数据驱动教学决策研究实施方案

《数据驱动的教学决策研究》实施方案

一、实施背景

随着信息技术的发展，应用于教育领域的大数据分析已经成为了当今教学的发展趋势。学习分析技术作为一种新兴技术，改变了传统教学的经验式模式，既能为学生提供高质量、个性化的学习体验，又能改进教育工作者的教学方式。通过信息数据分析完善教学过程，提高教学效率，实现数据共享和统一认证。

二、机构设置

为扎实有效推进“数据驱动的教学决策研究”进程，根据课题研究的需要，设置课题研究领导小组和工作小组。

1.领导小组

组长：张乐宽

副组长：孟昭君李建华屈丽杜延浩

成员：胡磊孔祥亮李明军杨传明何洪涛

2.工作小组

组长：孟昭君

副组长：胡磊

成员：孔祥亮李明军杨传明何洪涛赵绘孟丽王启梅杜东玲王震王振民杜宝臣周露

肖红

三、目标设计

1.在智慧教学环境下，对学生建立多样化、个性化的评价体系。

2.在智慧教学模式下，充分发挥大数据在学生的学习方式和学习效果等方面的作用。

3.利用大数据帮助翻转课堂实验班教师优化教学方式。

四、思路与方法

1.研究思路

本课题属于实践性研究而非理论性研究，主要是从现状出发，对现存问题进行分析，基于大数据给我们教学带来的影响，寻求解决和突破的路径。因此，本课题研究的角度包括：

（1）问题研究。对当前学生的心理状况、学习情况以及对网络教学的认识进行摸底调查，在此基础上进行问题分析，挖掘问题产生的对应原因，作为课题研究的基础和前提。

（2）对策研究。基于问题及归因研究，针对如何推动教师教学决策进行研究，探索建立相关机制和制度，分析各种对策在教育发展中所起的作用和功能。

（3）行动研究。本课题重要的是实践研究，要在研究中实践，在实践中研究，边研究边行动，边探索边行动，重在行动中优化教师的教学方式，构建学生的认知体系。

2.研究方法

（1）调查研究法。从课题立项之前到研究的各个阶段，分别用网络平台、问卷、访谈等形式进行不同内容的调查研究，提高研究的可行性。

（2）个案研究。对校内、级部的典型进行解剖，挖掘可资借鉴

的经验，掌握一手材料，丰富研究内容，完善研究路径。

（3）经验总结法。由具体经验总结，上升到科学经验总结，提高研究水平。

五、研究步骤和预期

1.准备阶段（2015.9—2016.2月）

确定推进计划，由点到面，稳步推进，逐步展开。构建数学化学习平台、教室无线AP、学生平板电脑、录课室、充电箱等在线教学系统。充分利用省网络研修平台、泰安市教育云平台、东平教育资源网等对教师的信息技术与课程整合能力进行大规模案例培训；充分利用“家校通”和飞信平台，与家长密切配合。

2.实施阶段（2016.3—2017年9月）

通过泰安市教育云平台为实验班学生建立个人档案，并且通过云平台对学生学习轨迹及思想动向信息进行收集。对收集的信息进行整理分析，规划总结，以帮助实验教师优化教学方式。对学生进行多元化、个性化的评价。

3.总结、推广阶段（2017.10—2017年12月）

（1）形成最终研究成果：在智慧教育环境下，形成基于大数据和学习分析的学习评估与诊断的方法，并形成文本资料提交评委会评审。

（2）举办智慧教育数据驱动的教学决策研究现场会，推介研究成果。

六、策略与项目

1.实施四大策略

（1）顶层设计策略。发挥相关处室的作用，在宏观上精心谋划布局，从宏观框架上设计，确定工作思路、方法、内容、原则、举措和行动计划等，把握课题研究的正确方向。

（2）整体推进策略。队伍建设是一个系统整体工程，在推进策略上，应坚持整体推进的策略，齐头并进，共同推进；在内容上，建立数据驱动教育决策的机制、制度、考核等，同步改革，同步实施。

（3）典型带动策略。课题研究过程中，特别是在行动的落实上，充分利用典型，包括典型案例、典型经验等，发现典型，培植典型，用典型示范带动。

（4）活动推动策略。活动是推进的重要载体。通过泰安市教育云平台学生数据分析、研讨交流、成果展示等方式，推进课题的进一步展开。

2.展开四大项目

（1）阵地建设项目：以泰安市教育云平台和微信公众平台等网络建设为突破口，抓好阵地建设，解决大数据收集整理的问题。

（2）制度建设项目：进一步加强制度建设，形成有效的工作考核机制。制定我校利用大数据分析推动教育决策研究的实施细则，并将落实情况作为教师考核的重要内容，形成长效机制。

（3）大数据服务教学项目：高度重视大数据对教学的服务，将如何利用大数据推动教学决策列入学校教师培训内容，开展大数据对课堂教学以及学生成长为主题的学习和讨论。

（4）大数据服务学生项目：构建大数据推动教学决策新体系，充分利用泰安市教育云平台加强对学生个体和小组的评价，激发学生学习的兴趣和参与班级活动的积极性；通过对泰安市教育云空间学生发布的说说以及文章数量和内容的监控以及分析，对学生近期思想和心理的变化进行监测，有效地利用学校心理咨询室和班级班会进行心理疏导；通过微信公众平台或者问卷星等对学生的学习情况和兴趣爱进行数据收集，通过开展丰富的活动缓解学生学习的压力，释放学生的青春激情。

七、条件保障

1.组织保障。本课题的组建有张乐宽校长任组长的领导小组和工作小组，实施和协调课题的研究工作；成立由孟昭君校长任组长，部分一线教师组成的课题研究小组，他们承担课题的主要研究任务，确保课题的深入研究，保证课题研究计划顺利展开。

2.条件保障。构建数学化学习平台、教室无线AP、学生平板电脑、录课室、充电箱等在线教学系统。充分利用省网络研修平台、泰安市教育云平台、东平教育资源网等对教师的信息技术与课程整合能力进行大规模案例培训；充分利用“家校通”和飞信平台。

3.资金保障。课题拟申请专项研究经费，保障前期研究的论证、调研、会议、学习、考察等必要支出，确保研究顺利进行。

4.制度保障。建立学习制度，掌握前沿信息，及时吸收最新的研究成果；建立课题研究的月报制度，按阶段向课题组汇报课题进展情况，接受课题组的具体指导；建立工作调度制度检查，随时调度、研

讨，了解研究进展情况，研究解决过程中的突出问题；建立检查考评制度，通过阶段性检查、评估，重点察看研究成效和成果；建立成果展示交流制度，按阶段定期组织成果展示交流，目的在于相互学习借鉴。此外，还要建立奖励制度、反思制度，等等，以确保课题研究扎实、深入推进，取得丰硕成果。

东平县东原实验学校

2016年2月

基于大数据精准教学系统的因材施教

基于大数据精准教学系统的因材施教试题及答案 一、单选题（共11题，每题4分，共计44分） 1、班级考试报告不支持查看哪些指标（） A班级平均分 B班级优秀率 C班级排名 D班级不及格率 2.以下关于讲评模式描述正确的是？（） A.讲评模式不支持筛选题目 B.讲评模式能查看学生答题原卷 C.讲评模式下不支持资源拓展 D.以上说法均不对 3、考试后，老师想要查看学生高频错题，请问该如何操作？（） A在班级报告的成绩单中查看 B在学生学情单科页面下载本班成绩 C在班级报告学情总览的页面最下放有高频错题功能模块D在精准教学功能下查看 4、教师进入试卷讲评，想优先讲解班级重点错误的题目，该如何操纵？（） A．选择需要讲评试卷的报告，点击试卷讲评，选择按得分率排序

B．选择需要讲评试卷的报告，点击试卷讲评，教师直接点击认为错误率高的题目 C．老师课堂上直接寻问学生，哪道题目需要优先讲解D．以上均有可能 5、老师在考前复习想查看班级学情可以进入（） A学科学情 B教学监管 C练习中心 D可以选择进入任一个页面 6、班主任想查看班级学生某一阶段知识点掌握情况，请问该如何操作？（） A在班级报告按考试依此每次考试情况 B在学科学情页面查看薄弱知识点 C在学生学情页面下载单个学生历次成绩 D以上都可以 7、教师查看单次学情时，某位老师发现班级均分在90分以上（满分100分），下面做法错误的是？（） A对比年级排名，查看班级与年级差距 B查看试卷分析界面，分析考试难度、信度、区分度，总结差距。 C本次考试内容班级整体较好，不需要耽误教学时间，直接跳过上新课。 D以上都错误 8、教师查看学生学情时，不能查看的信息是？（）A班级大幅退步学生 B每个学生每个知识点掌握情况

数据驱动教学决策研究实施方案

《数据驱动的教学决策研究》实施方案 一、实施背景 随着信息技术的发展，应用于教育领域的大数据分析已经成为了当今教学的发展趋势。学习分析技术作为一种新兴技术，改变了传统教学的经验式模式，既能为学生提供高质量、个性化的学习体验，又能改进教育工作者的教学方式。通过信息数据分析完善教学过程，提高教学效率，实现数据共享和统一认证。 二、机构设置 为扎实有效推进“数据驱动的教学决策研究”进程，根据课题研究的需要，设置课题研究领导小组和工作小组。 1.领导小组 组长：张乐宽 副组长：孟昭君李建华屈丽杜延浩 成员：胡磊孔祥亮李明军杨传明何洪涛 2.工作小组 组长：孟昭君 副组长：胡磊 成员：孔祥亮李明军杨传明何洪涛赵绘孟丽王启梅杜东玲王震王振民杜宝臣周露 肖红 三、目标设计 1.在智慧教学环境下，对学生建立多样化、个性化的评价体系。

2.在智慧教学模式下，充分发挥大数据在学生的学习方式和学习效果等方面的作用。 3.利用大数据帮助翻转课堂实验班教师优化教学方式。 四、思路与方法 1.研究思路 本课题属于实践性研究而非理论性研究，主要是从现状出发，对现存问题进行分析，基于大数据给我们教学带来的影响，寻求解决和突破的路径。因此，本课题研究的角度包括： （1）问题研究。对当前学生的心理状况、学习情况以及对网络教学的认识进行摸底调查，在此基础上进行问题分析，挖掘问题产生的对应原因，作为课题研究的基础和前提。 （2）对策研究。基于问题及归因研究，针对如何推动教师教学决策进行研究，探索建立相关机制和制度，分析各种对策在教育发展中所起的作用和功能。 （3）行动研究。本课题重要的是实践研究，要在研究中实践，在实践中研究，边研究边行动，边探索边行动，重在行动中优化教师的教学方式，构建学生的认知体系。 2.研究方法 （1）调查研究法。从课题立项之前到研究的各个阶段，分别用网络平台、问卷、访谈等形式进行不同内容的调查研究，提高研究的可行性。 （2）个案研究。对校内、级部的典型进行解剖，挖掘可资借鉴

数据驱动教学改进汇总

数据驱动教学改进汇总

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数据驱动教学改进总结 荥阳市城关乡初级中学多年以来，从教研室下发的历次学生学业水平测试成绩、中招成绩、以及其他各方面考评成绩来看，我校学生学业水平及综合素质都好于其他兄弟学校。一份北京师范大学的反馈报告，使我们认识到我校教学工作方面存在的不足，结合报告中反馈的数据，我们从以下几个方面对教育教学进行了改进。 一、有效激发学生学习动机 报告中数据信息显示，我校大部分学生不是为了学习知识而学习，而是为了不被批评而学习。

当学生为了掌握知识而学习时，学生参与学习行为的动机在于提升自身的竞争力，学习始于学生内在的兴趣，学生的注意力是投入到学习任务当中去的。 当学生为了避免批评而学习时，学生参与学习行为的动机在于避免显示自己的无能。学生的注意力也是放在自我表现上。 为了激发学生良好的学习动机，为了能更好地更有效地激发学生的学习动机，教师课堂上加强学习目的的教育，启发激发学生的学习热情；向学生阐述知识的意义和价值，激发学生的求知欲；创设问题情境，激发学生探讨的兴趣；客观公正地进行教学评价，强化学习动机。 当他们意识到自己所学的东西是很有意义的，或者他们在学习的过程中得到教师的支持和尊重时，自然会以很高的热情投入学习。 二、增设心理健康课，加强对学生心理疏导

报告中指出：在心理素质和心理健康方面，本校学生自尊水平偏低，抗挫折能力有待提高，幸福感偏低，但是好在抑郁情绪也比较低。学生的心理素质和心理健康也是本校值得关注和改进的方面。 初中孩子正处于青春叛逆期，问题多多，比如：网瘾、厌学、早恋、抑郁、社交恐惧症等等。

四川省大数据精准教学联盟2018级高三第二次统一监测 生物答案解析

四川省大数据精准教学联盟2018级高三第二次统一监测 生物参考答案及详细解析 一、选择题 1.C 【命题立意】主要考查线粒体、溶酶体等细胞器的结构与功能，意在考查学生的理解能力和获取信息的能力。 【答案解析】溶酶体是“消化车间”，其内含有多种水解酶，线粒体自噬降解过程需要细胞内的溶酶体参与，A正确；线粒体自噬后得到的产物中，有些物质可以被再次利用，B正确；线粒体自噬过度激活，细胞内线粒体将被全部降解，但细胞质基质、叶绿体等场所仍可产生ATP，C错误；哺乳动物成熟的红细胞中没有细胞核及众多的细胞器，在成熟过程中发生了线粒体自噬，D正确。 2.B 【命题立意】主要考查细胞增殖与细胞分化的过程及意义，意在考查学生的理解能力。【答案解析】在胚胎发育过程中，受精卵通过有丝分裂不断增加体细胞数目，A正确；卵裂期的细胞是由受精卵经过有丝分裂形成的，所含DNA的种类和数量不会发生变化，RNA的种类和数量会发生改变，B错误；原肠胚细胞可以通过增殖分化形成幼体的各种组织和器官，C正确；幼体形成后体内仍保留着少数具有分裂和分化能力的细胞，比如干细胞，D正确。 3.A 【命题立意】主要考查教材实验中的试剂、材料选择相关知识，意在考查学生的理解能力。【答案解析】黑藻和藓类都是观察叶绿体的材料，A正确；双缩脲试剂用于检测蛋白质，不用于检测还原性糖，B错误；纱布不属于半透膜，溶质和溶剂都可以自由通过，渗透作用装置中无法观察到渗透现象，C错误；温度本身会影响过氧化氢的分解，不能用过氧化氢酶代替淀粉酶来探究温度对酶活性的影响，D错误。 4.D 【命题立意】主要考查基因组测序、染色体的结构与组成、染色体有关实验等知识，意在考查学生的理解能力和综合运用能力。 【答案解析】酿酒酵母细胞的DNA分布于染色体、线粒体和质粒中，基因组测序是测定其基因组中全部DNA的碱基序列，不包括线粒体及质粒的DNA碱基序列，A错误；染色体没有生物膜结构，主要由DNA和蛋白质组成，人工合成染色体时，需要氨基酸、核苷酸作原料，不需要磷脂，B错误；端粒是每条染色体两端的一段特殊的DNA序列，故人工创建的具有完整功能的单条染色体中，理论上应该具有2个端粒，C错误；观察细胞的染色体数目，可用改良苯酚品红染液、龙胆紫染液和醋酸洋红染液对其染色，D正确。 5.B 【命题立意】主要考查植物激素的作用及其相互之间的关系，意在考查学生的理解能力和获取信息的能力。 【答案解析】由图可知，植物分枝发育过程中有细胞分裂素、生长素、独脚金内酯等多种植

大数据驱动教育评价变革

大数据驱动教育评价变革 数据是信息时代最重要、最有价值的资源之一。大数据具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和低价值密度四大特征，决定了大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些海量数据进行专业化处理以揭示意义并实现数据增值。大数据技术应用于教育评价领域，有助于获得更多原始基础数据，挖掘更多的教育信息，印证和揭示更有价值的教育规律机制，以此促进教育评价理论新的建构，指导教育评价实践更加精准、更加深入，打造途径更多元、数据更真实、主体更自觉、结果更公平的评价生态。 促进教育评价途径更加多元 教育系统是一个开放的系统，教育评价系统是其中最具生命力的子系统之一，评价系统的建设体现了教育生产的价值判断和方向引领。 从实际操作上看，教育评价系统要广泛吸纳各种先进的教育理念和评价方法，基于不同的目的和场景设计不同的评价标准。当前，传统教育评价对学生信息的获取方式相对单一，获取渠道相对固定，基于少量数据的评价难以获得较为广泛的比较性。基于大数据技术的教育评价可以提供给评价方更加多元的数据，在信任机制中允许各方共享和使用，评价方可以依据不同的评价需求和评价模型对数据进行加工，对学生进行多元评价，形成对学生更加全面的评估。当今教育领域的开放程度和国际化程度越来越高，使得通过大数据技术实现的大规模教育测评得以广泛应用，如国际学生评估项目（PISA）、国际数学教育比较研究项目（TIMSS）等，这些测评项目面向几十个国家和地区，对象为几十万甚至上百万的学生，大数据技术在海量数据的采集与预处理、存储、清洗等方面展现了相当的优越性。再以PISA测试中的科学素养测评为例，监测点由少到多，且由具象变为抽象，其中数据的采集、清理、统计和分析，以及评价模型建构，都充分利用了大数据技术，保证所有信息数字化标准化，提高了评价的效率和可信度，从而拓宽了评价的途径和覆盖面。 促进教育评价数据更加真实 教育领域最精确的评价必须是基于数据、基于证据的。一个好的评价，应该要有初期、中期和长期效果的证据，一个好的评价模型，最核心的功能就是提供和使用证据，而这个证据就是学生学习和生活的数据。从新兴数据存储技术的角度看，区块链技术是大数据应用技术的经典应用之一，区块链由于记录了所有的交易信息，能保证记录数据的真实性，因此区块链本身就可以形成征信，为建立教育评价征信提供了新思路，为教育评价中的“存证”“循证”难题提供了解决方案。教育评价区块链中的数据信息全部存储在有时间戳的链式区块中，具有极强的可追溯性和可验证性。区块链中的任意两个区块间都可以通过密码学方法相关联，可以随时追溯到任意一个区块的数据信息。只要能够确保上链信息和数据的真实性，那么区块链就可以解决信息“存”和“证”的难题。教育区块链技术可以真实记录每个人的学习成长信息，个人节点信息是教育评价的重要依据。从幼儿园到博士研究生学段，乃至毕业之后的工作阶段，区块链技术留存的除学业信息之外，还兼有公民的信誉表现等信息，从某种意义上建立了个人在社会上的诚信链。由此，教育评价区块链技术促使学习数据纪实更真实更详尽，也促进了教育评价更客观更可靠。 促进教育评价主体更加自觉 大数据技术能有效提升教育评价主体的自觉性，促进各类利益主体主动参与纪实、共享评价成果。教育评价实际上是基于学生学习情况的评价，学习情况既

数据驱动的人力资源管理实践：两大体系与两个误区

数据驱动的人力资源管理实践：两大体系与两个误区 谷歌的人力资源部有一句名言：“谷歌的HR决策从来都不是来自哪个最佳实践，一定只会来自内部数据的分析”。 数字化时代下，人力资源管理面临新挑战，企业管理者希望HR为决策提供基于数据的洞察支持，快速提取、整合和分析企业全局人力资源数据，为业务服务，不仅仅是聚焦人事事务性工作和现状总结。 重塑人力资源管理价值 从确定到不确定：从2019年“经济寒冬”到如今新冠疫情影响全球经济，企业开始习惯接受“不确定性”带来的一连串挑战，在不确定性的环境中进行决策似乎已经越来越常态化。面对不断迭代变化的世界，企业需要以动态、准确的数据为依据来决策以应对不确定性。 从经验主义到数据主义：传统人力资源管理，投入可以计量，但却无法科学衡量产出，很多企业管理者对于内部人力资源的分析于决策仍主要有赖于经验与主观判断。从基于经验的决策到数据驱动的决策，是企业人力资源管理数字化转型升级的根本模式。 从职能角色到战略角色：当外部环境瞬息万变，以数据驱动的人力资源管理升级转型势在必行，企业需要组织具备“快速学习、准确把握、迅速反应”的能力来适应当前环境，对人力资源的依赖其实比以往更强，HR新的价值定位应该是“变革推动者”和“业务战略伙伴”这样的战略角色。 建立数据驱动的人力资源管理 数据驱动的人力资源管理就是基于企业人力管理的全业务链条，将贯穿于整个企业员工生命周期的数据串联起来，形成分析结论，指导选、用、育、留所有环节的科学决策，从而影响未来人才管理战略的规划，让HR由原来凭直觉做纯感性的判断转变为用可量化的数据进行理性的思考。 实现数据驱动的人力资源管理，企业需要既能在运营层面能落地的人力资源管理一体化管理体系，又要在操作层面可以支撑管理体系并且实现数据自动化流动的数字化工具体系。企业通过精细化人力资源管理以建立数据驱动的人力资源管理，使得对数字化人力资源管理系统（eHR）应用越来越广泛。然而，要帮助企业落地数据驱动的人力资源管理，eHR 系统产品不仅要覆盖企业人力管理全流程，还需要深入到具体业务流程，其复杂的工作流和个性化的需求，考验着eHR系统定制化的能力和对各行业的经验积累。因此，我们以新一代数字化eHR系统标杆产品红海eHR应用为例，来简要说明企业如何建设数字驱动的人力资源管理体系。

探讨大数据下的九年级化学精准教学

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/6710494830.html, 探讨大数据下的九年级化学精准教学 作者：李存秀 来源：《学习与科普》2019年第21期 摘要：为响应新课标改革，进一步地提高教学水平，从而促进学生的全面发展，全面贯彻素质教学，教育部提出了运用大数据进行精准教学的方案。本文将详细地论述大数据在九年级化学精准教学中的应用和对应的策略，包括三个方面内容：1、运用大数据改进教学，实现精准教学;2、运用大数据进行个性化教学;3、借助大数据提高教师教学水平。 关键词：大数据;九年级;化学教学;精准教学 大数据是21世纪信息化和智能化时代的产物，大数据在现代科学技术的基础上产生，大数据的应用主要是为了通过收集和分析海量的数据信息从而帮助我们提高工作效率并提升质量。而教学过程中，应用大数据能够全面分析学生个人的表现、能力和学习水平，帮助教师有针对性地改进工作，改良教学模式、提高教学质量，从而促进教学水平提升。九年级是初中教学重中之重的阶段，关乎学生的中考升学，所以我们更应该运用大数据进行精准教学，提高老师的教学质量和学生的学习效率，制定有效的教学策略，进行高效的教学，对学生素质的提高和即将面临的升学都大有裨益。 1 借助大数据改进教学，实施精准教学 1.1 突出教學重点 （1）三百六十行，行行都有需要突出的重点，教学中对重点教学内容的精准认知是教学工作的难点。 （2）正因如此，在大数据的背景下精心精准教学，首先是要通过大数据得出教学的重点内容，将我们的教学变为精准的，有针对性的教学，而不是盲目的教学。 1.2 大数据在九年级化学中的应用 （1）例如，九年级化学中有一节实验课是“制取氧气”，教师可以通过收集到的大数据显示的信息得出本节实验课中的实验重点。 （2）首先，通过网络中搜索到的往年试题内容以及试题分析，得出本节课在考试中所占比例以及考察重点。综合分析，我们可以得到在“制取氧气”这一课中，重点主要是实验原理、装置的使用方法、实验过程、氧气的验满。在了解到这些考查重点后，可以根据重点再次调整实验内容，在实际的操作过程中要注意重点环节中考点的渗透。

基于大数据的精准教学模式探究 2017

基于大数据的精准教学模式探究2017-07-12 ： 摘要：精准教学自诞生以来，受限于技术条件，无论是理论研究还是实际应用都不容乐观。信息技术的发展特别是大数据的兴起，为精准教学的发展提供了机遇。在此背景下，文章梳理了精准教学的理论方法、研究现状及其应用困境，分析了大数据对精准教学的影响。随后，文章从教学目标确立、教学过程框架设计、教学评价与预测等三个维度，构建了基于大数据的精准教学模式。最后，文章针对教学主体关系、数据伦理、安全保障等问题，对基于大数据的精准教学进行了反思。文章的研究，推动了大数据技术在精准教学领域的应用，有助于激发精准教学的活力，进一步提升精准教学的有效性。关键词：大数据；精准教学；教学目标；教学过程；教学评价与预测一精准教学的理论方法精准教学（Precision Teaching）是Lindsley[1]于20世纪60年代根据Skinne的行为学习理论提出的一种教学方法。起初，精准教学面向小学教育，旨在通过设计测量过程来追踪小学生的学习表现并提供数据决策支持，以便“将科学放在学生和教师的手中” [2][3]；后来，精准教学发展为用于评估任意给定的教学方法有效性的框架[4]。历经50余年的发展，精准教学现已形成了自身的一套理论方法。 1 精准教学的理论依据——Skinne的行为学习理论Skinne[5]是美国新行为主义心理学的创始人之一，他认为人类行为主要是由操作性反射构成的操作性行为，操作性行为是作用于环境而产生结果的行为。人类的一切行为几乎都是操作性强化的结果，人们有可能通过强化作用的影响去改变别人的反应。在学习情境中，操作性

行为更有代表性，因此操作性反射在学习过程中尤为重要。1954年，Skinne将这一理论引入教学，认为教学就是提出学生应达到的目标并对学习过程进行控制，辅以训练、反馈和纠正性补救等措施，形成所要求的行为即达到目标并立即给予强化；对于那些偏离目标或未达到目标的行为，则在不强化的前提下进行纠正[6]。 2 精准教学的衡量指标——流畅度（Fluency）精准教学中的最大“精准”在于教学评价，而衡量教学是否达到目标、学生是否真正掌握知识或技能，关键在于检测学生学习的行为过程及其反应。基于此，精准教学引入流畅度指标，用于衡量学生的学习质量。流畅度涵盖了“准确度”和“速度”两个方面，也就是说，学生的学习质量既包括对知识或技能的准确掌握，也包括运用知识或技能的速度。流畅度具有五大属性：持久性（Maintenance）、耐久性（Endurance）、稳定性（Stability）、应用性（Application）和生成性（Generativity）[7]。其中，持久性是指在无额外练习的情况下，学生根据需求执行任务的能力；耐久性是指为了满足真实需求，学生在长时间内持续执行任务的能力；稳定性是指在有干扰的情况下，学生能够继续实施一项技能的能力；应用性是指学生容易将知识或技能应用于新情境的能力；生成性是指在没有明显的指导下，学生出现复杂行为技能的能力[8]。 3 精准教学的程序方法——练习与测量精准教学的程序方法要求学生日常练习并精准测量其学习表现，即每天花费一定时间（1分钟或几分钟）进行练习与测量。练习是测量的基础，且这一过程需要长期开展并持续记录。一般来说，测量得到的频率数据将由教师记录于标准变速图表中，该图

大数据驱动的管理与决策前沿课题

大数据驱动的管理与决策前沿课题 发表时间：2019-05-06T16:18:42.677Z 来源：《防护工程》2019年第1期作者：杨振兴 [导读] 以期推动相关研究探索与实践发展，把握和应对大数据为管理与决策科学研究及应用所带来的大机遇和大挑战。 中国通信建设集团设计院有限公司第四分公司河南郑州 450000 摘要：大数据作为互联网、物联网、移动计算、云计算之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，正在重新定义社会管理与国家战略决策、企业管理决策、组织业务流程、个人决策的过程和方式。大数据已经在政府公共管理、医疗服务、零售业、制造业，以及涉及个人的位置服务等领域得到了广泛应用，并产生了巨大的社会价值和产业空间。 关键词：大数据管理与决策前沿课题； 大数据资源管理与政策、基于大数据的管理与决策创新、大数据技术的信息科学基础、大数据分析与处理的数学与计算基础等4个主要领域的前沿课题进行了梳理，并对制造业/服务业、公共管理、商务、医疗、开放式教育和金融等典型大数据应用领域的实践发展及其潜在影响进行了讨论，以期推动相关研究探索与实践发展，把握和应对大数据为管理与决策科学研究及应用所带来的大机遇和大挑战。 一、大数据资源管理与政策 1.大数据生态系统与开放共享机制。随着大数据在商务管理、公共管理与社会生活中作用的不断提升，以大数据及所产生知识在社会各主体间流动为基础的社会生态系统将逐步完善。对大数据生态系统基本运行机理及与之相关的大数据管理模式问题的探讨是开展广泛大数据研究的前提和先导。这方面的主要研究问题包括：大数据生态系统的治理模式重构；大数据资源的共享机制及其信息孤岛互联技术；大数据共享及治理的度量与评估；大数据产业发展的公共政策等等。 2.大数据质量分析与价值度量。大数据具有重要的战略价值，已成为世界范围内政府、组织、企业以及个人的共识，但大数据固有的稀疏性和低价值密度特性也是对其进行处理和分析所要面对的重要难题，如何从海量异构稀疏的数据中定位有价值的信息？如何判断大数据的价值？回答这些问题，就需要探讨大数据的质量及其价值度量问题。 3.大数据研究应用的权属与隐私问题。大数据的伦理与隐私问题是在大数据背景下对社会情境关系与面临问题的反思，同时也是大数据知识与价值开发合法性的基本保障。在这个问题的研究上，即包括管理与治理、社会伦理、政策法规的相关内容，也包括隐私保护的信息技术的创新与突破，主要研究问题包括：大数据隐私保护机制的原理与实现方法；大数据产权问题，包括拥有、转让、接收和使用大数据权利的界定与让渡机制、大数据分析产生知识及生产效益的享有和分配等；大数据责任问题，包括大数据预测技术应用中的道德选择和责任承担的问题等、多主体协作大数据分析的责任边界问题、以及消费者/公民隐私、企业商业秘密和国家安全信息的保护政策、法规及其新技术等等。 二、基于大数据的管理与决策创新 1.大数据环境下的个体、组织、政府与市场行为机理。大数据和社会网络应用的发展使得当今的网络环境成了一个巨大的、精准映射并持续记录人类社会经济行为特征的数字世界。这一数字世界所蕴藏并不断积累的大量数据已成为深刻理解人在社会和商务活动中的行为规律的必要依托。因此，未来的研究应特别重视大数据环境中的行为机理研究，包括个人、组织或群体、政府等参与者的行为特征及其在社会与经济管理中的意义和影响。这方面的主要研究问题包括：基于大数据的网络行为机理识别；全生命周期的顾客洞察与行为预测；社会个体/群体的网上-网下行为规律及互动机制；复杂信息环境下异质参与者个体决策行为规律；基于大数据的市场行为建模与行业、政府监管机理等等。 2.大数据环境下的复杂管理系统建模、预测与优化。大数据为管理系统的建模、预测与优化提供了丰富的可能性。这方面的研究将聚焦于建立在大数据基础上的工商管理、公共管理、社会管理等复杂管理系统的模型构建与分析，以及优化策略的设计与实现。主要研究问题包括：复杂社会网络中的行为传播扩散与预测；复杂网络体系动态规律的建模、预测与分析；基于个体大数据的服务商运营效率数据分析和优化；企业网络生态系统及其协调运作与分配机制等。 3.大数据驱动的管理决策新范式及其理论与方法。在大数据背景下，商业、运作和管理等活动呈现出高频实时、深度定制化、全周期沉浸式交互、跨组织数据整合、多主体决策等特征。这些新特征的出现，要求设计和构建相应的管理决策分析模型和方法，从而也带来管理决策的相关理论和方法发展上的一些新挑战和新机遇。 4.基于大数据的商业/服务模式创新与风险管理理论与方法。大数据为企业全面洞察顾客行为、从而创新产品和服务、提升现有产品创造了空前的机会，同时也为风险管理提供了新的手段。主要研究问题包括：基于互联网和移动网大数据的服务模式创新及其风险管理；基于大数据的流程、业态与商业模式创新；开放经济中体系性风险的建模与管理；复杂管理系统中的大型工业与工程管理模式与决策行为演变等等。 三、大数据技术的信息科学基础 1.大数据感知、表示与数据复杂性理论。在三元世界中，数据的无边界分布、动态演变、多模态复杂关联和网络化传播是大数据存在的基本特征，为了有效掌握并充分利用这些数据，首先需要感知数据的存在并对复杂数据进行有效的形式化和量化的表示。大数据感知、表示与数据复杂性理论研究聚焦于量化定义大数据复杂性的本质特征及其外在度量指标，进而研究数据复杂性的内在机理。主要研究问题包括：多源异构分布的大数据在时间域和空间域的感知、测量及演变态势分析的理论与方法；网络空间大数据的质量评估、采样与获取方法；多源、异质数据的清洗、提炼与融合表示；富特征数据之间的相关性、差异性与交互作用力的度量方法；网络化动态演变大数据的建模与精简表达理论等等。 2.大数据存储、传输与实时处理体系结构。这方面的研究面向“人、机、物”三元世界融合环境下，探讨大规模流式数据在传输、处理和存储全生命周期内的数据处理系统体系结构的能力瓶颈。尤其是针对ZB级离线存储、PB级聚合计算对数据管理与访问能力带来的巨大挑战，研究高可用、高性能、易扩展、低能耗的新型数据存储结构及关键技术。主要研究问题包括：面向数据感知、传输、数据存储与高吞吐访问的新型数据全生命周期处理体系结构及其优化处理技术；面向大数据仓储与分析的数据引擎系统，包括面向数据规模和吞吐量的增长需求、数据类型以及应用的多样性的数据模型、访问接口、查询语言等；实时流数据存储和处理技术，包括流数据的实时存储和流数据

数学教学中数据驱动影响

数学教学中数据驱动影 响 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN

数学教学中数据驱动的影响 摘要：在数学教学中，很多教师仅看到了测试的阶段总结作用，数据对下一阶段教学的引导作用却被忽略。评价数据如何发挥它的有效性，从数据分析确定问 题、教学改进措施、数据驱动应用在教学中的注意事项三方面进行叙述。 关键词：测试数据教学改进教学评价 目前数据驱动在数学教学中用的较为普遍的是在每次单元测试、期中测试、期末测试之后的成绩分析，现在通过电脑阅卷，结束批阅的同时，电脑也会将各题的正确率得分率等各种你需要的数据进行一一的呈现。另一方面，在平时教学中，一些课堂作业、家庭作业的布置和反馈，利用网络数据都能进行及时的分析，还有一些在平时在教学中对于易错点的收集也会更快捷方便，包括进行的的学科过程性评价，通过数据对学生的需求及学科认知程度的了解也会更快、更准确。 一、数据分析确定问题 （一）测试数据确定差距 数学中很多基本运算、基本公式应用需要一些测试进行及时反馈，在单元、期中、期末测试中，经过网络阅卷，全班每一道题目的平均分是一个定值，而每一个同学的每一道题目得分却不尽相同，学生在通过自己的得分与班级的平均分比较，对自己学习的优势与劣势进行个人化分析，通过对比自己的分数和班级平均分，优秀率，良好率，合格率了解自己在班级乃至年级的位置，从而摆正自己的学习态度。三率一分让学生们迅速找到自己应该努力的方向，不是泛泛而谈的说你这次数学考差了，你还知道差在哪里。通过三率一分的分析，帮助学生们确立数学学习评价体系，知己知彼，提高学习效率。对于老师来说，除了能知晓每个学生失误在哪儿，及时进行分层，对于考试中的考点与教学及时联系，确定教学下阶段的侧重点，同时与同学科同年级老师进行比对，互相学习进而完善自己的教学。 （二)练习作业数据确定教学对象及重点 目前有很多APP可以实现在线作业和练习，翻转课堂上也能实现在线课堂，这给数学教学提供了一个很好的平台。像七下第一章每一节都有一个整式运算公式，环环相扣，下一节新公式的学习，直接要用到前一节的公式应用，所以在线作业练习反馈，能更好的帮助教师知晓学生掌握情况，另外翻转课堂的当堂反馈，对老师、学生都能节省很多时间来突破难点。 （三）过程性评价数据的指导性

数据驱动教学决策研究实施计划方案

. 《数据驱动的教学决策研究》实施方案 一、实施背景 随着信息技术的发展，应用于教育领域的大数据分析已经成为了当今教学的发展趋势。学习分析技术作为一种新兴技术，改变了传统教学的经验式模式，既能为学生提供高质量、个性化的学习体验，又能改进教育工作者的教学方式。通过信息数据分析完善教学过程，提高教学效率，实现数据共享和统一认证。 二、机构设置 为扎实有效推进“数据驱动的教学决策研究”进程，根据课题研究的需要，设置课题研究领导小组和工作小组。 1.领导小组 组长：张乐宽 副组长：孟昭君李建华屈丽杜延浩 成员：胡磊孔祥亮李明军杨传明何洪涛 2.工作小组 组长：孟昭君 副组长：胡磊 成员：孔祥亮李明军杨传明何洪涛赵绘孟丽王启梅杜东玲王震王振民杜宝臣周露 肖红 三、目标设计

1.在智慧教学环境下，对学生建立多样化、个性化的评价体系。文档Word . 2.在智慧教学模式下，充分发挥大数据在学生的学习方式和学习效果等方面的作用。 3.利用大数据帮助翻转课堂实验班教师优化教学方式。 四、思路与方法 1.研究思路 本课题属于实践性研究而非理论性研究，主要是从现状出发，对现存问题进行分析，基于大数据给我们教学带来的影响，寻求解决和突破的路径。因此，本课题研究的角度包括： （1）问题研究。对当前学生的心理状况、学习情况以及对网络教学的认识进行摸底调查，在此基础上进行问题分析，挖掘问题产生的对应原因，作为课题研究的基础和前提。 （2）对策研究。基于问题及归因研究，针对如何推动教师教学决策进行研究，探索建立相关机制和制度，分析各种对策在教育发展中所起的作用和功能。 （3）行动研究。本课题重要的是实践研究，要在研究中实践，在实践中研究，边研究边行动，边探索边行动，重在行动中优化教师的教学方式，构建学生的认知体系。 2.研究方法 （1）调查研究法。从课题立项之前到研究的各个阶段，分别用网络平台、问卷、访谈等形式进行不同内容的调查研究，提高研究的

数据驱动经验分享：从方法到实践

目录 1.数据驱动价值：驱动决策、驱动产品智能 2.数据驱动闭环：数据采集—数据建模—数据分析—数据反馈 3.数据驱动各环节方法与实践 一、数据驱动价值：驱动决策、驱动产品智能 数据驱动能做什么？ 我们认为主要包含驱动决策、驱动产品智能两方面的价值。 图1 数据驱动价值 驱动决策包括运营监控、产品迭代、营销分析、商业决策。 其中涉及的每一个场景在今年数据驱动大会都会有专门的讲师来介绍。 驱动产品智能，现在基本上已成为所有的电商类、资讯类产品的标配，如“产品推荐”、“猜你喜欢”等。企业要么组建团队实现智能化的应用场景，要么应用外部工具来解决问题，因为在流量红利逐渐消失的今天，千篇一律的内容会让你的“留存”数字非常难看。 我们曾为某一家很知名资讯类企业做Feed 流的改版，神策来提供具体的推荐策略。通常，个性化推荐的评价指标是CTR——展现了一千种内容，有多少人点击？ 在2018 年，我们认为再评价一个算法的好坏，用CTR 非常不合适。神策从关注指标CTR 转为衡量“命中了策略的人”跟“命中热门随机内容”的两大用户群体，观察他们在平均访问深度、7 日留存、停留时长等更深层指标上的差异。

二、数据驱动闭环 数据采集——数据建模——数据分析——数据反馈，这是一个完整的数据驱动闭环。我们在很多场合提到此，这里不再赘述。 PPT 下载| 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践 图2 数据驱动闭环 有很多企业来找我做关于数据采集方面的分享，我用这张图描述了典型的数据分析平台，一个为数据驱动而构建的数据分析平台，各位可以参考。 PPT 下载| 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践

数据驱动教学改进总结

数据驱动教学改进总结 荥阳市城关乡初级中学多年以来，从教研室下发的历次学生学业水平测试成绩、中招成绩、以及其他各方面考评成绩来看，我校学生学业水平及综合素质都好于其他兄弟学校。一份北京师范大学的反馈报告，使我们认识到我校教学工作方面存在的不足，结合报告中反馈的数据，我们从以下几个方面对教育教学进行了改进。 一、有效激发学生学习动机 报告中数据信息显示，我校大部分学生不是为了学习知识而学习，而是为了不被批评而学习。

当学生为了掌握知识而学习时，学生参与学习行为的动机在于 提升自身的竞争力，学习始于学生内在的兴趣，学生的注意力是投 入到学习任务当中去的。 当学生为了避免批评而学习时，学生参与学习行为的动机在于 避免显示自己的无能。学生的注意力也是放在自我表现上。 为了激发学生良好的学习动机，为了能更好地更有效地激发学生的 学习动机，教师课堂上加强学习目的的教育，启发激发学生的学习 热情；向学生阐述知识的意义和价值，激发学生的求知欲；创设问 题情境，激发学生探讨的兴趣；客观公正地进行教学评价，强化学 习动机。 当他们意识到自己所学的东西是很有意义的，或者他们在学习的过程中得到教师的支持和尊重时，自然会以很高的热情投入学习。 二、增设心理健康课，加强对学生心理疏导

报告中指出：在心理素质和心理健康方面，本校学生自尊水平 偏低，抗挫折能力有待提高，幸福感偏低，但是好在抑郁情绪也比 较低。学生的心理素质和心理健康也是本校值得关注和改进的方面。 初中孩子正处于青春叛逆期，问题多多，比如：网瘾、厌学、 早恋、抑郁、社交恐惧症等等。

针对报告中反映出的问题，学校高度重视，增开心理健康课， 加强对问题学生群体的心理疏导。没有师资，学校鼓励年轻骨干教 师参加心理咨询师考级，组织教师参与各类心理辅导培训班，培养 了一批心理咨询与心理疏导专家型教师；开设心理健康课，每班每 周一节，让有资质的心理健康教师上课，对特殊学生加强心理疏导，为学生打开一扇心灵之窗，让他们看到光明与希望，看到一切美好 的事物。正确面对生活中的坎坎坷坷，走好自己的人生之路。 三、合理利用”班班通“，打造高效课堂 数据报告显示：在学业成绩方面，本校学生学业成绩相对教低，值得重视。 学业成绩整体水平明显低于全体样本学生，学生两极分化严重，学校整合教育资源，打造高效课堂。

大数据时代,教师如何“教”

大数据时代，教师如何“教” 导语： 去年《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》中关于大数据推动教育发展描述如下：教育文化大数据推动形成覆盖全国、协同服务、全网互通的教育资源云服务体系。探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用。那么具体落实到教学环境中，教师如何运用大数据变革教育方式，提升教育质量？ 一、传统教育和大数据时代教育区别 传统教育是工业时代的产物，学校培养学生更像是流水线作业的工人生产一个标准的产品，传统教育的批量培养模式是：在标准化的课堂上使用标准化的教材，统一学习时间和上课地点，通过标准化的考试，培养标准化的人才。 而大数据教育呈现的特征是：弹性的学制，个性化的教材和教学内容，通过个性化辅导，通过线上、线下互动式的教学环境，通过个性化测评标准，培养个性化的人才。 二、教育大数据的数据基础 在学校教育中，发生在教学环境中的数据主要一是教与学行为大数据，二是教育教学评估大数据，这两方面数据既包括老师的数据也包括学生的数据。教与学行为大数据举例，对于课堂教学来说，主要行为数据指标有学生举手次数、回答问题次数、时长、准确率，师生互动频率和时长等。教育教学评估大数据举例主要行为数据指标有考试评价数据中课后作业评价数据。这些数据经过专门的收集、分类、整理、汇总、统计分析通过逐渐累积就能成为教育大数据基础，然后通过数据分析就能持续改进推动教学质量提高。 三、大数据给教育带来什么 1、大数据时代对老师提出新要求 传统教育对教师的要求比较单一，老师们只要根据教材和课程标准进行教学，讲得生动、清楚即可。而现在，对教师的需要是复合式的，他们既要懂得如何搜集信息、组织教学资源，还要挖掘数据当中的内容，借此了解学生并调控课堂节奏，有效地实施教学。“在大数据时代，老师的教学必须是个性化的教学，要根据大数据提供的不同学生的不同情况，及时提供有针对性的教学方案。”用大数据读懂学生，提供个性化教育。 当前，老师首要解决的是思想和意识的问题，要树立数据思维和大数据意识，并主

走向数据驱动的精准教学：教学范式3.0时代来了!

走向数据驱动的精准教学：教学范式3.0时代来了！ 人类正从IT（Information Technology）时代走向DT （Data Technology）时代，大数据作为改变世界的新型科 技力量，正在迅速融入各行各业。作为技术最难“攻克”的传统行业之一，教育在大数据技术与理念的冲击下正在发生着一场“静悄悄的革命”。 随着国家教育信息化战略的持续推进，各级、各类学校的信息化环境得到快速完善，各种学习平台、移动APP、数字 终端、可穿戴设备等开始在中小学逐步流行。数字技术的常态化应用及数字化学习活动的日常开展为教育大数据的生 成提供了得天独厚的条件。伴随着教育数据的持续累积与深度挖掘，大数据在构建新型教学生态、助力教学结构变革、再造教学流程方面的作用日益凸显。一场由经验模仿教学、计算辅助教学转向数据驱动教学的范式变革正在发生。 教学范式3.0 时代：数据驱动教学 教学范式是对教学这一复杂活动的概括性解释，是某个时期或阶段教学综合特征的体现，它既包含教学理论与研究方法，又包含教学模式、学习策略及教学评价方式等。人类社会自诞生以来历经了农业时代、工业时代、信息时代，而教育范式作为社会的子系统也历经了多次重大变革。总的来说，从农业时代开始，教学范式经历了经验模仿教学范式、计算辅

助教学范式及数据驱动教学范式三个阶段。随着时代的变革与范式转型，教育的科学性和技术的智能性也逐渐增强（图1）。 图1 三代教学范式的发展一经验模仿教学范式 经验模仿教学范式是教学史上最古老的教学范式，它起源于希腊教学理念中的“模仿—再现”思想，盛行于农业和工业时代，其核心是将教学视为知识与经验的传递，该阶段的教学着重强调经验的模仿和知识的授受。 17 世纪捷克教育学家夸美纽斯提出“班级教学”之后，班级授课制得到了教育界的广泛认同，迅速成为当时乃至今日最普遍的教学形态。经验模仿教学也随之快速传播，成为教育界最有影响力的教学范式。夸美纽斯曾在《大学教学论》中提出“教育是把一切事物教给一切人类的普遍技术”，该观点认为就像是印刷器能够将知识复制一样，教育也可以把教学者讲授和书本中的知识当成“墨汁”复制给像白纸一样的儿童。夸美纽斯综合了“教授学”和“印刷术”的元素，把这种教学的技术称作“教刷术”，生动地刻画了经验模仿教学范式在知识传递方面的本来面貌。 在经验模仿教学范式下，教学者在整体的教学结构中占据绝对的主导地位，学习者大多扮演被动接受者的角色，教学内容以书本知识、已有经验和技能为主，教学媒介限于纸笔、书本、黑板、粉笔等传统教学工具（图2）。

教育技术装备室智慧课堂及大数据采集与精准教学系统招标文件招投标书范本

千里马招标网https://www.sodocs.net/doc/6710494830.html, 招标文件 采购单位：张家港市教育技术装备室 项目名称：智慧课堂及大数据采集与精准教学系统 项目编号：ZJGHD-G号 张家港保税区禾达招投标咨询服务有限公司 二〇一八年七月

千里马招标网https://www.sodocs.net/doc/6710494830.html, 目录 第一章投标邀请 (1) 第二章投标人须知 (3) 第三章合同条款及格式 (12) 第四章项目需求 (17) 第五章评标方法与评标标准 (29) 第六章投标文件格式 (31)

千里马招标网https://www.sodocs.net/doc/6710494830.html, 第一章投标邀请 张家港保税区禾达招投标咨询服务有限公司受张家港市教育技术装备室的委托，决定就其所需的智慧课堂及大数据采集与精准教学系统项目进行公开招标采购，现欢迎符合相关条件的合格供应商投标。 一、招标项目名称及编号 项目名称：智慧课堂及大数据采集与精准教学系统 项目编号：ZJGHD-G号 采购预算：.万元 二、招标项目简要说明 本次招标的标的是张家港市教育技术装备室的智慧课堂及大数据采集与精准教学系统项目，具体要求见招标文件第四章项目需求。 三、供应商资格要求 供应商需符合政府采购法第二十二条及政府采购法实施条例第十七条规定并具备以下条件：．在中华人民共和国境内注册，能够独立承担民事责任的法人企业（不包括其他类型的企业）； ．本次采购不接受联合体投标； ．本次采购不接受进口产品。 四、招标项目信息 采购信息在“江苏政府采购网、苏州政府采购网”发布。 报名时间：自该项目公告上网之时起至年月日：，节假日除外。 答疑时间：年月日:-:时。 本项目为现场报名。供应商如确定参加投标，须在报名截止时间前至采购代理机构报名并领取招标文件。本次招标文件工本费为元/份，报名时以现金形式缴纳，文件一经售出，一律不退，且仅作为本次采购使用。 报名时须提供以下材料： ．营业执照原件及复印件（原件审核后退回，复印件加盖公章）； ．法人授权委托书原件（如有授权，加盖公章）； ．法人身份证复印件（加盖公章）； ．授权代表人的身份证原件及复印件（原件审核后退回，复印件加盖公章）。 请各报名供应商将符合以上资格要求的证明文件复印件加盖公章装订成册，原件带至报名现场及开标现场审查。如有伪造或虚报，则采购代理机构有权取消该供应商的报名或投标资格。 疑问提出的方式：通过书面形式递交或传真至采购代理机构 招标文件澄清或者修改内容的告知方式：采用在“江苏政府采购网、苏州市政府采购网”公告的方式告知，投标人可自行下载。 符合专业条件的供应商不足三家的或因重大变故，采购任务取消的告知方式：采用在“江苏政府采购网、苏州市政府采购网”公告的方式告知。 五、投标文件接收信息

大数据驱动管理变革教学总结

大数据驱动管理变革 大数据驱动管理变革 随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和普及应用，社会信息化、企业信息化日趋成熟，社会化网络逐渐兴起，传感设备、移动终端正在越来越多地接入到网络，各种统计数据、交易数据、交互数据和传感数据正在源源不断从各行各业迅速生成，全球数据的增长速度之快前所未有、数据的类型也变得越来越多。种类广泛、数量庞大、产生和更新速度加剧的大数据蕴含着前所未有的社会价值和商业价值，发展潜力十分巨大。 不可忽视的大数据 据赛迪顾问统计，2012年中国各行业大数据IT投资已经超过4.5亿元，年增长率达78.9%，在未来三到五年总投资规模有望超过百亿。在未来3到5年，我们将会看到那些真正理解大数据并能充分利用的企业和其他企业之间的差距。我认为，真正能够利用好大数据、并将其价值转化成生产力的企业必将具备强有力的竞争优势，从而成为行业的领导者。 在零售业，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出反应。由于零售行业同类产品的差异小，可替代性强，销售收入的提高离不开出色的购物体验和客户服务，也离不开高效的商品流转率，需要实现精准营销和快速营销。沃尔玛已经开始利用各个连锁店不断产生的海量销售数据，并结合天气数据、经济学、人口统计学进行分析，从而在特定的连锁店中选择合适的上架产品，并判定商品减价的时机。农夫山泉通过大数据分析技术使销售额提升了大约30%，并使库存周转从5天缩短到3天，同时其数据中心的能耗降低了约80%。 在制造业，对大数据的管理与分析可以帮助生产商准确把握市场需求变动、提高产品设计与生产效率、提高供应链的敏捷性和准确性。随着制造业信息化的日臻成熟，ERP、PLM等系统的广泛采用，制造业的整个价值链和产品的整个生命周期都涉及到诸多数据，包括产品