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1.智能結構分析
傳統理論認為，人的智力由語言能力和邏輯數理能力組成，而多元智能理論認為，除語言智能和邏輯數理智能外，還包括空間智能、音樂智能、身體運動智能、人際交往智能、內省智能、自然探索智能和存在智能等其它智能形式。多元智能理論為我們提供了一個全新的視角去審視我們的學生和教育，學生間的智力差別，主要在于其智能結構的不同，而面對因智能結構不同而"各具特色"的學生時，便需要因材施教，以適應學生發展需要。小學階段是學生智力發展的關鍵時期，通過分析發現學生們的智能構成概貌，據此構建課程體系，開設能更好滿足學生需要的課程，可以從宏觀方面更好地滿足全體學生智能發展的需要。
多元智能理論主張學校應該與學生、家長、教師和評估專家一起參與課程設計與智能的開發應用，學生的智能結構分析可為學校改革課程結構、創新課程設置、優化課程目標、建立多元智能課程體系提供強大的數據參考，也為每一個學生的智能開發提供依據。經過統計得知，學生們認為自己在視覺空間智能和人際交往智能兩項上表現突出。在被調查的學生中，有69%認為自己的視覺空間智能為強項，62%認為人際交往智能為強項，而超過50%認為自己的語言智能、肢體運動智能和內省智能等方面較為突出，表現為強項；從調查結果也可以看出，學生的存在智能和音樂智能相對較弱。該項數據分析結果，給教師的教育教學帶來許多啟示，例如：數據顯示絕大多數學生視覺空間智能為強項，那么小學課堂教學中通過直觀教學，借助多媒體課件、繪聲繪色的視頻資源，可以有更好的教學效果；再如，數據顯示學生的存在智能相對來說較為薄弱，這與學生年齡小、閱歷少、自理自立能力弱相關，因此在學校教育中就要注意加強安全、環境、道德教育的力度，開展豐富多彩的實踐活動，開設相關校本課程，在校內開設各種社會化組織，幫助學生積累生活經驗，發展學生的存在智能。
從一些相關數據的對比中發現，男生在數學邏輯智能、人際交往智能、存在智能這三項智能上的表現比女生更好，而女生在語言智能和音樂智能方面的表現更為突出。在數學邏輯智能和存在智能方面表現為弱項的女生人數遠多于男生人數，而男生則在語言智能、音樂智能和肢體運動智能三個方面表現為弱項的人數相對較多。因此，教師在課堂教學以及實踐活動中，應注意小組中的男女生合理搭配，最大程度的做到智能互補；學校在多元化課程設置中，應根據男女生智能強項的不同，區別開設男女生課程。
總之，要清楚地了解學生的智能模式，做到因材施教，幫助學生更好地成長。
2.學習風格分析
學習風格理論是由瑞士心理學家卡爾?榮格（Kung.C）根據人類類型說而提出的。該理論認為學習風格由學習者特有的認知、情感和生理行為構成，它是反映學習者如何感知信息、如何與學習環境相互作用并對之做出反映的相對穩定的學習方式。學習風格是在學習者個體神經組織結構及其機能基礎上，受特定的家庭、教育和社會文化的影響，通過個體自身長期的學習活動而形成的，具有鮮明的個性特征。它一經形成，即具有持久穩定性，很少隨學習內容、學習環境的變化而變化，但這并不表明它是不可以改變的，它仍然具有可塑性。
學校采用所羅門（Barbara A. Soloman）學習風格量表，對學生的學習風格進行了測試。所羅門學習風格量表從信息加工、感知、輸入、理解四個方面，將學習風格分為4 組8 個維度：活躍型與沉思型、感悟型與直覺型、視覺型與言語型、序列型與綜合型，具有很強的操作性。
從數據結果看，在知識的加工方面，72%的學生表現為活躍型，28%的學生表現為沉思型；在知識的感知方面，63%的學生表現為感悟型，37%的學生表現為直覺型；在知識的輸入方面，77%的學生表現為視覺型，23%的學生表現為言語型；在知識的理解方面，67%的學生表現為序列型，33%的學生表現為綜合型。綜合四組數據，學生以活躍型、感悟型、視覺型、序列型學習風格為主，反映出了學生所處年齡階段的心理特點。
通過此項數據研究所反映出的小學生學習風格特點，可以幫助教師選擇適合每個學生學習風格的教學策略，有針對性地開展教學活動，發揮學生的長處，以彌補學生的不足，有的放矢地進行有差別的教學，使每個學生都能揚長避短，獲得最佳學習效果。研究表明，當教師的教學策略與學生的學習風格相匹配時，最有利于提高學生的學習成績，比如，對于活躍型的學生，教師既要發揮他們在群體中的積極帶動作用，又要引導他們學會冷靜思考，用心聆聽；對于喜好圖像表征的視覺型學生，教師要盡量用較為直觀的圖像、圖式來講解概念；對于習慣按部就班尋找答案的序列型學生，要注重培養他們的創新思維能力；對于喜歡安靜的沉思型學生，要避免將其安排在教室中的邊緣位置等。
3.繪制個性圖譜
個性圖譜是指在對學生進行調查、分析、觀察的基礎上，根據學生智能構成、學習風格、性格特征等方面的個性化特征，L制的直觀圖表。學校為學生繪制了個性圖譜和網狀多元智能得分統計圖，并建立了智能發展檔案。借助個性圖譜，學生、家長、教師可以更加全面、直觀地了解學生的智能狀況。如從某生的個性圖譜中，了解到該生的智能強項為語言智能、數學邏輯智能、肢體運動智能、音樂智能、人際交往智能和內省智能，最為突出的是音樂智能，存在智能較弱一些。而網狀多元智能統計圖則將學生的智能情況進行了更加直觀地外顯。這樣隨之建立的學生智能檔案，更加有利于學生今后的發展規劃，也為課題的進一步開展提供更加完善、更有價值的跟蹤調查數據。
4.個體差異分析
中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2017）22-0077-03
一、前言
在大數據的時代背景下，我們逐步開展了智慧校園的建設。MOOC在線教育對以往的教學模式進行了極大的革新，使更多的優質資源在網絡技術支持下得以共享，推動了我國全民教育事業的發展，并在很大程度上使教育更公平化，使信息孤島問題得以有效的消除。在MOOC網絡平臺之中，其課程學習是免費開放的，在世界各地的學習者通過互聯網均能夠對平臺自由訪問。現如今，MOOC平臺擁有一千多萬的用戶，其對學者提供更為全面、正規的課程教育。MOOC在線教育的最大特征就是擁有十分龐大的學習者群體。在傳統的教育測評工作中，我們以假定：學習者群體所具有的學習動機大致是一樣的；學習者的心智發育以及知識構成也較為相近；并且參與學習的人數相對要少得多。所采用的測評方式相對來說較為單一，且相對簡單。而以上假定在MOOC網絡平臺中，則出現了相對大的改變，不同的學習者所具有的學習動機以及自身的知識構成具有較大的差異性。在學習者參與人數眾多的MOOC平臺之中，傳統的測評方式無法適應新的教育模式，不能取得良好的測評效果。隨著教育信息技術的水平的不斷提高，在線學習平臺資源的開放與共享越來越來深入，數字化的學習已經融入到教育的全過程，學習者在MOOC網絡平臺中發生的全部學習行為，通過多種信息數據的方式而記錄至數據庫中。因此，要對MOOC網絡平臺中學習者進行有效的測評，無法完全借鑒以往的測試方法。因而，需要基于大數據條件下，對學習者的學習行為以及學習效果進行分析與測評。本文以某學校在MOOC網絡平臺中所開設的6門網絡課程進行學習這行為的數據收集與分析，旨在為課程教學中進一步改善教學效果提供一定的參考依據。
二、學習者的類型分析
掌握不同的學習者與MOOC平臺發生的交互學習行為具有較為重要的作用。所以，我們對學習者的數字化學習行為進行分析，能夠找到不同學習者的學習目標、學習動機以及學習狀態等具有較高價值的數據信息，以此作為個性化課程教育的改進以及測評學習者學習效果的重要依據。不過，學習者所具有的動機不能直接的測量到，唯有依照一定的評估總結，對某些行為具有的假定構想間接的進行感知。在長期研究中發現，對于單個的學習者進行目標、學習內容、證書對學習者的激勵價值大小、外部環境、個人狀態以及本能推動等評測是相對較為困難的，而以上情況均反映在學習者的學習行為差異方面。按照不同學習者所具有的動機進行群體的劃分，單純依據學習者的行為數據，無法進行相對精確的類別劃分。而且，所劃分的種類較多且繁雜。所以，應對此進行一定的簡化處理。
表1中的數據是針對某高校在MOOC平臺中所開設的6門課程相關數據信息進行收集與統計。此6門課程分別為：人群與網絡課程（P）、藝術史課程（A）、大學化學課程（C）、生物信息學課程（B）、數據結構與算法分析課程（D）、計算機概論課程（I）。每一門課程所涉及的教學內容以及相關要求均有所差異。
表2中的數據是不同的課記錄在總分之中的項目，在這些記錄總分之中的項目中，小測驗以及期末測試是所有課程均含有的。
依據傳統的所采用的評價方式，是依照不同學生的成績，而把其劃分成“好、中、差”這三個等級。在MOOC平臺中，僅僅通過學習成績來對學習者的學習效果進行評價，明顯較為片面。在MOOC平臺中，存在著多類別的學習行為，在此選擇“觀看視頻”以及“提交測驗”這兩個非常廣泛而且也最為基礎的學習行為，來對學習者的學習行為進行分析。由于我們將參與學習者總共劃分成“好、中、差”三個不同的等級。所以，在此就要求具有兩個相應的閾值。本文將其做了一定的簡化處理，僅僅考慮學習者“觀看視頻”以及“提交測驗”的行為。在屬于“差”類等級之中的學習者中，其出現上述學習行為的次數極少，有些學習者的記錄甚至為零值，此類學生被納入到“打醬油者”之中。而在屬于“中”類等級之中的學習者中，其觀看視頻的次數以及提交測驗的次數在整個群體之中屬于中等水平，我們能夠將這些學習者看成是未完整的對課程進行學習。而在“中”等學習者之中，有個別學習者是偶爾的對課程內容進行學習，也有部分學者在很長一段時間之內未進行課程的學習。所以，在此把這部分學習者再細致劃分成“虎頭蛇尾者”以及“始終搖擺者”。而在屬于“好”類等級之中的學習者中，他們的學習行為記錄非常多。不過，這其中部分人未取得相應的證書，說明此部分學習者其目標并非是為了獲取證書。所以，把此類學習者進行更細致的劃分，分別歸類為“堅定完成者”以及“只為學習者”。這兩類學習者之間的主要區別，是看是否參加了期末的測驗。在對不同的學習者種類劃分之后，要對不同分類的閾進行確定。首先，定義不同的兩個閾值分別為c1與c2，定義學習者觀看課程視頻的記錄次數l，定義學習者提交測驗的記錄次數q，學習者首次發生觀看視頻或者提交測驗與最后發生觀看視頻或者提交測驗的時間間隔數為t。那么，可得某一學習者的記錄密度值p為（p+q）/t。定義θ是“中”類等集中，全部學習者記錄密度所擁有的平均值大小。那么，在對學習者類別劃分時有下列五種類型：
（1）若是l+p≤c1，那此學習者被定義為“打醬油者”。
（2）若是c1
（3）若是c1
（4）若是l+q>c2，且此學習者參加了期末測驗，那么，學習者被定義為“堅定完成者”。
（5）若是l+q>c2，且學習者沒有參加期末測驗，那么，學習者被定義為“只為學習者”。
三、學習者參與行為的分析
1.與時間相關的行為分析。在采集的數據中顯示，一般在課程還未開始之前的幾個月之內，已經有人進行了課程的注冊。和之前的課程學習方式有所差異，通過MOOC平臺進行課程學習，在課程開始前以及課程開始之后，依舊有非常多的學習者進行課程的注冊學習。我們通過分析人群與網絡課程，來探討關于學習者時間相關行為的問題。從統計數據中可知：約有36%左右的學習者，在課程開始之前就已經進行了注冊。而且，在課程完全結束之后，依舊有大約2%左右的人注冊該課程。在各個時期之內的注冊學習者，所表現的學習行為具有一定的差異性。而對于學習者的退課情況分析顯示，多個課程在開課的第一周與第二周表現出了學習者人數大量減少的態勢，在課程進入到第三周之后，學習者的人數才開始逐步地平穩。并且，在最后的測驗周，學習者的人數會有所增加。我們想要的情況是全部的學習者均在開課前或者開課時注冊，而在測驗結束后退出。不過，現實情況卻并非如此。同時，大約有1/3左右的學習者，在課程開始之前就已經注冊，并且在課程已經完全結束后，依舊出現有關學習記錄信息。這部分學習者，并非是僅僅為了關注所取得的測驗成績，進一步分析是由于前期未能仔細的對課程進行學習，而當結束之后，又重新的對課程進行學習。
2.與成績相關的行為分析。在以往的課程學習中，多是通過考試成績來對學習者進行學習效果的評價。而在MOOC網絡平臺中，不同的學習者擁有不同的知識結構、學習動機以及學習技巧。不過，所取得的成績和學習者能否獲取相應的證書緊密相連。在本文所分析的6門課程中，通過統計數據可以得出，不同的課程雖然在成績分布方面存在差異。但存在很大的相似性。在此，依然以人群與網絡課程為例來進行說明。該課程的注冊學習者為10807人。其中，有9677人的成績顯示為零分，大約占據了全部學習者人數的90%左右。有862個學習者所取得的成績是比零分大，但無法獲取到證書，此類學習者占全部學習者數量的比例約為8%。而有149個學習者獲取到了相應的證書，此類學習者占全部學習者數量的比例約為1%。
四、學習效果預測分析
對于MOOC網絡平臺來說，提升課程的通過率是MOOC網絡平臺效用極為重要的體現。在此，針對不同的學習者所具有的學習行為，對其成績進行預測。
1.問題的描述以及數據集。針對此次學習效果的預測，期望可以在整個階段，能夠對不同學習者的學習狀況，進行實時的預測與分析，預測能否可以獲取到相關的證書。以統計數據來看，6門課程都在課程開始之后的第一周以及第二周的時期內，發生學習者人數較大的波動起伏。然后，在第三周時，學習者的人數才慢慢地趨于平穩。此次課程的課時時間持續13周左右。而在此假定現在僅僅獲取到了學習者在前五周、前六周以及前七周的學習行為數據信息。同時，將數據信息中非學習者的相關行為數據去除。表3中的數據代表的是此次實驗所采用的樣本量統計。
我們將每一課程所擁有的學習者數量設定為n，所有的學習者均擁有p個特征值。那么，X={X1，…，Xp}∈Rn×p，預測值則表示為：Y=f（X） ∈Rn，y∈{0，1}。
上式中，y=0代表的是沒有獲取到證書而y=1代表的是已經獲取到證書。
2.實驗方法。對不同的課程，把所收集的數據依據3∶1∶1的分配方式隨機地抽取出訓練集、驗證集以及測試集。當進行實驗時，用訓練集進行參數的訓練，而采用驗證集來進行參數的優化與選擇，最后采用測試集來對不同的指標加以計算。
3.實驗結果分析。通過實驗，最終得出該方法具有非常高的準確率。所以，采用此方法，我們能夠依照不同學習者的學習行為，來確定出可以獲取到證書的學習者，也能夠準確地找到一些極有可能獲取到證書，不過卻未獲取到證書的學習者。通過MOOC在線平臺這種學習模式，每個學習者都可以感覺到自己在接受教師的單獨個性化學習輔導，可以從一起學習的同伴那里獲得指導以及指導他人，同時感受學與教的快樂。從而提升學習者學習效果，使該學習者最終也獲取到證書。所以，采用此種學習行為分析方法，除了能夠對不同課程的學習者所具有的學習情況進行實時的監測，同時也能夠針對不同學習者的預測情況，而制定相應的措施，以改善課程的整體通過率，從而提升學習者的學習效果。
五、結語
通過對教育大數據的分析，可以更加利于n程內容的不斷完善與合理化，并針對不同學習者的學習行為，而采用最為有效的教學方式，使學習者的學習動機更加強烈，以提升學習者的學習效果。
參考文獻：
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[3]李良才，張家銘，崔昌宇，鄧文佩，葉瑋.基于Tableau實現MOOC學習行為數據可視化分析[J].電腦編程技巧與維護，2016，（22）：47-75.
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Analysis of Digital Learning Behavior Based on Large Data of Education
YANG Ding-zhong
引 言
大數據是一次信息技術的大變革，已經慢慢成為商業、科技甚至教育領域的焦點，它的數據信息量龐大，其龐大的程度是沒有辦法在人工的有限時間內管理和分析，并且從中提取到能為人們所利用的信息的。大數據通常有四種特性：數據的信息量巨大；數據的類型多種多樣，包含常見的視頻、圖片、音頻、文本和它們的聚合體等；數據處理的速度極快，能從各種數據中快速獲取有價值的信息并能給出決策。大數據技術高速發展，行業應用的需求也越來越大，所以目前市場上的掌握大數據的人才很緊缺，因此，對大數據人才的培養是目前教育行業的重點。大數據的時代使現當代的大學生有了新的機遇去創業和創新，同樣的也為當代的高校信息與計算科學專業課程的改革提供了方向，其人才的培養模式和課程研究顯得尤為重要。
一、什么是大數據
大數據就是海量的數據，并從中獲得有很大價值的信息或見解的當今社會特有的一種新的能力。大數據通常有四種特性：數據的信息量巨大；數據的類型多種多樣，包含常見的視頻、圖片、聲音、文本以及它們的聚合體等；數據處理的速度極快，能從各種數據中快速獲取有價值的信息并能給出決策；具有很高的商業價值。
二、大數據時代對人才的需求與培養
在大數據的背景下，對信息與計算科學專業的學生的教育與培養目標主要是：
（1）增強對于數據的分析能力
面對數據龐大的大數據，分析能力顯得及其重要，在合理的時間內進行管理和處理對幫助公司經營和決策具有積極的作用。
（2）增強本專業的知識，計算科學專業的知識對于數據的分析并了解其中的結構很重要
（3）要增強對數據的應用能力
在對數據的分析能力的前提下增強對數據分析的應用能力，從而實現數據的最終應用。
這三種能力的培養使得學生既具有對大數據的分析能力，又符合當代社會對該專業的知識的需求，從而更好地適應社會，培養出一批能夠掌握能對大數據地收集，儲存，分析，處理并應用地人才。
三、提高大學生的創業創新能力
要提高大學生的創業創新能力，在大數據的時代不斷進步的社會環境下，要增加對實踐能力的培養，多在社會中磨練，增強自主意識，增加創業實踐的機會，讓學生的創新能力在一次次的親身體會中得以增強。因此對計算科學專業課程的結構進行改變并優化，使得其具有創業創新效果的變革顯得極其重要。應當對課堂教學內容和課后的實踐教學，并且對于考核的方式和方法要有實質性的改變。
專業知識教學和實踐教學之間要完美結合起來，在實踐中鞏固理論知識，要培養學生的獨立工作能力，增強計算科學專業的學生的競爭能力，要處理好這個教學環節，就要增加實踐的次數，要充分利用實踐活動，要求全員參加，不得被其它課程取締或占用。
四、要編寫好新型的適合大數據時代的教材并提升相關地硬件設施
目前的教材需求是要增加計算機信息技術、數據處理和分析的相關知識，例如：大數據的分析，數據的探索，大數據網絡的建設等課程。對于一些不太重要的內容可以適當的削減或取消，相關的一些及其復雜的理論可以適當的略講，而要把重點放在實踐和應用上，從而加強學生的應用計算能力。增強學生對概念的理解能力，將一些實用性很強的專業比如C++語言和Matlab語言的應用等課程提前開設，讓學生可以在之后的學習中對實際的問題進行求解，為了實踐課程的學習鋪墊基礎。同時加強對實踐實驗室的建設，對硬件的升級，全面改善學生的實踐環境，讓實踐教學能更好地進行，讓學生在理論學習后能很快地動手實踐，并在實踐后能又很快地去學習，實現理論學習和實踐活動地完美結合。
五、考核方式要變革
改變現有的考試和平時相結合的模式，要重點加強對學生的實踐成果和實踐能力的檢測。好的考核方法會更利于教學的進行。要以能力為核心全面考核學生的學習、實踐和創新能力。要對實驗實訓進行全面評價，以利于接下來的實訓的工作的進行。
結束語
逐漸完成教育制度，規范教學模式，提高教學質量。全面提高人才的培養水平，讓國家的人才能為國家的建設增磚添瓦，而計算科學專業體系的建設仍然有更大的空間去開發，時代在進步，科學在不斷地發展，要把傳授知識和培養能力并提高學生的素質完美地融合起來，而這還需要很長的路要走，這就需要相關人員的共同努力奮斗，不斷變革，創新，讓我國的人才們能更出色，從而推動社會的發展，讓我國的教育實力越來越強，在邁向世界強國的路上能走的更快，提升我國的綜合國力。
作者簡介：吳娜（1995.9-），女，籍貫：湖南岳陽，研究方向：計算機。
參考文獻：
就連一向以關心國際金融形勢為主的世界銀行也在2012年11月了一份名為《降低熱度》的報告。報告指出，如果我們任由全球變暖的趨勢持續，到本世紀末，全球氣溫將會上升4℃。
報告認為，這一后果將是災難性的：沿海城市可能被淹沒；糧食生產風險增大；水資源匱乏情況將進一步惡化；生物多樣性會遭遇不可逆轉的損失。
2012年年末，國際能源署（IEA）了《2012年世界能源展望》（下稱《展望》），對2035年前的全球能源趨勢作出了預測。在報告中，IEA悲觀地表示：“各國在哥本哈根氣候會議上商定的，到本世紀中葉，將地球溫度上升控制在2℃以內這一目標正變得難以實現”。
未來我們該如何應對全球氣候持續變暖的挑戰？《中國經濟周刊》記者獨家連線IEA首席經濟學家法提赫·比羅爾（Fatih Birol），請他來為我們解讀：面對能源和氣候危機，我們還能做些什么。
可持續發展任重道遠
IEA在《展望》中指出，即使考慮到未來各國的發展政策，我們依然不能確保全球能源體系能夠進入可持續發展的軌道。
《展望》預測，從現在到 2035 年，全球能源需求將增長三分之一以上，其中60%的需求增長來自中國、印度和中東地區。盡管世界各國對于低碳能源的使用與開發都處于穩步增長的狀態，但是未來化石能源（煤炭、石油和天然氣）仍將主導全球能源的消費與使用結構。
在過去10年里，煤炭幾乎占據全球能源消費增長的50%，其增速甚至超過了其他所有可再生能源。報告預測，中國的煤炭需求將在2020年達到頂峰，并將持續至2035年。
誰來代替核電？
為了減緩全球氣候變暖的趨勢，各國都鼓勵發展清潔能源，許多國家都把核電作為未來重要的發展方向。但福島核事故令核電風光不再，許多國家紛紛重新評估核政策。誰來代替核電成為一個棘手的問題。
《展望》指出，目前全世界電力需求正在以近兩倍于世界能源需求的速度增長。盡管在2035年前，煤炭依然是全球發電的主要燃料，但在全球新建發電能力規劃中，一半的新增能力將以可再生能源作為燃料。
《展望》預測，到2015年，全球可再生能源將成為全球第二大電力來源，并在2035年接近第一大電力來源——煤炭的發電量。
可再生能源迅速增長的原因在于其技術成本逐年下降、化石燃料價格不斷上升。此外，各國對可再生能源的補貼不斷上升也是一個重要原因。2011年，全球對各種可再生能源的補貼約為880億美元，2035年將增至近2400億美元。
對話比羅爾：中國將成為全球綠色能源投資的領頭羊
《中國經濟周刊》：目前世界各國在能源利用，尤其是節能減排方面的進展如何？
比羅爾：幾乎全世界各大能源消費國都已經宣布了自己的目標和措施：中國的目標是到2015年將二氧化碳排放量降低16%；美國則采用了新的燃料經濟標準；歐盟承諾到2020年，將把能源需求削減20%；日本試圖到2030年將電力消費削減10%。雖然這些舉措有助于改善過去10年全球能源效率表現不佳的局面，但是全球節能減排可挖掘的潛力依然十分巨大。
《中國經濟周刊》：IEA對于改進能源使用效率有哪些建議？
比羅爾：我們認為世界各國在能源效率利用方面都還存在著巨大的、未被發掘的潛力。一般來說，我們可以從工業產業、交通運輸、發電和建筑等四個方面去尋找可降低能耗的機會。大量的研究數據表明，目前世界上在建筑領域方面尚有五分之四的潛力未被挖掘， 而工業產業領域有一半以上的潛力尚待開發。
中國目前在建筑領域的能耗控制已經取得了巨大成就，但在其他方面仍有很大的進步空間。我相信，世界各國只要在這四個領域內制定出一系列可行政策，一定可以降低能耗，提升經濟效率。
《中國經濟周刊》：在過去的10年里，中國的節能環保產業大約以15%～20%的增長率逐年遞增，您如何評價這些產業的增長？
比羅爾：最近這些年中國在降低能耗、提高能源使用效率方面進行了巨大的投資，這些投入也為中國經濟帶來了巨大的財富。目前全球風機產量約有30%來自中國，全球約有20%的太陽能發電量來自中國，可以說，中國環保產業的發展之路影響全球。
我們預計未來中國將在風能領域投資6000億美元，在太陽能領域投資2000億美元，這將使得中國成為全球綠色能源投資的領頭羊。我相信，中國在節能環保產業的技術將會不斷提升，并將造福世界。
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1大數據在我國高校教育教學中的發展現狀
大數據是目前時代背景下的熱門詞，研究大數據的目的是對現有數據資源進行再次深度挖掘分析，找出不同數據之間的共性與聯系，根據數據使各項工作更加高效。目前大數據在我國高校教育教學中最突出的體現就是引入了MOOC教育和UOOC聯盟，這些教學平臺是在前期精品課程的基礎上融合大數據技術發展起來的，利用大數據技術可以使學生的學習更加個性化、人性化，讓學生突破時間、空間、地域自由地按需學習，使學生的學習達到快速成長和進步的目的[1]。
2獨立學院計算機基礎網絡資源建設面臨的問題
2.1課程資源內容繁瑣雜亂
目前計算機基礎課程是每個高校必修的公共課程，每個老師授課都有自己的風格和特點，在課程的資源建設上，特別是實例內容的講解上都有各自的側重點，所以老師們在制作網絡資源的時候內容就比較雜亂，有的內容是教材相關的，有的內容是在網絡上獲取的拔高性內容，有的內容重復率很高，使學生在網絡學習時無法針對性地對基礎知識點進行強化的輔導作用。
2.2資源建設缺乏統一的技術標準
計算機基礎網絡學習平臺上資源內容很豐富，但是老師們在建設資源的時候內容格式標準不統一。有的老師利用屏幕錄像專家做的EXE可執行文件，有的老師制作的是FLV格式，有的老師制作的是MP4和AVI等視頻格式，這樣對網絡學習的兼容性就造成了壓力，在網絡學習的資源建設上我們要按照精品課程和MOOC的網絡資源建設標準來統一資源建設，這樣會增加后期資源的可兼容程度[2]。
2.3資源庫缺乏管理與維護
很多高校由于管理人員的缺乏，課堂練習提交作業的方便性，利用公共FTP等共享平臺來即時共享網絡學習資源。這樣有時候會造成學生誤刪學習資源，對教學效果帶來不良的影響，也對查找和訪問速度會帶來一定的障礙，所以還是要加強網絡學習平臺的管理與維護力度，讓學生學習都集中到網絡學習平臺進行在線輔導和作業提交，這樣會提高教學的效率。
3大數據在獨立學院網絡資源建設中的優勢
3.1有利于提高計算機基礎課程網絡資源建設質量
計算機基礎課程的網絡資源的質量高低，可以根據學生的訪問量進行評估，網絡學習平臺可以根據大數據技術對學習的學習訪問量進行數據分析和挖掘，對每個院系的不同班級的學生進行統計分析得到一份網絡學習資源的關注度高低走勢圖，這個數據是實時的。根據學生的訪問熱度，對這些熱點資源進行再次挖掘和更新，可以提高學習的學習主動性和學習積極性。
3.2有利于提高學生的學習效率
大數據技術可以分析每個學生的學習興趣和學習愛好，對于學生經常學習的資源，大數據可以利用其智能技術推薦相關知識點的內容給學生。在每次學生登錄學習平臺的時候，系統就會彈出一個提示學習窗口，窗口內容為大數據將該學生以前學習內容經過智能整理得到一份該同學可能會感興趣的學習資源，大大縮短學生的檢索時間，同時大數據還可以根據每個學生的學習習慣，制定一個適合該學生的學習計劃，這樣加大了人機交互的功能，可以大大地提高學生的學習效率。
3.3有利于提高教學質量和優化教學效果
大數據最大的特點就是可以進行數據的再次挖掘，同時對數據進行分類和整理，在大學計算機基礎課程的網絡學習平臺里面，最重要的數據就是學生的學習狀態數據和學習的路徑數據，一般的學習平臺只單純記錄了學生的學習時間，在什么時候訪問了何種網絡資源，何時進行了網絡學習自測，何時進行了網絡提問和互動。這些數據看似普通，其實這些普通的數據如果聯系在一起經過大數據的分析整理就可以得到學生的網絡學習規律。大數據就是找規律，利用規律可以干預學生的學習狀態。大數據可以根據網絡學習平臺數據反映出一個班級的實時學習情況，對學生知識點掌握的情況進行分類打分，這樣就可以使上課班級教師根據大數據反饋的學習狀態進行實時的、有針對性的輔導。這種數據生成是實時的，所以與教師的課堂教學是相匹配的。這樣在網絡學習平臺引入大數據的技術就會優化教學效果，最終提高大學計算機基礎課程的教學質量。
4大數據背景下的獨立學院計算機基礎網絡資源建設的應用
4.1基于大數據技術的網絡教學平臺建設
目前高校網絡學習平臺建設都已經趨于成熟，網絡學習平臺主要是對網絡學習資源庫進行分類和存儲，給學習者訪問學習資源提供方便。這種傳統意義的學習平臺在現今大數據網絡時代顯得有些單調和落伍，在現有網絡教學平臺基礎上引入大數據的技術可以讓原本單調的網絡資源平臺變得活躍起來。大數據可以使網絡學習平臺變得有思維，變得更加智能，還可以使網絡學習平臺與學生學習互動起來，還可以讓網絡學習平臺變得了解學生的學習興趣，根據學習興趣制定符合每個學生的學習計劃。同時還可以使網絡學習平臺更加親近學生，將學習效果反饋給上課教師，教師再進行有針對性的輔導。這樣的大數據分析可以拉近師生之間的距離，讓學生的學習變得更加得心應手，更加喜歡在網絡平臺進行學習，提高學生的求知欲望，讓網絡學習平臺的效能發揮到極致。
4.2利用大數據優化課程資源建設
大數據技術可以利用學生的學習狀態，分析得出網絡學習平臺里面的資源訪問熱點流量圖，根據訪問流量可以使網絡資源進行有針對性的建設，對于學生感興趣的資源要再次細化分解和更新建設。這樣就對教師教學和制作教學資源起到一種引導作用，以前都是教師自己認為重要的就加大建設，現在有了大數據就將目前轉向了學生，學生需要什么樣的學習資源，就加大力度建設。畢竟教學是為學生服務的，學生是教學的主體，大數據可以做到想學生之所想，那么在資源建設的時候就要加大對學生需求量大的資源優先建設。這樣可以使網絡學習平臺的資源庫建設更加系統和完備。
4.3利用大數據技術追蹤學生的網絡課程學習路徑
在進行大學計算機基礎網絡學習的時候，每個學生根據自己的特點和個性，在訪問網絡學習資源的時候都有符合自己的一條學習路徑，每個同學的學習路徑都能反映該同學的學習特點和學習習慣。大數據技術可以對每個學生的學習路徑進行實時的監控，經過運算推測下一步即將可能進行的學習路徑，運用這種演算技術可以將網絡學習平臺變成學生的實時輔導老師，讓網絡學習平臺變得智能化，使學生感覺網絡學習是在進行人機互動，同時通過對學生學習路徑的數據整理，可以讓授課教師充分了解學生近期的學習動向，使課堂教學更加具有針對性。大數據技術可以讓網絡學習平臺變得有思維，這種通過學習路徑的追蹤可以增加人機的互動性，可以大大地引導學生進行全方位立體化的網絡學習。
4.4建立多元化、科學化的網絡學習評價機制
網絡學習的目的是為了提高學生的自主學習能力，將被動的學習轉變為主動學習。那么網絡學習的考評體系要站在學生的立場進行科學化、多元化的設計，在分配一定的網絡學時基礎上，要保證這些網絡學習都是學生真正投入到學習，而且通過學習受益的數據。評價體系可以通過網絡學習和網絡測試進行大數據分析以及教師課堂答疑與章節現場測驗和實驗作品現場制作與提交相結合，綜合各種能力要素進行綜合評價，同時評價體系也要根據專業實際進行動態調整，這樣才能讓網絡學習達到特定的效果[3]。
5結語
大數據技術引入到現代高校的教育教學是未來一段時間研究的熱點。通過各高校的實地研究和投入建設相信會越來越成熟，大數據技術下的計算機基礎課程網絡資源建設可以使其網絡學習平臺變得更加智能，能真正充分發揮網絡學習的主觀能動性，能讓學生的學習觀念從被動轉向自主學習，使計算機基礎教學能更上一個臺階。
[參考文獻]
[1]王移芝，魯凌云.計算機基礎教學中計算思維能力培養的探討[J].中國大學教學，2012（6）：7-11.
1大數據解讀
提起大數據，這對絕大多數人而言是一個熟悉的陌生人，何以言此呢？因為無論是在生活中還是在工作中，我們都擁有接觸大數據這一概念的經歷，只不過接觸的層面和深度有所差別罷了。提起大數據每個人都聽說過，但是到底何為大數據？所謂大數據就是指描述太大的、超過傳統數據庫處理能力的數據。需要說明的是，大數據中的“大”并不是指數據的大?。ㄒ驗閿祿鳛橐环N抽象性名詞，無法通過現實的丈量標準加以測算）而是指數據的復雜程度，如果數據的復雜程度較高，那就初步滿足了成為大數據的條件，反之則不能稱為大數據。大數據作為一個較為龐大的數據系統，主要有以下基本特征：（1）信息量大，且在數據存儲、數據處理、數據分析等問題上具備一定的挑戰性。（2）大數據的數據傳送速度與其組織內信息流動速度具有關聯性。（3）大數據可以依據不同的形式劃分為不同的格式（4）組織內的數據被用來產出有價值的指導意見、經營利益以及業務流程。上述特征都是大數據的基本特性，在高效利用大數據這一工具輔助教學時，也應當解鎖大數據的價值措施。而大數據的價值措施主要包括數據收集、分析、可視化應用以及數據倉庫。數據收集是大數據積累自身價值的重要一步，在數據收集的過程中必須要充分注重數據過濾從而篩選出最直接最有效的數據。數據分析就是把收集上來的數據通過連接數據集的方式把這些數據進行傳達。而可視化應用屬于大數據應用的最終階段，要分析數據的基礎上把數據進行可視化顯示，從而達到輔助決策的目的。數據倉庫就是數據的儲存場所，如在線知識庫以及教育數字圖書館等。
2高等教育大數據分析
當下階段大數據的引用使人類的思維方式、生產生活方式都出現了變革，同樣也對整個教育體系形成了巨大沖擊，逐漸成為推動教育變革的重要力量。
2.1教育大數據的解讀
一般而言，教育大數據有兩種解讀方法：狹義的教育大數據和廣義的教育大數據。狹義的教育大數據主要是指利用學習平臺從事學習工作的學習者的數據。廣義的教育大數據是指在日常生活中人類所有的接受教育活動的行為數據。
2.2教育大數據的構成
教育大數據從結構層次上可以劃分為4個層面：基礎層、狀態層、資源層和行為層?；A層主要是指用來儲存基本性的國家教育數據，狀態層儲存的是諸多教育環境教育裝備的運行狀況信息，資源層儲存的是在學習者的學習過程中所產生或建立的各種教學資源，行為層儲存的是與教育相關的廣大用戶群體的行為數據。
2.3教育大數據分析結構
大數據的應用可以有效的影響高等教育的教學實踐，豐富學生的學習經驗，提高教師的學術研究水準。大數據通過有效的數據證據作為基礎，并在此基礎之上開展戰略決策從而把復雜化的數據轉化為操作性較強的信息。我認為在高等教育中大數據的分析結構主要有以下4個方面：制度分析、技術分析、學習分析和學術分析，如圖1。2.3.1制度分析高等教育中的大數據制度分析主要包括教學評估政策分析以及結構分析。通過利用報告、數據倉庫等工具為學校的教學機構提供數據驅動決策能力。2.3.2技術分析技術分析主要說的是信息技術分析。該部分的引用旨在各種學習系統中學生的行為數據以及學習經驗，并通過把這些搜集到的數據進行分析，從而發現學生在學習中的問題，突出學生在學習中遇到的障礙，這對教師制定教學策略以及學生調整學習方法都是非常有幫助的。2.3.3學術分析學術分析在未來高等教育管理和資源分配中扮演著重要的角色。學術分析的應用提供了如何應對挑戰的具體方案，因此學術分析的應用有利于制定具體的學習規劃，以最容易有效的方式收集、分析和共享數據從而使得教師的教學規劃與學生的個人學習情況相結合。2.3.4學習分析在我國的諸多高校內，混合式教學方法越來越在日常的教學工作中占據著重要地位，立足于網絡平臺的學習逐漸普及。而大數據的學習分析可以有效的記錄學生在通過網絡平臺學習時的行為數據（比如通過網頁的點擊數量以及在網頁的停留時間，判斷學生的學習行為）而這些具體的學習行為數據的積累與搜集有效的增加了記錄學生信息的信息庫容量，為進一步分析學生的學習行為，幫助學生提升學習成果做好了充足的準備條件。
3大數據在高等教育中的應用現狀
大數據是依托網絡技術發展起來的，正如網絡技術是一把雙刃劍大數據在高等教育中的應用嫁給我國教育界帶來諸多可喜變化的同時也引發了一些令人深思的問題。利好方面：大數據分析和高等教育的有機結合可以有效的改變目前階段高校的學校管理、教學以及學生的學習行為和學習方式，同時大數據分析的引用也可以為其中的部分學生提供學習建議和學習引導，根據學生的學習需求和學習時間安排有效地制定符合學生自身學習情況的學習計劃，從而有效提升學生的學習成績減少學生的留級率和輟學率。關于這一點，我們可以根據圖2詳細闡述。大數據分析在高等教育事業中的應用，使得學校的管理者、學生以及任課教師都得到了提升自己的機會。首先是學校管理者方面，大數據分析的應用可以實現高效的資源配置優化了學校管理者的資源分配，節省了管理者群體的工作時間提高了管理者群體的工作效率，最終推動了整個學校教學政策和教學活動能夠以最短的時間，最低的成本傳達到每一位學生和老師。其次是學生群體，大數據分析的應用為諸多學生帶來了福音，首先最為直接的就是學習途徑的拓寬，學生不必完全拘泥于教師在課上講解的知識內容，可以利用課余時間通過網絡學習平臺等工具進行學習活動，提升自己的文化素養。同時大數據分析也采集到了每一位學生的學習方式，通過這些學生在網絡上開展學習的時間，以及在網頁上停留的間隔從而布置出有針對性的學習計劃，達到規范學生學習行為的目的。再次是講師群體。雖然在某種程度上而言，大數據分析的應用對大學的講師產生了一定的沖擊：諸多學生對在網絡平臺上開展學習產生依賴，從而疏于在課上時間認真聽講。但是總體而言大數據分析的應用也可以幫助教師分析出全班學生在學習中的問題，從而有助于教師制定出學生喜聞樂見的課堂學習模式，最終促進教學成果以及學生學習成果的提升。大數據分析通過對這三個群體的作用，有效改善了高校的教育環境和學術氛圍，最終提高了學生的綜合素養減少了學生輟學的情況，提高了學校學生的畢業率。利空方面：既然大數據在與高等學校教育的結合中為我們帶來了諸多可喜的變化，但與此同時引發的負面因素卻不能忽視。綜合來看大數據在高等教育環境中所表現出來的負面影響主要有以下幾個方面：（1）大數據成本較大。雖然大數據系統在高等學校中的應用，可以有效的幫助高等學校的教師學生，但是大數據相關工作的開展往往需要比較大的成本。而且在我國的諸多高校中，大數據也僅僅是作為一個輔的角色出現的，其服務型角色的定位就決定了學校在大數據這一領域當中投入的資金數量和時間數量都是比較有限的，而學校有限的投入在某種程度上就制約了大數據正常功能的發揮。（2）隱私與倫理道德面臨挑戰。雖然大數據已經在社會上得到了不同程度的認可，但是大數據的應用保留了學校學生在瀏覽網頁時的相關痕跡，學生通過互聯網開展的任何行動都會得到大數據的監測與分析，雖然這種行為有助于學生提升自身的學習能力拓展自身的學習視野，但是與此同時也就出現了學生在網絡世界毫無隱私可言的弊端。學生的學習進度和學習愛好以及個人的性格特點等諸多隱私性質的信息都會暴露無遺，而這些東西屬于學生的個人隱私權，大數據在實際應用的過程中不可避免地侵害到了這些學生的權益，增加了學生活動的透明性，帶來了一系列的社會倫理道德問題，而這些地段也是作為高等教育機構的管理者需要密切注意的地方。
4大數據在高等教育中的前景展望
隨著我國教育事業的發展與教育理念的進步，個性化學習將逐漸成為未來高等教育的主流方向，電子教育網絡教育和主動學習將成為在高校接受高等教育時的顯著特點。而目前教育機構已經儲備了豐富的學生行為數據，要有助于相關的教育工作者，更好的研究學生的學習行為信息從而有針對性的調整教育方針政策，出臺適合學生學習的教學模式。與此同時，現階段大數據在高校應用中產生的排異反應也是未來大數據在高等教育中發揮作用的重要指標之一，隨著大數據技術的進一步完善，以及自身與高校之間的結合進一步加強，學生在利用大數據這一工具開展網上學習時個人的隱私信息需要得到保護，這不僅僅是大數據與高等教育結合的前景展望，更是大數據在其他行業領域（比如醫療保險、企業公司）應用的過程中必須要做到的基礎性工作。只有保持目前階圖2段大數據應用所表現出來的優勢并且努力改造其他的相關條件，從而保證大數據與社會各行業實現無縫對接才有助于最大效率的開發大數據的價值，促進社會的全面發展。
參考文獻
[1]劉博文,吳永和,肖玉敏,馬曉玲.構筑大數據時代教育數據的新生態——國內外國家級教育數據機構的現狀與反思[J].開放教育研究,2019,25(03):103-112.
[2]張莉.深化院校研究推進個性化教育——“大數據時代的院校研究與個性化教育”國際會議暨中國高等教育學會院校研究分會2018年年會綜述[J].高等教育研究,2018,39(09):107-109+2+111-112.
數據的量的累積規模大是大數據存在的物質屬性。比較傳統的數據，大數據的量的標準明顯大大提高，從TB轉為PB和ZB。隨著時間的推移和數據管理技術的不斷進步，符合大數據標準的數據集的規模也不斷地增長。導致數據的量比以前大和多的原因很多，主要是由于隨著互聯網的迅速普及，人們獲得信息非常方便，這個過程會產生大量的數據，也就是說，當你獲得信息的同時也產生了信息，你的每次瀏覽和點擊也提供了大量的數據。
1.2數據種類很多
數據的種類是數據的外在形式，是指它的表現樣態。原來數據的表示形態和種類有限，數據的維度也相對較低，數據類型簡單，大多采用表格的形式和文本進行呈現。在對數據處理的過程中只是對于數值本身進行處理，沒有對數據之間的關聯和架構進行分，因此也就不能產生新的價值和意義。隨著人們生活的豐富好技術的發展，人們對于能獲得到事物幾倍的諸多信息，因此對于同一事物的數據就越多。數據甄選和過濾技術的出現，數據就成了事物意義的描述，數據量就以幾何級的方式增長。
1.3數據處理數據極快
大數據時代的重要特征就是數據處理效率快。早期社會，傳統的技術和工具，數據處理緩慢而且抵消，不能夠滿足人們的需要，大數據時代，各種新興技術的運用，數據快速增長，必然要求數據處理速度越來越快，并且數據處于不斷的流動中，數據具有較短的時效性。沒有及時處理的數據可能很快就失去了任何意義。因此，大數據的處理要求瞬間處理，形成結果，因此大數據時代的數據需要進行零誤差處理是這個時代的顯著特征。
2高職院校網絡教學面臨的問題
高職院校不同于一般學院，因此在網絡教學平臺構建的時候，應該結合高職院校自身的特點和優勢，側重于以專業資源建設為核心，構建數字化學習為中心，資源共享為目的，充分保證資源的快速上傳、檢索和歸檔。高職院校網絡教學平臺應該符合現代職業教育理念：一方面能夠在現代教學理論中以學生為主中心；另一方面由于高職院校的學生已經具有較強的學習能力和獨立思考的積極性。因此高職院校網絡教學應該考慮到現代教學的要求，發揮學生網絡學習的自主能動性和教師在網絡教學中的向導作用。網絡平臺應該能夠使得教師和學生在通過網絡學習社區有小的組織和教學相關的應用，使得教師和學生在完成教學和學習計劃的同時，還能夠消除學習上的孤獨和無趣，增加學習者的學習興趣，促進廣大師生進行知識分享。加強高職院校網絡教學平臺的教學資源庫建設。優質的高職院校網絡教學資源是網絡教學最重要的建設部分，也是最具核心的部分。高職院校網絡教學課程資源建設是網絡教學平臺中的重點和難點，網絡教學平臺應該圍繞教學內容而建設，并且結果高職院校自身的特點和優勢，重視優質教學資源的平時積累和豐富，最大限度地收集教學資源，使得優質的高職院校教學資源在應用的過程中不斷地豐富和完善。實施網絡教學平臺資源收集、使用和保存的同步，將資源庫的建設貫穿在網絡課程建設和學習的整個過程，對于教師和學生上傳的教學資源實現自動收集。高職院校網絡教學平臺還要加強對學習過程數據的跟蹤。目前多數網絡課程對于不同的學生的學習方式支持并不是很理想，還不能夠為學生的自我評價提供足夠的數據，不具備產生有效的學習后期服務功能。在高職院校的網絡教學平臺建設時候，應該考慮到利用高職院校的技術優勢，對學生的學習過程和成績進行跟蹤記錄，并結合找到的工作情況進行匹配，為學生提供一個很好的自我評估，自我提高的依據，也為未來的學習和發展提供有力的方向。
引言：現階段，國內很多高校都將計算機專業納入大學生教學的一部分，通過開設計算機專業，培養現階段大量的計算機專業人才。如果國家開放大學不能及時調整計算機專業的教學模式，那么培養的學生就無法滿足當前計算機發展的需求。在大數據、云計算、物聯網技術的發展下，配合專業的技術產業需求，才能充分發揮互聯網整合資源的優勢。將這個信息資源整個并共享使用，實現計算機專業教學的創新。這種模式的改在離不開云計算智慧校園的建設和使用。
智慧校園采用了云計算技術來共享資源，物聯網技術實現資源的管理和使用，通過構建符合校園應用的服務方式來為智能化的教學系統提供能為完善的實現方式。這種集各種應用于一身的智慧云教育系統的使用能夠為學生和教師提供更為方便的學習教學環境。通過這些不可感知的教學資源創建開放式的創新服務平臺，實現資源的有效整合和利用，進行科學的教學實踐和國家開放大學的應用便捷服務。
一、智能云教學系統概述
智慧云教學系統以教學資源的整合共享為基礎的服務體系，主要包括基礎設施即服務層，平臺即服務層和軟件即服務層。實現在智慧云教育系統中的表現分別是云基礎設施支撐平臺、云系統支撐服務平臺、智慧云服務總線和云應用支撐服務平臺。
①云基礎設施平臺。該平臺為整個系統提供穩定和可靠的應用基礎支撐平臺。②云系統平臺。通過系統中間件和應用服務器進行系統支撐。③智能云教育系統服務中心。服務中心是云教育系統的數據交換中心，包括數據整合、加工變換、數據管理等，通過學生的需求對服務進行感知、反饋消息、響應事件、任務調度、服務的調度、服務質量反饋、安全認證等功能。④云應用平臺。該平臺通過收集學生的基本信息、學習資源、課程任務，并通過大數據進行分析和挖掘、為學生學習計劃提供基礎。
二、智能云教學系統在國家開放大學計算機專業教學中的優勢
智能云教學從數字校園演變而來，但跟傳統的數字校園相比，智能云教學系統表現的優勢在于：(1)在物聯網的基礎上，通過物聯網技術將教學、科研、管理整合為一體的智能環境;(2)為學生提供快速、準確的教學資源;(3)根據教學活動進行數據分析處理，為學生的學習提供準確的數據支撐。(4)資源的共享使各應用系統達到數據、服務和教學能力的共享。
(一)共享資源豐富。在教學過程中，不難發現，教學資源只要在交流的狀態下才能進行流通發展。在不斷的共享和反復的討論中才能對理論知識進行深入的研究。資源的共享能把分散的零星的知識資源組合成完整的體系架構。通過智能云計算系統的資源整合，能夠方便學生獲取想要的學習內容，就像一個移動的教學平臺，方便閱讀和收藏。
(二)反饋學習成果及時。為了幫助學生提高學習動機，智能云教育系統能有效的將學生的疑問及時反饋給學生，有哪些正確的學習方法，充分解決學生的訴求，發揮學生的優勢所在。傳統教學的反饋一般都是教師反饋，云教育系統還可以實現學生自我反饋、亦或是同伴反饋以及基于自我目標的反饋。
通過在個人的學習空間上設定自己的學習計劃，學生所有的學習內容都是基于云教育系統，可以這些內容進行跟蹤，獲得階段性學習目標的反饋結果。根據研究表明，階段性的學習反饋越及時，能夠幫助學生學習的效果越明顯。一方面教學人員能夠根據各自的學習進度定制化個人的學習計劃，并根據反饋信息進行調整，改變策略;另一方面可以提高成人學習的積極性，為了獲得更好的學習效果而完善自己的不同。
三、運用智能云教學系統提高國家開放大學計算機專業教學效果
(一)利用云教學平臺豐富學習資源。學生、學習資源、管理員、云服務、與云平臺是云教學平臺五大要素。云教學平臺以學生為中心，強調學生與教學資源提供者的明顯供應關系，資源、管理者、云服務與云平臺都是圍繞學生的學習資源而運作。
資源、云服務、管理者與云平臺相輔相成、相互關聯。資源是云服務開展的基礎;管理者主要是指：平臺服務的管理員和資源管理員;云服務是整個平臺的目標主體，是資源與學生的接點它包含兩個方面的含義：為用戶提供云服務、為管理者實施云服務的外在基礎設施環境及構建云平臺的軟硬件環境。學生在智能云教學系統使用學號登錄，通過關鍵字的搜索獲得所需的學習資源及歷年考試試題，這些學習資源是管理員經過整理，將電子文獻或微課視頻按照類別劃分，提供給學生學習。云教學平臺的資源也會根據當前的搜索熱度進行不斷的更新。
(二)運用云課堂定制化學習課程。它主要有以下幾個特點：(1)有效的利用互聯網的資源，通過互聯網進行按需服務，定制化學生的學習課程。(2)能支持大量的學生的在線教學活動，因為有了大數據的支撐，學生根據各自的情況通過海量資源中進行資源的索取，而不會出現資源的冗余。(3)利用大數據的分析，推動云課堂的學習模式的不斷更替創新。(4)為學生在移動設備的進行課堂學習提供了可能，提高學生的學習效率。
在線課堂平臺是為支撐學生開展在線學習活動的軟件系統，一直以來都是教育行業的核心業務系統。云課堂是在教育云和教育大數據的背景下，利用云理念和云技術打造的一種在線開放課堂。其特點包括：(1)可有效利用IT資源，包括充分利用歷史遺留IT資產和實現IT資源的按需服務;(2)可支持同時開設大規模課堂和海量用戶同時開展在線教學活動;(3)可利用云存儲技術實現學習資源的統一存儲、組織、管理和訪問服務，支持學習資源的極大豐富，支持個人云存儲業務;(4)可利用云計算開展教育大數據分析，推動在線學習模式和學習情景的創新，最終實現智慧課堂;(5)可較好支持多終端接入，尤其是對于移動學習終端，實現云端一體化的云課堂平臺。
(三)通過云存儲同步學習資源。云存儲系統的出現使用戶個人需要大量的存儲空間時，不再需要購買價格高昂的存儲設備，只需要支付較少的費用向云存儲服務提供商申請存儲空間，便可以享受方便的在線存儲服務，節約昂貴的軟硬件基礎設施投資，方便用戶的工作和生活。國家開放大學智能云教學系統可利用云存儲技術實現學習資源的統一存儲、組織、管理和訪問服務，支持學習資源的極大豐富，支持個人云存儲，如學生網盤或教師備課空間。
總結：現在在我們的生活工作和學習中，擁有計算機技能是非常有必要的。國家開放大學在教學的時候也必須真正的認識到其重要性，在了解計算機課程特點基礎上，采取正確的方法進行教學，幫助成人學生在了解計算機發展的基礎上掌握更多的計算機技能和方法，更好的適應社會的發展。
信息化時代，幾乎每個社會人都生活在大數據時代所帶來的便捷之中。接觸最多的就是互聯網，及互聯網興起的眾多服務，例如云計算、社交網絡的使用。這意味著我們無時無刻不在接觸大量的數據[1]。我們接觸的數據種類越來越多，規模越來越大，作為未來社會的主人翁，大學生有必要掌握一定的數據分析和處理能力，以適應時代的發展。大學計算機文化基礎這門課程作為大學生的一門必修的公修課在一定程度上影響著大學生的計算機知識水平。時代的發展對社會人提出了更高的要求，作為大學生必修的計算機文化基礎課程的改革也迫在眉睫。
一、大學計算機基礎課程的教學現狀
目前，除了計算機專業的學生外，中國大多數高校也都將大學生計算機基礎開設為公修課程，以此向非專業的大學生普及計算機基礎知識，使他們掌握一定的計算機基本技能。但是，現在普遍采用的教學思路是教師上課時按照自己的備課教案完成自己的教學計劃，實驗課上再要求學生進行上機訓練[2]。顯然這樣死板的教學現狀極大地降低了學生的學習興趣和對學習的主觀能動性。
二、大數據時代下大學計算機基礎課程教學內容的改革
隨著大數據技術的發展和成熟，大數據技術及其應用必然會成為國內各大高校新開設的重要課程[4]。對于非專業的學生，他們大多學習的是大學計算機基礎這本教材，而該教材主要講的是電腦的基本操作和MSOffice的初級應用，并未涉及關于大數據的知識，所以對教材中的內容可以進行適當的修改，增加關于大數據的章節，使學生更好地了解大數據時代的需求，掌握一定的數據分析和處理能力，不斷培養和提高自己的計算思維和能力。
1.增加大數據基礎及其歷史發展章節。
此章節是對大數據的概念以及其定義、結構、特點、意義、用途的基本描述，同時也會詳細敘述大數據發展的歷史脈絡，使大學生能夠更清楚的了解大數據，進而激發他們學習的興趣和熱情。
2.增加大數據分析技術及其基本操作的章節。
因為在大數據時代下，要求大學生具有極強的數據分析能力，所以要開設相關的章節，向學生教授如何處理和分析數據，使他們能夠適應大數據時代的發展潮流。例如可以向他們介紹HadoopMapReduce、NoSQL數據庫、內存分析、集成設備等與數據分析有關的關鍵技術，不斷擴充他們的知識。
3.增加大數據處理技術及其基本操作的章節。
在大數據時代下，我們要學會處理這些數量龐大、無形的數據資源，將它們應用于實際生活和社會發展規劃的制定上，例如中央電視臺新聞聯播中的數字看兩會一樣，通過對大數據的處理來形象地觀看今年中國的新發展。所以，增加關于大數據處理和分析技術的章節，并通過利用當今社會上通俗易懂的數據分析和處理軟件來讓學生自己動手實踐，使他們掌握并能夠對大量的數據進行分析和處理。本文將SPSS作為數據分析和處理的教學軟件，來讓學生更好地學習對數據的分析和處理能力。SPSS（StatisticalPackagefortheSocialScience）———社會科學統計軟件包，是世界著名的統計分析軟件之一。它使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數據方法的功能，使用對話框展示出各種功能選擇項，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通統計分析原理，就可以使用該軟件為特定的科研工作服務。SPSS的基本功能包括數據管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等。SPSSforWindows的分析結果清晰直觀、易學易用，而且可以直接讀取EXCEL及DBF數據文件，現已推廣到多種操作系統的計算機上，它和SAS、BMDP并稱為國際上最有影響的三大統計軟件。與國際上幾種統計分析軟件對比，它的優越性更加突出[3]。SPSSforWindows操作簡單，被應用的程度和領域廣泛，因此比較適合作為數據分析和處理知識的教學軟件使用?，F在很多國外的知名大學都已經開設了相關的課程，例如大數據分析統計基礎、大數據分布式計算、大數據挖掘與實際應用等。同時中國國內的一些高校也正在嘗試開設一些關于大數據的課程，以此來幫助學生理解大數據，培養大數據的分析與處理技術的能力[5]。
三、大數據時代下高校計算機教學模式的改革
國內大多數高?；静捎玫氖谴髮W計算機基礎這本教材，盡管該書的內容以及課程結構比較系統全面，但是由于受到學生層次的不同以及教學計劃的限制，致使學生不能真正掌握到知識的精髓。同時，教學模式也是理論與實踐脫節，這就導致上機操作課失去了本來的作用，成為學生玩游戲、聊天的課堂。另一方面大學生來自全國各地，他們對計算機基礎知識和技術的掌握程度有很大不同。這些現實問題促使我們對高校計算機基礎教育的教學模式進行相應的改革和調整，以適應大數據時代下社會的需求。
1.分層教學法。
現在的大學生在掌握計算機基礎知識和基本技能方面存在著參差不齊的現象，所以在計算機基礎教育的教學過程中可以實行分層教學法。采用分層教學法就是對不同程度的學生進行不同層次的教學，其中主要包括講解分層法、練習分層法、作業分層法和輔導分層法。例如練習和作業分層法就是在對不同程度的學生布置課時練習和課后作業時，按難易程度的不同分配給不同層次的學生。采取這種分層教學法，能夠使學生更好地掌握所學的知識，找到適合自身的學習方法，從而能夠更好的提高自己的計算機實際操作能力。
2.案例教學法。
案例是最生動形象的表現，通過呈現案例的方式可以加深我們對相關事物的理解。所以教師在教授知識的過程中適當采取案例教學法，通過實例詳細地給學生進行講解，在講到重難點時可以加以強調。演示完之后提問學生并讓個別學生進行再次演示，考察學生課堂掌握情況。這種方式可以使學生更快地接受相關知識，并且記憶猶新[10]。
3.大數據教學法。
大數據時代下占據主導地位的是無窮的信息，對于這些資源，教師可以在教學模式的改革中充分利用。大數據時代下各大高校都擁有大量關于學生的信息，同時教師也可以對日常教學過程中掌握的學生信息進行詳細分析，從而能夠更好地了解關于學生的家庭情況、學習的努力程度、計算機實際操作的水平、聰明程度以及認知能力的高低等諸多情況。大數據教學法的特點就在于通過這種方式幫助教師更加充分地了解到學生的學習和發展情況，為他們制定適合自身的學習計劃，彰顯個性化，突出學生在學習過程中的主體性。在大數據時代下，提高他們的學習興趣，激勵他們不斷進步，掌握對數據的分析和處理的能力。廣泛意義上講方式就是一種行為模式，對于學生來說學習模式的選擇非常重要，依靠大數據時代下大量的信息對于學生來說就是一種學習的方法和技巧。如果學習方式選擇正確的話，可以達到事半功倍的效果。如果教師在計算機基礎教學中增加關于大數據處理和操作的章節，那么其復雜度和實踐性會進一步加強。除了通過操作通俗易懂軟件讓學生實踐以外，還可以與相關企業進行合作，為學生提供海量的數據資源和模擬環境，使學生與大數據時代下的社會發展接軌，也可以使學生體驗“實習”的感覺。這種教學方法不僅可以增強學生的實際動手能力，而且可以讓學生驗證自己在學校學習的理論知識，進而使他們對這門課程的學習更加地深入[8]。當人們在瀏覽網頁、網絡購物，或者與別人在社交軟件上聊天時[7]，相關的記錄都會被采集，用作數據分析和處理的資源。所以這也要求新時代的大學生擁有極強的數據意識，同時也要具備過硬的數據分析和處理能力以及計算機專業素養。為了使當代大學生更好適應大數據時代的發展，我們以大學計算機基礎這門輻射面最廣，使學生受益最大，同時在學生中廣泛學習的基礎公共課為例[9]，詳細地論述了在大數據時代下大學計算機教育如何進行相應教學內容和教學模式的改革，并且希望我們的研究能夠使大學計算機教育與時代接軌，為社會培養出更多的計算機方面的人才。
參考文獻：
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大數據時代背景下，海量的信息滲透到每一個領域，各種信息化資源廣泛地運用到教育領域，受此影響，作為一門公共基礎課程，尤其是高職院校的英語，也經歷著一場巨大的變革。作為高職院校的英語教師，面對新的形勢和挑戰，只有認清自己的角色定位才能更好地發揮自己的作用。
一、大數據時代下高職英語教師面臨的挑戰
傳統教育在大數據時代背景下已經受到了前所未有的沖擊。高職英語教學的發展正處于這樣的一個時代背景之下，云計算的出現極大地方便了現代的英語教學，一些原來用傳統手段如黑板、錄音機等很難表達的教學內容可以通過它更加形象、生動地表現出來，加深了學生對知識的理解，激發了學生的學習興趣。同時，遠程外語教學可以通過各種渠道（電子郵件、在線交流等）和靈活的教學模式依托云計算技術為平臺來實現。同時，大學、商家依托網絡提供了更便利的學習環境和技術支持，方便了學生隨時隨地自主學習英語。在網絡環境下，信息輸入量大，學習者依托網絡可以根據自己的實際情況（學習進度、學習內容以及學習時間等等）來靈活調整自己的學習目標、學習任務、學習進度以及學習方式。這些基于大數據時代背景下的英語學習模式無疑給教師帶來了巨大的挑戰。
1.教師職能轉變的挑戰。在傳統的大學英語教學中，教師仍然以教材為主，講解單詞、句子和課文，教師主宰整個課堂。但在大數據時代的大學英語教學中，教師的職能和角色則發生了較大的改變。首先在英語學習資源方面：由于大數據信息四通八達，學生獲取英語學習資源輕而易舉，教師擁有資源的權威性受到挑戰；此時，教師就要從以前的資源提供者轉變為資源整合者。
2.教學方式的挑戰。學生現在并不缺乏英語學習資源，缺的是英語學習的興趣和方法，尤其是高職學生，絕大多數學生基礎差，對英語沒有興趣，所以教師的教學方法要由傳統的單向灌輸轉變為啟發建構，要成為學生英語學習興趣的激發者，激發學生廣闊而豐富的英語學習動機和興趣；同時還要指導學生制訂學習計劃，傳授英語學習策略和方法，推動學生自主學習，發展自己。與此同時，外語教師還要做學生合作學習的組織者、引導者和協調者，學生學習的評價者和監督者。這些均要求教師樹立“終身學習”的理念，更新自身知識結構，加強大數據相關知識和信息技術的掌握。
二、大數據時代下的高職英語教師角色定位
大數據時代背景下，信息技術的發展極大地改變了人們工作方式、生活方式和學習方式，學生可以利用各種互聯網資源獲取自己想要的信息，教師不再是知識的唯一來源。教與學的界限不再是那么清晰，教師與學生的關系已不僅僅是“教”與“學”的關系，而是賦予了更多的內容。
1.學生學習過程中的引導者。廖淑娜在《多媒體網絡教學中高職英語教師角色再定位研究》一文中，選取了100位高職學院二年級學生參與問卷調查，在該問卷的第二部分設計了五個角色，分別為：課程設計者、課堂組織者、課堂評價者、咨詢指導者和信息資源提供者，要求學生覺得哪個角色對他們學習更有幫助，結果顯示“咨詢指導者”排在首位。在大數據時代，學生獲取信息的途徑多種多樣，他們最需要的是英語教師能夠針對不同學生的特點傳授學習的策略和方法以促進學習能力的發展，在這個過程中，教師要從“教”轉向“導”，激發學生的學習動機，引導他們走向目標。
2.信息化資源的整合者。大數據時代下大量的學習資源使得學生們獲取知識的途徑十分容易，然而如何將這些資源進行整合獲取學生所需要的，使學生的英語學習真正有效發生，從而真正提高學生們英語應用能力，這就需要英語教師在這個過程中從以前的學習資源提供者變為資源整合者，根據學生的個性化需求，廣泛地收集各種零散的信息，并加以分析整理，然后以各種多媒體的形式有選擇地提供給學生，并指導學生開展學習。
3.信息化英語課堂的設計者。長期以來，高職英語課堂教學的設計主要是圍繞教材任務展開的，教師按照教學大綱的要求講解單詞、語法和分析課文，即使課堂教學中加入了情景教學，也是“一刀切”的方式進行評價，學生被動地學習知識，使得本身英語基礎不是很好的高職生會慢慢喪失學習英語的興趣。大數據時代背景下，隨著英語學習途徑的多元化，英語教師應該充分利用已掌握的各種信息資源以及信息技術手段，為學生提供個性化的課堂教學，學生不再“被教”，而是根據自己的需求和水平自主選擇學習內容和學習進度，激發學生學習英語的興趣，引導學生積極主動參與到英語教學過程中來，從而培養其實際英語應用的能力。
大數據時代已經來臨，雖然學校教育仍然是不可或缺的，但是大部分老師不再是知識的講授者，而是學習的引導者、信息資源的整合者以及課堂活動的組織者，教師的角色地位將面臨巨大的挑戰。高職英語教師必須在教育思想、英語實踐技能、英語教育技術、英語學科應用等方面做好充分的準備才能迎接這一挑戰。
