数据驱动讲稿[全文5篇]

第一篇：数据驱动讲稿

数据驱动(Data-driven)概念的出现源自计算机科学领域，近些年其理论、应用等的研究都引起控制领域及仿真应用领域等的重点关注。数据驱动最初被视为一种适应性的仿真开发方法。在数据驱动的仿真模式中，数据驱动指任何应用需求都能够由系统数据及相关模型所描述，而无需进行再编程。以数据驱动思想为指导的应用涵盖控制、决策、调度和故障诊断等关键领域，包括制造过程控制、气候预报、交通管理、地理开采、生物传感等诸多具体应用。

随着城市路网规模的不断扩大和交通流量的显著增加原有的路径规划算法己经不能满足路网实时性的要求。针对数据驱动的动态路径规划方法进行仿真研究和探讨。

城市交通系统是一种典型的复杂系统，系统各要素之间的相互作用随机性较大，利用以往的数学分析或经验分析模型不可能准确地将真实环境模拟出来、为了找出更有效的方法，从60年代开始，研究人员着手研究交通仿真。尤其在近些年，随着计算机技术和软件工程控制理论以及人工智能的快速发展，仿真技术在各个领域得到)‘一泛的应用。交通环境的仿真就是计算机仿真技术在交通领域内的重要作用，是利用计算机数字模型来模拟复杂的交通环境并实施有效分析和评估的方法。

在大数据环境下，可以通过数据预处理手段从海量的实际道路信息数据中抽取正确可靠的历史数据，聚类而向路况的非关系型数据仓库，对以上多样化数据进行存储与组织，并通过数据挖掘，以关联规则和相关系数等形式分析认知道路交通信息相关数据之间的关联关系，例如通过不同时段，某车辆在通过某一特定路段时在该路段行驶的时间长短测得该道路的拥堵时间，可以认知车辆在道路行驶拥堵状况的内在规律。

（1）客户点的需求量、客户点之间多条路径在某个时段的拥堵概率数据

(3)两点间最短路径规划。根据用户设定的具体地点，智能的规划最优路径，并且在屏幕上实时动态显示当前车辆状态，以及最优路径并根据在图中实时动态更新车辆所处位置信息。

按照大数据驱动的“关联+预测+调控”的决策新模式，其中:(1)关联指通过车间制造数据的关联分析，发现隐藏其间的关系。需要在清洗、分类与集成等制造数据预处理的基础上，构建制造数据时序模型并挖掘序列模式，实现不同制造数据的关联分析，挖掘数据之间的影响规律。

(2)预测指利用关联分析结果，描述车间制造过程与性能指标的内在关系。通过将车间性能指标数据化，建立模型描述车间运行过程数据对性能指标数据的影响规律，实现车间性能

预测。

(3)调控指基于车间性能预测模型，找到车间运行过程的关键制造参数并进行控制。通过确定影响质量控制、交货期控制的关键参数，运用规律知识建立针对产品合格率、交货准时率等性能指标的科学调控机制。

第二篇：数据驱动：企业平台移动化[推荐]

数据驱动：企业平台移动化

作者：e创客网 江彦

关键词：用友UAP，移动应用，谢志华，平台化 摘要：用友借助UAP平台整合异构信息系统能力的强势、搭载移动应用等新兴技术，不仅使得用友“平台化发展”快速地羽翼丰满，并且预计在不久的将来，用友将快速占据国内企业级移动信息化市场。

企业的业务、运营、管理在发生革命性的变化。企业的信息化应用和发展也在发生变革。数据驱动新的发展模式不仅仅停留在互联网公司，无论什么行业、规模大小，都会成为数据驱动的企业，从产品研发到生产、从供应链到采购、从销售到客户服务，企业业务、运营都会基于数据的驱动力来推进。

用友软件高级副总裁、集团UAP中心总经理谢志华

e创客网记者观察到，以移动互联网、云计算、大数据、社交网络为代表的四大技术的迅猛发展，将有力地推动数据驱动模式下的经济和企业的转型升级。

从商业价值研究的维度，数据驱动的发展模式，无论对于企业用户端，还是信息技术解决方案提供商，其商业价值都是不言而喻的。但是，企业用户将通过怎样的技术路径实现其商业价值，特别是产业公司如何借助新兴技术实现转型升级，是面向未来用户需求提供支持服务的关键。

2014用友伙伴大会间隙，e创客网记者采访了用友软件高级副总裁、集团UAP中心总经理谢志华。在采访过程中，e创客网记者敏锐地捕捉到谢志华的一个产业化观点，即：“移动化，拉动大数据、云计算的发展”。沿着这样一个思路去观察用友UAP平台发展的路径，去剖析用友“yiUAP”一体机的商业模式，e创客网记者分析并认为：用友借助UAP平台整合异构信息系统能力的强势，通过软硬件一体化的商业模式，不仅使得用友“平台化发展”战略快速地羽翼丰满起来，并且预计在不久的将来用友将快速占据国内企业级移动信息化应用市场。观点：移动拉动大数据、云计算发展

毋庸置疑，用友UAP平台首先是企业信息化应用平台，因此，如何让用户端借助UAP平台实现大数据、云计算时代的创新性应用、支撑经济转型升级、提升企业商业价值是关键。谢志华有一个最深刻的体会：“有时用户很难理解云计算、大数据，但是讲‘移动’用户马上就明白了”，谢志华告诉e创客网记者，他接触到的一些客户，比如设备管理业务的用户就非常清楚设备维护、维修管理需要移动应用，比如企业负责采购的管理者对于为供应商安装一个移动端很感兴趣。事实是，移动信息化用户并不需要过多关注移动通信后台解决方案提供商的大数据计算、虚拟化/云计算等技术，用户只需要通过移动化解决了自身的业务需求，e创客网记者认为，这应该是谢志华“移动化，拉动大数据、云计算的发展”观点背后的逻辑之一。

从技术层面看，“移动必然在互联网上，并且，移动的数据无论是数据交互的频率，还是数据的规模都要放大，所以，就要求运营的后台必然要有大数据计算和大数据处理的能力。”谢志华如是说，由此，“通过移动化把大数据、云计算都带动起来了，移动，是大数据、云计算技术应用的催化剂。”

但是，移动化的技术和应用具有阶段特性，需要一个发展过程，未来，企业信息化将进入移动化大时代，谢志华对此深信不疑。

移动应用平台，是2013年UAP平台两大创新和亮点之一，用谢志华的话说：“我们用互联网的速度在一年内很快就把它做出来了”。其次，全新的BQ8整合了企业业务应用与大数据分析，实现了前端跟UAP融合一体，后台支持大数据，形成嵌入式商务智能系统。构建：软硬件一体化商业模式

以对企业信息化领域的观察，e创客网记者认为软硬件一体化业已成为企业信息化解决方案提供商产业趋势，以及用户端的一种技术应用形态。在用友伙伴大会媒体会前与用友软件股份有限公司高级副总裁郑雨林的简短交流时，e创客网记者就“用友会不会像甲骨文一样通过资本运作的方式，选择性购并硬件系统，快速实现软硬件一体化”向郑雨林发问，他一方面表示“很感谢你的这项建议”并对软硬件一体化趋势做了简短的阐述，随即，郑雨林将话题转向了移动化趋势，他认为，企业级信息化应用将是移动化的更大趋势，具有更大的市场空间。

其实，e创客网记者之所以与郑雨林就软硬件一体化的话题展开探讨，正是基于谢志华在2014用友伙伴大会演讲中向与会者介绍了2013年UAP平台展开的另外一个突破：“yiUAP一体机”创新性的尝试，把应用平台、云管理平台、硬件进行重新设计整合，打造用友一体机，即yiUAP，简化IT部署，一键启动。“从技术上做了试点”，与此同时，据谢志华介绍按照UAP平台对硬件的一体化需求定制化设计，包括硬件的管理、软件的优化和部署，也包括企业外部的资源在一体机中实现统一的云化管理等，用友都将重新设计和开发，并非采用成熟的一体机与UAP“混搭”的软硬件系统，谢志华明确表示：“平台一体机，最终在客户端一定是应用一体机，提高整体系统的性价比、简化部署等，这样才能显现用友‘yiUAP一体机’的价值”。

早在几年前，e创客网记者就已经观察到企业信息化领域软硬件一体化呈现出产业发展态势和应用需求。用友在UAP平台基础上快速响应移动化趋势，并且透过UAP平台快速整合业界资源尝试软硬件一体化商业模式创新，都有利于用友 ‘平台化发展、产业链共赢’战略，并借助UAP平台实现转型升级的跨越发展。价值：以数据为核心的运营

2014企业计算平台会有哪些技术趋势和发展方向？谢志华认为主要有三个方向：平台重塑、融合和扩展。其中，平台重塑，有三个重要的要素：移动化、大数据、运营。移动化则是龙头，将拉动和催化以数据为核心的运营。

谢志华告诉e创客网记者，与此相适应，UAP平台重点发展的方向是：大数据，提升大数据处理能力；社交化，支持企业面向互联网社会化的应用；平台全面开放，甚至向伙伴开放源代码。

从企业信息化应用商业价值研究的维度，未来哪种类型新一代平台更具商业价值？谢志华认为有三：首先，基于企业与组织的企业应用开发平台；其次，集开发、运行和运营管理一体化，即一站式的企业计算平台；第三，云管理平台。e创客网记者认为，集三者于一身的用友UAP平台，极大地迎合了企业平台移动化、软硬件一体化的趋势，而数据则是驱动“两化”的基础和核心。

我国企业信息化已经有几十年的发展历程，如今，企业已进入平台化的发展阶段，在平台化的同时，大数据、云计算和移动互联网迅猛发展，恰恰是这些新一代信息技术使得用户端跨越了“传统平台”，达成平台化的跨越发展，实现更大的信息技术应用价值。在“平台化发展，产业链共赢”战略下，借助UAP平台满足数据驱动企业的全新运营模式，在大数据时代用友与用户携手实现跨越发展。

第三篇：数据驱动教学改进总结

数据驱动教学改进总结

荥阳市城关乡初级中学

多年以来，从教研室下发的历次学生学业水平测试成绩、中招成绩、以及其他各方面考评成绩来看，我校学生学业水平及综合素质都好于其他兄弟学校。一份北京师范大学的反馈报告，使我们认识到我校教学工作方面存在的不足，结合报告中反馈的数据，我们从以下几个方面对教育教学进行了改进。

一、有效激发学生学习动机

报告中数据信息显示，我校大部分学生不是为了学习知识而学习，而是为了不被批评而学习。

当学生为了掌握知识而学习时，学生参与学习行为的动机在于提升自身的竞争力，学习始于学生内在的兴趣，学生的注意力是投入到学习任务当中去的。

当学生为了避免批评而学习时，学生参与学习行为的动机在于避免显示自己的无能。学生的注意力也是放在自我表现上。

为了激发学生良好的学习动机，为了能更好地更有效地激发学生的学习动机，教师课堂上加强学习目的的教育，启发激发学生的学习热情；向学生阐述知识的意义和价值，激发学生的求知欲；创设问题情境，激发学生探讨的兴趣；客观公正地进行教学评价，强化学习动机。

当他们意识到自己所学的东西是很有意义的，或者他们在学习的过程中得到教师的支持和尊重时，自然会以很高的热情投入学习。

二、增设心理健康课，加强对学生心理疏导

报告中指出：在心理素质和心理健康方面，本校学生自尊水平偏低，抗挫折能力有待提高，幸福感偏低，但是好在抑郁情绪也比较低。学生的心理素质和心理健康也是本校值得关注和改进的方面。

初中孩子正处于青春叛逆期，问题多多，比如：网瘾、厌学、早恋、抑郁、社交恐惧症等等。

针对报告中反映出的问题，学校高度重视，增开心理健康课，加强对问题学生群体的心理疏导。没有师资，学校鼓励年轻骨干教师参加心理咨询师考级，组织教师参与各类心理辅导培训班，培养了一批心理咨询与心理疏导专家型教师；开设心理健康课，每班每周一节，让有资质的心理健康教师上课，对特殊学生加强心理疏导，为学生打开一扇心灵之窗，让他们看到光明与希望，看到一切美好的事物。正确面对生活中的坎坎坷坷，走好自己的人生之路。

三、合理利用”班班通“，打造高效课堂

数据报告显示：在学业成绩方面，本校学生学业成绩相对教低，值得重视。

学业成绩整体水平明显低于全体样本学生，学生两极分化严重，学校整合教育资源，打造高效课堂。

以九年级2015-2016末考情况为例分析：

从总分情况看，我校九年级考试人数187人，九年级前500名进入8人，上线率4.27%，前1000名24人，上线率为12.83%，前1500名36人，上线率为19.25%，前2000名55人，上线率为29.41%，前2500名72人，上线率为38.50%，前3000名92人，上线率为49.19%，前4000名140人，上线率为74.86%，前5000名179人，上线率为95.72%，整体情况仍有8名学生被抛在前5000名，培优补差仍是我们的教学重点，特别是前1000名学生是我们培优的中心工作，在作业的分层布置上及辅导方面要下大功夫，重点抓好前20名学生和前20—40名的荥高跨线生。抓两头，促中间，工作的好坏直接关系到2016年中招成绩的好坏。

2、从学科情况看，语文前500名上线率6.4%，前1000名上线率15.5%，数学：前500名上线率为3.7%，前1000名上线率为10.7%,英语学科前500名上线率1.6%，前1000名上线率8.02%，英语学科重点工作仍是培优补差，在抓优等生提高及格率方面需下大功夫，个别辅导，大面积提高质量是该学科的中心工作，如何改变其薄弱，需好好反思。

历史学科仍然属我校的优势学科,前500名上线率和前1000名上线率政治、化学略低，需认真分析原因，从整体情况看，薄弱学科是英语，数学,物理,优势学科是历史、语文。在辅导上仍需要加强数学、英语、物理的相关学科的辅导和补差力度，力争缩小差距大面积提高质量。

3、从各学科平均分看，总分357.35分，语文74..52分，数学57.21分，英语44.15分，政治56.28分，历史44.95分，物理40.07分，化学40.18分，只有历史,语文学科略高于全市平均分,其余学科都低于全市平均分,英语差距最大，其次是数学、物理。

4、全市前211名我校进入1人，前360名我校进入3人，前450名我校进入6人（荥高统招生人数），前500名我校进入8人.5、从四个班的平均分情况看，人均最高的是九二，人均366.29分，其次是九四，人均363.59分，第三是九三，人均354.11，第四是九一，人均345.93分，和九二相比人均相差20.36分，九三和九一低于全市总分平均分,所以九一和九三要认真进行总结和分析。

问题分析

1、我校部分教师课程改革意识不强，教学理念陈旧,基于标准的教学与实践落实不到位，一节课没有明确的目标,没有真正落实学生的主体地位,课堂替代现象还比较严重,课堂教学的有效性不高，课下备课不充分，上课随意性不强，特别是复习课和讲评课，把备课写教案看成是累赘，课程纲要编写不结合校情，教学目标不清，缺乏对教学策略的研究，学法指导不够，不能最大限度的调动学生学习的积极性。

2、检查落实不到位，说得多，检查的少，措施不到位，有点犯经验主义的错误，平时抓的不够，训练不到位，影响了成绩的提高。

3、自主参与校本教研的意识不强

我校部分教师在日常工作中缺乏问题意识和反思意识,教研内容开展的比较肤浅,深入研讨的比较少,基于课堂教学问题实践跟进式的研究欠缺,校本教研氛围不足,研究质量在低层次徘徊,缺乏发现问题-----分析问题-----解决问题的教研机制和途径,教研活动缺乏有效的专业引领，4、作业的设计和批改不到位

相当一部分教师对作业建设重视不够，对作业的设计和布置做不到分层次，批改不及时，达不到精选，对作业的设计和统计分析上远远做不到，个别教师还在搞题海战术，轻视和忽视了作业“激发学生学习兴趣”的功能，作业练习的目标意识缺乏，缺少针对性，机械的、低水平的重复类作业比例高，批改方式欠佳，（仍停留在传统方法上）消耗了精力，削弱了学生的学习兴趣。今后措施

1、组织教师认真研读课标，研究学生，认真研究中招模拟试卷和<<说明检测>>，把握应考方向,狠抓过程督查.2、认真抓好教研工作，“以课促研”，抓好集体备课研课工作的落实和督导工作，坚持推门听课评课；

3、指导教师带领学生回归教材，夯实四基，精选习题，做好作业建设,重视作业对学生学习的评价,不搞题海战术；

4、面向全体，做好培优补差（抓两头，促中间），认真做好每次的考后评卷和质量分析工作，搞好学情调查，重点关注后四分之一的学生进步工作，重点关注学困生，帮助其树立学习信心，对学困生一要想法使其逐渐有学习兴趣，采取低起点、低要求，作业分层指导，使其获得成功经验，逐渐树立学习信心。二要交给学习方法，逐渐养成良好的学习习惯，使其想学、会学、能学，力求使作业分层布置和分层辅导；

5、加强教学设计研究，努力提高课堂教学效率，加强中招试题的演练，积极关注搜集中招新动态，了解新信息。

6、加强上好实验课、操作课和活动课，培养学生的动手能力；

7、学校领导要侧重检查落实工作，抓好抓实过程管理，通过各种方式去落实教师们的教学和辅导的工作开展情况。定期召开座谈会帮助老师们出谋划策。

充分利用“班班通”资源，变学苦为乐学，提高了教学效率。为教师和学生“教与学”环节搭建出多媒体的交互平台。作为学生学习的指导者，要求教师在教学过程中采用网络、多媒体技术，利用网络上丰富的教学资源，激发学生的学习兴趣，提高教学质量。多媒体技术则将文本、声音、图像、动画和视频技术融为一体，使教学活动变得生动且形式多变，丰富和扩展了书本知识，为学生创设生动丰富的情景，“班班通”运用于教学，激发了学生学习的兴趣，提高了教学效率。

应用“班班通”教学，变被动学为主动学，有利于突破重难点。合理使用班班通，在教师的正确引导下，为学生创设丰富的教学情景，创设疑问，巧设悬念，启迪学生积极思维，主动获取知识，调动其学习的积极性，使学生由被动接受知识转化为主动探究问题，主动参与教学过程。

借助“班班通”教学，变知识为能力，发展了学生的思维能力。学生学习知识的真正价值并不在于知识本身。时代在进步，知识在更新，当学生对所学知识转化为能力的过程中，“练”贯穿于全过程，并起到重要作用。为此，发挥班班通的优势，在教学过程中加大练习密度，加深练习坡度，发展学生思维的灵活性，是将知识转化为能力的有效手段，它不仅传授了知识，更重要的是培养了学生的各种能力，而能力的展现促进了知识的发展。

在教学中，科学、合理、恰当的运用班班通教学手段，能激活学生的思维，调动学生的学习积极性，增强学生学好知识的信心，培养学生的学习能力；让学生们在学习过程中表现课堂、体验课堂、感悟课堂、享受课堂，使他们成为课堂学习的主人，从而有利于我们的课堂成为高效课堂。

荥阳市城关乡初级中学

2016年1月20日

数据驱动教学改进总结

荥阳市城关乡初级中学 2016年1月20日

第四篇：大数据驱动的种羊肉羊精准体重管理

聚码科技

大数据驱动的种羊肉羊精准体重管理

当前国内羊业发展势头迅猛，在国家提倡保护环境以及提高秸秆等农副产品的利用转换的背景下，由产业资本推动的养羊产业正在从分散向规模化集中快速迈进。以现代化生产的角度审视，在规模饲养下，每个羊场以及每个圈舍都是一条生产线，养羊行业面临的挑战在于：如何做到控制每条生产线，以便进行大规模复制，从而破解万只羊场面临的难题，确保盈利能力可控可预测。

养羊产业难度大，是因为相关因素多，包括了品种、饲料、环境、节气、饲喂管理、甚至市场变化等诸多因素。在诸多变化的条件下，如何达到最佳的料肉产出比，不仅是种羊品种改进的重要课题，也是肉羊养殖管理的核心攻关课题。为能够进行科学的管理，建立以料肉比数据为核心的管理体系是关键。

传统的养羊，每个饲喂育肥周期，从管理的角度来说，中间过程比较模糊，难以看清，直到一个周期结束时才能看到结果，却已经无法纠正。其养殖过程具有随机性，类似掷骰子，一个周期过程质量的好坏取决于养殖户或者管理人员的业务能力与专业素养。建立以料肉比数据为核心的管理体系，是把育肥周期透明化，使得养羊生产线过程透明可视，如同自动化生产线添加了质量流程检测设备，为科学管理建立基础。在料肉比数据清晰的情况下，对其他条件进行调整优化，不断提高效益。

数据的获取与使用成本通常包括除了数据收集设备的成本，还有数据收集、数据录入、数据清洗、数据汇总分析、数据分发、数据备份管理等工作。数据的获取与使用成本是制约科学管理发展的关键原因。传统的方法下，数据采集员使用电子磅秤采集羊的体重数据，采用人工站在称上抱着羊进行保定称重，并通过人工读取可视耳标编号，手工记录数据。这样的方法，不仅作业强度大，在数据收集的准确度上依赖管理人员，数据的汇总分析、分发、管理等都需要人工驱动，依赖Excel等管理，导致数据的丢失，这是常见情况，其实际潜在成本高。而在今天物联网以及大数据技术充分介入的背景下，采用以物联网技术支撑的自动分栏称重设备，对数据进行自动采集，操作作业强度小，效率高，系统能够对数据自动汇总，自动分发，摒弃人为操作因素，使数据科学、系统、规范。数据结果客观可靠，具有连续性、长期性和可比性。在长的时间维度上，大大降低了成本。

以大数据驱动的种羊肉羊的精准体重管理，是养羊管理的基础，其背后的物联网支持体系包括：智能自动称重分栏设备，智能管理终端，物联网通信网络，后端服务器后台，数据管理分发平台，以及数据订阅使用用户客户端。智能自动1

聚码科技

称重分栏设备是数据采集入口；智能管理终端在现场与称重设备协同工作，采集数据，完成管理任务；数据通过通信网络上传服务器后台；后端数据管理分发平台对数据进行汇总分析，并通过网络分发给用户，从而完成数据的从采集到分析、使用的完整流程。

其中，种羊肉羊的精准体重管理，是对每只羊建立唯一标识ID为基础，通过给每只羊佩戴基于RFID具有唯一编号的电子耳标，并以可视耳标作为补充，在系统中对每只羊建立档案。在羊走过自动称重分栏设备时，设备自动识别耳标编号、获取其体重数据，并将数据存入智能管理终端，通过网络提交服务器。通过细化追踪管理到每只羊个体的成长情况，不仅能够完成种羊的生产性能测定，而且可以在肉羊的生产管理中，形成精准管理，挖掘数据所反映的深层次问题。

以一组数据（见图一）为例，通过对羊群在初始入栏时进行称重分栏，在育肥期间进行二次和三次称重，得到每只羊的在各时间节点的体重数据；通过计算各时间区间段的总体重增长，可以得到区间增重以及区间日增重；通过计算总增重，可以得到总增重以及总平均日增重。通过监测区间日增重以及平均日增重核心指标，以及各项指标横向对比，可以分析管理中的各生产要素产生的影响。

图一精准体重数据（数据来源：聚码分栏秤）

图二异常数据监测（数据来源：聚码分栏秤）

从图二中的数据可以看到，编号尾号为0300的羊，在第二时间区间段内的体重增长突然下降，与自身前期体重增长以及其他同级别羊只的增长有明显差异，说明该羊有明显需要处理的异常问题。该组数据显示，羊群中有5%的羊在不同阶段，均具有体重增长异常的问题。聚码科技

图三数据汇总横向对比分析（数据来源：聚码云）

根据图三显示数据，即不同体重级别的羊的平均总增重，可以看到不同体重级别的羊的成长情况，据此可以获得不同级别的羊的平均日增重。

通过上述物联网大数据技术手段，可以看出，生产管理过程的改进和提高具首先，生产过程的持续改进具有了技术支持。生产线典型的过程改进流程包括IDEAL模型，通过实施IDEAL模型的五个步骤：初始化（Initiate）、诊断（Diagnosis）、建造（Establish）、实施（Act）、学习（Learning），对养羊生产线进行基于量化的过程改进，可以识别诊断各生产要素所产生的影响以及如何控制，通过对过程进行量化定义，形成企业生产标准，并形成自学习系统与持续改进能力。

其次，由于精准体重数据的管理具有客观性，使得各羊场、各羊圈、各品种、各饲料等各种横向指标对比变得透明可行，可以为管理改进提供决策依据。

再次，基于物联网系统的精准体重数据管理，使得企业具有科学的预测能力，可以为客户提供深层次的品牌价值服务。

大数据强调尽可能获取所有数据，在数据深层次上提升企业的潜在价值；采用物联网新技术背景下的获取相关性分析，从而创造价值。例如通过记录种羊与子代肉羊的谱系关系，追踪子代肉羊的实际生产性能，记录实际生产的时间等各个要素，从而为种羊的动态管理与持续改良进一步提供线索。

技术的发展为产业赋能，使传统的一些不可行变成可行；在大数据驱动的大趋势下，积极拥抱变革是企业成为行业领导者必修的内功。

有巨大的提升空间。

第五篇：教育信息化大数据驱动下的创新教学

教育信息化大数据驱动下的创新教学

时下正值暑假，许多老师都纷纷踏入了暑假的列车，享受着假期的愉快。但回想刚过去的期末，不少老师还是会倍感头疼。每个学期末，都是老师准备期末考、加班统计学生成绩的高峰期。

期末总结对于使用速课堂开展移动教学的一线老师们又有着特殊的意味。因为速课堂方便了老师对学生们的过程性评价，平时学生在速课堂里的点名签到、资源学习、作业以及测试评价等教学活动都会有立体化数据分析，这些学习过程都被一点一滴地记录下来。相对传统教学，速课堂的过程性评价在期末总结评价中的权重得到了老师们的重视和提升。所以每逢期末，检验一学期速课堂过程性教学效果的时候就到了。

速课堂在辅助教师开展教学的基础上，满足社会发展及个性化教学需求，结合AI智能技术，全程记录学生学习痕迹，从学生、课程、班级多样分析，形成个性化学情分析报告，助力教学。并通过学生的学习轨迹和在线考评、测试的结果反馈，教师有效制定针对性的教学方案，帮助每位学生成长和进步。

数字立体化呈现班级学生总数、老师发起的教学活动次数，保障学习效果；教学资源学习数据实时跟踪统计，助力学生分析。此外速课堂提供知识变现，班级内的课程打赏收益总额和付费人数也会一一呈现。

速课堂通过雷达图呈现学生出勤表现、知识掌握程度、活跃度、努力度以及学习主动性数据，并运用百分比的形式全面分析学生们学习课件视频、音频和文档的次数和时长，全方位追踪教学数据。

课堂数据指的是整体的速课堂总数据，包括开设课程总数、班级总数、学生总数以及教学资源总数等，都可以查看到各个课程的数据。

用大数据驱动教学改革，在这个新时代已经成为可能，甚至成为现实。希望老师们能将新的教学方法和信息化教学工具的结合应用继续下去，探索更为有效地开展教学的方式方法。