大数据让智慧教育更智慧

大数据让智慧教育更智慧（通用8篇）

篇1：大数据让智慧教育更智慧

大数据让智慧教育更智慧

——赴江苏学习活动简述

龚启成

智慧教育是当前教育领域改革的热点话题。为了跟踪热点，更好的站在教育改革发展的前沿，经领导批准，我于11月18日-11月22日参加了由北京师范大学课程与教学研究中心主办的“大数据+智慧教育融合发展基础教育高峰论坛中小学教育质量测评与精准教学指导教研专场”。

2017年11月18日的徐州已经是寒气逼人，但是丝毫没能够挡住来自全国各地学习者的热情。在徐州市高级中学的学术报告厅，来自江苏师范大学智慧教育学院副院长杨现民老师给我们做了有关教育大数据的报告——《大数据支持下的智慧教育管理创新》。杨院长指出:大数据的内涵是需要拓展的，我们应该不仅仅把他看成一种技术还应该看成一种能力，尤其在信息时代，他是一种能够从纷繁复杂的事物当中寻找到其中关联的一种能力，也是一种预测的能力，同时大数据更是一种思维的方式。同时，大数据目前正在慢慢的演变成一种文化，其中必不可少的一项就是教育大数据。

那究竟什么是教育大数据？专家给了我们一个详细的界定，教育大数据是指在整个教育活动过程中产生的、根据教育需要采集到的、用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合。教育大数据绝对不仅仅是教育课堂的数据、分数的数据，还要涉及到学生的家庭背景、经济状况等等各方面的信息数据，强调数据的关联性和交叉性。从这里，我们应该感受到，教育大数据要害在于“联系”上，重在相关性，找出各类数据代表的教育行为的的互相影响。而这种相关性需要我们给予数据深入分析。

关于教育大数据主要有两个产生渠道，一种来源于教学活动，另外一种来源于教育的管理活动。那教育应该怎么做？教育的目的是什么？有专家说教育的目的是创新创造，那我们怎么用大数据服务于学生的创新创造能力，所以教育大数据的应用要有高度的创造性。其他领域的大数据更多的关注的是相关，而教育大数据不仅仅要了解相关，更要了解他的因果。为什么用这种方法，就会导致学生创新创造能力的提升，就会导致学生学习兴趣的提高，为什么？教育大数据还他独特的价值，主要体现在三个方面，一是战略资产，二是目前教育大数据是教育领域综合改革的科学力量，三是教育大数据是发展智慧教育的基石。

大数据怎么推动教育的转变呢？首先从教育过程上来说，大数据让我们实现了非量化到量化的转变。第二就是教育决策正从经验化走向数据驱动的科学化；第三是教育的模式正在从大众走向真正的个性化；教育的管理正在从不可见、纯经验式的走向一种可视化的、数据驱动的；教育评价从单一化的评价走向综合性的评价，随着创客、智慧教育的发展，整个教育综合改革的推进，教育评价一定会起到一个导向综合性评价作用。

徐州市教科院主任高青的报告——《学讲行动——地级市整体推进课堂教学改革的徐州经验》则聚焦于区域课堂改革，借助信息技术手段体改整体效益。“学讲方式”是以学生自主学习作为主要学习方式，以合作学习作为主要教学组织形式，以“学进去”、“讲出来”作为学生学习方式的导向和学习目标达成的基本要求的课堂教学方式。这种教学方式直指学生的核心素养和全面发展。“区域”推进对我区课程建设和课堂教学变革借鉴性意义。

温州市教育评估院王旭东提出了如下的基础教育治理结构图

他提出：数据处理和分析能力是大数据时代教师的基本技能之一。数据可以帮助班级教学各有侧重。集体备课要扬教师之长，学科组团队建设必须差异互补教师 个人学科专业扬长避短。这一点和我们的看法非常一致。双流区通过近几年的努力，特别是结合学业水平评价结果开展的连续两届解读大赛，较大的提升了全区教师的“数据意识”和“数据能力”。同时，也使我们的教学、教研、管理更趋于科学化、精准化。尤其是基于数据的教学研究实例，再一次打开了我们的眼界。

短短几天的学习，信息量很大，需要时间消化。但是，找到方向是重要的一步，基于现代信息技术和大数据的智慧教育一定是值得我们深入研究的改革方向。这也是江苏之行最大的收获！

篇2：大数据让智慧教育更智慧

女人可以不美丽，但不能不智慧！何谓智慧？学习中孜孜不倦，刻苦认真的追求。工作中面对各种繁杂的事物有条不紊,沉着应对......如果世界有十分美丽，若没有女人，将失去七分色彩；如果女人有十分美丽，若没有智慧，将失去七分内韵。世界因女人的存在而美丽，女人则因内在的智慧而更美丽。俗话说，30岁前的相貌是天生的，30岁后的相貌靠后天培养。所以美丽需要长年累月的培植。相由心生，我们的容颜和气质最终是靠内心滋养的。你所经历的一切，将一点点地写在你的脸上，每天美丽一点点，你为自己做的便是不断的滋润，而不是消耗和透支。青春已逝，但美丽可以永存。

智慧能重塑美丽，惟有智慧能使美丽长驻，智慧能使美丽有质的内涵。人的追求不完全来自外貌，它主要来自人的内在力量。漂亮自然值得庆幸，但并不代表有魅力，有气质。人的相貌是天生的，人的审美观念则是后天产生的，这自然也是客观存在。外貌漂亮的确是一种优势，但这个世界上那种天生尤物毕竟为数不多，大多数的芸芸众生都是相貌平平，这些相貌平平甚至有些丑陋的女人所表现的美，就是其内在的品德修养所散发的气质与智慧。

智慧是一件穿不破的衣裳。女性的智慧之美，它甚过容颜，因为心智不衰，它超越青春，因而智慧永驻。“石韫玉而山晖，水怀珠而川媚。”古人陆机这样品评智慧之美。我国谚言云：“智慧是穿不破的衣裳。”现代女性注重培养自身风度之美者，在不断改善自身的意识结构和情感结构的同时，无不特别注重改善自身的智力结构，积极接收艺术熏陶，使自己的风度攫获浓重的智慧之光。我们喜爱赞美女性聪颖的资质。聪颖，就是为人做事的机智敏慧。所谓资质就是气质风度的美好形象，仅有聪颖而失于风度，是一种智慧的浪费，仅有风度而失于聪颖，是风度的失利。

过去，由于时代的因素，女性中被看重的往往是那些可以充当生活美的饰物的“娇媚公主”，喜欢制造一种舆论，使她们具有一种发自内心的“男性附庸的魅力”。把是不是贤惠，是不是顺从，作为衡量一个女性魅力是否理想的标尺；如今的时代，尽管由于传统意识的影响，尚有为数不多的男性依旧欣赏女性的古典风度，但毕竟已有许许多多的男性更喜欢有智慧有个性、气质好的现代女性魅力。“智慧之美”的魅力，是拥有独立自主的意识状态和自尊自重情感状态。她们勇于接受来自各方面的挑战，她们善于从大自然与人类社会这两部书中采撷智慧，她们不再留有“男性附庸”的余味。

富于智慧的魅力，善于对日常应用的思维方式和行为方式进行艺术的提炼？例如，遇人遇事如何以有效的思维方式，迅速采用最恰当的接待方式，以便使行为方式表现出稳重有序、落落大方的风度。所以，智慧也是风度的“清洁剂”。

智慧是美丽不可或缺的养分，女人拥有了真正的智慧，就会使她与市井弄堂的小聪明小把戏有着本质区别。智慧女人无论在人前背后，无论在命运关口，还是生活琐事，她都能表里如

一、分寸不乱、达理明智的对待。智慧绝不是天生的，学识、阅历并善于吸取经验教训会使一个人迅速成长起来。智慧可以赋予女人以美丽，智慧可以给女人添光增色，智慧可使女人光彩照人，智慧可以让女人的魅力有质的飞跃。

女人可以不漂亮，但不能没智慧，缺乏智慧的女人，哪怕再漂亮，就像一盆

招人喜爱的鲜花，如果不经常施肥浇水，终究会枯萎凋谢，最终被世人遗忘、遗弃。而智慧女人，不会因岁月的漂洗而褪色，花开花落终有时，她的魅力却会因岁月的淘洗而放出耀眼的光华，会因岁月的深藏而散发出醉人的醇香。

智慧就这么样一点点从内心雕琢一个人，塑造一个人。智慧使女人能真正把握好自己，并获得从容自信，最后周身散透出超然的洞明的气质，从人群中脱颖而出。美丽之所以令人怦然心动，正因为有着采自心灵深处的爱。实际上，爱更是美丽最重要的素质。温柔和激情，是爱所必需的。恋爱中的女人容光焕发，自有一种难以言表却早已溢出身外的动人美丽；圣母同样以圣洁之爱著称于世，在她所有的画像和雕塑中，她的眼睛总是全神贯注在上帝之子身上，其实她爱的也是她自己的孩子。在她的眼睛里，我们读到的不仅有温柔，还有激情。

爱因为充满温柔和激情，所以能吸引人。魅力其实很大程度就是来自女人身上的爱意。我们有时说这个人有女人味，肯定不是指她樱桃小口、明眸皓齿，或者新月眉小蛮腰，而是这个女人通体散发出的气息、温柔和爱意。如果说，智慧是一帧完美的素描，爱才真正使女人增色。

智慧是从不放弃灵魂的修炼，是从不放弃生活中的顿悟，是记录着生活中的每一次挫折，然后找到那条最简捷的解决之道。智慧之于男人是睿智与深邃，智慧之于女人是博爱的仁心，是充满自信的干炼，是情感的丰盈与独立。

美丽与智慧不是一个遥不可及的梦,它体现在我们生活的每一个细节之中,美丽与智慧可能是坐在咖啡屋中,听着轻松的音乐,品味着咖啡的苦味;美丽与智慧可能是伸手给陌生的问路人一个轻轻的指点;美丽与智慧可能是坐在车窗前,对着窗外的风景不经意的一瞥。

美丽与智慧的女人不一定要有骄艳欲滴的容颜,令人垂涎的性感的柔媚身躯,但一定是气质动人,充满自信.美丽与智慧的女人的一言一行,一颦一笑,一举一动,都应该是端庄大方,彬彬有礼,温文尔雅,周到得体.美丽与智慧的女人可以是精致的面部妆扮,适宜的发型,有品位的服饰,搭配和谐的香包.也可以是素面朝天,未加任何人工雕饰的清新自然的装扮.美丽与智慧来自于内心职业等诸多元素沉淀积累的一种升华.美丽与智慧的女人站在哪里,都是一道靓丽的风景线.给人愉悦,让人舒畅,令人欣慰.美丽与智慧的女人应该是心地善良的:善良是一种魅力,它是一个人做人的最基本的准则,是女人坚守生命,追求生活的底线.一个女人,只要有一颗善良的心地,她的世界一定是丰富的,她的人生一定是多彩的.她会用爱的眼光去触摸大自然,去感受春的希望,夏的热烈,秋的成熟,冬的宁静;她会用爱的絮语去温暖家庭,关爱亲人,努力工作,积极进取;她会用爱的情感去包容他人,善待他人,热情待人,平等待人.对于任何人,任何事她都会将心比心,换位思考.美丽与智慧的女人应该是热爱生活的:她不一定要有高薪,事业上也不一定辉煌,但她一定要会创造生活,在属于自己的位置上,把自己最积极的最好的一面展示出来.在生活中,面对工作竞争,家庭负担,疾病健康,人生变故等面前,始终抱着波澜不惊的心态,积极应对,既能默默承受,也能勇敢接受,又能克服难关.美丽与智慧的女人始终能笑着面对人生,面对生活中的酸甜苦辣,不管是辉煌抑或平凡;不管是成功还是失败;不管是潮起还是潮落;不管是晴日朗朗还是阴雨霏霏,都会用平和的心态坦然面对.美丽与智慧的女人不仅会创造生活,而且还会抱着感恩的心态去珍惜生活;怀着赏识的心态去享受生活.美丽与智慧的女人应该是喜爱读书的:读书的女人最美丽.读书的女人思维

活跃,胸襟开阔,视野豁达,通情达理.喜爱读书的女人追求的是一种至高无尚的境界,她会从书中汲取好的营养,长而久之,那一种优雅的气质便会自然流露.喜爱读书的女人的谈吐,文雅而不失幽默;言行,浪漫而不失理性;思维,活跃而不失缜密.她们身上总有一种非凡的气质,那就是善解人意,勤劳贤惠,开朗大度.读书的女人明晓事理而不轻信,她们不会人云亦云,对事情有着自己的见解与主张,既不随声附和,也不一意孤行.同读书的女人谈心交往,会让你清心舒畅,受益匪浅,而且无后顾之忧.智慧的女人，是极为聪明的，她将聪明打磨成一种从容的睿智，隐于内心深处，而表露出的，却是一种适度：适度的关怀、适度的安慰、适度的理解、适度的问候。

智慧的女人，是极为坚强的，她将坚强锤炼成一份淡定的隐忍，从不外在张扬，她给你看到的，却是一种详和的柔韧，于风静时安定从容、母仪天下，于风起时荣辱不惊、力挽狂澜。

智慧的女人，是极为富有的，她知道人需要知识的抚摸和慰籍,她在知识的海洋中驾一叶扁舟,尽情徜徉、收藏，待到船儿靠岸时,收获满仓。

智慧的女人，有自己的思考和为人方式，她们不人云亦云，不为潮流所动，她们充满自信却不自大，谦和却不自卑，独立却不霸道。

为了让世界更精彩，让流动的人群中因有你而有一道靓丽的风景线，让我们爱智慧就像爱星空，爱大地，爱真理，就算真理无法呈现，我们也要无限靠近智慧。

如果世界有十分美丽，若没有女人，将失去七分色彩；如果女人有十分美丽，若没有智慧，将失去七分内韵。世界因女人的存在而美丽，女人则因内在的智慧而更美丽。

篇3：大数据让智慧教育更智慧

关键词：大数据,智慧教育,Hadoop,云平台

大数据是继移动互联网、物联网、云计算之后新的IT界流行的词语,已成为科技、企业、学术界关注的热点。国际权威杂志《Science》和《Nature》专门出版了有关大数据的专刊,专门探讨有关大数据的机遇以及带来的挑战等问题。美国教育部在2010年11月,发布了《改变美国教育:技术增强的学习——美国国家教育技术计划2010》[1](NETP2010),智慧教育方面,IBM提出了构建智慧教育的方案。新加坡在2006年就开始了Intel-ligent Nation 2015计划,其中智慧教育是其最重要的组成部分。韩国教育科学技术部(MEST)于2011年6月向韩国总统府提交了《通往人才大国之路:推进智慧教育战略》提案,并于同年10月发布了《推进智慧教育战略》,目的是进行智慧教育变革,改造课堂,提高技术支持的学习效果,培养适应未来信息社会的创新型国际人才[2]。2014年12月1日由中国教育部直属单位教育学会在北京主办了2014国际智慧教育展览会(简称Smart Show),多所学校还对智慧教育的产品进行了全方位的展示。利用大数据技术可以构建复杂的模型来表征数据和解释数据,利用基于大数据的知识计算,可从大数据中抽取有价值的知识,构建成可支持查询、分析和计算的知识库。知识计算的前提是首先构建好知识库,其次是多元知识的融合,此外还有知识库的更新。大数据可利用数据挖掘技术对存储在数据中心的数据(包括结构化和非结构化的数据)进行分析与挖掘, 及时掌握学习者的学习动态数据,对学习的效果、技能水平等进行评估,便于及时对出现的问题进行智能诊断,将信息智能推送到用户端。智慧教育云平台能为学习者提供很好的智慧学习环境和个性化的学习体验。通过运用系统分析法,并在梳理国内外智慧教育研究的基础上,尝试构建大数据环境下智慧教育云平台,提出了大数据背景下的智慧教育云平台系统架构图,并对大数据背景下的智慧教育云平台进行了的应用和测试,以其能为未来大数据环境下的智慧教育的建设提供参考。

1智慧教育概述

智慧教育是整合物联网、云计算、大数据、移动通信、增强现实等先进信息技术的增强型数字教育(Enhanced e-Educa-tion),是对数字教育的进一步发展[3]。智慧教育的真谛就是通过利用智能化技术(灵巧技术)构建智能化环境,让师生施展灵巧的教与学方法,使其由不能变为可能,由小能变为大能,从而培养具有良好价值取向、较高思维品质和较强施为能力的人才[4]。智慧教育可培养出智慧型和创新型的人才,智慧教育的核心技术为大数据、云计算、物联网、增强现实、移动通信和定位技术。智慧教育的学习资源是动态生成的,MOOCs、微课、移动课件、电子教材、可进化的内容库,智慧教育的学习方式主要有泛在学习和云学习以及无缝学习;智慧教育的教学方式主要有以学习者为中心,大规模在线开放教学(MOOCs)、深度互动教学、智能教学(智能备课、智能批阅等等)、科研方式:跨地域大规模协同科研,科研数据及时分享与深度挖掘;管理方式:高度标准化、归一化管理、智能管控;评价思维:数据导向的评价、基于大数据库的科学评价。

2智慧教育云平台

智慧教育云平台可为学生提供基于知识图谱(所有知识点汇聚的知识架构图)的学习,知识架构图有利于学习者快速查找自己需要的知识点,只需点击便可轻松获取自己想要的知识,使学生更容易把握学习的脉络。智慧教育云平台主要由智慧教育、智慧学习、智慧服务、智慧资源、智慧环境、智慧管理和智慧评价等多个部分组成,如下图1所示。

智慧教育和智慧学习是智慧教育云平台的核心部分,通过该平台教师可实现智慧教学,学生可实现智慧学习,智慧资源主要是指智慧教育资源和智慧学习资源,在云平台可实现智慧资源的智慧检索和共享,智慧管理、智慧环境和智慧评价是智慧教育云平台不可或缺的,都具有重要的作用。教师通过云平台可实时在线查看学生的学习情况反馈信息以及通过聚类分析来获取有用信息,并针对该信息进行有针对性的授课和解答。丰富的智慧教学场景可为教师带来新的互动教学体验,教师可通过学生学习数据和成长轨迹,利用数据可视化技术和人工智能技术以及数据挖掘技术,来对学生的学习进度和知识掌握情况进行可视化显示,并对学生的学习效果进行个性化和科学性的评价,评价后可及时将信息智能推送到学习终端,获得信息后可及时做出调整,以便于提升学生的学习效果。

3大数据背景下智慧教育云平台的构建

智慧教育历来受到人们的重视,在国内已有很多专家和学者研究,智慧教育云平台的构建是智慧教育大厦的重要部分, 该平台可支持各类智慧教育,如在线交互式学习、在线互动教学、智慧管理、智慧评价等,大数据背景下的智慧教育云平台打破了传统的教育信息化边界,可实现在线数据信息的可视化以及可视化智慧教育管控,远程督导等。

大数据背景下,由于数据量巨大,因此,需要用Hadoop来对大数据进行分析与处理,大数据环境下的智慧教育云平台数据分析与处理模型图中物理层是底层部分,在该层可实现海量数据资源的存储,通过Hadoop和数据统计、机器学习以及数据挖掘技术以及人工智能技术可实现信息的智能推送,该平台的应用层主要部分有智慧教学、智慧学习、智慧管理、智慧服务、 智慧环境和智慧评价多个部分组成。大数据环境下的智慧教育云平台数据分析与处理模型图如下图2所示。

3.1平台总体架构

大数据环境下,根据智慧教育云平台的设计原则和设计流程,给出了智慧教育云平台的架构图,该架构共分为七层,如下图3所示。

(1)物理层

在物理层,主要包括一些硬件设备,如海量数据存储设备、 网络设备、服务器和计算机等,在大数据环境下,该层起着非常重要的作用。

(2)虚拟资源层

虚拟资源层位于物理层之上,逻辑层之下,主要包括网络资源池、存储资源池、数据资源池、计算资源池四个部分,该部分为平台的运行提供了保障。

(3)逻辑层

逻辑层位于虚拟资源层和应用层之间,为智慧教育云平台平台的核心管理层,负责对任务以及资源等方面进行管理,并对用户的请求给予及时的响应,使资源实现有效地管理,并为用户提供安全有效地服务。

(4)展现层

展现层位于应用层之上,该层主要提供手机客户端、WEB门户、WAP门户等的展现方式,主要有展现模块、接入模块和可视化模块三部分。展现模块主要包括栏目展现、个性化设置、信息推送、个人信息管理、内容搜索、注册登录、栏目管理等部分构成;接入模块,主要有服务接入、接入授权、接入配置等部分组成,可视化模块,主要有在线数据信息可视化,可视化智慧教育管控等多个部分组成。

(5)应用层

应用层在逻辑层之上,展现层之下,在该层中,主要有智慧教学、智慧学习、智慧管理、智慧服务、智慧环境和智慧评价等部分组成,主要为教师、学生、家长提供应用服务,通过利用现有的智慧信息资源,为用户提供个性化、多样化、全方位的智慧服务。

(6)网络层

网络层位于用户层和展现层之间,用户可通过CMNET、 CTNET等网络接入智慧教育云平台系统。

(7)用户层

用户层位于网络层之上,智慧教育云平台支持手机、PC机等多种类型的终端设备接入访问。

3.2平台的开发

为了构建大数据背景下的智慧教育云平台,本研究进行了智慧教育云的HADOOP大数据平台物理上部署在操作系统和虚拟化环境之上的测试,用到的软硬件设施包括:笔记本电脑3台,服务器一个,一个hadoop-1.2.1.tar.gz以及Sun java6-jdk、 SSH、Eclipse和Ubuntu 12.04.3 x86_64安装包。安装和部署的步骤如下:1首先安装Ubuntu ,选用默认配置即可。2安装JDK,设置Sun java6-jdk为默认的JAVA程序。3安装SSH,安装完成后,还需配置SSH。4安装HADOOP,具体的安装和配置可参见HADOOP技术详解[4]。更新HADOOP环境变量,部署HDFS作为分布式文件系统,用于文件级操作,部署HBASE用于分布式的数据存储,采取基于<key,value>的列式存储,采用Hadoop Map Reduce做非结构数据的批量处理,HIVE和IMPA-LA的整合构成非结构化数据查询和分析的基础,采用HA-DOOP的ECLIPSE-PLUGIN作为集成化的编译环境。配置文件conf/core-site.xml,部分代码为:

启动Hadoop,格式化一个新的分布式文件系统,启动所有节点,进行测试,浏览NAME NODE和JOBTRACKER的网络接口,找到默认地址。

3.3性能测试

通过对大数据环境下智慧教育云平台的部分进行测试,分别用1至15台终端来登录平台进行智慧学习和智慧教学,每一个终端从服务器中读取600M的教学资源和学习资源,并与传统模式进行对比,得出结果如图33所示。

图3中主要展示了客户端读取资源的理论速度和云平台以及普通的移动学习平台的资源读取速度,理论上的速度是指在没有任何的损耗和带宽的延迟以及交换机之间达到链路饱和的情况下的速度。通过测试后发现,大数据环境下,在客户端数量相同的情况下,智慧教育云平台的资源读取速度远远高于传统的移动学习平台的速度,但是当客户端数量增加时,云平台的资源读取速度放缓,但放缓的速度较为缓慢,而传统的移动学习平台放缓的速度较快。

4结束语

篇4：大数据：让社区医院更“智慧”

在社区体验大医院诊疗

无论是影像传输系统，还是区域临检技术，医生力图通过信息的共享，减少患者不必要的检查检验次数，在打破固有的医疗地域局限的同时，不同程度地降低患者的医疗费用支出。

在苏州留园街道社区卫生服务中心里，患者在这里拍片就体验到了三级医院的影像诊断。患者摄片完成，影像数据就已经传送到市立医院本部，由会诊中心的专家来读片、给出报告。前后不过短短20分钟，报告就能从市立医院的放射科传回来了。

通过医院的诊疗平台及时作出诊断并反馈到社区卫生院，留园街道社区卫生服务中心王燕说，现服务辖区内11个社区的7.2万人口，也承担着老年居民的体检服务。该系统使用两年来，共检查13236人次，阳性检出率约为74.6%，其中肿瘤确诊37例，结核4例，骨折63例。

“目前依托于市立医院本部，已建立影像会诊中心。这样一来，有效降低了患者前往大医院就诊的必要性，患者在社区就能得到大医院专业的影像诊治，在提高诊断效率的同时，保障了诊断准确率。”王燕用实际的工作经验证明，区域影像平台发挥的作用越来越大。

而同样能足不出户就体验到专家诊断的还有南京雨花台区中医院。该院已可通过网络上传患者的心电图数据到江苏省人民医院的平台上，由专家再将诊断报告集中反馈回来。而对于一些复杂案例，可以通过这个平台随时申请将患者的心电图数据上传到心电监测平台，由大医院的专家诊断，诊断结果将通过平 台及时回传到基层医疗机构。心电监测诊断中心的建设启动后，将社区医院与市属大医院打通，社区医生无法诊断的病情，可以第一时间请求二级、三级医院相关专科专家的诊断帮助，从而得以快速、有效地为市民就医。这样，社区居民不出社区，就能享受到三甲医院专家的诊断，不仅节省了时间和精力，还节约了费用。

慢病健康档案无缝管理

慢性疾病，是指一些不具有传染性、持续时间漫长的疾病，如高血压、糖尿病、脑卒中、肿瘤等。这些疾病的特点是发病较隐匿、较难完全治愈，但能得到有效的控制，并且其发生发展与生活方式密切相关，因此其治疗也不能单纯依靠药物，必须改变不良的生活习惯，这需要病人自身和社区全科医生密切配合，全科医生根据上级医院的诊断和用药对患者进行指导。

但目前的情况是居民在三甲医院看病，在社区做基本医疗服务，由于系统无法互联互通，大医院的诊断回不到社区，社区的家庭医生也无法得知患者在大医院就诊的情况，这就需要在两个系统之间搭建一个桥梁。

2014年11月起，南京市卫生局开始推进全市统一的慢病直报系统，该系统连接大医院和社区卫生服务机构，慢病患者的数据将由确诊医院统一报送至市级平台，再根据患者的常住地址分发到所属的社区卫生服务中心管理。结合正在推进的居民健康档案浏览器，将来大医院专家在医生工作站就可以直接调取病人的健康档案等信息，同时，社区或家庭医生也能调阅患者在大医院就诊的记录。

在杭州，市民到市属医院看病或体检，当天晚上，你的就诊信息就会自动传到社区医生的电脑上，这些信息包括姓名、头像、电话、住址等。第二天一早，社区责任医师登录杭州市社区卫生信息系统平台，在首页上就能看到醒目的“工作提醒”栏，有“高血压待建档”、“高血压疑似核实”、“高血压年度报告”。

社区责任医师看到后便会立即给辖区内的这名患者新建高血压或糖尿病档案，然后，根据病情分级管理：定期访视检查（高血压高危病人每月1次随访，中危每2月1次，低危每季1次），指导使用药品、辅助治疗手段，控制病情发展。具体随访时间系统会自动提示，责任医生可以在规定需要随访时间的前后10天内去随访，错过的话，本次随访信息登记就会关闭，无法补录，这样卫生部门也能借以评估社区慢病管理的绩效。

社区挂号对接专家

在“智慧医疗”系统下，在社区医院就能挂上大医院的专家号。南京建邺区社区医院与南京市近50家大医院“联动”，挂号系统“对接”，这样一来，患者到社区医院挂了号，就不用到大医院再挂；挂号之后，患者在社区医疗机构的健康档案、开的处方、检查的报告，大医院的医生都能看到，同时大医院医生开的处方社区也能看到。“社区家庭医生首先对患者进行预诊，能在社区看好的病，不用再去挤大医院。”

借助于“智慧医疗”双向转诊平台，天津北辰区的居民也可以享受到在社区医院预约三级医院号源的服务。鼓励居民有病先去社区医院就诊，通过社区医院全科医生的专业分诊，做到小病优先在社区治疗解决，大病由社区医生协助在医指通平台终端机上预约市内六区医指通全网医院的专家，帮助病人找到适合医院、科室、专家。专业分诊使患者的病情得到及时准确救治，避免了有病乱投医的情况。

什么是智慧医院？

与传统的数字化医院相比，智慧医院最大的特征在于具备主动感知和智能调控能力。智慧医院系统通过主动感知医务人员和患者的行为及自主学习能力，不断调整业务系统，更好地为医务人员和病患服务，达到进一步提升医疗安全和运行效率、改善服务质量、降低综合运行成本的目标。

特点

互联的

经授权的医生能够随时查阅病人的病历、患史、治疗措施和保险细则，患者也可以自主选择更换医生或医院。

协作的

把信息仓库变成可分享的记录，整合并共享医疗信息和记录，以期构建一个综合的、专业的医疗网络。

预防的

实时感知、处理和分析重大的医疗事件，从而快速、有效地做出响应。

普及的

支持乡镇医院和社区医院无缝地连接到中心医院，以便可以实时地获取专家建议、安排转诊和接受培训。

创新的

提升知识和过程处理能力，进一步推动临床创新和研究。

可靠的

使从业医生能够搜索、分析和引用大量科学证据来支持他们的诊断。

篇5：让数字化教学更智慧

数字化教学及数字资源应用推介会培训心得

在10月30日我有幸参加了郑州市数字化教学及数字资源应用推介会的培训使我受益匪浅。专家和领导们的广识、生动讲解、精彩案例无不在我的脑海里留下了深刻的印象，希望自己能将培训完后心中所想所获能表达出来。

此次精彩的培训学习主要心得有以下几个方面：

一、让自己更加了解数字化教学，了解数字资源的实用性，了解数字化教学的发展性。

想来自己真的应该感到惭愧，虽然在是进行信息技术教学，但却还真的不是很了解数字化教学和数字化资源的真正意义。在培训会上梁林梅教授以浙江省、北京市为例，与我市数字资源利用情况进行对比，详细分析了省内外数字化建设和应用中的经验，并对今后教育信息化的发展提出了具体可行的建议。也让我从梁教授的分析中感受到了数字化教学正在被广泛的应用，而且在应用中能有效提高教学效率。也让我认识到建设教育强国是中华民族伟大复兴的基础工程，必须深化教育改革，加快教育现代化，办好人民满意的教育。在信息化飞速发展的当代社会，作为一名教师我更应该利用好、发展好数字化、信息化教育资源，为教育发展提供动力和支撑。

二、使自己建立了孩子应该具备怎样的技能才能在社会中立足的概念 郑州五中校长张天佑提出：“假如你的孩子今年刚刚入学，从现在开始大约20年后孩子将离开学校，步入社会，那时的社会是什么样？”张校长以《俯拾皆智慧，仰观承未来》为题做了报告。使我深深的认识到只要俯下身子认真研究，不断把数字化手段应用于实际教学当中，不断总结经验，把先进的数字资源程现给学生，让学生从中受益，才能给孩子一个值得期待的未来。在以后的教学中我也要做一个俯拾者，送给孩子们一个未来。

三、学习了不少智慧教育工作理念

郑州市教育局副局长田保华分享了对郑州市数字化教学及数字资源应用的思考。田局长说，近年来，郑州市主要围绕“一个理念”“一个目标”“三个创新”扎实推进智慧教育工作：确立一个理念，即技术改变生态、技术涵养生态；围绕一个目标：即构建以“智慧教育”为核心的区域教育新生态；抓好三个创新：即创新思想认识，提升创新能力，创新资源应用。如何落实理念，达成目标，核心就在于“应用”两个字。

从田局长的分享中使我认识到数字化教学技术的应用将会进一步地加强并提升。在利用数字化进行教学的过程中也应该提高自我的业务水平与教学修奍，多创作一些好的资源来进行教学。利用数字化来解决共性问题，利用课堂解决个性问题，成就学生更自主的学习。

篇6：大数据在智慧城市的10大应用

大数据是智慧城市各个领域都能够实现“智慧化”的关键性支撑技术，智慧城市的建设离不开大数据。建设智慧城市，是城市发展的新范式和新战略。大数据将遍布智慧城市的方方面面，从政府决策与服务，到人们衣食住行的生活方式，再到城市的产业布局和规划，直到城市的运营和管理方式，都将在大数据支撑下走向“智慧化”，大数据成为智慧城市的智慧引擎。

欧盟利用大数据实现智慧城市的做法给我们很多启示。

欧盟对智慧城市的评价分为六个方面：智慧经济、智慧治理、智慧生活、智慧人民、智慧环境、智慧移动性。也就是说智慧城市要促进经济的发展，要改进和帮助更多大众的参与，让老百姓享受智慧的生活，人民得到更好的服务，居住环境更加优化。智慧城市的应用很广泛，我们都知道有物流、交通、电网、工业、农业、建筑、环境、医疗等方面。现在我要讲的是，智慧城市本身会催生大数据，我们可以看到一个企业会涉及到很多环境，管理环境，开放环境，知识环境、服务环境，过去这些环境的关联度不够，那么现在通过数据库使得这些环境能够联合起来，使得企业的效率提高40%-60%，根据赛门铁克的一份最新调研报告，今天全世界所有企业的信息存储总量已达2.2ZB，企业平均10PB，大企业更大点，小企业小点。一般企业都会建立数据库，必须进行数据的集资和数据的挖掘，企业的数据在企业内部已经占有很重要的位置。

(1)智慧经济

首先大数据在商业上怎么能很好运用，它会分析用户的购物行为，什么商品搭配在一起会卖得更好，还有很多公司通过分析找到最佳客户，淘宝数据魔方则是淘宝平台上的大数据应用方案。那么商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等，并可以据此作出经营决策。

美国有个投资公司分析了全球3.4亿微博账户留言，判断民众情绪，人们高兴的时候会买股票，而焦虑的时候会抛售股票，依此决定公司股票的买入或卖出，该公司今年第一季度获得7%的收益率。

阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和诚信的企业，从而无需担保来放贷，目前已放贷300多亿元，坏帐率仅0.3％，大大低于商业银行。

企业通过信息收集很好的掌握企业的运营状况，分析居民与财务有关的记录包括贷款申请、租赁、房地产、购买零售商品、纳税申报、水电费缴付、有线电视缴费、电话缴费、报纸与杂志订阅、机动车档案等，能够得出消费者的个人信用评分，从而推断客户支付意向与支付能力，发现潜在的欺诈。

IBM日本公司建立了一个经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算出采购经理人指数PMI预测值。

印第安纳大学学者利用Google提供的心情分析工具，对270万用户在2008年3～12月所张贴的970万条留言，挖掘出用户happiness、kindness、alertness、sureness、vitality 和calmness等六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。

利用大数据分析可实现对合理库存量的管理，华尔街对冲基金依据购物网站顾客评论分析企业产品销售状况，华尔街银行根据求职网站岗位数量推断就业率。

(2)智慧治理

美国纽约的警察分析交通拥堵与犯罪发生地点的关系，有效改进治安。美国纽约的交通部门从交通违规和事故的统计数据中发现规律，改进了道路设计。

利用短信、微博、微信和搜索引擎可以收集热点事件与舆情挖掘。

电信运营商拥有大量的手机数据，通过对手机数据的挖掘，不针对个人而是着眼于群体行为，可从中分析：实时动态的流动人口的来源及分布情况；出行和实时交通客流信息及拥塞情况。利用手机用户身份和位置的检测可了解突发性事件的聚集情况。

MIT的Reality Mining项目，通过对10万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规则性和重复性，进行流行病预警和犯罪预测。

(3)环境监测

对城市的河流进行采样，通过卫星发布，收集产量的数据，这个数据非常大，通过这个数据分析能够判别城市中有没有污染。

(4)智慧医疗

无论是药品的研发还是商业模式的开发运用数据分析都能够得到很好的分析，我们医院里有大量的病例，这里有大量的数据，传统的普通病例很难挖掘数据，现在变成电子化有利于更高数据挖掘，数据的挖掘有利于发现医疗知识，由于医疗资源的分配不均，因此远程医疗十分必要，另外，居家监护很重要，谷歌公司与美国疾病控制和预防中心等机构合作，依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，谷歌的判断与疾控中心的判断是一致的。

社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台，医院借此可获得足够多的临床效果统计。个性化的医疗同样很重要，我们发现，同样的治疗对一些病人无效，75％癌症病人，70％的老年痴呆者、50％的关节炎病人、43％的糖尿病患者、40％的哮喘病患者，38％的抑郁症病人。因为人体对药品代谢方式的差异取决于个体特定的基因、酶和蛋白质组合，因此基因信息对选择最优治疗非常关键。对人体个性体质的挖掘会做到真正意义上的对症下药，一个人的基因信息大概1GB。

(5)智能搜索

除此之外，我们还通过网络进行学习，早期的网络学习是通过网站专业人员编制的内容，如今我们希望能够实现更加智能的搜索。随着移动互联网的出现，搜索引擎会变成基于语音的智能搜索；基于位置的搜索；基于个性化搜索。

(6)舆情监测

大众传播发展的很快，这里包含着大量的数据，例如微博传播具有裂变性、主动性、即时性、便捷性、交互性、草根性，跟进性和临场感，每一个微博用户既是“服务器”，也是“受众”。中国的微博比社交网络更热，因为140个字符的微博在英文和中为分别约等于25个和85个英语单词，即中文微博的信息量是Twitter的3～4倍。最近两个月在YouTube上上载的视频超过了ABC、NBC和 CBS 电视台自1948年以来24/7/365 连续播出的内容，而“云平台＋多屏融合”模式已成为智能家居和智能车载等的发展方向。

(7)精准营销

美国信用营销分析专家张川告诉《环球时报》记者，在大数据分析的应用上，美国政府和大公司领先新兴国家至少20年。15年前，美国的信用卡公司就可以进行数据挖掘实现精准营销：在合适的时间，通过合适渠道，把合适的营销信息投送给每个顾客。

(8)犯罪预警

随着智能电话和电脑网络的普及，美国政府和大公司把自己的触角伸到个人生活的每个方面。美国个人的一切在线行为数据都被收集储存，再加上已被有关机构掌握的个人信用数据、犯罪记录和人口统计等数据，有关公司和政府机构可以运用数据挖掘的办法，监控和预测个人的行为，并做出相关决策。

(9)全球安全监测

如美国已具备对全球网络空间的监视控制能力。斯诺登披露的“棱镜”计划，缘于美国政府的“星风”监视计划。2004年，布什政府通过司法程序，将“星风”监视计划分拆成由国家安全局执行的4个监视计划，除“棱镜”外，还包括“主干道”、“码头”和“核子”。其中，“棱镜”用于监视互联网个人信息。“核子”则主要负责截获电话通话者对话内容及关键词。“主干道”和“码头”分别对通信和互联网上数以亿兆计的“元数据”进行存储和分析。“元数据”主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等，不包括电话或邮件等的内容。

(10)市场价格监测

肯尼思·丘基尔是《经济学家》杂志数据编辑、《大数据：一次将改变我们生活、工作和思考方式的革命》一书的合著者之一，他日前在美国《外交政策》杂志掀起一场有关“大数据时代令隐私保护问题更加突出”的讨论。丘基尔举例说，警方如果要侦破一个城市的加油站是否存在合谋操控价格的“卡特尔行为”，以往要靠线人举报。但今天，可以做大数据分析——分析该市油价变化和加油站分布情况。通过分析，可以发现正常的价格变化规律，如果价格变化持续异常，就可以怀疑存在价格垄断的行为。丘基尔认为，大数据的价值在于存储后的再使用。不过，关键的一个问题是，收集、保存一切信息，与隐私保护政策是有冲突的，“保存一切信息是必要的，但是在这么做之前，我们有必要问自己一个问题，即现行的隐私保护政策是不是妨碍了我们正在迈入的大数据世界”。丘基尔提到，社会有必要就此进行大辩论，以便为大数据时代的隐私保护划定新的边界。

结束语

美国IT咨询公司Avanade商业情报部副总裁斯蒂夫·帕尔默告诉《环球时报》记者，大数据是指非常“膨胀”的数据集，用典型的数据分析软件和工具难以对其进行捕捉、储存、管理、分享、分析和可视化。大数据有3个特征：一是数据的数量大;二是产生或被吸收的速度和频率快;三是数据的多样性。为从大数据中“挖出金矿”，一家企业或机构必须能够应对大数据上述3个特征。帕尔默说，大数据给人类带来的真正机遇是把许多信息碎片拼起来，为我们的决策服务。

附：全球顶尖大数据公司一览

企业名称：IBM

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2011年5月，IBM正式推出InfoSphere大数据分析平台。InfoSphere大数据分析平台包括 BigInsights和Streams，二者互补，Biglnsights基于Hadoop，对大规模的静态数据进行分析，它提供多节点的分布式计算，可以随时增加节点，提升数据处理能力。Streams采用内存计算方式分析实时数据。InfoSphere大数据分析平台还集成了数据仓库、数据库、数据集成、业务流程管理等组件。

企业名称：亚马逊

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对于云计算和大数据，亚马逊绝对具有先见之明，早在2009年就推出了亚马逊弹性MapReduce（Amazon Elastic MapReduce），亚马逊对Hadoop的需求和应用可谓了若指掌，无论是中小型企业还是大型组织。弹性MapReduce是一项能够迅速扩展的Web服务，运行在亚马逊弹性计算云（Amazon EC2）和亚马逊简单存储服务（Amazon S3）上。这可是货真价实的云：面对数据密集型任务，比如互联网索引、数据挖掘、日志文件分析、机器学习、金融分析、科学模拟和生物信息学研究，用户需要多大容量，立即就能配置到多大容量。

除了数据处理外，用户还可以使用Karmasphere Analyst的基于服务的版本，Karmasphere Analyst是一种可视化工作区，用于在亚马逊弹性MapReduce上分析数据。用户还可以提取结果文件，以便在数据库或者微软Excel或Tableau等工具中使用。

企业名称：甲骨文

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甲骨文在近期发布的Oracle大数据机（Oracle Big Data Appliance）为许多企业提供了一种处理海量非结构化数据的方法。在2011年10月初召开的Oracle OpenWorld 2011大会上甲骨文正式推出了Oracle大数据机。对于那些正在寻求以更高效的方法来采集、组织和分析海量非结构化数据的企业而言，该产品具有很大的吸引力。

与甲骨文近期推出的其他一体化产品一样，Oracle大数据机集成了硬件、存储和软件，包括Apache Hadoop软件的开源代码分发、新的甲骨文NoSQL数据库和用于统计分析的R语言开源代码分发。该产品被设计为能够与甲骨文Database 11g、Oracle Exadata数据库云服务器，以及针对商业智能应用的新的Oracle Exalytics商业智能云服务器一起协同工作。

企业名称：谷歌

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谷歌一直是科技行业的领军者，近年来几乎在任何一项互联网科技项目你都能看到谷歌的身影，大数据时代谷歌自然不会错过。何况如果对其拥有的海量数据进行深入挖掘，这对于提升谷歌搜索乃至所有谷歌服务的价值无可估量。

BigQuery是Google推出的一项Web服务，用来在云端处理大数据。该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。BigQuery允许用户上传他们的超大量数据并通过其直接进行交互式分析，从而不必投资建立自己的数据中心。Google曾表示BigQuery引擎可 以快速扫描高达70TB未经压缩处理的数据，并且可马上得到分析结果。大数据在云端模型具备很多优势，BigQuery服务无需组织提供或建立数据仓库。而BigQuery在安全性和数据备份服务也相当完善。

去年底该服务只向一小部分开发者开放，现在任何人都可以注册这项服务。免费帐号可以让你每月访问高达100GB的数据，你也可以付费使用额外查询和存储空间。

企业名称：微软

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微软研究部门从2006年起就一直致力于某种非常类似于Hadoop的项目，被称为“Dryad”。今年年初，该计划通过与SQL Server和Windows Azure云的集成实现了Dryad的产品化。虽然现在微软还没有更新，但看上去Dryad似乎将成为在SQL Server平台上影响大数据爱好者的有力竞争者。

微软进入这一市场可谓“姗姗来迟”，而且在一定程度上说，数据仓库分析和内存分析计算市场落下了后腿。2011年初微软发布的SQL Server R2 Parallel Data Warehouse（PDW，并行数据仓库），PDW使用了大规模并行处理来支持高扩展性，它可以帮助客户扩展部署数百TB级别数据的分析解决方案。微软目前已经开始提供Hadoop Connector for SQL Server Parallel Data Warehouse和Hadoop Connector for SQL Server社区技术预览版本的连接器。该连接器是双向的，你可以在Hadoop和微软数据库服务器之间向前或者向后迁移数据。

微软在去年推出了基于Azure云平台的测试版Hadoop服务，今年它承诺会推出与Windows兼容的基于Hadoop的大数据解决方案（Big Data Solution），这是微软SQL Server 2012版本（首发日期还不知道）的一部分，现在也不清楚微软是否会与其他硬件合作伙伴或者相关大数据设备厂商合作。

企业名称：EMC

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EMC于1979年成立于美国麻州Hopkinton市，1989年开始进入企业数据储存市场。EMC公司是全球信息存储及管理产品、服务和解决方案方面的领先公司。EMC是每一种主要计算平台的信息存储标准，而且，世界上最重要信息中的 2/3 以上都是通过EMC的解决方案管理的。

面对大数据时代，EMC公司推出用于支持大数据分析的下一代平台――EMC Greenplum统一分析平台（UAP）。Greenplum UAP是一个唯一的统一数据分析平台，可扩展至其他工具，其独特之处在于，它将对大数据的认知和分享贯穿整个分析过程，实现比以往更高的商业价值。

企业名称：Teradata

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Teradata公司(Teradata Corporation，纽约证券交易所交易代码TDC)是全球领先的数据仓库，大数据分析和整合营销管理解决方案供应商，专注于数据库软件，数据仓库专用平台及企业分析方案。不久前宣布推出一款集硬件、软件和服务于一体的全面产品组合——Teradata分析生态系统(Teradata Analytical Ecosystem)，使不同的 Teradata 系统实现无缝协作，为企业客户提供分析和更深入的洞察力，帮助其预测商业机会和加速实现商业价值。Teradata Unity 将确保整个Teradata Analytical Ecosystem的同步和统一。为了增强在大数据分析领域的优势，Teradata还收购Aster Data公司，以增强其非传统数据分析的能力，突破了SQL分析的限制，协助企业从全部数据中获取更多价值。

企业名称：NetApp

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Network Appliance，Inc.（NetApp，美国网域存储技术有限公司）是IT存储业界的佼佼者，自1992年创业以来，不断以创新的理念和领先的技术引领存储行业的发展。Network Appliance, Inc.(NetApp)是向目前的数据密集型企业提供统一存储解决方案的居世界最前列的公司。

NetApp StorageGRID 是一个久经验证的对象存储软件解决方案，设计用于管理 PB 级、全球分布的存储库，这些存储库包含企业和服务提供商的图像、视频和记录。通过消除数据块和文件中数据容器的典型约束，NetApp StorageGRID 提供了强大的可扩展性。它支持单个全局命名空间内的数十亿个文件或对象和 PB 级容量。

NetApp StorageGRID 实现了智能的数据管理和安全的内容保留。它通过一个具有内置安全性的全局策略引擎来优化数据存放、元数据管理和效率，该引擎管理数据的存储、放置、保护和检索的方式。此外，使用数字指纹和加密等技术防止内容受到篡改。

NetApp StorageGRID 有助于随时随地提供数据，以便于不间断地运营。该解决方案被设计为允许灵活进行部署配置，以满足全球的多站点组织的不同需要。

企业名称：Sybase

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Sybase公司成立于1984年11月，总部设在美国加州的Emeryville(现为美国加州的Dublin市)。作为全球最大的独立软件厂商之一，Sybase公司致力于帮助企业等各种机构进行应用、内容及数据的管理和发布。

Sybase IQ是Sybase公司推出的特别为数据仓库设计的关系型数据库。相比于传统的“行式存储”的关系型数据库，Sybase IQ 使用了独特的列式存储方式，在进行分析查询时，仅需读取查询所需的列，其垂直分区策略不仅能够支持大量的用户、大规模数据，还可以提交对商业信息的高速访问，其速度可达到传统的关系型数据库的百倍甚至千倍。“随着 Sybase IQ 不断地在分析应用 POC 测试中拔得头筹，有时甚至超过其他对手 100 倍之多”，Gartner 评价道，“ Sybase IQ 逐渐成为从数据集市到企业数据仓库架构最令人渴望的 DBMS(数据库管理系统)。”

自 2009 年推出以来，Sybase 陆续发布了 Sybase IQ 15.1、15.2、15.3 以至最新的 Sybase IQ 15.4 版本，每个版本都着力于增加新的核心能力以促进更深入的高级分析。Sybase IQ 15.4是面向大数据的高级分析平台，将大数据转变成可指挥每个人都行动的情报信息，从而在整个企业的用户和业务流程范围内轻松具备大数据的分析能力。

因此，有人说Sybase IQ15.4正在彻底改变“大数据分析”。

企业名称：惠普

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大数据时代来临，老牌巨头惠普也不甘落后。不久前惠普企业服务事业部宣布推出全新服务，帮助客户更快部署惠普子公司Vertica的Vertica Analytics Platform，从而迅速洞悉关键的业务信息，辅助决策过程。

Vertica Analytics Platform 让用户能够大规模实时分析物理、虚拟和云环境中的结构化、半结构化和非结构化数据，从而深入洞悉“大数据”。

Advanced Information Services for Vertica 帮助客户最大化实现 Vertica 分析平台性能，并构建企业分析专用环境。惠普提供从评估到实施的一系列服务，与客户共同定义多种交付方式组合，并找出匹配其现有基础设施的最佳解决方案。

Advanced Information Services for Vertica已在全球上市，将为实现“瞬捷”企业构建灵活的智能环境。

企业名称：沃尔玛

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在这里看到沃尔玛的身影，可能很多人会有疑问，全球最大的传统零售业巨头沃尔玛怎么就跟大数据扯上关系了？看了下面的介绍你就会明白了。

沃尔玛是最早通过利用大数据而受益的企业之一，曾经拥有世界上最大的数据仓库系统。通过对消费者的购物行为等非结构化数据进行分析，沃尔玛成为最了解顾客购物习惯的零售商，并创造了“啤酒与尿布”的经典商业案例。早在2007年，沃尔玛就已建立了一个超大的数据中心，其存储能力高达4Pb以上。《经济学人》在2010年的一篇报道中指出，沃尔玛的数据量已经是美国国会图书馆的167倍。

沃尔玛实验室计划将沃尔玛的10个不同的网站整合成一个，同时将一个10个节点的Hadoop集群扩展到250个节点的Hadoop集群。目前实验室正在设计几个能将当前像Oracle、Neteeza这样的开放资源的数据库进行迁移、整合的工具。

沃尔玛曾进行了一些列的收购，包括Kosmix（沃尔玛实验室前身）、Small Society、Set Direction、OneRiot、Social Calenda、Grabble等多家中小型创业公司，这些创业公司要么精于数据挖掘和各种算法，要么在移动社交领域有其专长，从此我们就可以看出沃尔玛进军移动互联网和挖掘大数据的决心。相信在沃尔玛的带领下，传统行业也会慢慢意识到大数据的重要性，加速步入大数据时代。

企业名称：Clustrix

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Clustrix创立于2005年，是Y Combinator 2006年冬季班的成员。Clustrix可以为SQL数据库提供专利数据应用方法，帮助人们处理大量的数据，使SQL数据库无限扩容成为可能。最近Clustrix从Sequoia Capital、USVP和 ATA Ventures三家风险投资公司处再次获得价值675万美元的风险投资，至今已获融资1200万美元。Clustrix总部设在美国旧金山，研发中心设在西雅图。为打开欧洲市场，公司计划将总部迁至荷兰的阿姆斯特丹，并将于年底前在印度设立办公室。

企业名称：Cloudera

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Cloudera是一家专业从事基于Apache Hadoop的数据管理软件销售和服务的公司，总部位于加州帕洛阿尔托，2009年3月发布了第一款商业产品，当时获得由AccelPartners领投的500万美元投资。该公司于2010年6月正式推出Cloudera企业产品。2011年11月募集到4000万美元风险投资资金，此轮融资由风险投资机构Ignition Partners的合伙人弗兰克·阿泰勒(Frank Artale)领投。Cloudera之前的投资者顶尖风投机构Accel Partners、Greylock Partners、Meritech Capital Partners 和In-Q-Tel也参与本轮投资。

篇7：大数据时代下贵阳建设智慧城市

2013年11月15日，第四届中国意大利创新论坛在北京召开，作为本届论坛六个平行圆桌会议之一的“贵阳智慧城市建设专题研讨会”吸引了国内和意大利政产学研界近百人参加，大家纷纷对贵阳智慧城市建设表示出浓厚的兴趣。在会上，贵阳市提出在2015年前将建成的包括“一个公共平台，一个管理中心，政务、产业、民生三大应用方向，信息基础建设、智慧应用等六大支撑体系，建筑节能、指挥交通等九个示范应用”在内的“智慧贵阳”体系框架。那么，建设智慧城市的前提条件是什么？

如果将智慧城市比喻为人，将组成智慧城市感知功能的传感器比作人的五官，将连接传感器的网络比作神经，将控制和存储信息的云技术比作中枢，那么大数据就是智慧城市的所有体征数据的总和。人要正常运作,各个零部件数据指标必须达标，一座智慧城市亦如此。

所以一座真正的“智慧城市“，要体现出人类社会对现代城市和运营管理新的科技发展的水平，智慧，它必然来自于对各种数据充分分析和利用。因此如何对数据进行分析和利用，促进人类智慧运用管理城市，建设迫切使用先进的技术包括数据挖掘和功能的强大的运算系统，从而来整合分析跨地域，跨行业，跨部门的海量数据的处理，将特定的知识应用于特定的行业和特定的解决方案中，来正好的支持整个经济社会发展的决策和相关行动。这也正是建设智慧城市面临的重要挑战。

21世纪随着大数据技术领域的开发与不断创新，现今技术已经能够短时间内处理、分析庞大复杂的数据，这为“智慧城市”的建设提供了强有力的支撑。如今，越来越多的城市提出建设“智慧城市”的命题，并不断摸索与落实，成绩显著。

作为贵州省会的贵阳同样迎来建设智慧城市的契机，早在2010年10月，在贵阳市政府与IBM共同举办的“智慧城市·感知贵阳”论坛上，就已经勾勒出“感知贵阳、智慧城市”的远景，而建设智慧城市也纳入到贵阳市“十二五” 工业和信息化发展规划中。2013年年初，贵阳乌当区入围我国首批90个智慧城市，同年8月，乌当区智慧城市综合管理平台正式开工建设。在2013年智慧城市任务书项目开展情况评分中，乌当区在全省10个国家智慧城市试点中总排名第二，在4个县级试点中排名第一，获得“以奖代补”专项资金70万元。

打造智慧城市，对贵阳市的好处无疑是十分巨大的。智慧城市所涉及的智慧交通、无线城市、智慧医疗、云电视等都对提高贵阳市民的生活品质有着极大的促进作用。智慧交通将打破贵阳传统城市交通管理与发展模式，极大地缓解交通需求与交通设施供给的尖锐矛盾，为市民出行提供便利的交通；无线城市能够为公众提供利用无线终端或无线技术获取信息的便利服务,实现城市信息化和现代化；智慧医疗能够实现医疗信息实时共享，简化就医流程、降低医疗费用，增加群众就医便利性；云电视将电视连上网络，观众就可以随时从外界调取自己需要的资源或信息。

同时引入大数据处理技术，在互联网、物联网、云计算平台、电信网、广电网、无线宽带网等技术实现系统化整合的基础上，充分利用高度集成的智慧技术，以配套设施与相关政策促进、带动智慧产业发展，为居民提供更加优质、高效、方便、快捷，更加亲民、协调、节能、集约，具有高度智慧化的公共服务。

篇8：大数据让智慧教育更智慧

一、工具理性与价值理性:独立学院智慧教育进化及范式嬗变的动因

唯物辩证法的逻辑表明:事物的发展变化是内外因合力作用的结果。独立学院智慧教育的进化及范式嬗变是信息爆炸时代经济社会和高等教育语境急速变迁和交互影响的必然诉求和逻辑。

(一) 外在诉求:

移动信息消费新常态下独立学院传统教育教学范式的失效。我国自1995年全功能介入国际互联网至今, 移动互联网、云计算、物联网等信息技术在中国的发展、应用又一次见证了“中国速度”。截至2015年6月, 我国互联网普及率为48.8%, 手机网民规模达5.94亿[1]。据腾讯发布的2015年第二季度财报显示, 微信的活跃用户量已突破6亿 (截至2015年6月30日) 。无可置疑移动信息消费在当前的中国已成为一种新常态。移动互联网浪潮下, 移动信息消费在“象牙塔”悄然风靡。独立学院学生群体的移动信息消费规模和增速呈爆发式增长态势。智能手机成为青睐移动互联网消费的“95后”群体的“标配”, 独立学院八成以上学生经常使用手机上网。独立学院课堂“低头族”、“拇指族”数量攀升折射出传统教育教学范式的失效与困局。独立学院教育教学行为和学习行为“实然”与“应然”的差距凸显智慧教育缺位的现状。如何借助“移动信息消费新常态”之契机, 助推独立学院智慧教育的进化及范式嬗变成为基本取向。

(二) 内在逻辑:

独立学院内涵建设实现跨越式发展的应然选择。在我国高等教育大众化战略下, 独立学院应运而生。历经十多载“摸着石头过河”的艰辛探索和办学实践, 独立学院完成了缓解高等教育供需矛盾、优化高教资源配置、服务地方经济的历史使命。但由于自身先天的“资源”短板、多方主体的利益博弈和我国高等教育系统固有的运行机制等, 独立学院的发展困局愈发凸显。在高等教育全方位转型的新常态下, 激发和释放独立学院组织的活力是其内涵建设和质量提升的应然选择, 是独立学院目标定位和育人范式实现由“简单移植和趋同化”向“融合创新和特色化”样态进化、转型的内在理路。

(三) “互联网+”思维和云端教学倒逼独立学院教育教学范式的解构和建构。

大数据引发的信息浪潮和关联革命深刻改变着我们的生活、工作和思维[2]。从工具理性视角考量, 大数据为高校的教育教学提供了优化的平台和海量的知识资源, 并塑造参与式、互动式的智慧学习文化, 催生云端教学范式的风潮和革命。从文化传播视域看, 云端教学是一种基于网络技术和知识共享的人本范式, 具有时效性、交互性、无边界等显性特质。“慕课 (MOOC或MOOCS) ”潮流以“海啸”之势风靡全球凸显了大数据时代云端教学范式的巨大潜力。而对处于我国高等教育体系弱势竞争地位的独立学院而言, 史无前例的压力和挑战也随之而来。解构传统的“封闭、信息孤岛、单向度”的教育范式, 建构“开放、共享和多向度”的智慧教育范式是独立学院破解当前诸多困局的涅磐之路。

二、张力与统整:独立学院智慧教育的生成逻辑

工具理性与价值理性作为理性世界的两个论题和维度为我们提供了分析范式。大数据时代独立学院智慧教育的生成逻辑必然要在工具理性与价值理性之间保持适度的平衡, 发挥独立学院智慧教育场域多重张力的裂变与聚合效应。

(一) 理念、模式的传承与创新:交互主体性张力对传统“主客二元”范式的消解和扬弃。理念与模式的继承、创新是独立学院智慧教育生成的逻辑起点, 它决定着独立学院教育的发展态势, 对其体系内其他要素起着重要的制约和引导作用。“因材施教”理念在我国有两千多年的实施实践, 但在具体操作层面过于重视和强调“教授方”对教育教学活动的绝对控制权和话语权, 是权威、文本式的教育范式。当前阶段, 绝大多数独立学院仍沿袭母体高校的教育教学模式, 导致其发展举步维艰。交互主体性也称“主体间性”或“主体际性”, 是对“主体—客体论”、“双主体论”等理念的消解、扬弃和超越。近年来, “慕课”、“微课”、“翻转课堂”、“移动教学”等风潮在教育界引发的“教”与“学”双维革命有目共睹。尽管这些新模式在呈现形式和操作程序等层面存在差异, 但其本身蕴涵的合理内核和价值取向却殊途同归。有学者从慕课技术应用于传统课堂视角阐述翻转课堂的理论与实践[3]。这恰恰验证了这些新型的教学思维和模式之间的耦合。概而论之, 当前全球教育领域推崇、盛行的新模式跳出传统“主-客二元”范式的窠臼和藩篱, 彰显教学过程中多元主体 (师生、师师、生生等) 之间的“交往”、“互动”和“共生”, 是独立学院的教育教学由“文本”走向“人本”范式的应然逻辑。

(二) 高度集成的智能网络共享和服务平台的架构与运行:

内源矛盾张力对传统教育介体资源的修正与补充。介体资源是“施教方”与“受教方”交互的中介和桥梁。时至今日, 生源危机、优质师资欠缺、硬件设施建设滞后等诸多压力和短板制约着独立学院组织内驱力的发挥。独立学院组织的内源矛盾张力集中体现为施教系统与受教系统内部及之间诸要素的对立统一和动态平衡。因此, 根据独立学院学生的思维惯性和行为动向特征挖掘、丰富其教育介体资源显得尤为关键。新媒体尤其是手机移动通讯网络为独立学院构建高度集成的智能网络共享和服务平台提供了物质基础。独立学院应在“课程资源+素材拓展资源+专业学科前沿资源”多级资源库架构的基础上, 搭建“学生个性差异化自主学习平台+教师特色教研平台+校际研学交流平台”的云端一体化服务平台, 使个性化学习、泛在学习、“自学习”成为独立学院的新常态。云端一体化服务平台集成、蕴藏海量的优质教育资源。其价值和张力主要体现在教与学、研与用“信息孤岛效应”的消解和建立自主探索式的知识获取与传播机制。对独立学院而言, 云端一体化服务平台的强大优势不仅仅表现在优质教育资源的共享和即时、广泛传播, 更在于其适应了三本学生思维活跃、乐于接受新事物的特质和分层化、碎片化、浅阅读的诉求, 能有效缓解三本院校优质教育资源的供需矛盾。

(三) 可持续发展的协同创新动力机制的构建与完善:

教育治理和“智慧教育共同体”张力对传统教育环体的优化与超越。智慧教育是大数据思维和教育教学多元化、信息化、现代化的基本取向和发展愿景。智慧教育的基础和前提是应用信息技术推动教育资源的汇聚和存储, 形成教育大平台与大数据[4]。

1. 教育治理多元主体之间形成动态平衡与共生的新格局。

“教育管理”走向“教育治理”是当前高等教育的重大理论和实践转型。教育公共治理视野下, 独立学院智慧教育多元主体 (各级教育主管部门、独立学院、企业、研发机构等) 之间的博弈与动态平衡成为应然。知识、资本、技术等之间不可避免地存在矛盾与冲突, 这必然要求建立和完善权、责、利规范明晰的运行机制, 以保障多元主体合作的内驱动力, 实现1+1>2的协同效应。

2. 独立学院组织内部相关群体及校际之间的协同创新。

独立学院的决策领导层、学术团队、学科带头人、精品课程的教师团队、网络课程资源的运维团队等相关群体是“智慧教育共同体”的中坚力量。其中决策层的顶层设计、互联互通的风险预警与科学动态监管决定着独立学院智慧教育的价值引领。教师团队依据三本院校的培养目标和学生的学习倾向挖掘与甄选教育资源是独立学院智慧教育的关键。运维团队借助数据挖掘、学习分析等技术有效评估教师提供的教育资源与学生的学习行为及其匹配程度是独立学院智慧教育可持续发展的重要保障。大数据的战略意义不在于“数据大、资源多”, 而在于其释放的扩散和共享价值。独立学院智慧教育应在激活、释放组织内部活力基础上, 加大与其他高校的对话和资源的共建共享, 在优质教育资源的“所有”和“所用”之间需求最佳平衡。

3. 独立学院组织内部、外部相关技术支持力量的协同创新。

信息技术的发展和融合打破了信息、知识和教育的边界和壁垒, 使得信息技术融入高等教育成为可能。独立学院组织内部缺乏信息技术人才, 而同时与“技术拥有方”之间信息不对称、不畅通。此种态势下, 加快推进独立学院与技术拥有方的双向对接和协同创新、应用是必然选择。

三、大数据时代独立学院智慧教育的生态归向及难点

人们对“智慧教育”的认知经历了一个渐进过程。智慧教育思想最早由哲学家提出、阐发。此后, 教育学家、心理学家广泛关注。近年来, 教育技术和教育管理领域的学者、专家纷纷从信息化视角解读智慧教育。大数据时代独立学院智慧教育归向何处?

(一) 大数据时代独立学院智慧教育的生态归向。

智慧教育共同体及利益相关者之间多边能量流、信息流共生及协同进化的生态归向是大数据时代独立学院反思和超越其传统教育范式的必然逻辑。从智慧教育生态看, 其内涵和边界围绕“决策管理层智慧治”、“教师层智慧教”、“学生层智慧学”、“技术层智慧研与用”。独立学院智慧教育各子系统都不能缺位, 只有诸因子协同创新, 才能实现教育合力的最大化及良性发展的动力机制与格局。

(二) 大数据时代独立学院智慧教育生态归向的难点。

1. 理论困境:

工具理性与价值理性的整合与内在平衡, 找寻两种理性之间张力的黄金分割点价值理性不能被技术、工具理性所捆绑、裹挟和僭越, 克服“工具理性过度膜拜、价值理性失落与边缘化”的滥觞。智慧教育的图景和旨归是建立在工具理性极致基础上的技术退隐和价值理性的回归与重建。高校教育的价值意蕴被工具理性遮蔽, 会悖离教育的本真。大数据时代, “智慧”是独立学院教育的手段, 更是一种境界。

2. 实践困境之一:

媒介融合语境下“云端教学范式”与“传统课堂教学范式”的价值考量和关系认知, 也即云端教学范式的适用范围和边界问题并不是所有课程、所有教学内容都适合云端教学范式。慕课只是工具, 并非目的。慕课的价值是让老师们有更多时间和精力投入到线下的延伸性部分, 发挥价值塑造和能力培养的作用[5]。“微课”、“慕课”风暴对传统课堂范式的颠覆式效果不言而喻。但云端教学的模式化或过度化有可能使独立学院教学陷于固化的囹圄之中, 使其教育呈现“虚幻的美丽”。而实体课堂与虚拟课堂和谐共生、完美互补是应有之义。独立学院教师群体应加强对学习者知识获取、内化过程的实时管控、引导, 消解“课堂正餐”遭遇“网络快餐”的尴尬, 在预设性发展与生成性发展之间保持适度张力, 才能使教学从“有效”走向“优效”, 使学生在“激疑”、“释疑或解惑”过程中实现知识的顿悟和内化。

3. 实践困境之二:

优质教育资源的“共享、引进”与“生成、扩散”的关系认知新一代信息技术与教育的牵手, 使优质教育资源的共享和价值最大化成为可能。从目前主流的MOOC课程资源看, “名校名师名课效应+精、短”的显性优势激发了学习者的内在动力, 实现了知识的高效传递。但同时, 也会引发高校域界的“马太效应”。网络优质教育资源之于转型十字路口的独立学院既非“桃花源”也非“潘多拉魔盒”。而是引领独立学院组织内部相关群体处理好“引进来”与“走出去”的关系, 在“共享、引进”优质教育资源基础上“生成、扩散”体现三本师生特色的教育资源。

4. 实践困境之三:

独立学院组织内部教育信息技术人才的培育与外部相关技术支持力量的关系认知毋庸置疑, 当前阶段, 技术支持乏力是独立学院智慧教育应用的显性困局之一。信息技术只有被高校组织内部相关群体普遍接受、广泛应用和创新发展, 才能最大限度地彰显“智慧教育”的价值和影响力。因而, 引导教师群体由教书匠向学者型教师转型, 精心培育教育、信息技术复合人才以提升教育信息化软硬件系统的应用水平是当前和今后一段时间独立学院智慧教育的重要抓手和节点。同时, 借助企业和研究机构现有的成熟服务和公众平台及其相关技术支持实现信息技术与教育资源的无缝对接和双向深度融合必不可少。

参考文献

[1]中国互联网络信息中心.第36次中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL].http://www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/, 2015-7-22

[2] (英) 维克托·迈尔·舍恩伯格, 肯尼思·库克耶著;盛杨燕, 周涛译.大数据时代:生活、工作与思维的大变革[M].杭州:浙江人民出版社, 2013

[3]Diana Andone, Radu Vasiu.MOOCs in Higher Education—Flipped Classroom or a New Smart Learning Model?[EB/OL].Springer, 2015-10-27

[4]柯清超.大数据与智慧教育[J].中国教育信息化, 2013, 24