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大数据赋能职业教育质量监测能够更加直观地呈现教育真实形态,为多元主体开展科学决策和价值判断提供客观依据和证据支撑。传统的职业教育质量评估中,存在政府主导的质量监测以“成果”替代“成效”造成事实性不足、学校主导的质量监测以“知识”替代“素质”造成全面性不足、用人单位主导的质量监测以“局部”替代“整体”造成系统性不足等弊端。大数据支持的职业教育质量能够以证据为支撑强化事实性、以全人为依托强调全面性和以全过程采集建构系统性,实现对职业教育发展状态数据的全面采集和分析。总的来说,大数据赋能职业教育质量监测需要强化政府、企业和职业院校三者的共同参与,形成“监测、诊断、反馈、改进”的质量保证闭环,获取全过程、全系统和全领域数据。在具体实施中,需要建设大数据整体加持的智慧校园、制定支持大数据监测的相关制度和建构大数据监测的算法与算力,从根本上保证职业教育质量。 相似文献
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创新驱动发展战略下“知能发展”是创新人才培养的重要目标。在技术融合应用中,可以充分利用教育数据促进主体“知能发展”以发挥其支持创新人才培养、驱动教育创新发展的作用。在教育系统全景中考虑驱动“知能发展”的技术形态和技术架构,在分布式格局中思考系统化建设的技术途径,并通过教育数据的技术设计支持主体“知能发展”图景,可以最大化教育数据的“使能创新”作用。基于文献调研和实践展开分析,在信息与数据教育应用的理性逻辑和实践经验间寻求技术结合点,可为数据驱动主体“知能发展”的系统建设提供建设性方案。研究认为,联结教育数据的表征本相和教育系统活动特征,以“知能图谱”和微型化学习系统为架构基础,将基于微型系统的分布式架构置于中心地位,实行数据驱动的微型化“知能”训练模式,可以通过可定位、可连续、可精准的学习历程促进主体“知能发展”,支持科创人才培养。 相似文献
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人文关怀是高校思政教育工作的重要构成内容。高校应始终树立“以人为本”“立德树人”的教育教学理念,切实关注学生个人发展需求,对其实施针对性、个性化、差异化教育教学,促进高校思想政治课程教学模式的创新与优化,推动人文关怀和思政教育相互融合、协同进步。对于大数据的“数据冰冷”,高校需坚定不移地促进思政教育和人文关怀的有机结合,不仅需充分使用大数据技术在教学领域中的优势,提高学生思政教育中人文关怀效率、效益;还需树立正确的人文关怀观念、思想及精神,抨击、规避大数据的“数据冰冷”,有利于从根本上处理好思政教师对大数据技术的担忧,提高高校思政教育水平和教学质量。 相似文献
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新时代，以数字技术为支撑深化教育评价改革对教育监测的价值定位、实践模式和行动路径不仅提出了新的要求还提供了新的思路和方法。课题组通过洞察不同国家及国际组织推动教育监测数字化变革的探索与实践，发现技术赋能有助于促进多元共治的教育现代化治理能力提升，强化对教育发展的前瞻性和预警性作用发挥，提供支撑精准教与学的过程性可靠数据，以及提升大规模因材施教的管理能力。近年来，大数据技术和人工智能技术的发展和运用，已重构了教育监测内容、重组了监测实施流程并拓展了监测结果应用的领域。从发展趋势和方向看，教育测评的智能化和建立基于纵向数据的教育监测体系是适应新时代要求推动教育监测数字化变革的主要行动路径。立足于我国传统的教育监测体系推动数字化变革，应加强基于教育监测生态系统观的顶层设计，加大系统层面大数据技术的应用，理性对待算法的准确性，以及提升教育者及管理者的数据素养和循证决策意识。 相似文献
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新时代，大数据应用于思想政治教育工作成为理论与实践工作者共同关注的话题。思想政治教育大数据应用中存在谋求全却又达不到全、收集分析存在数据盲区、注重相关性而不是因果性、注重工具性而忽视教育性的不足。思想政治教育小数据则具有充满人文关怀使个体感到被关照、注重隐私有效保护个人信息、注重精准为学生成长画像、关注学生个体发展潜能等方面的优势。立足自目的性分析视角，思想政治教育的数据应用需注重大小相宜，遵循“目的而非工具的数据应用观”“以成长全过程记录促进精准服务”“以数据思政创新推进智能思政发展”的逻辑路径。 相似文献
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郭珺洁 《九江职业技术学院学报》2020,(1):62-64
大数据时代,高校思想政治教育队伍不仅要具备思想政治素质、实践操作能力、科学研究能力等,还要具备“大数据”思维能力、“大数据”工作平台应用能力和“大数据”驾驭能力。高校要注重培养思想政治教育队伍的“大数据”思维,搭建思想政治教育“大数据”工作平台,提升思想政治教育队伍驾驭“大数据”能力。 相似文献
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“数据驱动学校,分析变革教育”的大数据时代已经来临,利用教育数据挖掘技术和学习分析技术,构建教育领域相关模型．探索教育变量之间的相关关系．为教育教学决策提供有效支持将成为未来教育的发展趋势。“大数据”的出现．将掀起人类教与学的又一次变革。2012年,美国国家教育部发布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告．对美国国内大数据教育应用领域和案例。以及应用实施所面临的挑战进行了详细的介绍。借鉴此报告．我们认为未来我国教育领域的大数据研究和应用。应加强国家和地方对相关的研究和应用在技术层面、管理体制层面以及法律制度层面的支持,按需合理规划具体研究和应用,整合现有资源,发挥后进优势,借助“大数据”实现真正意义上的个性化学习．进而实现教育公平。 相似文献
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随着云计算、数字通讯技术和物联网的飞速发展,大数据时代已经到来。在高校思想政治教育方面,大数据给高校思想政治教育提出了全新要求和挑战。基于此,我们要深入研究大数据的价值本质,树立“大数据”观念,加强信息化意识,创新高校思想政治教育研究范式,找准高校思想政治教育创新发展的“切入点”,进而彰显大数据技术在高校思想政治教育领域的应用价值。 相似文献
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通过教育大数据的在线教育适应性学习模型的构建，可以准确了解和掌握学生的学习情况、学习规律，并能根据每一位学生的实际需求为其提供适应性的学习方法。综述了教育大数据的概念和特点，分析了教育大数据之“大”并不是表面的“大容量”,而是教育大数据的在线教育适应性学习模型的全面性和“大价值”。基于教育大数据，分别从不同的维度描述了适应性学习模型的构建方法。研究结果表明：基于教育大数据的在线教育适应性学习模型构建及应用，可以为学生提供科学合理的学习路径，可以准确反馈学生的学习效果，进而为学生提供个性化的服务，更有利于促进教师的教和学生的学。 相似文献
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信息时代的到来，大数据技术的应用，赋予了“精准教学”新的内涵和使命。文章首先阐明了乡村教育的现状，并进一步提出了数据推进“精准教学”的策略。随后，文章从乡村教育新理念的建立、教师教学方式的转变，以及精准教学评价三个方面做了详细的阐述。“精准教学”在摸清学情、尊重差异、分层学习，以及利用反馈信息来进行教学定位方面有优势。“精准教学”突破了以往经验主义教学的含糊与低效，促进教学向“以学为中心”“以学定教”等方面发展。数据推进“精准教学”取得了明显的成绩，促进了乡村教育的发展。 相似文献
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《教育研究与评论(中学教育教学版)》2016,(9)
<正>为了保障教育数据在采集、存储、分析、应用、管理等各环节的规范性,促进教育大数据在我国的良性发展,急需制定相关政策进行引导和监督。一、出台《教育大数据应用发展指导意见》建议由相关中央部委牵头制定《教育大数据应用发展指导意见》。其核心内容包括:从国家层面加大对教育大数据应用、推广的支持力度,将教育大数据应用提升到更高的战略层面;加强教育 相似文献
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教育部“建立中小学生学业质量分析、反馈与指导系统”项目组认为,质量监测的最终目的是及时调控教学,促进不同群体学生的发展。不仅关注学业测试结果,而且关注非学业测查结果反映的问题;正确解读数据,全方位了解数据背后所揭示的教育教学过程中的问题;合理利用数据,为教育教学改进提供依据和建议。这里,数据是建立“分析、反馈与指导系统”的基础。 相似文献
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在“引领促进学校内涵发展、研培促进教师专业发展、评价促进学生全面发展、改革促进区域品质提升”的指导思想引领下，成都市双流区教育科学研究院以教研驱动区域教育的高质量发展：顶层设计，构建区域教育高质量发展的运行体系；创新跟进，提升区域教育高质量发展的研修水平；共建共享，开掘区域教育高质量发展的教学资源；数据驱动，畅通区域教育高质量发展的质量监测。 相似文献
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作为国家义务教育质量监测结果应用实验区,广东省深圳市福田区通过对义务教育质量监测结果的应用,在教育发展中做到管理有依据、办学有方向、教育有方法、质量有提升,促进了区域教育发展水平的全面提升。具体措施包括通过打造"数据玩家"和构建"结果应用体系",从人才和机制两方面入手推进质量监测结果的研究和应用;通过综合研究、对比研究、个体研究,助力区域实现基于数据的精准施策;通过梳理问题清单,激发教育改进行动。 相似文献
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大数据技术已经成为信息化发展的重要组成部分。通过对“大数据管理与应用导论”进行课程体系设计及对具体工作进行创新与反思,分析该课程的重要性、内容设置和教学改革,以及该课程在培养大数据人才方面的作用,以此提出建设方案,包括强化实践教学、建立实习基地、引入企业导师、开展竞赛活动、加强与企业的联系,可以更好地促进“大数据管理与应用导论”课程的发展,培养更多大数据人才,为大数据产业的快速发展和社会的进步作出积极贡献。 相似文献
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2017年12月8日习近平总书记在主持中共中央政治局就国家大数据战略进行第二次集体学习时指出,要运用大数据促进保障和改善民生,推进“互联网+教育”、“互联网+文化”等,推进教育、就业等领域大数据普及应用。高职院校学生思想政治教育如何在这一时期的工作中有效利用互联网的新媒体和新技术,使其充满时代活力,更好地体现立德和树人的宗旨,这是当前面临的新问题,同时也是高职院校学生思想政治教育工作创新面临的机遇。 相似文献
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教育大数据价值的发挥,关键是教育数据的聚合和教育数据的应用,这两个方向上的技术发展和模式创新,直接影响着教育大数据对教育数字化转型工作的变革性作用。由于教育系统自身的独特性,在区域层面整体推进教育大数据的建设和应用,普遍面临分学段管理导致的数据分散、数据标准规范不一、数据质量不高、数据关联关系不完整的问题以及教育大数据平台和业务系统缺乏联动机制的挑战。针对上述问题,本文提出在教育大数据建设过程中,应建立基于数据产品理念的数据治理模式,使得数据质量从业务环节上得到保障,并构建了面向应用服务的“全息关联”数据产品模型,以解决数据关联程度不高的问题。针对大数据平台和业务系统缺乏联动的问题,本文还提出“基景联动”系统架构,将教育大数据平台和业务场景一体化设计,解决多部门协作问题。上述模型和设计在北京市教育大数据平台建设中进行了应用,并取得了良好的效果。本文提出的教育大数据治理模式、方法和技术对区域教育大数据建设以及教育领域数字化转型具有理论价值和实践参考意义。 相似文献