大数据引领高校信息化教学的发展与创新摘要：当今世界，科技进步日新月异，互联网、云计算、大数据等现代信息技术深刻改变着人类的思维学习和生活方式。如何在大数据时代发展好高校的信息化教学，推动教育变革和创新，以数据为基础促进教师与学生的教与学，是需要探讨的问题。关键词：大数据;信息化教学;创新中图法分类号：G434文献标识码：A近年来，大数据逐渐成为人们获得新认知、创造新价值的源泉，它是继云计算、物联网之后IT产业的又一技术变革。据IDC《数字宇宙》(DigitalUniverse)的研宄报告表明，2020年全球新建和复制的信息量己经超过40ZB，是2012年的12倍;而中国的数据量则会在2020年超过8ZB，比2012年增长22倍。一、大数据的特性1.Volume(容量)。存储量巨大，不仅是指大数据的数据体量巨大，而且表示单位时间内的数据交换的流量巨大。数据集合的规模不断扩大，已从GB到TB再到PB级，甚至开始以EB和ZB来计数，传统的集中存储与集中计算己经无法处理呈指数增长的数据。2.Velocity（速度）。数据产生、处理和分析的速度在持续加快，数据流量大，要求处理速率及效率也要快，能够提供交互式的、实时或准实时的数据分析及数据预测，将处理时间压缩到最短。3.Variety（多样性）。数据类型复杂，数据来源及格式多样化，如Email、访问日志、电子商务、网络检索历史记录、微信、博客等个人数据、企业数据、传感器数据、网络数据等。在大数据背景下，数据有可能发生复杂的变化甚至是组合变异和性质突变。4.Value（价值）。大数据由于体量不断增大，单位数据的价值密度在不断降低，然而数据的整体价值在提高。通过对大数据进行处理，经过数据整合、挖掘及数据分析后得到的新信息价值会翻倍。二、大数据时代高校所面临的挑战1.大数据集成：高校根据自身的应用需求，必须对分散且多样化数据来源进行抽取集成，探索融合结构化、半结构化、非结构化数据的统一模型，同时提高数据采集的质量，强化数据文化。2.大数据的分析：高校需要对半结构化和非结构化数据进行数据清洗、关联和聚合，采用统一的数据结构来存储这些数据。并将这些数据作为数据分析的原始数据，从中抽取部分或者全部进行分析，以提炼出连续的、低信息粒度的数据进行分析和挖掘。3.大数据的展现：数据分析产生的结果有可能也是非常大量的，且结果之间的关联关系复杂、数据维度更多。通过数据可视化技术，以更加适合教学思维的图形化的方式展示数据分析结果，将枯燥的信息转换为通俗易懂的图形。三、大数据在高校信息化教学中的应用高校信息化教学的大数据处理模型数据时代的到来，将带来更具针对性、个性化的教学体验。如上图所示，在高校信息化教学过程中，首先需要完成对用户数据的收集，再对数据进行挖掘、分析，并转换成结构化的信息，用这些信息去展示新的事实，描述教师的教学习惯和学生的学习习惯，并根据用户画像，利用信息技术手段，在教学过程中起到辅助作用。1.合理调整课程结构，优化教学资源配置利用大数据技术对教师和学生教、学行为数据进行分析，在这些数据的基础上进行建模，分析教学过程、教学反馈和教学绩效等各方面信息，掌握各个资源模块之间的关联程度，合理调整课程设置以及教学资源的分布结构，根据教学重点进一步改进教学方式，最大化地优化教学资源配置，进一步实现优质资源的数据共享，为教师的高效教学、学生的个性化学习提供便利。2.基于数据引导学生的自我学习，实现个性化学习因材施教、个性化学习是教育追求的最高目标，但在传统的班级授课制中要实现这一点是很难的。通过大数据分析，对学生某一段时期内的学习情况，包括学习、爱好、业余活动等非结构化学习行为数据进行分析和预测，研究学习者的活动轨迹，发现不同的人对不同知识点有何不同反应，用了多长时间，以及哪些知识点需要重复，哪些知识点需要深化等。同时，让学生了解自己近期的学习情况，以便及时作出自我调整，开展基于数据的自我导向学习，推进个性化学习的进程。3.发展教师在线学习，促进教学发展过去的教学因为没有大量数据的支撑，该教什么全凭教师跟着感觉走。现在利用大数据时代的优势，发展教师在线学习，这是一种相...