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2016 - 01 - 14
昨晚,“南京理工大学30项人事服务上线”一文犹如“冬天里的一把火”,以燎原之势暖遍高校IT人朋友圈。“高冷人事管理”究竟如何秒变“暖心教职工服务”?不少老师们已迫不及待在后台留言:能8能给个登录账号体验下啊?于是乎,高校信息化业内的打探小能手小智再现在江湖!通过各种软磨硬泡、威逼利诱等无节操手段,小智抢先登录体验了一把惊艳IT江湖的南理工综合人事服务。话不多说,本期小智马上为大家揭秘:暖心人事服务 VOL.1新进教职工注册报到 上线前 · Before话说此服务上线前,很多高校新进教职工报到流程是这样的:你是新来报到的吧?给一张“报道单”转单签章老师们自己招呼自己啊每个高校都有的报到单But在很多学校结局却常常是酱紫滴:↓↓↓然而“新进报到”这件小事人事处、组织部、房管科...就轻松了吗...了吗?上线后 · After导引式办理,大幅降低沟通成本新进教师可以直接在学校网站注册,并选择自己就职的岗位。KEY 1系统将会根据不同岗位类别适配出相应的报到流程,并自动弹出“导引式提示框”,用遮罩式设计,确保老师视觉上能一眼看到填报说明。▼上图为真实效果 毫无PS改动KEY 2教职工阅毕收起后,系统随即展开详细的报到注册流程,具体包括“基础信息审核、校内业务办理、报到与起薪”三个部分。每个部分都清晰呈现具体的办理项目和当前的办理状态(办...
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2016 - 01 - 14
你以为这是某国外社交网站的的界面吗?错!它是南京理工大学为教师提供的人事服务应用!南京理工大学人事30余项服务应用历经4个多月的建设,于2016年元旦正式上线,开启猴年新气象!迎接各位教职工、校领导的再也不是冷冰冰、丑兮兮的界面,而是采用国际前沿的Material Design设计风格。而不为人知的是,除却超群的气质,这些服务应用更让老师们的工作效率提高至少10倍!据悉,本次上线共计30余项服务,跨部门整合了人事处、组织部、离退休处等部门的各项人事管理相关业务,服务共惠及校内50个相关部门。其中,“新进教职工注册报到”为新进教职工提供16项服务,“我的人事信息、我的信息变更”为学校近3000名教职工提供服务;“教职工信息管理、组织部管理、离退休处管理”主要面向职能部门进行信息管理与流程审核;“在职教职工查询与统计、各类人员查询”主要为各院系领导及校领导提供服务。30余项服务应用的建设重点整合了人事处、组织部、离退休处的工作流程,完成业务的全面梳理,是一次“跨部门业务流程整合”的优秀实践。与此同时,其核心创新点在于实现了“管理与服务的分离”、“流程与界面的分离”——此次所有服务应用的设计前期,已对服务对象进行了细分,并根据不同对象的差异化需求进行重新设计。这与传统管理系统建设中“将教职工、业务管理人员、校领导的需求用一套系统满足”的模式有本质差异。因此不论界面或交互、流程或功能都为用...
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2016 - 12 - 22
信息技术的发展带动了社会的变革,复杂的大数据处理基本都交给了云计算处理和完成。云时代下,建设智慧校园,高校学生工作应该做出怎样的创新?近日,长安大学学工部部长张骞文独家分享了《云计算时代高校智慧学生工作创新与思考》的演讲,以下节选自现场实录。高校如何做好智慧化的学生管理工作?分以下两个方面来探讨:(一)高校学生工作的大数据需求分析(二)学生工作的数据驱动 01    高校学生工作的大数据需求分析学生基础信息准确查询    当前高校学生工作现实情况下,我们对大数据首要需求是要有一个完整的、核心的基础数据库。基本信息的准确查询是反映一个学生系统水平的重要指标。理想情况是将招生系统数据、教务系统、建档立卡数据、卡务中心数据、学院数据、考勤数据、宿舍进出数据等作为数据采集中间件,当需要对某个学生进行信息查询时,只需要输入姓名或学号,就能第一时间获取其所需个人信息、考试成绩、考勤情况、综合测评、经济状况、重点关注事件等。学生档案管理的数据追踪体系    档案的管理,我认为应保证学生入校开始,到离校,包括离校以后,他的档案状态都可查询。这应该是为学生提供的一个最基本的信息服务。档案要建立采集追踪机制,档案袋上设计可追踪的二维码,另外要有可查询的接口。现实中确实会有招生办转存学院、学院寄送用人单位、单位退档学工部等各种情况,学...
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西安交通大学副校长郑庆华:教育大数据的汇聚融合与挖掘应用

来自: 小智
日期: 2016-07-21
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  在大数据时代,开展数据的深度分析和应用工作,对高校的发展而言,已经成为非常有必要的一项重点基础工作。近几年,西安交通大学在大数据应用方面做出了一些有益的尝试,据了解,该校已经打通了科研和财务系统的数据接口,实现了科研、财务一站式服务;建立了移动校园门户,整合了科研、财务、OA、图书馆等业务系统的数据以及部分教务系统的数据。在本次“高等教育信息化校长高峰论坛”上,西安交通大学副校长郑庆华作了题为“教育大数据的汇聚融合与挖掘应用”的主题报告,从教育大数据的汇聚融合与挖掘应用角度,分析了教育大数据在高校应用的典型案例,对其他高校具有非常高的参考和借鉴价值。


西安交通大学副校长郑庆华:教育大数据的汇聚融合与挖掘应用




教育大数据的研究价值



  大数据对高等教育发展有四个重要价值:

  一是让大学的管理更高效,可以朝着“智慧治理、分类管理、过程监控、趋势预测、风险预警”发展,形成真正的大数据驱动的精准治理方式。

  二是让教育评价更精准。过去我们对课堂教学的评价,对老师的评价是模糊的,而在大数据智慧课堂的模式下,可以真正实现“采集样本海量化、采集方式多元化、挖掘手段多样化、分析技术多维度”,通过这些方式可以提高课堂教学的质量。

  三是使教育教学更智慧。对学生来说,老师可以了解学生学习的进展情况,发现学生学习兴趣点、关注点,学习路径分析及课程推荐,个性化学习内容推荐以及自适应学习支撑;对教师来说,可以对跨地域的资源整合和协同学习,自适应诊断驱动学习,用课程评估工具提升课程教学质量,对相同学习兴趣学生分组。

  四是资源服务更个性。包括个性化文献资源服务、个性化绩效评价服务、还有个性化教学管理,个性化手机推送等等,这些应用使得服务的效率和针对性大幅度提升。




教育大数据分析的典型应用



  高等教育大数据的顶层设计


西安交通大学副校长郑庆华:教育大数据的汇聚融合与挖掘应用

  图 高等教育大数据的顶层设计


  高等教育大数据要有一个总体的顶层设计,不是指大学自己要有一个大数据的管理平台或者是数据中心,而是面向区域乃至全国将来逐步建立整个高等教育的质量监督体系。比如教育部评估中心正在努力建立国家级的高等教育教育教学、质量监控中心,这些数据来自高校职能部门提供的数据,还有行业第三方、企业用人单位等等各方面采集的数据,所以这个数据平台既有大学业务数据、课程资源、也有统计报表的数据,还有学习者在网上学习的数据,还有用户产生的UGC数据,就是网上开放式的,比如微信、微博、论坛等等的数据。那么在这个大数据平台上,要做面向学习者、面向高等教育管理机构的整体评估,这个数据中心我们可以和教育部的主管部门或者是政府的相关部门进行对接。


西安交通大学副校长郑庆华:教育大数据的汇聚融合与挖掘应用

图 支撑平台:西安交大建立122万亿次高性能云计算平台


  这样一个大的平台必须要有一个高性能的计算平台,没有这样的基础设施一切无从谈起,所以去年我校花了很大的力气做了两件事,一个是把校内原来小的集群计算,小的部门级的高校平台去不撤掉,形成学校统一的高兴能云计算,同时建立了校企合作的新型协同高性能计算平台的建设管理运营和后期维护这样的体系,这样的平台我们既面向校内的科学研究人才培养提供服务,其实也是为社会提供了一些合作方式的共建共享模式,学校要学会“造血”,要建立一种自我“造血”的机制。

  下面结合西安交通大学的实践,介绍大数据分析应用的三个典型案例。

  典型应用1:陕西省高校大数据汇聚与分析评估

  第一个典型应用是陕西省高校大数据汇聚与分析评估平台。这个平台最底层是来自陕西省一百多所高校的各种办学状态数据,有将近两百个表格;还有就是陕西省教育厅各个职能部处的各种各样的管理数据;还有行业第三方提供的数据,包括就业的招生的等等。我们在这个平台上开展预测预警、查询在线分析、信息发布、统计决策等等,主要是为省级教育管理部门、评估机构、教育管理机构提供各种各样的办学的分析、统计、关联分析。


西安交通大学副校长郑庆华:教育大数据的汇聚融合与挖掘应用

图 陕西省高校大数据汇聚与分析评估平台


  首先,该平台提供面向省教育厅领导和部门的管理服务,面向省教育厅提供了11项功能,从根本上解决了原来处室间数据督导的问题,前部实现了融合、全相关联、纵向融通,这个数据跟各个高校是融会贯通的。这是为省教育厅各个厅领导和几个职能部处提供的管理服务,包括招生就业的,办学数据的,评估的等等,都在这上面,非常有价值。

  其次,该平台还面向全省高校提供辅助决策功能。包括办学情况的整体数据、在线查询、专业结构分析比较、校级的教学质量监控评测体系、教师管理等等,这些非常重要。以我校为例,过去教师的数据可能在人事处、教务处、科研院等等学校的职能部门,采用这个系统以后,把教师有关的所有数据都进行了融合。从去年开始,我校的职称评聘、年度考核全部在大数据系统里面,这是非常重要的,所以在管理体制方面,应该说建立健全了学校数据驱动的精准化,解决了数据碎片化历史遗留的、跟我们高等教育管理制度非常严重的一个瓶颈问题,实现了从管理信息化向服务信息化的根本转变。

  第三,该平台支撑教育教学评估及专业认证。现在我们的评估是让大量的专家进到学校里待很多天,最后给一个评估结果。其实专家的时间和精力有限,所以他们也只能是抽样去看,但是通过这个平台以后,对这个高校的办学的状态数据可以提前做一个了解,进校以后掌握了这些数据,找到了问题以后,去精准地查看验证,给高等教育评估提供了重要支持,所以陕西省委托我们学校对全省的高校专业评估和专业认证,我们成立了中国西部高等教育评估中心,这就是大数据平台支撑,否则要做高等教育的教育质量评估,工作量和难度是相当大的。

  典型应用2:“MOOC中国”

  第二个典型应用是开展“MOOC中国”。“MOOC中国”是2015年年初成立的,到目前为止已经有121所高校加入了,理事单位40家、会员单位80家,国内的主要大学包括北大、清华在内,全部在这个平台上。首届理事长是由西安交通大学我承担,我们对这个平台做了大量的研发工作,这个平台其实就是想做政府想做的,做社会愿意做的,但是做一个高校做不了的事情。


西安交通大学副校长郑庆华:教育大数据的汇聚融合与挖掘应用

图 “MOOC中国”的总体框架


  中国远程教育发展已经试点了17年了,但还是没有从根本上解决资源共享、学分互认等最基本的问题,远程教育我们还停留在国内,没有走出国门,所以远程教育要通过MOOC手段进行深度改革融合,解决资源共享,学分公认等问题。打造共享平台是非常重要的抓手,没有这样的平台,我们的远程教育也只能在国内做。所以我们希望把“互联网+教育”的理念和十多年的探索和实践的经验进一步深化,让互联网教育从“1.0”升级到“2.0”,这是一个“MOOC中国”的整体架构,也是涉及到顶层的平台资源管理和融合,业务系统以及关键技术,在这个平台上内容既有国内的,也有国际的。

  到2015年年底为止,“MOOC中国”已经有了9911门课程,实际上在MOOC平台当中,学堂在线是以面向学生的在线学历教育为主,我们更多的是开放教育,所以功能和定位是交错发展的。到目前为止,“MOOC中国”用户有将近600万,其中光IT培训就有500多万,学历教育在读学生500多万。

  典型应用3:西安交大智慧教学管理

  从2015年开始,我校非常重视把教育信息技术融入和应用到教育教学当中,一次性建成了智能教室,主要是把物联网技术后端的云平台集中管理、监控,以及互联网技术深度融合到教室的管理当中,其中除了多媒体的直播录制这些功能以外,还提供了学生考评以及精准督导,通过云平台来集中管理各个教室,比如说开投影机、关电源、关多媒体设备等等,都可以进行后端的云平台的集中管控。所以真正实现教室管理的数字化、智能化、精细化,提升了教学保障的能力,也大大提高了教室管理的效率。更重要的是,这些教学的过程数据甚至可以全程采集下来,有了这些数据就可以做精准化,我们主要的目的获取课程在线的全程数据。


西安交通大学副校长郑庆华:教育大数据的汇聚融合与挖掘应用

图 云计算+物联网的智慧教室


  在这样的架构下,我们建立了一个西安交大基于大数据的教学质量监控评价体系,包含各个业务管理部门的课程数据,这些数据都是非常宝贵的,但是传统教学方法都是听完了说一说就过去了,定性是模糊的,但是现在我们已经把所有的数据都用到教学大数据这个平台中。

  另外,教师的授课过程以及学生的听课情况也被全程录像,就形成了教学质量监控的大数据平台,在这个平台上我们可以做关联分析,其结构一个是正面激励、一个是负面惩戒、还有精准督导。

  正面激励。就是我们要把最优秀老师课程树立为精品课堂、示范课堂,在全校内进行正面表彰,另外也作为教学质量评价的重要依据,包括职称晋升、年度最喜爱的老师等的评价依据。

  负面惩戒。就是要把教师听课率低、教学评价差的这部分老师,更改以及取消授课资格,过去没有依据,通过大数据分析,现在都有了依据。

  精准督导。原来的督导要到课堂现场听课,但是督导一天也听不了几次课,现在可以通过视频监控看。督导有两个作用:一个是发现好老师,要向名师方向发展;一个是发现不好的老师,要进行正面谈话。所以通过这种方式,我们实现了四大转变:从模糊宏观的质量评价向量化精准的评价;从每学期制之间是不关联的评价变成常态持续的评价;从部分学期抽查到全面覆盖;从事后评价转变成实时动态评价。这些转变是非常有意义的。


西安交通大学副校长郑庆华:教育大数据的汇聚融合与挖掘应用

图 基于大数据的教学质量监控与评价


  通过这些分析,我们可以为学生提供随堂在线评价,实时查看评价,对老师也可以这个学期跟下个学期进行比较。比如大家都上数学课,我的数学评价是在平均分以上还是以下,是前5%还是后5%,老师心中有数,他们知道努力的方向和目标;还有就是为督导专家服务,我们学校60多个督导专家,这些老师很认真,但是过去再认真也听不了多少课,有了这套系统以后,针对性大大加强。

  我们还为学校领导和管理部门提供各自的以数据说话的量化分析,我们以前对教育的评价是模糊的,或者维度比较单一,就按学生评教,现在可以通过长时间观察来进行评价。




教育大数据挖掘若干关键技术



  大数据人工智能的杰作:AlphaGo


       

西安交通大学副校长郑庆华:教育大数据的汇聚融合与挖掘应用

图 大数据人工智能的杰作:AlphaGo


  今年有一个话题炒得很热,就是AlphaGo就是战胜了世界围棋冠军,这个对我们的教育者和全人类提出了一个重要的课题,到底人工智能会不会挑战人类的智能?会不会战胜人类智能?

  AlphaGO的价值是计算函数,用收益函数来判断围棋下一步,知道落子在哪的收益是最大的,然后就落到这个点上去,所以在人工智能当中采用了深度学习,但是AlphaGO也并不是天生的那样,也是由人来编写的程序,也是分了三步,我们来看一看:

  第一步是给AlphaGO输入了3000万步人类围棋大师的走法,到目前为止,包括我们中国的聂卫平等等的围棋大师的走法,AlphaGO记住了三千万个棋局,也只有人工智能机器人才能记住。

  第二步是AlphaGO有自己跟自己对局,在对局过程中找到自己的薄弱点,找到自己应该在哪个方面改进,这跟人的经验是完全不一样的,演习就是找问题,找不足。

  第三步才是人机对应,也不是第一步就跟世界围棋冠军对的,也是由一段、两段的选手,到职业选手,再到最后到世界围棋冠军,所以通过这样不断的校正学习,使得AlphaGO具有强大的计算能力,但是AlphaGO它的难点在哪,就是它在一个巨大的落子空间选一个最大的收益点,或者落子点,这个空间也不大,有10的170次方,一般的围棋高手要下150手以后才会决出胜负,庞大的空间找到一个收益函数,一般的人只能看1-2步,高手能看4-5步,顶级冠军能看5-6步。

  问题分析:大数据造成严重的知识碎片化


       

西安交通大学副校长郑庆华:教育大数据的汇聚融合与挖掘应用

图 大数据造成严重的知识碎片化


  对于我们人类的学习而言,其实有几个核心的观念:第一个就是大数据造成了每个人乃至整个人类严重的认知的碎片化,也就是一个知识被洒到了不同的网站,比如大家在百度搜糖尿病会出来4440万个数据源,谁也看不出来,并且里面还有一大堆真假难辩的数据。所以这个碎片化的聚合融合是一个非常重要的问题,因为高度的碎片化问题降低了知识的可用性。比如说,无论是在谷歌或是百度上面查这个问题的答案都很难,还有三口要到欧洲旅游的7日游的方案,没有哪个搜索引擎能查出来,它们一个整合能力,没有整理能力,也就是大数据造成了分布性、动态化、低质化、无序化,这是典型的问题。


西安交通大学副校长郑庆华:教育大数据的汇聚融合与挖掘应用

图 大数据知识碎片化的四个特征


  低质化的数据质量是良莠不齐的,完备性方面都出现严重的问题。那么无序化也就是出现的次序根本不是系统有机的,而是动态随机的,所以这里面有很多问题:一方面是知识碎片化;一方面是每个人的需求不一样,所以研究资源碎片化整合以及个性化推荐是今后人工智能教育学当中的重大问题,也是一个难题。


西安交通大学副校长郑庆华:教育大数据的汇聚融合与挖掘应用

图 研究思路


  那么,基本的研究思路是:我们要从资源的角度把无序分散的、低质的资源进一步重组以后形成知识点,形成有序的知识地图,要对学习过程进行跟踪,实现兴趣、个性、情感等方面的动态分析,两者结合起来,建立基于用户兴趣的资源,最后实现个性化精准过滤。

  核心技术1:基于知识地图的资源组织


西安交通大学副校长郑庆华:教育大数据的汇聚融合与挖掘应用

图 核心技术1:基于知识地图的资源组织


         

西安交通大学副校长郑庆华:教育大数据的汇聚融合与挖掘应用

图 研究实验平台与数据集构建


  我校承担了国家的几个重点任务,所以也开展了一些研究,包括知识地图的学习,做这个研究也是要建立庞大的基础数据。就像刚才,为什么我前面讲AlphaGO这个事情,AlphaGO光靠程序肯定不可能那么聪明,我们做这个知识地图也是要建立大数据,也开发了一些工具,都发布到开源社区上,我们非常愿意把有价值的形成规范和标准的数据和大家共享。

  核心技术2:碎片化知识聚合

  第二个核心关键技术是碎片化知识的聚合。


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图 核心技术2:碎片化知识聚合


  要从根本上解决既见树木,又见森林的问题,要充分利用人工智能和大数据技术。我校承担了国家的重点项目,来求证把多元、片面、无序的碎片化知识聚合成符合人类认知的多元性、关联性、整合人类特点的知识森林,缓解认知过载难题,找出主题跟主题之间的认知因果关系,最后构建一个“知识森林”,当然,还有很多基础性的核心关键技术需要解决。


西安交通大学副校长郑庆华:教育大数据的汇聚融合与挖掘应用

图 知识森林


  核心技术3:学习行为分析挖掘与精准服务

  第三个核心技术是学习行为分析挖掘与精准服务。

  网络学习的最大好处是可以把教师和学生所有的行为记录下来,讨论作业、问题、笔记及进度管理,有了这些数据以后我们可以进行后期的分析,所以这些数据非常宝贵,是真正研究个性化学习的基础。另外,针对不同的课程,也可以做一些分析,比如这个课程的点击有什么规律,是哪些人在点击,什么时间段点击,哪个知识点的点击量比较大,等等。如果不做到这一步,很多的改革不能落地,因为都是谈的宏观思想,其实现在需要精准化,找到问题症结在哪里。


西安交通大学副校长郑庆华:教育大数据的汇聚融合与挖掘应用

图 学习行为的挖掘分析


  上图为学习行为的统计分析,在这个基础上,我们能真正刻画一个学生学习的过程,教师教学的过程,从时间的维度甚至空间的维度,还有课程知识导航的角度,从某个知识点不同的角度研究学习者的特征、行为、交互、课程表现之间相关的关系,建立学习者兴趣、行为包括他最后成绩以及在互联网上的交互行为,这些相互的关联我觉得是今后深化课程改革、真正用大数据推动教育教学改革非常重要的抓手,非常有意义。


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图 学习过程的刻画


  在这个基础上,我们再从用户的角度进行研究,两者匹配起来就可以实现用户具备兴趣模式发现,实现自适应、协同过滤的有针对性的资源推荐和服务模式。当然我们的工作其实还处于初级阶段,还是在探索和研究中。在这个过程中,我们有一个深刻的感受:大数据应用于教育教学管理,首先要建立运行机制,要跟现有的教育教学管理制度相互融合,是互补的关系,对现有的课堂教学能够起到一个发现问题并补充的作用;另外还要建立一套建设的标准,搭建一个真正的平台,培养职业化队伍,所以这个工作需要投入很大的精力来做。(中国教育信息化在线记者王晓明根据会议PPT及现场录音整理,未经演讲者本人审阅)




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