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魏顺平:基于大数据的教育决策支持案例分享(

发表时间:2019-05-19 08:02

  计较机时代发生了计较体例的革命,互联网时代发生了消息传布体例的革命,大数据时代带来一个决策体例的革命。

  下面这个案例是各种教诲在线进修品质与办学规模的果断。在这个案例中我收罗成人高档教诲、高档职业教诲以及社区教诲等三类教诲的在线进修大数据,向决策者反馈在线进修近况,并得出小规模组班讲授才是有品质的在线进修的主要包管。若是不是小规模会是一个怎样样的成果呢?图中有两个曲线,一个是正态漫衍曲线一个是无标准收集曲线。无标准收集曲线对应的是一个无限大无限小。做教诲的人不单愿看到如许一个曲线,就是整个班级中学生的成就优良的不是很大差的也不是良多,大大都学生集中在一个中等程度。咱们看一个具体的例子就是住民支出就是如许一种漫衍。像日本他们的住民支出大致就是如许一种漫衍。像美国对高支出人群制约不敷严酷,他们的曲线就与日天职歧是右图如许一个曲线。咱们同样能够假定,若是讲授干涉不严酷的话,学生表示也是一个无标准收集曲线。

  针对布局化、半布局化的数据,咱们该当采用消息抽取的体例实现非布局化向布局化的转换。

  在高职范畴也是如许,学生投入的添加学生人数会越来越少,他是一个枯燥的降落。

  当然,有了数据并不克不迭天然而然的为你的决策做支撑。在咱们教诲范畴现实上有如许一种窘境,在消息手艺普遍使用于教诲范畴的昨天,肩负着决策之责的人们,办理者、西席、进修者,正派历着被数据海洋所覆没的体验,决策者们覆没在数据的海洋中,却又忍耐着消息的饥渴。可是跟着计较机手艺的不竭成长,咱们以为数据以及数据发掘能够作为决策的根据,咱们可以大概通过数据发掘的体例让数据措辞。

  下面我跟大师分享一个咱们学校的案例。这是我小我对大数据的理解,我夸大他的三个属性,全量超大规模,多源异构、及时变迁,当然是产生在教诲讲授历程中的。咱们能够看到讲堂讲授数据、在线讲授数据、讲授办理数据。就国度开放大学作为一个教诲机构而言,更多的数据是在线讲授数据和讲授办理数据。

  同样李德毅院士在一份演讲中提到大数据认知的方式学该当是实践中的钻研可能胜过钻研中的实践,由下而上的可能要胜过由上而下,数据可能胜过法式、回忆可能胜过计较,价值可能胜过学问,联系关系可能胜过因果,这个概念和前面是雷同的。

  我在做这个工作的时候,怎样理解教诲大数据呢?咱们在唱事情做钻研的时候老是会有一个方针总体。好比咱们做一个钻研,领会天下中小学生的糊口习惯,这个标题问题出来咱们起首要抽样,找到北京市的尝试小学找样本,可是如许天下的的中小学学生一下缩到了北京市的某所小学上,如许做方针全体弘远于样本。可是若是咱们能做的方针全体约等于样本的话,我以为这做到全量。

  我想做如许一个钻研,成人进修者在线进修举动特点及其影响要素阐发钻研。方针总体是天下成人进修者成人高档教诲本专科在校生653万人,国度开放大学大要是368万人,如许方针总体和样本大要数8:1的关系。我的样本是已往三年在国开大学进修平台的学生大要是200万人,如许我根基可以大概做到方针全体约等于样本这一点。

  套用一句告白词就是“use what you know to power what you do”。在《大数据主义》这本书中提到“人们将愈加依赖于数据和阐发,而不是直觉和经验;同样,它还将转变带领力和办理的素质”。

  适才说了大数据有4V、7V如许一些特性,好比面临数量庞大,咱们该当采用一些发布式文件的体系进行并交运算。

  社区教诲也是如许。可是咱们看到了纷歧样的工具,在国开开一个在线课程内里夸大互动,他会吸引学生来这个平台上,他有粘性,稍微有一点正态漫衍曲线的样子。

  第三类和第四个稍微差一点,于是咱们能够发此刻教诲学范畴,高档教诲学和教诲学相对成熟一些,我做如许一个假设,其他的学科可能没有本人本范畴的特地期刊,他们可能会发到一些分析性的期刊去。如许咱们就能够更好地遴选咱们必要的专家。 就这么三个例子,最初想说的是,关于大数据有如许一个讥讽,人人都在议论,可是没有人真正做过,没有人晓得怎样做,人人都以为别人在做,我也传播鼓吹我也在做,我深信,若是我在实践中不断做这个工作,能够逐步迫近大数据的素质,感谢列位。

  ”可订阅哦! 魏顺平 国度开放大学 副钻研员 魏顺平博士在“互联网+教诲”变化路径之开放论坛上颁发了题为

  咱们有如许一个架构,从数据来历、数据发掘与可视化以及倒决策支撑的如许一个架构。

  当然原始数据是不会措辞的,好比说测验成就、论坛的日记、论坛的帖子内容。可是这些数据颠末加工,操纵可视化手艺做如许的消息图,做如许的云标签,做如许一些堆集,大师能够细心看一下,我能够说这是已往五年咱们北师大教诲手艺团队的一个根基情况。

  回到一些数据发掘的做法上,当然大数据时代能够有一些奇特的数据发掘的特点。《大数据时代》一书的作者维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼思·库克耶(2013)以为,在大数据时代处置数据理念上有三大改变:抽样到整体、绝对切确到效率、因果到有关。

  前面的专家曾经分享了一些比力宏观的框架,接下来会说一些具体的工作。 通过百度指数能够看出大师都在关心大数据。通过百度指数咱们看已往五年比拟云计较和大数据,在2014年以前是云计较占劣势,2014年之后大数据占了劣势。这个改变产生在2014年3月4日,这一天产生了什么呢?马云在这一天颁发如许一个概念“人类正从IT时代走向DT时代”,可见这是一小我物的影响力。

  另有一个例子是钻研步队的组建决策。国开是一个成人高校,他的钻研气力比力亏弱,咱们但愿可以大概在教诲方面有所表现,咱们但愿能像开放办学一样开放搞钻研,找人才。找人才咱们必要有根据,那根据是什么呢,咱们要收罗数据,领会在天下到底有哪些人在这方面做的比力好,咱们晓得做钻研就会发论文,发论文就会在CNKI收录。那咱们就收罗来自CNKI20年的天下处置教诲的论文,咱们收罗到了到2013年的大要11万篇,咱们就获得了中高教诲学范畴比来影响力的学者TOP100。可是这另有余以帮咱们去遴选咱们必要的专家,咱们还进行了一个聚类,聚类准绳就是具体准绳是,正常来说,一个学科的专家会在本人的亲爱的期刊发文章,咱们按照期刊特性进行了一个聚类,发觉第一类和第二类聚类很是精确。

  目前数据发掘方面的环节手艺和东西已有一些。作为带领层但愿有一个决策支撑体系,将各类算法和东西整合在一路成为一个决策支撑体系。 我置信环节是手艺,东西,只是本人做的完能够用如许的东西。包罗如许一些市道上共享出来的,都能够做成经常用的时候一些东西。若是说带领用他必定想到你给我整个别系,这是一个处理方案,把一些算法连系在一路。

  那这个就是一个愈加抱负的曲线,他是一个富平台,大部门学生投入到大量时间只要少量的学生不怎样学。这都是由于小班,足够的西席干涉带来如许一个的结果。咱们通过简略的曲线告诉办理者哪个是好的,哪个是欠好的,咱们该当采用怎样样的体例进行改良。

  咱们来当作人高档教诲在线进修就是如许一个无标准收集曲线。学生人数的添加投入是越来越少。

  此刻良多的云办事可认为咱们的大数据事情者带来必然的福音,由于咱们不必要去维护机房提高办事机能,像亚马逊供给的这一套处理方案里,从数据收罗、数据发掘到数据可视化供给了一个别系的方案,大师能够选购。

  第二个缘由,对国开而言,他招的是一个春秋跨度的生齿,所以咱们从春秋布局的角度来看这么一个问题。缘由之二就是国开学生春秋布局与天下生齿春秋布局越来越不婚配。这是咱们两个曲线年国开生齿春秋布局和天下的生齿布局的一个比拟。时间部门是2010年的环境,10年的时候这两条实线年的时候婚配度添加了,如斯来讲从2011年到2013年国开招生越来越多.可是咱们通过预测发觉若是到2020年,国开生齿春秋跟不上天下生齿老化的速率就会影响招生,所以咱们学校也在做响应的调解,在追逐这个老化的速率,咱们在做老年开放大学,在做面向企业的招生等等。

  对付及时发生的消息咱们该当采用主动获取效率优先的体例来获打消息。当然流程仍是数据发掘正常的流程。

  魏顺平 博士以下为魏顺平博士演讲全文大师下战书好。很是侥幸可以大概站在这里做分享,由于我以前鄙人面听课。 我昨天的分享从以下三方面来引见。一、大数据时代到临;二、数据挖绝与教诲决策支撑;三、有关案例。

  另一个案例就是国开近年招生数量鄙人降,这是因为各类客观和主观的要素形成的。我次要从主观缘由阐发,从天下生齿总量这个大数据内里来阐发,一是高档教诲适龄生齿起头稀缺,下面这个图中绿线是从八七年以来普高着儿生环境,普高着儿生的量逐年上升,可是生齿曲线能够看出生齿量降落很是快,这与咱们国度调解生齿政策有必然关系。

  我的案例涉及到讲授、办理、科研方面,好比各种教诲在线进修开展环境若何,大规模能否是良方?将来招生若何,能否必要扩大其他招生渠道?在科研方面怎样礼聘专家。

  此刻的数据曾经到达了天量,曾经到达了1865PB这是跟惊人的量。有人预测在2020年会到达40ZB。 大数据在咱们的糊口中包罗医疗、交通、社会、贸易、科研、体育。 为什么说大数据跟决策相关系呢?比来看到李德毅院士颁发的一个概念“脑认知的素质等同于大数据认知”。正由于如许他们之间才能够产生一个关系。