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职业教育大数据应用,大数据的6大应用场景

职业教育大数据应用

随着信息技术的快速发展,大数据应用在各个行业中发挥着越来越重要的作用。而在职业教育领域,大数据应用同样有着广泛的应用场景。以下是大数据在职业教育中的6大应用场景。

第一,数据驱动的学习分析。通过收集、分析学生的学习数据,可以为教育者提供更准确、全面的学生学习情况分析。教育者可以根据学习数据,制定个性化的学习计划,更好地满足学生的学习需求。

第二,综合评价与个性化推荐。通过大数据技术,可以对学生的学习情况进行综合评价,包括学习成绩、参与度、学习行为等多个指标。基于这些评价指标,可以为学生提供个性化的学习资源推荐,帮助他们更有效地提升学习效果。

第三,教师培训与提升。大数据分析可以帮助教师了解学生的学习状况,从而更好地指导学生。教师的教学数据也可以被分析,从而帮助教育管理者发现教师的优势与不足,并为教师提供相应的培训与提升措施。

第四,就业与人才需求预测。通过大数据分析职业市场数据,可以预测不同职业的就业前景和人才需求。这些数据可以为学生提供就业指导,有针对性地选择职业规划和学习方向。

第五,教育资源优化配置。大数据分析可以帮助教育机构了解学生的需求,从而合理分配教育资源。也可以通过分析教育资源的利用情况,对教学内容进行优化和改进。

第六,教育决策支持。大数据分析可以帮助教育管理者了解教育政策的执行情况,从而为政策制定者提供数据支持。也可以通过数据分析,发现潜在的问题和改进点,为决策提供参考依据。

大数据在职业教育领域有着广泛的应用场景,可以帮助教育者了解学生的学习情况、提供个性化的学习资源推荐、帮助教师提升教学水平、预测就业市场和人才需求等。随着大数据技术的不断创新,相信大数据在职业教育中的应用将会更加丰富和广泛。

职业教育大数据应用,大数据的6大应用场景

数字化对职业教育的应用主要在于培养更优的人才、服务更多的对象、实现更科学的评价,具体如下:

一要培养更优的人才。职业教育数字化不能脱离服务技术技能人才成长成才的使命担当。必须遵循技术技能人才的成长规律,根据技术技能人才不同发展阶段的能力提升需要,坚持产教融合、校企合作,完善政府引导、市场参与的职业教育数字化资源开发机制。

建立健全职业教育数字化资源和服务的准入机制、退出机制、知识产权保护机制和利益分配机制,调动参与各方的积极性,推动形成产教良性互动、校企优势互补的发展格局,激发数字化资源升级和持续更新的内生动力,持续增加资源总量、提高资源质量,促进教育链、创新链与产业链、人才链的深度融合。

二要服务更多的对象。网络的价值跟用户成正比。数字化资源会随着服务对象的增加而越来越有价值。职业教育数字化理应坚持开放共享理念,深入研究探索跨职业院校、跨省域、跨教育类型、跨国跨洲的优质数字资源共建共享共用模式。

引导职业院校等资源富集主体从“自建自用”的封闭思维,转向“我建他用、他建我用”的开放思维,试着让更多学校、更多省份、更多国家的学习者应用己方资源,让职业院校真正成为职业教育数字化资源的提供者、使用者、受益者。

三要实现更科学的评价。“评价”具有导向功能,有什么样的教育评价方式,就有什么样的教育生态。如何进行教育评价,如何通过科学的评价制度促进教育教学能力的提升,是教育管理的重要内容。职业教育数字化需要在评价手段上寻求突破,充分利用人工智能、大数据等数字化技术。

探索更科学、更先进的手段、方法和工具。一方面通过数字化技术升级,扩大社会公众的知情权、参与权与评价权,强化社会公众的话语权。另一方面通过对海量数据的专业化分析处理,助力因地制宜、因时施策,驱动职业教育数字水平整体提升,赋能职业教育现代高质量发展体系构建。数字化转型升级对职业教育的影响

1、革新传统治理模式。新技术不断迭代升级,对职业教育现代化治理体系和治理能力提出了更高要求。通过数字化转型升级,有助于职业教育加大数据分析应用的力度、深度和效度,实现个性化、精准化资源信息的智能推荐和服务。

为管理人员和决策者提供及时、全面、精准的数据支持,逐步形成“数治职教”治理新模式,解决好管理部门多、工作链条长、信息衰减快的问题。2、革新传统评价模式。教育评价一直面临着科学性不足、反馈作用发挥不充分的窘境。通过数字化评价技术和手段,能够实现学生学习行为全数据采集分析,真实地测评学习者的认知结构、能力倾向和个性特征等。

构建以学习者核心素养为导向的教育测量与评价体系,实现实时采集、及时反馈、适时干预,促进学习者全面发展。3、革新传统学校模式。数字化时代,职业院校将突破传统的“围墙”限制,成为形式上更丰富、本质上更自主、时间上更弹性、内容上更定制、方式上更混合的“技术技能学习中心”,为学生提供智能开放教学及实训环境,实现泛在学习。

数字技术还能促进城乡之间、区域之间、校际之间、师生之间优质职业教育资源的均衡。

大职业主义教育

大职业教育主义,创始人黄炎培,1926年,黄炎培提出的职业教育办学方针,强调的是职业教育与社会的沟通。就是为职业为工作进行的一个技术培训教育,从某种意义上讲任何一所大学都是一所职业教育学校,当然高职,中专都是1926年,黄炎培提出的职业教育办学方针,(他认为“办职业学校的,须同时和一切教育界、职业界的沟通联络;提倡职业教育的,同时须分一部分精神,参加全社会的运动。”)强调的是职业教育与社会的沟通。黄炎培所谓职业教育社会化,内容包括:办学宗旨的社会化——以教育为方法,而以职业为目的;培养目标的社会化——在知识技能和道德方面适合社会合作的各行业人才;办学组织的社会化——学校的专业、程度、年限、课时、教学安排均需根据社会需要和学员的志愿与实际条件;办学方式的社会化——充分依靠教育界、职业界的各种力量,尤其校长要擅长联络、发挥社会各方面力量。

大数据的6大应用场景

大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果,确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据,大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。

对于大数据的应用场景,包括各行各业对大数据处理和分析的应用,最核心的还是用户需求。

一、医疗大数据看病更高效

除了较早前就开始利用大数据的互联网公司,医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。

二、生物大数据改良基因

当下,我们所说的生物大数据技术主要是指大数据技术在基因分析上的应用,通过大数据平台人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储,利用建立基于大数据技术的基因数据库。

三、金融大数据理财利器

大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面:精准营销、风险管控、决策支持、效率提升、产品设计等。

四、零售大数据最懂消费者

零售行业大数据应用有两个层面,一个层面是零售行业可以了解客户消费喜好和趋势,进行商品的精准营销,降低营销成本。另一层面是依据客户购买产品,为客户提供可能购买的其它产品,扩大销售额,也属于精准营销范畴。另外零售行业可以通过大数据掌握未来消费趋势,有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理。

五、电商大数据精准营销法宝

电商是最早利用大数据进行精准营销的行业,除了精准营销,电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货,并利用便利店作为货物中转点,在客户下单15分钟内将货物送上门,提高客户体验。

六、农牧大数据量化生产

大数据在农业应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行农牧产品生产,降低菜贱伤农的概率。同时大数据的分析将会更见精确预测未来的天气气候,帮助农牧民做好自然灾害的预防工作。大数据同时也会帮助农民依据消费者消费习惯决定来增加哪些品种的种植,减少哪些品种农作物的生产,提高单位种植面积的产值,同时有助于快速销售农产品,完成资金回流。

七、交通大数据畅通出行

交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一,对于大数据的感知也是最急迫的。

尽管现在已经基本实现了数字化,但是数字化和数据化还根本不是一回事,只是局部的提高了采集、存储和应用的效率,本质上并没有太大的改变。而大数据时代的到来必然带来破解难题的重大机遇。

八、教育大数据因材施教

随着技术的发展,信息技术已在教育领域有了越来越广泛的应用。考试、课堂、师生互动、校园设备使用、家校关系……只要技术达到的地方,各个环节都被数据包裹。在课堂上,数据不仅可以帮助改善教育教学,在重大教育决策制定和教育改革方面,大数据更有用武之地。

九、体育大数据夺冠精灵

大数据对于体育的改变可以说是方方面面,从运动员本身来讲,可穿戴设备收集的数据可以让自己更了解身体状况。媒体评论员,通过大数据提供的数据更好的解说比赛,分析比赛。数据已经通过大数据分析转化成了洞察力,为体育竞技中的胜利增加筹码,也为身处世界各地的体育爱好者随时随地观赏比赛提供了个性化的体验。尽管鲜有职业网球选手愿意公开承认自己利用大数据来制定比赛策划和战术,但几乎每一个球员都会在比赛前后使用大数据服务。

十、环保大数据对抗PM2.5

气象对社会的影响涉及到方方面面。传统上依赖气象的主要是农业、林业和水运等行业部门,而气象俨然成为了二十一世纪社会发展的资源,并支持定制化服务满足各行各业用户需要。借助于大数据技术,天气预报的准确性和实效性将会大大提高,预报的及时性将会大大提升,同时对于重大自然灾害,例如龙卷风,通过大数据计算平台,人们将会更加精确地了解其运动轨迹和危害的等级,有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。

十一、食品大数据舌尖上的安全大数据不仅能带来商业价值,亦能产生社会价值。随着信息技术的发展,食品监管也面临着众多的各种类型的海量数据,如何从中提取有效数据成为关键所在。可见,大数据管理是一项巨大挑战,一方面要及时提取数据以满足食品安全监管需求;另一方面需在数据的潜在价值与个人隐私之间进行平衡。相信大数据管理在食品监管方面的应用,可以为食品安全撑起一把有力的保护伞。

十二、调控和财政支出大数据令其有条不紊

政府利用大数据技术可以了解各地区的经济发展情况,各产业发展情况,消费支出和产品销售情况,依据数据分析结果,科学地制定宏观政策,平衡各产业发展,避免产能过剩,有效利用自然资源和社会资源,提高社会生产效率。

十三、舆情监控大数据

国家正在将大数据技术用于舆情监控,其收集到的数据除了解民众诉求,降低群体事件之外,还可以用于犯罪管理。

大数据处理

大数据的数据处理一共包括四个方面分别是收集,存储,变形,和分析。

收集:原始数据种类多样,格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。

存储:收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求,存放在合适的存储中,方便进一步的分析。

变形:原始数据需要变形与增强之后才适合分析,比如网页日志中把IP地址替换成省市、传感器数据的纠错、用户行为统计等。

分析:通过整理好的数据分析whathappened、whyithappened、whatishappening和whatwillhappen,帮助企业决策。

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大数据有哪些应用

1.了解和定位客户这是大数据目前最广为人知的应用领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集,通过大数据技术创建预测模型,从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。2.了解和优化业务流程大数据也越来越多地应用于优化业务流程,比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆,并根据实时交通路况数据优化运输路线。3.提供个性化服务大数据不仅适用于公司和政府,也适用于我们每个人,比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据,从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”,大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。4.改善医疗保健和公共卫生大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列,有助于我们找到新的治疗方法,更好地理解和预测疾病模式。试想一下,当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据,都可以应用于数百万人及其各种疾病时,未来的临床试验将不再局限于小样本,而是包括所有人。5.提高体育运动技能如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具,通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台,帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策,以减少球员不必要的受伤。

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