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
数据、运营数据、价值链数据等等。以产品质量数据为例，生产商在生产过程中会通过大量传感器来获取各种海量数据。将这些数据整合在一起，再结合维修、售后服务等方面的数据，可以从不同角度分析与产品质量数据间的关系。最终将这些数据集成在一起，在可视化的环境下，工程师可以在一个集成视图上看到整体情况，从而对产品质量的管理和完善做出更加精准的决策。
在互联网行业，对大数据的分析可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持。互联网行业主要特征之一是各种类型的信息和数据都呈现爆炸式增长，同时用户行为和网络中的社会群体变得更加多样化、复杂化。Facebook通过对海量社交网络数据与在线交易数据进行分析和挖掘，从而提供点对点的个性化广告投放策略，实现了广告份额翻番（2009年到2010年）、2010年到2011年增长95%，比Google的增速快了近3倍。百度通过搜集整理网络玩家搜索需求与热点，将用户人群细分，并对网络游戏的搜索行为数据提炼组织，建立用户行为数据库销售给网络游戏运营商，创造了以数据销售为主，广告服务为辅的双轨模式。
在金融行业，对大数据的分析可以为金融机构实现快速科学决策与服务创新提供支撑。金融行业的信息化程度高，数据量非常庞大，并且数据管理集中化，为大数据的分析与利用提供了良好的基础。中信银行信用卡中心通过部署大数据分析系统，实现了近似实时的商业智能（BI）和秒级营销，运营效率得到全面提升，每次营销活动配置平均时间从2周缩短到2-3天，交易量增加65%，不良贷款比率同比减少了0.76%。
在电信行业，对大数据的分析可以使营销策略和产品设计更加精准，帮助运营商从数据流量中获益、向智能管道转型。近些年由于无线上网和智能手机的推广，导致电信行业数据量呈现爆炸性增长。同时电信业面临着市场饱和度高、产品服务同质化明显、从快速增长的数据流量业务中获利有限的业务挑战，迫切需要通过新的技术手段突破现状。中国联通通过部署大数据组织与管理系统，使得用户记录10分钟内可查询，并使在几千亿条记录当中检索的时间缩短到一秒钟内，提高了对客户投诉的反馈效率和质量，增强了客户服务满意度。
数据资产化+决策智能化
大数据将从数据资产化和决策智能化两个方面推动企业管理变革。
数据资产化。信息部门将从“成本中心”转向“利润中心”。在大数据时代，数据渗透各个行业，渐渐成为企业战略资产。有些公司的数据相对于其他公司更多，使其拥有更多获取数据潜在价值的可能，例如互联网领域与金融领域。拥有数据的规模、活性，以及收集、运用数据的能力，将决定企业的核心竞争力。掌控数据就可以深入洞察市场，从而做出快速而精准的应对策略。这意味着巨大的投资回报，因此企业的IT部门将从“成本中心”转变为“利润中心”，而数据将成为企业的核心资产。
决策智能化。企业战略将从“业务驱动”转向“数据驱动”。智能化决策是企业未来发展方向。过去很多企业对自身经营发展的分析只停留在数据和信息的简单汇总层面，缺乏对客户、业务、营销、竞争等方面的深入分析。如果决策者只凭主观与经验对市场进行评估而制定决策，将导致战略定位不准，存在很大风险。在大数据时代，企业通过收集、分析大量内部和外部的数据，获取有价值的信息。通过挖掘这些信息，企业可以预测市场需求，进行智能化决策分析，从而制定更加行之有效的战略。
如何制定大数据战略
企业应当如何制定大数据应对策略以充分利用其蕴含的商业价值？赛迪顾问提出以下两方面建议：
一方面，应当通过云平台实现数据大集中，形成企业数据资产。对于大型集团企业用户，其各级子公司和分公司的ERP系统中每天都在生成大量的交易数据和业务数据。分散在各个业务系统中的数据无法形成集中的资源池，不能互联互通，将严重影响对大数据的统一管理与价值挖掘。因此首先要通过云平台实现集团数据大集中，从而形成企业的数据资产。这是集团企业利用大数据资源的重要基础。只有把集团的信息化架构向云平台迁移，才能促使集团数据的大集中与统一管理，从而在此之上对数据资源的价值进行挖掘，促进企业数据的资产化。另一方面，应当深度挖掘大数据的价值，推动企业智
教学管理系统数据库报告
教学管理系统数据 库报告
《数据库原理及应用》 课程设计报告 教学管理体统数据库系统设计 班级 学号 姓名 指导教师 日期
一．需求分析 1．基本情况说明 设计一个简单的教学管理系统，要求存储学生基本情况、课程基本情况，教师授课情况与学生成绩记录等，提供成绩录入、信息查询等功能以满足日常教学管理需要。 对学生的成绩的管理、查询学生的各科成绩的学生成绩管理系统。该系统能够帮助我们更方便的管理学生的成绩，替代了以前的手工操作管理学生的成绩，节约我们珍贵的时间。而且老师和学生能够以不同个的身份登录，获得不同的操作权限，有效的提高教学管理系统的工作效率。 2.数据库系统应具备的具体功能 系统分为以下四个部分：学生管理子系统、教师管理子系统、教务管理子系统需求。 1、学生管理子系统需求： 交费功能：每年按规定的时间缴纳学费。 查询功能：查询考试成绩及班级排名；查询课程信息； 查询教学培养计划；查询任课老师的信息； 查询上课地点及上课时间。 变更信息：对教师基本信息的添加，删除，修改。 2、教师管理子系统需求： 查询功能：查询教学培养计划；查询课程表；查询学生 的总体成绩；查询学生所用的教材；查询教
师的基本信息。 变更信息：对教师基本信息的添加，删除，修改。 3、教务管理子系统需求： 学籍处理：新生入学档案的录入；毕业学生档案的处 理；学生档案的处理包括插入，删除以及修 改；学生基本信息的查询。 统计功能：统计每个教师在某个时间段内的教学工作 量；统计每个教室的利用情况等。 制定教学计划：根据专业教学秘书提供和教师的任课 信息表制定教学计划；把教学计划输 入课程管理数据库和教师任课数据库排课：根据教学计划为每个专业排课，每个专业的学生 能够查询自己的课程，教务处能够根据教学计 划修改课程表，将课程表分发给老师，学生， 教室管理员和院系。 数据字典 数据项
大数据驱动管理变革
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
大数据时代的教育管理模式变革
大数据时代的教育管理模式变革 发表时间：2018-11-02T17:03:57.630Z 来源：《知识-力量》2018年12月上作者：潘婷立 [导读] 随着信息科学技术的迅猛发展，当前时代逐渐迈入大数据时代，利用大数据处理日常工作。针对我国的当前的教育而言，教育管理模式已经逐渐不能满足当前教育的发展，需要借助大数据体现自身专业的专业性，运用先进的科学技术 （重庆医药高等专科学校，重庆市 401331） 摘要：随着信息科学技术的迅猛发展，当前时代逐渐迈入大数据时代，利用大数据处理日常工作。针对我国的当前的教育而言，教育管理模式已经逐渐不能满足当前教育的发展，需要借助大数据体现自身专业的专业性，运用先进的科学技术进行教育改革，采用先进的教育管理方法进行日常管理，维护教育管理的日常运转。为使我国教育管理模式进行时代化的变革，本文着重讲述大数据时代下的教育管理模式变革问题。 关键词：大数据；教育管理模式；变革 一、秉承教育大数据为当前发展导向 利用信息技术，使云端技术成为一种技术软件可以被日常应用，这也是大数据发展成熟可以被日常应用的重要体现。云端大数据的出现是划时代的，主要因为其可以较小的成本完成高质量的工作。信息科技的不断进步，促使信息转化为大数据，并且逐渐为大数据时代所取代。我国的科技时代云技术以及大数据技术的使用下真是拉开了帷幕。而针对于教育管理而言，从本质上说是对信息的收集、处理、安排过程，其不可能阻挡大数据的到来。教育管理所规划的教学目的以及教学任务，包含了数以万计的信息数据，仅仅依靠人力根本无法完成日常的工作，也无法在短时间内达到教育管理的需求。因此，应在大数据背景下，对教育管理模式进行变革，其应考虑以下几个问题：（一）教育资源的有效利用 通过社会调查以及采访诸多研究专家发现，当务之急在于改革教育体系。在对我国当前的教育体系深入研究之后，发现其本质在于对教育资源进行合理配置，这也是教育发展的核心问题。在大数据时代背景下，教育资源丰富且繁杂，依靠人力很难将教育资源进行合理分配。面临这项庞大的工作，首先需要对其内在本质进行深入研究，理解其概念。但是当前对大数据时代下的教育管理的研究依旧停留于理论层面，对于接连出现的问题也缺乏良好的解决方法。 （二）注重教育评估 教育管理其中重要的一环便是教育评估，其为教育管理模式中的有力工具。评估是对教育的各项指标进行量化，通过对这些指标进行评估，从而计算出有效的数据，来对教育的总体发展进行规划，同时对教育未来的发展进行规划。科学技术的进步为教育评估开创了许多的的评估工具，可以利用大数据解决以往的诸多难题。但是在当前的教育实践中，教育管理者依旧面临着诸多问题，这不仅仅是工具的问题，同时也是这些问题出现的原因。我国现在依旧是应试教育，理性工具一直占据着主导地位，数据得分一直是教育评估的直接体现。 （三）教育决策的科学性 对教育管理进行改革取决于所采用的教育决策，决策的含金量直接决定了教育管理改革的成败。教育管理在改革的过程中，需要注意所采取的教育决策的可行性、合理性、实用性，利用教育科技，完善教育决策。曾有著名学者指出，在我国教育发展相当长的一段时间内，教育部门制定出了诸多政策保障教育事业的发展，但是这些教育政策只是关乎整体教育的细枝末节，没有对教育管理模式进行本质上的变革。教育政策在一定程度上决定了教育决策，因此其应尽量避免政治战略对其的影响，以专业为本，最终实现大数据时代下的教育管理模式变革。 （四）重视教育管理者的专业能力 教育管理从本质上而言是人利用信息技术对教育进行管理，专业人员能力的高低直接决定着教育管理改革的成败。在信息时代，农村地区的教育改革面临着巨大的苦难。长期以来，农村教育的教育管理者缺乏的专业的职业素养，行政方面的工作不断加强，但是关于教育的专业能力不断减弱，无法满足教育管理改革的需求。因此，应加强教育管理方面的职业培训，增强业务人员的业务能力。 二、大数据下的教育管理模式 （一）教育管理于大数据下应具备的特点 教育管理因为大数据的介入环境逐渐开放，开放性是大数据下教育管理模式应具备的特点。大数据为教育管理提供专门的公示栏以便分割信息，并且为传统教育提供数据支持，可以针对不同的环境体现不同的专业能力。利用大数据，教育管理不仅仅可以采取以往教育中的基础数据，如学生成长状况，教师个人发展等；同时可以采取社会信息，采取外部的社会资源，从中选取适宜学生发展的教育体系。 （二）建立大数据教育管理模型 从世界范围来看，西方教育自从上个世纪中期便开始发展并进行演变，其教育模式不断变化，逐渐改变原有的窗台教育模式，形成了从特殊角度发展而来的具备特色理论的文化形式。在过去的数年当中，我国教育科研人员为了我国教育事业的发展做出了诸多研究，但是这些研究仅仅是从理论以及思维上进行研究，研究力度不深，取得的效果也不十分明显。我国为分析深层次的教育科研以及教育管理实践，尝试建立大数据时代下的教育管理数据模型，以主体、客体、资源、目标为四大支柱，建立一个共享的教育交流平台。通过这个复杂系统的建立，利用信息科技处理教育数据，为社会公众提供服务，注重学生以及教师的双重发展，可以24小时提供教育服务，满足不同教育人员的不同个性需求，从而保障教育资源得到科学公正公平的分配以及合理的使用。 （三）合理配置教育资源 为保障教育行业的良好发展，教育资源应得到科学配置。首先，要注重人力资源，每一位教师各有所长，各有所短，应充分发挥每一位老师的长处，同时注重弥补其不足，对其进行相关的职业培训；其次，便是财力以及物力资源，这两种资源使教育行业有效开展教育事业的物质保障；知识资源，是指在大数据下可以寻找到的教育理论知识，教学资料，不同学者对于学科的不同见解，并且通过不同学者之间的交流，可以提升教师的教学经验；技术资源，是指保障大数据的正常运转，使其便于为每一个人所使用，使其深入到教学当中的任何一个部分。在大数据下对教育管理模式进行变革，主要是为了成就智慧教育，使教育现代化，利用大数据来保障教育的顺利发展，使每一个人平等的使用教育资源，平等的获得教育资源。建立基于数据的现代化教育公共服务体系（数据为基础）；提升教育服务的主要对象和教育的管理，使其能够按照所需要的教育管理模式实现最终的转变，促进教育的智力开发数据的挖掘和指挥产能的利用率。
教学管理系统数据库ER图及SQL语句
教学管理系统 一、系统功能需求 学校教务管理系统是针对学校的大量信息处理工作而开发的管理软件，完成的主要功能如下： (1) 学生基本信息管理：能够对学生基本信息进行输入、删除、修改。学生基本信息包括：学号、姓名、性别、出生日期、入学成绩、所在系号。 (2) 系部基本信息管理：系部的基本信息输入、修改、删除。系部基本信息包括：系号、系名称、系的简介。 (3) 课程信息管理：课程信息的输入、修改、删除。课程信息包括：课程号、课程名称、任课教师号、学时、学分、上课时间、上课地点、考试时间。 (4) 教职工信息管理：教职工信息的输入、修改、删除。教职工信息包括：职工号、姓名、性别、出身年月、所在系号、职称、技术专长。 (5) 选课管理：学号、学生、课程号、课程名称、上课教师姓名、系号 每学期所选课程的学分不能超过15分。学生可以同时选修一门或多门课程。可以同时为多个学生选修某一门或某几门课程。可以删除和修改选课信息。 (6) 成绩管理可以按课程输入和修改成绩，也可以按学生输入和修改成绩。 (7) 信息查询 可以按学号、姓名、系号查询学生基本信息。 可以按职工号、姓名、系号查询教职工基本信息。 可以按系号、系名称查询系的基本信息。 可以按课程号、课程名称、上课教师姓名查询课程基本信息。 按学号、课程号、课程名称、上课教师姓名、系号查询学生成绩，内容包括课程基本情况。若查询涉及多门课程，则按课程分组。 每门课程按总评成绩从高分到低分给出选修该门课程的所有学生的成绩（平时成绩、考试成绩和总评成绩）。 (8) 统计报表 a、成绩报表：内容包括课程基本信息（课程号、课程名称、任课教师号、学时、学分），选课学生名单（学号、姓名、性别），每个学生的平时成绩、考试成绩和总评成绩。 能按课程号、课程名称、教师姓名输出对应课程的成绩报表。 b、能够根据课程、授课教师统计成绩>=90分、>=80分、>=70分、>=60分及不及格学生的人数及比例。 二、任务描述 1、根据需求描述，完成数据概念模型设计，画出E-R图； 2、优化E-R图，给出数据逻辑模型； 3、将逻辑模型转换成物理模型并创建数据库和数据表。要求数据表能尽量实现数 据完整性要求。
大数据时代的教育管理变革
大数据时代的教育管理变革 发表时间：2018-10-14T13:08:02.377Z 来源：《知识-力量》6中作者：万铭谦陈淼[导读] 随着科技网络的普及，数据信息对于我们来说变得越来越重要，21世纪已经成为了大数据的时代。数据信息潜移默化地改变着人与人之间的社会关系，因此，在大数据的时代背景下，教育行业也面临着新的挑战。一方面，在互联（江西电力职业技术学院电气工程系,330032） 摘要：随着科技网络的普及，数据信息对于我们来说变得越来越重要，21世纪已经成为了大数据的时代。数据信息潜移默化地改变着人与人之间的社会关系，因此，在大数据的时代背景下，教育行业也面临着新的挑战。一方面，在互联网模式的影响下，学习将变得越来越泛化和个性化，另一方面，知识的传递必然经历由接受到质疑创新的过程。教育工作者如何站在新时代的背景下进行必要的教育管理变革成为了必须考虑的问题。 关键词：大数据；互联网；教育管理；变革 引言： 互联网催生了各种新科技的诞生，大数据作为各类高科技共同的产物，也以特别的方式影响着人类生活的方方面面。有人说，谁先抓住了大数据的影子谁就成为了这个时代的伟人，作为教育工作者，一定要及时了解社会潮流，不断丰富自身知识，在这个充满机遇与挑战的时代，抢占世界教先进教育的代表，为中国教育的发展贡献力量。 一、大数据时代的概念 所谓大数据，指的就是与传统数据相比无法在短时间能收集获得的数据，也就是说常规的随机采样分析方法无法对这些数据进行统计、分析，而这样的数据在新算法的支撑下，可以提供更准确、更丰富的信息，有助于管理者进行决策、优化。具体来说，大数据具有五个主要特点，也被称为5V（V olume、Velocity、Veracity、Value、Variety）[1]。首先，数量庞大，大数据指的是与目标行为相关的所有用户数据，数据量庞大但是克服了随机抽样带来的误差；第二，快速，大数据具有精确的计算机算法，大大提高了统计分析的时间；第三，真实性，是根据用户的真实行为进行收集的数据，参考意义大；第四，价值密度低，由于信息超载的影响，有效信息混杂在大量信息中，对于有效信息的甄别难度大；第五，数据丰富，与传统的技术数据相比，大数据类型多样，包括文字、语音、图片、视频等多种方式。 大数据概念的提出，必然对整个时代产生重大的影响，在这个信息泛滥，人与人之间交流更加便捷的时代，如何利用数据成为了现代社会最首要解决的问题。 二、大数据时代背景对教育管理的影响 在大数据时代背景下，计算机信息技术和互联网技术给教育行业带来了巨大的变化，这些变化有好的一方面，也存在不足之处。一方面，智慧校园系统、在线网络课程、教学软件的开发和普及等等都在各大校园中慢慢成为主流，教育信息化已经成为了未来教育发展的必然趋势。我国政府也大力提倡教育改革，在对中国有接近2.5亿的学生，想要让学生都能接触到更优质、更均衡的教育资源是一件工程量巨大的事情，但是在最近的教育结构数据抽查中不难发现，如今的数据结构正在发生着巨大的改变。其中，在各类学校中网络的普及已经达到56%左右，结构化的数据增加了46%，教育结构优化同比增幅达到3.5%[2]。像一些“慕课”的流行，就实现了让不同地区的学生共享优质教育资源的目的，网络“云共享”、“云储存”的功能让学生有机会接触到全新的教育资源。这一切的变化除了对教育管理者对数据资料的利用和发掘之外，更重要的是国家政策的扶持和科学技术的发展。 而另一方面，随着大数据时代的喧嚣而至，一些教育人员素质水平不足的问题也显露了出来。教育管理者应该积极转变自己的思想，提高自身素质，重视数据，学会利用数据。另外，以前的学校教育只重视知识的灌输，而在大数据背景下，教育管理者应该充分重视学生的个性发展，既要重视标准化知识的传递也要对于学生个性化的全面发展起到引导作用。 三、大数据时代背景下教育管理的改革方向 （一）个性化教育 教育管理者可以充分利用互联网的超大信息承载力和快速共享的这两大特点，对学生的教育实现正式教育和个性化教育的双结合。在传统教育方式中，教师没有办法顾及到每一个学生的特点，因此只能进行规模化教学。而如今在大数据背景下，学生可以根据自己的特点选择学习时间、学习内容、学习方式等等。通过在线学习自带的章节练习题，也可以快速判断学生对于知识点的掌握情况，而针对不同情况的学生调整学习进度[3]。 （二）学习观念的转变 传统的学习进程就是小学、中学、大学教育，但是就教育观来说，一个人的智力是不断增长的，教育也应该是终生的。在互联网大数据的背景下，实现一个人终生教育的目标成为了可能，学习可以走出课堂，走出时间和空间的局限。学习资源可以通过网络进行链接，当学生需要扩展某一方面的知识时，可以快速的搜寻到在线课程、在线老师，甚至是一些网络论坛也成为了自主学习的工具。 （三）教育结构的改变 MOCO网络课程的普及，从根源上促进了教育结构的改革，技术的发展促进了教学形态的更新，教师与学生的角色职责都在慢慢发生着改变[4]。在信息技术快速发展的过程中，“建构式”教学观成为了主流，教师成为了创设情境帮助学生思考的引领者，学生成为了知识主动的建构者。创造力和质疑精神成为了新时代教育的关键所在。 四、结束语 正如前文所说，网络的出现改变了人类的很多生活生产方式，教育行业在大数据时代背景下必然也要进行管理变革。面对新的挑战和机遇，教师应该在新的环境中调整自己的角色，帮助学生更好的学习成长。参考文献 [1]王薇娜.大数据时代的教育管理变革[J].教师，2016（32）：109-110. [2]史震雷.大数据时代的教育管理变革[J].科研，2017（2）)：00098-00098.
最新数据驱动教学改进总结讲课教案
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。
教学管理系统的设计与实现(数据库原理课程设计)
1 引言 为方便对学校日常工作进行高效的管理，设计此数据库以提高学校的管理效率。随着现代科技的高速发展，设备和管理的现代化，在实际工作中如何提高工作效率成为一个很重要的问题。而建立教学管理信息系统是一个很好的解决办法。 1.1课题背景 随着信息技术的飞速发展,信息化的大环境给各成人高校提出了实现校际互联,国际互联,实现静态资源共享,动态信息发布的要求[1]；信息化对学生个人提出了驾驭和掌握最新信息技术的素质要求；信息技术提供了对教学进行重大革新的新手段;信息化也为提高教学质量,提高管理水平,工作效率创造了有效途径. 校园网信息系统建设的重要性越来越为成人高校所重视。 1.2课题意义 利用计算机支持教学高效率，完成教学管理的日常事务，是适应现代教学制度要求、推动教学管理走向科学化、规范化的必要条件；而教学管理是一项琐碎、复杂而又十分细致的工作，工资计算、发放、核算的工作量很大，不允许出错，如果实行手工操作，每月须手工填制大量的表格，这就会耗费工作人员大量的时间和精力，计算机进行教学管理工作，不仅能够保证各项准确无误、快速输出，而且还可以利用计算机对有关教学的各种信息进行统计，同时计算机具有手工管理所无法比拟的优点。[2] 例如:检索迅速、查找方便、可靠性高、存储量大、保密性好、寿命长、成本低等。这些优点能够极大地提高员工工资管理的效率,也是教学的科学化、正规化管理，与世界接轨的软件。[3] 在软件开发的过程中，随着面向对象程序设计和数据库系统的成熟，数计成为软件开发的核心，程序的设计要服从数据，因此教学管理系统的数据库设计尤其重要。本文主要介绍教学管理系统的数据库方面的设计，从需求分析到数据库的运行与维护都进行详细
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
大数据在教学管理中的运用
大数据在教学管理中的运用 随着大数据时代的崛起，云数据时代的来临，大数据给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战，教育行业同样不可避免。当前人们对大数据的认识尚处于初始阶段，特别是大数据在教育领域的研究和实践才刚刚开始，真正的将大数据完美地应用于教育，造福于教育，仍然有很长的路要走，这需要我们共同的努力！ 一、何为大数据 《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏，讲述了数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等多个学科扮演了愈加重要的角色。加里?金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”大数据也称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、处理、并整理成为帮助企业更好经营决策的各种资讯，同时与大数据相关的数据存储、数据安全、数据分析等领域也都属于大数据范畴。 二、大数据对教学的影响 中国原始社会时期，“燧人之世，天下多水，故教民以渔”，“宓羲氏之世，天下多兽，故教民以猎”，法家思想的集大成者韩非子也有“世异则事异，事异则备变”的观点，足见教育是需要根据现实变化的。 在教育领域中，大数据除体现传统数据的所有宏观功能外，还能收集分析详尽的微观个性化数据，大数据的优势立显。传统数据诠释宏观、整体的教育状况；大数据用于调整教育行为与实现个性化教育；传统数据来源于阶段性的，针对性的评估，其采样过程可能有系统误差；大数据来源于过程性的，以第三方、技术型的观察采样的方式误差较小。传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通，易获得；大数据挖掘需要的人才，专业技能以及设施设备要求较高，并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者。 大数据带来新一轮教育信息化的浪潮已然随着硬件的高速革新和软件的高度智能无法抗拒地推到了我们面前。作为新时期的教育管理者，唯有掌握良好的“冲浪”技术，转变教育思想，及时利用大数据服务学校管理、改革教育教学，提高办学质量。 三、大数据教学管理模式 随着时代的发展，科技的日新月异，以往的教学管理模式正在慢慢退出历史舞台。这种以现代信息技术为支撑，大数据为载体的新型管理模式极大地实现了教育资源的共享与充分
数据驱动教师教学方式改进的探索不思考(教学研究案例成果PPT)——河南省郑州市中牟县教学研究室
数据驱动教师教学方式改进的探索与思考 河南省郑州市中牟县教学研究室 二O一七年十二月二十四日
中牟概况 农业公园领头雁 官渡古战场 地理位置 寿圣寺双塔
年份 小学 初中 校长 教师 家长 学校 学生 学校 学生 2014 20 5179 17 4855 74 566 10034 2015 17 5900 17 5131 68 623 11031 2016 20 6440 17 5412 74 655 11852 2017 17 5874 17 6477 68 763 12351 合计 74 23393 68 21875 284 2607 45263 总计：93427 2014-2017年中牟县参加区域教育质量健康体人数统计 中牟概况
汇报内容提出问题分析问题解决问题改进效果困惑与思考
提出问题 （为什么教师对自己的教学方式评价那么好?）
A 水平为优秀， B 水平为良好， C 水平为达到课程标准的基本要求， D 水平为未达到课程标准的基本要求 学业17所学校中校55排第二位，校49排第十五位。校55、49学生各水平比例不均衡。 010 20 30 40 506070 80 90 100 本市 本区 校53 校54 校49 校41 校45 校43 校58 校52 校48 校57 校50 校59 校51 校42 校47 校55 校46 学业达标 指数 八年级 2015年八年级学生不同学校学业达标指数 17 6 29 16 14 29 28 24 41 17 14 24 18 4 28 25 34 19 25 35 27 29 50 34 36 48 37 27 39 28 31 42 24 29 28 17 22 21 12 29 28 27 31 43 20 27 18 28 30 23 27 20 5 13 17 10 12 24 15 24 0102030405060708090100本区 校55 校49 本区 校55 校49 本区 校55 校49 本区 校55 校49 本区 校55 校49 语文 数学 英语 科学 人文 2015年校55、49学生各学科各水平人数比例 D C B A
数据库设计实例—教学管理系统
数据库课程设计报告 教学管理系统 数据库设计 课程设计题目教学管理系统学院软件学院 班级软件技术四班年级2013级 姓名彭超李新徐彤（2014 年11月）
用5行左右的文字对系统进行简要介绍 对教学管理信息统一规范整理，实现各种信息的自动管理。为便于信息的查询，找出各种信息的关联性，根据各种需求设计出合理的报表。 减轻教学日常信息管理的负担，方便学生、教师查询信息和学校对所有信息的管理。以简单便捷的操作获取详尽的信息。 一、数据需求分析 某学校设计学生教学管理系统。学生实体包括学号、姓名、性别、生日、民族、籍贯、简历、登记照，每名学生选择一个主修专业，专业包括专业编号、名称和类别，一个专业属于一个学院，一个学院可以有若干个专业。学院信息要存储学院号、学院名、院长。教学管理还要管理课程表和学生成绩。课程表包括课程号、课程名、学分，每门课程由一个学院开设。学生选修的每门课程获得一个成绩。另外，为了管理教师教学安排，教师包括编号、姓名、年龄、职称，一个教师只能属于一个学院，一名教师可以上若干门课程，一门课程可以有多名老师来上，每个教师所上的每门课都有一个课堂号和课时数。 本系统数据字典如下： 数据项表
数据流 数据流表 二、概念结构设计 1．首先确定系统中的实体 从以上数据需求可以看出，系统共包括5个实体：学生、专业、学院、教师、课程。
2．再确定系统中实体间的关系 根据数据需求描述推出：专业与学生是1对多关系；学生与课程是多对多关系；课程与老师是多对多关系；课程与学院是多对1关系；学院与专业是1对多关系；学院与教师是1对多关系。 3．转化成E-R图 图1 实体-属性图 图2 教学管理ER图 三、逻辑结构设计
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
北森-大数据驱动招聘管理创新
北森 大数据驱动招聘管理创新 招聘研讨会·深圳站 时间：2016年4月21日13:30~17:00 内容概要： 一、北森的过去、现在和未来 1．过去坐的是测评 2．现在做的是云计算平台 3．未来构建人才管理软件 二、大数据驱动招聘管理创新 1.明确我们处于大数据创新时代 2.加强内部推荐 3.简历和利用好人才库 4.关注内部和外部的用户体验 5.优化外部求职者体验 6.优化内部使用者体验 7.加强雇主品牌的建设 三、一个手机引发的挑战 1．内部推荐 ①内部推荐过程-激励 ②通过游戏提升内部推荐积极性 ③企业文化 2．人才持续吸引 3．增加与候选人粘黏性 四、如今一个优秀的招聘者所需五大功能： 1．市场能力 2．购买能力 3．销售能力 4．倡议能力 5．产品经理能力 个人启发： 1．大数据显示现今招聘的难度增加，求职者年轻化、人才特质发生改变的前提下，所需要适应市场而去做相应的调整与改变；不管是传统行业抑或是互联网行业，都需要用最新的平台，比如微信、微博、交流平台等去提升雇主品牌，增加流传度；通过信息发布，使企业员工与求职者沟通、参与雇主活动、行成社区氛围，使人才得到保留；处理传统招聘网站，还要从年轻化求职者爱用的社交工具入手，用社交网络建立人才社区； 2．对于HR的招聘，需要通过绩效激励去提高HR工作积极性，而非仅仅通过招聘平台去招聘，而需要从生活当中去积累候选人、增强与候选人的粘黏性，从而达到快速找人、完成招聘任务的目的。亦可通过游戏激励，增加互动与趣味性，使得完成招聘如同完成一项游戏般快乐与及时。 3．增加内部推荐手段激励，调动公司部门领导及员工的活跃度，增强增大公司凝聚力与荣誉感。比如说微信或者微博转发数达到多少有表彰或者奖励等； 4．简化面试流程及回馈，以最有效最快速的方法完成招聘。
2020-大数据时代的人力资源管理考试答案
单选 1.人类利用信息的历史，经历了（）次革命，媒介革命催生了数据大爆炸。（10.0分） A.三 B.四 C.五 D.六 我的答案：C√答对 2.大数据元年是指（10.0分） A.2010年 B.2011年 C.2012年 D.2013年 我的答案：D√答对 3.大数据要求企业设置的岗位是（）。（10.0分） A.首席分析师和首席工程师 B.首席信息官和首席工程师 C.首席分析师和首席数据官 D.首席信息官和首席数据官 我的答案：D√答对
4.大数据的利用过程是（）。（10.0分） A.采集——清洗——统计——挖掘 B.采集——清洗——挖掘——统计 C.采集——统计——清洗——挖掘 D.采集——挖掘——清洗——统计 我的答案：A√答对 多选 1.数据成为战略资源，未来的世界可能会划分为（）这几个世界。（10.0分）） A.大数据 B.小数据 C.微数据 D.无数据 我的答案：ABD√答对 2.20世纪中后期至今的媒介革命，以（）的出现为标志。（10.0分）） A.自动化 B.计算机 C.互联网 D.数字化 我的答案：BCD√答对
判断 1.大数据应用的主要领域是政府和商业领域。（10.0分） 我的答案：正确√答对 2.云计算相当于储有海量信息的信息库，大数据相当于计算机和操作系统。（10.0分） 我的答案：错误√答对 3.大数据能帮助教师改进教学。利用大数据方法，教师通过学生反馈回来的作业，就可以发现到底是哪些学生并没有真正听懂，进而有针对性地加以辅导。（10.0分） 我的答案：正确√答对 4.在没有大数据的条件下，人才的发现与选拔都很难做到“全信息”，大数据能够帮助人们解决这个问题。（10.0分） 我的答案：正确√答对
数据驱动教学改进汇总
数据驱动教学改进汇总
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
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。
“学生信息管理系统”数据库设计(全)
1．学生成绩管理系统的数据库需求分析 学生成绩管理是学生信息管理的重要一部分，也是学校教学工作的重要组成部分。学生成绩管理系统的开发能大大减轻教务管理人员和教师的工作量，同时能使学生及时了解选修课程成绩。该系统主要包括学生信息管理、课程信息管理、成绩管理等，具体功能如下：（1）完成数据的录入和修改，并提交数据库保存。其中的数据包括班级信息、学生信息、课程信息、学生成绩等。 班级信息包括班级编号、班级名称、学生所在的学院名称、专业名称、入学年份等。学生信息包括学生的学号、姓名、性别、出生年月等。课程信息包括课程编号、课程名称、课程的学分、课程学时等。各课程成绩包括各门课程的平时成绩、期末成绩、总评成绩等。 （2）实现基本信息的查询。包括班级信息的查询、学生信息的查询、课程信息的查询和成绩的查询等。 （3）实现信息的查询统计。主要包括各班学生信息的统计、学生选修课程情况的统计、开设课程的统计、各课程成绩的统计、学生成绩的统计等。 2．学生成绩管理系统的数据库概要设计 3．学生成绩管理系统的数据库详细设计 （1）E-R图转换为关系模式 班级（班级编号，班级名称，所在学院，所属专业，入学年份） 学生（学号，姓名，性别，出生年月，班级编号） 课程（课程编号，课程名称，课程学分，课程学时） 成绩（学号，课程编号，平时成绩，期末成绩） （2）根据命名规范确定表名和属性名 Class（ClassNo，ClassName，College，Specialty，EnterYear） Student（Sno，Sname，Sex，Birth，ClassNo）
Course（Cno，Cname，Credit,ClassHour）Score（Sno，Cno，Uscore，EndScore） （3）关系模式详细设计
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