大数据时代英语师范生数据素养培养路径研究

数据素养是对媒介素养、信息素养等概念的一种延续和扩展,包括数据敏感性、数据收集能力、数据分析与处理能力、利用数据进行决策的能力和数据批判性思维。它是大数据时代背景下对公民提出的新要求。对英语专业师范生进行数据素养教育,是提升英语教师数据应用能力的有效措施。针对教育大数据环境下英语师范生数据素养的发展需求,分析具备良好数据素养的英语师范生的优势,并提出多种培养路径。希望通过国家、学校和教师的努力,提高英语师范生的数据素养,最终使全民数据素养得到发展。     

大数据背景下长江水文数据开放平台设计研究

科学数据共享对增强国家科技创新能力、促进社会和经济发展具有重要意义。为提升大数据背景下长江水文数据资源共享能力,在分析研究水文数据特点的基础上,提出水文数据开放能力的相关概念,同时结合水文数据开放应用需求,对构建具备数据和能力开放应用的开放平台建设体系进行研究,设计水文数据开放平台总体框架和功能结构。在此基础上,通过分析长江水文建设水文数据开放平台的基础和条件,提出开放平台的主要建设内容,阐述开放平台建设在数据开放范围、质量保障、开放友好性和安全性等方面面临的挑战,并针对性地从开放机制、产品形式、应用生态等方面提出对策建议,为开放平台落地应用提供重要技术保障。     

大数据背景下经管类学生数据素养现状及提升策略

以提升大数据背景下经管类学生数据素养为研究目的,通过梳理数据素养内涵及构成要素,构建了大数据环境下经管类学生数据素养评价指标体系,并据此设计了调查问卷。问卷调查结果显示,大数据环境下经管类学生数据素养总体表现出数据意识和数据态度认知不明确,数据处理能力参差不齐,数据交流频度较低等,经管类学生的数据素养处于中等偏低水平。文中提出了经管类学生数据素养提升策略,以期为同行提供参考。     

产教融合视域下大学生创新创业能力培养

随着互联网技术的快速发展，产业结构和教育模式也正在经历深刻的变革。产教融合作为一种新型的教育和产业合作模式，为大学生的创新创业能力培养带来了新的机遇和挑战。大学生作为未来社会的中坚力量，对其进行创新创业能力培养成为教育工作的重点。本文从产教融合的视角分析了大学生创新创业能力培养的现状、存在的问题以及培养路径，以期为促进大学生创新创业能力培养提供思路和方向。     

教育数字化转型下青少年数字素养培养路径探析

数字素养是青少年在数字社会学习工作生活应具备的基本素养，青少年作为未来的数字人才，如何提升自身数字素养去快速适应时代变化，值得我们思考。因此，结合当下教育数字化转型的背景，构建青少年数字素养培养框架，并从政府的系统规划、企业的安全保护、家庭的数字哺育和学校的数字培育四个方面提出培养路径，以期为提升青少年数字素养提供有效参考依据。     

教育大数据视域下幸福感提升策略的应用路径

在研究与分析教育大数据的基础上,从国内外研究现状与存在的问题出发,进而研究教育大数据中大学生幸福数据的收集、教育大数据中大学生幸福数据的理论分析、大学生幸福感的影响因素分析等几个方面的应用路径基础,最后针对教育大数据中得出的影响幸福教育相关因素提出大学生幸福提升策略,以期帮助大学生获得幸福感,自信满满面对生活,充满激情解决问题,让我们的国家栋梁能全面、健康地发展。     

高校广告设计专业大学生艺术素养培育策略研究

艺术素养对于塑造广告设计人才至关重要,艺术教育对学生的全面发展有着重要作用。文章通过剖析高校广告设计专业大学生艺术素养培育的现状,结合艺术素养培育的一般路径,提出广告设计专业大学生艺术素养培育策略,为该专业学生的培养和教学提供参考。     

面向数字素养与技能培养的项目式教学探究——以高中信息技术课程为例

在对数字素养与技能的能力发展要素、项目式学习的教学过程以及高中信息技术教学特点分析的基础上，构建了面向数字素养与技能的项目式教学模式，并从深化学生的数字意识、锻炼创新思维、提高数字化学习能力、遵守数字社会道德四个方面提出提升学生数字素养与技能的实施路径。通过教学模式的整体设计让信息技术教学从知识教育转变为数字素养教育，同时试图为数字时代高中信息技术教师培育数字素养人才提供借鉴与参考。     

Web2.0时代大学生信息素养教育的实践与探索

在信息化环境的影响下,提高学生对信息的处理和创造能力已经逐渐成为了教育改革新世纪的重要任务,而随着Web2.0时代的到来,信息素养教育模式也发生了变化,web2.0技术在大学信息素养教育中的实践与应用也逐步得到了认可。本文将对大学生信息素养教育进行分析,探讨其在Web2.0时代下的实践路径。     

新时代大学生网络素养教育研究

分析当代大学生网络素养的基本内涵,调研大学生网络素养现状及成因,从课程体系、教育环境、教育平台构建3方面探讨网络素养教育的实施路径.     

数据仓库的填充与访问

数据仓库是连接底层数据源与上层应用的枢纽。该文介绍了数据仓库的填充(与数据源的连接)和数据仓库的访问(与应用界面的连接)技术,包括与数据库数据源和非数据库数据源的连接以及采用组件工具访问数据仓库的方式和实现方法。     

平行数据:从大数据到数据智能*

为了解决实际问题,大数据分析处理系统需要获取数据,然而实际场景中收集到的实际数据通常不完备.另外,大多数问题的解决方案通常是由问题引导或者仅仅进行数据分析,运行参数调整和设定带有较大的盲目性,难以达到应用的智能性.为此,文中提出平行数据的概念和框架,根据实际数据经计算实验产生真正的虚拟大数据,结合默顿定律,以期待的解决方案与问题进行广义对偶,引导大数据聚焦到实际问题.实际数据与虚拟数据动态互动,平行演化,形成一个虚实相生、数据动态变化的过程,最终使数据具备智能,进而解决未知的问题.平行数据不但是一种数据表示形式,更是一种数据演化机制与方式,其特色是虚实互动,所有数据的动力学轨迹构成了数据动力学系统.平行数据为数据处理、表示、挖掘和应用提供了一个新的范式.     

基于数据抽取器实现数据挖掘

通过定义ＳＯＬ数据挖掘抽取器,设计了数据挖掘算法和数据库管理系统的接口的框架体系。并通过一个常用的数据挖掘算法简单贝叶斯算法说明了这种标准的ＳＯＬ数据挖掘抽取器的适用性。     

数据处理中的数据交换问题

为有效地解决实际问题,可能要使不同语言进行混合编程,这样就涉及到数据的传递和不同类型的数据文件之间的转换,这里讨论几种常用数据交换问题。     

数据仓库和数据挖掘

Making a business decision using data from severaldifferent enterprise databases can be complicated. Data warehousesconsolidate data into a central repository and give you the OLAP toolsnecessary to retrieve data pertinent to the solution.DefinitionA data warehouse is used to consolidate this data into a central storeand to arrange it to make analysis easier, which means the data is lessnormalized than your traditional application database. Data is typicallytransferred in batch to the centra…     

数据仓库中的数据提取

数据仓库的思想和工具在企业中得到了越来越广泛的体现和应用,在当前典型的数据仓库应用中,数据仓库的填充或者说数据的提取,转换和加载是设计人员遇到的最大挑战之一,预计在数据仓库的设计过程中,80％的努力都将用于此过程。该文从工程角度介绍了数据提取、转换和加载的过程和实现方式,并介绍了4种可灵活应用的数据提取方法。     

数据仓库中的数据集成转换

本文首先提出了数据仓库中数据集成的一个总体框架，然后列举了在数据转换中可能遇到的主要问题，最后根据这些转换规则，给出了一种描述性脚本语言来描述这些规则，继而给相应的处理模块解析处理。     

数据仓库与数据挖掘技术

数据挖掘是一新兴的技术,近年对其研究正在蓬勃开展。本文阐述了数据仓库及数据挖掘的相关概念,做了相应的分析,同时共同探讨了两者共同发展的关系,并对数据仓库与挖掘技术结合应用的发展做了展望。     

数据仓库与数据挖掘技术

数据挖掘是一新兴的技术,近年对其研究正在蓬勃开展.本文阐述了数据仓库及数据挖掘的相关概念,做了相应的分析,同时共同探讨了两者共同发展的关系,并对数据仓库与挖掘技术结合应用的发展做了展望.     

数据网格的数据管理策略

数据网格的目标是使数据密集型的高性能计算和数据密集型的数据共享事务处理及科学研究成为可能，数据网格主要包括数据存储系统和数据管理系统两大部分．数据管理系统对所存储的数据进行管理，主要包括数据的传送和复制等操作．文章对数据管理策略进行了详细的分类评述并且讨论了目前数据管理系统中的某些局限性和进一步的工作．