极课大数据范文

导语：如何才能写好一篇极课大数据，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。

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摘 要：传统试卷讲评存在着一定弊端，对学生学业诊断无法准确评估。在极课大数据支撑下，教师可以从读懂学生入手，把握试卷讲评的方向，提高效率。文章从试卷讲评课教学、极课大数据读懂学生、极课大数据辅助教学几方面，研究极课大数据支撑下高中化学试卷“讲”u。

关键词：极课大数据；高中化学；试卷讲评；效率

中图分类号：G633.8；G436 文献标志码：A 文章编号：1008-3561（2017）18-0025-01

试卷讲评课，是教师熟知的一种教学模式，能起到纠错、强化、巩固的作用，具有强化考点的掌握、解题技巧上的点拨、逻辑思维能力的训练、揭示规律的功能，对学生的学科精神的素养具有促进作用。同时，试卷讲评课是一种特殊形式的教学，通过试卷讲评，可及时纠正学生解题上的偏差，研究解题方法，培养思维及提高学生的综合能力。因此，如何提高试卷讲评的有效性，一直是一线教师值得探讨和研究的问题。

一、试卷讲评课教学

（1）充分备课，精心设计。教师评讲试卷时，要从知识与能力、过程与方法、情感态度与价值观等方面精心设计。教师要整体把控知识的考查，适当变式延伸与补充。同时，教师要把握好试题的难易度、区分度，要有侧重点，对考点分布、成绩分析、学生的得分率均要了然于胸。

（2）试卷讲评的时效性。及时评讲有利于学生解题的思维错误的纠正，容易捕捉学生的兴奋点。根据斯金纳的“及时确认原理”，从考试结束到试卷讲评的时间“间隔越短，其效果越显著”。因此，保证讲评的及时性，有利于满足学生知识补救的心理。

（3）讲评有侧重、抓重点。试卷讲评课不应从头到尾、面面俱到地讲，而应有所选择、有所侧重。对此，教师在批完卷后，可对全班的学生情况进行综合分析，找出存在的共性问题，并进行学业诊断的评估，从而了解学生的症结所在。如在客观题中哪些题目差错率高，主观题中每一题的得分情况如何等。针对学生在解题过程中出现的典型错误、理解偏差或思维谬误等，教师要重点分析学生共性错误的根本原因，并在教学中为学生解答试题的正确思路、方法和规律，从而有效提高课堂教学的实效性、准确性。

二、极课大数据读懂学生

极课大数据有配套的软件与硬件支撑，通过“极课”能将电子稿试卷转化成“极课试卷”（专属机读模式）。教师根据试卷题目数量、设定分值和题型编入信息，答题卡自动绘制，然后保存、，导出PDF文本答卷，并在指定位置贴每位学生的二维码（该二维码就是极课软件用以识别学生身份信息的“眼睛”）。教师批改主观题时，可不改变传统习惯，先在答题卡上对应的评分栏中用红笔圈画分值即可。接着教师将纸质答题卡放入阅卷仪，找到的试卷名称，机读阅卷，再上传成绩。极课大数据对每一次的测试会有精细的分析，如班均分、客观题、主观题均分、小题分、高频错题、得分率、区分度等一系列数据统计的细化分析等。极课大数据对学生名次排序升降、成绩成长曲线、阶段性知识模块得分率、高错题类型会做出细致的分析，也可根据学生的错题量身定制个性化的作业本。运用极课大数据对学生进行个别化学业诊断后，虽然数据及其内涵得到了丰富，但要让冰冷的数据分析为学生成长服务，还必须做好引导工作。教师还要依据课程标准的目标，为学生发展开发丰富多彩的课程，助力他们的成长。

三、极课大数据辅助教学

教师进行试卷讲评，并不是简单纠正错误了事。在运用互联网+极课大数据进行分析时，教师还要了解学生的知识掌握情况，如高频错题、得分率高低、错答人数、平均分、区分度等。

（1）针对性强。传统的作业批改、阅卷方式及成绩的统计，只是在个体、班级和年级宏观上的了解，并不能真实反馈出题型、得分点的差错率，如具体哪一题得分高，高到什么程度；哪一题得分低，又低到什么程度。而且教师对题目得分率的高与低只是有个大概了解，并不会真正地统计到每一个学生、每一题的得分情况。教师通过极课的数据进行分析，会一目了然，使“讲”的针对性更突出。

（2）有侧重点。教师的课堂教学有了极课数据的支撑，可将原本模糊、大概的“学情印象”变得清晰化、层次化，重点突出，使课堂教学更有侧重点。同时，有助于教师调整教学策略和方向。

（3）“讲”的精准。在极课的阅卷环节中，教师可利用大数据的分析对学生的认知结构进行准确定位，优化了课堂的“讲”。而这些对于教师来说“省时、省力、省心”，其作用不可估量。此外，在智能手机上，“极课教师”可以随时查阅历次学业情况，方便快捷，既减轻了教师的工作量，又让教师真正“读懂”了学生。同时，在极课资源库中重组高错题型并进行重组训练，能使学生举一反三，培养学生化学学科的综合素养。

四、结束语

结合近几年学校利用大数据开展教学改革的实践，当务之急是教师要树立利用大数据的意识，并自觉培养相关的素质。而当经验和大数据发生矛盾时，教师要懂得如何对待采集的数据，这会对教学的评估产生影响和根本性的改变。同时，教师除了会分析数据还要会应用，并把采集到的数据结果和日常行为结合起来。面对大数据时代的到来，教师不能局限在固有的教学模式中，而应努力基于数据去改变，主动用大数据指导自己的教学。

参考文献：

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关键词：大数据；翻转课堂；课程教学改革；信号与系统

中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）34-0205-03

Abstract： With the development of information technology， the era of big data， large， rich teaching resources for teachers and students' learning styles on the Internet brings convenience and change， under this background， a new teaching model based on the flipped classroom. Based on the "signal and system" classroom teaching as the carrier， through the study on the teaching effect of the teaching practice and analysis， put forward the flip classroom teaching mode can not only improve the teaching effect， active classroom atmosphere， but also to fully stimulate the enthusiasm and initiative of learning motivation and autonomous learning of students， improve students' ability to analyze and solve the problem.

Key words： big data； flipped classroom； teaching reform； signal and system

1 概述

随着信息技术的飞速发展，大数据时代的到来，互联网上急剧增长的教学资源和新的教学模式、方法的产生，学生的学习方式发生了改变。同时，这些新的教学方式也威胁了传统教学模式思维模式下的教学模式和教学理念，特别是近几年出现的翻转课堂、微课、MOOC（大规模开放在线课程）等已经成为现代教学研究的热点，受到很多教育工作者的极大关注，而这其中尤其以翻转课堂教学模式最为教育工作者探讨研究的热门话题。

我们知道，大数据时代最为显著的特征是数据的急剧增长，每天互联网上的信息量以多少多少T字节来计算，因而人们获取知识、信息的途径更为方便，随着互联网中优质教学资源的出现，教师授课通过搜索网上资源就能够轻松获取，在新技术的推动下，传统的照本宣科式的、满堂灌的“填鸭式”教学方式已经不能满足现代教学的需求，在互联网高速发展的今天，开放而丰富的教育资源将进一步解放人们的学习，这给传统的教学带砹司薮蟮奶粽剑在这样的背景下，翻转课堂顺应了这一变化。本文以“信号与系统”课堂教学为载体，通过对教学实践、教学效果分析的研究，提出了翻转课堂教学模式不仅能够提高教学效果，活跃课堂氛围，还充分激发了学生的学习积极性、主动性以及自主学习的动力，提高了学生分析、解决问题的能力。

2 大数据与翻转课堂的结合

翻转课堂是一种借助互联网，通过PPT、视频等学习资源进行各种课程学习的模式。目前将翻转课堂应用在大学信息类课程教学中的案例很少，而我们所见到的在中小学教学中应用较多，其实由于大学生已经成年，他们自主学习能力比中小学生要强，大数据应用越来越广泛，教学资源也越来越丰富和多元化，借助还联网平台传播的高效性。因此在大学信息类课程中更有利于开展翻转课堂的教学。

传统课堂是以教师的讲授为中心，老师相当于电视剧的主演；而翻转课堂重在以学习自主学习以及师生间共同协作探究为中心，老师就像是电视剧的导演。传统课堂中教师利用教材和PPT讲授，以课堂讲解与课后作业为主，学生只是被动地接受知识；而翻转课堂教师利用微、视频课、网络资源和教材等相结合的方式，以回答问题、解决问题为主的形式。翻转课堂更加注重师生间的、学生间的交流，但是这种交流不是提问，不是提问越多就代表交流越多，也不是交流越多就越好，不是在线视频的别称，不是学生任意低学习更不是师生对着屏幕各看各的，而是根据课前制作任务单对知识的掌握情况来提出具有针对性的问题展开讨论从而确保互动交流的有效性和高效性。

3 翻转课题的教学实践

“信号与系统”是一门理论与实验相结合的课程，主要内容分为信号与系统两个部分，重点强调了连续与离散时间系统的求解和三大变换即频域的“傅里叶变换”、复频域的“拉普拉斯变换”和Z域的“Z变换”。本文就“以信号与系统”这门课为例来探究大数据背景下基于翻转课堂的教学模式改革。

3.1 翻转课堂教学准备

考虑到翻转课堂中教师与学生的角色发生了改变，为了深入地研究翻转课堂这种新的教学模式的教学效果，选取了信本1 班和信本2班（每班35人）两个平行班展开对比学习实践，其中信本1班采用传统模式教学，而信本2班采用翻转课堂教学。

大数据背景下，网络资源丰富，我们的选择更加丰富与也多样化，在翻转教学模式下，由于中国学生大多都比较内敛，所以必须通过教师精巧的课堂设计、积极引导和鼓励，才能让学生在课堂上完全释放自我、表达观点、积极交流。学生大部分获取知识来自于教师制作的教学视频，在制作教学视频的时候充分地考虑到对学生自主思考、自主学习能力的培养。根据教材与网上资源特制作了《信号与系统》的教学视频，表1是内容设置，同时教师也可以通过建立QQ群、微信群学生更好地进行交流，方便也拉近了与学生的距离，使学生感到更加亲切。

3.2 翻转课堂实施

在课堂教学过程中，学生通过分组讨论、作品展示、互相评价等形式，加深对知识的理解和掌握。例如，在讲傅里叶变换的性质的时候，由于学生在上课之前已经自学过相关的视频内容，并要求学生自己根据傅立叶变换的性质完成课后的习题，因此在课堂上老师不用再讲授，而是直接与学生当面进行交流与探讨，并要求学生分组讨论说明这些性质在实际通信领域的应用情况，最后老师与学生一起进行打分评价。这种基于翻转课堂的教学模式最主要是能够使学生进一步加深对知识的消化吸收，将理论知识应用于实践，掌握其应用的方法；其次是能够促进教师与学生甚至是学生与学生之间的交流、协作，这样也能够提高学生分析问题、解决问题的能力，增强学生的自信心，同时增进学习的积极性和主动性。

3.3 翻D课堂评价体系

传统教学重在以教师的讲解为主题，学生只是被动地在接受，老师讲课布置作业，学生完成作业参加考试，老师评判给出最终成绩，而且学生在实际执行时抄袭现象明显，我们学校按照这种传统而单一考评方式（一般最终成绩由10%平时成绩+20%实验成绩+70%期末考试成绩构成）不能够全面地评估学生的学习能力。而基于翻转课堂的评估系统相比传统教学的评价更科学、全面，学生最终的考核成绩由20%学生小组讨论成绩（教师打分与小组打分构成）+20%实验结果展示成绩+30%汇报成绩（一学期至少三次的平均成绩）+10%平时成绩（每次完成任务的成绩的平均成绩）+20%期末考试成绩。

3.4 翻转课堂教学效果分析

教学活动是学校教学的核心，而教学效果的优劣直接影响着学生的发展，通过对信本1班（传统教学）和信本2班（翻转课堂教学）两个班级的学生分别采用传统教学与翻转课堂教学，通过数据可以说明教学效果的差异。表2是两个班对教学资源使用情况的对比。

由上述表3.2可以看出，信本2班学生能够更积极主动地参与互动学习讨论中，教学资源利用率高，真正参与课堂的教学活动中去，达到自我学习的目的，教学效果比信本1班明显好。

在学期即将结束进行综合考核的时候，从学生平时表现、实验成绩分组讨论、作品展示、交流协作和学生互评等方面来考虑，得到了表3所示的结果。由此可以看出绝大多数学生认为获得了较好的学习效果，提高了自学能力和分析、解决问题的能力，对于这种新的翻转课堂教学模式，95%的学生表示满意，希望能够继续这种教学模式。

4 总结及展望

未来的学习越来越呈现出个性化，而我们获取知识的途径越来越多元化，资源也更加丰富，伴随着大数据在实际生产和生活中应用的深度和广度的提高，借助互联网教育资源高效的知识传输，利用信息技术这个平台寻找更加优质的教学资源丰富、拓展和优化现有的课堂教学。作为教师不仅仅是知识的传播者，更应当积极地开创新的教学模式为学生提供支持与服务，增强他们学习的自信心、激发他们学习的好奇心及其探究知识的渴望。

参考文献：

[1] 晏燕，王慧琴.高校信息类课程翻转课堂教学模式研究[J].兰州纹理学院学报，2016，1（1）：111-116.

[2] 荣垂田.大数据背景下高校信息管理课程改革研究[J].课程教育研究，2015（10）：42-43.

[3] 张正言，黄炜嘉，王敏.基于翻转课堂的课程教学改革与实践――以“信息论与编码”课程为例[J].北京教育学院学报：自然科学版，2015，12（4）：33-37.

[4] 谭翔纬，蒋慧勇.大数据背景下的高校计算机编程类课程教学改革探讨――以《Java程序设计》课程教学改革为例[J].电脑知识与技术，2015，11（23）：91-92.

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祁国晟领导下的国双科技正是这样一家以数据分析为核心的在线业务优化产品与服务提供商。2012年1月23日，继联合国家信息中心成立“网络政府研究中心”之后，国双潜心打造的第二个科研机构“国双数据中心”也揭幕成立。这位28岁的年轻CEO踌躇满怀，立志将国双打造成“21世纪最性感的公司”。

变革，“大数据”时代降临

经过近年的高速发展，互联网世界迈入“大数据”时代：Facebook的日均上传已突破100TB大关，Twitter每天的量也达到2.3亿，再加上邮件、网络日志、手机通话记录以及公共领域中交通、气象各个系统产生的运营数据……IDC的最新报告显示，仅过去3年的信息总量就超过了以往400年的积累，并将以每两年翻一番的速度增长。

“这是一场革命。”技术派出身的祁国晟对这个“大数据”时代蕴藏的机会深深着迷。

他在国双数据中心的启动仪式上分享了一则令人感触颇深的真实故事：若干年前，中美之间曾发生一起撞机事件，肇事的美国飞机被扣，两国在这架飞机的运回方式上展开谈判。我方以机场承受能力有限为由坚持飞机必须拆卸后返还，不料一小时后，美方谈判专员竟然列举出了更大型号的飞机曾在我国机场起降的记录进行反驳，条条清晰，字字精准，致使我国在较量中处于被动地位。

而数据崛起的性感之处绝不止于宏观叙事，它更为商业经济中的个体组织洞开了一扇崭新的大门。

美国作家巴拉巴西在他的《爆发》中指出，人类的日常行为看似杂乱无章，实际却呈现规律性，甚至“93%以上都是可预测的”。在网络依赖越发强烈的今天，人们网购、网游、网络社交，一举一动都会藉由PC、手机、平板电脑等各种传感器自发产生数据，行为规律也就隐藏其中。“对企业来说，谁掌握这些规律，谁就能抓住商机。”国双科技产品及销售高级副总裁李峰表示。

一个广为流传的经典案例是，华尔街某家公司通过分析当时全球3.4亿微博账号的留言判断民众情绪，再根据结果处理手中股票：多数人表现兴奋就买入，焦虑则抛售，成功为第一季度创造了7%的收益率。祁国晟甚至笑说：“一家企业哪怕只依靠分析遗产性数据改进工作流程都可能获益匪浅。”

“看不见的数据，看得见的商业。”祁国晟这样总结道。

国双，“大数据”变“小数据”

但是从爆棚的数据海洋到企业追求的商业价值间存在一段漫长的距离，不少企业主戏称“大数据”时代其实是“垃圾数据”时代。“真正需要的讯息被淹没得难以剥离。”国双科技高级副总裁续扬说，他在“大数据”时髦的当下更喜欢另一个概念——“小数据”，“所谓的‘小数据’并不是量小，而是运用科技为企业量身定制有助决策的客观依据，真正挖掘出商业智能。”

国双科技正是这样一家能将数据由“大”变“小”的营销咨询公司。“成立7年来，我们的每一分钱几乎都是依靠数据操作挣来的。”祁国晟介绍说，秉持“跨平台、跨设备、跨浏览器”的理念，国双现今构建有丰富的产品系列，涵盖网页端分析、富媒体视频分析、移动终端分析众领域，主要为客户提供数据监测和挖掘、用户体验优化以及搜索营销咨询等方面的服务。

按照标准服务流程，国双首先针对客户的推广工作建立完善的KPI（关键绩效指标法）体系，令其清楚如何度量投放的各种在线广告；然后应用Web Dissector、Contribution Dissector等产品工具进行数据采集和挖掘；再对得到的数据进行价值解读，形成一系列的仪表盘和报表反馈给客户，让营销方案更加合理。

“甚至有部分客户要求打通线上和线下的数据。”李峰举了日产汽车的例子，“我们为日产量身定做数据模型，对接线上和线下4S店的数据，每天将最新的转化率、在线营销投放效果以及后台的用户体验优化形成报表，清晰地展示出哪些关键词带来了有效访问、到店试驾甚至购买转化。”该项目使得日产在半年时间内达成全年留资指标的90%，有关负责人甚至称赞说：“国双是日产数字营销的全面管家。”

梦想，誓做“楠木”生意

目前国双的客户以可口可乐、欧莱雅、东风日产等财富五百强及中国五百强为主，分布数十个行业。造成这一现象的原因在于，第三方数据分析尚属先锋行业，不少企业尤其是中小型企业还没意识到大数据的价值。

“500强架构已臻成熟，更加要求精细化运营，每个部门、每一个体在做预算、总结等每个环节都对数据有强烈的依赖，所以非常容易接受我们提供的服务，获取原来情况下同样的数据得不到的信息。”祁国晟解释说，“但是广大的中小企业还处于跑马圈地阶段，运营的最高优先级是如何快速发展、攻下山头。”

数据服务是一片蓝海。祁国晟十分庆幸，自己一手创立的国双赶上了这次变革。虽然市场还有待培育，但是国双已经尝到了甜头——2011年，公司实现销售收入增长10倍以上，即使在外部环境遍不景气的2012年也保持同倍速态势，毛利率有所上升。

跨入快车道的国双不屑于经营“一岁一枯荣”的“草本生意”。“要做就做基业长青型的‘木本生意’。”李峰幽默而形象地比喻说，国双的愿景是立志长成不腐不蛀的“楠木”。

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摘要：针对分布式容错技术的研究，提出了两点关键要求：降低冗余开销、提高节点修复效率。分析目前主流的容错策略： 复制、纠删码、再生码、基于局部可修复码，并认为这些容错策略存在不同程度的缺陷，因此设计出容错能力、计算效率及存储利用率更高的容错策略，仍是未来很长一段时间内值得深入研究的问题。

关键词： 大数据；可靠性；分布式存储；容错技术

Abstract： Two key requirements of fault tolerance technology are proposed in this paper： minimal storage overhead and maximum node recovery performance. Four main strategies for fault tolerance are analyzed： replication， erasure codes， regenerating codes and locally repairable codes. It is considered that these fault tolerance strategies have different defects. Designing a fault tolerance strategy with higher fault tolerance， better computational efficiency and memory utilization will still be a problem needs to be solved in the future.

Key words： big data； reliability； distributed storage； fault tolerance technolog

随着经济全球化的发展和科技改革的推进，网络覆盖面积不断加大，信息交互随之增强，全球数据正在以爆炸式的速度增长。国际数据公司（IDC）报告指出，从2010―2020年全球数据量将有50倍的增长，预测达到40 ZB数量级[1]。同时海量数据对存储系统提出了巨大的挑战，根据统计，数据存储的需求每年的增速在50%～62%之间。大规模分布式存储系统以其海量存储能力、高吞吐量、高可用性和低成本的突出优势成为存储海量数据的有效系统并被广泛使用。当前最主流的分布式系统是开源的Hadoop分布式文件系统（HDFS）[2]，作为GFS[3]的一个开源实现，它被应用于众多大型企业，如Yahoo、Amazon、Facebook、eBay等。

随着分布式存储系统的规模越来越大，为节省成本，存储节点大多采用廉价、可靠性差的设备，这直接导致节点故障越来越频繁。图1给出了Facebook部署的Hadoop集群的日节点失效数。集群共3 000个节点，涉及45 PB数据，平均每天有22个节点失效，最高的日节点失效超过100个[4]。如何有效保障数据可靠性成为了当前分布式存储系统首要关注的问题。

为了提供可靠的存储服务，分布式存储系统通过引入冗余信息来提高系统的容错能力。这种冗余存储的方式能够使系统容忍一定数量的节点故障[5-6]，同时系统还需要一个良好的节点修复机制，在发生故障时能快速有效地修复失效数据，维持系统冗余度。

1 基于复制的容错技术

复制策略是引入冗余最简单的方法，其基本思想是为系统中的每一个数据对象都建立若干个相同的副本，并把这些副本分散存储在不同的节点上，当遇到某个数据损坏或失效而无法正常使用时，可通过访问最近的存储节点来获取与原件完全一致的数据备份，这样只要数据对象还有一个存活副本，分布式存储系统就可以一直正常运行。修复过程也十分简单高效，只要向所有存储副本的节点中最近的节点发出请求、下载并重新存储，即可恢复系统冗余度。复制策略存储方式简单，易于实现，故障修复容易，并且便于扩展。此外，存储的多个副本也可以均摊读文件时的负载，如通过为热点文件配置更高的副本数来支持高效的并发读操作。

但是在节点数量庞大，存储结构复杂的大规模分布式系统中，要实现快速高效的容错技术，必须解决3个问题：副本数量的设置、副本的放置方式和副本的修复策略。

1.1 副本数量设置

设置副本数量一般有两种方式： 一是静态设置，主流的分布式文件系统如HDFS[2]和GFS[3]都是采用3副本固定机制，这种方法操作简单，但灵活性差；二是动态设置副本数量，亚马逊分布式存储系统S3提供用户可以自行设定副本数的功能。另外，文献[7]提出一种动态的容错机制，系统根据数据的访问频率、出错概率、网络状况以及存储时间等动态因素决定副本数，同时动态地删除或添加副本，这种动态机制能大大增加存储空间的利用率、提高数据的获取性能，但动态决策方式会加大系统的处理开销。

1.2 副本放置策略

副本的放置策略不但影响分布式存储系统的容错性能，还关系到副本的存储效率和访问效率。HDFS采用的3副本放置策略，如图2所示[2]。3副本放置策略为：本地放一份，同机架内其他任一节点放一份，不同机架的任一节点放一份。同机架内存放两个副本，可减少机架间的数据传输，方便本地节点对于数据需求时的读取。若本地数据损坏，节点可以从同一机架内的相邻节点获取数据，读取速率快。而数据块存放在两个不同的机架中能避免机架故障导致的数据不可用。同时，为了降低整体的带宽消耗和读取延时，HDFS会尽量让读取程序读取离它最近的副本。如果在读取程序的同一个机架上有一个副本，那么就读取该副本。如果一个HDFS集群跨越多个数据中心，那么客户端也将首先读本地数据中心的副本。

1.3 副本修复策略

容错技术的修复过程事实上就是恢复系统的冗余度，保证其在一定的可接受范围内。实际的存储系统采用的修复策略有两种：一种是“主动”修复策略[8]，一旦检测到一个副本失效立刻创建一个新副本；另一种是基于阈值的“惰性”修复策略，这种策略只有当备份数量小于某个阈值才进行修复，如Total Recall[9]。根据资源的访问频率，可以分为热门资源和冷门资源，热门资源一般采用主动修复，而访问量小的冷门资源则可以采用惰性修复策略，减少修复临时失效等不必要的开销。

2 基于纠删码的容错技术

纠删码起源于通信传输领域，由于其数学特性，被逐渐应用于大规模存储系统中，特别是分布式存储环境，实现数据的冗余保护。相较于复制策略，纠删码技术在相同可靠性条件下可以最小化冗余存储，学术界和工业界已将纠删码广泛应用于分布式文件系统。例如卡耐基梅隆大学研究的DiskReduce[10]、Facebook的HDFS-RAID[11]、谷歌的Colossus[12]、微软的Azure[13]存储系统均采用了纠删码并实现了更经济的可靠性。

2.1 纠删码基本原理

纠删码的基本原理如图3所示，存储原始文件O，首先将其切分成k个数据块，记为O1， O2， …， Ok，然后编码生成n个编码块，记为B1， B2， …， Bn，n>k，最后将这n个编码块按照一定的放置规则分别存储在不同的节点上。编码过程中生成了冗余数据，当系统中有存储节点失效时，只要留下足够的编码块就可以利用这些剩余的编码块恢复出丢失的数据，维持系统的冗余度。若n个编码块中任意k个块即可重构原始文件O，则这种纠删码满足最大距离可分特性（MDS）[14]，在可靠性和冗余的权衡上达到最优，最常用的编码方法是RS码[15]。

2.2基于纠删码的分布式存储模型

在分布式存储系统中，数据分布在多个相互关联的存储节点上，通常情况下，映射生成的编码块需要存储在不同的节点上。图4给出了一种基于纠删码的分布式存储模型[16]，假设系统中含有n个存储节点，其中k个是数据节点，m个是编码节点，即满足n = k + m。k个数据节点存储原始数据块，标记为D0， D1，…， Dk-1；m个编码节点存储编码数据块，标记为C0， C1， …， Cm-1。纠删码算法需要将原始文件切割成k等份后依次存储在k个数据节点中，并将编码生成的m份放入m个编码节点。当存储大文件时，需要对原始文件进行二次切割，即每次从文件中读取指定大小的数据量进行编码，我们将一次编码过程中涉及的原始数据和编码数据称为一个stripe[16]。一个stripe独立地构成一个编码的信息集合，不同stripe之间相互无关。但是，逻辑上的stripe与实际物理节点的对应关系并不是恒定不变的，可以通过stripe的轮转实现数据存储负载均衡。

与复制策略相比，纠删码策略可以有效地降低维持可靠性所需的存储开销，提供令人满意的存储效率[5]。

2.3纠删码技术的缺陷

然而，基于纠删码的容错技术未能在实际的大规模分布式存储系统中真正应用，除了其结构较复制策略复杂外，纠删码本身在数据恢复时存在致命的缺陷。在基于纠删码的分布式存储系统中，当一个节点失效时，为维持系统冗余度，新节点需要首先从k个节点中下载全部数据恢复出原始文件，再重新编码生成失效的数据，这个过程中传输的数据量是失效数据的k倍。当节点在网络中分布较分散时，节点的修复需要消耗大量的网络带宽。这一缺陷在普通分布式系统中已有制约，在大数据环境下，数据量和存储节点在成倍甚至几何级增长时更为明显。同时，需要的下载量太大势必会导致节点修复过程变慢，对于不断发生故障的分布式存储系统来说，节点的修复速率直接影响到系统可靠性。如果修复速率过慢，甚至赶不上节点发生故障的速度，那么系统将无法维持其可靠性。据Facebook在HotStorage’13上的论文指出，纠删码的低效修复已经成为限制其广泛应用的瓶颈所在[4]。

针对纠删码的修复问题，Rodrigues提出了一种混合策略[5]：采用纠删码的同时维护一个副本，从而有效减少修复带宽。然而，这种混合策略节省带宽有限，但存储开销大，同时使得系统设计复杂化。Dimakis创造性地将网络编码应用于分布式存储，提出再生码的概念[17]，显著降低了修复带宽。

3 基于再生码的容错技术

3.1再生码的基本原理

再生码的描述如下：将原始文件编码后存储到n个节点中，每个节点存储大小为α。当一个节点失效时，新节点连接剩余n-1个节点中的d个节点（k≤d≤n-1），从每个节点下载大小为β（β≤α） 的数据进行修复，即修复带宽为γ=d×β。再生码的参数集可表示为{n， k， d， α， β， B}，其平均修复带宽γ小于文件大小B。再生码的编码、再生及重构过程如图5所示。

随着每个节点的存储量的提高，节点修复时需要下载的数据量将降低，通过在信息流图上求最小割界的方法，给出了节点修复带宽消耗的下界曲线，而再生码正是在存储开销α和修复带宽γ的最优曲线上。如图6所示，最优曲线上存在两个极值点，分别代表最优存储效应和最小修复带宽效应，达到这两个极值点的编码称为最小存储再生码（MSR）和最小带宽再生码（MBR），已有一些明确的编码实现[18]。理论上，当d=n-1时，再生码的修复带宽达到最小值。

3.2再生码技术的瓶颈及前景

虽然理论上再生码可以达到最优的存储开销和修复带宽，但由于它依赖于复杂的参数和晦涩难懂的数学理论，其实现方式非常复杂。现有的再生码大多在有限域GF（2w）上进行域元素的多项式运算[18]。计算机处理中，加法较为简单，但乘法和除法却非常复杂，甚至需要借助离散对数运算和查表才能实现。这使得再生码的编解码计算开销大，无法适应存储系统对计算效率的要求。很多研究都表明，设计一种结构简单、计算复杂度低的策略至关重要。文献[19]中分析了3种再生码：随机线性网络码（RL）[20]、精确线性码（EL）[21]和生成矩阵码（PM）[22]。其中，PM码利用一种紧凑的表示方式和高效的编解码算法大大提高了编解码速率，然而与纠删码相比，PM码仍需要更长的计算时间。

再生码作为对纠删码的改进，具有很好的理论支撑。但目前提出的大多数再生码、编解码复杂度较高且码率较底。如何提出码率较高并且复杂度低的编码策略就很有意义。深圳市融合网络技术实验室在该领域进行了深入研究，并取得了一定的研究成果：1）提出BASIC[23]编码框架，利用一种新颖的卷积形式来表示编码运算过程，可以将有限域运算转化为GF（2）内简单的移位和异或操作；2）提出一种改进的Zig-Zag编码[24]，采用移位和异或的Zig-Zag解码算法，避免解码时所需要的复杂计算，达到了最低的编解码复杂度。这些编码都可以应用在再生码的构造上，以更好地实现码率较高并且复杂度低的编码。

对于再生码编码策略的未来研究方向，应结合安全问题、网络拓扑和磁盘输入输出（I/O）复杂度进行设计，从而使再生码更为实用。

4 基于局部可修复码的容错

技术

除再生码外，局部可修复码技术（LRC）[25]可以通过增加本地数据实现修复带宽的降低。文献[25]给出了修复局部性r、编码距离d、每个节点的存储大小α以及存储编码长度n之间的权衡。Facebook在HDFS中实现了LRC技术[4]，微软也在Azure上添加了LRC技术[26]。

文献[4]给出了LRC技术的一种实现：如图7，原始文件被等分成10个数据块，通过RS编码生成4个冗余块，图中显示为4个绿色方框。为降低修复带宽，在RS码基础上进行二次编码产生3个额外的冗余块，标记为S1，S2和S3，图中显示为3个橙色的方框。S1是由前5个数据块编码产生，S2是由后5个数据块编码产生，这两个由局部原始数据块编码产生的冗余块称为本地校验块。而S3则是由4个冗余校验块编码产生，称为隐式校验块。实际存储中，我们将10个原始数据块标记为c1，c2，...，c10，将7个冗余块标记为c1’，c2’，...，c7’，存放在7个不同的节点。当1个数据块丢失时，只需要1个额外的冗余块和4个数据块即可修复失效数据，与传统纠删码相比，修复带宽降低了大概一半。

从图7可以看出LRC技术以额外的14%存储开销为代价，降低RS码的修复带宽。但其编码方式仍是RS码，因此编码效率没有提高。另外，LRC编码不满足MDS特性，系统还需要增加额外信息标示二次编码数据。当修复一个节点故障时，LRC具有很好的修复局部性，但修复两个或两个以上的节点故障时就需要连接k个节点，修复带宽与纠删码相同，仍是失效数据的k倍。随着存储系统规模变得越来越大，出现两个或者多个故障的几率也随之增大。

除此之外，针对大数据存储系统中的容错修复问题，我们不断对存储编码的构造方式进行改进[27-28]，以获得更低的冗余开销和更高效的修复性能。

5 结束语

介绍了大数据环境下的可靠存储技术，并针对分布式存储系统，介绍多种容错策略及相关技术。基于复制的容错技术冗余度大，性能提升艰难，很多研究者将目光聚集于基于纠删码的容错技术。而再生码和局部可修复码通过适量增加存储开销，有效降低了纠删码的修复带宽。

这些容错策略在容错能力、计算效率、存储利用率等方面都存在不同程度的缺陷，如何平衡这些影响系统可靠性的因素，设计出容错能力、计算效率及存储利用率更高的容错策略，仍是未来很长一段时间内值得不断深入研究的问题。

篇5

*****首届管工专业技术比赛经过4天紧张激烈的角逐，今天圆满完成了各项赛事胜利闭幕了。在此，我代表公司党委、公司行政向荣获团体和个人项目名次的参赛集体和选手表示

热烈的祝贺！向为本次比赛做出积极贡献的各单位领队、教练员、裁判员和工作人员表示衷心的感谢！

下面我结合本次比赛的情况和公司技术队伍建设状况谈三个方面的意见：

一、关于对本次比赛的整体印象

本次比赛是****公司自改制以来举办的首届管工专业技术比赛，是检验我公司管工技术人员水平和实力的一次盛会。全公司上下高度重视，成立了由公司领导亲自挂帅的比赛领导

小组。公司党政领导多次了解竞赛工作总体部署情况，并对整个比赛进行了周密安排，制定了比赛的具体指导意见。同时还根据现场施工作业中经常面临的问题，增设了针对性极

强的“长输管道组对”比赛项目。参赛单位认真做好选拔工作，组织开展了考前进行专业理论学习，采取多种形式广泛开展技术培训和岗位练兵活动，选派了实力较强的专业技术人员前来参赛。在本次比赛中，来自各单位管工专业生产一线的3xxxx选手准备充分，在赛场上顽强拼搏、勇于争先，取得了优异成绩，展示了良好的精神风貌和过硬的技术素质。

比赛裁判工作严肃认真、公平公正，在阅卷、评分、计分等各个环节中表现出了严谨、细致的工作作风。大赛会务组和焊接技术中心为比赛提供了优质的服务和较好的后勤保障，

确保比赛成功。总之，在各方面共同努力下，本次比赛务实、严谨、高效、圆满，达到了预期效果。

二、关于目前公司专业技术队伍现状及面临形势

从目前公司施工作业队伍情况来看，公司施工作业队伍主要存在三个方面的问题：一是技术工人队伍总量不足。今年以来，公司建厂数量和规模前所未有，施工力量和各种资源的

组合能力都受到了严峻考验。施工期，塔中六、长北气田、罗家寨净化厂等各大工程项目施工力量纷纷告急，管工、起重、铆工、钳工、筑炉衬里和电气仪表等关键工种紧缺

，技术人员技能单一，一岗多能人员很少。施工队伍的协调平衡难度成为今年非常突出的问题。在工作量不断增加的同时，我们的一线职工却出现负增长，年内完成xxxx多亿工作量

，我们的施工力量已显困难，对于今后公司的更大发展，劳动力资源将更加紧张。二是总体技能水平偏低。从劳资、生产等有关部门统计数据来看，公司管、焊、起重等主要工种

的技术工人有技师等级以上和大专以上文化水平的只占整个技术工人队伍的3.xxxx和3.xxxx，技能等级、文化程度总体水平比较低。三是思想观念需进一步转变。在基层调研中，我

们发现，咱们的职工，特别是在现场作业的技术工人思想观念比较陈旧，学习新工艺新技术积极性不高。一些青年职工进取心不强，不愿钻业务，学技术，专业技能很难得到提升

，一些老职工不愿当师带徒，怕教会徒弟，丢了岗位。这种状况严重影响了公司特色技术的延续和承接，造成主要工种技术工人青黄不接，“断层”问题令人堪忧。

就管工技术队伍而言，通过此次比赛，我们了解到不少管工师傅的操作技能是精湛的，理论功底也比较扎实；但也有基础知识不过关，操作技能不过硬的。从全公司看，我们的302

名管工中，具有技师等级和大专以上文化程度的分别只有xxxx，这与我公司的资质和品牌极不相称，同时反映出，我们的管工队伍整体素质不高。还有，由于我们有的单位善于干长

输管道，有的长期搞厂站建设，使得管工队伍技术水平参差不齐，发展不平衡。在石油建设行业，管工是非常重要的工种，每条管线的延伸，每座装置的矗立都必须经过他们精心

下料和组对。所以，我们花大力气通过各种形式不断提高管工技术人员的理论知识和技能水平对公司的发展意义重大。

2007年，****将面临国内外大型油气工程建设和川渝气田深度开发的历史新机遇，整个“十一五”期间，我公司还将有更加长足的发展。今后几年，西气东输复线等几条纵横东西

南北的原油和成品油管道，中哈原油管道扩能和中俄原油天然气管道，川渝地区的北干线改造等工程，已摆在我们面前，国内外市场前景看好。公司已初定了明年的奋斗目标，决

心努力完成10亿元～12亿元的施工产值。为此，我们必须切实解决好以下问题：一是要解决好劳动力的组织问题。面对工程点多面广的情况，我们要精心组织、合理安排，有效地

对公司劳动力资源进行配置和部署。二是解决好“人机”组合问题。目前，我们公司由于机构设置和运行机制的原因，造成“人机分离”，对设备的定人、定机、定责工作缺乏制

度性规范和检查，十分不利于设备的维护和保养，导致设备使用和管理工作相对滞后于生产经营发展。三是解决好劳动效率的问题。我们不仅要通过优化劳动组织提高劳动效率，

更要积极采用新技术新设备，激励技术工人学习新工艺、新方法，以优质、高效地建设品牌工程不断提升企业竞争力，提高公司经济效益。

三、关于对下步技术队伍建设的设想与打算

一是要加强技术队伍培养。作为施工建设单位，我们的技术力量的增强、技术水平的进步、职工队伍素质的提高都直接关系到公司生产任务能否顺利实现和企业的发展壮大。我们

必须加强技术工人队伍的培训，各级领导要对此高度重视。现已要求劳资部门抓紧对各类技术工人情况认真调查摸底，列出切实可行的培训计划。二是要做好技术人才引进。针对

目前技术工人来源紧张状况，我们将积极探索多元化用工方式，准备通过招收协议工、配合工和吸纳技术职业学校人才，逐步解决专业技术工人匮乏问题。三是要改善一线技术工

人待遇。我们的职工长年在野外项目施工，工作和生活条件艰苦，我们将坚持效益向一线倾斜的政策，积极改善一线技术工人的待遇，用事业留人、感情留人、适当的待遇留人，

不断增强公司职工和外协工对企业的责任感、归宿感和荣誉感，为企业发展做出更大贡献。

今年，管理局加强基层建设工作会上提出了塑造“忠诚企业、技术精湛、管理规范、作风过硬、执行有力”职工队伍新形象的要求，我们要按照这一标准，大力加强基层党支部建

设、班子建设和队伍建设，努力培养和造就一支“特别能吃苦、特别能战斗、特别能奉献、特别能创新”的高技能职工队伍，为实现****的持续健康较快协调发展提供人才保证。

同志们，****首届管工技术比赛即将落下帷幕，但我们提升队伍素质的努力一天也不能停步。特别是经选将代表公司参加局第八届管工专业技术比赛的选手，要总结经验，

相互借鉴，加强学习，努力在比赛中取得优异成绩，为四川油建公司争光添彩。让我们乘着此次比赛的东风，加快推动我公司职工队伍知识化、专业化进程，不断提升公司施工作

业队伍的技术素质和整体水平，以推

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关键词 科学数据共享 国际科学数据服务平台 共享研究

分类号 G250.73

Abstract This paper introduces the scientific data sharing status at home and abroad， analyzes the basic elements of the scientific data sharing， including the resource elements， the protection of intellectual property rights elements， the shared schema elements， sharing and management mechanism elements. Further more， it presents the International Scientific Data Service Platform， analyzes its data resources， protection of the intellectual property rights， sharing mode， service contents， and browsing method.

Keywords Scientific data sharing. International scientific data service platform. Research of the Sharing.

科学数据是指在科技活动（实验、观测、检测、调查、研究等）中或通过其它的方式所获取的反映客观世界的本质、特征、变化规律等的原始基本数据，以及根据不同科技活动需要，进行系统加工整理的各类数据集[1]。科学数据集科学价值和使用价值于一体，并对于科技创新的发展产生了深远的意义。科学数据资源具有准确性、可靠性、非排它性、可无限复制等特点。这些特点和其重要性使科学数据的共享成为必然，只有让科学数据得到共享，才能实现其价值的最大化，同时，又通过科学数据的共享这一过程，发展出更高层次的科学数据，这是一个逐级递进的过程，最终为社会的发展贡献力量。

1 国内外科学数据共享现状

1.1 国外科学数据共享现状

20世纪40年代，国外的科学数据共享方面的研究开始起步，在20世纪80年代得到发展，在欧洲、英国、法国、德国、荷兰和瑞典等国家非常重视数据管理与共享，美国是科学数据共享的倡导者。1975年，美国开发了177个大型数据库，主要服务目标是政府决策和政府启动的重大科研项目[2]。欧盟数据库法律保护指令、英国布加勒斯特宣言和《信息自由法》等，在科学数据的产权归属、共享管理和开发利用等方面均有明确的规定，以保障科学数据共享活动的有序开展。

国际科学数据委员会（CODATA）于1966年成立，是全球最大的科技数据国际学术组织，其宗旨是推动科技数据应用、发展数据科学、促进科学研究、造福人类社会[3]。美国建立了美国航空航天局（NASA）分布式最活跃数据档案中心群（DAACs）；日本产业技术综合研究所（AIST）科学数据公开数据库拥有70个主题数据库，全部数据库通过网络提供免费服务，服务于科研机构，也服务于一般工业企业[4]。2007 年3 月，英国了研究报告《发展英国科研与创新信息化基础设施》，提出数据资源数字化长期保存与共享建设规划，重点要建立大规模的国家科学数据中心[5]。

1.2 国内科学数据共享现状

我国的科学数据共享工作起步比较晚，2001年底我国科学数据共享工程启动气象科学数据共享试点，在资源环境、农业、人口与健康、基础与前沿等领域共24个部门开展了科学数据共享工作，已经启动了9个科学数据共享试点，开展了科学数据共享政策法规和技术标准体系的调研工作。先后完成了23项具体标准的编制以及一批管理办法；整合共享了跨部门跨领域超过250亿元国家投入产生的数据资源，建立了若干数据库；积极开展数据共享服务，为科学研究、政府决策提供了坚实的支撑，成效显著[6]。但是与发达国家比起来存在很大的差距，主要有：科学数据共享意识不强，目前科学数据共享工程试点的共享数据多为国家经费资助下科技活动形成的数据，各科研单位主动积极共享意识不强；相关的科学数据共享标准及技术规范没有统一的规定；科学数据类型集中于海洋、地理等少数学科领域。

2 科学数据共享基本要素分析

美国国家卫生研究院（NIH）要求申请资金超过50万美元的项目必须提供数据共享计划或者说明不共享的理由。并且，NIH通过分级方式共享数据，包括可公开获取的数据、通过协议获取的数据和限制使用的“冷冻数据”[7]。据调查显示，科研人员共享电子数据和使用他人数据的意愿都不高，主要因素有：没时间、没资金、没权利、缺标准以及资助者无要求等[8]。科学数据的共享最基本的是要有相关的科学数据，也即资源的来源，而共享工作的开展必然要面对科学数据的知识产权保护问题，其次要根据不同的情况选择不同的共享模式来开展共享活动，共享活动的有序、稳定的开展需要相对应的共享管理机制的保障，所以资源来源、知识产权保护、共享模式以及共享管理机制这四大要素构成了科学数据共享活动的基本要素，它们之间相互联系，缺一不可。

2.1 资源来源

科学数据指在科技活动过程中产生的原始数据，所以资源的来源就是科研活动过程，资源的内容主要有两种：一种是本单位或机构内科研活动过程中产生的数据，二是收集其他单位或研究机构的科研数据。本机构的科学数据，主要是来自于本机构研究人员的自愿自主提交以及数据服务人员提供咨询帮助，如中国气象科学数据共享服务网的科学数据来自于国内卫星通讯系统、全球通信系统收集的全球和国内各类实时和非实时的气象观探测资料[9]；第二种主要是与政府机构、科研机构、高校等部门合作，提供途径鼓励这些机构的研究人员同意将他们的相关数据整合到数据中心共享.如基础科学数据共享工程整合中国科学院在物理、化学、天文、空间与生物领域20多个研究所长期以来的基础数据，同时，重点整合国防科工委下属的中国工程物理研究院、中国原子能科学研究院在核物理与原子分子物理方面基础数据，整合国家林业局所属青海湖国家级自然保护区多年来在青海湖区域监测与观测数据[10]。

2.2 知识产权保护

数据的共享首先要考虑的就是其所涉及到的知识产权问题。科学数据共享中的知识产权主要体现为科学数据的版权，版权就是著作权， 是指文学、艺术、科学作品的作者对其作品享有的权利， 包括财产权、人身权[11]。科学数据凝聚了数据开发人的智力劳动，是创造性的劳动成果，同样受版权法保护，具有重大的价值。实施科学数据共享是我国面对全球信息化和知识经济的发展，开展自主创新、建设创新型国家的必然要求[12]。刘闯认为通过数据库共享服务平台进行有偿数据服务而获得的收益，在数据库制作者和相关数据创造者之间按照合同约定进行分配，如无合同约定的自行协商解决[13]。

《全球变化研究数据管理政策声明》提出“联邦政府资助的科学数据，即公共性、基础性的国有数据，必须在没有歧视的基础上以不超过复制和发行成本的费用无限制地使用”[14]。科学数据的开发与获得需要责任人付出巨大的努力，包括精力、时间、金钱上的，不仅仅是数据开发人，还有相关的单位等等，他们对于科学数据做出了巨大的贡献，这些科学数据自然地成为各个单位的财产，受知识产权保护，另一方面这也在一定程度上限制了科学数据的自由共享。所以笔者认为，科学数据的共享需要国家相关法律的许可和一定的限制，对于那些在国家或是地方政府经费等非营利性机构支持下开发的科学数据，采用一定的奖金或是其它奖励的方式来鼓励开发人，如果不危及国家安全和个人隐私，则完全向公众开放或是使用时加以标注，以尊重劳动者的成果，但不能用于商业用途；对于那些由单位自筹经费或是个人、企业自行开发研究的不危及国家安全和个人隐私的科学数据，则要协调好利益的平衡，一般是采用收取一定的费用的方式来保护他们的权利；对于那些对科学数据进行了一定程度的加工的更深一层次的数据及提供的相关服务活动，收取一定的成本。

2.3 共享模式

科学数据共享为科学数据的使用提供了一条更为畅通的道路。科学数据具有无法估量的潜在价值，前人为科学数据的探索与创造做出了巨大的努力和贡献，传承与共享这些科学数据是对于他们的努力的最大尊重与认可。目前国内外采用的科学数据共享的模式主要有四种，分别是国际组织协作共建共享模式、政策驱动型共建共享模式、主题合作共建共享模式和地域协作共建共享模式。

2.3.1 国际组织协作共建共享模式

顾名思义，国际组织协作共建共享模式是指在某种约定或是条约的约束下，国际组织就某一研究方向或是研究主题，共同制定相关的共享策略的一种共享模式，该共享策略包括共享的范围、方式及相关的政策，可以促进同一领域内数据的交流与共享。国际组织协作方式包括国际政府间的合作和国际非政府间的合作，不管是哪种方式，都必须遵循共享的宗旨，为共同的约定所约束，以促进数据在全球的共享，提高各成员国的科技水平。经济合作与发展组织（Organation for Economic Cooperation and Development，OECD）是由30个市场经济国际组成的政府间国际经济组织，旨在共同应对全球化带来的经济、社会和政府治理等方面的挑战，把握全球化带来的机遇[15]。

2.3.2 政策驱动共建共享模式

这种模式是指在国家法律法规政策的强制驱动下推进科学数据的共建共享。美国是这一模式的最早试验者。美国的《信息自由法》和《版权法》是这一模式的法律基础。并在1991年了以“完全与开放”科学数据共享政策为核心的“全球变化研究数据管理政策”，通过这一政策来促进科学数据共享，从而为美国的科学研究提供强有力的保障条件，确保其在21世纪国家发展和科技发展战略目标的实现。

2.3.3 主题合作共建共享模式

该模式是根据主题的不同来进行共建共享科学数据，建立专题科学数据库。如印度科学和产业研究中心（Center for Scientific and Industrial Research，CSIR）及肯尼亚的医学信息共享。肯尼亚医学研究机构（Kenya Medical Research Institute，KEMR I）通过编制肯尼亚医学机构研究和使用的数据和目录来实现彼此联系，共享资源[16]。我国的地球系统科学数据共享平台承担单位是中国科学院地理科学与资源研究所，中科院资源、环境领域的研究所，国内地学领域的知名高校共40多家单位，世界数据中心（WDC）和国际山地中心（ICIMOD），美国马里兰大学等国际组织和机构参与本平台建设与运行服务[17]。

2.3.4 地域协作共建共享模式

该模式把那些参与到共建共享科学数据的单位限定在某一个地理范围内，与国际间组织协调共建共享模式相似，前者范围相对小一些，一般限定在某个地区或是某国内，将共享资源集中存储在某一特定的地点，并在相关单位的共同管理和共同资助下运转共同建设。2004年，科学技术部和财政部整合“国家科技基础条件平台专项经费”“中央级科研院所科技基础性工作专项经费”“科技文献信息专项经费”三个专项经费，统一用于国家科技基础条件平台建设[18]。

2.4 共享管理机制

科学数据具有科学价值、经济价值和社会价值，并且易于复制传播和共享等特点，不同的科学数据由于其属性或是归属性的不同，需要采取不同的管理机制来开展共享工作。目前，国际上采用的共享管理机制有三种：保密性管理机制、公益性共享机制和商业化管理机制。

2.4.1 保密性管理机制

顾名思义，该机制对于科学数据的共享采取不公开的方式。一般这种机制设计到的科学数据是有关国家安全、个人隐私的数据信息，公开这些信息对于国家的安全、人民的生活都会产生很大的影响。同时，参与这些数据信息的开发和管理人员都必须与单位签订保密协议，以进一步确保信息的不泄露，国家情报部门与各个单位安全主管负责检查科学数据和信息的安全性执行情况，同时严格和明确地规定这些数据信息的保密管理。

2.4.2 公益性共享机制

此种机制是采用完全开放的方式来共享科学数据，其中的数据是指除了上述属于保密性管理机制数据之外的政府所拥有的信息和科学数据，包括标准数据库、科技成果数据库等。这些数据都应该依法“公之于众”，采用网站或是其它的方式来向社会完全开放，让公众获取，用户无需支付相关费用或是仅仅支付低廉的复制成本费用。像美国的海洋大气局、国立卫生研究院等联邦政府拥有和生产的数据，中国科学院地理科学与资源研究所产生的地球科学数据，整合、集成科研院所、高等院校和科学家个人通过科研活动所产生的分散科学数据。

2.4.3 商业化管理机制

对于那些完全是为了盈利而投资生产的科学数据，则采用商业化管理机制，对于此类科学数据的共享收取一定的费用。例如， 美国政府批准了空间影像和数字地球两家企业从事高分辨率遥感数据的获取和业务， 然后采取鼓励平等竞争的政策， 通过市场竞争的方式降低数据价格， 达到促进数据应用的目的， 并同时通过税收进行调节和控制[19]。

3 国际科学数据服务平台分析

“国际科学数据服务平台”（见图1）（以下简称“平台”）启建于2008年，由中国科学院计算机网络信息中心科学数据中心建设并运行维护，面向中国科学院及国家的科学研究需求，逐渐引进当今国际上不同领域内的国际数据资源，并对其进行加工、整理、集成，最终实现数据的集中式公开服务。在保护国家安全，尊重知识产权的前提下，秉承完全开放的共享理念，尽可能为用户提供全方位的数据服务，包括在线数据浏览、数据搜索、数据访问与下载、软件工具及文档资料共享等通用数据服务，以及数据预定、委托查询、数据传递通道、在线模型计算、数据使用咨询等特色数据服务。

3.1 数据资源

国际科学数据服务平台收集的数据资源主要集中于地学、遥感、大气海洋等领域，引进了LANDSAT数据、MODIS数据、MODIS_L1B 数据、EO_1数据、DEM数据、NCAR数据等国际原始数据资源，采用国内外权威的数据处理方法或科学数据中心自行研发的数据处理方法对于上述数据开展了深度加工和数据模型的开发，形成了它们独具特色的一系列全国甚至全球领域的特色数据产品，面向多领域科研需求，基于通用的数据模型，充分利用本站超级计算资源，为用户提供可定制的数据产品加工，用户通过在线定制便可以得到自己需要的数据产品。

该平台期望能满足多领域的科研需求，但是资源集中在少数学科领域，深度加工的数据模型目前只限于少数几个，对于平台的宗旨来说有待发展。

3.2 知识产权保护

知识产权保护问题在共享工作的开展中被首先考虑到，国际科学数据服务平台的数据资源在进行镜像之前都和数据所有者进行了充分的沟通，并通过协议、合作或其他方式取得了对应数据的镜像权限，用户可以放心使用。用户复制使用平台中的数据，平台都做了详细的规定，在“完全与开放”的服务宗旨下，一方面尊重知识产权、保障数据作者和数据服务提供者的权益，要求数据使用者在发表成果时注明数据生产者及数据来源（国际科学数据共享平台http：///），未经网站允许，用户不能有偿或无偿转让在该平台获取的数据；另一方面，为了更好地推动数据共享，凡使用“国际科学数据服务平台”数据的用户，需要在一定期限内将数据所支撑的项目或论文产生的相关成果材料提交到“中国科学院计算机网络信息中心科学数据中心”，并允许平台部分可公开成果。通过这样的“交换”方式来提供更深层次的科学数据给用户，一方面也减少了不必要的重复劳动，提高了用户的使用效率。

3.3 服务内容

科学数据的共享离不开数据的再利用，该平台充分考虑到不同用户在不同情况下的各种服务需求，除了提供通用的数据服务，像在线数据浏览、数据搜索等外，还提供数据预定、数据传递通道、数据申请等人性化的特色服务，切实地提高用户使用满意度。

3.3.1 数据预订

用户通过网站对应入口预定可以查询，但是不能在线下载数据，数据服务人员将会根据用户的数据预定清单提供服务。目前，该平台开放“数据预定”功能的只有Landsat数据，用户可以通过数据列表或者数据搜索功能，产生数据预定清单，并直接通过网站入口提交给系统。用户数据预定的所有历史记录以及当前预定的处理状态和下载链接都可以从“用户空间”内查询。

3.3.2 数据申请

这种服务是针对用户不能通过网站直接查询、下载数据，或因数据量巨大，用户不方便通过网站查询、下载的情况，该平台支持用户提出相应申请，数据服务人员进行处理并将结果反馈给用户，一般用户可以根据自己的情况以及数据的需求选择在线数据申请或离线数据申请。

3.3.3 数据传递通道

该服务属于高级数据服务方式，是该平台为大宗数据用户或特殊数据用户开通的，指对于因为各种原因不方便通过网站直接下载数据的用户（比如网络连接受限，数据量过大，或者用户有其他特殊要求等），可以直接通过网站提供的联系方式提出“数据传递通道”的需求，审核通过后将会为用户开通特殊数据传递通道（比如用户特殊授权，光盘邮寄、硬盘直接拷贝等），以便用户及时获取所需数据。

3.4 共享方式

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关键词：大数据时代；科技项目管理；策略

中图分类号：G311 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）007-00-01

大数据时代的到来对社会的发展能够起到极大的促进作用，而科技管理项目管理紧随时展步伐，通过实践不断融入大数据，在管理方法和运作上面更为合理，进一步突显科技项目管理的优势效能，本文中研究了大数据时代科技项目管理的现状，提出相应的优化方案，以期获得更好的管理效果。

一、政策制定管理

于科技政策制定而言，从本质上分析属于典型宏观行为，这其中涵盖的管理信息量相对较大，尤其是数据信息量，所以必须构建相应的管理模型，大数据到来为其提供技术支撑，构建数据模型，并且能够融合宏观经济数据，将其作为数据模型的参数，而针对模型分析结果来说，是政策制定的重要数据依据。主要参数具体如下：首先，产业发展目标。国家宏观经济，将其作为发展规划参考指标，借以明确产业目标，而对产业的选择既可以是行业底层，亦或是待扶持鼓励产业；其次，蝴蝶效应。所谓蝴蝶效应分析，需要借助海量数据，大数据分析具有自身的优势，相较于传统数据分析彰显自身海量数据处理能力。针对所有政策蝴蝶效应，需要在制定之前明确，并且进行全面的分析；再次，产业发展成熟度。政策在制定过程中，需要具有超前控制，而扶持的企业主要是以处于发展阶段，或是兼具未来前景产业；最后，关于企业行为分析，其一，是需要查看是否有效引导，其二是泛滥行为控制。

二、政策执行管理

针对科技政策执行来说，必须加以有效控制，大数据分析的引入在某种程度上促使数据更为精准，控制效果更加，在对模型分析过程中，需要参考如下参数：第一，综合面分析。从综合角度进行对比分析，主要参考是历年政策扶持数据，联合区域经济水平，除此之外，还需要查看目标企业群的如下信息：综合产值、资产、技术、人才等等，继而汇总成为区域政策微观分析数据；第二，目标企业分析。需要从以下基础数据着手：社会信用、利润税收、人才管理、效益产能等等，从综合角度对企业进行分析，由此明确企业整体形象，判断企业优劣；第三，局部价值分析。需要联合企业动态数据，分析扶持效能，并且吸收数据来源，然后整理分析数据，并进行适当的分类，这些都会成为企业扶持价值参数。

三、政策执行效果管理

政策连续执行效果是非常显著的，但是却是难以达到行之有效的效果，在实施过程中存在一定的难度，然而这种管理却也是非常必要的，是政策修改调整参考理论。从大数据分析层面来说，对效果管理能够得以实现。分析模型具体参数包括：首先，宏观价值。这可以是全国性，同时也可以是局部特定区域，时间跨度相对而言较长，如果不能达到模型周期的前提下，局部可以进行正向模拟，然后逐步补全；其次，微观价值。既属于某企业群，某行业群，也能是具体典型企业，重点分析如下价值变化：技术、经济、市场等等。

四、管理

科技项目管理是促使其良好发展的基本保障，这其中管理是其中非常重要的内容，在管理内容上也是极为丰富的。各类技术人员、各类技术专家、项目评审专家、技术难题等等，这些都属于科技项目管理内容，而对于具体的管理模型来说，一般来说可以细分为若干范畴。通常斫舶含如下内容：首先，产学研对接。需要对其进行有效的管理，子参数包含诸多内容，具体来说主要有：科研机构分析、项目层次、对接企业类型、资金需求、人才需求等等；其次，人才引进管理。通常情况下，是需要考虑企业人才结构，或是人才稳定性，再到人才来源及流动性，人才层次，还有政策扶持，这些参数都是非常重要的依据；最后，项目评审管理。项目涉及到的内容相对较多，如专家信息库、先进技术数据库、专利数据库、项目信息库等等，这些都是评审管理基础数据参数。

五、大数据时代管理存在的弊端

虽然大数据的到来给科技项目管理带来极好的发展契机，促使项目管理更为优化准确，但是在应用过程中不可避免会出现管理的难点，在今后的大数据分析过程中需要引起极高的重视。具体表现在三点：首先，重视度不够。针对科技项目来说，其属于长期持续的任务，而且不会立竿见影，很难达到更多的关注，重视度不够导致其应用出现弊端，特别是在大数据时代背景下，管理者在接受度也具有困境，他们的知识面决定他们接受新事物的能力。其次，有效投资无法做到集中管理。不同数据库完善工作，或是不同模型建立，还有数据分析结果应用，都必须增加大量人力与物力，在资金投入环节，不仅要追求数量，更需要追求质量。最后，缺乏前瞻性，受到多重因素的影响，科技项目管理收效甚微，往往流于形式，被动应付，主要是以解决当前问题为主体，前瞻性设想基本上没有列入考虑范畴。

六、结语

总体来说，大数据时代下科技项目管理不仅面临着发展机遇，同时也存在发展挑战，如何借助大数据分析完善科技项目管理是当前需要思考的问题，本文从多个层面阐述了大数据时代的科技项目管理的具体实施过程，并简单概述了大数据时代科技项目管理存在的困难，以促进科技项目管理能够不断完善。

参考文献：

[1]贾岩.大数据时代下对建设工程项目管理的思考[J].通讯世界，2015，23：255-256.

[2]陈海双.浅谈科技项目开发的财务管理及其改进[J].知识经济，2016，04：25+28.

篇8

单庄居委会支部书记 吴良宝

通过上两期勤廉 通过上两期勤廉大课堂的学习，使我进一步加深了对勤廉的了解，有种春雷在耳、振聋发聩的感觉。勤廉是幸福的源泉，自律是幸福的保证，只有树立正确的人生观，每个人才会有美好的前途和辉煌的业绩。以下是我这次学习的个人心得体会：

一是进一步提高村居干部整体素质。平时工作忙，学习机会少，通过这次学习，提高村干部的思想觉悟水平，为党和政府的决策在农村能顺利执行扫清思想上的障碍，提醒自己必须尽心尽责做事，实实在在为人。要警钟长鸣，从我做起，不沾不贪，公道正派，勤廉工作。就像胡主任所说，勤为群众为工作，廉为自己为家庭。

二是进一步转变村居干部整体作风。通过此次学习，大大提高了我对县委的作风大改进、效能大提升活动的认识。我镇作为城乡统筹试点乡镇，今年正是推进我们村居进入跨越式发展的关键阶段。我们坚持以发展生产为中心，以村容整洁为重点，以生活宽裕为落脚点，以全面建设社会主义新农村为目的，因地制宜的发展本村经济，齐心协力做好本居一村一品工作，打造本居特色经济，努力实现了全村经济发展、政治稳定的新局面。我们村居干部必须进一步转变工作作风，脚踏实地的解决经济社会发展中的问题和矛盾，才能保障经济大提速，社会大发展。

三是进一步明确民主优化的理念。通过胡主任的授课，汪义甫书记的经验介绍，启示我们必须熟悉党的方针政策，善于用政策解决问题，善于用政策推动发展，善于用政策完善惠农。努力提高政务公开，村务公开，财务公开的水平；努力提高服务群众的意识，要敢于公开，公开到位，还群众一个明白，心系百姓，深入群众，想群众所想，急群众所急；努力提高稳控的意识，了解群众的诉求和愿望，高度重视不稳定因素的排查，做到小事不出村，大事不上交，发生矛盾时要第一时间到场，做到大事稳控，小事化了。我们应该带头学法，用法，用法制理念对待上访问题，维护社会和谐与稳定。

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关键词关键词：大数据；微课；评价模型

DOIDOI：10.11907/rjdk.162242

中图分类号：TP319文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2017）001011703

引言

微课的雏形最早见于1993年美国北爱荷华大学LeRoy A.McGrew提出的60秒课程及1995年英国纳皮尔大学T.P.EE教授提出的OML（One Minute Leture）。2008年美国新墨西哥圣胡安学院教学设计师David Penrose首创微课程，正式提出“微课”这一概念。其后，在国外的Youtube、Twitter、Facebook等主流媒体上出现了多种形式、不同类别的微课[1]。国内微课起源于微教学视频，但其存在交互性差、应用率低、制作成本高、内容繁杂等缺点。2011年，广东佛山市教育局胡铁山结合中国情表1检测获得的数据数值Face 1Face 2Face 3Face 4X330350289272Y210224215242Smile77105248336表2每张脸的平均处理速度处理速度JavaOpenCVJNI技术Face 1 /ms1 530353982Face 2 /ms1 495357961Face 3 /ms1 542336992平均值/ms1 522.33348.67978.334结语

本文详细介绍了利用JNI实现Java和OpenCV结合进行人脸以及微笑检测的功能。实验结果表明，通过JNI技术能够使Java在调用OpenCV的参数进行检测时，通过借用OpenCV强大的图片处理能力，有效提高人脸检测速度。

之后微课的理论及应用研究在我国得到长足发展。李婉嘉[3]等对微课的开发与应用进行了研究，提出了微课的开发原理与过程，简述了微课的制作方法。李琴[4]、杨庆峰[5]等分析了微课设计与制作的理论与实践，提出了多媒体讲解型、屏幕录制型、动画讲解型、教学录像型、视频剪辑型5种微课制作方法，满足不同教学方法和教学过程需求。唐烨伟[6]等基于内容分析从研究过程、文献、内容及趋势4个方面深入探讨微课，得出目前微课的研究热点主要集中在设计制作、应用策略、应用方法等方面。然而，微课效果评价的相关研究较少，且评价方法多是基于学习效果与感受、设计与创新程度、画质音效等主观评价[7]，如何从客观方面进行效果评价尚无好的方法。

随着大数据、云计算、可穿戴设备的出现，大数据已经应用在教学评估、行为分析、舆情预测等高校信息化建设中[8]。如何基于大数据对微课进行客观评价成为微课理论研究的热点。本文提出一种基于数据分析的微课评价方法，主要通过对某一微课视频的点击率、关I词频、热搜度等指标，对数据进行多评价体系、无权重分析，形成数据报表或可视化图表，对微课视频进行多主体、多方式的客观评价，以此形成反馈信息，据此对微课质量进行改善和提高。

1微课评价方法

微课设计流程包括教学分析、教学设计、微课开发、课程实施与评价几个阶段，如图1所示[9]。评价对各环节具有反馈作用，是微课制作质量与效果的关键。常用的评价方法有网络评价、大赛评价、技术评价等。

大赛评价主要从教学设计、内容、技术支持、效果效益等方面评价，但评价方法、人员身份单一，且客观性欠佳。技术评价注重微课的传输、共享、画质等效果，但是缺乏实用性考虑。

基于大数据的评价方式可根据评分、点击量、转发量、留言反馈等综合信息形成单个微课视频数据报表或可视化图表，用对比图的形式直观地显示具有相同知识点的微课视频评价图表。

2基于大数据的微课评价原则及要点

2.1评价原则

（1）体现微课自身特点。以用户经验、直观体验、视觉效果等定性条件为依据，应用于微课教学内容、教学设计、音效特点等方面。只有充分考虑微课的这些特点，评价模型才能形成科学合理的评价结果，并有针对性地提供反馈。

（2）评价主体及内容层次化。基于大数据的微课评价模型结合网络评价、大赛评价、技术评价等优点，实现网友、专家、学生多主体评价，使评价资源更具适用性，如图2所示。

这些特征评价用数据报表、统计图表征，可能导致评价结果流于形式。

定性评价强调评价的系统性，评价更具实质性，可对教学活动进行完整记录和描述，对微课的反馈更加直接。

（3）定量评价与定性评价相结合。将两种评价方式结合，使微课的评价更加真实全面。微课评价的数据准确度、深入程度越高，对用户选择微课、教师改进微课的帮助越大。定量评价利用统计方法客观记录微课的点击量、转发量、评分，深入挖掘各种网络行为的潜在关系，但是难以表征微课内容、形式、教学目标、教学结果等，对比图、趋势图、文字描述等方式使两种评价结合成为可能。

2.2评价要点

（1）增加数据支持。利用小数据评价微课的整体情况，数据主要来自于部分网民、少数专家及技术人员，比较粗糙。基于大数据的微课评价方法增加数据支持，建立微课评价数据库，注重全数据模式评价，有助于数据的循环利用，能得到更好的评价结果。

（2）构建多评价体系。单一的微课评价体系无法对专业问题进行科学合理的评价。根据微课的专业性质，构建多评价体系，有助于引导微课评价，更容易形成结构化、层次化的微课资源，实现大数据环境下微课共建共享。

（3）设置评价权重。接受微课内容有强弱之分，对于易于接受的微课，加大学者评价权重，对于专业性较强的微课，加大专家评价权重。根据用户评价，引导公众关注优秀微课，高水平的专家评价提升了微课的欣赏和评价水准。

3微课评价模型

大数据，又称为海量资料，指将信息以数据化形式展现，根据一定的数据模式对数据进行挖掘、分析、再利用，形成多样化的信息反馈及资产。 随着微课理论研究的不断发展，借助大数据挖掘潜藏在微课中的价值，能使微课评价内容全面、数据来源广泛、数据形式多样化。通过构建基于大数据的微课评价模型，提供一种综合的、科学的、开放的评价方法，使微课评价方法有章可循。

3.1评价技术

（1）分布式计算。在众多计算机节点将计算机资源协同起恚完成一个计算工作，其可靠性和可伸缩性较强，可以保障单个节点故障不会影响整个程序的运行，且任一单个节点的添加或删除不会影响整个程序的运行。

（2）数据挖掘。从模糊随机数据中提取潜在信息和知识，可以对原始数据进行二次或多次挖掘，通过数据变换及知识表达实现关联规则发现，引导微课资源的价值导向。

（3）数据可视化。数据可视化是一种数据视觉表现形式，如图形图像、数据报表等。

3.2评价模型

基于大数据的微课评价模型由3部分构成：数据采集模块、数据挖掘模块、数据评价与反馈模块，如图3所示。

数据采集模块。在基于大数据的微课评价模型中，数据采集模块占据重要地位。首先采集与微课相关的网络行为，如点赞、评分、分享、评论等，形成评价数据池。由于数据池包含结构化数据、非结构化数据、异构数据等多种数据形式，同时还存在记录不完整、记录拼写错误等问题，因此，需要对数据进行预处理。经过预处理的数据完整、全面、可用，最终形成目标数据。

（2）数据挖掘模块。数据挖掘模块由数据挖掘、算法运行、数据分析3部分构成。数据挖掘算法有数据分类、关联规则发现、序列模式发现、聚类、总结等。针对评价关注的重点，可以选择某一种或几种挖掘算法，以满足不同的评价要求。挖掘方法选择好便可运行算法。最后，根据数理统计、数据库、可视化技术原理，分析算法结果。

（3）数据评价与反馈模块。用户按需选择以报告报表或图形图像形式显示评价结果。如果评价结果满足用户需求，则结束评价过程；否则，需要返回数据挖掘模块，重新选择挖掘算法并运行，直至得到满意的评价结果。

4结语

微课评价对微课制作过程的每个环节都具有反馈作用，是微课制作过程的重要环节。大数据技术的出现为微课客观评价提供了可能。本研究通过微课大数据的实时传输、分析，实现微课效果的实时监控，构建了一个综合、科学、开放的微课评价模型。下一步将基于云平台，搭建完整的微课制作及评价系统，并通过实践反馈，进一步改善微课评价模型以提高其科学性。

参考文献：

[1]刘桂花.微课在高校课堂教学中的应用[J].中国成人教育，2016 （6）：6568.

[2]孟祥增，刘瑞梅，王广新.微课设计与制作理论与实践[J].远程教育，2016 （6）：154157.

[3]李婉嘉，徐晶.微课开发与应用研究[J].软件导刊，2013 （11）：7779.

[4]李琴.浅析微课设计与制作的理论与实践[J].无线互联科技，2015（5）：4648.

[5]杨庆峰，胡江浩，田志衡，等.高校微视频课程的设计与应用研究[J].山东工业技术，2016（10）：174179.

[6]唐烨伟，樊雅琴，庞敬文，等.基于内容分析法的微课研究综述[J].中国电化教育，2015 （4）：3841.

[7]陈香丽，黄桥燕，刘晓静，等.微课的评价定位研究[J].中国教育技术装备，2015 （8）：6171.

篇10

 

美国上市公司-----亿元级外企、IT培训领军企业

【北京免费咨询电话】：400-001-9911转分机28245

一、达内国际集团简介

达内国际集团是中国IT职业教育的品牌，是目前中国IT职业教育集团，2014年4月3日，达内国际集团成功在美国纳斯达克上市，是中国家在美国上市的IT职业教育集团，同时也是2014年赴美上市股。除中高端IT人才实训外，达内时代科技集团同样致力于IT 人才输送、教育平台建设、软件研发等综合服务。目前，已形成包括 人才实训中心、软件研发中心、软件人才中心、IT 教育中心四大人才服务模块达内国际集团逐渐形成以IT培训为主的多元化、综合性的职业教育及人才服务领导品牌。

达内国际集团有限公司的各个中心由软件专家负责运营，课程设计引进北美先进技术，贴近中国软件企业的实际需求，同时，聘请北美海外专家与来自IBM、华为、用友、亚信、东软等国内外名企的一线实战专家担任讲师，以确保高端培训效果。达内在课程设计与培训模式上不断创新，开创“零首付、低押金，就业后付款”的信贷就业模式先河，改革培训模式保持培训规模扩大的同时确保90%以上的就业率，同时高质量就业。

二、达内时代科技集团与高校和企业合作

从创建之初，达内国际集团就非常重视与高校进行学术交流、专业共建等方面的合作。经过13年辛勤的耕耘，达内国际集团在全国高校中建立了良好的口碑和美誉度， 达内先后与全国500多所大学的计算机或软件学院建立良好合作关系，其中20%以上为211重点大学，在100多所院校里建立了达内大学生实习实训基地，并与包括北大软件学院在内的7所院校建立软件工程研究生联合培养合作。近年来，达内加强了与院校开展深度合作的步伐，在人才培养模式、项目课程体系的整体构建、实训实习基地的建设、师资培养等方面全方位的高校开展合作，对高校的教学改革、优化高校课程体系，强化实训实习以及加强高校教师队伍实战型业务水平的提升都积极的推动作用。

达内发展离不开与企业的密切合作，达内在全国建立5大软件人才中心，300人才顾问每天不断与全国上万家企业保持联系和沟通。通过13年达内不断地探索与尝试，达内与国内外知名企业建立人才推荐，人才定制培养、人才租赁与外包、校园招聘、IT猎头、企业内训等多样化的合作方式和一站式的服务体系。截止到2014年5月底，达内与全国5万家知名企业建立合作关系，每个月在达内全国中心有近600场的企业双选会，达内还会定期做专场招聘会，正是与企业的紧密合作关系，达内学员保持行业的学员就业率，2014年实现了95%以上的就业率。

三、达内国际集团主要业绩：

达内国际集团作为中国高端IT培训的翘楚，从创业之初就倡导 “诚信、创新、开放、合作”的企业文化，同时经营战略一直都保持经营模式和产品保持行业的一步：率先在美国上市家IT职业教育机构；率先推出“先就业，后付款”IT信贷就业培训的IT职业教育；率先获得国际风险投资的IT职业教育机构；率先入选“德勤中国高科技高成长50强”的IT职业教育机构；率先由IT技术专家建立和运营的IT职业教育机构；率先全面开放课堂，随时真课试听的IT职业教育机构；率先与“211工程”大学联合培养软件工程硕士的IT职业教育机构；率先真实披露学员就业率、就业品质的IT职业教育机构；率先开辟高端课程，培养IT白领、金领的IT职业教育机构；率先完全真实公开师资背景的IT职业教育机构。

达内国际集团由于优秀的教学效果、行业的经营模式和倾力公益事业赢得了社会各界的广泛赞誉和好评，近年来达内荣获了各界机构的颁奖：达内是业界的一家2006、2007、2008、2009连续4年入选德勤评选的“中国高科技高成长50强公司”、“亚太地区高科技高成长500强公司”，中关村管理委员会指定的“软件人才培养示范基地”、北京市商务委、北京市教委联合评为“首批服务外包人才培训机构”，被《计算机世界》评选的“就业服务杰出贡献奖”、被《中国计算机报》评选的“影响力培训机构奖”、被搜狐评为“中国十大教育集团”、被腾讯评为“中国大学生心目中影响力的IT品牌”， 2010年更是和百度、搜狐、中兴电子等企业被欧美同学会评为中国海外归国人员创业“腾飞奖”中国50强优秀企业、2011年获得中央电视台评选的中国教育行业“领军企业”2012年9月获凤凰网、网易财经、影响力峰会组委会评选的“2012年度信赖企业”大奖、2012、2013年 荣获普华永道和高企协颁发“2011中关村高成长企业100”。2013年荣获智联招聘中国年度雇主“北京30强”企业等大奖。

四、达内国际集团IT培训课程：

1、java培训-----------java工程师；

2、UI培训-----------UI大咖设计师；

3、Android培训-----------安卓工程师；

4、IOS培训-----------IOS软件工程师；

5、Web培训-----------Web前端工程师；

6、HTML5培训-----------前端互联网工程师；

7、会计培训-----------主办会计师；

8、网络营销培训-----------网络营销经理师；

9、unity培训-----------Unity3D工程师；

10、大数据培训-----------大数据工程师；

11、PHP培训-----------PHP开发工程师；

12、嵌入式培训-----------嵌入式工程师；

13、软件测试培训-----------软件测试工程师；

14、C++培训-----------C++软件工程师

15、linux培训-----------linux运维工程师

16、Net培训-----------Net开发工程师

五、达内国际集团就业：

1、2016-02-17-------- 中南大学学生参加达内C++培训，成功转型9万年薪入职软通动力；

2、2016-02-16-------小学教师参加达内PHP培训，成功转型薪资翻3倍获10k高薪；

3、2016-01-16-------本科应届生参加达内java培训，成功入职外资软件企业；

4、2016-01-25-------电气工程师参加达内网络营销培训，成功转行获9k月薪入职搜房网；

5、2016-01-08--------公务员不干枯燥工作参加达内培训，转型网络营销师获15K高薪；

6、2016-01-07-------平面设计师遇瓶颈参加达内UI设计培训，薪资飙升2倍多获15k高薪；

7、2015-12-29------大四学员参加达内iOS培训，获10W年薪赢在职场起点；

8、2015-12-28-----中国计量大学大三学员参加达内UI设计培训，获月薪12K入职offer；

9、2015-12-18-----机械专业学员零基础参加达内PHP培训，获7K月薪成功转行；

10、2015-12-25------应届生参加达内java培训获7K月薪入职敦煌网；

 

六、达内国际集团各校区分布及具体地址：

   北京免费咨询电话：400-001-9911转分机28245

北京市（海淀区）：

1、达内北京中关村中心JAVA：

－－－北京市海淀区北三环西路甲18号中鼎大厦B座7—8层；

2、达内北京大数据中心才高大数据：

－－－北京市海淀区北三环西路甲18号中鼎大厦B座7—8层

3、达内北京万寿路中心WEB前端：

－－－北京市海淀区万寿路文博大厦二层

4、达内北京清华园中心.NET/Unity3D：

－－－北京市海淀区花园路小关街120号万盛商务会馆A区三层

5、达内北京魏公村中心UID：

－－－北京市海淀区中关村南大街乙12号天作国际大厦三层

6、达内北京海淀园中心PHP：

－－－北京市海淀区万泉河路68号紫金大厦6层

7、达内北京网络营销中心网络营销：

－－－北京市海淀区万泉河路68号紫金大厦6层

北京市（朝阳区）：

1、达内北京潘家园中心安卓/IOS：

－－－北京市朝阳区潘家园松榆北路7号院11号楼建业苑6层

2、达内北京亚运村中心软件测试：

－－－北京市朝阳区南沙滩66号院1号楼3层达内科技测试学院

3、达内北京会计中心会计：

－－－北京市朝阳区民族园路2号丰宝恒大厦二层

北京市（东城区）：

1、达内北京南锣鼓巷校区UED：

－－－北京市东城区交道口南大街15号新华文化大厦3层

2、达内北京天坛中心Linux云计算、Pyhton、红帽认证：

－－－北京市东城区珠市口东大街6号珍贝大厦西侧三层

3、达内北京广渠门中心C++/嵌入式：

－－－北京市东城区广渠家园25号楼启达大厦1-2层