大数据时代的概述
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大数据时代的概述范文第1篇
随着信息技术的快速发展，大数据已经在社会各个领域得到应用，成为推动科技创新，引领社会发展的重要武器，世界各国陆续大数据相关战略。国务院2015年8月31日印发了《促进大数据发展行动纲要》的通知（国发〔2015〕50号），指出：“要探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用。” [1]移动互联网、云计算、数据挖掘等大数据技术的飞速进步给教育发展与研究带来了前所未有的技术支持。在教育数据的获取、存储、分析等方面提供了新的方法和手段，但同时也必将给我国高等教育的改革和发展带来新的思考和挑战。作为高等教育人才培养的主要方式，大学课程中如何合理引进与融合大数据技术成为高等教育改革的关键。
一、大学课程：人才培养的主要模式
人才的培养是高等教育的主要目的，而人才的培B都是通过教学活动来进行的，那自然离不开教学活动的载体――课程。在现代教育研究中，“课程”是除了“教育”一词人们使用最为广泛的核心概念之一。“课程”一词首次出现在博比特1918年出版的《课程》一书中，自该词出现后，课程学者们从不同的角度和关注点出发，形成了对课程不同的定义，主要有科目说、活动说（经验说）、预期结果说、计划说、教学内容说、文化再生产说。[2]大学课程是课程的重要组成部分，它有广义和狭义之分。广义的大学课程是指构成某一专业的整个课程体系和知识体系，是一个集合的概念；狭义的大学课程专指组成某一课程的内容或教学科目。本文中所提到的大学课程，既包含大学课程内容，又涵盖大学课程体系和进程。
大学课程不仅映射了自然知识体系，更直接影响社会所需培养人才的知识结构和能力结构，它是高等教育的核心，也是人类文化传承和创新的主要媒介。《高等教育学》中提到：“社会的发展进步对大学提出的最明显要求，就是大学培养的人才必须能够适应社会变化的需要。由于课程体系决定着大学所培养的人才的知识和能力结构，因此，大学应社会发展而提出的教育改革任务，最后都要落实在课程改革这一核心问题上。事实上，人才培养的成败很大程度上受课程体系的科学合理与否制约。”自20世纪90年代以来，我国从未停止过对大学课程的改革与创新，从课程内容、课程设置、课程实施、课程评价等多方面入手调整，以期满足社会对人才的多元化需求。[3]
二、大数据技术：大学课程变革的核心范式
随着互联网的飞速发展，“大数据”逐渐进入人们的视野。全球知名咨询公司麦肯锡在2011年了《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿领域》，首次对大数据进行了定义并估计了其商业价值，他指出：“大数据（Big Data）是指那些规模大到传统的数据库软件工具已经无法采集、存储、管理和分析的数据集。” [4]这里对“大数据”的定义更多的是从规模上来入手。但随着大数据技术的发展，复杂性也成为定义大数据的一个关键。德勤咨询技术负责人罗伯特・福莱对大数据的定义就是从“复杂性程度大”入手的。他认为规模是定义大数据的一个关键，但并不能成为区分大数据和常规数据的关键。[5]总的来说，大数据主要有四大特点：大规模（Volume）、高速度（Velocity）、多样化（Variety）、价值（Value）。 大数据技术的快速崛起给社会带来了巨大变革，从信息科学到公司经营，从政府机关到私人企业，无不渗透有大数据技术，其中教育领域也不例外。
对于高校学生来说，他们的知识来源不再局限于课堂或教师，云计算、互联网、人工智能等信息技术在改变学生生活方式的同时也在改变他们的学习方式和思维方式。微信、微博、微课、慕课、在线课堂等成为学生获取知识的重要途径，也受到越来越多学生的钟爱。大量的开放教育资源使得资源全球化、公开化、便捷化，教师不再是知识的唯一代言人。大数据正在渗透大学课程的方方面面，因此，在新一轮的课程改革中，大数据技术成为不得不考虑的一个重要因素，也应成为大学课程改革的核心范式，充分发挥大数据的优势，将大数据技术与大学课程改革完美结合成为改革关键。
三、大学课程改革：创新人才培养的迫切需要
我国正处于向创新型国家转型的关键时期，社会需要创新型人才，也呼唤着创新型人才。创新型人才一般具有不懈追求、敢于质疑、持续探索、善于建构等特征，[6]不仅在知识上精深与广博，在应用能力和创新能力上也超群，能够运用自己的创新思维解决问题，追求个性的自由独立。随着时代的发展和大数据时代的来临，创新型人才的内涵也在不断丰富，这对大学课程的变革提出了新要求。当前的高等教育正在努力改革以适应社会的多元化人才需求和学生的个性发展需要，在课程内容、课程数量、课程组织方式以及课程评价方式等方面积极做出调整，但仍存在许多令人担忧的问题：课程设置内容与社会实际需求不符，无法跟上时代的步伐；选修课的设置过于狭窄，学生并不能完全根据自身喜好来选择；大学课程仍未逃脱“填鸭式”的教学手段和单一的评价模式。这些问题阻碍了社会所需创新型人才的培养，大学课程改革势在必行。
四、基于大数据的大学课程改革路径
（1）开发线上课程，实现优质课程资源共享。在大数据时代，学生的知识来源不再局限于封闭的课堂和教室，也不受制于时间和空间，而是可以通过互联网吸收来自世界各地的优质资源，避免单一的教学模式，保障教学效率与教学个性。在课程改革的过程中，教师可以充分考虑这一途径，将课堂多元化，增设一些可供学生选择的在线课堂。与传统课堂相比，在线课堂在时间和空间上给学生提供了更多可选择性和自主性，在内容上也更加多元化和国际化。而且，作为一种新兴的教学方式，在线课堂并不意味着学生需要长时间观看枯燥的教学视频，而是可以选择以一种交互式的方式进行，即采用一些片段式多媒体教学视频，并配以适当的测试题，通过一个个小目标的完成来激发学生的学习动力，从而减少了学生的周期性学习厌倦，也有效避免了单向灌输的弊端，提高了学习效率。[7]
（2）调整课程设计，优化大数据技术应用效果。在如今的大学课程中，已用到一些大数据技术，但还未完全普及，特别是在课程设计的过程中，没有充分利用大数据的优势。在这一点上，英国开放大学的做法有值得我们借鉴的地方。他们通过编制“课程模型图”和“学习活动规划表”两个课程设计的新工具来满足一次开发多元的需求，[8]从“指导与支持”“内容与体验”“反思与表现”“交流与合作”四点切入进行课程设计，充分开发了课程资源，也改变了传统的先文字呈现再媒体开发的课程设计模式。当然，英国开放大学的课程设计改革创新有它们特有的文化背景和经济背景，我们在借鉴时应结合我国高等教育的现实情形，才不至于适得其反。
（3）课程定制，满足大学生个性化学习需求。在呼吁培养创新人才的今天，个性化已然成了学生发展过程中必然会提到的一点，根据学生的自身特点为其提供合适的教学课程是课程改革的必然趋势。我国古代从孔子开始，就提倡因材施教，但由于条件有限，真正做到很难。教师对学生的了解和掌握仅限于通过教学经验，不可避免充斥着主观臆断。而随着大数据时代的来临，个性化教育中的一系列问题得到了一定程度上的解决。在线课堂的开放，可以让学生自主选择自己喜欢的和适合自己的课程，同时也可以通过比较来确定自己喜欢的教学模式和教学风格，满足自己的个性化需求，不必局限于课堂。Knewton公司推出的基于网络学习行为分析的在线智能适应学习平台是时下热门的在线教育手段，它能够对每个学生进行单独的分析，学生的学习过程完全是个性化的，包括学习进度、学习方法、学习中得到的反馈，根据学生的特点和学习习惯，即时调整内容供应，使教学更加个性化。
（4）跟踪学习效果，及时调整课程教学内容。在传统课堂教学中，学生的学习效果大多数情况下只能通过考试得到反馈，精确性不够强，学生的学习能力判断也通常充斥着教师的个人教学经验、常识和主观臆断。而通过大数据技术，学生在在线学习平台上的学习行为会被转化为数据记录下来，这些教育行为数据反映了学生的学习习惯和思考习惯，比如，学生在哪道题停顿思考的时间较多、对哪类题型掌握得比较好等，还包括学生的浏览记录、测试成绩、学习日志、平时作业。有大数据技术的支撑，我们可以对这些数据进行处理和分析，从而跟踪学生的学习效果，了解学生的W习动态，调整学生的课堂教学内容和教师的教学方式，避免主观臆断和个人因素对教师的决策产生影响。
总之，大数据时代的来临，数据量的指数级的增长，给大学课程改革带来了机遇，同时也带来了挑战。我国的大数据教育应用还处于初级阶段，课程改革要顺应时代潮流，跟上时代步伐，抓住机遇，充分挖掘与利用大数据技术的优点，将大学课程与大数据有效结合，提高大学课程质量与效用，培养更多创新型人才，以实现大数据教育应用的快速发展。
参考文献：
[1]国务院印发大数据发展行动纲要培养龙头企业[EB/OL]. http：//.cn/china/20150905/162923162810.shtml，2015-09-05.
[2]丁念金.课程内涵之探讨[J]. 全球教育展望，2012（5）：8-14.
[3]王 卓.我国大学课程改革面临的困境及对策[J].亚太教育，2016（30）.
[4]Manyika J.etc. Big data：the next frontier for innovation， competition，and productivity[R]. 2011-01-19.
[5]陆 Z.大数据及其在教育中的应用[J].上海教育科研，2013（9）：5-9.
[6]吴康宁.创新人才培养究竟需要什么样的大学[J].高等教育研究，2013（1）：11-15.
[7]朱建平，李秋雅.大数据对大学教学的影响[J].中国大学教学，2014（9）：42-43.
大数据时代的概述范文第2篇
Big Data“大数据”其本质是信息爆炸时代对数据的核心价值再挖掘，被大部分专业人士认为是计算机行业继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。我们认为这其实不仅仅是技术变革，更实质上的是计算机服务时代的来临，对数据的抽丝剥茧、总结结论更体现了计算机行业正从技术供应转型为服务供应，大数据未来对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。
二、大数据的来源
根据IDC 的监测，全球在2010 年正式进入ZB时代，预计2011 年全球数据量将达到1.8ZB，预计到2020 年，全球将总共拥有35ZB 的数据量。如果把35ZB 的数据全部刻录到容量为9GB 的光盘上，其叠加的高度将达到233 万公里，相当于在地球与月球之间往返三次。
日益庞大的数据量使得有效利用成为产业发展关键，从而衍生了大数据概念，就目前正在有效利用的数据来源包括企业内部的经营交易信息，物联网世界中商品、物流信息，互联网世界中人与人交互信息、位置信息等等。
数据换算关系：
1MB=1024KB 1GB=1024MB
1TG=1024GB 1PB=1024TB
1EB=1024PB 1ZB=1024EB
三、大数据的价值体现
云计算的核心是业务模式，本质是数据处理技术。数据是资产，云为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道。如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
根据麦肯锡的研究显示，大数据技术将通过多种方式来为我们这个世界创造价值：首先，大数据技术能够增加企业和价格的透明度，降低社会管理的成本和交易摩擦成本。其次，大数据技术能够提高企业数据的准确性和及时性，使得企业可以更好的控制自己的设备与制造流程。另外，庞大的消费者数据将有利于企业进一步挖掘细分市场机会，提高产品的消费者满意程度。同时，大数据的智能分析还将提高企业的决策水平，进一步降低企业经营的风险，最后大数据分析在研发过程中的应用，还能够缩短产品研发时间，提高企业在商业模式、产品和服务上的创新能力。
大数据技术除了为各个行业带来显著的财务价值以外，在企业内部的应用也将极大提高各个企业的运营效率和营收能力。
研究显示，如果企业数据使用率提升 10%，零售、咨询服务、航空等行业人均产出将分别提升49%、39%和21%。财富1000 强中的中位数企业，数据使用率提高10%能够每年增加约20 亿美元的营收，导致其人均产出提升约14.4%。
而数据质量的提升，将会对企业产生更为显著的影响，根据德州研究提供的数据，如果企业数据质量提升10%，公用事业、航空、电信、石油石化等行业受益最为明显，ROE 提升幅度将会超过200%，财富1000 强企业中ROE 的提升幅度中位数约为76%。
四、国内大数据产业发展中的案例
国外的数据产业目前发展速度较快，而国内才刚刚开始，但已不乏成功案例，为企业创造效益、树立良好形象。
马云成功预测2008年经济危机，并帮助他成千上万的中小制造商准备过冬的粮食。让马云赢得了崇高的声誉。
2008年初,阿里巴巴平台上整个买家询盘数急剧下滑，欧美对中国采购在下滑。海关是卖了货,出去以后再获得数据;而阿里巴巴提前半年时间从询盘上推断出世界贸易发生变化了。
马云对未来的预测，是建立在对用户行文分析的基础上。通常而言，买家在采购商品前，会比较多家供应商的产品，反映到阿里巴巴网站统计数据中，就是查询点击的数量和购买点击的数量会保持一个相对的数值，综合各个维度的数据可建立用户行为模型。因为数据样本巨大，保证用户行为模型的准确性。因此在这个案例中，询盘数据的下降，自然导致买盘的下降。
五、大数据的市场空间
大数据的信息来源繁多，其信息量远远超越了现有企业IT架构和基础设施的承载能力，其实时性要求则大大超越现有的计算能力。如果计划在大数据时代获益，必将引发新一轮的信息化投资和建设热潮。
从麦肯锡的研究报告我们可以看到，仅美国医疗服务业、欧洲公共管理部门和全球定位数据市场三个领域每年就能产生超过7 千亿美元的市场价值。相信未来大数据的产业规模将会至少以万亿美元来进行衡量，大数据将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。
六、国内大数据概念的投资机会
IBM架构师Stephen Watt曾阐述大数据的生态系统就是贯穿数据的整个生命周期：从产生，到存储，到处理，再到价值提取，最后被应用掉，这整个过程就构成了大数据的生态系统。参考其生态系统，然后以产品为维度，按照硬件、基础软件、应用软件、信息服务四个方面来划分大数据的整个产业链。
大数据技术目前还是一个很新的概念，国内的企业起跑线相当，大数据时代的来临为诸多转型企业提供了一个难得的机会，拥有大数据处理、挖掘技术的公司，拥有数据资产的公司，可持续关注。我们重点建议关注东方国信（300166）、拓尔思（300229）。
东方国信（300166）：1.核心技术：公司拥有电信行业通用数据仓库模型、数据清洗与稽核、元数据管理、分析图表引擎、可视化报表设计、基于语义层的即席查询、数据挖掘算法模型、广义工作流、业务服务规则引擎等核心技术。2.坚实客户基础： 公司主要服务于国内电信领域的运营商。公司是中国联通、中国电信等企业商业智能系统的核心合作厂商之一，也是中国移动全资子公司中国铁通企业商业智能系统的三家核心厂商之一。目前，公司已经成为中国电信行业BI应用软件的领先供应商。3.业绩预告：2011 年公司业绩预告：预计2011 年归属于上市公司股东的净利润为5060.66 万元-5904.10 万元，同比增长20%-40%。
投资大参考点评：作为大数据领域的龙头，公司不仅拥有核心数据分析技术，并且拥有坚实的客户基础，在细分子行业行业地位较高，未来业绩增长稳定，近期的股价强势不仅源于对对大数据概念的炒作，公司拥有较强的高送转预期，可谨慎关注。风险：近期走势较强，面临前高压力有回调可能，公司将于1月20日正式披露年报，如果高送落空可能面临补跌风险。
拓尔思（300229）：1.公司了基于云服务的网络舆情服务平台TRS SMAS，该平台只需要用户登录帐号，即可以从PC 抑或移动终端登录，享受以SaaS服务形式打包提供的舆情内容及管理分析技术。除了舆情，SaaS也是公司推广企业用户垂直搜索市场的主要商业模式。（SaaS：提供商为企业搭建信息化所需要的所有网络基础设施及软件、硬件运作平台，并负责所有前期的实施、后期的维护等一系列服务，企业无需购买软硬件、建设机房、招聘IT人员，即可通过互联网使用信息系统。就像打开自来水龙头就能用水一样，企业根据实际需要，从SaaS提供商租赁软件服务。）2.公司收入具备明显的季节性特征，以2010年为例，四季度收入全年占比32%，利润占比37%。且软件企业增值税退税细则已于10 月13 日公布，预计退税收入将增厚业绩0.10-0.15 元，四季度业绩将明显好转。3.业绩预测：预计公司2011-2013 年EPS分别为0.75 元、1.20 元、1.88 元。
大数据时代的概述范文第3篇
关键词：大数据时代；英语专业；翻译课程
一、大数据对英语专业翻译课程教学的影响
（一）教学资源的丰富化
教学资源是指为保证教学活动有序、有效展开而提供的信息、技术和环境的总和，如教师、教材、教室、实训基地、教育政策等。大数据时代前，英语专业翻译课程的教学资源主要是教师、教材、教室等传统的教学资源，且这些资源非常有限。在大数据时代，各类平台资源、信息资源等教学资源不仅门类齐全，而且内容也极其丰富。如Blackboard网络教学应用管理平台、慕课、微博、网络论坛等平台资源；如电子图书、课件、习题库、网络音视频等信息资源。这些教学资源交互性和时效性强，不仅给教师组织教学带来了多样化的选择，也能给学生多种感官刺激，提高其学习兴趣和学习效果，使传统教学和信息传播模式得以改变。而对大数据时代英语专业翻译课程的教学而言，因英语是世界第一官方语言，其教学资源就变得更加丰富化和多样化。
（二）教学方式的在线化
在线教学是指利用计算机技术和互联网技术进行知识传递，使学生与教师即便相隔万里也能突破时空限制而展开的教学活动。因具有形式灵活、成本低廉等特点，在线教学在近些年来的发展速度非常快。有研究表明，目前韩国继续教育的主要模式就是在线教学，其78%的高校都建立了在线教学平台，供学习者使用；另有研究预测，到2018年，美国利用网络进行学习的学生人数将会超过面授人数。以大规模开放在线课程慕课与英语专业翻译课程的结合为例，通过引入英语专业翻译课程慕课平台，将课程参与、反馈、作业、讨论、评价、考试等诸多环节全部呈现在平台上，学生可以运用“在线学习”和“课堂面授”的模式进行混合式学习，能全面提高其学习翻译课程的兴趣、参与程度以及合作意识，进而真正实现课程教学质量与效率的提高。同时，与慕课联系紧密的微课和微课程也能较好地实现英语专业翻译课程教学方式的在线化。
（三）教学评价的互动化
教学评价是遵照教学特点和教学规律，科学设置教学评价指标和评价项目，对课堂教学相关活动进行系统的价值认识、评定和判断的活动和过程。在传统教学中，学生的译作只能由教师批改，评价大多由教师书面给出，这种单向模式下教师所提供信息量不多，学生参考价值有限，同时，学生也因无法与教师直接沟通、互动而对部分知识点依然无法深入理解。而大数据的应用改变了这种单向评价模式，对学生课堂内外的翻译任务的评估不再局限于教师的书面形式。教师可以通过学校的教学平台组织在线讨论，与学生进行广泛深入的交流，也可通过“课后论坛”或者微信、微博等新媒体手段进行师生间、生生间的交流和互动。因而，大数据时代英语专业翻译课程的教学评价完全可以实现全方位的互动化。
二、大数据时代英语专业翻译课程教学面临的挑战
（一）过度依赖网络教育教学资源
目前，大数据技术、云计算技术与高等教育的结合越来越密切，网上教育教学资源的丰富与便捷也让教师和学生爱不释手，但网络资源也正在给高等教育教学带来一些消极影响，如师生过度依赖网上教育教学资源。部分英语专业翻译课程教师用惯了别人的课件、习题，觉得省事，就经常“顺手牵羊”使用一些网络上的现成东西，不去开发一些具有原创性的学习资源；更有部分英语专业翻译课程教师现在基本上不板书，仅仅从网络上下载现成课件，然后东拼西凑地组装到一起；部分学生在完成翻译课程相关练习或作业时也不经思考，直接用手机或电脑通过搜索引擎、在线翻译软件等工具来完成。过度依赖网上教育教学资源会导致教师对教学内容不熟悉，影响教学效果，也会导致学生不去思考和领悟翻译技巧和方法，影响学习效果。
（二）导致学生抵触传统教学方式
经过几十年的厚重沉淀，英语专业翻译课程的传统教学方式积累了很多课堂教学经验，具有诸多不可替代的优势。如教师授课时，通过面部表情、肢体语言和学生进行人性化交流；教师讲授时，会有意地将自己对翻译的独特领悟与学生分享，潜移默化地影响学生。然而大数据时代下，伴随着网络媒体的兴起、移动终端在教育教学领域的广泛应用，越来越多的学生过于依赖便捷的平板电脑、手机等移动终端搜索符合其偏好的视频、音频、文字等网络英语翻译学习资源，久而久之，导致其对传统翻译课程的教学方式产生抵触情绪。特别是当教师用传统的方式在课堂上呈现与网络资源重复的教学资源时，学生会更加抵触传统的英语翻译教学。
（三）网络教育教学资源本身需要鉴别
在大数据时代，每天都有大量的信息充斥于网络，信息的更新、获取、提炼对现代人的日常生活与工作形成了巨大冲击并产生了深远影响。在网络上，除了在线翻译软件外，有许多关于英语翻译的信息资源，如译作、学习笔记等。然而，这些资料中的绝大部分并没有通过专家审阅，可能本身就存在错误之处。如教材改版了，但网络上并没有更新后的课件，而部分教师不加甄别直接下载这类课件讲课，这就使得教材改版失去了应有的意义。部分学生在进行翻译练习时，不假思索直接从网络上抄袭答案，而部分答案本身却存在错误或纰漏。笔者的一次调查发现，35个样本中有24个在完成翻译练习时直接抄袭了网络上的句子或段落，而这些句子或段落有60%存在错误。可见，在大数据时代，虽海量信息蜂拥而至，但这些信息良莠不齐，需要使用者有效鉴别，拒绝错误和垃圾信息。
三、大数据时代英语专业翻译课程教学改革对策
（一）合理利用网络教育教学资源
大数据时代，网络教育教学资源的日益丰富是社会发展的必然。如何合理、有效利用网络教育教学资源是高等教育各参与主体必须面对的问题。从学校角度看，各高校应根据时展趋势，高度重视网络教育教学资源的有效利用，设计出一种基于本校师生需要的网络教育教学资源管理平台，尽量把校内外优秀的教育教学资源存储到学校平台上，供全校师生使用。从教师角度看，各英语专业翻译课程教师要在备课、授课等环节把自身对翻译的理解、多年来积累的经验等融入教学之中。从学生角度看，在完成作业时，首先需要深入思考，不能直接利用网络教育教学资源来完成作业，只有这样才能真正提高翻译技能，形成自己的翻译风格。总之，无论教师还是学生，都不能过度依赖网络教育教学资源。
（二）综合运用现代与传统教学方式
教师是课堂教学的组织者、引导者和合作者。在大数据时代，对于英语专业翻译课程的教学而言，教师要扮演好组织者、引导者和合作者多重角色，灵活运用现代教学方式与传统教学方式至关重要。首先，教师要认识到传统教学方式的价值和优势，对于一些重要的翻译理论、习惯用法等内容，应主要利用板书、设问、提问、分组讨论等传统教学手段，⒎⒀生思维。对于一些个人独特领悟，教师也应尽量使用传统教学方式。其次，对一些涉及文化、政治等内容的翻译实践，教师应尽量利用现代教学方式，将一些翻译作品图文并茂地展示给学生，加深其理解。总之，英语专业翻译课程教师不能一味地追求现代教学手段，应综合利用各种教学方法，消除学生可能的抵触情绪。
大数据时代的概述范文第4篇
【关键词】大数据 大学英语 网络课程
一、大学英语网络课程的现状
当前，各高校基本上都开设了大学英语网络课程，希望借助现代网络途径，来提高大学生自主学习英语的能力。
1.大学英语网络课程基本形式。大学英语网络课主要以学生自主学习为主，课前教师会把学习内容布置到网上，让学生在规定时间内独立自主完成，在这个过程中，教师主要起引导者、督促者和答疑者的作用。
2.大学英语网络课程学时分配。大学英语教研室会对学生每学期的网络课学时进行商讨，每学期大学英语课学时一般在54个学时左右，而英语网络课基本上是每两周一次，所占比例大约为25%。
3.大学英语网络课程学习内容。英语网络课的学习内容比较丰富，主要包括三大块：一是英语教师布置的学习内容，教师根据教学进度需要，精选一些学生喜闻乐见的学习内容，上传到网上，供学生们学习。二是网络平台提供的内容，比如大学英语新理念网络教学平台，主要提供听说训练的内容；批改网写作教学平台，主要提供写作训练的内容。三是师生互动交流的内容，主要是利用清华在线平台，开展师生交流互动。
二、大学英语网络课程存在的问题
1.学生学习兴趣不浓。当前，学生利用英语网络课学习英语的热情还不高、兴趣不浓，部分学生学习主动性不强，学习定力不足，自律性也比较差，在英语网络课上，一些学生经常趁老师不注意，浏览与英语学习无关的网页，从事打游戏、听音乐、看电影、聊QQ、发微信等与教学无关的活动，甚至出现逃课等情况。究其原因，还是大学英语网络课吸引力、感召力不够，没有很好抓住学生的兴趣点和关注点。
2.学生重视程度不高。主要表现为：有的思想不重视，认为大学英语网络课没有与学分挂钩，学好学坏都一样，学与不学都一样；有的认识不到位，思想上认为开设大学英语网络课对提升自己英语学习没什么用，把参加网络课学习当作玩电脑的最好时机，不是分秒必争学习，而是争分夺秒玩耍；有的态度不端正，敷衍了事、应付差事，人到心不到、人在心不在，把上英语网络课当作负担，只是单纯为了完成任务而来参加网络课学习。
3.学生学习成效不好。实际上，学生的自主学习能力和英语综合能力并没有因为开设大学英语网络课程而有大幅提升，虽然有基础功底好坏的问题，也有个体差异的问题，但客观的讲，我们大学英语网络课还有很大改进和提高的空间。
三、大学英语网络课程改革的途径
1.创造新的英语学习环境。充分应用大数据、云计算、移动互联网等最新技术手段，将互联网大数据与英语网络教学相结合，打破时间和空间的限制，实现学生与学生之间、学生与教师之间的无缝对接，使大学英语网络课不仅仅局限于听说读写的练习，还要赋予很多特殊功能，比如获取知识、沟通交流、解疑释惑等，使学生无论身在何处，都可以自由畅快地通过学校建立的英语网络平台进行沟通，从而全面增强大学英语网络课的互动性、交际性、趣味性，使学生愿意上英语网络课，愿意通过网络来学习英语知识。
2.树立新的英语教学理念。重点树立“大网络”“大教学”“大课堂”“大时空”的理念，充分应用现代技术手段，发挥网络平台作用，考虑教学对象需求，调动学习热情动力，重点是针对当代大学生接受数字化、信息化、网络化知识能力强等特点，大胆把大数据、互联网引入大学英语教学，把英语课堂搬到大数据、互联网上，通过运用当下最流行的网络社交软件，全面用活学习资源、延伸学习课堂、创新学习手段、激发学习活力，着力把大学英语网络课打造成“精品课”“优质课”，切实把时间留给学生，把课堂还给学生，让学生充分享受大数据带来的便利，让学生学会自主学习、快乐学习、网络学习、创新学习。
3.提供新的英语学习内容。英语本身作为一门语言，学习语言的最终目的就是为了沟通。英语网络课要让课堂充满欢声笑语、充满生活气息，全面改变传统网络课中过于强调书本知识、过分关注书面语、把“学语言”变成“语言学”的做法。大数据背景下的网络课，必须充分运用好现代技术，多开设一些讨论区、交流区，精选那些与生活场景息息相关的真实语言材料，让大学英语网络课贴近生活、贴近现实，鼓励学生用英语多讨论、多交流、多发言，活跃课堂氛围，激发学习兴趣，增强表达能力。
4.建立新的学习监测系统。俗话说：“教而不管则乱，管而不教则死”。在大数据背景下，各种网络资源非常丰富，必须建立一套行之有效的网络课监测系统。通过这个监测系统，教师可以准确监控学生的学习情况，掌握学生作业完成，在线学习时间以及每月登陆系统的次数等等，这为教师全方位掌握英语网络课学习情况提供了数据支撑，也让学生知道自己在英语网络课上的一举一动都在受控，有效避免浏览与学习无关网页、打游戏和听音乐等问题发生。
5.构建新的学习评价机制。重点是要建立和完善学分制，把英语网络课学习情况与平时成绩相结合、与学分相挂钩，通过加减学分、严格赏罚措施来督促学生重视英语网络课学习，比如对网络课上完成教师布置任务好的、英语学习平台系统登录使用频次高的、参与网络课讨论积极的，都可以加分，树立鲜明的学习激励导向，从“被动学”向“主动学”转变，努力形成比学赶帮超的浓厚氛围，全面培养自主学习能力。
参考文献：
大数据时代的概述范文第5篇
【关键词】医药高职 计算机基础 大数据
【中图分类号】G 【文献标识码】A
【文章编号】0450-9889（2017）01C-0156-02
随着数据洪流的到来，物联网、云计算、大数据的接踵而至，计算机基础教育再次面临着新的变革和挑战，计算机与各学科教学交叉并高度融合的需求呼之欲出。大数据分析不同于以往的数据库数据分析，大数据适合于不同专业之间或专业内的分析服务。大数据思维方式是大数据分析应用时代的新思维体系，大数据更是被世界经济论坛认定为新财富创新点。对于大数据，全球尚未给出一个公认的定义，不同的定义基本是从大数据的特征出发，通过对这些特征的阐述和归纳试图给出其定义，大数据的定义分类如图1所示：
在这些定义中，比较有代表性的是3V定义，即认为大数据需满足3个特点：规模性（volume）、多样性（variety）和高速性（velocity）。但是随着时间的推演和研究的不断深入，对于大数据的定义，还补充了许多更丰富的内涵。例如国际数据公司认为大数据应具备第四个V价值性（value）。在这样一个数据呈井喷的时代，如何对计算机基础课程进行改革，成为了一个热门课题，一直以来我们都遵循“授之以鱼，不如授之以渔”的教学理念，而今在这样的一个网络信息繁杂、良莠不齐的时代背景下，我们还应帮助学生学会挑出“网里的鱼 ”，也就是进行数据信息清洗。
作为医药高职院校的学生，面对着大量的医药类文献、医疗设备仪器产生的数据等，若只限于对数据的读取、增删，那就极大浪费了对本可用于协助分析诊断治疗的宝贵数据。所以，培养医药类学生的数据挖掘能力极为重要。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的、不为人知的、潜在有用的信息和知识的过程。国外来自麦肯锡2012年有关大数据的一组数据显示，大数据产业为美国医疗系统带来每年3000亿美元的收益。
从大数据中挖掘出有价值的数据，这就要求医务人员既具备医学知识又兼具IT技术，所以我们的医药高职的计算机应用应朝着这样的方向去培养。长久以来，计算机应用基础主要以计算机操作系统及办公软件的教学为主，教学内容更新滞后，并且只是对“计算机操作系统”和办公软件不同版本的知识进行了更新，其他内容都与时代脱节。
教育信息化是指在教育与教学的各个方向，以先进的教育思想为指导，以现代信息技术为手段，以深入开发、广泛利用信息资源为重点，以培养适应信息社会要求的创新型人才为目的，加速实现教育现代化的系统工程。高职教育信息化是以数字校园建设为中心，将教学、实训、科研、管理、服务等方面进行信息化，提高职业院校的信息化应用水平。以信息化促进人才培养模式改革，改造传统教育教学，培养高素质劳动者和技能型人才，发挥信息技术在职业教育巩固规模、提高质量、办出特色、校企合作和服务社会中的支撑作用。简言之，高职院校的信息化建设就是将先进的信息技术全面应用到以课程教学为中心的各个环节中，并在此过程中对传统的课堂授课模式、人才培养模式和人才实践模式进行变革和创新，逐步增强课堂效率、提升人才培养水平和实践能力，促进高职教育办学水平的跨越式发展。
教育信息化、大数据、数据挖掘、云计算、数字医院等新兴产业都以计算机知识为依托，我校作为一个以培养合格医护人员为目标的高职院校，更应找准自己的计算机基础教育教学特色，提高学生们在海量文献和医疗数据中收集有医学价值信息的能力。
一、医药高职计算机基础教育存在的问题
医护人员岗是一个对实践操作要求极高的职业，目前的计算机基础教学存在着以下几点问题：
第一，现行的计算机教学核心依旧放在操作系统与办公软件的熟练操作上，显而易见，这样的传统计算机教学内容与社会发展趋势对医护人员的要求相差甚远，社会需要的是一批能在医疗数据中挖掘宝贵信息的兼具临床医学知识与计算机操作能力的人员。
第二，计算机基础教学的老师医学知识薄弱。教师没能针对医药职业院校的办学特点去制定计算机基础与医学知识相融合的教学内容与教学方法。
第三，来自全国各地的W生的计算机水平参差不齐，因为现行的中小学教育里，某些教育发达地区计算机得到了很好的推广，大部分学生的操作计算机的能力起点较高，部分学生的操作水平甚至超过了计算机应用基础的课程要求，但另一方面一些偏远农村的学生与计算机打交道的机会甚少。所以计算机应用基础教学存在学模式与个体差异较大的实际矛盾。
二、大数据与计算机基础教学
第一，利用“问卷星”网络版问卷调查对大一新生的计算机基础掌握情况进行初步了解，设置关于学生的生源地，中学阶段是否开设过信息技术课，学生对计算机的学习兴趣等一系列问题。从回收的问卷中我们可以对学生基本情况数据进行分析处理，为计算机任课教师提供一系列改进教学内容及教学方式、提高教学质量的指导性意见，同时也初步形成了学生学习的个人数据。
第二，计算机教师可以与医学基础系、药学系、检验系的老师合作，共同从海量网络数据、电子病例及医疗设备仪器产生的数据中挖掘出一些计算机与医学合作的信息，以此设定教学方法模式，激发学生对计算机与大数据结合的兴趣。同时也应培养学生主动进行数据挖掘的兴趣以及对冗余数据进行筛选的能力，由于我们是医药类院校，这就要求学生们更要有实事求是精神，用批判性思维去质疑有噪声的、冗余的数据。除了网络数据，病案里也有大量数据亟待提取分析，例如在我院的控烟项目里，就需要通过对肺部病病案里分析统计吸烟人群年龄分布、男女比例、大中小型城市间、烟龄、肺病家族史等数据间有没有必然关系。这些都要求我们用大数据思维去进行统计分析总结。
第三，搭建教学云平台，平台涵盖课程大纲、教学日历、考核方式、课程结构、学习目标、学习内容、论坛、测验等一系列线上学习模块，并且增设交流板块，与教师进行线上互动，通过观察学生在网上学习留下的学习行为数据，例如上网W习的时段、教学视频的观看次数、关于某章节的提问次数等数据。以此可以为学生提供一份宝贵的个人学习个性化定制报告，通过这一大数据分析，引导学生根据自己的学习特点、弱点、学法，制定学习策略，使学生可以在有限的时间内更有效地进行学习。同时也为教师提高教学质量提供了一份客观的研究报告。
第四，改进线下教学方式，多让学生进行实践性操作，在原有教学内容基础上增加关于大数据、数据挖掘的知识，增加对大数据分析挖掘软件的教学，多介绍一些医药数据库的知识及使用方式，类似的有文献数据库（PubMed）、人类孟德尔遗传数据库（OMIM）、蛋白质数据库（ExPASY）等。
第五，在大数据时代，医疗数据也会涉及很多病人的个人隐私问题，所以在计算机基础教学中还应加强对学生保护数据安全的教育。既不随便散播病人病例隐私，还应学会对数据的基本加密技术。计算机基础教学过程中教师也应介绍一些数据访问控制技术。
大数据时代下，医药从业者面对海量的医药数据，以计算机基础应用为依托进而掌握数据挖掘技术显得尤为重要，这就要求我们医药院校的计算机教师顺应时代的需求，从根本上改变传统计算机基础教学模式，以大数据与医学交叉知识为风向标，将原本以办公软件为核心的教学内容转变为向医疗数据挖掘能力的培养倾斜，建立一套适合医药高职院校、针对性强的计算机基础教学体系。
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