大数据视野下的教育评估监测探微

教育评估监测是在现代治理理念指导下，运用科学的方法采集和分析相关数据，进而对特定的教育事

实作出精确判断，以服务于教育决策和实践的一种专业活动。大数据“以一种前所未有的方式，通过对海量

收稿日期：2015-09-14，修回日期：2015-11-20

大数据视野下的教育评估监测探微

尧逢品

（四川省教育科学研究所，四川省基础教育监测评估中心，四川，成都

610225）

摘要：教育评估监测是在现代治理理念指导下，运用科学的方法采集和分析相关数据，进而对特定的教育事实作出精确判断，服务于教育决策和实践的一种专业活动。大数据必然引发教育监测评估的变革。大数据背景下教育评估监测是由监测、判断、评估、建议组成的一个连续的、动态的整体，具有网络—联动化、系统—定向化、人机—融合化等特点，开展教育评估监测要遵循以人为本、团结协作、系统分析的原则，以学生核心素养发展、教育事业保障水平、教育重大改革项目、教育事业发展水平等为关键内容。

关键词：教育评估；教育评估监测重点；大数据应用；原则和关键内容中图分类号：G40-058.1

文献标识码：A

文章编号：2095-3380（2016）01-0020-05

Educational Evaluation and Monitor under

the View of Big Data Era

Yao Fengpin

（Sichuan Basic Education Monitoring and Assessment Center, Sichuan Institute for

Educational Research, Chengdu, Sichuan 610225）

Abstract ：Education e valuation and monitor is guided by modern management ideas. It uses scientific methods to collect and analyze the related data, to make an accurate judgment for specially educational facts, to serve the education decision-making and practice of a professional activity. Big data will cause the change of education evaluation and monitor. In the big data era, education evaluation and monitor is a continuous and dynamic integration, and is composed of functions of monitoring, judgment, evaluation and suggestion. It is network-linked, system- oriented, and man-machine integration. In education assessment and monitor, we should follow people-oriented, unity cooperation, and the principle of system analysis. The core should be students ’quality development, education career security level, major education reform projects. Education career development level should be one of the key contents.

Keywords ：Education evaluation; Key points of education evaluation and monitor; Big data application; Principles and key contents

第1期2016年2月

上海教育评估研究

Shanghai Journal of Educational Evaluation

No. 1Feb. 2016

2016年第1期

数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻洞见。”［1 ］广泛地采集和应用数据以深入地揭示教育现象背后所隐藏的原因，构建促进教育健康发展的策略体系，是大数据时代对教育评估监测的客观要求。明确大数据时代教育评估监测的功能定位，深刻把握大数据背景下教育评估监测的特征、原则、内容，对于充分发挥教育评估监测的功能，科学落实管办评分离的改革要求，促进教育事业健康发展具有重要的意义。

一、大数据时代教育评估监测的功能定位

对事实的全面深刻把握是实现教育科学决策的重要前提。教育变革越来越快，教育决策面临的形势越来越复杂。借助于大数据及时了解、分析教育改革和发展的新信息、新变化，以实现对教育变革快速反应和精细管理，客观上要求教育评估监测在继续保持原有功能的基础上主动担当起以下功能。

1. 管办评分离的推手

教育改革与发展总是体现着特定时代的要求。近年来，我国着力于现代教育治理体系和治理能力的建设，对教育评估监测工作越来越重视。《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》提出：“构建国家教育管理信息系统。制定学校基础信息管理要求，加快学校管理信息化进程，促进学校管理标准化、规范化。推进政府教育管理信息化，积累基础资料，掌握总体情况，加强动态监测，提高管理效率。”《中共中央关于全面深化改革若干问题的决定》对“深化教育领域综合改革”明确提出“深入推进管办评分离”、“强化国家教育督导，委托社会组织开展教育评估监测”。《教育部关于深入推进教育管办评分离促进政府职能转变的若干意见》要求“整合教育质量监测评估机构，完善监测评估体系，定期发布监测评估报告”。这些要求实质上反映了管办评分离是我国教育改革和发展的顶层设计之一和重要战略选择，教育评估监测是推进和实现管办评分离的重要力量已成为国家意志。教育评估监测的根本任务是依据其占有的真实数据，对教育改革和发展的现状及其原因作出客观的诊断与分析，提出改进工作的对策建议，为教育决策服务，为教育实践提供指导，促进教育事业健康发展，促进学生健康发展。实现教育评估监测的功能，监测是基础，评估是关键，建议是重点。因此，充分利用大数据的优势，创新教育评估监测理论，构建教育评估监测的基本实践模型，方能使教育评估监测保证基础牢靠，方向正确，评估到位，使评与管、办既分工又合作，形成促进教育健康发展的合力。

2. 决策证据的采集者

教育领域的改革和发展具有的敏感性、复杂性、动态性决定了在推进教育改革和发展进程中必须及时、准确的评估和把握其进程和存在的困难。教育改革和发展是社会改革和发展的重要组成部分，教育决策越来越依赖于数据的全面、准确、及时采集、整理、挖掘。数据是否能够真实地反映目前教育的客观事实和未来发展趋势，既是决定数据价值的关键，也是决定决策是否科学的关键。教育评估监测作为现代教育治理体系的重要组成部分，是以一定的理论为指导，以科学的诊断框架和具体的诊断指标为基础，获取相关事实、数据、结论作为对教育改革和发展进行诊断、调整、改进的重要依据。在“互联网+”时代，现代信息技术已经深入地渗透和融入到了教育评估监测的各个领域、各个环节，使得数据采集、分析更加便捷。因而，数据与现代信息技术手段、教育理念、教育决策等结合起来成为“互联网+教育评估监测”，从而使得数据实现客观性与价值性的结合，成为教育决策的重要证据，在教育改革和发展中展现独特魅力，并为教育评估监测赢得发展打开广阔的空间。因此，自觉承担起数据的采集、挖掘、分析、报告的责任，提供科学的决策证据，已经成为大数据时代教育评估监测的历史使命。

3. 教育改革与发展的智库

“大数据是人们获得新认知、创造新的价值的源泉；大数据还为改变市场、组织机构，以及政府与公民关系服务”。［1 ］坚持言之有据，保持教育评估监测特有的独立性，紧扣与时代发展相适应的主题，以价值导向为内核，以事实的实时监测为手段，将海量的数据条理化、主题化、价值化，从中挖掘出有价值的信息，形成相应的对策建议，实现对国家政策执行的及时反馈，对教育评估监测、对教育改革和发展具有重要意义。教育评估监测为改进决策和指导实践服务的属性决定了教育评估监测必然走向深入地研究事关教育改革和发展的重大理论问题和实践问题。大数据视野下的教育评估监测，能够较好地突破传统教育评估监测数据来源封闭、数据采集易受时空限制、分析视角单一的局限，开创数据来源多元化、数据采集开放化，分析视角丰富化的新局面，从而使教育评估监测的结

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上海教育评估研究2016年2月

果既可“上天”，也可“入地”，更好地满足教育改革和发展的实践需要。这正好契合了当代智库着眼于发展，着力于决策与实践，积极贡献思想智慧的使命，履行咨政建言、理论创新、舆论引导、社会服务等重要功能，为教育评估监测机构成为教育改革和发展的新型智库提供了难得的历史机遇。

二、大数据时代教育评估监测的重要特点

大数据具有数据体量大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、价值密度低（Value）、处理速度快（Velocity）的特点，［2 ］在分析复杂系统时具有无可比拟的优势。大数据背景下教育监测评估需要从巨量资料中发现相关关系，揭示因果关系，提出跟进策略，促进有效干预。概括地说，它是由监测、判断、评估、建议组成的一个连续的、动态的整体，并体现出以下基本特点。

1. 网络——

—联动化

教育评估监测是依靠一个相互联系、具有共同目标的组织体系进行的。这个组织体系以网络化、联动化为基本标志，以人、机为基本要素，构成一个覆盖教育领域关键节点的庞大系统，为教育评估监测动态实施奠定基础。这个网络化、联动化的组织体系首先表现为不同层级的组织体系。通过国家、省、县、校、班等不同层级的组织体系实现各种评估监测信息的及时采集、共享。在“互联网+”的理念指导下，教育评估监测的过程和结果与以互联网为标志的现代信息技术深度融合，各种智能化、自动化的教育评估监测设备广泛地、深刻地应用到评估监测现场，构成数据采集与共享的“神经末梢”，催生现场采集与网络采集并重教育监测评估模式，实现信息采集和传递即时化，从而大大地节省教育评估监测成本，提高教育评估监测效益。其次是分工合作的专业团队。在同一层级或不同层级的组织网络体系中，分布着具有不同专业背景的专业团队，紧盯教育评估监测的关键环节和关键节点，彼此之间既分工，又合作，进而形成合力。再次是保证教育评估监测正常运转的规则体系。不同组织、团队之间，围绕特定的评估监测任务，以联动为基本方式，上下联动、左右联动、人机联动，共同参与，共同行动，使评估监测按规定的时间、范围和对象实施，确保教育评估监测应有的效度和信度。

2. 系统——

—定向化

大数据背景下的教育评估监测数据来源的多元性、多源性，决定了数据的复杂性，反映了评估监测主题与对象所处环境的普遍联系，只有运用科学的方法才能有效地挖掘数据的价值。采用系统的、整体的观点来认识数据，确定恰当的数据采集、挖掘、分析的策略，将数据与问题置于社会宏观系统之中，用联系的、系统的观点对数据进行归类、整理，对问题进行分析，是大数据背景下对教育评估监测的客观要求。充分利用数据、挖掘数据、分析数据就成为了教育监测必须完成的基础任务。各种数据的分析必须指向问题及问题产生的原因，在系统分析中瞄准和聚焦于具体问题，使问题从众多的数据和事实中凸显出来。因此，大数据背景下的教育评估监测需要依据海量的数据、基本的分析框架建立数据分析和挖掘的数学模型，促使数据从非结构化向半结构化、结构化转换，且能够运用数学方法进行运算处理，以对现象之间的相关关系分析为基础深入到要素之间的因果关系分析，进而揭示现象背后隐藏的本质、模式和趋势。

3. 人机——

—融合化

教育评估监测将实现人与现代信息技术的高度融合。人是决定教育评估监测的根本力量，但是现代信息技术却广泛而深刻地融入了教育评估监测，实现人机一体，不断推进教育评估监测向自动化、智能化方向发展。由大数据催生的教育评估监测不断从抽样监测向全体监测、延迟报告向即时报告、行业数据向跨业数据、单元数据向全域数据转变，决定了数据转换将充分地依靠现代信息技术，以互联网为标志的现代信息技术将与教育评估监测实现深度整合。特别是对大量的非结构化数据进行智能处理，从不同的视角出发，以不同的标准为依据，使之迅速地成为半结构化、结构化的数据，进入到互联网络云存储，在相应的范围内实现共享，以实现数据自动采集、自动分析、自动报告，教育评估监测将从粗报、延报向精报、实报转变，结果更加可理解、可接受、可应用，从而让决策者、实践者、研究者从中获取各自所需要的基本信息。三、大数据时代教育评估监测的基本原则

尊重大数据背景下教育评估监测的特点，确立大数据背景下教育评估监测的原则，方能使教育评估监测有序开展，顺利达成教育评估监测的目标。

1. 以人为本

人始终是教育评估监测的核心要素。这是由于人既是教育评估监测的设计者、实施者，也是教育评估监测的享用者、受益者决定的。从评估监测的目标任

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务来看，教育的根本任务是立德树人，教育评估监测的根本目标是服务于教育，使其任务的顺利完成，服务于教育健康发展。简言之，教育评估监测工作必须服务于培养人、塑造人的决策与实践。从评估监测主体来看，教育评估监测作为服务于立德树人的重要方式，需要以人为核心来设计和主导评估监测工作，以立德树人为核心理念来引领教育工作。从评估监测的对象来看，教育评估监测是从中宏观的视角来认识问题、分析问题的，所关注的是一定群体、一定区域的教育发展状况。教育评估监测必须着眼于人的持续发展、健康发展，深刻地揭示和把握教育规律，提出解决问题、改进实践的对策建议。任何技术手段只能服从和服务于以人为本的教育评估监测工作，而不可能占据主导地位。

2. 团队协作

数据采集的多元性、多源性，数据挖掘的复杂性决定了大数据背景下教育评估监测必须依靠团队力量才能得以实施。大数据背景下教育评估监测的难度一方面在于如何将与时俱进的教育理念转化为具体的教育评估监测框架和指标体系，进而形成具有较高信度和效度的测试工具，另一方面大数据是指“难以用常规的软件工具在容许的时间内对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合”。［3 ］这是两个跨行业、跨学科的内容，它不仅要求行业内部人员的合作，而且需要跨行业的合作与沟通。建立跨行业，以沟通与合作为基础的专业团队是大数据背景下教育评估监测的必然要求。在人员构成上，不同行业的专业人员，特别是必须有IT行业的专业人员积极参与，构建以教育行业专业人员为主从事顶层设计的研发团队。在工作方式上，团队内部的分工更加明确，交流合作更加广泛和深入，团队成员充分发挥各自的优势和特点，形成团队合力，使教育评估监测从个人时代进入到团队时代。借助团队协作，评估监测的流程更加严密，数据采集更加科学，分析更加系统，报告更加全面，从而使教育评估监测的专业性更加突出，难以替代。

3. 系统分析

从大数据中分析、挖掘大信息是充分利用大数据、实现大数据价值的重要环节。作为一项以人为中心的活动，教育与社会发展有着不可分割的关系，与其所处的环境有着普遍联系。教育评估监测不仅应当反映系统内的问题，而且应当反映教育系统与外部社会系统之间的关系。教育评估监测的总体思路就是将问题置于其所处的社会宏观背景中，一方面将问题作为一个相对独立的系统加以认识和分析，构成其独立的分析框架，另一方面从社会宏观背景中寻找问题存在和发生的社会原因，从而将表象与原因结合起来进行整体分析，对问题得出客观的结论和准确的建议。同时由于大数据可能存在着价值密度偏低的情况，以相应的分析框架为指导，去伪存真，去粗取精，才能更好地体现数据的价值。因而，在具体方法上宜引入科学方法对采集的数据加以处理，使数据从无结构或半结构向结构化发展；借助云计算对采集的数据进行运算和分析，找到与研究主题配对的关联信息，进而揭示不同要素之间的相关关系，并验证其因果关系。

四、大数据时代教育评估监测的关键内容

大数据背景下教育评估监测具有信息来源广、信息量巨大的特点，聚焦于教育改革和发展中的重大问题、关键环节，从海量的信息中把握教育评估监测的主题，确定教育评估监测的关键内容，实施科学的教育评估监测，方能发挥其定量与定性结合的优势。

1. 学生核心素养发展

立德树人是我国教育的根本任务。学生是教育的核心要素，学生的核心素养则是反映教育质量的重要指标。离开了学生，离开了对学生核心素养的诊断，教育评估监测就失去了生命力。学生核心素养是教育评估监测的首要内容。具体包括：一是公民素养。公民素养既反映着国家对人的品德要求，也反映着学生能否顺利地成为社会需要的人才。二是学生的学习素养。学习素养是学生能否主动地学习、吸纳、内化、建构社会规则、科学知识的素养。学习素养的高低，直接反映了学生是否达到国家制定的发展标准（即国家规定的各科课程标准），是造就未来劳动者和建设者的重要前提。三是实践素养。实践素养直接表现为解决问题的能力。实践素养的高低，是反映学生能否可持续发展的重要指标。四是身心素养。身心素养是一个人的身体和心理健康程度。它是人成为社会系统的重要物质基础和心理基础，是人实现社会化的重要物质前提。公民素养、学习素养、实践素养、身心素养构成一个有机整体，决定着学生是否能够成为国家需要的人才。对这些核心素养的发展水平实施及时的、全面的评估监测，成为教育评估监测的重要内容。

2. 教育事业保障水平

教育在我国具有优先发展的战略地位，具有基础

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上海教育评估研究2016年2月

性、先导性。政府的有力保障和投入是教育得以持续发展的重要前提，科学地实施教育发展保障水平评估监测，发挥教育评估监测在教育事业发展中的预警作用十分重要。教育事业保障水平是教育评估监测的重要内容。具体包括：一是经费投入。经费投入评估监测是事业发展之必需，其核心是“投多少，如何投”。重点是在我国教育投入达到GDP的4%以后，如何将教育投入这个“蛋糕”科学划分，如何根据经济社会发展的新水平、新常态进一步加大教育投入，如何科学地核算和控制教育成本，建立合理的教育成本分摊机制，如何科学分配教育经费以保障各级各类教育的协调发展等。二是人员配置。从业人员是事业发展的重要因素。评估监测的重点是师资的数量是否与学龄人口的变化相适应，教师素质是否达到了国家规定的相关标准，师资结构能否满足教育改革和发展的需要，制约师资数量和质量提升、结构改善的因素有哪些，建立与教育改革和发展相适应的师资队伍的关键点和突破口在哪里等。三是办学效益。办学效益是反映现代教育治理能力和水平的重要指标。评估监测的重点是在现代教育治理理念指导下的各级教育行政部门的管理效益、学校的办学效益是否达到了最优化，教育系统人、财、物的配置是否取得了最佳效益，制约办学效益的因素有哪些，提高办学效益的关键点和突破口在哪里等。

3. 重大改革项目成效

加大对教育重大改革项目的评估监测，客观地评价教育重大改革项目产生的效益、面临的困难、存在的问题，提出调整和优化改革的建议，将是教育评估监测的重要任务。具体包括：一是成本测算。对成本的评估监测是推进改革之必需。其重点是对即将开展的教育改革项目所需要的成本进行预测性评估，哪些是必要成本、哪些是额外成本，成本控制的关键领域和关键环节是什么，教育改革项目可能会带来的风险评估，风险控制的关键环节是什么等。二是改革成效。成效是衡量改革成功与否的重要指标。评估监测的重点是教育领域综合改革背景下的重大项目是否真正切合了国家改革的需要，是否达成了预定的改革目标，是否为促进相关改革发挥了积极作用，改革成果是否能够满足教育改革和发展的需要，满足国家社会未来发展的需要等。三是教育舆情。教育与民生息息相关。

评估监测的重点是社会对教育改革的基本态度，对教育改革项目的倾向性言论和观点，人民群众所关心的热点问题和焦点问题分析，人民群众对教育改革和发展的新期盼，教育与人民群众的期盼存在哪些差距，人民群众对教育的整体满意度等。

4. 教育事业发展水平

作为社会事业的有机组成部分，教育事业发展水平理当与经济社会发展水平相适应。教育事业发展水平与经济社会发展水平的适应程度是教育评估监测的重要内容。具体包括：一是教育事业发展水平现状。重点是教育事业发展水平与经济社会发展的需求是否适应，教育的作用是否全面发挥，与发达国家的教育发展水平之间存在着哪些差距等。二是教育现代化水平。重点是在全面实现小康社会的进程中教育的现代化水平达成度如何，教育对实现国家和社会现代化的贡献如何，我国不同区域的教育事业发展水平之间的差异，推进不同地区教育现代化的关键点和突破口在哪里等。三是教育国际化水平。重点是我国教育事业发展水平与世界发达国家教育事业发展水平的比较，我国的教育事业在国际教育事业发展的位次与水平，学生在重大国际合作教育评估监测项目中的成就，我国教育事业保障水平与他国的比较水平等。

数据已经渗透到每一个行业和业务领域，数据将成为教育的基本要素之一。大数据是一种资源，更是一种方法，大数据时代对教育评估监测的影响是巨大的。大数据将成为促进教育实践变革、教育管理变革的内在动力，成为教育与信息技术、教育与社会深度融合纽带。从传统的数据监测到大数据评估监测是教育评估监测的质的飞跃。主动地认识大数据，积累大数据资源，掌握大数据思维方式，形成大数据能力，是教育评估监测适应时代发展的必然要求。

参考文献

［1］［英］维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代［M］.盛杨燕，周涛，译.浙江：浙江人民出版社，

2013：4-9.

［2］中国行业研究网.大数据对人类活动影响探究分析［EB/OL］.（2013-09-14）.https://www.sodocs.net/doc/761128416.html,/news/20

130914/114101 416.html.

［3］邬贺铨.大数据思维［J］.科学与社会，2014（1）：1-13.

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数据分析系统

电子商务公司网站分析几大模块 电子商务火热，客观上也让网站分析的需求激增，无论是出于何种目的，例如希望获得更多潜在客户，或是希望压缩成本，又或是希望提升用户体验，业务需求 一．业务需求： 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值（跟第一个需求有交集也有不同）； 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响用户的感觉； 4. 除了撒谎外，什么样的商业手段能够帮助说服客户购买； 5. 从什么地方能够进一步节约成本； 6. 新的市场机会在哪里，哪些未上架的商品能够带来新的收入增长。2．网站分析实施 1. 网站URL的结构和格式 2. 流量来源的标记 3. 端到端的ROI监测实施 4. 每个页面都正确置入了监测代码吗 三. 在线营销 1. SEO的效果衡量 2. SEM和硬广的效果衡量 3. EDM营销效果衡量 4. 所有营销方式的综合分析 4．网站上的影响、说服和转化 预置的影响点和说服点的评估 2. 识别潜在的影响点和说服点 3. 购物车和支付环节仍然是重中之重

五．访问者与网站的互动参与 访问者互动行为研究包括： （1）内部搜索分析； （2）新访问者所占的比例、数量趋势和来源； （3）旧访问者的访问数量趋势、比例和来源； （4）访问频次和访问间隔时间； （5）访问路径模式 商品研究包括： （1）关注和购买模型； （2）询价和购买模型；访问者来询价，还是来购买，在具体行为上是有区别的。 （3）内部搜索分析 其他重要的关联因素： 狭义的网站分析领域： 地域细分的销售额、访问者和商品关注情况； 客户端情况；例如操作系统，浏览器软件，带宽，访问网站的速度等等； 广义的网站分析领域： 网站分析测试：A/B测试和多变量测试 用户可用性测试； 调研； 用户人群属性研究； 站内IWOM分析； 站外IWOM分析 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 网站分析能够全面衡量效果，并据此提效 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响

大数据时代对教学改革的影响

大数据时代对教学改革 的影响 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

大数据时代对教学改革的影响 摘要：目前传统教学内容陈旧、方法老套以及不能满足学生对新知识需求等缺陷逐渐凸显，随着大数据时代的到来，在教学中引入在线教育、数字化学习平台、云平台、大数据技术，通过改变传统授课模式和教学方案的制定，不仅能改善教学质量，提升学生水平，还可使教学更加具有针对性、前瞻性和准确性。 关键词：大数据；云平台；在线教育；数字化学习平台 中图分类号：文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）19-0143-02 随着互联网、信息系统及电子设备的发展，人类各行各业每时每刻都在生成海量数据。大数据的时代已经到来，大数据正在改变着我们的工作和生活。2015年9月5日，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》发布，标志着大数据上升为我国“国家战略”。大数据逐渐成为比石油、煤炭等更有价值的资源，将对政治军事、经济社会、科学研究等产生革命性影响[1]。 高校教育也深受大数据时代的影响，正在进行一场技术与理念相结合的变革。在传统教学中，通常采用面授课为主的教学方式，也就是根据课本大纲在课堂上进行理论推导和讲解。这种教学方式的弊端在于：（1）教学内容单

一，不能与时俱进；（2）教学模式固定；（3）无法及时了解和发现学生在学习过程中遇到的问题。 因此，现代教育迫切需要将新一代信息技术（云计算、移动互联网、工业物联网、大数据等）融合到教学中。大数据为课堂设计提供了丰富的信息资源，使教师能蚋深入地了解学生，不断调整教学方案和模式，以提高学生的学习质量和教师的教学效果。 一、教学模式的转型 在教学改革不断推进的今天，传统教学方式的局限性逐渐凸显，单一的教学模式太过刻板枯燥，常用的教学模型是以教师为中心的“满堂灌”方法，整堂课只有老师对着学生讲解知识，难给学生互动和提问的机会。大数据时代来临，学习知识不再局限于课堂，先进的网络教育为世界各地的学生获取知识提供了新的途径和更大的学习空间[2]。 对传统的教育体制而言，以大数据分析为基础的新一代教育平台创造的个性化、智能化教学模式，降低了教育成本。同时也为解决区域之间教育不平衡问题找到了一条途径。将传统的教学模式和网络在线教育相结合，便可充分发挥各自的优势，使学生的学习效率和教师授课效率同时得到提高。 在线教育服务Knewton是最着名的适应性学习体系之一，该体系由世界领先的终身教育服务商之一卡普兰的前

国际高等教育评估模式的演进及我们的选择

国际高等教育评估模式的演进及我们的选择 摘要；本文对认证评估、分等评估和审核评估这三种当今世界最有影响的高等教育评估模式的演进历程作了述评，并作了简要的比较分析，最后对我国新一轮本科教学评估模式的选择提出了自己的看法。 关键词：认证评估；分等评估；审核评估；高等教育评估模式；本科教学评估 在过去的精英阶段，教学质量的评估主要是高等学校内部的事情，由高校自行负责，但是，进入大众化阶段以后，高等学校由社会的边缘走向社会的中心，教学质量问题越来越受到社会的关注，来自高校外部的评估日渐发达，并产生了前所未有的影响。在世界高等教育界，目前最有影响的评估模式主要有认证评估(Accreditation)、分等评估(Assessment)和审核评估(Audit)三种。本文拟对这三种评估模式的演进作一述评，同时通过比较对我国下一轮本科教学评估模式的选择提出自己的一些意见。 一、认证评估 认证评估的历史最为悠久，在美国已有上百年的历史，包括院校认证和专业认证两大类型。院校认证是对整个学校的认证，专业认证是对某一专业的认证。在美国，院校认证与专业认证互为补充：进行院校认证时，专业课程及其质量情况要作为院校工作的一部分接受审查：进行专业认证时，院校的整体情况也要加以考虑，通过院校认证后方可进行专业认证。 美国的院校认证是由认证机构在认证前就对学校提出一套最低标准，学校自评和校外专家进校考察都按照这套标准进行。认证非常重视办学的基本条件，考察的面也相当广。认证周期一般为10年，但也有认证未能通过或者因为存在某些问题而缩短认证有效期的。院校通过认证后，每年都需要向认证机构提交一份年度自评报告，认证机构还可对学校进行不定期的视察。无论学校是否通过认证，结果总会向社会公布，但报告的细节(例如学校的一些具体数据等)不向社会公布。 认证是美国高等教育质量保证的主要工具，也是高校间学分互认和社会各界信任高校毕业生的重要基础。从20世纪50年代起，美国政府开始利用非政府的认证机构的认证去确定哪些高校能获得其学生资助和其他经费。认证和政府资助的结合刺激了高校去接受认证，但高校参加这种认证完全是自愿的，并且这种认

钱初熹：大数据时代美术教育的创新发展

钱初熹：大数据时代美术教育的创新发展

标题：大数据时代美术教育的创新发展 所属频道：理论与研究 华东师范大学钱初熹 摘要 大数据时代对教育提出了严峻的挑战，未来教育必须与时代同行才能跟上时代发展的步伐。21世纪的学校应该教会学生掌握并运用21世纪技能，去理解和解决真实世界的各种挑战。本文提出“以视觉、造型、空间、创意、美感为核心的美术素养与21世纪技能相对应，通过学校美术教育，每一名青少

年都可以获得在一个高度复杂的世界中生存与交流必不可少的核心素养——美术素养”的观点，并围绕如何通过学校美术教育帮助青少年掌握21世纪技能以立足于生活并对他们的社区与社会做出积极贡献开展深入的研讨。 关键词：大数据时代美术教育创新发展 一、大数据时代工作、教育与技能的变化 （一）2030年的新职位需要富有创意的员工 21世纪的科学最新成就——人工智能反映了科技发展为人类社会带来的巨大影响。科学家们预测，到2035年，具有人工智慧的机器人已经成为人类的伙伴，甚至是家庭成员，在人类生活中占有不可或缺的地位。随着人工智能在各领域中的推广与应用，到2025年，现有职业中有近50%将逐渐消失。《加速迈进2030年——未来的工作和工作场所》报告指出，丧失职位不一定等于丧失工作，在未来，机器人和计算机创造的就业机会，比它们摧毁的要多，只是改变人类负责的范畴。成排摆放办公桌的工作场所将变得完全多余，从“工作场所”的概念向“可以工作的地方”转变，并延伸到工作场所以外的空间；有各种各样闭门静思之处和团队协作之地，人们可以在特定时刻灵活选择最适合他们工作的地点；虚拟工作方式不断增加,信息整合平台的出现为待开发的工作空间打开了市场通道。[1]届时,新职位空缺将趋向要求应征者更具创意、情感、社交技巧以及运用人工智能的能力，会有更多自由工作者（如室内设计师、时装设计师、摄影师、手绘画家等），也会衍生出一些20至40人的小型企业，利用人工智能提升速度及固有技术，挑战大企业。 现在越来越多的人，特别是年轻一代，认为工作中的幸福感、职业目标和工作的意义同财富成就比起来一样重要，甚至更加重要。为了吸引人才，未来的公司不仅要小巧灵活美观，还要真实可靠：它们需要拥有真实的价值观，并真正地为社会福祉贡献力量。 （二）移动学习促进教育的普及与发展 2013年，联合国教科文组织发布的《移动学习指导原则的目的及适用范围》中明确指出：移动学习涉及使用单独或与其他信息和通信技术（ICT）的组合的移动技术，使学习随时随地进行。移动学习支持广泛的教育目标，如学校系统的有效管理和改进，学校和家庭之间的沟通。移动技术正在不断地发展：设备多样性，包括广招、手机、平板电脑，电子阅读器，便携式音频播放器和手持式游戏、控制台。未来移动技术的列表会有所不同。联合国教科文组织选择广义的定义：移动设备，只需承认它们是数字，易于携带，通常拥有和由个人控制，而不是一个机构，可以访问互联网，有多媒体功能，并能方便，大量的任务，特别是有关沟通。[2] 教科文组织相信移动通讯技术能够给不同背景的求学者带来更丰富多样的受教育机会。如今，越来越多的证据表明，无处不在的移动通讯设备—特别是移动电话及近来兴起的平板电脑——已成为世界各地求学者获取信息、简化管理及促进学习的创新方式。移动学习的独特优势远不是一个理论上的可能性，移动学习是一种对实地的现实：学生和教师从莫桑比克到蒙古正在使用移动设备访问丰富的教育内容，交谈，并与其他学员分享信息，引起来自同行和导师的支持。 （三）21世纪技能 科技的超飞速发展，人工智能与移动学习的普及与发展，对教育提出了严峻的挑战，未来教育必须与时代同行才能跟上时代发展的步伐。我们急需找到一种正确的教育思想与实现这一思想的具体途径，才能引领未来教育走向成功。但是，迄今为止，我们的教育系统依然沿袭远古教育的范式，这样的教育很难对学生的学习产生深远影响，也无法培养出与时俱进的、不断应对各种挑战的21世纪人才。伯尼·特里林（BernieTrilling）、查尔斯·菲德尔（CharlesFadel）在《21世纪技能：为我们所生存的时代而学习》一书中指出：近几十年来，我们所生活的世界一直在发生巨变——先进的技术与交流手段、迅猛的经济发展与激烈的竞争、翻天覆地的变化，日益加剧的全球性挑战（从金融危机到全球变暖等）。如果我们的学校教育仍然保持不变，那我们该如何应付未来世纪的挑战？21世纪的教育，不仅包括传统教育科目，如阅读、写作、算术等，更应注重适应现代社会的主题，如全球化意识、金融/经济、健康与环境保护素养等。 简言之，21世纪的技能包括：学习与创新技能（Learningand innovation skills，批判性思考和解决问题能力；创造与革新能力；沟通与协作能力）、数字素养技能（Digital literacy skills，信息素养；媒体素养；信息与通信技术素养）、生活和职业技能（Life and career skills，灵活性与适应能力、主动性与自我导向；社交与跨文化交流能力、高效的生产力；责任感与领导力等）。[3]

高等教育信息化发展水平评估指标体系

高等教育信息化发展水平评估指标体系 >（问卷题目与指标体系对应情况如下，本指标采用100分制。） 一级指标 二级指标 三级指标 指标内涵 相对权重 战略地位与保障（20%）（20分） 1.1 管理部门与人才力量（50%） 1.1.1 高校信息化工作最高领导者，首席信息官制度（CIO） 对信息化建设投入程度，是否设置CIO，信息化领导小组及其职位的级别设置 40% 1.1.2 专职信息化管理部门设置情况 是否有，职能，级别 20% 1.1.3 人员及职称组成 信息化管理部门人员学术背景，学历比例（按每百人占专职人员数计算） 40% 1.2 信息化发展系统规划（30%） 1.2.1 系统规划部署 是否有正式的系统规划 100% 1.3 资金（20%） 1.3.1 资金投入战略与可持续发展 资金投入？资金主要来源有哪些？（按人均占有的信息化资金数目） 100% 2.1 校园网（60%） 2.1.1 联网终端 联网终端与师生比 50% 2.1.2无线网络覆盖 无线网覆盖公共区域情况 20% 2.1.3 网络带宽 校园网的接入网络带宽，主干带宽利用率，出口带宽，出口总带宽平均利用率（人均带宽占有量），体现建设水平与应用水平 30% 2.2 信息化设备配置（40%） 2.2.1 信息化设备及多媒体教室 信息化设备更新情况，多媒体教室比率（注：多媒体教室比率:多媒体教室数/全部教室数），使用率 100% 3.1 资源建设状况（40%） 3.1.1 教学、学习、科研资源

资源数量，种类，可访问情况（生均占有量）50% 3.1.2 教学、学习、科研平台 平台类型，功能，关联与整合 50%

普通高等学校本科教学工作合格评估知识问答.doc

普通高等学校本科教学工作合格评估知识问答 发布时间：2012-05-11 浏览次数： 1、教育部开展本科教学评估的意义目的？ 人才培养是高等学校的根本任务。提高人才培养质量的重点是提高教学质量。教学评估是评价、监督、保障和提高教学质量的重要举措，是我国高等教育质量保障体系的重要组成部分。 开展教学评估的目的是促进高等学校全面贯彻党的教育方针，推进教学改革，提高人才培养质量，增强本科教学主动服务经济社会发展需要和人的全面发展需求的能力；促进政府对高等学校实施宏观管理和分类指导，引导高等学校合理定位、办出水平、办出特色；促进社会参与高等学校人才培养和评价、监督高等学校本科教学质量。 2、我国普通高等学校本科教学评估的发展历史？ 我国高等教育评估最早可追溯到1985年颁布的《中共中央关于教育体制改革的决定》，该文件在强调扩大高等学校办学自主权的同时，提出要“定期对高等学校办学水平进行评估”。 1994年起，原国家教委（教育部）对1978年以后新建的普通高等学校开展了本科教学工作合格评估。1995年启动了对办学历史较长、水平较高的重点大学的优秀评估。1999年启动了针对新建院校与重点大学之间的普通高等学校的随机性水平评估。 从2003年开始，教育部启动了普通高等学校本科教学工作水平评估，决定用五年的时间对我国所有的普通高等学校教学工作进行评估，并建立五年一轮的普通高等学校教学评估制度。本轮评估结束后，教育部在认真总结经验的基础上，对评估指标方案做了重要调整，突出了分类指导、分类评估的理念，并决定从2011年启动新一轮本科教学评估工作。 3、本科教学工作评估的二十字方针是什么？ 二十字方针是：“以评促建，以评促改，以评促管，评建结合，重在建设。” “以评促建”就是以评估工作带动学校各项建设和发展； “以评促改”就是通过评估工作推动学校的改革与创新； “以评促管”就是要通过评估更新学校的管理观念，促进管理规范； “评建结合，重在建设”说明评估只是手段，通过评估工作加强建设，提高教学质量和人才培养质量才是最终的目的。

误差理论及数据处理-复习题及答案

《误差理论与数据处理》 一、填空题（每空1分，共20分） 1．测量误差按性质分为_____误差、_____误差和_____误差，相应的处理手段为_____、_____和_____。 答案：系统，粗大，随机，消除或减小，剔除，统计的手段 2．随机误差的统计特性为________、________、________和________。 答案：对称性、单峰性、有界性、抵偿性 3. 用测角仪测得某矩形的四个角内角和为360°00′04″，则测量的绝对误差为________，相对误差________。 答案：04″，3.1*10-5 4．在实际测量中通常以被测量的、、 作为约定真值。 答案：高一等级精度的标准给出值、最佳估计值、参考值 5．测量结果的重复性条件包括：、、 、、。 测量人员，测量仪器、测量方法、测量材料、测量环境 6. 一个标称值为5g的砝码，经高一等标准砝码检定，知其误差为0.1mg，问该砝码的实际质量是________。 5g-0.1mg 7．置信度是表征测量数据或结果可信赖程度的一个参数，可用_________和

_________来表示。 标准差 极限误差 8．指针式仪表的准确度等级是根据_______误差划分的。 引用 9．对某电阻进行无系差等精度重复测量，所得测量列的平均值为100.2Ω,标准偏差为0.2Ω，测量次数15次，则平均值的标准差为_______Ω，当置信因子K ＝3时，测量结果的置信区间为_______________。 0.2/sqrt(15),3*0.2/sqrt(15) 10．在等精度重复测量中，测量列的最佳可信赖值是_________ 。 平均值 11．替代法的作用是_________，特点是_________。 消除恒定系统误差，不改变测量条件 12.对某电压做无系统误差等精度独立测量，测量值服从正态分布。已知被测电压的真值U 0 ＝79.83 V ，标准差σ（U ）＝ 0.02V ，按99%（置信因子 k = 2.58）可能性估计测量值出现的范围： ___________________________________。 79.830.02 V*2.58 13．R 1 ＝150 ， R 1 ＝ 0.75 ；R 2 ＝100 ， R 2 ＝ 0.4 ，则两电阻并联后总电阻的绝对误差为_________________。 36.0)100150(150)(16.0)100150(100)(222212122 2 221221=+=+=??=+=+=??R R R R R R R R R R R=R1*R2/(R1+R2), R=264.04.0*36.075.0*16.022 11±=+=???+???R R R R R R

教育部本科教学评估专家看什么 怎么看

一、关于“学校定位”的评价 学校定位涉及到学校工作的方方面面，对学校的教育教学工作具有统领和指导作用。“学校定位”是一级指标“办学思路和领导作用”中的二级指标，其合格标准是“学校定位明确，发展目标清晰，能主动服务区域（行业）经济社会发展，规划科学合理，符合学校发展实际需要；注重办学特色培育”。该指标属于学校顶层设计，是根本性、方向性的问题，应该成为评估中首先关注的指标，并做出准确评价。但学校定位的合格标准的描述是定性的，内涵丰富，涉及面宽，在评估实践中不好把握与判断。同时，“学校定位”指标的评价需要结合社会需求和校情综合分析判断，同其它指标密切相关，进一步增加了准确评价的难度。对该指标的评价，需要宏观总体把握和中观微观印证，又不能过多地拘泥于细节。下面通过对“学校定位”评估的重点内容、依据、方法等因素的分析，结合案例，对该指标的评价谈谈思路和方法。 （一）把握指标内涵，做好进校前的准备，提高评估的针对性 “学校定位”一般应该包括总体目标定位、学校类型定位、层次定位、人才培养目标定位、服务面向定位等基本内容。专家只有理解与把握学校定位的内涵，才能提高针对性、准确性。否则评估活动将难以入手，下面通过两所参评学校自评材料来进行分析。 A学校的定位。办学类型定位：以工为主、教学型、区域性的应用型本科大学。办学层次定位：以本科教育为主体，适当发展研究生教育，协调发展其它类型教育。学科发展定位：大力发展应用性学科，重点建设与xx区域支柱产业、高新技术产业密切相关的学科，努力形成以工为主，工管结合，工文渗透，工管文理经法等多学科协调发展的学科布局。人才培养目标定位：培养笃志求真、诚实守信、勤奋耐劳、勇于创新、面向基层一线的应用型高级专门人才。服务方向定位：立足xx，面向全国，贴近行业，服务社会。发展目标定位：到2020年，努力把我校建成同类院校中省内一流、国内知名、以工为主、特色鲜明的应用型本科大学。 B学校的定位。学校的基本定位：建设与地方经济建设和社会发展紧密联系的多科性应用型本科院校。根据社会需求与学校实际制定了“十一五”发展规划，并积极组织实施，基本实现了规划目标。围绕xx、xx培育办学特色，初见成效。学校发展目标定位是：立足当地，面向全省，辐射周边，把我校办成一所以文理为基础，文学、理学、工学、教育学、管理学、农学等学科协调发展，融xx、xx为一体，专业结构比较合理，有一定学科优势和鲜明特色，有较高教育质量和办学效益，与地方经济建设和社会发展紧密联系的多科性应用型本科院校。

大数据时代的教育变革

大数据时代的教育变革 让教育发现每一个学生（深聚焦） 本报记者赵婀娜 《人民日报》（2014年09月04日17 版） 在考试中，两个同样得了90分的考生，他们的能力完全一样 吗？ 课堂上，老师告诉同学们，“完成第一题到第十题”。可是，真的是所有学生都有必要完成这10道题吗？ 教学过程中，如何更好地启发学生、如何更好地课堂互动，一节课的时长究竟是40分钟合适，还是45分钟合适。这些问题，老师们是“凭经验”，还是靠科学分析？ 如果你对以上问题有思考，那么，你就会对大数据对教育形态的改变持开放的心态。

大数据时代悄然来临，过去无法收集与分析的数据都被新的技术手段赋予了可能性。谁能对大数据的挖掘更为深刻，谁就会在行业发展中抢占先机，教育领域也是如此。 就在几天前，慧科教育宣布在原来“开课吧”的基础上正式上线“找座儿吧”，即在原来在线教育平台的基础上，又推出垂直的招聘平台。从学习者职业性向的分析，到适合岗位的推荐，再到个性化设计的课程，经过考核、认证，最终推送到匹配的招聘岗位，完成了学习者从学习到求职的一整套完整路径。这样一套同以往学校教育截然不同的教育模式，引发了业内的热议，而这，正是基于对学习者个性化的数据分析完成的。 两个同样考90分的考生，能力水平完全一样吗？ 大数据让教育真正面对每一个独立的个体 “不得不承认，对于学生，我们知道得太少。”这是卡耐基·梅隆大学教育学院的一句经典的口号，同时也是美国十大教育类年会关注度最高的议题。类似的思考在我们国家的教育领域同样存在。 “我们真的了解孩子吗？”“每一个孩子都是独特的，都是与众不同的，但是我们能针对他们进行真正个性化、差异化的教学吗？” 举个简单的例子，两个同样在数学考试中取得90分的考生，他们的能力完全一样吗？根据传统的教学模式，我们会认为，成绩相同的学生，能力大体相仿。但如果借用大数据的分析手段，学生的差异

误差理论与数据处理实验报告要点

误差理论与数据处理 实验报告 姓名：黄大洲 学号：3111002350 班级：11级计测1班 指导老师：陈益民

实验一 误差的基本性质与处理 一、实验目的 了解误差的基本性质以及处理方法 二、实验原理 （1）算术平均值 对某一量进行一系列等精度测量，由于存在随机误差，其测得值皆不相同，应以全部测得值的算术平均值作为最后的测量结果。 1、算术平均值的意义：在系列测量中，被测量所得的值的代数和除以n 而得的值成为算术平均值。 设 1l ，2l ，…,n l 为n 次测量所得的值，则算术平均值 121...n i n i l l l l x n n =++==∑ 算术平均值与真值最为接近，由概率论大数定律可知，若测量次数无限增加，则算术平均值x 必然趋近于真值0L 。 i v = i l -x i l ——第i 个测量值，i =1,2,...,;n i v ——i l 的残余误差（简称残差） 2、算术平均值的计算校核 算术平均值及其残余误差的计算是否正确，可用求得的残余误差代数和性质来校核。 残余误差代数和为： 1 1 n n i i i i v l nx ===-∑∑ 当x 为未经凑整的准确数时，则有：1 n i i v ==∑0 1）残余误差代数和应符合：

当 1n i i l =∑=nx ，求得的x 为非凑整的准确数时，1 n i i v =∑为零； 当 1n i i l =∑>nx ，求得的x 为凑整的非准确数时，1 n i i v =∑为正；其大小为求x 时 的余数。 当 1n i i l =∑

教育部普通高等学校本科教学工作审核评估方案

教育部普通高等学校本科教学工作审核评估方案 教育部 二○一三年十二月

目录 一、普通高等学校本科教学工作审核评估实施办法 二、普通高等学校本科教学工作审核评估围

一、普通高等学校本科教学工作审核评估实施办法 为贯彻落实党的十八大和《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》精神，提高本科教育教学质量，根据《教育部关于普通高等学校本科教学评估工作的意见》（教高〔2011〕9号），现制定普通高等学校本科教学工作审核评估（以下简称审核评估）实施办法。 （一）审核评估指导思想及总体要求 1．审核评估指导思想。以党的十八大精神和教育规划纲要为指导，坚持“以评促建、以评促改、以评促管、评建结合、重在建设”的方针；突出涵建设，突出特色发展；强化办学合理定位，强化人才培养中心地位，强化质量保障体系建设，不断提高人才培养质量。 2. 审核评估总体要求。审核评估坚持主体性、目标性、多样性、发展性和实证性五项基本原则，实行目标导向，问题引导，事实判断的评估方法。主体性原则注重以学校自我评估、自我检验、自我改进为主，体现学校在人才培养质量中的主体地位；目标性原则注重以学校办学定位和人才培养目标为导向，关注学校目标的确定与实现；多样性原则注重学校办学和人才培养的多样化，尊重学校办学自主权和自身特色；发展性原则注重学校部质量标准和质量保障体系及其长效机制的建立，关注涵的提升和质量的持续提高；实证性原则注重依据事实作出审核判断，以数据为依据、以事实来证明。 本次普通高等学校本科教学工作审核评估时间为2014年至2018年。 （二）审核评估对象及条件 3. 审核评估对象。凡参加普通高等学校本科教学工作水平评估获得“合格”及以上结论的高校均应参加审核评估。参加普通高等学校本科教学工作合格评估获得“通过”结论的新建本科院校，5年后须参加审核评

大数据时代大学教育的机遇与挑战

大数据时代大学教育的机遇与挑战 摘要：随着大数据元年的到来，大数据已经开始冲击着各行各业，并影响着大学教育的方方面面。大数据时代将改善学习的核心要素，给大学教育带来深刻的影响。在大数据时代大学教育由单向度反馈转向多向度反馈，为实现个性化的教学方案提供必要的前提。同时大数据在大学教育中的应用还将面临技术层面、学生个人隐私及预测结果的正确运用等多方面的挑战。 关键词：大数据时代；大学教育；机遇；挑战 1.大数据时代的实质 早在2011年5月，麦肯锡公司发布的《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》报告中指出：大数据的规模以及其存储容量正在迅速增长，大数据已经渗透到各个行业中，成为重要的生产因素，成为可以与物质资料和人力资本并论的生产要素。正如马克思。所说“各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产。劳动资料不仅是人类劳动力发展的测量器，而且是劳动借以进行的社会关系的指示器。”大数据的演进与生产力的提高将产生直接的关系，大数据将成为重要的生产资料。同时，用于大数据分析的关键技术包括云计算、数据仓库、Big Table

等日趋成熟，使大数据的整合、处理、管理、分析成为可能。2013年，被称为“大数据时代元年”，标志着大数据时代的 正式开始。进入2013年“大数据”走入了我们的生活，对 各行各业产生了深刻的影响，每个行业的经营模式、生产模式、管理模式等正产生翻天覆地的变化，也为各行业带来了改革的契机。维克托?迈尔?舍恩伯格在《大数据时代》中指出：“大数据开启了一次重大的时代转型。大数据正在改变 我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……”大数据时代不仅仅包含着各种类型数量众多的数据，更重要的是代表了快速取得并有效利用有价值资料的能力。在大数据时代到来之前，由于定量研究是建立在假设和有限的抽样数据的基础上，使得定量研究复杂而缺乏准确性，大数据时代将彻底改变这一状况，它可以让纷繁复杂、单调枯燥的数据变成可以说话的信息，它的实质不仅在于大量的占有数据，更多的是提供了预测性和前瞻性的信息和知识。淘宝、京东等众多购物网站可以根据顾客的浏览历史数据判断出顾客的喜好和最近的需求；沃尔玛等跨国连锁超市可以实现从啤酒、尿布、日用品等全系产品销售数据的分析，以此实现准确的物资仓储储备；美国洛杉矶警局利用各类案件的大数据的分析来合理安排巡逻 车和布置警力。这些无疑不是大数据预测性的体现。大数据的预测性帮助我们在特定的背景下提炼出数据潜在的规律，

误差理论与数据处理试题整理

误差分析与数据处理 一.填空题 1. ______(3S或莱以特)准则是最常用也是最简单的判别粗大误差的准则。 2. 随机误差的合成可按标准差和______（极限误差）两种方式进行。 3. 在相同测量条件下，对同一被测量进行连续多次测量所得结果之间的一致性称为______（重复）性。 4. 在改变了的测量条件下，同一被测量的测量结果之间的一致性称为______（重现）性。 5. 测量准确度是指测量结果与被测量______（真值）之间的一致程度。 6. 根据测量条件是否发生变化分类，可分为等权测量和______（不等权）测量。 7. 根据被测量对象在测量过程中所处的状态分分类，可分为静态测量和_____(动态)测量。 8. 根据对测量结果的要求分类，可分为工程测量和_____(精密)测量。 9. 真值可分为理论真值和____(约定)真值。 10. 反正弦分布的特点是该随机误差与某一角度成_____(正弦)关系。 11. 在相同条件下，对同一物理量进行多次测量时，误差的大小和正负总保持不变，或按一定的规律变化，或是有规律地重复。这种误差称为______(系统误差)。 12. 在相同条件下，对某一物理量进行多次测量时，每次测量的结果有差异，其差异的大小和符号以不可预定的方式变化着。这种误差称为______(偶然误差或随机误差)。 13. 系统误差主要来自仪器误差、________（方法误差）、人员误差三方面。 14. 仪器误差主要包括_________（示值误差）、零值误差、仪器机构和附件误差。 15. 方法误差是由于实验理论、实验方法或_________（实验条件）不合要求而引起的误差。 16. 精密度高是指在多次测量中，数据的离散性小，_________（随机）误差小。 17. 准确度高是指多次测量中，数据的平均值偏离真值的程度小，_________（系统）误差小。 18. 精确度高是指在多次测量中，数据比较集中，且逼近真值，即测量结果中的_________（系统）误差和_________（随机）误差都比较小。 19. 用代数方法与未修正测量结果相加，以补偿其系统误差的值称为_____(修正值)。 20. 标准偏差的大小表征了随机误差的_____(分散)程度。

展会观众数据分析与评估

展会观众数据分析与评估 中国展览市场的竞争日益白热化，能不能办好一个展览的标准已不仅仅局限于展览会收益的多少。展览的持续性、规模的不断扩展、精品化、品牌化是提升展览品牌的基本要求。而表现最为直接的就是如何将展览上获得的各类观众数据充分利用，以此提升展览的水平和形象，更好的为展商和专业观众服务。 参观观众的数量和质量直接反映了展览的成效。观众数据分析，特别是专业观众和境外观众的数据分析对客户关系的建立和发展有着重要的意义。观众数据分析不仅反映了观众的地区分布，行业构成及参展目的，更重要的是它客观地反映了观众对展览的期望值，为完善展览组织工作提供了决策依据，也是参展企业与目标观众选择展览的重要依据。如图所示。 观众数据分析流程 按照国际惯例，展览的品质并不是以参观者数量的多寡取胜。有数据显示，德国在中国举行的展览与中国同类展览相比，媒体对外宣布的观众人数要少得多。如慕尼黑国际博览集团2005年５月份在上海举办的中国国际运输与物流博览会（Transport Logistic China）的展览报告，统计的观众数量只有9000多人，相比现场看上去比较旺人气缩小了很多，会后，德国负责观众统计的官员解释：在中国所办的展览主要是针对专业观众。因此，观众在拿到入场券之前必须进行预登记。主办单位能准确统计参展观众的人数和性质（专业观众或普通观众）。媒体和未登记的嘉宾并不算做观众。 而目前在中国，展览评估与认证在国内还属于空白。展览组织者使用的统计标准五花八门。对展商、观众和媒体来说，要了解展览真正的规模和影响显得十分困难。部分展览组织者相当抵触观众数据的透明度，使得相当部分的目标客户无法获得真正的信息，展览服务的品质受到质疑。因此，展览统计数据的透明化将会对整个中国展览市场受益匪浅。一份良好的数据分析评估报告，对参展商而言，评估的结果可以使参展商在同一展题，不同展览间或展览与其他营销战略的选择时提供参考依据。对观众而言，尤其是专业观众对选择参观不同展览时可获得客观的标准；对展览主办者而言，为打造展览品牌以及更好的完善对参展商及观众的服务提炼了有价值的信息。 获得展览观众数据资源并加以挖掘利用是摆在展览企业面前的当务之急。展览观众数据统计分析它主要是以真实、准确的评估分析展览。其作用第一是对外发布展览效果；第二是提供下届展览策划参照。 展览观众数据统计分析工作不仅要求对现有数据认真仔细的研究，而且对模糊的数据来源要进行回访查实，力求数据真实、准确，为下一步展览组织工作提供良好的决策支持。这项工作不仅可以树立展览的品牌形象，也能在参展商与观众中产生良好的口碑，从而全面提升展览组织者对展览服务的信心。 一、调查取样与信息采集。 1、观众定义标准 严格的观众定义是精确统计的前提，被誉为展览大国的德国在展览的观众的定义及展览统计方面有一套相当成熟的做法。德国展览统计数据自愿控制组织（ＦＫＭ）规定：凡购票入场或是在观众登记处登记了姓名和联系地址的人都被称为观众。记者、展商、馆内服务人员和没有登记的嘉宾不在观众之列。这个

研究大数据背景下的高校教育数据分析与应用

研究大数据背景下的高校教育数据分析与应用 发表时间：2020-03-30T05:19:30.496Z 来源：《当代教育家》2020年1期作者：陆杰[导读] 现如今，紧跟着信息技术的高速发展，大数据运用的领域逐渐的扩张。并在大家平时生活、学习的过程中都能产生很庞大的数据，运用大数据可以帮助大家为生活、学习及其行为习惯产生精确的分析，同时大数据也赋予其应用价值。陆杰 广西工程职业学院广西百色市平果县 531400 摘要：现如今，紧跟着信息技术的高速发展，大数据运用的领域逐渐的扩张。并在大家平时生活、学习的过程中都能产生很庞大的数据，运用大数据可以帮助大家为生活、学习及其行为习惯产生精确的分析，同时大数据也赋予其应用价值。然而，针对当前高校教育管理工作来讲，借用大数据帮助高效负责人直接对高校教育管理工作成果做出有针对性的分析，并把传统的高校教育管理工作由繁入简，可以使高校与学生之间进行有针对性的对话，促进良好校园文化的形成。基于此，大数据导入高校教育管理工作成为当今时代的大势所趋，高校重新审查本身存在的教育管理形式不足，同时积极推进高校教育管理工作的革新，致使高校教育管理工作的实施上能够不断推陈出新，实现创新发展。 关键词：大数据；背景；高校教育数据；分析；应用 从大数据基本定义来讲指的就是在设置的特定时间范围内，经过互联网及其其他相关的设备实施全方位的数据信息的收集，最终实现终端用户的数据信息的大汇集，从而依据这些数据分解，达成用户活动特征等数据汇集。然而，切合大数据运用的状况，可以对其特点概括如下：较丰富的数据量汇总、较复杂的数据类别、较迅速的数据处置速度及其很低的价值比重。因此，从大数据背景下的数据价值来讲，高校教育通过大数据汇集的学校和学生的信息，经过清理和分解，对之后的高校教育管理工作做到细致化的预估，并促成其作出精准决定。然而随着当下大数据越来越受到大家的重视以及普及率越来越高，将来必定发挥出更大的光芒。 一、大数据背景下在高校教育管理中的影响 1.1掌握学生思维活动动静 当前的高校教育管理任务其中一部分就需要掌握学生思维活动动静，确保为学生提供平安健全的日常学习和活动处境。目前，在教育管理任务实践进程中，往往却忽视了学生思维活动动静专注度。多数教育管理职员缺少相关掌握学生思维活动动静的紧迫感和关键性的认知，从而把更多的热情集中在高效钻研教育当中，再或者没有实施更为高效的相应措施，从观念上面忽略了学生思维活动的任务，并且没有积极指导和缺少必要的关心。因此，在意识和相应措施上面的贫乏，然而在大数据及其有关技能高速进步的状态下现在面临的种种问题看到了转机。高效可以针对大数据及其有关技能大力的传播和培育，将进一步强化高校教育管理者的大数据观念，提升利用大数据及其有关技能掌握学生思维活动动静的办事技能和水准。 1.2发展特性化教育学习 将来都是建立在大数据影响下智能化高校，因此大学生很多生活和学习形式都在无声无息的改变着，之前在大学生群体里经常发生的事情就是许多学生逃课之后去上网购物，类似事件频繁出现高校教育管理者已经不觉得新奇，但是在传统高校教育管理中又很无奈。基于此，高校教育管理者可以积极尝试采用大数据及其有关技能，多方面汇集大学生数据，同时分解此数据之后来判断不一样的大学生在学习数据上的差别，发现数据呈现的规则，致使强化教育以及管理的对准性和精确性，为之后高校教育实现因势利导、特性化管理和多种样式培育学生的教育思维。 1.3促使教育和学习融合的更睿智高效 目前每所高校的在校大学生都突破万人的数字，因此，在高校平时生活和学习的过程中，自然会形成无法计算的大数据，例如：选课、姓名、成绩等，再有教育工作者的基本状况，教学课件和视频同样会形成难以估计的数据量，与此同时，像设施、计算机机房、书籍等数据消息，致使大学高校的信息体系本身就有非常巨大的体量，其实在长时期运转下，已将大量数据进行了汇集，也就作为高校信息体系中大数据的根源。与此同时，在高校汇总的大数据本身具备非常大的教育价值，足可以变革教育行业的传授形式和学习手段，反馈给整体教师队伍很重要的教学资产，利用大数据方便引领，教育工作者不但能够进行跨行业跨校区的传播优异的教学经验，也能够做到针对大学生精确的区分，从而依据大学生特性加以引导学习。 1.4精准分解和评价课堂品质 在传统高校教育中对于课堂效果的好与坏没有明确的标准，更加不会有大数据的辅助，最终导致教师和课堂品质的评价模棱两可。然而，在引入大数据对于课堂精准的分解，从教育实践上收集大量的范例，并且采用多种样式的收集形式，运用广泛性和分解技能的多角度化的方法，经过以上形式能够高效提升课堂教育的高品质。

高等学校专业人才培养质量评估指标体系(试行)

附件一： 山西省高等学校本科专业人才培养质量评估指标体系

山西省高等学校本科专业人才培养质量评估指标体系内涵说明 [1]“人才培养方案”是指学校关于本科专业教育教学质量、人才培养规格、教学过程组织、教学任务安排等总体设计和实施的纲领性文件。主要内容一般包括：指导思想、培养目标、规格要求、修业年限、课程设置、教学进程安排以及必要的说明等。 [2]“教学科研仪器设备”是指单价800元以上的仪器设备（不含实验台、桌、空调等）。 [3]“实习、实训基地”须满足下列条件：具有稳定的场所，有明确的实践教学目的和内容，有稳定的教师和辅助人员队伍，有科研和技术生产活动，有开展因材施教、开发学生潜能的实习项目。 [4]“期刊”指专业类期刊杂志。统计时，须按种类和年度装订成合订本，1本算1册。 [5]“电子图书资源”，指以数字代码方式将图、文、声、像等信息存储在磁、光、电等介质上，通过计算机或类似设备使用，并可复制发行的大众传播体。 [6]“师资队伍”是指学校在编的具有教师专业技术职务的人员，对于独立学院，双师型教师也可计算在内。 [7]“专任教师”指具有教师资格、专门从事教学工作的人员。专业的“专任教师”特指为本科生讲授专业基础课、专业课的专任教师。 [8]“岗位资格”是指具有讲师及以上职务（或同等专业技术职务）或具有硕士及以上学位的人员。新参加教学工作的人员须通过岗前培训并取得合格证书。 [9]“多媒体授课”是指利用多媒体技术授课。多媒体技术是指利用计算机综合处理文字、声音、图像、图形、动画等信息的技术。 [10]综合性、设计性实验：“综合性实验”是指实验内容涉及本课程的综合知识或与本课程相关课程知识的实验。“设计性实验”是指给定实验目的、要求和实验条件，由学生自行设计实验方案并加以实现的实验。 [11]“教学文件”包括学校转发的教育部或省教育厅有关教学工作的文件、学校制定的教学文件（含教学规章制度、人才培养方案、课程教学大纲、实验教学大纲、学期教学进程计划、课程表、学期教学工作计划和工作总结等）。 [12]“教学档案”是指在本科教学实践和管理活动中形成的并具有保存价值的文字、数字、声像等信息资料。其内容一般包括教学文件档案、教务工作档案、教师业务档案、学生学习档案等。 [13]“主要教学环节”指理论教学（如课堂教学）和实践教学（如实验、实习、社会实践、毕业论文[设计]）等）两个方面，具体包括学期课程教学进度计划制定、备课（含教研室集体备课）、教案编写、作业布置与阅改、课后辅导答疑、考试命题、考场监控、阅卷评分与试卷分析、实习和实验指导、毕业论文（设计）选题、指导、答辩等环节。 [14]“签约就业”包括签定协议书或劳动合同以及灵活就业。其中灵活就业包括自主创业和自由职业两种。自主创业指创立企业（包括参与创立企业），或是新企业的所有者、管理者。包括个体经营和合伙经营两种类型。自由职业指以个体劳动为主的一类职业，如作家、自由撰稿人、翻译工作者、中介服务工作者、某些艺术工作者等。

测量数据处理

目录 一、MATLAB简介 二、角度与弧度互换 1.角度转换为弧度 2.弧度转换为角度 三、坐标正反计算 1.坐标正算 2.坐标反算 四、交会定点 1.前方交会 2.后方交会 五、假设检验 1.单个正态总体均值差的检验 2.两个正态总体均值差的检验 3.Χ2检验 4. F检验 六、多元线性回归 七、成绩评定

（一）MATLAB简介 MATLAB是matrix和laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的 编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以 后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。20世纪70年代，美国新墨西哥大学计算机科学系主任Cleve Moler为了减轻学生编程的负担，用FORTRAN编写了最早的MATLAB。1984年由Little、Moler、Steve Bangert合作成立了的MathWorks公司正式把MATLAB推向市场。到20世纪90年代，MATLAB已成为国际控制界的标准计算软件。MATLAB：统一了用于一维、二维与三维数值积分的函数并提升了基本数学和内插函数的性能MATLAB Compiler：可以下载 MATLAB Compiler Runtime (MCR)，简化编译后的程序和组件的分发Image Processing Toolbox：通过亮度指标优化进行自动 图像配准Statistics Toolbox：增强了使用线性、广义线性和非线性回归进行 拟合、预测和绘图的界面system Identification Toolbox：识别连续时间传递函数。 MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析 Matlab是一个高级的矩阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序（M文件）后再一起运行。新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C++语言基础上的，因此语法特征与C++ 语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。而且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。