導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇大數據學習計劃，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

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不過，隨著新年將至，數字營銷者關注點將由大數據轉移至“更高質量的”數據和洞察力。通過分析顧客的在線行為真正深入地了解顧客，在幫助品牌提升知名度和影響力的同時，也可幫助營銷者通過運用更具有實際意義的數據打造更加個性化的購物體驗。

那么，在與數以百萬計的顧客交流時，究竟應該如何運用大數據打造讓顧客難以忘懷的個性化購物體驗呢？

解決這一難題，首先需要依靠大數據來填補商家和消費者之間的鴻溝，這也將成為2016年營銷界的熱點話題。

大數據助力營銷者深入了解客戶

市場營銷活動直接接觸到顧客，并有機會將顧客轉化，所以分析、評估和執行這些營銷活動尤為重要，商家須不斷收集顧客的詳細信息。大數據和數據分析相結合，創建顧客資料庫能夠幫助商家：

深入了解顧客購買行為；

預測顧客購買決定；

向顧客推薦其感興趣的商品；

最終升顧客線上購物體驗。

只有互動才能讓商家更多地接觸顧客，而與顧客互動的唯一途徑便是充分運用大數據。

今年，商家曾遭遇大數據泛濫的困境。商家接收到了海量、各類型的數據，由于處理不當，甚至根本沒有能力處理這些數據，而被淹沒在了數據洪流之中。因此，今年商家的熱議話題之一就是利用顧客智能實現個性化。

而這也是我們能夠幫助客戶提升他們的顧客的個性化體驗的另一方面 ——機器學習。

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二、國內外研究現狀

學生評價是以學生個體為對象的，對學生的優秀程度進行價值判斷的一種評價模式。作為高等教育比較發達的國家，美國對學生的評價有著比較成熟的觀點和經驗。美國學生評價研究專家SerbreniaJ.Sims曾在研究中指出：“自高校學生評價產生以來，在有關學生評價的研究文獻中，學生評價的發展歷史這個主題很少引起學者的關注。”[1]很多學者分析認為沒有得到重視的原因是至今沒有很好的方法來準確測量學生在學校取得的成就。然而，另一學者Pace質疑了這種說法，他在1984年發表的《學生評價的歷史性瞻望：評價發展的未來》一文中指，在過去的幾十年中，高校已經形成和發展了很多學生評價方法。能夠準確地評價學生在高校中獲得了什么[2]。事實上，早在1977年，美國高等教育管理中心的Lenning根據工作中積累的經驗指出，在美國，已有80多種試圖測量學生成就的評價方法[3]。20世紀50年代以來，美國先后出現了泰勒評價模式[4]、綜合測驗模式[5]、價值增值法[6]、教育目標分類學[7]、核心技能評價。

20世紀80年代后，學生評價在美國受到了廣泛的關注，檢驗“高校學生究竟學到了什么”已經成為美國高等教育領域的一個重要話題。美國高校廣泛應用的學生評價方法有檔案袋評價、課堂評估、對具體技能的評價、價值增值法、畢業生追蹤調查。

（1）檔案袋評價（portfolio evalua- tion）方法用來記錄學生的成長歷程與發展進步。這種評定技術旨在提高學生學習的實際水平，重視發展的過程，從多角度、多側面來判斷每個學生的優點和可能性[8]。盡管檔案袋評價具有無可比擬的優越性，但是也存在一些不足，收集的過程耗時長，給教師增加了學習任務，班級的規模不能太大，20人左右為最佳，缺乏評價的標準，導致材料之間可比性差，屬于形成性評價與總結性評價的結合。

（2）課堂評估是一種以學科為基礎，組織教學的教師為確定學生在其課堂上的學習情況而持續進行的小規模評估。具體分為3種類型：評估學習者與課程有關的知識與技能；評估學習者的態度、價值觀和自我意識；評估學習者對教學的反應。課堂評估的主要目的是提高教學的有效性，具有簡便、易操作的特點，但需要耗費教師較多的精力和時間，屬于形成性評價[9]。

（3）具體技能評價是評價學生在校學習和進入社會工作時必須具備的技能，包括交流能力、解決能力和批判思維等。主要方式是通過“交流、口試、論文寫作、實習日記、海報制作、評論寫作、報告、角色扮演”等實現對學生具體技能評價。具體技能評價能使學生更好地適應專業學習和今后的社會工作，但是同樣需要老師付出更多的時間，而且能力的評價標準難以量化，可比性也不是很高，屬于形成性評價與總結。

（4）價值增值法是一種評價學生在校期間發生變化情況的方法。價值增值是指學生在完成學業后與學生入學初時之間在知識、能力等方面發生的變化。該方法能較好地評定學校的成果和學校質量。但學術界對其提出質疑，該方法對高校有著巨大的挑戰，花費高昂，程序設計復雜，屬于總結性評價。

（5）畢業生追蹤調查法。利用畢業生反饋的信息改M教學。它的主要優點是與畢業生保持聯系，有目的地改進教學，缺點是學生參與積極性不高，導致反饋效率低，屬于形成性評價。

近年來，中國大學對學生的學業成就評價已經取得了很大進展，特別是對考試和測驗的改革進一步加強。高校的考分等級得到了很大的轉變，試題庫建設以及考試科學性方面也積累了許多科學經驗。但是依然存在一些問題。①學生評價功能單一，主要表現在高校通常只重視發揮學生學業評價的管理功能，單純地依據考試成績來評定學生的綜合素質，忽視了學生學業評價中的其他功能的發揮。②形式虛化的形成性評價，大部分高校的教師缺乏學生形成性評價的專業培訓和指導，缺乏對形成性評價知識的了解，不能正確地實施學生的形成性評價，導致形成性評價在實際運用中被簡單化。③忽視學生的個性化，過分關注學生的共性發展，忽視了千差萬別的個性差別，教育的結果是千人一面，培養的學生是工業產品式的學生，導致學生缺乏創造性。④學生在評價過程中缺乏主動性。當今高校在學生學業評價中，學生充當被評價者，學生處在被動的地位上，產生很多不利學生發展的消極因素，評價者與評價對象容易產生對立情緒。

雖然也有學者呼吁加強學生在評價體系中的參與性和主動性，增加相應的學生互評和自評，但是由于這種評價在整個學業中占有的比重很小，且評價標準具有隨意性，不能充分調動學生相互學習的積極性，不能使其對自身的學習和發展進行反思。

三、基于大數據分析的個性化學生評價模式探討

根據目前國內高校學生評價中存在的問題，可以采用大數據分析技術手段分析學生信息。大數據分析技術要構建海量、多樣化學生信息模型，采用這種高新技術能夠充分展現學生多維度信息的特征，能夠為數據評價提供更全面、更完整、更科學的數據基礎，有利于建立科學、有效的評價模式，是一種研究技術手段的創新。

學生管理大數據的來源種類繁多，渠道多樣，如學生使用的微博、微信、QQ等網絡中產生的記錄、瀏覽信息；高校的師資、學生資料；學生的專業背景、家庭條件、生源地；學生的社交、消費、情感等資料等，這些形成學生評價信息的多維度結構數據，采用大數據分析技術能提出科學的個性化評價機制模式、自我評價機制等。

（1）探索和研究以學生為主體的個性化的多維評價模式，學生作為評價對象，必須成為評價過程的主體，讓學生最大限度地接受評價結果。因為評價的目的不應該只是對評價對象作出評價，更應該是主動根據評價結果作出改進從而獲得發展，因此必須讓被評價者心悅誠服地認同評價結果。而要做到這點，必須根據大學生的個體實際特點和個人的實際需要來評價學生，使不同層次、不同階段的大學生都能找到適合自己的成長標準。同時，評價標準不能單一化，要多角度、多維度、多層次化，讓不同風格和個性的學生都得到認可、被賞識的機會。評價必須關注學生的主體性和個性化。以學生為中心主體，只有這樣才能讓學生主動接受評價，獲得健康和持續發展。

（2）基于大數據技術分析個性化多維學生評價機制，大數據技術是在基于掌握了龐大數據量的基礎上對多元化數據進行專業加工。構建海量、高增長和多樣化的學生信息模型，能使評價模式更加科學、完整。學生管理大數據的來源種類繁多，渠道多樣，如網絡使用中的產生的記錄、瀏覽信息；高校的師資、學生資料；學生的專業背景、家庭條件、生源地；學生的社交、消費、情感等資料等，這些數據具有海量性、多維性，它們往往是傳統的評價模式或體系中被忽視的數據。通過大數據綜合分析，可以描繪出學生鮮明的個體特性、角度更全面，可以為高校的個性化、多維度評價模式提供強大基礎。

（3）大學生自我評價體系和管理機制，強調學生為評價的主體地位，讓評價從外部轉化為內在主動模式，真正激勵學生自我良性發展，有必要建立合理、完善的大學生自我評價體系。而自我評價方式是否有效需要有效地管理機制，如何對自我評價進行管理，不至于讓學生的自我評價流于形式，必須合理地建設符合學生個性化發展要求的自我評價激勵和管理機制。

四、結語

隨著信息化時代的到來，在掌握了大的學生管理數據的基礎上，采用大數據分析方法可以比較全面地分析學生信息，可以對多樣化的學生管理信息進行深度分析，從而可以構建多角度、多維度、個性化的學生評價機制。與傳統方法相比，采用個性化評價模式能夠提高被評價者的認可程度、參與的積極性，避免了傳統評價方式中的學生處于被動地位，側重于成績，無視學生個性化特點的較為單一的評價模式帶來的有失公允的問題。

參考文獻：

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[4]楊現民，唐斯斯，李冀紅.發展教育大數據：內涵、價值和挑戰[J].現代遠程教育研究，2016（1）：50-61.

[5]余鵬，李艷，呂鵬.高等院校大數據挖掘與決策分析體系的應用研究[J].現代教育技術，2016，26（8）：102-108.

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1.大數據背景的概念分析

大數據是指涉及到的資料數量非常之多，規模之巨大，整理后可以幫助企業分析當前現狀以及預測未來的數字信息，它可以來自各個方面，具有體積大、多樣性、價值密度低以及速度快的特點，打破了傳統數據的局限性，是能夠未來社會發展的重要內容，同樣，電力企業的發展也離不開大數據的支持。

2.電力企業營銷管理存在的問題分析

從現階段來看，我國電力企業的營銷系統已經暴露出很多問題，首當其沖的就是由于我國目前的電力企業多數營銷系統和生產之間的關系薄弱，導致兩者之間的協同效果極差，從而營銷精細化和科學化開展困難；第二點就在于使用的營銷系統已經不符合現代社會的發展，必須引進更為科學化的系統來幫助營銷的進行，除此之外還存在營銷思維陳舊、故障維修效率低下、運行效益差等諸多問題。

二、電力系統營銷管理創新機制要求分析

1.精細化營銷管理的要求分析

要想實現電力系統營銷管理創新機制的精細化，需要系統分析電力系統現存的業務大數據，找到問題的根源，從分析結果存在的最多的問題出發，正確認識大數據，細化經營管理的操作，不斷優化營銷的手段，重新思考營銷的需求，找到最佳解決方案。

2.科學化營銷管理的要求分析

科學化的營銷管理首先需要先進的營銷系統作為支撐，保證最佳的運行效率和先進的營銷理念，以優質的服務幫助客戶保持完美的體驗，這就需要專業型人才的引進，以采集的大數據為中心，結合其他行業大數據的應用先例，參考國內外此方面的經驗，積極整合現代數據的支撐，以高質量來要求營銷管理系統，根據先前的經驗不斷探索，運用現代多媒體技術達到科學化營銷管理的目標。

三、電力企業營銷管理創新的具體思路

1.實現電力營銷服務系統的精細化管理

實現電力營銷服務系統的精細化管理要以大數據為參考背景，通過新的模式實現生產系統和營銷的聯動化，信息的相互交流有利于彼此間業務的開展，進一步提升服務的質量水平，整合大數據下建立新的營銷系統精細化模塊，具體到每一個區每一個用戶，解決電力系統服務效率低下的問題，營造良好的電力服務系統以吸引更多的顧客進行電力消費，同時也需要對營銷服務成本精細化，可以降低整個營銷系統的成本，對未來電力營銷前景進行展望，積極調整營銷策略。

2.積極引進先進的科學化營銷管理系統

數據大背景的好處就在于能幫電力系統通過分析國內外同水平的營銷系統的效益找到最佳的科學化營銷系統，以互聯網科技為根基，依托實際電力公司的經驗，持續推進智能營銷系統的構建，抓住大數據的四大特點，以多元化為主要發展方向，探索大數據與營銷系統的適應和處理問題的過程和方法，讓電力營銷服務系統的水平得以不斷提高，通過科學的手段切實提高管理的效率，同時也能借助現代通訊媒介幫助業務的開展，實現創新性的發展營銷系統。

3.構建正常運行的大數據控制電力營銷系統

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0引言

本科院校計算機教學中，知識點分布較為分散，再加上課程多、學時少，使得推行傳統教學方式將難以滿足當今社會追求個性化的大學生學習發展需求。大數據環境下，將大數據技術應用于本科院校計算機教學中，可有助于提升教學質量，推動教學改革[1]。由此可見，對大數據環境下提升本科院校計算機教學質量以及開展研究，有著十分重要的現實意義。

1大數據時代環境概述

相較于傳統數據，大數據具備數據量龐大、非結構化、分布式化以及可視化展現等顯著特征，這一系列特征可很好地契合當今社會個性化教學的需求。尤其是在大數據不斷推進互聯網融合背景下，計算機行業實現了迅猛的發展，各式各樣的企業、組織在互聯網方面得以不斷發展進步。傳統本科院校計算機教學往往是教師開展計算機理論知識教授結合學生的上機訓練，教師僅需依據教學要求實行課程計劃，學生也僅需被動地獲取理論知識，再接受相關考核，這種教學模式顯然不利于學生綜合能力的培養。大數據環境下，基于大數據技術推進本科院校計算機教學，可有助于教學、學生轉變思維觀念，并且教師使用的教材、教學模式同樣可實現改革，進而促進本科院校計算機教學質量的有效提升。

2大數據環境下本科院校計算機教學策略

本科院校在大數據環境下，要緊隨社會發展步伐，強化改革創新，在先進理念、成功發展經驗的支持下逐步推進計算機教學改革，如何進一步促進本科院校計算機教學工作有序開展可以從以下相關策略著手。

2.1依托大數據技術，推進計算機教學模式改革創新

大數據環境下本科院校計算機教學，首先應當將教學模式劃分成2方面內容，即實踐學習、虛擬學習。在實踐學習過程中，推行教師面對面教授、教師與學生相互間、學生與學生相互間點對點的交流模式，開展計算機理論知識學習的同時，還應當強化計算機工作實踐技能的訓練。依托點對點交流，將課堂教學內容化成學生自身技能，這種個體與個體相互間的交流，知識信息傳遞存在碎片特征，因此需要開展優化整合，幫助學生建立系統的知識結構[2]。實踐學習模式，如圖1所示。在此學習環節，教師應當開展適用的計算機教學案例準備，健全計算機技能操作訓練，并鼓勵學生彼此進行有效的溝通交流，第一時間采集反饋信息，促進課堂教學有序開展。在虛擬學習過程中，學生依托有效的學習系統展開學習，諸如文章案例、圖書導讀、在線課件等。在此學習環節，應當注重結合學生實際情況，依據學生實際需求獲取知識，提高計算機專業技能。通過對互聯網提供的龐大數據信息開展有效利用，一方面可對課程知識發揮良好的補充作用，另一方面可有助于學生對自身學習水平形成有效認識，進而為學生指引明確的學習發展方向。通過對大數據技術的應用，可有助于教師更全面地掌握學生學習實際情況，基于此，教師要為學生制定科學的學習計劃，凸顯個性化，關注學生在學習環節的主體性。此外，大數據環境下，教師還應當調動學生計算機學習的主觀能動性，激勵學生不斷發展，培養他們對數據的分析、處理能力[3]。

2.2依托大數據技術，擴充計算機教學資源及評價方式

單憑課堂理論教學往往會造成信息不公平性的問題，需要明確的是，本科院校計算機教學質量受學生進入大學前其具備的計算機知識水平很大程度影響。由此可見，依托大數據技術，強化教學資源建設及擴充教學互動的多元形式尤為重要。現階段，國際知名的MOOC運營平臺、國內大量資源研發機構、區域性的產學研結合均已建立起分布式數據庫或者運用分布式資源服務器，由此很大程度上拓寬了計算機課程資源的存儲空間。另一方面，數字化的教學環境聚集了大量的教學信息，這些教學信息能夠科學凸顯學生的計算機技術專業水平及發展潛力。然而這些信息尚未得到充分開發利用，僅用以簡單的記錄、查詢，未能提煉出隱藏在這些信息中的教學規律、學習計算機水平的差異性等。依托大數據技術，通過對這些信息開展分析處理，以挖掘信息中有價值的模式及規則過程，并將其應用于計算機教學評價中，促進教學評價管理的有序開展。依托大數據技術，推進本科院校計算機課程不斷改革創新，突出學生的主體性，轉變教師作為單一的評價主體地位。豐富計算機教學評價主體和評價方式，提升本科院校計算機教學質量。

3結束語

總而言之，大數據環境下，本科院校計算機教學應當推行個性化教學改革，指引學生結合自身實際情況制定學習計劃，進一步提升教學質量。鑒于此，相關人員務必要不斷鉆研、總結經驗，清楚認識大數據時代內涵，全面分析現階段本科院校教學中存在的主要問題，結合學生實際情況，“依托大數據技術，推進計算機教學模式改革創新”“依托大數據技術，擴充計算機教學資源及評價方式”等，積極促進本科院校計算機教學工作的有序開展。

參考文獻：

［1］蔣日華，傅文博．提升大數據時代應用型本科院校計算機實踐教學管理水平的思考［J］．洛陽師范學院學報，2016，35（11）：62-65．

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大數據是一個抽象的概念，它不是產品，也不是技術，它代表著人類認知的不斷進步，是人類無法通過傳統數據庫軟件獲取內容和數據處理的一個集合。在百度中對大數據是這樣陳述的：大數據又叫做巨量資料，其囊括的資料是當前軟件工具無法進行適當管理和整理的一類信息。也有科學家對其這樣定義：大數據是所有計算機處理能力都不能處理的海量數據量，有著數量性、多樣性、速度性、價值性、真實性的特點。

二、大數據在教育領域的作用

（一）大數據對教學的作用

在大數據環境下，進行課程考核的時候，可以結合大數據分析結果使得學校的考核方式得以改善，推進其更好地發展。同時，也可以對學習的課程進行全面的評估，在相關分析數據下，教師的教學質量也可以得到大大的改善。因而，可以說在大數據的大環境下，可以帶來更多的新鮮事物，讓學生面對更多的新知識以及新課程，使得學生的知識面獲得較大的擴展。如此，不僅有利于提升學生的學習興趣，還能及時讓學生的培養和社會需求結合起來。而就學生而言，基于大數據的相關分析，還可以結合自身情況制定合理的學習計劃，如此也更有利于自身的學習和發展。

（二）大數據對信息技術教育教學的作用

當前，大數據在信息技術教育領域中也有著一定的應用，部分城市開始充分利用大數據的分析功能來分析學生的學習效果，有部分學校還針對大數據中的云計算開發了相應的學習實驗室。就高中信息技術教育這門學科而言，也有不少學校通過大數據來提高教師的教學質量，并且為學生提供一個創新的教學氛圍，使得學生學習這門學科的積極性得到了及時的推進，進而學習效率也得到了相應的保障。因而可以說，大數據是一個較好的創新輔助教學模式，而將大數據充分應用于高中信息技術教育這門學科中，也是信息化教育的一個大創新發展。

三、大數據運用于高中信息技術教育教學中的效果

（一）相關教學設備的配置及維護成本得到了較好的控制

當前，很多高中為了提高自身硬件，投入大量資金進行了計算機以及網絡設備的配置，如此，在之后的工作中，就要對這些設備進行及時維護、更新以及升級，這樣才能保證這些設備在教學過程中的正常運轉，使得它們更好地服務于教學需求和技術網絡的相應變化。而在大數據下，可以采用其中的云計算技術對教學進行輔助，而就相關的教學計算任務而言，也可以通過云端服務器加以處理，如此，就解決了大量數據占用學校電腦諸多內存的問題。同時，還可以充分利用云端服務器管理學校的網絡云端資源，而進行數據交換的時候，一般配置的計算機就可以完成，如此，不僅為學校節省了大量的資源，也較好地控制了學校配置教學設備以及維護教學設備的成本。

（二）使得相關教學應用軟件成本得到了較好的控制

將大數據應用于信息技術教育教學中，可以采用一些免費的教學應用軟件，如此就不用擔心一些軟件到期而被禁止使用的問題發生，這樣也就為學校省去了一批購買以及升級收費應用軟件的費用。另外，在大數據時代下，還可以幫助學校提供一些管理學生學分、學籍等方面的軟件，這樣學校就可以在支付較少服務費用的情況下充分利用在線的應用軟件。就高中信息技術這門學科的教學工作而言，教師也可以充分利用大數據將班級賬戶建立起來，結合學生實際進行個性化管理，學生可以通過平臺將自身課業完成，教師可以將這個平臺作為教學平臺，也可以作為展示學習資源的平臺，從而及時為學生補充學習內容，幫助學生修訂作業，對記分進行評估等等。這樣不僅使得教師的教學效率和效果大大提高，也及時為學生的進步提供了相應的信息平臺。

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1.利用大數據的規模性了解學生差異。

每個學生都是不同的個體，有著鮮明的個性，因此，作為教師，首先要做的就是深入了解學生，這樣的教學才有針對性。大數據的特征之一就是規模性，規模性指的是巨大的數據量以及數據規模的完整性。因而，教師完全可以憑借數據庫中巨大、完整的數據了解學生諸如家庭背景、努力程度、學習態度、智力水平、認知水平等數據。教師只有真正了解了學生的發展情況，才能制定合適的學習計劃，學生才會對學習產生興趣，才會進步。

2.利用大數據的高速性營造和諧氛圍。

美國心理學家羅杰斯曾說過：“成功的教學依賴于一種真誠的尊重和信任的師生關系，依賴于一種和諧安全的課堂氛圍。”課堂上，讓思維的火花翻新，讓智慧的結晶生輝，讓課堂百花齊放，形成師生互相尊重與信任的氛圍，這應該是最理想的課堂狀態。大數據的特征之二就是高速性，高速性指的是數據流和大數據的移動性，現實中則體現在對“實時性”的需求上，即能在第一時間抓住重要事件的發生信息。課堂上，教師可以利用大數據的這一特征，時時關注學生多樣性學習動態，包括學生不同的表達方式、不同的解題思路、不同的探究結果，對有獨到見解的要實時鼓勵，對有誤解偏差的要實時糾正，對有需要完善的要實時補充，如此，學生才能積極主動、充滿自信地學習。

3.利用大數據的多樣性選擇學習方式。

個性化教學的落腳點是實現個性化的學習，教師應鼓勵學生選擇自己喜歡的學習方式。學習方式是學習者一貫表現出來的具有個性特點的學習策略、學習傾向的總和。選擇自己喜歡或習慣的學習方式，對學習者而言能達到事半功倍的效果。大數據的多樣性，指的是有多種途徑來源的關系型和非關系型數據。互聯網時代，各種設備通過網絡連成一個整體，這意味著數據的種類變得繁多，除了簡單的文本信息外，還可以對傳感器數據、音頻、視頻、日志文件進行點擊，獲取可用的信息。這個時候，教師鼓勵學生選擇自己喜歡的方式，自己感興趣的數據，個人或小組均可，開始或自主或合作的探究學習，完成學習目標，提高綜合學習能力。

4.利用大數據的價值性落下點“睛”之筆。

任何學生的學習活動終究離不開教師的點撥與引導，唯有這樣，方能醍醐灌頂，學有大成。互聯網女皇marrymeeker在2012年論及互聯網發展趨勢中，用生動的圖像來描述大數據的價值性：一幅是整整齊齊的稻草堆，另一幅是稻草堆中一根縫衣針的特寫。寓意是通過大數據的幫助，可以在稻草堆中找到你所需要的東西，哪怕是一根小小的縫衣針，這就是大數據的價值性。那么，在課堂上，教師可以利用大數據的價值性，呈現出不同層次的難點予以解決，對不同層次的學生狀況予以評價、對不同層次的學習能力予以拓展。

二、個性化教學應注意的幾個問題

1.忌從數據化回到數字化。

數據化和數字化的區別在于，通過數據我們可以了解并理解一個學生，而通過數字我們只能看到一個學生的表象，這對學生的發展是絕對沒有好處的。我們不得不承認在實施素質教育的今天，仍有一部分教師注重應試教育，看分識人，唯分對人，不習慣、也不喜歡看數據評價，這便與大數據時代下個性化教學相悖了。

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從時間維度來看，在未來社會，教育與學習將不再是人生某個階段的專利，而是貫穿整個人生的終身需求，是未來社會生活的重要組成部分。隨著新技術與教育的深度融合，終身學習將使未來教育發生根本變革。每個社會成員在人生的各個階段，都可以通過參與社會化活動，開展個性化學習，隨時隨地接受適當的教育，更好地實現個體的全面發展。

從空間維度來看，在未來社會，教育將不僅僅是學校和教育部門的事情，而是整個社會成員參與其中的全民化教育。未來社會將依托互聯網、大數據等信息技術，實現教育資源共享。學習活動將超越學校空間，通過在線教育、在家上學、社會化學習網絡、學習共同體等新的形式，把更多更好的教育資源送到學校、社區和家庭的每個角落，呈現處處可以學習、時時可以學習的教育圖景。

二、重視核心素養與綜合技能的提升

以互網、人工智能、大數據等融合技術為背景，未來社會將朝著智能化（人類-機器）、虛擬化（現實-虛擬）、超鏈接（人類-人類）等方向發展。未來社會發展必然會對公民素質提出新的要求，進而引起教育目標的變化。

未來社會的教育將把提升人的核心素養與綜合技能作為基本目標，進而實現教育與社會發展的互動與融合。一方面，個體適應社會發展的能力，包括學習能力、信息管理能力以及創新思維能力，是未來社會的核心能力。注重培養個體的社會角色、責任意識和適應未來能力，提升個體適應社會、理解自身、把握變革及角色定位、把課堂學習轉化為未來責任的綜合素養，將是未來教育的重要目標。另一方面，人的綜合技能將是未來社會的“通用貨幣”，包含認知與非認知在內的綜合技能將在未來社會和個體發展中扮演越來越重要的角色。因而，從傳統教育的碎片化知識傳授轉向更為深層、復雜的綜合技能培養，是未來教育變革的重要目標。

三、以學習者為中心的個性化課程

未來社會的學習者將更傾向于使用新技術來處理信息、開展社交和學習活動。促進個性化學習是未來教育變革的核心價值。

課程多樣化。教育課程將從強調學習者的知識積累走向知識的發現和創造，跨學科和綜合化的內容將成為未來教育課程的主流內容。信息技術的應用，可以使教師更好地根據學生的興趣愛好，來設計個性化的學習計劃，增加學生選擇的機會，以滿足不同年齡、不同背景學習者的需求。

課程定制化。隨著移動網絡和大數據技術的應用，未來教育將會構建以“學習者為中心”的課程體系，課程內容將呈現個性化和定制化的特征，以適合學生本人的知識結構和潛能發展。同時，課程也將成為學生與別人交往及分享的“空間”。

課程模塊化。未來的課程將像“搭積木”一樣，由學生選擇裝配，從而產生許多新奇的功能，具有開放性和靈活性的特征。信息、思維、溝通、生活環境、人與社會、個人能力發展等課程將是未來教育的基本課程模塊。未來社會的交互網絡可以集中熟知科學邏輯、了解學科趨勢、掌握學科生長點的專家，來組成課程開發團隊，研發專題課程軟件，供學生隨時選擇學習。

四、基于多媒體技術的多元化學習方式

信息技術深刻改變著人們的生產方式和生活方式。基于互聯網技術構建的人與電腦間的學習溝通方式，能夠把個體的智能聯系起來，形成人類共有大腦，徹底改變人們的學習方式。

隨著技術與教育的融合，人們獲取知識的渠道將越來越多。人類學習將打破教室與學校的圍墻，在線學習將成為未來學習的基本方式。手機、平板電腦、移動PC、可穿戴設備等將成為學習的工具。許多學習活動會在大自然、社區、工廠中進行，學習者將成為真正的“主人”。在未來社會，課堂學習、家庭學習和宿舍學習會融合在一起，學生什么時候開始學習、什么時候學完、什么時候畢業，都會有個性化的安排。

五、基于學習共同體的學校變革

在未來社會中，社會教育、家庭教育和學校教育將融合在終身教育體系中，基于信息技術的正式學習與非正式學習的融合，是未來學習方式變革的趨勢。未來學校將是一個以課堂為中心、與社區充分融合的開放交流網絡和基于學習共同體的活動體驗中心，研討會、網絡化小班學習是基本的學習組織形式，學生們可以在一名經驗豐富的教師指導下交流想法。鼓勵學生發現問題、在同伴互助的過程中探索和解決問題，將是未來課堂學習的基本過程。同時，未來課堂還是一個個性化的課堂，學生們可以按照自己的節奏，通過智能終端方便地查詢和閱讀資料，完成各自的學習任務。教師的主要任務是針對具體問題答疑解惑，而不是面向全體滿堂灌式地講解。

六、為學習服務的教師角色

在未來社會，教師并不會消失，但教師角色將發生轉變。傳授知識僅僅是未來教師工作的很小一部分，教師將成為學習活動的組織者、指導者和協調者。教師的任務是為學生營造學習環境，指導學生正確選擇信息、處理信息，幫助學生設計個性化學習計劃。同時，未來的教師還要引導學生適應未來社會的角色要求，幫助學生解決發展中的疑難問題，對學生的學習方式、處世方式、時間管理等做出指導。

七、基于大數據的教育評價

未來教育評價的標準將是多元化和個性化的。教育的評價將會從分數的評價過渡到以大數據為基礎的過程評價，從考試評價轉向成果展示。對學生的評價也不再局限于同一標準，而是根據學生的課程選擇，用與之相應的標準來評判。基于大數據技術的學生學習、生活過程的所有記錄如出勤率、熱門課程、最受歡迎教師等，都會成為學習評價的基本依據。在未來，學生之間的成績比較沒有太大的意義，而學生自己在一段學習中的表現才更加重要。

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中圖分類號：G424 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）09-1853-01

2012年，聯合國大數據政務白皮書，提出了各國政府（包括聯合國在內）的一個歷史性機遇：利用豐富的大數據對社會經濟做出具體的分析，幫助政府更好的運行經濟服務社會。同年，奧巴馬在美國白宮宣布將“大數據戰略”上升為國家意志，將大數據定義為“未來的新石油”并加大投資拉動相關產業。2013年12月5日-5日，由中國計算機學會主辦，中國CCF大數據專家委員會承辦的主題為“應用驅動的架構與技術”的中國大數據技術大會，這次大會成為大數據技術與應用深度結合的新起點，成為產業界、科技界與政府部門密切合作的新平臺，進一步推動我國大數據的產學研。2014年3月1日，在北京舉行的貴州?北京大數據產業推介會上，貴州共獲投730.2億元用于大數據產業的發展，這一偉大的壯舉將全面推動貴州互聯網，網絡營銷發展進而影響貴州經濟發展。百年大計，教育為本，在貴州“后發趕超，跨越發展”的過程中，教育的改善提升成了社會發展步伐是否穩健的重心，隨著大數據的到來，貴州的教育正張開騰飛的羽翼迎接新一輪的跨越趕超，貴州在全國率先完成中小學生學習信息管理系統，學生學籍信息入庫。為加快推進職業人才培養體系建設，促進經濟工作穩定快速發展，省教育廳、人社廳等多家單位攜手并進，聯合出臺了加快職業人才教育培養的實施方案，以貴陽為中心，打造職業教育核心發展區，規劃高職辦學規模達到25萬人，為貴州大數據產業發展提供充足的人才保障，建成具有貴州特色的現代職業教育體系。在大數據背景的前提下，貴州的職業教育發展將踏上更加非凡和精彩的跨越之旅。

1 大數據、云計算簡介

麥肯錫公司在2011年了一個前沿領域的研究：大數據。雖然到現在為止沒有一個明確的定義，但是，大數據不是海量數據的表面理解，具有數據體量巨大，數據類型繁多，價值密度低，處理速度快等特點。 “云計算是通過網絡提供可伸縮的廉價的分布式計算能力”。云計算代表了以虛擬化技術為核心、以低成本為目標的動態可擴展網絡應用基礎設施，是近幾年來最有代表性的網絡計算技術與模式。從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式計算架構。它的特色在于對海量數據的挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲和虛擬化技術。

2 高職院校大數據條件下云計算的應用

云計算的應用使得高校在信息工具化的時代能夠脫離原始的“信息孤島”現象，集中了原本分散的國內及世界的教育資源，讓社會與學校，學校與教師，教師與學生之間有了更深的互動和相互帶動，把社會各行各業對教育有利的資源通過計算機與網絡終端帶動教育的發展。高職教育與傳統的本科教育不同，重點是培養學生的實際操作能力，通過資源庫的分析和選取并優化應用，可以提高高職教育的目標性。

2.1 依據社會人才需求信息，調整專業設置

目前的社會公開招聘信息都是通過互聯網至少在全國范圍內進行公開招考的，近幾年，百度等各大網站都可以輕易的分析出

招聘的條件和專業。各大中型企業招聘的專業類型等都可以通過數據提取，數據分析得到各專業的需求狀況，通過這些計算、分析這些大數據，可以適當迅速的調整專業設置和專業學習計劃，以適應信息瞬息萬變的時代需求。

2.2 利用數據庫優秀教育資源，提高教學效果

近年來，各大高校，職院都在進行重點專業的課改工作，很多優秀的課程教學視頻和配套資源等上網，通過相關網站對教育資源的數據進行搜索，在相應的學院，教研室，進行數據的分析和研討，經過相應的更改后可以直接應用我們的教學和管理中，可以充分吸取網絡教育資源的精華，變成自己教學工作進步的工具。

2.3 充分利用電子圖書館，擴展“校企合作”的形式

貴州是教育相對落后的地區，首先，經濟基礎決定上層建筑，資金配套的硬件措施是制

約學校教學工作前進的橋梁，近幾年，國家的西部發展計劃和貴州省對教育尤其是職業教育的大力支持，使得，學校的教學環境有了很大的改善，很多學校都配套修建了電子圖書館和電子信息實訓室。“校企合作”首先在發達地區開展，在貴州，合作項目近三年才開始試行，以貴州職業技術學院為例，2012年，由政府搭臺的“中興網絡學院”項目達成協議，中興在貴州職院第一次投入一千萬元建立實訓室并開始招生，除了學校教學計劃必須完成的課程外，中興選派有實戰經驗的一線老師加強學生實訓的教學和指導，讓學生更深入的練習自己的職業技能，除了學習學校扎實的基礎理論，更吸收了中興企業信息化的優勢。

3 高職教改的新方向

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大數據（big data），又名巨量資料、海量資料。麥肯錫全球研究院報告《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿》對大數據所做定義如下：大數據是指數據量大小超出了傳統數據庫軟件工具的抓取、存儲、管理和分析能力的數據群。大數據必定具備四個特征：容量大（Volume），指數據的存儲容量單位已經由GB、TB上升到EB、ZB、YB，甚至更高的級別;速度快（Velocity），指海量數據的創建、傳輸和分析速度快，一般要求響應時間要控制在秒級單位內;類型多（Variety），指數據類型多樣，除了結構化的事務數據，還包括半結構化的網頁數據、非結構化的視頻和音頻數據;價值高（Value），指數據價值密度低，但海量數據綜合價值總量很高。

大數據時代的來臨對各行業都產生了深刻的影響，教育領域也不例外。學員的學習行為、思維方式，教員的授課理念、教學方法，學校的教育管理、教學評價無一例外都受到大數據的影響。教育領域必定會在大數據技術的推動下發生深層次的、多元化的創新與變革。

一、大數據對教育領域的影響

1.教育理念與教學評價被迫革新。教育作為社會子系統的重要組成部分深受社會形態影響，現代的教育體系幾乎是伴隨著工業社會發展同步發展的。市場的擴大與提高，對勞動者勞動技術與經驗的要求遠遠高于個體層面的文化修養，合格勞動力的衡量標志是能不能解決問題。這一實用主義特點對教育領域的影響是巨大的。傳統的教學評價不論對學員還是對教員，總是依賴能力測試，通過考試分數的數理統計分析來評價學員與教員。在大數據時代，則是跟蹤記錄教員與學員教與學的長期行為并對之進行分析，采用過程性、歸納式、多元化的方式進行評價。

2.個性化教學得以真正實現。運用大數據技術，在線平臺能實時記錄每一位學員的學習行為，教員獲得全面豐富的數據內容后利用數據挖掘技術加以整合分析，不但能掌握學員個體的學習狀態、知識接受水平，還能了解哪種教學方法對該學員最有效，以及該學員具體的薄弱點。教員根據這些數據就可以針對學員個體因材施教，制定個性化的教學方案、教學活動和學習計劃，教學工作真正從共性化的群體教學轉向了個性化的個體教學。個性化教學的實現能大幅提高教員的教學質量和學員的學習效果。

二、大數據在教育領域的應用模式

大數據在教育領域的應用模式本質上就是數據的生命周期，即數據獲取（學員使用在線教育系統）、數據存儲（系統將學員的在線學習行為記錄下來存入數據庫）、查找與分析（進行數據挖掘，預測學員的各項表現）、可視化（對數據挖掘和預測結果進行可視化處理）、決策（教員與教學管理人員給予學員指導與支持）。

1.教育者角度的應用，即教學領域知識模型構建。大數據教育系統對現有的教學內容建模后通過數據挖掘、學習分析和在線決策各子系統，研究各專業學員所必須掌握的教學知識點、教學單元與教學課程之間的邏輯關系，最終重新構建領域知識結構，對現有的教學內容與方法進行改革，達到提高學員學習效果和教員教學效率的目的。

2.學習者角度的應用。（1）個性化課程分析。大數據教育系統首先獲取某個學員以前的學習表現，從已畢業學員的成績庫中匹配與之相似的學員，分析已獲得的成績和待選課程表現之間的相關性;然后通過學習滿意度調查問卷分析評估學員個人情況;再結合專業課程的重要性，為學生列舉課程清單。并向其推薦有可能取得優秀成績的課程。（2）輟學行為預警。大數據教育系統可以記錄所有學員的課程學習信息，進行教學情況實時監測。當曠課、違紀、課堂表現等與輟學行為相關的關鍵因素發生變化時，系統會及時對學員行為做出評估，并在風險達到一定閾值時向教育管理方發出預警，使教育管理方有足夠的時間在輟學行為發生前進行提前干涉。（3）助學需求預測。大數據教育系統可以通過收集校園卡的生活與消費記錄，以一日三餐為主要權重指標對生活必要開銷進行計算評估，當發現某學員的消費明顯低于預警線時，會主動通知學校相關管理方，由相關部門與學員進一步溝通，并進行相應調查，判斷該學員是否需要助學幫助。

3.其他應用。當大數據教育系統與其他領域的大數據系統互聯互通后能發揮的作用不可估量。比如，與社保、醫療、金融、公安、政府等大數據實現安全共享后，教育系統內所有學校與學區內的情況可以從各個角度可視化地展現在出來。大數據系統既能幫助學員從選擇學習合作小組到職業規劃的制定等各個方面進行輔助指導，也能幫助國家層面的教育管理者制定宏觀教育政策、調整教育改革方向、分配教育資源。

總而言之，大數據在教育領域的應用惠及該系統內學員、教員、教育管理者、教育研究者等所有人員，它是未來教育發展的必然趨勢。但作為新生事物，大數據具體的應用還不成熟，需要在實踐探索中不斷改進完善。