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大数据支持大规模个性化教学的发生逻辑_吴南中

新一代信息技术推动社会快速进入"后工业化"时代,释放了全面发展的人才素养需求,亟待个性化教学的支持。然而,"工业化"时代的标准化课堂形态受"工业时代"的"效率主义""标准导向""外部力量"等多重约束裹足不前,体现为个性化教学视角下的目标差异化与评价标准化现实,学习内容定制化与单一标准下学习资源现实,教学过程的个性化支持与同步整齐的教学现实,学习方式的自主化与教师主导的教学法,学习环境泛在化与以教室为中心的教学环境等多维度冲突。随着大数据等新一代信息技术进入教与学过程,在教学场景重建、教学组织重构、教学理念重塑、学习方式多样等转变下,课堂教学孕育着"大规模"和"个性化"并存的新课堂形态:教学过程更加精准而富有个性意义,学习活动更具有学习者个体针对性,大规模个性化教学制度环境和支撑环境逐步完善。基于此,大数据正在支持课堂从标准化教学转向大规模个性化教学,其作用关系是:通过大数据更加理性的认识教学的本质和功能,帮助教师深刻认识学习者在学习过程中的心理世界,支持教师开展灵活的教学决策以适应学习者个性化需求,基于大数据开展评价反馈以支持学习者潜能发挥等。

  • 2021-06-23
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大数据时代我国金融数据的服务创新

大数据金融已成为社会热点问题,对传统金融行业产生了强烈冲击。为了 实现金融大数据的二次增值、优化内部管理、客户服务和支持产品创新,本文以价值 链理论为指导。通过分析金融大数据特征和延伸传统数据价值链。构建了基于金融大 数据价值链网络的数据价值链模型,建立了包括服务对象、服务内容、服务模式、管 理模式和服务质量的服务体系来支持金融大数据超市的高质量运营。最后,本文研究 建立了金融大数据超市的架构。

  • 2021-06-23
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大数据集成中确定数据准确属性值的WR方法

数据集成是提供高质量数据以进行决策的基础.集成的一个关键环节是根据实体在数据库中 的不同元组确定其准确属性值.最新的R—topK方法在数据上实施人工设计的规则确定属性值问的准 确程度,得到了相对准确的属性值.然而这种方法在处理多个可能的准确值或设计的规则存在冲突等情 况下需要较多人工交互.为此提出基于权重规则的wR(weighted—rule)方法确定大数据集成中数据的 准确属性值.该方法为属性值间准确程度的判断规则扩充了权重,在准确值发生冲突时避免了R—topK方法中人工交互干预.基于追逐过程设计了约束条件推理算法,并证明它能够在0(n2)内推导出每对属 性值间的带权重的准确程度,形成推导准确属性值的约束条件.面对约束条件中可能的冲突,提出了目 标求解算法,在0(行)时间内从所有属性值组合中搜索最可能的准确属性值.在真实和合成数据集中进 行了充分的实验,验证了WR方法的效果和效率.WR方法较R—topK方法在性能上提高了3~15倍, 在效果上提升7%~80%.

  • 2021-06-23
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以创新为第一动力 以智能制造为主攻方向 扎实推进制造强国战略

以创新为第一动力 以智能制造为主攻方向 扎实推进制造强国战略

  • 2021-06-22
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作物育种相关数据及大数据技术育种利用

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  • 2021-06-22
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大数据驱动下的公共服务供需匹配研究——基于精准管理视角

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  • 2021-06-22
  • 阅读191
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智慧教育新发展_从翻转课堂到智慧课堂及智慧学习空间

智慧环境下,智慧教育如何进一步更快更好的发展?

  • 2021-06-22
  • 阅读152
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数字经济驱动制造业转型升级的作用机理

数字经济驱动制造业转型升级的作用机理——基于产业链视角的分析

  • 2021-06-22
  • 阅读194
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