赋能大数据教育：全国高校大数据教育教学经验谈 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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姚乐 著，姚乐，朱启明 编

图书标签:

• 大数据
• 教育教学
• 高等教育
• 经验分享
• 课程建设
• 教学改革
• 信息化教学
• 数据科学
• 学科建设
• 案例分析

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121337666

版次：1

商品编码：12320181

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-03-01

用纸：轻型纸

页数：352

字数：350000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：全国高校、产学研合作企业及研究院

全面展现中国高校大数据教育教学产业现状的史鉴级著作

51位全国高校大数据教育工作者智慧结晶

阐述当前大数据教育产业的热点、难点、疑点问题

内容简介

本论文集全面展现中国高校大数据教育教学产业现状，汇编50位全国高校大数据教育工作者智慧结晶，首次阐述当前大数据教育产业的热点、难点、疑点问题。主要内容分为六篇，第一篇以大数据教育为重点，以不同视角阐述高校大数据教育中的若干问题；第二篇主要分析大数据时代的人才培养模式及疑点难点；第三篇着重探讨大数据背景下的产业发展与转型；第四篇介绍了大数据等相关技术的理论；第五篇探究大数据的应用实践案例；第六篇展望大数据未来发展趋势，为高校教育、产业发展提供指导性意见。

作者简介

姚乐，CIO时代学院院长、中国新一代IT产业推进联盟秘书长。兼任北京大学信息化与信息管理研究中心秘书长和全国高校大数据教育联盟秘书长。北京大学管理学博士、美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院访问学者（北京大学公派）。北达软总体架构（EA）专家组组长。国内首批通过OPEN GROUP的TOGAF9认证和FEAC的FEA认证。美国麻省理工学院（MIT）高级管理者课程认证。主要研究领域包括信息化战略与规划、CIO知识体系、新一代信息技术和互联网技术架构等。参与过多个***电子政务金字工程和多个大型企业的信息化规划与项目管理。个人撰写及主编的著作包括《务实电子商务》《CIO综合修炼》《智慧城市实践指南》和《互联网+时代的转型与变革》等。2011年被全国信息技术标准化委员会颁发云计算专题组"卓越贡献奖”荣誉证书。

目录

序言 陈国良
前言 姚乐

教育篇
从大数据到数据科学
“数据科学与大数据技术”专业课程体系与教学环节探讨 曹淑艳 （3）
为什么《数据科学》是现代人才的“必修课” 朝乐门 （9）
数据科学与大数据技术新工科新探索 方志军（13）
当“数据科学”遇上“自由博雅” 王 伟（19）
数据科学与大数据技术专业申报与建设 张祖平（26）
关于高校大数据教学若干关键问题的探讨 林子雨（32）
运用大数据技术深化教育信息资源应用 舒红平（40）
大数据在高校智慧校园中的应用 孙名松（46）
区块链+教育的需求分析与技术框架 金义富（55）
本科大数据实验平台及资源建设等的思考与探索 李 辉（59）
民族教育信息化建设探索与研究 甘健侯（64）
大数据在教育中的应用及限度 谭维智（71）
大数据背景下的“新工科”培养模式――以软件工程为例 倪建成（77）

人才篇
大数据人才培养之道
“互联网+”时代创新人才培养模式的思考 郝志峰 （85）
大数据应用创新及人才培养探讨 何宗耀 （91）
大数据技术人才培养需要跨越的障碍 胡学钢 （97）
大数据研究要注意的两个问题 陈 禹（101）
对大数据专业人才培养的几点思考 黄润才（105）

产业篇
新时代下的互联网产业变革
互联网+背景下的企业转型与变革 董小英（113）
大数据与企业管理决策 傅湘玲（117）
大数据产业中的协同创新――技术、应用与新业态的区域实践 洪文兴（124）

技术篇
互联网创新驱动，推动技术研发
大数据技术与产业中的几个关键问题商榷 陈立潮（133）
Python编程要点 董付国（139）
数据可视化 刘 刚（146）
大数据时代的数据挖掘 李 涛（150）
大数据时代的人工智能 王国胤（158）
3D打印格局的大视野认知 胡福文（162）
人工智能――奇点还是支点 马宏宾（168）
多尺度量子谐振子优化算法 王 鹏（185）
深度学习的最新进展 王万良（191）
大数据时代的编程语言 夏 天（196）
人工智能时代的“盲点”――信息无障碍 卜佳俊（203）

应用篇
融合先行，释放价值
工业/物联网大数据 汪 卫（213）
大数据语义分析与应用实践 张华平（218）
油田大数据应用探索 李春生（229）
广播电视个性化节目推荐系统 王 鑫（234）
大数据与健康 孔繁之（241）
大数据+旅游――由旅游供给侧需求导出 任 鸣（247）
金融大数据分析与应用 许 伟（251）
健康大数据的降维问题 周丰丰（256）
基于认知心理学的大数据可视化设计研究 萧 冰（261）
大数据与生物信息学的应用研究与实践 李劲华（264）
大数据治理规则体系构建研究 安小米（269）
社会网络中顶点相似性度量方法研究与应用 郭景峰（285）
10大怪象――国外供应链计划和决策类软件在中国的运用 高峻峻（298）
大数据和人工智能在高校舆情处理中的应用 张 晖（304）
物联网与农业大数据 陈学斌（309）

未来篇
大数据带来的机遇与挑战
大数据时代：机遇、挑战与思考 王兴伟（315）
互联网+大数据=大智慧 张德富（320）
在自由与控制之间达致创新 李 鹏（326）
大数据安全机遇与挑战 赵冬梅（329）
后记 （334）

前言/序言

全国高校大数据教育联盟 理事长

中国科学院 院士

陈国良

教育关乎国计民生，教育问题异常复杂，大数据在重塑教育教学方面具有无限的潜能。那么，大数据怎样才能有效驱动教育变革？大数据教学有哪些特点？大数据进入教育领域将面临哪些困难与挑战？近期，由CIO时代APP、全国高校大数据教育联盟主编的《赋能大数据教育》一书，对这些问题进行了很好的诠释。

《赋能大数据教育》这本书旨在为教育界、产业界以及社会各界人士打开一扇了解“大数据教育”的窗户，本书结合全国42所高校51位院长、副院长、教授、副教授有关教育大数据的学术讲座进行内容编辑，共分六篇，包括教育篇、人才篇、技术篇、应用篇、产业篇、趋势篇，近20万字。虽然篇幅不长，但本书编者们通过艰苦的研究，精心编辑了最新的、有重要价值的大数据教育教学领域的学术研究成果、教育行业的重要数据分析等，深入浅出地介绍了什么是大数据教育、大数据教育的价值、大数据教学方法、大数据挖掘、大数据应用、大数据可视化、大数据安全、大数据前瞻等等，从不同的角度为读者展示了一幅浩瀚的高校教育大数据蓝图。面对汹涌澎拜的大数据，无论对于高校大数据教育工作者还是普通公众，这本书无疑具有重要参考价值。

当前，中国的高等院校培养了大量的计算机、软件、统计分析、数学应用、社会管理等专业人才，为中国的大数据战略进行了很好的人才储备，但从发展来看，这些储备的人才还远远满足不了社会需要。随着全国高校陆续开办“数据科学与大数据技术”、“大数据技术与应用”等大数据专业，未来，将会有更多的、更专业的大数据人才从高校走出来，源源不断地进入市场为社会服务。我们应在大数据时代抓住历史机遇，与时俱进，为实现中国经济结构转型和中华民族伟大复兴贡献力量。

与其他行业相比，教育界对大数据的广泛接纳还是近期的事。但可喜的是，我们看到大数据正在走进教育的领地、走进学校的大门、走进教师和学生的生活。可以预期的是，一个属于教育的大数据时代即将到来，它不仅影响学校内部治理的改革，而且会驱动整个教育领域的变革。但从整体上看，目前大数据在教育决策、教学过程中的运用还处于摸索和起步阶段，大数据人才培养体系仍需要不断完善。这些遗留工作，仍需要产、学、研各界相互努力，协同发展，让我们携起手来为我国教育大数据事业奋斗。

《拥抱智能时代：面向未来的教育变革》 图书简介 在信息技术飞速发展、人工智能浪潮席卷全球的当下，教育的使命正面临深刻的重塑。传统的教育模式和知识体系已难以完全适应快速变化的社会需求。我们迫切需要一场面向未来的教育变革，以培养能够驾驭智能时代、解决复杂挑战的创新型人才。《拥抱智能时代：面向未来的教育变革》一书，正是在这一时代背景下应运而生，它汇集了教育界、科技界、产业界的顶尖智慧，深入探讨了教育如何应对智能时代带来的机遇与挑战，为构建更加智慧、公平、高效的教育体系提供了全新的视角和实践指导。 本书并非仅仅停留在理论层面，而是着力于勾勒教育变革的蓝图，并辅以详实的案例分析和前瞻性的思考。它将引领读者穿越教育的传统藩篱，审视教育的本质与目标，并以前所未有的广度和深度，探讨智能技术如何赋能教育的各个环节，从教学内容、教学方法、评价体系到学习者培养，全方位地解析教育的未来形态。 第一部分：智能时代的教育新使命 在智能时代，知识的获取方式、生产速度以及应用场景都发生了翻天覆地的变化。人工智能、大数据、物联网等新兴技术不仅深刻地改变了社会结构和经济模式，也对人才的需求提出了新的要求。本书第一部分将深入剖析智能时代对教育提出的新使命。 重塑人才培养目标： 传统教育侧重于知识的传授，而智能时代更需要培养具备批判性思维、创新能力、解决复杂问题能力、跨学科协作能力以及终身学习能力的人才。本书将详细阐述如何构建面向未来的教育目标，强调培养“会思考、能创造、善合作、敢担当”的新一代公民。 技术赋能的教育新生态： 智能技术为教育带来了前所未有的机遇。人工智能可以实现个性化学习、智能辅导，大数据能够精准分析学习行为，虚拟现实技术可以创设沉浸式学习体验。本书将探讨如何构建一个以学习者为中心、技术为支撑的教育新生态，打破时空限制，实现普惠教育和高质量教育的有机结合。 伦理与人文的关怀： 伴随技术发展而来的，是深刻的伦理和社会挑战。如何在人工智能时代保持人文关怀，培养学生具备社会责任感和伦理判断能力，是教育不可忽视的课题。本书将引导读者思考，如何在技术进步的同时，守护教育的人文底色，培养具有健全人格和道德情操的个体。 第二部分：创新教学模式与方法 面对智能时代对人才能力提出的新要求，传统的“填鸭式”教学模式已显陈旧。本书第二部分将聚焦于教育教学方法的创新，探索更加符合时代需求的教学模式。 个性化与自适应学习： 每一个学习者的学习节奏、认知风格、兴趣点都不同。智能技术能够通过对学习数据的分析，为学习者提供定制化的学习路径和内容。本书将深入介绍如何利用人工智能和大数据技术，实现个性化与自适应学习，让每个学生都能找到最适合自己的学习方式，最大化学习效率。 项目式学习（PBL）与探究式学习： 智能时代强调解决实际问题的能力。项目式学习和探究式学习能够让学生在解决真实世界问题的过程中，主动获取知识、培养技能。本书将提供丰富的案例，展示如何在不同学科领域中有效地开展项目式学习和探究式学习，激发学生的学习兴趣和内在驱动力。 跨学科融合与STEAM教育： 现实世界的挑战往往是复杂的、多层面的，需要多学科的知识和技能来解决。本书将强调跨学科学习的重要性，并重点介绍STEAM（科学、技术、工程、艺术、数学）教育理念，阐述如何将不同学科有机融合，培养学生的综合素养和创新思维。 翻转课堂与混合式学习： 技术的进步使得学习不再局限于课堂。翻转课堂和混合式学习模式，通过将线上学习与线下互动相结合，能够更有效地利用课堂时间进行深度讨论、协作实践。本书将分享不同学科在实施翻转课堂和混合式学习中的成功经验和遇到的挑战。 游戏化学习与情境化教学： 游戏化机制能够极大地激发学习者的参与度和积极性。将学习内容融入游戏情境，能够让学习过程变得更加有趣和生动。本书将探讨如何将游戏化元素巧妙地融入教学设计，以及如何创设逼真的学习情境，提升学习的沉浸感和体验感。 第三部分：智慧评价体系的构建与实践 评价是教育过程中不可或缺的一环，它不仅是对学习成果的衡量，更是对教学有效性的反思和改进。在智能时代，传统的单一、僵化的评价方式已难以全面、准确地反映学生的真实能力。本书第三部分将深入探讨如何构建和实践一套更加智慧、多元的评价体系。 过程性评价与形成性评价： 强调在学习过程中对学习行为、思维过程、协作表现等多方面的持续性关注和评价，而非仅仅关注最终的考试成绩。本书将介绍如何利用技术手段，如学习分析、行为记录等，实现精准的过程性评价和形成性评价，为学生提供及时有效的反馈。 多元化评价工具与维度： 评价应是多维度的，能够涵盖知识掌握、技能应用、思维能力、情感态度等多个方面。本书将介绍如何运用项目作品集、口头报告、小组协作评价、自我评价、同伴评价等多种评价工具和方法，构建更加全面、客观的评价体系。 大数据驱动的评价分析： 大数据技术能够帮助教育者收集、整理和分析海量的学习数据，从而更深入地了解学生的学习状况，发现潜在的学习困难，并为个性化教学提供科学依据。本书将阐述如何利用大数据分析，为评价提供更加精准、客观的洞察。 能力导向的评价改革： 评价的根本目的在于促进学生能力的提升。本书将强调评价应回归能力本位，引导教育者关注学生在解决实际问题、创新创造、协作沟通等方面的真实能力发展，并据此调整评价标准和方式。 第四部分：赋能教师发展与教育治理 教育的变革离不开教师的专业发展和教育治理体系的优化。智能技术不仅能够赋能学习者，同样也能赋能教师，提升教育治理的效率和科学性。本书第四部分将关注教师发展和教育治理的未来方向。 教师的数字化素养与专业成长： 教师是教育变革的关键推动者。本书将探讨如何提升教师的数字化素养，使其能够熟练运用智能技术开展教学，并引导教师进行终身学习和专业成长，适应教育发展的新趋势。 智能技术支持下的教师培训与协作： 智能技术可以为教师提供更加灵活、个性化的培训机会，并通过在线协作平台，促进教师之间的经验分享和互助学习。本书将介绍如何利用技术手段，打造高效的教师发展支持体系。 数据驱动的教育决策与管理： 智能技术为教育治理提供了强大的工具。通过对教育数据的深入分析，教育管理者可以更科学地制定政策、优化资源配置、提升管理效能。本书将探讨如何利用数据驱动，实现教育决策的科学化和精细化。 构建开放包容的教育社区： 智能时代的教育需要更加开放和包容。本书将倡导构建一个连接学校、家庭、社区以及产业界的开放式教育社区，促进各方协同合作，共同为学生成长创造良好的环境。 结语 《拥抱智能时代：面向未来的教育变革》是一部集理论深度、实践广度和前瞻性于一体的著作。它不仅为教育工作者提供了一份应对智能时代挑战的行动指南，也为社会各界思考教育的未来发展提供了重要的参考。本书相信，通过拥抱智能技术，不断深化教育改革，我们一定能够构建一个更加公平、优质、面向未来的教育体系，为培养担当民族复兴大任的时代新人奠定坚实的基础。这本书是一次深刻的思考，也是一次充满希望的启程，邀请您一同踏上这场激动人心的教育变革之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名听起来就让人对接下来的内容充满期待，仿佛是打开了一个通往前沿教育实践的大门。我首先被它聚焦“大数据教育”这个当下热点的主题所吸引，这无疑是教育领域一个至关重要的转型方向。我个人长期关注高等教育的改革方向，特别是技术如何深度融入学科建设，而这本书似乎正是我一直在寻找的那种具有实操性和前瞻性的参考资料。它不仅仅是停留在理论层面探讨大数据的重要性，更重要的是，它着眼于“全国高校”的“教学经验谈”，这表明它汇集了来自不同地域、不同类型高校的鲜活案例和宝贵教训。我特别好奇的是，面对国内不同高校在师资力量、软硬件条件、专业设置上的巨大差异，他们是如何克服挑战，构建起适应未来社会需求的课程体系和人才培养模式的。我期待看到那些真正经过时间检验、能在其他高校引发共鸣并迅速借鉴的成功范例，而非空泛的口号。这本书的深度和广度，预示着它将是一部能够帮助一线教师和教育管理者解决实际问题的工具书，而非仅仅是一本理论探讨的文集。能够将全国范围内的经验进行系统化的梳理和分享，其本身就代表了一种重要的学术价值和社会责任。

评分☆☆☆☆☆

读完一些关于教育改革的书籍后，我时常感到内容过于理想化，缺乏与现实教学环境的有效对接。然而，从这本书的标题来看，它似乎走了一条更为务实的路径。我更倾向于那些能够直面痛点、提供具体解决方案的文本。我特别关注其中关于“教学经验”的分享部分，这部分往往是书籍的灵魂所在。我希望书中能够详细剖析那些在课程设计初期遇到的瓶颈，比如如何平衡理论深度与实践应用之间的关系，如何设计出既能培养学生数据思维又能兼顾技术熟练度的实验项目。例如，不同的高校是如何处理数据安全和伦理教育在技术课程中的地位的？这对于培养负责任的数据科学家至关重要。再者，我非常期待看到关于跨学科合作的经验总结。大数据教育天然具有交叉性，它不是单一的计算机科学分支，它需要统计学、商业管理甚至社会科学的支撑。书中是否提供了成功的跨院系合作范本，以及如何通过制度创新来打破传统院系壁垒的经验？如果这本书能清晰地描绘出这些“从无到有”或“从有到优”的转化过程，那么它的参考价值将是无可估量的，它将成为我们评估和改进自身大数据教育体系的一面镜子。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它代表了一种集体智慧的沉淀，是无数教育工作者在摸索中积累下来的“内功心法”。在快速迭代的大数据领域，教材和课程内容很容易过时。因此，比“教什么”更重要的，是如何“教得有效”和“培养适应未来的学习者”。我关注的焦点在于教学方法论的创新。大数据学习如果仅仅停留在知识点的灌输上，学生很快就会被新的工具和框架所淘汰。我期待看到的是，书中分享的经验是如何培养学生的批判性思维、解决复杂未定义问题的能力（Wicked Problems）。书中是否探讨了基于项目的学习（PBL）在大数据课程中的具体实施细节？例如，如何设计一个贯穿整个学期的、具有真实商业价值的项目，并确保所有学生都能在项目中找到自己的定位并获得成长？另外，对于评估体系的改革，我也是非常感兴趣的。传统考试难以衡量学生的数据处理和分析能力，书中是否提出了更具说服力的过程性评价体系或成果展示标准？如果这本书能够提供一套可复制、可调整的教学流程框架，那么它对教育体系的贡献将是革命性的。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的地域覆盖性和视角多样性抱有很高的期望。‘全国高校’这个限定词，暗示着它囊括了来自东部发达城市、西部内陆地区，以及理工强校和综合性大学的不同声音。在信息技术资源分配不均的背景下，不同地区高校的教学策略必然存在显著差异。比如，处于信息前沿的院校可能更侧重于前沿算法和行业应用的深度整合，而资源相对有限的院校可能更专注于构建扎实的数学基础和通用的编程能力。我希望这本书能够出色地捕捉到这些“差异化”的策略，并分析其背后的驱动因素。这种对比研究本身就极具启发性。它能让我们明白，最好的教育模式并非千篇一律的，而是必须根植于自身的资源禀赋和区域发展定位。我设想书中可能有一章专门讨论了在有限投入下如何构建高效能的“虚拟实验室”或“仿真教学环境”，这对于很多仍在基础设施建设阶段的学校来说，是极其宝贵的经验。这本书若能做到这一点，便超越了一般的经验分享，上升到了教育资源配置优化的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版时机恰逢其分，正值国家大力推进数字化转型和人工智能战略的关键时期，高等教育的供给侧改革刻不容缓。我更侧重于这本书在推动教育理念革新方面的潜力。它不仅仅是面向当前学生的教学指南，更像是对未来教育蓝图的一种探索和描绘。我希望书中能反映出高校在应对“技术变革速度快于课程更新速度”这一核心矛盾时所采取的策略。这可能包括如何建立教师的终身学习机制，如何引入行业专家进行兼职授课，以及如何构建一个灵活的课程模块体系以快速响应产业界的需求变化。此外，我非常希望看到关于人才培养质量标准的讨论。当一个专业从零开始建立，或者从传统学科中分离出来时，其毕业生的核心素养应该是什么？这本书如果能够提供一个由全国顶尖高校共同认可的、关于大数据人才画像的共识性描述，那将是为整个行业设定了一个基准线。这种高屋建瓴的总结，对于正在布局相关专业的高校领导层来说，具有不可替代的决策参考价值。它展现的不仅是经验，更是一种引领未来人才培养方向的责任感。