大数据时代,教育形态悄然革新,你怎么看？

第一篇：大数据时代,教育形态悄然革新,你怎么看？

大数据时代，教育形态悄然革新，你怎么看？

大数据时代的教育革命文 | 魏忠（未来教育学者）在当今的信息时代，云技术、物联网和基于二者的大数据技术正推动教育发生着变革。未来教育在互联网等技术的作用下变得越来越个性化，大数据技术的应用将有利于个性化教育，标准化的学习内容由学生自组织学习，学校和教师更多的是关注学生的个性化培养，教师由教学者逐渐转变为助学者。在逐渐到来的大数据时代，互联网教育与学校教育将逐渐分离，更多的交往互动、个性化服务和灵活的学制将使学校获得新的生机。未来的教育1970年，托夫勒写了第一本畅销书《未来的冲击》，在书中托夫勒不仅批评了以哈钦斯为代表的面向过去的教育、支持了以杜威所代表的面向现实世界的教育，更创造性地提出了明确的面向未来的教育：小班化、多师同堂、在家上学趋势、在线和多媒体教育、回到社区、培养学生适应临时组织的能力、培养能作出重大判断的人、在新环境迂回前行的人、敏捷地在变化的现实中发现新关系的人和在未来反复、或然性和长期的设想下的通用技能。44年后的今天，基于云、物联网、数据库技术、社会网络技术等的成熟应用，托夫勒当年感性预知的理念性的东西清晰地展现在我们面前：信息不仅仅是一种视觉和感官的东西，更是可捕捉、可量化、可传递的数字存在。教育正悄悄地发生着一场革命，而今天，我们已经明确知道带来这场革命的真正原因：那就是大数据。“数据”与“数字”的区别何在？举个简单的例子：一个学生考试得了78分，这只是一个“数字”，但如果思考这78分背后的因素：家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和78分联系在一起，这就成了“数据”。在数字时代，结构化的数据、量化的决策方法、较少的和经过筛选的高密度的数据质量，使得数字成为诉求：数字城市、数字中国和科学决策。然而，在大数据时代，一个数字背后的背景数据（即元数据）、评论数据等，全方位地定位了这个数据的意义，数据应用的侧重点由专家移向了客户、由理性移向了感官（专业上称可视化）、由单一的结论移向了个性化的判断。正在发生的这场教育变革与之前的远程教育和在线课程的最大的不同在于，前者不过是“数字”而已，后者却是“数据”——数据的集中以物联网、云计算等综合技术的成熟为基础，数据是过程性和综合性的考虑，它更能考量真实世界背后的逻辑关系。由于互联网的迅速发展，美国从1997年以来的十多年，在家上学的人数迅速增长，教育不再是每个学生必须接受的事情。然而，如果就此断言未来的教育会消失就错了。正如随着印刷术的普及，教师的比例并不是减少而是大幅度增加一样，大量的信息垃圾的出现，反而需要更多的教师进行指导。未来的教育在互联网教育的推动下，会更加个性化和更加普及，只不过教师和学校的定义和内涵需要重新定位。云技术、物联网和基于云技术和物联网的大数据是教育变革的技术推动力量。在向大数据时代、知识时代跨越的过程中，知识将无处不在。目前，仅就知识传播而言，教育资源正在经历的是平台开放、内容开放、校园开放的时代，这是前所未有的。未来的教育会是怎样的？主流的模式必将是：视频成为主要载体，教育资源极其丰富，翻转课堂，按需学习，终身学习，不以年龄划线，远程教育的提法将消失，距离不再是问题，教育在学校之外发生，等等。大数据的支撑作用传统的教育兴盛于工业化时代，学校的模式映射了工业化集中物流的经济批量模式：铃声、班级、标准化的课堂、统一的教材、按照时间编排的流水线场景，这种教育为工业时代标准化地制造了可用的人才。而大数据教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功。世界也许会因此安静许多，而数据将火热地穿梭在其中，人与人（师生、生生）的关系，将通过人与技术的关系来实现。大数据与传统的数据相比，就有非结构化、分布式、数据量巨大、数据分析由专家层变化为用户层、大量采用可视化展现方法等特点，这些特点正好适应了个性化和人性化的学习变化。目前教育变革的讨论过于集中在在线教育(远程、平板、电子、数字）上,这正像任何一个科技让人们最先想到的都是偷懒的哲学，自动化时代最先想到的是卓别林演的自动吃饭机，多媒体时代人们最先想到的是游戏。在线教育本身很难改变学习,在这场教育革命的浪潮中,由在线教育引发的教育由数字支撑到数据支撑变化(教育环境,实验场景, 时空变化,学习变化,教育管理变化等等),却是很多人没有在意的巨大金矿。教育环境的设计、教育实验场景的布置，教育时空的变化、学习场景的变革、教育管理数据的采集和决策，这些过去靠拍脑袋或者理念灵感加经验的东西，在云、物联网、大数据的背景下，变成一种数据支撑的行为科学。在美国宾州，有一个叫做EDLINE的网站，将学生的每次作业、每次考试记录在网上，完成学生的日常GPA积累，这个网站的技术并不难，然而能够坚持下来的数据积累，对于学生、家长和教育管理非常重要，大家都知道，美国的大学入学GPA非常重要。依靠这个GPA 再加上学生的SAT和ACT所提供的分析报告以及志愿者活动资料，就决定了学生的大学去向。教育将继经济学之后，不再是一个靠理念和经验传承的社会科学和道德良心的学科，大数据时代的教育，将变成一门实实在在的实证科学。在上海，东华大学正在将10多个学院的数百个实验室管理起来，通过物联网和云的技术将实验系统连接起来，实现实验室数据的整合、分析、可视化、报表，依靠数据，不再依靠人的上报。目前的经济，已经进入后工业化的大数据时代：经济结构转向服务经济，劳动力大规模转向服务业，职业分布由工厂转向办公室，社会焦点从围绕生产转向围绕创新。同时，人与机器的主流社会关系也逐渐转向人与数据之间的关系。若干年后的社会竞争是以服务和创新为核心的。大数据教育提供了另外一种可能，标准化的教育将转向网络完成，而人才培养和个性化将主要由学校承担：越来越小的班级、越来越近的学校、越来越聚焦的教育支持、越来越个性的培养方式，将使教育摆脱工业化时代。大数据带来的挑战印度教育科学家苏伽特·米特拉是一个里程碑式的人物。1999年，他去了印度的很多偏僻乡村，那里的人既不懂英语也没见过电脑。苏伽特·米特拉在孩子们经常聚集的街头的墙上装上连接互联网的电脑屏幕，配上鼠标，然后离开那里。几个月后，试验表明，孩子们无师自通，学会了使用电脑。在以后的十多年里，苏伽特·米特拉在印度、南非、柬埔寨、英国、意大利等地还进行了类似的以生物、数学、语言等为内容的教育实验。结果证明，在不需要老师或科学家输入逻辑和程序的情况下，学习者可以独立自主地完成学习，这就是“自组织学习”。由此，苏伽特·米特拉对教育进行了建构主义的重新定义：教育是一种自组织行为。学习是一种自组织行为，那么，教师和教学机构的作用便要重新定位。互联网的不断普及，网络资源进一步开放，在线教育就不能仅仅是把传统的课堂搬到网络上，这样的做法也许更加违背学习规律。新媒体教育联盟在做了相关历史研究的基础上，总结了诸多人类的学习行为：社会学习、可视化学习、移动学习、游戏学习、讲授学习等，每一种学习方式，在信息和知识的载体方面，基本上都有相应的技术基础。换言之，技术既可能扩展人类的学习方式，也可能限制人们的学习方式。一旦有新的技术出现，这些新技术改变信息和知识的传播模式，那么，人类的学习方式也会相应地产生根本性的变化。在互联网时代，开放的社会和资源将进一步解放人们的学习，越来越多的人不用呆在学校里被动地接受学习，他们会把自组织学习发挥得淋漓尽致。在美国新的在线教育浪潮中，那些拥有大量粉丝的大学教授，轻易能够拿到数千万美金的创业基金。这对于传统的大学是一个巨大的挑战，正是在这个背景下，促动了大学改革的神经：再不顺应潮流，那么校园将不是最优秀教师的聚集地。然而，教育要想真正获得新生，不仅仅在在线教育上，而在于传统教育理念的变化：教师的功能，应该把低层次的和可拷贝的交给大投入的电影模式去做，而未来，教师将成为教练，师生将走向训练场，如何从传统的篮球场，变成灯光幻影般用新技术武装的“主场”。在信息技术大革命的今天，规训与教化在撤退，支持和服务在推进。教育本质是对学习者的支持和服务，而不是对他们的规训和教化。作为万物之灵，人类本身就有逻辑推断和自组织的能力。发掘这种逻辑和自组织的能力才是正道。正在发生的教育革命并不是要把传统的课堂搬到网上，而是让新技术解放人们本来就有的学习能力和天分。学生得到解放，人力资本成倍地增长。在这场教育的变革中，最严重的问题已经不是教育资源的缺乏，而是毫无天分的教师在错误的方向上还在“勤奋地工作”。教育界将“重新洗牌”，这也是我预测未来教育的一个关键词。苏伽特说：“对于教育者来说，这是一个大转变的时代。我亲眼目睹着教育界的各种力量在重新洗牌。或许我们说‘教育革命’未免言过其实，但是各种变化的确在更迭着。教学模式的多元并存会是一个长期存在的现象。但是毫无疑问，新技术从外围给教师增加了新的竞争对手。新技术的应用又导致学生在心理预期、学习习惯等方面的变化，这就从核心和内部促进着教学过程的转变。学生变了，不如以前‘好带’。这并不是坏事，在这当中，不知潜藏了多少机遇和可能性等待着有心之人去发现！”苏迦特有一个很具有代表性的观点：“你能够想象和确认，你所教的和考核的东西，在今后20年学生们走向工作岗位还管用吗？”为此，苏迦特分析，在今后的大数据时代，只有三种最基本的东西是学生用得到和必须学的东西：一是阅读，二是搜索，三是辨别真伪。谈到数学，苏迦特说：“也许数学，将成为一种体育运动。”基本能力加每个孩子特长的“体育运动”，构成了苏迦特心目中的未来教育，这种体育运动也许是数学、领导力、音乐、美术、篮球……数学也许是每个孩子的体育运动，也许是一部分专业运动员的体育运动，但大数据时代的数学，将不会是教育的基本标准和指向。大数据时代给人最大的难题正如托夫勒所说，来自信息过载所带来的“信道危机”。在单一的信息来源情况下，比如高考的分数、固定的复习资料，教育最好的办法是重复吸收那些经过筛选的编码信息。但这种模式只适合信息闭塞的情况，不大适合北京上海等信息过载的城市。在以网络技术无限广阔的应用所带来的大数据信息压力时代，如何搜索、阅读、辨别信息成了一个巨大的难题。迎接大数据时代的到来随着硬件的高速革新和软件的高度智能化，新一轮教育信息化的浪潮已经不可抗拒地推送到了我们面前。作为教育人，我们应该如何面对？是围观、等待，还是抵制？显然，这些都是下下之策，只可能被浪潮击垮。唯有掌握良好的“冲浪”技术，具备相应的预判能力，我们才能踏浪前行，甚至在浪尖上优雅起舞。目前，全国各地都在推进教育信息化工作。建立教育信息化服务公共平台、开展数字化校园的实验工作、设立各种“数字化学习”试点学校、开发“微课程”、开展“翻转课堂”教学研究、一对一的“E课堂”教学实践……这是一系列不断加码的举措。然而，这条路并不好走，要充分做好“螺旋式”上升的准备，最重要的是顶层设计和理念超前。当一些概念、一些观点第一次呈现在大家面前时，带来的冲击不仅仅是“洗脑”时的“泥沙”俱下，更多的应该是“醒脑”后的深度思考。在信息时代的今天，我们应利用大数据将“信息过载”的难题转变成为个性化的教育。例如，同样的一门课程,如《网络工程》，在计算机学院、信息学院、管理学院，巨大的知识推送和资料，如果假借大数据应用的推送，给不同要求的学科完全不同的内容推荐，即使面对同样一个学科的不同行为习惯的学生，也会针对性地给出对应的学习策略。人类以往的知识体系和知识点在大数据背景下并不会发生变化，而学生们却可以通过大数据应用得到个性化的指导和无穷无尽的资源配套。失去了知识垄断性的学校，剩下什么呢？是教堂、厅堂、弄堂，还是食堂？回答不了这个问题，学校就会成为创新的阻碍力量。大数据时代，互联网教育与学校教育将逐渐分离，正如电影院和电视机在初期竞争的时候水火不相容，而成熟以后会各得其所。颠倒课堂提供了一种学校教育与互联网教育共存的新模式，事实上，学校里更少的课堂与更多的实验室、更多的交往与更少的讲授、更多的互动与更少的灌输、更个性化的服务和更灵活的学制，将是未来学校得益于互联网教育得到新生的机会。作者简介：魏忠，博士，美国卡内基梅隆大学计算机工程系高级访问学者；上海海事大学电子商务专业副教授、硕士生导师；东华大学计算机学院信息安全专业兼职教授、硕士生导师；庚商网络信息技术有限公司(上海、西安、苏州、珠海)执行董事。魏忠博士曾在上海格尔软件股份有限公司担任副总经理、中国电子科技集团30研究所从事信息安全工作，曾起草7个国家信息安全标准，后进入高校从事一线教学并将信息技术与教育的结合作为自己的研究工作。2011年魏忠博士到美国卡内基梅隆大学访问，在此撰写了4本专著，在《校长》《中国西部教育》《上海教育》杂志上发表了50余篇专栏文章。相关链接：什么是大数据？国际数据公司定义了大数据的四大特征：海量的数据规模（vast）、快速的数据流转和动态的数据体系（velocity）、多样的数据类型（variety）和巨大的数据价值（value）。仅从海量的数据规模来看，全球IP流量达到1EB所需的时间，在2001年需要1年，在2013年仅需1天，到2016年则仅需半天。全球新产生的数据年增长40%，全球信息总量每两年就可翻番。而根据2012年互联网数据中心发布的《数字宇宙2020》报告，2011年全球数据总量已达到1.87ZB（1ZB=10万亿亿字节），如果把这些数据刻成DVD，排起来的长度相当于从地球到月亮之间一个来回的距离，并且数据以每两年翻一番的速度飞快增长。预计到2020年，全球数据总量将达到35～40ZB，10年间将增长20倍以上。需要强调的是，所谓大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。也正是因为应用了大数据技术，美国谷歌公司才能比政府的公共卫生部门早两周时间预告2009年甲型H1N1流感的暴发。大数据带来了哪些变革？就像电力技术的应用不仅仅是发电、输电那么简单，而是引发了整个生产模式的变革一样，基于互联网技术而发展起来的大数据应用，将会对人们的生产过程和商品交换过程产生颠覆性影响，数据的挖掘和分析只是整个变革过程中的一个技术手段，而远非变革的全部。大数据的本质是基于互联网基础上的信息化应用，其真正的“魔力”在于信息化与工业化的融合，使工业制造的生产效率得到大规模提升。简而言之，大数据并不能生产出新的物质产品，也不能创造出新的市场需求，但能够让生产力大幅提升。正如《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》作者肯尼思·库克耶和维克托·迈尔-舍恩伯格指出，数据的方式出现了3个变化：第一，人们处理的数据从样本数据变成全部数据；第二，由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；第三，人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注其相互联系。这一切代表着人类将告别总是试图了解世界运转方式背后深层原因的态度，而走向仅仅需要弄清现象之间的联系以及利用这些信息来解决问题。——摘自《中国青年报》大数据时代，我们最需要什么样的人才？现在有一种错觉，一提大数据时代，就认为我们最需要的是数据技术人才，比如计算机人才和数学工程人才。我们确实很需要数据技术人才，但真正能够帮助政府和企业转变思维、应对大数据挑战的人才不是一个来自IT部门的技术专家，而是政府和企业的高层管理者。对目前的中国来说，对大数据管理人才需求的迫切性要超越对技术人才需求的迫切性。要设立专门的数据管理岗位，进入决策层，推动各单位迎接大数据时代的到来。

第二篇：大数据时代已经到来,你了解吗

大数据时代已经到来，你了解吗？

一、大数据出现的背景

进入2012年，大数据(big data)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。

数 据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识 到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

最 早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的 挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量，大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。

二、什么是大数据？

信息技术领域原先已经有“海量数据”、“大规模数据”等概念，但这些概念只着眼于数据规模本身，未能充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求，而“大数据”这一新概念不仅指规模庞大的数据对象，也包含对这些数据对象的处理和应用活动，是数据对象、技术与应用三者的统一。

1、大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据对象既可能是实际的、有限的数据集合，如某个政府部门或企业掌握的数据库，也可能是虚拟的、无限的数据集合，如微博、微信、社交网络上的全部信息。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。

亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义：“大数据是最大的 宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。”Kelly说：“大数据是可能不包含所有的 信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。

2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务 需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才 能充分实现大数据的价值。

当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。

三、大数据的类型和价值挖掘方法

1、大数据的类型大致可分为三类：

1)传统企业数据（Traditionalenterprisedata）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。2)机器和传感器数据（Machine-generated/sensor data）：包括呼叫记录（CallDetail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。

3)社交数据（Socialdata）：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：

1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

四、大数据的特点

业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：

1、是数据体量巨大

数 据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前 为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

2、是数据类别大和类型多样

数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

3、是处理速度快

在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

4、是价值真实性高和密度低

数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

五、大数据的作用

1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。

2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素

各 行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费 者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作 用。

4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变

例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

六、大数据的商业价值

1、对顾客群体细分

“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。

2、模拟实境

运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。

云 计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以 数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案 投入回报最高。

3、提高投入回报率 提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。

4、数据存储空间出租

企 业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用 户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚 马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。

5、管理客户关系

客 户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失 率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新 产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。

6、个性化精准推荐 在 运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分 析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。

7、数据搜索

数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。

七、大数据对经济社会的重要影响

1、能够推动实现巨大经济效益

比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。

2、能够推动增强社会管理水平

大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。

3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放 对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。

1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对 计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的 干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。

所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。

八、总结

不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：

1)手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3)既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：

1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；

2)还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。大 数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不 断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于 数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。【编辑推荐】

大数据时代，数据资产成为核心竞争力

大数据时代的投资机遇有哪些

教育研究如何跟上大数据时代

大数据时代，石化企业应该如何进行数据分析

大数据时代：投资布局四维开拓

没有做不到只有想不到 大数据时代拼的就是创意

【盘点】大数据时代中新出现的数据类型

第三篇：大数据时代的教育变化

大数据时代的教育变化

来源： 中国教育报 2014-06-16 我们正开始步入大数据时代。

这是一个我们从来没有经历过的时代，也是千年未有过的大变革的时代。大数据时代将深刻地影响着人们的思想观念和生活方式，毫无疑问，也将深刻地影响着我们的教育。和过去的网络时代相比，教育受到的影响甚至震荡更加巨大和彻底。网络时代教育在局部观念和一些技术上面受到了迅捷广阔的影响，并按照人们的意识按照人们的设定在大步阔步前行，由于网络时代的传统数据是人为的有选择性的阶段性录入处理，大数据是非人工的机器全过程的观察录入整理使用，因而真正的大数据时代，则常常不再以人们的意识为转移，更多的是来自于大数据本身对于事务以及活动乃至于人类发展的判断了。

因为大数据时代数据的多样化、海量化、快捷性、灵活性以及复杂性，自然会对我们的教育带来以下巨大的影响。

教育资源的优质化更普及 因为大数据的广泛使用，一个地方一个地区一个国家乃至全世界，最优质的教育资源将被广泛分享，每一个角落每一位学生都可以分享到最顶级的教师教学指导。其教育内容的演示乃至还原，都可以因为大数据时代的到来而更加深刻透彻明白晓畅，教学过程中信息的不必要的扭曲变异衰减大为减少，教育的情景化趣味性大大增强，学习自然就变得更加轻松顺畅。教育内容的选择性更大 过去我们的教育收客观条件局限，不可能给受教育者提供多样性的选择，而随着大数据时代的到来，不少地区和国家都在探索实践，我们国家一些高校和一些中小学也在进行尝试，就按照传统教育观念设置的课程而言，都有了无限多门课程供自己选择的可能。足不出户就可以自行点击和选择全球名校的课程进行研修，也可以通过网络等选择国家贴近生活贴近需要的实用类的内容，以及探索研究虚幻的浩渺的极其宏观和非常微观世界的内容等非传统意义上的课程内容来学习。

教育过程的个性化更强 人和人之间的学习差异可以不再困扰教育工作者，学生可以根据自己的兴趣爱好和学习能力去寻找更加适合自己的教育，同时大数据时代的教育也能够较早较好地为学生提供更加适合该学生的学习课程设计，没有必要再像工业化时代一样去面面俱到地完成各门课程的学习任务，学生的走班制将进一步演变为走课制，班，包括不同层次的学科建制的班的空间概念，有可能被大数据时代的内容上的课的概念替代，也就是学生学习的私密性也将会大大提高，学习了多少学习到了什么程度完全是个人的隐私，同学之间甚至师生之间都不清楚各自学习的内容以及程度。

教育效果的反馈性更准 传统的纸笔练习作业考试将像书信一样逐渐淡出人们的视野（成为少数人少数行业的专营事情），学习认知实践思考探索将逐渐融为一体，巩固性检测性练习，必将被不断行进之中的自我选定的人机对话的方式所替代，也就是说，自己的各种知识各种能力发展到了哪一程度能够解决哪一门类的问题甚至能够在实践中解决哪些问题，都能够随时得到反馈，无需等待一个特定的时间段学段才去参加某一程度的考试来证明自己。大数据时代的教育反馈，不是简单的横断面的孤零零的一些试题的检测，而是可以将整个学习过程的数据进行整合作出判断，包括现代教育测量所测量不出来的习惯方式顺序细节心理变化等，都可以纳入观察考量的范围。

教育单位的分层更加细化 学校教育随着社会的工业化而诞生，也将随着大数据时代的到来而产生巨大的变化，学校不再是简单的按照年龄以及学段来划分的教育单位，而会逐渐演变为教育辅助平台，教育内容的专门化机构，更高层次上的青少年宫一类性质的机构将逐渐取代传统意义上的中小学学校。学历教育会随着大数据时代的发展随着时间的推移逐渐淡化，反之，社会对人的实际学习更新的能力、研究探究能力，某一专门领域的专项能力，要求则更加容易精细和精准，当今流行的人们背负的符号马甲，则将逐渐失去职业寻找中的敲门砖的作用。我国之大类似于世界之大，沿海特区经济发达地区可能相对较早进入大数据时代的边沿，一些学校一些地方已经开始了慕课开始了玩翻转课堂开始了多终端进课堂等，而西部欠发达地区的山村小学连水源都还困难，因此有人说我们正处在“四世同堂”的时代，即同处于农业时代、工业时代、信息时代、网络时代，农业时代的烙印还难以根除，工业时代的观念还没有很好建立，信息时代的意识还没有来得及消化，网络时代大数据时代又紧锣密鼓地步步逼近，这对我们的教育无疑提出了更加艰难的挑战，如何多层次多元化多维度地区应对大数据时代对教育带来的变化，既要有共同基础又要有个性发展，既要鼓励探索前行又要扶持困难后进，使得中华民族的教育发展既能够脚踏实地又能够赶超世界发达国家的教育水准，为中华民族的伟大复兴培育出一批批优秀的杰出的健壮的快乐的人才出来。

（作者唐建新，语文教学研究专家，广东省课程改革中学语文学科专家组成员，深圳大学师范学院教育硕士导师，深圳市南山区教育局教研室副主任）

第四篇：从美国总统大选看大数据时代的数据新闻报道

从美国总统大选看大数据时代的数据新

闻报道

数据新闻是在大数据时代兴起的一种跨学科、跨领域的新闻生产方式,它需要新的思维方式与多种能力的支撑。本文结合XX年美国总统大选报道,着重分析了英美各大主流媒体开展数据新闻报道的流程与特点。还探讨了社会化媒体对于数据新闻的推动作用,以及数据新闻的兴起与发展给新闻业者所带来的挑战。

在当前技术高速发展的信息化时代,信息(数据)规模的爆炸性增长是显着特征之一。从近年发展情况看,“大数据”主要被人们用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。“大数据”具有规模大、价值高、交叉复用、全息可见等特征。当前对于“大数据”的关注与运用主要集中在IT业、市场营销、公共健康等领域,但事实上大数据的影响也波及到传媒业,数据新闻(Data Journalism)就是在大数据时代兴起的一种新的新闻生产方式。

数据新闻的报道流程

有关数据新闻的报道流程,不同的媒体与从业者进行了不同的概括、归纳。XX年8月,着名记者、数据驱动型新闻(data—driven journalism)项目负责人米尔科·洛伦兹提出了进行此类新闻报道的四个步骤,即挖掘数据——过滤数据——数据可视化——新闻报道制作完成。与此类似的是《卫报》的数据新闻编辑、数据博客Datablog负责人西蒙·罗格斯在《数据新闻分解步骤:在你见到的数据背后我们都做了什么》一文中的介绍。但他所展现的是一个多线程、全方位的报道流程:一方面处理数据,另一方面不断检验、质询数据的信度与价值,最后通过多种手段与渠道发布完成的报道。而伯明翰城市大学教授保罗·布拉德肖在《数据新闻的倒金字塔结构》中提出了如图所示的“双金字塔模型”(见图一),更全面地揭示了整个报道过程中,数据在质量以及传播上的变化。布拉德肖以倒金字塔来表示数据处理的过程,包括数据汇编、数据整理、了解数据和数据整合等四个部分。数据处理的最终目的是为了完成数据的可视化并实现有效传播。而数据新闻的传播则以“正金字塔结构”进行,包括了可视化、叙事化、社会化、人性化、个人订制化和使用等六个步骤。

事实上,不管是上述哪一种归纳,获取数据、处理数据、呈现数据都是数据新闻报道中不可或缺的三个阶段。本文结合英美主流媒体“XX年美国总统大选”的数据新闻报道来对这三个阶段进行解读。

1.多渠道获取海量数据。

数据新闻通常有两种方式:先有问题,然后根据问题寻找相关数据;或是从海量数据中发现、提出问题。无论采用哪种方式,海量数据都是数据新闻报道的基础。从业界实践来看,它主要包括从政府、企业、机构等公开的数据库中获取的二手数据和由媒体自行调查或抓取的一手数据。前者成本低廉且可靠程度高,是目前最主要的数据来源。以《卫报》“XX年美国总统大选专辑”数据新闻报道为例,在整个专辑的55篇报道中,不仅有与总统选举直接相关的选票数据、各州宣布选举结果的时间、竞选资金募集情况等内容,还涵盖了各种经济数据(如财政预算、债务、美国在对外战争中的花费)、美国人口基本统计特征数据以及各种社会数据等诸多相关背景资料。除了从政府公开的数据库中获得的二手数据之外,《卫报》还积极利用官方网站进行用户调查以获得一手数据。比如针对刚刚出炉的大选结果向全球用户征询意见,其后根据收到的用户态度反馈数据,专门制作了《奥巴马再次当选美国总统:全球民众的态度》动态数据地图。

2.全面谨慎地处理数据。

获取海量数据仅仅意味着数据新闻的开端。和其他信源一样,记者不应盲从,而需要对数据保留怀疑的态度。XX普利策调查性报道奖得主佩奇·约翰强调:所有的数据必须有来源,并经过交叉验证。面对海量数据,记者首先应评价数据的质量与意义,需要认真考察诸如:数据来源是否可靠,时效性如何,出于何种目的、采用什么方法收集而来,包含了怎样的主题,应选择哪些数据等一系列问题。其次,对数据进行处理,包括去除不必要的、干扰性的数据,清理其中的各种误差,并将来源纷杂、格式各异的数据转换为统一格式。最终确定需要计算和呈现的数据。值得注意的是,在报道中并非使用的数据越多,故事就能讲得越好,有时候凭借一个简单的数据就能完成一篇好新闻。在完成对数据的运算后,还需要检验其结果的合理性,如果有异于常理的话则需要重新运算。

3.多元创新地呈现数据。

能够对数据进行更准确的分析、更深层的解读和更明晰的呈现是数据新闻的独特优势。数据新闻通常运用可视化技术,以信息图表的形式发布。与文字报道相比,信息图表能够化繁为简,并兼具形象化与趣味性,尤其适用于表达数据与地理、时间信息。它可以提示新闻要点、解析事件进程、揭示各类关系、展现分布状态等等。信息图表更符合视觉传播时代用户的习惯与偏好。从目前发展趋势看,除了一般的静态信息图表之外,交互式信息图表(Interactive Infographic)和动态信息图表(Motion Graphic)在数据新闻中的应用也日渐增多。如《华尔街日报》制作的《XX年美国总统大选投票结果》报道就是在美国地图上以红蓝两色分别代表了民主党与共和党,其力量对比一目了然。而且当用户将鼠标移到某一州所在的位置时,地图上就会立刻出现该州的投票数据,非常直观清晰。和静态图表相比,交互式图表能够通过一个简洁界面向用户传递大量信息。这种呈现形式更具个_生化和参与性,可以由用户自行点选所关心的内容进行了解,而不只是简单地推送信息。除了在信息图表中运用文字、图形、图表、动画之外,有的媒体还创新性地引入了视频,从而有效拓宽了数据新闻的呈现形式。如美国国家公共广播网(NPR)对全美各州的总统大选资金使用情况进行了梳理、统计,将这些带有地理位置信息的数据加以整合,并以视频的形式进行了直观生动的展示。

数据新闻的推手与挑战

社会化媒体的兴盛给新闻生产与消费模式带来了巨大冲击。在社会化媒体与专业媒体融合的大趋势下,借助互联网,数据新闻搭上了社会化的快车。社会化媒体对数据新闻的助力主要表现在两个方面:首先,社会化媒体是数据的重要来源之一。社会化媒体可谓是数据的“富矿”,记者可以从其上抓取数据,也可以通过它展开调查获取一手数据。其次,专业媒体完成的报道可以经由社会化媒体分享、传播并进一步扩大其影响。《卫报》“XX美国总统大选专辑”中有多篇报道就是通过抓取、分析Twitter上的信息制作而成。如《奥巴马在推特上赢得了大选》就是通过分析在Twitter上抓取的关键词:奥巴马、罗姆尼、瑞恩、拜登等,来预测大选的结果。在大选结果公布之后,《卫报》还运用大选当天Twitter用户主动发布的个人投票结果来统计用户对于奥巴马再次当选的态度,并根据所获取的一手数据进行了视频报道。该视频于大选结束的次日上传到Youtube,仅仅3天点击量就已经超过XX人次。同时,《卫报》也将社会化媒体视为传播其新闻报道的重要渠道之一,该专辑中的每一篇报道都设置有按钮,以方便用户在浏览时将其一键式分享到Facebook、Twitter、Google+和Linkedln开发的In share等多个平台。事实上,通过对于社交化的强调,可以让更多的用户参与到数据新闻的制作与传播中来,而个性化与社会化相结合的战略也正是此类新闻未来的发展方向。

数据新闻报道是一个综合、系统的过程,它需要新的思维方式与多种能力的支撑。其中,处理数据和设计、制作、发布信息图表的能力对于新闻业者的挑战尤为明显,而对于这些能力的培养也应该成为新闻教育未来的方向和重点之一。

第五篇：大数据时代对当代教育的影响

大数据时代对当代中国教育的影响

------听李涵校长《大数据时代的教育革命》报告的心得体会

今天下午听了李涵校长的这个报告，使我的思想再次受到了震撼，使我的眼界得到了进一步的拓宽。其实2013年全国知名教师（班主任）培训专家段惠民老师，在永城的做了一场以《做智慧的班主任》为主题的报告，在报告中他就提到了“大数据时代”这个概念，我感到很新鲜，阅读了很多资料仍不得其解，直到读完《大数据时代》才有了粗略的认识。

《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔·舍恩伯格等所著，由胜杨燕和周涛翻译。作者是研究大数据这方面的大师，译者也翻译得很有水平。本书从思维、商业、管理三个方面阐述了在大数据时代在下的变革，这些变革涉及到我们生活的方方面面，几乎其影响程度可以与两次工业革命相媲美。今天听了李校长的报告，使我对大数据的作用、影响，有了一个新的角度的理解，即是大数据对教育的影响。下面我就针对大数据对教育的影响谈一谈我粗浅的认识。

我先给大家说一下我在杂志上看到的一则有关“大数据”功力的故事。在美国，有一位父亲怒气冲冲地跑到沃尔玛卖场，质问为何将带有婴儿用品优惠券的广告邮件，寄送给他正在念高中的女儿？然而后来证实，他的女儿果真怀孕了。这名女孩搜寻商品的关键词，以及在社交网站所显露的行为轨迹，使沃尔玛捕捉到了她的怀孕信息。在大数据时代，商家可以比父亲更了解自己的女儿。

这个故事很简单，但从这则故事中，我们可以清楚的看到：“大数据”并不是一种新技术潮流，而是在信息技术高度发展之后，人们如何开发利用数据为新的商业模式发展奠定基础的过程，是一种基于新工具的新的解决问题思路，同样，大数据也一定会对教育有着颠覆性的影响。

首先在学校教育中，数据成为教学改革最为显著的指标。通常，这些数据主要是指考试成绩。当然，也可以包括入学率、出勤率、辍学率、升学率等。对于具体的课堂教学来说，数据应该是能说明教学效果的，比如学生识字的准确率、作业的正确率、多方面发展的表现率——积极参与课堂科学的举手次数，回答问题的次数、时长与正确率，师生互动的频率与时长。进一步具体来说，例如每个学生回答一个问题所用的时间是多长，不同学生在同一问题上所用时长的区别有多大，整体回答的正确率是多少，这些具体的数据经过专门的收集、分类、整理、统计、分析就成为大数据。而这些大数据就将助力教学改革，给教育带来革命性的变化。

其次大数据有能力去关注每一个个体学生的微观表现，诸如他在一道题上逗留了多久，在不同学科课堂上开小差的次数分别为多少等等（我说的这种关注是在未来电脑进课堂，学生实行网络互动的那种教学模式下完成的）。这些数据对其他个体没有意义，但所有学生的数据整合起来就能解答教育过程中的许多疑问，而最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活。同时也可以让校长、教师能够更方便获得每一个学生在学校中的真实信息，有利于开展个性化教育。

再者大数据有利于优质教育资源的整合和利用。就像我们现在所熟悉的“三通两平台”（宽带网络校校通、优质资源班班通、网络学习空间人人通”，建设教育资源公共服务平台和教育管理公共服务平台），以及现在推行的“一师一优课、一课一名师”活动，这样就通过大数据把全国的优质的教育资源通过筛选整合，呈现给全国的老师、学生，这样也有利于资源的合理化配置，在一定程度上解决了教育资源不公平的问题。

最后大数据时代的到来能革新教育者的教学思维。因为互联网的不断普及，网络资源进一步开放，在线教育的产生、普及，扩展了学生的学习方式，也改变了信息和知识的传播模式，这样开放的社会和资源必将更进一步解放人们的学习，越来越多的人不用呆在学校里被动地接受学习，他们会把自组织学习发挥得淋漓尽致，未来的学校也将是电子私塾，那我们老师呢？再不顺应潮流，那么校园将不再是最优秀教师的聚集地。正所谓“有人替你干活，就一定有人替你领工资”。我认为在大数据时代，教育要想真正获得新生，不仅仅在在线教育上，而在于传统教育理念的变化；教师的功能，教师的角色应该有传统的知识传授者，转变成资源的组合者、整合者。

正如魏忠博士所说，失去了知识垄断性的学校，剩下什么呢？是教堂、厅堂、弄堂，还是食堂？回答不了这个问题，学校就会成为创新的阻碍力量。大数据时代，互联网教育与学校教育将逐渐分离，正如电影院和电视机在初期竞争的时候水火不相容，而成熟以后会各得其所。颠倒课堂提供了一种学校教育与互联网教育共存的新模式，事实上，学校里更少的课堂与更多的实验室、更多的交往与更少的讲授、更多的互动与更少的灌输、更个性化的服务和更灵活的学制，将是未来学校得益于互联网教育得到新生的机会。

所以大数据给人类社会的方方面面带来了巨大的变革，这是社会发展的潮流，不可逆转，我们只有顺应这种潮流，在思想上和技能上做好准备才能成为时代的弄潮儿。对于一个老师，一个不想被大数据时代淘汰老师，要从根本上改变思维和观念，尽早适应这种潮流。

永城市第六中学夏雪峰

2015年1月27日晚