基于教育大数据的高校学生个性化管理模式

目前高校学生管理者运用经验法、观察法和简单的数据统计方法进行学生个体及群体的个性化管理,取得了一定的成效,但也存在靶向性不强、滞后性明显等较难克服的问题。大数据在教育领域的兴起为解决这些问题提供了契机。在高校建立起基于教育大数据的学生个性化管理模式将推动学生个性化管理由经验模式向科学模式变革,由被动应对向主动预警转变,由依赖点数据向全貌数据转换,从而提高学生个性化管理的效率与质量。     

学生网上评教数据的优化处理研究

学生网上评教已经成为许多学校教学质量监控的主要手段之一,学生评教数据的准确性直接影响到评教结果的应用,对于学校教学质量监控至关重要。通过研究判断和筛选失真的评教数据的方法,提高学生网评结果真实度的途径,优化网评软件,对网评数据进行有效处理等问题,以使网评结果贴近教师授课的真实情况,为教学质量监控提供真实有效的数据。     

高校思想政治教育工作中的大数据思维

大数据时代的到来给当前高校的思想政治教育工作带来了前所未有的挑战,高校相关教育工作者必须将思想政治教育工作数据化,运用大数据思维做出更为有效的决策：用数据说话,构建高校思想政治教育的数字平台,通过数据把握学生的思想和行为动态;守住数据秘密,加强数据监管,保护学生隐私;走数据化之路,拓展教育思路,创新高校思想政治教育工作方式。     

高校校、院（系）二级学生管理信息化初探

学生工作是学校管理工作的一项重要内容。如何运用先进的信息技术完善校、院(系)二级管理模式下的学生工作是值得我们认真研究、思考的问题。学生管理信息系统具有数据高度共享、采用分级管理、处理数据高效等特点,使用学生管理信息系统可以更高效、优质地完成大量的工作。在运用过程中,需要处理好学生管理系统与本校学生工作相结合、与传统学生管理方式相结合等问题。     

高职学生网上评教数据的修正与优化处理研究

针对高职学生网上评教存在的问题,采用评教验证机制设置不合理评教的限制。对学生评教数据先剔除异常值,再分别对不同班级、不同课程和不同院系之间的学生评教数据进行修正与优化处理,得出最终的修正分值,降低了因班级、课程和院系的不同而导致的评教数据的差异性,使学生的网上评教能更准确有效的反应出教师的教学水平。     

大数据助力高校网络思想政治教育创新的长效机制构建

引入大数据思维,探讨了大数据助力高校网络思想政治教育创新的长效机制。首先,要树立数据意识,善于运用数据技术与思维服务学生全面发展与个性成长;其次,整合校内资源,共享社会资源,建设智慧校园,加强内部治理,搭建学校社会信息资源全面共享的学生管理大数据平台;再次,构筑网格化全覆盖的育人网络,找准网络思想政治教育的着力点,培养具备数据技术能力的学生工作队伍,构建“大思政”网络思想政治教育实施体系;最后,本着科学性与操作性相结合、单项评价与综合评价相结合、宏观与微观相结合的原则,建立科学的大学生网络思想政治教育质量评价体系。     

高职学生成绩管理系统的实现

本文对高职学校的学生成绩管理系统进行了一些探讨。从信息管理系统的角度对学生成绩管理进行分析,形成管理职能图、数据流程图以及数据字典等一系列描述工具。     

案例教学法在分析化学教学中的应用

在化学实验和学生毕业论文中广泛涉及数据的处理与评价.现以分析化学中"误差及分析数据的统计处理"为例,探讨如何通过案例教学法激发学生的学习兴趣,旨在提高学生独立分析、解决问题和灵活应用知识的能力.     

数据驱动学习方法对大学生英语写作水平的影响

数据驱动学习方法是一种基于语料库的学习方法。在教师的引导之下,学生运用数据驱动学习方法可以自主学习词汇的搭配知识和语法知识。根据数据驱动学习的理论基础及其特点,在上海理工大学2014级部分非英语专业大学英语新生中设计并实施利用语料库进行在线自主学习的英语写作教学实验,实验结果显示,数据驱动学习方法的确能大幅度提高学生作文的成绩。     

基于Spark平台的考勤数据决策树回归分析

校园大数据分析是目前大数据研究的重要领域,针对历年积累的大量学生考勤数据,传统的数据库技术几乎无法完成全量的数据分析,串行的计算方法很难在短时间内计算出分析结果.大数据技术是解决此类问题的一种较好的方法.本文提出了一种基于Spark平台的决策树回归分析方法,可在较短时间内完成大量考勤数据的分析,生成影响学生课堂出勤率的决策树,该决策树对学生课堂出勤率的监测预警以及教学管理决策有一定的参考意义.文中详细描述了数据并行处理的流程以及采用CART算法对学生课堂出勤率进行回归分析的方法.并且比较了传统数据库技术与并行数据处理方式进行学生考勤数据分析的效率,该方法取得了较好的效果.