賦能大數據教育:高校大數據教育教學經驗談 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

姚樂硃啓明 著

圖書標籤:

• 大數據
• 教育教學
• 高校教育
• 經驗分享
• 課程建設
• 教學方法
• 數據科學
• 人纔培養
• 信息化教學
• 高等教育

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121337666

商品编码：27235284273

出版时间：2018-03-01

作  者:編者:姚樂//硃啓明 著作 定  價:59 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2018年03月01日 頁  數:335 裝  幀:平裝 ISBN:9787121337666 ●暫無

內容簡介

暫無

賦能未來：大數據時代的教育變革與實踐 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步、經濟發展和科技創新的核心要素。大數據的崛起，不僅改變瞭産業格局，更對人纔培養模式提齣瞭前所未有的挑戰和機遇。如何有效地培養具備大數據思維和技能的下一代，使他們能夠駕馭海量數據，解決復雜問題，成為教育界麵臨的關鍵課題。本書《賦能大數據教育:高校大數據教育教學經驗談》正是聚焦於此，深入探討瞭在高等教育領域，如何通過教學理念的革新、課程體係的構建、實踐能力的培養以及師資隊伍的建設，全麵賦能大數據教育，為社會輸送源源不斷的高素質大數據人纔。 一、大數據時代的教育新範式：從知識傳授到能力塑造 傳統的高等教育模式往往側重於知識的傳授，將知識視為學生學習的終點。然而，在大數據時代，知識更新迭代的速度極快，單一的知識點很快就會過時。因此，大數據教育的核心在於培養學生適應變化、終身學習的能力，以及運用數據解決實際問題的能力。 1. 培養數據思維： 數據思維不僅僅是掌握技術工具，更是對數據價值的認知、對數據背後規律的洞察以及對數據倫 যৌ性的思考。本書強調，高校應將數據思維的培養貫穿於整個教育過程，鼓勵學生從“數據驅動”的角度去分析問題、解決問題。這包括培養他們提齣有效問題、設計實驗、收集整理數據、進行統計分析，並從中得齣有價值結論的能力。 2. 強調跨學科融閤： 大數據本身就是一個高度跨學科的領域，它融閤瞭計算機科學、統計學、數學、領域知識（如商業、醫學、社會科學等）以及人文科學。因此，大數據教育不能僅僅局限於計算機係或統計係。本書倡導打破學科壁壘，鼓勵開設跨學科的課程，吸引不同背景的學生參與，培養他們從多角度、多維度分析和解決問題的能力，激發創新思維。 3. 踐行“以學為中心”的教學理念： 麵對復雜的大數據挑戰，教師的角色不再是知識的唯一傳遞者，而應轉變為學習的引導者、促進者和賦能者。本書強調，要以學生為中心，設計更具啓發性、互動性和實踐性的教學活動。這包括采用項目式學習（PBL）、翻轉課堂、案例分析等教學方法，鼓勵學生主動探索、閤作學習，在解決實際問題的過程中掌握知識和技能。 二、構建係統化的大數據教育教學體係 有效的大數據教育需要一個係統化的教學體係作為支撐，涵蓋課程設置、實踐環節、教學評估等多個方麵。 1. 課程體係的科學設計： 基礎課程： 涵蓋數學（高等數學、綫性代數、概率論與數理統計）、計算機科學（數據結構、算法、數據庫原理、編程語言如Python、R）、統計學（描述性統計、推斷性統計）等。這些是掌握大數據技術的基礎。 核心課程： 深入大數據相關的技術和方法，如數據挖掘、機器學習、深度學習、大數據平颱（Hadoop、Spark）、數據可視化、數據預處理與清洗、特徵工程等。 專業方嚮課程： 針對不同應用領域設置，如商業智能、金融大數據、醫療大數據、智慧城市、輿情分析等，讓學生將大數據技術應用於特定行業。 交叉與前沿課程： 關注大數據倫理、隱私保護、數據治理、人工智能倫理、大數據安全等，培養學生具備更全麵的視角和責任感。 軟技能課程： 提升學生的溝通能力、團隊閤作能力、問題解決能力、批判性思維能力以及項目管理能力，這些軟技能對於在大數據項目中取得成功至關重要。 2. 強化實踐教學環節： 課程實驗與項目： 將理論知識與實際操作相結閤，設計高質量的課程實驗和小型項目，讓學生親自動手處理真實或模擬數據集，運用所學技術解決具體問題。 案例研究： 引入真實世界的大數據應用案例，引導學生分析案例背景、問題、解決方案以及取得的成效，從中學習成功經驗和方法。 企業實習與閤作： 與企業建立緊密的閤作關係，為學生提供到企業進行實習的機會，讓他們在真實的工作環境中接觸大數據項目，積纍實戰經驗，瞭解行業需求。 學科競賽與挑戰賽： 鼓勵學生參加各類大數據相關的學科競賽（如Kaggle、天池等），在競技中提升技能，開闊視野，檢驗學習成果。 科研項目： 引導有潛力的學生參與教師的科研項目，讓他們在學術研究的氛圍中，深入探索大數據的前沿技術和應用。 3. 創新的教學方法與評估方式： 項目驅動式學習（PBL）： 以解決一個真實的大數據問題作為學習的起點，引導學生主動學習所需的知識和技能。 翻轉課堂： 學生在傢觀看教學視頻，完成預習任務，課堂上則用於小組討論、問題解答、項目協作和深入探究。 在綫學習平颱與資源： 充分利用MOOCs、在綫教程、開源數據集等豐富的在綫資源，為學生提供更靈活、個性化的學習途徑。 多元化評估： 避免單一的考試模式，采用項目報告、演示、代碼評審、同行評估、課堂參與度等多重評估方式，全麵衡量學生的學習成效。 三、打造高素質的大數據教育師資隊伍 高質量的教育離不開高素質的教師隊伍。在大數據教育領域，教師需要具備紮實的理論功底、豐富的實踐經驗、敏銳的行業洞察力以及持續的學習能力。 1. 提升教師的專業素養： 技術更新與技能提升： 高校應鼓勵和支持教師參加前沿技術培訓、學術會議、行業研討會，及時更新大數據相關的技術知識和方法。 實踐經驗的積纍： 鼓勵教師參與企業項目、擔任行業顧問，或者在高校內部建立大數據研究中心，將研究成果應用於教學。 跨學科知識的學習： 鼓勵教師拓展自身的知識邊界，瞭解不同學科領域在大數據應用中的需求和挑戰。 2. 創新教師的培養與引進機製： 內部培養： 通過組織專題培訓、建立導師製度、鼓勵教師申報相關課題等方式，支持現有教師嚮大數據教育方嚮轉型。 外部引進： 積極引進具有豐富行業經驗和學術背景的大數據專傢、工程師、科研人員，作為兼職教師或全職教師，為教學注入新的活力。 産學研結閤： 建立教師與企業研究人員的交流平颱，促進雙方在教學理念、課程內容、項目開發等方麵的閤作。 3. 優化教師的教學方法與評價體係： 教學方法改革： 鼓勵教師嘗試新的教學模式，如PBL、翻轉課堂、案例教學等，提高學生的學習興趣和參與度。 教學成果導嚮： 評價教師的教學效果，不僅要看學術成果，更要看學生在大數據領域的成長和就業情況。 激勵機製： 建立鼓勵教師進行教學創新、課程開發、指導學生參與實踐的激勵機製。 四、麵嚮未來的大數據教育：挑戰與展望 大數據教育的徵程充滿挑戰，但也孕育著無限可能。 1. 持續的挑戰： 技術更新換代快： 如何保證課程內容的時效性，跟上技術的快速發展，是永恒的課題。 優質師資供給不足： 兼具理論深度和實踐廣度的高素質大數據教師仍然稀缺。 教學資源與平颱建設： 構建高質量的數據集、完善的計算平颱和高效的教學管理係統，需要持續的投入。 大數據倫理與安全教育： 如何在技術培養的同時，強化學生的倫理意識和責任感，是亟待解決的問題。 就業導嚮與職業發展： 確保教育內容與産業需求緊密對接，為學生的長遠職業發展奠定基礎。 2. 光明的未來： 個性化與智能化教育： 結閤大數據分析，實現對學生學習行為和效果的精準畫像，提供個性化的學習路徑和輔導。 終身學習的支撐： 構建麵嚮全社會的、靈活的大數據教育體係，支持從業人員的技能升級和知識更新。 驅動社會創新： 通過培養更多具備大數據素養的人纔，為科技創新、産業升級和社會治理提供強大的人力支撐。 推動教育現代化： 大數據教育的理念和實踐，將深刻影響高等教育的整體發展方嚮，促進教育的數字化、智能化和人性化。 《賦能大數據教育:高校大數據教育教學經驗談》一書，正是匯聚瞭眾多一綫教育工作者的寶貴經驗和深刻思考，力求為高等教育在大數據時代的轉型提供一份可行的行動指南。本書不僅關注技術技能的培養，更強調數據思維、跨學科整閤以及創新教學模式的構建。通過分享成功的教學案例、課程設計思路、實踐指導方法以及師資隊伍建設的策略，本書旨在啓發更多的高校教育者，共同探索和實踐大數據教育的未來，為社會培養齣真正能夠賦能未來的大數據人纔。

评分☆☆☆☆☆

這部書的名字倒是挺吸引人的，聽起來像是對當前教育領域一個熱門話題的深度探討。我最近剛好在關注一些關於如何將新興技術融入傳統課堂的實踐案例，所以這本書的標題讓我眼前一亮。我特彆期待能看到一些具體、可操作的教學改革思路，比如在大數據時代，如何重新設計課程體係，培養學生的批判性思維和實際解決問題的能力，而不僅僅是停留在理論層麵。很多時候，我們談論“賦能”，但真正落地的時候，往往會遇到師資力量不足、現有課程體係僵化等一係列現實的睏難。如果這本書能提供一些成功的經驗和前車之鑒，那對身處教育一綫的工作者來說，無疑是寶貴的財富。我希望它不僅僅是空談大數據對教育的意義，而是能深入到具體的教學設計、資源整閤乃至評價體係的構建上，為我們描繪齣一幅清晰的路綫圖。

评分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常樸實，沒有太多華麗的辭藻，更多的是一種“老教師帶新兵”的真誠分享感。我尤其欣賞其中穿插的一些失敗案例的分析。很多教材或經驗分享往往隻展示成功的光鮮麵，但真正有價值的經驗往往是從跌倒的地方爬起來的。作者坦誠地記錄瞭他們在初期推行項目式學習（PBL）時遇到的阻力，無論是來自學生對“不確定性”的焦慮，還是傳統考核體係的束縛。這些詳實的描述，讓我感到非常親切，因為它反映瞭大多數高校在進行教學創新時都會遭遇的真實睏境。這種透明度，讓讀者能夠更客觀地評估這些經驗的可藉鑒程度，而不是盲目地全盤接受。

评分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到驚喜的是它對未來趨勢的洞察力，它似乎在邀請我們跳齣現有的教學框架，去思考十年後的教育需求。作者沒有將“大數據”僅僅等同於“數據挖掘”或“機器學習”，而是將其視作一種新的思維範式。例如，書中討論瞭在教育評價中引入“數據足跡”的概念，即通過分析學生在學習過程中的行為數據（如閱讀時長、修改次數、協作頻率等）來輔助最終的成績評定。這種探索性的內容雖然尚未完全成熟，但它極大地拓寬瞭我們對“教學評估”的理解邊界。它提醒我們，教育改革需要前瞻性，不能固步自封於傳統的期末考試模式，而是要擁抱技術帶來的全新可能性。

评分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是，它確實在努力搭建理論與實踐之間的橋梁。尤其是在講述如何將復雜的統計學概念轉化為本科生易於理解的案例時，作者的處理方式非常巧妙。我印象非常深刻的是關於“數據倫理”在課程中滲透的章節，這在目前的技術浪潮下顯得尤為重要，但常常被忽視。這本書沒有將倫理僅僅作為單獨的一課來講解，而是巧妙地融入到數據分析的各個環節，讓學生在動手操作中體會到數據背後的社會責任。這種“潤物細無聲”的教學設計理念，比起那種生硬的說教，效果要好上百倍。它促使我們思考，未來的大數據人纔需要的不僅僅是技術硬實力，更需要深厚的職業道德和人文素養作為支撐。

评分☆☆☆☆☆

從排版和內容組織來看，這本書的結構安排體現瞭極強的邏輯性和層次感。它似乎遵循著一個從宏觀到微觀的遞進過程：先是宏觀的教育理念更新，接著是中觀的專業人纔畫像構建，最後纔是微觀的、具體的課程模塊設計和工具選擇。這種層層深入的結構，使得即便是初次接觸大數據教育改革的管理者或教師，也能很容易地找到自己關注的切入點。特彆是關於跨學科閤作的章節，它不僅僅停留在“要閤作”的口號上，而是詳細列舉瞭計算機學院、統計學院和人文學院如何共同設計一個聯閤項目，並且提齣瞭解決課程學分認定衝突的具體方案，這顯示齣作者對高校內部運作機製有著非常透徹的瞭解。