简介: 摘要:各类学校大力推广信息化办公、教学,针对中职类学校招生这一重要环节,快速查询学生录取情况,收集学生重要信息,中专平行志愿的填报等已成为亟待解决的问题。学校招生报到前期要进行手动统计,分配专业,录入学生管理系统,过程繁琐,不仅浪费人力 ,而且速度慢、错误率高。所以我们设计了学生录取查询系统。
简介:摘要:信息交互是物联网应用与服务的基础,同时也是物联网“物物互联”的最终目的。随着中国科学技术水平的不断提升,物联网的相关研究也越来越受到社会各界的关注,其中传统的无限传感器网络为核心的感知网络成为最为重要的研究之一,并且信息感知和交互层面的方面也取得了一定的成就。因此本篇文章将首先探讨物联网信息交互与数据感知方面的最新研究进展。其中信息交互方面则主要提出物联网信息交互的基本模型,并总结出信息交互涉及到的主要技术。数据感知方面主要研究数据收集、清洗两个方面的内容,梳理归纳数据获取和处理的主要方式。在文章结尾主要提出物联网信息感知与交互技术发展面临的问题和挑战,并对未来的发展方向做出展望。
简介:摘要:大数据环境下,数据素养成为大学生的基本素养。高校图书馆传统的信息素养教育已经满足不了大学生对数据的需求,图书馆应尽快从信息素养教育向数据素养教育转变。本文在总结分析当前国内外数据素养教育现状的基础上,对高校图书馆开展数据素养提出了一些可行性建议。
简介:摘要:在大数据时代背景下,社会对于综合性人才的需求,在高校的数据库系统实践课程的教学改革中,需要运用实践课程改革来创新专业课程教学体系,以此来提升数据库系统实践课程的教学改革后学生的综合能力。实践课程教学改革模式融入到数据库系统课程改革中,能够借助学习与实践相互联合的形式,实现课程教学体系的改革,利用学习+实践的教学模式,能够培养学生的实践操作经验和专业技术水平,从而为大数据行业的健康发展提供保障。因此,本文主要对大数据背景下数据库系统实践课程的教学改革进行研究分析,旨在运用实践课程教学改革来创新数据库系统课程教学体系,让理论与实践有效结合,从而提升学生的专业技术,促进学生全面的发展。
简介:摘要:当前科技创新的发展早已将大数据定义为新的生产要素与资源,高校在软硬件建设和发展中也在逐步地向数据化靠拢。中共中央在《干部教育培训工作条例》中明确指出干部教育培训工作应遵循改革创新、与时俱进,改进培训方式、整合培训资源,充分运用包括网络培训在内的多种培训方式,并明确要求网络培训要充分运用现代信息技术,完善网络培训制度,建立兼容、开放、共享、规范的干部教育培训体系,提高干部教育培训教学和管理信息化水平,用好大数据等技术手段。干部培养作为高校最具核心竞争力的要素,适时的建立健全干部培养数据化体系,既是对党中央新时期干部培养政策的响应,也是高校新时期发展、提升的现实需求。
简介:摘要: 语言是社会 生 活的重 要 组成 部分 。 任何一 门 学科 的 发展都 离 不开 科 学的方 法 ,语 言 研究更 不 例 外 。 Chomsky(1955 、 1975) 介绍了一系列心智主义的观点和数理逻辑的方法 , 给西 方 语言 学 界带来 了 新的 声音 。 国内的 相 关研 究 相对来 说 起步较晚 , 到现 在有五 十 多年的历 史 ,从 初期 的吸纳 西 方理 论到 本国实 际 语言 研究 方法的阐释,可以看 出 我国 的相 关研究 呈 现可 喜的 态势 。 然而 , 在 大 数 据时代 下 的今天却 鲜 少看 见语 言研究 方 法的 综述 。 本文采 用 文献 资 料法 , 对所收集到的 文 献资 料进 行分析 , 试图 对现有 研 究进 行一 次概括 梳 理。
简介:摘要:随着网络信息媒体的发展,大数据时代的来临促进了学校教育体系的进一步变革,教师在教学当中采用了越来越多新的教育理念以及教育方法,大数据时代为促进教育信息化、提供多样化的教学资源提供了新的途径,在大数据时代背景之下,初中数学教学也有了新的发展方向和培养目标,通过重视学生在新时代综合素质的培养带动初中数学教学质量的提升成为了教师的重要任务之一。因此,本文主要探讨在大数据时代背景下提高数学核心素养的策略。
简介:摘要:在信息技术日新月异的今天,作为高中班主任,对班级的管理的方法需要与时俱进。在大数据引领的时代,数据作为一种特殊的资源,对班级的管理有着不可替代的作用。本文从以下四个方面阐述数据对班级管理重要性,分别是班级基本信息台账数据的建立、学生学习动态数据的追踪、家校合作数据库的建立、班级管理的其他数据处理。笔者以亲身经历,浅谈出高中班主任在班级管理中遇到的困境,以数据为载体,突破班级管理中的瓶颈,解决班主任工作中重复繁杂的任务,让班级管理更加高效。
简介:【摘要】在小学阶段重视学生的数据意识,提高学生分析数据的能力,可夯实学生创新思维能力的基础。科学探究要引导学生关注实验数据背后的信息,培养学生的实证意识。教学过程中教师要引导学生关注数据,尊重数据。如出现数据异常,要鼓励学生质疑,帮助学生分析数据出现异常的原因。