学习大数据心得体会范文第1篇

vb课程设计心得体会一

我们组这次设计的程序是考勤管理系统，主要用于企事业单位的考勤，便于统计员工的出勤情况。

1.通过这一次的程序设计，使我能够进一步掌握用程序设计语言解决实际问题的方法，在操作当中把所学到的用于实际的编程里面去。

2.通过这一次的程序设计，使我能够提高分析问题、查阅资料、吸收新知识的能力，在分析解决问题时比以前有了很大的进步，一些常用的知识和一些常规的错误都能够解决。

3.通过这一次的程序设计和指导教师姜瑶老师的指导使我能够进一步对vb有了熟练的操作，并且在分析，编程方面比以前有了更大的提高。

4.我认为实践周的程序设计是给我们学习的一个大好机会，使我们在这样的机会里学到了一定的知识，毕竟理论要通过实践来锻炼，也只有自己参与了这样的一个锻炼，才能更好的发现自己的不足并加以改进和完善!

在这次的设计过程中，我学到的不仅是知识，我还认识到许多事情。这次设计使我的编程水平提高了一大步，使我充分的认识到合作的可贵。由于这次设计涉及到数据库，我也学到了不少数据库连接的知识，对数据库的操作有了进一步的了解。这次设计对我的综合能力是一次很好的锻炼，但是我必须承认自己的能力和知识还很肤浅。所以今后我的学习道路还是很漫长的。最后，在这里我要衷心的感谢我们的指导老师谢谢她的耐心指导和热心帮助。由于我水平有限，加之时间短暂，故学习数据库系统中还有许多不足之处，请老师批评指正，我会在以后的制作中不断改进，不断完善。

vb课程设计心得体会二

在前两周中我们进行的VB课程设计中，我获得了一些心得体会。

这是我第一次系统与完整的接触软件设计。我们组的题目是关于“俄罗斯方块游戏”的设计。我在组内主要负责(1)游戏界面的设计(2)俄罗斯方块的造型(3)游戏级别的自由选择(4)游戏速度的自由选择(5)游戏的背景音乐。在这次课程设计中，我的能力得到了锻炼，自己也有许多体会。这次的课程设计是自己第一次全面接触软件的制作过程。以前仅仅是对软件的开发有一个大体的印象，通过这次的课程设计，我对软件的开发有了切身的体会。软件并不像我原来所想的那样十分神秘，而是有着一个相对固定的模式和流程。我们只要按照这个模式和流程，就能够比较规范的完成一个软件的制作。软件的制作是一个系统的工程，需要我们掌握多方面的知识。在这次课程设计中，我觉得自己的知识面依然有所欠缺。因此我需要在以后的学习中加以注意，要不断的提高自己的知识面与知识层次。

我在这次课程设计中主要负责(1)游戏界面的设计(2)俄罗斯方块的造型(3)游戏级别的自由选择(4)游戏速度的自由选择(5)游戏的背景音乐。在这次课程设计之前，我对VB的编程不是特别的熟悉，这次的课程设计，我是一边学习，一边总结，一边进步。在编程的过程中，我体会到其实各种计算机语言是有相通之处的。在以前的 学习中，我只接触过C语言，这次在VB课程设计中，我发现C语言中的许多知识可以应用到VB中，两者具有相通的数据结构。所以我认为现在对计算机语言的学习，不要贪多，而应耐心的学好一门主要的计算机语言，在这个基础上，去学习其他的语言，这样会使学习效率大大提高。

在编程的过程中，我体会到编程是十分辛苦的。在课程设计这一段时间里，我每天的生活基本是在不断的调试程序和修改代码中完成的。有时，这种生活令人感到乏味和疲倦，但是在这种近似枯燥的生活中，我的编程水平有了一定程度的提高，这是课程设计中我最大的收获。以前学习计算机语言，总是静不下心来，不能认真的看书。这次课程设计，为了顺利的完成编程工作，我认真的学习了VB语言，并有了一定的心得体会。所以在以后的学习中，自己全身心的投入，这样学习才会有效率，才会有效果。

这次的课程设计是按小组进行的，我们的小组由两名同学组成。软件的设计本来就是一个团体的智慧结晶。这次课程设计也给了我们一次体验团体合作的机会。在课程设计中，我深深的体会到集体的智慧于力量是个人所无法比拟的。在课程设计中，我们的小组成员互相帮助，有问题两个人一起讨论解决，大大节省了时间。互相都提出了很好的建议，使我们的课程设计得以较好的完成。

课程设计已经结束了，但在课程设计的这些体会要应用到今后的日常学习中去。在新的学期，我觉得自己要在以下几个方面加以注意：

首先，在学习专业课的时候要注意理论联系实际。注意将课本上的知识应用到日常的操作中，真正做到学以致用。只有这样，才能做到目的明确，才能有足够的学习动力。

其次，在学习过程中要经常与同学进行交流，讨论所遇到的问题，并一起解决。在讨论中解决问题，会节约很多时间，并且在交流的过程中，我们也可以学到更多的东西。

课程设计已经已经完美解暑，这次课程设计给我打来了很多新的体会，在以后的学习中要不断总结，不断改进，使自己的成绩有新的提高。只有不断努力，才会使自己变得更加优秀。

vb课程设计心得体会三

经过近一个月的设计与制作，我们组的《20xx世界杯观战指南》终于完成了，现将过程中遇到的问题、获得的体会记录如下。

这次数据库课程设计中我主要负责用户登录、注册及数据库维护方面的设计。

1.Delphi是一款功能很强大的软件，其控件之多超出了我的想象，因此在运用时要借助很多资料。要学会查找和利用现有资料来解决问题

2.在设计中用到了很多SQL语句，因此对SQL及程序语句地掌握也是必不可少的。

3.后期的软件制作都是以前期的工作为基础的，因此在前期的需求分析及数据库设计阶段要认真、细致。

4.我们是三个人的小组，在设计过程要互相协调，合作。这样才能充分发挥每个人的作用。

vb课程设计心得体会四

数据库课程设计大赛的尘嚣渐渐远去，怀着对这次大赛的些许不舍，怀着对当初课程设计开始时候的豪情万丈的决心的留恋，怀着通过这次课程设计积累的信心与斗志，我开始写这篇文章，为自己的足迹留下哪怕是微不足道但是对自己弥足珍贵的痕迹并期望与大家共勉。

首先，让我的记忆追溯到大二暑假，在老大的指引下(老大劝我学.net)，我接触到microsoft 公司的.net产品。那个时候我已经学过vc和asp，因为windows程序设计实验的课的关系，接触过vb，但是没有专门去学他，因为习惯了c++里面的class，int，觉得vb的sub，var 看着就不是很顺心。我是一个好奇心很强的人，突然看到了一个号称.net是用于创建下一代应用程序的理想而又现实的开发工具，而且主推c#语言，由于对c语言的一贯好感，我几乎是立刻对他产生了兴趣。我就开始了对c#的学习，任何语言都不是孤立存在的，所以数据交互是很重要的，暑假的时候我把我们这学期的课本数据库系统概论看了一遍()。我记得以前用c语言编程的时候，数据是在内存中申请空间，譬如使用数组等等。很耗费内存空间。这个时候就是数据库站出来的时候啦，于是我又装上了sql server2000，以前学asp的时候用的是access，那个时候只是照着人家做，理论是什么也不是很清楚。

通过一个暑假的学习，基本搞清楚了理论方面的东西，具体怎么用也不是很清楚。但是这为这学期的课程设计打下了铺垫。

来到学校后，随着这学期的数据库课程大赛开始了，我有一个看法就是我自己应该具备的能力不是我会多少，而是我应该具备快速学会东西的能力。遇到什么就学什么。我们有时候很容易被一些专业名词说吓着，包括什么建模，软件工程，数据分析，数据挖掘等等。我身边就有很多同学被这些纸老虎所唬住，而没有勇气去接触他们，总是说这个太难了之类的退堂鼓的话，他们低估了自己的潜力同时也压抑住了他们自己的好奇心。

其实都是纸老虎，又不是什么国家科研难题，只是去用一些工具，发明工具是很难，但是用一个工具就容易多了，just do it!我记得我做这个数据库之前，我们老师说要做好前期分析，我就在网上搜索用什么分析工具好。最后我选择了roseuml建模工具。在此之前，我脑袋里面没有软件建模的思想，什么uml建模对我而言就是一张空白的纸。但是真正接触后并没有想象的那么难，有什么不懂的上网去搜索，这是一个信息横流的世界，有google，baidu就没有不能解决的知识难题。以及后来的数据库分析的时候用到的powerdesigner也是一样。

开发的时候我想过用什么架构，c/s模式?模式有很多，怎么选择?我就上网搜索现在最流行的架构是什么。结果搜到了mvc架构，就是你啦。我决定用这个架构，不会，没关系，咱学。just do it!前期工作准备好后，那么我就得把我暑假学的.net加以实践。这个时候我更加深入的了解了利用ado.net操纵数据库的知识。并且对数据库里面的存储过程有了比较深入的了解。经过大概2个多星期的奋斗，我完成了我的数据库课程设计--基于.net数据集的图书馆管理系统。并最后非常荣幸的获得了大赛的一等奖以及以及新技术应用奖。

学习大数据心得体会范文第2篇

关键词:大数据;体育;教学评价;教师

体育是学校重要的教育基础课程之一变，承担着促进学生正常生长发育，增强学生的体质，增进学生的健康，与学校各种教育相配合，培养学生良好的思想道德和意志品质，促进其成为德、智、体、美、劳全面的社会主义建设者和保卫者。所以学校体育教学是为学生的终身体育意识的建立打基础的阶段，课堂教学是学校体育教学的重要内容，而科学化、有序化的课堂评价体系是提高课堂教学质量的中心环节，对体育课这一区别于其它学科的动态特点如何做出系统而完善的评价体系就显得尤为重要。信息技术的发展给各行各业都带来了重大变革，也为教育带来了新的发展机遇，大数据时代的来临我们如何做到与教育的整和得异常重要。

1．信息时代的教育模式

教学的本质就是传播知识的过程，信息大数据时代的来临每一次都影响着教育的传播方式与途径，尤其体育学科所具有的竞争性与参与性，更加深受学生的喜爱。信息技术的快速发展给我们的知识带来了爆炸性增长，使之教师的教学途径更加宽广，各类最先进、前沿的知识，消息带入我们的课堂，其实我们并没有改变教学方式，只是把技术带进了课堂，校园，利用好这些先进的信息技术可以帮助学生更好的获取知识和接受知识。2015年刘延东在第二次全国教育信息化工作电视电话会议上强调“以教育信息化全面推动教育现代化”，“十三五”期间大力推进教育信息化。由此教育领域正在开展比较多的教育实验，例如微课、翻转课堂、慕课、电子书包等都是当前教育变革尝试的结果，如果我们认真分析会发现他们会有一个共同点－－－数据，这些新的改革创新都有一个主题为学生提供各类学习资源，并且在学习过程中获取学习数据，随后积累、分析和应用这些数据，现在计算机，i－paid、智能手机等其它的电子信息设备已经辅助学生完成大量需要教师完成的任务，教师不在需要做大量重复，机械的教学任务，学生可以将更多地注意力投入到更有价值的学习中去。大数据与传统的数据最本质的区别是信息来源采集方面上，传统的数据在采集数据上更能体现学生群体的水平包括:学生的学习情况，身体发育与体质状况，社会适应情况，对教师教学能力和学校体育课场地器材的满意程度等等，实际上这些数据也不是必须每次都采集，基本都是学期结束时才会统计出来，学生针对这种情况都是被动的选择，例如考试，考察的形式进行，而大数据有能力去细微观察每一个学生的微观表现，例如上课说话的次数，时间，做一道应用题所用的时间等，收集的这些个人细微数据对别人可能没有什么用处，但是由于采集了所有学生的数据在整合过程中会有相似的问题，这才是有价值的地方，共性问题值得研究。还有在大数据进行采集的过程中都是不自知的情况下进行的，学生没有压力，没有额外的负担，增加了采集数据的准确性，最重要的是不影响学生正常的学习生活。

2．信息时代的改革关键

2．1完善学生评价体系

随着上学的层次不断递增，学生的评价形式已经逐渐从一锤式评价向过程式评价与一锤式评价结合形式，教师通常会在课堂表现，出勤次数，平时作业，期中检测等几个方面来评价学生的学习过程，这种评价方式在最终的评价结果中占有30－40%的比例，但是这样的评价方式也不是能够全面的评价学生，对于学生的各项能力也不利于他们的发展。21世纪最不缺的就是人才，最缺的也是人才，所说的人才应该具备创新能力，处理大量信息的能力，合作能力和自主自立的能力。尤其在高校不能让学生认为学习是一个结果，不注重过程，一些自认为身体素质很好的学生不好好上体育课，往往在期末凭借自己的天赋参与期末考试，这些都给学生的自主学习提出了障碍，也使得教师不能全部了解每一个学生，无法对学生进行针对的而训练量计划，缺少有力的数据，无法进行个性化教学。而大数据时代为我们解决了这些难题，使得体育教学评价更加完善。首先大数据时代能够使学生在学习过程中及时评价自己与他人，在课堂上，教师可以用视频回放技术让学生评价自己与他人的课堂表现，完成及时评价。教师收集上课信息数据后能立即展示给学生赏析，不用像以前还要回去慢慢分析消耗大量的时间，并且信息反馈不及时效果也会打折扣。其次，大数据时代还能帮助学生更加全面的了解自己学习过程，提供即时视频资料，学习效果，计划合理性等，最终完成学习计划。最后大数据时代可以帮助家长全面的了解学生在校的学习生活情况，在以前的传统的了解途径只能通过期末的成绩单，这种了解是片面的，每个学生的生理机能不尽相同，有时还会对孩子造成一定的伤害，现在大数据能够提供给家长孩子各项能力的发展水平，看到自己孩子的进步。

2．2完善教师评价体系

在众多学校中体育教师的教学评价往往是看所带班级的优秀水平和有无出现教学事故，或者参加比赛所获得成绩情况等，这种结果性评价比较片面，忽略了体育教师在较极端的教学过程中(如严寒或炎热的气候等)的付出，这是与其它类学科最大的不同点，教学场地的转变等，间接削弱了体育教师上课的积极性。大数据时代的来临为此种状况提出了改变，完善了教学评价的内容和方式的多样性。首先，大数据时代使得教育管理者能够通过网络平台提供的大量真实数据较为客观与直观的了解体育教师的工作，了解教师的教学效果，体育教学比较开放，更能通过学生的表现直接反应教师的成果，对教师的评价可信度相当高，提升了教师教学研究的积极性和创造性，其次，大数据时代为教师进行自我分析与评价提供了可参考性的依据。教师自己也可以通过网络分析评价自己的设计的教案难易程度是否学生能够接受，适用度等情况，通过反馈在进行修改，以便合理调整提高课堂教学效果，这样的分析有助于教师积累教学经验为以后的教学教法的创新改变提供理论基础，同时为推进体育教学工作的开展积极响应，最后，大数据时代也使得学生和家长对教师作出客观而公正的评价成为可能。

3．信息时代的教学模式

3．1教学评价面临的困境与希望

教学评价是教学过程中的中心环节，是对教师教的过程与对学生学得过程的客观衡量评价，教学评价要求我们对教师的上课的教学目标，教学内容，课程的重难点、教学准备、教学方法、教学组织、教学管理等进行评价，它是教学过程中普遍存在的现象也是重要环节，它的涉及范围还包括学生的表现，意志情绪，师生互动，课堂兴趣的调动和生理心理及课的密度等一系列评价，这种评价贯穿整个教学活动过程。我国的教育阶段大部分还是以标准考试为评价主体，随着大数据时代的来临，社会的进步与发展以一次考试定成绩的评价方式受到人们诟病。但大数据信息化时代的来临，每个学生的成长发展建立数据库，完全监控自己的成长轨迹，挖掘学生自己的学习路线，为构建信息化教学评价模式提供了理论可能。这样每一个学生都有自己的学习与成长空间，学校与学校之间，教师与教师之间，学生与学生之间都通过网络这个数据平台进行资源互享，建立体育教育资源共享平台，例如:东北大学体育部滑冰课已经建立成国家资源共享课程，由辽宁省教育名师高明教授承担的，已经成为屈指可数的国家精品课之一，这样的公共资源是大家都能够分享得到的，这也为师生教与学提供方便服务，并且互联网的信息能以多种形式存在，视频图片、图片、文章等，具有随时读取方便耐看等功能。

3．2教学评价的信息化建构

大数据作为新生名词，对它的定义都比较笼统，仁者见仁智者见智，至于如何挖掘大数据的价值，利用它分析学习与评价的内容也是相当模糊，准确的来说大数据目前还不是一个准确定义的术语，更多代表的是信息时代的一种数据思维，数据的大量堆积我们就要挖掘其中的内在价值，充分发挥大数据的特点。、如前所说的，传统教学评价体系存在学生参与度低，教学评价单一的较多缺陷，“大数据”技术的应用实现了“体育”教学评价体系向着多元化和立体层次进行扩展，并且建立学校，社会，个体共同参与的多方面评价体系。一、学生对自己的学习评价和教师对教学的自我评价是“体育”教学评价的核心内容。学生可以通过例如“爱课程”等各类网上在线学习平台进行学习“体育”课程的重要理论知识点，另一方面让学生自己进行“体育”理论知识的考核在网上课程教育平台，那里会有知识题库进行数字抽取或者随机抽取，这样自己就能就行理论测验，而“体育”的实践性特点使教师更加能够注重学生做动作的技术特点，有助于学生更快的接受新的动作技能，而“大数据”技术在这一方面提供了便利。二、国家及省市教育局主管部门对“体育”课程的教学评价和教学活动进行宏观调控作用，“大数据”技术平台的建立使更多的数据信息对“体育”课程的评价更加方便、客观、全面、教育局部门还可以进行远程监控与指导。三、社会对“体育”课程的评价还是带有感彩的，“大数据”时代的信息化对于未来每个人的身心健康状况发展都会有据有理可查，反馈的信息更加全面，真实，可靠，能够更好的对自己的健康负责，也符合国家、社会、市场的需要。

4．结束语

总之，大数据信息化时代已经来临，为了方便教师获得每一个学生在学校的各种信息，展开个性化教育，也方便学生借助“大数据”更好的了解自己在校情况，提高自己的学习效率。“体育”教学评价应该顺应“大数据”时代的趋势，完善过去的评价方式与方法，增加新的评价形式，共同形成多元化评价体系，以实现培养“体育”新型创新人才的教学目的。

参考文献:

［1］李艳霞．“大数据”时代下《卫生法学》课程教学评价改革初探［J］．医学与法学，2014(5):20－23．

［2］陈雪强．大数据:教学评价模式的信息化探寻［J］．教育导刊，2015(6):82－85．

［3］刘秀梅．大数据时代大学英语课堂教学评价体系的构建［J］．现代教育技术，2016，26(1):94－99．

［4］胡燕花．大数据时代在大学英语教学评价中的应用价值研究［J］．佳木斯职业学院学报，2015(10)．

学习大数据心得体会范文第3篇

是开放大学持久运行的基本保障《国家中长期教育改革发展规划纲要》将“办好开放大学”列为构建灵活开放的终身教育体系的一项重要措施。2010年4月，黑龙江省教育厅把以黑龙江广播电视大学为依托的黑龙江开放大学建设工作列入教育发展“十二五”规划和全省高校设置“十二五”规划。至此，黑龙江开放大学建设已纳入工作日程。《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》中指出：大力发展现代远程教育，建设以卫星、电视和互联网等为载体的远程开放教育及公共服务平台，为学习者提供方便、灵活、个性化的学习条件。……建立终身学习网络和服务平台。作为建设中的开放大学核心支撑项目之一的远程教育公共服务平台建设是以现代信息技术为支撑，充分利用计算机网络、卫星电视网络、电信网络，将数字化、多媒体、交互式远程教学平台有机结合，努力形成方便、灵活、开放的教学和学习环境，体现远程教育服务的多样化。因此建设高效强大的终身教育公共服务平台是开放大学持久运行的基本保障。

2开放性是远程教育公共服务平台建设追求的基本目标

2.1基于云计算的开放式教育平台

云计算（Cloudcomputing），是一种基于互联网的计算新方式，通过互联网上异构、自治的服务为个人和用户提供按需即取的计算。云计算源通过互联网提供动态的、易扩展和虚拟化的资源。终端用户不必具有相应的专业知识，只关注自己需要的资源以及如何通过网络来得到相应的服务即可。在实践应用中，云计算通过共享硬件资源实现效能最大化，终端设备的需求最小化，遍布全球的网络更易于交流，信息处理能力更强。同时由开放的标准，开源软件,开放的数据访问和开放科研的理念发展带来的开放教育内容,在某种程度解决了教育资源的瓶颈困扰，为用户学习带来一场全新的方式。

2.2打造“通道式”教育公共服务平台

通过平台，可以实现多种模式平台的统一和结合，从而达到四通八达通道式服务的效果。如基于教学基本框架与个性化资料的互联网学习平台，完成教学模拟实验的实验平台，实现随时随地学习与互动的移动平台和开展各种校园活动的文化平台等。学生通过登录一个结合教学以及各种教学服务功能的综合教育平台,就可以了解到自己的学习过程、学习进度、各种考试信息并进行有关课程学习、考试准备、教务信息查询、网上作业、网络讨论等综合操作。

2.3探索大规模开放在线课程

（MOOCs）的中国式发展大规模开放在线课程(MOOCs)近年来引起了国际社会的广泛关注，MOOCs已经成为教育机构的热门话题。MOOCs强调能够提供免费开放的、前沿性的课程而引起关注，从开放存取到开放教育资源，再到最近的开放网络课程，越来越多的高等教育机构加入到“开放”运动的行列。MOOCs来了，开放大学怎么办？国家开放大学张少刚认为，开放大学要坚守学习支持服务增值的传统；开放大学要构建良好的开放教育生态系统，包括教与学空间、多样化课程资源、网络课程团队、学分银行等。

3多功能远程教育公共服务平台建设模式探究

面向学习型社会的远程教育公共服务平台建设涉及多个层面，包括网络、存储和服务器为主的硬件设施系统架构层，资源管理及资源库系统层，多通道网络学习平台和远程接待中心、考试监控中心、远程会议中心等学习服务层，门户网站、远程接待等业务支撑系统层。远程教育公共服务平台系统架构如图1所示。

3.1基础架构层建设

（1）建设策略•根据建设目标制订技术规范和标准，建立健全信息化的标准体系，使得信息化得以可持续发展。•以数据中心为建设重点，分步实施，逐步到位。其中物质体系和管理体系要均衡发展，通过不同技术和管理保证系统的生命周期。•减少重复建设，保证可用性和安全性。通过数据中心的建设，将软、硬件集中管理，降低成本，提稿可靠性和可用性。（2)建设内容•服务器：包括Web服务器、数据库服务器、应用服务器、多媒体服务器、文件服务器等。•网络：包括路由器、交换机、传输(接入)设备，网络接入方式、带宽等。•基础硬件设备：卫星中心、IDC机房、电信机房、移动机站、机房设施(如空调、安全门、防火、防灾装置)、停电保护、防火墙、杀毒工具和数据存储备份等。•系统软件：由第三方提供，包括操作系统、数据库、中间件以及其他系统维护的支持工具。•数据中心：数据中心是基础架构的核心部件，涉及电信、网络等多个部门，一般不建议自建形式。通常将远程教育公共服务平台数据中心委托电信级运营商维护的模式，实现专业化管理，降低运行成本，并为平台用户提供安全、高效、快速的数据接入服务。•管理体系：在基础架构层还需要考虑管理、运营、维护的体系，涉及管理制度、绩效考核(KPI)等管理运维的内容。

3.2资源库系统层建设

（1）建设策略•基于web2.0的资源建设模式。web2.0有良好的用户参与性、动态性、交互性和开放性，它从技术上解决了教学全过程的参与式交互，在大规模办学中多样化、个别化和协作式学习方式的需求。•采用“自建-共建-引进-共享”相结合的资源建设策略。在自建的基础上有效利用社会各类优质教育资源，通过多种形式丰富资源数量、种类和内容，提高资源建设质量。•学习资源MOOC（s大规模开放在线课程）化和微型化建设策略。MOOCs是基于大数据的分析，全面跟踪和掌握每个学生的个性特点、学习行为。微型化学习内容以知识点的微型模块为主，针对一个知识点或一个学习单元将知识细化微型化，为学习提供更灵活便利的条件。（2）建设内容•学历教育学习资源建设。主要包括基础教育资源、职业教育资源和高等教育资源。开放大学应该有自己的资源开发团队，对大部分学历教育学习资源自行建设；和其他优质资源机构合作，共同建设学习资源，提高资源质量；直接引进优质资源，实现资源的最佳建设路径。•非学历教育学习资源建设。也可以是是终身教育学习资源，终身学习是一种泛在学习，其学习终端将远比e-Learning环境下的终端丰富。在泛在的学习环境下，典型的学习模式将是一人对多机，非学历教育学习资源建设应该顺应这种学习需要，在资源建设方面符合泛在学习特点，力争同一种资源可以出现在PC、移动电话、PDA、iPod、iPhone、录音笔等多种终端设备上。在表现形式上，主要采用微课程资源为主。颗粒化、泛在性的微课程资源成为非学历教育资源的典型形式。•重视“个人”提供资源。基于web2．0思想，在终身教育资源库的建设中，用户不仅使用资源，更多的是参与到资源的建设中来。用户可以自己添加、创建资源，进行资源的组织和传递。每个人都可以为资源建设贡献力量，使得资源多元化、丰富化。

3.3学习服务层建设

（1）建设策略•基于“超市系统”的学习环境模式。对于学习者而言，通过“一站式”的“超市系统”获取到不同渠道的教育资源，减少学习者因不同网站登陆产生的麻烦。•基于“圈子”的学习交流模式。学习者之间、学习者和教学者之间的互动交流是国际公认的提高学习效率的有效途径。采用具有广泛性的“圈子”概念，使学习者都处于学习同一类型的知识“圈子”中，更好地理解和掌握所学到的知识。•“标准统一，按需服务”的建设标准。在充分考虑不同群体的个性化需求基础上遵循统一的数据交换标准和技术标准。（2）学习平台建设•互联网学习平台建设。是核心支持系统，具有一站式登录门户、用户管理系统、课程管理与检索系统、课程学习系统、课程资源管理、学习交流系统(学习圈)、学分银行系统、终身学习档案袋、信息统计管理、在线支持服务等子功能模块。•卫星学习平台建设。是立体化“三网合一”教育信息化平台，其中用于省级中心与地市级分中心之间数据交换的“天网”；用于用户终端与各级网络之间的数据交换的“地网”；用于学习支持服务，提供基于面对面的学习指导与组织管理的“人网”。•数字电视学习平台。以电视为终端，通过宽带网络传输教育资源，实现多频道直播和点播业务。数字电视学习平台在总体结构上分为四层：负责相关音视频节目的内容制作、管理和控制的内容运营层；由流媒体存储与分发系统、EPG服务系统、业务管理平台和平台网管系统组成的业务运营层；基于宽带网络构建，包括骨干网、汇聚层、接人层的承载网络层和家庭网络层。•移动学习平台建设。移动平台是指支持移动学习(MobileLearning)的无线网络应用平台。利用普适计算技术，将教学资源移植到PDA或手机等无线通信的移动式装置上，实现随时随地的学习。具有可携带性、无线性和移动性特征。目前移动学习平台的三个主要形式为基于WAP访问的移动学习平台、基于IOS的移动学习平台和基于手机短信的移动学习平台。（3）学习支持中心建设。•监控中心。监控中心主要是预警功能并及时发现故障、尽快查明原因以排除故障等功能。技术层和应用层是监控中心的两个方面。技术层包括对支持平台业务系统运行的网络系统、主机系统、机房运行环境等基础设施的运行进行监控。应用层主要对学习平台的使用频率、学习时长和测试成绩等数据进行统计分析，监控运行状况等。•呼叫中心。呼叫中心的建设目标是利用计算机、通讯、信息网络和数据管理等现代化信息技术和手段，搭建综合的远程教育公共服务平台，为学习者提供快速、多功能、多种类的标准化、规范化、制度化和网络化的完善服务。•会议中心。通过双向视频系统将以中心及各子节点的网络为基础，实现一个可进行音频、视频和数据交流的多方位的交互平台，为终身教学中的实时教学活动提供支持。•测评中心。通过对资源的测试和对远程教育资源库软件测评，提高资源库平台中各子系统的质量，保证远程教育公共服务平台的稳定运行。测评的要素包括：资源可用性、科学性、教学性、资源类型、资源多媒体格式的清晰性等。平台测评包括：平台运行持续时间、响应时间、吞吐量、存储区(缓冲区、工作区的大小等)、处理精度等的测试。

3.4平台门户网站层建设

学习大数据心得体会范文第4篇

关键字：量化自我；未来学习；大数据

【中图分类号】G40-057【文献标识码】A【论文编号】1009―8097（2015）03―0018―05【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2015.03.003

大数据时代的来临，使人们对于数据越来越关注，期望通过数据推理出一般规律，而数据本身也不断改变着人们的日常生活。大数据、数据挖掘技术也随着数据量的不断翻番，成为研究的热点。技术更新周期的不断缩小，人们对学习的认识从移动学习延伸到泛在学习，更期待未来学习改变目前的教育现状，量化自我作为一种将在未来影响高等教育并且让人们更加了解自我的新型技术以及理念，在不断发展过程中逐步改变了人们的生活以及学习。

一 量化自我的内涵及其教育意蕴解读

量化自我（Quantified Self）一词来源于美国《连线》杂志主编凯文・凯利（Kevin Kelly）和加里・沃尔夫（GaryWolf），用来借指那些不断探索自我身体，以求能更健康地生活的人们。

现阶段，消费者通过技术的运用紧密追踪与他们日常活动相关的数据，而量化自我描述的正是这一现象。例如水杯、手表、手环和项链等可穿戴设备的出现，是出于自动收集数据用以帮助人们管理健康、睡眠周期和饮食习惯的设计理念。受这些观点的影响，许多人现在依靠这些技术来改善自身的生活方式以便提升健康状况，在医学方面因量化健康教育对患者康复有积极作用，而提倡实施量化健康教育。移动应用程序通过为消费者提供易于阅读的用户界面，从而方便消费者查看和分析个人的指标，移动应用程序不仅追踪用户去了哪里、做了什么以及他们花费在这些事情上的时间，而且还关注他们的愿望是什么以及这些愿望何时能够实现。

在传统教育中，教师是主体，是中心。学生的学习往往局限于课堂、书本，学生是知识的被动接受者。课堂教学大多属于批量生产，但现实情况是：无论哪一个层次的学生，在学习兴趣、能力、思维方式和目标志向等方面均存在不同差异，且这些差异还随着时间与地点的变化而变化。计算机以及网络的出现，可记录教师授课的内容以便反复观看，学生避免了做笔记听课走神等问题，可使得学习更加轻松愉快。

不管是行为主义理论、多元智能理论、建构主义理论，教学中不管采用的是以教为主、以学为主还是双主体的教学模式，最终目的都是为了提高教学效果，更好地为学习服务，为人才培养服务。然而，人与人之间存在差异，这也是我们教学过程中常常忽略的特征，虽然在教学系统设计的过程中，会对学习者进行分析，但这种分析往往仅是考虑学习者整体的特征，无法实现个性化教学。

量化自我理念是对人们自身所产生的行为做数据化的分析，科学数据是科学共同体用于科学研究的一种普适语言，具有简洁、精确、易交流等特征。科学数据因其在不同学科之间具有可通约性而具有的共享性、精确性以及数据自身的生命周期性等特点，构成了科学数据的价值。

数据作为一种较直观的依据，很早就出现在教育中，比如在学习结束后测验所得的分数，是教师判断学生对知识的掌握程度最常用的标准，也是现有教学制度中一个重要的教学评价指标，但是这一单一数值并不能作为学生学业的唯一评价标准，教师常常根据这一数值以及以往经验对学生做出不科学的判断，量化自我更关注学生的方方面面，包括日常的行为表现、身体机能以及个人素养等。但是这一类型的数据只是量化自我的冰山一角，利用量化自我技术将产生巨大的数据群，在这些数据中隐含重要的信息内容，这也正是大数据为人们所关注的重要方面，未来更全面的分析软件或许可以从海量的数据中挖掘出个体行为所表现出的深层含义。

二 量化自我大数据的生成及其对学习的技术支持

量化自我概念问世以来，业界围绕如何通过该技术的使用帮助实现自我提升这一想法已经形成。通过见面会和网络社区，艺术家、自助者以及大学的研究人员希望通过分析他们自身创造和收集的数据来改变自身和社会的其他成员。例如量化自我研究所（Quantified Self Institute）是荷兰汉斯大学应用科学系创建的，这一组织正带领国际和区域合作伙伴一起开展对自我追踪的不同方法的研究。该组织已准备就绪，将通过推荐有效的技术应用带领量化自我运动进入高等教育机构。

随着越来越多移动应用程序和可穿戴技术的使用，人们正以成倍增加的速度创建数据，量化自我运动通过有趣的方式集成这些数据流。例如通过量化自我可以在监控自身睡眠、运动、饮食以及其他重要模块后，创建更加健康的生活计划。新的移动应用程序Whistle甚至还可以使人们能够像追踪自己一样追踪自己的狗。可以想象，如果从学习分析数据里面搜集的考试成绩和阅读习惯的数据能与其他生活方式追踪的信息相结合的话，那么这些大数据将可能揭示环境变化是如何改进学习成果的。

量化自我不是单指对用户自身的各个健康指标进行量化，也可对用户表现行为进行数据化分析，眼动仪在数字化阅读中的使用，通过对瞳孔以及第一次到达目标区域时间等各项指标的测量，分析得出在什么样的环境下哪一种呈现方式的阅读材料能够达到最佳的阅读效果。新型设备如Memoto相机拍下的照片带有GPS标记，用户可以通过时间或者地点来管理它们并通过软件在线储存并分享，是一个能够别到用户领子或纽扣上的微型相机，旨在每半分钟自动捕捉一次信息，它使得人们可以追踪自身的生活。

智能杯项目（Vessyl）是由Justin Lee开发，它可以从“分子水平”上检测杯中的液体，也就是说它知道倒进去的是咖啡还是果汁、是哪个牌子的咖啡、咖啡因含量、脂肪、糖分、蛋白质含量等参数。在绝大多数情况下，当你打开相应的iOS或安卓应用时，Vessyl就会告诉你关于杯中饮品的具体数据。智能水杯不仅可以知道你每天喝了多少水，还可以知道你每天喝了什么，当用户给自己制定一个作息规律，智能水杯可以提醒用户该喝水以及该喝多少什么样的水。

人们对通过追踪和测量自身行为和活动的分析表现出极大兴趣。学生们已经花费时间在正式的教室情景里收集与自身或研究课题相关的数据。根据人们的这种兴趣，量化自我技术以移动应用程序、可穿戴设备和基于云的服务等形式出现，这使得数据收集的过程变得更加容易。

量化自我这一技术还具有打造某些行业未来的潜力。例如在医疗领域，医生不仅能够使用传统的药物，还可以使用个体收集的数据，例如心率、血压和血糖水平等。该领域的进步可以让电脑在患者踏进医院之前就搜索出特定模式，帮助医生更准确地诊断或预测健康隐患。

大数据越来越多地被人们提起，人们对自我进行量化的过程所产生的大量信息，就是大数据的重要组成部分，当今世界几十亿的人群，每天通过手机产生的地理位置、视频、照片、声音等信息都是量化世界中的一部分。“自我量化者无疑也在贡献大数据”，《大数据》的作者Cukier说，“大数据与大小无关，它指的是如何用数据来产出新的东西。如我们正在随时随地地收集我们自己的呼吸以及心率数据――这是从前只有大的调查研究室才能做到的，而如今这样的数据正在爆发。”

随着技术的不断进步，运用技术让人们更了解自我。量化自我作为一种全新的技术，在不断被人们认识的过程中，也被不断挖掘出其对学习的支持。档案袋作为传统的记录学生信息的载体，被很多教师所熟悉并使用。当使用购物网站时，网站会记录用户的浏览信息，并可以根据记录推送相关的产品，或推送此产品的其他用户浏览记录，这一个性化服务被用在了越来越多的网站。在教学中，虽然以学生为中心的教学模式提出已久，个性化学习也在小范围内有可能实现，然而班级授课制作为主体的教学模式仍将持续，教师无法因材施教，也无法给予不同特征的学生个性化的服务。量化自我的出现，不仅可以帮助学生找出擅长的部分，教师也可根据这一类数据分析学生在哪些方面有所欠缺，及时推送相关信息给学生及其家长，哪些方面是学生突出优点，及时加以鼓励，以便平衡学生发展，并提供一定程度上的个性化服务。

学习者通过量化自我技术将学习中发生的过程信息，行为数据及在协作交流中形成的社会认知信息记录下来，并能完整而永久地保存在学习档案数据库中。资源平台分析学习者产生的信息数据，推送合适的资源，支持个性化学习。

在任何学习环境下，学生自发或在自然状态下产生的学习，效果更长久。马斯洛的需要层次理论中自我价值实现的需要，学习者自发行为的产生，也就是学习动机的发生不仅需要内部刺激的推动，外部刺激作为动机形成的诱因也起着至关重要的作用。在教学过程中，教师对学习者学习过程中数据的分析，发现学生所获得的进步，对其施加鼓励，可以使学习者获得满足感，有利于内部产生刺激，提高自信感以及对成功的渴望，内外部刺激共同作用，可以激发学生自主学习的产生，提高自主学习的效果。

不仅如此，一些学习系统和平台还能够借助这些学习者学习行为的“量化自我”，记录学习者在学习时的相关生理和心理数据。比如，学习者在观看某一内容时的眼动规律，这些数据不仅可以用来帮助课程设计者、系统分析师及平台开发者在后续修改课程、设计及平台时参考，而且，这些学习者学习时的生理、心理数据可以用于对学习者进行智能的、个性化辅导服务及学习支持，推送学习者感兴趣的课程与内容，提供处于学习者最近发展区的课程和材料，选择学习者喜欢和习惯的学习材料表征方式，从而实现个性化的、定制的、智能的和高效的学习。

三 未来学习的技术解读

量化自我的出现引发人们对现代教育的思考以及对未来学习的展望。教师教学的过程与学生学习的过程是否可以直观化分析而非经验性判断，学生是否可以被教师所认识，能否认识自我，教学过程中的每一步在数据分析的基础上是否能够针对性调整，这将是未来学习与量化自我结合所产生的变化。

数据不仅参与到社会、科学、技术等领域的变革之中，其自身也发生着革命性变化。数据以其实用性成为其产生发展的基础，数据与技术的自然结合是其先天性体现。近代科学中数据基础性地位的确立，是数据与科学融合的结果。21世纪信息技术的发展导致的大数据正在引发一场波及所有领域的革命，大数据已经从工具、依据性角色上升到自身蕴含有待开发的信息和知识的资源地位。

新技术的出现往往在很大程度上改变人们的生活方式，进而运用于教育，使得教育的效果达到最优化，如电影电视以及幻灯片的出现都对教育产生了深刻的影响，时至今日，在教育教学过程中仍然有很多技术的支持。

传统的技术在教育教学中充当着教学媒体的作用，教师利用各种技术带来的便利，更具体形象化地为学习者呈现知识。量化自我的出现，学习者在学习的过程中更主要的是要主动获取，主动去了解学习的过程，是一个学习世界、认识世界，塑造世界观、价值观和人生观的过程。

量化自我是对数据的认识，每天人们各种行为所产生的大量数据，数据作为一种和文字相同的语言，量化自我技术让学习过程被重现。教师可以通过数据分析出学习者学习过程中所产生的行为，并找出这一类行为产生的原因，而学习者则更了解自我的学习过程。这不仅有利于教师有针对性地引导学生更有效地学习，也可使得学习者以产生的数据作为依据，进一步完善自我。通过长期的坚持，不断地进步，有利于激发学习者内心的学习动机，有利于其获得成功的喜悦，对自主学习的发展有很大的帮助。

教学活动开始前，教师首先会对授课对象进行分析。而个体学习效果的不同取决于多种因素，如个体本身有智力因素与非智力因素之分。智力因素通常是指记忆力、观察力、思维能力、注意力、想象力等，即认识能力的总和。它是人们在对事物的认识中表现出的心理特性，是认识活动的操作系统。而非智力因素是指智力因素以外的一切心理因素，它对人的认识过程起直接制约的作用。智力因素属于稳定的品质，非智力因素属于意志品质，是可控的因素，并且通过外部刺激的激发可令其发生改变。教育无法改变人的智力因素，但是可改变人的非智力因素。

在教学过程中，不同的个体因为众多因素的不同导致学习效果有差异，这些因素不仅有智力因素，还包括情感因素，因此教师必须尽可能准确地把握课堂活动中的这一特质，要清醒地意识到学生的外部行为并洞察其内在意图，并能够监控自己的思维和决策。很多教师对待能力水平较低的学生缺乏耐心，在学生做出不符合课堂的行为时，往往会给出斥责甚至惩罚，能力水平较低的学生对于教师的耐心和同情心依赖相比能力水平较高的学生更高。教师若无法察觉这一行为及内在意图，不仅会打击学生的积极性，甚至会导致学生行为产生偏差。

学习者学习的过程不仅是自我提升的过程，同时也是发现问题的过程。学生通过定期的自我反省，不断完善自己。教师在教学过程中通过定期的观察与测试等考核方式来判定教学效果，但是并不准确。所有的学生都希望得到教师的关注，但教师往往偏爱分数高的学生，在教学中给予学生适当的提示以及鼓励对于暂时没有掌握内容的学生比较重要。教师可以通过对学生日常行为表现所得的数据分析出学生做出某些行为时的心理反应，助教通过对实时课堂中学生行为的观察，及时将信息反馈给授课教师，授课教师对授课做出适当的调整，以此来达到类似个别辅导的效果。

量化自我未来的发展将会是人们通过携带类似纽扣等微小物品，学习者在没有感知的情况下产生并记录下相关信息，学习者可以选择清除某部分不愿意被知晓的信息，就如同人们定期清除短信或上网记录一样。而在学习过程中，在学习者知情的情况下，数据库记录学习的轨迹，教师收集有关学生在日常生活以及学习过程中的数据，并通过数据分析了解在学习过程中，学生出现的问题，及时采取措施进行干预，提高教学效果。

量化自我对教育教学的支持是无可厚非的，但当下任何新技术的应用总会遇到一些阻碍，除了考虑是否能够承担成本之外，个人隐私信息的保护也是人们关注的重点。

1 用户隐私的保护

当前这项技术广泛使用的障碍主要是基于隐私方面的考虑。正如，现在很多人都对平常的问卷调查产生质疑，对于电话号码等一系列涉及隐私的信息不愿公布，量化自我的发展，或许可以像手机关机一样是能够选择性关闭对数据的监测。

2 设备所需成本过高

技术用于教学，成本是首要考虑的问题，相对较多的技术共同组成的量化自我技术，必然要求高费用的设备配备，家长显然无法全部承担这一开支，而学校更无法承担所有学生的设备成本。

大数据引发的革命使人类正面临新的机遇和挑战。这场大革命需要解决一系列基础性问题，如数据的本质、性质、类型和价值；大数据引发的诸如隐私、安全和版权等问题；数据的获取、挖掘和共享的技术难题；相关数据科学家的教育和培训等问题。人们对这些基本问题进行的持续探索和研究，必将导致新技术的诞生和人们生活方式的巨大变革。

学习大数据心得体会范文第5篇

【关键词】学习分析系统 教育 大数据

一、引言

“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”（麦肯锡咨询公司）大数据时代已经到来了，决策将日益基于数据和分析而做出，而并非基于经验和直觉。大数据应用已经在商业、经济等领域取得了显著的成功。而在目前，教育领域中，各种数字学习环境的普及和推广，越来越多的人员在网络环境下发生学习行为。学习者与学习系统之间，学习者与学习者之间，学习者与设备之间，每天都在发生大量的交互数据，这些数据有着海量的数据规模（Volume）、多样的数据类型（Variety）、快速的数据流动和动态的数据体系（Velocity）、巨大的数据价值（Value），这些都符合大数据的4V特性。海量的数据给传统教育数据的存储和分析都带来了巨大的挑战。如何通过技术手段对教育大数据进行分析处理，使教育领域的方方面面都受益，最终有效促进教与学，已经越来越受到研究者的重视。而学习分析理念的提出，为教育大数据的应用找到了很好的途径。

二、学习分析概述

早在2010年美国新媒体联盟的《地平线报告》中就预测学习分析技术将在未来的四到五年内成为主流。第一届学习分析和知识国际会议认为：学习分析技术是测量、收集、分析和报告有关学生及其学习环境的数据，用以理解和优化学习及其产生的环境的技术。

学习分析所服务的对象涉及教育系统的各个相关人员，学习者、教育者、教育研究者、教育管理者、学习服务提供者等等。使用数据挖掘、社会网络分析、统计分析等多种技术对教育大数据进行解释和分析，根据解释与分析的结果，评估学习者的学习进展，预测未来的表现，并发现潜在问题，以便学习者能更准确地把握自己的学习情况，优化学习过程，教育者能及时调整教学活动和教学内容，优化教学方法和教学策略，为学生提供个性化的教学资源与建议，同时也能为教育管理者的决策提供科学依据。国外对学习分析技术的研究已经取得了一定的效果，而国内还处在理论研究和综述阶段。基于教育大数据的学习分析系统的构建可以为学习分析的应用和实践提供重要指导，更好地提高学习效率，有效促进教与学。

三、学习分析系统的总体架构

国内外许多学者都从不同角度对学习分析进行了整体框架的设计，但每个框架都有其局限性，经过实践验证的框架依然很少。学习分析的基础和核心是海量的教育数据。围绕数据开展数据的采集、存储、分析、表示以及应用五个环节的活动。本文以数据为核心，依据数据流动的过程来构建一个更加灵活和可扩展的学习分析系统的架构模型（见图1所示）。

图1 学习分析系统架构图

学习者的学习行为发生在各种数字环境中，如传统的学习管理系统、网络课程以及开放学习环境（MOOCs）等，社会性学习系统，如博客，微博，各种社交网络等。交互当中所产生的数据都会被记录到原始数据库中，而原始数据来源众多，形式不一，存储和处理都有困难。通过聚集、抽样、维归约、离散化和二元化等预处理，让原始数据更加适合挖掘，将预处理得到的学习数据存储到学习数据库中，与学习者相关的一些基本数据存储在学生信息库中。在特定的时间中学习分析引擎会从学习数据库和学生信息库中获取数据进行分析，依据需求不同，在分析过程中使用不同的数据挖掘和分析工具及模型。分析结果作用于学习者、教育者、研究者、教育管理者等不同层次，提供相应的教育干预，学习内容和过程、教学设计和策略优化。当然，分析结果也要以报告或可视化图表等形式在展示平台输出。

四、结束语

学习分析是大数据技术在教育领域中的应用。在大数据技术的支持下，深度挖掘学习行为模式，交互数据之间所隐藏的潜在价值，学习质量分析，个性化教学内容推送等都将成为可能。在对学习分析进行不断深入研究的同时，也存在许多挑战。如何快速有效地收集和预处理来源多样的原始数据，使用哪种工具、算法能更准确地得到有效预测，如何做到保护学生隐私等，都是我们要考虑的问题。相信这些挑战都将在不久的将来得到解决。

【参考文献】

[1]Barwick H.The “four Vs” of Big Data.Implementing Information Infrastructure Symposium[EB/OL].2012-10-02.

[2]Johnson，L.，Adams，S.，andCummins，M.（2012）.The NMC Horizon Report： 20l2 Higher Education Edition.Austin， Texas： TheNewMediaConsortium.