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大数据高等学校教学的论文
摘要：大数据和智慧旅游都是当下的热点，没有大数据的智慧旅游无从谈“智慧”，数据挖掘是大数据应用于智慧旅游的核心，文章探究了在智慧旅游应用中，目前大数据挖掘存在的几个问题。
关键词：大数据;智慧旅游;数据挖掘;。
1引言。
随着人民生活水平的进一步提高，旅游消费的需求进一步上升，在云计算、互联网、物联网以及移动智能终端等信息通讯技术的飞速发展下，智慧旅游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智慧旅游发展的有力支撑，没有大数据带给的有利信息，智慧旅游无法变得“智慧”。
旅游业是信息密、综合性强、信息依存度高的产业[1]，这让其与大数据自然产生了交汇。2010年，江苏省镇江市首先提出“智慧旅游”的概念，虽然至今国内外对于智慧旅游还没有一个统一的学术定义，但在与大数据相关的描述中，有学者从大数据挖掘在智慧旅游中的作用出发，把智慧旅游描述为:透过充分收集和管理所有类型和来源的旅游数据，并深入挖掘这些数据的潜在重要价值信息，然后利用这些信息为相关部门或对象带给服务[2]。这必须义充分肯定了在发展智慧旅游中，大数据挖掘所起的至关重要的作用，指出了在智慧旅游的过程中，数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务，智慧旅游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
2011年，我国提出用十年时间基本实现智慧旅游的目标[3]，过去几年，国家旅游局的相关动作均为了实现这一目标。但是，在借助大数据推动智慧旅游的可持续性发展中，大数据所产生的价值却亟待提高，原因之一就是在收集、储存了超多数据后，对它们深入挖掘不够，没有发掘出数据更多的价值。
3.1信息化建设。
智慧旅游的发展离不开移动网络、物联网、云平台。随着大数据的不断发展，国内许多景区已经实现wi-fi覆盖，部分景区也已实现人与人、人与物、人与景点之间的实时互动，多省市已建有旅游产业监测平台或旅游大数据中心以及数据可视化平台，从中进行数据统计、行为分析、监控预警、服务质量监督等。透过这些平台，已基本能掌握跟游客和景点相关的数据，能够实现更好旅游监控、产业宏观监控，对该地的旅游管理和推广都能发挥重要作用。
但从智慧化的发展来看，我国的信息化建设还需加强。虽然通讯网络已基本能保证，但是大部分景区还无法实现对景区全面、透彻、及时的感知，更为困难的是对平台的建设。在数据共享平台的建设上，除了必备的硬件设施，大数据实验平台还涉及超多部门，如政府管理部门、气象部门、交通、电子商务、旅行社、旅游网站等。如此多的部门相关联，要想建立一个完整全面的大数据实验平台，难度可想而知。
大数据时代缺的不是数据，而是方法。大数据在旅游行业的应用前景十分广阔，但是应对超多的数据，不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用，那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据，透过云计算技术，对数据的收集、存储都较为容易，但对数据的挖掘分析则还在不断探索中。大数据的挖掘常用的方法有关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。其中，相关性分析方法透过关联多个数据来源，挖掘数据价值。但针对旅游数据，采用这些方法挖掘数据的价值信息，难度也很大，因为旅游数据中冗余数据很多，数据存在形式很复杂。在旅游非结构化数据中，一张图片、一个天气变化、一次舆情评价等都将会对游客的旅行计划带来影响。对这些数据完全挖掘分析，对游客“行前、行中、行后”大数据的实时性挖掘都是很大的挑战。
3.3数据安全。
2017年，数据安全事件屡见不鲜，伴着大数据而来的数据安全问题日益凸显出来。在大数据时代，无处不在的数据收集技术使我们的个人信息在所关联的数据中心留下痕迹，如何保证这些信息被合法合理使用，让数据“可用不可见”[4]，这是亟待解决的问题。同时，在大数据资源的开放性和共享性下，个人保密和公民权益受到严重威胁。这一矛盾的存在使数据共享程度与数据挖掘程度成反比。此外，经过大数据技术的分析、挖掘，个人保密更易被发现和暴露，从而可能引发一系列社会问题。
大数据背景下的旅游数据当然也避免不了数据的安全问题。如果游客“吃、住、行、游、娱、购”的数据被放入数据库，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身财产安全将会受到严重影响，最终降低旅游体验。所以，数据的安全管理是进行大数据挖掘的前提。
大数据背景下的智慧旅游离不开人才的创新活动及技术支持，然而与专业相衔接的大数据人才培养未能及时跟上行业需求，加之创新型人才的外流，以及数据统计未来3~5年大数据行业将面临全球性的人才荒，国内智慧旅游的构建还缺乏超多人才。
4解决思路。
在信息化建设上，加大政府投入，加强基础设施建设，整合结构化数据，抓取非结构化数据，打通各数据壁垒，建设旅游大数据实验平台;在挖掘方法上，对旅游大数据实时性数据的挖掘就应被放在重要位置;在数据安全上，从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手，提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进，加强产学研合作，培养智慧旅游大数据人才。
参考文献。
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科学的小论文
鸡蛋是一种好吃又有营养的食物，日常生活中，也有许多以鸡蛋作为主食而制作出的佳肴，煎蛋、煮蛋、炒蛋、蒸蛋…..这些都是最平常的，今天，我们就以蛋为实验主材，来研究“煮蛋”快还是“煎蛋”快。
“煮蛋”快！不“煎蛋”快！“no，我们都不对，应该是这两种方式同样快。”是这样的吗？对于煮蛋与煎蛋，是其中的一种方式更快呢？人们都做出了不同的推测与想法，不过，光有想法是远远不够的，还必须以科学的依据来做出判断。今天，请跟随科学的脚步，去从实践中得出结果。
首先，准备实验材料与实验工具，我们需要两个差不多大小的鸡蛋，一些油，两个同样大小材质的容器，一碗热水，两个煤气灶，我们把两个鸡蛋分为对照组与实验组进行实验。首先，将对照组的鸡蛋放入装有热水的容器，盖上盖子等候；将实验组的鸡蛋打碎，打入装有油的容器等待，为了方便观察，列出了以下统计：
煮蛋。
1分钟。
发出“磁磁”的响声，蛋白开始凝涸。
表皮开始凝涸，蛋黄蛋白无变化。
2分钟。
蛋白开始变成白色，蛋黄变稠。
蛋白有些部分呈块状，蛋黄无变化。
3分钟。
蛋白全变白，蛋黄全呈膏状，鸡蛋完全熟透。
蛋白几乎熟透，蛋黄外部已熟，中间部位流液。
4分钟。
蛋白熟透，蛋黄的液体还有一些。
5分钟。
蛋白蛋黄完全熟透。
从以上列表发现，煎蛋比煮蛋快，可以节省许多时间。今天我们的科学小实验证明了这一点。
科学的小论文
去年夏天爸爸给我买了两只小巴西龟，它三角型的头上长着两只小黑豆似的眼睛，皮肤呈灰褐色，脖子上有许多褶皱，伸缩的弹性很大。小乌龟背上背着一个椭圆形的硬壳，一共分成十三块，腹部是黄色的还有一些花纹，真像一位将军身上穿的铁甲。
刚买来时把它放在一个很小的玻璃瓶里，活动的空间太少。为了给它一个宽敞的房子，我跟妈妈特意从市场上精心挑选了一个大的玻璃缸，这下它在里面玩的可更欢了，在新居里面跑来跑去，爬上爬下。
夏天的小乌龟就像一个淘气的小男孩，我每天都把它放出来，让它在地板上、沙发上锻炼身体，有时它爬到阳台上晒太阳；有时候它还会超越自我，有一次我在地板上放了一块乌龟食，它以最快的速度冲了过去，打破了自己原来保持的记录。还有一次我故意把乌龟四脚朝天的放在地板上，谁知，小乌龟伸长脖子，挺起了肚子，四只脚不停地划着，不一会儿，自己翻了过来，我惊呆了，小乌龟居然这么顽强，我们学习同样也应该有这种不懈的精神。
冬天来了，小乌龟变得懒洋洋的，慢慢的那只活泼可爱的小乌龟就开始冬眠了，这时的他就像一个小婴儿一样在熟睡，无论你怎么动它，他都不睁眼，再好吃的美味它也不吃了。
现在春天来了，小乌龟慢慢动了起来，眼睛也睁开了，也开始蜕皮了，有时我还会帮他一下。
我可爱的小乌龟快点动起来，美丽的春天来了！
科学的小论文
记得在暑假里，爸爸带我去东阳游泳馆游泳。来到游泳池，我脱下衣裤，便下水游泳去了。我兴致勃勃地游着，突然，我感觉耳朵有一点疼痛，可我觉得无所谓就忍着，又在下面游了一会儿。
哎呀，不行，我的耳朵又疼了，我这才恋恋不舍地浮出水面。于是我就问爸爸：“爸爸，我为什么会在游泳时感觉耳朵疼？”爸爸告诉我：“也许是你潜得有点深了，水的压力比较大，你的耳朵承受不了，所以就疼了。”于是我对水的压力产生了好奇，想知道水压的大小是由什么决定的。
回家后，我翻阅了一下《十万个为什么》，可上面写东西的太少，弄得我似非似懂，我就上网查了一下资料，知道了水的压力由深度决定，水越深，压力就越大；水越浅，压力也就越小。为此我做了个试验来验证一下。材料主要是：1个废旧的铁桶、1小块橡皮泥、1个钉子、1个小铁锤。我在地上放好铁桶，叫爸爸帮忙用锤子和钉子把铁桶分别钉出三个孔。
三个孔的位置分别是底部、中部和上部。然后用橡皮泥把三个孔堵住，在铁桶中加满水后，将上孔的橡皮泥拿开，记下水喷射落地的位置。再加满水后，将中孔的橡皮泥拿开，记下水喷射落地的位置。
最后加满水后，将下孔的橡皮泥拿开，记下水喷射落地的位置。你知道出现什么现象了吗？三个孔的喷水有什么不同吗？当然不同。从底部流出的水喷射得最远，其次是中部的水，喷得最近的是从顶部喷出的水。这证实了水的深度不同，水的压力就不同。水越深，压力就越大；水越浅，压力就越小。所以我在游泳池中位于水深不同的位置，耳朵感受到的压力是不同的，我的耳朵感觉到的疼痛程度也就不一样了。为了知道水的压力还和什么因素相关。我又做了一个小试验，主要材料是：小纸盒1个、塑料管1根。我先把一个小纸盒上口弄一个洞出来，然后我用一根塑料管插入小纸盒的口，并插得紧紧的。
然后我通过那根塑料管往纸盒里加水。当水加到吸管口时，小纸盒的底部破裂开了。我经过多次试验，结果基本都是这样。原来，水压还和重量有关。因为纸盒底部须承受水的重量最大，因此承受的水压也就最大，所以纸盒的底部破裂开了。
我再次上网仔细查询有关水的压力方面的知识。知道它是水或其他液体垂直作用于其界面并指向作用面的力。单位面积上的压力叫做压强。按液体静止或流动区分为静水压强与动水压强。在水力学及工程学科中也有将压强称为压力。最著名的阿基米德定律就是根据水的压力而得到的，它的原理是：部分或全部浸没于静止液体中的物体，其表面所受到的静水总压力仅存在铅直分力，也叫做浮力。
它的大小等于物体所排开液体的重量。还有那静水压强传递的帕斯卡定律，这些都是我们上初中以后要学习的知识内容呢！此外，爱美的女士可以在游泳的过程中“一举多得”。有某知名大学体育教育系教授说过，人在游泳的过程中，会受到水的压力、浮力、阻力的共同作用。在某种程度上，这些力共同作用在身体上，效果与按摩类似。平时经常游泳，身体的皮肤不断受到水流的“按摩”，就能促进血液循环，起美容的功效。根据水压原理，我们可以制成水压传感器、水压测控仪器等，并广泛应用在工业设备、水利、化工、医疗、电力、楼宇供水等压力测量与控制。
水的压力真是无处不在，都和我们的生活息息相关，它在为人们默默地作出自己的贡献啊！
大数据高等学校教学的论文
如果把“数据化”作为人类社会走向信息时代的初级阶段，那么大数据技术的出现则可视为“数据颠覆传统”的中级阶段。在这一阶段，信息无所不在无所不包，随着技术的进步以及大数据的运用，改变了传统认识论模式，出现了从因果关系到相关关系的思维变革，大数据为我们的研究和管理工作带来了“三大变化”：第一，数据只求规模，不求样本；第二，数据求杂求量，不苛求精确度；第三，分析和处理数据只求相关性，不求原因。从教育行业来看，大数据技术将会为教育的发展带来新的挑战与机遇。高等学校在信息化的过程中会产生大量的数据，这当中包含了教师与学生的交流的信息、注册与选课信息、学籍与成绩信息以及各种校园卡信息等，这些大数据完整且客观性强，有非常高的应用价值，应用前景更加广阔。利用大数据技术，可以在很大程度上帮助学校对资源管理、教学模式、教学内容、教学方法进行创新，提升教育理念，进而满足社会对高等教育的个性化需求，为社会培养出更加优秀的人才。目前，高等学校的信息化系统建设正不断发展和完善，除了校园网络、各种数据管理系统、远程教学系统之外，还有数字化校园、图书馆信息管理系统等，如何对这些系统所产生的海量数据进行综合分析，为学校管理提供决策支持和帮助，建立高效的智慧化校园，已成为一个非常突出的问题。数据的价值是巨大的，虽然也会产生大量冗余信息，但是通过精准的分析，大数据将产生巨大作用。从高等教育的角度来看，教育管理、思维方式、学习行为、教学评估等，无不受到大数据的影响。
大数据高等学校教学的论文
大数据时代的教育管理在履行教育管理职能的过程中将更加凸显管理的及时性、前瞻性、区分性、整合性、权变性等特点，为教育管理的变革带来了大机遇。
2.1利用数据挖掘技术改革教学模式和教学方法。
高等学校是培养人才的场所，教育的出发点是希望通过知识的传授对学生成长产生影响，而知识的形成是一个长期的过程，模式一旦固定下来，改变就变得缓慢。在传统的教育过程中，对学生的影响大部分都是预先设定好的，在教学计划的指引下，教师与学生按部就班地开展教学活动。大数据完全有可能为这种教学活动重新注入新的活力，利用数据挖掘技术，对在纷繁复杂的日常教学中产生的数据进行综合分析，归纳出具有预测性的内容。例如，可以了解什么样的教学方法更适合学生的实际；当前上课的内容在哪个时间段更容易被学生接受；每个学生通过怎样独特的方式更容易掌握当前所学的内容；用什么方式巩固提高知识更有效等等。甚至还可以通过对教学行为中产生数据的分析，归纳出学生最近的学习、思想和行为倾向，有效地预防教学活动中不当行为的出现。应用教学数据分析，一方面，课程教学活动会根据数据分析产生的新情况进行调整；另一方面，新的知识与新的教学方法会随时被归纳出来，学习的内容更具有前瞻性。
2.2重视学习分析，促进教与学的融合。
学习分析主要是对学生在学习中所形成的数据进行研究，对学生未来的学习表现以及潜在的问题进行合理的预测。学习分析在高等教育中的应用具有很多优势，在解决目前高校有关学习和教育经验等诸多问题时具有巨大潜力。学习分析包含了学生在学习方面有何特点、学习方法怎样、习惯怎样、兴趣如何，成绩如何等内容，通过校园的信息化系统不仅能获取学生的显性行为数据，如作业完成的情况、实验技能的情况、考核结果及考试成绩，而且还能获取学生的隐性行为数据，如参加课外及社团活动、互联网社交情况等，根据数据可以预测建立学生在课程学习过程中额外教学资源支持的需求模型、测量学生特别的潜质、构建能够改进和提高教学效率的弹性模式等，让学生拓展在当前学习环境下的理解能力，鼓励学生对自己的课程学习负责，增强学生自主管理学业发展的能力，为学生创造个性化的教育条件。对学生来说，学习分析能够让他们更好地了解自己在课程学习中所存在的问题，同时可以对自己的学习行为及习惯进行优化，掌握学习的主动权，自主开展个性化的学习;对于教师与管理者来说，可以利用学习分析结果对课程质量进行综合评估，从而能更加有效地改进教学方法、教学手段和教学内容，促进教与学的融合。
2.3不断提升教师的综合素质，重视数据分析能力的培养。
教师的综合素质包含许多内容，以往我们强调的是专业知识，因为这是教师展开正常教学，保证基本的教学品质的必备条件。不可否认，教师的专业知识是影响教学活动最重要的`因素，也是学生衡量一个教师优劣的重要标准。但在大数据时代，未来的教学活动，教师除了要具备丰富的专业知识外，还需掌握一项重要的技能，即对教育数据的分析和研判，这或许成为教师在教学活动中关乎成败的重要因素。大数据时代下教学活动将产生海量的教育数据，如何从中寻找出具有教学价值的内容，成为教师在教学活动中一项非常重要任务。通过对教育数据的挖掘和处理，教师能够对学生各种相关数据进行综合分析、关联，并能及时采取应对措施使教学活动更加适应学生的需求，这样既能激发学生的学习兴趣，提高学习成绩，也能促进学生身心健康发展。因此，为了迎接大数据带来的新挑战，高校要做好教师队伍的建设工作，积极培养教育数据分析人才，应该尽早开设数据分析课程，以适应社会的发展和市场的需要。大数据技术的兴起，高等教育将面临着极大的挑战，高等教育能否抓住机遇持续发展，直接影响到国家长远的发展与兴衰。随着信息时代的发展，高等教育中对信息技术的应用也将越来越先进，越来越广泛，大数据技术的推广和应用已成燎原之势，大数据管理必将渗透到高等学校教学管理的各个方面。同时，大数据技术将进一步促进学校和社会的互动，使高校和社会之间的关系更加紧密，学校教育与社会发展可以相互支撑，学校可实时把握社会需求，根据社会的实际需求来完成和制定教学规划和进行相应的改革，而社会也能及时掌握高等教育人才培养的新动向，及时把新的教育成果应用到各个领域的生产、管理等过程当中。总之，通过大数据管理，学校、学生、社会三者能有机地联系在一起，相互依赖，相互影响，相互促进，共同进步，为构建和谐社会做出应有的贡献。
大数据高等学校教学的论文
因为基建投资、其他各项一次性投资都未反映在年终决算中，也就是说没有反映在当年的经费支出数之内;另外其他各项投资虽然都是为了开发学生的智力却不全为当年学生受益。
所以高等学校所要核定的成本不象企业计算的那种“全部成本”，也不是为培养学生所耗费用的简单总和，而是一种部分的活动成本。
它是指高等学校为培养每一个合格的大学毕业生，在校期间发生的通过学校管理活动能够有效控制的那部分费用支出，全部成本法不能适用高等学校的成本核算，而活动成本法则能满足和适应高校成本核算的要求。
二、高校成本核算方法———“活动成本法”
活动成本法起源于美国本世纪30年代，在国外广泛运用，其主要特点是：第一，经济责任明确，便于成本管理。
一般地讲活动成本是各基层单位的可控成本，固定成本是管理当局的可控成本。
第二，没有强制性的统一会计制度，成本计算简单固定成本的必分摊。
第三，活动成本法是一种部分成本法，它与全部成本法相对称，活动成本法是包括变动费用，只有与业务量有关的变动费用才构成产品的成本要素。
可见，这些特点都是满足高等学校成本核算特点和管理要求的，在运用中可以扬其长、避其短，及时总结经验，为高等学校科学管理开辟一条新路子。
深入研究成本习性，是正确划分活动成本和固定成本、用好活动成本法的关键所在。
应用活动成本法的前提条件是将成本按其习性划分成活动成本和固定成本。
所谓成本习性是指成本额对业务量总数的依存关系。
凡成本总额随业务量的增减成正比例变动的是活动成本，凡成本总额不随业务量变动，在短期内相对稳定的是固定成本，介于两者之间的是混合成本，对于混合成本还要采取一定方法继续分解。
这是关键的一步，也是困难较大、问题较多的一步。
1.高校成本如何划分。
从高等学校的经费分配角度来看，除一次性补助、基本建设投资外，基本上是“人头经费”，即上级主管单位按照当年在校学生人数的平均数乘以一定的预算标准计算出来的。
学校得到这笔经费后，再按照先保证人员经费后，根据财力情况安排其他的原则进行经费再分配。
从经费使用职能看，高等学校的经费可大致分为三大部分，即人员经费、公用经费和专项经费。
而人员经费和公用经费合在一起就是前面所说的“人头经费”。
所以以上这几项应是活动成本，人员经费中的工资则不同，虽然它也包括在“人头经费”中，但就其详细的开支内容来看，它与当年在校学生人数没有密切关系，是学校开办就必须按期开支的约束性成本，这种管理体制和性质是由我国现行的人事制度和工资政策所造成的。
由于它一般不受基层管理活动的影响，所以是固定成本。
人员经费中的补助工资、职工福利费、差额补助费等，也都是固定成本。
高等学校的房屋、设备等固定资产具有同企业一样的性质，在其使用过程中能连续在若干个生产周期内发挥作用，并保持原有实物形态，其价值随着磨损程度逐渐消耗，并且消耗的价值要求得以充分的补偿。
包括补偿和发展两部分，类似企业中的大修理基金、折旧基金和企业生产发展基金，因此从这点分析，这两项的实标开支作为当年学生的培养成本是完全没有道理的。
解决的办法是实行固定资产折旧制度，实行后提取的折旧费和大修理费才近似反映学校当年为培养学生用于固定资产方面的实际耗费，但现行的财务制度是高等学校的固定资产不实行折旧，因而设备购置费和修缮费也应是固定成本。
到此为止，对高等学校的全部成本按其习性做以下划分：
(1)固定成本包括：工资、补助工资、职工福利费、设备购置费和修缮费;。
(2)活动成本包括：人民助学金、公务费、业务费和其他费用等。
这里提到的费用只是国家教育投资的一部分，如象离退休人员费用、科研课题费(包括补助费)等未涉及，因为它们与当年学生培养无关，应另法核算。
2.消耗性开支应该成为高校成本要素重点。
活动成本法将高等学校的'人民助学金、公务费、业务费、其他费用等消耗性开支作为成本要素重点加以核算控制，符合“尽可能节省各项消耗性开支，保证重点开支的需要”的原则。
据统计，高等学校以上这几类开支占全部教育事业费的三分之一左右。
由于它们都是纯消耗性的费用，因此它们的节约是完全意义上的节约，是应该花大力气管好用好的。
值得提到的是高等学校的广大财务工作者一直就比较重视对这类成本的控制，在实践中创造了许多行之有效的控制方法，只是由于没有重视从理论方面去总结，有了好经验，但因为是各自为政，自成体系，自立标准，不能说服人，在推广上受到了一定的限制。
现在，活动成本法从理论上解决了这个问题。
3.成本资料可进行校际比较。
由于活动成本只将变动成本作为成本要素，故人才单位成本就等于总变动成本除以在校平均学生人数。
这样计算排除了由于学校规模、投资、新老等因素不同而造成的成本差别，避免了按照传统方法(全部成本法)计算成本时最使人感到“问题多，而不好解决”的难题，为同类学校之间的成本比较提供了可能。
一般地说，在同类学校中消耗性开支具有较大的共性，这部分费用消耗较低的应视为管理控制水平较高。
目前各类高等学校消耗性费用存在较大的差异，除了地区、专业的原因外，主要是管理水平差异的反映。
今后如果定期进行校际间横向比较，相信定会有成效。
4.活动成本法可以建立在高等学校现行会计科目上。
财务会计系统地提供单位管理活动的原始记录，活动成本法是将财务会计提供的资料作进一步加工和引伸，使之更好地满足管理需要的一种先进的成本核算办法。
这里运用的活动成本法是按“会计科目”来划分活成本和固定成本的，为的是把它同现行的会计制度联系在一起，它虽然有一定的假定性，但符合高校的成本特点和管理要求。
特别值得一提的是，免去了计算成本时将固定费用分摊的繁琐计算，在增加工作量不多的情况下开辟了新的管理途径。
大数据高等学校教学的论文
利用数据挖掘技术，比如可以对学生访问情况进行分析，跟踪、了解学生出勤情况。还可对学生年龄等个人情况进行分析，了解学生的组成、结构，为合理地安排课程设置提供依据。通过对学生考试情况的分析，并结合出勤情况，可作为考查学生学习的情况，为合理地评估学生综合素质提供依。对于挖掘出来的规则信息可以利用可视化技术，以图表或曲线等形式提供给教师，以使教师能充分利用学生的问题资源，从而提高教学质量。另外，数据挖掘可以应用于网上的考试系统，对考生情况和他取得的成绩进行挖掘，以帮助教师在以后的.教学中更好地让学生掌握知识。
3.2学生的学习特征。
学生特征包括两个方面:一是学习准备，一是学习风格。学习准备包括初始能力和一般特征两个方面。学生的初始能力是指学生在学习某一特定的课程内容时，已经具备的有关知识与技能的基础，以及他们对这些学习内容的认识和态度。学生的一般特征则是指在学习过程中影响学生的心理、生理和社会的特点，包括年龄、性别、年级、认知成熟度、智力才能、学习动机、个人对学习的期望、生活经验、文化、社会、经济等背景因素。学生的学习风格与学习活动有着密切的关系。对学生感知不同事物、并对不同事物做出反应这两方面产生影响的所有心理特征构成了学习风格。
利用数据挖掘功能分析学生特征，并在此基础上组织学习内容、阐明学习目标、确定教学策略、选择教学媒体，为学生创造出一个适合其内部条件的外部学习环境，使有效学习发生在每个学生的身上。
3.3预测学生和教师行为发生。
管理信息系统中记录着有关学生与教师在教学中发生的各种教学事故以及典型教学事例等教学运行信息，利用数据挖掘的关联分析与演变分析等功能，寻找师生各种行为活动之间的内在联系。如“当存在a，b时可以推出’c，这样的规则，即当有a行为和b行为发生时，还会有c行为。在教学过程中，如果发现学生或教师已有a，b行为时，马上可以分析其产生c行为的可能性，及时制定策略促进或制止c行为的发生。
3.4合理设置课程。
在学校，学生的课程学习是循序渐进的，而且课程之间有一定的关联与前后顺序关系。在学一门较高级课程之前必须先修一些先行课程，如果先行课程没有学好，势必会影响后续课程的学习。另外，同一年级学习同一课程的不同班级，由于授课教师、班级文化的不同，班内学生的总体成绩相差有时会很大。利用学校教学数据库中存放的历届学生各门学科的考试成绩，结合数据挖掘的关联分析与时间序列分析等相关功能，就能从这些海量数据中挖掘出有用的信息，帮助分析这些数据之间的相关性、回归性等性质，得出一些具有价值的规则和信息，最终找到影响学生成绩的原因。在此基础上，对课程设置做出合理安排。
3.5评价学生学习情况。
学习评价是教育工作者的重要职责之一。评定学生的学习行为，既对学生起到信息反馈和激发学习动机的作用，又是检查课程计划、教学程序以至教学目的的手段，也是考查学生个别差异，便于因材施教的途径。
特别是对成绩管理数据库进行挖掘，其数据来源于成绩管理数据库，挖掘的任务就是从用户指定的数据库中以不同的角度或不同的层次上采掘出一系列的统计结果，如分布情况、关系，对比、显著性检验等，采掘结果用交叉表，特征规则，关联规则，统计的曲线、图表等表示，所以采用统计分析方法具有简单、方便、直观等优点，最为合适。
因此对学生学习行为和综合素质进行评价，一般采用模糊论中的模糊综合评判及模糊聚类的方法，对评价结果采用了对定性和定量指标加权平均算出综合素质评价得分并排名的方法，而且由于学生综合素质的评价指标是动态变化的，往往选用动态聚类法对评判结果进行动态聚类分析。
3.6评价教学质里。
教学评价是根据教育目标的要求，按一定的规则对教学效果做出描述和确定，是教学各环节中必不可少的一环。教学评价可以通过校园网收集学生对任课教师所讲授、辅导课程的意见、评价。有关学生座谈意见、学生打分评价、平时各项教学检查、相应课程期末考试班级成绩汇总等都是教学评价的内容，把这些数据要作为教师教授相应课程的档案数据全部存人数据库。
利用数据挖掘对数据库中有关教学的各项评价进行分析处理，可以确定教师的教学内容的范围和深度是否合适;选择的教学媒体是否适合所选的教学内容和教学对象;讲解的时间是否恰到好处;教学策略是否得当等。从而可以及时的将挖掘出的规则信息反馈给教师，以期更好地提高其教学水平，更好地服务于学生。
4结束语。
总之，随着信息量的急剧增长和对信息提取的更高要求，现在我们很难再依照传统方法在海量数据中寻找决策的依据，这就必须借助数据挖掘去发掘数据中隐藏的规律或模式，为决策提供更有效的支持。虽然数据挖掘作为一种工具，它永远也不能替代教师的地位，但是它可以为教师的决策提供科学的依据。数据挖掘技术本身就是人们大量实践的结晶，它为建立传统教学中很难获取或不可能获取的模型提供了捷径。
大数据高等学校教学的论文
我国高校自主招生政策的制定和执行，主要目的在于为高校选拨高质量生源，简化招生运行流程，为具有创新潜能的人才提供优先选择高校的途径。
显然，在这种政策制度下，高校教育成本的构成有所变化。
高校自主招生制度下主要涉及的高校教育成本可以分为两个部分：招生成本和学生培养成本。
首先，自主招生制度下高校需要增加招生过程中的成本。
对于传统的高校教育而言，高校投入的招生成本较少，大部分成本是政府对于统一“高考”平台的构建和运行成本。
在自主招生制度下，高校需要完成包括入学标准制定、考生入学测试和招生录取实施在内的自主招生流程，如果参照“高考”标准严格执行笔试命题、笔试组织、笔试阅卷、面试执行、综合考评等，这其中涉及的人力成本和实际物质消耗成本均会大大提高高校的招生成本。
统计表明，[2]高校通过自主招生招收学生的人均成本是通过高考形式招收学生的人均成本的数倍乃至数十倍。
另外，自主招生制度无疑为考生提供了一个双向选择的机会，由于自主招生与高考并不冲突，这令大部分考生倾向于报考拥有较好口碑且实力较强的高校。
高校的教育质量不仅和教学过程相关，更和高校的公用资源紧密相关。
高等教育本身不仅需要独具优势的师资力量，更需要具有一流水平的硬件设施支持。
因此，高校要想吸引优质生源参加本校的自主招生并开展有针对性的人才培养，就必须要构建强大的师资队伍，并加大对公共资源的建设力度，这都需要加大教育成本投入。
其次，自主招生制度下高校需要提高学生的培养成本。
自主招生不仅仅是招收学生的途径，更是对学生进行选拔培养的重要方式。
虽然大部分高校并未设立单独的培养自主招生考生的机构，但部分国内一流高校都以因材施教、分流培养为基准，建立了重点培养创新意识和能力的独立学院，如清华大学的计算机科学实验班、北京大学的元培学院、浙江大学的竺可桢学院和哈尔滨工业大学的英才学院等。
高校也为这些面向优质生源的独立学院提供了更多的教学资源和优质的师资力量。
随着高校自主招生制度的确立，这些独立学院的招生名额逐年增加，而通过自主招生途径入学的学生占独立学院生源的比例也逐年增加。
换言之，自主招生制度为高校的这些独立学院提供了更多的生源选择，高校也间接为自主招生提高了教育成本投入。
二、构建高等学校自主招生的监督体系。
鉴于高校教育的特殊性，高校自主招生的具体教育成本核算难以像企业产品生产的成本核算那样明确、清晰，对于自主招生的公平性问题，则更加难以进行数字化的量化计算。
因此，提高高校自主招生的教育投入使用效益，保障高校自主招生过程中的教育公平，需要间接地从构建高校自主招生的监督体系入手，从而完善高校自主招生政策。
(一)招生环节的监督体系构建。
首先，构建和完善高等学校自主招生环节的内部约束监督机制。
高等学校自主招生针对的是具有创新能力和特殊才能的高中毕业生。
在招生中要明确统一的招考标准，严格执行招生简章的招考流程，构建科学合理的招考组织结构和权力网络，最大限度地实现招考过程的公开透明，从根源上杜绝权利寻租的空间。
同时，要依照《教育部关于实行高等学校招生工作责任制及责任追究暂行办法》等文件的相关规定，制定相应的工作细则，如相应的公示制度、回避制度等，并严格按照法律法规追究当事人及相关领导的责任。
其次，构建和完善高校自主招生环节的外部约束监督机制。
外部监督的主体既可以是高校主管部门或当地政府，也可以是公众百姓。
高校主管部门和当地政府可以成立专门的或者临时的监管机构，专职管理高校自主招生过程中的各种行为，并对违规行为进行查处。
同时，还要开通相应的监督举报通道，如电子信息平台、举x箱和监督热线等，为公众监督检举提供便捷的言路渠道。
相对政府部门而言，公众则能够更加直接地发挥更为有效的监督作用。
对高校自主招生环节的监督，不仅是公众的权利，某种程度上也是公民的义务。
作为高校自主招生的直接参与者和利益相关者，参加自主招生的考生和家长有权监督自主招生环节的全过程，提出存疑之处并加大约束力度。
而其他知情公众也有权参与监督，当发现高校实际操作与公开的基本标准和过程不相符时，应及时向相应部门或媒体提供真实、有效的监督举x息。
(二)学生培养环节的监督体系构建。
学生培养环节中的教育成本投入需要综合考虑教育的效率和公平性问题，该环节的监督体系主要体现在如何因材施教地构建和实现多元化的人才培养评价机制。
对于自主招生的优质生源，不采用专门的人才培养方案将大大降低人才培养的效率，同时为了兼顾教育公平性原则，应将人才培养方案同时面向所有入学学生，充分调动学生的积极性，令学生能够为了同样的优质教育资源进行公平竞争。
多元化的人才培养机制可以通过按大类进行低年级教育、按兴趣自主选择高年级专业、采用导师制和学分制的双重评判标准等方式实现。
高校要将优质的教育资源应用于具有潜力的学生群体中，在完成普及式高等教育的同时致力于创新人才的培养。
进而综合对高校培养优质生源的能力和方案有效性进行评估监控，以促进学生培养环节中教育成本投入的效果最大化。
另外，学校建设和人才培养是一个相辅相成的过程，构建高水平的师资队伍和建设一流的硬件设施不仅能够提高高校自主招生的吸引力，也有助于高端人才培养。
大数据高等学校教学的论文
摘要：
在大数据时代下，信息化不断发展，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
同时也面临着一些问题。
本文通过分析管理会计信息化的优势和应用现状以及所面临的的问题，以供企业在实际工作中对这些问题的控制和改善进行参考和借鉴。
关键词：
大数据;管理会计信息化;优势;应用现状;问题。
在这个高速发展的信息时代，管理会计的功能已经由提供合规的信息不断转向进行价值创造的资本管理职能了。
而管理会计的创新作为企业管理创新的重要引擎之一，在大数据的时代下，管理会计的功能是否能够有效的发挥，与大数据的信息化，高效性、低廉性以及灵活性等特点是密不可分的。
一、大数据时代下管理会计信息化的优势及应用现状。
在大数据时代下，管理者要做到有效地事前预测、事后控制等管理工作，在海量类型复杂的数据中及时高效的寻找和挖掘出价值密度低但是商业价值高的信息。
以此能够做到满足企业各级管理者对各个环节的一切经济业务活动进行计划、决策、实施、控制和反馈等的需求。
供产销一系列流程进行监控来实现;需要对客观环境的变化进行了解以此帮助管理者为企业制定战略性目标能够通过业绩评价信息化来实现。
(一)预算管理信息化。
在这个高速发展的信息时代下，预算管理对于企业管理而言是必不可少的，同时对企业的影响仍在不断加强。
正是因为企业所处的环境是瞬息万变，与此同此，越来越多的企业选择多元化发展方式，选择跨行业经营的模式，经营范围的跨度不断增大。
这就需要企业有较强的市场反应能力和综合实力，对企业的预算管理提出了新的发展挑战要求。
虽然不同企业的经营目标各不相同，但对通过环境的有效分析和企业战略的充分把握，从而进行研究和预测市场的需求是如出一辙的。
从而完成对企业经营活动事后核算向对企业经营活动全过程监管控制的转变。
大型的国有企业在预算管理信息化应用这方面的普及率都不高，足以说明我国整体企业的应用情况也不容乐观。
所以从整体上来讲,预算管理信息化的应用并未在我国企业中获得广泛的普及。
(二)成本管理信息化。
企业由传统成本管理企业向精益成本管理企业转换是企业发展壮大的必然选择。
而基于大数据信息系统能够为企业提供对计划、协调、监控管理以及反馈等过程中各类相关成本进行全面集成化管理。
而进行成本管理的重中之重就是对企业价值链进行分析以及对企业价值流进行管理。
使与企业有关的供应商、生产经营过程和销售等的过程全都处于企业的监控。
以此企业可以做到掌握生产经营的全过程，即能够通过财务信息系统实时了解到原材料的消耗，产品的入库及出库等一切企业生产经营活动。
每条价值链的成本数进行有效的追踪监管和综合分析，以此为基础为企业提出改进方案，并使用历史成本进行预测，达到减少企业的不需要的损失及浪费，最终达到优化生产经营过程。
虽然成本管理信息化是企业发展的一个重要趋势，以大数据信息技术为基础的信息系统可以使得企业完成全面的成本管理，给企业的成本管理带来了巨大的推动力。
然而信息化在成本控制方面的实施效果并不是很理想。
(三)业绩评价信息化。
也反映了企业现阶段人才储备充足，发展处于上升期，由此企业定制扩张战略计划。
而当企业的绩效不断减少，代表企业的发展状况在恶化，也反映了企业的人才处在流失状态，企业在不断衰退，此时企业应该制定收缩战略计划。
企业进行业绩评价信息化的建设，通过对信息系统中的各类相关数据进行综合分析，有效地将对员工的业绩评价与企业的财务信息、顾客反馈、学习培训等各方面联系在一起。
对于企业而言，具备一套完善且与企业自身相适应的业绩评级和激励体系是企业财务信息系统的一个重要标志，也是企业组织内部关系成熟的一种重要表现。
然而，如今对于具备专业的业绩评价信息化工具平衡分卡等在企业的发展过程中并未得到广泛的应用。
其中最大的原因应该是对业绩评价的先进办法对于数据信息的要求比较简单，通常可以由传统方式获得。
所以，现如今能够完全将业绩评价纳入企业信息系统，并能够利用业绩评价信息化来提高企业管理效率的企业数量并不多。
二、大数据时代下管理会计信息化存在的主要问题。
(一)企业管理层对管理会计信息化不重视。
我国企业管理层对企业管理会计信息化建设存在着不重视的问题。
首先，对管理会计信息化概念和建设意义没有正确的认识，有甚至由于对于企业自身的认识不够充分，会对管理会计信息化的趋势产生了质疑和抵触心理。
再者，只有在一些发展较好的企业中进行了管理会计信息化的建设工作及应用，但是，企业应用所产生的效果并不是很理想，进而促使管理会计信息化在企业的发展速度缓慢。
(二)管理会计信息化程度较低。
大数据时代下，信息化手段已经在我国众多领域已经得到较为广泛的应用和发展，在此发展过程，我国的管理会计信息化的应用和发展也得到了非常多的关注。
但是，由于管理会计在我国受重视程度不够，企业在进行管理会计信息化建设的过程中对与软件的设计和应用也要求较高，所以与管理会计信息化建设相关的基础建设还相对较落后。
(三)管理会计信息化理论与企业经管机制不协调。
虽然随着国家政策鼓励和扶持，很多行业的不断涌现出新的企业，企业数量不断增多，但是由于这些企业在规模以及效益等方面都存在着较大的差距，同时在管理决策方面也产生了显著地差别。
很多企业在发展的过程中并没有实现真正的权责统一，产生了管理层短视行为，没有充分考虑企业的长远利益等管理水平低下的问题。
三、管理会计信息化建设的措施。
(一)适应企业管理会计信息化发展的外部环境。
企业在进行管理会计信息化建设时，要结合企业所处的外部环境进行全方面的规划和建设。
在企业进行规划和建设时，国家的法律法规等相关政策占据着十分重要的位置，需要对市场经济发展的相关法律法规进行充分理解和考虑，为企业管理会计信息化建设提供好的法律环境。
管理会计信息化系统的正常运转要求企业处于相对较好的环境之中，以此充分发挥出其应有的作用。
(二)管造合适的管理会计信息化发展内部环境。
企业管理会计信息化的良好发展要求企业能够提供良好的内部环境。
有利于各级员工都能够正确认识到管理会计信息化建设的重要性，接受管理会计信息化的价值取向。
再者，企业要储备足够的管理会计人才,为管理会计信息化的建设提供源源不断的血液。
同时，为企业管理会计信息化建设提供强大的资金保障。
最后，对企业内部控制体系不断完善，为企业创造长足的生命力，为管理会计信息化赖以生存的环境。
(三)开发统一的企业信息化管理平台。
在大数据时代下，信息化不断发展，对于企业而言，会同时使用多种不同的信息系统进行组合使用，并且这种情况在未来也可能将持续下去，企业需要建立综合统一的企业信息化管理平台。
四、结束语。
管理会计信息化已经成为企业发展的重要趋势。
同时也面对着一些问题。
因此，相应的措施和不断地完善和改进是必不可少的，以此才能够促进管理会计信息化的不断发展。
作者：李瑞君单位：河南大学。
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管理会计的理论基础与研究范式[j].
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[2]张继德,刘向芸.
我国管理会计信息化发展存在的问题与对策[j].
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[3]韩向东.
管理会计信息化的应用现状和成功实践[j].
会计之友,2014(32).
大数据论文【2】大数据会计信息化风险及防范。
摘要：
随着科学技术的不断进步和社会经济的不断发展，大数据时代的发展速度加快，同时也推动着会计信息化的发展进程，提高了企业会计信息化工作的效率和质量，资源平台的共享也大大降低了会计信息化的成本。
但大数据时代下会计信息化的发展也存在一定的风险。
信息化造成不良影响的.同时发挥其巨大优势来促进会计信息化的发展进程。
关键词：
大数据时代;会计信息化;风险;防范。
前言。
近年来经济全球化进程不断加快，经济与科技的迅猛发展，我国在经历了农业、工业和信息时代以后终于踏入了大数据时代。
交叉重复使用而形成的智力能力资源和信息知识服务能力。
据信息，并在降低经济成本的同时有效实现资源共享，信息化效率逐渐增强。
但同时大数据时代下的会计信息化也面临着风险，应及时有效地提出防范对策，以确保会计信息化的长久发展。
一、大数据时代对会计信息化发展的影响。
(一)提供了会计信息化的资源共享平台。
进入大数据时代以来，我国的科学技术愈加发达，会计信息化也在持续地走发展和创新之路，网络信息资源平台的建立使数据与信息资源可以共同分享，平台使用者之间可以相互借鉴学习。
提高了会计数据处理的正确性和规范性，为信息化管理打下基础，推进了会计技术的创新和进一步发展。
但是“信息孤岛”的出现证明了会计电算化并没有给会计信息化的发展带来实质性的变化。
科学的小论文
“成功啦！”“成功啦！”“哈哈……”从我家里传出一阵阵笑声和欢呼声，这是我和伙伴们在做一个有趣的实验。
在学校里，老师常在科技兴趣课上做许多有趣的实验，引起了我浓厚的兴趣。于是，在星期天，我邀来几个要好的朋友，神秘地说：“咱们做一个实验好吗？”听说我要做实验，邻居的小弟弟也被吸引过来。
么药，被我搞得丈二和尚摸不着头脑。我胸有成竹地把蜡烛点燃，立在桌面上，用一根铁条吸住磁铁，拿到火上去烧。开始，磁铁紧紧地贴在铁条上。蜡烛的火焰贪婪地舔着磁铁。不一会儿，磁铁像生病似的，有气无力地粘在铁条上，快要掉下来了。终于，“砰”的一声，磁铁落地了。“实验成功喽！成功喽！”大家手舞足蹈，那高兴劲儿就别提了。
为什么磁铁遇热会失去磁性呢？大家心里不禁打起了一个问号，连忙去翻书找答案。我突然想起《少年科学画报》里有介绍科学知识的内容，就去翻《少年科学画报》。“找到了！”我惊喜地叫了起来，像哥伦布发现新大陆一般高兴。
原来，磁和电子是分不开的，运动的电子周围就有磁，这叫电磁效应，电磁铁烧红了，它内部的分子热得乱窜，破坏了电子运动方向的一致性，磁效应作用互相抵消，所以整块“磁铁”不再显示磁性。我想：在家用电器中，收音机喇叭上有磁铁，就不能让高温物体接近。可想而知，电视机上也有喇叭，上面也有磁铁，原理不正是一样吗？如果高温物体靠近带有磁性的冰箱，冰箱不就被损坏了吗？怪不得说明书上强调不能接近高温物体。我把自己想法告诉大家，他们恍然大悟。邻居小弟弟似懂非懂，皱着眉头，一本正经地说：“好像懂了，又好像没懂。”一句话把我们逗得哈哈大笑。
科学的小论文
今年二月份，我家来了两位新客人——两只小乌龟，一公一母。它们很可爱，绿绿的身体，小小的脑袋，龟壳直径大约有4厘米。我很喜欢这两只小乌龟，想和它们玩玩儿。可是，这两只小乌龟可不愿意“搭理”我，它们时常把脑袋缩在龟壳里，只有当我用手敲它的龟壳时，它才探出脑袋来，一露头，马上又缩回去了。而且脑袋一缩就是大半天。刚开始，我以为是这两只小乌龟认生，不敢见人，时间长了就好了。可令我奇怪的是，它都来到我们家一个星期了，一点东西也不吃，而且似乎也不动。
我去问妈妈，妈妈说：“还是你自己去找答案吧！”我猜想，是不是小乌龟怕冷，在冬眠呢？于是，我就开始从书中找答案。可家里的几本介绍动物的书中，都没有提到乌龟的。我决定上网查一查。没想到，和我有同样疑惑的人很多呢！他们也都不知道为什么乌龟不吃不喝不动。经过我的查找，终于知道了乌龟原来是变温动物，其体温随着外界温度而变化，当室温低于25摄氏度时，它们就会进入冬眠期，不吃不喝不动。
知道了这些，我就不用担心它们饿死了，而是天天给它们换水，并保持一定的温度，让它们在我家的客厅里冬眠。
大约到了四五月份，小乌龟开始活动了。我和奶奶去集市上问卖龟人小乌龟喜欢吃什么，准备给它们备好食物。卖龟人向我们推荐了“巴西龟饲料”，我们买回家想看看小乌龟喜不喜欢吃。你猜怎么样？它们吃得可欢了，尤其是那只雄乌龟，特别贪吃，它吃的食物是那只雌乌龟的三倍！
随着气温越来越暖和，小乌龟的食量越来越大。我们也把小乌龟从客厅移到了阳台上。有时我去阳台拿东西，它们都会翘起脑袋跟我要吃的，脑袋翘得高高的，两只前脚都直立起来了，那样子特别可爱。每当这时，我就会给它们撒一些龟食，它们就会饱餐一顿了。
经过半年多的饲养，我家的小乌龟长大了不少。那只雄乌龟明显看出大了一圈，龟壳直径得有5厘米了，雌乌龟也长了，我心里真高兴！
现在，我家的小乌龟又进入了冬眠期。我知道了它们的这一习性，再也不用担心了。
数据科学导论心得体会论文
近年来，随着技术的飞速发展和信息的爆炸式增长，数据科学作为一门新兴的学科领域逐渐崭露头角。在我修读《数据科学导论》这门课程期间，我深入研究了数据科学的基本概念、方法和应用，对于这门学科有了更深入的理解和认识。在这篇文章中，将通过总结我在学习过程中的体会和领悟，探讨数据科学所涉及的关键要素以及对个人和社会的重要意义。
首先，数据科学的核心是数据。数据不仅是信息的载体，更是推动科学发展的重要资源。数据科学家必须掌握数据管理、数据采集、数据清洗、数据分析等一系列技能，以确保数据的质量和可靠性。这对于一个优秀的数据科学家来说，并非易事。正如我在学习过程中所体会到的，数据科学并不仅仅是处理数以TB计算的海量数据，更是需要有对数据质量的敏感性和严谨性。只有通过充分了解数据的背景信息，全面了解数据的来源和采集方式，才能够正确并有效地应用这些数据。
其次，数据科学的应用广泛而深远。我们生活在一个数字化时代，大量的数据源源不断地生成。数据科学通过分析这些数据，揭示数据背后的规律和趋势，从而为企业决策、市场精细化、精准医疗等提供有效的支持。在学习过程中，我了解到数据科学在医疗保健领域的应用正在取得令人瞩目的成果。例如，通过对大量的医学数据进行分析，可以为疾病的早期预测和治疗方案的制定提供科学依据，从而提高病患的生存率和生活质量。这不仅是对现有医疗模式的颠覆和改进，也是对人类健康事业的巨大推动。
此外，数据科学的学习不仅仅需要对工具和方法的熟悉，还需要具备良好的数学、统计学和编程基础。无论是数据的探索、数据的可视化还是数据的建模分析，都需要数据科学家具备一定的数学和统计学知识。此外，编程在数据科学中扮演着极其重要的角色。Python、R、SQL等编程语言成为现代数据科学家的必需技能，只有掌握了这些编程语言，才能够更高效、更方便地处理和分析数据。通过学习数据科学导论这门课程，我不仅对这些工具和方法有了更深入的了解，还增强了自己的数学、统计和编程能力。
最后，数据科学对于个人和社会的意义重大。个人而言，数据科学的学习和实践可以帮助我们更好的理解和利用数据，提高决策的准确性和效率。社会范围内，数据科学的应用已经产生了重要的社会经济价值。通过对大数据的挖掘和分析，企业可以更好地了解市场需求，提高产品的竞争力；政府可以依据数据科学方法制定更科学的政策和规划，提升社会治理能力；医疗机构可以通过分析患者的大数据，实现个性化的医疗服务，提高医疗资源的利用效率等等。可以说，数据科学已成为推动社会进步和发展的重要动力。
总结起来，数据科学导论这门课程让我更加深入地认识和理解了数据科学的核心要素和应用价值。数据作为数据科学的核心，要求我们对数据的质量和可靠性有更高的要求。数据科学的应用涵盖了方方面面，对于企业决策、医疗保健等都有着重要意义。同时，数据科学的学习需要具备数学、统计、编程等多种能力，这对个人的综合素质提出了更高的要求。最重要的是，数据科学对于个人和社会的意义重大，已经成为社会进步的重要动力。数据科学导论课程的学习让我对数据科学有了更深入的了解，也有了更为明确的学习和发展方向。相信在不久的将来，我会通过自己的努力成为一名优秀的数据科学家，为社会的发展做出自己的贡献。
数据科学导论心得体会论文
数据科学作为一门新兴的学科，正在迅速发展和普及。在学习了《数据科学导论》课程后，我对数据科学的概念、原理和应用有了更深入的理解。在这篇文章中，我将分享与数据科学导论相关的心得体会，包括对课程内容的理解和对数据科学的认识提升。
第二段：数据科学的概念和原理。
在课程中，我学到了数据科学的核心概念和基本原理。数据科学是一门通过使用数学、统计学、计算机科学等技术和工具来处理和分析数据，从而获得有价值信息和解决实际问题的学科。数据科学的核心原理包括数据收集与整理、数据预处理、数据挖掘与分析、建模与预测等。通过学习这些概念和原理，我对数据科学的整体框架和流程有了更清晰的认识。
第三段：数据科学的应用领域和重要性。
数据科学可以广泛应用于各个领域，如金融、医疗、社交媒体、电商等。它可以帮助企业进行市场分析与预测，优化运营和决策，提高工作效率。在医疗领域，数据科学可以帮助医生诊断与治疗疾病，实现精准医疗。而在社交媒体和电商领域，数据科学可以通过用户行为分析和推荐算法来提供个性化的服务和体验。正是因为数据科学在各个领域的重要性和应用价值，我对数据科学的前景和发展更加有信心。
在学习《数据科学导论》课程的过程中，我从两个方面获得了收获。首先，课程提供了针对数据科学的基础知识和理论讲解，让我对数据科学的基本概念有了更深入的理解。其次，课程安排了实践环节，让我有机会亲自动手实践数据分析的过程，并对一些常用的数据科学工具和技术有了实践经验。这些实践环节提高了我的数据科学能力，培养了我解决实际问题的能力。
第五段：对数据科学的展望和总结。
数据科学是一门充满挑战和机遇的学科，它所涉及的数据量和复杂度不断增加，需要我们不断学习和更新自己的知识和技能。通过学习《数据科学导论》这门课程，我深刻意识到数据科学对于未来社会的重要性，以及它对于个人职业发展的吸引力。我将继续深入学习和研究数据科学，不断提高自己的能力，为实现数据驱动的决策做出贡献。
总之，在学习《数据科学导论》这门课程后，我对数据科学的概念、原理和应用有了更深入的理解。我认识到数据科学在各个领域的重要性和应用价值，并通过实践环节提高了我的数据科学能力。在未来，我将坚持学习和研究数据科学，为社会的发展和个人的成长做出贡献。
小学科学实验数据分析论文
本文所指的行政成本在预算会计核算上主要指的是一般性支出（包括行政管理费）。降低行政成本，压缩行政管理费及一般性支出，节省更多财政资金用于专项支出，对国家富强，加强党风政风建设都是有非常积极的意义。
本文以笔者所在区县几年来本级预算部门财政支出数据为基础，结合指标分析、相关系数计算，以部门为单位求标准差等方法，对预算部门区分为行政单位、非教育类事业单位（简称事业单位）、教育类事业单位（简称教育单位）、自收自支事业单位（简称自收自支单位）。各类型单位各项财政支出指的是其中各单位各项财政支出的汇总数据。本文数据是部门财政预算内和预算外支出、是一般性支出和项目支出汇总，并且是逐项都是汇总数据。
我国财政系统进行了财政收支改革，对财政支出进行了功能分类支出和经济分类支出的区分，经济分类是以经济形态来对部门财政支出进行分类，比如将其大体划分为工资福利支出、商品和服务支出、对个人和家庭的补助支出、其他资本性支出等几类。经济分类支出体现了财政预算的支出形式，也就是“怎么用”，是用于发工资、还是用于购买商品和服务、或是用于对个人家庭补助。本为对财政数据从经济分类角度进行分析。
工资福利支出分析：
工资福利支出／支出总计（简称人员经费比）指标是用一部门财政支出中的工资福利支出数额/该部门财政支出总计。
从该指标数值来看，几年来以教育单位最高，事业单位其次，行政单位最低。从几年的人员经费比指标计算上看，行政单位基本上是小幅波动，事业单位逐年上涨。
而且以相关系数计算来看（以各单位某项财政支出作为一组数据，各单位在职人员数作为另一组数据，求两者间的相关系数，以0.0-0.2为极弱相关或无相关，0.2-0.4为弱相关，0.4-0.6为中等程度相关，0.6-0.8为强相关、0.8-1.0为极强相关），事业单位中，办公费与单位在职人数呈现弱相关关系，行政单位中等程度相关关系。而且经计算发现：邮电费行政单位为弱相关，而事业单位和教育单位为强相关。
办公费在财政经济分类支出口径中属于“生产性”较强的类别，事业单位人员数于此弱相关，反映了事业单位相当一部分人有可能不“消费”办公费。邮电费事业单位人员数于此强相关，不免有“公话私聊”的嫌疑。
商品服务支出分析：
扣除专项支出，仅对行政管理费及一般性支出计算。
笔者所在区县，交通费在一般性支出中商品服务支出占比例最高，经计算，大概占到11%左右。而且，在行政单位、事业单位，自收自支单位交通费占商品服务比例都是最高的。取暖费一般来说，是属于技术性支出，从楼房的面积等因素计算出来。从这个角度讲：在办公条件已经满足的条件下，应当减少兴建政府办公楼的固定资产投资，因为不仅要建设支出，将来还要不断地发生取暖费，这样就大大增加了财政的负担。福利费包括了政府机关食堂的支出，所以比例要高一些。
交通费在20财政收支改革后，会计核算上区分为：燃料费、维修费、过路过桥费、保险费、其他。其中，保险费一般是预算直列的，这里不予考虑。
无论是行政单位还是事业单位，燃料费、维修费与车辆数高度相关，而且维修费占交通费的比例非常之高，从数据上看，行政、事业单位要拿出交通费的三分之一左右用于修车，也就是商品服务支出的4%左右是修车费。维修费作为生产性相对不强的支出项目，占财政比例如此之高，是不合理的。从这个角度看，买车不如租车合算，车辆维修由政府部门管理，不如外包给车辆租赁商来管理，这样会大大减少修车费用。
燃料费与单位在职人数强相关，说明从数据来看，单位在职人数多，车辆使用程度就高。实际上，经计算，燃料费、维修费与车辆数的相关系数值，比燃料费、维修费与在职人数相关系数值更高；维修费与在职人数中等程度相关，与车辆数强相关，与燃料费强相关，其中维修费与燃料费的相关系数值大于其与车辆数的值。车辆使用程度越大的部门，相应的维修费就越高。这一结论得到了数据的支持。
所以，所以降低交通费支出应当从两个重点方面着手：一是控制部门的车辆数；二是尽量减少车辆的使用。其中控制车辆数是降低燃料费和维修费，进而交通费的首要因素。
在交通工作需要能满足（车的数量满足工作需要）的前提下，减少车均燃料费差距就有效减少了车均使用程度不均，使车辆过度使用现象得到缓解，也杜绝了车辆使用程度不高，闲置浪费现象，减少了对车辆购买的需求。对节省交通费有积极的作用。建议实际操作中打破以部门使用、管理车辆的分散模式，除少数专车外，实行车辆统一管理，统一使用、统一调配。提高了车辆平均的使用程度，也减少了购买新车的需求。
招待费从数据上看，行政单位招待费支出最多。经计算，行政单位、事业单位招待费与交通费中的燃料费呈强相关关系，这说明，控制交通费对控制招待费有一定的积极意义。计算发现，事业单位各单位招待费与各单位在职人数呈现强相关性，这说明，事业单位招待费的支出更多地可能是内部因素作用。
通过数据分析看，招待费多少更多由人的主观意愿，以上几个要点无一不受主观因素影响。所以应当制约这种消费倾向。可以借鉴某省市的一些做法：比如招待饭店定点招标，并予公开，并规定包间消费上限，包桌消费上限等等。
从数据来看，可以总结出行政单位、事业单位、教育单位商品服务支出的很多不同之处，表现了不同支出“文化”：
行政单位使用了大部分的行政资源，商品服务支出的各项支出规律性不强，除交通费外，很多支出项目与在职人员数不相关，体现了行政单位商品服务支出人为主观的因素更多一些。
事业单位更多地强调“以人为本”，商品服务支出各项支出可以从在职人员数上寻找规律，除办公费外，很多是与在职人数强相关。
教育单位商品服务支出规律性很强，支出的可预期性强。所以教育单位的预算执行上，在一般性支出上很少发生追加指标。
固定资产支出分析：
政府机关每年要发生大量的'政府采购支出，笔者在国有资产管理部门工作中调研发现，很多单位购买了数码照相机、数码摄像机等固定资产，然而在实际工作中，这些资产使用率并不高，大部分时间都是闲置状态。这些资产属于高科技产品，技术淘汰速度很快，更好的产品日新月异。在会计核算上，如果按照市值来核算资产，其价值实际上是在不断下降，这其实也是变相的一种国有资产流失。
笔者认为，像此类使用率不高，专业性不强的固定资产，完全可以由内部调剂调拨使用，或从外部租赁使用，没有必要花大笔资金去购买。这样从固定资产角度也能减少行政成本。
综合以上分析，对于降低行政成本，简而言之可以从控制工作人数，控制车，控制固定资产购置，改变政府机关消费文化等几个方面入手。
笔者认为降低行政成本应当秉持以下三点：
法治原则，从上述分析，政府机关的一般性财政支出有其“消费文化”的影响，应当转变。然而习惯的转变并不是口头说一说，甚至靠内部约束就能改正的。应当以法治的力度，加重外部的制约，在预算执行上制定各种标准，支出限定等，做到“有法可依，有法必依，执法必严，违法必究”，这样才有可能从根本上改变财政支出习惯，建立节约财政。西方国家尤其是北欧国家，他们有着严格的财务报销制度和官员问责制，这些法治做法非常值得我们借鉴。
公开原则，权利如果过于集中，在没有外部监督的环境下，极容易产生暗箱操作，权利寻租，为个人谋私利。财政支出尤其是一般性支出也是一样，从分析中可以看出，很多支出项目人均远远要高于老百姓的生活同类项目支出，比如修车费，招待费，邮电费等等，这不免有“公款私用”的嫌疑。
随着我国人民生活水平的提高，自身素质的提高，政治觉悟的提高，必然要求逐步参政议政，前一段时间，沈阳市民要求市政府公开招待费等财政支出就是其表现。我们应当顺应历史发展趋势，建设阳光财政，/caizhengshoulu//0919/接受外界监督，这样，也能更好地促进廉洁政府的建设，促进节约型财政实现。
发展政务办公信息化、自动化。应当充分利用信息社会的科技发展成果，积极推进各种政务办公软件及办公网络发展，政府机关信息系统建设。这样做一方面发展信息系统来取代以前大量靠人力完成的工作，节省了人力资源，同时也节省了很财政支出数据分析论文多与人高度相关的财政支出；另一方面加快政务审批速度，将规章制度编入软件中，也促进了法治财政的发展。
数据科学导论心得体会论文
数据科学是近年来兴起的一门新兴学科，涵盖了统计学、计算机科学和领域知识等多个领域，使得我们能够从大规模数据中获取有价值的信息和知识。作为一门综合性的学科，数据科学导论课程为我们提供了对数据科学基本概念、方法和应用的初步了解。在这门课程中，我收获颇丰，以下是我对于数据科学导论的心得体会。
首先，数据科学导论课程为我们提供了对于数据科学基础概念的深入理解。在课程中，我们学习到了数据收集、存储和处理等基本概念。数据收集是数据科学的基础，了解不同类型的数据收集方法和技术能够帮助我们更好地理解数据的来源和质量。数据存储是数据科学中非常关键的一部分，我们学习到了不同的数据存储方式，并了解到了如何进行数据的清洗和整理以便于使用。此外，我们还了解到了关于数据处理的基本概念，如数据变换、提取和归约等。通过这门课程，我对于数据科学的基础概念有了更加清晰的认识。
其次，数据科学导论课程为我们提供了对于数据科学方法的初步介绍。数据科学方法是指通过数据来解决实际问题的方法和技术，包括了数据挖掘、机器学习和统计分析等。在课程中，我们学习了数据挖掘的基本流程和方法，了解了数据挖掘的主要任务和技术，如分类、聚类和关联规则挖掘等。此外，我们还了解到了机器学习的基本原理和方法，如监督学习和无监督学习等。通过这门课程，我对于数据科学方法有了初步的了解，进一步激发了我对于数据科学的兴趣。
第三，数据科学导论课程为我们提供了对于数据科学应用的实践经验。在课程中，我们不仅学习到了数据分析的基本方法和技术，还有机会通过实践项目来应用所学知识。通过实践项目，我们能够将课堂上理论知识与实际问题相结合，提高我们的数据科学技能。在实践项目中，我们需要收集和处理真实数据，并利用所学方法和技术进行数据分析和模型构建。通过这些实践经验，我深刻体会到了数据科学在实际问题中的应用和价值。
第四，数据科学导论课程为我们提供了对于数据科学领域的前沿发展动态的了解。数据科学是一个快速发展的领域，新技术和方法不断涌现，课程中我们学习到了数据科学领域的前沿研究和应用，如大数据分析、深度学习和自然语言处理等。了解数据科学领域的前沿动态能够帮助我们不断更新知识，紧跟科技发展的步伐。
最后，数据科学导论课程不仅加深了我对于数据科学的认识，还培养了我对于科学问题的思考能力和解决问题的方法。通过学习这门课程，我学会了如何收集和处理数据、如何选择合适的分析方法和技术，以及如何将数据科学应用于实际问题中。这些能力将对于我今后的学习和工作具有重要意义。
综上所述，数据科学导论课程是一门非常有价值的课程，通过这门课程我对于数据科学的各个方面有了初步的了解和体验。我相信这门课程为我今后的学习和发展奠定了坚实的基础，也激发了我对于数据科学领域的兴趣。我期待着在未来的学习和实践中能够不断探索数据科学的更多奥秘，为社会进步和人类福祉做出贡献。
小学科学实验数据分析论文
拥有访问权利才能访问计算机网络，所以，需要重视提高计算机访问控制能力。提高控制能力可以从以下几个方面着手。首先是验证用户，利用用户名的方式对访问用户进行验证，待计算机网络正确识别之后允许通过。其次是增加用户验证以及用户名的识别程序，只能输入正确的计算机指令才能进入。再者是对相应的程序增加权限设置，只有拥有权限的人才能进入。在计算机网络应用中增设验证步骤，主要是为了进一步保证计算机网络数据的安全，在此基础上还需要提高计算机中的防火墙防御技术，通过设定计算机屏障，能够严格控制双方的访问权，没有相应的授权不能进入个人账户中[3]。比如我们生活中最常见的用户验证设置“控制面板―用户账户―设置密码/管理其他账户”。防火墙是每个计算机都需要的，防火墙经常设置在内部网、互联网以及外网区域等中，主要是为了保证计算机网络数据的安全。
3.2重视计算机数据加密。
计算机中的数据信息非常重要，所以需要不断提高对计算机数据加密的重视，这也是计算机网络数据安全控制中最基础的方式之一，能够对网络中的各种数据进行加密，提高数据信息的安全性。在原有计算机数据信息文件中进行加密处理，将其译成只有计算机能够识别的代码，在计算机加密处理中，将其称之为密文。这些密文职能通过代码翻译或是相对应的计算机钥匙才能打开。在技术发展进步基础上，加密技术也在不断升级，当前已经开始应用微机芯片等方式进行加密，总而言之，数据加密是保证计算机网路数据安全的重要手段。
3.3数据备份以及提高防御能力。
保证计算机网络数据安全，还需要注意数据备份，对于重要的数据信息一定要备份，这样才能保证即使计算机网络数据出现问题，还能够存留一份，并且提高了计算机网络数据的恢复能力。与此同时，还需要提升计算机自身对病毒以及hacker的抗干扰能力，在遇到病毒或是hacker侵扰时能够及时阻止，这样才能保证计算机数据的安全。
4结语。
综上所述，计算机是我们生活中的必需品，在很多地方都需要应用计算机网络，计算机网络数据安全对于我们来讲非常重要，因此，要不断加强对计算机网络数据安全防护的重视，进一步提高计算机网络数据安全控制能力，保证计算机网络数据的安全。
参考文献。
飞轮
试论大数据环境中社会科学研究范式论文
21世纪是一个信息化的时代。在这个时代下，数据最有说服力，人们对大数据的认识是不同的，很多人都觉得它是宝贵的资源，认为它是一种重要的源数据，凝聚着客观的智慧，它能够给社会科学的研究提供很多重要的信息。然而，它又不是万能的，我们切不可将其作为唯一的研究方法。
一、研究范式分析。
在研究社会科学的时候，主要有四种研究范式。第一范式主要是对自然现象的描述，这种范式出现在文艺复兴之前；第二范式主要是对模型的建造与概括，它稍晚于第一范式，产生于文艺复兴以后；第三范式主要是进行科学计算，它以计算机为依托，将复杂的现象模拟出来；第四种范式就是探索数据，而且会涉及到大量的数据、重视挖掘、统计与分析数据。
克里斯・安德森指出，很多社会科学都想要将行为的原因找出来，然而他们却怎么都找不到，其实不需要对行为的原因作出解释，仅仅需要对个体的行为进行了解；为此，只需要通过大量的数据分析来找出之间的关系与关联，这就要求有大量的数据，在数据的支撑下，不需要再进行假设，只需要在计算机中计算，从而得出相应的规律即可。
传统科学研究与大数据思维之间有很大的差别，前者比较侧重的是数据的演绎，而后者则十分注重数据的归纳。前者的演绎是建立在已知公理的基础上的，在公理的辅助下判断特殊情况，并在此基础上得出相应的结论，演绎的方法也是研究现代科学最基本的方法。
现代科学研究都是建立在观察和分析的基础上的，在分析之后提出相应的问题，然后在问题的基础上会提出假设，之后就会根据假说再演绎、推理，最终在实验的基础上，得出确定性结论；与演绎不同，归纳遵循的思维过程就是从特殊到一般，它需要海量的数据，并对数据进行分析和归纳，从而得出这些数据的'共同特性，从而得出相应的推断、非确定性结论。在现实中，归纳法是商业推广中最经常使用的。比如，通过对数据的分析，就可以发现一些顾客在购买a商品的时候也会同时购买b商品，这就会使商家得到一个有不确定性的预测，即购买a商品的顾客同时也会买b。如果在分析的结果中这种现象大量存在，那么商家就可以向购买a的顾客推荐b，从而形成一种连带的效应。这个消费的案例就在一定程度上表明了数据归纳分析的优点，即使没有理论的指导，也不需要进行假设，更不用对其进行证实、证伪，只需要对数据进行分析就可以找到事物之间的关联性，从而达到相应的目的。正是因为大数据分析的归纳功能十分便捷，因此很多人都觉得它可以代替传统的演绎方法，然而这种认识是错误的。
如今虽然处于一个大数据时代，但是数据再大也是有限的，有限数据也就决定了样本的数量也是有限的，在有限的样本下，就根本不能得出具有确定性的结论，一般都是预测和非确定性的结论，非确定性就表明它只是一种概率，而不是绝对的存在，然而社会科学是一门科学它所需要的并不是一种概率，而需要一种准确的因果联系和精确的答案。
此外，大数据的归纳方法虽然被很多的商业推广所使用，但是也不能仅仅只探索事情之间的可能性联系，这是不够的，它也需要对事物之间的因果关系进行探索。
从本质上来说，归纳和演绎是人类思维中必不可少的，同时存在的两种方法，它们之间相辅相成、相互依托。在具体的实践中，大数据分析并不只是单纯地数据归纳，它不仅需要数据，在分析数据的时候同样会联系到以往的知识和实验。算法以及程序的开发与研究都是建立在以往的理论和知识积累上的；实验检测是每一个设计好的算法和程序都必须经过的一个阶段；然而如果研究者没有事前考虑某些事物之间的联系或者是其它方面的问题，那么就不会开发出什么程序，更不知道用程序来干什么。
从众多的实践来看，大数据的归纳方法，主要是用来进行预测，而不是做出科学假设。数据分析家在数据分析的基础上，除了要对自然事件进行预测，还会对社会事件进行预测。然而大数据归纳分析的准确性遭到了很多科学家的质疑，但是由于受社会科学研究的传统理念影响，就认为与自然界相比，人类社会有别样的复杂性，往往无法预知社会发展和人的行为，然而大数据的出现和发展，给这种思想带来了很大的冲击。
二、数据研究方法。
在进行大数据研究的时候，往往需要收集海量的网络信息，然后在此基础上对所有的信息进行分析，比如，通过对微博上的帖子进行收集，收集之后，再根据帖子的性质以及语义等多种角度对其进行合理的分类，最后统计其中的词频。在社会科学研究的传统方法中是不可能得到那么多的资料，不仅如此，在质量上也不能很好的保证，然而传统的研究方法有自己的优点，比如说通过访谈，不仅仅可以收集到受访者的谈话，更重要的是它可以探查人们的心理和想法，从而可以对他们的情感进行了解和把握，通过谈话可以将文字表达不出来的细腻的情感与表情揭示出来。大数据虽然有很多的优势，但是它不可能成为唯一的社会科学研究的方法，它不能取代抽样调查，主要是因为在很多时候，某些特殊领域的信息是不能公开的，所以在计算机上是找不到相应数据的，这个时候只能依靠抽样调查来进行了解。此外，大数据所分析的数据是有限的，因此很难得到比较完整的结论，而抽样则是从整体样本中选取典型样本，相比较之下具有绝对的优势。最后，大数据分析收集的只是一些死信息，而抽样调查等传统的研究方法则可以充分调动受访者的主观能动性，从而可以灵活地掌握采访的信息，很多时候不仅能够得到需要的信息，还有可能发现新的信息。
三、结语。
在如今的大数据时代，大数据分析具有重要的作用和价值，它毋庸置疑地可以促进社会科学的研究与发展，但是同样不能忽视其他的研究方法。只有将大数据的分析归纳方法与传统的方法完整地结合起来，才能促进社会科学的研究与发展。只有不断探索新的方法，才能给社会科学研究发展提供强大的动力，因此要促进多种方法的并存互渗，使社会科学从多种角度来观察社会与人类，从而更加深入地阐释人类的社会生活。
【参考文献】。
[2]李晓凤.社会工作研究范式的发展及其对社会科学研究的启示[j].广东工业大学学报（社会科学版），.06.5-11+101.
小学科学实验数据分析论文
对于使用数据的动机，除了对数据对象主体的认知识别之外，还有要对数据呈现的显性和隐性规律进行发现，从自然语言上看，脑力活动对数据处理的第一步就是降低数据间的差异化，进行熵减的分析行为。哲学家维特根斯坦认为，对于哲学本质的界定都属无法言说之物，应用到数据分析领域，数据存在一种由内而外的泛化惯性，不断对原有数据形成新的描述，造成数据阵营的扩张，而其信息主体则是稳定的，对描述性数据和活动数据存在吸附力，属于无法言说的本质最边缘。立足于这种思想观点，我们可以认为貌似松散无序的数据间存在一种牢固的血缘数据关系，因为所有数据都是基于信息主体泛化出的描述性和活动性数据，而这种熵减的动作其表现形式可以等同于对数据血缘关系的向上追溯，技术上则表现为一种寻找最大扇出的上层。这样，熵减的技术实现就是通过建立血缘关系而去寻找最大扇出的上层，这种分析法易于在数据发现应用中，通过检索建立模糊入口点去组织发现数据，其与扇出或扇入点的血缘关系越近，入口点对其的吸附力越强、权重越高。但这样会出现另一个无法回避的问题，即通过活动在最外界的数据从体量上看相当可观，由外到内追溯扇出上层的劳动比较沉重，从而会理所当然地采取抽样的方式进行，此项活动的进行必须假定数据世界观上层的有限集合认定上，坚信必定会将血缘关系归集到某几个关键数据表达之上，这样才会使本项活动的实施行为具备基本的意义和价值。从效果上看，对数据进行熵减有利于我们甄别数据关系隐含的内在规律，也有利于我们建立具有良好适应性的数据生态模型，为更好地认识和利用数据打下基础。可以合理畅想一下，当我们就一个焦点议题开展讨论后，熵减让我们迅速聚焦到议题的内核，甚至直面议题背后隐含的现象实质，不必纠缠于不必要的信息干扰，对讨论内核进行强化呈现，智力活动所崇尚的方式也可以在计算活动中得以体现。熵减在某种意义上不是对某一类数据分析所采取的手段，而是对数据认识的宏观行为，其在计算领域内的呈现方式，与我们对事物自然认知而采取的抽象和引申别无二致，如此深入下来，对熵减策略的研究更重要于对熵减活动的归纳，通过对策略模型的推演，可以有效地发挥机器学习的能力，如果在策略模型的研究上实施开展，将会极大降低加工难度。
2建立标签关系的反向工程。
当我们框定了熵减的方法体系后，在数据间建立血缘关系则显得尤为重要，由于数据生长动力呈现由内而外的泛化驱动，但是本身这种泛化在信息化过程中很多是无组织的行为，缺少逻辑上预先定义，所以数据生成后，大量的数据关系被衰减掉，从正向渠道难以对数据关系建立血缘，工程极其浩瀚复杂。由于血缘关系无法完全在数据生长中自然形成，正向人工干预又存在操作难度，所以反其道而行之则是唯一通道。数据加工的反向性，优势首先体现在由微观到宏观的加工难度大幅下降，因为其工作处于抽象的最底层，使采用众包模式加工成为可能。其次，这种加工模式，可以在有效建立一种数据关系的闭环管理的同时，不会抑制数据生长的空间和速率，不会因加工效率低而凝固数据资产化的进程。在反向加工的过程中，需要通过标签联结数据关系，这时候我们要关注标签的质量和复用度，由于标签定义存在难度，所以要松绑标签定义来促成数据加工的快速实施，解决的重点则迁移到标签在后期管理中的智能化上。首先，可以通过标签在关系联结中的重复出现进行跟踪，识别是标签二义性还是加工者的活动差异。活动差异标签最基本的处理方法是进行聚合，形成知识归纳；二义标签则需要改进表达。其次，依赖血缘关系建立可视化图谱，从数据结构工程里可以有效识别关系路径的黏合点，即发现重复路径中出现的一个以上的标签，消除由知识结构差异造成的人为误会，对标签进行合并。这样，通过标签的智能化后期管理就可以将加工难度上移，建立分层加工的工厂模式。这种加工存在基本准则，并要建立基本的衡量尺度来保证标签有效性，加工工艺可以从标签质量、使用度、命中率等指标进行测量。其中，质量有赖于标签本身定义成分的内涵，要确认其被受众广泛理解；使用度是在加工活动中的使用次数，是否被数据关系广泛应用，使用度较低的标签要确认其存在价值，通过标签间同时出现概率决定其含义表达是否具备唯一性；命中率则建立在使用者的自然需要基础上，如果某一标签绝少被使用者利用或调度，与整体观测结果是否存在数值上的明显差异。整体上看，通过这些基本准则建立标签管理的异常检测分析，来保证加工质量的方式具备技术的可行性，但同时更需要对后期的数据运行建立领域指标模型来校验。
3利用词条原子化推导入口点。
摆脱了数据关系组织有效到达的困境，就面临着人机操作中难度所在的入口点识别问题。不可回避的是，在数据发现和信息提取过程中，存在根深蒂固的操作者对自然认知的表达差异，同样的.数据诉求在不同操作者中提供的信息接口是多样化的。先从系统方向看，数据在延伸过程中越到生长关系的末端，越体现其高度领域化的特征，而处于顶端的数据则呈现出朴素原始的特征。再从操作者方向上看，对数据发现的诉求来源于操作者对诉求数据产生的逻辑意识活动结果与其位置的可能性预期，从而出现输入信息的参差不齐，呈现或概括、或空泛、或简单、或专业的表现形式。而作为人机交互这种两个世界的重要对话，应尽量保持其信息输入两界的对称性，做出逻辑处理相应的努力。由上所述，系统边界的数据宏观上呈领域和朴素这种两极分布，与之相映成趣的操作者边界也是这样，在某种程度上，分析模型建立就是要对操作者和系统间达成高度一致。另外，信息输入词条的原子化，重要依赖途径是词库的建设，词库的丰歉决定了原子化能力和词条准度，很难想象一个低级词库在操作者允许其机器学习前的表现，其应用体验是不堪一击的。作为人机交互的摆渡机制，词库建设必须承担相应的任务，依赖人机边界的极化特征建立基础和专业的极化词库。同时，不能将词库建设看做是毕其功于一役的建设模式，要充分利用在血缘关系中数据加工活动形成的知识归纳，建立基于血缘关系的分析模型运行生态。有鉴于此，努力尝试建立的数据分析方法，其实也是提升对混沌数据的认识能力，数据在运行周期内存在某一临界点，存在急速生长的非线性事件，使得数据急剧膨胀，血缘数据关系的建立，则在另一维度上对数据体量的不稳定进行调和，使其在关系谱图上存在规律和一定的容积，可以允许我们进行更具效率的水平观测和定位能力。这样的话，数据生长的临界水平在血缘关系维度上转而呈现线性，不会使得该种数据分析方法在临界点出现随机事件，造成大量的数据拥堵和执行效率低下，防止系统坍塌。从信息安全角度，我们也可以有效剥离关系模型和数据实体，使得基于关系认识上的分析模型脱离数据集本身，防止数据对上层模型的浸透，有效缓解了数据开放性过强带来的安全隐患。从数据组织能力角度，我们可以预设定量的数据关系，从it架构上去考虑其数据的关联性，从信号源、操作者等特性组织数据，建立基本的关系图谱来保障数据在其生态环境中的基本生态地位。
作者:姜振华张晓磊单位:浪潮软件股份有限公司。
数据结构探究式教学的论文
大数据管理与大数据应用都离不开大数据技术，但更离不开大数据人才。没有人才，再先进的设备只能是“豪华摆设”;没有人才，再先进的技术也只能是“纸上谈兵”。因此，推进大数据管理，除了需要培养一大批优秀的it人才外，还迫切需要培养一大批大数据人才———数据管理师、数据分析师，造就一批数据科学家等高端人才。因为只有他们才能驾轻就熟处理海量的信息，并从中挖掘出“数据财富”。此外，面对全体员工传播大数据知识，普及大数据技术，培训大数据技能，奠定推进大数据管理的群众基础和技术基础，同样也是一项长期而艰巨的任务。
二、构筑大数据管理“一站式”工程，建设“大数据管理智库”新平台。
1．加强内、外部数据的“一站式”管理。对企业来说，数据无处不在，无时不有，究其来源，无非企业内部和外部两个渠道。内部数据的活水源头是各单位、各部门、各专业的统计报表提供的数据;外部数据一方面是国家管理部门、行业管理部门、权威机构等发布的统计数据，另一方面是来自互联网、移动互联网、各种传感器等信息感知和采集终端采集的数据。这些数据，日积月累，最终“百川归海”，汇成大数据的.海洋。大数据时代，企业通过建立“大数据管理智库”，打破渠道的边界，把不同来源的数据整合在一起，实施一站式管理，让数据时时刻刻为企业提供服务。
2．注重数据挖掘环节的“一站式”管理。企业数据挖掘过程也是数据发现和梳理的过程，其有4个重要环节:采集、存储、分析、预测。企业建立了“大数据管理智库”，对这4个环节实施一站式管理，可以大大“提纯”数据价值。首先是尽可能采集异源甚至是异构的数据，去伪存真，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是要用到冗余配置、分布化和云计算技术，分类、过滤和去重，减少存储量，同时加入便于检索的标签。第三是将高维数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，导出可理解的内容。第四是将数据分析后预测出的结论应用到企业中去。
3．突出价值链上数据的“一站式”管理。企业价值链可以分为基本增值活动和辅助性增值活动两大部分。基本增值活动，即一般意义上的“生产经营环节”，如材料供应、成品开发、生产运行、成品储运、市场营销和售后服务。这些活动都与商品实体的加工流转直接相关;辅助性增值活动，包括组织建设、人事管理、技术开发和采购管理。价值链的每一个环节都有相伴而生的数据。过去这些数据处在分散状态。大数据时代，企业通过“大数据管理智库”平台，对这些数据实施一站式管理，有利于每一个环节的价值再创造和价值链的增值。
三、构筑大数据管理“一体化”工程，打造“大数据管理融合”新生态。
1．大数据与云计算技术融合。大数据作为非结构化和电子化的海量数据，数量之大、类型之多、变化之快，前所未有。以云计算为代表的计算技术的不断进步，为我们提供了强大的计算能力，从而构建起了一个与物质世界相平行的数字世界。国有企业推进大数据管理，就必须建立和完善自己的云计算系统，否则，就是“巧妇难为无米之炊”。
2．大数据与市场调研的融合。大数据时代，没有数据是不能的，但数据也不是万能的。比如:数据不懂社交、不知道背景;数据不能反映客户的心理;数据分析擅长的是“量”而非“质”等。因此，国有企业在推进大数据管理时，如果将传统的市场调研智慧与大数据的巨大威力相结合，可能会在定性分析和定量分析方面产生巨大的优势。尤其在背景分析、心理分析方面，可以弥补大数据的短板。大数据时代，没有调查研究、没有大数据，就没有发言权，就没有决策权。
3．大数据与信息化建设融合。大数据发轫于信息化建设，伴随着信息化建设的进程同步成长，但同时又遵循自身发展的规律，自成一体。改革开放以来，国有企业在信息化建设方面迈出了坚实的步伐，这为推进大数据管理奠定了扎实的基础和一个高的起点。大数据时代，可以真正实现大数据管理与信息化“一体化建设”，相互促进，共同发展。
4．大数据与电子商务的融合。大数据与电子商务是“前店后厂”的关系。电子商务在前台直接面对客户，大数据则在后台充当“幕后英雄”，默默无闻为前台提供强大支撑和优质服务。电子商务作为一个新的商业模式从真正的兴起、发展，也仅仅只有短短十多年的时间。实践证明，电子商务相较传统的钢铁贸易交易，能够极大节约时间、人力、资金和渠道成本，能够更快速、更深入、更广泛的开发消费市场，同时，也能够密切联系供应商、采购商、服务商等产业链上的各个环节，不断拓展企业的发展空间。当前，由于制约钢铁企业电子商务发展的因素还很多，因此，钢铁企业电子商务发展非常缓慢，这显然落后于时代前进的步伐。相信在大数据时代，电子商务将焕发出勃勃生机，成为钢铁企业独领风骚的新的商业模式。
试论大数据环境中社会科学研究范式论文
1954年美国航天局科技工作者在研究宇宙飞船中的人工环境时提出了“环境科学”一词，而真正赋予环境科学研究“环境污染”这一内容的是在美国海洋生物学家蕾切尔?卡逊(rachelcarson)出版了其名著《寂静的春天》之后。该书以惊世骇俗的语言描写了农药的使用可能对野生动物的危害，唤醒了人类的环保意识，以环境保护为主元素的环境科学得到了快速发展，积累了大量研究成果。与此同时，根据社会对环境保护人才的巨大需求，高校教育体系中涉及对环境科学专门人才的培养。由于对环境科学研究主体及其任务认识的时代局限性和受各自办学“母”学科的影响，高校环境科学本科人才培养专业知识结构体系存在一定的差异。
随着全球经济的快速发展，人类社会对环境保护需求的日益增大，如何认识新形势下环境科学的研究主体及任务?针对研究主体要求，如何合理构建高校环境科学专业本科人才培养方案以培养符合社会要求的人才?成为高校环境科学专业人才培养面临的主要问题。文章在对环境科学发展和本科专业设置变迁、环境问题与环境科学研究主体等进行分析认识的基础上，提出了重构环境科学本科专业人才培养方案的设想。
―、环境科学的发展和环境科学本科专业设置之变迁。
科技工作者从科学研究和社会需要等方面对环境科学开展了大量的研究工作，主要侧重于自然科学和工程技术方面，特别是在20世纪70年代工业发展伴生的环境污染问题。目前有关工业污染控制和环境污染治理的成果甚多，环境社会学的研究内容也十分丰富，积累了大量的科研资料[3]。为了尽快解决环境问题，消除污染，全社会亟须大量环境保护科技工作者从事环境科学研究。为此，20世纪70年代在全球范围内环境科学专业人才培养工作列人高校本科教育议事日程中，环境科学本科教育在高校专业办学中如雨后春齊般成长发展起来。
我国高校环境科学教育也是始于20世纪70年代末80年代初。在早期，虽然科教工作者对环境科学的学科性质、研究主体、肩负的任务等进行了不同程度的探讨，但由于环境科学发展时?间较短且社会需求巨大，出现了对同一问题有不同的理解的现象，导致高校本科办学中专业知识体系的构成有一定的差异。这一时期我国环境科学专业教育的显著特征表现为依托“母”学科诞生并发展[1]8m1。如北京大学于1972年创建了以环境化学分析和环境地学为方向的环境科学专业;南开大学依托化学学科于1973年成立环境保护专业，于1983年成立环境科学系;中山大学于20世纪70年代末成立了环境科学研究所;1983年经教育部批准，北京师范大学以地学为依托成为全国高校首批从事环境科学研究与环境教育的基地。高校环境科学本科专业主要有：环境化学、环境地学、环境生态学等。1987年教育部在高等学校本科教育专业目录调整中设立了“环境学”，将上述的环境化学、环境地学、环境生态学专业归并“环境学”中。
随着我国经济社会的快速发展，环境问题(环境污染与生态破坏)日益严重，环保专业人才需求增大，全国范围内有更多依托“母”学科的环境保护专业诞生了，同时有很多学科根据自己与解决环境问题的相关性，开设了许多与环境保护有关的课程，并开展相关环境问题研究。这一现象几乎覆盖了普通高等学校本科专业设置(版)全部的13个学科门类，出现了庞大的学科群研究环境问题的局面。与此相应的是环境科学教学内容庞杂，涉及污染工程控制、环境污染治理、生态破坏恢复、农业环境保护、环境经济、环境政策法规教育、环境安全、环境伦理、环境心理等。因此，教育部在《普通高等学校本科专业目录(19颁布)》中于工学类(08)和理学类(07)中同时设立环境科学与工程相关专业，工学类中有环境科学与工程(081005s)、环境工程(081001)、环境监察(081006s),理学类中有环境科学(071401)、地球环境科学(〇714〇4s)、生态学(部分)(071402)。在之后的十多年的专业办学和人才培养的认识与思辨过程中，科教工作者对环境科学学科性质和社会环境科学人才需求认识的进一步深化，20在教育部新编《普通高等学校本科专业目录(年)》中将环境科学仅归编入工学类(08)，定为环境科学与工程一级学科(0825)，下设环境科学与工程(082501)、环境工程(082502)、环境科学(082503)、环境生态工程(〇82504)等4个二级学科。这一修编不仅使环境科学在人才培养中肩负的使命更加明确，也使环境科学研究的主体和肩负的责任有了新的变化，或者说是赋予了新的使命。
支撑人类生存发展的环境是由客观有形的物质世界和无形的非物质世界共同组成的。环境问题则是指由这样的环境发生的、对人类生存发展产生不利影响的环境现象。这种现象的产生可能是自然环境变化所导致，也可能是人类活动所驱动。据此按照成因可将其分为两大类：自然环境问题和社会环境问题。社会环境问题是指由人的社会意识引发的对人类生存发展产生负面效应的环境现象。它属于人的主观意识范畴，是除理、工、农、医四大学科门类以外的其他学科门类研究的环境现象，如环境伦理、环境经济、环境法、环境管理、环境政策等环境问题。
自然环境问题是指客观环境在其自身能量驱动下或在外在能量(人为)扰动下表现出对人类生存发展产生不利影响的环境现象。一般可以把自然环境问题分为原生环境问题和次生环境问题。原生环境问题是指由自然环境自身运动变化引起的、有无人类影响都会发生的、对人类生存发展产生不利影响的环境现象，如气候变化、火山爆发、地震滑坡崩塌泥石流、台风海啸、洪涝与寒旱灾、风蚀水蚀引发的水土流失、物种兴衰等原生环境问题。在人类存在的今天，这些现象的发生是必然的，同时必然会对人类生存产生负面影响。次生环境问题是指自然环境在人为扰动下所表现出的对人类生存发展不利的环境现象。次生环境问题又可分为环境污染和生态破坏两个类型。生态破坏是指人类活动对自然环境影响的强度超过了自身恢复能力，引起地球表层系统原生环境的物质组成减少或结构改变，导致原生环境功能破坏，出现不利于人类健康可持续发展的环境现象，如：滑坡崩塌泥石流、风蚀水蚀、水土流失、土地沙漠化、盐溃化、土壤退化、旱涝寒冻、气候变化等不利环境现象。环境污染是指人类在其生产生活活动中排出的物质和余能进人环境并积累到一定程度，使环境组成、结构与功能发生变化，对人类健康生存发展产生不利影响的环境现象。如：水体污染、大气污染、土壤污染、生物污染、声环境污染、辐射和光热污染等被污染的环境现象。
早期科技工作者认为环境科学是研究围绕人类并对人类生存产生影响的自然环境诸要素发生、发展过程的科学;随后认为环境科学是以“人类一环境”系统为研究对象，研究该系统的发生、发展、协调和控制以及改造利用的科学，是研究人类与环境相互作用规律的科学;再后认为环境科学是研究人为环境问题的科学，是研究人类活动所引起的环境质量变化及保护与改善环境的科学。可见，前两者主要是研究影响人类生存的“环境问题”，后者是研究“环境问题”中由人类引发的“环境问题(人为环境问题)”。可见，环境科学开始是把影响人类生存的不利环境现象都纳人到学科的研究范畴。随着认识的变化，认为由人类导致的.“环境问题(人为环境问题)”是环境科学研究的主体。
鉴于生态破坏发生的空间位置和人为影响的方式，文章认为次生环境问题中的生态破坏问题，可成为理学门类中如地理科学类(0705)、大气科学类(〇7〇6)、海洋科学类(〇7〇7)、生物科学类的生态学(071004)、农学门类中的自然保护与环境生态学(0902)等学科门类的研究任务之一。这些以自然过程为研究主体的学科门类具有研究生态破坏问题发生发展的基础，是从自然过程角度研究生命活动支持系统的组成、结构、功能的变化规律，研究自然状态下生命体及其生存环境的过程与规律，以获取指导人类与其支持系统协调发展的技术与对策。
环境污染问题可成为具有问题导向型、综合交叉型和运用型3大特征的环境科学(082502)的研究主体(图1)。环境科学是一门以人类生存环境为保护对象，以污染物(废弃物)为研究主体，研究污染物的发生、行为归趋、控治、利用及管理，为促进经济社会与环境保护协调发展和保护人类生存环境提供技术与理论支持的学科。根据环境科学研究主体和主要任务的界定以及高校本科4年学历的办学制度，为使环境科学专业学生了解、熟悉、掌握污染物(废弃物)的发生机理和控制技术及其在环境中的行为机理、所导致的环境危害、控制技术、效果和存在的问题与理论技术障碍，在获取专业基础知识和培养他们实践动手能力的基础上，同时启迪他们的求知欲望和创造性思维，使其能学到有别于其他学科专业的知识(学有所专);能良好地掌握本学科专业的知识和科技社会前沿需求(专生其长);能使本专业学生把学到的知识和技术有效地服务于教学、科研和社会环境管理(长见其效)。高校环境科学本科人才培养方案专业课程和实践知识体系构建包括以下内容。
该部分课程是凸显专业特长的，是为“学有所专，专生其长，长见其效”的专业知识结构模式而设置的。通过该专业课程的学习，学生在环境科学领域内形成独特的教学、科研和环境管理技能，具备专门的环境科学专业学问。因此，对在以污染物为研究主体的环境科学专业学习的学生而言，要了解、熟悉、掌握污染物(固体废弃物)产生的机理，进人大气、水体、土壤、生物等环境要素的形态(固、气、液、能)及方式;了解、熟悉、掌握污染物(固体废弃物)在环境中的行为归趋以及在现代科学技术支撑下能够对其开展控制、处置处理、资源化利用的技术;了解、熟悉、掌握各种技术的优缺点;了解、熟悉、掌握环境中污染物的监测、污染环境影响的预测、分析评估、环境污染防治规划等的知识内容。为本科毕业后服务社会做好专业知识储备。开设的课程主要有：大气污染控制理论与技术、水污染控制理论与技术、土壤污染控制理论与技术、固体废物处理处置与资源化理论及技术、物理性污染控制理论与技术、污染生态控制理论与技术、环境监测、环境影响评价、环境规划、环境管理等等。
三、专业选修课类。
根据学生与社会双方的需求，依托所在地区环境特征和所在学校教学科研力量，拟设置4大类课程：(0特色选修课类。可根据所在区域环境特征、环境污染特征或本专业师资所从事科研的特色，设置系列选修课。如：干旱区生态学、绿洲土壤污染与防治技术、寒旱区污水处理技术、多民族区环境政策研究、寒旱区生物地球化学、污染气象学等等。(2)拓展型选修课类。主要是针对毕业后的本科学生意在深造而设置的课程类。如：化工原理、环境土壤科学与工程、污水处理工程、电子电工学、微生物学、工业生态学、环境毒理学、cad基础等等。(3)社会服务型选修课类。主要针对本科生毕业后拟进人各职能部门就业而设置的课程类。如：环境监察、环境监理、洁净技术、室内空气污染控制、环保公文写作、环保设备概论、国际ng0简介等等。(4)思想方法论型选修课类。让学生具备从系统、整体、科学等观点审视人类社会与生态环境的初步知识。该类课程有：系统论、运筹学、科学方法论、环境伦理学、环境哲学、环境美学等等。其中含有必选和任选两种类型。通过选修课程的学习，使学生达到学术型与技术型人才的标准，成为具有环境科学专业素质的管理人才和环境保护领域的实业人士。
四、实践性教学。
第一，认识实习。实习内容主要包括人类赖以生存的环境要素，诸如大气圈、水圈、岩石圈、土壤圈、生物圈等组成、结构的认知性实习，认识各环境要素在人类健康生存中的功能及其发生发展演化过程;认识人类在其生存发展中生产生活行为污染物(废弃物)排放的必然性,认识到在人类生产生活过程中，对生产资料和生活资料的利用，不可能实现完全利用或者“零”排放，认到生产工艺流程或生产线对生产资料的利用率是随着人的认识水平的不断提高而提高的;认识各环境要素对各种污染物所具有的一定程度的环境自然净化降解能力，若超过其自然净化降解能力，则会引起环境原有功能的改变，出现不利于人类正常健康生存的功能，这也就是环境科学基本理论——环境容量、环境承载力等所阐述概念的涵义。在认识实习中，要让学生重新审视已熟悉的环境，从专业层面上看待地形地貌、土壤生物、水文地质、气候气象，通过这些认识人类生存发展对环境的依赖性。
第二，生产实习。实习内容主要包括对人类生存中必需的生产生活过程中产生污染物的机制及对污染物进行控治、综合利用、合理处理处置等技术的见识性实习，开展环境监测内容的实习等。主要是把课堂学习到的有关污染物控制、治理、利用、处理处置等技术予以实地验证;对部分环境监测项目在条件许可的情况下予以实践。例如有：生活垃圾填埋技术、工业固废处理处置技术、城市生活污水处理技术、工业企业特种污染物(污水、废气等)产生过程与控制技术、区域环境污染物的采集测试与分析技术等等。
第三，毕业论文。它是本科专业学生对整个大学学习的回顾性认知过程。它是在导师的指导下，由学生对专业存在的各类问题的发现、筛选、论证、立项等出发，经过严密的思考，设计出解决问题的方案，按照既定方案开展实验论证，取得阶段性结果，并通过答辩完成学习任务。