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化學(xué)數(shù)據(jù)分析方法范文第1篇

關(guān)鍵詞：學(xué)生調(diào)查；初高中銜接；策略

中圖分類號(hào)：G633.8？搖 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-9324（2013）40-0091-02

初高中化學(xué)教學(xué)銜接問題，已成為高中化學(xué)教學(xué)老生常談的話題，更是高中新課程開設(shè)以來教育專家常議的課題。大家都知道《全日制九年義務(wù)教育化學(xué)新課程標(biāo)準(zhǔn)》對(duì)初三化學(xué)課程的定位是：突出基礎(chǔ)性、啟蒙性、發(fā)展性的一種科普性的課程，而《普通高中化學(xué)新課程標(biāo)準(zhǔn)》明確指出高中化學(xué)課程目標(biāo)是：在義務(wù)教育基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提高學(xué)生的科學(xué)素養(yǎng)為宗旨的選拔性課程。初中、高中化學(xué)課程教學(xué)上的銜接當(dāng)然也就成了一個(gè)重要的研究課題。如何做好初高化學(xué)教學(xué)的銜接，不能僅僅通過教師單純的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)且年年一成不變的模式來解決初高中教學(xué)要求不同而引發(fā)的銜接問題。為了做好初高中教學(xué)銜接策略，?；瘜W(xué)教研組在高一新生入學(xué)兩周內(nèi)開展學(xué)生學(xué)習(xí)情況調(diào)查——《新課程改革初、高中化學(xué)學(xué)習(xí)知識(shí)與能力銜接的調(diào)查分析》。本調(diào)查采用自制的《關(guān)于新課程初高中學(xué)科知識(shí)與能力銜接的調(diào)查問卷》（由高一備課組完成，其中問卷題分三類：開放性問題，選擇題和填空題）。問題的范圍包括學(xué)生對(duì)初高中各科知識(shí)學(xué)習(xí)的認(rèn)識(shí)、學(xué)生在學(xué)習(xí)興趣等方面的變化等。本次調(diào)查共得到434份學(xué)生調(diào)查問卷，對(duì)數(shù)據(jù)采用圖表軟件進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。

下面是調(diào)查結(jié)果的數(shù)據(jù)分析圖表，與本文息息相關(guān)的幾組數(shù)據(jù)。

調(diào)查結(jié)果數(shù)據(jù)分析之一（如圖一）。

該調(diào)查數(shù)據(jù)結(jié)果說明，高一新生適應(yīng)高中學(xué)習(xí)的時(shí)間部分在入學(xué)1～2個(gè)月之間。

調(diào)查結(jié)果數(shù)據(jù)分析之二（如圖二）。

該調(diào)查數(shù)據(jù)結(jié)果說明，教師的教學(xué)方式及教學(xué)策略有相當(dāng)高的權(quán)重值。

調(diào)查結(jié)果數(shù)據(jù)分析之三。

該調(diào)查數(shù)據(jù)說明，學(xué)生認(rèn)為初中學(xué)生從全日制義務(wù)教育要求的科普性學(xué)習(xí)方式與進(jìn)入高中選拔性且以提高學(xué)生素質(zhì)為目標(biāo)的學(xué)習(xí)方式的轉(zhuǎn)型過程的感受最大的不同是：①講課速度和課堂容量的差異；②高中課程內(nèi)容難；③初中容易理解，高中比較深?yuàn)W，學(xué)起來更難；④高中講課速度快；⑤高中知識(shí)容量大，難度提高，要花較長時(shí)間吸收；⑥高中比初中的知識(shí)面更廣；⑦高中講課方法較單調(diào)、且速度快；⑧高中練習(xí)要做得更多，方法不好就學(xué)不好。

調(diào)查結(jié)果數(shù)據(jù)分析之四（如圖三）。

從學(xué)生的調(diào)查問卷分析結(jié)果不難看出，初中與高中化學(xué)的銜接，是新課程改革的大背景下，中學(xué)化學(xué)教學(xué)發(fā)展、學(xué)科的發(fā)展和學(xué)生的發(fā)展的一個(gè)重要、基本的內(nèi)容，同時(shí)也是教師教學(xué)、教研永不過時(shí)的教科研課題。在正常的教學(xué)時(shí)間內(nèi)將初高中知識(shí)的銜接滲透到高中化學(xué)教學(xué)的各個(gè)環(huán)節(jié)中，這對(duì)順利幫助學(xué)生在較短的時(shí)間內(nèi)適應(yīng)高中的學(xué)習(xí)，促進(jìn)高中學(xué)生的持續(xù)發(fā)展，提高學(xué)生的化學(xué)素養(yǎng)，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)潛能等都具有重要的意義。

一、做到在“知識(shí)內(nèi)容”的銜接上的“化整為零”

中學(xué)化學(xué)新課程的大致框架包括基本概念和原理、元素化合物知識(shí)、化學(xué)與社會(huì)生活、化學(xué)實(shí)驗(yàn)和化學(xué)計(jì)算等知識(shí)模塊。知識(shí)模塊間既相互關(guān)聯(lián)又有一定的各自獨(dú)立性，如何真正處理好初中與高中化學(xué)在“知識(shí)內(nèi)容”上的銜接，就要有計(jì)劃地做好下面兩個(gè)方面的研究。

1.理清初高中“知識(shí)內(nèi)容”，領(lǐng)會(huì)“知識(shí)內(nèi)涵”，把握好初高中知識(shí)的關(guān)聯(lián)及差異?，F(xiàn)行新課程九年義務(wù)初三化學(xué)教材與普通高中課程標(biāo)準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)教材（魯科版）相比，高中化學(xué)教材有了較大飛躍。高一剛?cè)雽W(xué)的新生明顯會(huì)出現(xiàn)四個(gè)不適應(yīng)，即知識(shí)基礎(chǔ)不適應(yīng)，學(xué)習(xí)方法不適應(yīng)，思維方式不適應(yīng)，學(xué)習(xí)習(xí)慣不適應(yīng)。這與“調(diào)查結(jié)果數(shù)據(jù)分析之三”、“調(diào)查結(jié)果數(shù)據(jù)分析之四”反映的問題是相吻合的。

2.所謂“化整為零”就是要在吃透《新課程高中化學(xué)教學(xué)要求》的基礎(chǔ)上，準(zhǔn)確把握教材的難度和廣度，將初高中銜接的“知識(shí)內(nèi)容”滲透到高中課程的各個(gè)環(huán)節(jié)中。按照初中與高中本身的知識(shí)結(jié)構(gòu)規(guī)律，理解初高中知識(shí)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，根據(jù)學(xué)生現(xiàn)有認(rèn)知水平，把必修I與必修II的學(xué)習(xí)模塊劃分成不同的學(xué)習(xí)小專題并對(duì)應(yīng)初中知識(shí)，找出“銜接”的關(guān)鍵點(diǎn)，融入相關(guān)課堂教學(xué)中，真正做到初高中知識(shí)學(xué)習(xí)的漸進(jìn)性而不是“跳躍性”。高中課程的難度和廣度，將初高中銜接的內(nèi)容有計(jì)劃地、有機(jī)地融入高一教學(xué)的每個(gè)專題中，真正做到銜接內(nèi)容的“化整為零”，這符合高一學(xué)生的認(rèn)知水平。

二、高度重視學(xué)生在高中學(xué)習(xí)的適應(yīng)期，精心制定教學(xué)計(jì)劃，適度調(diào)整教學(xué)進(jìn)度，做到“學(xué)習(xí)能力”上的銜接

新課程環(huán)境下的中學(xué)化學(xué)提出了四種學(xué)習(xí)能力：實(shí)驗(yàn)與探究能力、分析與解決問題能力、信息處理和加工的能力、自學(xué)能力。這四種能力在初中、高中不同的學(xué)習(xí)階段的要求是不同的，把握好這四種能力在每個(gè)學(xué)段的差異，也是做好初高中銜接的另一個(gè)研究的關(guān)鍵。適度調(diào)慢教學(xué)進(jìn)度，穩(wěn)步培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力，加強(qiáng)對(duì)初三化學(xué)知識(shí)的回憶和理解，并利用課前自學(xué)、實(shí)驗(yàn)探究、研究性學(xué)習(xí)、分組討論等有效手段提升學(xué)生的“學(xué)習(xí)能力”，所謂“磨刀不誤砍柴功”，這對(duì)高一學(xué)生的學(xué)習(xí)是有幫助的，更是有必要的。

初高中教學(xué)的銜接是新課程教學(xué)背景下永恒的課題。初高中的銜接不是簡(jiǎn)單把高中的教學(xué)要求挪到初中，也不是按初中的教學(xué)要求嫁接到高中，更不是在高中化學(xué)教學(xué)前安排幾個(gè)專題就可以解決問題的，而要在重視其內(nèi)在規(guī)律的前提下，采用各種直接有效的方式方法并滲透到教學(xué)的各個(gè)環(huán)節(jié)中，幫助學(xué)生順利渡過因初高中的要求的不同而引發(fā)“銜接”。

參考文獻(xiàn)：

[1]羅炳杰.新課程背景下如何處理好高初中化學(xué)教學(xué)的銜接[J].福建基礎(chǔ)教育研究，2010，（2）.

化學(xué)數(shù)據(jù)分析方法范文第2篇

一、引言：智慧教育的培養(yǎng)理念

隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、三網(wǎng)融合等技術(shù)興起和快速發(fā)展，為教育信息化和教育現(xiàn)代化注入新的推動(dòng)力，教育進(jìn)入智慧教育階段。智慧教育是在新一代信息技術(shù)支持下，尊重每位學(xué)習(xí)者個(gè)性化與多元化的發(fā)展需要，創(chuàng)建智能化的教育環(huán)境，以最有效的方式促進(jìn)學(xué)習(xí)者知識(shí)建構(gòu)與智慧發(fā)展的一種教育形態(tài)。“智慧教育”最早是受“智慧地球”的概念啟發(fā)而延伸過來的，IBM公司倡導(dǎo)的“智慧地球”是應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)通訊、智能分析等新一代信息技術(shù)，促進(jìn)世界更全面地互聯(lián)互通，改變政府、企業(yè)和人類的生產(chǎn)、協(xié)作與管理方式，讓所有事物、流程、運(yùn)行方式都實(shí)現(xiàn)更深入的智能化，最終讓人類能夠更透徹地感應(yīng)和度量世界的本質(zhì)和變化。而智慧教育的本意也是應(yīng)用新一代信息技術(shù)，變革今天依然停留在工業(yè)時(shí)代的“教學(xué)工廠”式學(xué)校教育，提升教育系統(tǒng)的效率和智能化程度，為信息社會(huì)培養(yǎng)適應(yīng)時(shí)展的人才。

隨著教育信息化的發(fā)展，不同國家、不同研究團(tuán)體也賦予智慧教育不同的內(nèi)涵。韓國認(rèn)為智慧教育是智能化、可定制的個(gè)性化教與學(xué)。韓國政府提出發(fā)展智慧教育的推進(jìn)戰(zhàn)略，這個(gè)戰(zhàn)略包含教育云框架與平臺(tái)開發(fā)、加強(qiáng)教師能力建設(shè)、推進(jìn)在線課堂與評(píng)估和采用數(shù)字化課本四個(gè)部分，目標(biāo)是培養(yǎng)在21世紀(jì)社會(huì)中能夠引領(lǐng)國際社會(huì)，具有創(chuàng)造力和個(gè)性的全球化人力資源。澳洲也推出智慧教育計(jì)劃，認(rèn)為新的智慧教育系統(tǒng)可以轉(zhuǎn)變澳洲教育系統(tǒng)、吸引更多的學(xué)生，能授權(quán)給教師和管理者培養(yǎng)有高價(jià)值和全球技能的勞動(dòng)力。我國學(xué)者祝智庭教授在綜合國外對(duì)智慧教育研究之后，提出信息時(shí)代智慧教育是一種最直接的、幫助人們建立完整智慧體系的教育方式，其教育宗旨在于首先引導(dǎo)發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者的智慧，并通過協(xié)助發(fā)展、指導(dǎo)應(yīng)用學(xué)習(xí)者的智慧，進(jìn)而培養(yǎng)創(chuàng)造出學(xué)習(xí)者的智慧見解。

網(wǎng)絡(luò)的普及加劇了數(shù)據(jù)的爆炸式增長，大數(shù)據(jù)時(shí)代已席卷而來。未來將是從數(shù)據(jù)中“鉆取石油、開采黃金”的時(shí)代，企業(yè)對(duì)掌握信息管理與數(shù)據(jù)分析技術(shù)的信息管理類專業(yè)人才需求激增。本文提出如何以學(xué)生能力培養(yǎng)為核心，應(yīng)用“智慧教育”創(chuàng)新完善信管專業(yè)的理論和實(shí)踐教學(xué)模式手段，實(shí)現(xiàn)“以教為中心”向“以學(xué)為中心”的轉(zhuǎn)變、“以有限靜止知識(shí)為中心”向“以無限動(dòng)態(tài)資源為中心”的轉(zhuǎn)變。

二、基于智慧教育的信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)教學(xué)模式改革

信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)具有四個(gè)特點(diǎn)：一是信管專業(yè)具有很強(qiáng)的實(shí)踐性；二是信息管理與數(shù)據(jù)分析技術(shù)變化迅速；三是企業(yè)基于數(shù)據(jù)分析的管理模式快速演變；四是信息管理與數(shù)據(jù)分析依賴于智能感知、網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)认嚓P(guān)設(shè)備。因此，信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)的教學(xué)手段和模式必須不斷創(chuàng)新，以盡快適應(yīng)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的快速發(fā)展和企業(yè)對(duì)信管人才的需求。

（一）智慧教育的環(huán)境要求

智慧教育通過新技術(shù)與周圍教育環(huán)境進(jìn)行智能化互動(dòng)構(gòu)建智慧學(xué)習(xí)環(huán)境，進(jìn)而運(yùn)用智慧教學(xué)方法促進(jìn)學(xué)習(xí)者進(jìn)行智慧學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)者從而獲得多種智慧以滿足自身和社會(huì)的需求。智慧教育環(huán)境（如圖1所示）包含六個(gè)維度：學(xué)習(xí)者、促學(xué)者、資源、設(shè)備、工具和學(xué)習(xí)活動(dòng)。學(xué)習(xí)活動(dòng)作為中心環(huán)節(jié)代表著學(xué)習(xí)活動(dòng)的發(fā)生。學(xué)習(xí)者在活動(dòng)中處于主體地位，是學(xué)習(xí)有效性發(fā)生的最終體現(xiàn)者。促學(xué)者作為學(xué)習(xí)活動(dòng)的促進(jìn)者，在不同學(xué)習(xí)環(huán)境中有不同的稱呼，如學(xué)校教育環(huán)境下教師是學(xué)習(xí)活動(dòng)的指導(dǎo)者，起引導(dǎo)性作用。資源包括學(xué)習(xí)資源和教學(xué)資源，資源作為知識(shí)的承載體，它的形式和使用方式將會(huì)影?學(xué)習(xí)活動(dòng)的效果。設(shè)備和工具是數(shù)字化環(huán)境下對(duì)學(xué)習(xí)活動(dòng)的關(guān)注，是學(xué)習(xí)活動(dòng)順利開展的利器。

智慧教育更加強(qiáng)調(diào)信息技術(shù)在促進(jìn)教學(xué)方式和教學(xué)過程中的變革。通過明確智慧教育的教學(xué)環(huán)境，可以建構(gòu)更加符合信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)技術(shù)特征和專業(yè)教學(xué)需求的文化共享（倫理、責(zé)任、價(jià)值認(rèn)同、利益觀）學(xué)習(xí)共同體，為信管專業(yè)學(xué)生提供更豐富的學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)工具和實(shí)踐機(jī)會(huì)等。

（二）基于智慧教育的信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)教學(xué)與實(shí)踐環(huán)境構(gòu)建

基于智慧教育的信管專業(yè)課堂與實(shí)踐教學(xué)學(xué)習(xí)環(huán)境框架，包括底層學(xué)習(xí)資源數(shù)據(jù)庫、彈性分析云和用戶使用終端三個(gè)部分組成（如圖2所示）。智慧教育底層學(xué)習(xí)資源數(shù)據(jù)庫分為原始用戶數(shù)據(jù)庫和聚合信息數(shù)據(jù)庫，原始數(shù)據(jù)庫保留了所有未經(jīng)處理信息數(shù)據(jù)；彈性分析云的作用是綜合用戶需求，基于智能推送選擇學(xué)習(xí)、教學(xué)和生活方式，促進(jìn)學(xué)習(xí)的社會(huì)協(xié)作、深度參與知識(shí)建構(gòu)；用戶使用終端是基于移動(dòng)、物聯(lián)、無縫接入等技術(shù)，為學(xué)習(xí)者提供豐富的、優(yōu)質(zhì)的數(shù)字化學(xué)習(xí)資源和多種學(xué)習(xí)工具，使學(xué)習(xí)者擁有隨時(shí)、隨地、隨需的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)。

第一，信管專業(yè)智慧教育資源數(shù)據(jù)庫（包括原始和聚合信息數(shù)據(jù)庫）。原始數(shù)據(jù)庫來源于電子教學(xué)資源數(shù)據(jù)文檔，教學(xué)資源可細(xì)分為理論性教學(xué)資源和實(shí)踐性教學(xué)資源。理論性教學(xué)資源包括多媒體課件、課程視頻資料、各種輔導(dǎo)資料、課程相關(guān)的案例庫和試題庫等；信管專業(yè)實(shí)踐教學(xué)資源豐富，除了科研訓(xùn)練項(xiàng)目、開放性實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目之外，還有學(xué)科競(jìng)賽、學(xué)術(shù)活動(dòng)、企業(yè)實(shí)訓(xùn)等教學(xué)資源。聚合信息數(shù)據(jù)庫根據(jù)原始數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行內(nèi)容聚合，將高利用率信息提取出來形成“學(xué)習(xí)元”和“教學(xué)元”，再通過智能推送將這些信息推送到彈性分析云中進(jìn)行分析，以便能更好地滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)要求。

第二，信管專業(yè)智慧教育彈性分析云（包括期望分析和智慧內(nèi)容分析）。彈性分析云根據(jù)社會(huì)期望、教師期望和學(xué)生期望在數(shù)據(jù)層傳遞來的原始“學(xué)習(xí)元”和“教學(xué)元”上添加相關(guān)的個(gè)性化、共享化和智能化標(biāo)識(shí)，形成具有可重用的、支持學(xué)習(xí)（教學(xué)）過程的共享信息，以實(shí)現(xiàn)自我發(fā)展的、智能性數(shù)字化學(xué)習(xí)（教學(xué)）資源。彈性分析云利用學(xué)習(xí)分析技術(shù)進(jìn)行智慧內(nèi)容分析，通過記錄學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)，基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)優(yōu)化學(xué)習(xí)過程，設(shè)計(jì)多種智慧型學(xué)習(xí)活動(dòng)，提高智慧生成與應(yīng)用的含量，并提供具有說服力的教學(xué)管理服務(wù)。

第三，信管專業(yè)智慧教育用戶使用終端。用戶使用終端設(shè)計(jì)是基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)優(yōu)化學(xué)習(xí)過程、干預(yù)教學(xué)的服務(wù)管理。通過聚集、分類以及關(guān)聯(lián)規(guī)則等操作，分析記錄在學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)中的學(xué)習(xí)者行為數(shù)據(jù)，生成實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)報(bào)告，并利用行為數(shù)據(jù)中反映出的規(guī)律來生成預(yù)測(cè)模型，評(píng)估學(xué)生知識(shí)建構(gòu)能力，進(jìn)而針對(duì)學(xué)習(xí)者的個(gè)體差異（如能力、偏好、需求）提供學(xué)習(xí)診斷、建議和服務(wù)，形成基于角色的個(gè)性化定制學(xué)習(xí)元和教學(xué)元，通過智能推送服務(wù)和終端設(shè)備實(shí)現(xiàn)資源的互聯(lián)和人的互動(dòng)協(xié)作，為學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)提供更加有效的支持。

三、基于智慧教育的信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)建設(shè)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)緊缺大量具有“大數(shù)據(jù)”思維方式、掌握數(shù)據(jù)分析技術(shù)的信息管理人才。如何利用智慧教育的技術(shù)與方法提升教師教學(xué)能力和學(xué)生自我學(xué)習(xí)能力培養(yǎng)，提高專業(yè)教學(xué)質(zhì)量和實(shí)踐教學(xué)水平，完善信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)建設(shè)，培養(yǎng)企業(yè)滿意的信息管理專業(yè)人才，是我國高等學(xué)校信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)不可懈怠的追求目標(biāo)。

（一）基于Moodle平臺(tái)構(gòu)建信管專業(yè)主動(dòng)式智慧學(xué)習(xí)服務(wù)平臺(tái)

Moodle平臺(tái)（Modular Object-Oriented Dynamic Learning Environment，即模?K化面向?qū)ο蟮膭?dòng)態(tài)學(xué)習(xí)環(huán)境）是澳大利亞教師Martin Dougiamas基于構(gòu)建主義教育理論而開發(fā)的課程管理系統(tǒng)。Moodle平臺(tái)中教育者和學(xué)習(xí)者都是平等的主體，在教學(xué)活動(dòng)中教育者和學(xué)習(xí)者相互協(xié)作并根據(jù)自己已有的經(jīng)驗(yàn)共同構(gòu)建知識(shí)。Moodle平臺(tái)具有完善的web日志功能，學(xué)生自登錄Moodle平臺(tái)訪問課程的那一刻起，其學(xué)習(xí)行為就被平臺(tái)記錄下來，其瀏覽時(shí)長、訪問各模塊情況、互動(dòng)情況等均被記錄下來，這些記錄都可以在課程的“報(bào)表”功能中找到。同時(shí)，教師使用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析工具NodeXL對(duì)學(xué)生在討論區(qū)的交互關(guān)系進(jìn)行分析，可以得到節(jié)點(diǎn)度量基本數(shù)據(jù)圖和交互網(wǎng)絡(luò)圖，從這些圖中可以了解每個(gè)學(xué)生對(duì)專業(yè)課程自主討論、參與情況，并且能夠掌握每個(gè)學(xué)生的回復(fù)與被回復(fù)情況，利用這些內(nèi)容來評(píng)價(jià)學(xué)生學(xué)習(xí)情況。目前信管專業(yè)可以選擇與數(shù)據(jù)分析技術(shù)密切相關(guān)的一些課程開展試點(diǎn)，這些課程有“管理信息系統(tǒng)”“數(shù)據(jù)庫原理與技術(shù)”“商務(wù)智能與數(shù)據(jù)挖掘”（如圖3所示）。

信管專業(yè)通過Moodle平臺(tái)動(dòng)態(tài)記錄與跟蹤學(xué)生在不同場(chǎng)景學(xué)習(xí)的相關(guān)信息，利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析工具、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和模型化處理，進(jìn)而了解學(xué)生學(xué)習(xí)的行為動(dòng)機(jī)和學(xué)習(xí)實(shí)效等，從衡量學(xué)生“在座位上的學(xué)習(xí)時(shí)間”轉(zhuǎn)移到衡量學(xué)生的“學(xué)習(xí)效率”，充分利用信息技術(shù)來改善提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。

（二）基于整合技術(shù)的學(xué)科教學(xué)知識(shí)（TPACK）提升專業(yè)教師教學(xué)水平

2010年我國政府頒布《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）》中明確指出，要深化教師教育改革，創(chuàng)新培養(yǎng)模式，造就專業(yè)化教師隊(duì)伍。2012年教育部頒布《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃（2011-2020年）》中明確指出要推進(jìn)信息技術(shù)與教學(xué)融合，促進(jìn)教師專業(yè)化發(fā)展。因此，如何提高教師信息化教學(xué)能力水平成為信管專業(yè)建設(shè)的焦點(diǎn)問題。

整合技術(shù)學(xué)科教學(xué)法知識(shí)（TPCK，Technological Pedagogical Content Knowledge）是在舒爾曼PCK概念基礎(chǔ)上整合技術(shù)而形成的面向21世紀(jì)信息技術(shù)時(shí)代的教師知識(shí)框架。TPCK代表著教師能夠根據(jù)具體的教學(xué)情景的需要，綜合考慮學(xué)科知識(shí)、教學(xué)方法和技術(shù)支持，設(shè)計(jì)恰當(dāng)?shù)慕虒W(xué)方案解決教學(xué)問題的方案知識(shí)。TPCK的核心是技術(shù)知識(shí)（TK， Technology Knowledge）、學(xué)科內(nèi)容知識(shí)（CK，Content Knowledge）和教學(xué)法知識(shí)（PK，Pedagogy Knowledge）三者的動(dòng)態(tài)平衡。TPACK（整合技術(shù)的學(xué)科教學(xué)知識(shí)） 將技術(shù)“整合”到具體學(xué)科內(nèi)容教學(xué)的教學(xué)法知識(shí)當(dāng)中去，對(duì)于有效使用技術(shù)進(jìn)行教學(xué)，提高教師教育質(zhì)量的核心關(guān)鍵要素，促進(jìn)教師專業(yè)化發(fā)展至關(guān)重要（如圖4所示）。

從TPCK的發(fā)展機(jī)制來看，教師學(xué)習(xí)技術(shù)需要具體情景的支持和教師親身參與設(shè)計(jì)技術(shù)解決教學(xué)問題的過程。TPCK對(duì)教師應(yīng)用技術(shù)的有效教學(xué)具有支配作用，它包含了具體教學(xué)情景中技術(shù)與學(xué)科知識(shí)、教學(xué)方法的真實(shí)的復(fù)雜關(guān)系，包括教師對(duì)技術(shù)的深刻理解，對(duì)自己原有教學(xué)觀念、教學(xué)方法的重新審視與反思，敏銳地在技術(shù)、學(xué)科知識(shí)與教學(xué)方法的相互關(guān)系中尋求新的可能，如根據(jù)具體教學(xué)情景的需要設(shè)計(jì)新技術(shù)或利用新技術(shù)開創(chuàng)新的教學(xué)空間。

教師利用TPACK思維框架從教學(xué)―內(nèi)容―技術(shù)三者重疊交互教學(xué)法，根據(jù)信息管理專業(yè)特定的教學(xué)/學(xué)習(xí)情境（如師生的信息素養(yǎng)、基于問題情境的教學(xué)內(nèi)容、學(xué)生的認(rèn)知風(fēng)格與偏好、現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)教學(xué)設(shè)備環(huán)境等）的特點(diǎn)和約束條件，保持技術(shù)、學(xué)科知識(shí)和教學(xué)法三者的動(dòng)態(tài)平衡，智慧靈活地選擇應(yīng)用恰當(dāng)?shù)慕虒W(xué)法、學(xué)科內(nèi)容以及支持技術(shù)，促進(jìn)學(xué)生的智慧學(xué)習(xí)和智慧行為的涌現(xiàn)。

（三）基于學(xué)習(xí)分析技術(shù)（Learning Analytics）構(gòu)建師生互動(dòng)教學(xué)平臺(tái)

智慧學(xué)習(xí)環(huán)境中的信息技術(shù)可以為教師團(tuán)隊(duì)提供各種支持，包括教學(xué)資源的獲取、教師間的協(xié)調(diào)、師生的互動(dòng)等。為促進(jìn)教師的教學(xué)與學(xué)生的有效學(xué)習(xí)，通過整合論壇空間、微博、QQ群等多種方式，為師生提供一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)網(wǎng)無縫互通師生教學(xué)平臺(tái)，教師可以設(shè)置課程視頻資料、課程設(shè)計(jì)任務(wù)庫、各種輔導(dǎo)資料，課程測(cè)試空間歷年試題等相關(guān)教學(xué)資源庫，實(shí)現(xiàn)連接課堂教學(xué)、社區(qū)學(xué)習(xí)、資源環(huán)境的“聯(lián)結(jié)”教學(xué)模型，通過網(wǎng)絡(luò)虛擬環(huán)境和在線社區(qū)來連接教學(xué)、教師與學(xué)習(xí)者，實(shí)現(xiàn)學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)。

隨著數(shù)據(jù)日益智能化，信管專業(yè)利用無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和學(xué)習(xí)分析技術(shù)重構(gòu)傳統(tǒng)教育模式中的基本過程與結(jié)構(gòu)，教師通過數(shù)據(jù)挖掘、推斷和建模等方法來分析學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)、用戶信息、課程信息等重要數(shù)據(jù)，并對(duì)師生互訪社群圖和中心性進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)潛在問題，從而在討論區(qū)與學(xué)生開展互動(dòng)交流進(jìn)行個(gè)性化教育。教師借助互聯(lián)網(wǎng)師生教學(xué)平臺(tái)定期設(shè)置大數(shù)據(jù)相關(guān)問題的專題討論，或?qū)δ硞€(gè)信息管理典型案例進(jìn)行在線分析，通過對(duì)當(dāng)前學(xué)習(xí)難點(diǎn)的在線集思廣益和在線方案討論，對(duì)學(xué)生實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的教育指導(dǎo)。

（四）建設(shè)面向數(shù)據(jù)管理時(shí)代的實(shí)用自制教學(xué)實(shí)驗(yàn)的開放式實(shí)驗(yàn)室

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，企業(yè)管理進(jìn)入了“從數(shù)據(jù)到信息，再從信息到知識(shí)”的發(fā)展階段，眾多企業(yè)都面臨著大量的數(shù)據(jù)，但缺乏實(shí)用技術(shù)支持定量分析的困境。無論是在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)清洗期間，或者在數(shù)據(jù)探索期間，數(shù)據(jù)分析基本理論復(fù)雜性對(duì)常見的統(tǒng)計(jì)分析軟件如Excel、E-views、SPSS等分析方法的應(yīng)用提出了挑?穡?數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)領(lǐng)域的實(shí)踐者對(duì)于如何學(xué)習(xí)、應(yīng)用一系列實(shí)用的計(jì)算分析工具和解決方案存在著迫切的需求。

為迎合社會(huì)數(shù)據(jù)化、信息化和網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展的時(shí)代要求，加速培養(yǎng)與信息化社會(huì)相融合的復(fù)合型人才，信管專業(yè)改革實(shí)驗(yàn)教學(xué)手段，利用Python、D3、Mlpy、Openrefine和MongoDB等數(shù)據(jù)分析工具設(shè)計(jì)有推廣價(jià)值的實(shí)驗(yàn)軟件、實(shí)驗(yàn)設(shè)備及教學(xué)方案，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建方面的知識(shí)講解和實(shí)驗(yàn)教學(xué)，加深學(xué)生對(duì)數(shù)據(jù)分析基本原理的理解與掌握。根據(jù)數(shù)據(jù)分析實(shí)驗(yàn)教學(xué)的需要，自制實(shí)驗(yàn)軟件具備完整的數(shù)據(jù)分析處理、方案設(shè)計(jì)、圖表再現(xiàn)等功能， 滿足數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)決策等方面的教學(xué)和實(shí)驗(yàn)需要， 培養(yǎng)學(xué)生應(yīng)用數(shù)據(jù)分析理論和計(jì)算機(jī)技術(shù)的能力，解決數(shù)據(jù)時(shí)代的管理問題并進(jìn)行相關(guān)決策。通過建設(shè)面向數(shù)據(jù)管理時(shí)代的實(shí)用自制教學(xué)實(shí)驗(yàn)的開放式實(shí)驗(yàn)室，使學(xué)生能夠針對(duì)來自不同管理領(lǐng)域復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析需求提出建設(shè)性的解決方案，提高學(xué)生在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的創(chuàng)新和實(shí)踐能力，培養(yǎng)特色鮮明的信管專業(yè)人才。

（五）針對(duì)大數(shù)據(jù)行業(yè)建立開放式企業(yè)實(shí)訓(xùn)基地

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)快速發(fā)展和現(xiàn)代企業(yè)管理決策模式的轉(zhuǎn)變，決定信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)教學(xué)必須與企業(yè)緊密結(jié)合。積極與阿里巴巴、杭州網(wǎng)易信息技術(shù)有限公司、臺(tái)灣鼎捷軟件公司等多家企業(yè)進(jìn)行校企合作，建立“大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用”的企業(yè)實(shí)習(xí)實(shí)訓(xùn)基地。針對(duì)各類型企業(yè)不同用人需求，將企業(yè)實(shí)踐融入到教學(xué)過程中，讓學(xué)生從實(shí)際運(yùn)作層面上理解信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)中抽象的定義、理論、模型，從整體上對(duì)專業(yè)內(nèi)容進(jìn)行認(rèn)知與把握，實(shí)現(xiàn)課堂教學(xué)與企業(yè)現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、環(huán)境和需求的互動(dòng)。

為充分利用企業(yè)在信息化管理實(shí)踐方面的知識(shí)積累優(yōu)勢(shì)，還鼓勵(lì)學(xué)生參加企業(yè)實(shí)際項(xiàng)目開發(fā)，這樣學(xué)生能最直接面對(duì)企業(yè)需求，充分培養(yǎng)和鍛煉學(xué)生的技術(shù)能力（工具、流程、專業(yè)知識(shí)）、管理能力（現(xiàn)代化管理理論、項(xiàng)目管理）和系統(tǒng)能力（系統(tǒng)開發(fā)、企業(yè)規(guī)劃），通過企業(yè)工程師鑒定的方式驗(yàn)收項(xiàng)目成果，評(píng)價(jià)學(xué)生的實(shí)踐能力和對(duì)相關(guān)課程的實(shí)際理解情況，使學(xué)生在實(shí)踐中快速提高技術(shù)應(yīng)用能力。

化學(xué)數(shù)據(jù)分析方法范文第3篇

Abstract： This paper introduces the concept of big data and application prospects in foundry enterprises smelting process for casting crack of chemical composition of the influence of welding repair rate as the research subject， selecting suitable mining software for data mining， data analysis， find out the connections between various data， effectively solve the problem of data island. Big data to verify the result has reference and controlling function in enterprise management， large data analysis method can be applied in the management of small and medium-sized enterprises.

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)挖掘；信息孤島

Key words： big data；data mining；isolate island of information

中圖分類號(hào)：TP274 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2016）08-0213-02

0 引言

大數(shù)據(jù)是維克托?邁爾-舍恩伯格在2008年的著作《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中提出的概念，在維基百科中解釋為無法在可承受的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。主要特點(diǎn)為Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。對(duì)于技術(shù)收益方，大數(shù)據(jù)的概念顯得通俗易懂，體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)并不在“大”，而在于“有用”、價(jià)值含量高。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，越來越多的企業(yè)實(shí)行無紙化辦公、數(shù)字化管理，在這一過程中，企業(yè)各方面的管理包括技術(shù)質(zhì)量、人力資源、財(cái)務(wù)、現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)組織等均形成了一定規(guī)模的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。但是，這些數(shù)據(jù)是獨(dú)立的，伴隨企業(yè)的發(fā)展形成了數(shù)據(jù)孤島，導(dǎo)致寶貴的信息資源不能得到有效利用。如何以這些連續(xù)或者離散的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為基本保障，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，形成知識(shí)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效利用受到越來越多企業(yè)的重視。本文以鑄造企業(yè)熔煉過程中材質(zhì)的化學(xué)成分對(duì)鑄件裂紋焊補(bǔ)率的影響為課題，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，探討大數(shù)據(jù)分析在中小型企業(yè)管理中的應(yīng)用。

1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

1.1 信息收集

信息收集是根據(jù)確定的數(shù)據(jù)分析對(duì)象抽象出在數(shù)據(jù)分析中所需要的特征信息，然后選擇合適的信息收集方法，將收集到的信息存入數(shù)據(jù)庫。本文研究的是材質(zhì)為ZG15Cr1Mo1V的鑄鋼件的裂紋焊補(bǔ)率與熔煉過程中化學(xué)成分之間的關(guān)系。需要收集的信息包括在焊接過程控制系統(tǒng)中提取目標(biāo)參數(shù)裂紋焊補(bǔ)率，在熔煉過程控制系統(tǒng)中提煉熔煉參數(shù)、熔煉過程中檢測(cè)到的化學(xué)元素、熔點(diǎn)等。

1.2 數(shù)據(jù)集成

數(shù)據(jù)集成是把不同來源、格式、特點(diǎn)、性質(zhì)的數(shù)據(jù)在邏輯上或物理上有機(jī)地集中，從而為企業(yè)提供全面的數(shù)據(jù)共享。由于鑄件號(hào)的唯一性，本文的結(jié)果參數(shù)和影響因子可以通過鑄件號(hào)結(jié)合在一起，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)集成。

1.3 數(shù)據(jù)規(guī)約

數(shù)據(jù)規(guī)約技術(shù)可以用來得到數(shù)據(jù)集的規(guī)約表示，它小得多，但仍然接近于保持原數(shù)據(jù)的完整性，并且規(guī)約后執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果與規(guī)約前執(zhí)行結(jié)果相同或幾乎相同。由于本文使用的數(shù)據(jù)樣本數(shù)量沒有達(dá)到百萬級(jí)別以上，因此沒有必要做數(shù)據(jù)規(guī)約。

1.4 數(shù)據(jù)清理

數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)有一些是不完整的或者含噪聲的，或者是不一致的，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，將完整、正確、一致的數(shù)據(jù)信息存入數(shù)據(jù)倉庫中。

本文在對(duì)數(shù)據(jù)集成完畢存入數(shù)據(jù)庫后，對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行了修訂和清理，將不符合的數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉庫清理掉，確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性。

1.5 數(shù)據(jù)變換

通過平滑聚集，數(shù)據(jù)概化、規(guī)范化等方式將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適用于數(shù)據(jù)挖掘的形式。對(duì)于有些實(shí)數(shù)型數(shù)據(jù)，通過概念分層和數(shù)據(jù)的離散化來轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)也是重要的一步。

本文所研究課題的目標(biāo)是找出對(duì)裂紋焊補(bǔ)率有影響的關(guān)鍵化學(xué)元素，由于數(shù)據(jù)樣本量不是很大，所以對(duì)結(jié)果裂紋焊補(bǔ)率結(jié)果進(jìn)行了分類。按照中位數(shù)進(jìn)行排列，在中位數(shù)以下的樣本定義為低裂紋，中位數(shù)以上的樣本定義為高裂紋。這樣的定義避免過大或者過小的因子對(duì)整體結(jié)果的影響，也更有利于數(shù)據(jù)挖掘的分析。

2 數(shù)據(jù)挖掘

根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)信息，選擇合適的分析工具，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析、事例推理、決策樹、規(guī)則推理、模糊集、甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等方法處理信息，得出有用的分析信息。

2.1 工具選擇

可以進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的軟件有免費(fèi)和付費(fèi)兩種。免費(fèi)的主要有以下：①Weka：其支持幾種經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，顯著的數(shù)據(jù)預(yù)處理，集群，分類，回歸，虛擬化，以及功能選擇。

②JHepWork：其主要是用開源庫來創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)分析環(huán)境，并提供了豐富的用戶接口來實(shí)現(xiàn)自己的挖掘算法。付費(fèi)的主要有以下幾種：1）SAS：是一個(gè)模塊化、集成化的大型應(yīng)用軟件系統(tǒng)，可以處理大數(shù)據(jù)下的挖掘和統(tǒng)計(jì)，缺點(diǎn)是價(jià)格高。2）SPASS：“統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案”軟件，相比于SAS價(jià)格較低，操作簡(jiǎn)單，但是功能沒有SAS強(qiáng)大。3）SQL Server Business Intelligence Development：是微軟Sqlserver 數(shù)據(jù)庫自身攜帶的關(guān)于商務(wù)智能的模塊，能和數(shù)據(jù)庫非常好的結(jié)合起來，提供了線性回歸、貝葉斯算法、關(guān)聯(lián)、邏輯回歸等算法。本文的數(shù)據(jù)挖掘工具選擇微軟的商務(wù)智能平臺(tái)。

2.2 挖掘算法確認(rèn)

根據(jù)不同的目標(biāo)確立不同的挖掘算法，本文研究課題主要采用以下幾種挖掘算法。

①樸素貝葉斯算法。這是基于貝葉斯定理與特征條件獨(dú)立假設(shè)的分類方法，它能檢查所研究的實(shí)體的每個(gè)屬性，從而確定該屬性本身在何種程度上影響了想要預(yù)測(cè)的那個(gè)屬性。

②神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Microsoft神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過構(gòu)造多層感知器網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建分類和回歸挖掘模型。當(dāng)給定可預(yù)測(cè)屬性的每個(gè)狀態(tài)時(shí)，Microsoft神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以計(jì)算輸入屬性的每個(gè)可能狀態(tài)的概率。

③邏輯回歸。Microsoft邏輯回歸算法是Microsoft神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種特殊形式。邏輯回歸算法用于那些結(jié)果是“二選一”的情形的建模，如客戶可能買或不買某種產(chǎn)品，一個(gè)人的病情可能會(huì)發(fā)展也可能不會(huì)發(fā)展等。

2.3 挖掘過程實(shí)施

如圖1，在SQL Server Business Intelligence Development中創(chuàng)建一個(gè)Analysis services項(xiàng)目，配置好數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)源視圖，并創(chuàng)建對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)源。

結(jié)合挖掘算法并分析，得出以下結(jié)論：

①W元素的含量是影響材質(zhì)為ZG15Cr1Mo1V鑄鋼件的裂紋焊補(bǔ)率的貝葉斯關(guān)鍵因子。且當(dāng)其含量

②Nb元素的含量對(duì)鑄件裂紋焊補(bǔ)率影響較大。經(jīng)過預(yù)測(cè)，當(dāng)Nb元素質(zhì)量分?jǐn)?shù)在0.003%-0.004%之間時(shí)，鑄件裂紋焊補(bǔ)率比較低。

③Ca 元素的含量也對(duì)鑄件裂紋焊補(bǔ)率影響較大。數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)當(dāng)Ca元素的質(zhì)量分?jǐn)?shù)在0.002%-0.003%之間時(shí)，鑄件裂紋焊補(bǔ)率比較低。

2.4 模式評(píng)估

模式評(píng)估是從商業(yè)角度，由行業(yè)專家來驗(yàn)證數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的正確性。經(jīng)過對(duì)上述數(shù)據(jù)有效性的驗(yàn)證，技術(shù)部門對(duì)相關(guān)結(jié)論進(jìn)行分析核實(shí)，得出上述結(jié)論具有參考和控制性的評(píng)估結(jié)果。

2.5 知識(shí)形成

將數(shù)據(jù)挖掘所得到的分析信息以可視化的方式呈現(xiàn)給用戶，或作為新的知識(shí)存放在知識(shí)庫中，供其他應(yīng)用程序使用。將本文研究課題的實(shí)驗(yàn)結(jié)論提供給公司虛擬設(shè)計(jì)部門，進(jìn)行相關(guān)的實(shí)驗(yàn)研究。需要注意的是：數(shù)據(jù)挖掘過程是一個(gè)反復(fù)循環(huán)的過程，每一個(gè)步驟如果沒有達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，都需要回到前面的步驟，重新調(diào)整并執(zhí)行。本次實(shí)驗(yàn)針對(duì)貝葉斯關(guān)鍵因子W元素含量進(jìn)行了驗(yàn)證，對(duì)鑄件W元素含量小于0.007%的鑄件且其余檢測(cè)化學(xué)含量項(xiàng)目相似的6批鑄件進(jìn)行檢測(cè)驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)除了1批鑄件的的裂紋焊補(bǔ)率為1.34偏高外，其余鑄件的焊補(bǔ)率均低于0.3，檢驗(yàn)結(jié)果支持了W元素含量對(duì)于裂紋焊補(bǔ)率的影響。這使得在以后的熔煉工藝設(shè)計(jì)中，W元素的含量成為重點(diǎn)關(guān)注的項(xiàng)目。

3 整合業(yè)務(wù)流程

通過本課題的實(shí)施，對(duì)大數(shù)據(jù)的工作流程做了整合，具體流程如下：

①確立目標(biāo)，明確要驗(yàn)證什么、發(fā)現(xiàn)什么；

②數(shù)據(jù)倉庫的建立，將相關(guān)因子進(jìn)行數(shù)據(jù)處理并放入數(shù)據(jù)庫；

③根據(jù)目標(biāo)確立挖掘算法；

④依據(jù)挖掘算法得出的結(jié)論，并進(jìn)行理論和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；

⑤將經(jīng)過驗(yàn)證的結(jié)論形成知識(shí)。

4 結(jié)論

在本課題的研究過程中，數(shù)據(jù)清理和模式變換是核心。研究初期，由于模式變換不到位，對(duì)挖掘得出的結(jié)論進(jìn)行驗(yàn)證，得到不符合的結(jié)論，同時(shí)在研究過程中統(tǒng)計(jì)理論知識(shí)的欠缺，使整個(gè)模式評(píng)估花費(fèi)的時(shí)間較多。這些都需要在今后工作中加強(qiáng)相應(yīng)知識(shí)的學(xué)習(xí)。

經(jīng)過這次課題的研究，驗(yàn)證了大數(shù)據(jù)分析結(jié)果在企業(yè)管理中具有參考和控制性作用，大數(shù)據(jù)分析方法可在中小企業(yè)管理中加以應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)：

[1]拉爾森（Larson，B.）.商務(wù)智能實(shí)戰(zhàn)[M].蓋九宇，趙龍剛，曹玉玲，等，譯.北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2011，9.

化學(xué)數(shù)據(jù)分析方法范文第4篇

關(guān)鍵詞：MOOC；物聯(lián)建設(shè)平臺(tái)架構(gòu)；大數(shù)據(jù)；計(jì)算機(jī)媒體類課程

中圖分類號(hào)：G434；TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1302（2017）03-0-02

0 引 言

教育部在2015年年度工作要點(diǎn)中明確提出要“繼續(xù)加大優(yōu)質(zhì)數(shù)字教育資源開發(fā)和應(yīng)用力度，探索在線開放課程應(yīng)用帶動(dòng)機(jī)制，加強(qiáng)‘慕課’（MOOC）建設(shè)、使用和管理?！眹译S之確定了“慕課”建設(shè)框架，其中涵蓋了高職高專等職業(yè)教育的內(nèi)容。國務(wù)院參事湯敏老師2015倡導(dǎo)的“慕課最大的空間和機(jī)會(huì)實(shí)際上是在職業(yè)教育”，鼓勵(lì)高職優(yōu)質(zhì)慕課資源和平臺(tái)的建設(shè)。此舉對(duì)于完善終身教育體系，提高國民的職業(yè)技術(shù)和能力，乃至學(xué)習(xí)型社會(huì)的建設(shè)都有重要意義。

目前國內(nèi)MOOC的研究主要包括MOOC平臺(tái)建設(shè)研究、MOOC教學(xué)模式研究、“翻轉(zhuǎn)課堂”實(shí)現(xiàn)方式研究等。清華大學(xué)、北京大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)等很多高水平大學(xué)都設(shè)置了MOOC，并進(jìn)行了深入研究。同時(shí)，在國家積極倡導(dǎo)“互聯(lián)網(wǎng)+教育”的時(shí)代背景下，更具特色的高職高專院校如何結(jié)合自身學(xué)科建設(shè)特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)，發(fā)揮“重技能，強(qiáng)能力”的培養(yǎng)特點(diǎn)，提供更優(yōu)質(zhì)的開放性遠(yuǎn)程教育服務(wù)是各高職高專院校面臨的一項(xiàng)挑戰(zhàn)，從大量MOOC課程建設(shè)的嘗試中探索自己的MOOC之路。

MOOC不是單純的教師講課，而是通過網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，將課堂教學(xué)、學(xué)習(xí)體驗(yàn)、師生互動(dòng)等不同教學(xué)環(huán)節(jié)通過編排完整呈現(xiàn)，從而在線產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。這些大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含了大量的對(duì)教育教學(xué)具有普遍意義的規(guī)律和價(jià)值，通過對(duì)這些慕課大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與分析，教師可以有效掌握教學(xué)規(guī)律、預(yù)測(cè)教育活動(dòng)、進(jìn)行教育管理和決策等。

1 高職高專院校慕課物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)

目前，大多數(shù)高職高專院校都有自己的圖書館，而MOOC學(xué)習(xí)需要學(xué)生進(jìn)行登錄、學(xué)習(xí)、進(jìn)行互動(dòng)等。將MOOC的平臺(tái)建設(shè)與學(xué)校已有的圖書館平臺(tái)相結(jié)合，充分利用已有資源，進(jìn)行統(tǒng)一資源平臺(tái)登錄，可有效降低學(xué)校建設(shè)MOOC平臺(tái)的成本，提高資源使用率。MOOC與圖書館統(tǒng)一物聯(lián)建設(shè)平臺(tái)如圖1所示。

統(tǒng)一MOOC教育平臺(tái)與圖書館系統(tǒng)，學(xué)生通過圖書館統(tǒng)一登錄賬戶登錄，通過MOOC教室進(jìn)行MOOC課程在線學(xué)習(xí)。慕課教育平臺(tái)包括在線教學(xué)、課輔教學(xué)、社交媒體（包括微信、QQ等）、知識(shí)分析與綜合等，最終形成知識(shí)的積累信息。

MOOC教學(xué)平臺(tái)與大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)直接相連，將學(xué)生學(xué)習(xí)記錄以及圖書借閱記錄等提交大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)進(jìn)行分析。此外，大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)還包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)分析與可視化等功能。

學(xué)生可以通過客戶端、瀏覽器及移動(dòng)端等設(shè)備，形成一個(gè)綜合的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)平臺(tái)。

2 慕課大數(shù)據(jù)分析

通過MOOC平臺(tái)可以獲得學(xué)校學(xué)生對(duì)于MOOC課程學(xué)習(xí)的有效記錄，包括學(xué)生的學(xué)號(hào)、姓名、登錄時(shí)間、下線時(shí)間、學(xué)習(xí)課程名稱，學(xué)習(xí)課程知識(shí)點(diǎn)記錄、在線互動(dòng)內(nèi)容、在線互動(dòng)次數(shù)、做作業(yè)次數(shù)、做作業(yè)時(shí)長、做作業(yè)成績、學(xué)生考試課程名稱，課程期中考試成績、期末考試成績、課程綜合成績、課程成績排名等內(nèi)容。由于學(xué)生使用的是與圖書館平臺(tái)進(jìn)行綜合統(tǒng)一登錄的平臺(tái)，還可以獲取學(xué)生的圖書借閱情況，如借閱圖書名稱、借閱日期、還書日期等。

針對(duì)獲取的學(xué)生學(xué)習(xí)MOOC的綜合大數(shù)據(jù)，需要采用大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)進(jìn)行處理。圖2所示為基于分布式集群處理的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)架構(gòu)圖。平臺(tái)采用大數(shù)據(jù)生態(tài)圈的Python，數(shù)據(jù)庫采用MongDB，存儲(chǔ)動(dòng)態(tài)常用分析所用的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理與存儲(chǔ)模塊包括用于大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)的分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System， HDFS）和Tachyon分布式內(nèi)存管理系統(tǒng)，可對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗并提供存儲(chǔ)服務(wù)；在計(jì)算處理方面，采用UC Berkeley提出的基于內(nèi)存計(jì)算的Spark。Spark所有作業(yè)都在內(nèi)存中完成，通過分布式彈性數(shù)據(jù)集（Resilient Distributed Dataset，RDD），Spark能夠?qū)ψ鳂I(yè)流程進(jìn)行掃描并根據(jù)作業(yè)的先后次序進(jìn)行優(yōu)化，加快在內(nèi)存中的運(yùn)算速度。利用Spark中的MLlib和Graphx提供機(jī)器學(xué)習(xí)、優(yōu)化和圖計(jì)算等方面的功能，并輔以Mahout和Hadoop MapReduce框架進(jìn)行其他算法的補(bǔ)充；可視化模塊以JavaScript為手段，采用D3和Processing將整個(gè)過程中產(chǎn)生的相關(guān)結(jié)果進(jìn)行可視化展示。

數(shù)據(jù)挖掘子系統(tǒng)與數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)是整個(gè)框架的核心，整個(gè)大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)以Spark分布式集群為主體，由1臺(tái)主節(jié)點(diǎn)，8臺(tái)子節(jié)點(diǎn)組成，其中主節(jié)點(diǎn)與子節(jié)點(diǎn)機(jī)器均為4核Intel Xeon E7-8837，2.67 GHz，16 G內(nèi)存，HDFS存儲(chǔ)容量為2.5 T。

此外，學(xué)生還可以在線下根據(jù)自身需求選擇不同的教學(xué)資源、方式、媒介，亦可自行決定課程學(xué)習(xí)時(shí)間，加之網(wǎng)絡(luò)論壇的輔助和課上網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的使用，使得教學(xué)更富成效。

3 計(jì)算機(jī)媒體類課程慕課的應(yīng)用推廣

針對(duì)計(jì)算機(jī)類課程，通過圖1所示的MOOC與圖書館統(tǒng)一資源平臺(tái)，借助大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，對(duì)于獲取的學(xué)生的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)等課程的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理，得到準(zhǔn)確的學(xué)生學(xué)習(xí)喜好模式，及對(duì)教師MOOC課程水平進(jìn)行準(zhǔn)確分級(jí)。

4 結(jié) 語

基于這些計(jì)算機(jī)類課程大數(shù)據(jù)分析的結(jié)論，梳理出計(jì)算機(jī)媒體處理類課程MOOC教學(xué)的特點(diǎn)，結(jié)合MOOC的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)與媒體處理類課程需要大量視頻、圖像、PPT、音頻等綜合展示的特色，將其他類課程MOOC建設(shè)模式和大數(shù)據(jù)分析的結(jié)論，靈活遷移到媒體類課程教學(xué)中，幫助教師探尋學(xué)生的學(xué)習(xí)規(guī)律，調(diào)整教學(xué)，提高教學(xué)效率，提出具體的教學(xué)方法改進(jìn)措施，使得課程的講授更加靈活、開放、動(dòng)態(tài)，更加具有針對(duì)性，方便教師更好地滿足學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)的需求，真正做到因材施教，取得事半功倍的成效，在減少教師負(fù)擔(dān)的同時(shí)，也讓學(xué)生能夠?qū)W的更直觀，更深入，更扎實(shí)。

參考文獻(xiàn)

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化學(xué)數(shù)據(jù)分析方法范文第5篇

關(guān)鍵詞：電廠循環(huán)冷卻排污水；外排處理；污水處理；SBOT；臭氧-活性炭過濾

1試驗(yàn)流程

選擇某電廠循環(huán)冷卻排污水（水量為7000m3/d）進(jìn)行試驗(yàn)分析，污水外排需要滿足《城鎮(zhèn)污水處理廠主要水污染物排放標(biāo)準(zhǔn)》（DB33/2169—2018）的相關(guān)要求，目標(biāo)水質(zhì)的pH標(biāo)準(zhǔn)值為6～9。試驗(yàn)流程為排污水—進(jìn)入集水池—在SBOT單元曝氣—投入混凝劑，泵后投入助凝劑—進(jìn)入澄清池—進(jìn)入濾池—進(jìn)入中間水池—經(jīng)過提升泵提升至臭氧氧化塔—進(jìn)入活性炭濾池—污水外排[1]。

2試驗(yàn)與分析方法

2.1試驗(yàn)方法

（1）SBOT運(yùn)行。第一階段，將水注滿，并加入300kg的專用菌種進(jìn)行悶曝，時(shí)間為3d。第二階段，將進(jìn)水量調(diào)整為初始進(jìn)水量的1/3，持續(xù)3d，每天投入100kg的菌種。第三階段，將進(jìn)水量調(diào)整為初始進(jìn)水量的2/3，持續(xù)3d，每天投入50kg菌種。第四階段，調(diào)整進(jìn)水量為滿負(fù)荷，并控制池內(nèi)溶解氧含量為3mg/L。（2）澄清池運(yùn)行。選擇除磷效果較好的PAFS、PAM為混凝劑，PAFS投加量控制在35mg/L；PAM的投加量控制在0.2mg/L[2]。當(dāng)污泥沉降比為30%時(shí)進(jìn)行排泥處理，排泥頻率為3～5min/2h。（3）濾池運(yùn)行。采用間歇定時(shí)方法，對(duì)出水質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)，結(jié)合試驗(yàn)需求和標(biāo)準(zhǔn)要求，確定反沖洗強(qiáng)度為14.4L/（s·m2）。（4）臭氧-活性炭過濾運(yùn)行。將污水與臭氧的接觸時(shí)間控制在30min，投加量為55mg/L。當(dāng)污水進(jìn)入活性炭濾池環(huán)節(jié)時(shí)，進(jìn)行反沖洗操作，強(qiáng)度控制在8L/（s·m2）[3]。

2.2分析方法

根據(jù)國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)污水的重鉻酸鹽指數(shù)（CODCr）、氨態(tài)氮（NH4+-N）、總氮（TN）、總磷（TP）、懸浮物（SS）指標(biāo)進(jìn)行分析?！冻擎?zhèn)污水處理廠主要水污染物排放標(biāo)準(zhǔn)》規(guī)定目標(biāo)水質(zhì)的重鉻酸鹽指數(shù)（CODCr）為20mg/L，氨態(tài)氮（NH4+-N）為1.5mg/L，總氮（TN）為10mg/L，總磷（TP）為0.3mg/L，懸浮物（SS）為10mg/L。

3試驗(yàn)結(jié)果分析

3.1去除重鉻酸鹽指數(shù)（CODCr）的效果

對(duì)該試驗(yàn)SBOT、臭氧-活性炭單元的重鉻酸鹽指數(shù)（CODCr）去除效果進(jìn)行分析，具體如圖1、表1所示。結(jié)合圖1、表1數(shù)據(jù)分析可知，重鉻酸鹽指數(shù)（CODCr）的總體最大去除率為87.3%，最小去除率為84.6%，平均去除率為86.2%。該試驗(yàn)選擇的污水水源為城市水，重鉻酸鹽指數(shù)（CODCr）多為難降解有機(jī)物，可生化性較差。該試驗(yàn)選擇應(yīng)用SBOT單元，原因在于其運(yùn)行中，進(jìn)水端的厭氧環(huán)境為重鉻酸鹽指數(shù)（CODCr）的降解提供了便利條件[4]。該試驗(yàn)的SBOT單元末端出現(xiàn)少量玫瑰旋輪蟲，表明此單元具有活性污泥特性。通過臭氧氧化處理，羥基自由基對(duì)有機(jī)物進(jìn)行進(jìn)一步降解，并在活性炭吸附作用下提高了重鉻酸鹽指數(shù)（CODCr）的去除效果。

3.2去除氨態(tài)氮（NH4+-N）的效果

對(duì)該試驗(yàn)SBOT單元的氨態(tài)氮（NH4+-N）去除效果進(jìn)行分析，具體如圖2、表2所示。結(jié)合圖2、表2數(shù)據(jù)分析，氨態(tài)氮（NH4+-N）的總體去除率為99.2%，去除效果良好。由于氨態(tài)氮（NH4+-N）的去除效果受到曝氣均勻度、生物載體量等因素影響，因此在一定范圍內(nèi)，溶解氧的含量越高，氨態(tài)氮（NH4+-N）的去除效果越好。該試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)溶解氧的含量超過6mg/L時(shí)，生物載體的磨損增加，總氮的去除效果受到影響，降低了水中的有機(jī)物含量，使混合液夾帶氧氣進(jìn)入?yún)捬鯀^(qū)，不利于厭氧菌生長。為了提升氨態(tài)氮（NH4+-N）的去除效果，降低碳源消耗，基于該試驗(yàn)圖2、表2數(shù)據(jù)分析，確定溶解氧含量為2.9mg/L左右[5]。

3.3去除總氮（TN）的效果

對(duì)該試驗(yàn)SBOT單元的總氮（TN）去除效果進(jìn)行分析，具體如圖3、表3所示。結(jié)合圖3、表3數(shù)據(jù)分析，總氮（TN）的總體平均去除率為75.6%，與傳統(tǒng)生化工藝相比，去除效果較好?？偟═N）的去除效果受到碳氮比、回流比、pH值等因素影響[6]。該試驗(yàn)中，SBOT單元應(yīng)用了活性污泥法、生物膜法，利用兩種方法的特性加速池內(nèi)水流的切割氣泡運(yùn)動(dòng)，提高了氧利用率，形成良好的厭氧氨氧化微單元。基于上述分析，明確在碳氮比為2左右時(shí)，總氮的去除效果最佳。

3.4去除總磷（TP）的效果

對(duì)該試驗(yàn)SBOT單元的總磷（TP）去除效果進(jìn)行分析，具體如圖4、表4所示。結(jié)合圖4、表4數(shù)據(jù)分析，總磷（TP）的總體平均去除率為91.1%，去除效果良好。由于去除總磷需要通過生化與化學(xué)作用方式，因此需要通過化學(xué)輔助除磷[7]。特別是在澄清單元運(yùn)行過程中，需要投加聚合鋁鐵進(jìn)行水解反應(yīng)，產(chǎn)生氫氧化鐵[Fe(OH)3]，吸附磷酸根生成磷酸鐵（FePO4）等難溶化合物[8]。

3.5去除懸浮物（SS）的效果

對(duì)該試驗(yàn)SBOT單元的懸浮物（SS）去除效果進(jìn)行分析，具體如圖5、表5所示。結(jié)合圖5、表5數(shù)據(jù)分析，懸浮物（SS）的總體去除率最大值為97.5%，最小值為89%，平均值為91.8%，該試驗(yàn)的懸浮物（SS）去除效果良好。由于懸浮物（SS）由脫落的生物膜、部分無機(jī)污泥顆粒組成，因此在去除懸浮物（SS）的過程中，少部分懸浮物（SS）可以通過排泥管排出，而大部分懸浮物（SS）可以在澄清單元運(yùn)行中通過混凝沉淀去除，殘余的部分膠體物可以通過過濾方式去除[9]。綜合分析該試驗(yàn)效果，SBOT工藝在懸浮物（SS）去除方面具有穩(wěn)定性高等優(yōu)點(diǎn)。

4結(jié)論

（1）應(yīng)用SBOT工藝，可以提高污水處理效果（溶解氧含量為3mg/L）。重鉻酸鹽指數(shù)（CODCr）平均去除率為86.2%，氨態(tài)氮（NH4+-N）的總體去除率為99.2%，總氮（TN）的總體平均去除率為75.6%，總磷（TP）的總體平均去除率為91.1%，懸浮物（SS）的平均去除率為91.8%。與傳統(tǒng)生化工藝相比，基于SBOT工藝的排污水處理方式具有穩(wěn)定性高、效果良好等優(yōu)點(diǎn)。（2）在澄清單元運(yùn)行過程中，可以投加聚合鋁鐵進(jìn)行水解反應(yīng)，以產(chǎn)生氫氧化鐵[Fe(OH)3]，吸附磷酸根生成磷酸鐵（FePO4）等難溶化合物。同時(shí)，通過混凝沉淀方式，可以去除懸浮物（SS），提高了試驗(yàn)效果。

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