大数据工作要点范文

前言：我们精心挑选了数篇优质大数据工作要点文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

“自去年国务院《促进大数据发展行动纲要》以来，我国大数据发展进入了快车道，相关的技术、产业、应用、体制、制度等都取得了显著进步，大数据呈现出快速发展的良好势头”，中央网信办信息化发展局大数据发展处处长张晓在“首届中国（杭州）工业大数据产业发展高峰论坛”上如此表示。

在会上，张晓说，大数据快速发展，主要体现在以下三方面：

一是各地在积极推动大数据发展。贵州成为中国第一家国家大数据综合试验区，北京、上海、贵阳、武汉、青岛各地也都纷纷建立了政府数据开放平台，同时，广州、上海、贵州等地成立了大数据专门机构。京津冀、长三角、珠三角和东西部呈现了各具特色的产业集聚区。

二是大数据产业生态正在逐步形成。很多高校和科研院所成立了大数据科研实验室、科研中心；各地产业联盟也相继形成，如北京中关村大数据产业联盟和清华大数据实验室。同时一大批数据交易中心开始成立，比如贵阳、武汉、上海等地大数据交易中心挂牌。

三是大型互联网企业带头示范积极布局大数据。中国排名前十的大型互联网公司基本上都在大数据战略方面积极布局，比如百度大脑、阿里“从IT到DT”、腾讯“大数据链接未来”、京东大脑等。同时出现了一大批专门从事大数据挖掘和应用服务的大数据公司。此外，很多传统企业也都制定了大数据发展的行动计划。

中央网信办高度重视大数据发展，按照国务院要求和行动纲要的具体分工，中央网信办会同发改委、工信部以及相关40个部门建立了促进大数据发展部际联席会议制度，形成“3+X”工作机制。发改委负责应用推广，工信部负责产业发展，中央网信办负责基础性制度建设和大数据安全保障。

4月13日，促进大数据发展部级联席会议第一次会议召开，审议了四个文件：《促进大数据发展三年工作方案（2016-2018）》、《促进大数据发展2016年工作要点》、《政务信息资源共享管理暂行办法》、《政务信息资源目录编制指南》等，进一步明确了工作的目标和任务分工。

第2篇

5月5日，工业和信息化部在北京举办“2017中小企业信息化服务信息会”，会议总结2016年中小企业信息化推进工作，明确2017年工作要点，通过大数据解决中小企业融资难、中小企业运营指数，以及推动互联网和信息技术应用，以及支持中小企业创新创业和实体经济发展等服务信息。 自2015年国家有关部委联合启动并推动实施中小企业信息化推进工程以来，各方合力探索支持中小企业创新发展的有效途径，尤其是云计算、大数据等技术应用为中小企业创业创新提供了更大的发展空间。

协同创新

中小企业与大企业协同创业创新成为2016年亮点。其中，电信运营商在其中发挥重要作用。中国电信建立的大型央企第一家孵化机构（上海基地）和第一家孵化平台（天翼创投，注册资本2亿元），面向企业内外部开展创新项目孵化。已基本形成包括一个平台、三大基地、多家实体孵化器的创孵格局，共征集1897个内部创新项目，近200个项目成功入孵，其中20个项目实现了公司化运作，投资总额达到了5000万元。

中国联通聚焦云计算、物联网、移动互联网、企业SAAS服务等热点领域，围绕“众创、众包、众筹、众服”建设平台，开放网络和平台能力，通过整合物联网、云计算、大数据、系统集成、基地和创业投资公司等内部资源，整合战略合作伙伴、SI合作伙伴等外部资源，逐步构建了完善的双创支撑体系，为孵化器、众创空间等双创平台以及企业提供优惠的宽带、云计算、物联网、大数据等服务。

中国移动基于物联网产业特点自主打造了专业级的物联网生态环境――OneNET开放平台，通过适配各种网络环境和协议类型，支持各类传感器和智能硬件的快速接入和大数据服务，并通过丰富的API和应用模板支持各类智能硬件和行业应用的开发，有效地降低各类物联网应用开发和部署成本，满足物联网领域设备连接、协议适配、数据存储、数据安全、大数据分析等平台级服务需求。据悉，截至2016年底，OneNET平台连接数已超^500万，广泛应用于工业监控、交通物流、移动支付、能源抄表、智能穿戴、智慧医疗、智能安防等领域。

个性化、多元化和多层次趋势

随着中小微企业的信息化需求呈现出个性化、多元化和多层次趋势，进一步拓展发展思路，突出服务重点，推动新产品、新业态、新市场和新模式的发展，成为中小企业信息化发展的重点。

第3篇

关键词：测试信息；成绩分析；个性化学习；精准教学

一、背景

我国《2014 年教育信息化工作要点》中指出：要促进基础教育数据资源的整合与共享，为教育大数据分析提供数据支持。[1]国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020）》中提出：“教育要关注学生个体差异，发展学生优势，挖掘学生潜能。”[2]祝智庭老师在《教育可计算化的理论模型与分析框架》一文中说信息技术促进教育变革可以分为三个阶段：“教育计算”、“教育信息化”、“教育可计算化”。

二、研究内容

1.主要内容

本研究主要从两方面开展研究：首先是对前期收集的需求进行可行性和必要性分析，在此基础上设计并开发分布式预警系统；其次是通过小范围的系统预试用，把分布式预警系统投入到不同层次的中小学校使用，验证系统功能结构的科学性与适应性，同时收集系统在实际使用过程中存在的具体问题，然后再进行二次设计与开发，从而设计功能更科学、使用性更强的学生成绩分析处理系统。

2.主要理论方法

学生测试信息分析的理论主要依据了S-P表分析相关理论，S-P表是指以学生为行、测试题目为列、测试题目得分为单元格值的表格。S-P表分析是以每道题目得分为原始数据，通过相关分析，了解学生学习情况以及题目回答情况的分析。其中有两个重要系数：学生预警系数CSi和问题预警系数CPi。

三、系统设计与开发

1.分布式预警系统建模

（1）系统用例图

从用例的角度描述了系统功能需求，为了便于更直观了解系统的总体功能需求，下面是系统用例图：

2.系统主要功能设计

根据对分布式预警系统用例及用例图的分析，得出系统前台台的功能分布结构：

四、系统开发与试用

1.学生测试信息采集与S-P表生成的实现

学生测试信息的采集工作由家长角色来完成，为了体现系统的便利之处，家长角色登录成功后进入家长端首页，在首页显示家长当前需要录入考试信息的考试列表，如下图1所示。也在考试情况中选择一次考试来查看录入情况，如下图2所示：

S-P表主要呈现在教师端，可以为教师教学提供很大帮助。S-P表生成的过程包括获取原始成绩、成绩标准化处理、S曲线、P曲线绘制等过程。实现生成的S-P表界面如上图3所示。

2 S-P表分析功能的实现

分布式预警系统可以为教师教学提供指导性帮助，这种作用主要在S-P表分析完成后实现，在教师端主要从三个方面提供教学参考信息：学生预警、测试题预警、知识点预警，实现界面分别如下图所示：

学生预警界面中列出了某次考试一个班级所有学生的预警情况，并在预警诊断处标出需要预警的学生，预警诊断依据学生预警情况分布图中的六种预警情况修改而成。

测试题目预警界面中为教师呈现了某次考试某班级测试中出现异常的题目。异常题目是指在S-P表分析中测试题预警系数高于0.5的题目。

知识点预警模块，是根据某次考试某班级所有测试题目的答对率获取的，当题目答对率小于60%时，提取该题目所含知识点。

3.系统功能测试

（1）页面链接测试

系统功能模块含有学生测试信息采集、S-P表生成、S-P表分析、学生诊断报告等四大模块，各模块分别设有下级模块，并分别对应具体内容页面。系统开发完成后对相关页面进行了逐个验证，保证了功能的页面正常跳转。

（2）用户权限检测

用户权限检测系统主要包括教师（学科组长）、普通教师、家长、学生和管理员等多种类型的用户，如在录入考试成绩功能中，只有是家长角色登录系统才能打开成绩录入页面。

（3）管理功能检测

本系统的管理内容主要有角色管理、知识点管理、考试管理、学习资料管理以及系统日志等，管理功能主要是管理数据库中的数据。如系统长期的运行会累积大量系统运行日志，要定时对过期日志进行管理，这样才能提升系统运行效率。

4.系统预试用

在所有数据准备完毕后，教师角色小组与家长学生角色小组试用了系统的分析功能。取到系统分析的结果，组织相关教师分析对应学生的卷面信息，对比之后得出结论：系统能够较为准确分析出学生考试的缺失点，并在班级整体中能够分析出考试中出现异常的知识点、学生以及测试题目，能实现系统最初设计的功能与意图。

五、总结

文中涉及的预警系统应“大数据”时代背景，尽可能多地收集学生数据，使教师教学决策更有根据，学生的学习更有针对性，减少教师教学过渡依赖经验的现状，减轻学生题海战术的压力，设计开发了可以改善以上情况的分布式预警系统。但在本研究中存在一些不足，如家长录入成绩的及时性会影响到最终分析结果，系统将来能否承受“大数据”压力尚不清晰，后续研究会进一步改进。

参考文献

[1] 教育部办公厅关于印发《2014 年教育信息化工作要点》的通知[OL].

第4篇

大数据的有效利用，首先应该从数据开放和共享做起。由于大数据、云计算和物联网的发展，使得各种信息被更加详细地记录下来。尽管数据规模已足够庞大，要真正实现大数据的价值，首先要面对数据开放和流通的挑战，只有结合多源头数据的跨域分析才能提炼出更完整的知识和更可靠的规律，才能真正为社会管理、公共服务、金融保险、科研教育、医疗卫生及制造业等各行业的跨越式发展服务。目前我国的大数据开放程度远不及欧美发达国家，大数据应用程度因此受到制约。主要存在以下两方面问题：

一是部门及行业间存在垄断和壁垒，互不相通，致使数据使用效率低下

有些需要政府机构、产业获取的数据，没有政府的推动和政策的支持是无法获取的，政府和公共服务事业单位沉淀的海量数据未能与广大传统行业的需求形成对接。数据的存储公开是国家制定产业政策时首先应考虑的问题，哪些数据是必须要公开，哪些数据是存在个人隐私的，怎么去除隐私或者脱敏。当前状况是，行业壁垒太高，比如金融行业、医疗数据等，总以安全、个人隐私为由拒绝开放。

二是大数据开放与共享面R法律支撑不足、行业标准缺乏的问题

当前我国政府开展大数据开放与共享工作主要以《中华人民共和国政府信息公开条例》和《2015年政府信息公开工作要点》为依据，但这不足以支撑对数据开放的目标诉求，对于数据是否触及国家安全、商业秘密、个人隐私，在实际处理中较难把握。一些政府部门出于数据安全的惯性思维，仍然以 “不宜公开”为由，不愿开放数据。此外，配套法规、执行标准、开放标准等还不够健全完善，导致许多地方和部门在实际工作推进中完全不知道要怎样开放、开放哪些、如何管理等，在很大程度上制约着大数据的开放与共享。

智能化将以摧枯拉朽之势向各领域深度渗透，彻底改变现行的生产模式和生活方式，引领世界经济的新一波快速发展。因此，应充分认识当前全球新一轮科技创新的趋势与特点，把握机遇，做好数据开放与共享，打造全球科技竞争新优势。为此，建议：

一是尽快启动大数据开放立法，建立数据开放标准、界定数据开放边界

应切实有效地为数据开放提供政策层面上的架构支持。政府有关部门应组织专业力量，研究政府数据中哪些是可以开放的、如何开放，不能开放的如何脱敏，形成数据开放范围、数据开放目录标准、分类标准规范、数据脱敏标准等一批执行标准，全面推动政府数据开放工作。同时，改革政府数据治理体系，消除阻碍政府数据开放、部门间政务数据共享的制度壁垒，在数据产权、数据定价、数据保护等方面创新制度设计。

二是在应用推广上可采用循序渐进的开放原则

大力推动全社会的数据开放，尤其是政府数据的开放，力争在短期内降低全社会的数据获取成本并起到显著的社会示范效应。现阶段，应以民生服务领域的政府数据开放作为切入点，特别是环保、交通等部门。金融数据、教育数据、交通数据、能源数据、医疗数据、政府投资数据、农业数据等政府信息应该优先开放。

三是坚持安全与发展并重、促进与规范并举的原则

重点促进网络基础设施的发展，加强网络安全与隐私保护。针对数据的收集、存储和使用等全环节建立数据安全与保护的规则并明确大数据生态中各不同主体的责任。对大数据等新技术、新业务带来的网络安全问题应与实体经济安全相结合进行统筹处理。在数据安全方面，应建立对数据安全风险的评估机制并加强对处理数据主体的关注，限制特定类型的主体从事相关数据分析等。

四是采用云计算方式建设数据开放平台

云计算因其节约成本、维护方便、配置灵活已经成为各国政府优先推进发展的一项服务，云计算使用的虚拟化技术、分布式计算等，扩大了资源共享的范围，通过网络连接可随时、随地访问和存取分布在各数据中心的物理资源或虚拟资源，同时采用效用计算使用的定制、计量、租用的商业模式，既节约了资源，又实现了剩余资源的共享，最大限度地使用了资源，提高了数据共享的效率。推进PPP在云计算数据开放平台中的应用，并加强立法规范，明确政府、商业公司各自在数据利用和数据保护方面的权利与责任。

第5篇

关键词：大数据；高校毕业生；就业指导

随着我国教育的改革及学生的自身发展，高校毕业生的就业率影响着高校的发展与生存。因此，做好毕业生就业指导工作，不仅利于毕业生顺利就业，还有利于高校的生存及发展。同时，我国的清华学校早在1923年正式成立了职业指导委员会，在1925年还出版了《职业指导实施》的教材。如此，高校毕业生指导工作的模式不再是单一的毕业前的突击指导。本文根据市场企业人才需求“大数据”，基于高校在校生的情况进行分析，对高校毕业生就业指导工作进行反思与探索。

一、高校毕业生相关数据采集

笔者通过全国各高校的毕业生就业率进行统计，截止2017年3月31日，全国共有2879所高校其中综合排名在前100名的高校的毕业生就业率高达95.5%，综合排名在101-200名的高校毕业生就业率为92.2%，其他公办高校的毕业生就业率为91.3%，民办高校的毕业生就业率93.3%。由此可见，高校的综合实力在一定程度上可影响毕业生的就业率，而民办学校侧重学生的技能教育及就业培养，在毕业生就业率上也具有明显的优势。其中，本科毕业生就业率最高的5个省份依次是上海、浙江、北京、福建、江苏，这些省份的就业率平均值都在95%以上；云南、广东、天津等14个省份的高校本科毕业生就业率平均值在90%到95%之间；贵州、青海等9个省份的高校本科毕业生就业率平均值在85%到90%之间；内蒙古、陕西两地的高校本科毕业生就业率平均值最低。

二、高校毕业生相关数据的应用

高校毕业生的就业率在一定程度上取决于毕业生的自身特点，对于高校毕业生的特点可从毕业生的专业及兴趣爱好、在校表现、综合成绩及特长进行研究，并根据毕业生从入学至毕业对就业的心态变化进行分析，制定出符合毕业生就业指导规划。例如，对于机械设计专业的学生不能单靠课堂上的理论知识进行工作作业，因此对于这类学生应在早期带领学生到合作企业进行参观及了解工作要求，引导学生在校进行自主的学习及技能的扩充，不仅有利于学生的毕业就业发展，还能方便学生在早期对自身判断及职业发展规划。

三、基于“大数据”的高校毕业生就业指导工作要点

1.确保数据采集的全面性及严谨性

基于高校的毕业生就业指导工作需考虑到各方面的“大数据”，因此高校毕业生指导规划中对于数据的采集要具有全面性。例如，毕业生所学专业的就业方向及发展前景、毕业生就业地区的人才需求及对毕业生的技能要求、影响毕业生就业的相关因素等等。另外，大数据是通过人工或软件在一定时间范围内进行捕捉、管理和处理的数据集合，因而在采集数据前要反复斟酌重要影响因素，确保数据的全面性及严谨性。

2.引导学生进行长期职业规划

学生参加高考进入高校后，大多已是成年人，应树立学生的成人独立意识，引导学生进行长期的职业规划。例如，本科生在毕业第一年里可出国、考研、考公、就业，专科生则更倾向于就业。因此，高校可组织学生进行自我剖析，制定毕业目标，以目标为发展宗旨，制定符合学生发展的学习及实践规划。例如，对于毕业选择出国的学生，要努力学习好英语尽可能考到雅思6.5的成绩，注重在校的学习成绩、选择出国深造的学校及专业，提前办理护照及签证；对于毕业选择就业的学生，可制定毕业就业的方向及具体公司职位，对目标公司和职位的要求进行了解，注重在校平时成绩并参加学校组织的相似的工作实践，制定考取相关证书的规划等等。

3.善于利用已有数据

对于学生的就业情况最清楚的莫过于学校本身，因此高校毕业生就业指导工作应充分利用自己教务系统对未能顺利就业的学生进行分析及辅导。例如，根据教务系统分析学生各阶段各科目的学习成绩分析学生未正常就业是专业理论知识不扎实还是学生的学习态度问题，如现阶段学生的期成绩采用卷面分和平时分的考核进行评定，通过学生的成绩成绩，可判断学生专业知识的掌握能力及日常上课中是否存在早退旷课的现象；教务系统上还有学生相关专业证件的考取情况，可细分拥有相关证书的学生在毕业就业中的情况，分析目前企业对毕业生的硬性要求及青睐对象；对于学校励志奖学金的评比中，学生会递交自己的成绩及优秀之处的证明，高校毕业指导老师可研究获得励志奖学金的学生的就业情况，对已毕业未就业的学生进行针对性指导；同时还可将校内各届毕业生的就业及创业情况进行统计，对于表现优秀的学生可邀请他们返校作指导及鼓舞工作；或是与已从业多年的学生进行合作，帮助应届毕业生寻找合适的工作，对于自己创业的学生可优先返校挑选合适的应届毕业生进行岗位培训及实习等等。

4.强调数据的混杂性

对于“大数据”而言，单一的格式会束缚95%的数据无法参与整合，因此，对于高校毕业生的数据采集不可过分强调格式与形式。例如，高校的毕业生同一专业但发展的职业方向不同或是同一专业同一职业不同地发展专业以及学生的反馈进度不同，若是按数据表格进行统计会因其中存在的某些偏差造成了高校毕业生就业指导出现脱节现象。因此，对于学生的毕业就业情况及反馈可进行混杂性统计，当总结的数据达到一定规模时，混在性数据统计会比单一模式的统计更为精准，一般情况下混杂性统计的精准度比单一模式统计的精准度高出23%。

四、结语

综上所述，通过“大数据”协助分析，对高校毕业生进行针对性的毕业指导工作，可有效提高高校学生的就业率。在如此严峻的就业形式中，对于高校毕业生的就业指导工作应秉着“授之于鱼不如授之于渔”的工作精神，培养学生自主学习顺应就业市场需求或对于有创业精神的学生加以培训鼓励学生自主创业。如此，才能保证高校输出毕业生的就业率，实现高校育人的宗旨。

参考文献：

[1]王宏利，王磊.高校二级学院大学毕业生就业工作新举措的探索[J].价值工程，2017（03）：202.

[2]司萍，沈德艳，杜小明.基于互联网思维的大学生就业工作对策研究[J].赤峰学院学报，2017，33（04）：152.

第6篇

关键词：物联网；物博会；异构网络；发展报告

第五届中国国际物联网（传感网）博览会（以下简称物博会）于2014年9月25日至27日在无锡举行。博览会期间，新华 （无锡）物联网资讯中心了《2013-2014年中国物联网发展年度报告》。

报告分析认为，2013年以来，传感技术、云计算、大数据、移动互联网融合发展，全球物联网应用已进入实质推进阶段。欧美日韩等国家和地区，在物联网技术、应用等方面取得重要进展，信息化、数字化、智能化成为新一轮技术革命的引领与方向。

报告认为，2014年中国物联网产业呈现出新的特点与趋势：

1 初步建立“纵向一体”的政策体系，“市场主导发展”渐入佳境

国家物联网发展“指导意见”“行动计划”“工作要点”等顶层政策架构，与一系列配套政策相继制定推出，初步建立了“纵向一体”的物联网政策体系。“应用示范激发市场需求，市场需求带动产业发展”成为趋势，“市场配置资源”、“市场主导发展”渐入佳境。

2 产业高地加快崛起，产业协同全面推进

中国初步形成了涵盖芯片、元器件、软件、系统集成、电信运营、物联网服务等各产业环节、产业门类，较为完整的物联网产业体系，以及长三角、珠三角、环渤海和中西部四大物联网产业聚集区，产业协同深入推进。2013年中国物联网产业规模突破6 000亿元，预计2016年总体规模将突破万亿元。

3 产业创新的“引领效应”进一步彰显，惠民应用不断深化

报告认为，物联网与传统产业的融合进一步深化，工业云平台、工业大数据等基于物联网的创新技术已成为传统工业和实体经济转型升级的重要引擎。在民生领域，基于移动智能终端的融合应用不断涌现。截至2014年8月，中国交通、物流、环保、医疗、能源、安防等领域的物联网应用市场规模已近千亿元。

4 创新技术深度融合，智慧城市加快孕育

伴随物联网、云计算、大数据、移动互联网的融合发展，智慧城市加快孕育，建设内涵全面深化。截至2013年底，中国已有400多个城市启动智慧城市建设。中国城市发展正加快步入智慧信息互通互联、智慧技术协同集成、智慧产业快速崛起、智慧服务高效便民的新时期。

5 无锡物联网应用提档升级，智慧城市建设全国领先

第7篇

围绕“在素质教育中强化教育素质”这一宗旨，学校充分发挥“研究、指导、管理、服务”职能，创新教研机制，探索教研工作的有效途径，按照“以教师发展促进学校发展，以教研促教学，彰显书香校园文化内涵”的工作思路，积极开展校本教研活动。现将一学期来学校的教研工作小结如下：

    一、制定教研工作计划，明确工作任务

    学期初，学校张校长组织召开会议，明确工作职责，确定本学期工作要点，提出了总体奋斗目标和具体工作思路，根据教育局及中心校会议精神我们学校制订了本学期教研工作计划，一学期来，教研工作按计划有序进行，基本完成教研任务。

    二、认真抓好教研组建设，突出教研活动实效

    召开教研会，明确教研工作及要求，大力开展校本教研，提高教师业务能力，促进教师专业发展，转变教学方式，全面提升教学质量，优化课堂结构，提升课堂教学效益。

    三、积极组织开展课题研究

    积极开展中心校提出的课题，以问题解决为落脚点，以课题研究为载体的标本教研，积极开展研究，并有一个省级课题成功结项。

    四、认真抓好段考、期中考试的命题与质量分析工作

    安排各学科段考、期中考试，并组织好考后试卷分析，并写出分析报告。教研组长做好考后成绩统计与质量分析，诊断教学中存的在问题，并探寻解决办法。

    五、建构书香校园文化

    借助于中心校提出的“好书伴我成长”活动主题，创建书香校园文化，为学生营造良好的读书氛围，让学生养成良好的阅读习惯。

    六、工作中的不足与改进措施

    1、学校教研工作缺乏长远规划，具体、有效的措施不多，教师参与的积极性不很高，未能达到通过教研提高课堂教学效益的目的。

第8篇

2021年是“十四五”规划的开局之年，也是退役军人事务部门《退役军人保障法》的实施之年，更是我区步入快车道发展的黄金阶段。为此，XX区退役军人事务局将紧紧围绕区委区政府中心目标任务，扎实推动基层退役军人服务保障体系建设，全面落实退役军人各项合法权益，全力维护全区和谐稳定社会发展大局。

一、扎实开展基层服务保障体系建设。

根据国家、省、市退役军人事务部门的部署安排，全国示范型退役军人服务中心（站）建设工作需在三年内建设完成。2019年我区共有1个区级退役军人服务中心和14个乡级退役军人服务站已初步通过省级评估验收。2021年我区拟申报剩余8个乡级退役军人服务站，力争在硬件设施、软件资料、日常服务中达到全国示范型退役军人服务中心（站）标准要求。同时在全区每个乡镇（街）拟选择1至2个村（社区）作为村级示范型退役军人服务站样板，从而辐射带动全区基层服务中心（站）阵地建设得到一个质的提升。

二、新（扩）建XX烈士陵园项目。

依托张家店战斗烈士陵园现有资源，积极申报XX烈士陵园新（扩）建项目，不断搜集、挖掘各种红色教育纪念设施、物品，同时积极宣传一批感人的英雄典型事迹，努力打造XX红色教育基地。目前此项工作正在有序开展中。根据省、市退役军人事务部门部署要求，“十四五”期间我区拟申报建设区级光荣院，从而满足孤寡、特困供养等困难退役军人的实际需求，进而在全社会营造崇军拥军爱军的良好社会氛围。

三、大力实施《退役军人保障法》。

2021年1月1日《退役军人保障法》将正式实施，《退役军人保障法》是第一部退役军人国家层面的法律法规，社会关注度高。区退役军人事务局将认真按照要求，扎实在社会层面、退役军人层面等各层面开展形式多样的宣传活动，从而使全社会都能理解支持退役军人事务部门各项工作，努力为营造和谐稳定的社会发展环境创造条件。同时根据国家、省、市出台的优待证发放等相关政策措施，积极稳妥推进贯彻落实，全力维护退役军人合法权益。

四、不断加强队伍建设。

好的政策还需要好的队伍加以贯彻落实。为此，区退役军人事务局历来重视基层队伍建设，特别是对于我们刚刚成立的部门，队伍建设就显得尤其重要和紧迫。2019年、2020年我们开展了乡级退役军人事务系统人员的业务培训，2021年我局将在继续开展乡级退役军人事务系统人员的业务能力提升培训外，结合《退役军人保障法》的贯彻实施，将有序对全区330个村（社区）从事退役军人事务的工作人员开展培训，不断提升村（社区）级退役军人事务系统人员的办事能力，为下一步退役军人工作实现“小事不出村，大事不出乡”奠定基础。

五、稳步推进退役军人就业创业。

就业是民生之本，做好退役军人就业创业工作是退役军人事务系统的重要职责。自区退役军人成立以来，就将此项工作牢牢抓在手上，2020年在全区范围内开展“创业先锋”评选、优秀“兵支书”微视频的宣传，其用意就是激励更多退役军人加入到就业创业大潮中来。2021年我局将在历年工作基础上，稳步推进就业创业孵化基地建设，同时与人社部门积极配合，为全区退役军人提供更多更优的工作就业岗位。同时积极选树一批就业创业的先进典型，从而激励和辐射带动一大批退役军人实现就业。

六、继续开展常态化联系退役军人工作。

常态化联系退役军人制度是退役军人事务部门部署安排的一项常态化工作。其主要做法是退役军人事务系统工作人员对辖区内每一名退役军人开展结对联系。2021年我局将继续通过常态化联系退役军人工作，不断融洽与退役军人群体的关系，及时发现退役军人思想动态及家庭出现的困难和问题，做到及时发现及时干预及时救助，把矛盾问题化解在萌芽状态。同时在走访过程中，建立健全就业需求台账，并积极通过大数据平台，及时为其提供就业信息，帮助零就业退役军人家庭实现就业。

七、充分利用信息数据开展招商引资。

第9篇

随着社会经济的进步，电梯在人们生活和工作中的作用越来越突出，甚至已成为高层建筑物的主要交通工具，这个时候我们不光要重视电梯的生产质量，增加电梯的科学技术水平，还需要高度关注电梯日常检验检测工作，只有做到各方面的工作技术要点，才能有效确保电梯运行安全，为人们生活和工作更好的做服务。在目前的电梯检验检测工作中，常见的检测技术包含以下几种。

1.1电梯检验检测类型电梯检测检验技术是确保电梯质量的关键所在，在具体的工作中包含了出厂前检验、使用前检验、型式检验、事故检验和维修改造检验等方面。下面我们就这些检验工作要点作分析。

1.1.1出厂前检验检测技术。出厂之前的检测检验工作是由电梯制造商根据国家生产标准对电梯开展的一项检验检测工作，其主要是针对电梯产品是否符合国家强制标准要求，并且要对电梯的各个零件检验结果给出出厂合格证明。另外，检测工作中还需要对零件在组成电梯之后的协调性与一致性进行检测，以此来确保电梯的运行安全与正常。

1.1.2使用前的检验检测技术。使用之前的电梯检测检验技术主要指的是电梯在安装调试之前根据施工建设指标对电梯开展的零件、安全性能检验工作。这一方面的工作包含了电梯的安装、调试以及电梯整体功能的检测，该检验过程中我们还需要高度重视安装单位的质量监督部门以及自检部门的监督结果，以此来确保电梯投入使用之前一切性能正常，都能符合当前工程施工建设标准。

1.1.3电梯型式检验。电梯型式检验主要是检查电梯安装部件以及零件的形式是否能够满足工程需要，以此来确定工程电梯安装质量与规格。

1.1.4事故检验和改造维修检验。事故检验主要指的是电梯在发生重大事故之后的改造维修检验，是根据电梯在事故产生原因对电梯零部件进行更换、维修的一种检验改造措施。如果改变了电梯的主要参数，包括电梯的轿厢重量、控制系统、驱动主机、门锁装置等，就需要对电梯进行全面的检测，来确保电梯仍然能够正常、安全的运行。

1.2常见电梯检验检测技术

1.2.1目视检测。当技术人员在对电梯进行检验的过程中，目测检验方法是常见的基础检验手段之一，人们主要是通过电梯整体外观以及实际运行情况，对电梯的性能进行基本的了解，从而对电梯故障问题发生的大概位置进行初步的判断。一般来说，我们在对电梯进行目测检验的过程中，一般都是对电梯的控制区和轿厢去的使用功能进行检验，从而有效的排除其中存在的故障问题。另外，检验人员在对电梯设备零件的尺寸大小进行检验时，也可以利用相关的简要工具，来对零件的尺寸进行测量，从而使其安全性能得到进一步的提升。

1.2.2应用无损检测。目前，人们在电梯检验当中，应用无损检验方法是十分常见的，它不仅可以对电梯的安全性能进行整体性的检测，还有效的控制了电梯系统的正常使用。通常情况下，应用无损检测技术在电梯检测工作中的应用方法主要有线锤法和激光检验法这两种，它们在实际应用的过程中，都有着较好的检测效果，使得电梯系统中存在的故障问题可以得到很好的排除。而且随着科学技术的不断进步，人们也将许多先进的检验技术应用到其中，这就使得应用无损检测技术的功能得到进一步的提升，从而满足当前电梯运行的相关要求。

1.2.3曳引钢丝绳漏磁检测。曳引钢丝绳漏磁检测是根据磁铁漏磁产生的磁场变化原理，将探伤传感装置放于电梯容易出现故障的重要零件部位，以其磁场变化与常规磁场环境进行对比，并将磁场变化产生的信号传入计算机。曳引钢丝绳漏磁检测还需要在计算机内设定相关的电梯条件和电梯数据，然后再将漏磁产生的新号编码进行设置和带入，由计算机对电梯内部的磨损状况和设备准确程度进行分析说明，得出相应结论。

1.2.4噪声检测。对电梯的噪声检测是运用相关测声压级传感技术对电梯进行相应检测，从具体应用上来说，是将测声压级传感装置放在距离地面1.5米高度的位置，设置三个或三个以上测试点并于传感装置1米的距离位置进行测量，在数据获取过程中选取噪声最大数值进行分析。噪声检测方式具有设备工具较为便捷的优点，并能运用于对电梯的综合水平测试。

2结束语

第10篇

摘要：当全社会多领域正经历大数据浪潮的洗礼时，企业人力资源管理也不例外，企业HR工作中呈现出越来越依靠大数据技术的发展趋势。如何在“大数据”时代背景下，通过对巨量的、碎片化的数据实现科学有效的提取和分析，产生更大的管理智慧和价值，为企业人力资源管理提供决策参考，顺应时代变化创新管理手段和方法，是企业人力资源管理者在大数据时代面临的最大的挑战和机遇。

关键词 ：大数据 企业 人力资源管理

随着大数据时代的到来，一场全新的思维变革、管理变革应运而生，大数据的使用已成为企业提升竞争力的关键要素。如何在“大数据”时代背景下，通过对巨量的、碎片化的数据实现科学有效地提取和分析，产生更大的管理智慧和价值，为企业人力资源管理提供决策参考，顺应时代变化创新人力资源管理的手段和方法，是企业人力资源管理者在大数据时代面临的最大的挑战和机遇。

一、何谓“大数据”

早在二十世纪八十年代，著名未来学家阿尔文·托夫勒于就在他的《第三次浪潮》一书中，热情地赞颂“大数据”为“第三次浪潮的华彩乐章”，但当时，“大数据”并未充分引起重视。直到2011年5月，“大数据”的概念再由以倡导云计算而著称EMC公司“抛出”，紧接着，麦肯锡、IBM、谷歌等众多科技和管理咨询机构相关研究报告，纷纷对“大数据”概念积极予以回应和跟进，大数据从此成为了耳熟能详的时尚词汇。根据IDC（International Documentation Centre，国际文献资料中心）的研究发现：全球信息量大约每两年翻一番，即使是在全球遭遇金融危机的2009 年，信息量也比上一年度增加了 62% ，达到80 万 PB (Petabyte 千万亿字节，1PB=10 亿GB) ，从2010年起，全球数据已跨入ZB (Zettabyte 十万亿亿字节)时代，预计到2020年，全球数据量将达到惊人的35ZB，此种现象被称为“大数据摩尔定律”。大数据又称巨量资料，指的是由于所涉及的资料量规模巨大和复杂性，无法在合理时间内通过传统的IT技术和软硬件工具实现撷取、管理、处理和服务的数据集合。大数据绝不同于“海量数据”，后者只强调数据的量，而大数据不仅用来反映数据量的巨大，还重在描述数据的复杂形式和快速的时间特性，以及通过对数据的专业化处理最终获得有价值信息的能力。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在的时日已久，近年来却随着互联网和IT行业的发展被人们日益关注。

大数据具有四个层面的特征，分别是“Volume，Variety，Value，Velocity”，简称4“V”。“Volume”表示数据体量巨大，从GB到TB、PB再到EB、ZB，截至目前，人类生产的印刷材料的所有数据量是200PB(1PB=210TB)，而自人类产生至今全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。“Variety”代表数据类型繁多，通常数据类型分为结构化和非结构化两种，结构化数据是以往便于存储的以文本为主的数据，非结构化数据指非文本形式的数据，包括视频、音频、网络日志、图片、地理位置信息等，由于非结构化数据的类型越来越多，对数据的处理能力提出了更高要求。“Value”为价值密度低，商业价值高，以一段连续不间断的视频为例，可能只有一两秒的数据是有用的数据。“Velocity”是指处理速度快，这是大数据区别于传统数据挖掘技术的最显著的特征，又称为1秒定律。由于数据以爆炸的速度增长，不断涌现新的数据，要使大量的数据得到有效的利用，要求数据处理的速度随着数据量的快速增长不断提升，而且数据在互联网络中不断流动，具有时间价值，如果数据得不到及时、有效的处理，就会丧失其意义和价值。由于大数据具有的4V特征，要求数据的使用者具有相应的大数据技术，即通过特殊方法从类型多样的海量数据中，迅速获得有价值的信息的技术。

二、企业遭遇“大数据”的喜忧参半

毋庸置疑，大数据时代已改变了我们的世界。Google公司基于数据推出“流感趋势”，跟踪诸如“感冒”、“咳嗽”、“喷嚏”和“发烧”此类词语，能比较准确地判断出流行感冒在那里得以扩散。Walmart通过收集社交网站的海量信息和数据，运用大数据工具，将“挖掘”顾客需求转化为“创造”消费者需求，成功地实现了尿片和啤酒营销……

EMC公司近期通过对数据科学家展开调查，得到的调查结果是：83%的调查对象坚信“大数据”会使得企业对数据科学家的需求空前增长；64%的调查对象表明，现有的人才供应量处于供不应求的状态。事实上，麦肯锡公司预测，在未来六年里，单美国就会面临缺少14万甚至19万拥有深厚数据分析技术的人才这一窘势，而能够通过运用大数据进行合理决策的管理和分析人才的缺口更是达到150万。由此预见，大数据在各行各业尤其是企业，应用前景非常广阔。无论从我国还是全球来看，企业人力资源管理在“大数据”时代遭遇了喜忧参半的境况，即面临着全新的机遇和挑战。《人才大战》的合著者即电子商务巨头eBay公司的副总裁贝丝·阿克塞尔罗德在其著作中写道：“将大数据技术运用到人力资源管理工作中具有重要的价值和意义，人力资源管理通过数据分析不断实现增值，不管是以数据引导和分析定位企业外部人才，还是借助数据对企业内部员工进行预测评价，提前获得员工的离职可能的信息，找出导致离职的关键因素，从而及时做出准备和干预，数据都为此提供了大量的机会和空间。”

首先，大数据正在改变企业人力资源管理的现实环境。以前，在企业人员配置过程中，总是相对静态地看问题，人才的数量、学历结构、年龄结构、能力结构等数据在一段时期内基本保持不变，而在大数据时代，每天会诞生海量的数据，人才的人力资本存量、知识结构、工作状态和绩效等无时不刻不在发生变化，在一天的时间就可能产生巨大的信息量。企业管理者已身处一个数据的“海洋”，大数据使得人才和管理者双方彼此更加“透明”，通过大数据技术，有更多的信息为对方所掌握，基于委托-关系的博弈双方由于“信息不对称”而带来的管理困境因大数据而发生改善。

其次，人力资源管理的传统的思维和手段被数据“颠覆”。大数据是一种不可忽视的冲击旧有思维模式的新浪潮，势必给企业人力资源管理带来一场思维和方法的革命。随着数据采集和监控的精细化，决策的挑战来自于数据采集，而不再是通过传统的IT技术进行的简单存储。企业人力资源的发展前景可以通过数据收集进行预见，通过对所获得的信息及时进行分类并做出明智的决策，采取迅速准确的行动。很多有关人才的数据在收集的时候也许无关其他用途，但最终却会产生许多创新性的用途。比如通过跟踪IP 地址，给人才招募提供目的地参考。在大数据环境下，企业人力资源管理部门的价值从后台服务发展到协助相关业务部门挖掘、聚集和培养人才，HR部门通过对员工的相关数据进行分析，从而成为企业业务的驱动者。

第三，大数据重新解构企业管理者的素养。预测数据与洞察变化成为企业管理者必备的素质，管理者必须要通过对“即时”数据的掌握，从海量的信息中捕捉有效的数据，获知员工的“当下状况”，并迅速作出反应。由于大数据带来的“透明度”的提高，管理者要形成“大数据思维”和“透明”的管理理念，管理也不再是单一管理与控制，而重点在于协调，在队伍建设中要充分利用数据协调方方面面的关系。

第四，数据安全、数据隐私成为不可回避的问题。在倡导灵活、开放和共享的“大数据”时代，数据的安全是一个重要的命题。每个企业员工都将建立一个数据档案，在这个档案库里记录了每个人的基本信息、教育经历、工作经历、工资福利、工作业绩等一切在企业“从始至终”的数据，并留下日常工作中每时每刻的数据脚印，从而带来“个人被放在显微镜下观察”的困境，因为企业员工尤其是技术人才有着较高的受尊重和自我实现的需求，“数据维权意识”相对较强，各企业要有相应的数据安全措施，以确保员工的“数据权”不受侵害。

三、基于“大数据”的管理手段创新

1.构建广泛辐射的“人才雷达”

自从镀金公司的创始人卢卡·邦马萨通过数据的“算法”发现优秀的程序员，越来越多的企业管理者将大数据应用到人才搜寻和人员招募的过程中。新的数据理念让人才招聘者将把目光从诸如学历学位、从业经历、工作经验等传统的人才指标转移到非结构化的数据变量上，如通过了解一个人在在社交网站上展示自己的方式、在互联网的“朋友圈”中得到的评价、在网上如何和人交流等信息，为招聘提供重要的数据。大数据技术对企业如何组织人才招聘，以及判断优秀的人才是否在招聘过程中被遗漏等有着重要的应用价值。基于云端技术，运用大数据定向挖掘和分析，帮助企业建立起寻找适合人才的“雷达”系统，即通过数据搜集和联机分析构建的推荐平台，形成点、线、面的完整分析，再用数据按图索骥、招揽人才。如在某些专业技术岗位的招聘中，就如何细分候选人群，可以运用数据挖掘的方法对用人成本、候选人才供应量、招聘风险和人才质量等多个因素进行权衡，根据不同的人才获取策略选择细分对象。

当然，“大数据有大数据的偏见，”对于人才处于“冰山”深处的如直觉和感召力这些隐性特质必须借助有效的人才测评技术将隐性转化为显性，通过测量和“运算”，让发现人才的过程实现了“自动化”。人才雷达改变了以往企业在人才招聘中单凭直觉与经验进行决策的不足，是支撑人才招聘的不可或缺的“外脑”。

2.绘制高绩效人才的“数字画像”

在大数据时代，重要的是关联关系而不是因果关系，一些行为和结果之间并不存在必然的联系，但通过有质量的数据分析，就可以找到彼此的关联。比如究竟什么样的人才能创造高绩效，应该如何对工作任务进行分配，什么样的人适合在本企业工作，什么岗位配置什么样的人才能最大限度地激发人才的工作激情……通过如此定义找到能够反映这些的数据表现。人力资源管理部门通过收集和整理人才的相关数据（来自于人力资源部门的原始数据、相关业务部门及合作伙伴的数据），建立起一个数据体系，这些数据可以对人才的实时动态信息作出分析。在定义高绩效人才时，需要掌握四个方面的数据，才能做出正确的决策，第一是简历数据，第二是人才入职一年的业绩数据，第三是人才对其工作时间利用和工作效率，第四是他在社会圈子里做些什么。以这些数据为基础，可以描绘和定义出高绩效人才的“画像”。 例如美国某保险公司通过对招聘的数百名初级销售代表的实际业绩进行跟踪分析发现，与业绩有着较高相关系数的应聘者素质有：求职简历文本质量（语法是否准确，表述是否清晰）、学习和教育背景及其完整性、以往类似的工作经验（尤其是成功的工作经历）、在不确定工作环境下的稳定性和能力等。研究表明，传统观念中认为重要的一些因素，诸如毕业学校的档次、在校成绩和表现等因素和业绩的相关度并不高。

3.通过数据联机分析实现人员配置精准化

人员配置的关键是“能岗匹配”、“人岗匹配”，即把最合适的人放在最合适的岗位上。为达到人尽其才、才尽其用的人力资源配置目的，许多发达国家的人力资源管理研究者已经开发出各种各样基于数据的精细化的人才能力模型，这种模型从多维度描述什么人进入深入岗位才是最合适的。在企业的人才配置中，企业管理者要改变以往“大而化之、重定性轻定量”的旧式思维模式，对人才数量、质量和结构数据做到一清二楚，对各岗位的素质要求、技术含量、工作要点做到心如明镜，通过相关数据搜集、分析和应用，探索工作规律，实现人员配置的精准化，不断提高人力资源管理的科学化水平。另一方面，使用大数据技术，可以改变企业以往引进和管理人才的粗放模式，在传统的人力管理中，对于哪些企业需要何种人才，哪些高校培养输出哪些人才，科研院所孵化哪种特定产业人才等方面的判断，基本上是通过抽样调查或估算得到，进入大数据时代之后，通过数据搜集和联机分析，能够形成完整的点（企业）、线（产业链）、面（区域）的动态数据，改变以往静态孤立的数据报告形态，能够有针对性有的放矢地编制人才引进的中长期规划和短期计划，实现精准的投放，以数据的搜集、分析和应用提高人力资源管理的科学化水平。而且，当以上这些数据的采集和应用达到一定年限后，就能通过数据挖掘技术找到潜藏在数据后面的历史规律，借此对未来做出预测。

4.把握数据内在规律实现个性化激励

企业员工普遍具有工作自主性强、对激励高期望、较高的精神需求等特征，员工与企业之间是依靠一系列契约关系联结的，契约关系中工资报酬、工作时间、福利待遇、精神激励等数据反映出企业对各类人员的激励水平和程度。一方面，企业对人员作用发挥的衡量离不开绩效评价，绩效评估离不开数据的说明。通过设定绩效目标，科学合理设置评价指标，如“基本工作量”、“任务完成情况”、 “出勤情况”、“关键绩效行为”等进行量化考评，以动态的业绩评价推进员工在组织中作用的发挥，同时借助大数据挖掘技术，发现潜藏在业绩数据背后的规律，对评价对象未来的工作业绩进行预测和指引，凭借“数据”激励员工朝着业绩目标方向努力。另一方面，可以通过对员工个体成长的经历、知识背景、工作行为、兴趣爱好等数据的搜集和分析，从具体的指标和数据倒推出员工的驱动性需求，就可以很轻松地梳理出员工的内在需求，找出个体需求之间的差异性，为员工在培训教育、创新创业、就医保健、子女入学、社会保障方面等提供便捷服务。有针对性地进行个性化激励，从而大大地提高激励的科学性和有效性。此外，通过为员工提供“贴心”的信息服务，借助企业信息平台，将企业的采购管理、生产管理、人力资源管理、财务管理、销售管理、财务管理、后勤管理等方方面面的数据通过公开、透明的方式提供给各类员工，充分尊重员工的知情权和“主人翁”地位，可以使其与企业之间有更紧密的心理契约关系。

5.建立数据“防火墙”尊重员工数据隐私

由于数据管理和使用过程中存在数据安全、数据隐私的问题，因此在人力资源管理过程中运用大数据时一定要建立相应的工作标准明确规定工作流程、各环节工作权限和责任。对应用程序、用户访问采取分层授权的方式，设置数据“防火墙”保护存储在大数据集群中的数据，避免受到非法入侵，被违规查看和复制。为规避历史数据的丢失和系统崩溃的风险，要及时对各类数据进行备份，同时确保数据的可恢复性，建立起数据的“防灾”机制。因为数据都是由人在操作，所以不仅要从关注网络层面的安全着手，对程序员、网络员及相关工作人员也要加强安全防范意识教育，加强数据工作队伍的建设，规避数据工作人员的道德风险，对其数据工作要进行定期或不定期的审计。通过为大数据本身、大数据的处理过程、大数据处理成果装上“防护”装置，以充分尊重员工的数据隐私。

综上所述，在大数据时代“除了上帝，任何人都必须用数据来说话”。我们所处的时代既是最好的时代，也是最坏的时代，用此话来描述大数据给企业管理带来的影响最恰当不过，企业人力资源管理者须做到未雨绸缪，充分认识到“大数据”的应用对于企业人力资源管理既是挑战，更是一个可以大幅度提升管理效能的良好契机。企业的HR工作，不可避免地越来越依靠大数据，企业人力资源管理者理应对“大数据”抱持开放的态度，通过大数据为企业人力资源管理提供的数据定向分析和挖掘的平台，有效地发现人、使用人、激活人和发展人。

参考文献：

[1]David Reinsel,John Gantz. The Digital Universe in 2020:BigData ,Bigger Digital Shadows,and Biggest Growth in the FarEast.2012(12)

第11篇

关键词：新常态;网络;思想政治教育工作

中图分类号：G641 文献标志码：A 文章编号：1002-2589（2015）28-0186-02

2014年5月，在河南考察时提出了适应新常态的要求。“新常态”不仅是对我国经济发展的全新描述，也是对我国全面国情的准确概括。新常态下我国经济、政治、文化、社会等各个领域都表现出新的特征、新的面貌。与此相适应，我国高等教育领域也呈现出一些重要的“新常态”。在致国际教育信息化大会的贺信中指出，因应信息技术的发展，推动教育变革和创新，构建网络化、数字化、个性化、终身化的教育体系，建设“人人皆学、处处能学、时时可学”的学习型社会，培养大批创新人才，是人类共同面临的重大课题。①在此形势下，大学生网络思想政治教育如何应势而动、顺势而为，适应新常态应成为教育工作者必须思考的时代命题。

一、新常态下网络思想政治教育工作的形势与要求

根据2015年CNNIC的《第35次中国互联网络发展状况统计报告》，截至2014年底，我国网民数量达6.49亿，互联网覆盖率达47.9%，手机网民规模达5.57亿，人均周上网时长升至26.1小时。②作为思维活跃、受教育程度高的大学生，无疑是使用网络最广泛的群体。根据某高校的不完全统计，该校学生网络覆盖率为100%。从获取信息到游戏娱乐，从社交联络到购物理财，网络已经深刻地影响和改变了当代大学生的学习、生活、工作方式，这就为网络思想政治教育提供了基础和条件。笔者认为，新常态下网络思想政治教育的形势和环境还存在如下三个特点。

（一）新媒体应用异军突起

新媒体是以数字信息技术为基础，以互动传播为特点、具有创新形态的媒体，包括网络媒体、手机媒体、数字电视等[1]。而近年来广为流行的微博、微信就是新媒体的主要代表。截至2014年6月，微博注册账号达13亿，微信用户已达6亿;微信公众账号以每天8 000个进行增长，且用户呈现年轻化趋势[2]。大量的文本、语音信息大有替代传统短信的趋势。另外，使用新媒体进行转账、购物、打车、查询信息已成潮流。基于这种情况，网络思想政治教育必须高度重视新媒体发展，大力研究新媒体应用，主动占领新媒体阵地。

（二）大数据时代悄然来临

大数据的出现具有必然性，是信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革程度的必然结果[3]。数据量的急剧增长使人为之感叹，有分析称：如今只需两天就能创造出自文明诞生以来到2003年所产生的数据的总量[4]。大数据不只是信息的简单叠加，而是全球运转的详细记录，具有科学价值和社会价值。每个人的日常行为如消费、网上活动、各种通信行为都将被记录，当个人数据积累到一定量，就能够通过数据分析揭示个人的生活习性、心智状况、个性特征等[5]。大数据给网络思想政治教育工作带来的是一种教育和研究方式上的转变，有了大数据的支持，就可以更为量化地设计教育方案，有针对性地开展思政教育工作。

（三）“互联网+”方兴未艾

“互联网+”的概念一经提出，就引来了各个行业的广泛关注。总理在《政府工作报告》再次将“互联网+”推向影响国计民生的“风口”。笔者认为，“互联网+”应包含三个特性，开放性、联系性、创新性，是互联网与其他行业产生“化学反应”后催生的一种新模式。这就为“互联网+思想政治教育”提供了思路和依据，即运用互联网思维将二者深度融合，运用不同于传统网络思想政治教育的新模式。

根据对以上形势分析，我们可以得出：在新常态下，网络思想政治教育必须顺应信息技术发展大势，充分利用网络资源，深入分析学生特点，不断创新教研方法，构建网络化、个性化、日常化的思想政治教育体系。这既是目标更是要求。

二、新常态下网络思想政治教育工作的机遇与挑战

（一）机遇

1.党和国家的高度重视。强调，要把网上舆论工作作为宣传思想工作的重中之重来抓;并提出了建立网络强国的宏伟目标。中办、国办印发的《关于进一步加强和改进新形势下高校宣传思想工作的意见》也明确要求推进网络新媒体建设。这都体现了党和国家对于网络、网络宣传的高度重视，并已经上升为国家战略和政策。这就为新常态下网络思想政治教育提供了明确方向和重要遵循，也将使该项工作纳入顶层设计和全盘考虑。

2.教育改革的强劲东风。党的十八届三中全会后，围绕全面深化改革的总目标，教育领域将推进教育治理体系和治理能力现代化作为主要方向，加强网络思想政治教育也无疑是教育改革的重要方面。教育部将“做好教育系统宣传思想工作”纳入2015年工作要点、国际教育信息化大会召开等信号都说明教育改革这项系统工程将给网络思想政治教育带来政策与资源优势，助推其发展。

3.信息技术的快速发展。云计算、大数据、移动互联网、物联网、新媒体等新技术、新行业迅速兴起，网络信息安全上升到国家战略，这些都为网络思想政治教育的开展提供了保障和基础。尤其是4G网络的广泛覆盖，为人们通过手机实时获取信息提供了便利;微博、微信等新媒体的功能日趋丰富也为吸引着更多青年学生创造了条件。

（二）挑战

1.网络环境复杂严峻。互联网开放性的特点也使其成为一种大众传播媒体，每个人既是信息的接收者，也是制造者，更是传播者。当今网络上各种思潮相互激荡、网络信息鱼龙混杂、一些不良的网络文化沉渣泛起，这些都不断地冲击着意识形态的主导地位，严重威胁意识形态安全。在大学阶段价值观形成时期，频繁接触一些垃圾信息，难免“久闻而不知其臭”，政治信仰模糊、价值观念错位的危险不可小视。

2.学生诉求多元个性。当前本科生已逐渐进入95后，具有自我意识强、价值取向多元、思想独立、敢于创新等特点。成长于网络时代的95后，灌输式的思想教育已经难以满足他们的要求，单一化的平面阅读已经难以吸引他们的兴趣，需要更为多样的学习形式和更为丰富的教育内容。

3.网络教育本领恐慌。面对飞速发展的信息技术、日新月异的网络环境、个性独立的学生群体，许多思想教育工作者也面临着本领恐慌的问题。主要表现为：不熟悉当代大学生的网络话语体系;不善于使用新兴的网络工具;不了解网络传播规律，缺乏媒介素养等。

三、新常态下网络思想政治教育工作的探索与实践

基于以上分析，笔者在加强高校二级学院的网络思想政治教育的工作背景下，提出了具有鲜明特色、符合学院特点、顺应思想教育工作规律的“123”模式并付诸实践。旨在提高网络领域的影响力，增强教育服务的主动性，实现思想教育从“灌输式”到“互动式”的有效过渡。

（一）构建一支队伍，配好网络思想政治教育的发动机

成立以学院党委副书记为领导，辅导员为骨干，学生为主体的网络管理小组，负责开展网络思想教育研究、网络内容管理、网站建设与维护、新媒体探索与应用等工作。

工作组以会议或沙龙的形式定期组织学习交流，包括：邀请思想教育、网络应用方面的内行进行讲座授课;在组内针对专项进行讨论;日常对于相关理论著作的研读，力争做到学思结合，学以致用。通过制定相关制度，规范网络内容管理和网站建设维护。吸收粉丝人数较多的校园大V和网上发言踊跃的活跃同学，利用各类新媒体丰富网络思想教育的途径和手段。

（二）紧扣两项服务，控好网络思想政治教育的方向盘

1.服务学院发展，将推动工作同教育引导相结合。学院网站要打造为对外宣传交流的展示窗口，提高学院教学、科研、管理水平的有效工具，师生获取学院信息的重要渠道。依托“中国大学生在线”，精心打造辅导员团队博客，通过结合实际，紧贴学生的博文，开展思想教育，增强了互动交流，提升了育人实效。

2.服务学生成才，将满足需求同提高素养相结合。通过网络课程地图，使同学们较早地理清课程体系，成功助力学涯规划的开展。利用人人网、微博、微信等新媒体，构建了公告、互动、帮扶、监督等四大网络平台，做到常规问题自动回复，专项事务个别答疑，线上活动全面覆盖，不断适应同学们多元化的网络生活。

（三）重视三个把握，踩好网络思想政治教育的离合器

1.把握“时”，顺应教育规律。“说得早不如说得巧”，及时适时的思想教育，往往能得到事半功倍的效果。一是以重要节日、纪念日、重大事件为契机，开展网络主题教育活动。如在党的十召开前后，推出“我谈十”校园微板报，引导学生关注十，学习十;二是抓住学生入学、考试、就业、毕业等关键节点，适时推出学涯规划、诚信教育、就业指导、文明离校等教育服务，帮助同学们提升自身素质，锤炼可贵品格。

2.把握“度”，提升内容质量。要使思想教育适度不失度，就必须不断提升内容质量，讲求引导的艺术。一是坚持正面引导，构建网络思想教育的主阵地。通过制度建设确保学院主页的信息及时正确，成为获取学院信息的主要渠道和引领学生思想的重要标杆;通过理论学习保证辅导员团体博客发声准确合理，“心灵导航”、“书记有话说”等博客栏目以高质量的博文，引导同学们理性看待问题，乐观面对生活，帮助同学们树立正确观念和良好心态。二是注重生动鲜活，凸显榜样引领力量。通过新媒体，将身边的先进事迹和心得经验传播到同学当中去，使身边榜样的影响得到扩展，带动了全体同学进步。

3.把握“效”，拓展多元渠道。确保网络思想教育落到实处，就要贴近学生群体，增强吸引力，力争全覆盖。一是发挥新媒体作用，积极应对大学生群体的变化。主动运用人人网、SNS、微博、微信公众平台等大学生喜闻乐见的时尚方式，将思想性、知识性、趣味性于一体的教育服务信息准确推送给广大同学，增强了教育引导的主动性。二是注重线上线下结合，在现实中开展“头雁领航”等朋辈教育活动的基础上，利用网络加大宣传，分享心得和推广经验，使一带一变为一带多、多带多，扩大受众群，提升影响力。

参考文献：

[1]新媒体.百度百科[EB/OL].[2015-05-02].http：//.

[2]2014年新媒体蓝皮书[M].北京：社会科学出版社，2014.

[3][英]维克托迈尔-舍恩伯格.大数据时代[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2013.

第12篇

文章首先阐述了大数据、可视化的概念内涵、构成要素和特点价值，然后论述了大数据应用于在线教育教学理论研究现状及意义，最后以三维动画专业为例分别从学员的学、教师的教以及管理者的管等方面探析了大数据可视化作为一种有效的学习理念、思维形式和工具策略在在线教育教学中的应用实践。

关键词：

大数据 可视化 在线教育 教学 应用

中国分类号：G423

文献标识码：A

文章编号：1003-0069 （2015） 02-0157-02

一 内涵解读与价值概述

1 大数据的概念与特点

美国国家标准和技术研究院（ NIST）对大数据（Big Data）做出的定义是：大数据是指其数据量、采集速度，或数据表示限制了使用传统关系型方法进行有效分析的能力，或需要使用重要的水平缩放技术来实现高效处理的数据。大数据应用就是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程。

大数据的特点主要包括：（1）规模大（Volume）：主要指对数据的存储容量大，计量单位甚至上升到EB、ZB、YB及以上级别；（2）速度快（ Velocity）：指对数据分析的速度极快，一般在秒级时间范围内可以给出海量数据分析的结果；（3）种类多（Variety）：指包含的数据类型非常多，既包括网站记录、网络日志、图片信息，又包含动画、视频、地理位置等信息；（4）价值高（Value）：指大数据的重点在于发现海量数据背后隐藏的有价值的信息。见图1：

2 大数据可视化的构成要素与特征价值

对于大数据可视化的定义，目前存在多种不同的观点。有研究者认为，大数据可视化仅仅是计算可视化的延伸与扩展，其可视化对象为空间数据，只是将抽象数据直观地表达出来，与信息可视化、知识可视化既有交叉又有不同。也有研究者认为大数据可视化是一个不断演变的概念，人们正在接受同时涵盖科学可视化与信息可视化的新生术语，它还包含知识可视化的内容。数据可视化的范围也有不同的划分。有研究者提出了数据可视化由统计图形和主题图组成，主要为信息的呈现。也有研究者认为，大数据可视化主要包括思维导图、新闻的显示、数据的显示、连接的显示、网站的显示、文章与资源、工具与服务等方面，范围更加广泛。根据本文的研究内容，笔者赞同大数据可视化较为宽泛的界定，认为其同时涵盖了科学可视化、信息可视化与知识可视化。

大数据可视化技术特征主要有：一是直观化。直观形象地呈现数据，使用户可以看到分析对象或事件的多个属性或变量，且数据可以按其每一维的值分类、排序、组合和显示。二是关联化。能挖掘并突出呈现数据之间的关联，直接快捷地弄清各个属性之间、事件之间的关系。三是艺术化。通过不同的表现形式，增强数据呈现的艺术效果，符合审美规则。四是交互性。通过用户与数据的交互，增强用户对数据的控制与管理，实现可视化形式的个性化呈现。

大数据可视化的过程及步骤：（1）获取。收集数据库的表、文字记录、网络上的源文件，录像记录等数据。（2）分析。构造一个结构分类图，并按分类排序。（3）过滤。删除冗余数据，保留感兴趣、有价值的数据。（4）挖掘。辨析数据格式，挖掘其中规律。（5）表述。比如条形图、列表或树状结构图。（6）修饰。改善表述方法，使它变得更加视觉化、直观化。（7）交互。增加方法来操作数据，实现交互选择性。

二 大数据的教育应用理论研究现状分析

1 国内大数据教育应用研究现状

在中国知网中选择“高级检索”类型，并在检索条件中选择“主题”检索，输入“大数据”并含“教育”，其检索出400余条结果与之相关，主要文章200余篇。经过对文献内容的分析，可以发现到目前为止，大数据在教育领域的应用研究可以划分为以下两个阶段：研究的萌芽阶段和研究的起步阶段。2014年3月，教育部办公厅印发的《2014年教育信息化工作要点》中指出：加强对动态监测、决策应用、教育预测等相关数据资源的整合与集成，为教育决策提供及时和准确的数据支持，推动教育基础数据在全国的共享。可见，教育大数据的应用已被列入我国教育信息化的工作程序中，相信大数据将很快被推广并与教育领域的深度融合，这是当前时代教育事业发展的必然趋势。

2 国外大数据教育应用研究现状

对于国外大数据教育应用的研究情况，我们主要借助教育资源信息中心ERIC数据库提供的情况进行分析。在搜索对话框中输入“big data and education”，其检索到500余条相关记录。通过查阅论文的摘要以及结合每条记录的“Descriptors”进行手工筛选，剔除无关记录，剩余30余条直接相关记录。时间也主要分布在近三年，研究内容主要包括对教育数据挖掘、学习分析，个性化教育、教育方式的改善、学习策略探讨、教育管理方式的改变、大数据对于教育的推动作用、数据驱动以及对图书馆建设、对教与学需求、评价方法的影响等方面。可见，虽然大数据在国外出现较早也备受重视，但是在教育领域中的应用仍不够深入，正如Anthony G.Picciano教授所说：教学应用大数据分析处于起步阶段，还需要几年才能成熟，虽然大数据的存在被证明是该被重视的，但大数据并不是解决所有教育问题的灵丹妙药，它只是给人们提供了拟定教育问题解决方案时的一部分决策参考。

3 大数据可视化应用于在线教育教学的意义与平台

大数据给在线教育教学实践领域的探索带来了新思维、新视角、新技术、新方法。其应用意义主要是革新教育理念和教育思维、实现个性化教育、重新构建教学评价方式、加强学校基于数据的管理等。

目前国内外常见的在线教育学习平台有：Moodle、Blackboard、Sakai、Khan Academy、网易公开课、传课网以及掀起当下教育革命风暴的“MOOCS”等等。

综上，国内外大数据在教育教学中应用的研究都尚处于起步阶段，相关研究涉猎的内容虽然比较广泛但是研究深度不够，也缺乏具体的实践应用经验，还需要进一步加强大数据在教育教学中应用的研究力度，以期尽早推动大数据在在线教育教学实践中真正发挥其优势和作用。

三 大数据可视化在在线教育教学应用实践探究

目前高校网院动画专业的课程教学应用尚显不足。如何对学习过程中产生的数据进行挖掘，并得到良好的可视化显示应用7如何让动画知识变得直观、艺术、关联、交互7如何利用数据的可视化处理来加强教学的管理与决策？笔者认为大数据可视化在在线教育教学中的应用可以按照模块化功能和学习习惯进行设计，可分为三方面：一是学生在自主学习过程中的应用；二是教师在课程开发与设计模块中的应用；三是教学管理者在管理中的应用。

1 学生角度：促进知识探究、内化，进行自我评估

三维动画知识是一门与市场联系密切、实践性很强的专业软件知识，涵盖了模型创作、质感表现、场景设计、动画制作、特技效果、镜头运用等几大艺术门类，对于不同的专业方向，学生探究动画知识的内容、难点、重点都有所不同。对于影视动画专业方向的学生，要求涉及建模、材质、动画和特效等方面的知识，但重点突出特效技法的运用、舞台类质感的表现、光和影的表达等；对于游戏动画设计专业的学生，重点是角色建模、角色材质表现、角色骨骼动画制作等内容；对于环境艺术设计专业的学生，重点是建筑类模型的准确制作、真实材质灯光环境的表现、漫游动画设计等内容：对于多媒体设计专业的学生，除基本的模块知识外，还应考虑互动环节设计等内容。

不同专业方向的学生在进行探究式学习的过程中，可以对一些研究数据进行可视化的处理分析，探究三维动画知识规律。学生也可以根据自己的理解对现有的三维动画知识进行可视化建模，形成三维动画知识框架与互联体系。可视化的三维动画知识模型能够促进学生间有效的沟通与交流，便于发现自己和其他同学的异同，有助于完善自己的三维动画知识体系。同时，使用可视化建模工具呈现三维动画知识有助于学习者以具体和有意义的方式来表征概念，促进思维的外显和学习的反思。学习者在接受评价形成模型的过程中，促进了新旧知识的整合，建构了三维动画知识网络，培养了自我反思的能力；通过模型，学习者将自己对于三维动画知识的理解表现出来，有助于加强三维动画知识结构化的形成，培养结构化思维模式。对学习过程数据的可视化处理结果，可以作为学生自我评估的参照。学生可以直观了解自己的学习行为（学习时间、时长和浏览内容等），并与其他同学形成比较，反思自己的学习过程，促进学生自我规划，成为主动的学习者。另外，对学习平台数据的可视化处理，可以为学生建立单独的纵向成长记录，形成个性化的学生进步报告。

2 教师角度：提供教育发展动向，优化教学环节

动画作为一个新兴专业，尚未建立起一个成熟完善的教学系统，动画的教材虽然林林总总，俯拾即是，但真正公认经典的流通教材却寥寥无几，很难找到，特别是针对不同专业的教材更是如凤毛麟角。因此，教师可以通过数据可视化，大胆地进行从形式到实质的改革创新，根据工作过程体系构建教材内容和实例。此外，三维动画课程与时展联系紧密，软件版本升级很|央，一般是一年提升一个版本，版本升级会增加新的功能，为此需要教师通过数据可视化密切关注版本升级的内容加入教材与教学中。

动画课前的教学设计、课堂教学以及复习课，教师利用知识可视化方式，将三维动画知识可视化图直接投影出来，既省时又省力，还可以资源共享。三维动画课程最典型的教学方法就是教师对软件命令逐个讲解，在讲解过程中，既可应用目前十分流行的案例教学法，围绕多个案例讲解一个命令，也可使用流行的“边讲边练、讲练结合”的教学模式，避免传统的“满堂灌”、“填鸭式”教学，让学生构建课程的知识体系结构图，从而使教学生动有趣，使学生学有所获。

总之，数据可视化技术可以让动画教学过程的各个环节得到优化，进而提高教学质量。

3 教学管理者角度：提高在线教育交互平台管理能力

教学管理者对动画教学过程数据进行可视化处理，可以结合实践教学经验，探讨以能力为导向的三维动画课程的教学体系和教学方法创新改革的途径，进而确定其发展目标和整体发展策略。

第13篇

一、相关文献研究

发达国家对于高等教育质量的监测由来已久，正是相对科学的监测方法和持续不断的监测行为推动外国高等教育的发展。随着大数据技术的发展，如何将大数据运用于高等教育质量监测正成为发达国家高等教育的一个新话题。2011年，韩国颁布“智慧教育推进战略”，强调与智慧教育相适应的物理背景和内容要求，特别强调了大数据在智慧教育中的运用。

2012年，美国教育部了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》的报告，全面阐述了大数据在教育领域中应用及面临的挑战。

此后，国外学者从大数据技术系统研究大数据的使用问题；也有一些学者重点研究了教学数据库的建立与数据挖掘问题。总之，通过大数据、智慧教育等手段推进现代教育改革。

从国内来说，大数据应用于教育也是最近几年的事。较早可从2009年开始出现教育领域大数据应用的概念。研究论文比较集中出现是在2013年以后的事，而2013年也被称为大数据元年。2014年教育部专门印发《2014年教育信息化工作要点》，指导大数据在教育领域的应用。

学术界对于大数据在教育领域中的应用，主要观点可分为两个角度：

第一个角度，是从为教育领域运用大数据提供技术解决方案。他们主要是以计算机专业为背景的一些学者，提出了为教育领域构建数据仓库、云计算、移动互联网、物联网等技术手段，方案非常多，但都处于摸索阶段，尤其是体现教育特点的方案还不是非常多，许多方案的实际运用效果有待观察。

第二个角度，是研究大数据给教育发展带来的影响。他们多是教育领域的专业人士，认识到大数据是未来教育发展的重要手段。因此，随着大数据不断介入教育领域，他们积极研究大数据对教育可能带来的影响问题。

如何将大数据技术与教育发展有机融合，是目前的研究最需要解决的问题，但研究相对薄弱。

总体来说，大多数研究集中在大数据对成人教学产生的影响展开的理论探讨，而对于如何应用的研究还不多，应用案例少，即使有一些解决方法，其实践效果还有待观察。

二、大数据在成人教学质量监测中的优势

（一）数据采集

大数据技术在数据采集过程中实现了自动化采集。自动化采集可以应付海量数据的采集，形成采集数据系统化、及时化和全面化。是传统人工采集数据无比拟的。由于自动采集海量成人教学信息，保障了成人教学质量监测的数据需求。同时，给成人教学质量监测带来新视角。将成人教学评价数据由成人教学结果转向成人教学全过程。对成人教学质量的掌控将变得全方位，对成人教学质量的分析判断也将更准确。

（二）数据统计分析

大数据背景下对采集到的成人教学质量信息将会运用科学方法及时、系统、科学展开分析和评价，帮助信息使用者从不同角度分析和评价成人教学质量结果，发现成人教学中存在的问题，并拟定相关对策。

（三）成人教学质量跟踪监测

成人教学质量跟踪监测的信息化实际上是通过信息技术实现对成人教学质量监测数据的动态、持续监测。

成人教学是一个持续过程。在持续过程中，因成人教学条件的变化，必将影响到成人教学质量结果的变化。也就是说，成人教学质量结果也是一个动态的变化过程。但传统监测方式因受技术限制，难以展开持续动态跟踪。而大数据技术在自动监测背景下，可以及时跟踪成人教学质量动态变化过程，并及时掌握影响成人教学质量变动的因素，还能在影响成人教学质量变动因素变化的背景下，预测未来成人教学质量结果的变化轨迹。

三、大数据背景下，如何重构成人教学质量监测体系

（一）宏观层面

从宏观层面构建新的成人教学质量监测体系，主要从四个方面入手：

1.大数据思维

运用大数据对成人教学质量进行监测，首先要解决的是建立起大数据思维。分析与成人教学质量相关的所有数据，而不是随机性分析；乐于接受与成人教学质量相关数据的纷繁复杂性；强调与成人教学质量的相关性分析，减少因果性分析。这些都是大数据思路的基本特征。

2.技术支撑

（1）顶层设计，统一成人教学质量数据类型。目前，我国在线教学数据类型不统一，造成数据共享出现障碍。因此，需要从国家层面，统一全国的在线教育数据类型，使教育数据共享和迁移无障碍。

（2）按大?稻莨媛珊侠硗平?监测体系构建路径。合理的大数据技术构建路径是：先界定要解决的问题，再选择要分析的数据，最后是技术选择，不能本末到置。

3.管理体制支撑

（1）从国家层面成立成人教学质量监测大数据应用相关组织，负责技术选择、统一数据类型等。

（2）各高校梳理各自的信息化系统，规范完善教育信息化系统，统一技术规范和数据规范。为未来数据共享、大数据监测提供条件。

（3）各高校应尽快成立大数据监测领导机构，由技术部门、教育管理部门共同组建。

（4）建立用数据说话的理念。大数据决策的特点就是用数据说话。无论是各高校的管理者，还是教师，都要建立起用数据说话的理念。

4.成人教学质量信息共享支撑

推进成人教学质量信息共享，首先解决的是组织机构方面的问题。从国家层面建立一个成人教学质量信息共享推进部门，协调各成人教学质量信息推送和维护，并配置相关硬件软件设施。其次，要解决成人教学质量数据的运维。国家层面建立成人教学质量数据运维制度和相关规则，如注数据出处、分级审核数据、针对不同数据使用者设计不同权限、及时更新或废止相关数据等。再次，做好成人教学质量监测技术运维工作，包括运维的主体，或自己运维或外包，或两者相结合；包括运维的对象，如硬件运维、软件运维、数据库运维、网络运维等；包括建立分级运维管理制度等。最后，建立成人教学质量数据共享绩效管理制度，包括评估数据开放度、评估数据共享绩效等。

5.法律制度支撑

大数据改变了传统成人教学质量监测的方式和内容，也带来了伦理道德和相关的法律问题。如个人隐私及数据签名的合法性等问题，都需要从法律层面进行规范。因此，制定并完善相关法律要走在前面。

（二）微观层面

1.建立“四个一”的体系

（1）一个系统

一个系统，就是成人教学质量监测系统。它有五大要件：一是网络。高速以太网是成人教学质量监测系统的物质基础。有线、无线、VPN等多种接入方式与校园网联接；各信息系?y也与校园网互联互通。互联网用户也通过认证系统访问校园网。目前，上海高校都已建成了校园网络，无线覆盖率100%。二是数据。建立成人教学共享数据库平台。这是智慧教学的可信数据源。方便信息查询和决策分析。三是支撑。它是业务层信息化系统的支撑平台。为各应用子系统提供统一身份认证，建立校园一卡通机制，以及工作流、信息流推送机制、报表引擎机制。四是业务。涵盖成人教学管理所有业务应用，是成人教学业务信息化的集合。五是表现。用户通过交互界面得到各种成人教学管理中的信息服务。

（2）一个关键技术

大数据在上海市成人教学质量监测中由于涉及到存储、分析及结果显示等环节，一个关键技术必不可少。这个关键技术包括以下内容：

一是存储技术。由于数据的海量，传统关系型数据库已难以满足数据存储要求。新型数据库要具备扩展性、高可用性和支持灵活的数据模型。因此，在存储技术方面必然获得突破，否则无法满足成人教学质量监测的要求。

二是大数据处理技术。传统关系型数据库是靠索引提高检索效率，但索引的建立和更新费时费力，不能满足大数据的高可用性要求。因此，如何建立增量式索引更新器或多维检索工具，提高检索效率就成为必要了。

三是教学质量大数据分析。从杂乱无章的成人教学质量数据中分析出有利于成人教学决策的价值信息，是大数据在成人教学质量监测中的价值所在。重点是如何提高成人教学质量信息的分析效率。目前的思路有两种：一是流处理；二是批处理。但这种方式各有千秋。因此，未来的方面是两种如何有效融合，以提高数据处理效率。

四是成人教学质量大数据结果显示。数据运用者要能运用大数据处理后的结果，数据分析结果必须可视化。它有助于找到数据间的关系，帮助成人教学决策。重点是优化数据的可视化以及丰富数据分析结果的展示。

（3）一个流程

一个流程就是核心数据处理流程，即成人教学质量监测核心数据处理流程。包括：成人教学质量数据采集和存储、成人教学质量数据挖掘和分析、以及成人教学质量数据可视化三大环节。

在大数据成人教学质量监测应用中，数据源包括学籍管理系统、网络学习平台和课程管理平台等大量结构化、半结构化和非结构化数据。其中主要是非结构化数据。数据应用者包括成人教学管理者、教师和学生。具体流程分成三步：

第一，成人教学质量测量大数据采集和存储。由于成人教学质量数据多，因此，数据采集量大，为了确保数据的可信度，需要对数据进行过滤，排除干扰数据，保存有用数据。对保存的数据进行关联和聚合，按统一规范保存到数据库。

第二，成人教学质量大数据的挖掘和分析。对数据库中存储的有关成人教学质量的数据进行挖掘和分析，找到成人教学质量与成人教学变量之间的关系，帮助成人教学决策、成人教学资源推送和成人教学行为结果预测。

第三，成人教学质量数据可视化。成人教学质量大数据的挖掘和分析结果以图形语言呈现在数据使用者面前。可视化即指标图形化、指标值图形化、指标关系图形化、时空可视化等。

（4）一个成人教学基本状态数据库。

按照成人教学工作规律，运用云计算技术，按照国家统一的数据类型要求，搭建起符合各学校成人教学基本状态数据库。在必要的时候，该数据库可以和国家成人教学信息数据库实现“无缝对接”。

数据库能全程配置学生、教师、课程、成人教学场地和成人教学时间等五大成人教学资源；能全程实时监测学生学业情况、成人教学质量、成人教学资源利用情况；对成人教学环节中的异常情况预警和监测；监测学生学业状态，建立学业预警机制；为学生导师制管理提供信息支撑；系统显示人性化关怀，针对管理者、教师、学生设计不同的操作界面。

实现数据共享，实现多部门数据一致性。智慧校园是数字化校园建设的目标。智慧教学是智慧校园的组成部分。因此，智慧教学应与智慧学工、智慧计财、智慧人事、智慧后勤等信息平台兼容共享。智慧教学也需要其它相关数据的支撑。

2.建立七大机制

（1）数据收集机制

结合教育部评估中心的指标，成人教学质量监测数据范围分成四大类：

基本状态：成教生占比、教师数量与结构、当年成教招生专业数、生师比、全校开设课程总数、实践教学学分占比、选修课学分占比、主讲成教课程的教授占比。

资源：生均教学科研仪器设备值、生均图书、生均成人教学日常支出、成教专项教学经费、生均成教实验、实习经费。

教育质量成果：应届成教生毕业率、学位授予率、就业率、体质达标率、学生学习满意度、用人单位满意度。

成人教学管理：学生管理，包括学生基本信息、考勤、作业、成绩、在学校表现等；教师管理，包括教师基本信息、教案、课堂教学、批改作业等；综合管理，包括学校基本信息数据、各项评比等。

数据类型不仅包括结构化数据，如数据库和电子表格等，更重要的还包括非结构化数据，如文本、图片、音频、视频、聊天记录等。

数据收集方法：上海市各高校要建立统一数据入口，如校园网；整合不同学习平台；再接入移动学习平台；最后细化学习群体特征。

（2）数据教学资源整合机制

目前，各成人教学质量数据多处于碎片化状态。因此，整合已有的数据资料是实现大数据的重要环节。整合路径：运用云计算等先进的网络技术整合已有数据；出台激励措施，充分挖掘教师数据库建设能力；从需求出发，提高数据使用效率；提高数据资源整合能力。

（3）数据分析机制

数据分析是大数据的核心环节，它分析内容、分析文本、分析话语、分析社会网络等。数据分析方法包括系统建模、聚类算法、趋势预测算法等多种。目的是挖掘数据间的关系。数据分析结果的表现是数据的可视化。

对学生数据分析可以帮助教师掌握学生课程学习情况、学习兴趣、学习特长、成绩趋势、发展预测等，从而帮助教师调整成人教学内容和成人教学方式，提高成人教学效果。

对虚拟学习社区的分析，可以评估虚拟学习社区的网络位置选择、资源配置、知识构建和学生的参与度等。虚拟学习社区又能进一步强化大数据的分析功能。同时，也推动大数据技术本身的发展。如数字资源的技术保护问题。

学生对大数据的分析，可以帮助学习者评估自己的学习方法，还可以评估他人的学习方法，帮助自己找到最适合自己的学习方法，提升学习效率。同时，大数据还帮助学习者快速发现并定位学习资源，获取学习方法，预测学习效果。

总之，在各成人教学质量监测大数据分析中，将强化教师间的交流，促进教师间的学习；将强化教与学的关联，提升成人教学效果；帮助规划学习，确定个性化的学习方案，提升学习效果； 总结不同课程间的教与学的方式，细化成人教学分类。

（4）数据推送机制

大数据的核心价值是数据挖掘和数据分析。而数据推送又为数据挖掘和数据分析创造条件。因此，在上海市成人教学质量监测中，需要建立起成人教学质量数据挖掘、数据分析和数据推送机制。

（5）数据决策机制

通过成人教学质量监测数据挖掘和数据分析，优化学生学习路径。为学生学习决策提供帮助。在大数据时代，我们有能力认识每一个学生，也能为每一个学生制定个性化的学习方案。这就是数据决策机制。

（6）自助式成人教学管理机制

智慧教学能让使用者有愉快的使用体验。各学校的成人教学管理实现全程自助。学生、教师的相关成人教学事务申请电子化，审批在线化。系统自动公开信息，成人教学管理透明化与公开化。

（7）信息安全机制

大数据背景下成人教学质量监测系统离不开成熟的加密技术。它是智慧教学的安全保障。智慧教学有完善的日志和审计体系，对数据异常具备跟踪能力，确认并记录入侵时间，智慧还原更改信息，并建立有完备的数据备份系统。

四、大数据背景下成人教学质量监测可能遭遇的挑战

大数据将给成人教学质量监测带来革命性变革。这种变革本身就是一种巨大的挑战。挑战体现在以下几个方面：

（一）技术挑战

大数据来了，我们怎么拥抱大数据？首先，我们准备好了对海量数据的拥有能力吗？该用何种存储技术来面对海量数据？其次，数据采集技术和数据分析技术我们准备好了?幔咳?是数据类型如何兼容？这些都涉及到大数据技术的发展问题。这是大数据背景下，成人教学质量监测中面临的第一个挑战。也是必须跨过去的一个挑战。

（二）组织体制挑战

高教系统如何构建一个适应大数据的管理体制，不仅是成人教学管理者，还包括高校教师和学生。都需要适应大数据背景下的成人教学管理体制。但事实是，大数据来了，我们的管理体制还没有准备好。

（三）隐私和伦理道德挑战

当成人教学过程中相关者的一些信息进入公共领域后，如何防止不出现伦理道德和法律问题，将是我们面对的一个比较严峻的挑战。现代社会的发展，一是信息越来越透明；二是人们的隐私保护欲望越来越强，这二者间如何平衡也将考验教育决策者们。现实是，无论是国家层面，还是上海市层面，都没有相关的法律法规来规范大数据的采集和使用。

五、结语

第14篇

一、围绕税收中心工作做好信息系统建设

（一）全面推行增值税发票管理系统升级版。按照总局和省局统一部署，建立电子底账，全面推行增值税发票管理系统升级版。使新系统覆盖所有增值税纳税人和所有增值税发票，不再对新办纳税人推行老税控系统。加强技术统筹，优化系统运行环境，做好税控装置发行、发放管理，确保升级版平稳、有序运行。

（二）完成金税三期优化版推广应用工作。按照总局和省局统一部署要求，制定具体实施方案。扎实细致开展系统初始化工作，严把数据清理和迁移质量关，精心实施系统性能压力测试，全力做好上线运行保障工作，确保我市国税系统在三季度前完成金税三期优化版的推广应用工作。

（三）积极推进内控机制信息化升级版。内控机制信息化升级版是今年总局和省局安排部署的一项重要工作任务，也是落实党风廉政建设主体责任和监督责任的重要抓手。各地要全面落实总局和省局内控机制信息化升级版建设会议精神，严格按照既定目标、时间节点和工作要求扎实推进。按照总局和省局部署，深入查找风险点，不断完善风险指标体系，制定风险防范新措施，持续改进内控机制。

（四）全面优化完善我市网上办税系统。优化和完善我市网上办税系统，及时实现与“金税三期”的系统同步，并以网上办税系统为基础，进一步拓展其他新型电子远程办税渠道，实现手机移动终端APP和微信公众平台办税等方式，打造我市全新电子税务局办税新格局，以实现与实体办税厅等同功能、达到“足不出户，轻松办税”为长远建设目标。

（五）大力推进行政管理信息化工作。全面推行绩效管理3.0版和个人绩效管理2.0版，实现组织和个人绩效管理的全覆盖。配合做好综合办公、财务等行政管理类应用系统的升级优化工作，提高行政管理效率。

二、优化应用系统运行维护工作机制

（六）着力优化运维工作机制。优化目前运维流程，大力推广集中运维工作平台，实现应用系统运维的归口化管理，减少运维受理环节。

（七）做好应用系统日常运行监控、维护和健康检查。以实现系统零中断为目标，强化主动运维和多级联动，确保各大应用系统正常运行。进一步完善应用系统定点联系工作机制，扩大联系点范围。积极推进金税三期运维项目建设。

三、加强基础设施建设，提升基础设施管理水平

（八）加大基础设施建设和维护力度。加强对部分县市区局机房和网络布线改造项目设计、施工过程中的监管，确保实施到位，确保实用及安全性；加强各级机房及基础设施的巡检，加强县区以下办税场所及各级政务中心办税点核心设备的保护。

（九）优化基础设施资源管理。统筹基础设施资源规划，推进按需分配、有序运行和精细管理。建立设备信息更新审核制度，推动基础资源归类整合。按使用年限、报废流程和权限，规范设备报废。完善技术服务体系，统筹同类设备维保服务。

（十）做好网络及视频会议管理。以实现网络零中断为目标，优化网络结构，加强对税务系统广域网的全面监控，完善网络监控平台，提高网络利用率。贯彻落实税务系统广域网管理规范，提高网络管理水平。加大高清视频会议系统建设和管理、考核力度。

四、持续强化数据资源管理

（十一）深化数据治理、完善数据资源管理机制。严格数据校验和审核，坚持数据“零差错”不动摇，把好数据入口关，做好历史数据的修正和“垃圾”数据的清理，持续提高数据质量。建立高效的信息采集渠道，继续加大各类税收数据和扩大第三方信息的采集力度，实现第三方涉税信息的定期自动交换。强化数据资源的统一存储、统一管理，集中应用，逐步形成科学化、系统化和制度化的数据资源统筹管理工作机制。做好涉税数据的保密和安全。

（十二）优化数据分析平台、深化数据资源挖掘。坚持科技创新和科技引领理念，充分利用省局数据仓库和税收风险管理平台，充分利用大数据应用技术，深化数据资源挖掘，不断优化数据分析平台，为税收宏观分析和决策提供第一手数据信息。充分发挥信息化技术手段，提升税务稽查现代化水平。

五、着力做好信息安全保障工作

（十三）做好信息安全规划与网络安全检查。逐步建立税收网络安全“统一领导、严格管理、按章运行、全员参与、考核到位”的综合管理格局。做好年度网络安全检查、信息安全风险评估与等级保护和应急处置演练工作。力争实现信息安全防范技术方面的突破。

（十四）加大信息安全宣传力度。举办“税务系统信息安全宣传周”活动，以总局《信息安全意识教育大纲》为蓝本，向全体税务干部宣传信息安全知识和政策要求，切实做到信息安全理念“入耳、入脑、入心”。

六、加强信息技术队伍建设，强化绩效考核和内控机制建设

（十五）提升全员信息化素质。积极推进税务干部信息化素质能力培养，通过丰富多样的教育培训和竞赛活动，提升全员信息化意识和信息化技能。

（十六）加强专业人才队伍建设。做好专业培训，发挥专业人才所长。充实信息技术部门人员，提升专业技术能力，配齐信息安全等专门岗位人员。做好专业技术职称评审工作。

第15篇

崔建军告诉《中国经济周刊》：“学习了在全国宣传思想工作会议上的重要讲话之后，加深了我们对舆论宣传工作紧迫性的认识。”

半年前，清远市2013年宣传思想文化工作要点便明确把今年确定为“新闻施政年”，其根本目的就是要解决宣传工作中信息不对称问题，通过公务员“触媒”，建立民意的“大数据”系统，落实干部群众的知情权，增进干部群众对党委政府工作的理解和支持。

新闻施政打造为民服务新平台

“现在做宣传工作比以前难很多，体现了四方面的矛盾：经济社会快速发展进入矛盾多发期，但民意表达通道仍显闭塞；人民群众积极‘发声’，意见多元，但官方呼应不足且经常失语；新媒体格局下广东乃至全国媒体纷纷渗透，但清远本土媒体竞争力较弱；广东网络问政已经进入制度化阶段，而清远公务员群体媒介素养参差不齐，新闻发言及舆情处置经验与体系相对滞后。可以说，清远正置身于全新的、极具挑战性的传播格局之中。”崔建军介绍说。

确定2013年为新闻施政年，清远市希望通过媒体新闻来执政，运用媒体新闻来提高公共政策部门的施政形象、施政公信力和执政的合法性，推进行政权力运行程序化和公开透明，运用媒体引导社会舆论，化解社会矛盾。

据《中国经济周刊》了解，清远提出的新闻施政具体包括十大计划，比如公务员“触媒”计划、民意收集计划、“全媒体门户”计划、“微施政”计划、信息公开联网和新闻策划计划等方面。

崔建军介绍说，“触媒”计划要求市级以上党政机关部门负责宣传信息工作的领导和相关负责人员开通微博、微信“触媒”。各级党委政府相关部门与媒体建立“结对”关系，负责宣传信息工作的领导和工作人员与媒体建立长期互动、沟通的关系。并通过举办模拟新闻会，提高新闻信息工作人员与媒体沟通实训能力。

民意收集计划则要求各单位、系统建立所涉领域的“民意数据库”，汇总媒体、微博、论坛、海外舆情信息，挖掘各个平台及渠道上“沉没的声音”，为常规决策及突发事件处置提供智慧参考。清远重大政策的决策、制定与，在决策前、过程中及实施后，在全社会征集意见、动员与获得反馈。

“微施政”初见成效

不过，十大计划中最吸引眼球的当属“微施政”计划。

“传统的‘宣传’观念的本质是‘堵’和‘禁’，而这已经严重不适应新传播格局的要求，新形势下，要求我们按照传播规律处置公共事务，转变为更注重互动与沟通的‘传播’理念。”崔建军告诉《中国经济周刊》。

清远市委市政府提出的“微施政”计划，旨在搭建清远“微政务”平台集群，借助微博、微信等新兴微媒体，在全市垂直系统开通官方微博、微信，成为新闻施政在微媒体平台的延伸。

“微施政”包括四方面：通过微媒体平台监测、畅通民意；公共事务、突发事件的网上信息即时与沟通（微访谈）；开展网上政务，以群众为中心，重构行政服务流程；多媒体形态、互动式推送信息，集合微力量传播清远文化。

“微访谈是我们非常重要的平台，也是在全国宣传思想工作会议上讲到的三个创新之一，即手段创新。”崔建军表示，“通过微访谈的形式可以在第一时间通过网络出去，第一批上线的有26个单位组成了清远微平台，能够充分利用网络媒体传播速度快、容量大、覆盖面广的特点。”

据了解，今年以来，清远当地诸如交通、噪音、环境污染等民生问题，都通过“微访谈”平台收集起来，及时转办、交办，由纪委监察部门、市委市政府办公室的督查室及时进行跟踪和督办。

舆情监控为民生矛盾预警

除了“微施政”，清远还希望通过“舆情监测全覆盖”计划改善化解民生矛盾的难题。据《中国经济周刊》了解，清远已经在全市设立市、县（区）、镇（街）、社区四级“舆情专员”，建立起一张舆情监测网络，形成定期舆情汇报与分析制度，与媒体或大学舆情研究机构合作出版《舆情内参》、《舆情蓝皮书》等报告。

通过舆情监控，清远解决了一系列实际问题，例如关于连州分流乡镇教师的舆情处置。

今年7月7日，清远市委宣传部监测到一则舆情：“连州市瑶安民族学校老师来帖称，连州市政府在省政府给山区教师加补贴之际，出台政策分流‘富余’乡镇教师，短时间内三番五次修改通知，甚至使用高压手段强迫教师填申请表，引起了众多乡镇教师不满。”

几天后，清远市委书记葛长伟、市长江凌在《舆情快报》上作出批示，并要求其他县关注此类情况。