大數據課程總結精選(九篇)
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第1篇：大數據課程總結范文
【摘要】隨著互聯網的迅猛發展，大數據時代已然來臨。本文對大數據的定義、特點進行了概括，分析了遠程教育課程質量評估現狀和問題，探討了大數據技術在遠程教育課程質量評估中的應用。
【關鍵詞】大數據 遠程教育 課程質量評估
不斷進步的信息技術，深刻影響著社會發展，最先經歷信息爆炸的學科，比如天文學和基因學，創造出了“大數據”這個概念。這導致了新的處理技術的誕生，即“大數據”技術。大數據技術使得可以處理的數據量大大增加。“大數據是人們獲得新的認知，創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構以及政府和公民關系的方法??????大數據開啟了一次重大的時代轉型”。大數據技術對教育的發展也產生了重要影響，主要包括教育思維、教育評估、課堂教學以及個性化教育等諸多方面。
一、大數據及其主要特點
大數據是指“無法用現有的軟件工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據集合。”通常用4個V（Volume、Variety、Value、Velocity）來概括大數據的特征。即數據規模巨大（Volume）。大數據的規模是一個不斷變化的指標，單一數據集的規模范圍從幾十TB到數PB不等。數據類型多樣（Variety）。這種類型的多樣性讓數據被分為結構化數據和非結構化數據，且非結構化數據越來越多。價值密度低（Value）。雖然數據信息海量，但價值密度較低，需要通過強大的機器算法快速完成數據價值提取。處理速度快（Velocity）。通過基于實現軟件性能優化的高速電腦處理器和服務器，快速創建實時數據流已成為趨勢。
二、遠程教育課程質量評估現狀
遠程教育課程評估體系主要是對課程編制設計和具體實施環節及全過程所做的多種形式的評定。課程評估體系的建設有利于分析判斷該課程資源建設質量的高低。從事現代遠程教育較早的英國開放大學開放學習項目、麻省理工學院開放課件項目在遠程教育課程建設和質量評估方面取得了一定進展。
英國開放大學2006年開通遠程教學項目網站，這也是該校遠程開放學習項目正式啟動的標志。遠程開放課程分為初、中高三個等級。學習者依據現實水平，選擇適合的課程進行學習。英國開放大學在高質量、互動式課程提供方面做了大量工作，為保障遠程教學質量作出了示范。麻省理工學院的課程內容主要是優秀的專家學者編制設計，且由“最睿智的、最著名的教授”制作音頻、視頻等文件以及報告講座等，獲得了較好的聲譽。麻省理工學院從開放課程公開起，就十分注重學習者的使用評價和反饋，通過分析課程的點擊訪問量、具體利用率和最終影響，評估整個運行流程的效率。
三、遠程教育課程質量評估存在的問題
目前，遠程課程資源建設及質量研究結果令人不容樂觀。根據研究結果，英國開放大學遠程教育的課程資源庫、教學網站、資源服務以及數據庫形形，學習使用者很難獲得一致的權威性的信息及建議，很多的質量較低的信息使學習使用者感到困惑，甚至導致其產生失落感。麻省理工學院基于開放課程運動的評價僅局限在訪問量的多少及訪問者點擊次數和地理分布等，而其中存在紛雜眾多的重復訪問者，對于學習者面向學習內容的具體評價、學習效果及學習收獲和自我評價比較缺乏。因此，為適應遠程教育的深入發展，遠程教育課程的質量評價標準需要重新考察，特別是要充分考慮學習者的需求和愿望，而借助大數據技術建立一系列從教學到管理、監控、評估、反饋的課程質量保證體系顯得很有必要。
四、大數據在遠程教育課程質量評估中的主要應用
1、深刻變革遠程教育課程質量評估思維。遠程教育領域充滿了大數據，大數據技術也給遠程教育課程質量評估融入了新的途徑和方法。當學生使用計算機或移動終端開啟網絡學習時，包括看教學視頻、進行電子閱讀、做云筆記、完成在線作業、發微博微信、開展虛擬實驗、參加社群活動等，這些都可以成為教育大數據的來源。在基于“開發者+學習者”課程質量評估的多元化、個性化創新現代遠程教育人才培養模式基礎上，充分利用大數據技術建立多角度評價課程質量的多元化評價機制，建立具有開放性、分布性、指導性、數字化的課程質量評估體系。
2、解決評估體系構建中數據采集的問題。評估數據采集的多元化以及數據本身的可信程度，使得以往與課程評估有關的教學檢查和問卷調查等的效果不能令關注課程質量的各方滿意，為提高評估的有效性必須對評估數據的采集渠道、對象和采集的方法、組織形式等進行反思和改進。利用大數據技術，可以關注學生個體的微觀學習表現，且數據的產生完全是過程性的，是對即時性的行為與現象的記錄。通過這些數據的整合能夠客觀詮釋遠程教育課程質量，因為數據完全是在教學對象不自知的情況下被觀察、收集的，其采集非常自然、真實，可以獲得的真實反饋。
3、重新構建遠程教育課程教學評價方式。在遠程教育課程教學評價中借助大數據分析，改變依靠傳統經驗模式評價，轉向基于數據的客觀評價，通過技術層面評價分析不斷提升網絡教學活動效果。大數據技術還可以觀察記錄遠程教育教學的過程，把從結果評價導向過程性評價。通過海量數據的歸納分析，總結在線教學活動的一般規律，不斷優化改進教學過程。另外，通過數據分析，還可以預測學習者的思想、心態、行為的發展趨勢及其學習成長過程，從而分析出學習者的自身特點，有針對性地提出改進建議。
參考文獻：
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第2篇：大數據課程總結范文
關鍵詞：信息化；大數據；信息素養
0引言
在培養學生信息素養的過程中，要重視結合實際，積極制定更加完善的培養途徑，從而才能促使學生日后不斷發展。為了進一步研究高職院校學生的信息素養，本文基于對大數據的分析，總結了大數據背景下高職院校學生信息素養提升途徑。
1大數據時代高職學生信息素養的界定與內涵分析
1.1大數據時代的信息本質
大數據是伴隨我國互聯網信息科技力量不斷發展所產生的技術之一，與信息內容互相關聯，通過對大數據的內容進行深度分析以及了解，從而達到通過大量數據獲取相關的信息內容的目的。所謂數據，是對客觀事物的記錄以及定調，而所謂的信息，是通過對數據的分析以及深入研究，獲得相關內容。在大數據時代，最大的意義以及價值在于，由于數據的量相對較大，所以其中蘊含的內容相對較多，因此數據的準確性更大。這一點在目前高職教學過程中尤其突出，通過對大量數據的篩選、分析，能夠獲得更為準確的數據回饋。同時，當前大數據的媒介更為多元化，除了傳統的文字信息以外，包括圖片在內的各類信息也可被納入大數據時代。
1.2學生信息素養的界定
所謂的信息素養，指的是個體對不同信息的篩選以及深度分析，新時代高職學生的綜合素養，對信息化能力也提出了更高的要求。在目前互聯網信息科技時代，各行各業的運營大多都離不開互聯網的支持，因此在現階段高職學生也必須擁有良好的信息素養，保證其更好挖掘互聯網價值，更好適應工作崗位需求。大數據時代，信息成為各行各業不可或缺的資源，這就更加要求高職學生具備信息素養，提升知識利用與創新能力。由于高職學生身處校園環境，其信息素養水平與高職教學環境有關，使得高職學生信息素養具有顯著的校園風格。
1.3學生信息素養的內涵
根據以往的教學情況來看，所謂的信息素養可分為以下具體三類，即信息意識、信息能力以及信息倫理。所謂的信息意識，是考察學生對信息的敏感度，是否能夠第一時間在收集信息的基礎上，有效篩選不同的信息內容。而信息能力是整個信息素養的核心環節，用以考察學生對信息的利用能力，也是目前信息素養課程教學中的核心環節。信息倫理則指的是學生對信息的使用態度以及感官，能夠對信息之間復雜關系有一個客觀的判斷，能夠更好反饋信息的作用以及意義。信息倫理也可以最終理解為信息的表達，是整個信息素養的升華。在高職學校的教學過程中，教師要有意識地培養學生的信息意識，然后再循序漸進地提升學生的信息能力以及信息倫理，以求達到最佳的信息素養教學效果。
2大數據背景下高職院校學生信息素養提升途徑
2.1加強教師隊伍培養
對教育工作而言，教師的能力與水平，將在很大程度上直接影響教學的成效，這一點對信息素養的培養尤其重要。教師首先要有極高地信息素養水平，為后續學生的持續學習夯實基礎。因此，高職院校要充分根據自己的實際情況，組建一支高水平、高素養的教師隊伍。而為了達到這一目標，教師要在擁有較高的信息敏感性的基礎上，靈活、熟悉互聯網相關的知識和計算機使用能力，才能更有針對性地指導學生展開信息處理。在教學過程中，教師的首要任務是幫助學生學會以正確的方式進行信息檢索，并帶動學生將理論知識與實際工作相結合，才能更好幫助學生提升自己的信息素養。不僅是學生需要持續學習，學校也要相對應地幫助教師加強培訓工作，強化對教師的信息素養培訓。除了有針對性地進行課程理論指導工作以外，還需要組織更多元化的教育活動，如交流會、講座等，驅動教師之間更好分享自己的學習經驗，達到進一步提升自己教學成效的最終目的。此外，教師還可以加強與學生之間的交流，不僅能夠了解到學生在學習過程中的實際困難，還能更好地開闊思路，深化學習內容與維度。
2.2重視“信息檢索與處理”課程
信息檢索與處理就是運用檢索工具進行信息的檢索，以及對所檢索出來的信息進行分析、整理和運用的過程。在整個的信息檢索過程中要注意信息檢索的技巧和方法。教育部要求高校建立“信息檢索與處理”的課程，是為了培養學生利用現代網絡和計算機對信息進行檢索和處理的能力。通過這個課程的訓練，可以讓學生掌握必要的信息素養和情報意識。從這個層面來看，“信息檢索與處理”課程是一門實用性的課程，學生學到的知識可以很好的在現實生活中進行運用。高職院校的“信息檢索與處理”課程的設置在不同的學校有著些許的差異，但是所有的高職院校必須要認識到這門課程的重要性，完善“信息檢索與處理”課程的教學計劃，讓“信息檢索與處理”課程成為高職院校的必修課。
2.3合理運用教學方式
面對一個實踐性的課程，傳統的講授式的課堂教學就不再適合教學需要，要想建立一個完善的“信息檢索與處理”課程的設置，改變傳統的教學方式是首要任務。其中，需要改變的兩個方面就是信息技術的利用和學生主體地位的轉變。要在學習中發揮出學生的主動意識，在學生的自主學習和合作學習中掌握現代互聯網的使用，培養學生的信息素養。在具體的教學實踐中，要從三個方面進行改革。首先是在課堂教學上，摒棄原有的教師和黑板的模式，要把現代的多媒體教學引入到課堂中來，使教學內容更加直觀化、形象化和生動化。讓本身有些枯燥的“信息檢索與處理”課程變得更加形象，讓學生能夠主動的學習計算機有關的知識。其次是加強與生活的聯系，這是源于“信息檢索與處理”課程的實用性。所以在理論課程結束之后，要給學生布置一些作業，作業要根據學生的特點和學習水平進行分配，讓學生在課后能夠用自己學到的知識進行實踐驗證，提高自己的信息處理能力。最后是利用好網絡和多媒體。現代是一個信息化的時代，通過網絡進行課程和訓練，可以拉近教師和學生之間的關系，教師也可以通過網絡對學生進行輔導，這樣就讓教學跨越了時間和空間的限制。
2.4打造自主學習平臺
很多高職院校沒有把“信息檢索與處理”課程設置為必修課，作為選修課程，“信息檢索與處理”的內容就比較簡單。對于不同基礎的學生來說學習的程度就不一樣，為了保證課程質量，高職院校應該根據學生基礎的不同，開設不同的學習平臺，在這個自主學習平臺上，會根據學生的知識基礎進行劃分，按照學生的水平而不是年級進行教學。首先是對于信息檢索能力較弱的學生，尤其是大一的新生，主要的教學內容就是如何利用圖書館進行信息檢索和處理，讓他們對整個圖書館系統有一個基礎的認識。其次是對有一定基礎的學生，內容主要是文獻的基礎檢索知識，學會對文獻的檢索。最后是對有一定技術的學生，主要內容是讓他們學會信息的運用和輸出，其中涉及到了對文獻的檢索和論文的撰寫，這個是畢業生的必備能力。
2.5指導學生信息處理
學生在初步學會信息檢索的時候，會出現各種各樣的問題，這個時候如果沒有教師及時指導，學生會產生許多的疑問，影響到以后更復雜的信息檢索。一方面，教師要隨時了解學生的檢索方法和習慣，比如說習慣把引號里面的內容直接復制到搜索框，這樣的檢索結果就會是過時的，會耽誤檢索的效率。針對不同的錯誤習慣，教師可以給予不同的策略和技巧，幫助他們改進自己信息檢索的水平和能力。另一方面，教師要鼓勵學生嘗試建立自己的數據庫，形成大數據思維，把日常收集的信息進行整理匯總編輯，并學會利用關鍵詞來進行檢索信息。比如說可以把自己的檢索內容和需要按照時間排序，以后根據自己的需要隨時進行檢索條件的設定，可以提高檢索的效率，節省時間。當下百度是學生最常使用的搜索引擎，雖然百度的內容豐富且龐大，但是還有許多優秀的搜索引擎可以使用。而且很多資源是搜索引擎自己的資源，所以使用越多的搜索引擎就可獲得越多的資源資料。比如說新浪微博、譯網盤等，不僅僅是很流行的社交媒體，也是豐富的信息資料庫。教師要鼓勵學生多多嘗試搜索引擎，增加學生信息檢索與處理的能力，才能有效提高學生的信息素養。
2.6創設具有廣泛信息素養的社會環境
信息化的時代要求構建一個信息化的學習型社會背景，現代大學生所接觸的網絡環境有著現實世界不可比擬的信息量，而且網絡世界對大學生的影響很大，甚至有時候會超過現實社會的影響。所以為了讓社會對大學生起到更多的積極影響作用，讓大學生能夠在社會的影響下培養出更好的信息素養，國家和教育部就要重視信息素養的培養。對大學生信息素養的培養不能只停留在技術上，還要涉及到價值觀和理想信念層面。努力建構一個良好的社會環境，為大學生的學習和生活打造一個健康、和諧、舒適的成長環境。就學校環境而言，學校教學質量和水平的直接體現就是圖書館的建設水平，信息化是這個時代的特點，所以高校的圖書館也應該進行信息化建設。圖書館的信息化建設，關系到學校教育資料的健全和信息的完善，是高校教育的重要基礎。為了提升高校的教育水平，保證高校的教學質量，高校要積極加快對本校圖書館的信息化建設，完善和加強圖書館的資料數據庫，讓學生有足夠的空間進行信息資源的搜索和使用。
第3篇：大數據課程總結范文
一個Hadoop軟件庫：2013年將是大數據潮流來襲的一年，從無到有，第一步就是獲取能夠在很長時間內滿足分析需求的軟件工具。
兩臺高性能服務器：一個用作開發平臺，一個用作產品服務器。先做有關大數據分析的實驗，然后出分析模型，這樣比突然拋出結果要靠譜得多。
三位直接負責的高管：大數據不是一個人就能獨立完成的任務，需要公司高層的支持，CEO、CFO和COO都需要過問此事，這就需要CIO扮演宣傳者的角色，引起他們的注意。
四個小時的專門課程：像哈佛大學的大數據分析課程就是個很好的選擇。推進大數據管理的最好辦法就是親自參與，而最好的地點就是校園，這挺有意思的——花幾個小時重溫學生時代。
五天時間去參加波士頓大數據編程中心（非營利組織——譯者注）的活動：在那里，人們可以將理論付諸實踐，進行實際的大數據操作。
六天的大數據會議：2013年，那些必須參加的會議基本都是以大數據為主題，是時候決定參加哪些活動，并且訂好機票了。
七個TB容量的存儲空間：不確定未來的大數據空間到底要多大？對企業的過去、現在和未來的數據情況作一個評估，再看看同類企業的配置情況。舉例來說，推特一天的數據量是7個TB，每條不超過140個單詞，而UPS的數據量約為每小時11億SQL（結構化查詢語言——譯者注）
八個Hadoop相關項目：Hadoop僅僅是開始，2013年，還有一些其他的技術工具需要熟悉，如Avro, Cassandra, Chukwa, Hive等等。
九個社交媒體入口：2013年，企業應該學會如何利用社交媒體的數據價值來提升自己的競爭力，是時候試著理解Linkedin, YouTube, Facebook, Google+等社交平臺。不確定它們到底能提供什么幫助？如果是這樣，就需要重新定位整個團隊的工作方向。
十項需要關注的新技術：2013年，CIO們需要關注有關大數據的新技術，未來兩到五年內，下列技術可能會快速發展，即智能電子設備、文本分析、存儲分析和大規模集群的簡單數據處理、開放政府數據、社交媒體分析和前沿模型解決方案。
第4篇：大數據課程總結范文
關鍵詞：大數據；英語教學；基礎英語；特征優勢；優化策略
引言：
信息科技的不斷進步引領了大數據時代的到來，大數據技術以超高速計算、海量數據存儲以及移動互聯網技術等為依托，席卷了全球，帶來了生產、科技、教育和生活等方方面面的革新。在教育領域，迄今為止，大多數院校仍采用以工業化批量輸出為特點的傳統教育模式，在強調個性化的今天，荼毒著學生們的個性化發展，亟待創新，大數據技術的海量數據分析技術為教育的革新提供了可能，在英語教學方面，將大數據技術與高校的公共英語網絡課程教學進行有效結合，主張因材施教是未來教育的一大發展趨勢，對其接觸并深入探討有利于增加實踐經驗，以不斷完善其進程。
一、大數據時代特征
以2013年為界，大數據思維成為我們解決問題的又一新思路，海量數據分析處理技術是大數據時代的主要特征，依托以海量數據存儲為特點的云技術，使得我們在分析問題時能夠擺脫抽樣分析法，而能夠通過對所有存儲著的真實數據的分析，得到一些更加有意義的信息。大數據時代的特征主要包括五點，簡稱5V，分別是存儲海量----Volume，運算高速----Velocicy，類型多樣----Variety，數據真實----Veracity以及分析有價值----Value。大數據分析技術的廣泛應用給各行各業帶來了前所未有的革新，不斷地改變著人們的生活和工作方式。現在，在社會的各行各業，每天都會產生海量的數據，特別是移動互聯網的普及，將每個人類個體與互聯網聯系在一起，通過互聯網數據的跟蹤和分析，能夠了解每個人的生活、學習方式以及性格等等。特別是在教育領域，慕課、視頻課程的出現改變了W生們的學習方式，使得學生們能夠根據自己的個人意愿去發展自己的個性化教育，不再受制于地域、時間以及資源有限性等，并且以大數據分析技術為工具，能夠掌握學生們的學習情況，從而給予教育工作者更多有價值的反饋，以提高教育質量。
二、大數據技術與高校公共英語網絡課程教學結合的優勢
在大數據時代的技術背景下，將大數據技術與高校的公共英語網絡課程教學進行巧妙融合是提高學成果的一大有效手段。高校的公共英語教學屬于基礎型科目，面向的是全體同學，以大班教學為主，即使是網絡課程的多樣性，也無法實現每個同學的個性化教育，從很大程度上限制了個體的發展，而大數據分析技術的引入則很好地解決了這一問題，通過對海量數據的分析，能夠得到一些對教育有價值的信息，從而能夠有效指導教育的下一步進展。
大數據技術與高校公共英語網絡課程教學結合的優勢主要表現在三方面，一是學生個體，二是教師教學，三則是網絡教學平臺建設。學生是該項目的直接受益人，通過建立英語網絡教學平臺，在該平臺上一系列相關的教學資源，能夠使得學生隨時隨地進行學習，完美地突破了時間和空間的限制，學生可以在英語網絡教學平臺上通過觀看教學視頻的方式習得所需知識，還可根據自己的知識理解能力和時間安排自行安排學習進度和視頻回放，極大地增加了教育的普及度，學生們還可以通過在線互動的方式來和老師同學交流，有效地解決了答疑的問題，另外，學生們的在線學習記錄均會被記錄存儲在數據庫中，教學視頻的者和教學平臺的管理者均可以通過對單個學生學習軌跡數據的分析處理，掌握該學生的學習習慣和學習思維，從而方便高校制定針對個性化的教學方案。該項目的實施有利于提升教師們的教學能力，網絡在線課程的數據收集，通過大數據技術的處理能夠很容易地指導某個知識點同學們的理解程度，例如對于某一部分教學視頻，學生們的瀏覽量數據明顯很高，或是對于某一知識點的測驗題，學生答錯的概率明顯高，這就說明該知識點是學生們的難點，下一定的教學資料準備就要進一步解決這一知識點；數據的關聯性分析是大數據處理技術的又一大能力，它能夠通過對眾多看似毫無關聯的數據進行分析處理，運用高效的數據分析技術取得一些關聯信息，來指導教師們的教育教學活動進展。大數據技術還能夠指導英語網絡教學平臺的建設，教學平臺建設之初，因為缺乏實際經驗，一定會存在很多不足之處，完善其建設的措施除了調查問卷等這些被動式的方式之外，還可以主動進行瀏覽量、學習時間分布、學習停留時間，知識點視頻點擊率等數據分析，以合理規劃教學內容、資源上傳時間、資源關聯內容等，來完善英語網絡教學平臺的建設。
三、大數據與高校公共英語網絡課程教學結合的優化策略
鑒于大數據分析技術對教育教學的顯著優勢，將大數據分析技術與高校的公共英語網絡課程教學結合起來是教學模式改革的一個好思路。但是在大多數院校的實際施行中，由于經驗欠缺，使得這一項目成效雖有提升，然卻差強人意。分析其癥結，主要是在改革方式、教師培訓以及教學管理上存在問題，要完善該項目，必須合理選擇英語教學模式、加強教師隊伍的建設和加強教學管理，下面具體展開論述。
1、合理選擇英語教學模式
新時代英語教學模式主要分為三種，一是反轉課堂，二是微創新課堂與小微課，三是慕課。每種模式均對應著不同的教學方法，反轉課堂是將傳統的授課模式完全反轉，即知識點內容學習由學生課下在教學平臺上完成，課堂不再用于知識點的講授，而作為小組討論和知識點答疑的場所，這種教學模式完全顛覆了傳統的填鴨式授課模式，主張以學生為主體，充分發揮學生們學習的主觀能動性，在英語教學中，還能提高學生們的口語交際能力，是一種高效的英語教學方式，適合校園網建設完善、硬件設備齊全的絕大部分高校，但是對學生們的自主學習能力要求較高。微創新課堂是介于反轉課堂模式和傳統教學模式之間的教學方法，它綜合兩種教學模式的優點，未完全摒棄傳統課堂講授知識點的教學模式，而是將課堂的課時分為了兩部分，一般是以6：4的比例將課堂分為講授和互動環節，并且還包括教學平臺上的小微課，這種教學方式適用于個性化教學，規避了學生們不同自學能力的差異。慕課是大規模上課程的簡稱，是一種完全的網絡在線教學模式，教師們將教學視頻、教學課件、測驗題、課程作業等完全到教學平臺上，并設置作業提交期限、成績提交期限以及課程截止日期，由學生們自主安排時間，這種教學模式脫離了實體的課堂，完全突破了空間的限制，適合于通識教育教學。三種教學模式各有優缺點，各大高校要依據自己學校教師、學生以及學校設施的齊全程度，因地制宜，合理選擇教學改革的模式，切忌盲目跟風、不顧實際。
2、加強教師隊伍建設
教師是教學活動的支持者，決定著教學活動的進程和質量，教學改革的實施與教師的能力密切相關，新時代教學模式的改革要求教師有著相當熟練的信息技術操作能力以及與時俱進的知識信息更新能力，因此對各大高校來說，積極引進新一代優秀教學人才以及加強對老教師的教學能力培訓顯得十分重要。積極引進人才，更換新鮮血液，加強能力培訓是提升教師隊伍整體專業素質的主要手段，只有建立高質量的教師隊伍，才能保證教學改革的不斷創新以及新思路的提出。
3、加強教學管理
教學管理工作是完善教學質量的重要保障，加強教學管理工作主要從以下幾個方面展開。一是要基于經驗總結和大數據分析為教師們的教學安排提供建議和指導，例如要能夠依據網絡大數據分析技術合理劃分學生們的英語能力等級，并根據不同的等級區間實行分級教學；要能蛞讕荽笫據分析技術得出最高效的視頻授課時長，并根據學生們的不同等級設置視頻倍速調節按鈕；要能夠基于大數據處理技術給授課教師提出具體建議，以提高學生們的學習興趣和自學能力，以發展學生們的個性化學習。二是針對新的教學模式，首先實行教學試點，然后根據教學成果驗收不斷改進該模式，直到形成比較完善的體系，再進行全校范圍推廣。三是加強對教師的監督，合理量化教學勞動成果，保證新型網絡教學模式能夠有效實施。
結語：
高校公共英語的網絡課程教學是一種新的教學模式，它依托于網絡技術的普及，而大數據時代的到來，則為海量網絡數據的處理分析提供了可能，由此能夠為依托數據的教學活動提供關聯性分析，以此指導高校的英語教學，從而能夠為學生制定個性化學習方案、提升教師的教學能力以及完善網絡教學平臺的建設。但是，目前大多數高校的英語教學網絡課程建設在教學方式的選擇、教師隊伍的建設以及教學管理上還存在著一些問題需要解決。但無論怎樣，大數據與高校公共英語網絡課程教學的有效融合是大勢所趨，因此各高校仍要積極探索，不斷完善教育的革新。
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第5篇：大數據課程總結范文
關鍵詞：大數據；荷載與結構設計方法課程；教學研究；教學現代化
中圖分類號：G642.0；TU 文獻標志碼：A 文章編號：1005-2909（2016）05-0086-04
大數據是21世紀的重要技術革新成果，大數據開發與應用帶來更多新技術的出現，各行各業也急需適應大數據發展的人才。2015年8月國務院頒發的促進大數據發展綱要提出了應加快適應大數據發展需求的人才培養，所以培養適應大數據時代需求的創新人才是擺在高等學校面前的重要任務[1-4]。目前，國內高校土木工程專業人才的培養還不能滿足大數據產業的需求，基于大數據背景下的教學改革也比較少[5-8]，所以應積極推進基于大數據背景下的土木工程專業課程改革。結合土木工程專業背景和社會實際需求，融合大數據時代的技術和思想開展土木工程專業課程教學改革，除了要培養學生的基本技能，還應注重培養學生對海量數據的采集、存儲、管理、挖掘與分析等綜合能力。黑龍江科技大學土木工程專業荷載與結構設計方法課程組開展了面向大數據需求的教學改革。該項改革以荷載與結構設計方法課程的基本知識為基礎，以項目為載體，以培養學生獲取信息的能力、分析能力、工程實踐能力和綜合應用的能力為主線，從教學內容、教學方法、教學手段等方面進行改革探索，力求實現“信息―知識―能力”一體化課程教學目標。
一、大數據背景下荷載與結構設計方法課程教學現狀及存在問題
（一）教學內容離散，系統性差，知識跨越性大
由于該課程涵蓋了數學、力學及土木工程所有專業課程的荷載基本計算及原理知識，而且教材各個章節的內容聯系不緊密，所以各章節的知識跨越性大、連貫性差，導致學生學習效果不盡人意。此外，與修訂后的新規范相配套的教材內容滯后，導致教學內容差異性大，教師只能將新規范內容融入教學中，學生學習起來常常感到很茫然。加上該課程是專業基礎課，其教學內容很多是后續專業課的內容，學生由于對專業課內容不了解，也不明白該課程的具體實際用途，因此對課程的重要性認識不夠，以致學習效果差。
（二）主導思想滯后，教學方法、教學手段更新慢
教學中盡管教師也不斷改進教學方法和手段[9]，如創設啟發式、討論式、案例式、比較式、互動式等教學方法，但是并沒有從根本上改變以教師講授為主導的教學理念。在大數據時代，信息量大，而且傳播速度快，很多知識僅靠教師的講授是無法跟上信息時代步伐的。因此，教師必須要轉變教學思維，構建教師與學生合作、協同參與的多元教學模式。
二、大數據時代背景下課程教學改革的總體思路
筆者所在學校荷載與結構設計方法課程教學改革總體思路：遵照國家大數據時代加快創新人才培養的綱要要求，結合土木工程專業人才培養需求，以及荷載與結構設計方法課程內容特點，借鑒國內外先進的教學理念、教學方式、方法和手段，以大數據建設為平臺，以荷載與結構設計方法課程建設項目為載體，以培養學生獲取信息的能力、分析能力、工程實踐能力和綜合應用能力為主線，實現“信息―知識―能力”一體化課程教學目標（見圖1）。大數據時代背景下，最大程度挖掘學生潛力，使荷載與結構設計方法課程教學模式越來越趨于理性，教學活動更多地開展實踐教學和情感教學，充分彰顯以學生為本的教學理念，讓教師與學生的溝通越來越多，讓教學互動性越來越強，進一步完善該課程現代多元化的教學模式。
三、基于大數據需求的課程改革路徑
（一） 依托大數據平臺建設，構建分層次、分模塊的課程內容體系
基于大綱要求，在改革原來課程內容的基礎上進一步梳理，分成荷載計算與結構設計方法兩個層次，然后將荷載計算分成豎向荷載、水平荷載兩個大模塊，結構設計方法分為結構可靠度理論、規范設計方法，并注重內容與新規范之間的差別，強調新舊規范的對比，同時更新規范知識，突出以信息化為主導，將各模塊的內容與專業課程內容銜接起來，教學中引入各專業課程知識，將荷載課程內容平臺與專業課程平臺進行合理的銜接。
（二）借鑒國內外先進的教學經驗，構建“信息化、開放式、多元化”的教學模式
1.構建“多元混合式”教學模式，實現翻轉課堂教學
借鑒“慕課”網絡教學平臺的教育模式，開發該課程的網絡教學平臺，構建“多元混合式”教學模式，實現課程教學信息化。該課程教學中將網絡在線教學與課堂教學相結合，實現每節荷載課程的課前網絡在線導學，特別對課程中涉及的相關專業課程內容提前在導學內容中進行布置，學生可以利用多方資源有針對性地提前對相關內容進行學習。在課堂上教師可組織學生對學習過程中的收獲、問題和心得進行交流、解答和分享，并針對學生的學習情況進行有針對性的指導和講解，對教學內容的主要知識點進行總體梳理和總結，整個教學過程實現信息與知識的融合，加深教師與學生的溝通。可以說這種“多元混合式”教學模式，實現了由傳統以教師為主的填鴨式課堂教學模式向以學生為主的翻轉課堂教學模式的轉變，有助于教學相長，有利于學生的全面發展。
2.采用微課教學的輔助模式，開放、拓展教學和學習空間
在改革傳統教學模式的基礎上，引入現代化的微課教學模式，發揮微課內容精短、主題鮮明的優勢，利用其形象性、精品化、便捷性等特征，將每一章的重點和難點內容制作成微課。例如，水平荷載中的風荷載、地震、土側壓力等的計算是學習的重點，也是學習的難點，將這部分內容制作成微課后學生不僅在課堂上，而且在課堂后也可以對教師所講的內容進行學習，非常方便。將微課教學與傳統教學相結合，拓展了教師教學和學生學習的空間，使教學任務和學習任務得到分解，解決了傳統教學中課堂時間緊、任務重的問題。目前微課教學應用越來越廣，因此，在荷載課程教學中將微課教學模式與傳統教學模式相結合，是大數據時代荷載課程教學模式改革的有效途徑之一。
3.加強傳統教學模式與新的教學模式的融合
一切事物都具有兩面性，優缺點并存，教學模式也不例外，新的教學模式也存在弊端，需要與傳統教學模式進行融合，這樣才可以達到事半功倍的效果。新的教學模式可以體現學生的自主性，引導學生自覺參與學習。但是針對目前學生的基本功、能力等狀況，荷載與結構設計方法課程學習還需要教師的督促和指導。另外，對荷載課程中實際規范的應用及新舊規范的對比，也需要在教師的指導下對具體實際問題進行分析，尤其需要教師與學生的及時溝通。因此，完全依靠學生通過網絡等新的教學模式仍然不能很好地解決學習中的實際問題，現代教學與傳統教學的融合才是理想的教學方式。
（三） 依托大數據的平臺建設，創建荷載課程的教學空間與學習環境
以土木工程專業大數據平臺建設為契機，創建荷載與結構設計方法課程教學現代化環境。通過大數據信息平臺建設，建設并完善荷載與結構設計優秀課程網絡平臺，為教師教學、學生學習和師生交流提供網絡空間，教師和學生都可以在網絡平臺上下載該課程的學習資源、作業要求，還可以實現學生和教師在線互動、答疑解惑。此外，平臺還提供與該課程內容相關的眾多專業課程優秀網絡資源的鏈接地址（例如：土力學、工程結構抗震、高層建筑結構等精品課程資源網址），大家可以在這里獲取與課程相關內容的有益資源。在此平臺還可獲取該課程在后續課程及工程中的實際應用實例、工程事故案例等，幫助學生明確該課程學習的重要性，拓展學生專業視野。另外，可以建立該課程的微信群和QQ群，師生可以隨時隨地進行溝通交流。教學和學習空間的拓展，能充分發揮學生和教師的主觀能動性，開闊學生的視野，增強學生的學習積極性。
（四） 依托荷載優秀課程平臺，建立“網上―課上―卷上”一體化、全方位的考核評價體系現代化的信息技術，為荷載課程考核評價提供了眾多的評價手段。改革原有荷載與結構設計方法課程評定辦法，在繼續采取將期末最終評定與平時考核相結合的考核辦法的基礎上，基于荷載優秀課程網絡平臺建設增加網上評價的環節，評定內容更加全面，方式更加多樣。最終期末成績（100分）=網上（15分）+課上（15分）+創新（10分）+期末試卷（60分）。具體考核辦法網絡評價10分：由學生在荷載課程網絡學習平臺上完成各階段學習任務及作業情況，系統給出評價；學生互評5分：通過網絡平臺學生提出并解決問題，學生之間給出客觀評價；創新實踐能力10分：學生應用荷載課程的知識對實際工程事故案例提出自己的觀點和處理辦法；課堂作業、出勤率和課堂表現各5分：課堂上學生對該課程的重視程度，對教學內容的掌握和課程參與互動情況；試卷評價60分：通過期末考試考核學生對整體內容的掌握情況。由此建立的“網上―課上―卷上”一體化、多樣性、全方位的考核評價體系（如圖2所示），打破了傳統的一張試卷定成績的考核辦法，是信息時代荷載課程教學改革的又一突破。
四、結語
大數據正在改變當今的社會生活，對高等教育改革也提出了一個全新的課題。本文基于教育大數據平臺建設，對荷載與結構設計方法課程教學進行前瞻性研究，從課程的教學內容體系、教學模式、教學環境及考核評價體系進行創新改革探索，立足該課程學科前沿，順應大數據時代的需求，充分彰顯荷載課程教學以學生為本的教學理念，最大程度挖掘學生的潛力，實現教學方法手段的現代化、多元化，以及“信息―知識―能力”一體化的教學目標，使荷載與結構設計方法課程教學符合時代的發展步伐。
參考文獻：
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第6篇：大數據課程總結范文
分析大數據的內涵、特點及其對教育所帶來的影響，闡述大數據背景下的中職教育的變化。
【關鍵詞】
大數據；中職教育；課程體系；教學方式
中職院校作為培養人才的重要場所，在進行教育活動的過程中，應跟上時展的步伐，以培養大批專業能力較強、綜合素質較高的人才，進而滿足經濟社會發展對人才的需求。目前，隨著大數據時代不斷發展，中職教育處于此背景下，面臨著更加嚴峻的考驗，同時也帶來較大的發展機遇，中職院校為更好地面對和迎接大數據時代，需更加深入地進行教育改革，以促進中職教育的有效開展，為社會培養更多綜合能力較強的人才。因此，本文主要分析大數據時代與中職教育改革，從大數據時代的定義、特點展開分析，進一步說明大數據時代對教育的影響，提出大數據時代下的中職教育改革措施，以期促進中職教育改革。隨著科學技術的不斷發展，云計算、大數據等計算機技術向更高的方向發展，也使社會管理技術不斷地向數字化方向發展。伴隨著大數據處理技術的快速而深入地進入管理領域進行應用，大數據為我們解決了許多數字化管理問題。大數據時代已經來臨，大數據將進入社會的各個領域。
一、大數據的內涵及特點
（一）大數據的內涵
目前，社會各界對大數據缺乏一個明確、統一的定義，大數據主要由巨型的數據整合構成，這些巨型的數據已超出人們在可接受的時間內，收集、儲存及處理數據的能力，且數據的增長速度非常快，因此，將其稱為大數據。美國的國際商業公司總結出大數據的三個特點，分別為大體積、快速化及多模式，之后相關的數據分析人員提出了大價值的特點。
（二）大數據的特點
1.數字或是數據量飛速增長
大數據所指向的就是對無限量的數據進行處理，因此其數據的量增長很快。相關研究結果表明，2007年，全球網絡系統的儲存數據超過350EB，如果將其換算為GB，則高達3200億GB。在所存儲的數據當中，只有少量數據保存在以往的網絡媒介上，如報紙、雜志以及書籍等，其他的都是數字數據。2013年，全球網絡系統儲存數據超過1.2ZB，大約為12300億GB，只有少于3%的數據記錄在以往使用的媒介上。
2.工作、思維方式發生轉變
以往的計算機水平非常低，人們只能通過隨機選擇的方式，來研究大量數據，以利用較少的數據，得到更多有用的信息。但這種采集信息的方式所獲取的信息，具有很大的局限性，它只能從采集的數據中，得到事先所設計好的答案，得到的答案并不是適合在任何情況下使用，很難了解到更多深層次問題。若把計算機網絡當做隨機抽樣對象，則很難找出一個最佳數據抽樣標準；若抽樣網絡比較小，則利用抽樣數據研究得出的結果，就很難體現網絡系統的結構特性。大數據可以幫助我們解決這些問題，獲得全面的數據信息。由此改變了以前的隨機抽樣的工作方式，從更全面的角度來進行思維。
二、大數據對教育所帶來的影響
大數據時代的到來，對教育工作會產生一定的影響，各個教學中的事物都會發生很大的變化，如教學教材、教學環境、課堂秩序甚至上課鈴聲等，與以往的數據比較，大數據儲存的信息量非常大，以非結構化的形式存在，并且數據的分析，都是由專家層慢慢轉為普通的用戶。這樣有利于促進高校教育事業的發展，引發高校的改變，如教學環境變化、教育與學習模式變化及教學場景改變等。此外，當前教育部門在進行學校教育評價時，很難對整個教育過程進行較好的評價，主要因為高校在教學過程中，信息數據量非常大，很難及時收集與分析。而在大數據背景下，老師可分析不同學生的學習需求及學習能力，直接在在線平臺上進行教學評價，并經分析、整理及歸納整合成數據保存在數據庫中，可供隨時進行調閱。計算機系統也會根據教育教學中產生的大量數據進行整理，全面而客觀地反映學生的實際。借助大數據教師可以及時了解學生的學習狀況，進而促進高校有效地開展教育工作。
三、大數據背景下的中職教育的變化
（一）滿足大數據發展需要，調整課程體系
近年來，隨著教育改革的深入，對中職類院校來說，課程體系需要進行新的調整，這是中職學校教學中屬于一個十分重要的環節。但在大數據時代影響下，學生的學習資源非常豐富，教育環境越來越開放，因此，可突破傳統的模式，調整中職院校的課程體系。以前調整課程體系時，一般這樣進行，邀請一些教學經驗比較豐富的老師，隨意、自由地搭配課程，這種方式缺乏明確的教學目標，課程體系的系統性不強，很難提升中職院校的教學質量與水平。如果應用大數據技術，就可以通過全面了解學生信息，結合學生的學習能力及自身的發展情況，搜集大量的數據，對其進行科學、合理地整理和分析，并對之后的發展情況做適當的預測。同時，利用大數據分析和預測各專業未來的發展方向和就業情況，行業所需要的技術和能力。然后再對課程體系進行合理地調整，編訂更合理的中職院校教學內容，滿足行業發展及學生就業和發展的需要。
（二）滿足大數據發展需要，提升教師水平
中職院校老師的主要職責是將所學的專業知識傳授給學生，培養和提升學生的學習能力與專業技能。因此，在大數據時代之下，中職老師也需及時更新知識，多學習新的知識，以便適應信息時代下經濟社會的發展變化。同時，要跟上大數據時代的發展，不斷研究教學內容和教學方法，調整教學內容，優化教學模式，提升自身的學習能力及專業水平。在課堂教學中，注重將基礎知識和實踐訓練相結合，進而提升中職教學質量。增強對學生的自我學習能力、創新能力、職業技能等方面的培養，不斷開拓學生的學習視野，使學生能及時了解到新的知識，掌握新的技術，跟上時展的進程。
（三）滿足大數據發展需要，轉變教學方式
一般來說，中職院校大部分學生學習積極性不高，缺乏學習興趣。可是他們卻熱衷于網絡，離不開網絡，在大數據背景下，中職院校教師利用大數據改變教學方式，從封閉式教學逐漸轉變為開放式教學，突破以往教學中的時間、空間限制。利用大數據豐富和整合教學資源，將學校的各種學習課程進行處理、分析，制作成更方便學習的數據信息，上傳到校園網內，引導學生到網絡平臺來進行學習。這種利用網絡技術可以讓學生隨時、隨地進行學習。教學不再受限于教室里的課堂教學，而是更開放，更多樣，滿足學生的不同要求，順應潮流。
隨著科技的不斷發展，人們逐步邁入了大數據時代，大數據也逐漸滲入到各行業、各領域當中。因此，為滿足經濟社會的發展需要，提升中職教學水平，在大數據時代之下，中職教育可從教學模式及課程體系調整方面，進一步促進中職教育發展。
作者：甘敏 單位：廣西交通運輸學校
【參考文獻】
［1］閆志利，邵會婷.我國中職教育吸引力弱化趨勢的市場學分析［J］.教育與職業，2015（21）
第7篇：大數據課程總結范文
市場營銷工作在大數據背景下受到一定的影響，市場營銷作為一門實用性非常強的學科要與實際市場營銷緊密聯系才能夠培養出符合社會需要的人才。因此，市場營銷教學方法在大數據背景下成為新的熱點課題。本文首先分析了大數據背景下市場營銷的特點，然后細致討論了該背景下市場營銷教學的方法和策略。旨在為高校市場營銷課程專業的教學教研工作者提供參考。
關鍵詞：
大數據背景；市場營銷；教學方法
“大數據”成為了網絡時代中一個新的名詞，所謂“大數據”既不是一種新的技術，也不是一個軟件。“大數據”主要是網絡時代信息高度共享后出現的一種現象，即單位時間內呈現出的數據的數目激增。市場營銷工作很大比重依賴于對數據的整合與分類，從而確定營銷方案。面對龐大的數據，市場營銷工作的開展有了更好的機遇，同時也面臨著龐大工作量的挑戰。另外，量的積累導致質的飛躍這一哲學原理也適用于市場營銷工作，當數據量非常大的時候，就可以創造性進行應用以實現市場營銷工作的創新。所以在大數據背景下市場營銷教學方法必然要進行適度調整。
一、大數據背景下市場營銷的特點
1.具有商品關聯挖掘網絡營銷特點商品關聯挖掘營銷是指在某種特殊聯系的基礎上將兩種商品放在一起，進行營銷推廣。這種商品關聯挖掘網絡營銷模式需要以大數據為基礎探索商品之間的聯系。啤酒和尿不濕本是不相及的兩種商品，但是經過巧妙聯系卻可以綁定在一起銷售。美國媽媽照顧寶寶沒有時間出去買尿不濕，爸爸下班買啤酒的時候正好把尿不濕買回家。
2.具有基于大數據的用戶行為分析營銷特點在大數據背景下建立用戶行為分析營銷模式意指通過記錄和分析用戶的上網數據，總結出用戶的喜好和經濟水平，篩選出有價值的潛在客戶，對其制定一對一的營銷計劃。時下淘寶和美團都根據用戶的已購買信息來為用戶推送相關商品,這種營銷行為也受到客戶的好評，他增加了客戶與商家的互動粘度。
3.具有基于大數據的個性化推薦營銷特點網絡營銷模式中，基于大數據背景下的個性化推薦營銷模式是非常重要的模式，在目前的一些社交網絡平臺中，比如微信、微博、知乎等，用戶可以根據自己的喜好建立屬于自己的社交圈，在自己的社交圈中隨時隨地自己喜歡的信息，利用大數據，銷售者可以收集這些用戶喜歡的信息，分析消費者的心理需求，利用快速的網絡傳播速度和目前龐大的社交群體，進行個性化的商品推薦，這種營銷方式和用戶行為分析營銷方式有很大的相同點，也具有極強的針對性。
4.具有現代通信的大數據分析營銷特點現代通信數據分析營銷模式的運用在實際生活中的例子有很多，其中比較有名的有淘寶中量子恒道統計，它主要有兩種功能，一種是量子恒道網站統計，另一種是量子恒道店鋪統計，網站統計主要是統計客戶和第三方的一些數據和內容，比如網站訪問量，全面監控數據變化，同時通過分析收集的互聯網數據，歸納總結客戶的網絡使用規律，根據分析結果制定相關的網絡營銷策略，量子恒道店鋪統計通常是實時統計淘寶店鋪在運營中產生的數據，利用這些數據對店鋪作出相應修改，吸引客戶。
二、大數據背景下市場營銷教學的方法和策略
1.增加學生做課堂報告的案例分析課比重增加學生做課堂報告的案例分析課比重的目的在于讓學生對于市場營銷活動有整體感知，能夠將市場營銷的理論知識應用于分析當中，對學生市場營銷基本功的夯實大有弊。此外，市場營銷專業的每位學生都要做一個課堂報告，不同的學生的興趣點不同，學生們在做課堂報告時就是信息共享的一個過程。在學生做課堂報告的案例分析中，老師要注意以下三點以達到理想的教學預期。第一，教師要為學生提供一個經典的模板。制作模板的目的是讓學生們知道要做哪些事情，做到什么程度。這樣就讓學生養成良好的市場營銷思路，具有扎實的專業基礎。第二，教師要對學生的案例分析進行深度點評。老師的點評主要分為兩個部分，一是課上點評，主要是抓住案例的亮點和學生分析的獨到之處，從而讓學生們共同學習；二是課后點評，主要是對學生的不足之處和課堂上時間限制而點評完的內容進行補充。老師的深度點評能為學生的案例分析提供新的方向和反思。第三，教師要將學生的案例分析作品匯集成冊。該項工作開展主要是為了達到教學相長的目的，教師對學生案例進行點評要與時俱進地結合當下市場營銷實際，長期積累后的案例分析作品集就是校本教材的雛形。
2.將市場營銷課堂轉移到計算機網絡中心將市場營銷課堂轉移到計算機網絡中心的目的在于讓市場營銷專業的學生能夠熟練使用現代通信設備，從而能夠在大數據背景下在營銷工作中嫻熟運用現代通信設備。時下市場營銷中的問題是營銷專業的工作人員的通訊設備使用能力欠缺，而通信設備專業工作人員不懂營銷，兩者之間的溝通誤差造成了營銷效果不理想。增強營銷專業學生的訊通設備使用能力則可以提高市場營銷活動能力。在計算機網絡中心進行市場營銷課程的講解要注意以下三點。第一，教師要通過主機對學生所用計算機進行總體控制。教師所用計算機為主機，學生所用的為子機。教師在進行課程講解時要通過主機對子機的控制來學，從而避免學生開小差。第二，教師要將學習講義提前發給學生供學生預習思考。該教學過程可以參考美國教學中常用的“翻轉式”課堂教學方法。將課堂轉移到計算機網絡中心的目的主要是增強學生利用計算機來處理數據的能力，所以課堂練習是重要部分，通過預習能夠大幅減小課堂講解的時間，從而為大量練習提供必要的時間保證。第三，利用校內網來構建網絡學習平臺，下課前學生要將課上的練習任務提交到網絡平臺上。網絡學習平臺能夠對學生的課堂練習情況進行監督和反饋，同時也為教師對學生練習的批改提供了方便。
3.構建師生互動式教學模式構建師生互動式教學模式的目的在于讓學生在課堂上有更多的話語權，從而實現學生主體教師主導，教師將學生們的觀點和信息進行有效整合，從而挖掘商品關聯性，進而培養學生用普遍聯系的觀點來思考問題，最終培養出適應社會需要的創新型人才。在構建師生互動教學模式時，要注意以下三點。第一，扮演主持人的角色，掌握課堂討論話題的主導權。互動式課堂的弊端是容易出現學生跑題的狀況，老師要對學生討論內容的主題進行把控。第二，適當提問，引導學生思考。互動式教學成果得益于教師和學生的深度溝通和交流，老師適當提問能夠引導學生向著預期的方向思考，從而有利于教學的順利進行。第三，適時質疑，激發學生的思考辯論潛力。青年學生有著不服輸的精神，老師適時的質疑能夠激發學生的潛能。
4.增加學生的實踐課程比重增加學生的實踐課程比重的目的在于讓學生在大量實踐中掌握用戶行為分析的能力。不同學生感興趣的營銷課題不同，經過實踐學生能夠找到自己喜歡的課題，并對商品用戶的行為進行分析。在增加學生的實踐課程比重要要注意以下三點。第一，要對學生的實踐課程進行進度追蹤和成果檢查。對進度的追蹤是督促學生以克服學生的惰性，成果檢查是對學生做事效率的要求。第二，要在學生的實踐課程中與學生保持互動聯系，從而予以學生技術上支持和理論上的幫助。學生實踐的目的在于將理論知識應用到實際中，大數據時代下，很多營銷活動都發生了變化，學生需要老師對其實踐進行答疑解惑。第三，在條件允許的情況下，教師要與學生所在的實踐單位的營銷負責人聯系，從而對學生面臨的營銷內容有深度的了解，進而給學生具體的有效的指導。
三、結語
綜上所述，大數據背景下，市場營銷方式發生變化，相應的市場營銷的教學方法也要有針對性地進行改革。這既是市場營銷專業適應企業需求的需要，也是對教育領域中全面深化改革的踐行。增加學生做課堂報告的案例分析課比重，能夠讓學生將市場營銷的理論知識應用到分析當中，提升學生能力，同時不同學生做不同類型的課堂報告，能夠拓寬學生視野，增大整個學習階段的信息量。將市場營銷課堂轉移到計算機網絡中心可以保證師生在課堂上共享網絡資源，教師可以知道學生應用現代通訊技術對大數據進行處理以服務于市場營銷工作。構建師生互動式教學氛圍，能夠增加學生的話語權，在教師的引導下讓各種思想碰撞出火花，從而了解各種商品的關聯性。增加學生實踐課的比重，可以讓學生對自己感興趣的商品進行用戶分析，從而提升學生的市場營銷實戰能力。因此，高校市場營銷專業教師教研工作者要對當下市場營銷的特點進行深入分析，從而創造性地研究出有效的教學方法。
參考文獻:
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第8篇：大數據課程總結范文
據國家郵政局數據，2013年“雙11”全天共產生訂單快遞物流量約1.8億件。對比2012年數據，“三通一達”快遞公司流量全部翻倍，日處理量已過千萬，卻并未像往年出現“快遞爆倉”的現象，網購者普遍認為配送效率較高。這其中，大數據應用起到了絕對的重要作用。
一、大數據時代
最早提出“大數據（Big Data）”的是全球知名咨詢公司麥肯錫，他們認為“大數據是下一輪創新、競爭和生產力的前沿”，“對于企業來說，海量電子數據的應用將成為未來競爭和增長的基礎”。由于大數據具有規模性、多樣性、高速性、價值性的特點，使得數據處理工具、處理方式，隨著互聯網與信息技術的進步，得到逐步發展，同時大數據應用也已經深入到各行各業，從科技到醫療、政府、教育、經濟以及社會的其他各個領域。2013年5月召開的“京交會”上，申通快遞展示了其最新的“信息化智能平臺”。該平臺通過對數據的歸納、分類和整合，可以清楚地查看申通網絡任何一個網點的經營現狀和業務構成等。而在2013年初，京東商城就已啟動云計算研發基地，并成立“京東商城――中國人民大學”電子商務實驗室，著力電子商務大數據的分析與合作。
二、大數據給物流專業教育帶來的機遇與挑戰
據規劃，菜鳥網絡將建成一張能支撐日均300億元網絡零售額的智能物流骨干網絡，讓全國任何一個地區做到24小時內送貨必達。這是大數據在物流領域的一次大應用，這種應用將會改變物流行業格局，勢必給各物流運營商帶來沖擊。所以，物流快遞行業必須及時提高企業競爭力度，擴大企業實力，進而迎接激烈的挑戰，而一些菜鳥網帶來的不僅僅是挑戰，還蘊含著有利商機，同時創造大量的就業崗位，帶來大量的人才缺口。根據麥肯錫公司的預測報告，到2018年，僅僅美國可從事“深度分析研究”的大數據專業人才短缺就將達到14萬～19萬人之間。這些人才不但需要掌握著機器學習技術、統計或計算機科學技術，而且還必須能夠真正知道如何將龐大的數據信息轉化為有意義的商業情報。大數據的價值在于從海量的數據中發現新的知識，創造新的價值。可喜的是，物流快遞行業正是一個產生大量數據的行業，在物流快遞各個環節中都會產生海量的數據。應用“大數據”技術，通過對其中的數據進行歸納、分類和整合，清楚地分析企業網絡任何一個網點的經營現狀和業務情況等。然而，傳統物流本科教育培養的是更偏向物流系統構建、分析，物流系統運營管理等精英人才。大數據在物流行業的應用產生的物流系統數據分析師對企業的作用將越來越大，這就對物流教育提出了更高的要求。只會IT技術的人才是不能解決物流行業數據處理問題的，大數據需要的是復合型的人才，需要將深厚的技術背景與所在行業和業務領域的需求相結合。物流教育機遇隨之而來。
三、我國物流專業教育現狀
雖然大數據給物流教育帶來了機遇，但當前的物流教育模式，仍然不能勝任，因為我國推行物流教育20多年來，取得了一定的成就，但同時也存在一定的問題。（1）學科建設不夠完善。缺乏獨立的物流知識體系，很容易造成教學安排的重復，導致教學體系的冗余狀態。（2）教育模式陳舊。現階段的教育模式仍然是重知識傳授、輕能力培養，填鴨式教育不利于學生創新能力培養，分析問題、解決問題能力也欠佳。（3）教材雜，不能因材施教。存在相當一部分教材知識出現了重疊問題，很少將物流實踐經驗技術總結指導來進行教材編寫，教材質量普遍較低。（4）課程結業考察模式陳舊。學生只學習教材，容易形成期末突擊學習，考完就忘的局面。（5）教學配套實驗室建設落后。即使建設了相應的物流實驗室，但用于教學和科研的較少，擁有物流省級以上實驗室的更少。（6）學術與實踐能力并重的物流教師缺乏。由于當前教師都需要博士學位，因此大量年輕教師都缺乏企業實踐，對學生培養不利。（7）案例、互動教學少。物流是實踐行業，教育應輔以大量案例、互動教學，但當前案例教學大都較陳舊，國外案例不大符合國內實際情況，更多的案例沒有能將問題分析透，不能讓學生在實際中學習成長。
四、大數據背景下物流專業教育模式
在當前大數據發展如火如荼的背景下，大數據分析處理能力對物流專業教育提出了更高的要求。物流是實踐性很強的行業，物流教育也應立足實踐。大數據帶來的是思維的轉變，強調的是創新，是新發明、新服務的源泉。因此物流教育應立足實踐并積極創新，其教育模式可適當借鑒國外教育模式。德國模式：德國從人才培養目標、課程體系、師資隊伍和實踐環節的設計上都以應用型人才培養為基礎，對于培養目標而言，培養的人才不僅有系統的科學技術知識，而且具有超強的實際應用能力，學生畢業后能很快勝任大中型企業的技術骨干或小型企業的技術骨干等工作，其課程體系也與企業實際應用緊緊銜接，師資隊伍也以雙師型（即雙軌制）為主，實踐環節考核也有嚴格要求。
英國“工讀交替，實踐教學”模式：學生先到企業學習，了解企業的需要和自己需要的理論知識體系，再回到學校進行專業知識技術的學習，之后再回到企業進行實踐。通過這種形式讓學生充分將理論知識與實踐技能相結合，畢業時同時具備較好的系統知識與實踐技能。高校的培養目標、課程設置等方面均以應用為主，注重產學結合。多數高校與當地的企業形成互利合作機制，系科設置和課程設置按社會需要調整，學校招生人數大都以企事業單位的需要和勞動市場的人才預測來確定。這種人才培養模式不僅為社會培養大量應用型工程師，也大大提高了就業率。美國“生計教育”模式：高校的專業設置、課程設置與社會職業需求緊密關聯，使高校教育與社會職業高度相關，高校本科應用型人才培養強調學生在接受教育的同時接受專業知識與技能的培訓。人才培養的特點可以概括為：教學方式靈活多樣、企業高校合作培養、政府企業支持培養、系統知識與專業技能同時培養。這三種模式總結起來，就是高校教育注重社會需求，按崗位需要來設置知識技能教育體系，注重實踐，高校與企業聯合培養學生，其畢業后反哺企業，提高實踐能力與行業熱情。
因此，在當前形勢下，物流教育模式可適當做出調整，可從以下幾個方面進行轉變：
1.明確就業定位。全國各高校的物流專業可根據自身專業優勢進行物流人才教育細分，不必全國都培養大致相同的人才。各高校有各自的優勢專業，完全可以形成自己的獨特優勢，進行差異化物流教育。根據定位來設置自己的培養計劃，按需培養。
2.加強校企合作。各高校可根據自己情況，加強與企業的合作，細分行業，形成以行業為基礎的物流專業特色。同濟大學物流工程專業至今已與建材行業、快遞行業、快消品行業、電子產品行業等多個行業建立產學研合作基地，通過行業滲透積累科研經驗，反哺教學，培養卓越工程師。
3.加強學生實踐。在建立的產學研基地中，充分磨合企業需求，為企業提供科研保障的同時，加大學生實踐力度，強調學生在實踐中學習，在實踐中成長。大數據教育靠學校自身是無法完成的，只有將學生投入到企業實踐中，從企業獲取數據，應用所學知識技能進行挖掘分析，為企業提供決策支持，才是多贏。為此，建議設置兩個實習期：大一暑假一至兩個月的專業實習，了解企業需求和學生自身所需學習的知識體系；第二個時期為大四上學期，學生學習后再實踐，要求能為企業解決一些具體問題，如大數據分析、網絡優化、倉庫布局及運作優化等。同濟大學物流工程專業當前已設置6周的企業實習，全身心投入到具體實踐當中。
4.開展校企合作的科研訓練計劃。建立如全國物流大學生設計大賽類似的訓練計劃，由企業根據自身情況題目，由學生組隊參賽，培養協作意識、動手能力與創新意識，解決實際問題，同時企業也能獲得一些“意想不到”的創新想法。學生的畢業論文或畢業設計盡可能安排在企業進行，雙導師的培養模式更能讓學生快速成長。同濟大學物流工程專業的某件畢業論文，將企業的倉庫效率提高30%。
5.鼓勵教師到企業踐習。君欲善其事，必先利其器。只有當教師擁有足夠的行業經驗的時候，才能更好地減少填鴨式教育，讓課堂更生動，提高教學效率，也能為企業解決更多的科研問題，形成緊密的校企合作關系，為學生教育提供更好的資源保障。
6.加強實驗室、專業圖書館建設。高水平實驗室是科研和教學的必要手段。實體仿真實驗器材和軟件環境，可以讓學生合理地構建自己的物流網絡，充分發揮想象力，培養創新能力，也是作為大數據分析的必備硬件。專業圖書館建設也能彰顯專業優勢，提供科研教學便利。
第9篇：大數據課程總結范文
關鍵詞：管理統計學；教學模式；大數據；案例教學
中圖分類號：G4 文獻標識碼：A doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.33.147
1 引言
管理統計學是一門應用統計學方法和理論研究經濟管理問題的應用性學科，它通過收集、分析、表述、解釋數據來探索經濟管理問題的規律，并輔助企業進行管理決策和提高管理效率。傳統的統計學關注小規模數據下的數據描述、推斷和科學分析用。與之相應，管理統計學的課堂教學主要關注統計學原理的講述、小數據的推斷分析和經濟管理問題的簡單應用。
然而，自2008年Nature雜志發表“Big data：science in the peta byte era”以恚大數據的發展方興未艾，備受學術界，企業界等關注。大數據的理念和技術不僅在互聯網、金融、機器人、人工智能等領域取得突破性進展，也將對企業的生產、經營和決策等活動帶來深刻的影響，通過對企業大數據的深度挖掘，有助于實現企業的商業價值，規避企業的決策風險，提高企業的競爭力。
大數據時代的到來，對管理統計學來說既是機遇又是挑戰，機遇在于：大數據的分析主要建立在統計學的基礎上對數據進行處理、分析，從而使得大數據可視化；而挑戰在于：當下管理統計學的教學方法和教學手段難以匹配大數據時代對數據分析從業者的要求，這就要求對管理統計學的課堂教學模式進行進一步的發展與創新，以期適應大數據背景下的新要求。
如何結合大數據時代的新要求設計合適的課堂教學模式，如何結合豐富的大數據應用案例開展課堂教學活動，如何增強大數據背景下學生的數據驅動的管理決策意識，培養適應大數據時代要求的高素質人才，這些都是大數據背景下傳統的管理統計學課堂教學模式所面臨的問題和挑戰，這也促使管理統計學教學工作者不得不去探究、優化甚至改革現有的管理統計學課堂教育模式。
2 傳統管理統計學教學模式的概述
筆者所在的教學團隊來自于武漢科技大學管理學院，承擔全院《管理統計學》課程教學任務，在教學方法、實踐教學等有較為豐富的教學經驗。然而，在多年的教學過程實踐和與學生的教學互動當中發現：現有的管理統計學教學模式盡管相對較為成熟，在培養學生的數據分析意識方面起到的重要作用，但是仍存在以下不足，而這些不足恰恰難以適應大數據背景下對管理統計學教學帶來的挑戰。
2.1 注重理論講授，忽視應用教學
受技術發展和數據規模等因素的制約，傳統的管理統計學教學大都采用理論驅動的教學模式，教師依托教材，注重統計學基本原理和方法的傳授，學生掌握基本原理，對統計學的實際應用等關注較少。
盡管管理統計學課堂教學會涉及到一定的應用案例，但是這些案例大都簡單，陳舊，數據來源單一，難以接觸實際原始數據，統計建模思路也相對固定，這些教學案例既不能反映管理統計學的最新發展和應用思想，也無法將其帶入企業經營的情景，對企業決策過程缺乏了解，這些因素都使得學生對該課程的學習興趣不高，不利于培養學生應用統計學解決實際問題的能力，進而影響課堂教學效果。
2.2 注重數學推導，忽視工具應用
管理統計學要求學生掌握一定的數學基礎，教材也都有較多的數學公式和理論推導，忽視了培養學生應用SPSSvSASvR等統計軟件工具解決統計問題的操作能力。
根據經管類專業的培養定位，對于經管類專業的學生而言，相比于統計的數學公式，真正實用的如何借用SPSSvSASvR等統計軟件工具來解決企業經營決策面臨的實際問題，尤其是在大數據背景下，需要處理海量、復雜、多源、異質的高維數據。這些是單憑數學推導和簡單的手動計算無法完成的。
近年來，大數據、互聯網等技術的快速發展催生了一類新型且前景廣闊的職業方向-數據分析師。綜合數據分析師的職業要求，可以發現，這些職位大都要求從業者了解基本的統計學原理和方法，熟練掌握SPSSvSASvR等統計軟件工具，并應用這些工具解決企業經營管理面臨的實際問題。
2.3 注重知識考核，忽視項目訓練
受限于教學管理制度和考核手段等因素，目前管理統計學課堂教學考核方式大都以閉卷為主，主要考察學生對統計學基本知識點的掌握情況，以及學生應用統計學知識解決簡單案例的綜合能力。
然而，在大數據時代背景下，除了要求掌握統計學基本原理，更應培養學生應用統計學知識解決實際問題的綜合能力，而這種綜合能力往往涉及數據獲取、數據預處理、數據探索、統計建模、模型檢驗、模型評價、模型解釋、模型部署和模型修正等數據分析的全過程，這種綜合能力的掌握是無法通過現有的知識考核來達到的，這些必然要求學生通過參與實際項目或模擬情景來實現。
3 大數據背景下管理統計學教學模式探討
如何結合大數據時代的新要求設計合適的課堂教學模式，如何結合豐富的大數據應用案例開展課堂教學活動，如何增強大數據背景下學生的數據驅動的管理決策意識，培養適應大數據時代要求的高素質人才，這些都是大數據背景下傳統的管理統計學課堂教學模式所面臨的問題和挑戰。而現有的管理統計學課堂教學模式難以匹配大數據時代對其提出的要求，這就要求對管理統計學的課堂教學模式進行進一步的發展與創新，以期適應大數據背景下的新要求。
