车轨道，强度和刚度完全满足要求。游动小车及托辊小车车轮同一侧采用带“V”形槽车轮，同时轨道面一侧焊反V形导轨作为定位轨道，且车轮上下设有止爬轮，左右设有导轮，保证游动小车不掉轨。
2.9.5 巷道起伏不平的可调装置。储带仓的支脚设有多孔，通过螺栓调节螺孔位置，可适应局部起伏不平的巷道地形，使游动小车轨道保持在同一水平上。
2.10 创新的全液压涨紧卷带装置
液压卷带装置是我公司为本机配制的最新研发的产品，用于工作面顺槽带式输送，卷带装置独立使用一台液压泵站，置于贮带仓架后方，纵向长度为9200mm，可极大提高工作效率，降低工人劳动强度，提带式输送机可靠性，保证安全生产。
2.11 快装机身
本机的设计采用快装结构，纵梁与支腿、纵梁和H架的连接采用“E”型销。
3 提高整机性能的改进措施
根据我公司设计、生产、制作和调试三条DSJ160/350/
G3×500+3×500可伸缩带式输送机的经验，有针对性的作了以下改进：
3.1 清扫器
机头部、卸载部各加一套重型清扫器，保证清煤效果，有效防止胶带回煤。
3.2 张紧小车
张紧小车机身加强，张紧横梁制作成方箱梁结构，采用整体腹板，增加其防扭转刚度，防止张紧横梁产生变形。机架加长，并在后部两改向滚筒间加装了防跑偏挡辊，有效解决张紧小车内胶带跑偏和机架刮胶带问题。
3.3 上、下防跑偏立辊
重新设计了上、下防跑偏立辊，立辊直径由原来的φ60mm增加至φ89mm，轴承采用306KA大游隙托辊专用轴承，全部安装于纵梁上，增加其刚度的同时，更加有效地防止胶带跑偏。
4 结束语
随着大型高产高效矿井的开发，长距离、大运量、大功率输送设备的需求量越来越大，短距离带式输送机已不能满足高产高效矿井对煤炭大输送量的要求，必须设计开发长运距、大运量的可伸缩带式输送机，以保证带式输送机高效、快捷和畅通的运输。
参考文献：
[1]北京.起重机械研究所编 DTⅡ型固定带式输送机设计选用手册[M].北京.治金工业出版社，1995.
[2]宋伟刚编.特种带式输送机设计[M].北京.机械工业出版社，2007.
[3]中华人民共和国煤炭部编.中华人民共和国煤炭行业标准.MT/
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关键词：图书馆 大数据 信息素养 数据素养
中图分类号：G250 文献标识码：A 文章编号：1003―6938（2014）04―0117―03
我们正处于一个数据无处不在的时代，一方面，我们在生活、学习与工作中产生了大量的数据，如记录于数据库中的学习记录、产生于手机终端的信息行为等数据，另一方面，我们也依赖于大量的数据去支撑我们的工作、学习和生活，如基于大量实验数据的科学分析、基于数据统计的趋势展望等，社会也由此进入到了一个数据类型多样、来源丰富、数量庞大、价值巨大的大数据时代，对数据的获取、管理与应用也成为了大数据时代人们必备的技能素养之一。被誉为社会课堂的图书馆一直以来就承担着社会教育职能，在大数据时代，图书馆如何发挥自身的优势与教育职能，在公众的素养教育方面发挥积极作用，也因此成为了学术界特别是图书馆界研究的热点问题。鉴于此，本文在概述大数据与数据素养的关系、概念及大数据时代图书馆职能的基础上，主要对图书馆开展数据素养教育的内容与方式进行了研究。
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1.1企业安全概述
企业安全是以企业为主角的安全，包括企业自身的结构安全和管理安全两方面内涵。从宏观的角度来看，企业安全就是企业完全的可靠与可控的状态；狭义上则是对于企业的安全管理。企业安全管理对于一个企业来说至关重要，是一个企业能否持续发展的关键要素之一。
1.2大?稻莞攀?
大数据也叫做海量资料，它是一种新兴的信息资产，最主要的特点是海量化、速度快、多样性与高价值。这样的信息资产需要一种新型的处理模式来使其拥有更强大的决策能力、洞察能力和优化流程的能力。它区别于传统的随机抽样分析方法得到的数据，最主要的就是它进行的是即时的数据分析。
在当下的商品市场中，没有其他任何词语比“大数据”更能引人注意。在各个领域中，大数据的颠覆传统和创新功能都是让人眼前一亮的。
1.3大数据时代的企业安全
当今时代越发朝着大数据时代前进，从许多来源搜索到的大量数据正对企业安全管理产生着巨大的影响。企业安全一直以来都是企业管理十分重要的一部分，在大数据时代，各种数据逐渐显现出巨大价值。其主要变现就是在短时间内将摄取、管理、分析并整理成为简洁明了的资讯，用于帮助企业经营和决策分析。除此之外，数据仓库、数据安全、数据分析挖掘等热词也渐渐在专家人士中成为焦点。
将大数据应用于企业安全管理中，是当今社会的另一大趋势。通过不断地进行用户数据收集、整理与分析，权重划分、建模评估，进行风险控制；另外，在监控管理方面，利用大数据对整个行业动态进行统计和预测，这又可为管理者提供更为准确的行动策略和根据。
2、企业安全大数据平台建设与实现
2.1目的与意义
当今，企业安全管理的重要性不断提升，企业的业务管理范围不断扩大，在逐步地朝着收集数据源的方向前进，这其中包括分析源的分布范围、多样化程度和碎片化水平。其中，企业用来收集数据源的系统大多是条块化分析为主导，这就不利于安全分析的进行。因此此种方式的效率并不高。进入大数据时代后，这样的弊端得以很好地解决，大数据分析的快捷高效与高价值的应用水平在数据采集、分析中大显身手。
企业安全大数据平台的建设和实现，其主要的目的在于将各应用系统操作统一化。这就要求大数据系统能够高效地对企业内部各种设施的安全事件日志、业务管理系统数据、操作系统数据等统一进行收集、储存、管理和分析。最终实现上述各项系统的迅速高效地链接，并且在较大程度上优化系统效能，并且能做到相关的风险控制和提供精准的行动策略和根据。
2.2企业安全大数据平台的建设
要建设企业安全大数据平台，首先要对整个平台的整体面貌进行描摹。这就要求通过大数据的高效分析，来获得企业自身网络和信息的安全资讯，使得相关数据在大数据的搜索下完全呈现。然后利用大数据对其进行安全监测，实现对整个框架的构思和描摹。
接着，在完成大体把控框架后，要进行的便是集中收集大量的安全信息。通过对各种日志信息的收录和对各种安全信息的收集，我们对各个操作系统的安全资讯就能有个总体的了解，这为后续的操作建设了基础。
进行完各个操作系统的信息收集，接下来，就要从业务系统旁路下手。企业的业务系统通常是指一个企业把自身的商品带入市场后，力求从中实现利益最大化的一个系统。它包含了企业营销管理、产品规划不能、销售跟进、客户服务、风险控制等。在这个系统中，我们可通过大数据对客户流量进行收集和分析。这其中主要以网络镜像流量的方法进行，根据http协议对数据流量进行分析、筛选、格式化和补充并使之完全等操作，得出我们所需要的资料。然后将这些资料提交到更高层次的储存系统中，就可为下一步操作提供实施的可能性。
下一步操作便是分析业务安全模式，所谓业务模式，就是运营商、制造商、终端供应商等各个环节之间的相互关联的关系。这里包含两个主要方面的内容。其一，登录异常情况的分析，分析登录日志，随后根据分析的结果建立相应的模型。模型要符合以下几个方面的问题：非密码破解登录，程序账号异常登录、非本地IP登录、非一般时段登录等问题，来分析此类安全隐患，以杜绝违规操作的发生。其二，当发现有相关工作人员进行上述的违规操作，应快速对其进行监督与控制，关联其日志，检查其操作，尽量在最短时间内实现对其违规操作所可能造成的隐患进行评估并将利益损失降到最低程度。
当发生上述的安全隐患行为，我们所要做的就是及时对发生的安全事故进行范围预估，并分析其在不同事故中的各系统的运行状况和正常情况下有何异同。更进一步，我们希望在大数据的帮助下，绘制出各种资讯安全的状态和发展形式以及变化趋势，更理想的状态便是以动态的图解呈现在管理者面前，以提供可靠的数据分析来源和安全发展走势，有助于管理人员提出更为准确和可靠的解决策略和应对的方案，从而进一步提高企业安全的水平。
在企业安全大数据平台的建设中，最后也是最为重要的一步便是对未来的安全形势进行预估。在当今这个高速发展的时代里，各种安全隐患层出不穷，对于安全隐患的预估是企业安全管理的一个相当重要的环节。面对变换莫测的安全形势，大数据时代为这种不确定划下句点。在前面所进行的各种数据收集、储存、管理和分析的基础上，并在安全动态图解的帮助下，我们可对未来的安全发展趋势进行更为有效的预估。为此，我们需要对收集到的数据进行多个方向的分析，提高整个系统的预防警备水平，为整个系统的安全预防警备作出贡献。在这期间，要力求对可能遭遇的安全隐患进行模型模拟计算，并将可能出现的后果进行定量分析，呈现出数量化的展示效果。
2.3企业安全大数据平台的实现与应用效果
在大数据时代的背景下，对企业安全大数据平台进行建设，并在最大的程度内实现对其的应用，我们得到了可喜的效果。其中，利用在业务系统和操作系统中进行的风险控制模型化分析，并以此建成对网络不正常登录行为的模拟分析，这在审核排查企业相关工作人员的违规操作中起到十分重要的作用，并以此降低了内部人员泄露企业安全信息的可能性并有助于清除和排查隐患，提高企业的安全水平，实现企业安全管理的一大重要目标。除此之外，这一平台的建设和应用，在很大程度上实现了企业内部信息资源的良好管理，因为大数据的利用本是一件高速有效又兼具精准的一项技术，结合了大数据的分析优势，企业日常运作和维护中的各类数据一丝一毫地完全展现在眼前，海量数据包含着无限的信息，只要精准利用，便可从中获得随机抽样分析所不能提供的效益。
