大数定律及其在生活中的应用.docx

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大数定律及其在生活中的应用

作者：

王华马艳秀潘宝柱

来源：

《智富时代》2016年第01期

【摘要】在研究生逐年扩招的趋势下，学校的师资力量薄弱、教育资源不足和教学设施滞后，因此研究生科研培养中引入大数据是十分重要的。

本文围绕着大数据在提升研究生科研能力方面的优势，提出具体的应用和实施方案，并运用到实际中，取得了良好的成效。

【关键词】大数据；科研能力；个人知识管理系统一、研究生科研能力现状

随着我国高等教育的发展，扩大研究生招生规模，培养大批有创新能力的高水平的硕士，是加快我国经济发展的原动力。

然而学校的导师数量和质量、基础教育资源和教学设施建设滞后，远远无法满足研究生培养的需求，很大程度制约研究生培养质量的提高。

二、大数据在提升研究生科研能力的优势

《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》明确指出，要“大力开展自然科学、技术科学、哲学社会科学研究”“促进科研与教学互动、与创新人才培养相结合。

充分发挥研究生在科学研究中的作用”。

在这个大数据时代如何使大学成为国家的知识库、技术库、思想库、人才库；探讨和掌握正在经历大数据时代变革的研究生应用信息技术、信息技术资源、信息技术环境进行自主、探究、协作、创新学习，是提高科研能力的本质需要和内在要求。

目前为止，对大数据还没有一个公认的定义，因此有很多不同的见解。

在这些定义中，比较有代表性的是3V定义：

即认为大数据需满足3个特点：

规模性（volume）、多样性

（variety）和高速性（velocity）。

但最简单明了的就是维基百科的定义：

大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。

大数据在实际运用中具有数据量大、数据多样和数据产生速度快三大特征。

因此研究生科研培养中引入大数据是很有必要的。

通过大数据的服务，系统性和实时性地培养研究生创新能力，实现能力导向。

能力导向是基于建构主义及教学生态学的一种比较先进的教育培养方式。

建构主义由瑞士心理学家皮亚杰最早提出，其学习理论是认知学习理论的一个重要分支，倡导以“学”为主的教学模式，强调学习者在一定的情境下，借助他人的帮助，利用必要的学习资料，通过意义建构的方式而获得知识。

建构主义教学论为培养和发展学生的主体性提供了新的视野和思维空间。

本项目借鉴大数据提供的环境，以能力导向为目标，将大数据与之有机结合起来，以市政工程、防灾减灾工程及防护工程、结构工程三个学科为实现环境，以一批基础课、专业基础课

及课外创新活动为物质基础，创建基于能力导向的硕士大数据理论系统，然后设计该系统的评价模式，并且对该理论系统进行完善和更新，最后对完善后的理论教学系统进行再评价，优化研究生云系统。

三、大数据在提升研究生科研能力方面的具体实施方案

（一）自主探究型硕士个人知识管理系统创立阶段

本阶段首先确定研究主体、研究载体及研究依托。

拟采用的研究主体是隶属土木建筑学院的市政工程、防灾减灾工程及防护工程、结构工程三个学科下招收硕士研究生；研究载体是由多门理论课程组成的课程群；研究依托是硕士研究生科技创新以及与社会职业需求紧密相关的服务社会活动等环节。

然后依据大数据环境个人知识管理系统自主学习及教学内涵，借助网络数据库，追踪最新研究动态，结合培养方案及社会市场需求，以由一批理论课程组成的课程群以及相应的课外创新活动为教学系统基础，以硕士生接受教育之后的最终可能的未来归宿为目标，以能力导向回归为要求，进行大数据个人自主知识管理理论系统的创建。

（二）大数据自主探究型个人知识管理系统评价模式的设计阶段

本阶段针对上述的教学理论系统，从以下三个交叉体系设计评价模式：

不同课程理论学习效果评价体系：

主要针对本项目所有涉及学科的所有理论课程的学生实际学习过程及结果，以分析课程类型对个人知识管理系统的定性及定量影响；

不同学科教学效果评价体系：

主要针对不同学科理论课程的学习过程及结果进行对比评价，以探析学科对个人知识管理系统的定性影响。

（三）大数据自主探究型个人知识管理系统的施行、评价及完善阶段

本阶段以多门理论课程为应用载体，主要结合多媒体和互联网络等大数据多种因素，将个人知识管理的理论系统渐进地运用到具有不同能力层次及不同应用目标的硕士研究生实际学习过程。

以市政工程、防灾减灾工程及防护工程、结构工程三个学科研究生科研创新学习为主体，同时完美体现大数据环境下开放的学习方式的作效果，以取得的实际成果进一步对个人自主知识管理系统进行更新、补充、完善。

（四）大数据自主探究型个人知识管理实际科研运用反馈系统的创建

对完善后的自主探究型个人知识管理系统运用到实际教学过程中的效果进行再评价，并针对评价效果对该系统进行校正和拓展，以期能够创建达到实际操作的规范性生态化教学实践系统。

在本项目的整体研究期间，辅之与以行动研究为主的研究策略（行动研究包括“计划、实施、反思与评价”四个环节）、调查法（采用问卷、访谈、测评等方法进行效果调查）以及个案研究法（对特色学习的典型个案进行跟踪研究和总结）等。

四、在提升研究生科研能力方面运用大数据的反思

我们学校拥有学生信息系统、在线教育平台，为教育数据挖掘和学习分析提供基础数据，这将是我校在大数据教育应用方面所具有的优势。

但是我们必须发挥它的优势，利用云计算和虚拟化等先进信息技术，实现大数据应用的相关技术的部署，才能有效的利用大数据带来的便捷。

在大数据时代，这些数据不仅在研究中起重要作用，对学生的思考方式也产生了深远的影响。

对于大数据引发的思维变革进行了总结：

①分析数据时，要尽可能地利用所有数据，而不只是分析少量的样本数据。

②相比于精确的数据，我们更乐于接受纷繁复杂的数据。

③我们应该更为关注事物之间的相关关系，而不是探索因果关系。

④大数据的简单算法比小数据的复杂算法更为有效。

⑤大数据的分析结果将减少决策中的草率和主观因素，数据科学家将取代“专家”。

结论：

本成果个人知识管理系统已经初步应用到2015级硕士生自主学习过程，拟囊多门课程，同时顺延至未来入学的2016、2017、2018级三个学科的所有硕士生自主学习、创新过程。

就目前研究生收集研究课题信息能力，过滤、提取、吸收、存储和传递信息能力以及对信息价值的洞察力和判断力等方面所取得的成过反馈情况来看，对现代知识的检索、信息环境的理解能力和运用信息的自觉性、主动性、预见性和独立性显著提高由此，本成果具有良好的应用前景。

大数据时代为我们提供的海量数据和先进的数据分析技术，因此我们可以更好地读懂各式各样的研究生，让我们有机会了解不同研究生的学习情况，为每一个研究生提供高品质的教育资源，使他们发展的更好。

【参考文献】

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[4]爱莉诺·达克沃斯主编.张华等译.“多多益善”——倾听学习者的解释[M].北京：

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[5]维克托·迈尔-舍恩伯格·肯尼思·库克耶.大数据时代.盛杨燕，周涛，译.杭州：

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