
作者:王秀华著
页数:147页
出版社:哈尔滨工程大学出版社
出版日期:2017
ISBN:9787566116048
电子书格式:pdf/epub/txt
内容简介
大数据开创了一个新的时代。教育发展已趋向网络化、虚拟化、数字化,每个学科都正在建设或已经拥有了自己的网络资源库或网站。 《基于大数据分析的高职院校学生思想政治教育研究》主要针对高职院校学生的信息素养与思想政治教育信息化进行研究,全面探讨和思考如何提高高职院校学生的信息素养,如何进行思想政治工作的信息化整合,从而总结出大数据时代高职院校思想政治工作理论创新与实践探索的新方法。
作者简介
王秀华,女,四川西昌人,重庆师范大学文学院毕业,硕士,现就职于四川城市职业学院,主要研究领域为大学生思想政治教育。长期从事高校思想政治教育与管理、大学生就业与创业指导工作,国家二级职业指导师,国家二级心理咨询师。在高校发展转型的新环境下,深入探索新时代大学生综合素养提升与思想政治教育工作的信息化整合。公开发表论文20余篇,主编、参编教材4部,主持、主研省部级科研项目5项。
目录
第一节 信息思维与思想政治工作
第二节 信息思维与高职学生德育
第三节 改进高职学生思想政治教育
第二章 大数据概述
第一节 大数据思维
第二节 大数据的价值
第三章 互联网与思想政治教育
第一节 互联网环境下的思想政治教育
第二节 互联网对思想政治教育的影响
第三节 思想政治教育互联网环境的优化
第四章 思想政治教育环境分析
第一节 思想政治教育环境的历史考察
第二节 环境概论
第三节 物质环境
第四节 文化环境
第五章 信息思维与思想政治教育模式分析
第一节 当代高职学生思想政治教育的发展问题和策略
第二节 信息思维的作用与教育途径
第三节 信息思维与高职学生思想政治教育质量提升模式探索
第六章 大数据开启创新之路
第一节 信息环境
第二节 大数据战略
第七章 大数据与思想政治教育工作创新
第一节 依托信息思维深化思想政治教育
第二节 借助大数据优化高职学生思想政治教育新环境
第三节 整合视角的信息思维与教育模式
第八章 信息思维与思想政治教育信息化建设
第一节 信息思维与思想政治教育互动
第二节 创新视角的思想政治教育信息化
第三节 信息思维与思想政治教育引导
参考文献
节选
《基于大数据分析的高职院校学生思想政治教育研究》: (一)体量巨大,种类繁多互联网搜索的发展、电子商务交易平台的覆盖和微博等社交网站的兴起,产生了海量的数据内容。谷歌前CEO施密特指出,从人类文明开始到2003年的近万年时间里人类大约产生5EB数据,而2010年人类每两天就产生5EB数据。传感、存储和互联网等计算机科学领域在不断前行,人们在不同领域采集到的数据量达到了前所未有的程度,互联网数据实现了同步实时收集,包括电子商务、传感器、智能手机等,还有医疗领域的临床数据和科学研究数据等。美国咨询公司麦肯锡这样定义大数据:大数据是传统数据库软件工具难以采集、存储、分析管理的巨大的数据集。数据的类型日益增加,包括视频、文字、图片、符号等各种信息,发掘这些数据之间的相关性是大数据的最大优点。例如,供水系统数据与交通状况比较可以发现清晨洗浴时间和早高峰的时间密切相关,电网运行数据和堵车时间地点具有相关性,交通事故率和睡眠质量相关联等。(二)开放公开,容易获得采集大数据不是为了存储而是为了进行分析。大数据不是存在于特定的政府机构和企业组织中的,而是在社会生产生活过程中自动产生并存储的。电信公司积累客户的电话沟通记录、电子商务网站整合消费者的各种信息、企业通过挖掘海量数据,均可以增强自我发展能力、改善运营服务、实现商业智能,进而为企业带来高额经济回报,并发现企业发展的特殊规律。依靠应用程序接口技术和爬虫采集技术,越来越多的商业组织和政府机构开始向社会各界和研究机构提供自身采集储存的各种海量数据源,在这一方面美国政府走在前列。国内外大量组织收集微博上的海量信息,分析个人特征和属性标签,预测社会舆情、电影票房或者商业机会。 (三)重视社会预测预测是大数据的本质特征。在大数据时代,预见行业未来的能力已成为企业追求的目标。美国Netflix公司推出了一部自制剧《纸牌屋》,通过采集其3000万用户的播放动作,包括打开、暂停、快进、倒退等动作,分析其注册用户的几百万次评级与搜索,评价受众对不同电视节目给予的不同观点,从导演、演员、题材、情节、类型等各个方面理解公众欣赏节目的习惯,通过挖掘海量数据获得人们的喜好。该公司细致地采集分析用户数据,从而改变了视频行业的制作方式,用计算方法和逻辑分析替代了以前过时的生产方式,通过大数据先于受众分析需求,使制作的节目获得关注。更有意思的案例是,商场居然比父亲更早得知未成年女儿的怀孕信息,商场依据客户的购物行为进而通过大数据分析预测到其有很大的怀孕可能性。人们极为关注大数据预知社会问题的应用功能,在社会科学领域,大数据将发挥越来越突出的作用。 (四)重视发现而非实证实证研究强调建立理论假设,设定范围随机抽样,定量调查采集数据,通过收集相关数据,进而证伪或证实理论假设。大数据则重视数据,通过数据创造知识、预测前景、探索未知、关注现象、发现机遇。大数据依靠自下而上的数据收集处理,不依赖理论假设,去发现知识、预知未来、洞察趋势、找到规律。例如,沃尔玛超市经过大数据技术分析海量交易数据,发现周末如果是男人买婴儿尿布,其同时会顺便买啤酒的独特现象。通常数据挖掘不做刻板假设,具有未知性,但结果有效并且实用。大数据是信息技术自动采集存储的海量数据,可以进行快速分析、处理,得到结果。随着存储设备成本的不断下降,计算机工具效能日趋先进,处理海量数据的能力快速提升,数据挖掘算法持续加速改进,尤其是机器学习的神经网络建模技术使抽样调查不再是唯一的数据挖掘方法。 ……















