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大數據時代論文:大數據時代下學生管理論文
一、中職學生的特點
中職學生年齡一般在15—18歲之間，好奇心強，尤其對新生事物具有較高的興趣，對感興趣的事物熱情有余，但自我管理能力不足，這種情況對于中職院校的學生管理方面的影響是利弊共存。作為青少年的中職學生是最早接觸網絡的群體之一，也是受網絡影響最強的群體之一，網絡上傳遞的大量正面信息，一方面開闊了學生的視野，增長了新知識，同時也影響著他們的思維方式、價值觀念、人際交往和心理健康等，對于自律不強的學生來說，大量的負面信息會嚴重地影響了他們的身心健康。
二、中職學生網絡使用誤區
1.沉迷游戲。
在大數據時代下，對于中職學生來說，主要表現就是大范圍的使用手機并開通4G，通過手機的上網功能，學生可以隨時隨地下載更新游戲并沉迷其中。手機的通信功能被弱化，娛樂功能大大增強，尤其是作為游戲機的功能更被無限放大。很多學生不僅在課下玩手機游戲，甚至上課時也會偷偷的玩游戲，嚴重地影響了學生的成長和學習。
2.依賴網絡交流，拒絕現實交往。
隨著社會的轉型，在經濟全球化，信息網絡化、教育大眾化環境的成長起來的90后以及00后，自我意識更加突出，凡事以自我為中心，這種狀況會成為人際交往的障礙，與人交往時不做換位思考，以自己的認知作為判斷的事物的基礎，聽不進去別人的意見，更不喜歡老師和家長說教式的管理；同時網絡上的交流就避免了這種情況，一是彼此不認識，即使不歡而散也不會帶來困擾，二是交流的雙雙是平等的，所以相對于現實中的人際交往，中職學生會選擇網絡交友。
3.對于網絡傳遞的信息，無區別地接受并傳播。
中職院校的學生心智發展有待成熟，缺少對信息進行鑒別能力，網絡傳遞信息具有高度的開放性、平等性，信息量大，覆蓋面廣，傳播知識的同時，也存在可信度較差，假新聞泛濫。網絡不良信息對青少年成長和社會穩定構成了潛在威脅。這些現狀對中職院校的學生管理者提出了新的要求。
三、對策建議
1.管理渠道多樣化，教學管理兩手抓。
韓愈在《師說》中寫道，師者，所以傳道授業解惑也。老師的職責不僅僅是講授知識和解釋困惑，還包括教授給學生人生道理，現狀是很多老師割裂了這二者的關系，過于注重知識的傳授，忽略了德育教育。這就要求老師在課堂上不僅僅要傳授書本知識，也要注重德育教育，積極改進創新教學模式，把大數據的優勢引入到課堂教學中，引導學生正確利用網絡資源，調動了學生學習的積極性。
2.管理手段多樣化，運用各種通信軟件進行溝通管理。
班主任是班級的組織者、管理者和教育者，既要管理又要育人。班主任的工作對象是活生生的人，并且是正處在生長發育、形成人生觀和價值觀的階段。在大數據時代下要提高管理育人的效果，必須改變傳統的管理育人方式，將現代信息技術融入到班主任工的工作中。(1)運用QQ和微信架起師生溝通的橋梁。班主任可以科學地運用QQ和微信，與學生進行心靈交流，實現教育管理。通過QQ、微信與學生交流，可以消除學生與老師直面交流的膽怯和顧慮，更容易深入到學生的內心，聆聽學生最真實的聲音，從而拉近與學生的距離，了解了學生思想、學習和生活上的問題，就可以有針對性地給予引導和幫助。(2)運用班級主頁、QQ空間、博客和朋友圈搭建師生互動的平臺。班主任可以創建班級主頁和班級博客，在班級主頁或博客中可以記錄班級發展過程中的點點滴滴，提供大量適合學生瀏覽的內容?？梢苑殖刹煌鍓K并找專人負責，讓學生參與班級管理，增強學生的責任感和主人翁意識。同時，同班同學也可以在這個平臺上交流以及交友，增強班級的凝聚力，一個團結的集體一定會是一個很有前途的集體，在團結融洽的環境中，班主任也更容易教書育人，學生也更容易接受班主任的管理。
3.根據學生身心特點，引導其健康發展。
處于青春期的中職學生，性意識開始出現，對異性感到好奇，網絡上的色情信息，會嚴重影響他們身心發展，特別是一些網站為了提高點擊率，大量傳播色情信息，好奇心會促使有些學生觀看并傳播相關信息。一方面要引導學生鑒別信息的能力，另一方面還要告訴他們對于同學和朋友傳播的信息要正確的對待，不圍觀、不傳播，不影響同學之間的交往，對于那些傳播不良信息的同學，要幫助其正確認識問題，共同進步。
作者：周長勇 仲獻榮 單位：貴州省機械工業學校 貴州大學
大數據時代論文:大數據時代信息安全論文
一、“大數據”時代概述
1.定義
大數據作為新的經濟資產類別，與土地、石油、黃金、貨幣等并列成為經濟運行的根本資源，關于其概念定義不是最近出現的，只是在信息化時代的驅動下，重新進入人們的視野，甚至被稱為第三次浪潮的華彩樂章。而關于“大數據”的定義，顧名思義就是指數量很大的數據，包含了數量大、結構復雜、類型眾多的多種數據，因此又被成為海量資料，是一個大型的數據集合。美國早在2012年就正式啟動了大數據研究與開發計劃，投資2億美元提升收集、分析、萃取數據信息的能力。由此可見，大數據時代的到來，使得數據成為各個國家以及各大企業競爭的核心，更可能取代人才成為具價值的重要載體，利于進一步優化運營企業發展。
2.特點
根據大數據的定義可以明顯看出其具有數據量大、形式多樣、運算高效、產生價值等4個特點，業界更多使用4V來概括，即Volume、Variety、Velocity、Value。其中數據量大是大數據的顯著特點，也是計算機網絡存儲技術發展必然結果，在計算機相當普及的今天，計算機網絡滲透人們的生活、工作、休閑，不但的產生新的數據，此外傳感器、探測器等也在產生數據，致使開始使用PB、EB甚至ZB等計數單位。同時，大數據又是多種多樣不同類型的數據構成，如：字符、日期、聲音、視頻、數值、動畫等，加速數據量增長的同時，提升了大數據的利用價值。由于大數據數量的巨大以及形式的多種多樣，因此在進行數據處理時，更多的要求實時與高效，便于及時根據數據結果決策。當然，大數據的大量使用及推廣，不僅僅是因為其具有大量的數據，更重要的是通過對數據的深度采集、分析、處理、挖掘，可以對大數據的數量、多樣性、速度進行分析，萃取更多深入的職能的有價值的真正有用信息，最終產生價值。而對大數據進行信息萃取的過程包括數據輸入、數據處理與數據輸出三階段。
二、“大數據”時代背景下信息安全存在的主要問題
大數據時代的到來，對全球經濟發展來說既是機遇又是挑戰，在推進國家與企業發展的基礎上，也潛藏著信息安全風險。
1.缺乏對大數據時代的正確認識
計算機信息網絡的大規模普及推廣，是促使大數據時代到來的主要推力，無論是人們在生活工作中的郵件傳遞，還是網購、下載視頻音樂等都會產生新的數據，也存在著個人信息泄露的可能性。進入大數據時代后，信息泄露事件層出不窮，甚至導致個人數據的權利邊界都更加模糊，在這樣的環境下，人們對大數據時代的認識還不夠。通過對大數據時代人們最關注的調查分析，發現74.91%選擇了個人隱私被侵犯，9.97%選擇了經濟損失，8.93%選擇了浪費時間與精力，5.84%選擇了危害個人聲譽，0.34%選擇了沒有損失。根據這一調查可見，人們對于個人隱私被侵犯的選擇率較高，最為關注，相對其他的還認識不足。大數據時代的到來，對各方面的信息安全都造成了一定的威脅。
2.集中的大數據庫存在安全威脅
全球互聯網用戶高達3億，移動上網終端有20億，聯網設備更是多達500億個，每天產生的數據信息近1EB。如：每天使用谷歌搜索次數近100億次，淘寶網產生3000萬筆交易，2500萬張照片共享，加上電話、短信等消息軟件產生的數據，更是不可估計。根據相關數據統計，2012年我國在各類媒體上花費的時間較多，其中互聯網、手機等占絕大部分。大數據時代信息多集中在幾大互聯網巨頭手中，而互聯網的開放性特點又決定了其數據存在一定的泄露風險。目前大數據集群應用數據庫并沒有采用“圍墻花園”模式，并沒有對內部數據庫進行隱藏，避免其他程序隨意訪問，因此大數據的架構極其容易暴露。這樣集中的大數據庫，使得客戶端在進行程序操作間，可以同不同節點進行通信，避免驗證客戶是否具有訪問權，加大了信息泄露的可能。
3.大數據技術自身存在風險
當前，大數據技術還不太成熟，自身平臺較為脆弱，大數據存儲處理技術多采用分布式與大規模結合處理，增大了被攻擊的范圍。同時，在進行數據分布式處理時，節點處的存儲數據多為碎片，難以進行集中統一的安全機制部署。當然在大數據技術中，普遍缺乏一定的內生性安全保障機制設計，多通過外部保障技術來確保信息的安全性，這樣的大數據技術在實際應用過程中多缺省配置，失去了對信息的基本安全防護。
4.加大了黑客攻擊的可能性
大數據自身的4V特點，增大了黑客攻擊的吸引力，刺激黑客實施非法攻擊。黑客多是有組織有目的的對確定的數據進行攻擊，在大數據海量數據信息存儲的環境下，黑客更容易通過攻擊，獲取更多有價值的信息內容，給受攻擊方帶來名譽、財產等不可預估的損失。如：Android系統使用用戶越來越多，產生的數據信息也是海量的，成為黑客攻擊的重要對象，當移動設備感染木馬被黑客攻擊后，當用戶使用APP提供的服務后，就會泄露相關的數據信息和訪問權限。甚至有的黑客行為主要是針對國家的，給國家社會帶來不可估量的后果，因此必須采取措施積極預防黑客的攻擊。
三、提升信息安全的途徑分析
1.提高公眾的安全意識
大數據是一種新興的寶貴資源，在法律法規的約束下要充分尊重數據所有者權利，這才能充分顯示出大數據時代的真正魅力所在。而公眾無論在什么情況下，只要將信息到網絡上，就會成為大數據的一部分，也就存在信息泄露，被盜用的可能。為了更好的防止大數據信息泄露，確保信息安全，就必須提高公眾的安全意識。在進行個人信息公布時格外小心，注意保護與個人信息相關的大數據，避免成為黑客攻擊的對象，導致信息泄露造成不要的損失，盡量做到防患于未然。
2.建立異構數據中心安全體系
傳統的數據存儲通常都會建立完善的防護措施，但大數據的架構較為復雜，多采用虛擬化海量存儲技術來進行數據信息資源的存儲，用服務的形式提供數據信息操作存儲，更需要進一步完善數據的隔離與調用。同時，大數據利用云計算存儲數據，為了方便所有者對數據進行存儲、分析、挖掘、控制，可以構建一個異構數據中心安全體系，從管理上來增強對大數據信息安全的防護。尤其是，集中的大數據庫，更需要格外主要防護，降低出現“棱鏡門”事件。
3.加強大數據安全技術的研發
經過無數實踐證明，傳統的信息安全技術無法適應大數據時代，尤其是大數據時的到來，加速了云計算、物聯網以及移動互聯網等多種新技術的發展，反而加大了大數據收集、存儲、分析、處理的難度。為了進一步從技術上加強對大數據信息安全的防護，應當加大大數據技術研發資金投入，提高相關技術產品，包括信息訪問控制、數據加密、數據備份等技術手段的發展，促進大數據安全技術的研發，才能真正有效的推動國家社會的高速發展。
4.完善大數據信息安全體系建立
大數據作為新興的數據類別，需要相關政策措施進行維護，在“十二五”計劃上，工業信息化部將信息處理技術作為新工程提上日程，包含了大數據中的數據存儲、分析，以及圖像視頻分析挖掘等方面。因此，為了防止黑客的攻擊，造成信息泄露，必須進一步完善大數據信息安全體系的建立，以實現對大數據信息安全防護的目的。同時，要進一步加快大數據安全防護技術的研發，可以通過在網絡設備或是節點上設置訪問權限，或是使用SSL技術對登錄傳輸數據實現加密保護。當然，針對重要的大數據信息，還應當實現端對端的數據保護，及時備份相關數據，避免因為系統出現故障造成數據損害、泄露等情況。
四、結語
綜上所述，在大數據到來的背景下，不僅帶來新的發展機遇，也帶來更多的信息安全風險。為了更好的利用大數據時代的優勢，就必須采取相應的對策提升對信息的安全防護，以便尋找到新的突破口，確保大數據時代的更好發展。
作者：黃雋 單位：黔南民族師范學院計算機科學系
大數據時代論文:大數據時代中網絡教育論文
1數據教育是網絡教育的發展理路
1．1數據教育的內涵
什么是數據教育？目前尚無定論。筆者認為，在整合用戶資源的基礎上，數據教育可以通過數據分析與管理實現拉長數據產業價值鏈，改善網絡教育的結構和模式，是以大數據為核心整合網絡教育資源所進行的信息、產品與服務的交易活動。大數據正在重構很多傳統行業。麥當勞、肯德基以及蘋果公司等旗艦專賣店的位置都是收集、整理生活中大量的相關數據對其進行分析挖掘，從中獲得有價值的數據信息而演化出更有使用價值的新的商業模式。規模經濟和范圍經濟是行業戰略擴張的本質動因。網絡教育向數據教育發展，本質是依托規模經濟和范圍經濟來強化網絡教育的影響力、延展網絡教育經濟規模、降低生產成本、提高社會效益和經濟效益。數據教育的主要對象的是網絡教育的使用者，具體為學習者和教學者。利用數據教育使用者在學習中產生的大量數據，建構數據分析模型來發現社會關系和有價值的數據信息，進而預測學習者的學習情況并提供個性化建議。因此，數據教育的范式中首先應測量、收集、分析和報告有關網絡教育使用者及其學習環境的數據，然后進行理解和優化產生的學習環境。網絡教育教育平臺的使用會產生積累大量系統化、結構化的學習結果和學習行為數據。網絡教育將這些數據提取出有意義的信息，并利用這些信息為教育者、學習者、管理者、教育軟件開發者和教育研究者等提供服務是大數據時代網絡教育的必然趨勢。
1．2數據教育的發展理路
網絡教育與數據的融合是網絡教育擴張的戰略選擇。目前網絡教育的融合轉型中沒有成功先例，原因是大家都把科技對網絡教育的作用看成是漸進使用過程，而沒有看到它實際上對整個教學內容從生產一直到傳播、到效應的發生，全都是一種革命性的改變。若能認識到這一點，就可以在全世界的網絡教育發展過程當中占領、占用這樣一個產業的制高點。用互聯網的思維、用互聯網所代表的好的技術、好的文化形態，再加上相應的政策支持，就能夠開啟數據教育。由于數據教育本質上歸屬于信息傳播與網絡教育融合的服務產業，因此，它們之間具有眾多鄰接點，網絡教育的傳播力、公信力和影響力等無形資產以及信息生產、傳播途徑等資源和能力便于轉移到數據教育過程中，從而形成獨特的數據教育運營模式。以物聯網、云計算等綜合技術的成熟為基礎，在用戶在線學習的數據庫中挖掘出有價值的深數據，然后進行過程性和綜合性的考量，找到學習者的學習行為、學習習慣以及學習興趣等之間的內在聯系，考量背后的邏輯關系，并作出恰當的教學決策，是數據教育的發展理路。作為網絡教育的高級應用和發展路徑，數據教育可以分析學習者的一些靜態數據和動態數據，靜態數據如過去的成績和學習行為，動態數據如在線登陸方式，討論發帖量之類，通過分析這些數據追蹤分析學習者的類型，把學習者進行分類，諸如高成就、比較危險、社會型學習者等不同的類型。在分類的基礎上對不同的學習者進行實時干預，對高成就類型可以提供具有挑戰性和具有一定難度的學習任務，對處于危險狀態的學生，給予特別關注和一些學習上的幫助，對社會型的學生，給予社交上的一些支持。在學習開始時做一個學習能力測驗對于期末考試成績預測最的方法。設計更復雜的數據驅動預測模型，則必須在此基礎上進行改善，這一改善需要進一步的數據分析。數據分析的目的是確定能夠預測哪些變量。目前，Purdue大學的CourseSignalsoftware已經部分實現了這一技術。Sig－nals在學生的學習過程設置了紅色、黃色、綠色等信號，這些不同的信號可以幫助使用者了解目前的學習狀態。CourseSignalsoftware的評估報告顯示，參與CourseSignal項目可以使學生獲得更高的平均分，并快速地尋找所需要的資源。
2數據教育的理念分析
通過數據教育的內涵和發展理路的分析和梳理，數據教育包涵以下幾種核心理念，即用戶為中心、巧用慢數據、借力數據思維和構建數據產業鏈。
2．1數據教育的核心理念仍是用戶為中心
新的科技出現之后，網絡教育用戶的需求不但是量的增加，還是層次的增加，過去人們對共性的東西有需求，現在對個性的東西也有需求，過去對理性的東西有需求，現在對涉及到人們的情感、情緒等過去在主流網絡教育中所占比重很少的東西也有很大需求。如用戶對網絡教育的游戲化，反轉式的趨向，數據教育讓這些趨向變成了現實。網絡教育的競爭是各種教學法的精細化化，并且在呈現給學習者的用戶前端界面上進行優化，增強前端界面與學習者之間的黏合度，如整個網絡教育教學的鏈條才會不斷下移，才會更加符合學習者個體的特點。數據教育是一個更加了解并較大化滿足用戶需求的方式，借助多樣化的科技實現了用戶之間差異化學習與學習模式的無縫對接。數據教育能夠檢測數據中的模式，因為這一教育模式是建立在數據分析和人工智能方法的基礎之上的。類似技術可用于智能教學系統，以動態的方式對學生進行有針對性的分類而不是進行諸如人口統計的簡單分類，也可以利用協同過濾技術對特定的資源建立模型。如隱含的人與人在論壇上的互動和外顯的人與人、朋友或者關注對象之間的關系，這些分析用于數據教育的學習分析中來探索網絡集群、影響力網絡、參與及不參與狀況。數據教育可以用來對所提供的數據進行意義建構，數據教育的價值在于對大量數據進行分析和處理，進而形成教育模式為網絡教育提供幫助。相比傳統的網絡教育，數據教育能夠提供更加細致和有效的反饋，如學習者掌握熟悉和了解概念到何種程度，根據數據自動呈現以后的學習內容或者不呈現影響學習者掌握后來學習內容的材料。
2．2數據教育要巧用慢數據
2014年5月29日，第九屆百度聯盟峰會上百度董事長兼CEO李彥宏預測了未來5年有非常大發展的兩大產業機會，這兩大產業是百度、阿里巴巴、騰訊三者都不大可能涉足的領域：及時是新型企業級軟件，這些軟件可以解決企業從內部到外部鏈接的問題；第二就是挖掘新的有價值的慢數據，發掘具有個性化針對性的預測信息，為用戶尋找真正有價值且能產生效率的慢數據。李彥宏的這一分析和預測不但而且有說服力。目前，互聯網企業在網絡用戶規模不斷擴大、流量激增的情況下，面臨著新的尷尬，即搜集到的數據真正有價值的很少，無價值的增多。很多的數據根本沒法分析更談不上運用。因此，李彥宏建議搜集慢數據來獲取真正有價值的數據，找準并挖掘能真正幫助用戶解決問題的新數據。另一個與之印證的觀點是，阿里巴巴集團執行副總裁曾鳴分析說，大數據最重要的特征不在大小，而在死活。數據的死活決定一切，從數據的管理到數據的運用，數據必須能活起來，開始跑通迭代，才能產生持續價值。網絡教育和其它領域一樣，在利用大數據方面基本處在同一起跑線上。數據教育的特點在于能夠為網絡教育平臺提供實時數據，通過利用這些實時數據，達到為網絡教育者提供幫助的目的。數據教育可以通過分析學生的諸如課程材料等學習資源來追蹤學生的學習軌跡，通過設計和優化教學模式和統計方法來實現教學效果化的目標。對數據教育來說，抓住機遇去挖掘應用好慢數據和活數據，讓大數據成為網絡教育改革的一大新的增長點，是網絡教育工作者亟需解決的問題，通過數據共享、交叉復用后獲取較大的數據價值是數據教育對待大數據應有的態度。
2．3數據教育需借力數據思維
好的數據教育需要有好的教學內容點、技術支撐以及用戶洞察。目前的網絡教育都沒有占齊這三點?；ヂ摼W不但對這個社會重新組織、重新結構與自己革命性改變的聲音，而且已經成為教育領域的中樞操作系統和底層的操作架構，數據教育必須要和它的規則去接軌對接，在這種及ID那個規則的框架中來決定資源配置和運作方式。在這個層面上講，大數據時代數據教育的核心競爭力就在于互聯網數據思維的競爭。沒有可循環利用的數據，就無法提供數據教育的開發。用好數據思維，首先要注重數據積累的長期性和動態性，避免數據庫的短期化行為；其次要注重數據的完整性和統一性。完整性即數據的性和性，統一性即一致性，是數據之間的邏輯關系是否正確和完整。統一性保障了完整性。數據的缺失和不，將會帶來分析的偏移，因此在這種分析上進行的一系列開發也沒有針對性甚至是徒勞。因此，在采集和管理數據的時候要設計和完善多種數據維度，有助于數據倉庫中設置更多更有效的細分標簽。保障收集到的數據、，用以分析的數據形式統一，才能確保通過大量數據分析得出的用戶行為習慣是有效的。要注重數據挖掘和利用。用戶數據的積累和挖掘是一個長期、動態、循環的過程，如果把數據樞紐中心比喻成一個大型的水利樞紐工程，那么數據教育要利用樞紐對水進行過濾和引導，讓它長期保持動態和循環使用，在這個數據的樞紐中心，要不停地激活用戶數據，積累用戶的消費行為和消費習慣，讓大數據在這個樞紐型中轉站得到動態的循環。
2．4數據教育應建構數據產業鏈
從價值鏈和傳統網絡教育的角度分析，網絡教育即使在用戶數據的采集、處理、儲存、分析等各方面數字化后，即使數據量再大也不可能去做基于數據本身的公司。因為與很多互聯網入口企業相比、與真正生成大數據的公司相比，這些數據量的量仍舊是非常單薄遠遠不夠大的。因此，相對理性和可行的選擇是數據教育的運用著力點應放在以下三個方面。
（1）借力數據資產中介。
在互聯網上，任何主動收集龐大數據的行為，其成本都難以想象。目前我國已有不少學校開始了數據挖掘的探索。如東華大學的智能實驗室項目、浙江大學的資產數據項目、復旦大學的學生數據分析和清華大學一些學生成長類的數據分析?？傮w來看，開始進行數據挖掘的高校共同特點是信息化做得好且規模較大并擁有有充足的數據量。建立網絡教育數據的資產中介，專門進行數據的挖掘使用和分析，是數據教育的可行之道。對不具備大規模數據資源的機構來說，數據資產中介是有效的可行之道。
（2）進行數據資產管理，實現學習內容深加工、學習行為分析和監測，是網絡教育應用大數據重點挖掘的項目。
全球復雜網絡研究艾伯特?拉斯洛?巴拉巴西曾指出，在大數據背景下，人類的很多行為都是可被預測的。但海量的數據沉淀在網上，沒有精準而靠譜的分析和應用，就沒有價值。用戶期待網絡教育提供的，不是大而全的教學資源，而是滿足自己需求的教學內容范圍更廣的信息類產品。數據教育不是單純的資源集大成者，而要從數據庫中深度發掘有用信息，進行趨勢分析。數據教育顯然是大數據時代網絡教育一展身手的方向。通過使用各種集合的綜合技術，平臺上可以自動留存用戶關于學習行為的各種數據，如學習一個知識點花多長時間、學習的順序是否有斷點、是否會反復重新學習等等，但需要注意的是，僅僅是遠程教育和在線課程，這些信息只能稱之為數字并不是數據。在媒體領域，我國媒體擬與甲骨文公司展開了多樣化的數據庫營銷合作，并且建立有效的數據庫體系，目的是實現數據庫營銷方面的收入拓展。數據教育可以借鑒這一模式對海量數據進行挖掘，以及數據的分析。
（3）做好數據驅動的解決方案，量身打造個性化資訊內容，私人定制、精準推送內容。
傳統網絡教育把所有網絡教育的內容向所有人傳播，缺乏針對性、度，這是粗放型的教育模式。目前網絡教育之間的同質化非常嚴重。數據教育在充分利用大數據和關系鏈，為用戶篩選、推薦最適合的內容并提供私人訂制的教育內容的同時，還應使他們體驗網絡學習的新感受。大數據時代，基于用戶興趣生產和傳播是重要趨勢，根據用戶上網的習慣、瀏覽的痕跡、參與的話題以及討論的內容，對其較長時間的瀏覽數據進行分析，便可得知其上網習慣以及瀏覽喜好等的數據。根據這些數據，選取合適的時間應用恰當的方式向用戶提供其需要并且感興趣的學習內容和信息，在此基礎上就可以定制學習內容。理論上網絡上的每一個用戶都有自己的一幅網絡肖像以及一個屬于自己的UID（UserIdentification用戶識別）號。個人的興趣圖譜就是數據教育的基礎。基于用戶識別特征和興趣圖譜建構的數據教育不但目標明確，可以強化與用戶的黏度，而且有利于整合網絡教學資源，甚至達到自動生成匹配高效精準教學模式的效果。要做到這一點，就必須借助大數據技術和相關分析軟件，建立可挖掘、可分析的用戶資源數據庫，通過對數據的整合和分析，針對不同的用戶需求，推出滿足用戶個性化和專業化需求的各類內容產品。
3結語
大數據正在重構很多傳統行業。數據教育為未來網絡教育內容打開充滿想像的空間。對數據進行分析與過濾，數據教育解放了傳統網絡教育的思維方式，創新了傳統網絡教育的學習形式。數據可以幫助用戶選擇適合自己學習水平和學習習慣，滿足自己學習需求的學習模式。在某種程度上講，網絡教育的未來就是分析數據。因此，數據教育是網絡教育以后發展的一個重要方向。大數據時代，基于數據教育的的發展潛力，數據教育會越來越顯示出其的重要性和不可替代性。哈佛大學社會學教授加里?金指出，龐大的數據資源使得包括學術界、商界以及政府在內的所有領域都開始了量化進程。因此，借助大數據發力，做品質的網絡教育模式，期待數據教育給出答案。
作者：孫華 單位：四川廣播電視大學
大數據時代論文:大數據時代網絡教育論文
一、大數據特征
大數據的特征常用4V來表示，具體是指大數據的四個顯著的特征：及時是數據體量，主要指的是巨大的數據量與數據的完整性。第二是數據類型，指數據的種類非常的多而且復雜，大數據技術就是要在這些復雜的數據類型之間尋找其關聯性。第三是處理速度，爆炸式增長的數據量要求快速化的處理速度，才能使得數據的有效利用。第四是價值，大數據的最終目標是將龐大數據中找到數據時間的價值關系，通過找到低密度的數據價值對決策做支持。當前大數據技術不僅產生于特定領域中，而且還產生于我們每天的日常生活中，Facebook、微博、微信等社交媒體上的數據就是好的例子。大數據發展為社會各領域帶來的機遇和挑戰，網絡思想政治教育作為信息時代育人的新載體自然無法回避這個新的環境變化。分析大數據對網絡思想政治教育帶來的巨大機遇與嚴峻挑戰，探討如何在大數據時代創新網絡思想政治教育的具體措施，進而為下一步發展提供有益的指導已然成為熱點研究問題。
二、大數據時代下的網絡思想政治教育的新發展方向
（一）樹立大數據時代的網絡思想政治教育的數據意識
網絡思想政治教育必須順應科技與時代的發展。大數據時代教育工作者需要樹立網絡思想政治教育的數據意識，這是發展大數據環境的網絡思想政治教育的首要前提。針對大數據發展網絡思想政治教育可以分為如下三個方面。首先是要了解和分析大數據本身，理解大數據是什么、大數據的變革力量何在、大數據的未來發展趨勢等等；其次是在理解大數據的基礎上，系統地分析大數據時代對網絡思想政治教育可能產生的影響，帶來的機遇和挑戰。是充分的確立數據意識，意識到數據是現代社會具價值的資源，是發展與決策的源泉。用數據意識驅動網絡思想政治教育工作創新發展，例如在一定的數據分析基礎上將灌輸式集中教育變為交流式個別教育。
（二）借助大數據技術對網絡思想政治教育進行量化研究
定性研究與定量研究相結合是網絡思想政治教育的重要研究方法。定量分析法是對社會現象的數量特征、數量關系與數量變化進行分析的方法。定量分析使用數學模塊對研究對象可量化數據進行的分析，通過分析對目標給予評價并做出判斷。定量分析方法始終受到教育工作研究人員的關注，因為網絡思想政治教育中存在極大的不確定性和動態性的因素，定量分析方法可以幫助我們對網絡思想政治教育進行科學評價。但與此同時定量分析方法具有很大的復雜性，受很多技術因素的限制，一直不能很好的發揮作用。大數據技術的出現為定量研究提供了一種新的技術手段，成為科學研究新的范式。定量研究可以運用大數據技術進行理論假設、建立數據模型以及數據分析驗證。由此可見，大數據時代網絡思想政治教育的研究，需要與數據資源豐富的機構單位合作，借助這些數據載體的平臺、資源以及高精尖的技術，進行合理合法的挖掘教育對象的信息，從而的開展網絡思想政治教育活動。另外，要建設一支過硬的網絡思想政治教育隊伍，不但要具備思想政治教育的專業知識，而且還要具備創新的網絡教育觀念、精通大數據等新技術手段。
（三）促進大數據時代網絡思想政治教育信息資源建設
發揮大數據技術的優勢，分析網民的接受習慣，增強教育內容的實效性、趣味性，以服務成長成才為核心有針對性地加強功能開發，提高網絡思想政治教育信息資源的受關注度。此外在信息資源建設過程中要注意好以下幾點：首先要把握信息資源內容的方向性，弘揚主旋律、傳遞正能量。其次信息資源的形式要多樣，通過文字、聲音、圖像等形式，經由微博、微信等新興傳播手段，提高教育的實效性。再次，信息資源來源要豐富，可以從各大媒體引進、從理論學習資料借鑒、從大型活動中總結、從日常工作中提煉，確保信息資源及時更新。
三、結語
通過以上的分析，可以看出，大數據時代網絡思想政治教育必須在繼承傳統中實現新發展。堅持不動搖的是網絡思想政治教育的基本結構、功能以及原則。創新發展的是符合大數據時代的教育內容與內涵，進而找準變化點，更新網絡思想政治教育的研究方法，將網絡思想政治教育帶入新的發展階段。
作者：方世敏 單位：南京政治學院上海校區 南京陸軍指揮學院
大數據時代論文:大數據時代計算機網絡安全論文
一、大數據時代下計算機網絡安全的現狀
1.計算機網絡安全概述。
計算機網絡安全，是指利用相關網絡管理控制與技術，確保在一個網絡環境中數據的完整性、保密性及可用性。計算機網絡安全，主要包括邏輯安全與物理安全兩個方面，其中，邏輯安全包括數據的保密性、完整性及可用性，防止沒有經過授權對數據進行隨意篡改或破壞的行為；物理安全包括相關設備與設施在受到物理保護的條件下保護設備上的數據免于丟失、破壞。
2.計算機網絡存在的主要安全問題。
目前，計算機已經廣泛應用于各行各業，人們對計算機網絡的認識與利用水平也顯著提升，辦公、社交、生活等方方面面都離不開計算機網絡。計算機網絡在豐富和改變人們生活的同時，其存在的安全問題也不得不讓人們警醒，經過筆者梳理，計算機網絡安全問題主要存在以下幾個方面：
1）網絡病毒所導致的安全問題。
在計算機網絡技術快速發展的過程中，也出現了越來越多、感染力越來越強的新病毒，它們無時無刻地影響著計算機網絡的安全。由于計算機網絡病毒具有復制性，能夠感染其他程序和軟件，因此，一旦計算機中了病毒，其所運行的每一步都將是危險的，都會存在讓病毒也隨之運行并產生破壞行為，然后應用程序被破壞，機密數據被盜用或被破壞，甚至讓整個計算機系統癱瘓。
2）人為操作失誤所導致的安全問題。
在人們進行計算機相關操作過程中，人為操作失誤可能會引起計算機的安全漏洞，或者泄露了某些重要的信息，而這些信息一旦被不發分子所利用，便會造成難以挽回的損失。
3）網絡黑客攻擊所導致的安全問題。
在大數據時代下，網絡黑客對計算機網絡的攻擊具有更隱蔽、破壞性更強的特點。由于在大數據時代下，網絡黑客通過非正常手段竊取到某一重要數據時，一旦其利用這些數據進行非法行為時便會引起巨大的波及。同時，在海量的數據中，難以及時識別網絡黑客的攻擊行為，對于計算機網絡安全而言是一種嚴重的威脅。
4）網絡管理不到位所導致的安全問題。
在網絡安全維護中，網絡安全管理是非常重要的環節，但是目前很多使用計算機的個人乃至企業、政府部門并沒有對網絡安全管理引起足夠的重視，從事使得計算機網絡的安全受到各種威脅，最終導致大量的計算機網絡安全事件頻繁發生。五是，網絡系統自身的漏洞所導致的安全問題。理論上而言，一切計算機網絡系統都存在某些漏洞。同時，在用戶使用各類程序、硬件過程中由于人為疏忽也會形成一些網絡系統漏洞。二者相比，后者的破壞性常常是巨大的，很多不法分子通過非法途徑給用戶造成計算機系統漏洞，進而竊取用戶信息，給用戶造成巨大的損失。
二、大數據時代下的計算機網絡安全防范對策
1.加強病毒治理及防范工作。
在大數據時代，計算機病毒的種類與數量與日俱增，對其進行治理與防范是較為困難的。在對計算機病毒進行治理與防范時，筆者認為最重要的是防范，這種防范是一種主動的、積極的治理，可以通過加強計算機防火墻部署來提高網絡環境的安全性，將那些不穩定的、危險的網絡因素隔離在外，進而實現對網絡環境的安全保護。同時，計算機使用者樹立正確的病毒防范意識，在計算機日常使用中，能夠定期利用殺毒軟件對所使用的計算機網絡環境進行殺毒，并更新病毒樣本庫，進而確保對計算機網絡的掃描能及時識別計算機病毒并進行及時的處理。
2.加強黑客防范工作。
隱藏在大數據背后的網絡黑客一旦實施其不法行為，常常會產生巨大的安全問題，因此，為了防范計算機網絡安全，應當積極整合大數據的海量信息優勢，建立科學的網絡黑客防范攻擊的模型，以此來提升識別網絡黑客的反應速度。通過加強計算機網絡的內外網的割離、加強防火墻配置，能夠有效降低黑客攻擊的可能性。同時，還可以大力推廣數字認證技術，加強對訪問數據的有效控制，并合理認證，有效避免非法目的用戶的非法訪問，進而提升對網絡安全的有效保護。
3.加強網絡安全管理。
使用計算機的個人及機構，需要從思想上高度重視網絡安全管理的重要性，在熟悉大數據的特征與性能的基礎上采取安全的管理措施，時常關注網絡安全管理，從技術上給予網絡安全保障的同時，還需要通過有效的網絡安全管理來實現大數據時代下計算機網絡安全的防范目的。對于機構而言，需要從宏觀上認識到網絡安全管理的重要性，并建立動態的、有序的、系統的管理規章，依托于云計算技術構建一個更加高級的智慧平臺來加強網絡安全的防范，進而確保網絡安全。對于個人而言，需要從主觀上認識到網絡安全的重要行，在進行計算機操作中，要養成規范化的、文明的使用計算機網絡的習慣，尤其是對于一些釣魚網站、非法鏈接，要從主觀上認識到其危害，并做自我做起，將網絡安全問題盡可能消滅，不傳播有安全隱患的信息或鏈接。
4.加強網絡系統漏洞的修復工作。
在大數據時代，數據更新快、存在的漏洞多，需要確保計算機系統的不定能夠及時得到更新，進而使得整個計算機網絡系統能夠安全、正常地運行。及時對計算機網絡進行修復，能夠有效避免蠕蟲病毒攻擊計算機網絡。微軟不定期在專門的update站點近期的漏洞補丁，對于使用微軟系統的計算機用戶而言，便需要及時進行下載這些漏洞補丁，并及時安裝。目前，大家可以使用金山毒霸、百度衛士、360安全衛士、騰訊電腦管家等安全管理軟件完成對網絡系統漏洞的修復工作，進而有效保護計算機網絡安全。
作者：張國強 單位：國家新聞出版廣電總局725臺
大數據時代論文:大數據時代下信息安全論文
1“大數據”的內涵
1.1“大數據”定義
所謂大數據（bigdata），或稱巨量資料，通常情況下，是指涉及的資料規模龐大，在現有的技術條件的基礎上，難以通過主流軟件，在合理時間內對其進行擷取、管理、處理。對于“大數據”來說，其特征主要表現為：一是數據量（volumes）大，在實際應用中，把多個數據集放在一起，形成PB級的數據量。根據IDC（國際數據公司）的監測統計，2011年全球數據總量已經達到1.8ZB；二是數據類別（variety）大，數據來自多個數據源，無論是種類，還是格式，數據日趨豐富，以前所限定的結構化數據范疇等，已經被沖破，半結構化和非結構化數據早已囊括其中；三是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，能夠對數據進行實時的處理；四是數據具有較高的真實性（Veracity），隨著社交數據、物聯計算、交易與應用數據等新數據源的興起，沖破了傳統數據源的局限，在這種情況下需要有效的技術，進一步確保數據的真實性、安全性。
1.2“大數據”技術
“大數據”的價值不只在于其數據量之大，更大的意義在于通過數據采集、處理、分析、挖掘等技術對“大數據”的屬性，包括數量、速度、多樣性等等進行分析，能獲取很多智能的、深入的、有價值的信息。而這些信息提取過程可大致分為以下三個階段。
1.2.1數據輸入
將分布的、異構數據源中的關系數據、平面數據等數據進行采集抽取，然后對其進行清洗、轉換、集成等，將數據加載到數據倉中，進而為數據聯機分析、挖掘等處理奠定基礎。其特點主要表現為并發數高，因為成千上萬的用戶有可能同時訪問、操作數據，比較典型的就是火車票售票網站、淘寶等，在峰值時，它們并發的訪問量能達到上百萬，在這種情況下，在采集端需要部署大量數據庫。
1.2.2數據處理
“大數據”技術核心就是數據挖掘算法，基于不同的數據類型和格式的各種數據挖掘的算法深入數據內部，快速地挖掘出公認的價值，科學地呈現出數據本身具備的特點。并根據用戶的統計需求，對存儲于其內的海量數據利用分布式數據庫或分布式計算集群進行普通的分析和分類匯總等。其特點主要表現為用于挖掘的算法比較復雜，并且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘算法都以單線程為主。
1.2.3數據輸出
從“大數據”中挖掘出特點，科學的建立模型，通過導入數據，以得到用戶需要的結果。這已在能源、醫療、通信、零售等行業有了廣泛應用。
2“大數據”安全隱患
“大數據”時代，數據量是非線性增長的，隨著數據價值的不斷提高，黑客對于數據的覬覦已經由原來的破壞轉變成竊取和利用，病毒或黑客繞過傳統的防火墻、殺毒軟件、預警系統等防護設備直接進入數據層，一些高級持續性攻擊已經難以用傳統安全防御措施檢測防護?！按髷祿钡陌踩L險主要可以分為以下兩個方面。
2.1從基礎技術角度看
NoSQL（非關系型數據庫）是“大數據”依托的基礎技術。當前，應用較為廣泛的SQL（關系型數據庫）技術，經過長期的改進和完善，通過設置嚴格的訪問控制和隱私管理工具，進一步維護數據安全。在NoSQL技術中，沒有這樣的要求。而且，對于“大數據”來說，無論是來源，還是承載方式都比較豐富，例如物聯網、移動互聯網、車聯網，以及遍布各個角落的傳感器等，通常情況下，數據都是處于分散存在的狀態，難以對這些數據進行定位，同時難以對所有的機密信息進行保護。
2.2從核心價值角度來看
“大數據”技術關鍵在于數據分析和利用，但數據分析技術的發展，對用戶隱私產生極大的威脅。在“大數據”時代，已經無法保障個人信息不被其他組織挖掘利用。目前，各網站均不同程度地開放其用戶所產生的實時數據，一些監測數據的市場分析機構可通過人們在社交網站中寫入的信息、智能手機顯示的位置信息等多種數據組合，高精度鎖定個人，挖掘出個人信息體系，用戶隱私安全問題堪憂。
3“大數據”安全防范
由于“大數據”的安全機制是一個非常龐大而復雜的課題，幾乎沒有機構能一手包攬所有細節，因此業界也缺乏一個統一的思路來指導安全建設。在傳統安全防御技術的基礎上，通過對“大數據”攻擊事件模式、時間空間特征等進行提煉和總結，從網絡安全、數據安全、應用安全、終端安全等各個管理角度加強防范，建設適應“大數據”時代的安全防御方案，可以從一定程度上提高“大數據”環境的度。
3.1網絡安全
網絡是輸送“大數據”資源的主要途徑，強化網絡基礎設施安全保障，一是通過訪問控制，以用戶身份認證為前提，實施各種策略來控制和規范用戶在系統中的行為，從而達到維護系統安全和保護網絡資源的目的；二是通過鏈路加密，建立虛擬專用網絡，隔離公用網絡上的其他數據，防止數據被截?。蝗峭ㄟ^隔離技術，對數據中心內、外網絡區域之間的數據流量進行分析、檢測、管理和控制，從而保護目標數據源免受外部非法用戶的侵入訪問；四是通過網絡審計，監聽捕獲并分析網絡數據包，記錄網絡訪問的關鍵信息；通過統一的策略設置的規則，智能地判斷出網絡異常行為，并對異常行為進行記錄、報警和阻斷，保護業務的正常運行。
3.2虛擬化安全
虛擬機技術是大數據概念的一個基礎組成部分，它加強了基礎設施、軟件平臺、業務系統的擴展能力，同時也使得傳統物理安全邊界逐漸缺失。加強虛擬環境中的安全機制與傳統物理環境中的安全措施，才能更好地保障在其之上提供的各類應用和服務。一是在虛擬化軟件層面建立必要的安全控制措施，限制對虛擬化軟件的物理和邏輯訪問控制；二是在虛擬化硬件方面建立基于虛擬主機的專業的防火墻系統、殺毒軟件、日志系統和恢復系統，同時對于每臺虛擬化服務器設置獨立的硬盤分區，用以系統和日常數據的備份。
3.3數據安全
基于數據層的保護最直接的安全技術，數據安全防護技術包括：一是數據加密，深入數據層保護數據安全，針對不同的數據采用不同的加密算法，實施不同等級的加密控制策略，有效地杜絕機密信息泄漏和竊取事件；二是數據備份，將系統中的數據進行復制，當數據存儲系統由于系統崩潰、黑客人侵以及管理員的誤操作等導致數據丟失和損壞時，能夠方便且及時地恢復系統中的有效數據，以保障系統正常運行。
3.4應用安全
由于大數據環境的靈活性、開放性以及公眾可用性等特性，部署應用程序時應提高安全意識，充分考慮可能引發的安全風險。加強各類程序接口在功能設計、開發、測試、上線等覆蓋生命周期過程的安全實踐，廣泛采用更加的安全測試用例。在處理敏感數據的應用程序與服務器之間通信時采用加密技術，以確保其機密性。
3.5終端安全
隨著云計算、移動互聯網等技術的發展，用戶終端種類不斷增加，很多應用程序被攻擊者利用收集隱私和重要數據。用戶終端上應部署安全軟件，包括反惡意軟件、防病毒、個人防火墻以及IPS類型的軟件，并及時完成應用安全更新。同時注重自身賬號密碼的安全保護，盡量不在陌生的計算機終端上使用公共服務。同時還應采用屏蔽、抗干擾等技術為防止電磁泄漏，可從一定程度上降低數據失竊的風險。
4“大數據”安全展望
“大數據”時代的信息安全已經成為不可阻擋的趨勢，如何采用更加主動的安全防御手段，更好地保護“大數據”資源將是一個廣泛而持久的研究課題。
4.1重視“大數據”及建設信息安全體系
在對“大數據”發展進行規劃的同時，在“大數據”發展過程中，需要明確信息安全的重要性，對“大數據”安全形式加大宣傳的力度，對“大數據”的重點保障對象進行明確，對敏感、重要數據加大監管力度，研究開發面向“大數據”的信息安全技術，引進“大數據”安全的人才，建立“大數據”信息安全體系。
4.2對重點領域重要數據加強監管
海量數據的匯集在一定程度上可能會暴露隱私信息，廣泛使用“大數據”增加了信息泄露的風險。政府層面，需要對重點領域數據范圍進行明確，制定完善的管理制度和操作制度，對重點領域數據庫加大日常監管力度。用戶層面，加強內部管理，建立和完善使用規程，對“大數據”的使用流程和使用權限等進行規范化處理。
4.3加快研發“大數據”安全技術
傳統信息安全技術不能適用于新興的“大數據”領域，云計算、物聯網、移動互聯網等新技術的快速發展，對“大數據”的收集、處理和應用提出了新的安全挑戰。加大“大數據”安全技術研發的資金投入，提高“大數據”安全技術產品水平，推動基于“大數據”的安全技術研發，將有利于“大數據”更好地推動國家和社會發展。
作者：喬書芳 趙巍 單位：河北出入境檢驗檢疫局
大數據時代論文:大數據時代公共管理論文
1對公共利益訴求的精益響應
就公共管理理論內涵而言，迄今為止學術界還沒有形成一個被廣泛認可的范圍界定，然而諸如精細化的專業管理、明確而有效的績效評估、強調結果而不是程序、不斷的提升公共產品和服務的質量等，一些基本的價值取向還是在被學界不斷的接受。基于這些價值取向，對公共利益的積極響應將伴隨著治理變革的進程不斷的深化，其內在的要求也將不斷的提升公共管理的水平。應當確認的是，無論是憲政層面還是民主層面的要求，政府都應當在追求公共利益實現的過程中，承擔起主要的公共責任，并不斷提高公共產品和服務的質量和水平。政府應當無遺漏、無差別地關注所有的公共價值和偏好，以此來提升公共服務的質量和公共利益的實現程度，這不僅是政府存在合法性的要求，也是公共管理的績效要求。從實踐層面而言，公共利益實現的基礎是公共訴求的表達，這就要求作為公共責任主要承擔者的政府，必須積極創造公民表達和形成公共利益訴求的條件，以使得公民之間、公民和政府之間能夠圍繞其關心的公共事務，在觀念、價值、手段等層面進行充分的交流和融合，以實現公民個人需求的社會定位，并在公共領域和公共決策層面形成“共識”，推動個人與社會的共同發展。然而，作為公共利益實現的邏輯起點，現實中公共利益訴求的形成存在著表達和整合的障礙。由分工、社群等因素造成的社會系統的復雜性會造成信息傳遞的困難，會造成公民之間、公民與政府之間大規模的溝通和協調的困難，甚至會引發其間的矛盾與沖突。在傳統的社會運作方式下，信息傳遞和溝通的效率已經不能滿足公共管理的需求，同時，依靠隨機抽樣等方式來解決數據收集和處理問題的方式本身也存在著許多固有的缺陷。而在數字化時代，快速發展的信息技術和研究方法已使得數據的收集和處理變得更加容易、更加快速，而且，與數據交流的困難看來也已經不是理所當然的了，在組織和社會發展的過程中，我們擁有了處理數據的更大的信心和能力。大數據所代表的網絡信息技術和數據處理能力無疑成為解決公共管理問題的一種新的、有效的方式。一方面，大數據可以提供多樣化的信息渠道，這種多樣化使得公民的廣泛的利益訴求變得可能，可以打破由階層、教育、收入、習慣等造成的溝通障礙，進而在公共利益的實現過程中，建立一種圍繞公共事務的共享的價值觀念和利益觀念，幫助公民超越短期利益訴求，并為對話表達共同價值提供舞臺，以形成對公共事務的共識和公共利益實現的基礎。另一方面，政府不能止于為公民提供均等化的產品和服務，而應當和私營部門所做的一樣，通過市場細分，精益化地實現公共利益。相對于大數據時代，在以往的社會運作方式下，由于管理理念的落后和數據技術的缺乏，社會生產是通過大批量的、同質化的產品和服務來滿足客戶需求的。而在以先進的數據和網絡技術為代表的大數據時代，在公共利益實現的過程中，則應當通過精益性、無遺漏、精細化、定制化的產品和服務來滿足公民的需求。作為一種技術回應，大數據技術使管理者可以對管理對象的獨特需求進行追蹤和分析，進而實施管理行為或投送有針對性的服務。研究表明，這種根據個體或人群將公共服務進行細分與定制的管理模式，能夠提高效率、效果和公民滿意度。事實上，精細化的管理模式，在有效響應公眾訴求的同時，也能提升政府的運營效率和管理品質。這就要求在公共管理中，政府對于數據的態度，應當實現從“宏觀把握”到“微觀差別”，從“決策參考”到“分析”，從“數據使用”到“智慧支持”的轉變。
2對公共管理決策的全新認知
政府存在的合法性和權力的來源，決定了在對公共利益的追求和實現過程中，政府在公共管理的體系中所具有的主導地位，以及政府所必須扮演的積極角色，而這種地位與角色的有效性極大程度上受到其決策方式、能力和效果的影響。在半個多世紀的漫長過程中，決策支持系統曾經一度因為缺乏有效的數據組織方式而徘徊不前，雖然其后的發展取得了前所未有的加速度。作為公共決策的重要主體，快速和靈活的大數據時代特征也對政府的數據管理和使用模式提出了更高的要求，大數據的出現顛覆了傳統的數據管理方式，在數據來源、數據處理方式和數據思維等方面都會對其帶來革命性的變化。正是如此，在公共管理的決策領域，由于擁有了的信息，過去那些建立在非信息假設上的管理思維和方法，已經被徹底地改變。因此，大數據不僅帶來了政府決策的巨大挑戰，也提供了變革公共決策的現實機遇。大數據對于決策的價值是顯而易見的，通過對大數據的挖掘，可以有效提高政府決策的科學性和時效性。一方面，決策是為了解決問題或抓住機會，大數據可以通過多種渠道抓取數據，并可以發現其中反映的異常問題和有利時機以把握決策的進程；另一方面，決策的有效制定依賴于完整的信息，大數據可以提供龐大的信息，高質量的、多方位的信息可以有效提高決策的效果。誠然，龐大的信息并不意味著都高質量的信息，事實上，質量遠遠比數量重要。也就是說，肯定數據價值的同時，也應當認識到數據分析的局限性。例如，可以描述政府與公民網絡互動的頻數，但并不意味著能確切地說明其相互關系，而解釋和分析其背后的原因則更加困難。由此，決策環境的改變必將帶來政府公共管理模式的巨大改變。首先，政府應當開放透明，持續完善公眾公平、便利地獲取公共信息的渠道和手段，以利于公眾參與公共決策。諸如在公共政策制定、公共財政開支、公共資源分配細節等方面都應當充分滿足公眾的知情權，在更大范圍內實現數據共享。這既是決策效率提升的要求，也是行政民主的價值訴求。其次，在大數據時代，社會主體和公眾意見的有效體現是決策的合法性和合理性的基礎。一方面，這要求政府培養數據意識，多方位的重視數據的收集和積累工作，為實施大數據戰略做準備；另一方面，應當不斷推動社會媒體、社交網絡等數據平臺健康快速的發展。為此，在數據的收集、更新，尤其是數據利用方面，政府都應當不斷地調整管理思路和方法，并積極改善公共管理決策的數據環境，提升決策過程中的數據意識，建立有效的決策支持數據系統，以實現決策的科學化，提高公共決策的質量。
3對公共治理戰略的深刻影響
目前，大數據已經在商業領域中被廣泛應用，并產生了巨大影響。在商業領域，新的研究方法拓展了現有的理論模型，可以利用社會網絡、數據挖掘和統計等方法挖掘出高維度的市場信息。即便是在社會領域，大數據同樣會幫助我們認識和適應公共治理的社會環境。大數據管理不僅是一種技術或管理方式的創新，還代表著人類對于信息更加的把握能力，同時也反映著人類自身特性的深刻展現及發展。因此，在公共管理實踐中，必須在大數據的語境下，用大數據的思維方法理解和分析新的治理問題。
3.1信息技術是一種社會賦權工具，大數據造就了一個權力碎片化的社會
在某種成程度上降低了群體壓力對個體的影響，凸顯了個體的主動性和能動性，網民可以在表達和交往的過程中，將他們認為重要的問題變為公眾議程的一部分，并成為公民之間、公民和組織間關注和討論的公共問題。信息和數據將圍繞著這些問題產生，而且一旦實現信息的自由和數據的開放，知識和權力在每一個公民之間就是等距的，社會的主體結構就將從分層轉向網狀，社會形態和社會結構就將會出現新的變革。在這種情況下，公民也就越來越多地傾向于社會公共領域，其結構特征和特性就成為公共管理價值性和工具性實現的原因和意義。而且如果個人在互聯網上的交往活動能被系統地捕捉到，那么我們就可以有史以來及時次對非正式溝通的流向、觀點在不同社會群體之間的傳播，以及隱藏在溝通之下的實際網絡結構進行觀察或作出合理的推斷。也就是說，在這種治理環境中，大數據不僅帶來了社會結構的新變革，也發展了認識這種結構變革的方法。因為，大數據可以有效地反映輿情和民意，網絡上產生的海量數據反應了社會結構中網民的行為、能力和態度，這是信息時代現實社會與網絡空間深度融合的產物，蘊含著豐富的內涵和很多規律性信息。
3.2大數據可以有效地降低社會發展中面臨的不確定性和風險。
在現代社會，政府轉變治理思維、提升危機意識、調適治理模式的著眼點在于，危機的產生和演化是公共管理和公共利益實現的巨大挑戰。一方面，危機的突發性要求政府不斷提升危機響應的效率，不但要具有前瞻性的戰略視野，也應當具備強大的信息收集和處理能力。同時，把大數據技術引入危機管理領域，絕不應只將其視作一種技術手段的進步，而應該以大數據技術為基礎對整個危機管理的流程進行再造。另一方面，危機的社會性要求政府密切關注社會范圍內的所有信息，在日常活動中，防范和化解可能出現的危機。在大數據背景下，人類的大部分行為都受制于規律、模型以及原理法則，而且它們的可重現性和可預測性與自然科學不相上下。因此，對現實的、潛在的公共領域的數據信息進行實時分析，可以提高政府對危機的識別和判斷能力，及時發現衛生、環保、災害、社會管理等領域的危機，為實現科學有效地防范和化解危機管理提供基礎。
3.3大數據將極大的影響和改變政府的發展和競爭戰略。
事實表明，大數據不僅僅影響的公眾個體和企業組織，大數據也可以提升行業、經濟體和社會的發展活力。為此，一方面，著眼于大數據時代的環境變遷，政府必須前瞻性地將政策的制定和實施與大數據的發展聯系起來，政府必須解決人力資本、隱私保護、知識產權、信息共享、通信和技術開發等領域的一系列問題，以發揮大數據的價值潛能。另一方面，政府必須通過大數據來改造自身，通過政府機構跨部門的整合，通過不斷學習和掌握大數據管理技術，挖掘和利用公共行政的海量數據，來改善和提高公共管理與服務水平。此外，大數據管理還將成為推動政務公開和政務監督的有效模式，以此來保障政府運作的合理性和合法性。
作者：王崢嶸 單位：甘肅政法學院
大數據時代論文:大數據時代大學教育論文
1大數據時代概述
1.1大數據時代的思維方式
人類一直以來都在不遺余力地探索事物的本質和追求能夠快速、高效地解決問題的方法，傳統上，人們在生產、生活和研究中最常用的方法是因果論，利用因果論推導事物的本質，需要用極其嚴謹的邏輯方法和縝密的思維，所以能夠利用因果論做到這一點的從來只是少數人。理論上每一個件事的發生都是事物本質的片段表現，只要能夠收集到足夠多的相關信息，通過事件之間的相關關系，就能夠跳過繁雜的分析過程，直接還原事物的本質，但是在信息技術出現并普及之前，通過傳統的市場調查方法，想要收集到足夠的相關信息，幾乎是不可想象的事情，甚至令人絕望，現在隨著信息技術的發展，網絡幾乎覆蓋了整個地球表面，可以在有效的時間段內收集到足夠多的信息，信息來源的廣泛性和即時性能夠滿足運用相關關系求得事物本質的條件?？梢哉f，大數據就是利用事件之間的相關關系的一種方法論。
1.2大數據時代大學教育典型案例
2007年，美國科羅拉多州的WoodlandParkHighSchool的兩個化學老師在課堂教學中采用了一種全新的教學方法，將教學內容制作成視頻，有學生課前在家觀看學習，教師在視頻中布置作業，學生在課堂上完成作業，教師在課堂上對學生進行一對一的指導，結果是學生成績提高，學習興趣增加，得到了學生和家長的肯定，這種教學方法就是為“翻轉課堂”。受“翻轉課堂”的啟發，2012年，麻省理工學院和哈佛大學聯合創辦了在線教育平臺edX，斯坦福大學創辦了Cours-era、Udacity，開創了大數據技術在大學教育領域應用的先河，現在MOOC(MassiveOpenOnlineCourse，大規模開放在線課程)已經成為了席卷全世界大學教育新風尚，斯坦福大學SebastianThrun與PeterNovig教授開設的“人工智能導論”課程，全世界有超過16萬人在線注冊學習，2.3萬人通過了考試，成為大學教育世界化的典范，現在國際上類似的在線課程幾乎涵蓋了大學教育的各門學科。2013年，上海高校率先成立了中國的MOOC平臺，隨后，北京大學、清華大學加盟了edX。
2大數據時代大學教育的特點
大學教育會被時代打上烙印，大學教育的產品要滿足時展進步的需求，還要承擔為時展進步提供人力資源的責任?，F在的大學教育是第二次產業革命的產物，其特點就是批量化、快速的培養了大工業生產所需求的勞動力，現在人類社會已經進入了以信息技術和互聯網為基礎的信息社會，原有的大學教育在功能上已經跟不上時代的發展和進步了，基于云計算和物聯網的大數據技術正在改變著傳統的大學教育方式，在大數據技術的支持下，傳統的流水線式教育正在向著自組織學習改變，學校和課堂由封閉式變為開放式平臺，課程周期以微課程為主，學生學習安排更加個性化，學科之間的界限變得越來越模糊，學習內容不限于書本，還有來源于實際的需求，一刀切式的教育方法正在向個性化發展，教師在學生學習的過程中由占主導地位變為引導者和幫助者。具有戲劇性的是，美國著名的未來學家阿爾文?托夫勒在1970年出版的《未來的沖擊》中描述的未來教育的圖畫與大數據技術支持下大學教育能夠做到的驚人的一致。
3大數據對現代大學教育創新的積極影響
3.1更開放的校園
在大數據時代，大學校園的圍墻只保留了其象征意義，大學教育通過網絡的觸手延伸到世界的每一個角落，大學更加兼容并蓄，包容性更強，大學不再是知識壟斷的殿堂，而是知識交流、思想碰撞的平臺。尤其是MOOC和edX已經在全世界高校范圍內被廣泛認可并使用的情況下，世界其他國家的學生不需要到國際名校去聽令人向往的著名教授的課程，在網絡上就可以實現了，所以高校教育在一定的意義上已經國際化了。
3.2更符合時代需求的教育理念
教育理念是教育的靈魂，在“有教無類”的教育理念指導下，孔子老師培養出了七十二賢人；沒有蔡元培先生提出的“思想自由、兼并包容”的教育理念，就沒有現在的北京大學。大學的教育理念應該是培養出有組織能力的人、能夠獨立做出理性判斷的人、能夠在繁雜的現象中發現規律的人、能夠在激烈競爭的環境中生存發展甚至脫穎而出的人，大數據時代的來臨給了現代教育工作者實現這一教育理念的絕佳機會。
3.3更具時效性的教學內容
教科書中知識的特點是系統性和性，但是教科書中的知識有一定的時滯性，教學內容大多枯燥無味，很難引起學生的興趣，學生很難從教科書中了解到專業學科的研究現狀和國際前沿的研究方向、研究方法、研究成果。另外，學生一般在學校期間又很少有社會實踐，絕大所數學生都是從校園直接進入社會，導致學生畢業后很難直接和社會接軌。大數據時代教師有可能收集到來自全世界相關學科近期的前沿信息，在課堂上有選擇地向學生介紹，甚至學生在掌握學科基礎知識之后，可以在教師的指導下，獨立或者分組完成信息的收集、整理和分析工作，讓學生能夠多方位、多角度地學習知識，可以極大地提高學生學習興趣。
3.4更具合作性的教學過程
大數據時代教學過程的合作性包括三個層面：一是教師和學生之間的合作，大數據方法改變了傳統的教師和學生之間教與學的關系，韓愈提出的“師者,所以傳道授業解惑也”。觀點的基本條件是教師和學生之間存在信息不對稱的現象，大數據時代這一現象被打破了，學生甚至可能在某些領域掌握的信息遠遠超過教師，所以，教師和學生之間角色的界線再也不可能像從前一樣涇渭分明了，這一變化給教師帶來了極大的壓力和挑戰。教師的引導功能和組織功能將被放在突出的地位，學生在教師的指導之下將成為知識的探索者和發現者，教師和學生合作共同完成對傳統知識的傳承和新知識的探索。二是教師與教師之間的合作，傳統教學中教師與教師之間也有合作，但是信息交流手段比較網絡時代的效率要低得多，大數據時代教師之間交流在深度和廣度上要遠遠地超過以往的任何時代，同時教師之間的交流對教師業務水平的促進作用是最明顯的。三是學生和學生之間的合作，大學期間學生之間相處的時間更久，所以學生之間的合作在時間上遠比和教師的合作更多，大數據時代為學生之間的合作提供了更廣泛的空間，而且學生之間的交流更輕松，也更容易發現自己的不足之處，并取長補短。
3.5更具開放性的教學過程
開放性教學過程的特點就是以學生為中心、尊重學生的學習訴求、強調師生之間互動。大數據時代的教學過程突破了傳統教學在時間、空間和地域上的限制，讓課堂變得無處不在，為師生之間、教師之間、學生之間提供了極為方便的交流平臺。學生掌握了更強的主動性，學生可以更深入地參與到教學的各個環節，可以向教師提出符合自身條件的學習訴求，教師收集到所有來自于學生的學習訴求之后，和教師或學生討論出合適的教學內容和方法，并將之運用于課堂教學之中。上述的一切過程都可以通過方便的網絡平臺高效地完成，并運用大數據手段得到最合理的結果，使教學過程的開放性得以實現。
3.6更有生命力的課堂教學模式
傳統的課堂教學媒介是黑板，教師的教學工具是一支粉筆、一塊黑板加一本講義或教案，學生的學習工具是一本筆記加一支筆，教師埋頭寫，學生埋頭抄?，F在的課堂教學媒介大多都采用多媒體教學系統，但是無論課堂教學采用何種方式，其學生和教師互動的本質卻不會改變，不斷變化的是師生之間交流的媒介。大數據時代可以采用小班化、多師同堂、家庭課堂、網絡課堂、MOOC等方式更靈活、更能激發學生學習熱情的教學模式，運用大數據技術的課堂教學模式，把工業時代流水線式的課堂教學模式變為更符合現代市場經濟所需求的人才培養模式。大數據時代課堂教學應該是教師對學生學習行為的支持和服務的具體化表現，進一步開發學生的邏輯判斷能力和自組織學習能力，解放學生與生俱來的學習能力，而不是傳統的教化和規訓。
3.7更有效的教學評價體系
傳統的課堂教學評價是通過問卷調查式方法得到的，調查時間一般是在學期的期中與期末之間，內容包括知識掌握、教學過程、教學方法、表達能力、情感交流、教學態度等等，由學生打一個優良差的評價。這種方法得到的結果在一定程度上能夠反映教師課堂教學的優劣，但是局限性也非常明顯，首先是客觀性程度會受到許多因素的干擾而有所降低，例如學生因為對期末考試的擔心而給課堂教學情況并不理想的任課老師一個過得去的評價，或者任課老師能夠對學生的輔導員產生一定的影響，或者是任課教師本身就是院系的領導等等；其次是這種方法幾乎沒有明確體現出學生的訴求，比如學生沒有提出教師課堂教學的哪些方面需要進一步改善；三是沒有反映出教師對學生的客觀評價。而大數據時代的解決方案能夠避免這種局限性，通過收集學生和教師平時在微博、博客、網絡社區、校園bbs、飛信、qq群等聊天交友平臺中的發言或聊天記錄建立一個課堂教學評價分析模型，因為學生在和老師交流時往往會顯得比較保守而有所保留，以至于老師無法聽到學生的心里話，學生之間的交流由于沒有利害關系而明顯會更加真誠和真實。一方面學?？梢愿鶕治龅慕Y果，對每一個教師提出富有針對性的改善課堂教學的建議或培訓計劃，從而快速提高教師的課堂教學質量。另一方面學?？梢酝ㄟ^不同教師對同一個班級學生的評價，掌握這一班級學生的真實狀況，包括生活、學習、思想動態等信息，從而在學生培養方面更有針對性。
3.8更高效的社會信息反饋
大學教育是否成功還要經過社會實踐的考驗，傳統的高校社會信息反饋系統收集畢業學生就業信息的手段一般采用電話調查，這種方法很難得到學生一段時間的就業信息，根本沒有辦法掌握畢業學生就業環境的信息，大數據技術可以收集學生就業環境的信息，并加以分析，掌握社會實際需求的畢業生需要具有什么樣的素質和職業技能，并迅速調整人才培養方案，以適應社會實際的需求。
4大數據時代給大學教育帶來的挑戰
印度教育學家蘇伽特?米特拉在印度鄉村街頭安裝連接互聯網的電腦，那里的孩子從沒見過電腦，也不會英文，幾個月后他發現孩子們在沒人教的情況下學會了電腦，他還在其他國家做過很多類似的以數學、語言等為內容的實驗，實驗結果都與上述情況類似，根據實驗結果分析，蘇伽特?米特拉對教育提出了新的定義：教育是一種自組織行為。據此，在教育過程中大學和大學老師便要重新尋找自己的定位了。據美國新媒體教育聯盟（NMC）的研究，人類學習行為需要的媒介或載體都有其對應的技術基礎，也就是以新技術為基礎的學習方式會被舊方式阻礙。斯坦福大學SebastianThrun和PeterNovig教授全世界的粉絲超過16萬，而且還在持續增加，這在過去是不可想象的，同時也為其他大學教師樹立了信心，大學將變成一個巨大的訓練場，教師就是教練，這個轉變過程需要時間，也會有重重困難，對大學和大學教師來說都是一個巨大的挑戰，同時也是一種難得的機遇。
5結語
大數據時代的大學教育創新以培養信息時代社會需要的人才為目標，這一階段的大學教育結合信息時代的新技術將更具智慧，是對學生心智的開發，也是信息時展的必然選擇。
作者：侯大為 楊江帆 單位：武夷學院 福建農林大學
大數據時代論文:大數據時代思維下的服裝設計論文
一、大數據時代思維模式及其在服裝設計領域的體現
1.海量信息思維模式
以往人們總是嘗試先發現問題，再獲取相關信息，探索解決之道。而大數據時代，人們總是先盡可能多的去獲取和儲存信息，而信息數據價值密度低、數據量大，當遇到問題時再嘗試解決問題，其解決的效率和精準度率也有所提升。這種“海量信息”的思維在進行服裝流行款式、流行色彩的市場調研時，依然十分適用。
2.新媒體思維模式
信息數據附著在各類新媒體之上，數據格式多種多樣，從網頁論壇、視頻、網絡日志、微博微信、甚至地理位置信息等等。新媒體思維正在改變服裝市場的營銷方式，服裝企業傳統的營銷手段是實體店集中推廣、平面廣告以及電視媒體宣傳，節假期間雇傭大量勞動力街頭派發促銷傳單。而大數據時代，服裝企業充分利用互聯網的植入式廣告、病毒式推廣以及低成本營銷，打造網絡交易平臺，多方位收集消費者信息數據，分析消費者潛在消費動機與偏好，從而在推廣品牌的同時擴大銷售量。
二、大數據時代對高校服裝設計教育的啟示
1.教學方式的變革
隨著筆記本電腦、平板電腦逐步進入課堂，教材、教學活動不斷被數字化，教育方法應以更豐富多彩的形式融入課堂。網絡教學和討論方式也是大數字時代課堂經常采用的一種教學方式。以服裝設計課程為例，在服裝風格與流派章節學習中，鼓勵學生利用網絡資源，進行相關文獻查閱，了解不同歷史時期服裝風格的含義與表現，以演示文檔的形式進行小組討論，并設計“受歡迎的大學生潮流服飾搭配”問卷進行市場調研，感受數據的多樣性以及數據分析方法。
2.課程知識點的設置
“因材施教”的理念在班級授課制中開展有著相當的難度，在有限的教學時間和教學空間內，教師對學生的“材”無法充分的了解和引導。在大數據時代，教師可以對每個學生學習數據進行分析，將學生的整個學習過程數字化，例如知識點可以被數字化并與測試題建立聯系，測試題中每道題的完成時間、錯題數等都以數據的方式記錄。計算機通過錯題分析出每個學生對各章節知識點的掌握程度，從而從根本上落實“因材施教”的教育理念。在服裝結構設計類課程中，將知識點與知識點進行組合并設計考核題目，例如人體測量部位與原型版的對照練習，放松量章節的知識點與不同類型板型對應，款式分析與服裝風格分析相關聯，從而建立知識點與測試題的聯系，用相關性思維解決結構類課程中的每一個細節問題。
3.側重對學習過程的評價
隨著筆記本電腦、平板電腦逐步進入課堂，教材、教學活動不斷被數字化，學生學習過程也將逐漸數字化，學生的學習過程更加受到關注，而對于這些數據的分析與利用，將使得每位學生的發展都有據可依。例如，在服裝工藝類課程中，將更注重實驗課程環節的設計與實驗過程考核，根據自學能力、創新能力和動手能力來評定學生的綜合成績。鼓勵學生海量收集學科咨詢，通過自主學習發現問題解決問題，而通過不同考核項目的得分，分析學生的自學能力與學習類型。
三、大數據時代對高校服裝人才培養提出的新要求
1.獲取有效信息數據的能力
互聯網上各類教學視頻、教學文庫林林總總，各類網絡學院、網絡公開課、精品課程應接不暇。高校須引導學生自主學習，加深學生對當今社會變革的理解和認知，使學生具有大數據思維能力和判別能力，能夠在時間學習中利用資源，使數據為專業學習所用。
2.分析數據的能力
要求學生能根據不同的需求，利用有效的問題解決思想和方法論，最終形成有效的數據，并能夠為大多數人使用。利用定量和定型的分析方法，挖掘數據之間的相關性，并形成數據分析報告。該項能力需在服裝專業考察、服裝創新實踐平臺等實踐環節的課程中，得到充分的訓練。
3.團隊的建立和管理
在大數據時代，單憑一己之力無法應對海量的數據，需要以團隊的形式，在共同目標的引導下齊心協力、分工合作，因此要求學生具有很強的團隊意識、良好的溝通能力和完善的團隊管理制度?；谝陨洗髷祿尘昂蛦⑹荆髷祿季S模式正在由商業服務領域向教育領域快速蔓延，大數據時代帶給人們主要的思維模式為相關性思維、海量信息思維和新媒體思維，能夠與高校服裝設計教育理念多角度、多層面融合，從而指導服裝設計專業從教學方式、課程知識點設置、考核評分標準等方面做出適應時代的變革。
作者：李霽 單位：江漢大學設計學院
大數據時代論文:大數據時代學校管理論文
一、大數據時代學校管理環境的變化
以前學校用到的數據多是隨機樣本，隨著大數據時代悄然而至，海量的數據源源不斷產生，數據不僅更多，而且更為復雜，使學校管理的內外環境發生了質的變化，給學校的管理決策等帶來了極大影響。學校管理模式面臨挑戰。大數據時代，數據成為學校發展的一種重要資源。學校掌握的數據越來越多，越來越活，數據的價值日益凸顯。如何采集數據，并從學校辦學行為數據中提取具有完整性和可用性的信息，進行科學決策，減少決策行為的盲目性？如何用數據來說話，讓“隱秘”的數據回應教育規律和學校文化？如何利用大數據為師生服務，維護師生的隱私，保障各種數據資源的安全？……這些都是每一個學校管理者必須面對的問題。這些變化催生了學校管理模式的變革。教育信息化建設重點的轉移。
大數據作為信息技術變革的一次重生，它不僅僅是一門技術，也是一種思維方式的變革。此前，不少學校把教育信息化的重點放在信息化系統和教育裝備建設上，忽視數據的挖掘、分析與整合。大數據在教育領域的發展使數據建設成為教育信息化的重頭戲。如校園網絡系統的運行、教學教務管理支持、面向特定學生的分析等等，都需要面對數據的采集、處理及其分析的集成問題。關注數據建設，開發以數據分析為基礎的新一代教育平臺，這將對學校的發展與未來的走向產生深遠的影響。學校競爭要素的調整。此前，設計教育環境、布置教育實驗場景、洞察師意學情、采集教育信息、進行教育決策等等，往往依靠決策者拍腦袋或者辦學者憑借經驗來決定。隨著大數據技術在學校管理中的廣泛應用，辦學理念再好，辦學經驗再豐富，也不一定能在教育競爭中獲得優勢，數據開始決定學校之間競爭的勝負。數據的數量、數據的分析與處理的能力、數據主導的決策，將成為獲得學校核心競爭力的關鍵。以數據為靈魂來主導學校管理成為學校管理的旗幟。
二、大數據時代學校管理的發展趨勢
“不會量化就無法管理?！贝髷祿r代的學校管理更加強調數據依賴、數字化管理。大數據為學校管理者提升管理服務的質量和水平創造了良好的條件。學校管理的數據觀念大大強化。發展是學校的主旋律，科學管理是學校發展的助推器。大數據沒有否定這一原則，而是強化了科學管理的數據觀念。數據是學校發展的基石，也是學校決策的基礎。數據忠實地記錄著學校的辦學行為，并通過網絡傳輸到“云”中。學校辦學理念的提煉、發展規劃的制定、辦學模式的形成、教育評價的完善等，都源于各種數據的挖掘、積累與整合，并以數據可視化形式加以體現。數據資源成為提高學校決策科學化、管理精細化的生命基因。如果缺乏對學校管理數據資源的挖掘、掌握和利用，就談不上實施科學有效的管理，更不用說要贏得未來的競爭。學校管理內容的拓展。
大數據時代，數據化管理首先表現為數據采集。學校擁有大量的教學、科研、管理等數據，為數據分析提供了一定的信息基礎。進一步加強學校數據采集工作，是構建完備的信息系統，釋放數據應用潛力的保障。其次是數據分析。這是數據管理的關鍵，其目的在于較大限度開發數據信息的功能，發揮數據信息的作用，實現對數據信息的有效掌控。例如，教師不必囿于主觀認知和學養，只需通過數據關注學生的微觀表現分析學生的學習行為數據便可掌握學生的學情，實現對學生的個性化評價。再次是數據安全。大數據把學校教學、行政、科研、財務等各個要素整合在一個系統。維護師生員工的隱私，有效存儲并安全保護各種數據資源，是大數據時代學校管理的重要內容。學校管理方法的創新。大數據的本質就是教會人們一種解決問題的方法，即面對問題時從數據里面找到問題的根源，進而發現解決問題的辦法。過去，不少學校數據的完整性與系統連貫性缺失，數據分析不力，刻板的原則和單純的主觀判斷常常左右教育決策。大數據技術和應用不斷推陳出新，推動學校向以數據為基礎的教育管理模式轉型。大數據反映了客觀現實，不僅帶來學校管理技術和管理理念的革新，還帶來管理方法的創新。
大數據時代，學校師生員工幾乎“透明”地生存，每個人在數據空間中都會留下痕跡，折射其興趣愛好、需求意愿、性格特征等內心世界。管理者只需收集和分析相關數據便可以洞悉和預判現實中師生員工的未來行為，定位師生的需求，從而實現精細化管理。重塑學校管理職能。大數據時代，不同專業、不同類型的數據都可能被廣泛獲取，在學校組織內有序傳播，被合理解讀，學校組織內部的透明度和溝通效率大幅度提升；同時管理層級進一步扁平化。這些特征使學校的管理流程和決策機制乃至管理模式發生了根本性變革，數據成為改善學校管理服務質量的重要工具。學校管理決策將基于眾多數據及其分析而得出，而非單一的直覺和經驗。學校管理的重心將轉移到圍繞提高學校核心競爭力，致力于教育數據資源的采集、組織和管理，數據資源價值的挖掘以及核心數據資源、緊密相關的數據資源的利用等職能上來。
三、大數據時代學校管理的對策與建議
大數據的出現是社會進步、技術發展的必然結果。大數據對于學校的發展既是機遇，也是挑戰。直面還是逃避？這是學校管理者必須思考的問題。
1.增強大數據意識
大數據承載著師生的需求，反映了師意學情。大數據意味著學校管理的重生，大數據正在顛覆傳統的教育發展模式。學校管理者應搶抓這一機遇，樹立大數據思維方式，善于透過忠實記錄現實教育教學活動的數據，發現背后內在的教育規律，以數據管理推動科學決策，推動學校各項改革與發展。
2.推進大數據發展戰略
及時，從學校發展戰略上理解大數據的價值，更加注重教育信息化發展規劃與建設，重視教育信息技術的創新，重視數據采集環境建設及其數據資源的開發與利用、分析與整合。第二，從數據資源的質量層面看，教育信息化的發展使學校已經具備大數據的基礎條件，但是目前普遍存在的問題是數據質量參差不齊、數據整合不深入、數據利用率低等。許多學校的數據分析、利用仍停留在初級水平，數據很難被發掘利用也反映了在系統建設和使用過程中的數據不、不、不一致等諸多質量問題。因此，改進數據建設質量成為學校發展的當務之急。第三，在數據資源應用上應加強數據信息共享平臺建設，使更多的數據可視化，降低數據的復雜性，助推數據資源共享，滿足公眾對數據的需求，重構并優化學校與公眾、學校組織與員工之間的關系，提升學校形象，增進學校的美譽度。
3.創建大數據實現機制，提高從數據到決策的能力
首先，科學的教育決策既需要創新思維，又需要大數據的支撐。加強數據資源庫建設，優化、整合現有的學校信息管理系統，是建構大數據實現機制的前提和基礎。其次，大數據時代，教育信息資源極其豐富，數據被大量產生、匯集，快速地流動更新、存儲。大數據的核心不在于擁有數據，而是拿數據去做什么。為適應這一變化，學校管理者必須掌握數據分析與數據處理的技能，創新數據處理技術，提高數據分析和處理能力，同時充分發揮數據分析專家的作用，建設高效的數據治理機制，充分挖掘大數據帶來的新價值。再次，以建設數據開放機制為契機，用數據說話，重塑學校教育質量和辦學效益評價體系，以評促建，以數據糾偏，提升學校的辦學水平和辦學效益。
作者：李憶華 陽小華 單位：湖南南華大學政治與公共管理學院 湖南南華大學校辦
大數據時代論文:大數據時代思想政治教育論文
一、大數據催生了思想政治教育傳播的新環境
在大數據時代，數字技術條件日趨精密，人們的活動、決定、社會關系都能夠被記錄，人類的行為不再被視為互不相關、隨意偶然的獨立事件，而是相互依存、相互串聯。例如，亞馬遜通過收集用戶在網站上搜索、瀏覽、打分、點評而留下的數據痕跡，就可以勾勒出用戶的特征與需求，進而開展精準營銷，推薦他們想要的書，捕獲用戶的購買沖動，提高客戶的購買意愿，創造經濟價值。再如，醫療機構利用數據實時監測用戶的身體健康狀況，教育機構更有針對性地制定用戶喜歡的教育培訓計劃，社交網絡為網民提供合適的交友對象，這些都是大數據核心價值的體現?？偠灾ㄟ^對大數據的深度智能分析和信息整合，能夠幫助人們找到事物間的關聯性，判斷事情發生的概率，從而預見事物發展的方向和趨勢，以獲得“大知識”和“大價值”。，隱性溝通是大數據的實質。對于大數據而言，人是其形成和產生的直接和間接的核心來源，其最終的邏輯指向和服務目標也始終是人。
大數據在本質上而言，是人與人之間的隱性溝通，包含著數據發送者與接收者之間“給”與“受”的過程，是人與人之間的互動行為。但是這種隱性溝通不同于傳統的語言、肢體等溝通方式。大數據時代下，隱性溝通是以計算機、網絡等硬件為基礎的，以數據及其運算為依托的，主要通過信息傳遞、服務宣傳等手段，以挖掘用戶需求，并迎合用戶的心理訴求，最終實現互利雙贏效果的新型溝通形式。不論是用戶在網絡上內容產生的數據，或是用戶運用鼠標、鍵盤在網絡上留下的數據痕跡，只要通過分析整合，就可以與用戶進行一種隱性的對話，預測用戶的需求，并進行推送服務，以不斷滿足用戶的需要。事實上，這其中所蘊含的深層溝通邏輯關系并沒有改變，但實現方式卻發生了天翻地覆的變化，不僅降低了溝通的成本，而且提高了溝通的效率。總而言之，大數據時代的來臨使信息傳達的范圍、傳遞的速度與傳播的效果都發生了前所未有的變化，正深刻影響著思想政治教育傳播形式的變革，已經成為思想政治教育傳播無法回避和拒絕的新環境。
二、思想政治教育的微傳播化
大數據伴隨著新媒體技術的發展進入了思想政治教育學科的視野，特別是微博、微信、微視等新媒介的靈活運用，孕育了思想政治教育傳播的變革，產生了思想政治教育傳播的微形態。具體而言，思想政治教育的微傳播主要有以下幾方面的趨勢：
1．思想政治教育傳播載體的迷你化
大數據的驚人發展導致傳播載體更加小巧便捷，易于攜帶與移動。這與傳統的報紙、書刊、電視等宏觀傳播載體有著明顯的區別。例如，一臺電視機的顯示屏從19到55寸不等，一臺筆記本電腦的平均顯示屏為13寸，而一部手機的平均尺寸則只有4寸。手機憑借其自主性強、便攜性好等特點，已經成為微傳播的主要載體。根據《第33次中國互聯網絡發展狀況統計報告》，截至2013年12月，中國手機網民規模達到5億，年增長率為19.1%，繼續保持上網及時大終端的地位。因此，思想政治教育傳播者只要在手機或平板電腦上利用微博、微信等軟件便可以隨時隨地查看、、更新思想政治教育消息，設置新的議題，從而拓展思想政治教育傳播活動的范圍，進一步突破時空的限制，使思想政治教育傳播呈現出流動的狀態。
2．思想政治教育傳播信息的精簡化
事實上，傳播載體的迷你化也在一定程度上決定了思想政治教育傳播信息精簡化的特征。因為流動的思想政治教育傳播容易將傳播時間分割得更加瑣碎，造成了人們愿意選擇零散的時間來接收信息，而繁雜冗長的信息是難以引起人們興趣的，有時甚至帶來反感。同時，在數據膨脹的時代，信息的高速流動性改變了人們的閱讀方式和習慣，大家需要用更快的方式吸收更多的內容，催生了人們對信息快速閱讀和傳播的需要，短小精練的“微言微語”反而更受青睞。有學者指出：“傳播和建筑一樣，越簡潔越好，你必須把你的信息削尖，好讓它們鉆進人們的大腦；你必須消除歧義、簡化信息，如果想延長它留下的印象，就得簡化，再簡化?！币虼耍枷胝谓逃齻鞑バ枰鹾线@種社會信息化、時間碎片化的發展要求，傳播內容變得更加簡短、新穎、有重點，可以是通過微博、微信傳遞的一張圖片、一句話或一小段話，也可以是微電影播放的一小段視頻。這些微內容較之以前的信息更具有即時性、互動性、視覺性，簡潔明了，有的放矢，容易獲得受眾的注意和興趣。同時，因為信息篇幅較小，呈現出更多的靈活性，在思想政治教育傳播過程中容易被更快速地傳遞出去。
3．思想政治教育傳播受眾的細分化
大數據時代的一個重要特征就是數據服務變革，即通過數據分析，可以把用戶分成不同類型的群體，甚至是不同特征的個體，從而進行精準服務。例如，我們通過數據分析，可以把思想政治教育的對象分成青年、中年和老年等幾個層次，或者學生、工人、農民、干部等不同類型，從而進行分層傳播。當然這中間會存在一定的重合，但總體來說，一種媒體的受眾在性別、年齡、學歷、經歷上都有其固定的范圍。因此，在思想政治教育微傳播過程中，一方面，教育對象根據自己的需求選擇相關的教育信息和服務，并通過分眾化的媒體來傳遞信息給教育者；另一方面，思想政治教育者借助網站、軟件和課程以及網絡學習平臺收集、分析數據，對教育對象的個性、需求進行判斷，從而針對不同教育對象的特點與需求，制定不同的傳播策略，有的放矢地解決不同層次、不同類型教育對象的各種思想矛盾與問題，使教育對象更加認可、理解、接受思想政治教育，實現思想政治教育傳播的個性化與精準化。
4．思想政治教育傳播結構的扁平化
在大數據時代，隨著信息傳遞渠道的多元化、信息傳遞數量的極大化，思想政治教育傳播也逐漸由邏輯清晰、管理嚴密、分工細致的科層結構過渡到以個人媒體為代表的扁平網絡結構，每一個擁有傳播載體的對象都是一個傳播節點，每個人都在進行自己的二次傳播。思想政治教育微傳播中，傳播者不再局限于專門從事思想政治教育的人，傳播的專業門檻大大降低，最普通的對象也可以作為教育信息的制作者與傳播者參與到信息的傳播過程中來，并且傳播者與受眾的位置經?；Q、重疊并且逐漸變得模糊，他們既是某些教育信息的傳播者又是另一些信息的接收者。人人在對話中實現決策參與，成為傳播活動的主體，這就使思想政治教育傳播活動更加便捷、高效、平民化。
三、思想政治教育微傳播的應對之策
大數據時代的到來使思想政治教育微傳播呈現出速度快、精準性強、互動性好等諸多特點，但大數據也是一把雙刃劍，其負面作用不容小覷。因此，在思想政治教育微傳播的過程中，要樹立起大數據思維，培養良好的數據處理能力，從而順應大數據時代的潮流，切實推進思想政治教育的微傳播。
1．樹立大數據思維，警惕“信息繭房”
大數據時代，信息的碎片化、受眾的細分化容易給思想政治教育的微傳播帶來“信息繭房”效應。所謂“信息繭房”是指受眾往往根據個人的需求和興趣對信息進行片面擇取，選擇個人偏愛的主題和觀點，喜歡與自身興趣相投的“他者”進行交流，長此以往，就會將自身桎梏于像蠶繭一般的“繭房”中。在這個自我建構的信息脈絡中，個人容易因為他人“贊同性”的暗示而逐漸放大自己的偏見，盲目自信，從而錯過一些新的或者相反的信息，導致視野狹隘，個人價值觀呈現出碎片化，有時甚至會產生極端主義現象。誠如桑斯坦所說：“生活在繭房里，他們就不可能考慮周全，因為他們自己的先入之見將逐漸根深蒂固?！倍瑫r，持不同觀點的各個集團間又容易形成話語隔閡，分化明顯，認同困難，社會黏性缺失。這些都增添了思想政治教育微傳播的困難。因此，要提升微傳播的精準度和凝聚力，迫切需要思想政治教育傳播者樹立起性、模糊性、開放性思維，走出自己的固有思維，為思想政治教育的微傳播提供強有力的支撐。
首先，形成性思維。大數據時代，記錄、存儲和分析數據的技術已經大為提高，要求收集而完整的數據，只有對數據的掌控才能真正挖掘數據的潛在價值，進行精準預測與傳播。在思想政治教育微傳播中，雖然實時快捷，卻以屏蔽開闊的信息視野為代價，造成傳播內容的片面性和片段化，影響到教育對象接收信息的廣度與深度。同時，教育對象思想的復雜性也要求思想政治教育傳播者樹立起全局性思維，形成系統意識。因此，思想政治教育傳播者應自覺掌握教育資源庫、視聽覺媒體、各類搜索引擎、社會性軟件及其他各類數據庫的海量數據，并進行系統的分析與整合，努力為不同思想觀念、不同價值取向、不同生活習慣的教育對象提供量身定制的教育信息和服務，同時又要涵蓋多方面的內容，使之成為多種要素協同作用的有機整體，從而對教育對象的思想特征、認知能力、話語傾向、發展需求等方面進行把握和積極引導。因此，“在任何細微的層面，我們都可以用大數據去論證新的假設”，“它讓我們能清楚分析微觀層面的情況”。
其次，培養模糊性思維。盡管現代信息技術以其高速的演算能力以及嚴格的邏輯證明能力為思想政治教育傳播的精準化提供了強有力的物質手段，但也帶來了數據的迅猛增加和錯誤數據的混入，使思想政治教育微傳播受到挑戰，因此迫切需要樹立模糊性的思維。模糊性思維并不意味著思維本身的含混不清、拋開邏輯、舍棄，而是當事物由于其本身的復雜性處于亦此亦彼狀態時，思維主體利用模糊識別、模糊控制等非邏輯方法把各種相關的元素與模糊元素加以整合、匹配，來彌補邏輯推演鏈條中的不足環節，以越過缺環所造成的障礙，從而促使人們由模糊向轉化，達到性與模糊性的有機統一，實現寓于模糊。事實上，在思想政治教育微傳播中，教育對象的思想具有不確定性、動態性、隱蔽性，使得傳播過程中的諸多數據錯綜復雜，或明或暗、或微或著地呈現著，既表現出直接或間接的聯系，也有穩定或短暫的聯系，需要傳播者通過抽象、概括、綜合和推理，找到事物間的關聯，從而認識教育對象的思想特點與行為習慣，保障傳播的對癥下藥。因此，“相比依賴于小數據和性的時代，大數據因為更強調數據的完整性和混雜性，幫助我們進一步接近事實的真相”。
，建立開放性思維。開放性之所以作為思想政治教育微傳播的重要思維方式，是由當前大數據環境下數據產生與信息傳播的廣闊性、多元性、動態性所決定的。“現時代是一個開放的時代，突破了過去自然經濟、計劃經濟條件下人際環境的小天地，結束了長期以來疏于交往的封閉狀態。隨著信息技術特別是信息網絡技術的發展，社會信息化、網絡化的特征越來越明顯?！边@就要求在思想政治教育微傳播過程中，人們對傳播信息要有特殊的感受力以及價值的判斷力，多與不同意見的人交流，有效消除隔閡，形成共同經驗，避免因信息割裂帶來的“信息繭房”現象。同時，思想政治教育傳播過程中產生的錯綜復雜、日新月異的數據存在著千絲萬縷的聯系，也需要傳播者具有開放性思維。
2．增強數據處理能力，縮小“信息鴻溝”
“數據海量、信息缺乏”是思想政治教育微傳播過程中面臨的尷尬問題。大數據時代，人們利用微博、微信、微視等各種媒介上傳圖片、語音、視頻等表達自己的思想，并通過轉發等方式對信息進行高頻率的傳播。但傳播的不只是時事新聞、調查報告、娛樂廣告，更有預言、傳言和謠言；傳播環境也已不再是經過傳統媒介“精心配置”的邏輯清晰、主旨明確、規格嚴整的“營養餐”了，而是豐富多元，但同時又是邏輯混亂、主旨各異、良莠不齊甚至互相抵觸的信息“自助餐”。面對如此規模化、高速化、多樣性的數據，如果沒有良好的數據處理能力，就會被海量數據淹沒，最終導致由大數據的擁有和處理能力的差異帶來的信息差距，即“信息鴻溝”。因此，如何在“浩瀚”的數據海洋中縮小“信息鴻溝”是當今思想政治教育微傳播面臨的一項重大挑戰。
首先，盡可能搜集全體數據。大數據具有多樣性、多源性，既有傳統的結構化數據，也包括網站日志數據、社交媒體中的文本數據、圖片、視頻等諸多半結構化數據和非結構化數據。用以分析的數據越，分析的結果才越接近于真實。因此，思想政治教育傳播者要與數據資源豐富的部門、媒體和企業建立良好的合作關系，掌握海量的、多方面的數據。
其次，對海量數據進行篩選。面對浩瀚的數據，需要提升思想政治教育傳播者的數據識別能力，對海量數據進行取舍。只有在被大數據灌滿之前明白自己需要的是什么，才能避免“硬盤和大腦，在數據海嘯到來后，成了無用信息的垃圾場”。這就要求思想政治教育者具備良好的信息素養，善于對數據及其來源進行鑒別，形成良好的“信息資源觀”和“信息價值觀”，并善于選用適當的數據計量方法或應用程序軟件等對數據進行統計分析，挖掘大數據潛在的思想政治教育價值。
再次，對得出的分析結果作出合理解釋，并進行科學預測。大數據時代，數據分析是關鍵，而數據分析結果的顯示及預測更直接關系到教育對象對分析結果的接受程度，影響思想政治教育微傳播的效果。因為，如果正確的分析結果沒有得到適當的顯示和解釋，就難以讓教育對象信服，甚至會產生信息誤讀。因此，在思想政治教育微傳播過程中，我們可以引用可視化技術，其在一定程度上能夠用更生動形象的方式向教育對象展示分析結果，并采用人機交互技術，使教育對象理解并參與到具體的分析過程中來。同時，我們還要通過正確的數據分析，找出事件之間的關聯性，并對事件的發展走向及趨勢進行預測，最終提升思想政治教育微傳播的效果。
因此，大數據時代，我們不僅需要海量數據，更需要對海量數據進行挖掘、處理與管理。只有不斷提升人們對數據的處理分析能力，才能將海量數據不斷轉化為思想政治教育微傳播的重要資源，使微傳播過程得到較好的分析、控制和預測。
作者：劉輝 單位：北京大學馬克思主義學院
大數據時代論文:大數據時代下電子商務論文
一、背景
(一)社會和行業背景
隨著電子商務的發展和在各領域的廣泛應用，對電子商務專業的教學要求也隨之提高。近幾年來，社會經濟生活受到電子商務的巨大影響，這也使人們更加關注電子商務。目前，不管是商務活動還是人們的消費方式都被電子商務改變，全世界的各個國家都比較重視發展和應用電子商務，并將部分的業務流程進行重組，減少交易中產生的成本，推動貨物流通的速度，其最終目標就是提升企業的競爭力和國家的綜合實力。電子商務儼然成為各個公司乃至國家爭奪的焦點。電子商務在各個領域都有廣泛的應用，它已經讓眾多企業獲得了利益，將人和電子商務相結合，在提高了工作效率的同時，也減少了無用的環節。在電子商務不斷擴大的活動中，今后主要的增長力量將是中小企業。
(二)人才需求預測
我國加入WTO之后，國內各種類型的企業也隨之加入多種類型的信息網，這也使這部分企業增加了對電子商務專業方面的人才需求。整個世界的經濟正在向一體化的步伐邁進，我國的各類人才也將會加入到更大的國際人才市場。而在國際的人才市場中，一些國外的企業或者經濟組織在選擇人才時，作為的就是電子商務人才。電子商務在各個領域的廣泛應用，加大了人才市場對電子商務專業人才的需求。
二、挑戰
(一)資源的挑戰
在大數據的時代背景下，各個企業之間的競爭也日益激烈，而電子商務企業之間競爭的就是數據資源。數據是對電子商務公司來說就是財富和金礦，擁有大數據資源多的企業，就可以更好的占據市場份額，獲得更多的利益，從而成為市場競爭中的贏家。但消費者在進行網絡消費時，消費者并不能讓商家知道自身的需求，這就需要電子商務公司通過一系列的數據收集和分析等，總結消費者在網絡上的購買數據。如消費者在網上進行的商品評價和瀏覽的圖片等信息。我國的經濟受電子商務的影響巨大。當然，從大量的數據中找到有價值的數據并不是一件簡單的事情，它的獲取過程相對復雜，而且比較困難。大數據的較大特點就是價值密度低，這也增加了大數據密度的工作難度?？上攵髽I沒有收集大數據的能力，就無法進行個性化和精準化的客戶服務。相反，擁有收集大數據能力的企業，會增加企業的市場占有率，電子商務企業也要面對這一事實。
(二)隱私保護的挑戰
在這個大數據的時代，消費者在進行網絡購物時會留下大量的瀏覽痕跡，而這些都會被電子商務企業所記錄，企業在這一過程中也掌握了消費者的隱私信息，如實名、住址或者身份證號等真實信息，一旦信息遭到泄露，那么消費者的隱私也會隨之外泄，這也是大數據時代需要面對的隱私保護挑戰。
三、教學特點
電子商務專業的理論性較強，但又不能失去實踐性，這就要求教師在該專業的教學中，要實現理論與實踐相結合，如在課程學習的同時，讓學生到相關企業中進行實訓。讓學生在實訓中應用所學的理論知識，提升學生的實踐能力，完善學生的綜合素質，提升學生日后的就業競爭力。電子商務專業的教師也要順應學科的發展要求，成為復合應用型的教師，不緊要掌握計算機和信息技術，也應熟知商貿知識。電子商務專業的課程設置要合理，要多設置商業課程，均衡計算機信息課程，但不能讓電子商務專業課向市場營銷或者會計專業的方向發展，要正確認識電子商務專業的特點。電子商務主要是依靠網絡技術進行商務活動，如果離開網絡技術，電子商務也就不能發展。因此，在電子商務教學的過程中，不能在繼續的使用傳統的教學手段，如:黑板加粉筆這種教學方式。在教學中，應該多使用多媒體技術，通過網絡來進行教學，讓學生身臨其境，更真切的感受網上商場等電子商務的魅力。結語在大數據時代下，電子商務專業的學生要適應社會經濟的發展，要將電子商務專業的理論與實踐相結合，不斷提高自身的專業素養，最終成為一名從事商務的復合型人才。
作者：陳數 單位:陜西銀行學校
大數據時代論文:大數據時代檔案管理論文
1大數據對檔案管理工作的影響
大數據時代的到來，對整個世界都已經產生了巨大影響，具體到軍隊檔案管理領域，大數據的功能作用以及其對檔案管理工作的影響則主要表現在以下幾點：一是分析判斷能力強，方便了電子文件的鑒定和索引。大數據時代，電子文件以指數級的速度增長，給電子文件的管理帶來了前所未有的挑戰，雖然我們知道浩瀚的電子文件中蘊藏著巨大的“金礦”，但我們逐漸發現想要從這些電子文件中“淘金”比紙質文件還困難。面對著巨量的電子文件，逐一閱讀每一份電子文件的原文恐怕實在是無能為力。而大數據技術的強大功能作用為上述問題的解決提供了有效的幫助。在普通的硬件上安裝大數據轉發器，就能收集數據形成的龐大的系統數據，大數據軟件可以為機器生成的海量數據建立索引，將其整理成可以搜索的鏈接，這正是檔案工作迫切需要的技術。除此之外大數據技術還能完成數據的分類、數據的挖掘，從而使檔案管理擁有應對越來越復雜的數據的分析能力。二是處理技術手段高，解決了非結構化數據的處理難題。大數據類型繁多，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，至2012年末，非結構化數據占有比例達到整個數據量的75%以上。面對著快速增長的非結構化文件，檔案工作者在進行電子文件管理時困難重重，現在基于大數據技術的數據庫，如SQL已經既可以做關系數據，也可以做空間數據、圖像、數據流等非結構化數據，而且基于對象的存儲架構可以在一個系統中管理十億級別的文件數量，還不會像傳統存儲一樣遭遇元數據管理的困擾，大數據技術為檔案工作者管理非結構化電子文件的問題提供了解決之道。三是數據存儲容量大，避免了海量信息和數據的丟失。近年以來，在檔案數據庫的使用過程中，常常會碰到無法向數據庫中增加新的檔案數據的情況。要想安全地存儲巨量的檔案數據，不可能一味的蓋大樓、蓋機房，這就要求我們必須優化存儲、提高效率和節約成本，其實比起其他諸如電信行業、通信行業、電子商務等行業面臨的數據存儲空間問題，其實檔案行業的存儲空間問題只是小巫見大巫，大數據在計算機領域已經具有相當的成熟度，這也說明大數據技術對于解決存儲海量數據問題的有用性，這些公司使用大數據的經驗對檔案行業解決數據的存儲問題具有高度的借鑒意義。
2檔案管理運用大數據的策略
既然大數據時代已經到來，而且其功能作用對部隊檔案管理工作有著較為深遠的影響，運用得當，大數據將給我軍檔案管理工作帶來前所未有的成功，那么如何將大數據的理念較好地運用到檔案管理工作中來呢？
2.1建立檔案資源管理中心
大數據技術支持龐大數據的存儲和處理，使檔案資源的統一管理成為可能。為了維護檔案的安全及對檔案資源的綜合掌控，檔案需要備份，目前檔案館采用的是檔案的電子備份，檔案部門是否可以在全軍范圍內建立一個區域或者檔案備份中心，并且各部隊檔案部門能夠做到資源共享呢？只要通過嚴密驗證和科學規劃，這一措施是可行的。若全軍的檔案數據資源能集中起來，那么利用大數據進行檔案資源的管理、開發和利用將指日可待。
2.2培養大數據分析的專業人才
外界企業通過尋求和專門的大數據開發公司合作，較好的運用了大數據技術。而檔案管理牽扯到部隊保密工作，若想引入大數據，又要有效防止信息數據的泄露，就必須加緊健全信息化檔案管理人才隊伍，花大力氣培養大數據分析的部隊專業技術人才，方能有效避免擁有大量數據卻不懂數據分析的尷尬。
2.3開發大數據分析工具
部隊檔案管理區別于地方，存在特殊性和敏感性。這就要求我們必須結合部隊實際及檔案建設的特點，開發出一套符合我們自己的大數據分析工具。
3檔案管理運用大數據應注意的事項
盡管大數據能給檔案管理工作帶來諸多好處，但是這也不能掩蓋大數據背后存在的風險和隱患。一是失泄密問題。檔案信息資源的開發和利用會涉及到檔案信息的泄密、檔案信息的丟失和篡改等問題，如果這些數據信息被敵特分子竊取，將給我們國家安全造成強烈的影響。二是預測分析錯誤問題。畢竟，大數據的核心思想就是用規模劇增來改變現狀，其打破我們傳統思維模式，將重點關注在“相關關系”上，所有預測分析都會有失誤的時候，運用大數據預測來判斷和懲罰官兵的潛在行為，這是對公平公正以及自由意志的一種褻瀆，同時也輕視了決策過程中深思熟慮的重要性。三是濫用職權的工具。如果我們冒險把部隊事故案件的防范交到數據手中，這實際上是一種濫用。應用得當，大數據會是我們合理決策過程中的有力武器；倘若運用不當，它就可能會變成部分人員濫用職權的工具，輕則傷害官兵的利益，重則損害官兵的人身安全，所冒的風險比想象中要大很多。大數據時代的來臨，對檔案管理工作來說既是機遇也是挑戰，檔案工作者需要努力抓住這個機遇，同時也要嚴肅對待風險與挑戰，隨著大數據技術的發展和完善，大數據必有廣闊的應用前景，檔案管理在大數據時代將獲得巨大的突破，檔案信息資源中蘊藏著的巨大知識寶藏將會真正得以開發和利用。
作者：劉影 陳松嶂 單位：中國人民解放軍75150部隊軍務科
大數據時代論文:大數據時代下商業銀行經營管理論文
一、大數據的基本內涵及運用
（一）大數據的基本概念和內涵
大數據（big data）這個詞語最初出現在一個開源項目中，是用來表達一個數據集的名稱。隨著信息技術的發展，人們對信息資料運用范圍、手段、方式的不斷發展和交流平臺的搭建，大數據這一詞語在社會經濟發展和平友好人們的日常生活中出現的頻率不斷增多，也越來越引起人們的關注，根據其數據形式的多元性、數據來源的多樣性及數據的實時性，結合其特性，普遍認為大數據是指所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理的時間內達到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業經營決策更積極的資訊。大數據的核心價值就在于其能對海量數據進行分析，但這些海量的數據需要進行特殊的技術處理方可運用，如互聯網、云計算機平臺、分布式數據庫、分布式文件系統和可擴展的存儲系統等。可見，大數據存在著以下幾方面的特性：一是海量的數據；二是數據類型眾多；三是數據的結構復雜；四是數據更新速度很快；五是需要運用先進技術進行處理后數據方可使用；六是各類數據通過處理后在一定的范圍內可以進行資源共享。
（二）大數據的運用
就目前而言，大數據的發展和運用仍處于起步階段，但其在行業企業的使用及其效果是顯而易見的，而且如果我們現在可以說如果哪個行業企業仍未開始將大數據用于其經管理上，我們可以說現在已處于落后的狀況了。我們根據數據的來源和用途，我們認為可以把大數據分為互聯網數據、科學研究數據和企業信息數據三大類。目前互聯網大數據在社交媒體上也取得了較好的運用效果；在科學研究方面，除了一些發達國家實力雄厚的研究機構擁有性能優越的高端設備和儀器，大數據的運用經驗豐富于發展中國家大多數研究機構和學術團體，后者仍處于數據的收集存儲階段。而企業數據已得到了更加為廣泛的運用，幫助企業在業務運營智能監控、精細化管理、經營分析及戰略分析等方面進行創新，提高企業的競爭力和經濟效應。
二、大數據發展對國有商業銀行經營管理的影響
目前我國正處于社會經濟發展的轉型時期，在這種社會大環境下，要保持國家經濟持續穩定發展，需要依靠先進的科學技術，提升技術創新的能力，同時還要加快先進技術的轉移和應用，從而使社會各領域創造價值的能力不斷提升。在這種形勢下，我們國家的金融改革也不斷深入，我國商業銀行多年依靠的外延式擴張和粗放式發展的經營方式已不能適應當時的需要，因此商業銀行只有在目前的環境下，加快商業銀行經營的戰略轉型，才能保持商業銀行可持續發展能力和提高競爭力。在此，我們就大數據發展從商業銀行經營管理的角度來對國有商業銀行發展的影響進行分析。
（一）對商業銀行經營管理理念的影響
眾所周知，商業銀行是以多種金融資產為經營對象，以追求較大利潤為目標，能利用負債進行信用創造并向客戶提供綜合性金融服務的企業。從我國銀行發展的歷史上看， 商業銀行的發展是在不斷適應經濟發展的要求下進行的，從在周朝出現的從事貨幣信用業務的金融機構，到唐朝金融業的逐漸發展。隨后明朝中期就形成了具有銀行性質的錢莊。但由于處于封建社會，各金融機構都是處于以家族為主各自經營的狀況，我國金融機構處于分散 、落后的狀態。1905年成立的戶部銀行是最早的國家銀行，直到1994年才形成了以中國人民銀行為核心 ，以四大國有專業銀行為主體 ，其他各種金融機構并存和分工協作的金融機構體系――新中國金融機構體系。因此我國商業銀行發展的歷程較為曲折，建立基礎相當薄弱，經營管理方面一直是沿用了固有的經營方式和傳統的方式進行管理。直到改革開放后，我國商業銀行的經營管理才與國際接軌，其經營管理才開始遵循巴塞爾協議的相關標準，在資本要求、風險管理等方面以協議規定的指標作用標準進行管理，但直至目前仍未能達標。
（二）對商業銀行經營業務的影響
隨著大數據的運用，商業銀行發展環境有了極大的變化，商業銀行的各項業務也面臨了巨大的挑戰。信息技術的發展為互聯網金融產品的產生和發展提供了技術支撐，在開放和平等的互聯網平臺上，從商業銀行經營的角度來說，實現了網上投資與理財、網上轉帳、跨行實時轉帳等各種金融業務的創新模式；從商業銀行的支付業務來說，互聯網輕易實現了第三方支付、網銀支付等電子支付的新模式，自電子支付產生后，其交易額呈現高速增長的態勢。除此之外，一些具有資源優勢的大公司如電信、移動等也自行建設了系統內的支付平臺，加上智能手機的普及和手機支付功能的不斷完善，移動支付也得到了巨大的發展，可見大數據的運用也給商業銀行的支付帶來了巨大的變革。在傳統的商業銀行資產業務中，銀行貨款是商業銀行收入的主要來源，而銀行貸款的風險也是商業銀行需要嚴格把關和控制的。在大數據時代，一方面商業銀行可以利用其現有信貸客戶的信用數據，對各項貸款業務的風險進行分析和管理，切實減少商業銀行的信貸風險，提高商業銀行業務的安全性。另一方面，在傳統的銀行貸款由于貸款門檻、成本較高，不能滿足經濟社會發展的需求，在大數據的背景下網絡小額貸款業務也應勢產生，放款者只要通過對客戶的交易記錄和其他相關信用數據的分析，就可以計算出申請者的信貸額度，并且在額度范圍內發放貸款，就可以解決客戶融資貸款的困難，從而達到提高工作效率，降低了貸款成本的目的。以上這一切都是大數據的運用和發展給傳統商業銀行經營管理帶來的挑戰，可見在大數據環境下，對商業銀行的經營管理影響是巨大的。
（三）對商業銀行服務的影響
我們認為，大數據的發展對銀行的服務影響是巨大的。在大數據時代，對銀行的服務和營銷提出了新的要求，由于數據的處理是需要專業知識，我們這里所說的服務不僅僅限于現在我們所提倡如衣著整潔、服務規范等顯性服務，包涵了兩個層次的涵義，一是內在的，另一個是外在的。內在方面一是要樹立新的服務意識，我們不僅要通過培訓，使員工培養正確決策的能力和禮貌服務的技術，真正樹立關心顧客的意識，還要有針對性地促進員工不斷加強對數據處理和運用方面的學習，提高自身的素質和工作的適應能力；二是要加強在培訓的同時，不斷為員工提供發展機會，形成有效的激勵機制，以增加了員工工作的自主性，使員工的服務質量和工作質量聯系在一起，從而提高客戶對銀行的滿意度。在外要盡快建立和完善大數據背景下，各種新型銀行服務方式，如在對大量客戶基本信息和運用數據分析的基礎上，不斷完善手機銀行、網上銀行、電話銀行的各項功能，對市場客戶進行細分，開發適合不同客戶需求的個性化金融產品，采用不同形式舉辦各種金融產品和電子銀行新功能講座，盡快地讓客戶熟悉和接受銀行的各種新服務，提高商業銀行的市場占有率。
（四）對銀行網點設置的影響
隨著大數據的運用、互聯網金融和手機銀行的發展，以及到銀行網點辦理業務的時間成本不斷增大，大多數客戶對于一些日常的支付結算業務已多通過電子渠道進行辦理，銀行固定網點的客戶在不斷減少和流失，加上銀行網點的設點成本日益增加，因此，商業銀行的網點體系的調整也是一種必然的趨勢。但是對銀行網點的撤銷和關停不能簡單的拍腦袋來決定，而是通過對網點的分布、網點設置的規模大小、網點的經營模式做好全方面的調研，既要保障能為當地的客戶做好服務，提高銀行的影響力，又能降低銀行的經營成本，使各網點都能發揮好的作用，避免銀行存貸業務的減少和客戶的流失。
作者：曾萍 單位：建設銀行湖北省分行財務會計部
大數據時代論文:大數據時代下高等教育論文
一大數據對高等教育的意義
推進高等教育改革，提升高等教育質量已成為共識，信息化、大眾化、個性化以及全球化等一系列新的教育理念反映著新的時代要求，各國都在不遺余力的尋求高等教育發展的新途徑，此刻順應新時代而出現的大數據，對于高等教育而言無疑是一把帶來驚喜的新鑰匙。
首先，大數據為品質教育資源的全球共享提供技術支撐，促進了高等教育中教育公平以及學習個性化的實現。在如今的信息化時代，隨著高等教育信息化的大力推進，相關網絡教育資源的開發已經度過了原始的積累階段，各類網絡課件、精品視頻公開課等品質的教育資源已有一定量的基礎，當前更為重要的是要突破地域、文化、經濟等因素的限制，實現教育資源的全世界、全人類免費共享，但進行教育資源的共享不僅是制作些課件、教學視頻放在網上供學習者訪問，同時還要提供相關學習支持服務如師生互動、問題討論、課業考評以及學習者提高策略等才能夠稱得上品質，才能保障學習者學習的質量。正因如此，MOOC這種對學習者、學習環境、學習方式限制極低的大規模開放在線課程才應運而生，而只有通過大數據技術收集學習過程收據，以及實時有效地分析和處理海量的數據，MOOC才能實現容納數以百萬計學習者共同在線學習的平等開放，實現面向個人的靈活學習方式以及個性化學習支持。
其次，大數據為現代教育與信息技術的深度融合提供了環境支持，進一步推進高等教育改革。大數據是信息技術發展的又一高峰，在高等教育中，其以對信息和數據的高度集成而構建信息化的教育環境，促進信息技術和高等教育的整合乃至融合，從而改變了教學活動的各項要素，引發了教學方法、教學工具、教學內容等各環節的深刻變革，并且推動了高等教育模式和學習環境等領域的創新。及時，隨著以大數據為代表的信息技術與高等教育的不斷融合，高等教育中，以階段性、擇取性、封閉性為明顯特征的傳統教育模式發生了變化，持續性、普適性、開放性等教育發展要求有了實現的路徑，這不僅推動著傳統教育模式的變革，同時催生著如MOOC和國家開放大學等新教育模式的產生;第二，隨著以大數據為代表的信息技術與高等教育的不斷融合，高等教育中，原本以教師為中心、以學生群體為對象、以灌輸為主的傳統教學方式發生了變化，主體化、個性化、主動化等培養學生創新素質的要求有了實現的契機，這不僅逐步改變了傳統的教學方式，同時促成了翻轉課堂、微課等新教學方式的產生;第三，隨著以大數據為代表的信息技術與高等教育的不斷融合，高等教育中，教學工具和教學內容的創新亦在同時進行，多功能、靈活輕便、實時交互等特點保障了新型教學工具對傳統教學工具的優勢，能夠有效提升課堂教學質量，而信息技術對社會和科學的變革作用更是改變了教學內容，包含信息技術在內的新型知識架構，維持了知識技能與社會需求之間的耦合，以保障學生學有所用。
，大數據為高等教育帶來量化和實證，提升高等教育實踐活動的科學性。及時，在教學方面，大數據能夠全程收集學生學習過程數據，真實反映學生在學習過程中的狀態和問題，并通過對收集的海量數據進行建模分析，獲取學生學習分析報告，檢測學習理論，指導學習實踐，并為學生提供個性化的學習支持，這無疑將促進高等教育教學質量的提升;第二，在科研方面，大數據為科學研究帶來新思維和新方法，大數據將物理世界描述和重現，為科研工作者的研究對象從物理世界轉變為數據提供了支持，同時，大數據作為一種面向全體數據的研究方法，彌補了傳統的面向有限數據格局的抽樣研究方法對細節和個體的無力以及缺失，而大數據對多元復雜相關關系的挖掘有利于尋找和破解開放復雜巨系統如社經濟和教育等社會領域諸多問題的規律，這將為高等教育科研能力的發展提供有力支持;第三，在管理方面，大數據通過對全體教育對象信息的收集和高度集成，完成教育對象數據的充分利用和共享，既避免了教育對象大量重復信息的存在，又提高了管理效率，而基于數據的教育評價和決策，教育管理信息客觀性、有效性的提升，過程性和多主體多層次教育管理機制的建立，有利于切實把握教育對象的變化的條件和規律，將為高等教育管理的科學化提供有力依據。
二高校如何應對大數據的沖擊
1升級管理信息系統
建立大數據應用平臺建立大數據應用平臺，是為了更好地挖掘潛藏的海量數據，同時也是整合和分析大數據的基礎。大數據的應用過程大致可分三步:數據挖掘、數據分析、可視化顯示。及時，升級高校信息系統，在高校，數據挖掘注重對過程數據的挖掘，尤其是對學生學習過程信息的采集，而現有的高校信息系統普遍缺乏過程數據的收集的能力;第二，升級數據庫管理系統，數據挖掘還包含著對數據的儲存和清洗，在控制硬件成本的前提上，數據的存儲空間的壓縮依靠數據庫文件系統的升級，同時，更高數據質量要求的數據清洗、更高速度要求的數據存取和處理過程也需要更高性能數據庫管理系統;第三，安裝專業可視化軟件，如Tableau，即可將一般的數據分析結果以可視的圖像圖形圖表等方式展示出來。
2多學科合力攻關
加強大數據基礎研究大數據科學橫跨多門科學領域，需要信息科學、網絡科學、統計學甚至心理學和哲學等多學科領域的專家密切配合，組成多領域合作團隊對其進行基礎研究，在數據標準、數據挖掘、數據分析、數據隱私保護以及大數據實際應用等大數據發展關鍵領域進行研究和突破。高校應利用自身優勢，多學科合力攻關，加強對大數據的基礎研究，扎實大數據發展的科學基礎，不僅合理應用大數據，更要成為大數據發展的“孵化器”，積極履行自身發展科學和社會服務職能，引領大數據科學有效的發展。
3關注社會需求
培養專業大數據人才高校最重要的職能即是為社會培養人才，滿足社會發展對各類人才的需求?！爸螄洶?，人才為急”，人才作為當今時代最寶貴的財富，對社會發展的重要性毋庸置疑。在大數據已經發揮出巨大社會、經濟和科學價值的當下，對其巨大潛力的發掘無疑成為當今社會的急中之急，而這需要足夠的專業人才。大數據發軔于21世紀信息技術的突飛猛進，作為一種新生的領域，專業人才的匱乏成為限制大數據發展的不利因素。高校應把握社會動態，緊密關注社會需求，開設數據科學之類的專業課程，培養專業大數據人才，既是對大數據發展的促進，也是對社會的回饋，更是高校自身職能的履行。
4倡導和加強數據文化建設
反思大數據發展數據文化是指一個教育組織或系統內部崇尚數據對于各個層面決策過程的重要性的學習環境，它包括相應的價值觀、態度和行為準則。高校倡導和加強數據文化建設，即是建立以數據和實證為基礎進行決策的文化，奠定高校認可和推動大數據發展的理念基礎。但高校并不是對涌入的大數據波瀾不加思辨的接收，而是有選擇的傳遞與保存，同時進行理性的反思、人文的平衡與倫理的考量。暢銷書《大數據》封面上，用醒目的字體印上了一個斷言:“除了上帝，任何人都必須用數據來說話?！毕群又鳌洞髷祿r代》一書也斷言，大數據時代，性必然被混雜性取代，而相關關系也必然的取代因果關系。這些論斷無疑包含著“技術主導、數據為王”的理念，但在人類世界，不關注人性的工具是沒有價值的，技術是與人相互規定的，技術并不能脫離人而存在，正如大數據中的數據分析是人的分析而不是機器的分析。同樣，引入大數據是對傳統科學研究方法的突破和超越，但任何研究方法都不能覆蓋全部研究領域，兩者應是互相補充與配合的關系。同時，在數據安全、公眾隱私保護和技術政治化等方面也需要對大數據的發展進行探索和思考，大數據的潮流正在形成一種多方位影響社會的文化。高校作為創新與發展文化的主要場所，只有經過高校的去粗取精、去偽存真，大數據的發展方能落地成雨，形成扎實的“大數據文化”。
作者：賈同 單位：西南大學
