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大数据培训资讯:大数据对大学教学的影响

大数据时代的来临,将会引发高等教育教学的重大变革。现代信息技术的变革和互联网技术的发展,带动了教育的在线化和网络化。大数据培训也逐渐从线下往线上发展。大学教育是不

大数据时代的来临,将会引发高等教育教学的重大变革。现代信息技术的变革和互联网技术的发展,带动了教育的在线化和网络化。大数据培训也逐渐从线下往线上发展。大学教育是不是也会因此开始往线上发展呢?科多大数据为你揭晓。

1.大数据引发新的教学模式

在大数据时代,学生获取知识的途径将不再仅限于课堂。互联网技术的快速发展,使得在线学习日益成为学习知识的重要途径。与按部就班、限定时间空间的传统课堂教学模式相比,在线学习将为学生提供更加自主的学习空间,学生可以自由安排学习时间和地点,所学内容也是世界一流大学提供的教学课程。

作为未来新的教学模式,在线学习过程并非单向观看冗长的教学录像,而是以10分钟左右的片段式多媒体视频为主体,并配套完成相应的测试题,促进学生回顾和理解之前的学习内容。这种交互式的短视频学习模式,可以有效减少在线学习过程中产生的疲乏,有助于学生集中注意力,提高学习效率。短周期的学习模式会使学生更有成就感,激发其进一步学习的动力。此外,交互式练习克服了传统在线教育单向灌输知识的局限,通过引导学生积极学习与思考,得以更好地构建知识架构。

大数据培训资讯:大数据对大学教学的影响

2.大数据转变大学教学观念

伴随着信息技术的进步和大数据的不断发展,大规模在线教育平台将给大学教学观念带来深刻影响。当在线学习逐渐成为学生获取知识的主要途径之时,传统课程则起到辅助教学的效果。这种“翻转课堂”的教学组织形式,将改变以往课上老师授课、课下学生练习的教学观念。学生在课下通过网络在线学习,自学全球一流大学高质量的课程内容。课堂上,由老师对学生所学知识进行复习、讨论、答疑解惑。

当全球化在线教育可以为世界任何一个地区的学生免费提供世界一流大学的优质教育资源,大学教学将面临更加激烈的竞争和挑战。当学生可以通过互联网免费获取一流的教学资源,高校教师的角色将会发生怎样的变化?一部分优秀教师可能通过提供优质资源获得更好的发展,而有些教师则可能转变为助教的角色,为学生提供在线教育之外的辅导和帮助。也有一部分教师会从基础教育中脱离出来,全身心从事科学研究的工作,高校的研究职能将会得到强化,更好地促进科学研究的快速发展。

3.大数据促进个性化教育

国际个性化教育协会将个性化教育定义为:为受教育者量身定制教育目标、教育计划、教育培训方法、辅导方案并加以执行,组织相关专业人员为受教育者提供学习管理策略、知识管理技术以及整合有效的教育资源,帮助受教育者突破生存限制,实现自我成长、自我实现和自我超越。

此外,在大数据支撑下的个性化教学还将有助于学生强化对知识点的记忆,依据特定的记忆退化曲线和学生的学习历史记录,在合适的时机提醒学生之前学习的某些内容即将被遗忘,需要及时进行复习巩固,促进学生更加高效地学习。通过对大量教学数据的归纳分析,也可以起到预测效果,哪些学习内容在哪个时间段更容易为学生所接受,什么类型的教学方法更适合当前学习的学生,以何种方式更有效对知识点进行巩固等等,从而形成更为科学的教学模式。

4.大数据对统计学科的影响

统计学科的研究对象是客观事物的数量特征和数量关系。传统统计学认为,数据主要是来自试验、实验或者调查的数值。在大数据时代,不仅以结构数据度量的数量可以作为统计研究对象,而且不能用数量关系衡量的半结构、非结构化数据都可以作为统计研究的对象。大数据拓展了统计学科研究的对象。

大数据的到来,使传统统计学科作为研究具体问题的方法科学发生了变革,但大数据并不会改变传统统计的性质。对于统计学科而言,大数据时代带来的不仅是变革,更多的是统计学发展壮大的机会。

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5.大数据对相关专业人才培养提出了要求

大数据时代的到来,凸显了大数据相关专业人才培养的紧迫性。作为国内拥有大数据的企业之一,阿里巴巴声称,其各类业务产生的数据已经为大规模数据分析创造了良好的基础,但是缺乏合适的专业数据研究人员。能够把控大数据的数据科学家,必须对数学、统计学、机器学习、计算机工程等多方面专业知识综合掌握,才能对数据进行深入挖掘,作出有价值的分析、判定和预测。

在信息技术快速发展的今天,各国对大数据人才的需求激增。加快培养大数据相关专业人才,应是我国高等学校面临的重要任务。这不仅有助于学生更好地就业与发展,也为我国在大数据领域的开拓奠定人才基础,更好地把握大数据所带来的机遇和挑战。

6.大数据影响相关专业课程建设

据不完全统计,全球有近170所大学开设了大数据相关专业,其中约有150所大学开设了硕士研究生以上的学位课程。我国大数据相关专业课程体系建设要综合考虑大数据专业人才所应具备的知识和技能,并积极借鉴发达国家对大数据专业人才培养的理念。
作为交叉性极强的学科,大数据相关专业课程应当包含:

(1)数学。

诸如微积分、线性代数等课程是数据挖掘中涉及矩阵计算等的基本工具。

(2)统计学。

掌握多元回归分析、相关性分析,培养从不同角度对数据进行规范性建模和预测,并学会使用R、SAS等统计软件。

(3)计算机编程语言。

熟练掌握编程语言,可以使得算法的实现更加灵活。

(4)数据库。

包括SQL以及高性能的NewSQL数据库。

(5)分布式计算。

掌握NoSQL平台,适应并学习新出现的诸如Hadoop、MapReduce等系统。

(6)数据挖掘、人工智能、机器学习等。

(7)数据可视化工具。


大数据培训资讯:大数据对大学教学的影响
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