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[期刊] 清华大学教育研究
[作者]
吴虑
评价最重要的目的不是为了证明,而是为了改进。(2)学习评价要真正实现教学和学习的改进,必须通过精准分析和解释、及时反馈并有效使用学习者信息。但囿于数据和技术的双重缺失,传统学习评价与反馈呈现出模糊性和延时性,制约了其价值实现。当前,现代信息技术与教育的融合驱动着智慧教育发展,催生出海量时间尺度密集、空间尺度多样、价值尺度多元的教育大数据(3);同时,云计算、学习分析、情境感知等新兴技术方兴未艾,能够深度挖掘教育大数据背后本体共生的表征价值、交互产生的关联价值以及多方协同创生的决策价值(4),这势必引发大数据与学习评价的结合,使基于大数据开展学习评价成
[期刊] 职教论坛
[作者]
马俊丽 何爱霞
在实现巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接以及建设技能型社会的新发展阶段,脱贫农民职业技能学习的价值愈加凸显。中国乡村振兴网中20位农民的脱贫增收故事表明,脱贫农民职业技能学习的学习目的、学习内容和学习动力都呈现出由外而内的嬗变逻辑,其价值逻辑则为自我导向学习推动显性职业技能巩固拓展,"从做中学"助力隐性职业技能迁移开发以及拓展性学习促进复合型职业技能内生创新。为持续推进脱贫农民的职业技能学习,未来应注重培育终身学习文化,服务技能型社会建设;聚焦工作场所学习,实现"场域-惯习"互促;合理评估学习成果,促进价值理性觉醒回归。
关键词：
脱贫农民 职业技能 成人学习 支持策略
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
胡艳玲 高长元 翟丽丽 张树臣
[目的/意义]大数据联盟是我国数据资源跨界融合与协同创新的重要载体,其多主体间能否顺利开展价值共创活动决定了大数据联盟运行的成败,也决定了系统功能的整体发挥。[方法/过程]基于服务主导逻辑视角,将用户纳入数据服务创新体系,构建了大数据联盟数据服务创新超网络模型,并从"资源—能力—关系"协同维度揭示了大数据联盟数据服务创新价值共创机理。[结果/结论]大数据联盟各主体在不同维度间的联合互动和跨界合作,可使超网络中的资源、能力和关系上彼此协同促进,共同发挥大数据联盟协同服务创新优势,有利于为用户提供特定场景下的解决方案,以此实现价值共创。
[期刊] 职业技术教育
[作者]
南旭光 张培
如何创新职业教育治理已成为推进现代职业教育体系建设急需探究的重要问题,而大数据作为重要的支撑性技术,可以帮助职业教育治理主体开展深度分析和精准决策。大数据技术的有效运用必将加速推进现代职业教育治理能力现代化,实现职业教育整体性动态治理。基于此,加快发展现代职业教育应该围绕数据驱动机制、挖掘机制、共享机制、管理机制、评价机制等在实践中设计并建立一揽子现代职业教育大数据治理机制,且必须在更新职业教育大数据应用思维、掌握大数据专业技术、建设大数据综合平台、培育大数据智力资源、优化大数据发展环境等方面做出相应的制
[期刊] 清华大学教育研究
[作者]
朱德全 马新星
人类社会正高速从IT时代进入DT时代,大数据作为新时代的核心科技力量,对各行各业产生了颠覆式的影响(1),教育与大数据的深度结合是时代发展的客观要求,也是新时期教育质量提升的必然选择。教育质量的高低取决于评价质量的水平,而专业化是高质量教育评价的前提保证,走向专业化是现代教育评价的应然趋势(2)。在数据成为关键驱动力的时代,大数据作为新技术支撑并加速教育评价的变革,推动了教育评价专业化的进程。教育评价的实施可以拆解为信息数据的收集-价值判断-结果反馈三
[期刊] 中国成人教育
[作者]
沈萍霞 冯运
教育实习评价是教育实习中的关键环节，对师范生成长具有重要意义。在人工智能背景下，教育实习评价存在数据游离性，评价数据失真；评价结果性突出，过程性关注不足；评价终结化明显，反馈指导性缺乏等现实困境。可以以数据为基石，重视评价数据的基础性逻辑；以过程为切入，建设规律性的评价程序的算法逻辑；以平台为驱动，输出透明性的评价结果的算力逻辑这三条技术逻辑，构建人机双线并行式教育实习评价模式。基于上述理论，本文提出数据筑基，坚持育人性评价方向；算法促析，构建过程化规律程序；算力透果，搭建全景式反馈平台等路径来促进教育实习评价的顺利进行。
[期刊] 清华大学教育研究
[作者]
朱成晨 闫广芬
大数据技术开启教育信息化新篇章,教育信息化驱动教育评价智能化,智能化使教育评价更加"智慧运行",不断向现代化方向发展;教育评价现代化驱动教育改革在精准决策上更加优化,以及教育发展在顶层设计上更加完善,不断体现教育评价应然功能与本真价值的回归、范式与方法论的转型、思维方式与实践导向的革新;教育评价现代化不断驱动教育评价专业化,进而以专业化发展水平不断驱动教育评价的科学化发展水平。基于教育评价的时代意蕴与发展前沿,理性分析大数据时代教育评价现代化与专业化发展路向,进而有效揭示大数据时代教育评价新技术推进的三种逻辑样态,即"主动跟进""深度融合"与"需求引领"。
[期刊] 中国高教研究
[作者]
杨院
高等教育质量的最终落脚点是学生学习,学生评价是提升高等教育质量的重要切入点。大学生学习成果生成的影响因素、外部需求对大学生学习质量的诉求以及评价活动与学生主体发展的良性互动是开展大学生学习评价的逻辑,基于此逻辑审视现有的对大学生学习过程、学习成果以及职业能力评价的实践活动,认为大学生学习评价活动需从三个方面加以优化:数据来源多样化,实现学生学习评价的"客观性";学习评价与社会需求对接,建立学生职业能力和就业能力测评体系;突显学生主体性,促进学生个性成长与职业发展。
关键词：
大学生 学习评价 职业能力
[期刊] 清华大学教育研究
[作者]
荀振芳
评价是一种基于事物认知的价值判断活动,好的评价活动是评价活动的目标性、科学性、有效性和效益性的完美契合。研究从WSP(物理-事理-人理)社会系统方法以及价值分析的双重维度出发,剖析大学评价活动的评价状态与价值事实,同时以学科评估为例分析探讨大学评价体系的"价值建构",反思其成就、经验与存在问题,在此基础上提出"双一流"建设中大学评价的价值选择:评价活动要把关注人的进步与发展体现渗透在评价过程的每一环节,倡导发挥大学评价的教育价值与社会价值,以高质量内涵发展为核心推动大学评价思想、理念、技术、方法的全方位进步与持续的改革创新。
[期刊] 地域研究与开发
[作者]
王景丽 刘轶伦 马昊翔 隆少秋 胡月明
城市更新改造潜力评价是开展城市更新工作的前提和基础。以宗地为更新改造评价单元,结合互联网开放数据构建基于地质条件、建筑物状况、集聚性、可达性、公共设施以及人口动态信息等多元因子的评价指标体系;采用层次分析法和均方差法组合确权方法确定指标因子的重要性;采用可逼近理想解的TOPSIS法对改造宗地进行潜力测算;评价结果的潜力等级空间分布与深圳市城市更新的实际情况相符,利用2014—2016年深圳市更新计划地块单元进行点对点验证了评价结果的准确率达到79%。
[期刊] 教育与职业
[作者]
南旭光
随着现代信息技术的飞速发展,记录人类社会活动和行为实践的大数据与教育领域的深度融合应用必将驱动现代职业教育发生巨大变革,主要表现为变革教育理念及模式、助力教学改革与创新、优化教学诊断与评价、优化培养结构与质素等,这正是大数据驱动人才培养的价值逻辑。职业院校应遵循这些逻辑,围绕构建互联互通的大数据集成共享机制、设计大数据支撑的人才培养框架体系、实施常态化全视域的大数据监测评估、开展数据驱动的学习行为分析与干预、推进基于大数据的专业交叉融合创新、提升运用大数据驱动院校治理的能力等方面,设计大数据驱动人才培养创
[期刊] 中国成人教育
[作者]
黄树坤
运用文献资料与逻辑分析相结合，对大数据时代背景下的教育治理的逻辑、风险进行透视，并对其提升路径进行思考。研究发现，在大数据背景下，教育治理因大数据技术的出现呈现出教育治理主体的变革、大数据促进教育治理决策的变革及大数据促进教育治理模式的变革。而教育数据供需失衡风险、教育数据失真与监管不力风险、目标要求与发展后劲的缺乏协同给大数据背景下的教育治理带来了一系列风险，基于此，提升大数据时代背景下的教育治理，则可以从以下几方面入手：第一，建立健全大数据与教育治理深度融合的相关立法；第二，加强教育治理与大数据运用相关的政策性支持；第三，适度开放大数据与教育治理的市场主体参与权。
关键词：
大数据 教育治理 逻辑转向 风险解析
[期刊] 财会通讯
[作者]
徐京平 朱哲茹
数据信息时代为大数据审计发展提供生存环境，但大数据审计发展面临“重实践、轻理论”困境，其进一步发展缺乏理论指导。本文从大数据审计的意涵演变、发展逻辑、要素解构与路径演进四个层面来构建大数据审计的分析框架，在审计信息化历史演变基础上明晰大数据审计的基本意涵；以整体性、实践性、协同性及耦合性定义大数据审计的不同逻辑形式的发展特征；对大数据审计的数据质量、平台基础、智能化程度、审计成本进行要素解构；并从大数据审计的内容、行动、创新、价值四个层面论证大数据审计发展的演进路径。文章以期完善大数据审计理论分析框架，从而为大数据审计的进一步发展作出有益探索。
[期刊] 职业技术教育
[作者]
梁阳 陆婷
大数据时代的到来，为高职院校就业工作提供了新的发展契机。大数据驱动高职院校精准就业高质量发展，势必需要达成工作开展、信息掌握、平台对接、信息推送、帮扶工作等精准化要求。同时，要构建就业保障体系、就业指引体系、就业帮扶体系、就业考核体系等“四位一体”的精准化就业服务体系，以及高职院校就业服务智能平台。为此，应把握精准就业服务的新方向，找准精准就业服务的着力点，促成精准就业的供给侧改革，强化高职院校精准就业系统的研发等，以实现高职院校就业服务的高质量发展。
关键词：
大数据 高职院校就业 就业服务 精准行动
[期刊] 教育科学
[作者]
朱立明 冯用军 马云鹏
深度学习是基于学生有效学习本质的教学设计范式,旨在提升学生的高阶思维能力与问题解决能力。深度学习的教学逻辑由学生认知序列、学科内容特征、学科核心素养、学习效果反思四个要素构成。促进深度学习的教学逻辑的生成策略集中体现在:以"理解与聚焦"为教学主题的价值取向;以"融合与联结"为课堂活动的基本特质;以"创新与实践"为解决问题的主要抓手;以"反思与批判"为思维拓展的关键路径;以"发展与进阶"为多元评价的核心视角。
关键词：
深度学习 教学逻辑 核心素养
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