大数据课程总结精选(九篇)
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第1篇：大数据课程总结范文
【摘要】随着互联网的迅猛发展，大数据时代已然来临。本文对大数据的定义、特点进行了概括，分析了远程教育课程质量评估现状和问题，探讨了大数据技术在远程教育课程质量评估中的应用。
【关键词】大数据 远程教育 课程质量评估
不断进步的信息技术，深刻影响着社会发展，最先经历信息爆炸的学科，比如天文学和基因学，创造出了“大数据”这个概念。这导致了新的处理技术的诞生，即“大数据”技术。大数据技术使得可以处理的数据量大大增加。“大数据是人们获得新的认知，创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构以及政府和公民关系的方法・・・・・・大数据开启了一次重大的时代转型”。大数据技术对教育的发展也产生了重要影响，主要包括教育思维、教育评估、课堂教学以及个性化教育等诸多方面。
一、大数据及其主要特点
大数据是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”通常用4个V（Volume、Variety、Value、Velocity）来概括大数据的特征。即数据规模巨大（Volume）。大数据的规模是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。数据类型多样（Variety）。这种类型的多样性让数据被分为结构化数据和非结构化数据，且非结构化数据越来越多。价值密度低（Value）。虽然数据信息海量，但价值密度较低，需要通过强大的机器算法快速完成数据价值提取。处理速度快（Velocity）。通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，快速创建实时数据流已成为趋势。
二、远程教育课程质量评估现状
远程教育课程评估体系主要是对课程编制设计和具体实施环节及全过程所做的多种形式的评定。课程评估体系的建设有利于分析判断该课程资源建设质量的高低。从事现代远程教育较早的英国开放大学开放学习项目、麻省理工学院开放课件项目在远程教育课程建设和质量评估方面取得了一定进展。
英国开放大学2006年开通远程教学项目网站，这也是该校远程开放学习项目正式启动的标志。远程开放课程分为初、中高三个等级。学习者依据现实水平，选择适合的课程进行学习。英国开放大学在高质量、互动式课程提供方面做了大量工作，为保障远程教学质量作出了示范。麻省理工学院的课程内容主要是优秀的专家学者编制设计，且由“最睿智的、最著名的教授”制作音频、视频等文件以及报告讲座等，获得了较好的声誉。麻省理工学院从开放课程公开起，就十分注重学习者的使用评价和反馈，通过分析课程的点击访问量、具体利用率和最终影响，评估整个运行流程的效率。
三、远程教育课程质量评估存在的问题
目前，远程课程资源建设及质量研究结果令人不容乐观。根据研究结果，英国开放大学远程教育的课程资源库、教学网站、资源服务以及数据库形形，学习使用者很难获得一致的权威性的信息及建议，很多的质量较低的信息使学习使用者感到困惑，甚至导致其产生失落感。麻省理工学院基于开放课程运动的评价仅局限在访问量的多少及访问者点击次数和地理分布等，而其中存在纷杂众多的重复访问者，对于学习者面向学习内容的具体评价、学习效果及学习收获和自我评价比较缺乏。因此，为适应远程教育的深入发展，远程教育课程的质量评价标准需要重新考察，特别是要充分考虑学习者的需求和愿望，而借助大数据技术建立一系列从教学到管理、监控、评估、反馈的课程质量保证体系显得很有必要。
四、大数据在远程教育课程质量评估中的主要应用
1、深刻变革远程教育课程质量评估思维。远程教育领域充满了大数据，大数据技术也给远程教育课程质量评估融入了新的途径和方法。当学生使用计算机或移动终端开启网络学习时，包括看教学视频、进行电子阅读、做云笔记、完成在线作业、发微博微信、开展虚拟实验、参加社群活动等，这些都可以成为教育大数据的来源。在基于“开发者+学习者”课程质量评估的多元化、个性化创新现代远程教育人才培养模式基础上，充分利用大数据技术建立多角度评价课程质量的多元化评价机制，建立具有开放性、分布性、指导性、数字化的课程质量评估体系。
2、解决评估体系构建中数据采集的问题。评估数据采集的多元化以及数据本身的可信程度，使得以往与课程评估有关的教学检查和问卷调查等的效果不能令关注课程质量的各方满意，为提高评估的有效性必须对评估数据的采集渠道、对象和采集的方法、组织形式等进行反思和改进。利用大数据技术，可以关注学生个体的微观学习表现，且数据的产生完全是过程性的，是对即时性的行为与现象的记录。通过这些数据的整合能够客观诠释远程教育课程质量，因为数据完全是在教学对象不自知的情况下被观察、收集的，其采集非常自然、真实，可以获得的真实反馈。
3、重新构建远程教育课程教学评价方式。在远程教育课程教学评价中借助大数据分析，改变依靠传统经验模式评价，转向基于数据的客观评价，通过技术层面评价分析不断提升网络教学活动效果。大数据技术还可以观察记录远程教育教学的过程，把从结果评价导向过程性评价。通过海量数据的归纳分析，总结在线教学活动的一般规律，不断优化改进教学过程。另外，通过数据分析，还可以预测学习者的思想、心态、行为的发展趋势及其学习成长过程，从而分析出学习者的自身特点，有针对性地提出改进建议。
参考文献：
[1]维克托.迈尔-舍恩伯格，肯尼思.库克耶，盛杨燕，周涛译.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].杭州：浙江人民出版社，2013：9.
[2]赵姝淳，孙曙辉.大数据技术及其在教育领域的应用[J].中小学信息技术教育，2014（3）：64―66.
[3]孙传远.开放课程质量评价研究及启示[J].重庆广播电视大学学报，2013（2）： 42―47.
第2篇：大数据课程总结范文
关键词：信息化；大数据；信息素养
0引言
在培养学生信息素养的过程中，要重视结合实际，积极制定更加完善的培养途径，从而才能促使学生日后不断发展。为了进一步研究高职院校学生的信息素养，本文基于对大数据的分析，总结了大数据背景下高职院校学生信息素养提升途径。
1大数据时代高职学生信息素养的界定与内涵分析
1.1大数据时代的信息本质
大数据是伴随我国互联网信息科技力量不断发展所产生的技术之一，与信息内容互相关联，通过对大数据的内容进行深度分析以及了解，从而达到通过大量数据获取相关的信息内容的目的。所谓数据，是对客观事物的记录以及定调，而所谓的信息，是通过对数据的分析以及深入研究，获得相关内容。在大数据时代，最大的意义以及价值在于，由于数据的量相对较大，所以其中蕴含的内容相对较多，因此数据的准确性更大。这一点在目前高职教学过程中尤其突出，通过对大量数据的筛选、分析，能够获得更为准确的数据回馈。同时，当前大数据的媒介更为多元化，除了传统的文字信息以外，包括图片在内的各类信息也可被纳入大数据时代。
1.2学生信息素养的界定
所谓的信息素养，指的是个体对不同信息的筛选以及深度分析，新时代高职学生的综合素养，对信息化能力也提出了更高的要求。在目前互联网信息科技时代，各行各业的运营大多都离不开互联网的支持，因此在现阶段高职学生也必须拥有良好的信息素养，保证其更好挖掘互联网价值，更好适应工作岗位需求。大数据时代，信息成为各行各业不可或缺的资源，这就更加要求高职学生具备信息素养，提升知识利用与创新能力。由于高职学生身处校园环境，其信息素养水平与高职教学环境有关，使得高职学生信息素养具有显著的校园风格。
1.3学生信息素养的内涵
根据以往的教学情况来看，所谓的信息素养可分为以下具体三类，即信息意识、信息能力以及信息伦理。所谓的信息意识，是考察学生对信息的敏感度，是否能够第一时间在收集信息的基础上，有效筛选不同的信息内容。而信息能力是整个信息素养的核心环节，用以考察学生对信息的利用能力，也是目前信息素养课程教学中的核心环节。信息伦理则指的是学生对信息的使用态度以及感官，能够对信息之间复杂关系有一个客观的判断，能够更好反馈信息的作用以及意义。信息伦理也可以最终理解为信息的表达，是整个信息素养的升华。在高职学校的教学过程中，教师要有意识地培养学生的信息意识，然后再循序渐进地提升学生的信息能力以及信息伦理，以求达到最佳的信息素养教学效果。
2大数据背景下高职院校学生信息素养提升途径
2.1加强教师队伍培养
对教育工作而言，教师的能力与水平，将在很大程度上直接影响教学的成效，这一点对信息素养的培养尤其重要。教师首先要有极高地信息素养水平，为后续学生的持续学习夯实基础。因此，高职院校要充分根据自己的实际情况，组建一支高水平、高素养的教师队伍。而为了达到这一目标，教师要在拥有较高的信息敏感性的基础上，灵活、熟悉互联网相关的知识和计算机使用能力，才能更有针对性地指导学生展开信息处理。在教学过程中，教师的首要任务是帮助学生学会以正确的方式进行信息检索，并带动学生将理论知识与实际工作相结合，才能更好帮助学生提升自己的信息素养。不仅是学生需要持续学习，学校也要相对应地帮助教师加强培训工作，强化对教师的信息素养培训。除了有针对性地进行课程理论指导工作以外，还需要组织更多元化的教育活动，如交流会、讲座等，驱动教师之间更好分享自己的学习经验，达到进一步提升自己教学成效的最终目的。此外，教师还可以加强与学生之间的交流，不仅能够了解到学生在学习过程中的实际困难，还能更好地开阔思路，深化学习内容与维度。
2.2重视“信息检索与处理”课程
信息检索与处理就是运用检索工具进行信息的检索，以及对所检索出来的信息进行分析、整理和运用的过程。在整个的信息检索过程中要注意信息检索的技巧和方法。教育部要求高校建立“信息检索与处理”的课程，是为了培养学生利用现代网络和计算机对信息进行检索和处理的能力。通过这个课程的训练，可以让学生掌握必要的信息素养和情报意识。从这个层面来看，“信息检索与处理”课程是一门实用性的课程，学生学到的知识可以很好的在现实生活中进行运用。高职院校的“信息检索与处理”课程的设置在不同的学校有着些许的差异，但是所有的高职院校必须要认识到这门课程的重要性，完善“信息检索与处理”课程的教学计划，让“信息检索与处理”课程成为高职院校的必修课。
2.3合理运用教学方式
面对一个实践性的课程，传统的讲授式的课堂教学就不再适合教学需要，要想建立一个完善的“信息检索与处理”课程的设置，改变传统的教学方式是首要任务。其中，需要改变的两个方面就是信息技术的利用和学生主体地位的转变。要在学习中发挥出学生的主动意识，在学生的自主学习和合作学习中掌握现代互联网的使用，培养学生的信息素养。在具体的教学实践中，要从三个方面进行改革。首先是在课堂教学上，摒弃原有的教师和黑板的模式，要把现代的多媒体教学引入到课堂中来，使教学内容更加直观化、形象化和生动化。让本身有些枯燥的“信息检索与处理”课程变得更加形象，让学生能够主动的学习计算机有关的知识。其次是加强与生活的联系，这是源于“信息检索与处理”课程的实用性。所以在理论课程结束之后，要给学生布置一些作业，作业要根据学生的特点和学习水平进行分配，让学生在课后能够用自己学到的知识进行实践验证，提高自己的信息处理能力。最后是利用好网络和多媒体。现代是一个信息化的时代，通过网络进行课程和训练，可以拉近教师和学生之间的关系，教师也可以通过网络对学生进行辅导，这样就让教学跨越了时间和空间的限制。
2.4打造自主学习平台
很多高职院校没有把“信息检索与处理”课程设置为必修课，作为选修课程，“信息检索与处理”的内容就比较简单。对于不同基础的学生来说学习的程度就不一样，为了保证课程质量，高职院校应该根据学生基础的不同，开设不同的学习平台，在这个自主学习平台上，会根据学生的知识基础进行划分，按照学生的水平而不是年级进行教学。首先是对于信息检索能力较弱的学生，尤其是大一的新生，主要的教学内容就是如何利用图书馆进行信息检索和处理，让他们对整个图书馆系统有一个基础的认识。其次是对有一定基础的学生，内容主要是文献的基础检索知识，学会对文献的检索。最后是对有一定技术的学生，主要内容是让他们学会信息的运用和输出，其中涉及到了对文献的检索和论文的撰写，这个是毕业生的必备能力。
2.5指导学生信息处理
学生在初步学会信息检索的时候，会出现各种各样的问题，这个时候如果没有教师及时指导，学生会产生许多的疑问，影响到以后更复杂的信息检索。一方面，教师要随时了解学生的检索方法和习惯，比如说习惯把引号里面的内容直接复制到搜索框，这样的检索结果就会是过时的，会耽误检索的效率。针对不同的错误习惯，教师可以给予不同的策略和技巧，帮助他们改进自己信息检索的水平和能力。另一方面，教师要鼓励学生尝试建立自己的数据库，形成大数据思维，把日常收集的信息进行整理汇总编辑，并学会利用关键词来进行检索信息。比如说可以把自己的检索内容和需要按照时间排序，以后根据自己的需要随时进行检索条件的设定，可以提高检索的效率，节省时间。当下百度是学生最常使用的搜索引擎，虽然百度的内容丰富且庞大，但是还有许多优秀的搜索引擎可以使用。而且很多资源是搜索引擎自己的资源，所以使用越多的搜索引擎就可获得越多的资源资料。比如说新浪微博、译网盘等，不仅仅是很流行的社交媒体，也是丰富的信息资料库。教师要鼓励学生多多尝试搜索引擎，增加学生信息检索与处理的能力，才能有效提高学生的信息素养。
2.6创设具有广泛信息素养的社会环境
信息化的时代要求构建一个信息化的学习型社会背景，现代大学生所接触的网络环境有着现实世界不可比拟的信息量，而且网络世界对大学生的影响很大，甚至有时候会超过现实社会的影响。所以为了让社会对大学生起到更多的积极影响作用，让大学生能够在社会的影响下培养出更好的信息素养，国家和教育部就要重视信息素养的培养。对大学生信息素养的培养不能只停留在技术上，还要涉及到价值观和理想信念层面。努力建构一个良好的社会环境，为大学生的学习和生活打造一个健康、和谐、舒适的成长环境。就学校环境而言，学校教学质量和水平的直接体现就是图书馆的建设水平，信息化是这个时代的特点，所以高校的图书馆也应该进行信息化建设。图书馆的信息化建设，关系到学校教育资料的健全和信息的完善，是高校教育的重要基础。为了提升高校的教育水平，保证高校的教学质量，高校要积极加快对本校图书馆的信息化建设，完善和加强图书馆的资料数据库，让学生有足够的空间进行信息资源的搜索和使用。
第3篇：大数据课程总结范文
一个Hadoop软件库：2013年将是大数据潮流来袭的一年，从无到有，第一步就是获取能够在很长时间内满足分析需求的软件工具。
两台高性能服务器：一个用作开发平台，一个用作产品服务器。先做有关大数据分析的实验，然后出分析模型，这样比突然抛出结果要靠谱得多。
三位直接负责的高管：大数据不是一个人就能独立完成的任务，需要公司高层的支持，CEO、CFO和COO都需要过问此事，这就需要CIO扮演宣传者的角色，引起他们的注意。
四个小时的专门课程：像哈佛大学的大数据分析课程就是个很好的选择。推进大数据管理的最好办法就是亲自参与，而最好的地点就是校园，这挺有意思的——花几个小时重温学生时代。
五天时间去参加波士顿大数据编程中心（非营利组织——译者注）的活动：在那里，人们可以将理论付诸实践，进行实际的大数据操作。
六天的大数据会议：2013年，那些必须参加的会议基本都是以大数据为主题，是时候决定参加哪些活动，并且订好机票了。
七个TB容量的存储空间：不确定未来的大数据空间到底要多大？对企业的过去、现在和未来的数据情况作一个评估，再看看同类企业的配置情况。举例来说，推特一天的数据量是7个TB，每条不超过140个单词，而UPS的数据量约为每小时11亿SQL（结构化查询语言——译者注）
八个Hadoop相关项目：Hadoop仅仅是开始，2013年，还有一些其他的技术工具需要熟悉，如Avro, Cassandra, Chukwa, Hive等等。
九个社交媒体入口：2013年，企业应该学会如何利用社交媒体的数据价值来提升自己的竞争力，是时候试着理解Linkedin, YouTube, Facebook, Google+等社交平台。不确定它们到底能提供什么帮助？如果是这样，就需要重新定位整个团队的工作方向。
十项需要关注的新技术：2013年，CIO们需要关注有关大数据的新技术，未来两到五年内，下列技术可能会快速发展，即智能电子设备、文本分析、存储分析和大规模集群的简单数据处理、开放政府数据、社交媒体分析和前沿模型解决方案。
第4篇：大数据课程总结范文
关键词：大数据；英语教学；基础英语；特征优势；优化策略
引言：
信息科技的不断进步引领了大数据时代的到来，大数据技术以超高速计算、海量数据存储以及移动互联网技术等为依托，席卷了全球，带来了生产、科技、教育和生活等方方面面的革新。在教育领域，迄今为止，大多数院校仍采用以工业化批量输出为特点的传统教育模式，在强调个性化的今天，荼毒着学生们的个性化发展，亟待创新，大数据技术的海量数据分析技术为教育的革新提供了可能，在英语教学方面，将大数据技术与高校的公共英语网络课程教学进行有效结合，主张因材施教是未来教育的一大发展趋势，对其接触并深入探讨有利于增加实践经验，以不断完善其进程。
一、大数据时代特征
以2013年为界，大数据思维成为我们解决问题的又一新思路，海量数据分析处理技术是大数据时代的主要特征，依托以海量数据存储为特点的云技术，使得我们在分析问题时能够摆脱抽样分析法，而能够通过对所有存储着的真实数据的分析，得到一些更加有意义的信息。大数据时代的特征主要包括五点，简称5V，分别是存储海量----Volume，运算高速----Velocicy，类型多样----Variety，数据真实----Veracity以及分析有价值----Value。大数据分析技术的广泛应用给各行各业带来了前所未有的革新，不断地改变着人们的生活和工作方式。现在，在社会的各行各业，每天都会产生海量的数据，特别是移动互联网的普及，将每个人类个体与互联网联系在一起，通过互联网数据的跟踪和分析，能够了解每个人的生活、学习方式以及性格等等。特别是在教育领域，慕课、视频课程的出现改变了W生们的学习方式，使得学生们能够根据自己的个人意愿去发展自己的个性化教育，不再受制于地域、时间以及资源有限性等，并且以大数据分析技术为工具，能够掌握学生们的学习情况，从而给予教育工作者更多有价值的反馈，以提高教育质量。
二、大数据技术与高校公共英语网络课程教学结合的优势
在大数据时代的技术背景下，将大数据技术与高校的公共英语网络课程教学进行巧妙融合是提高学成果的一大有效手段。高校的公共英语教学属于基础型科目，面向的是全体同学，以大班教学为主，即使是网络课程的多样性，也无法实现每个同学的个性化教育，从很大程度上限制了个体的发展，而大数据分析技术的引入则很好地解决了这一问题，通过对海量数据的分析，能够得到一些对教育有价值的信息，从而能够有效指导教育的下一步进展。
大数据技术与高校公共英语网络课程教学结合的优势主要表现在三方面，一是学生个体，二是教师教学，三则是网络教学平台建设。学生是该项目的直接受益人，通过建立英语网络教学平台，在该平台上一系列相关的教学资源，能够使得学生随时随地进行学习，完美地突破了时间和空间的限制，学生可以在英语网络教学平台上通过观看教学视频的方式习得所需知识，还可根据自己的知识理解能力和时间安排自行安排学习进度和视频回放，极大地增加了教育的普及度，学生们还可以通过在线互动的方式来和老师同学交流，有效地解决了答疑的问题，另外，学生们的在线学习记录均会被记录存储在数据库中，教学视频的者和教学平台的管理者均可以通过对单个学生学习轨迹数据的分析处理，掌握该学生的学习习惯和学习思维，从而方便高校制定针对个性化的教学方案。该项目的实施有利于提升教师们的教学能力，网络在线课程的数据收集，通过大数据技术的处理能够很容易地指导某个知识点同学们的理解程度，例如对于某一部分教学视频，学生们的浏览量数据明显很高，或是对于某一知识点的测验题，学生答错的概率明显高，这就说明该知识点是学生们的难点，下一定的教学资料准备就要进一步解决这一知识点；数据的关联性分析是大数据处理技术的又一大能力，它能够通过对众多看似毫无关联的数据进行分析处理，运用高效的数据分析技术取得一些关联信息，来指导教师们的教育教学活动进展。大数据技术还能够指导英语网络教学平台的建设，教学平台建设之初，因为缺乏实际经验，一定会存在很多不足之处，完善其建设的措施除了调查问卷等这些被动式的方式之外，还可以主动进行浏览量、学习时间分布、学习停留时间，知识点视频点击率等数据分析，以合理规划教学内容、资源上传时间、资源关联内容等，来完善英语网络教学平台的建设。
三、大数据与高校公共英语网络课程教学结合的优化策略
鉴于大数据分析技术对教育教学的显著优势，将大数据分析技术与高校的公共英语网络课程教学结合起来是教学模式改革的一个好思路。但是在大多数院校的实际施行中，由于经验欠缺，使得这一项目成效虽有提升，然却差强人意。分析其症结，主要是在改革方式、教师培训以及教学管理上存在问题，要完善该项目，必须合理选择英语教学模式、加强教师队伍的建设和加强教学管理，下面具体展开论述。
1、合理选择英语教学模式
新时代英语教学模式主要分为三种，一是反转课堂，二是微创新课堂与小微课，三是慕课。每种模式均对应着不同的教学方法，反转课堂是将传统的授课模式完全反转，即知识点内容学习由学生课下在教学平台上完成，课堂不再用于知识点的讲授，而作为小组讨论和知识点答疑的场所，这种教学模式完全颠覆了传统的填鸭式授课模式，主张以学生为主体，充分发挥学生们学习的主观能动性，在英语教学中，还能提高学生们的口语交际能力，是一种高效的英语教学方式，适合校园网建设完善、硬件设备齐全的绝大部分高校，但是对学生们的自主学习能力要求较高。微创新课堂是介于反转课堂模式和传统教学模式之间的教学方法，它综合两种教学模式的优点，未完全摒弃传统课堂讲授知识点的教学模式，而是将课堂的课时分为了两部分，一般是以6：4的比例将课堂分为讲授和互动环节，并且还包括教学平台上的小微课，这种教学方式适用于个性化教学，规避了学生们不同自学能力的差异。慕课是大规模上课程的简称，是一种完全的网络在线教学模式，教师们将教学视频、教学课件、测验题、课程作业等完全到教学平台上，并设置作业提交期限、成绩提交期限以及课程截止日期，由学生们自主安排时间，这种教学模式脱离了实体的课堂，完全突破了空间的限制，适合于通识教育教学。三种教学模式各有优缺点，各大高校要依据自己学校教师、学生以及学校设施的齐全程度，因地制宜，合理选择教学改革的模式，切忌盲目跟风、不顾实际。
2、加强教师队伍建设
教师是教学活动的支持者，决定着教学活动的进程和质量，教学改革的实施与教师的能力密切相关，新时代教学模式的改革要求教师有着相当熟练的信息技术操作能力以及与时俱进的知识信息更新能力，因此对各大高校来说，积极引进新一代优秀教学人才以及加强对老教师的教学能力培训显得十分重要。积极引进人才，更换新鲜血液，加强能力培训是提升教师队伍整体专业素质的主要手段，只有建立高质量的教师队伍，才能保证教学改革的不断创新以及新思路的提出。
3、加强教学管理
教学管理工作是完善教学质量的重要保障，加强教学管理工作主要从以下几个方面展开。一是要基于经验总结和大数据分析为教师们的教学安排提供建议和指导，例如要能够依据网络大数据分析技术合理划分学生们的英语能力等级，并根据不同的等级区间实行分级教学；要能蛞谰荽笫据分析技术得出最高效的视频授课时长，并根据学生们的不同等级设置视频倍速调节按钮；要能够基于大数据处理技术给授课教师提出具体建议，以提高学生们的学习兴趣和自学能力，以发展学生们的个性化学习。二是针对新的教学模式，首先实行教学试点，然后根据教学成果验收不断改进该模式，直到形成比较完善的体系，再进行全校范围推广。三是加强对教师的监督，合理量化教学劳动成果，保证新型网络教学模式能够有效实施。
结语：
高校公共英语的网络课程教学是一种新的教学模式，它依托于网络技术的普及，而大数据时代的到来，则为海量网络数据的处理分析提供了可能，由此能够为依托数据的教学活动提供关联性分析，以此指导高校的英语教学，从而能够为学生制定个性化学习方案、提升教师的教学能力以及完善网络教学平台的建设。但是，目前大多数高校的英语教学网络课程建设在教学方式的选择、教师队伍的建设以及教学管理上还存在着一些问题需要解决。但无论怎样，大数据与高校公共英语网络课程教学的有效融合是大势所趋，因此各高校仍要积极探索，不断完善教育的革新。
参考文献：
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[3]杨永林. 从“慕课”到“小微课”：看大数据在教学中的应用[J].现代教育技术，2014，24（12）：45-46
第5篇：大数据课程总结范文
关键词：大数据；荷载与结构设计方法课程；教学研究；教学现代化
中图分类号：G642.0；TU 文献标志码：A 文章编号：1005-2909（2016）05-0086-04
大数据是21世纪的重要技术革新成果，大数据开发与应用带来更多新技术的出现，各行各业也急需适应大数据发展的人才。2015年8月国务院颁发的促进大数据发展纲要提出了应加快适应大数据发展需求的人才培养，所以培养适应大数据时代需求的创新人才是摆在高等学校面前的重要任务[1-4]。目前，国内高校土木工程专业人才的培养还不能满足大数据产业的需求，基于大数据背景下的教学改革也比较少[5-8]，所以应积极推进基于大数据背景下的土木工程专业课程改革。结合土木工程专业背景和社会实际需求，融合大数据时代的技术和思想开展土木工程专业课程教学改革，除了要培养学生的基本技能，还应注重培养学生对海量数据的采集、存储、管理、挖掘与分析等综合能力。黑龙江科技大学土木工程专业荷载与结构设计方法课程组开展了面向大数据需求的教学改革。该项改革以荷载与结构设计方法课程的基本知识为基础，以项目为载体，以培养学生获取信息的能力、分析能力、工程实践能力和综合应用的能力为主线，从教学内容、教学方法、教学手段等方面进行改革探索，力求实现“信息―知识―能力”一体化课程教学目标。
一、大数据背景下荷载与结构设计方法课程教学现状及存在问题
（一）教学内容离散，系统性差，知识跨越性大
由于该课程涵盖了数学、力学及土木工程所有专业课程的荷载基本计算及原理知识，而且教材各个章节的内容联系不紧密，所以各章节的知识跨越性大、连贯性差，导致学生学习效果不尽人意。此外，与修订后的新规范相配套的教材内容滞后，导致教学内容差异性大，教师只能将新规范内容融入教学中，学生学习起来常常感到很茫然。加上该课程是专业基础课，其教学内容很多是后续专业课的内容，学生由于对专业课内容不了解，也不明白该课程的具体实际用途，因此对课程的重要性认识不够，以致学习效果差。
（二）主导思想滞后，教学方法、教学手段更新慢
教学中尽管教师也不断改进教学方法和手段[9]，如创设启发式、讨论式、案例式、比较式、互动式等教学方法，但是并没有从根本上改变以教师讲授为主导的教学理念。在大数据时代，信息量大，而且传播速度快，很多知识仅靠教师的讲授是无法跟上信息时代步伐的。因此，教师必须要转变教学思维，构建教师与学生合作、协同参与的多元教学模式。
二、大数据时代背景下课程教学改革的总体思路
笔者所在学校荷载与结构设计方法课程教学改革总体思路：遵照国家大数据时代加快创新人才培养的纲要要求，结合土木工程专业人才培养需求，以及荷载与结构设计方法课程内容特点，借鉴国内外先进的教学理念、教学方式、方法和手段，以大数据建设为平台，以荷载与结构设计方法课程建设项目为载体，以培养学生获取信息的能力、分析能力、工程实践能力和综合应用能力为主线，实现“信息―知识―能力”一体化课程教学目标（见图1）。大数据时代背景下，最大程度挖掘学生潜力，使荷载与结构设计方法课程教学模式越来越趋于理性，教学活动更多地开展实践教学和情感教学，充分彰显以学生为本的教学理念，让教师与学生的沟通越来越多，让教学互动性越来越强，进一步完善该课程现代多元化的教学模式。
三、基于大数据需求的课程改革路径
（一） 依托大数据平台建设，构建分层次、分模块的课程内容体系
基于大纲要求，在改革原来课程内容的基础上进一步梳理，分成荷载计算与结构设计方法两个层次，然后将荷载计算分成竖向荷载、水平荷载两个大模块，结构设计方法分为结构可靠度理论、规范设计方法，并注重内容与新规范之间的差别，强调新旧规范的对比，同时更新规范知识，突出以信息化为主导，将各模块的内容与专业课程内容衔接起来，教学中引入各专业课程知识，将荷载课程内容平台与专业课程平台进行合理的衔接。
（二）借鉴国内外先进的教学经验，构建“信息化、开放式、多元化”的教学模式
1.构建“多元混合式”教学模式，实现翻转课堂教学
借鉴“慕课”网络教学平台的教育模式，开发该课程的网络教学平台，构建“多元混合式”教学模式，实现课程教学信息化。该课程教学中将网络在线教学与课堂教学相结合，实现每节荷载课程的课前网络在线导学，特别对课程中涉及的相关专业课程内容提前在导学内容中进行布置，学生可以利用多方资源有针对性地提前对相关内容进行学习。在课堂上教师可组织学生对学习过程中的收获、问题和心得进行交流、解答和分享，并针对学生的学习情况进行有针对性的指导和讲解，对教学内容的主要知识点进行总体梳理和总结，整个教学过程实现信息与知识的融合，加深教师与学生的沟通。可以说这种“多元混合式”教学模式，实现了由传统以教师为主的填鸭式课堂教学模式向以学生为主的翻转课堂教学模式的转变，有助于教学相长，有利于学生的全面发展。
2.采用微课教学的辅助模式，开放、拓展教学和学习空间
在改革传统教学模式的基础上，引入现代化的微课教学模式，发挥微课内容精短、主题鲜明的优势，利用其形象性、精品化、便捷性等特征，将每一章的重点和难点内容制作成微课。例如，水平荷载中的风荷载、地震、土侧压力等的计算是学习的重点，也是学习的难点，将这部分内容制作成微课后学生不仅在课堂上，而且在课堂后也可以对教师所讲的内容进行学习，非常方便。将微课教学与传统教学相结合，拓展了教师教学和学生学习的空间，使教学任务和学习任务得到分解，解决了传统教学中课堂时间紧、任务重的问题。目前微课教学应用越来越广，因此，在荷载课程教学中将微课教学模式与传统教学模式相结合，是大数据时代荷载课程教学模式改革的有效途径之一。
3.加强传统教学模式与新的教学模式的融合
一切事物都具有两面性，优缺点并存，教学模式也不例外，新的教学模式也存在弊端，需要与传统教学模式进行融合，这样才可以达到事半功倍的效果。新的教学模式可以体现学生的自主性，引导学生自觉参与学习。但是针对目前学生的基本功、能力等状况，荷载与结构设计方法课程学习还需要教师的督促和指导。另外，对荷载课程中实际规范的应用及新旧规范的对比，也需要在教师的指导下对具体实际问题进行分析，尤其需要教师与学生的及时沟通。因此，完全依靠学生通过网络等新的教学模式仍然不能很好地解决学习中的实际问题，现代教学与传统教学的融合才是理想的教学方式。
（三） 依托大数据的平台建设，创建荷载课程的教学空间与学习环境
以土木工程专业大数据平台建设为契机，创建荷载与结构设计方法课程教学现代化环境。通过大数据信息平台建设，建设并完善荷载与结构设计优秀课程网络平台，为教师教学、学生学习和师生交流提供网络空间，教师和学生都可以在网络平台上下载该课程的学习资源、作业要求，还可以实现学生和教师在线互动、答疑解惑。此外，平台还提供与该课程内容相关的众多专业课程优秀网络资源的链接地址（例如：土力学、工程结构抗震、高层建筑结构等精品课程资源网址），大家可以在这里获取与课程相关内容的有益资源。在此平台还可获取该课程在后续课程及工程中的实际应用实例、工程事故案例等，帮助学生明确该课程学习的重要性，拓展学生专业视野。另外，可以建立该课程的微信群和QQ群，师生可以随时随地进行沟通交流。教学和学习空间的拓展，能充分发挥学生和教师的主观能动性，开阔学生的视野，增强学生的学习积极性。
（四） 依托荷载优秀课程平台，建立“网上―课上―卷上”一体化、全方位的考核评价体系现代化的信息技术，为荷载课程考核评价提供了众多的评价手段。改革原有荷载与结构设计方法课程评定办法，在继续采取将期末最终评定与平时考核相结合的考核办法的基础上，基于荷载优秀课程网络平台建设增加网上评价的环节，评定内容更加全面，方式更加多样。最终期末成绩（100分）=网上（15分）+课上（15分）+创新（10分）+期末试卷（60分）。具体考核办法网络评价10分：由学生在荷载课程网络学习平台上完成各阶段学习任务及作业情况，系统给出评价；学生互评5分：通过网络平台学生提出并解决问题，学生之间给出客观评价；创新实践能力10分：学生应用荷载课程的知识对实际工程事故案例提出自己的观点和处理办法；课堂作业、出勤率和课堂表现各5分：课堂上学生对该课程的重视程度，对教学内容的掌握和课程参与互动情况；试卷评价60分：通过期末考试考核学生对整体内容的掌握情况。由此建立的“网上―课上―卷上”一体化、多样性、全方位的考核评价体系（如图2所示），打破了传统的一张试卷定成绩的考核办法，是信息时代荷载课程教学改革的又一突破。
四、结语
大数据正在改变当今的社会生活，对高等教育改革也提出了一个全新的课题。本文基于教育大数据平台建设，对荷载与结构设计方法课程教学进行前瞻性研究，从课程的教学内容体系、教学模式、教学环境及考核评价体系进行创新改革探索，立足该课程学科前沿，顺应大数据时代的需求，充分彰显荷载课程教学以学生为本的教学理念，最大程度挖掘学生的潜力，实现教学方法手段的现代化、多元化，以及“信息―知识―能力”一体化的教学目标，使荷载与结构设计方法课程教学符合时代的发展步伐。
参考文献：
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[2]万静.大数据：大学变革的机遇[J].国家教育行政学院学报，2015（4）：67-72.
[3]黄晋.关于大数据人才培养的思考与探索[J].教育教学论坛，2014（45）：201-204.
[4]楚文波.大数据背景下的教育教学改革[J].教学与教育信息化， 2015（13）：181-183.
[5]孙锋.面向大数据的信息与计算科学专业实验课程体系研究[J].福建电脑， 2014（2）：57-59.
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[7]曾祥蓉，陈进，谢孝，王薇.土木工程专业网络课程推广应用研究与实践――以混凝土结构设计原理网络课程为例[J].高等建筑教育， 2012，（21）5：142-145.
第6篇：大数据课程总结范文
分析大数据的内涵、特点及其对教育所带来的影响，阐述大数据背景下的中职教育的变化。
【关键词】
大数据；中职教育；课程体系；教学方式
中职院校作为培养人才的重要场所，在进行教育活动的过程中，应跟上时展的步伐，以培养大批专业能力较强、综合素质较高的人才，进而满足经济社会发展对人才的需求。目前，随着大数据时代不断发展，中职教育处于此背景下，面临着更加严峻的考验，同时也带来较大的发展机遇，中职院校为更好地面对和迎接大数据时代，需更加深入地进行教育改革，以促进中职教育的有效开展，为社会培养更多综合能力较强的人才。因此，本文主要分析大数据时代与中职教育改革，从大数据时代的定义、特点展开分析，进一步说明大数据时代对教育的影响，提出大数据时代下的中职教育改革措施，以期促进中职教育改革。随着科学技术的不断发展，云计算、大数据等计算机技术向更高的方向发展，也使社会管理技术不断地向数字化方向发展。伴随着大数据处理技术的快速而深入地进入管理领域进行应用，大数据为我们解决了许多数字化管理问题。大数据时代已经来临，大数据将进入社会的各个领域。
一、大数据的内涵及特点
（一）大数据的内涵
目前，社会各界对大数据缺乏一个明确、统一的定义，大数据主要由巨型的数据整合构成，这些巨型的数据已超出人们在可接受的时间内，收集、储存及处理数据的能力，且数据的增长速度非常快，因此，将其称为大数据。美国的国际商业公司总结出大数据的三个特点，分别为大体积、快速化及多模式，之后相关的数据分析人员提出了大价值的特点。
（二）大数据的特点
1.数字或是数据量飞速增长
大数据所指向的就是对无限量的数据进行处理，因此其数据的量增长很快。相关研究结果表明，2007年，全球网络系统的储存数据超过350EB，如果将其换算为GB，则高达3200亿GB。在所存储的数据当中，只有少量数据保存在以往的网络媒介上，如报纸、杂志以及书籍等，其他的都是数字数据。2013年，全球网络系统储存数据超过1.2ZB，大约为12300亿GB，只有少于3%的数据记录在以往使用的媒介上。
2.工作、思维方式发生转变
以往的计算机水平非常低，人们只能通过随机选择的方式，来研究大量数据，以利用较少的数据，得到更多有用的信息。但这种采集信息的方式所获取的信息，具有很大的局限性，它只能从采集的数据中，得到事先所设计好的答案，得到的答案并不是适合在任何情况下使用，很难了解到更多深层次问题。若把计算机网络当做随机抽样对象，则很难找出一个最佳数据抽样标准；若抽样网络比较小，则利用抽样数据研究得出的结果，就很难体现网络系统的结构特性。大数据可以帮助我们解决这些问题，获得全面的数据信息。由此改变了以前的随机抽样的工作方式，从更全面的角度来进行思维。
二、大数据对教育所带来的影响
大数据时代的到来，对教育工作会产生一定的影响，各个教学中的事物都会发生很大的变化，如教学教材、教学环境、课堂秩序甚至上课铃声等，与以往的数据比较，大数据储存的信息量非常大，以非结构化的形式存在，并且数据的分析，都是由专家层慢慢转为普通的用户。这样有利于促进高校教育事业的发展，引发高校的改变，如教学环境变化、教育与学习模式变化及教学场景改变等。此外，当前教育部门在进行学校教育评价时，很难对整个教育过程进行较好的评价，主要因为高校在教学过程中，信息数据量非常大，很难及时收集与分析。而在大数据背景下，老师可分析不同学生的学习需求及学习能力，直接在在线平台上进行教学评价，并经分析、整理及归纳整合成数据保存在数据库中，可供随时进行调阅。计算机系统也会根据教育教学中产生的大量数据进行整理，全面而客观地反映学生的实际。借助大数据教师可以及时了解学生的学习状况，进而促进高校有效地开展教育工作。
三、大数据背景下的中职教育的变化
（一）满足大数据发展需要，调整课程体系
近年来，随着教育改革的深入，对中职类院校来说，课程体系需要进行新的调整，这是中职学校教学中属于一个十分重要的环节。但在大数据时代影响下，学生的学习资源非常丰富，教育环境越来越开放，因此，可突破传统的模式，调整中职院校的课程体系。以前调整课程体系时，一般这样进行，邀请一些教学经验比较丰富的老师，随意、自由地搭配课程，这种方式缺乏明确的教学目标，课程体系的系统性不强，很难提升中职院校的教学质量与水平。如果应用大数据技术，就可以通过全面了解学生信息，结合学生的学习能力及自身的发展情况，搜集大量的数据，对其进行科学、合理地整理和分析，并对之后的发展情况做适当的预测。同时，利用大数据分析和预测各专业未来的发展方向和就业情况，行业所需要的技术和能力。然后再对课程体系进行合理地调整，编订更合理的中职院校教学内容，满足行业发展及学生就业和发展的需要。
（二）满足大数据发展需要，提升教师水平
中职院校老师的主要职责是将所学的专业知识传授给学生，培养和提升学生的学习能力与专业技能。因此，在大数据时代之下，中职老师也需及时更新知识，多学习新的知识，以便适应信息时代下经济社会的发展变化。同时，要跟上大数据时代的发展，不断研究教学内容和教学方法，调整教学内容，优化教学模式，提升自身的学习能力及专业水平。在课堂教学中，注重将基础知识和实践训练相结合，进而提升中职教学质量。增强对学生的自我学习能力、创新能力、职业技能等方面的培养，不断开拓学生的学习视野，使学生能及时了解到新的知识，掌握新的技术，跟上时展的进程。
（三）满足大数据发展需要，转变教学方式
一般来说，中职院校大部分学生学习积极性不高，缺乏学习兴趣。可是他们却热衷于网络，离不开网络，在大数据背景下，中职院校教师利用大数据改变教学方式，从封闭式教学逐渐转变为开放式教学，突破以往教学中的时间、空间限制。利用大数据丰富和整合教学资源，将学校的各种学习课程进行处理、分析，制作成更方便学习的数据信息，上传到校园网内，引导学生到网络平台来进行学习。这种利用网络技术可以让学生随时、随地进行学习。教学不再受限于教室里的课堂教学，而是更开放，更多样，满足学生的不同要求，顺应潮流。
随着科技的不断发展，人们逐步迈入了大数据时代，大数据也逐渐渗入到各行业、各领域当中。因此，为满足经济社会的发展需要，提升中职教学水平，在大数据时代之下，中职教育可从教学模式及课程体系调整方面，进一步促进中职教育发展。
作者：甘敏 单位：广西交通运输学校
【参考文献】
［1］闫志利，邵会婷.我国中职教育吸引力弱化趋势的市场学分析［J］.教育与职业，2015（21）
第7篇：大数据课程总结范文
市场营销工作在大数据背景下受到一定的影响，市场营销作为一门实用性非常强的学科要与实际市场营销紧密联系才能够培养出符合社会需要的人才。因此，市场营销教学方法在大数据背景下成为新的热点课题。本文首先分析了大数据背景下市场营销的特点，然后细致讨论了该背景下市场营销教学的方法和策略。旨在为高校市场营销课程专业的教学教研工作者提供参考。
关键词：
大数据背景；市场营销；教学方法
“大数据”成为了网络时代中一个新的名词，所谓“大数据”既不是一种新的技术，也不是一个软件。“大数据”主要是网络时代信息高度共享后出现的一种现象，即单位时间内呈现出的数据的数目激增。市场营销工作很大比重依赖于对数据的整合与分类，从而确定营销方案。面对庞大的数据，市场营销工作的开展有了更好的机遇，同时也面临着庞大工作量的挑战。另外，量的积累导致质的飞跃这一哲学原理也适用于市场营销工作，当数据量非常大的时候，就可以创造性进行应用以实现市场营销工作的创新。所以在大数据背景下市场营销教学方法必然要进行适度调整。
一、大数据背景下市场营销的特点
1.具有商品关联挖掘网络营销特点商品关联挖掘营销是指在某种特殊联系的基础上将两种商品放在一起，进行营销推广。这种商品关联挖掘网络营销模式需要以大数据为基础探索商品之间的联系。啤酒和尿不湿本是不相及的两种商品，但是经过巧妙联系却可以绑定在一起销售。美国妈妈照顾宝宝没有时间出去买尿不湿，爸爸下班买啤酒的时候正好把尿不湿买回家。
2.具有基于大数据的用户行为分析营销特点在大数据背景下建立用户行为分析营销模式意指通过记录和分析用户的上网数据，总结出用户的喜好和经济水平，筛选出有价值的潜在客户，对其制定一对一的营销计划。时下淘宝和美团都根据用户的已购买信息来为用户推送相关商品,这种营销行为也受到客户的好评，他增加了客户与商家的互动粘度。
3.具有基于大数据的个性化推荐营销特点网络营销模式中，基于大数据背景下的个性化推荐营销模式是非常重要的模式，在目前的一些社交网络平台中，比如微信、微博、知乎等，用户可以根据自己的喜好建立属于自己的社交圈，在自己的社交圈中随时随地自己喜欢的信息，利用大数据，销售者可以收集这些用户喜欢的信息，分析消费者的心理需求，利用快速的网络传播速度和目前庞大的社交群体，进行个性化的商品推荐，这种营销方式和用户行为分析营销方式有很大的相同点，也具有极强的针对性。
4.具有现代通信的大数据分析营销特点现代通信数据分析营销模式的运用在实际生活中的例子有很多，其中比较有名的有淘宝中量子恒道统计，它主要有两种功能，一种是量子恒道网站统计，另一种是量子恒道店铺统计，网站统计主要是统计客户和第三方的一些数据和内容，比如网站访问量，全面监控数据变化，同时通过分析收集的互联网数据，归纳总结客户的网络使用规律，根据分析结果制定相关的网络营销策略，量子恒道店铺统计通常是实时统计淘宝店铺在运营中产生的数据，利用这些数据对店铺作出相应修改，吸引客户。
二、大数据背景下市场营销教学的方法和策略
1.增加学生做课堂报告的案例分析课比重增加学生做课堂报告的案例分析课比重的目的在于让学生对于市场营销活动有整体感知，能够将市场营销的理论知识应用于分析当中，对学生市场营销基本功的夯实大有弊。此外，市场营销专业的每位学生都要做一个课堂报告，不同的学生的兴趣点不同，学生们在做课堂报告时就是信息共享的一个过程。在学生做课堂报告的案例分析中，老师要注意以下三点以达到理想的教学预期。第一，教师要为学生提供一个经典的模板。制作模板的目的是让学生们知道要做哪些事情，做到什么程度。这样就让学生养成良好的市场营销思路，具有扎实的专业基础。第二，教师要对学生的案例分析进行深度点评。老师的点评主要分为两个部分，一是课上点评，主要是抓住案例的亮点和学生分析的独到之处，从而让学生们共同学习；二是课后点评，主要是对学生的不足之处和课堂上时间限制而点评完的内容进行补充。老师的深度点评能为学生的案例分析提供新的方向和反思。第三，教师要将学生的案例分析作品汇集成册。该项工作开展主要是为了达到教学相长的目的，教师对学生案例进行点评要与时俱进地结合当下市场营销实际，长期积累后的案例分析作品集就是校本教材的雏形。
2.将市场营销课堂转移到计算机网络中心将市场营销课堂转移到计算机网络中心的目的在于让市场营销专业的学生能够熟练使用现代通信设备，从而能够在大数据背景下在营销工作中娴熟运用现代通信设备。时下市场营销中的问题是营销专业的工作人员的通讯设备使用能力欠缺，而通信设备专业工作人员不懂营销，两者之间的沟通误差造成了营销效果不理想。增强营销专业学生的讯通设备使用能力则可以提高市场营销活动能力。在计算机网络中心进行市场营销课程的讲解要注意以下三点。第一，教师要通过主机对学生所用计算机进行总体控制。教师所用计算机为主机，学生所用的为子机。教师在进行课程讲解时要通过主机对子机的控制来学，从而避免学生开小差。第二，教师要将学习讲义提前发给学生供学生预习思考。该教学过程可以参考美国教学中常用的“翻转式”课堂教学方法。将课堂转移到计算机网络中心的目的主要是增强学生利用计算机来处理数据的能力，所以课堂练习是重要部分，通过预习能够大幅减小课堂讲解的时间，从而为大量练习提供必要的时间保证。第三，利用校内网来构建网络学习平台，下课前学生要将课上的练习任务提交到网络平台上。网络学习平台能够对学生的课堂练习情况进行监督和反馈，同时也为教师对学生练习的批改提供了方便。
3.构建师生互动式教学模式构建师生互动式教学模式的目的在于让学生在课堂上有更多的话语权，从而实现学生主体教师主导，教师将学生们的观点和信息进行有效整合，从而挖掘商品关联性，进而培养学生用普遍联系的观点来思考问题，最终培养出适应社会需要的创新型人才。在构建师生互动教学模式时，要注意以下三点。第一，扮演主持人的角色，掌握课堂讨论话题的主导权。互动式课堂的弊端是容易出现学生跑题的状况，老师要对学生讨论内容的主题进行把控。第二，适当提问，引导学生思考。互动式教学成果得益于教师和学生的深度沟通和交流，老师适当提问能够引导学生向着预期的方向思考，从而有利于教学的顺利进行。第三，适时质疑，激发学生的思考辩论潜力。青年学生有着不服输的精神，老师适时的质疑能够激发学生的潜能。
4.增加学生的实践课程比重增加学生的实践课程比重的目的在于让学生在大量实践中掌握用户行为分析的能力。不同学生感兴趣的营销课题不同，经过实践学生能够找到自己喜欢的课题，并对商品用户的行为进行分析。在增加学生的实践课程比重要要注意以下三点。第一，要对学生的实践课程进行进度追踪和成果检查。对进度的追踪是督促学生以克服学生的惰性，成果检查是对学生做事效率的要求。第二，要在学生的实践课程中与学生保持互动联系，从而予以学生技术上支持和理论上的帮助。学生实践的目的在于将理论知识应用到实际中，大数据时代下，很多营销活动都发生了变化，学生需要老师对其实践进行答疑解惑。第三，在条件允许的情况下，教师要与学生所在的实践单位的营销负责人联系，从而对学生面临的营销内容有深度的了解，进而给学生具体的有效的指导。
三、结语
综上所述，大数据背景下，市场营销方式发生变化，相应的市场营销的教学方法也要有针对性地进行改革。这既是市场营销专业适应企业需求的需要，也是对教育领域中全面深化改革的践行。增加学生做课堂报告的案例分析课比重，能够让学生将市场营销的理论知识应用到分析当中，提升学生能力，同时不同学生做不同类型的课堂报告，能够拓宽学生视野，增大整个学习阶段的信息量。将市场营销课堂转移到计算机网络中心可以保证师生在课堂上共享网络资源，教师可以知道学生应用现代通讯技术对大数据进行处理以服务于市场营销工作。构建师生互动式教学氛围，能够增加学生的话语权，在教师的引导下让各种思想碰撞出火花，从而了解各种商品的关联性。增加学生实践课的比重，可以让学生对自己感兴趣的商品进行用户分析，从而提升学生的市场营销实战能力。因此，高校市场营销专业教师教研工作者要对当下市场营销的特点进行深入分析，从而创造性地研究出有效的教学方法。
参考文献:
[1]徐国虎,孙凌,许芳.基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究[J].中南民族大学学报(自然科学版),2013(02).
第8篇：大数据课程总结范文
据国家邮政局数据，2013年“双11”全天共产生订单快递物流量约1.8亿件。对比2012年数据，“三通一达”快递公司流量全部翻倍，日处理量已过千万，却并未像往年出现“快递爆仓”的现象，网购者普遍认为配送效率较高。这其中，大数据应用起到了绝对的重要作用。
一、大数据时代
最早提出“大数据（Big Data）”的是全球知名咨询公司麦肯锡，他们认为“大数据是下一轮创新、竞争和生产力的前沿”，“对于企业来说，海量电子数据的应用将成为未来竞争和增长的基础”。由于大数据具有规模性、多样性、高速性、价值性的特点，使得数据处理工具、处理方式，随着互联网与信息技术的进步，得到逐步发展，同时大数据应用也已经深入到各行各业，从科技到医疗、政府、教育、经济以及社会的其他各个领域。2013年5月召开的“京交会”上，申通快递展示了其最新的“信息化智能平台”。该平台通过对数据的归纳、分类和整合，可以清楚地查看申通网络任何一个网点的经营现状和业务构成等。而在2013年初，京东商城就已启动云计算研发基地，并成立“京东商城――中国人民大学”电子商务实验室，着力电子商务大数据的分析与合作。
二、大数据给物流专业教育带来的机遇与挑战
据规划，菜鸟网络将建成一张能支撑日均300亿元网络零售额的智能物流骨干网络，让全国任何一个地区做到24小时内送货必达。这是大数据在物流领域的一次大应用，这种应用将会改变物流行业格局，势必给各物流运营商带来冲击。所以，物流快递行业必须及时提高企业竞争力度，扩大企业实力，进而迎接激烈的挑战，而一些菜鸟网带来的不仅仅是挑战，还蕴含着有利商机，同时创造大量的就业岗位，带来大量的人才缺口。根据麦肯锡公司的预测报告，到2018年，仅仅美国可从事“深度分析研究”的大数据专业人才短缺就将达到14万～19万人之间。这些人才不但需要掌握着机器学习技术、统计或计算机科学技术，而且还必须能够真正知道如何将庞大的数据信息转化为有意义的商业情报。大数据的价值在于从海量的数据中发现新的知识，创造新的价值。可喜的是，物流快递行业正是一个产生大量数据的行业，在物流快递各个环节中都会产生海量的数据。应用“大数据”技术，通过对其中的数据进行归纳、分类和整合，清楚地分析企业网络任何一个网点的经营现状和业务情况等。然而，传统物流本科教育培养的是更偏向物流系统构建、分析，物流系统运营管理等精英人才。大数据在物流行业的应用产生的物流系统数据分析师对企业的作用将越来越大，这就对物流教育提出了更高的要求。只会IT技术的人才是不能解决物流行业数据处理问题的，大数据需要的是复合型的人才，需要将深厚的技术背景与所在行业和业务领域的需求相结合。物流教育机遇随之而来。
三、我国物流专业教育现状
虽然大数据给物流教育带来了机遇，但当前的物流教育模式，仍然不能胜任，因为我国推行物流教育20多年来，取得了一定的成就，但同时也存在一定的问题。（1）学科建设不够完善。缺乏独立的物流知识体系，很容易造成教学安排的重复，导致教学体系的冗余状态。（2）教育模式陈旧。现阶段的教育模式仍然是重知识传授、轻能力培养，填鸭式教育不利于学生创新能力培养，分析问题、解决问题能力也欠佳。（3）教材杂，不能因材施教。存在相当一部分教材知识出现了重叠问题，很少将物流实践经验技术总结指导来进行教材编写，教材质量普遍较低。（4）课程结业考察模式陈旧。学生只学习教材，容易形成期末突击学习，考完就忘的局面。（5）教学配套实验室建设落后。即使建设了相应的物流实验室，但用于教学和科研的较少，拥有物流省级以上实验室的更少。（6）学术与实践能力并重的物流教师缺乏。由于当前教师都需要博士学位，因此大量年轻教师都缺乏企业实践，对学生培养不利。（7）案例、互动教学少。物流是实践行业，教育应辅以大量案例、互动教学，但当前案例教学大都较陈旧，国外案例不大符合国内实际情况，更多的案例没有能将问题分析透，不能让学生在实际中学习成长。
四、大数据背景下物流专业教育模式
在当前大数据发展如火如荼的背景下，大数据分析处理能力对物流专业教育提出了更高的要求。物流是实践性很强的行业，物流教育也应立足实践。大数据带来的是思维的转变，强调的是创新，是新发明、新服务的源泉。因此物流教育应立足实践并积极创新，其教育模式可适当借鉴国外教育模式。德国模式：德国从人才培养目标、课程体系、师资队伍和实践环节的设计上都以应用型人才培养为基础，对于培养目标而言，培养的人才不仅有系统的科学技术知识，而且具有超强的实际应用能力，学生毕业后能很快胜任大中型企业的技术骨干或小型企业的技术骨干等工作，其课程体系也与企业实际应用紧紧衔接，师资队伍也以双师型（即双轨制）为主，实践环节考核也有严格要求。
英国“工读交替，实践教学”模式：学生先到企业学习，了解企业的需要和自己需要的理论知识体系，再回到学校进行专业知识技术的学习，之后再回到企业进行实践。通过这种形式让学生充分将理论知识与实践技能相结合，毕业时同时具备较好的系统知识与实践技能。高校的培养目标、课程设置等方面均以应用为主，注重产学结合。多数高校与当地的企业形成互利合作机制，系科设置和课程设置按社会需要调整，学校招生人数大都以企事业单位的需要和劳动市场的人才预测来确定。这种人才培养模式不仅为社会培养大量应用型工程师，也大大提高了就业率。美国“生计教育”模式：高校的专业设置、课程设置与社会职业需求紧密关联，使高校教育与社会职业高度相关，高校本科应用型人才培养强调学生在接受教育的同时接受专业知识与技能的培训。人才培养的特点可以概括为：教学方式灵活多样、企业高校合作培养、政府企业支持培养、系统知识与专业技能同时培养。这三种模式总结起来，就是高校教育注重社会需求，按岗位需要来设置知识技能教育体系，注重实践，高校与企业联合培养学生，其毕业后反哺企业，提高实践能力与行业热情。
因此，在当前形势下，物流教育模式可适当做出调整，可从以下几个方面进行转变：
1.明确就业定位。全国各高校的物流专业可根据自身专业优势进行物流人才教育细分，不必全国都培养大致相同的人才。各高校有各自的优势专业，完全可以形成自己的独特优势，进行差异化物流教育。根据定位来设置自己的培养计划，按需培养。
2.加强校企合作。各高校可根据自己情况，加强与企业的合作，细分行业，形成以行业为基础的物流专业特色。同济大学物流工程专业至今已与建材行业、快递行业、快消品行业、电子产品行业等多个行业建立产学研合作基地，通过行业渗透积累科研经验，反哺教学，培养卓越工程师。
3.加强学生实践。在建立的产学研基地中，充分磨合企业需求，为企业提供科研保障的同时，加大学生实践力度，强调学生在实践中学习，在实践中成长。大数据教育靠学校自身是无法完成的，只有将学生投入到企业实践中，从企业获取数据，应用所学知识技能进行挖掘分析，为企业提供决策支持，才是多赢。为此，建议设置两个实习期：大一暑假一至两个月的专业实习，了解企业需求和学生自身所需学习的知识体系；第二个时期为大四上学期，学生学习后再实践，要求能为企业解决一些具体问题，如大数据分析、网络优化、仓库布局及运作优化等。同济大学物流工程专业当前已设置6周的企业实习，全身心投入到具体实践当中。
4.开展校企合作的科研训练计划。建立如全国物流大学生设计大赛类似的训练计划，由企业根据自身情况题目，由学生组队参赛，培养协作意识、动手能力与创新意识，解决实际问题，同时企业也能获得一些“意想不到”的创新想法。学生的毕业论文或毕业设计尽可能安排在企业进行，双导师的培养模式更能让学生快速成长。同济大学物流工程专业的某件毕业论文，将企业的仓库效率提高30%。
5.鼓励教师到企业践习。君欲善其事，必先利其器。只有当教师拥有足够的行业经验的时候，才能更好地减少填鸭式教育，让课堂更生动，提高教学效率，也能为企业解决更多的科研问题，形成紧密的校企合作关系，为学生教育提供更好的资源保障。
6.加强实验室、专业图书馆建设。高水平实验室是科研和教学的必要手段。实体仿真实验器材和软件环境，可以让学生合理地构建自己的物流网络，充分发挥想象力，培养创新能力，也是作为大数据分析的必备硬件。专业图书馆建设也能彰显专业优势，提供科研教学便利。
第9篇：大数据课程总结范文
关键词：管理统计学；教学模式；大数据；案例教学
中图分类号：G4 文献标识码：A doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.33.147
1 引言
管理统计学是一门应用统计学方法和理论研究经济管理问题的应用性学科，它通过收集、分析、表述、解释数据来探索经济管理问题的规律，并辅助企业进行管理决策和提高管理效率。传统的统计学关注小规模数据下的数据描述、推断和科学分析用。与之相应，管理统计学的课堂教学主要关注统计学原理的讲述、小数据的推断分析和经济管理问题的简单应用。
然而，自2008年Nature杂志发表“Big data：science in the peta byte era”以恚大数据的发展方兴未艾，备受学术界，企业界等关注。大数据的理念和技术不仅在互联网、金融、机器人、人工智能等领域取得突破性进展，也将对企业的生产、经营和决策等活动带来深刻的影响，通过对企业大数据的深度挖掘，有助于实现企业的商业价值，规避企业的决策风险，提高企业的竞争力。
大数据时代的到来，对管理统计学来说既是机遇又是挑战，机遇在于：大数据的分析主要建立在统计学的基础上对数据进行处理、分析，从而使得大数据可视化；而挑战在于：当下管理统计学的教学方法和教学手段难以匹配大数据时代对数据分析从业者的要求，这就要求对管理统计学的课堂教学模式进行进一步的发展与创新，以期适应大数据背景下的新要求。
如何结合大数据时代的新要求设计合适的课堂教学模式，如何结合丰富的大数据应用案例开展课堂教学活动，如何增强大数据背景下学生的数据驱动的管理决策意识，培养适应大数据时代要求的高素质人才，这些都是大数据背景下传统的管理统计学课堂教学模式所面临的问题和挑战，这也促使管理统计学教学工作者不得不去探究、优化甚至改革现有的管理统计学课堂教育模式。
2 传统管理统计学教学模式的概述
笔者所在的教学团队来自于武汉科技大学管理学院，承担全院《管理统计学》课程教学任务，在教学方法、实践教学等有较为丰富的教学经验。然而，在多年的教学过程实践和与学生的教学互动当中发现：现有的管理统计学教学模式尽管相对较为成熟，在培养学生的数据分析意识方面起到的重要作用，但是仍存在以下不足，而这些不足恰恰难以适应大数据背景下对管理统计学教学带来的挑战。
2.1 注重理论讲授，忽视应用教学
受技术发展和数据规模等因素的制约，传统的管理统计学教学大都采用理论驱动的教学模式，教师依托教材，注重统计学基本原理和方法的传授，学生掌握基本原理，对统计学的实际应用等关注较少。
尽管管理统计学课堂教学会涉及到一定的应用案例，但是这些案例大都简单，陈旧，数据来源单一，难以接触实际原始数据，统计建模思路也相对固定，这些教学案例既不能反映管理统计学的最新发展和应用思想，也无法将其带入企业经营的情景，对企业决策过程缺乏了解，这些因素都使得学生对该课程的学习兴趣不高，不利于培养学生应用统计学解决实际问题的能力，进而影响课堂教学效果。
2.2 注重数学推导，忽视工具应用
管理统计学要求学生掌握一定的数学基础，教材也都有较多的数学公式和理论推导，忽视了培养学生应用SPSSvSASvR等统计软件工具解决统计问题的操作能力。
根据经管类专业的培养定位，对于经管类专业的学生而言，相比于统计的数学公式，真正实用的如何借用SPSSvSASvR等统计软件工具来解决企业经营决策面临的实际问题，尤其是在大数据背景下，需要处理海量、复杂、多源、异质的高维数据。这些是单凭数学推导和简单的手动计算无法完成的。
近年来，大数据、互联网等技术的快速发展催生了一类新型且前景广阔的职业方向-数据分析师。综合数据分析师的职业要求，可以发现，这些职位大都要求从业者了解基本的统计学原理和方法，熟练掌握SPSSvSASvR等统计软件工具，并应用这些工具解决企业经营管理面临的实际问题。
2.3 注重知识考核，忽视项目训练
受限于教学管理制度和考核手段等因素，目前管理统计学课堂教学考核方式大都以闭卷为主，主要考察学生对统计学基本知识点的掌握情况，以及学生应用统计学知识解决简单案例的综合能力。
然而，在大数据时代背景下，除了要求掌握统计学基本原理，更应培养学生应用统计学知识解决实际问题的综合能力，而这种综合能力往往涉及数据获取、数据预处理、数据探索、统计建模、模型检验、模型评价、模型解释、模型部署和模型修正等数据分析的全过程，这种综合能力的掌握是无法通过现有的知识考核来达到的，这些必然要求学生通过参与实际项目或模拟情景来实现。
3 大数据背景下管理统计学教学模式探讨
如何结合大数据时代的新要求设计合适的课堂教学模式，如何结合丰富的大数据应用案例开展课堂教学活动，如何增强大数据背景下学生的数据驱动的管理决策意识，培养适应大数据时代要求的高素质人才，这些都是大数据背景下传统的管理统计学课堂教学模式所面临的问题和挑战。而现有的管理统计学课堂教学模式难以匹配大数据时代对其提出的要求，这就要求对管理统计学的课堂教学模式进行进一步的发展与创新，以期适应大数据背景下的新要求。
