大数据工作要点

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大数据工作要点范文第1篇

关键词：档案管理；企业职工；工作要点；公司发展；规范化

随着“大数据”时代的到来，信息技术以一种空前绝后的气势迅速在各大行业得到应用，不断地改变人们的生活方式与思维模式。此时，面临着社会上每天都能产生的难以统计的原始记录与n案调动的情况，以“文件记录”为主的传统档案管理方式已不能满足人们日新月异的需求。因此，将信息技术软件与档案管理工作相结合是未来不可避免的发展趋势。在时代背景所造就的大环境下，市场经济的发展推动了劳动合同制度的全面推行，这也为加强职工档案管理工作增添了更多的挑战和难关。如何抓准档案管理工作的“痛点”、如何建设规范有序的管理流程、如何配备必要的档案管理软件、如何加强档案管理监管手段，这些已经成为目前研究的主要课题。

1 当今企业职工档案管理面临的问题

职工档案管理是企业人事部门一项非常重要工作。档案中不仅包括了职工的个人履历、个人学历、工作经验和工作能力，同时也是反映其思想品德的重要依据之一，是公司选拔人才不可缺少的参考物。因此，加强企业职工档案管理工作，不仅可以为公司源源不断地输送人才、提升公司整体人员的技术水平，从长远角度来看，还可以极大地满足公司人才战略发展需要、提升公司竞争力，在促进企业发展过程中起到推动作用。因此，仔细分析当今企业职工档案管理的“痛点”所在，并从根本上分析造成痛点的原因，以此来抓住今后的工作要点，是促进企业良好发展必不可少的措施。从近几年来看，我国在职工档案管理方面的发展是十分有限的，其现有模式下存在的问题大致可以分为以下几点：

第一，职工档案管理不严谨，可能导致部分员工档案分散、材料不完整、材料伪造等现象。随着市场经济的不断发展，我国各大企业也在不断壮大，越来越多的人员入职和人员调动大大增加了档案管理的难度，职工档案出现纰漏的现象屡见不鲜。比如说，对于部分中途跳槽的员工，他的档案可能一直都分散在以前单位的档案处，或者在转交的过程中出现文件缺失、文件受损情况，对其日后的工作审批和退休审批造成严重影响；对于离职员工来说，一些企业为了省事，都让员工自己带自己的档案去新单位，而不是按照法律规定寄过去。因为档案管理“多头”现象严重，有的职工在离职后甚至被迫选择“弃档”，使得自己的档案长期存放在原单位，成为“无头”档案。而且，以文件方式记录的档案也存在伪造的可能性。职工利用某些不法手段删减处分、降职等信息，并且在档案中伪造对自己有利的内容。

第二，监管手段缺失，部分企业未建立完整的档案管理系统。现有的法律体系中，关于“职工档案管理”的法律非常少，除了一份《企业职工档案管理工作规定》之外，几乎没有相关可以保障职工合法权益的法律规定，这就造成了监管手段单一、档案管理可有可无的现象。在这种情况下，部分企业甚至都没有建立职工档案系统，这对职工的合法待遇造成巨大损害。

第三，传统的管理技术逐渐不再适用于信息时代，职工档案管理缺乏先进的现代化技术。计算机网络的一个重要的用途便是进行信息登记、信息交流与信息传递。目前，虽然有很多企业已经采用专门的档案管理软件进行职工的档案管理。但是，大多数都仅限于简单的档案号的录入和检索，记录存放档案的地址，不对档案内容的个人信息进行登记。这样的做法并没有发挥档案管理软件的作用，只是方便了检索过程，翻看档案还是要去档案管理处查找原始记录。所以，实现真正意义上的档案管理信息化，增强档案利用效率是非常必要的。在此基础上，安全因素也是必须要考虑的因素。对于传统档案管理方式来说，需要做好档案库的安全管理；对于数字档案管理来说，防止非法用户绕过安全内核、窃取信息，防止数据库被破坏和非法存取，确保服务器的安全性是重要工作。

本文将在下节从职工档案管理工作中的问题点出发，抓住工作中的要点所在，并在这些分析的基础上，提出一系列具体的解决方法。

2 职工档案管理的工作要点及建议

（一）完善档案管理相关法律法规，建立健全的监管体系。

针对档案管理工作监管不足的现象，尽早推出完整的档案管理法律法规、建立健全的监管体系显得迫在眉睫。国家应完整的法律制度，明确规定应该如何进行档案的登记、转交，对所有的工作进行详细阐述，全国统一与职工档案工作有关的法规及业务标准，以避免各地各行其是、各行其政，这样才能真正地解决监管不足的问题。

（二）加强对档案管理人员的技能培训，完善职工档案管理制度，对每一份档案进行规范化整理。

除去对监管体系的完善之外，企业内部也必须明确自己的职工档案管理制度。首先，应该对企业全体职工普及档案管理的重要性，让他们知道这是与他们未来的退休审核、养老优待等事情息息相关的，是与自身的合法权益密切相连的，不可以因为一时的省事而对自己的档案漠不关心；其次，需要加强档案管理人员的技能培训，部分企业里的档案管理人员没有受到过专业的培训，对自己从事的档案工作存在一些误区，因此需要定期对企业档案管理职工进行知识与技能的培训，从档案的整理、登记、检索、传递、查阅、保管等方面进行技能评测，以达到档案分类有序、目录清楚、装订整齐的目的。

（三）与时代相契合，加快企业职工档案管理信息化进程

上文中也有提到，网络的快速发展使得所有的行业都在往信息化方向转型，职工档案的信息化管理成为未来发展不可避免的趋势。因此，在完善现有的传统档案管理制度的同时，应该逐渐向信息化管理过渡，建立包含详细信息的档案管理数据库，加强职工运用档案管理软件的能力，提高档案部门的科学管理水平与安全保护措施，促进档案规范化、信息化进程。

3 结语

虽然现在大多数企业已经有了自己单独的档案管理工作流程，但是，随着信息时代的快速发展，现有的档案管理措施可能明天就无法满足公司需求。在提高核心技术的基础上，仍然需要重视档案管理工作的要点，减少操作中存在的漏洞，对重要的设施与系统配备必要的安全管理软件，建立完善的职工档案管理制度。职工档案管理比起其他工作也许显得较为枯燥和简单，但是，它确是公司中不可小觑的重要工作。对于每一名档案管理人员来说，都必须以最严谨的工作态度认真对待档案管理工作，加强对公司人员流动与人才输入的管理，促进公司快速发展。

参考文献

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[3]李明珠. 浅谈加强职工档案管理对促进公司发展的意义[J]. 企业技术开发，2011，17：174-175.

[4]郭宝珍. 关于加强企业职工档案管理工作的思考[J]. 企业研究，2012，14：45-46.

大数据工作要点范文第2篇

关键词：大数据时代；学校会计；工作专项

学校的健康发展离不开财务工作的支持，而会计工作在学校财务系统中占据重要地位，是财务工作的基础。学校会计工作的水平对学校的管理和发展有重要影响，但是当前会计工作在学校中普遍没有得到足够重视，在观念、制度、人才等方面都存在一些问题，影响了学校的财务保障。近年来，信息技术的发展带来了海量的数据和信息，大数据时代已经到来，学校会计工作也要进行改革才能适应当前的社会形势，因此，学校会计工作如何适应大数据时代进行有效转型已经成为当前的重要课题。

一、在学校会计工作中建立大数据意识

当前，在学校工作中，教学和科研是领导和教师关注的重点，而对学校会计工作缺乏足够的重视，认为会计工作只是简单的统计和核算，会计工作的理念和模式对学校发展无足轻重，因此，在大数据时代到来后，学校会计工作中没有很好的引入信息化和数据化理念，学校会计工作的改革和发展严重滞后，基于此，在学校会计工作中建立大数据意识至关重要。首先，学校领导和会计工作人员要转变思想，建立大数据意识。学校领导是学校发展的引领者，而会计工作人员是会计工作的执行者，他们的思想观念直接影响到学校会计工作的发展方向和实施效果，因此学校领导和工作人员要认识到大数据对学校会计工作的意义，不断转变思想，将大数据意识融入到学校会计工作中；其次，学校要重視对会计数据资源的建设和挖掘。信息化和数据化是学校会计工作发展的必然趋势，学校要重视对会计信息和数据收集，建立系统全面的会计数据库，学校在开展会计工作时可以从中获取信息资源进行分析，从而为学校的财务决策提供客观全面的参考和依据，保证学校各项建设的顺利开展。

二、建立大数据下的学校会计工作应用系统

大数据时代学校会计工作的开展与信息化工具和应用系统是分不开的，大数据时代学校会计工作要实现有效转型就必须建立完善的会计工作应用系统。当前学校会计工作已经基本实现了电脑办公，但是大部分学校仅仅局限在简单的电脑输人记账、统计数据方面，缺乏专业的信息化数据化会计工作系统，不利于学校会计工作在大数据环境下改进和创新，不能适应当前的时代形势，因此，建立新型的学校会计工作应用系统迫在眉睫。首先，构建学校会计工作信息化应用系统。大数据时代的学校会计工作涉及大量的数据信息资源，当前简单的电脑工作系统难以保证会计工作顺利开展，因此开发更为先进的信息技术和系统，例如，云计算技术是基于大数据背景而产生的，具有信息储量大、数据处理效率高等特点，对推动学校会计工作的科学规范运行大有裨益，可以有效提高学校会计工作的效率；其次，建立完善的学校会计工作机制。在大数据时代学校要针对会计的信息化应用系统建立科学的管理机制和规范，例如工作制度、预算核算制度、信息化管理制度等，以此保证学校会计工作的信息化应用系统顺利运行。

三、培养大数据时代的学校会计工作人才

在大数据时代要实现学校会计工作的有效转型，培养优秀的会计人才势在必行。当前学校的会计工作人员大多只接受了基本的会计知识和技能学习，综合素质不高，工作中只能完成简单的记账、统计数据、做报表等，缺乏对财务数据深入分析的能力，很难通过解析财务数据提出有效的管理措施。而在大数据时代，通过会计数据进行综合分析管理正是学校会计工作顺利开展所必需的，因此，学校培养和引进高素质的会计工作人才迫在眉睫。首先，学校要重视对会计工作人员的教育培训。学校对现有的会计工作人员要加强培训和再教育，建立完善的培养机制，定期开展专业知识讲座、培训等，一方面提升工作人员的会计专业知识和技能外，另一方面要重视提升会计工作人员信息素养和挖掘分析财务数据的能力，以适应大数据时代的学校会计工作；其次，积极引进高级会计人才。当前学校会计工作人员的知识体系普遍存在老化现象，因此学校要重视从高校引进优秀人才，他们通常掌握最新的知识和财务管理技能，可以为学校会计工作注人新的力量，从而带动整个人才队伍素质的提升。

四、重视大数据时代学校会计工作的监管

大数据时代为学校会计工作带来了新的思路和方法，大大推动了学校会计工作的健康发展，但同时也给学校会计工作带来了不小的挑战，其中会计工作的监管问题日益突出。当前学校会计工作的监管存在不少问题，例如学校会计工作中违规问题时有发生，但是学校普遍缺乏完善的监管制度，在处理会计工作中的违规问题时无法可依，导致监管不力，阻碍了学校会计工作的顺利开展，因此在大数据时代要重视会计工作的监管。首先，学校要建立完善的监管机制和奖惩制度，保证学校会计工作的规范化。要求会计工作人员的一切行为都要严格遵守相关准则，一旦发现违法违规行为如虚假账目、挪用公款等进行严肃处理。同时学校要定期对会计工作进行审计，保证会计工作规范化；其次，大数据时代的学校会计工作涉及大量数据，因此数据和信息安全问题不容忽视，学校要重视财务数据资源的管理，提升数据安全防范意识，建立数据保护体系，保证数据资源得到最大程度的运用。

总之，会计工作对学校的运行和发展作用重大，在大数据时代，学校会计工作在面临机遇的同时也面临巨大的挑战，只有实现有效转型才能获得长远发展。因此，学校和会计工作者要依托大数据时代的优势，不断改进创新当前的工作体系，全面推动学校会计工作的健康转型，发挥会计工作在学校发展中的积极作用。

参考文献： 

[1]刘述佳.论大数据在会计工作中的应用[J].纳税，2017（3）：27-28. 

[2]谢慧.新中小学校会计制度下学校会计工作要点[J].新经济，2014（36）：211. 

[3]冷海燕.试析学校会计的内控方法和改进措施[J].财经界（学术版），2013（20）：53. 

大数据工作要点范文第3篇

（一）组织一次排摸。按照属地管理的原则，各地通过网络排查和现场检查相结合的方式，对辖区内的第三方平台及入网餐饮服务提供者进行调查摸底，掌握辖区第三方平台提供者及入网餐饮服务提供者的基本情况，要有台账，填写《网络订餐平台基本情况登记表》（附件1）。

（二）组织一次约谈。各地组织辖区第三方平台和入网餐饮服务提供者负责人进行一次约谈，要求第三方平台和入网餐饮服务提供者进一步落实《食品安全法》、《办法》等相关法律法规要求，要求加强送餐人员食品安全培训，定期清洁配送容器，如实记录订单信息，确保网络餐饮食品安全。

（三）组织一次巡查。通过线上巡查和线下抽查相结合的方式进行巡查，按照年度工作要点的要求，现场抽查入网餐饮单位的数量不少于辖区入网餐饮单位总数的5%，抽检内容包括原料采购、设施设备、从业人员、环境卫生、清洗消毒、加工制作过程、网络销售的餐饮食品与实体店销售的餐饮食品质量安全是否一致等，检查要留痕迹，建立相关档案。每月对利用“大数据抓取分析系统”排查出的问题进行现场核实，及时反馈核查处理情况。对在巡查和抽查中发现的问题依法依规进行查处。

大数据工作要点范文第4篇

1.公开化

采取一专一兼创新挂牌督导方式，建立双督学督导制度。督学公示牌是一面窗口，我们采取了双督学挂牌，一位是本责任区的专职督学，一位是本责任区的兼职督学，并向学校和社会公开责任督学的基本信息和八项经常性督导职能。这样，一方面公开搭建了政府、学校、教师、学生、家长、社会之间的沟通桥梁，另一方面促进了督导专业融通，实现了督导理论与实践、监督与指导的完美结合，凸显了挂牌督导的实效性。

利用开学典礼、升旗仪式、学校重大教育教学活动等平台，责任督学公开亮相，将角色定位、承担职责广而告之。据不完全统计，2015年以来，责任督学接到近2000个来电，处理来信来访20多起，涉及入学、转学、减负等热点问题和营养餐、体罚、活动扰民等重难点问题。我们实行“日清周结月报”的基本制度，规范处理所有群众来电来信来访问题，极大缓和并消除了一定的社会矛盾。

2.经常化

2015年1月完成新一轮督学换届以来，丰台区严格执行责任督学对每所学校实施经常性督导每月不少于1次的要求。形式上注重与综合督导、专项督导相结合，内容上注重与国家、市区专项督导及八项主要事项相结合，职责上注重主体责任、协作督导相结合。目前，基本形成了“月月有主题，校校走得到，问题及时决，经验及时享”的督导新常态。

3.规范化

责任督学依照《中小学校责任督学挂牌督导工作章程》，进校督导时，胸前佩戴督学证，手中持有《经常性督导工作手册》，规范开展经常性督导。目前，初步形成了三环节、四要点、四成果的“三四四”经常性督导模式。

“三环节”指的督导前、督导中、督导后。

“四要点”指的是每个督导环节都要把握四个工作要点。即督前做到“四个先”――明确主题在先，研发工具在先，研磨调整在先，统一共识在先，基本实现了月月有主题，操作有工具，大家一起想，大家一起做的良好督导局面。督中做到“四个关注”――关注标准引领、关注现象细节、关注特色问题、关注发展需求。既要完成“督”的角色，又要凸显“导”的功能，强化服务，助力发展。督后做到“四个到位”――总结反思到位、反馈督促到位、经验共享到位、信息宣传到位。力求责任督学在总结反思中提升专业技能，学校在迎接督导中实现规范办学、特色办学，学校间在经验、信息分享中相互学习、相互借鉴，共同提高。

“四成果”指的是每月都要呈现一校一督导记录或回复意见，一督学一督导报告或总结，一责任区一经常性督导报告，一月一全区经常性督导报告。

4.服务性

任督学挂牌督导作为一种创新的教育督导形式，其关键意义在于拉近了教育督导与学校、教师、学生、家长、社会的距离，有利于及时发现先进典型、总结推广经验；有利于及时发现存在问题与不足，促进各方有效协调解决，彰显了教育督导的服务本性。

开展满意度调查，助力学校发展。为帮助学校了解家长对学校办学的满意度，丰台区率先通过购买服务的方式引进第三方评价，委托北京市教育督导与教育质量评估研究中心对全区所有中小学校开展家长满意度调查。通过课题引领，引导学校分析调查数据，从而进行自我诊断、自我整改、自我提高，收到良好的效果。从六年的监控数据看，全区家长对学校办学的满意度逐年提升，学校办学自信心更强，办学成效更加显著。

进行实地调研，提供决策依据。督学掌握了丰富的一线资料，是教育管理的“第三只眼”，具备“接地气”的研究教育改革发展、提出政策建议的条件。近两年，丰台区对校园及学校周边存在的安全隐患，中小学义务教育办学条件存在的突出问题，挂牌学校办学优势、特色和发展点，开放性科学实践活动开展情况，学科教学改进意见落实情况进行调研，并将调研结果提供给相关领导和部门，为领导决策、解决学校突出问题、帮助学校发展提供依据。

借助“互联网+”，建设数据资源库。目前，督导中心督学评估室正在建设集督学信息化管理和督导数据为一体的信息平台，将涉及到学校发展、学生发展的相关多元数据，如学生体质健康、减轻过重课业负担、绩效考核、家长满意度调查等数据，以数据库的方式放在数据平台上，实现大数据为督导服务、为学校发展服务的目的。

5.自主性

大数据工作要点范文第5篇

关键词：学习分析；教育大数据；可视化技术；学习行为；CMI；DDDM

一、引言

互联网、云计算和大数据等技术的发展推动着教育信息化的发展。在基础教育领域，国家提出了基础教育资源公共平台的具体落实措施，以实现优质资源共建共享、优质资源班班通，最终通过信息化的手段促成教育的公平。2011年，高等教育领域出现的了一种新型的MOOC课程模式[1-2]。随后，这种模式成为许多大学认真研究的新事物，无论是在校学习者还是社会公众，都可以获得各类开放式的网络优质课程资源。由此可见，在线教育正在逐步掀起一股新的革命的浪潮，成为一种必然和必要的学习模式。同时，在线教育资源产生的海量数据也为学习分析和教育数据挖掘研究提供了基础，引发我们对教育更深层次的研究和思考。

二、概述

2.1 教育大数据现状2.1.1 国内现状分析。2012年，国内开始有相关论文开始研究教育大数据。至今，大数据在教育领域的应用研究进入了起步阶段。随着我国社会在近几年的快速发展，信息技术与教育领域已经开始融合，教育事业的发展势必是离不开信息技术的，信息技术同时也能够促进教育事业的不断改革。早在2013年，国内掀起了基于大数据技术促进教育改革和创新的研究热潮。同时将信息技术应用于教育事业中也是广大教育者的期望，在2014年的3月，我国的教育部办公厅就印发了《2014年教育信息化工作要点》中指出了要加强信息技术在教育事业中的应用，我国也自此加强了对于教育大数据的研究，不断地发现数据、挖掘数据、利用数据，为的就是将信息技术更好的应用于教育事业。2.1.2 国外现状分析。在国外，已经出现一些企业成功的教育大数据进行了成功的商业化。在美国，IBM联合一所学校进行了大数据合作。以及专门运用预测性分析帮助提高学习成绩的公司、“梦盒学习公司”、“纽顿”公司也已经成功的利用教育大数据成功的了属于自己公司的利用大数据的适应性学习的系统。不仅是在美国，在加拿大的“渴望学习”也已经推出了信息的大数据的服务项目。由以上的国外的研究中就可以看出，大数据教育在国外的研究较于国内相比还是比较领先的，所以我国应该不断地汲取在国外的这些研究经验，进而不断地提高国内的研究水平。2.2 学习分析的历史。利用数据考核、分析和评估教学和和学习存在的历史已经非常的悠久了，另外学习分析技术在CMI等计算机网络等技术领域同时也是存在了很长的时间。由此就可以看出来，学习分析技术也可以看成是DDDM以及CMI的一种继承、延伸和发展。（一）CMI。CM可以说是第一代教育数据应用系统，CMI是为个别化教学程序所提供支持的管理信息系统，它最为显著的功能就是确定和满足为学习者在学习过程中所产生的各种各样的学习需求，并且为学习者提供个性化的符合学习者需求的学习资料，更加方便与学习者的学习。在Brudner（1968）的报告中，认为CMI系统中所存储的数据共计六类，分别是：（1）学生的学术记录、考试成绩集的个性记录；（2）学生每日的活动记录；（3）学生的学习目标及学习程序；（4）测试答案文档及测试文档；（5）教学目录及学习指南；（6）有关的预测及分析数据。（二）DDDM。DDDM就是利用计算机的计算能力从而进行数据的分析，并且提供决策的支持的思想，随着社会的不断发展，计算机的计算能力也越来越强。根据Wayman（2005）的观点，在目前的学校领域中，一般来说提供数据的信息系统大致应该有三个种类，即学生信息系统、学习评估系统、数据仓库系统这三种，这三类的功能各有所侧重，向学生信息系统就是记录学生在日常的学习过程中的出勤率、等情况；学习评估系统就是根据学习者的学习情况、出勤率等方面对学生进行学习评估和分析；数据仓库系统就是为学生和教师访问各种类型的历史数据提供接口，方面学生和教师查阅资料。2.3 学习分析的概念。学习分析技术就是对学生生成的海量的学习数据加以解释和分析，并且评估学生的学术进展情况，以发现学习者潜在的学习问题，加以改正。一般来说学习分析技术分为五大环节，即数据采集、数据存储、数据分析、数据表示、服务应用。数据采集就是对学习者的相关数据以及学习资源数据进行采集；数据存储、分析、表示就是将采集到的学习者的数据进行存储、分析；服务应用就是将学习者的学习数据进行评估，对未来的进展情况进行预测。学习分析是大范围收集学习者的学习数据并加以分析，从而评价学习者的当前学习情况、预测其未来的学习表现，并查找潜在问题。数据来源包括学习者的显，包括学习课程、完成作业和测试的情况，也包括其它隐性表现，包括网络社交行为和其它不作为学习表现直接评估的活动。2.4 学习分析必要性。在大数据背景下的在线学习，将产生大量的过程性和结果性的数据，学习分析成为一种必要，主要体现在以下三个方面：2.4.1管理者的角度。即实现管理者大规模的管理需求。在线学习的大规模性主要体现为资源多、用户多、互动交流多、数据巨大。如何充分发掘和利用这些数据，使数据的价值最大性发挥？如何进行大规模的评估评价？如何进行大规模的趋势预判？这些都是管理者所面临的问题，通过开展在线学习深入分析，能够让管理者做到心中有数。2.4.2教师的角度。即教师获得教学反馈的需要。在线学习模式下，教师与学习者的互动性显得更加容易，学习者可以在线对课程进行评价，向教师提问题、考试和作业。基于在线学习平台对学习过程的记录，教师可以准确了解学习者在学习过程中普遍存在的问题，并通过教学反思以不断改进教学方法。2.4.3学习者的角度。即学习者学习个性化的需求。在线学习为每个学习者提供灵活的学习环境，无限制的空间和无限制的时间。每个学习者都在创造自己的大数据。在学习分析的支撑下，平台可以了解学习者成长的轨迹，学习的现状，学习者的学习规律， 可实现学习资源的个性化推送、学习质量分析，利于学习能力的提高、学习兴趣的培养、提供个性化的服务。

三、学习分析的实现

3.1 学习分析关键技术3.1.1 大数据分析。大数据分析技术将隐藏于海量学习数据中的信息和知识挖掘出来，以图形化的方式直观展现出来，根据分析结果还可以做出前瞻性的判断。大数据分析利用回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)，多种分析的方法来确定能够对学习者的交互行为以及成绩等因素产生的影响并且构建架构模型［3］。大数据分析利用数据网络挖掘、特异群组挖掘、对象连接、相似性连接等挖掘和融合技术，实现学习者兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等,提炼出有价值信息。3.1.2 可视化技术。可视化技术是将数据转换为图形图像的处理技术，它涉及到计算机辅助设计、视觉和人机交互技术。应用可视化技术，可以在大量高位的学习信息中发现数据中所隐含的内在规律。数据可视化技术一般过程可划分为数据预处理、映射、绘制和显示。数据预处理涉及数据格式标准化、数据变换和数据压缩／解压缩。映射完成数据建模，是核心。绘制完成几何数据转换成图像的过程。显示模块按照用户的指令进行图像输出，实现人机交互［4］。3.1.3 个性化推送。个性化推送顾名思义就是根学习者的学习特点以及学习的方式自主的进行推送能够满足学习者需求和个性化需求的学习资源和路径。大数据可以通过分析学习者的学习数据、分析过学习者更加适合哪一种课程和知识，从而向学习者推荐相关的课程和知识，使得学习者能够提高对于学习的兴趣，进而提高学习者学习的效率。3.2 学习分析典型应用。对于学习分析来说，它的对象就是学习者及其学习的环境，最终的目的就是要发现问题并解决问题，进而优化学习者的学习［5］。可以是全部学习者的整体分析，也可以是针对某个学习者的个体分析。3.2.1 整体分析3.2.1.1 人群特征分析。从学习者的地域分布（国家、地区等）、学历（博士、硕士、本科、中学、中学以下等）、性别（男、女）、年龄等多个方面进行统计分析，从而获得各种维度类型的学习者的数量、比率和差异分析。3.2.1.2 用户类型分析。采集学习者注册后的学习数据，将从未进行任何课程学习、考试、在线交流等学习活动的学习者定义为注册者。将仅注册课程并未完成任意课程的学习者定义为一般学习者。将注册课程并完成任意课程的学习者，或取得任意课程考试成绩证书的学习者定义为积极学习者。3.2.1.3 课程质量分析。通过课程通过率、学习者的评价数据、课程访问次数、课程访问实效性等多方面的综合分析，评估课程的质量，便于课程的及时修订、教学策略调整和教学过程优化。同时，便于及时地了解到学习者对于哪一些学习资源的关注程度更高，对于哪一种学习资源的关注程度比较少，进而有利于对于学习资源的优化，通过这样对于学习者关注的学习资源进行加深，对于学习者关注程度较低的学习资源可以适当的减少。3.2.2 个体分析3.2.2.1 知识结构分析。采集学习者与资源平台的交互数据，如课程完成度、测试成绩、课程访问次数等，构造学习者的知识结构图，如某个知识点已通过测试可以判定该知识点已掌握，某个知识点还未学习完成、多次访问并未通过测试，说明学习者可能还未完全消化这个知识点［6］。3.2.2.2 学习行为分析。根据学习者的注册时间、最后登录时间、登录频率、注册课程的数量、课程视频和课件的访问次数、测试次数、获得证书数量、交流互动次数、下载的课程、标注的课程等数据，对学习者的学习行为进行分析，比如可以分析学习者的兴趣爱好、学习态度等，同时可针对学习者提供相应的合适学习资源，提高学习者的学习效率和学习兴趣。3.2.2.3 学习路径分析过。通过对于学习者的课程浏览情况分析以及学习路径的分析可以充分的了解到学习者在学习的过程中的各种静态以及动态的信息。另外通过其他的角度对于学习者的学习路径，及学习者在学习过程中浏览课程页面中所产生的一些数据信息进行分析[7]。3.2.2.4 学习效果分析。通过学习者的测试考试结果，再结合学习者知识结构和学习行为的分析，建立个性化的诊断。比如，某个学习者成绩低于所有学习者成绩的平均水平，可以借助数据分析，是因为知识结构的欠缺，还是因为学习行为不积极而造成的。如果是知识结构的问题，可以向学习者推送薄弱知识点内容。如果是学习不积极，可以推送学习提醒，对学习者进行个性化的指导。

四、总结

大数据时代的教育资源学习分析，能够充分地尊重学生之间的差异性，根据不同学生不同的特点以及学习需求，帮助学生制定个性化的学习计划，并且对于学习者的各种的学习行为以及学习的额特点进行记录和跟踪，最终通过数据的比对和分析，预测学习者的未来成绩。同样，学习分析作为教育领域的一个兴新的研究方向，需要解决的问题还很多，但是笔者相信学习分析的前景是非常的美好的，随着我国对于学习分析的研究深入以及问题的不断解决，关注学习分析问题的社会大众也会越来越多，所以，学习分析在不久的将来一定会得到良好的发展以及广泛的应用。

参考文献

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