大数据视域范文

大数据视域范文（精选10篇）

大数据视域 第1篇

(一)大数据的内涵及其发展

大数据主要是指无法采用常规的分析软件对相关数据资源进行挑选、管理和处置的数据集合。在互联网快速发展的时代,海量数据逐步形成大数据,大数据所具备的特点可以归纳为4个“V”———Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(精确)、Volume(大量)。“大数据”一词早在20世纪80年代就已经出现了,但是被频繁的讨论是近两三年的事情。

大数据的概念并不特别新鲜,早在1980年阿尔文.托夫勒曾将大数据比作“第三次浪潮的华彩乐章”。然而,大数据被人们所关注是从2009年开始,大数据逐步成为互联网信息技术领域的热门词汇,到2012年,大数据更是成为学术热点。2013年,有针对数据科学的专业形成,并且有大量的大数据相关的专著出版。2014年,大数据相关理论发展迅速,出现大量基于大数据的智能成果。

(二)数据新闻的形成

大数据的运用主要体现在商业、计算机行业、服务业等领域,但事实上大数据对传媒业的影响是不可小觑的。数据新闻主要是指大数据背景下所表现出的新颖的新闻的表现方式,是指运用信息数字化技术,利用数字或是图表作为直观的表现形式并能彰显一定新闻价值的报道。数据新闻表现出是一种跨领域、跨学科的新闻呈现方式。数据新闻优点突出,具有简洁、准确、真实等特点。数据新闻因其直观、数字化等特点备受青睐,作为时代的产物,它丰富了传统媒体的报道方式。

二、数据新闻对传统新闻主要影响

(一)数据新闻与众不同的表现形式

观察国内外的数据新闻,一般表现形式有三种:图解新闻、数据可视化和数据地图。数据可视化内涵十分宽泛,主要是指借助于图形化手段,清晰地传达与沟通信息[1]。数据可视化与图解新闻在今天并无明显的界限,它们之间区别在于:图解新闻还保有传统新闻制作的思维,数据可视化则更加侧重于具体数据的统计与分析。数据地图一般而言是将电子地图作为主要背景,将种种实用信息进行整合,通常运用于突发灾难报道,如大地震、火灾、海啸等。数据新闻的表现形式可以说有非常多种,也可以划分不同类型,但究其根本,不难发现数据新闻的统一表现方式,数据新闻需要在前期阶段进行数据的挑选、中期阶段进行数据统计分析和最后阶段的视觉化呈现。数据新闻的重点在于通过媒介从业人员技术层面的系统分析达到受众可以清楚阅读的效果。数据新闻凭借大数据相关技术,呈现出对未来发展走向的预测。

通过对大量数据的系统分析,报道的发展走向与新闻事件的来龙去脉愈发清晰;由于数据新闻清晰的呈现方式,读者可以清楚地了解到新闻事件与每一个人所存在的某种相关性。数据新闻最大的优势在于直观的数据,传统的文字报道不可能比其更加清楚与具体。数据新闻凭借自身丰富的报道形式,利用多媒体、数字化技术,呈现较强的互动特点。数据新闻是移动互联网时代的产物,它改变了传统新闻的固定报道模式。

(二)数据新闻生产流程的变革

传统媒体时代,新闻生产的过程较为简单:记者找到新闻线索,亲自到现场进行采访或者通过其他联系方式联系到新闻当事人或者事件的目击者,最后完成稿件写作或是将拍摄素材编辑播出。互联网时代,数据呈现爆炸性的增长。信息资源史无前例的开放与共享使信息的获取渠道更加广阔并且获取成本也愈发降低。数据资源的开放性使数据新闻拥有巨大的发展潜力。数据选取的来源有众多渠道,可以是网络的碎片化言语,或是或是政府公布的相关文件,也可以是网站所完成的网络行为统计的数据。

数据新闻的快速发展代表着传媒产业生产流程的革新。记者米尔科·洛伦兹指出了数据新闻最为主要的四个步骤,第一步为挖掘数据,第二步将数据过滤,第三步将数据可视化,第四步新闻报道制作完成。

如《泰晤士报》新视觉新闻团的主要制作流程是:确定选题———挖掘数据———编辑数据———制图———成稿。[2]数据处理需要达到的效果是能够实现数据的可视化并能够在广大受众群体中进行有效的传播。数字技术使信息取得的方式发生改变。在传统媒体为主的时代,新闻制作最大的局限性在于信息的不对称性,记者要付出很大的经历用于接近信源来取得相关资讯。而在大数据环境下,记者的工作中心发生转变,信息资源不再被垄断,信息可以利用计算机软件轻松获得,记者重要的使命在于挖掘数据背后的原因,要真正实现数据新闻高效传播,需要传统媒体进行新闻生产流程的更新。

(三)数据新闻冲击传统新闻生产理念

自媒体时代,“公民记者”由于自身的局限性,所发布的信息质量良莠不齐,可信度不高,但“公民记者”的存在向新闻记者提出挑战,记者工作重点发生变化。传统媒体不能够与自媒体拼时效,媒体需要在专业化方面下功夫。数据新闻的发展,填补了传统媒体在时效性方面的不足。

新闻业巨大变革,为确保传统新闻基本原则永存,新闻工作者必须调整自己,以适应新的技术所导致的分配方式和内容组织方式的不可逆的改变。新闻的分配方式将取决于便携性技术和终端用户;内容的组织方式将为服务不同受众的需求而调整;与受众的互动将有助于媒体与公众建立新型的关系。[3]

数据新闻的出现真正改变了传统媒体霸权时代受众被动接受信息的地位,在数据逐步开放的年代,受众的一言一行、点击、反馈都对数据新闻的生产造成影响。传统媒体时代的新闻传播,受众更加关心自己身边的世界发生哪些重大事件,然而数据新闻时代与以往不同,受众更关心新闻事件对自己自身带来的具体影响。数据新闻带有开放性与互动性,受众只需要输入自己的相关信息,可以清楚地了解到自己处于怎样的境况之中。

数据新闻的快速发展对传统新闻的制作理念产生冲击。新闻学界对新闻概念的界定,比较认可的是陆定一所进行的定义,“新闻是对新近发生事实的报道”,但数据新闻突破了此定义,其是从大量的数据中发现新闻线索,进而对社会现实进行宏观报道。对于“新闻价值”的理解,新闻界比较认可的是“事件越罕见,其新闻价值越高”,“名人身上发生的新闻事件,越具有新闻价值。”然而数据新闻则颠覆了传统新闻理念,新闻事实发生越频繁意味着新闻价值越高,纵使新闻当事人是小人物但数据具有代表性也能引发人们的关注。数据新闻作为大数据时代特殊的跨学科的新闻生产方式,对新闻从业人员的要求更高。它不仅要求记者拥有传统新闻记者所必备的新闻敏感与文字处理能力,还要求记者具备较好的数据挖掘与分析能力,从根本上讲,更需要传统媒体的记者转变传统的新闻观念。

摘要：大数据时代的到来带来了传媒业的变革,数据资源逐渐被人们所重视,数据不仅是新闻报道不可或缺的元素,它还是改变新闻生产方式的重要驱动力。利用庞杂巨大的数据资源,挑选有价值的数据,并通过最为直观清晰的方式传递给受众,这是新闻产业未来发展的主要趋势。数据新闻作为大数据时代特殊的跨学科的新闻生产方式,对新闻从业人员的要求更高。它不仅要求记者拥有传统新闻记者所必备的新闻敏感与文字处理能力,还要求记者具备较好的数据挖掘与分析能力,从根本上讲,更需要传统媒体的记者转变传统的新闻观念。

关键词：大数据,数据新闻,新闻生产,发展与影响

参考文献

[1]http://zh.wikipedia.org/wiki/数据可视化[EB/OL].

[2]郑蔚雯,姜青青.大数据时代,外媒大报如何构建可视化数据新闻团队[J].中国记者,2013(11)

大数据视域 第2篇

那些人适合学大数据 成都大数据培训

成都国信安大数据班由副教学总监，优秀讲师带队并亲自授课，秉承成都国信安一贯的专业品质态度，在课程质量，学生素质，就业服务上相当严格要求，并以学业满意就业为目标，打造国内优秀大数据培训班，感兴趣的同学不妨关注国信安教育基地了解一下吧。

成都国信安独具特色的5R体系

5R系统是实训解决方案和学员中国电科、中国网安服务的指导原则。即“真实的企业环境(Real Working Environment)”、“真实的项目案例(Real Training Projects)”、“真实的项目经理(Real Project Managers)”、“真实的工作压力(Real Work Pressure)”和“真实的工作机会(Real Job Opportunities)”。

（1）真实的企业环境

成都国信安IT培训基地建于成都高新区，按照成都国信安IT培训基地的功能布局和风格进行实训环境设计，包括实训教室、实训工位和会议室三大功能区，让学员在实训的过程中感受到大型软件公司的真实工作环境。

（2）真实的项目案例

基地根据高校的培养计划和需求，遵守客户的保密法律要求，从中国电科、中国网安的业务中精心挑选了数十个大、中型实训项目案例进

行改造，保留关键的技术点，适合在1~3三月内学生通过团队合作来完成。

（3）真实的项目经理

成都国信安IT培训基地拥有50余位年轻精英型学位研究生导师、120余位IT企业项目总监和70余位平均6年以上实战开发经验的专职讲师等。项目实战训练对师资的技术经验、项目管理经验和授课水平均具有很高的要求，成都国信安的师资均为资深技术主管或项目经理，参与了母公司中国电科、中国网安的多个中、大型项目的开发，具有丰富的项目开发和团队管理的经验。

（4）真实的工作压力

在项目实战过程中，模拟客户代表给予项目组施加真实的项目压力，例如需求变更、新技术风险、工期变更、人员变动等问题时，让实训学生来应对，从而培养学生承受压力的能力，为以后走上工作岗位可以从容应对各方面的压力而成为企业的栋梁。

（5）真实的工作机会

为了解决学生的就业问题，基地建立了人才服务部，收集企业的人才需求，基地根据企业需求对学生进行定向培养，培养符合企业的要求，同时实训基地同样注重对学员职业规划和职业道德方面的教育，有计划的组织母公司中国电科、中国网安及合作伙伴企业到实训基地进行现场招聘和面试，满足学生就业需求。

成都国信安IT培训基地有真实的软件开发为背景，学习之后可以直接入职中国电科、中国网安，与其选择苦苦对比各大培训机构，不如直接搭上成都国信安这条大船，直接与IT企业对接。

四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。每到中考季，很多初中生总是为自己的未来前途担心，尤其是一些学习成绩不好的初中生，他们不知道中考没考上怎么办。同时许多家长也担心，自己的孩子年龄还小，进入社会显然不合适。这个时候职业培训学校更加适合，放眼众多学院，四川国信安职业培训学校无疑是非常合适的。

一说起it培训，很多人都表示苦不堪言，总有人被虚假信息坑过。很多人表示自己对其一窍不通，实在不知道怎么办才好。别着急，让小编为你奉上这些必备小技巧，带你快速简单的上手。接下来就让小编带你来看看it培训的相关情况吧~带你了解it培训~

年年都是有毕业季就业难得问题，为什么有的人就业那么轻松？选择真的大过努力吗？今年有一个获批的新增专业备受瞩目——数据科学与大数据技术，如果没法进入这个专业，你的选择是培训学习，那么大数据培训机构有哪些呢

那么对于刚刚高考，选择专业的同学，要注意了，“大数据”概念再火热，填报志愿的学生和家长也要冷静，这几个问题必须先想好：

当前大数据行业真的是人才稀缺吗？ 学了几年后，大数据行业会不会产能过剩？ 大数据行业最终需要什么样的人才？ “热门专业”填报，有哪些注意点？

接下来科多大数据就带你们看看分析结果： 当前大数据行业真的是人才稀缺吗？

对！未来人才缺口150万，数据分析人才最稀缺。先看大数据人才缺口有多大？

根据LinkedIn（领英）发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。

其中数据分析人才最为稀缺、供给指数最低。同时，数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。

而清华大学计算机系教授武永卫去年透露了一组数据：未来3-5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人。

大数据行业未来会产能过剩吗？

提供大数据技术与应用服务的第三方公司面临调整，未来发展会趋集中

关于“大数据概念是否被过度炒作”的讨论，其实2013年的夏季达沃斯就有过。彼时支持“炒作”观点的现场观众达54.5%。对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：

不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”； 完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；

数据分析人才仍然极度匮乏。

4年之后，舆论热点已经逐渐从大数据转向人工智能，大数据行业也历经整合。近一年间，一些大数据公司相继出现裁员、业务大调整等情况，部分公司出现亏损。那都是什么公司面临危机呢？

基于数据归属，涉及大数据业务的公司其实有两类：一类是自身拥有数据的甲方公司，如亚马逊、阿里巴巴等；另一类是整合数据资源，提供大数据技术与应用服务的第三方公司。目前行业整合出现盈利问题的公司多集中在第三方服务商。

对此，LinkedIn（领英）中国技术副总裁王迪表示，第三方服务商提供的更多的是技术或平台，大数据更多还是让甲方公司获益。

在王迪看来，大数据业务要产生规模效益，至少要具备三点：算法、计算平台以及数据本身。“第三方大数据创业公司在算法上有一技之长，而计算能力实际上已经匀化了，传统企业如果用好了，和大数据创业公司没有区别，甚至计算能力更强，而数据获取方面，很多数据在传统行业内部并没有共享出来，第三方大数据公司获取这些数据是比较困难的，最后可能谁有数据，谁产生的价值更高。”说白了，数据为王。

在2013年，拿到千万级A轮融资的大数据企业不足10家，到2015年，拿到千万级以上A轮融资的企业已经超过30家。直到2016年互联网资本寒冬，大数据行业投资热度有所减退，大数据行业是否也存在产能过剩？

王迪认为，目前的行业整合属于正常现象，“经过市场的优胜劣汰，第三方服务领域会出现一些做得比较好的公司，其他公司可能被淘汰或转型做一些垂直行业应用。从社会来看，总的需求量一定是增加的，而对于供给侧，经过行业自然的洗牌，最终会集中在几家优秀的行业公司。”

需要什么样的大数据人才？

今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大

学，一共35所高校获批该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。

大数据人才培养涉及到两方面问题：

交叉性学科的人才培养方案是否与市场需求相匹配； 学科建设的周期与行业快速更新之间的差距怎样弥合。

对于第一个问题，“电商热”时期开设的电子商务专业是一个可吸取经验的样本。2000年，教育部高教司批准了第一批高校开设电子商务本科专业。作为一个复合型专业，电子商务的本科教学涵盖了管理、技术、营销三方面的课程。电子商务领域人才需求量大，但企业却无法从电子商务专业中找到合适的人才，原因何在？

职业规划专家姜萌认为，并不是某一个专业对应一个行业热点，而是一个专业集群对应一个行业热点。“比如电子商务专业，我们到电子商务公司里会发现，不是学电子商务的人在做这些工作，而是每个专业各司其职，比如计算机、设计、物流管理、营销、广告、金融等等。现在行业的复合型工作都是由一个专业集群来完成的，而不是一个人来复合一堆专业特点。”

大数据专业的人才培养也同样走复合型路线，复旦大学大数据学院的招生简章显示，学院本科人才培养以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，以生物学、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等为应用拓展性学科，具备典型的交叉学科特征。

LinkedIn（领英）中国技术副总裁王迪指出，“从企业应用的角度来看，大数据行业里从事相关职能的同学背景是各异的，大数据作为一个人才培养方向还在探索中，在这个阶段，高校尝试开设硕士课程是很好的实践，但开设一类的本科专业还为时过早。”

另一方面，专业人才培养的周期较长，而行业热点不断更新轮替，中间产生的时间差使得新兴专业的志愿填报具备了一定风险。

王迪认为，“从今天的产业实践上看，大数据领域依然是从现有专业中挑选人才，教育和市场发展总是有一定差距的，学生本科四年，加上硕士阶段已经是七年之后的事情了，产业已经演进了很多，而教学大纲并不会跟进得那么快。”

因此，尽管大数据的应用前景毋庸置疑，但在人才培养层面，复合型人才培养方案会不会重走电子商务专业的老路？学校教育如何赶上行业发展速度？这些都是值得进一步商榷的问题。

面对热门专业，志愿填报需要注意啥？

了解了大数据行业、公司和大数据专业后，姜萌对于考生填报像大数据相关的热门专业，提出了几条建议：

报考热的专业和就业热的专业并不一定是重合的，比如软件、计算机、金融，这些专业的就业率实际并没有那么高，地质勘探、石油、遥感等专业，虽然报考上是冷门，但行业需求大，就业率更高。

选择热门专业，更需要考虑就业质量。专业就业好，是统计学意义，指的是平均收入水平高，比如金融专业的收入，比其他纯文科专业的平均收入较高，但落实到个体层面，就业情况就不一样了，尤其像金融专业是典型的名校高学历好就业，但对于考试成绩较低的同学来说，如果去一些普通院校、专科院校学习金融，最后就业情况可能还不如会计专业。

志愿填报，除了专业，城市因素也很重要：如果想从事金融、互联网的工作，更适合去一线城市，如果是去三、四线城市的学生可以考虑应用面比较广的专业，就是各行各业都能用到的专业，比如会计专业，专科层次的会计和985层次的会计都有就业渠道。如果先选择报考城市，也可以针对所在城市的行业特点选择专业，比如沿海城市外贸相对发达，选择国际贸易、外语类专业就业情况更好，比如武汉有光谷，选择光电类专业更好就业。

最终家长和考生更需要考虑个人与专业匹配的问题，金融、计算机等热门专业不是所有人都适合学，好专业不见得对所有个体都是好的。

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大数据视域 第3篇

关键词：大数据视域；档案管理；现代化理念

随着时代的发展，大数据的价值应用日益成为信息科学的主流范式。所谓大数据，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。可见，大数据已经成为主流的信息来源和数据之源，这也必然引起档案管理理念的同步变革。以前的档案管理只是单向地保存纸质资料，这些随着时间不断暴涨的纸质载体的信息存储方式造成巨大的库存压力、耗费人力监管，查阅上的地域性和局限性，也无法实现信息的真正共享，造成极大的资源浪费。正是基于这种尴尬现状，大数据的广泛应用，给档案管理界带来了真正的发展机遇以及崭新时代课题，档案人只有顺应时势，掌握新的信息处理技术才能掌握大数据的核心价值，提升档案管理的水平和科学性，使档案管理步入科学时代。

一、档案管理正向大数据的主流范式演进

档案的根本就是信息，它是一种具有鲜明行业性的信息资源。而信息的最大价值就在于挖掘共享性，这种属性必然衍生到档案身上。也就是说，档案不应被深藏在库房，而应把它的价值和丰富内在性共享给所有需要这种信息的人使用，这就是档案管理的实践意义所在。

纵观档案发展的几千年历史。档案之初，只是结绳记事的符号，对时间、事件作以简单的标明，供私人记录。随着历史的推进，从建立史官制开始，档案成了帝王的御用工具和权力象征，档案就是帝王的权力游戏，极具私密性，是“插在君主鞘中的剑”，平常百姓很难管窥其一。随着时代的发展进步，尤其是清朝中后期人们认识到了档案的宝贵性，它是历史的一面铜镜，具有承上启下的历史传承意义。史料记录方式上也相对真实和客观很多，在史料保管上也更加注意保护，有意识地把这种史料传承后世。档案管理在历史上具有了最初的实践性。

随着新中国的建立发展，档案管理的认识理念不断飞越。档案不再是和私密、权力、政治这些顶层话语有关，它更是一种可以全民共享的信息资源。正如小平同志在改革开放后关于“开发信息资源，服务四化建设”提纲挈领的题词一样，诠释了档案即信息，需要全面开发，服务大众的新理念。但是，技术上的制约，单一的纸张存档方式，单一的库房存储方式，无法真正实现档案管理现代化的本质理想。

直至2008年，大数据的概念第一次被维克托·迈尔·舍恩伯格提出， 真正的档案管理现代化成为可能，大数据档案日益成为档案管理的主流范示。

二、大数据档案超越传统的优越性

（一）数字化处理方式，提高原始记录性。以前的档案管理方式比较单一，都是纸质收集后进行仓储式管理。这种方式，需要大量的人力管理，库存空间的有限性也为归档工作带来了难以解决的问题。没有存放档案的库房，就只能不继续收存新的档案，或者只有销毁一些旧档案或不重要的档案，才能腾出新空间。这种局限无疑会使一些有历史价值的档案信息流失。而利用计算机的数字化处理方式，再结合云技术等，一台计算机的存档容量可以说就超越了成千上万个库房。

（二）挖掘信息，实现对信息资源的管理。大数据的重要价值就在于，它不仅仅是信息的海洋，还能通过软件工具整合、分析、提炼信息。以前的档案管理工作，把档案分类保存，基本上就是档案管理的最后步骤，至于归档的海量信息，是无法进行整合或分析的。再有价值的档案也会沉入史料的海洋。而大数据档案，通过软件工具，可以进行无限次检索与数据分析，整合相关同类数据，进一步挖掘信息，形成更高级的有效信息和数据库。

（三）服务大众，激发生产力。阿里巴巴创始人马云认为：“人类正在从IT时代走向DT时代，以服务大众、激发生产力为主的技术将占据主导地位”。档案学作为国家应用科学体系的一种，肩负着信息强国的重任。在广泛运用仿真计算机技术的前提之下，整个档案界的管理模式将发生翻天覆地的变革。档案界拥有丰富的信息资源，这些资源应无偿地提供检索，为人类共享。这种管理理念的实现归根结底需要大数据技术支撑。从数据可视性、数据快捷检索、数据分析等等方面提供更好的检索服务和科学服务。只有这样，才能真正地服务大众，激发生产力，完成信息强国的重任。

结论：我国的档案事业经历了漫长的历史发展时期，终于进入了无纸化的电子管理时代。档案人应该用一种与时俱变的思维理念，与大数据时代的思维方式接轨，不断地学习计算机等相关技术，掌握多种软件和数据分析工具，强化服务意识，提高公众档案意识，用现代的思维方式去迎接档案界的机遇与挑战。让档案人这种传统职业由国家模式走向社会开放模式，并成为社会记忆的主建筑师。

参考文献：

[1] 戴冰.阿里巴巴集团创始人马云：人类正从IT时代走向DT时代[N].北京日报，2014-3-3（11）。

大数据视域 第4篇

关键词：大数据,高职教育,创新能力

随着互联网、物联网、社交网和宏观经济的快速发展,我国已进入大数据时代。大数据时代的到来将会给高等职业教育带来巨大变革,基于数据驱动学习和数据评价反馈的应用,高职学生将会逐渐从单纯的技能学习专向技术创新。2012年教育部发布的《教育信息化十年发展规划(2010-2020)》文件,明确提出高等教育需要与信息技术深度融合,创新人才培养模式,同时强调高等教育要培养创新型人才和高素质技能型人才;今年刚刚教育部刚刚发布的《高等职业教育创新发展行动计划(2015-2018年)》中,也明确提到高职教育要提高专业的技术协同创新能力,要将学生的创新意识培养和创新思维养成融入教育教学全过程,促进专业教育与创新创业教育有机融合。因此,如何将大数据资源转化为高职教育教学资源,基于大数据为依托,服务高职教育专业建设,尤其是有效服务于高职学生创新能力的培养成为重要课题。

1 高职学生创新能力培养研究现状

高职院校学生创新能力培养的突显与经济社会发展迫切需求步伐不吻合。如文献[1-3]等人的研究认为普遍高职院校学生的创新能力培养在高校改革和发展中没有得到突显,与当前经济社会发展对创新性人才的迫切需求存在很大的供需矛盾;在过去很长一段时间内,高职院校普通以数量和规模扩张谋求外延式发展,而忽视了以质量和协同创新为核心要素的内涵式发展;政府负担的经费比例过低,而在非义务教育尤其是高等教育阶段政府又干预过多,负担了过多的支出。陈小燕(2013)通过我国创新人才、创新成果等统计数据与国外创新教育进行比较,认为我国高职创新教育主要存在两个方面问题:第一,国内教育资源不足,以及当前高职院校对创新教育的意识没有与经济社会发展需求进行联系;第二,我国高职教育起步晚,缺乏一套适合我国国情的创新高职人才培养体系。

提升高职院校学生创新能力培养是一项系统性、复杂性、综合性的任务,其路径亟待创新。如文献[4-6]等人对高职院校学生创新能力培养进行探索与研究,并从不同角度提出了高职院校学生创新能力培养提升路径。文献[7-8]基于大数据背景分析和本科教育,对大学生创新能力培养进行思考与探析,揭示了大数据和本科大学生创新能力培养复杂的相互关系。而基于大数据分析和高职教育,学生创新能力培养的研究至今还没有。

目前的研究从总体上看,从单一高职教育人才培养视角进行研究的较多,而从将高职教育要求具有创新使命等多视角、跨学科的综合研究还很不够;对高职教育学生创新能力培养描述性的分析较多,而就这一领域的时代特征影响因素对教育质量的影响方向、影响程度进行定量化、模型化的研究较少,随着大数据、云计算、物联网时代的到来这应该成为高职教育学生创新能力培养今后研究的一个重要方向。

2 大数据视域下研究高职学生创新能力培养提升的意义

随着高职教育的发展,高职教育已成为我国高等职业教育的半壁江山,其学生的创新能力必将成为影响未来我国经济改革的步伐。十八大报告中提出了创新驱动发展的战略思想,明确了着力增强创新驱动发展新动力、培养创新人才的新要求。因此,高职学生创新能力培养必将对经济社会发展和高职教育改革产生十分重要而深远的影响。

高职院校培养的是应用型高素质人才,突出技术、技能的创新,其创新能力培养是高职教育教学改革的突破口;开展创新能力培养有助于培养高职学生的综合素养,建立终身学习观;创新能力也成为学生未来生存和发展的必要技能。

当前社会已经进入大数据时代,发达国家已经将大数据提升到国家战略层面,基于大数据的教育领域应用研究已取得了一定的成果。大数据应用必将改变传统教育局面,全面实现教育变革和跨越式发展。而我国基于大数据在教育领域应用的研究相对较为滞后,尤其是在高职教育中的应用。

因此,在大数据时代,高职学生创新能力培养路径研究对于高职院校发展和改革具有十分重要的意义。

3 大数据视域下提升高职学生创新能力的对策

1)教师必须善用大数据相关技能

学生要能够适应大数据时代的变化,首先教师必须要能够在大数据时代结合自己的专业运用自如。如何利用数据提前获得学生基本信息、学生学习程度信息、如何通过各种大数据技术构建自主学习圈等。

因此,面对大数据时代,学生的创新意识培养首先要通过老师善用大数据技术来把现有单一的主导教学方式改变为多样化、复杂多元化方式,充分发挥学生的主观能动性,这样才能够让学生的创新思想充分地发挥出来。

2)构建基于互联网+的大学生创新创业平台是提升学生创新能力的快捷通道

要想快速提升学生创新能力,高校必须想法构建一个能够为学生展示创新思想的一个平台。通过平台搭建,一是激发学生的创新意识;二是切实加强让学生的真实创新想法得以实现;三是学生通过平台能够创新实践,在实践过程中再创新。平台可以打通与目前流行的如威客网、创客网等,让学生能够接触到真是的项目,通过项目实现创新。

3)善用教学资源

学校要加强各种教育教学资源的建设,特别要加强学生的科技素养与人文素质。科技素养是高职学生创新的基本能力,人文素养是激发学生创新思维的动力源泉。

4)以赛促创

学校多组织学生参加各种技能竞赛,一方面可以检验学生学习的基本情况,另一方面通过竞赛也可以促使学生创新方法,特别是一些带有创意的比赛。

5)建议高职院校成立创新创业办公室

教育部明确提出高职院校要提升学生的创新创业能力,学校建立高职院校成立创新创业办公室专门对学生进行创新创业进行辅导、创业指导等,与此同时,该部门还可以收集各行各业的展览会,把最新的技术创新带回给学生,让学生接触最新的技术,进而再创新。

4 结束语

本文分析了当前高职院校学生创新能力培养的研究现状,指出了基于大数据视域进行高职院校学生创新能力培养提升的重要性,最后提出了大数据视域下提升高职院校学生创新能力的具体对策,也初步在我院部分专业进行了实施,目前看对策起到一定效果。后续将会继续对毕业生进行跟踪调查,以形成更加有效的提升路径。

参考文献

[1]贺颖.高职院校学生创新能力培养的途径与方法探讨[J].南方论刊,2015(9):103-105.

[2]闫青会.高职教育中培养学生创新能力的思考[J].经济师2015(10):221-222.

[3]梁枭,李红磊.高职院校学生创新能力的培养[J].职业教育2015(30):135-135.

[4]杭国英,平若媛,龙阳.论高职院校学生创新能力的培养[J]教育研究,2008(10):82-86.

[5]何静.高职院校学生创新能力培养研究[D].武汉:华中师范大学,2008:23-38.

[6]张敏,徐丽媛,等.新时期高职院校培养学生创新能力的具体途径[J].福建质量管理,2015(9):144-144.

[7]熊德兰.大数据时代学生创新能力培养探析[J].软件导刊2014(6):47-48.

大数据时代的大数据管理研究论文 第5篇

数据库管理形式是大数据管理不断发展的重要成果，也是到目前为止最后的一个阶段。在计算机技术不断发展的过程中，计算机内部的容量得到了很大程度的提高，并且大数据的管理和维护成本也相应的有所下降。同时，在大数据管理形式不断发展的过程中，对其系统管理内存不足等现象，进行了全面的提高，有效的实现了资源共享，也在最大程度上保证了大数据的安全、稳定等性能。另外，在大数据时代的大数据库管理的过程中，不在近几年只是固定在某一个计算技术应用体系，而是面向整个管理体系，以此在最大程度上提高了大数据共享的性能，使大数据与大数据形成一个独立的个体，对其大数据进行了全面、有效的、统一的管理，为我国信息技术的发展提供了重要方向。

大数据视域 第6篇

1 大数据的定义

维基百科对大数据所作出的定义是:难以在一定时间内,通过常规软件工具来对其内容进行采集、管理、处理等工作的数据集合。此外,麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。就笔者而言,以上均是基于大数据特征方面来对其进行定义的。国内很多学者也对大数据的定义作出了探索。以李国杰先生为代表的学者们将大数据定义为:不能在一定时间内通过传统软硬件工具和IT技术对其进行获取、管理等的数据集合。而以冯芷艳为代表的学者们则认为大数据与大规模数据以及海量数据的概念相似,但相异之处是大数据在数据复杂性、产生速度等方面远超现有的技能处理能力,且产生了巨大的产业创新契机。而以刘玉枫先生为代表的学者们认为大数据是指所涉及的资料量超过现有主流软件和工具的承载能力,通过合理时间内采集、管理、整理等为企业经营决策提供更为积极的一种资讯。

作为一种基础性资源,大数据的商业价值绝不是只来自于数据本身,其更多源于企业采集、存储、使用大数据的能力。如果对学者们的观念进行整理归纳可以发现,这些基于大数据特征的定义多数强调大数据规模巨大到现有技术手段的处理能力难以承载。而那些基于其价值的定义也更多是对其价值实现的关注。当然,目前也有学者认为大数据的价值并不局限在数据本身,其只有上升到能力高度,其价值才能充分挖掘出来。

2 大数据对企业管理决策产生的影响

决策贯穿于企业管理的全过程,管理决策过程可分为情报收集、计划选定等阶段。企业的管理决策应涵盖战略决策以及在战略决策过程中的各项具体决策,此类决策注重对组织未来和组织环境的预测,也注重组织内部资源配置和协调的实现。作为一项高度动态性和复杂性的管理行为,决策面对着信息收集、筛选、模糊性及各类冲突。大数据技术的逐渐成熟、数据的飞跃式碰撞,这些都对当前企业的管理决策产生重要影响。这方面的影响既涵盖了决策主体和思维模式,也涵盖了决策文化和组织模式等方面。

2.1 大数据对管理决策主体方面的影响

一项有效的决策需具备相应的决策程序、文化、组织等,但究其核心还是决策的制定者,即决策主体。企业决策主体一般分为两类,一是企业高层管理者,高层管理者的职位权限能让其在重大决策中发挥关键作用。二是基层员工或一般管理者。对一般管理者和基层员工来说,他们创造的产品、服务和价值等更贴近社会大众的需求,这为其正确决策提供了便利。在此过程中,普通员工可以主动引导用户参与到产品的设计、推广、客户关系管理等环节中去,并依据用户的反馈,对产品、服务等加以改进,从而帮助企业实现快速发展。可见,普通员工也是企业获取决策信息的重要来源。

在互联网经济时代,不同产业间的界限性越发模糊,而社会化决策也应用而生。在大数据背景下决策主体发生了转变,从决策权归属来看,一些表现出色的员工开始参与决策,决策主体并不再局限于管理层;从企业决策信息来源分析,因信息技术快速爆炸和普及,普通民众也可以成为大数据时代中的主角,均能通过数据利用参与或作出决策,这也意味着决策主体开始呈现多元化,正从企业精英向普通民众扩展,决策者之间的特征也越发复杂化。

2.2 大数据对管理决策权配置方面的影响

大数据除影响决策主体外,也对企业管理决策权的配置方面产生着影响。笔者认为决策权配置主要包涵3 个层面:(1)组织之间的决策权配置;(2)组织和外部环境间的决策权配置;(3)组织内部人员和部门、团队之间的决策权配置。此外,决策权配置分权程度也决定企业的决策权配置模式究竟是集中式还是分散式。集中式决策权主要指在组织系统中,决策权被较高程度地予以集中,其意味着企业较高、甚至最高的管理层掌握着企业组织的大多数决策。而分散式决策主要指决策权在较低管理层次上的分散,让各部门的管理者具备一定程度的自主权。

在大数据背景下,企业所能获取的信息越来越多,决策组织也开始扁平化发展。信息技术能让中低层管理者基于全局视野制定更好的决策,以金字塔型为标志的传统组织结构逐渐被具备企业管理网络化等特征的扁平式组织结构所取代。企业决策权的配置也应遵循此变化,分散式决策注定要成为大数据背景下主流决策模式,普通员工也将拥有决策权限。随着大数据时代的到来,企业决策需更多人参与其中,因此,扁平化组织结构模式的优势更为明显。

2.3 大数据对管理决策思维方面的影响

作为决策中的重要构成因素,决策主体思维的不同表现也决定在制定决策时,所依据的信息、方式等必然不同,且在决策制定的过程中也会予以表现。决策思维分为理性和感性,在大数据时代背景下,企业要尽量系统、全面、准确地收集信息,并通过数学方法来对其进行建模分析,从而挖掘出背后关系。传统管理决策模式对管理者经验和直觉判断非常依赖,而新的管理决策模式将会改变此种现象,即由“依靠直觉进行的决策思维模式”,向“依靠数据进行的理性决策模式”转变。

2.4 大数据对管理决策文化方面的影响

在不同文化作用下,企业管理决策的选择方面必然存在差异。决策主体在目标确定、方案设计和决策完成的过程中,其文化价值观均在这些方面发挥着作用。传统管理决策多数取决于管理者对企业内外部环境的评估,主观性显著,企业更多关注管理者的思维情感,且管理者制定决策的决策文化也充斥着各种潜在的决策风险和事务。大数据时代来临后,也为规避这些风险和失误提供了契机。日渐成熟的分析技术及爆炸式的数据增长,都为企业更精准的预判提供了更多可能性。企业数据资源的获取渠道越丰富,决策者作出正确决策的概率性就越高。随着大数据时代的到来,企业要提升预判准确性须确立通过真实数据来确定企业决策的文化机制。有学者指出,管理者应注重相关关系,而非对因果关系分外关注,意思是企业应将关注的重点放在如何充分利用自身现有数据来发挥最大价值上,而不是只关注企业管理者脑中思考什么。

3 大数据和企业管理决策管理影响因素分析

大数据时代的到来既为企业带来了大量商业机遇和契机,也产生了许多亟待解决的问题。同时,管理数据和大数据之间的关系也受到了多方面因素的影响,为此,笔者对影响大数据和管理决策关系因素予以充分关注,并在前人研究的基础上,通过宏观层面和微观层面展开分析,对大数据中的数据政策、行业结构、政府支持、技术发展及人才配置等进行探究。

3.1 数据政策

数据在大数据时代中具有无与伦比的价值,其也成为新型商业模式和经济投入的基础因素。伴随着数据规模扩展及数据价值被日益注重,大数据时代数据趋于跨组织便捷化和数字化,因此,在宏观大数据背景下,数据政策是影响管理决策的最重要因素,此种数据决策一般包涵数据安全和责任、知识产权、隐私保护等方面的政策。数据本身存在可复制、可反复利用、泄密性高等特性,企业因此在为作决策而收集数据时经常要面对知识产权、隐私保护等方面的问题,为制定正确决策,获取充分数据,企业必须攻克数据获取障碍的难题。

3.2 行业结构

麦肯锡研究报告指出,大数据价值获取难度很多时候会取决于行业结构和行业差异性。基于数据存储角度,行业总体的大数据增长趋势都很明显,各个行业在数据存储量上存在差异,产生和存储的类型也各有不同。企业的数据强度高,进行决策时则更为有利。

3.3 政府支持

大数据不仅能为企业发挥卓越功效,在提高国家创新能力方面也起到重要作用。为此,大数据也被上升到了国家层面。政府扮演着政策制定者的重要角色。大数据可从信息通信技术基础设施建立、数据安全保护和信息机制共享的建设等方面为管理决策提供帮助。

3.4 技术发展

相当比例的数据价值不是直接呈现给使用者的,其需要使用者对其进行创新性释放分析。大数据技术是作为基础对大数据和管理决策发挥着重要影响作用。容量大和速率较快的大数据工具也是大数据战略中不可分割的组成部分。对决策来说,大数据技术是不可或缺的因素,企业应保持其技术和技能方面的不断创新,从而有效应对数据洪流暴涨对其产生的新挑战。

3.5 人才配置

随着数据越来越廉价,数据处理和提取能力的价值便越发凸显,而这期间,数据科学家和其他相关的信息专业处理人员地位尤为重要。数据分析和挖掘方面的人才匮乏,会严重制约企业数据分析挖掘能力的提升,也必然会对企业管理决策的质量和速率产生影响。为此,人才方面也是大数据影响管理决策的因素之一。

4 结语

大数据引发了企业管理决策多方面的变化,也为管理决策创新提供了更多的机遇和思考方向。此外,大数据支持下的科学管理决策对企业商业模式和服务等的创新都极有裨益,因此,在大数据时代背景下,只有不断提高决策速率和决策准确性,企业的效益才能实现长久、良性增长。

摘要：大数据技术的日趋成熟为企业管理决策层面提出了更高要求,有关大数据和企业管理决策的探究也渐入佳境。本文整理和阐述大数据的定义,并通过决策主体、决策权配置、决策思维及决策文化等方面探究大数据对管理决策的影响,同时从微观和宏观层面对两者关系影响因素展开讨论,以期为后来研究者提供一些借鉴或参考。

关键词：大数据,企业,管理决策

参考文献

[1]何建华.大数据对企业战略决策的影响分析[J].当代经济管理,2014(10).

大数据视域 第7篇

关键词：非线性,智能配电系统,大数据

1.问题与模型描述

1.2模型描述

2.主要结果

3.结束语

本论文针对非线性智能配电系统大数据能源负荷预测方法进行智能配电网络化控制系统模型存在的瓶颈进行处理,达到预期效果。

参考文献

[1]郑小发,苏义鑫.非线性船舶电力均衡系统的离散结构设计[J].舰船科学技术,1672-7649(2016)9A-0001-03.

大数据视域 第8篇

1 大数据视域下高校心理健康教育工作的重要性

近年来,因心理问题引起的学生离家出走、自杀伤人事件发生率呈上升趋势,给学生及其家庭带来了极大的痛苦,既严重影响了其学习、生活和学校日常教学秩序,不利于高校的稳定发展,也对社会带来一定的负面影响。心理健康是学生正常学习、生活、工作的前提条件,高校心理健康教育主要任务就是预防和治疗学生的心理疾病,激发其发挥潜能,从而提升个人综合素质,形成优秀的个人品质。

当前,高校通过建立贫困生数据库,重点关注学生档案,根据学生考试成绩、校园卡使用、图书借阅情况等各类数据分析,掌握学生的基本信息、日常表现、消费情况等有效信息,为分析学生的思想动态、兴趣爱好,甚至情绪变化提供了数据支撑。大数据时代,只有将大数据技术应用于高校心理教育工作中,在底层数据的支持下,通过建立相应的大数据知识库、模型库,进行重点数据挖掘,设计合理的大学生心理健康量化分析模型、高校心理危机干预平台,才能在心理危机发生前,进行有效、及时的心理干预工作。

2 大数据视域下高校心理健康教育工作面临的挑战和机遇

大数据与心理学相结合,既为传统心理学通过具有代表性的大样本深入挖掘个体层面的心理与行为机制提供了更为广阔的平台和机会,同时也为深入挖掘大规模人群在群体层面涌现出来的群体心理行为顾虑提供了可能。近些年,在心理学等社会科学和信息科学研究者的合作、努力下,在应用社会心理学的诸多领域取得了一批具有代表性意义的研究成果。大数据应用于健康相关的研究,无论是在学术界还是产业界都是关注度非常高的应用领域之一,因此,基于大数据的心理健康教育工作研究,可以通过学生在网络上的行为特征来进行分析、预测,高校心理健康教育对象由群体向个体转变从而真正实现个性化教育将指日可待。

2.1 大数据视域下高校心理健康教育拥有的机遇

“在教育变革的大数据时代,谁占据了教育大数据,谁就把握了教育的未来”,大数据时代的到来给高校心理健康教育工作带来了很大的方便和机遇。

首先,在日常心理健康教育工作中,合理利用心理测量工具有利于掌握学生心理动态,而传统的问卷调查和抽样调查,容易受到时间、地点、调查对象等诸多因素的干扰,基于大数据的心理测试更具有时效性,能客观反映学生的真实情况,从而进行快速的数据分析处理,及时发布研究结论。其次,任何行为皆有前兆,利用大数据技术,可以对校园内各信息系统和社交平台上的信息进行分析挖掘,为学生心理健康现状监控提供真实有效的数据源,根据已建立的危机干预模型预测个体未来的行为,有助于心理健康工作者采取适宜的干预手段,制定更有目的性、针对性的心理健康教育方案。这种研究方法,不仅可以节省研究成本,拓展心理健康教育工作方式和手段,提高研究效率,有助于增强教育成果。此外,大数据也可以为学生搭建属于自己的数据分析平台,利用相关数据对自身进行分析,及时了解自身心理健康现状,在出现问题时能进行调整或请求专业人员帮助自己。

2.2 大数据视域下高校心理健康教育面临的挑战

大数据技术作为一种新方法给高校心理健康教育工作带来诸多突破性发展,但在利用的大数据的过程中也面临着诸多挑战。一方面,目前高校心理健康教育工作者普遍缺乏大数据意识,从事专业大数据分析的人才也匮乏,在利用大数据进行个人信息分析时,对学生个人隐私保护的界定较为模糊,个人隐私保护将面临更为严峻的挑战;另一方面,在高校内部,各类数据分布在不同的部门或系统,普遍存在“数据孤岛”“碎片化”现象,信息收集较为困难,而在信息处理方面,随着数据量的突飞猛涨,如何有效地存储、处理不同来源、标准、结构的大数据,已成为信息领域的一大难题。

3 大数据视域下大学生心理健康教育工作研究

3.1 转变认识,培养大数据意识

我国人口众多,所产生的数据量也非常庞大,但这些数据多数未得到有效的利用和保管,将这些看似杂乱无章的数据进行整合,确实是一项很艰难的工程。但高校应高度重视这些大数据,充分认识到其对心理健康教育工作的深远意义,在全校范围内倡导和强化大数据意识,普及大数据相关知识,主动把高校负责心理健康教育的相关部门和从事大数据技术的人员组织起来,提供充足的人力、物力支撑,形成良好的大数据工作氛围。高校心理健康教育工作者自身也要紧跟时代步伐,形成大数据思维,培养大数据分析习惯,通过开展心理咨询、心理健康教学、团体辅导等形式,重视相关数据的收集,为建立心理大数据挖掘系统提供有效的数据基础。

3.2 线上线下,创新高校心理健康教育模式

高校心理健康教育工作应根据学生主体需求,有针对性地进行教育引导,使学生外化于行,内化于心。随着QQ、微信等社交网络平台的覆盖,学生更愿意在网络虚拟世界倾诉个人的真实情感。高校可以充分利用网络平台,建立线上线下双向互动的教育模式,通过高校网络中心建立大数据共享平台,完善高校心理档案数据库,根据社交平台、校园网内各系统中产生的数据进行分类处理,揭示学生群体心理特征,把握学生行为规律,满足学生多样化需求,更好地进行心理健康教育。

3.3 防患未然,完善心理健康教育干预机制

近年来,我国大学生心理危机干预研究发展迅速,取得了不少成果,但也存在忽视社会环境、个体的变化性等问题。大数据时代,一方面,高校应建立心理健康中心、二级院系、班级、宿舍与家庭等多级心理预警机制,重点关注特殊人群,及时发现报告突发心理危机的个体,进行引导转介,提供安全监护;另一方面,高校可以通过大数据技术记录受测者的日常行为数据,对指定区域内的数据进行分析,建立大学生心理健康量化分析模型,及时发现个体面临的心理健康风险并做出预警,以便对心理危机早发现、早干预。

3.4 点面结合,健全高校心理健康教育保障机制

在高校心理健康教育的队伍中,在大数据的分析和预警方面,很多的工作人员并不是真正的心理健康工作者,这就使大数据的分析技术和学生的实际情况结合不够紧密,导致工作的开展不够顺利。因此,高校要成立相应的大数据领导工作小组,制定相关大数据管理制度,重视大数据人才培养,不仅需要对心理健康工作者进行大数据技术所涉及的相应技能培训,更需要对进行从事大数据分析工作的专业人员进行相应的心理健康教育常识培训,努力提高其工作水平和工作效率,建立专兼职相结合的心理健康教育队伍,从而更好地满足大数据时代对人才的需要。

4 结语

大数据时代,高校在迎来机遇的同时也面临着挑战,教育工作者对大学生的心理健康教育也应该适应时代的发展,跟上时代的步伐。高校在加强心理健康工作者和学生大数据意识的同时,应结合大数据技术,利用其快速性、关联性、预测性、准确性及实用性等特性,动态掌握有效地学生思想行为,拓宽信息渠道,重视对学生敏感数据的保密工作,创新心理健康教育机制,搭建心理危机干预平台,为学生提供更好的心理健康教育服务。

摘要：随着科技的发展,大数据技术已被广泛应用到各个领域,它在改变人们的思维和生活方式的同时,也给高校心理健康教育工作带来机遇和挑战。本文结合大数据技术的特点,对新形势下如何创新心理健康教育工作模式进行探讨。

关键词：大数据,心理健康,教育

参考文献

[1]乐国安,赖凯声.基于网络大数据的社会心理学研究进展[J].苏州大学学报:教育科学版,2016(1).

[2]张小悦,方鸿志.大数据背景下大学生心理健康教育创新研究[J].佳木斯大学社会科学学报,2016(2).

[3]殷成洁,樊巧云.新媒体背景下大学生心理健康教育的创新[J].教育与职业,2014(26).

大数据视域 第9篇

一、新闻从业人员的媒介素养

(一) 媒介素养缺失的表现

(1) 未尊重事实。新闻从业人员在报道的时候, 基于最基本的要求, 应该对新闻的真实性负责。但是, 有些时候新闻从业人员为了更快地报道信息, 在没有进行核实的前提下就将信息传播出去, 轻则使受众接受了错误的信息, 重则造成了社会的恐慌, 甚至引起“道德危机”。这样的信息传播情况其实也是新闻出现疏漏。对信息报道的态度可以直接看出该从业人员的素质。

(2) 对应该报道的事件未给予报道。新闻就是“导航器”, 是黑暗中的“雷达”, 作为社会公器, 其重要的职责就是本着负责的态度对相关事件进行报道, 让人们了解周围的情况, 更好地做出决策。不进行报道或只是少量报道都是不符的。在厦门反PX项目的报道中, 厦门本地的媒体对该事件的报道甚少, 而最早对该事件进行报道的是一家境外媒体, 厦门民众最初是从新媒体上获取了该信息。虽然这是一则事关环境安全的风险报道, 但厦门当地媒体却没有给予应有的重视。如果厦门当地的媒体早在项目刚开始时就进行大量的报道, 掌握主动权, 也许也就不会造成最后的被动局面。而这显然与新闻媒体的“传递信息”这一最基本也是最主要的职责相违背。

(3) 缺少人文关怀。对灾难事件的报道是风险信息的重要组成部分。在报道该类事件时, 一定要注意人文关怀。例如, 在进行地震灾害的报道中, 有些新闻记者直接将镜头对准了刚才废墟当中抢救出来的伤者, 将血淋淋的画面直接呈现给观众, 甚至不顾伤者的伤势进行各种提问;夸大整个灾情的情况。这些都将风险信息以成倍的方式进行了传递, 造成的后果自然是歪曲了人们对风险社会的认知, 加剧了社会的不安。

(二) 媒介素养缺失的原因

(1) 对新闻专业主义忽略。真实、客观、公正地进行报道是新闻专业主义最起码的要求。从某种程度上来说, 新闻专业主义与媒介素养有重复交叠的相似之处, 相同的是两者都强调对待新闻的态度, 不同的是新闻专业主义是对传者而言, 而媒介素养则是对传者和受者而言。新闻从业人员在传播信息时, 如果忽略对新闻专业主义的坚守, 导致的结果势必是新闻报道的偏差。坚持新闻专业主义也是为了更好地体现媒介素养, 更好地构建公众的风险意识。

(2) 商业主义、娱乐主义的风气影响。商业主义在媒介领域横行霸道, 最直观的表现就是广告商的地位日益上升。判断电视节目受欢迎程度的首要指标是收视率, 也就是观众的眼球和注意力。为了达到更高的收视率、点击率、订阅率, 更多的信息都趋向于娱乐化、低俗化, 因为这样的信息更能够满足受众的好奇心, 更好地取悦受众。严肃的时政新闻或许无人问津, 但是娱乐界的八卦新闻却可以闹得满城风雨。“文章出轨”的消息就是一个例证。在这样的行业风气之下, 新闻从业人员为了实现更多的盈利, 获得更多的广告, 取得广告商的青睐, 自然会将更多的精力放在更快速、更吸引眼球的新闻上, 此消彼长, 对风险信息的报道自然也就草草了事, 不了了之, 媒介素养缺失严重。

(3) 专业的课程设置。这是关于课程设置方面的问题。在当前的新闻专业课程设置中, 极少的学校设置了媒介素养相关的课程。在学校求学期间, 是未来的媒介从业人员积累知识, 打好基础, 为将来更好工作的关键阶段, 是建构整个知识体系的重要时期, 对该方面的缺失直接导致在工作时对这方面的疏忽, 即使工作培训也不能弥补这一不足。更重要的原因是在新闻从业人员当中, 有很大一部分是法律、金融等与新闻无关的专业毕业的, 他们并未接触过新闻专业方面的学习, 更多的是在工作当中不断锻炼, 这样就无法在意识上引起对这个问题的注意。

二、受者的媒介素养

(一) 对风险信息进行批判性的解读, 并充分利用

如上文所提到的, 新闻从业人员在生产信息的过程中是受到各种因素制约的, 而且由于部分新闻从业人员的媒介素养的缺失, 极易造成风险信息的偏差。因此, 受众在整个接受风险信息的过程中, 要对其始终抱有一种批判的态度。批判性的解读并不是对风险信息挑剔, 而是对信息进行思考, 通过多方求证证明其真实性, 再进行谨慎的分享和评论, 而不是一味地相信新闻媒体的报道, 人云亦云。新闻媒体机构有时候为了追求时效性, 在最短的时间内将信息进行公布而不对其进行求证。另外, 我们还需要注意的是风险信息的不对称问题, 即有些风险信息在某些地方公布得比较早、比较多, 在有些地方则不然;注意风险信息当中的选词、用词, 因为新闻从业人员就是通过这些词语来表明自己的立场和态度的;注意风险信息中的评论, 这些评论甚至能直接反映出该新闻机构对该风险事件的态度, 特别是有时候这些评论为该领域的权威专家, 或者是当地的政府。总之, 在对风险信息进行解读的时候, 有很多的地方需要注意。

(二) 参与相关的决策当中

这里的决策指的是政府的决策, 而不是受众个人的决策。公民社会, 顾名思义应该就是指一个公民在国家的政策、权力执行当中占有重要地位的社会。大数据时代下, 受众较之以前更容易获得各种各样的信息, 这些信息对国家政策的制定具有重要的参考价值。受众应该积极把握机会, 充分利用风险信息的各种渠道, 参与到国家的相关决策之中。

媒介素养问题在当前的大数据时代显得尤为重要。媒介构成了“风险社会”, 而传者和受者如何在风险社会里发挥自己的能量, 如何提高传者与受者的媒介素养, 依然是一个需要思考的问题。

参考文献

[1]郭小平.风险传播视域的媒介素养教育[J].国际新闻界, 2008 (8) :50.

大数据视域 第10篇

信息化社会, 信息素养已成为信息时代热门的必要能力之一, 学生的信息素养在学生综合素质中越来越重要。没有信息化的教师队伍, 就没有教育的信息化。建筑投资领域的新变化、生产方式的新转变, 转型升级出现以下特点:信息化——数字化、可视化, “数字建造”、“智慧制造”;标准化——“模块”思维, “标准建造”;“工匠”精神——建筑人才的新要求, “复合型、专业化”。信息化能够促进教育思想观念的转变, 推动教学模式的改革, 有利于素质教育的开展, 培养创新精神, 适合探索式学习, 利于激发学习兴趣, 改变传统教育教学的缺陷等, 是素质教育与创新教育的途径。

1 提出问题

随着我国教育信息化进程的推进以及信息化教学技术的不断发展, 信息化教学越来越满足教学的需要, 成为一种主流教学方式。信息化教学是学校教育面临信息时代的重大抉择, 信息化教学的开展给学校教学带来翻天覆地的变化, 学校应加大力度创造条件, 教师更要增加信息化教学能力。

(1) 利用“云”端进行个性化教、学。“云端教、学”在培养世纪人才最重要的能力方面, 具有重要作用。“云端教、学”能实现教、学个性化、随时随地发生、能力导向, 并且让学生拥有对学习的主导权。改变传统的对学生学习的评定标准, 以学生的学习绩效作为学生学习效果评定的主要标准。创设信息化背景下的教学方法。

(2) 让教育大数据彰显教育的能量。大数据的思维下, 你在“读书”, 实现让书也在“读你”。教学大数据分结构化显性数据和非结构化隐性数据, 如教学形为, 学习形为, 学生测试形为等课堂教学数据, 学生教材学习数据, 学生真正学习的数据等, 教育的核心就是教与学, 只有挖掘和应用这些教与学的隐性大数据, 教育的能量才能发挥出来, 其它的显性数据都是辅助于教与学的。

2 要解决的主要问题:

2.1 转变教学理念, 助力教育的“共享经济”平台

教、学变革的关键在于转变教育理念或教学观念, 突破传统的教学思维定势, 以开放的视野、超越知识传授的理念设计课程教学, 实现从专注“教”到助力“学”的战略性转变, 促进协同学习意义上的教学关系建构, 形成深度互动的探究性教、学文化。让信息化技术助力教育的“共享经济”平台。在共享平台上进行教学创造, 分享学生产品的生产, 让信息技术更好地连接教师的教与学生的学, 给教、学提供更多适应性。例如, 讲授BIM平台协同架构。某宾馆总造价3417万, 170条清单, 施工开始后, 过程上很快拿到数据, 二层, 协同平台, 二层总造价, 单价, 选中区域, 报表出来, 输入2-3层一次进度报表, 直接打开模型, 统计时段量, 看出产值, 计划值与实际值比较的时间-造价比较, 且有显示5D实际模型。

2.2 学习、教学场景重构

所谓“云端学习”, 即学习必须是个性化的、随时随地发生的、能力导向的, 并且学生拥有对学习的主导权。只有这样, 深度学习才会发生, 才能培养学生在未来的学习和生活中所需要的知识、技能以及能力。所以要设计和构建基于信息化的学习场景, 提供平台和环境, 让任何学生能够在任何时候、任何地点、任何设备下愉快地进行个性化学习。创设教学场景, 让课堂不局限于课堂, 才能更好地用好课前, 课中与课后时间。例如, BIM协同平台价值:相关单位纳入平台统一管理;利用BIM建立企业支撑大后台;BIM协同确保信息传递流畅, 有效;专业人员建模, 其他人员简单使用模型;保证模型的及时性和准确性;实现远程实时查询;人员调整 (离职) 数据资料可以延续。再如, 报表, 用其他都慢, 而用协同平台将很快。项目下拉菜单, 云平台, “云端学习”, 如某装配式建筑, 是各个在预制场做成的构件组装的, 可以做成现场实物教学资源库, 绑钢筋, 做出工法, 如梁吊装, 现场组装则装配式构件图纸, 模型切换, 某一层楼搭接后浇, 柱, 侧面底板做好, 贴二维码, 或芯片, 大门有检测, 知进入工厂;某工程安装项目, 选择暖通、电气、给排水, 点击模型“淮工演示”, 则将选中的合并到一起, 打开合并后的模型, 没用的去掉, 成为工作级模式, 改后, 打开土建, 看到给排水模型, 双击后体现实物照片。下拉, 工作很多用模型, 各工作碰撞夹能看出来了, 如某医疗中心的项目, 十几幢楼加上大门等, 则汇合成一个整体模型, 工作级, 各自族网, 瞬间形成小区间;可视化模型来沟通, 交换, 鲁班, 基于BIM的沟通, 更直观。第三个客户端是基于云端, 对模型经过n次碰撞。

2.3 挖掘、应用教学大数据

让教学大数据支撑教学变革, 让信息技术支撑的各种平台从只是学习内容的载体走向数据容器, 让教育管理从原来的不可见走向可视化, 教育过程从原来的非量化变为可量化, 教育决策从经验走向数据化, 教育模式从原来的大众化走向个性化, 教育评价从原来的单一化走向综合化。例如, 清单工程量、混凝土浇筑方量, 鲁班软件公司软件, 项目经理直接查看三维立体图中对应部位工程量, 不需要找别人 (技术员) , 语音, 直接控制现场, 在质量安全检查中发现有些部位, 拍照下来, 有问题的部位, 然后上传, 质量整改后, 把新照片上传并写已处理, 整理BIM报告。再如, 剖切要建楼体, 推着走, 体现剖面, 企业一部分人要建模, 未来的学生, 将让其达到能建模;学生开竣工材料, 从已完工程学知, 借鉴钢筋模型中重要节点, 直接打开, 则行。点开某BIM建模位置, 点击此位置, 快速出现昨天用过的地方, 首先是可视的, 且容易交流。对整幢楼不再是一堆资料, 而是模型, 企业用户存档, 则对物管等均好用。

3 总结与展望

建筑企业转型升级的核心是:数字化集成管理。转型升级的趋势其中二条:更加注重硬专业+软专业;更加注重“人脑+电脑”。以土木工程技术专业课程改革为例, 探讨具体实现过程。理论指导实践, 再通过实践验证理论, 使理论与实践相统一。成果具有普遍性, 可推广, 使科学性与可行性高度统一。

摘要：大数据视域下高校学与教, 必须重视教育技术, 达到信息化、数字化、可视化。以教学知识枯燥、方法单一的土木工程课程为例, 应用BIM技术, 实现正向思维:三维建模, 用于设计、施工等;反向思维:三维重构, 用于后期装饰、增层改造、维修等。力图在各种信息孤岛之间架设“沟通”、“协作”的桥梁。对提高教学质量, 培养“卓越工程师”为特色的应用型人才, 起到重要作用。实施效果表明:达到甚至优于既定目标要求, 对同类教学改革有一定借鉴作用。

关键词：大数据视域,高校教学,BIM技术,实践

参考文献

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