赋能大数据教育: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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姚乐朱启明 著

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• 高等教育

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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:编者:姚乐//朱启明 著作 定  价:59 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2018年03月01日 页  数:335 装  帧:平装 ISBN:9787121337666 ●暂无

内容简介

暂无

赋能未来：大数据时代的教育变革与实践 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步、经济发展和科技创新的核心要素。大数据的崛起，不仅改变了产业格局，更对人才培养模式提出了前所未有的挑战和机遇。如何有效地培养具备大数据思维和技能的下一代，使他们能够驾驭海量数据，解决复杂问题，成为教育界面临的关键课题。本书《赋能大数据教育:高校大数据教育教学经验谈》正是聚焦于此，深入探讨了在高等教育领域，如何通过教学理念的革新、课程体系的构建、实践能力的培养以及师资队伍的建设，全面赋能大数据教育，为社会输送源源不断的高素质大数据人才。 一、大数据时代的教育新范式：从知识传授到能力塑造 传统的高等教育模式往往侧重于知识的传授，将知识视为学生学习的终点。然而，在大数据时代，知识更新迭代的速度极快，单一的知识点很快就会过时。因此，大数据教育的核心在于培养学生适应变化、终身学习的能力，以及运用数据解决实际问题的能力。 1. 培养数据思维： 数据思维不仅仅是掌握技术工具，更是对数据价值的认知、对数据背后规律的洞察以及对数据伦 যৌ性的思考。本书强调，高校应将数据思维的培养贯穿于整个教育过程，鼓励学生从“数据驱动”的角度去分析问题、解决问题。这包括培养他们提出有效问题、设计实验、收集整理数据、进行统计分析，并从中得出有价值结论的能力。 2. 强调跨学科融合： 大数据本身就是一个高度跨学科的领域，它融合了计算机科学、统计学、数学、领域知识（如商业、医学、社会科学等）以及人文科学。因此，大数据教育不能仅仅局限于计算机系或统计系。本书倡导打破学科壁垒，鼓励开设跨学科的课程，吸引不同背景的学生参与，培养他们从多角度、多维度分析和解决问题的能力，激发创新思维。 3. 践行“以学为中心”的教学理念： 面对复杂的大数据挑战，教师的角色不再是知识的唯一传递者，而应转变为学习的引导者、促进者和赋能者。本书强调，要以学生为中心，设计更具启发性、互动性和实践性的教学活动。这包括采用项目式学习（PBL）、翻转课堂、案例分析等教学方法，鼓励学生主动探索、合作学习，在解决实际问题的过程中掌握知识和技能。 二、构建系统化的大数据教育教学体系 有效的大数据教育需要一个系统化的教学体系作为支撑，涵盖课程设置、实践环节、教学评估等多个方面。 1. 课程体系的科学设计： 基础课程： 涵盖数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计）、计算机科学（数据结构、算法、数据库原理、编程语言如Python、R）、统计学（描述性统计、推断性统计）等。这些是掌握大数据技术的基础。 核心课程： 深入大数据相关的技术和方法，如数据挖掘、机器学习、深度学习、大数据平台（Hadoop、Spark）、数据可视化、数据预处理与清洗、特征工程等。 专业方向课程： 针对不同应用领域设置，如商业智能、金融大数据、医疗大数据、智慧城市、舆情分析等，让学生将大数据技术应用于特定行业。 交叉与前沿课程： 关注大数据伦理、隐私保护、数据治理、人工智能伦理、大数据安全等，培养学生具备更全面的视角和责任感。 软技能课程： 提升学生的沟通能力、团队合作能力、问题解决能力、批判性思维能力以及项目管理能力，这些软技能对于在大数据项目中取得成功至关重要。 2. 强化实践教学环节： 课程实验与项目： 将理论知识与实际操作相结合，设计高质量的课程实验和小型项目，让学生亲自动手处理真实或模拟数据集，运用所学技术解决具体问题。 案例研究： 引入真实世界的大数据应用案例，引导学生分析案例背景、问题、解决方案以及取得的成效，从中学习成功经验和方法。 企业实习与合作： 与企业建立紧密的合作关系，为学生提供到企业进行实习的机会，让他们在真实的工作环境中接触大数据项目，积累实战经验，了解行业需求。 学科竞赛与挑战赛： 鼓励学生参加各类大数据相关的学科竞赛（如Kaggle、天池等），在竞技中提升技能，开阔视野，检验学习成果。 科研项目： 引导有潜力的学生参与教师的科研项目，让他们在学术研究的氛围中，深入探索大数据的前沿技术和应用。 3. 创新的教学方法与评估方式： 项目驱动式学习（PBL）： 以解决一个真实的大数据问题作为学习的起点，引导学生主动学习所需的知识和技能。 翻转课堂： 学生在家观看教学视频，完成预习任务，课堂上则用于小组讨论、问题解答、项目协作和深入探究。 在线学习平台与资源： 充分利用MOOCs、在线教程、开源数据集等丰富的在线资源，为学生提供更灵活、个性化的学习途径。 多元化评估： 避免单一的考试模式，采用项目报告、演示、代码评审、同行评估、课堂参与度等多重评估方式，全面衡量学生的学习成效。 三、打造高素质的大数据教育师资队伍 高质量的教育离不开高素质的教师队伍。在大数据教育领域，教师需要具备扎实的理论功底、丰富的实践经验、敏锐的行业洞察力以及持续的学习能力。 1. 提升教师的专业素养： 技术更新与技能提升： 高校应鼓励和支持教师参加前沿技术培训、学术会议、行业研讨会，及时更新大数据相关的技术知识和方法。 实践经验的积累： 鼓励教师参与企业项目、担任行业顾问，或者在高校内部建立大数据研究中心，将研究成果应用于教学。 跨学科知识的学习： 鼓励教师拓展自身的知识边界，了解不同学科领域在大数据应用中的需求和挑战。 2. 创新教师的培养与引进机制： 内部培养： 通过组织专题培训、建立导师制度、鼓励教师申报相关课题等方式，支持现有教师向大数据教育方向转型。 外部引进： 积极引进具有丰富行业经验和学术背景的大数据专家、工程师、科研人员，作为兼职教师或全职教师，为教学注入新的活力。 产学研结合： 建立教师与企业研究人员的交流平台，促进双方在教学理念、课程内容、项目开发等方面的合作。 3. 优化教师的教学方法与评价体系： 教学方法改革： 鼓励教师尝试新的教学模式，如PBL、翻转课堂、案例教学等，提高学生的学习兴趣和参与度。 教学成果导向： 评价教师的教学效果，不仅要看学术成果，更要看学生在大数据领域的成长和就业情况。 激励机制： 建立鼓励教师进行教学创新、课程开发、指导学生参与实践的激励机制。 四、面向未来的大数据教育：挑战与展望 大数据教育的征程充满挑战，但也孕育着无限可能。 1. 持续的挑战： 技术更新换代快： 如何保证课程内容的时效性，跟上技术的快速发展，是永恒的课题。 优质师资供给不足： 兼具理论深度和实践广度的高素质大数据教师仍然稀缺。 教学资源与平台建设： 构建高质量的数据集、完善的计算平台和高效的教学管理系统，需要持续的投入。 大数据伦理与安全教育： 如何在技术培养的同时，强化学生的伦理意识和责任感，是亟待解决的问题。 就业导向与职业发展： 确保教育内容与产业需求紧密对接，为学生的长远职业发展奠定基础。 2. 光明的未来： 个性化与智能化教育： 结合大数据分析，实现对学生学习行为和效果的精准画像，提供个性化的学习路径和辅导。 终身学习的支撑： 构建面向全社会的、灵活的大数据教育体系，支持从业人员的技能升级和知识更新。 驱动社会创新： 通过培养更多具备大数据素养的人才，为科技创新、产业升级和社会治理提供强大的人力支撑。 推动教育现代化： 大数据教育的理念和实践，将深刻影响高等教育的整体发展方向，促进教育的数字化、智能化和人性化。 《赋能大数据教育:高校大数据教育教学经验谈》一书，正是汇聚了众多一线教育工作者的宝贵经验和深刻思考，力求为高等教育在大数据时代的转型提供一份可行的行动指南。本书不仅关注技术技能的培养，更强调数据思维、跨学科整合以及创新教学模式的构建。通过分享成功的教学案例、课程设计思路、实践指导方法以及师资队伍建设的策略，本书旨在启发更多的高校教育者，共同探索和实践大数据教育的未来，为社会培养出真正能够赋能未来的大数据人才。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是，它确实在努力搭建理论与实践之间的桥梁。尤其是在讲述如何将复杂的统计学概念转化为本科生易于理解的案例时，作者的处理方式非常巧妙。我印象非常深刻的是关于“数据伦理”在课程中渗透的章节，这在目前的技术浪潮下显得尤为重要，但常常被忽视。这本书没有将伦理仅仅作为单独的一课来讲解，而是巧妙地融入到数据分析的各个环节，让学生在动手操作中体会到数据背后的社会责任。这种“润物细无声”的教学设计理念，比起那种生硬的说教，效果要好上百倍。它促使我们思考，未来的大数据人才需要的不仅仅是技术硬实力，更需要深厚的职业道德和人文素养作为支撑。

评分☆☆☆☆☆

这部书的名字倒是挺吸引人的，听起来像是对当前教育领域一个热门话题的深度探讨。我最近刚好在关注一些关于如何将新兴技术融入传统课堂的实践案例，所以这本书的标题让我眼前一亮。我特别期待能看到一些具体、可操作的教学改革思路，比如在大数据时代，如何重新设计课程体系，培养学生的批判性思维和实际解决问题的能力，而不仅仅是停留在理论层面。很多时候，我们谈论“赋能”，但真正落地的时候，往往会遇到师资力量不足、现有课程体系僵化等一系列现实的困难。如果这本书能提供一些成功的经验和前车之鉴，那对身处教育一线的工作者来说，无疑是宝贵的财富。我希望它不仅仅是空谈大数据对教育的意义，而是能深入到具体的教学设计、资源整合乃至评价体系的构建上，为我们描绘出一幅清晰的路线图。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是它对未来趋势的洞察力，它似乎在邀请我们跳出现有的教学框架，去思考十年后的教育需求。作者没有将“大数据”仅仅等同于“数据挖掘”或“机器学习”，而是将其视作一种新的思维范式。例如，书中讨论了在教育评价中引入“数据足迹”的概念，即通过分析学生在学习过程中的行为数据（如阅读时长、修改次数、协作频率等）来辅助最终的成绩评定。这种探索性的内容虽然尚未完全成熟，但它极大地拓宽了我们对“教学评估”的理解边界。它提醒我们，教育改革需要前瞻性，不能固步自封于传统的期末考试模式，而是要拥抱技术带来的全新可能性。

评分☆☆☆☆☆

从排版和内容组织来看，这本书的结构安排体现了极强的逻辑性和层次感。它似乎遵循着一个从宏观到微观的递进过程：先是宏观的教育理念更新，接着是中观的专业人才画像构建，最后才是微观的、具体的课程模块设计和工具选择。这种层层深入的结构，使得即便是初次接触大数据教育改革的管理者或教师，也能很容易地找到自己关注的切入点。特别是关于跨学科合作的章节，它不仅仅停留在“要合作”的口号上，而是详细列举了计算机学院、统计学院和人文学院如何共同设计一个联合项目，并且提出了解决课程学分认定冲突的具体方案，这显示出作者对高校内部运作机制有着非常透彻的了解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常朴实，没有太多华丽的辞藻，更多的是一种“老教师带新兵”的真诚分享感。我尤其欣赏其中穿插的一些失败案例的分析。很多教材或经验分享往往只展示成功的光鲜面，但真正有价值的经验往往是从跌倒的地方爬起来的。作者坦诚地记录了他们在初期推行项目式学习（PBL）时遇到的阻力，无论是来自学生对“不确定性”的焦虑，还是传统考核体系的束缚。这些详实的描述，让我感到非常亲切，因为它反映了大多数高校在进行教学创新时都会遭遇的真实困境。这种透明度，让读者能够更客观地评估这些经验的可借鉴程度，而不是盲目地全盘接受。