大数据实习体会范文1
关键词:教育大数据;高校教学质量评价体系;实践路径
教育信息化2．0时代，教育进入以大数据驱动的新时代。现如今，高校数据统计融合了各类数据平台的数据，从高等教育基层数据统计、高等教育质量监测数据平台再到专业综合评估，高校数据统计类型日益增多，数据内涵逐渐复杂，数据关联交叉，这一系列数据均是学生培养质量和教师教学质量的直观反映。学生培养质量和教师教学质量是高校评判教学质量的重要组成部分，是教学质量评价体系的重要依据。各高校通过各类教育数据进行深入分析，建立以数据为基础的教学质量评价体系就成为各校的应然之举。同时，当前我国亦在大力实施质量强国的发展战略，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》也提出要建设高质量教育体系，提高高等教育质量的战略任务。这一任务要求高校建立效率优先的内部质量评价体系，坚持以学生为中心，以结果为导向，多方参与其中的评价理念，逐步构建高校内部质量监控和保障体系。如今各个领域都在广泛运用大数据，教育领域更是如此。身处教育大数据时代，科学有效地运用各类教育数据，可以大力推动教育发展，从而逐步实现以各类数据反映教育问题，实施科学教育决策，实现高效教育管理，引领教育革新。在教育大数据驱动的基础上，基于数据的教育评价能更加关注教育教学过程，也使教育评价更加客观、全面，实现教育思想、理念、方法和手段的全方位创新，提升人才培养质量和高校办学水平。高校教学质量评价体系建设是高校走内涵式发展道路、实现可持续发展的必然要求，对高校教育现代化水平的提升，教学质量和办学质量的提高，全面培养高质量人才具有十分重要的意义。
一、教育大数据对构建高校教育质量评价体系的意义
教育领域在如今大数据时代的冲击下，正在加速走向开放，开始衍变出教育大数据。教育大数据是存在于教育领域，在教育过程中产生的，是用于教育发展的所有数据的集合体。教育大数据从各种教育活动中产生，具有明确的目标指向性，能直接反映高校的各方面情况。科学合理地分析利用教育大数据，能有助于提升高校教学质量，实现学生个性化学习，优化高校教育资源配置，推动高校决策者科学决策，甚至对于促进国家教育公平等方面均有积极意义。对于高校而言，教育教学质量是办学的根本。针对教学质量的评价是高校办学水平的直接体现。传统的教学质量评价体系数据分析处理能力较弱，不能及时整合各项教育数据，评价主体基本只涉及教师和学生，评价主体单一，同时评价大多只关注教师教学水平，忽视对学生的各种评价。教育大数据涉及到高校教师、学生、教育决策者等多个层面，关注学生学习结果和学习过程，教师教学效果和教学素养等多方面。教育大数据对构建新型高校教学质量评价体系而言，主要有两方面意义:一是教育大数据能及时反映学生的整体学习过程和学生实时的学习情况，建立在教育大数据基础上的教学质量评价体系有助于教师对学生学习状况的全面了解，进而对自身的教学过程和教学内容能更为有效地把控;二是教育大数据能全方位地反映每所学校的办学现状和教学质量，建立在教育大数据基础上的教学质量评价体系可以为高校教学管理者提供教育决策的参考依据，同时高校能根据自身办学现状，更有效地提高办学质量和教学水平。
二、教育大数据背景下高校的变革与发展
大数据时代，赋予了高校改革与发展全新的挑战。对于高校来说，教育大数据驱动下的高校不断改革与发展。首先，对于学生而言，大数据发展趋势下，学生学习的维度达到了前所未有的可量化程度，建立以学生为中心的教学体系已然是大势所趋。学生不再是被动的接受者，而是要成为学会数据分析技术的全方位人才。学生逐步建立基于大数据的个性化自适应学习系统，这一学习系统主要通过教育大数据环境，例如MOOC、云教育平台、智慧教育平台、社交媒体等，实现学习者相互之间，学习者与教师、学习者与教学资源等直接间接的交互影响，生成各类数据。同时数据统计、学习分析等技术向学习者推送与其相同或相近兴趣偏好的学习者的学习信息，实现学习者控制学习、自我调节学习，教师有针对性的个性化指导。学生的学习可以逐步实现个性化，学生可以找到符合自身学习特点、学习需求和学习风格的个性化学习路径。其次，对于教师而言，教育大数据驱动下要求高校教育者树立大数据思维，基于各类教育数据，有意识地将数据素养能力应用于教育教学，运用于学生培养。同时，教育大数据驱动下，教师也要善于利用丰富的教育数据和教育资源。大数据时代要引导教师全面、理性地认识大数据在教与学变革中的作用，提高高校教师的数据素养。此外，教育大数据可以使教育管理达到精细化。教育大数据驱动下能利用大数据不断创新教育管理和服务模式，提升高校管理的水平和质量。传统的高校管理模式都是传统经验式的，管理较为粗放，不够精细。随着互联网的广泛运用，高校管理者能通过对各种教育过程中的教师信息、学生信息、学校资产利用等数据信息进行科学采集、整合与分析，建立更科学、更全面的管理体系。大数据平台能够依托领先的大数据采集挖掘能力、文本分析能力，帮助学校获取全校各类教育数据，实时监测和管理高校舆情等，能够将数据分析的结果融入学校的日常管理与服务之中，成为高校信息化管理的重要工具。比如，浙江大学通过采集、梳理各种教育资源，帮助教务部门提高了各类教育资源的利用效率;华东师范大学利用学校预警系统跟踪记录在校学生的餐饮消费行为数据，以此确定学生是否需要经济补助。
三、教育大数据背景下高校教学质量评价体系的特征
(一)基于教育大数据背景高校教学质量评价体系实现全过程评价
教育大数据的运用，可以收集到更多的教育行为数据和学生行为数据，对于教学过程中教和学的各方面都能实现全方位的评价与监控。新型的高校教学质量评价体系注重对学生学习全过程的评价，不仅仅是只看重最终结果，还更为关心学习过程中的学习数据，注意挖掘学生学习结果、影响因素等数据的评价，收集每名学生个性化发展相关的数据。这种新型评价体系不仅能对学生学习情况以及学习过程的全面性进行深入了解，而且能对教学过程进行更为有效的把控。对于每名学生的学习特点、学习需求、学习风格加以灵活把握，可以推动学生个性化培养和个体差异化发展。
(二)基于教育大数据背景高校教学质量评价体系实现全方位评价
基于各个数据平台的教育大数据，涵盖范围甚广，基本上实现了对社会各个层面的全方位评价，不仅涉及到国家、社会、学校等各个层面，同时对于各所学校而言，也是涉及到教师、学生、管理部门等各个方面的评价。一般而言，教育大数据主要源于教学监督部门评教数据、同行评教数据、学生评教数据等等。教师教学质量的评价，学生学习质量的评价，学校办学水平的评价等各类评价组成了高校全方位的教学质量评价体系。科学合理的高校教学质量评价体系可以给教育管理者的教育决策提供依据，使管理者的决策管之有理，行之有道。
四、教育大数据背景下新型高校教学质量评价体系的实践路径
教育大数据背景下，新型高校教学质量评价体系亟待构建。传统的教学质量评价体系范围较为局限，而新型教学质量评价体系覆盖到学校的各个方面，通过全方位、全过程、全员参与的教学评价体系可以推动学校整体教学质量的提升。对于高校来说，每年教育事业基层统计数据、教育质量监测数据、专业建设评估等各类数据可能从一定层面上显现高校办学水平、学校师资队伍建设现状、人才培养质量、专业建设情况。建立在这些教育大数据基础上，再进一步开展对学校总体的教育质量评价、教师对自我的评价、学生对教师的评价以及社会评价，才会使得教育评价更有针对性，凸显科学性。建立新型的多元高校教学质量评价体系，评价中秉承客观公正的原则，采用问卷调查法、访谈法、实地观察法等多元访谈方式，注重定性与定量相结合，坚持“以评促建，以评促管，评建结合”的原则，才能逐步实现教学质量的稳步提升。
(一)高校应逐步建立单位—督导—学生全方位的教学质量评价体系
高校教学评价体系对于教学质量体系的构建影响甚远。目前高校基本都构建了“教学监控委员会监督制、学生评教制、教学日志反馈制、教管学联动制、学生联络员信息采集制、院领导巡视制、辅导员随堂听课制”这一“七制并举”的教学质量保障与监控体系，全方位监控教学全过程。因此，高校教学质量评价体系也要从全校教学质量保障与监控体系出发，综合考虑多方面的评价因素，构建高校全方位、总体的评价指标体系。为客观公正、全面准确地评价教师的教学工作，不断提高整体教学水平和人才培养质量，高校应建立多层面、全方位的教学质量评价体系。教师教学质量综合评价体系包括单位评价、督导评价和学生评价三个层面。单位评价主要重点关注每名教师的教学态度、教学效果、科研成果等各个方面。督导评价重点关注教师备课、讲课是否认真，是否注重因材施教，是否能够较好地把握课堂教学进度和理论联系实际等方面。学生评价重点关注教师是否有强烈的教学责任心，备课是否充分，讲课内容是否熟悉，教学方法和手段运用是否得当，讲课是否条理清楚、逻辑性强、重点突出，语言表达是否生动、有感染力等方面。教学效果不仅仅要看教师教学工作，还体现在学生的学习效果等方面，因此还需对学生的学习进行评价。学生学习评价着重于学生的学习态度、对知识的掌握程度、能否用所学的知识来解决生产实际工作中的问题以及创新能力方面的评价。
(二)高校应进一步构建教师互评体系
教师作为教学的主体，其自我的评价对于教学评价体系而言也有着至关重要的意义。高校教师数量众多，建立科学高效的教师互评体系也是需要每个独立学院思考的问题。针对不同岗位、不同类型的教授，构建分类互评机制可以对教师的教学情况予以最直接的反馈，推动教师进一步提升自身的教学水平。
(三)高校应不断完善学生评教机制
学生作为受教者，其对教师的反馈是教学评价体系中最有借鉴意义的评价。高校应建立学生评教制和学生联络员信息采集制，定期召开班级信息员会议，及时了解教学情况和学生的反映，每个学期期末，组织学生对每年度所有任课教师进行打分评价。同时，在日常教学中，学生联络员有问题也可以随时向教学院长或系主任反映。每学期召开多次学生座谈会，了解有关教学的情况。
(四)高校应试行多样化的社会评价体系
高校的社会评价也是反映其办学水平的重要指标。每年毕业生离校工作后，应定期向用人单位发函调研学生就业工作情况;定期邀请周边用人单位或同行专家座谈人才培养效果。同时，学校可以引入第三方评价体系，第三方机构通过科学合理的评价指标，运用新型评价工具对高校整体办学水平予以客观全面的评判。各所高校根据社会反馈信息，及时调整各专业培养方案和课程教学内容，以跟上社会需求发展，保证人才培养质量，提高就业率。现如今，新型教学质量评价体系尚未健全，教育大数据驱动下教学质量评价体系仍需不断改进与优化。运用教育大数据对教学质量进行评价，不仅能促进教育政策不断完善改进，而且能有效提升高校的教学质量和办学水平。目前，教育大数据在高校教学质量评价领域的应用较少，教师尚未树立正确的大数据理念，学校大数据平台易用性差，欠缺相关技术服务保障。因此，高校要形成以数据驱动教学的良好氛围，通过与数据应用相关的校本培训、专题进修班、网络研修班等培训形式，进一步提高高校教师的数据素养。同时，高校也要做好技术升级工作，积极建设学校自有的数据平台和数据库。只有多方努力，才能真正做到科学有效地运用教育大数据，对教育教学质量评价更为客观全面，从而推动高校教育改革，建设高校高质量教育体系。
参考文献:
［1］中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议［EB/OL］．中华人民共和国教育部，2021-03-13．
［2］徐慧芳，陈原艳．大数据背景下地方高校教学质量评价体系的构建探索［J］．牡丹江教育学院学报，2020(7):35—36．
［3］马星．基于大数据的高校教学质量评价体系构建［J］．清华大学教育研究，2018(2):38—43．
［4］李珩．教育大数据:开启教育信息化2．0时代［M］．重庆:重庆大学出版社，2019．
［5］教育大数据———迈向共建、共享、开放、个性的未来教育［M］．北京:机械工业出版社，2017．
［6］霍雨佳．基于大数据挖掘的教学质量评价体系的分析［J］．计算机产品与流通，2019(6):232．
［7］易丹丽．大数据背景下高校教学质量评价保障体系研究［J］．现代教育技术，2019(23):11—12．
［8］杨静．基于大数据技术的新型教学质量评价体系研究［J］．汉江师范学院学报，2020(6):95—98．
大数据实习体会范文2
关键词：职业教育；大数据；运用
国家在十三五规划中就提出国家大数据的宏观战略，国家主席曾说：“当今世界，科技进步日新月异，互联网、云计算、大数据等现代信息技术深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式，深刻展示了世界发展的前景。”随着国家实力的日益增强，大数据将在政治、经济、文化等各行各业中产生前所未有的机遇和挑战，职业教育也不例外。大数据的运用势必会提高职业教育的社会服务的能力和综合经济效益。
一、大数据简述
2012年联合国白皮书，提出大数据概念。数据，简言之是指通过实验、检验、统计等方式所获得的，通过全面、准确、系统地测量、收集、记录、分类、存储这些数据，再经过严格地统计、分析、检验这些数据，就能得出一些很有说服力的结论。大数据作为网络信息技术发展的新趋势和成果，它具有海量的数据规模、飞速的数据流转、多样的数据类型和巨大的数据价值等特点。它是一种虚拟的生产资料，推动着生产力的发展。
二、职业教育大数据的引入
人工统计、分析、研究教学产生的各类数据的时代已不复返，传统的教学方法势必遭到淘汰，随着教育领域学生信息管理系统、课程管理系统、图书管理系统、网络协同平台等广泛应用，各种信息、行为、状态、态势等教育资源势必海量增长，教育大数据依然来临。
职业教育作为使学生获得职业技能或知识、形成良好的职业道德，满足从事一定社会生产劳动的一类教育活动，它要求在短时间内输出产品，因此它更注重于教育方法、技术和经验，注重于社会和经济效益，关注学生个体的存在，立足和回归现实，直接服务于社会。
三、职业教育中的大数据技术运用
1.职业教育大数据技术概要
1.1职业教育大数据挖掘技术
在职业院校教学中，我们会不知不觉的产生了大量的数据，例如那些学生喜欢提问问题？那些学生喜欢逃课？那些学生喜欢专研专业技术？这些学生又有多少男生女生？…所以在信息技术时代，我们可以通过大数据技术基础来实现各种数据的存取记忆和利用。这就诞生了教育数据挖掘概念。
职业教育因具有不等同于高等教育的特点，因此对这些数据进行综合运用有着较高的深度要求和紧迫的期限要求。因此在实际运用大数据技术开展职业教育工作时，就要通过综合运行数理统计、人工智能和计算机学习和数据挖掘等统计分析技术和方法，对原始数据记录进行统计分析处理，_展数学建模，构建各类数据模型，对学生的学习过程、内容、资源、结果及教学行为方法等职业教育综合数据进行变量分析描述，从而才能有效的预测学生的学习趋势、职业教育的教学需求趋势，为教师、学生家长等提供有力的数据支持。
1.2职业教育中的学生学习分析技术
职业院校培育学生的目标明确，方向较为单一，这也为课堂教学提供了明确的内容需求导向。所以在运用大数据技术开展课堂教学时，学习分析又是一个新兴的信息技术。它的研究对象是学生本身和其学习环境，不同于大数据挖掘技术针对的是教育工作本身。学习分析是通过对学生学习产生的海量数据收集、分析和数学建模，发现存在的问题，优化、改进学习方法，预测在阶段学习中的进步和综合表现。
显然学习分析技术是以学生学习过程中产生的各类信息数据，利用数学方法，分析研究，摸索发现学习的规律和特点，甚至可以为各类学生提供专门的或有针对性的学习指导，从而有助于学生自身的学习效率提高，更有利于职业教育工作者开展经验反馈，促进整个职业教育水平的提升。
1.3职业教育课堂教学中的微课堂及学生客串教学方法运用
利用现有的信息技术，使得实现提供个性化微型课堂教学以及学生客串教学的理想不再是纸上谈兵，未来职业教育在大数据的普遍运用下，有了大数据的支撑，能够更准确的分析各类学生的需求和发展趋势，其教学方法势必会越来越个性化，微课堂及客串教学等教育方法将会更轻松的实现。
职业教育需要快速培养有社会经济价值的资源，需要个性化，这就要求从学校到教师，必须转变传统教育的思维定式，开拓创新教学模式，充分利用大数据带来的利好，开发多式多样的教学信息平台，实现微课堂及客串教学等新颖的教学防范，促使学生自主组织学习，教师从单一传统的讲授者向帮学者转变，提供更好的学习服务支持和学习交流。
1.4职业教育中的多媒体教学运用
大数据时代下的多媒体教学显得尤为普遍，也是大数据运用与职业教育实际充分结合所产生的一种新型教学方法。大数据提供了大量的信息参考，信息互联技术实现了海量信息共享，学习内容的音频、视频、图片、PPT、Office等软件操作演示等，打造了一个非常丰富、生动的课堂教学环境。
同时结合上述微课等方式，所形成的学习效率势必成几何倍数增长。将来的教师学生关系也由原来的传统讲授、听讲到学习交互、亲自上阵等更为直观的、更为高效的互通关系。多媒体教学能够体现学生接受知识的直观性、交互性，为每个学科内容提供学生私人订制奠定了基础，从而轻松的促进学生自主构建知识需求体现，实现职业教育技能传授的呈现。
四、职业教育大数据运用存在的问题及建议
大数据时代面临的首要问题便是资源投入问题。现阶段国家开始着重抓职业教育的发展，为能够为生产性企业输出更为充裕的技术人才，提倡各地方政府重点扶持、支援职业院校的改革发展。多数职业院校师资力量薄弱、效益不理想，若想在大数据时代，改进教学方法，提高教学质量，势必在资源投入方面存在较为严重的短板。所以建议有关部门主动沟通协调，加强全国范围内职业院校的互联协同，减少重复性投资，实现信息资源的共享，实现大数据技术成果共享。
其次是安全问题。大数据中的信息数据来源及承载媒介多种多样，如互联网、信息平台、个人PC、手机终端等，有些数据仍具有分散的特点，使得很难定位和保护这些数据和保密信息，势必存在着学生个人等综合信息的泄露问题，为将来个体发展带来了潜在的危险。这就为数据安全提出了更高的要求。这就要求各职业院校要寻求政府及社会各界的帮助，共同建立大数据安全监测机制，预防为主，主动提升监测能力，让大数据技术真正的在职业教育中发挥应有的作用。
五、小结
职业教育需要快速催生有生的生产力，大数据时代的来临，是职业教育改革的良机，通过大数据技术在职业教育中的全面运用，势必会进一步改善职业教育传统的教学方式方法，促进学生技能的有效提升，发挥职业教育在大数据时代的作用，真正的服务于社会经济发展。
参考文献：
大数据实习体会范文3
1.解决学习型党组织创建活动有具体行为而无有效考核的问题。学习型党组织创建是一项长期性、综合性的工作，既包含组织化的学习也包含个人的学习，既有思想政治的学习也有具体业务的学习，既要求向书本学习也要求向实践学习，既需要“干什么学什么，缺什么补什么”也需要牢牢把握马克思主义基本理论。因此，每一个党组织的创建过程都是具有个性和特点的，有的可能偏重于学习环境的构建，有的可能偏重于学习氛围的营造，有的可能又偏重于学习成果的实践，往往呈现出“百花齐放、各有所长”的景象。如常德市经过多年实践探索形成的学习全员化、学习组织化、学习制度化、学习价值化和以考促学的“四化一考”学习型党组织建设模式，注重的是学习成效；郴州市坚持每年对全市的党员干部学习情况开展一次大考试，把考试成绩记入个人档案，作为干部评优评先和提拔使用的重要参考，注重的是学习氛围的营造；益阳市推行单位创学综合评估、个人学习分别考评、专题创学专门考评、面上工作“五创四评”、年度学习抽查考评、各行各业分类议评的“六维一体”考评体系，注重的是学习机制的建立。面对这种情况，如何确定一个党组织是否真正达到了“学习型”的标准？在调研中我们发现，有不少党组织在创建过程中自己制定了一套评价指标或考评细则，如湘潭市公安局的基层公安机关学习型组织指标体系，湘电集团的企业学习型党组织建设指标体系，对本单位或者本部门、本地区内的创建工作进行考核。但是，这些考核指标都是“各自为政”，在科学性和权威性上无法得到广泛认同，对于是否只要达到指标要求就可以被认定为“学习型”党组织这一问题，在座谈中我们发现即使制定者也无法回答。许多被调查者表示，这种缺乏统一标准的情况直接导致了“学习型”党组织考核过程中无章可循、“自说自话”的现象，使创建活动的严肃性、严谨性打了折扣。因此，构建一套具有相对科学性、权威性的指标体系已经刻不容缓。
2.解决学习型党组织创建活动有实际成效而无综合评估的问题。学习型党组织创建是全党的统一行为。在未能制定出统一评估体系之前，评判一个县、一个市乃至一个省的创建活动开展是好是坏、是快是慢，与同级其他成员相比处于什么样的水平，是相当困难并且充满主观因素的工作。广大受访的党员干部提出，可以通过对基层党组织“创学指数”的汇总分析加工，进一步得到一个单位、一个县、一个市甚至全省的“创学指数”。由于“创学指数”指标体系在全省范围内都是统一的和通用的，因此“创学指数”可以顺利地实现横向比较和纵向比较，并在最大程度上排除人为因素和其他主观因素的干扰，为综合评价创建工作提供了有力工具。
二、“创学指数”的设计
《中央党内法规制定工作五年规划纲要(2013-2017年)》强调，要“健全学习型党组织建设制度”。在大数据越来越成为分析、评估、预测事物发展状态、趋势这一背景下，编制、创学指数既是落实这一要求的重要举措，也是推进学习型党组织创建规范化制度化的重要载体和有效手段。我们认为，学习型党组织创建指数，是全面反映党组织“学习型”建设综合变动向度和程度的度量值。从方法论上讲，就是在建立一套指标体系的基础上，通过实际状况和权重的计量综合测算出创学指数，客观全面动态地反映学习型党组织创建的总体状况。从统计学上讲，是一种描述性、评价性、预测性兼备的技术性测量工具和动态反馈系统。编制创学指数，必须把握好科学完备、符合实际、简便易行、行之有效的基本原则，明确测评主体，理清基本要素，细化测评指标。
1.理论依据及基础。通过查阅中文文献资料，关于学习指数的相关研究成果鲜有。2009年，学习型中国促进会了《中国中小企业学习指数》，企业学习指数成为中小企业打造学习型组织、提升可持续竞争力的年度权威指标；[1]华东师范大学人才资源研究中心叶忠海教授提出了学习型社会建设量化的核心问题，认为“为科学有效而简明地量化并把握学习型社会建设的进程，学习型社会建设者有必要研究、探索和掌握‘社会学习指数’”[3]；深圳市委党校领导干部考评(研究)中心的龚建桥同志提出了“干部学习指数”问题，认为“干部学习指数是促进干部学习的一种有益尝试，将有利于在促进干部学习的工作中实现从概念到方法到成效诸方面的转变”[3]。同时，关于学习型城市建设评价、学习型党组织建设评估的实践探索日益增多，如湖南省自2011年以来已连续了3届的“城市阅读指数”。目前，指数评价已从传统的经济系统走向经济、社会、文化各个方面，“软实力也要硬指数”、文化领域的“CPI”“PMI”“PPI”等成为评估、指导宣传思想文化工作的新举措、新亮点。全国范围内，“幸福指数”、“文明指数”、“创意指数”等在实践中不断完善，这些都为学习型党组织创建指数的建构、编制提供了理论依据、心理预期和实践参照。
2.指标体系的构建。制定指标体系是构建学习型党组织创建指数的关键环节。什么样的党组织才是学习型党组织？这个问题在调研中反复被提及。对各级各类党组织学习型建设水平进行科学量化和评估，关键在于构建科学合理的指标体系，使之既反映创建工作的总体要求，又能反映学习型党组织的内在特性、核心要素和建设规律。问卷调查中，在“您认为创学指数最核心的要素是……”这道题中，有37%的人选择了“创学任务体系”、45%的人选择了“创学保障体系”、53%的人选择了“创学成效体系”，还有4%的人认为是“学习目标体系”、“要素指标”、“行为指标”和“效果指标”。在座谈中，有些同志提出，指标体系的设置，从一级指标到三级指标要越来越具体。在调查研究的基础上，我们拟将创学指数评价指标体系分为三个层次，一级指标分为3个：创学任务体系、创学保障体系、创学成效体系。(1)创学任务体系。问卷调查中，在“您认为创学任务体系最核心的要素是……”这道题中，有28%的人选择了“创学目标”、53%的人选择了“创学环境”、31%的人选择了“学习内容”、74%的人选择了“学习方式”、55%的人选择了“创学活动”，还有2%的人提出“学习理念”和“学习氛围”。将创学目标、创学环境、学习内容、学习方式和创学活动作为创学任务体系的二级指标，得到广泛认同。在座谈中，一些同志提出，学习型党组织建设是“一把手”工程，而要抓好这个“一把手”工程，首要的就是要抓好党委(党组)中心组学习这一龙头工程。据此，我们认为，评价创学任务体系的二级指标为创学目标、创学环境、学习内容、学习方式和创学活动，其中，学习方式的权重值应高于其他四个二级指标。(2)创学保障体系。在座谈中，许多同志提出，一个单位的学习型党组织建设是否抓实、抓细、抓深，关键要看创学组织机构健不健全、经费投入到不到位、设施保障充不充分和制度机制完不完善。问卷调查中，在“您认为创学保障体系最核心的要素是……”这道题中，有29%的人选择了“组织保障”、37%的人选择了“经费保障”、18%的人选择了“设施保障”、57%的人选择了“制度保障”，还有2%的人提出“措施保障”和“时间保障”。将组织保障、经费保障、设施保障和制度保障作为创学保障体系的二级指标，得到广泛认同。要推进学习型党组织建设常态、长效，必须通过建立制度机制来固化。据此，我们认为，评价创学保障体系的二级指标为组织保障、经费保障、设施保障和制度保障，制度保障这一指标的权重值应最大。(3)创学成效体系。问卷调查中，在“您认为创学成效体系最核心的要素是……”这道题中，有49%的人选择了“以学立德”、32%的人选择了“以学增智”、57%的人选择了“以学兴业”，还有3%的人提出“以学提能”。将以学立德、以学增智和以学兴业作为学习成效的二级指标，得到广泛认同。座谈中，一些同志指出，建设学习型党组织的落脚点，应是提高党员干部思想政治素养，推动本地区本部门本单位党的建设，进而促进本地区本部门本单位的工作。据此，我们认为，评价创学成效体系的二级指标为以学立德、以学增智和以学兴业，其以学兴业的权重值应最大。为了实际测量需要，二级指标应分解为若干三级指标，我们在吸收调研中一些同志提出的观点和建议的基础上，通过认真研究，设计了学习型党组织创建指数指标体系。
3.创学指数的生成。创学指数生成可依照四个步骤进行：第一步，宣传动员。通过多种方式，向各级党组织宣传学习型党组织创建指数开发与的重要价值，动员各级党组织和广大党员干部积极配合指标数据采集工作。第二步，指标数据的采集。所有数据的采集遵循分级、分类、等比例抽样的方式来确定测量对象，对于客观性指标数据，采用查阅相关文件、会议记录、成果汇编等现成资料，或实地调查(问卷调查、个别访谈)和现场考试等方式直接获得；对于主观性指标数据，采用委托专业的第三方机构设计针对性的量表进行测量的方式间接获得。第三步，指标数据库的建立。建立学习型党组织建设的指标数据库，将各个时段采集的指标数据及时录入数据库备用。第四步，指标数据的计量。根据需要，从指标数据库中导出相应数据，严格按照指标体系的权重分布对数据进行综合计量，得出初步指数。
三、“创学指数”的推广应用
调研中，广大干部群众对如何推广创学指数提出了很多好的意见和建议，集中起来，主要是以下三个方面：
1.分类编制创学指数。调研中不少干部群众提出，推动学习型党组织建设是全党的统一行动，不但涉及机关事业单位的党组织，还涉及企业、乡镇、社区、社会团体内的党组织，由于各类组织性质不同、人员结构不同、工作内容不同、所处层次不同，创建工作的立足点和侧重点也会有差别。因此，在编制“创学指数”时必须考虑到创建工作的复杂性和多样性这一特点，不宜搞“一刀切”，即用一个指标体系去评估不同类别和层次的党组织的学习型建设。编制学习型党组织创建指数，可分地域，也可分行业和类别。以湖南省为例，分地域可“湖南省14个市州学习型党组织创建指数”，分行业和类别可“湖南省机关学习型党组织创建指数”、“湖南省企业学习型党组织创建指数”、“湖南省学校学习型党组织创建指数”、“湖南省社区学习型党组织创建指数”、“湖南省农村学习型党组织创建指数”。
2.定期创学指数。调研中，广大党员干部提出，编制“创学指数”不能只是“墙内开花”，创建学习型党组织是全党上下都应关心关注的工作。“创学指数”如果能够公开、定期，必将受到广大党员干部乃至社会各界的关注，对各级研判学习态势、评价学习效果、把握学习规律，推动创建工作发展起到极大的促进和激励作用。因此，我们建议在一定区域或行业系统试点后，可分年度定期创学指数。
大数据实习体会范文4
其实，“量化自我”已经开始进入我们的生活。
甚至可以这样说，几乎每天早上，我们都会“量化自我”一次。
什么是量化自我？
所谓量化自我（Quantified Self，有时简称QS），是指运用各种带有传感器的简单仪器，测试、量化和记录个人身体状况及各项健康指标，再通过蓝牙或网络将这些数据及时传输到用户手机、电脑或互联网上，以方便用户即时查看、记录、跟踪或进行分析数据的一种“新运动”和“新潮流”。
量化自我有时也被称作“自我跟踪”（Self-tracking）、“生理信息”（Body Data）或者“生活数据化骇客”（Life Hacking），等等。
最初，它是由美国《连线》（WIRED）杂志的编辑Gary Wolf和Kevin Kelly发起的，当时，量化自我被称之为“通过自我追踪进行自我认知的工具开发者和用户兴趣小组”，2011年5月在美国加州召开了第一次全球性的量化自我大会。
为什么要量化自我？
随着科技的发展，人们能够方便地借助可穿戴设备、移动APP以及云服务，实时追踪自己日常生活中的各种数据。目前，“量化自我”设备所量化的数据主要是个人的身体状态数据，常见的包括心跳、体温、血压、心理状态、每天吃的食物、睡眠品质和时间等。
这些数据非常有价值，也非常有意思，它们除了可以用来帮助用户养成健康的饮食习惯、保持良好的睡眠周期、积极主动地改善自己的健康和体能状态，还可以在疾病发生时，帮助用户或医疗人员提早有所警觉，甚至回头追踪出致病的源头。随着越来越多的人依靠移动设备来监控他们的日常活动，个人数据正在成为日常生活的一大组成部分。因此，在运动与健身、保健与形体训练、临床医疗等诸多领域，无论是个人数据，还是量化自我，在未来都有着广阔而深远的应用前景。
如何量化自我？
量化生活的主要方法就是数据收集、数据可视化、交叉引用分析和数据相关性的探索。数据收集主要是依赖各种类型的传感器技术，数据传输常见的是使用蓝牙和无线网络，借助智能手机及其他移动终端或APP的硬件化，实现所采集的数据可视化、交叉引用分析以及其他的数据相关性探索。借助移动终端的各种移动应用程序，可以很方便地为用户提供易于阅读的可视化数据表。而帮助用户和消费者采集（量化）、查看（可视化）和分析（意义化）他们的个人指标，构成了量化自我的核心。
随着现代科技的发展，传感器、移动设备、无线连接和电池续航等相关技术都有了大幅度的发展，并且价格越来越低廉，可供用户选择和使用的量化自我的硬件产品也越来越多。在市场上，目前已经出现了许多可穿戴式设备，如手表、手环、项链、体重秤等，这些设备都被设计成可自动收集数据，以帮助人们管理自己的健康、睡眠、生理周期和饮食习惯等。
与此同时，也涌现出了大量的、各式各样的量化自我的软件。现在，已经有很多基于IOS或者Android的应用供我们选择来量化自我了！比如，Google眼镜、智能脂肪测量仪、血压和心率设备等，以及Runkeeper和乐疯跑之类的跑步APP、Runtanstic所提供的15种健身APP，等等。
量化自我与学习
量化自我使得现在越来越多的人依靠这些技术，改善他们的生活方式和健康状况，量化自我在帮助我们养成良好、健康的生活方式方面已经取得了很好的成果，那么，在学习方面它有哪些应用前景？
在2014年《地平线报告》中，科技预测家们指出，量化自我将会在未来4～5年在高等教育领域内广泛应用。
那么，量化自我到底会有哪些教育教学应用前景呢？它对于学习有哪些实际的意义？我们不妨进行一次大胆的设想：
1.量化自我本身就是一种学习的测量和监控。
对于一个正在减肥的人来说，通过“智能脂肪测量仪”和与之配套的“乐心健康”的APP，每天清晨，在运动完之后，只要站在这款“智能脂肪测量仪”上，体重和脂肪数据就立刻被“量化”，并通过蓝牙或网络传输到放置在不远处的智能手机上的“乐心健康”的APP上，这个用户的体重数据以及变化趋势、脂肪率及其变化数据，就会一目了然。
对于试图通过运动减轻自己体重和脂肪率的人来说，每天坚持运动，每天坚持量化自我，这本身就是一项测量。不仅如此，这些测量的数据可以作为用户制定健身方案的依据和参考。此外，通过自己的努力，不断地改变自己，这本身就是学习的内在要义之一。
2.量化自我帮助学习者不断地自我意识与自我超越。
在论及“学习究竟是什么”的时候，南京大学的桑新民教授曾经指出“学习的本质是人类个体和人类整体的自我意识与自我超越。”的确，人和动物的一个重要区别，就在于人能够不断地自我意识，不断地自我超越。而这就是人的学习，就是最好的教育形式，即自我教育。
在日常生活实践中，我们需要不断地自我意识和自我超越。比如，我非常清楚地知道，吸烟是有害健康的，我应该戒掉香烟。可是，长期的习惯、对香烟的生理依赖和心理依赖，使得戒烟变成了一件极为困难的事情。但是，我终究是要改变这个习惯的，而改变习惯本身也是学习。
事实上，我已经通过一款名为QuitNow的APP，以及借助这款APP上的伪“量化自我”（数据是估计的，而不是科学测量的），成功地戒掉了香烟。
3.量化自我能为学习者提供个性化服务。
经常使用“亚马逊”、“淘宝”、“京东”的朋友一定深有感触，因为这些电子商务平台似乎总能“知道”我们想买什么、我们对什么感兴趣。这是种基于用户习惯和感兴趣的数据而提供的个性化推送，设想一下，如果这种服务应用在教育上呢？那么，学习者的个性化服务将会指日可待！
借助量化自我工具，教育工作者可以收集与学习者生活方式、学习方式或者外部学习环境相关的数据，然后借助学习分析、收集与学习者学习结果有关的数据，这些数据无疑有助于教育工作者了解学习者的问题解决策略以及认知风格，从而帮助教育工作者制定有针对性的、个性化的学习辅导。
不仅如此，借助这些学习者学习行为的“量化自我”，一些学习系统和平台还能够记录学习者在学习时的相关生理和心理数据。比如，学习者在观看某一内容时的眼动规律，这些数据不仅可以用来帮助课程设计者、系统分析师及平台开发者在后续修改课程、设计及平台时参考，而且，这些学习者学习时的生理、心理数据可以用于对学习者进行智能的、个性化辅导服务及学习支持，推送学习者感兴趣的课程与内容，提供处于学习者最近发展区的课程和材料，选择学习者喜欢和习惯的学习材料表征方式，从而实现学习者个性化的、定制的、智能的和高效的学习。
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引言：信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且增长速度也在加快。信息总量的变化还导致了信息形态的变化――量变引发了质变。最先经历信息爆炸的学科，如天文学和基因学，创造出了“大数据”这个概念。（摘自《大数据时代》第8页“大数据洞察”[英]维克托）
正文：
大数据，最初是指数据庞大的信息量。但随着计算机技术的飞速发展，存储大数据已经不是问题的时候，人们关注的已经不是大数据本身了，而是大数据背后蕴藏的丰富资源和巨大能量。
一、大数据初认识
从信息爆炸的起源天文学说起，2000年位于墨西哥州的望远镜在短短几周内收集的数据，已经比天文学历史上总共收集的数据还要多。预计2016年在智利投入使用的大型巡天望远镜能在五天内就能获得同样多的信息。大数据体现在数据收集速度快。
互联网公司更是要被数据淹没了。谷歌公司每天数据处理量是美国国家图书馆所有纸质出版物所含数据量的上千倍，平均每一秒就会有一段长度在一小时以上的视频上传，每天都会微博4亿条。大数据体现在传输数据速度快。
这是最初接触大数据的概念，所能理解的内涵。这一点告诉我们，想要获得大数据已经不成问题了，大数据时代真的到来了。
可是，这样大的数据意味着什么？最初的认识当然是大信息量、大知识量。而这种增长又意味着什么？就像毕加索看到洞穴壁画的时候就曾开玩笑说：“自那以后，我们就再也没有创造出什么东西了。”理解这句话会有两层意思：一是壁画上的马，现在画来仍是那幅样子，改变的是画完需要的时间不要那么久了。一是如果画得速度快些，每秒钟画24幅不同的马，就会由量变导致质变，因为一副静态的画与一部电影有着本质的区别。
教育何尝不是这样？孔子的“不愤不启，不悱不发”已经过去2000多年了，现在讲究的启发式教学，问题式教学，自主学习说的不也是这个道理吗？因此，其实教育本身也没有什么可以创新的。那么，在大数据到来的今天，我们要改变教育的什么呢？只有效率，只有提高教与学的效率！
在提高效率方面，从90年代到10年代，我们经历着从计算机辅助教学到信息技术与课程整合，改变的只是单方面的效率，就是提高了教师教的效率，而学生的学并没有发生根本的改变。
二、大数据深理解
现在，需要审视我们的教育在什么地方出了问题？课堂教学，面向全体，以平均水平推进教学，每学期进行两次考试，成绩分析也只能看到离平均水平高还是低，并没有发现学生个体到底差在哪里，继续努力的方向在哪里？这些基于“小数据”的分析，无论多高明的教师，也只能根据平均水平，调整自己的教学计划。这是一种单向回路教学模式。我们越来越依赖于这种“小数据”的反馈，将其作为衡量学习行为的指标。然而，我们应该意识到这种单回路反馈的巨大缺陷。
1、反馈的只是结果，而没有过程。在“小数据”时代，我们只能评价作业情况、课堂表现、测验成绩等那些简单的元素，而这些数据最终也只是指向学生和家长，反馈的是学生对课程的认真程度和理解程度，没有关于教师或教学工具优劣的评价。
2、缺乏个性化。要求全体学生坐在同一个教室里，听着同一个教师讲课，使用统一的教材，做着同样的习题，教与学都参照着同样的标准，基于平均值，而不考虑学生个体的喜好、优长或需求。尽管教师在新颖性和亲和度上倾注了最大的努力，可就其本质而言，对所有学生的处理都是一致的，不论你是已经掌握了抑或是未掌握。就如同工业化时代的大规模生产模式。
那么，大数据环境下的教学模式应该是怎样的呢？通过适当的学习软件，对学生学习的过程实行动态的反馈，学习内容随着数据的收集、分析和反馈适时地加以改变和调整。
按照美国教育心理学家布卢姆所说就是“掌握学习”。是指在“所有学生都能学好”的思想指导下，以集体教学（班级授课制）为基础，辅之以经常及时地反馈，为学生提供所需要的个别化帮助及额外的学习时间，从而使大多数学生能够达到课程目标所规定的掌握标准。
在这种理论指导下，如果一个学生对某个部分的学习存在困难，那么这部分将会被纳入之后的习题集，以确保该学生有足够的练习机会。这种在学习过程中，师生双方频繁做出相互反馈，用来调整学习进程的方式，就是双回路反馈，我把它称为“晋级式学习”。
那么，这种“晋级式学习”具体在中学教育中如何实现呢？
三、中学教育与大数据同行
中学教育在大数据时代，正在从关注电视、CD、投影等多媒体教学的教育技术转向关注学生学习过程的技术教育。有前面对大数据的认识和理解，不难想象与大数据同行的中学教育的基本模式。
1、会“回话”的电子教科书
现有的技术完全可以实现电子教科书，它不同于写着密密麻麻的小字，晦涩难懂的语言、脱离现实的事例的教材。当教师布置自主阅读任务时，每个学生阅读的进度每时每刻都反馈给教师，哪个学生在哪段话上停留时间过长，哪些学生已经在规定时间内完成任务，顺利晋级，通过实事分析，自动在某一时刻显示出适合学生的特定需求的学习内容。
2、笔记本电脑和平板电脑进入课堂
随着笔记本电脑和平板电脑的普及，使得个性化学习在课堂上的班级集体授课也能实现。传统的课堂，即使你已经解决了问题，为了跟着统一的步伐，只能等待，无法单独前行;即使你还没有理解，为了跟着统一的步伐，只能采取放弃。在每个学生一个平板电脑的环境里，与之联网的电子白板上始终显示着每位学生的学习进度，在一个问题结束后，教师可以对个别学困生加以辅导，而已经顺利晋级的学生不必等待，可以进入下一级继续学习。
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[关键词]远程开放教育 数据库 教学改革 实践教学
[作者简介]闫丽新（1973- ），女，河北承德人，承德广播电视大学，副教授，研究方向为电化教育、计算机教育和网络教育。（河北 承德 067000）
[中图分类号]G642.3 [文献标识码]A [文章编号]1004-3985（2013）27-0133-02
数据库课程是电大开放教育计算机专业必修的一门核心能力课，目的是培养精通数据库应用的计算机实用型人才。该课程的教学和学习应该高度注重理论性、实践性和实用性，既要学好理论，又要学好实践，做到理论与实践良好结合，还要把学到的理论与实践真正会应用到实际工作中，并能举一反三、灵活应用。针对现在开放教育数据库课程教学中存在的诸多问题，有必要对其教学的各个环节进行改革，以求取得更好的教学效果和学习效率。
一、开放教育数据库课程教学中存在的问题
1.教师的主导作用和学生的主体作用没有体现出来。在开放教育教学模式下，教学是师生共享经验的过程，教师由领导者转变为学生学习的合作者，而学生是学习的主体，教师要充分调动学生的积极性和主动性，对学习提供及时有效的指导，促进学生的学习和发展。目前普遍存在的问题是教师的实践能力和综合应用能力差，普遍缺乏在企业实际工作的经验，新技术新应用不能很好地与课程结合，不能给学生很好的指导。学生由于工学矛盾、基础差、混文凭等不良风气直接影响学习的积极性和主动性。
2.教材陈旧，教学内容的更新不及时。随着计算机技术、网络技术的发展，计算机类课程更新换代速度极快，而教材内容没有得到及时更新，课程内容体系就是名牌院校课程内容的“压缩饼干”，与计算机专业其他课程教学内容关联性差，体现不出实践性和实用性。
3.教学方法落后。目前还主要采用传统填鸭式的教学方法，任课教师没有把知识、能力和培养目标很好地规划设计，没有真正做到“教、学、做”一体，没有达到学生“学中做，在做中学”。很多教师没有实践经验照本宣科，就教材中的理论讲理论，就教材的实例讲实例，面授教学枯燥单调，学生没有积极性主动性，所讲内容与实践脱节，学生的实践应用能力何谈提高？
4.理论学习重视不够，实践学习落实不到位。目前主要采用教师讲授学生上机练习的形式，教师没有把理论和实践很好结合，学生对教师讲授的理论知识只是听听而已，而在课上课下不作过多的研究。学生上机也是仅对教师讲过的实例和教材上的实例进行验证，学生仅掌握了基本的数据库实践，而不能利用数据库理论实践知识从一个实际问题入手分析问题解决问题。
二、开放教育数据库课程教学改革措施
目前电大开放教育数据库课程学生缺乏自主学习的积极性，教师的指导性教学没有到位，教学内容陈旧，教学方法单一落后，现代教育技术方法没有发挥应有的作用，理论学习重视不够，实践教学没有到真正落到实处，理论和实践相脱节，数据库课程实训重视不够，考核方式不合理。我们有必要对数据库课程进行教学改革，改革教学中存在问题，不但可以提高本课程的教学质量，还能促进本课程教学理论的完善和教学实践的深化。
1.引导学生自主学习。电大开放教育是面向在职成人的学历教育，成人学生大多参加工作，学习时间少任务重，缺乏个性化学习，是为考试而学习，为文凭而学习，缺乏学习积极性和自主性。针对这些问题我们要教育学生学会学习，通过自己的独立思考，获得知识，并用所学知识去分析问题和解决问题。在新生“开放教育入学指南”课程中明确告诉学生电大开放教育计算机信息管理专业的培养目标是什么，明确学习目标，明确各门专业课程之间的连贯性和系统性；教他们学会电大三级平台的使用方法、自学的方式方法、作业的完成和提交等。任课教师要上好导学课，采用说课的形式，给学生讲清楚该课程的教学内容、教学方法、考核方法和学生自主学习的重要性以及如何自主学习。教师要体现以学生为主体和中心，引导学生制订课程学习计划，积极参加学校的面授辅导学习，借助于电大三级教学平台进行网络自主学习和小组学习。自主学习过程中产生的疑难问题可以通过面授辅导、网上答疑、电大三级教学平台的课程论坛得到教师的解答。自主学习结果的检测是通过网上在线作业、离线作业和形考作业来完成的，教师要及时检查和批改作业。最后学生要在教师的指导下对自主学习结果进行总结和反思。
2.加强教师指导性教学。在现代远程开放教育这种新型的教学模式中，学生是学习的主体，处于学习的中心地位，教师从中心地位变到客体地位，教师角色由原来知识传播者转化为学生学习的指导者。任课教师的指导性教学要教给学生掌握必要的现代教育技术手段和媒体使用技术，给学生提供必要的学习平台和学习资源，还要指导学生选择适合于自己的学习方法，培养学生的学习习惯和学习兴趣，调动学生学习的积极性主动性。采用面授辅导、网络教学、小组讨论、实践教学等多种教学形式组织教学，对学习过程产生的问题及时解惑答疑，并对学习过程学习结果进行监控和督促。面授辅导是在学生自主学习的基础上安排双休日集中面授辅导课，主要是讲解这门课的重点难点、疑难解答、讲评作业、实验分析、组织学生讨论等。网络学习是指学生利用电大三级教学平台进行学习和交流的学习形式。我们既要重视面授教学又要重视网络学习，在实际教学设计和实施过程中要综合考虑、组合使用。任课教师为了能更好地发挥导学作用，要多方面学习不断进取，掌握先进的网络技术、教育技术和教学手段，并具有比较强的课程开发设计和课件制作能力 。
3.改革现有教学内容。数据库课程教学改革应从原理、设计和应用三大部分入手。数据库的基本原理是基础，是必须掌握的理论知识，包括数据库系统的基本概念、关系数据库、结构化查询语言SQL和数据库应用系统设计，是教学的重点难点，对数据库的设计、应用和开发起指导作用。数据库设计包括项目管理方法、软件生命周期法、软件工程原理、数据库安全性完整性控制等。应用开发包括Access， VFP，SQL Server，IBM DB2，Oracle，面向对象的数据库系统应用，应用开发工具PowerBuilder，Delphi，Visual Basic的使用，基于高级程序设计语言的C/S或者B/S构架的应用开发。“更新实验用的DBMS，以前主要用Access、VFP，现在主要用SQL Server”。①针对教材的一些不足，教师可自行编写一些教学参考书、实践和实训导学资料，也可以组织校企合作的企业和教师联合开发教材和课程。
4.利用现代教育技术手段改进教学方法。现代教育技术是关于学习资源和学习过程的设计、开发、利用、管理和评价的理论和实践。利用现代教育技术手段构建以教师指导性教学和学生自主性学习为核心，多种教学形式和多种教学媒体并存与交互使用的数据库教学模式，能推进数据库理论与实践，且具有实用性和推广性。主张改变传统填鸭式教学，采用启发教学法、引导教学法、项目教学法、小组讨论教学法、范例教学法等教学方法引导学生自主学习。任课教师应认真研究成人学生面临的困难和学习特点，通过自行制作电子教案PPT、多媒体教学课件、教学软件包（包括教学仿真软件、在线实验、离线实验、教学导学手册等）、课程教学专题网站，可以将这些挂到电大在线三级教学平台上，也可以将这些内容挂到课程教学专题网站上，供学生下载学习，并利用该网站对学生的学习实践活动进行指导、答疑、布置和批改作业以及信息等。学生还可以在电大在线三级教学平台的课程讨论区或教学专题网站上进行讨论学习，分享经验。
Web2.0的工具之一是“电子档案袋”，档案袋制作者借助电子技术，采用多种媒体形式包括音频、视频、图片和文本等，收集、组织能够反映制作者在一定时间段内的诸如学习、业绩、个性和协作能力等方面变化情况的相关档案材料。对学生的网上学习过程或综合实例项目的制作过程使用“电子档案袋”，对学生进行监控和记录，不仅能监控最终制作出的作品或程序，还能监控学生的整个学习过程和制作过程，能看出学生是否学习了有关数据库的课程材料，是否选择了恰当的实例等。使用它可以大大加强教学监管力度，从而提高教学质量和效果。
5.重视理论教学，加强理论与实践相结合。任何一门学科理论与实践都是相辅相成的，理论能指导实践，实践反过来能促进理论的理解和提高。数据库课程是培养既懂原理又会灵活应用具有创新精神的数据库应用人才，必须做到理论与实践两手抓，两手都要硬，理论与实践真正做到相辅相成、相互促进。数据库课程中基本原理是基础，设计和应用是提高，根据实际问题的需要并结合具体的数据库环境实现数据库的设计与应用，是本课程的重点和难点。主张注重基础、突出应用、强化数据库应用基本能力的训练。目前教学主要是理论教学，数据库使用技术和应用开发只是给学生简单演示和介绍，不真正指导学生实际操作，即使让学生实践操作也是停留于验证性教学，让学生按书上的实例按部就班地操作，导致理论教学与实践教学出现“两张皮”。
采用由浅入深、由简单到复杂、由特殊到一般讲解相关的数据库概念和原理。数据库理论主要是为了指导数据库实践，教学应注重基本理论的讲解，先讲解基本原理，再演示讲解与其对应的设计应用性内容，并给学生布置与此理论相关的实验内容，让基本原理应用到实际工作中，真正做到学以致用。教师给学生布置的实验内容最好以项目形式，使学生上机实验有完成的目标，给学生准备好实验过程中用到的素材，做好对上机实验过程的监督指导，对学生出现的共性问题集中讲解，对个别问题个别指导。
实践教学采用传统验证式实验和探索式实验教学法相结合的方法。验证式实验教学法是学生按教材中给定的实例进行实验操作，最终验证性地理解实例，这是目前电大教师都在采用的方法。探索式实验教学是指按照教材内容，对学生不指定实验步骤，而是要求学生根据课程要求和用户需求资料，自行设计实验方案、构造实验内容，从而获得某种所要求的实验现象或实验结果。探索式实验要求学生有相当高的分析问题、解决问题的能力及综合设计能力，还要有协调局部和整体关系的能力。对教材上的小实例、每章节实例采用验证式教学。对于课程综合实例采用验证式实验教学与探索式实验教学相结合，验证式实验教学让学生理解实验的基本原理方法，探索式实验教学引导学生举一反三做出自己的类似作品。教师可以给每个同学拟定一个题目或者由学生自己拟定与数据库相关的题目，如图书管理系统、学生档案管理系统、学籍管理系统、销售管理系统、人事管理系统等，这就是探索式实验。教师指导学生进行系统功能分析、主要功能模块划分等总体方案设计，然后由学生自己进行主程序、数据库、数据处理模块、资料查询模块、系统维护模块、系统主菜单等模块设计，再进行模块的组装和程序的运行。
6.加强课程实训项目设计，把实践教学落实到实处，提高学生综合能力。数据库课程实训是在学习“数据库基础与应用”和“VC/VB/ASP程序设计”，掌握前台开发工具和后台数据库知识的基础上进行的综合性实训项目，是帮助学生掌握所学过的数据库和程序设计知识的综合练兵，是提高解决实际问题能力的有效方法。要求学生在一个学期内完成一个管理信息系统或实际应用程序，完成一个动态网站的设计开发综合项目任务。通过实训项目，使学生掌握管理信息系统或小型实用程序开发的基本方法和过程、动态网站的开发方法和步骤、面向对象程序开发方法和基于B/S结构的程序开发方法。数据库前台开发工具大多选用VFP，VB，Delphi，PowerBuilder，VC，Javascript，Dreamweaver等。数据库应用程序的后台数据库大多选用ACCESS，Microsoft SQL Server 2000，MY SQL，Oracle。“基于B/S结构的数据库应用程序开发平台多以ASP//JSP/PHP技术为前台开发技术，以MYSQL或Microsoft SQL Server 2000为后台开发工具。”②
课程设计是数据库实训项目教学中必不可少的，任课教师要设计好实训方案，学生根据自己的实际情况选择不同的实训方案。笔者一般设计五套实训方案：ASP/Access 2000，Visul Basic/Access 2000，Visual C++/SQL Sever 2000，JSP/SQL Server 2000，PHP/MySQL。前两个方案难度较小，后三个方案难度较大。
采用学校企业合作的形式加强学生实训，让教师到企业参加学习，让学校企业合作的专家参与教学过程，学生能学到企业岗位上的实用知识和技能，学生不用岗前培训就可顺利上岗。
7.改革考核方式。针对开放教育数据库课程传统考核方式重理论轻实践的状况，其考核方式改革的思路是教、学、评有机结合，强化实践能力的考核，分为理论知识考核与实际操作能力考核两部分。理论知识考核重点考查学生对关键性概念和原理的理解，实践应用能力考核着重考核学生综合运用知识解决实际问题的能力。实践应用能力考核方式可以灵活多样，通过平时的实验完成情况、阶段项目管理信息系统或实际应用程序开发完成情况，综合项目动态网站的设计开发任务等具体的数据库设计开发任务完成情况。具体实施可以参照开放教育“会计信息系统”考核方式，利用计算机网络和电大形考平台，采用100%形考没有期末的终结性考试，把考核嵌入学生的学习过程，分阶段对理论和实验操作进行考核，学生在家就可以登录电大平台进行考核，真正做到教学、学习和考核有机结合。
综上所述，面对新形势，根据开放教育教学特点，分析了数据库课程理论与实践教学中存在问题，提出了七项教学改革措施，需要在今后的教学工作中努力钻研，以求取得更好的教学效果，提高学生解决实际问题能力和创新能力。
[注释]
①杨令省，唐金文.“数据库技术及应用”课程教学改革研究[J].教育与职业，2012（5）：149.
②潘红艳.远程教学中数据库课程实训的规划与设计[J].中国远程教育，2007（7）：46.
