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基于智慧课堂的教育大数据分析与应用研究-

教育大数据分析与应用正如火如荼地展开，并不断向课堂的教与学聚焦。 围绕智慧课堂的常态化应用，对基于智慧课堂的教育大数据分析进行实证性研究，具有现实意义。 智慧课堂的教学互动可以用“STM 三角模型”来描述，包括教师与媒介互动、学生与媒介互动、教师对学生互动、学生对教师互动、学生与学生互动等互动行为及数据关系。 智慧课堂数据建模与分析，总体上采取基于学习者行为建模与分析的“1+3 模式”以及基于学习内容和结果建模与分析的“3+1 模式”两种方式。 智慧课堂的数据挖掘流程，分为目标理解、数据清洗、数据分析、数据展现等步骤，常用的挖掘算法和技术有多元回归分析、分类聚类、关联规则挖掘、文本分析、图挖掘技术等方法。 基于某中学智慧课堂常态化应用的真实数据，通过构建师生互动指数分析模型并进行实证分析，为教育大数据的分析和应用，提供了一个应用参考实例

  • 2021-06-25
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地理大数据挖掘的本质_

针对地理大数据的内在本质以及地理大数据挖掘对于地理学研究的意义，本文解释了地理大数据的含义，并在大数据“5V”特征的基础上提出了粒度、广度、密度、偏度和精度等“5度”的特征，揭示了地理大数据的本质特点。在此基础上，从地理大数据的表达方式、地理大数据挖掘的目标、地理模式的叠加与尺度性、地理大数据挖掘与地理学的关系等4个方面阐述了地理大数据挖掘的本质与作用，并从挖掘目标的角度对地理大数据挖掘方法进行分类。未来地理大数据挖掘的研究将面临地理大数据的聚合、挖掘结果的有效性评价以及发现有价值的知识而非常识等几方面的挑战。

  • 2021-06-25
  • 阅读261
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国家治理进程中的政府大数据开放利用研究-

本 文探讨 了 国 家 治 理 现 代 化 进程 中 政府 大 数据 开 放与 利 用 的 价 值 、 问 题 和 对 策 。 首 先 辨 析 了大数据 、 政 府幵 放数据 的 含义 及相 互 关 系 ， 然 后 通 过理论 分析 和 实 践 回顾 探讨 了 大 数据 对 于 国家 治理 的 意 义 ， 分析 了 不 同 主 体在 数 据 开放与 利 用 过程 中 的 深 层 利 益 关 系 以 及我 国 的 现 状 和存 在 的 问 题 ， 并提 出 对 策 建 议。 大数据 既 是 国 家 治 理 的 环境 和 工 具 ，也是 国 家 治 理 的 对 象 。 大数据 治 理 的 深 层问 题 包 括不 同 利 益主 体 间 的 价值取 向 冲 突 、 利 益 分 配 关 系 、 成 本 收益 考 虑 与 管理 风险 。 目 前 我 国 政 府对 大数据 的 利 用 取 得 了一定 进展 ，但 仍 处 于起 步 阶 段。 面 对 存 在 的 问题 ， 需要针对 深层 的 利 益 矛 盾 ，运 用 现代化 的 治 理 思 想 ， 通过 依 法 治 理 、 民 主 协 商 管 理 、 风 险评估 、 成 本效 益评 价等 科 学 分析手 段加 以 解 决 。

  • 2021-06-25
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大数据管理系统的历史、现状与未来-

大数据 管理技术正在 经历 以 软件为 中 心 到 以 数据为 中 心 的计 算平 台 的 变 迁， 传统的 关 系 型 数据库管理 系 统无法满 足现在 以 数据为 中 心 的 大数据 管理的 需 求， 设计新型 大数据 管理 系 统迫在眉 睫． 首先回顾 了 数据管理技术 的 发展历 史； 之后 ， 从大数据管理的 存储|数据模型 、 计算模式 、 查询 引 擎等方 面分析了大数据管理系 统 的现状，指出 目 前大数据管 痤 系 统具有模块化和松搞合的特 点， 弁进一 步介绍 了 大数据管理 系 统应 具备的数据特征、系統特征和应 用 特征，指出大数据管理 系 统技术还在 快速进化之 中， 预测未来的大数据管理 系统应 具备＃ 数据模型 并存 、 多计算模式融合 、可伸缩调整、新硬件攀动 、 自适应调 优等特点 ．

  • 2021-06-25
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_消费者数据化参与的研发创新——企业与消费者协同演化视角的双案例研究

既有消费者参与研发的研究主要聚焦于领先用户等特殊消费者，本文基于两家互联网服装企业的案例研究发现，大数据应用为普通消费者参与企业研发提供了条件和可能。本文据此提出消费者数据化参与研发的概念，从企业与消费者协同演化视角构建了大数据环境下普通消费者数据化参与研发的理论框架，着重探讨：（1）普通消费者如何参与研发；（2）不同设计理念的企业如何实现普通消费者参与的研发创新。研究结果表明，大数据环境下普通消费者通过数据化方式参与研发，企业通过对消费者大数据的利用，使研发决策从依靠人的经验判断转变为依靠人与数据的结合，从而实现研发创新。具体而言，秉持用户导向的企业形成了数据驱动型研发创新，秉持设计师导向的企业形成了数据支持型研发创新。由此，将消费者参与研发的研究从特殊消费者扩展到普通消费者从而形成理论创新，为探讨大数据环境下企业与消费者价值共创提供新的洞见

  • 2021-06-25
  • 阅读241
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_数据治理技术

随着信息技术的普及,人类产生的数据量正在以指数级的速度增长,如此海量的数据就要求利用新的方法来管理.数据治理是将一个机构（企业或政府部门）的数据作为战略资产来管理,需要从数据收集到处理应用的一套管理机制,以期提高数据质量,实现广泛的数据共享,最终实现数据价值最大化.目前,各行各业对大数据的研究比较火热,但对于大数据治理的研究还处于起步阶段,一个组织的正确决策离不开良好的数据治理.首先介绍数据治理和大数据治理的概念、发展以及应用的必要性；其次,对已有的数据治理技术——数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成进行具体的分析,并介绍了数据治理成熟度和数据治理框架设计；在此基础上,提出了大数据 HAO 治理模型.该模型以支持人类智能（HI）、人工智能（AI）和组织智能（OI）的三者协同为目标,再以公安的数据治理为例介绍HAO 治理的应用；最后是对数据治理的总结和展望

  • 2021-06-25
  • 阅读191
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_关于推进大数据审计工作的几点思考

大数据技术的广泛应用给国家经济社会运行与发展带来深刻影响，而国家审计是促进国家治理现代化的重要保障，审计大数据是国家审计实现全覆盖的必由之路。本文立足于我国现阶段国家审计领域推进大数据战略的信息化背景、监督职能和发展目标，从数据特征、技术特征和应用特征深刻阐释大数据审计内涵，并从审计数据中心建设、数据采集、数据处理、数据分析、组织模式和风险管理六个方面提出推进大数据审计工作面临的若干挑战与困难，呼吁各界共同关注研究大数据审计的相关政策制度完善、技术方法创新、组织方式创新、审计标准等应用问题，以期能更好地推动大数据审计的科学健康发展，提升国家审计服力于国家治理现代化的能力

  • 2021-06-25
  • 阅读197
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_高等教育大数据分析_机遇与挑战

高校师生网上互动产生了大量有用的数据痕迹，这些数据可以用来帮助师生更好地适应教与学。数字革命与新技术的发展，改变了高等教育的教学模式，高等教育机构也因此面临着日益复杂的挑战。本文探讨了大数据解决教与学问题的潜能，提出了高等教育大数据分析的概念框架和数据框架； 从教师、管理者和学生三种用户和描述性、预测性和规定性分析等方面概述了实施高等教育大数据分析的机遇，提出了大数据有助于高等教育机构产生良好的绩效和过程结果，同时阐明技术、数据存储、隐私安全等方面存在的挑战，提出了高等教育大数据分析未来的发展和实施方向。

  • 2021-06-25
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