大数据时代教育方式改革,本论文主要论述了改革论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
改革论文参考文献：
（大连财经学院,辽宁 大连 116000）
[摘 要] 大数据时代的来临,给教育带来了全新的变革,开启了教育的新篇章.数据挖掘技术分析了当前教育存在的问题,针对问题提出了大数据技术在教育资源、教育管理、评比系统及因材施教等方面的应用,尤其针对Visual FoxPro数据库设计这门课,设计了学生反馈信息获取和教学资源共享网站,更好地实现个性化教育,从而构建可行的教学模型.
[关键词] 大数据技术；数据挖掘技术；教育资源；教育管理
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 05. 133
[中图分类号] G434；TP311.13 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）05- 0244- 03
0 引 言
教育是国之根本,教育的发展预示着国家未来的发展.国家的强大离不开人才的培育,人才的培育需要一个良好的教育体制,教育体制的好坏决定了未来人才的输送.教育改革需要应用现代信息技术的各种手段,为其提供高效、便捷的沟通平台,从而实现信息的实时交流.对此,本文提出将大数据技术作为教育改革的第一手段,针对当前的教育问题制定可行性计划,有效地将数据收集、数据分析、数据处理、数据应用完美的结合到教育的改革中,从而使教育的发展脚步向前迈进一大步.
1 教育存在的问题
教育,教化育人,以现有的经验、学识推敲于人,为其解释各种现象、问题或行为,其根本是以相对成熟或理性的思维来认知新的事物,并将其见解育之他人,实现信息传承的过程.在这个传承的过程中,随着时代和科技的发展,教育的体制和核心也在不断地变化,其中的很多问题也越来越明显.
（1）教育资源繁多,选择教育方案困难.
（2）教育制度不够透明,阻碍教育的发展.
（3）传统的教育管理方法无法满足现代教育发展的需求.
（4）学生信息反馈不及时,无法做出最准确的解决方案.
2 大数据和数据挖掘
2.1 大数据
大数据,即big data或massive data,是指规模大到无法在有限的时间内用常规软件工具对其内容进行收集、管理和处理的数据集合.例如,一个学生考了99分,这只是一个“数字”,如果把考99背后的因素考虑进去,如家庭教育模式、自己努力程度、智商水平等,把他们和99分联系在一起,就成了数据.大数据的特点可以简单的概括为“4V”,即更大的容量（Volume）、更高的多样性（Variety）、更快的生成速度（Velocity）和价值（Value）.
（1）更大的容量.面对种类多样、更加复杂的数据,一个新的问题——数据的存储摆在了人们的眼前.大数据通常可以达到PB级的数据规模,因此,对于教育中每天产生的海量信息,大数据提供的数据存储都能够轻松的解决,这也为教育提供了最坚实的基础保障.
（2）更高的多样性.数据的来源有很多的渠道,如社交媒体、网络搜索、网络文章等,内容包括所有的办公格式、办公文档、图片、XML、HTML、音频、视频等.信息来源渠道的多样性及信息格式的多样性,使得大数据收集的信息拥有更高的多样性.
（3）更快的生成速度.即数据被创建和移动的速度快、时效性要求高,这是大数据区别于传统数据挖掘最显著的特征.在高速网络时代的今天,凭借着各种性能优越的硬件及高速的网络,不断生成各种各样的数据,而且这种高速度也成为了必然趋势.谷歌公司一天之内要处理几十PB的数据,Facebook产生约10亿张新的照片、300TB以上日志,淘宝交易进行数千万次、产生20TB以上的数据等.
（4）价值.每一条数据都有着其本身的价值.在当今高速的数据流通下,数据的价值密度也不断降低.所以,对于如何提高数据价值这个问题,我们还需要好好思考一下.
2.2 数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）就是从大量不完整的、随机的、模糊的数据中抽出潜在的、有价值的数据的过程,是一类深层次的数据分析方式.数据挖掘的过程主要是信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘过程、模式评估、知识表示等,通过这一系列的过程给用户提供所需信息.数据挖掘能够对信息实现准确处理,帮助大数据这一个数据集合实现精准的应用,实现数据的价值,为大数据在教育中的应用,提供最有利的帮助.
3 大数据在教育中的作用
3.1 大数据下教育资源的选择
大数据不仅有着极强的数据收集、处理能力,而且可以为我们提供快捷、简单、准确的选择.面对海量的教育书籍、课堂笔记等,大数据能够轻松的收录、存储,并且根据我们的需要,通过数据处理技术,准确高效的提供有价值的信息,能够做到在大范围中寻找最优的结果.通过数据收集和处理为学生的学习减少很多不必要的选择,从而提高学习效率.例如,现在越来越火的“题库”类應用,就是大数据的一个细化分支,通过对学生的查询信息的收集处理,可以显示学生目前的学习状况以及存在的知识点薄弱现象,能够帮助学生和家长以及老师开展教育工作.相对于“题库”类应用,以视频为载体的应用传播更为广泛,这些都是基于大数据技术的细化分支.
3.2 数据分析处理在教育评比系统中的应用
教育信息化不断发展,利用信息技术助力教育质量综合评比,能够使评比内容更加全面、数据收集范围更加广泛、数据形式更加趋于多样化、评比结构更加公开透明.因此,一个优秀的评价系统能够更好地推动教育的发展.20世纪90年代,欧美等发达国家和地区为确保教育质量积累了大量的数据经验,并建立了完善的高等教育人才培养评比系统.我国自20世纪90年代也开始着手于教育系统的建设,例如上海大学从1998年开始不断完善自己的教育系统,将教育系统和大数据的分析结合,经过十几年的不断完善,建成了一个完整的教育评比系统.
结论：大学硕士与本科改革毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写税收改革方面论文范文。
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