大数据工作要点精选(九篇)

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第1篇：大数据工作要点范文

一是聚焦责任落实抓推进。****党组高度重视脱贫攻坚工作,坚持把脱贫攻坚作为重大政治任务和第一民生工程来抓，列入全委党建工作要点和中心工作中,不断强化政治意识、责任意识、担当意识，增强开展行业脱贫攻坚的政治自觉、思想自觉和行动自觉，从组织领导、工作重点、方法步骤、推进落实做出了明确的安排部署。同时，按照“市县抓落实”体制机制和“五级书记抓扶贫”的工作要求，组织各县（市）区建立了建档立卡贫困户住房保障工作责任体系，细化分解任务，逐项落实责任部门、责任人，进一步强化了工作组织领导，并组织开展了建档立卡贫困户住房安全保障情况大排查、大整改，着力解决工作中的突出问题。

二是完善政策体系强支撑。先后制定了《****等文件，涵盖贫困户认定、改造程序、改造方式、建设标准、档案管理、质量要求等各方面内容，尤其是今年年初，组织专家研究制定了《****农村住房安全性鉴定技术导则》，进一步明确了农村危房鉴定的技术标准，为各县（市）区深入开展农村危房改造提供了有力的政策依据。

三是加强基层培训促服务。举办全市农村危房改造培训班，邀请省住建厅、市测绘院的专家，对各县市区住建局及其所属乡镇街道工作人员进行现场授课，讲解农村危房改造的基本政策、具体要求；组织市城建档案馆人员，对全市农村危房改造档案的内容组成、填写和装订、存档标准进行规范和统一，并深入到各县（市）区进行了现场培训，培训各级档案管理人员****余人次；指导属地开展农村工匠培训，****年以来全市累计培训农村工匠****余人次。

第2篇：大数据工作要点范文

(讯)事件：ARM与IBM合推物联网开发套件，降低工业互联门槛。据新浪科技，日前ARM和IBM合作推出了一款物联网“入门套件”，ARM通过授权芯片设计和收取物联网嵌入操作系统费用赚取营收，而IBM则提供一系列兼容云计算服务，包括在线应用开发和运行平台Bluemix以及人工智能分析系统Watson。我们认为，该“入门套件”的推出将大幅降低中小企业进入工业互联网的门槛，推动工业互联生态系统的快速形成。

巨头抢滩工业互联网大潮，相互竞争将加速市场培育。结合之前GE和英特尔等成立的工业互联网联盟(IIC)，ARM和英特尔在工业互联领域将再次两军对垒。我们认为，对于新兴的工业互联市场，巨头之间的竞争将是利大于弊的，有望加速工业互联巨量市场的培育。据Gartner的预测，2015年底联网的“物”(包括冰箱、洒水器和汽车等)将接近50亿台，到2020年将达200亿台。

中国工信部力挺工业互联网，加快传统制造业升级。据网易财经，工信部在“宽带中国”2015专项行动动员会上，首次提出将支撑100家规模以上工业企业积极探索智能工厂、智能设备和智能服务的新模式、新业态；支撑1000家工业及生产企业的高带宽专线服务，新增M2M(智能机器)终端1000万个，促进工业互联网发展。紧接着工信部印发《2015年原材料工业转型发展工作要点》，将在石化、钢铁、有色、建材等领域开展智能工厂、数字矿山、物联网发展试点示范。我们认为，从国家政策层面，已经充分认识到工业互联技术对提高传统制造业生产服务效率的关键作用，依托我国具备国际竞争力的通信设备制造业，我国有望在工业互联网革命中走在世界前列。

重点推荐佳讯飞鸿、东土科技、中恒电气、东方国信、键桥通讯。我们从工业数据感知、传输、分析三大环节寻找投资机会。推荐立足指挥调度系统和防灾传感网络并布局工业数据分析的佳讯飞鸿、立足工业以太网并布局机器数据分析的东土科技、借电力改革东风推进能源互联网的中恒电气、从事电信大数据并布局钢铁冶金行业信息化的东方国信、从事RFID电子车牌业务切入车联网的键桥通讯。另外，远望谷、东软载波也将充分受益。

风险提示：工业互联网启动迟缓、盈利模式不清晰。（来源：国泰君安；文/宋嘉吉 王胜 周明；编选：）

第3篇：大数据工作要点范文

关键词 教育大数据 个性化学习 学习路径

教育部2015年工作要点中提出：将进一步推进《教育信息化十年发展规划》中的“三通两平台”建设与应用，力争实现学校互联网全覆盖[1]。教育信息化的推进以及教育基础设施的建设，为大数据技术在教育领域的应用奠定了良好的基础。

大数据技术正在对社会生产生活产生深刻的影响，过去无法收集和分析的数据被大数据技术赋予了新的可能性，其中关于人们行为和喜好的数据挖掘，使大数据成为了教育变革与创新的重要推动力。传统的教育决策通常建立在个人教学经验和简单的数据分析基础之上，无法提供给每个学生最有效的教学方式。而大数据技术对海量教育数据的留存和深度挖掘，能帮助教师更深入地了解学生知识的掌握情况以及学习偏好，有助于教育机构和教育工作者弥补或改变现行教育中的不足，将推动传统以“教师为中心”的教学方式向以“学生为中心”教学方式的转变，真正做到以人为本、因材施教。

一、教育大数据的概念和特征

教育大数据作为大数据在教育领域中的应用，至今国内外还没有教育机构给出明确且统一的定义。教育大数据可以被理解为所涉及的教育数据规模巨大且种类繁多，以至于传统的处理工具无法进行有效的撷取和处理的教育数据集。教育大数据主要有以下几个特征。

1.海量性

麦肯锡对大数据的定义是指那些规模大到传统的数据库软件工具无法进行采集、存储和分析的数据集[2]。因此，数据量大也是教育大数据的首要特征。随着信息化的发展，大部分学校都采用先进的信息管理系统进行教学管理，教学管理与教学资源的全面整合会产生和记录大量的教学信息。另外，越来越多的学习行为在网络上发生，也导致在线学习平台所生成的教育数据量呈爆发性增长的趋势。

2.多样性

德勤公司专家罗伯特指出：“规模并不是常规数据和大数据之间最主要的区别，大数据的重要属性应该是复杂性和多样性。”[3]传统的教育数据具有明显的结构化特征，但随着教学手段和教学工具的飞速发展，教育数据的品种不断增加，数据结构变得更加复杂，形成了多样且异质的教育大数据，如教学视频、音频、日志、邮件等，这些非结构化的数据背后隐藏着大量的信息，比如学生的学习态度、能力和偏好。大数据时代的教育工作者要学会利用和分析这些不同类型的教育数据，以还原学生学习情况的完整性和真实性。

3.动态性

传统的教育数据更专注于静态记录学生的考试成绩，而教育大数据有能力跟踪和掌握学生的学习动态，比如学生注意力集中时间、回答问题次数等。这些数据是动态且高速变化的，教师不仅可以根据实时的教学数据监测，动态地评价学生的学习成绩和学习效果；还可以根据变化的学习数据随时调整教学方案。斯坦福大学吴恩达教授跟踪学生观看视频讲座的行为发现：如果学生中途点击了关闭或快播键，暗示了讲座内容晦涩难懂或学生不感兴趣，教师可以据此对视频内容进行调整，以期通过改善教学内容来提高学生的理解力和兴趣度[4]。

4.价值性

维克托在《大数据时代》中指出：“大数据时代最重要的是从大数据中挖掘价值。”[5]目前学校所产生的教学数据都是由很多学生行为片段组成且处于分散状态，需要使用大数据技术对这些数据进行整合和利用，通过对这些被锁在“数据孤岛”上的海量数据进行处理，获得具有重大价值的学生行为分析结果，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。教育大数据对学生、家长和教师都具有很高的价值，它可以帮助学生提高学习成绩、帮助家长理解学生的学习行为、帮助教师改进教学方案，以确保每个学生获得有效且高效的定制教育。

5.真实性

教育大数据注重提高数据分析的真实性和可靠性，传统的教育数据由于学校为了排名、教师为了业绩等原因可能被修改或粉饰，这样得到的不真实数据就失去了对学生学习情况判断的准确性。而教育大数据由于基数巨大，不是凭借某一个数据对学生进行评价，而是依靠海量的全息数据对学生进行整体评定，即使某些被修改过的错误信息存在，也不会影响对学生的最终评价结果。

二、基于教育大数据的个性化学习模式构建

个性化的学习模式强调“一个尺寸适合一个人”的教学方式，通过大数据技术来实现个性化教学，使知识的传授能够适应特定的教学环境、学习偏好和学生能力。个性化学习模式由以下几个部分组成。

1.学生学习数据库

个性化学习模式强调“大数据驱动”，由学习数据库记录和存储大量实时、可靠的学生学习行为数据，例如学习路径、日志、讨论、作业等。大数据技术的优势就体现在可以对各种非结构化的数据进行采集和存储，课堂教学、在线学习、辅助教学工具都可以作为数据收集的平台，每次学生的点击、讨论版的互动、博客的进入或任何微小的活动都会被记录下来，生成每生每课的数以万计的学习数据，并纵向传递到分析系统，成为下一步个性化学习分析的重要基础资源。

2.学生基础数据库

学生基础数据库包含了学生的各种基本信息（姓名、年龄、专业、爱好等）、学生的历史学习信息（成绩、先导课程、问卷调查等）。要确保为学习者制定最适合的学习路径，不能仅靠学生的学习行为数据，还要参照历史学习数据，这些数据会综合反映学生的知识储备、学习偏好、努力程度等信息，会形成更加立体的学生学习影像。

3.分析系统

分析系统是对学习数据库中跟踪学生学习轨迹所存储的大量数据进行处理和分析。分析的内容主要包括：学生学习表现、课程与教材选择是否正确、教学方法是否合适等。分析过程首先要对原始学习数据进行归纳和整理，去除无关或难以识别的冗余数据，数据的真实性和时效性是保证最终得出准确分析结论的关键。然后通过大数据方法将数据转化成可以被洞察和操作的模式，获取数据当中潜在的、有效的、规律性的、可以被理解的信息，并形成可视化分析报告。

4.自适应系统

自适应系统主要通过分析系统得出的反馈对学习过程进行自我调整和管理，学生基于数据收集和分析的可视化结论来调整学习路径，比如更换选修课程和学习材料。由于学生的个体情况有很大差异，自适应系统会利用人工智能软件根据学生对学习内容的接受程度，自动对学生的学习行为作出响应，帮助学生调整学习方案。在自适应学习系统中，学习不是被动地接受知识的过程，而是在更正学习过程中发现感兴趣和擅长的知识的过程。自适应系统增加了学生学习的主动性，调节了学生的学习状态和独立思考能力，改变了传统学习的被动局面。

5.个性化干预

个性化的学习干预是通过对学习者基础数据库和系统内学习数据库的数据进行整合，基于分析系统得出的可视化分析结论，结合教师的教学经验，对学习者的学习轨迹进行修订和改善的干预服务。对于学习效果较差的学生要通过互动平台及时给予帮助和干预，其目的在于通过修订教学方案和个性化资源推送来提高学习者的学习效率，并对学习者未来的学习行为进行智能化预测。个性化的教学干预摒弃了传统的“合格-不合格”的评价系统，强调通过数据分析来评估学习者的学习情况并掌握学习者思考和解决问题的方式，以便为其提供必要的引导和帮助，最终得到学习者更全面且精准的评价。

由图1可知，个性化学习模式的流程为：由学生学习数据库收集原始学习轨迹数据传递到分析系统；分析系统通过数据预处理、数据分析功能，利用各种大数据技术生成可视化的学生学习行为分析报告；自适应系统通过数据挖掘和学习分析等工具分析出来的报告，评估学生的学习过程，发现潜在的问题并进行智能干预，引导学生对学习内容进行适应性修正；教师整合基础数据库数据和分析系统得出的结论，结合多年的教学经验，通过干预系统对学生的学习路径进行人为的教学干预，对教学方案进行调整和修订，对学生未来的学习情况进行预测，将传统的同质教育演化成适应每位学生个性化需求的定制教育。

三、基于教育大数据的个性化学习模式面临的挑战

大数据技术运用于教育领域，为传统的“批量生产”式的教育模式带来了巨大变革，将引领教育进入全新的高度个性化的时代。但是，个性化学习模式中所有系统相互作用的前提条件是教学数据提供的准确性和及时性，只有在各系统之间保持快速、及时和准确的信息传递的情况下，大数据分析对教学的作用才能凸现出来。但现在许多学校的教学仍然以传统的面对面课堂教学为主，数据的传递、转换和分析可能出现滞后的情况，会影响最终干预系统分析结果的有效性。因此，大数据技术要在教学领域发挥其应有的作用，还需要学校大力推进教育信息化的建设，提高教学数据处理和分析的能力，才能充分发挥个性化学习模式的作用，真正实现教育的个性化培养。

对学生学习轨迹进行跟踪、记录和挖掘，不可避免地涉及到学生信息的保护问题，尤其在现有个人隐私的法律法规不够健全的情况下，教育大数据领域隐私规则的制定变得迫在眉睫。教育管理者要意识到大数据的使用将涉及到来自道德和法律的双重挑战，学生是教育大数据的创造者和所有者，在对教育数据进行采集和分析的时候，应取得学生和家长的认同和信任，同时制定有关学生隐私保护的法律法规，以保证所有收集到的学生数据都应用于改善教学。

参考文献

[1] 教育信息化十年发展规划（2011～2020年）[EB/OL].[2015-10-20].http：///web/content.php？id=6853.

[2] Big data：“The next frontier for innovation competition and productivity”[EB/OL].[2015-09-08].http：///news/2011/06/BigData.

[3] 陆Z.大数据及其在教育中的应用[J].上海教育科研，2013（9）.

[4] Viktor Mayer-Sch？nberger.Learning With Big Data[M].Create Space Independent Publishing，2014.

第4篇：大数据工作要点范文

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

第5篇：大数据工作要点范文

关键词： 现代信息技术 警务英语课程 融合 假设

教育部《2014年教育信息化工作要点》强调，“以促进深度融合为核心，坚持应用驱动、形成有效模式……有效促进信息技术与教育教学深度融合，总结提炼形成可资借鉴的教育信息化应用模式，大力推广、深化应用”。《警务英语》是一门典型交叉课程，既涉及英语语言又涉及警务专业知识。因此，教学内容选取要突出实用性和针对性，既要考虑基层警务岗位实际工作发展需要，又要考虑学生将来工作延伸性，其重点是以服务实战为切入点，以警务工作具体内容为依托，实现英语语言综合应用能力与警察职业能力培养的有机结合。大数据时代背景下，现代信息技术与警务英语的结合，可为警务英语课在教学中营造一个丰富的教学环境并创造一种多维互动的教学方式。本文以“技术促进语言运用的五个假设”为例，探讨现代信息技术与警务英语课程的融合。

一、技术促进语言运用的五个假设

2011年，赵兴龙等在《技术促进语言运用的五个假设》中提出：“技术促进关注过程，具有激励、转促、频率、联结和内化五个属性；语言运用也关注过程，具有情感参与、思维建构、记忆转化、问题解决和运用习惯五个要素。技术促进的五个基本属性和语言运用的五个要素之间存在的一种‘内嵌’式的特殊对应关系。”技术促进的属性可以嵌入到语言运用的要素中起到激活和催化作用，这种对应关系形成了“技术促进语言运用”的对应关系，引申出了“技术促进语言运用”的“五个假设”。

（一）假设一：情感假设――自我效能感越高，成功达成语言运用活动的可能性就越大。

美国Stanford大学心理系教授Albert Bandura提出自我效能感指在对特定的情境中，一个人如何胜任某一行为的期待或期望。在英语学习中，自我效能感对学生自身运用语言知识和产生特定学习行为之间的关系方面起着重要的调节作用，即自我效能感是语言学习的“专利”。

（二）假设二：思维假设――技术可以借助语言学习提升思维品质进而促进创造性思维的发展。

思维的品质从思维测量的角度被看做是有助于对思维进行量化分析的一个突破点。思维的深刻性、灵活性、独特性、批判性和敏捷性既作为思维测量的变量，又对培养创造性思维具有重要作用。在英语学习中，技术要借助语言提升思维品质，这就意味着现代信息技术需要通过英语学习提升学生思维的这五个要素。研究结果显示：技术促进分别与思维深刻性、灵活性、独特性、批判性、敏捷性五方面呈正相关，即正相关程度越高，可能对学生思维发展产生越好的影响。

（三）假设三：记忆假设――“一定阈值”和“适当反复记忆”的基础上，在“真实情景”中的活动越多，语言运用就越熟练。

在技术促进语言运用的过程中，“一定阈值”是指记忆需要有一个词汇或句子或语法结构的最低限度值，只有达到了这个最低限度值，记忆状况才有可能进入长时记忆；“适当的反复记忆”是指需要一定次数的巩固和练习；“真实情景中的运用”是指需要在真实的语言情景中进行运用的活动才能最终实现牢固的长时记忆，才能达到复杂情景中的灵活迁移和变通。从语言刺激物的输入到最终输出，这三个方面相互依赖、缺一不可。

（四）假设四：问题解决假设――群体记忆和个体记忆互动越多，个体成功达成语言运用活动的质量就越高。

以记忆单词为例，在技术促进的环境中，学习者记忆的单词越多，在实战练习中正确性就越高，获得高分的机会就越多，成就感就越强。因此，学习者从使用单词与单词之间的关系记忆单词到使用人与人之间的关系进行学习的方式转变是学习方式转变和问题解决的飞跃，实际上，学习者在技术促进语言运用的过程中转变了解决问题的方式。

（五）假设五：习惯假设――技术使用与语言学习习惯的博弈越趋于平衡，技术提升语言学习绩效的机会就越大。

语言学习习惯是语言学习者在一种学习情境中所积累的、以个人体验为主的一种直接经验，新技术的学习恰恰需要一种适应期和体验期，需要和以前固有的语言学习习惯进行一种博弈。研究表明，二者之间的这种博弈关系越趋近于平衡，技术提升语言学习绩效的作用就会越大。

二、“技术促进语言运用五个假设”对现代信息技术与警务英语课程相融合的指导性作用

（一）情感假设的指导性作用。

“技术促进语言运用”的情感假设即自我效能感越高，成功达成语言运用活动的可能性就越大。Albert Bandura的研究表明：体验、间接经验、言语说服和学习者个人的主观感受是影响自我效能感的四种因素，自我效能感对认知、动机、情感、选择这四个过程产生重要影响。

在警务英语课堂教学中，与现代信息技术的融合将会呈现常态化的趋势，体现在计算机多媒体网络技术渗透警务英语教学的全过程，成为一种隐性的“自然的”常态行为。在课堂教学中，可以借助各种现代化教学设备和手段，多角度、多层次、多形式地提供警务信息和工作场景，呈现自然的涉外警务工作生态情境，提供合适任务，采取多样练习方式，如开展小组案例讨论、人机对话、角色扮演、动画演示，举办警务英语情景剧表演赛，鼓励学生进行警务英语微电影制作等，增加公安院校在校学生的一是体验感，试图去完成某种任务，重在体验过程而不以成功为唯一目标；二是在完成某种任务时，学会观察其他人完成相同或相似的行为，积累自己的间接经验；三是言语说服，以鼓励、建议、劝告之类的话语改变学生自我效能感的一种方法，增强学生承受压力的程度；四是学生个人的主观感受，即学生在学习过程中对自我积极的评估，自我效能感越强，语言学习效果越好。

（二）思维假设的指导性作用。

“技术促进语言运用”的思维假设即技术可以借助语言学习提升思维品质进而促进创造性思维的发展。现阶段，公安信息化时代下，凭借现代信息技术建立了公安信息内部互联网、公安微博、公安微信等平台。公安信息网络覆盖从公安部到各省市地区的公安厅、公安局及科所队，实现在职民警网络办公自动化、数据化。公安信息化促使公安院校警务英语教学适应了时代要求，现代信息技术与警务英语课程融合促进了警察这一职业中多学科的相互渗透，学生在警务英语课堂中加强了主动性、参与意识和体验度，提升了独立性、自主性、创新性和发散性思维等能力的空间。

（三）记忆假设、问题解决假设的指导性作用。

著名实验心理学家Treicher的实验证实：人类获取的信息83%来自视觉，11%来自听觉。人们一般能记住自己阅读内容的10%，自己听到内容的20%，自己看到内容的30%，自己听到和看到内容的50%，在交流过程中自己所说内容的70%。依据Treicher的实验、视觉理论和图示理论，全面结合现代信息技术，实现视听说的全面融合，有利于调动学生多种感官共同参与教学，使其沉浸在丰富的语言环境中，增强记忆效果。

与现代信息技术相融合的警务英语课程充分实现了情景教学、课堂教学与网络教学的有机统一。网络教学借助网络信息技术和丰富的网络资源，拓宽了学生视野，丰富了教材内容，增加真实的涉外执法警务环境，培养公安院校学生掌握真实警务活动中英语的实际运用能力。在课堂上尽可能将警务工作的情景采用贴近警务工作的情景对话，编进情景剧进行角色扮演练习。可围绕警务人员在以下工作中常遇到的问题展开，例如急救、提示与通告、盘查、交通事故处理、安检、涉外治安案件处理、出入境管理、反恐等。

通过以“情境创设”、“模拟实训”、“强化应用”为形式的教、学、练、战，培养学生的语言应用能力的主动投入度，直接增强了学生的记忆效果，并通过认知努力间接增强了其记忆效果，有效地培养和提高了学生在涉外警务执法活动中语言应用能力。

（四）习惯假设的指导性作用。

“技术促进语言运用”的习惯假设即技术使用与语言学习习惯的博弈越趋近于平衡，技术提升语言学习绩效的机会就越大。

以警务英语词汇教学为例，在学习警务英语词汇的时候，往往需要学生结合相关警务知识进行学习。首先，在警务英语词汇中有许多缩写词汇，如AFIS（指纹自动识别系统）、MDMA（亚甲二氧基甲基苯丙胺，俗称“”）。其次，许多常见单词在警务英语中有不同含义，如cat’s eye通常是指装在防盗门上的猫眼，在警务英语的交通管理中指装在道路上用于在黑暗中指示交通的反光道钉；ecstasy通常是指“入迷、狂喜”等，但在警务英语缉毒中指“”。由此看来，将单词的呈现到一个警务执法情景中，让学生直接面对和他职业环境非常相似的情景对话，在这样的情景中学习单词，学生会产生非常大的兴趣，原因是情景的整体认知对单词的学习起到了一种语义记忆的作用。这就是“技术促进语言运用”的习惯假设中提出的“平衡”是让现代信息技术逐渐融合在公安院校学生的日常生活中，成为他们学习解决学习问题、工作问题和生活问题的助手，这样增加了技术提升语言学习、运用的有效机会。

参考文献：

[1]陈坚林.大学英语教学新模式下计算机网络与外语课程的有机整合――对计算机“辅助”外语教学概念的生态学考察[J].外语电化教学，2006（6）：3-9.

[2]蔡龙权，吴维屏.关于把信息技术作为现代外语教师能力构成的思考[J].外语电化教学，2014（1）：45-52.

第6篇：大数据工作要点范文

新IT 演绎“智慧教育”

新业务系统上线在即，苏州六中的信息化业务部署人员却感到无比轻松。借助苏州市教育云平台，学校可向市电教馆申请虚拟机，免去以往购置、调试以及维护设备的繁琐过程，轻松实现创新教学应用。

这在大多数信息化负责人看起来不可思议的事情，仅仅是苏州市智慧教育的一角。借助华三云网融合解决方案，苏州市电教馆进行了云平台数据中心和城域网专网的改造，充分挖掘新IT的创新价值，将区域教育信息化水平拉升到了国际先进水平，实现了学校管理方式、教师教学方式和学生学习方式的大变革。

当前，云计算、大数据等新IT技术正在颠覆行业发展路径及业务形态，教育行业也面临深刻IT变革。苏州市启动“智能光网”工程，借助云技术搭建了优质、弹性、安全的基础设施平台，同时结合各部门的业务创新，将信息技术深入应用到教学、科研、管理以及服务的各个环节中，实现了苏州市教育教学的全面创新与变革。

在苏州市“智能光网”工程改造中，杭州华三通信新IT全程参与了苏州市教育城域网专网和云平台数据中心的改造，实现了苏州市“智慧教育”：一方面，市直属学校与电教馆之间实现了万兆互联，构建了真正的城域网；另一方面，电教馆将共性的建设内容集成到了云平台，学校只需要简单使用，即可根据学校特色开创特色应用。目前苏州市电教馆已经集成了包括IaaS云服务、统一互联网服务、安防监控、未来教室等众多智慧应用。

在苏州市“智慧教育”的变革中，新IT是如何演绎的呢？

智慧教育云平台改造“揭秘”

“个有地盘，规划不一”充分概括了苏州市教育信息化改造之前的状况。以往，苏州市教育局直属学校、直属单位都有各种类型的业务系统、相应的独立配套服务器等硬件设备，但是利用率低，容易造成资源浪费。另外，数据中心在租用运营商VPN的过程中，在带宽扩容、年费用、管理等过程中无法实现自主控制。

为此，苏州市开启了云平台云数据中心的改造工程，采用华三CAS作为云服务的核心平台，为学校提供虚机申请、分配等多项新IT服务。改造后，学校可以直接使用云平台的资源，利用CAS完成学校的自助申请、日常维护管理，不再需要自行采购、维护服务器等硬件设备，大大节省了新业务部署的时间，为教育教学的创新应用与融合提供了非常好的发展环境。

云计算随需而动，按需索取的特性，也为管理人员提供了极大便利。苏州市电教馆管理人员利用CAS轻松实现虚机的生命周期管理、虚机的可靠性、业务的动态资源扩展等能力；同时CAS云平台的兼容性也为管理人员对服务器资源池的统一管理提供了环境。

城域网改造精彩“互联”

城域网的改造是苏州市教育变革的另一大亮点。随着电教馆教育E卡通、教育公共服务平台、网络电视台、学校安全视频监控、学校食堂安全视频监控等大流量业务系统的逐步上线，且学校统一从电教馆上进行互联网出口后，现有城域网带宽出现了明显不足，严重影响了智慧教育的创新与应用。

在教育城域网改造中，苏州市电教馆采用华三S10512作为核心交换机，通过连接波分系统，为每个学校提供了万兆接入能力。同时，考虑到各学校互联网应用中的流量及安全问题，在使用互联网服务时，电教馆可对用户行为进行控制，限制BT下载速度等，并结合IPS和现有防火墙进行全面安全防护。

此外，为了更好推动苏州智慧教育，华三同时参与了直属院校的无线网络建设，为其搭建了安全、快速、有线无线一体化校园网络，极大提升了校园网络带宽，增加了无线覆盖和安全防护能力，为校园教学业务、安防业务、一卡通等提供了坚实的网络基础。

在苏州市智慧教育的发展浪潮中，新IT将成为其变革的根本动力，推动教育教学应用的创新，实现教育可持续发展。

由“数字”向“智慧”跨越

根据《苏州市“智慧校园”示范校建设指南》的内容，“智慧校园”的建设包括融合的基础环境、创新的应用服务、共享的数字资源、卓越的信息能力四个方面。

在硬件上，校园网进一步完成升级改造，用教师、学生卡实现用户认证，建设未来教室与数字实验（实训）室。

在服务上，无论是管理应用、教学应用还是自主学习都更智能化。优质资源实现共建共享，无论是学生学习资源、老师教学资源还是专业发展与教研资源的共享，都是“智慧校园”建设的关键环节。

第7篇：大数据工作要点范文

关键词： 英语录音教材；内容标注；关键词检出；文本分类；数字教育出版

中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2016）04-00089-04

一、引言

在我国，录音教材是教科书体系中的重要组成部分[1]，是纸质教科书中精选内容的音频化，在我国英语、语文、音乐等学科的教学中得到了广泛的应用，迄今已有五十余年的历史。尤其是对英语这一外语类学科的教学，录音教材以其规范的语言表达和内容质量，为教师提供了便捷的辅助工具，为学生创建了良好的听觉情境，对于听说读写等外语学习基本技能特别是听的培养和达成，起到了重要作用。

英语录音教材的产生经过了素材录制、内容编辑、技术加工等音像出版的主要环节[2]，在此过程中，录音教材的编辑开发单位积累了大量的资源。最近三十年来，从教科书中的课文同步朗读到教辅中的听力测试，各类英语录音教材的总数量巨大、内容多样，如何对这些资源进行科学、高效的组织和管理，对于录音教材的编制与应用、数字化教育资源的开发和建设具有重要意义。长久以来，英语录音教材的管理主要是以录音磁带、光盘等载体为依托，将播音人员、出版单位、时长、主要内容等信息采用卡片形式通过手工来建立文本索引。然而，在数字技术飞速发展的今天，这种传统的基于人工的资源标注方式却变得日益局限。一方面，面对海量的录音教材，人工处理不仅耗时费力，而且易受疲劳、差错等人为因素影响。另一方面，目前的人工处理大多是对一些客观属性进行标引，而在智慧学习环境，更需要的是基于各种教学功能、内容语义和语音特征等信息为教师或学生提供个性化服务，现有的属性标引方式难以满足实际需求。

在这种情况下，本文基于音频信号处理、机器学习等信息技术，提出基于内容的英语录音教材标注方案，以期在尽量少的人工干预下，自动给出大量未知英语录音教材的多层级内容标签，并从教育信息化环境下的数字教材建设和录音教材数据库应用的角度尝试探索，从而为未来录音教材乃至数字化教育资源的建设和管理提供参考。

二、英语录音教材的内容描述

英语录音教材是将一定的教材内容以音频形式进行呈现的课程资源。相对于纸质教科书的文本形态，录音教材通过播音人员的演绎、背景音（乐）的插入、音频技术的处理等手段，试图营造出生动、真实的听觉环境，给人以亲近感，从而促进教师教学效果的提高、学生英语综合语言运用能力的培养。

从本质上看，英语录音教材仍归属为音频资源：作为一种重要的多媒体信息传播媒质，在人耳所能听见的频率范围内包括语音、音乐、环境音等类型。对于这些音频的内容，可以用反映其声学特点和人类听觉感受的低层特征以及贴近用户理解的语义特征来描述。

然而，不同于一般音频数据，英语录音教材面向教学的特殊地位决定了其语音部分是实现语言教学的重点。无论是内容的选择与录制还是素材的处理与集成，均围绕教学目标和教学内容进行。作为英语录音教材内容中的主体，录音教材的语音部分具有一定的规律性，从形式上看包括单词、语句、对话等基本单元，在不同的学段偏重不同；从语言内容上看，在传递词句等语言表层含义的同时，还隐含了主题、话题等高层语义信息，例如，与《义务教育课程标准实验教科书 英语（新目标） 七年级上》配套的录音教材中，就大体包括姓名、足球、晴朗等关键词，并涵盖天气、运动、生日、交际等主题。

基于以上分析可知，英语录音教材的内容描述主要体现在以语言为主的语义层面，也就是说，对于一个基本单元，可以分别用关键词和主题两个层级的内容来表示语言低层和高层语义的信息。以此为基础，还可再辅以提示音类别、间奏音乐类型等其他信息，由此构建出的更为丰富的基于不同层级的内容表征模型（见图1），就可用于描述英语录音教材的内容。

三、基于内容的英语录音教材标注方案

基于内容的英语录音教材标注的目的在于，自动得到大量未标注英语录音教材（未知数据）的基于内容表征模型的标注结果（多层级内容标签），并以此作为接口用于实现资源管理以及后端的具体应用，在此过程中允许管理人员或用户进行人工干预，通过修正学习模型来提高标注性能（见图2）。

基于内容的英语录音教材标注本质上是一个机器学习问题，它借助于已准确标记的训练数据来构建学习模型，再以此为依据建立起未知数据与内容标签之间的映射关系。作为该过程的主体，英语录音教材语言部分的内容标注主要包括音频类型分割、关键词检出和文本分类三个关键模块（见图3），它们依次相连，并且相应的输出项组成了未知数据的多层级内容标签。这三个模块的具体设计如下。

1.音频类型分割

由上可知，英语录音教材包括语音、音乐、环境音等类型，音频类型分割模块的任务就是将这些类型区分开来，以供后端模块使用。该过程是依据所提取的能量、基频、过零率、梅尔频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）等低层特征完成的，一方面通过判断这些特征的突变点来实现音频的物理切分，另一方面对切分后的片段进行基于分类器的分类，将其归属为某些已经定义好的语义类别。

对于分类的类别，语音、音乐、静音等粗粒度类别是该过程所关注的首要问题。在此基础上，也可进行某一具体类型的精细分类，如提示音、间奏、自然声响等，甚至可进一步细化分层，例如，歌谣、纯音乐等音乐类型，音乐会、爆炸等音频事件等。这一部分的细化处理结果可作为英语录音教材的内容表征模型中的其他信息，并依据实际需求进行调整和扩充。

2.关键词检出

对于英语录音教材中的语音部分，首先需要给出其语言表述信息，而这可以通过语音识别技术来实现。

在英语录音教材的编制过程中，播音人员的专业素养、编辑的监控管理、制作人员的后期处理等手段使得教材中的发音、语速、语调等具有严格标准的规范，由此得到的录音资源具有标准式朗读效果，可作为内容标注中学习模型构建所需的训练样本。但实际上，考虑到鼓励学生接触多样化英语的教学目标、尽量营造真实情境的质量把控等实际要求[3]，部分英语录音教材中会故意包含口音、情绪变化、口语化、背景音等干扰因素，此时，针对这种相对贴近实际的发音的语音识别技术，就会由于目标与学习模型不匹配等问题而产生较高的错误率，在这种情况下，相对于试图得到一词一句精准识别结果的连续语音识别，本文认为采用仅将输入语音用多个关键词进行描述的关键词检出技术则更为合适。

关键词检出是一种从无限制的语音流中识别出一组给定词（关键词）的语音识别技术，相对于早期经典的基于废料模型的处理方式，基于大词汇量连续语音识别（Large Vocabulary Continuous Speech Recognition，LVCSR）的关键词检出在大词表、任务无关的应用环境中体现了较高的准确性和灵活性。该框架先利用LVCSR将语音数据转化为覆盖多个候选结果的网格结构，再采用基于文本的匹配搜索在该网格中搜寻描述主要内容的关键词。这种两步式处理方式既通过将原始语音数据转化为基于网格的文本表示来降低了数据存储代价，又允许在无需重新进行模型训练的情况下增删关键词词表，对于未标注英语录音教材数量不断增长、内容不断多样的实际情况有较好的适用性。此时得到的网格结构将作为中间数据以满足未来的需求更新，而关键词信息将作为内容表征模型中的低层语义内容描述。

3.文本分类

该模块以关键词为输入项，输出对应语音数据的高层语义信息――主题。这是一个典型的模式识别问题，包括特征提取和模型分类两部分。其中的特征提取，即对每个已用关键词序列表示的语音数据进行基于文本的特征描述，在这里可采用经典的向量空间模型（Vector Space Model，VSM）来实现，也就是将关键词看成是离散单词，把每一个语音数据表示成向量形式，其中的向量元素描述了某个单词在该数据中的出现情况，可用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）[4]等方法表示。在得到VSM之后，便可根据已经定义好的文本类别标注信息采用支持向量机、神经网络等算法来构建类模型，并通过计算未知数据与模型之间的距离来实现分类。

至此，除了表示低层内容的关键词，主题作为高层语义内容的描述，也被赋予给了每一个语音数据。此二层信息便构成了英语录音教材的内容表征模型的主体部分。

上述三个模块给出了基于内容的英语录音教材标注的基本框架，但是待处理数据的复杂性、模型的鲁棒性和适用性、语义概念的主观性等问题还是会使得完全自动的标注方法的性能不够理想，因此不可避免的要加入人工干预。这主要需要两方人员的努力：一方面，应在后端应用模块为实际用户留有交互接口，允许人工对标注有误的数据进行标记，并反馈给标注模块；另一方面，为管理人员构建友好易用的管理界面，用以对上述标注有误的数据、具有代表性的未知数据进行人工标注，再将这些新的训练数据送入标注模块以进行学习模型的更新和优化，而这一过程可通过相关反馈、在线更新学习等算法来实现。

四、英语录音教材数据库在教学中的应用

基于内容的英语录音教材标注技术可用于生成一个可支持智慧学习环境的录音教材数据库。与传统的录音教材相比较，录音教材数据库能够为教师、学生提供更为全面的内容服务。

仍以英语学科为例，首先录音教材数据库可以为学习者提供个性化的学习资源服务。所谓的个性化学习资源服务，其核心问题是能够判断学习者现有的学习水平，并且能够提供与其现有水平相适应的学习内容。对一般的英语学习者来说，学习英语时都有明确的水平划分指标，如义务教育英语课程标准中将英语划分为五级，对每一个级别都有明确的听、说、读、写等要求，并对二级和五级水平给出了学生应掌握的单词表。基于课程标准的水平分级，我们就对经过内容标注的录音教材内容进行难度分析。可以通过对文本内容中的单词分析、背景声音、内容长度、语速等因素解析其对应听力难度水平。显然，录音内容中出现的单词属于哪一个等级水平、背景声音对主声音内容的干扰程度、语言速度等可以综合反映某一段录音教材内容的难度。通过这样的难度分析，我们一方面可以在学习者完成一次听力练习后识别其实际水平，另一方面也能够依据每段录音内容的难度级别，进一步为不同英语水平的学习者推送具有针对性的学习资源。

如果配合语音识别和语音分析引擎，录音教材数据库还可有效服务于学习者口语学习。到目前为止，在教育领域中通过计算机进行有效的语言、语音评价，仍需要基于标准录音素材来进行，录音教材数据库则提供了海量的标准语音素材。在口语学习方面，基于内容标注，录音教材数据可以辅助语音评价系统对学习者的口语情况给出更科学的评价结果，以及对学习者的口语能力提出强化和改进方案和标准语音范例，最终实现面向用户口语能力提升的教学过程。

基于内容标注的录音教材数据库还能够结合其他类型的课程资源，特别是结合数字教科书形成完整的语言学科学习解决方案。在教育部《2014年教育信息化工作要点》和《2015年教育信息化工作要点》中，均提出了：鼓励开发与教材配套的基础性数字教育资源和满足广大师生需求的个性化数字教育资源。标注好的录音内容可以作为传统教科书出版向数字教材转型的基础。例如，录音教材数据库可以和纸质教科书内容的结合，通过光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）技术和关联标识方法，形成集文字、图片、声音为一体的点读教材，通过这一方式可以弥补传统教科书在英语学科听、说方面的不足。录音教材数据库的另一种与教材的结合方式，是基于纸质教材的数字版本，整合适宜信息化环境中使用的英语数字教材。基于内容标注的录音教材数据库不仅可以与教材原有的文、图内容一起形成覆盖英语听、说、读、写的数字教材，更可以通过其多层级内标签为学生、教师提供个性化内容，解决传统教材个性化、针对性不强的缺陷。

五、总结与展望

在教育信息化的背景下，录音教材在数量和种类上的飞速发展对其有效管理与利用提出了新的挑战，而传统单一、人工的标注和组织方式已经不能满足实际需求。本文所提出的基于内容的英语录音教材标注研究与应用，以英语学科为例，运用了自动与人工相结合的处理方法，从多层次、可扩展等角度构建英语录音教材的内容表征模型，并在教育信息化环境下简要探讨该技术所形成的录音教材数据库的一些应用方式。这无论对录音教材还是其他形式的数字化教育资源的建设与管理，乃至数字化教育出版的加工与，都能具有较高的参考和借鉴价值。

在本文研究的基础上，随着未来教育信息化的整体发展，录音教材在数字化、碎片化、结构化等方面仍有进一步研究的必要。笔者认为，可能形成突破的研究方向包括以下三个方面。

在本研究的内容表征模型中，主要讨论了以英语学科语言学习要求为出发点的内容标注，并将重点放在了语音部分的处理。而随着经济、文化的国际化趋势不断增强，未来的英语教育可能会对录音内容的标注提出更高的要求。例如，加入基于说话人识别的播音人员标签、基于情感分类的情感标签等。这方面的标注信息除了要在本文所研究的内容表征模型中留出了接口外，更需要面向具体的学习情景和学习内容进行更深入的分析。

在人工干预的处理方面，本文中提到的引入人工干预是为了学习模型的更新和改进。但是这种人工干预本身带有一定的主观性，并且随着录音素材的数量增加，会导致人工工作量的递增。随着大数据技术的发展，未来通过建立具有自动判断、自动修正的录音内容标注大数据模型已成为可能。基于大数据模型，计算机不但可以自己找到已有标注中存在的差错，更可能发现内容表征模型自身的不足，并提出修正方式。

录音教材内容加工的标准化是另一个值得深入研究的问题。如本文中涉及的多层级内标签、后端应用模块接口等在实际应用中需要标准化。传统录音教材，无论是磁带或CD等形式，都早已实现标准化。考虑到录音教材今后仍是语言教学中影响范围极大的核心课程资源，当其必须进一步完成数字化、结构化、碎片化发展时，显然非标准化的录音教材将在教学应用中造成诸多问题。这也意味着通过进一步的标准研究来满足录音教材在管理、应用方面的新需求是一个必须解决的课题。

参考文献：

[1]教基二〔2014〕8号.中小学教科书选用管理暂行办法[Z].

[2]唐舒岩.数字技术条件下语言类录音教材产品的音频编辑加工模式[J].海峡科学，2013（8）：62-64.

第8篇：大数据工作要点范文

职工互助保险是介于社会基本医疗保险和商业保险之间，由各工会组织倡导组织，广大职工自愿参加的互助互济形式的保险，具有非营利性，是我国特有的一种社会互助保障形式，已经成为我国社会保障体系的重要组成部分。

2广东省职工互助保险发展历程

广东省开展职工互助保险工作的组织是广东省职工保障互助会和中国职工保险互助会广东省办事处，两个机构一套办公人员。广东省职工保障互助会成立于1997年，是广东省总工会的直属单位，开展业务类型是大病互助保障。中国职工保险互助会广东省办事处成立于1995年，是中华全国总工会直属的中国职工保险互助会在广东省设立的办事机构，开展业务类型是住院互助保障。

经过20年的发展，广东职工互助保险服务网络已遍布全省，各地市已成立了23个代办处，各县（区、市）也已成立了99个代办点，形成了省、市、县（区）自上而下的组织体系。

3广东省职工互助保险发展现状

31业务活动的基本内容

311业务简介

广东省开展的职工互助保险有：“广东省在职职工医疗互助保障计划”（以下简称：职工医疗）、“广东省在职女职工安康互助保障计划”（以下简称：女工安康）、“广东省在职职工住院医疗综合互助保障计划”（以下简称：住院综合）和“广东省在职职工住院津贴互助保障计划”（以下简称：住院津贴），建立了由住院医疗互助、重大疾病互助、意外伤害“三位一体”组成的职工医疗互助保障体系。

312运营情况

截至2016年12月，全省累计参保职工达7572万人次，累计55725名不幸患病的职工受益，发放互助金共计362亿元。其中：大病互助保障计划类型的“职工医疗”和“女工安康”，累计5484万人次参保，共有15083名不幸患病的职工受益，发放互助金共计31亿元，人均发放2万元。住院互助保障计划类型的“住院综合”和“住院津贴”，参保2088万人次，已累计向40642名患病职工发放互助金5200万元，人均1280元。

313特点及优势

（1）职工迫切需要。广东省地处中国大陆最南端，已成为中国经济最为发达、最具市场活力和投资吸引力的地区之一。广东省经济总量、常住人口数、职工人数与外来务工人员人数均居全国首位。另外，广东省整体社会保障制度处于进一步完善过程中，职工社会保障水平还不高，涉及职工就医等民生问题尤为突出。其中，非公有制企业职工人数比重大、增速快，制造业职工人数居各行业首位，多从事一线体力劳动，广大职工的保障意识日益提高，迫切希望通过工会组织参加职工互助保险。

（2）发展空间广阔。结合广东省近年来经济发展状况、工会及基层工会组织建设、职工收入及保障水平、城镇职工基本医疗保险覆盖面、外来务工人员社会保障等情况分析研究，目前国家和广东省宏观经济形势良好，社会稳定，为工会开展职工互助保险事业奠定了良好的发展基础；广东省大部分企业经过结构调整已步入良性循环，职工总体收入稳步提高，企业和个人实力增强为职工互助保险工作发展提供了物质保证；随着改革深入，广大职工自我保障意识日益提高，对自身利益的保障需求增加。目前，广东职工参保职工互助保险总量跟全省的职工总数，乃至工会会员数相比，占比都还比较小，覆盖面还不够广，广东省职工互助保险工作还有非常大的发展空间。

（3）省政府、省总工会支持。广东省政府办公厅2015年7月下发的《关于印发广东省深化医药卫生体制改革近期工作要点的通知》（粤府办?z2015?{45号）中提到，“鼓励职工参加工会组织举办的职工医疗互助保障活动，减轻职工大病医疗负担”。这为进一步做好职工互助保险工作提供了新的政策支持。广东省总工会将职工互助保险工作作为职工服务的一项重要工作，自2014年起，每年筹措3000万元资金在全省开展“住院二次医保”活动，赠送在职劳动模范、在职困难职工和补贴会员职工参加住院医疗互助保险。

32管理体系

321组织架构及职责分工

广东省职工互助保险的组织机构分为四级，第一级为广东省职工互助互济保障事业管理委员会（以下简称：管委会），管委会为最高决策、监管机构，成员实行自然替补制。第二级为省级互助会，负责全省职工互助保险的组织管理工作，以及受理省直单位业务，设综合部、承保部、理赔部、财务部等四个部门；第三级为设立在各地市总工会的代办处，共23个；第四级是各代办处设立在各县（区）的代办点，共99个。

322管理模式

（1）管理方式。广东省职工互助保险实行“五统一”，资金收支两条线的运行方式。“五统一”即：统一组织领导、?y一保障计划、统一收费标准、统一赔付标准、统一管理办法，在此原则下分级实施。资金收支两条线是指保费全部上交省级互助会，费用开支按各保障计划核算办法拨给各代办机构。

（2）风险控制。根据各项保障计划的周期特点，形成了定期测算制度，大病互助保障计划做到每年一测，住院互助保障计划做到每月一测。同时，聘请了广东金融学院精算师对住院互助保障计划进行精算研究，把测算分析和精算研究的结果作为业务风险防控的重要依据。

（3）法律保障。近年来，广东省职工互助保险发展迅速，扩展了新的保障计划，增加了保障类型，还对原条款进行了调整，参保量增长较快，理赔案件骤升，理赔争议案件随之增加。省级互助会聘请了律师顾问，对于争议案件，均通过专业的法律意见和方式来妥善处理，确保理赔工作依法依规。

323机构监管情况

省级互助会除受管委会的监管外，每年接受广东省总工会和中国职工保险互助会的财务审计，以及随时接受广东省委巡视组、省委纪检组、省审计厅的审查。通过审计、审查，均符合各项管理制度的要求，职工互助保险工作开展合法合规。

324信息化建设情况

省级互助会开发了全省联网的业务操作系统，搭建了服务器虚拟化，并构建起一个高效、可信、全面的立体防护“云”安全系统。同时，自主建设机房，为“大数据”管理和日常运营提供保障。职工参保理赔查询系统、短信通知系统、微信公众号、VPN安全登录系统也陆续上线，为参保单位和职工带来更贴心、更直接的服务。

4职工互助保险的社会影响

职工互助保险工作不仅是对社会保险的有益补充，更是贯彻和落实科学发展观的具体措施。由于互助保险职工覆盖面广、受益面大，不但可以解决职工因疾病带来的经济困难，而且可以让职工群众深切感受到党、政府和工会实实在在的关心，对维护社会稳定发挥了积极的作用。

职工互助保险工作不仅有效增强职工抵御风险的能力，更是广东工会提高职工对改革的承受能力的一种有效办法。作为社会保障体系的补充机制，职工互助保险不但强化了职工自我保障的能力，增加了企业的凝聚力，同时运用大数法则，通过保障计划的形式引导职工自愿参加互助互济活动，聚小钱、办大事，切实帮助职工在法定社会保障制度的基础上，进一步提高保障水平。

职工互助保险工作不仅开拓了广东工会工作的领域，更强化了工会维护职工权益的保障职能，树立工会组织的良好形象。可以说，工会开展互助保险工作弘扬了工人阶级团结友爱、互助互济的优良传统，在推动精神文明建设的同时，更进一步发挥了工会作为党联系职工群众的桥梁纽带作用。

5可持续发展的建议

51组织力量

广东省职工互助保险代办机构众多，但除省级互助会外，各代办机构尚未形成统一独立法人的组织形式，大多与工会其他部门合署办公，工作人员大多为兼职，人少事多，这与职工互助保险政策性强、涉及面广、工作量大的情况相违背。同时，职工互助保险本质上作为一种非营利性的保险，在长期的运营中需要有专门的人才进行费率的测算、设计和调整，以及风险的防控，但由于工会是一个群团组织，自身的工作人员并非金融相关人才，因而在互助保险整个组织体系中缺乏费率调整机制和相应的风险管理能力，组织力量较为薄弱。因此，增加各组织机构专职工作人员、引进专业人才，是广东省职工互助保险可持续发展的有效手段。

52宣传推广

目前，广东省职工互助保险实施统一的保障条款，在便于管理的同时也带来了一些问题。由于全省各地市医保政策各异，保障条款并不能达到平衡各方需求的要求，因而各地市职工参保积极性存在一定差异。在进行充分的科学测算的前提下，对部分地市进行保障条款的“量身定制”，是提高职工参保积极性的必由之路。另外，在社会舆论的引导上，通过宣传“平时注入一滴水，难时互助保平安”的理念，让广大职工深刻理解互助互济的含义，也是宣传工作的重点内容。

第9篇：大数据工作要点范文

去年以来我区工业经济运行稳中向好，工业结构优化、质效提升。主要表现在：一是工业经济平稳发展。2017年，全区规上工业完成增加值285.7亿元、增长7.5%，总量和增幅均居全市各县区首位，在全市制造业发展先进县（区）评比中荣获第一名。今年一季度规模工业增速预计8.9%。二是骨干企业加速成长。2017年，全区规上企业总数达到 188 户，其中产值过亿元企业41户。贵航特钢、冠华黄金分别入选2017年全省百强企业、全省民企百强。三是工业投资持续发力。2017年，全区完成工业投资128.17亿元，同比增长28.5%，神山灰岩矿综合开发、西恩锂电池综合回收利用等一批重大工业项目相继落户建设。四是产业转型迈出新步伐。重点培育新能源材料、电子信息、机械装备制造、矿产品精深加工、特色农林等五大产业，产业发展方向和重点进一步明确，产业发展水平不断提升。五是企业帮扶深入推进。建立常态化企业帮扶机制，深入开展“四送一服”双千工程活动，2017年累计为企业减负近2亿元，争取 “制造强省”扶持资金2899万元、“制造强市”扶持资金857.3万元。我区连续三年荣获“全省发展民营经济先进县区”称号。

近年来我区工业经济发展虽成效显著，但还呈现出总量不大、结构不优、抗风险能力不强等诸多不利因数。为此，2018年，我们将按照建设制造强区的战略要求，常态化开展“四送一扶”双千工程，大力实施三年技改行动计划，以高端化、智能化、绿色化、精品化和服务化为主攻方向，做大做强新能源材料、电子信息、机械装备制造、矿产品精深加工、特色农林等五大产业，着力提升制造业核心竞争力。确保2018年规模工业增加值增长8.5%，净增规模企业12户；完成工业投资143.9亿元，增长12%，其中完成技改投资90亿元，竣工投产技改示范项目18个。主要做好以下几项工作：

 一、着力加强经济运行调度

（一）完成规模工业增加值增长8.5%，净增规模企业12户。根据全年规模工业8.5%的增速，测算出全年需要完成规模工业产值357亿左右。将各园区及镇街每月的规模工业产值细化分解到月，确保一季度规模工业增速达7%、二季度达7.5%、三季度达8%、全年达8.5%的增长目标。积极组织符合条件的企业申报入规，从6月份开始，力争每个月申报5户以上企业入规，确保全年完成净增12户的目标。

（二）完成工业投资143.9亿元，增速12%，其中技改投资90亿元，技改项目90个。强化属地管理责任，加强与统计部门沟通协调，及时将符合条件的项目尽早纳入统计系统入库上报。坚持和完善项目调度协调机制，围绕开工、设备安装、竣工投产等项目形象节点，实行全过程动态跟踪管理。推动贵航特钢余压发电等35个技改提升三年行动计划示范项目顺利实施，确保今年年底前至少竣工18个。

二、着力促进产业提质增效

（一）培育壮大“五大产业”。研究制定加快制造业发展的政策意见，在政策、资金等方面向新能源材料、电子信息、机械装备制造、矿产品精深加工、特色农林五大产业倾斜，形成政策叠加效应，最大程度激发产业发展活力。

（二）努力促进两化融合。围绕家机智能工厂项目，加强与沈阳机床尤尼斯公司对接协商，争取一期引进100台i5系列各类智能机床。推进制造业与互联网融合发展，支持企业利用大数据、云计算加快转型升级，进一步提升我区两化融合贯标发展水平，争取全年新增省级两化融合管理体系贯标试点企业和省级制造业与互联网融合发展试点企业各1家。

（三）加强工业节能减排。加强重点耗能企业的动态监测，每月跟踪分析，做好预警调度。开展高能耗项目特别是非金属矿深加工项目摸底，掌握新增能耗底数。做好绿色工厂项目、节能环保“五个一百”推介目录征集、上报工作。严格把关船舶制造企业验收复产，消除船舶制造、修理和拆解过程中存在的环境污染隐患和问题，全面完成《中办专题回访调研报告》反馈意见整改落实工作任务。

三、着力建立企业帮扶常态化工作机制