中教数据论文范文

中教数据论文范文第1篇

1．1数据教育的内涵

什么是数据教育？目前尚无定论。笔者认为，在整合用户资源的基础上，数据教育可以通过数据分析与管理实现拉长数据产业价值链，改善网络教育的结构和模式，是以大数据为核心整合网络教育资源所进行的信息、产品与服务的交易活动。大数据正在重构很多传统行业。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是收集、整理生活中大量的相关数据对其进行分析挖掘，从中获得有价值的数据信息而演化出更有使用价值的新的商业模式。规模经济和范围经济是行业战略扩张的本质动因。网络教育向数据教育发展，本质是依托规模经济和范围经济来强化网络教育的影响力、延展网络教育经济规模、降低生产成本、提高社会效益和经济效益。数据教育的主要对象的是网络教育的使用者，具体为学习者和教学者。利用数据教育使用者在学习中产生的大量数据，建构数据分析模型来发现社会关系和有价值的数据信息，进而预测学习者的学习情况并提供个性化建议。因此，数据教育的范式中首先应测量、收集、分析和报告有关网络教育使用者及其学习环境的数据，然后进行理解和优化产生的学习环境。网络教育教育平台的使用会产生积累大量系统化、结构化的学习结果和学习行为数据。网络教育将这些数据提取出有意义的信息，并利用这些信息为教育者、学习者、管理者、教育软件开发者和教育研究者等提供服务是大数据时代网络教育的必然趋势。

1．2数据教育的发展理路

网络教育与数据的融合是网络教育扩张的战略选择。目前网络教育的融合转型中没有成功先例，原因是大家都把科技对网络教育的作用看成是渐进使用过程，而没有看到它实际上对整个教学内容从生产一直到传播、到效应的发生，全都是一种革命性的改变。若能认识到这一点，就可以在全世界的网络教育发展过程当中占领、占用这样一个产业的制高点。用互联网的思维、用互联网所代表的最好的技术、最好的文化形态，再加上相应的政策支持，就能够全面开启数据教育。由于数据教育本质上归属于信息传播与网络教育融合的服务产业，因此，它们之间具有众多邻接点，网络教育的传播力、公信力和影响力等无形资产以及信息生产、传播途径等资源和能力便于转移到数据教育过程中，从而形成独特的数据教育运营模式。以物联网、云计算等综合技术的成熟为基础，在用户在线学习的数据库中挖掘出有价值的深数据，然后进行过程性和综合性的考量，找到学习者的学习行为、学习习惯以及学习兴趣等之间的内在联系，考量背后的逻辑关系，并作出恰当的教学决策，是数据教育的发展理路。作为网络教育的高级应用和发展路径，数据教育可以分析学习者的一些静态数据和动态数据，静态数据如过去的成绩和学习行为，动态数据如在线登陆方式，讨论发帖量之类，通过分析这些数据追踪分析学习者的类型，把学习者进行分类，诸如高成就、比较危险、社会型学习者等不同的类型。在分类的基础上对不同的学习者进行实时干预，对高成就类型可以提供具有挑战性和具有一定难度的学习任务，对处于危险状态的学生，给予特别关注和一些学习上的帮助，对社会型的学生，给予社交上的一些支持。在学习开始时做一个学习能力测验对于期末考试成绩预测最可靠的方法。设计更复杂的数据驱动预测模型，则必须在此基础上进行改善，这一改善需要进一步的数据分析。数据分析的目的是确定能够准确预测哪些变量。目前，Purdue大学的CourseSignalsoftware已经部分实现了这一技术。Sig－nals在学生的学习过程设置了红色、黄色、绿色等信号，这些不同的信号可以帮助使用者了解目前的学习状态。CourseSignalsoftware的评估报告显示，参与CourseSignal项目可以使学生获得更高的平均分，并快速地寻找所需要的资源。

2数据教育的理念分析

通过数据教育的内涵和发展理路的分析和梳理，数据教育包涵以下几种核心理念，即用户为中心、巧用慢数据、借力数据思维和构建数据产业链。

2．1数据教育的核心理念仍是用户为中心

新的科技出现之后，网络教育用户的需求不但是量的增加，还是层次的增加，过去人们对共性的东西有需求，现在对个性的东西也有需求，过去对理性的东西有需求，现在对涉及到人们的情感、情绪等过去在主流网络教育中所占比重很少的东西也有很大需求。如用户对网络教育的游戏化，反转式的趋向，数据教育让这些趋向变成了现实。网络教育的竞争是各种教学法的精细化准确化，并且在呈现给学习者的用户前端界面上进行优化，增强前端界面与学习者之间的黏合度，如整个网络教育教学的链条才会不断下移，才会更加符合学习者个体的特点。数据教育是一个更加了解并最大化满足用户需求的方式，借助多样化的科技实现了用户之间差异化学习与学习模式的无缝对接。数据教育能够检测数据中的模式，因为这一教育模式是建立在数据分析和人工智能方法的基础之上的。类似技术可用于智能教学系统，以动态的方式对学生进行有针对性的分类而不是进行诸如人口统计的简单分类，也可以利用协同过滤技术对特定的资源建立模型。如隐含的人与人在论坛上的互动和外显的人与人、朋友或者关注对象之间的关系，这些分析用于数据教育的学习分析中来探索网络集群、影响力网络、参与及不参与状况。数据教育可以用来对所提供的数据进行意义建构，数据教育的价值在于对大量数据进行分析和处理，进而形成教育模式为网络教育提供帮助。相比传统的网络教育，数据教育能够提供更加细致和有效的反馈，如学习者掌握熟悉和了解概念到何种程度，根据数据自动呈现以后的学习内容或者不呈现影响学习者掌握后来学习内容的材料。

2．2数据教育要巧用慢数据

2014年5月29日，第九届百度联盟峰会上百度董事长兼CEO李彦宏预测了未来5年有非常大发展的两大产业机会，这两大产业是百度、阿里巴巴、腾讯三者都不大可能涉足的领域：第一是新型企业级软件，这些软件可以解决企业从内部到外部链接的问题；第二就是挖掘新的有价值的慢数据，发掘具有个性化针对性的预测信息，为用户寻找真正有价值且能产生效率的慢数据。李彦宏的这一分析和预测不但权威而且有说服力。目前，互联网企业在网络用户规模不断扩大、流量激增的情况下，面临着新的尴尬，即搜集到的数据真正有价值的很少，无价值的增多。很多的数据根本没法分析更谈不上运用。因此，李彦宏建议搜集慢数据来获取真正有价值的数据，找准并挖掘能真正帮助用户解决问题的新数据。另一个与之印证的观点是，阿里巴巴集团执行副总裁曾鸣分析说，大数据最重要的特征不在大小，而在死活。数据的死活决定一切，从数据的管理到数据的运用，数据必须能活起来，开始跑通迭代，才能产生持续价值。网络教育和其它领域一样，在利用大数据方面基本处在同一起跑线上。数据教育的特点在于能够为网络教育平台提供实时数据，通过利用这些实时数据，达到为网络教育者提供帮助的目的。数据教育可以通过分析学生的诸如课程材料等学习资源来追踪学生的学习轨迹，通过设计和优化教学模式和统计方法来实现教学效果最优化的目标。对数据教育来说，抓住机遇去挖掘应用好慢数据和活数据，让大数据成为网络教育改革的一大新的增长点，是网络教育工作者亟需解决的问题，通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值是数据教育对待大数据应有的态度。

2．3数据教育需借力数据思维

好的数据教育需要有好的教学内容点、技术支撑以及用户洞察。目前的网络教育都没有占齐这三点。互联网不但对这个社会重新组织、重新结构与自己革命性改变的声音，而且已经成为教育领域的中枢操作系统和底层的操作架构，数据教育必须要和它的规则去接轨对接，在这种及ID那个规则的框架中来决定资源配置和运作方式。在这个层面上讲，大数据时代数据教育的核心竞争力就在于互联网数据思维的竞争。没有可循环利用的数据，就无法提供数据教育的开发。用好数据思维，首先要注重数据积累的长期性和动态性，避免数据库的短期化行为；其次要注重数据的完整性和统一性。完整性即数据的精确性和可靠性，统一性即一致性，是数据之间的逻辑关系是否正确和完整。统一性保障了完整性。数据的缺失和不精确，将会带来分析的偏移，因此在这种分析上进行的一系列开发也没有针对性甚至是徒劳。因此，在采集和管理数据的时候要设计和完善多种数据维度，有助于数据仓库中设置更多更有效的细分标签。保证收集到的数据精确、可靠，用以分析的数据形式统一，才能确保通过大量数据分析得出的用户行为习惯是有效的。最后要注重数据挖掘和利用。用户数据的积累和挖掘是一个长期、动态、循环的过程，如果把数据枢纽中心比喻成一个大型的水利枢纽工程，那么数据教育要利用枢纽对水进行过滤和引导，让它长期保持动态和循环使用，在这个数据的枢纽中心，要不停地激活用户数据，积累用户的消费行为和消费习惯，让大数据在这个枢纽型中转站得到动态的循环。

2．4数据教育应建构数据产业链

从价值链和传统网络教育的角度分析，网络教育即使在用户数据的采集、处理、储存、分析等各方面完全数字化后，即使数据量再大也不可能去做基于数据本身的公司。因为与很多互联网入口企业相比、与真正生成大数据的公司相比，这些数据量的量仍旧是非常单薄远远不够大的。因此，相对理性和可行的选择是数据教育的运用着力点应放在以下三个方面。

（1）借力数据资产中介。

在互联网上，任何主动收集庞大数据的行为，其成本都难以想象。目前我国已有不少学校开始了数据挖掘的探索。如东华大学的智能实验室项目、浙江大学的资产数据项目、复旦大学的学生数据分析和清华大学一些学生成长类的数据分析。总体来看，开始进行数据挖掘的高校共同特点是信息化做得好且规模较大并拥有有充足的数据量。建立网络教育数据的资产中介，专门进行数据的挖掘使用和分析，是数据教育的可行之道。对不具备大规模数据资源的机构来说，数据资产中介是有效的可行之道。

（2）进行数据资产管理，实现学习内容深加工、学习行为分析和监测，是网络教育应用大数据重点挖掘的项目。

全球复杂网络研究权威艾伯特•拉斯洛•巴拉巴西曾指出，在大数据背景下，人类的很多行为都是可被预测的。但海量的数据沉淀在网上，没有精准而靠谱的分析和应用，就没有价值。用户期待网络教育提供的，不是大而全的教学资源，而是满足自己需求的教学内容范围更广的信息类产品。数据教育不是单纯的资源集大成者，而要从数据库中深度发掘有用信息，进行趋势分析。数据教育显然是大数据时代网络教育一展身手的方向。通过使用各种集合的综合技术，平台上可以自动留存用户关于学习行为的各种数据，如学习一个知识点花多长时间、学习的顺序是否有断点、是否会反复重新学习等等，但需要注意的是，仅仅是远程教育和在线课程，这些信息只能称之为数字并不是数据。在媒体领域，我国媒体拟与甲骨文公司展开了多样化的数据库营销合作，并且建立有效的数据库体系，目的是实现数据库营销方面的收入拓展。数据教育可以借鉴这一模式对海量数据进行挖掘，以及数据的分析。

（3）做好数据驱动的解决方案，量身打造个性化资讯内容，私人定制、精准推送内容。

传统网络教育把所有网络教育的内容向所有人传播，缺乏针对性、精确度，这是粗放型的教育模式。目前网络教育之间的同质化非常严重。数据教育在充分利用大数据和关系链，为用户筛选、推荐最适合的内容并提供私人订制的教育内容的同时，还应使他们体验网络学习的新感受。大数据时代，基于用户兴趣生产和传播是重要趋势，根据用户上网的习惯、浏览的痕迹、参与的话题以及讨论的内容，对其较长时间的浏览数据进行分析，便可得知其上网习惯以及浏览喜好等的数据。根据这些数据，选取合适的时间应用恰当的方式向用户提供其需要并且感兴趣的学习内容和信息，在此基础上就可以定制学习内容。理论上网络上的每一个用户都有自己的一幅网络肖像以及一个属于自己的UID（UserIdentification用户识别）号。个人的兴趣图谱就是数据教育的基础。基于用户识别特征和兴趣图谱建构的数据教育不但目标明确，可以强化与用户的黏度，而且有利于整合网络教学资源，甚至达到自动生成匹配高效精准教学模式的效果。要做到这一点，就必须借助大数据技术和相关分析软件，建立可挖掘、可分析的用户资源数据库，通过对数据的整合和分析，针对不同的用户需求，推出满足用户个性化和专业化需求的各类内容产品。

3结语

中教数据论文范文第2篇

关键词：数据处理；Origin软件；软件教学

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2015）28-0231-02

《数据处理与论文写作》是农科院校多个专业的必修课程。该课程对于指导、帮助本科生开展课程实验和毕业论文设计以及毕业后从事科学研究及生产实践具有重要作用。该课程包括数据处理和论文写作两部分，其中数据处理是该课程的重点。但对工科基础比较薄弱的农科院校学生而言，数据处理部分具有理论性强、内容抽象、对高等数学和概率论与数理统计等先修课程要求较高等特点[1]，使学生难以掌握该部分内容。课堂调查表明，学生在心理上对该部分内容容易产生一定的抵触情绪，学习兴趣较低，学习效果较差。因此，在学生认知不足、学习积极性不高的情况下，如何加强学生在数据处理学习中的主动性，提高教学效果，是《数据处理与论文写作》课程教师迫切需要解决的问题。

鉴于现在大学生的计算机操作能力普遍较强的特点，在《数据处理与论文写作》教学中引入计算机教学为该课程改革提供了契机。本课程选择当今世界上最著名的科技绘图和数据分析软件之一――Origin软件进行数据处理的计算机教学。

一、Origin软件的简介和特点

Origin软件是美国OriginLab公司开发的科技绘图和数据分析软件。自1991年问世以来，该软件一直在不断升级，目前已发展到Origin 9.1版[2]。

和当前流行的图形和可视化的数据分析软件Matlab、Mathmatica、SAS等相比，采用Origin软件进行数据分析和科学绘图，不需要任何计算机编程基础，也无需熟悉大量的函数和命令，只需单击工具条按钮或者选择菜单命令即可以完成大部分工作。此外，Origin可使用自身的脚本语言LabTalk控制软件，该语言可使用内置的基于C/C++的编译语言Origin C进行扩展。因此，Origin软件具有功能强大、操作简便等特点，既适合于一般的作图需求，也能够满足复杂的数据分析和图形处理。因此，Origin软件已经成为广泛流行和国际科技出版界公认的标准作图工具，是科学研究和工程工作者常用的软件之一[3]。

二、Origin软件的基本功能

Origin软件在科技绘图、统计描述和统计检验等方面功能丰富，这为《数据处理与论文写作》课程中的数据处理提供了便利条件。其功能可分类总结如下：（1）科技绘图：Origin软件可以提供几十种二维和三维的图形模板，包括直线图、描点图、向量图、柱状图、饼图、区域图、箱线图、极坐标图、气泡图、三角坐标图、彩色映射图以及各种3D图和统计用图等，用户可以使用这些模板制图，还可以自定义绘图模板；Origin还具备绘制更为复杂的多变量、多数据集的多层图的功能，可以产生双X轴、双Y轴图等；可以进行线性拟合、多项式拟合、S形曲线拟合等，还可以根据需要设定函数进行拟合；同时，Origin能够提供拟合参数等[3]。（2）统计描述：可以采用Origin进行常用的统计描述，如最大值、最小值、中位数、极差、和、数据点数、平均值、方差、标准偏差、平均值的标准误差、权重和、峰度、偏度及百分位数等。（3）统计检验：Origin软件中常见的统计检验函数有单样本t检验、独立双样本t检验、卡方检验、单因素方差分析、双因素方差分析、存活率分析等。

三、教学实例分析

《数据处理与论文写作》的数据处理部分包括很多理论内容，例如假设检验和方差分析及多重比较的基本原理等。这些内容的讲授通常涉及到大量的公式推导和计算，这使得教师难以在有限的课堂时间内高效地传递这些信息，还易引起学生的厌学情绪，使学生对知识的接受程度较低，教学效果不理想。例如，在讲解有重复的双因素方差分析时，需要计算矫正数、总平方和及其自由度、水平组合平方和及其自由度、两个因素的平方和及其自由度、交互作用平方和及其自由度、误差平方和及其自由度、相应均方等统计量，计算任务繁重，学生尤其难以接受手工计算，故在教学过程中将Origin软件引入教学。具体实现过程如下例题所示。

例题：为提高果汁饮料的口感，研究果汁的pH值（A）和蔗糖添加量（B）两个因素不同水平组合对果汁感官评分的影响。果汁的pH值为3.5、4.0、4.5，蔗糖添加量为10%、15%、20%。每个水平组合重复3次，进行完全随机化试验。试验指标为感官评分越高越好。试验结果如表1所示。试分析各pH值和蔗糖添加量水平下果汁的感官评分是否存在显著差异？

该题目的完成需要先分析pH值和蔗糖添加量对果汁的感官评分是否有显著影响，在此基础上进行多重比较。采用Origin软件分析，步骤如下：（1）按照下列方式将数据录入到origin软件的工作表中，或者选择File/Import将其他数据文件直接调入工作表中；（2）在Statistics选项中选择ANOVA/Two-way ANOVA；（3）在所弹出的对话框中的数据录入区域录入对应数据，选择结果输出的内容：统计描述（Descriptive Statistics）和多重比较（Means Comparison），并明确多重比较结果输出时所采用的显著性水平和多重比较的方法（如Tukey、Fisher检验等），点击OK确认输出结果；（4）根据结果（如表2所示）做出判断。

从表2的结果可以看出，Origin软件所输出的结果直观，无需进行复杂的计算和查找F值表等即可做出判断。

在实际教学过程中，可以先进行数据分析的软件演示，让学生对采用Origin软件开展方差分析建立感性认识，减少学生的畏难心理，为进行方差分析的理论教学做好铺垫；同时，在后期的上机操作训练中，学生的学习积极性得到调动，教学效果得到充分提升。

Origin软件灵活、多变、强大的科技绘图功能能够极大地激发学生的学习兴趣，提高学生的绘图水平，对进一步顺利完成毕业论文乃至未来的科研任务也起到了至关重要的作用。采用Origin进行多个统计量计算时，单击工具条按钮可一步完成所有统计量的计算，通过简单的课堂练习即可掌握；而在统计检验中，学生在软件操作过程中营造了互动的课堂氛围，提高了他们的课堂参与度。Origin软件在《数据处理与论文写作》中的应用很好地诠释了现代信息技术与教育事业的强强联合，使得该课程数据处理部分的教学变得更加容易、简便，摆脱了传统的利用计算器进行计算的方式，简化了计算程序，优化了该课程的教学效果。值得注意的是，尽管Origin软件能够帮助学生实现复杂的计算，但在教学中也应引导学生认识到Origin软件只是工具，必要的理论知识学习才是用好该工具的前提。此外，由于课堂中的学习时间有限，而软件的使用需要在实际应用中反复探索、实践与总结，因此应引导学生加强课后的练习和使用，使之完全掌握该软件，以适应新的经济形式下社会对理论与实践能力兼备型人才的需求。

参考文献：

[1]王钦德，杨坚.食品试验设计与统计分析[M].北京：中国农业大学出版社，2003.

中教数据论文范文第3篇

在课堂教学中，我们结合当前讲授内容，把硕士入学考试，国家软件水平考试，程序设计、软件开发岗位的招聘考试等试题作为例题或习题引入教学中，并且在课程网站上开设考研专栏、面试和软考专栏、高级专题、竞赛专栏等，以此满足学生就业、考研、自主学习的需要[2-3]。

2个性化教学在作业布置中的应用

在作业布置环节，我们设置必做题和选做题。必做题注重基本知识的巩固和运用，满足共性化教学的需要；选做题往往难度更大，更具开放性，需要查阅更多的资料，甚至要与人讨论，上机实验才能完成。这样做的目的是激发能力强学生的探索和创新欲望，训练其综合运用所学知识解决实际问题的能力。

3个性化教学在实验教学中的应用

实验教学是课程学习的重要环节，我们首先应强调理性实践，督促学生养成分析和思考的习惯，减少实验中的盲目性，强调课前准备、课后总结分析的重要性[4]。几年的教学实践表明，学生的专业素养得到了明显提高。实验教学的设计思想是以个性化培养为基础，以创新能力培养为目标，系统地设计实验教学内容。

3.1提供3个难度等级的实验题目

为满足学生不同需求，教师每次实验提供3个难度等级的题目，要求学生选择其一完成。对于能力强的学生，教师鼓励选择难度大的题目，同时允许学生自己提出选题，目的是开展“创造型应用”实践。难度较低的题目主要是验证型和部分设计型实验，这类题目侧重基本技能和基本理论的训练，要求同学必须熟练掌握数据结构的基本理论、基本概念和基本方法，偏重于对课程内容的理解。难度较大的题目主要是综合型和部分设计型实验。这类实验题力图通过实践培养学生分析问题、找出原理与应用的结合点，使学生学会把书本上学到的知识综合起来解决实际问题，并且在实践中进行反思和领悟。教学实践表明，难度大的综合性实验能够使学生更好地理解和掌握算法设计的有关技术，提升学生组织数据及编写大型程序的能力，为整个专业学习打下更全面、起点更高的基础。

3.2开展面向问题求解能力的实践教学

开展面向问题求解能力实践教学的出发点是以问题为中心引导学生针对实际问题进行数据抽象，分析其特征，力图将其归结为某种理论课已经研究过的数据结构，再以这种数据结构的典型算法为基础，设计出针对实际问题的算法，并利用所学知识对算法的时间效率、空间效率做出估算和评判，最终编写出正确、高效的程序。教师在实验课中引导能力较强的学生选择设计型和综合型的题目，以问题为中心引导学生组成研究小组。例如，教师在讲完“栈和队列”之后，要求学生运用学过的知识，设计一个模拟食堂售饭的系统，统计每天中午学生在食堂停留的时间；在讲完图的遍历和最短路径之后，要求学生就学校三水校区设计一个校园导游系统，自己确定校园景点，测绘景点之间的路径与距离，建立校园景点地图，设计一个算法使得游客走最少的路，却能遍历全部景点。设置这种只给出问题，而没有细致方案的实验题目，目的是充分调动学生的积极性，让学生自己去分析实际需求，找出所要解决的问题与所学数据结构课程之间的联系，并且最终运用数据结构的知识去解决它。这一教学设计的目标是培养学生综合运用所学理论知识解决实际问题的能力，在解决问题的同时加深对理论的理解，发现创新点，提升创新能力。

4个性化教学在课外学习环节中的应用

4.1以宿舍为单位组成学习小组

作为共性化教学的延伸，教师要求学生以宿舍为单位组成学习小组，就作业和实验等问题开展讨论，以小组为单位完成某些实验项目和大作业，对其中优秀作品进行表扬和展示，以此增强学生的协助精神和竞争意识[5]。

4.2面向问题组成课外学习小组

实验课时毕竟有限，面向问题组成课外学习小组是面向问题求解能力的实践教学的延伸，也是个性化教学的延伸。教师以一个比较复杂的实际问题为中心，组织有兴趣的学生组成研究小组，其目的是针对能力较强的学生，培养综合运用所学理论知识解决实际问题的能力，在解决问题的同时加深对理论的理解，发现创新点，提升创新能力。为了拓展题目的来源，我们组织学生申报校级学生科研课题，参加ACM大学生程序设计等各种竞赛。在申报前，我们提供选题指导；在申报成功后，进行动态辅导。由于数据结构课程组的老师大多职称高、学历高、科研能力强、课题多、档次高，让学生参加老师的课题也是一条满足个性化需求的途径。

4.3网上自主学习

为鼓励学生进行网上自主学习，我们将网络学习作为平时成绩的一部分，考核的内容包括学生在讨论版上的发帖数和回帖数，老师平时发现好的帖子还会直接奖励适当的分数。课程网站在服务共性化与个性化相结合的教学模式方面进行了有益的尝试。首先，课程网站和大多数其他课程网站一样，具有教学大纲、课件、精选题库等栏目，以此满足共性化教学的需要。考虑到有的学生准备参加全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试，有的计划考研，有的要参加公司的面试等，课程网站还设置了以下栏目：①考研专栏，包括最新考纲、近几年考研真题及参考答案、按章复习、全真试卷；②面试和软考试题专栏，针对学生就业面试和参加国家软件水平考试的需要，收集各公司招聘程序设计、软件测试、系统开发等岗位的试题以及国家软件水平考试的试题，整理和汇集到面试和软考试题栏目；③高级专题和竞赛专栏；④课程社区针对考研、面试、软考设置专门的讨论区；⑤实验指导栏目，就3个难度等级的实验题目进行指导，对优秀作品进行展示。

5结语

中教数据论文范文第4篇

长期以来，高校图书馆始终以为学校教学科研提供文献信息支撑服务为己任，服务对象主要是学生、科研人员，忽视了学校行政管理部门，高校管理则很少被纳入图书馆信息服务范畴。近年来，随着新技术的发展，图书馆面对时代的变化，积极探索服务转型，在信息服务方面产生了新的生长点。

浙江大学图书馆先后为 87 个学科提供了 TOP 期刊评定方案和事实数据，完成《人文社会科学学术期刊事实数据报告》等；为多个学部的人才信息收集和学术评价提供了翔实可靠的依据，为学校提供《世界一流大学年度对比分析报告》。[1]北京航空航天大学图书馆有一个课题组专门为学校战略决策部门提供信息支持服务，用简报的形式编辑 《一流大学信息汇编》内部刊物，每一期围绕决策层关注的一个主题，进行文献调研、收集、加工和整理，形成对于学校行政职能部门、发展战略研究部门具有一定参考价值的系列专刊。[2]山东师范大学图书馆通过对山东师范大学科研成果的来源出版物分布、高产作者分布、高被引作者分析、科研合作国家和地区分布、科研合作机构分布、优势学科和主题分布等方面的内容的分析，全面揭示山东师范大学的科研产出和科研影响力等内容，《形成了山东师范大学科研论文全景分析》报告，向管理层呈送[3]。宋洁调研发现九校联盟（c9）中的图书馆都已开展了决策支持服务，还有一些高校图书馆的主页中展示了部分成功案例。[4]

华东师范大学图书馆自2009年主动开展全校文科专任教师学术论文产出被引数据的采集和统计分析工作，经过多年分阶段逐步推进，在学校的大力支持下，2013 年11 月，图书馆开展了全校专任教师绩效数据库的建设工作，并于 2015年3 月完成首期建设任务。该数据库由学校决定将其挂在学校公共数据库平台，每位专任教师均可查询本人各类绩效数据，各级管理人员则可根据各自管辖的范围查询相关数据和统计分析结果[5]。

1 案例介绍

为了进一步有效地管理搜集到的各类数据，也为了方便全校教师及各级管理人员查询相关数据和统计分析结果，华东师范大学成立了由图书馆牵头，与人事处、科研处、社科处、教务处、研究生院、信息办等职能部门合作的项目组开发了教师绩效数据库。

1.1 数据采集

目前收录的人员类型为：院系（所）专任教师。目前收录如下类型数据：

1.1.1 论著产出被引

收录图书馆检索获取的教师论著产出和被引数据。

文科系列：（1）历年任意作者WOS（含SSCI/AHCI/SCIE）国际权威刊物收录引用情况，并区分第一或通讯作者WOS论文；（2）1998年以来第一作者中文社会科学引文数据库（简称Cssci）核心期刊论文收录引用情况（未包含Cssci集刊和扩展版），并区分一级学科权威期刊论文。（3）2008年以来第一作者文科著作（含专著、教材、译著）产出及历年文科专著Cssci被引情况。专著指专题研究的学术著作，不包含文集、文学或通俗读物、编著、译著、教材等其他类型图书。理工科系列：任意作者WOS（含SCIE/SSCI）国际权威刊物收录引用情况，并区分第一或通讯作者论文（按数据库标注）、署名华东师大论文、署名华东师大第一完成单位论文（按第一作者或通讯作者单位）、论文分区（按中科院大小类分区就高原则确定）。

1.1.2 课程教学

收录来自教务处、研究生院提供的本科生、研究生、专业学位课程数据。

1.1.3 项目经费

收录信息办、科技处、社科处提供的各类科研项目到账经费数据。

1.1.4 教学、科研获奖

收录教务处提供的本科教学获奖数据、科技处和社科处提供的科研获奖数据。

1.1.5 研究生培养

收录图书馆建立的华东师范大学硕博士学位论文数据库中的学位论文数据，并根据学位论文年份进行统计。

1.1.6 绩效总况

汇总显示教师教学、科研的主要数据，并给出教师所在单位相同职称群体各指标的平均数。

1.2 系?y功能

用户角色：本系统的用户角色分为管理员、院系管理员、教师个人，分别有不同的查询权限。系统设置了用户权限表，登录认证时自动判定角色，进入到相应的界面。

教师个人：直接进入个人查询版面，可查看个人的论著产出与被引情况、本科及研究生课程（包括精品课程）、学生培养（含研究生名录及指导论文的概要）、科研项目、教学科研获奖情况。清单与统计均直观呈现。页面中提供了选择条件，如在论著清单页面，可选择起止年份，文献类型（CSSCI论文、专著、教材、译著、WOS论文、第一或通讯等），对检索结果支持用户点击表头进行排序，并可勾选后下载列表。

院系管理员：院系管理员如果同时是专任教师，则默认的页面为自身的个人查询页面。此外，作为院系管理员的角色，还可使用单位查询版块的功能。单位查询版块可查看所在院系的全部人员信息，该院系全部的论著产出与被引情况、课程情况、科研项目、教学科研获奖情况以及该院系的对应数据类型的统计表。页面中提供了筛选条件，如起止年份、人员年龄段、职称类型，对检索结果支持用户点击表头进行排序，并可勾选后下载列表。作为院系管理员，在人员列表页面可查看全院教师信息，如果对某位教师的数据感兴趣，点击教师的信息后，即可链接到对应的教师个人查询页面，查看该教师的各项数据。

管理员：管理员为校级领导，有权限查看全校教师及各院系的情况。在个人查询版块，可查看任何人的数据，在单位查询版块，可自由选择院系，查看全校各院系的数据。在统计分析报告功能版块，可查看全校统计分析报告。

用户指导与反馈：系统提供了用户指导与反馈版块，主要包括系统简介、帮助文档（使用指南）的在线?读，“文章补遗”栏目提供对数据库收录范围内的论著数据错漏的反馈；“联系我们”栏目则提供关于系统其它各方面内容的意见或建议的反馈。

系统截图如下：

2 结语

中教数据论文范文第5篇

数据挖掘技术是近些年发展起来的一门新兴学科，它涉及到数据库和人工智能等多个领域。随着计算机技术的普及数据库产生大量数据，能够从这些大量数据中抽取出有价值信息的技术称之为数据挖掘技术。数据挖掘方法有统计学方法、关联规则挖掘、决策树方法、聚类方法等八种方法，关联规则是其中最常用的研究方法。关联规则算法是1993年由R.Atal,Inipusqi,Sqtm三人提出的Apriori算法，是指从海量数据中挖掘出有价值的能够揭示实体和数据项间某些隐藏的联系的有关知识，其中描述关联规则的两个重要概念分别是Suppor（t支持度）和Confi-dence（可信度）。只有当Support和Confidence两者都较高的关联规则才是有效的、需要进一步进行分析和应用的规则。

二、使用Weka进行关联挖掘

Weka的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnviron-mentforKnowledgeAnalysis），是一款免费的、非商业化的、基于JAVA环境下开源的机器学习以及数据挖掘软件[2]。它包含了许多数据挖掘的算法，是目前最完备的数据挖掘软件之一。Weka软件提供了Explorer、Experimenter、Knowledge-Flow、SimpleCLI四种模块[2]。其中Explorer是用来探索数据环境的，Experimenter是对各种实验计划进行数据测试，KnowledgeFlow和Explorer类似，但该模块通过其特殊的接口可以让使用者通过拖动的形式去创建实验方案，Simple-CLI为简单的命令行界面。以下数据挖掘任务主要用Ex-plorer模块来进行。

（一）数据预处理

数据挖掘所需要的所有数据可以由系统排序模块生成并进行下载。这里我们下载近两年的教师科研信息。为了使论文总分、学术著作总分、科研获奖总分、科研立项总分、科研总得分更有利于数据挖掘计算，在这里我们将以上得分分别确定分类属性值。

（二）数据载入

点击Explorer进入后有四种载入数据的方式，这里采用第一种Openfile形式。由于Weka所支持的标准数据格式为ARFF，我们将处理好的xls格式另存为csv，在weka中找到这个文件并重新保存为arff文件格式来实现数据的载入。由于所载入的数据噪声比较多，这里应根据数据挖掘任务对数据表中与本次数据任务不相关的属性进行移除，只将学历、职称、论文等级、学术著作等级、科研获奖等级、科研立项等级、科研总分等级留下。

（三）关联挖掘与结果分析

WeakExplorer界面中提供了数据挖掘多种算法，在这里我们选择“Associate”标签下的Apriori算法。之后将“lowerBoundMinSupprot”（最小支持度）参数值设为0.1，将“upperBoundMinSupprot”（最大支持度）参数值设为1，在“metiricType”的参数值选项中选择lift选项，将“minMetric”参数值设为1.1，将“numRules”（数据集数）参数值设为10，其它选项保存默认值，这样就可以挖掘出支持度在10%到100%之间并且lift值超过1.1且排名前10名的关联规则。其挖掘参数信息和关联挖掘的部分结果。

三、挖掘结果与应用

以上是针对教师基本情况和科研各项总分进行的反复的数据挖掘工作，从挖掘结果中找到最佳模式进行汇总。以下列出了几项作为参考的关联数据挖掘结果。

1、科研立项得分与论文、科研总得分关联度高，即科研立项为A级的论文也一定是A。这与实际也是相符的，因为科研立项得A的教师应该是主持了省级或是部级的立项的同时也参与了其他教师的科研立项，在课题研究的过程中一定会有部级论文或者省级论文进行发表来支撑立项，所以这类教师的论文得分也会很高。针对这样的结果，在今后的科研工作中，科研处要鼓励和帮助教师搞科研，为教师的科研工作提供精神上的支持和物质上的帮助，这样在很大程度上能够带动整个学校科研工作的进展。

2、副教授类的教师科研立项得分很高，而讲师类教师和助教类教师的科研立项得分很低，这样符合实际情况。因为副教授类的教师有一定的教学经验，并且很多副教授类的教师还想晋职称，所以大多数副教授类教师都会申请一些课题。而对于讲师类和助教类的教师，由于教学经验不足很少能进行省级以上的课题研究，因此这两类教师的科研立项分数不高。针对这样的结果，在今后的科研工作中，科研处可以采用一帮一、结对子的形式来帮助年轻教师，这样可以使青年教师参与到老教师的科研课题研究工作中去，在课题研究工程中提高科研能力和教学能力。

中教数据论文范文第6篇

【摘要题】实践研究

1调查情况介绍

为了配合中国高等教育文献保障系统（CALIS）“十五”期间的建设和中国高等学校数字图书馆联盟（CADLA，下称联盟）工作的开展，2002年4月，CALIS在成员馆中间发放了《数字图书馆建设情况调查表》；2002年5月和6月在联盟理事馆（注：目前中国高等学校数字图书馆联盟理事馆都是CALIS成员馆。）中间发放了《学位论文数据库建设情况调查表》和《教学参考书数据库情况调查表》。

截至2002年6月30日，共回收《数字图书馆建设情况调查表》89份，其中书面报告22份，电子版报告67份。这些调查报告中有29份来自综合性院校，34份来自工科院校，9份来自人文社会科学类院校，来自其他专业性院校，如医学类院校、农林院校和师范类院校的报告分别为5份、4份和6份。图1给出对提交调查报告的学校按地区进行统计得到的结果。根据统计数字和图表可以看到，此次在CALIS成员馆中进行的数字图书馆建设情况调查具有一定的代表性，比较全面地反映了高校数字图书馆建设的整体情况。

图1提交调查报告的学校按地区统计的结果

对于在22个联盟理事馆中间进行的“学位论文数据库建设情况”和“教学参考书数据库情况”重点调研，各单位均及时对调查内容进行了反馈。

针对上面的三份调查，本文第二部分从几个主要方面对各成员馆数字图书馆建设情况进行了分析总结；第三部分给出CALIS在“十五”期间将要建设的两个子项目“高校学位论文全文数据库”和“教学参考书数据库”在成员馆中间开展的情况；最后对目前成员馆数字图书馆建设中急需解决的主要问题进行汇总。

2整体分析

通过CALIS的宣传和培训，大部分成员馆意识到开展数字图书馆建设的必要性和重要性。调查结果显示，在2000年前后成员馆根据各自对数字图书馆的理解、现有基础、阶段性工作重点、人员情况，开始从专业性或校园范围的文献信息保障体系、数字图书馆应用系统、数字资源、基础设施等各方面进行建设，全面推动图书馆向电子化、数字化方面发展，并在资金投入力度方面予以重视。

2.1专业性、校园范围的文献保障体系

众所周知，CALIS在“九五”期间建设了三级文献信息保障体系。四个全国中心、七个地区中心分别构成文献信息保障体系的第一级和第二级，在全国和地区范围内行使文献信息保障功能。但是由于人力、物力、财力的原因，这些中心还不能满足所有高校图书馆和用户的全部需要。根据本次调查的结果，目前有10个学校正在开展专业性或校园范围内的文献信息保障系统建设。其中北京师范大学图书馆正在构造有一定规模的“中文教育数字图书馆”，将分布于国内外的中文教育资源纳入统一的检索系统；上海财经大学图书馆在数字图书馆理念以及相应的管理机制等方面进行了研究与实践，提出了建设“财经文献资源信息中心”的设想；电子科技大学图书馆“西南地区电子信息学科与文献信息中心”的建设已具雏形；首都师范大学图书馆和北京工业大学图书馆受北京市教委的委托筹建了“北京高校网络图书馆”；内蒙古大学图书馆“多功能蒙古学文献信息研制服务中心”的建设颇具民族特色；安徽大学、北京理工大学、大连海事大学、福州大学、哈尔滨工业大学的图书馆，依托校园网建立与本校学科发展、人才培养相配套的，以信息服务为重心的全方位、多层次、高效率的文献信息服务体系。

2.2数字图书馆应用系统

考虑图书馆的工作特点，针对图书馆的需要，研究和开发数字图书馆建设中急需的各种应用系统，已经被列入各成员馆的计划中。本次调查发现有16个图书馆正在应用系统方面进行技术攻关。其中开展数字图书馆原型试验系统研发的学校主要有北京大学、复旦大学、西安交通大学、厦门大学、中山大学、武汉大学等高校的图书馆，这些图书馆研制的内容包括数字图书馆体系结构、元数据、信息存储与检索、互操作等相关技术与解决方案；上海交通大学、北京大学、北京航空航天大学等10余所高校图书馆开发了“视频点播系统”，采用大容量存储设备存储多媒体资料在校园网内提供多媒体视频、音频资料的网上实时点播；复旦大学图书馆正在开发“图书馆电子资源跨平台检索系统”，实现统一界面查询，读者可以通过书刊名、文章名、关键词、著者、媒介类型、数据来源等检索项（包括组合检索项），查询系统连接的各个数据库；天津大学、厦门大学、西北师范大学等7所高校图书馆专门成立了“特色资源数字化加工中心”，开展纸本文献数字化、多媒体资源加工、电子剪报、数据库制作的相关硬件环境设备建设及软件支撑平台建设，形成数字化资源的收集、加工、分类标引、整合、、更新、维护等的完整系统；电子科技大学图书馆开发了“专题数据库系统”，为图书馆的数据库建设提供平台，包括开发、分类、全文检索、远程查询、科学管理和升级等功能，能全面、准确、高效地达到网络化数据库系统的应用标准；吉林大学、中国人民大学图书馆利用相关技术，建立了标准化的知识服务系统平台，开发了“服务子系统”，为用户提供个性化服务，包括信息定制、协作咨询、知识挖掘、多媒体教学、VOD点播、重点学科导航等；西安交通大学图书馆正在集中力量，依托CALIS西北地区中心搭建一个统一的软硬件平台，建设地区性数字资源中心、数字化中心、存储中心、交换中心以及数字图书馆研究与开发中心，为用户提供集成化的智能服务。

2.3数字资源建设

资源建设是数字图书馆建设的基础，也是各馆开展数字图书馆尝试的主要选择。“九五”期间在CALIS的宏观调控和统一规划下，一方面，各馆大幅度增加电子文献的引进，以网络版数据库为主，并引进部分光盘数据库；另一方面，各馆在自建资源方面取得了很大的突破，CALIS组织成员馆共同建设了联合目录数据库、中文现刊目次库、学位论文文摘库等数据库。在提交调查报告的89所图书馆中，85％以上的图书馆参与了CALIS“九五”期间的子项目建设，在支持CALIS资源建设工作的同时推动本馆的数字化进程，起到了事半功倍的效果。

与此同时，CALIS有选择性地支持24个单位根据本馆的特色馆藏、资源特性，在网络环境下建立特色馆藏，逐步把有价值的特色信息资源组织起来，建设成CALIS重点学科专题数据库，以便比较集中、更深层次地揭示各高校收集的富有学科特色的文献。目前CALIS重点学科专题数据库包括24家成员馆建成的25个重点学科专题数据库，数据量已达280万条以上，通过因特网进行服务，实现资源共享。

在CALIS的带动下，在24家成员馆的示范作用下，为了更好地满足本校教学科研的需要，其他的CALIS成员馆纷纷开展本馆特色资源的调研、论证和建设工作。本次调查统计结果显示，目前正在进行数据库建设的CALIS成员馆有74所，每个馆根据各自的条件和实力，或者百花齐放，如中山大学、西安交通大学、上海交通大学等17所高校图书馆同时进行几个数据库的建设；或者一支独秀，在数据库建设的质量上下功夫。

成员馆自建的这些数据库围绕着CALIS制定的“建设具有中国特色、地区特色和高等教育特色的专题数据库”的原则，或者对馆藏特色文献数字化，或者做某个学科或专题的数字资源建设工作，比较系统全面地对某个专题进行综合报道。数据库各具特色，有的体现中国文化渊源历史，有的介绍人物生平、业绩、著作，有的针对某个学科或专业做全面的介绍，有的展现科技动态。数据库形式多样，包括图象、文字、解说、全文和文摘，具有学科知识数据库的特点。揭示的内容比普通二次文献库要深，丰富了高校资源。数据库内容丰富，包含中外文期刊、会议论文、专利文献、产品、事实数据、研究机构信息，或集各种信息于一体。有的数据库具备良好的检索系统，提供WEB界面的查询，有些还使用全文检索系统和多媒体系统，可提供全文、关键词、题名、出处、文摘等多检索点检索；为配合学校的教学和科研，为推广高校科学技术成果，展示广大科研人员的劳动成果和聪明才智，给广大读者提供丰富的有价值的科研资料做出了积极的贡献，弥补了图书馆经费紧缺造成的纸本资源的不足，为高校数字图书馆的工作积累了丰富的经验和技术。

2.4基础设施建设

基础设施建设是各馆进行数字图书馆建设的一个重要部分。调查发现，有28所图书馆正在从基础设施建设入手，创造数字图书馆的基本环境。其中22所图书馆对本馆的自动化和网络系统进行了升级与改造，旨在建立先进可靠的高速信息网络系统，建设先进的图书馆集成管理系统，实现图书馆日常业务科学全面的自动化管理，为国内外资源共享提供环境；9所学校建设了多功能电子阅览室、多媒体教学、网络培训教室，提升了图书馆的开发和应用能力，为师生提供多媒体信息服务；北京理工大学、北京化工大学等4所院校还斥资数千万建设了新馆舍，给师生提供了舒适的教学科研环境。

2.5资金支持

《数字图书馆建设情况调查表》中还包括对各个学校用于数字图书馆建设的资金额度及其来源的调查。调查结果显示各成员馆数字图书馆的建设资金分别来源于“211工程”建设经费“985”工程，国家“教育振兴行动计划”，国家和省级自然科学基金，各省市教委、学校的专项拨款，与企业共建，捐助，图书馆年运作经费，学校自筹等10多个方面。由此可见图书馆动用了所有力量，通过各种渠道支持数字图书馆建设。小到学校，大到国家，建设数字图书馆的意识都明显增强，对此投入的资金大幅度增加，部分学校得到的数字图书馆建设的资金更是令人可喜。表1将各馆数字图书馆经费情况按几个等级进行了统计。需要说明的是有17个学校未对数字图书馆资金的投入进行说明，无法进行统计。对72个成员馆的统计结果显示，38.9％的学校数字图书馆建设的资金额度大于100万，其中有8.3％的高校十分重视数字图书馆的建设，投入了数千万资金支持数字图书馆的建设，但是，我们还应该看到，有超过一半的图书馆用于数字图书馆建设的资金小于10万，无力开展规模性的、目的明确的数字图书馆建设活动。“十五”期间，为了在更大范围内共建、共知、共享，CALIS任重道远。

表1数字图书馆建设资金状况统计

3重点调研

下面根据联盟理事馆对《学位论文数据库建设情况调查表》和《教学参考书数据库情况调查表》的反馈意见，综合CALIS成员馆对《数字图书馆建设情况调查表》的反馈意见，对CALIS成员馆“学位论文数据库”和“教学参考数据库”的建设情况进行分析。

3.1学位论文全文数据库建设

“高校学位论文文摘数据库”是CALIS“九五”建设的一项重要成果，是高校间开展文献传递的重要基础数据库之一。“九五”期间共有90余所成员馆参与了CALIS学位论文文摘数据库的建设，学位论文文摘数据提交量已经达到10万条。由于学位论文内容丰富、新颖、情报价值高，对某一专题有独到的见解和系统论述，对科研和生产有较大参考价值，读者需求呈上升趋势，为此，“十五”期间，CALIS将在该库的基础上进一步建设“高校学位论文全文数据库”，全面实现博、硕士学位论文资源的共享。根据《数字图书馆建设调查》和《高校学位论文全文数据库建设调查》的统计结果，CALIS成员馆中有29家开展了学位论文全文数据库的筹备和建设工作，其中13家来自联盟理事馆；目前这些学校学位论文的全文数据加起来有18100条，主要采用WORD和PDF格式保存，也有个别学校采用JPG格式和DJVU格式；其中北京大学、上海交通大学和东南大学图书馆学位论文建设工作开展较早，可以追溯到1996年；北京大学、清华大学和西安交通大学图书馆数据库建设规模较大，有超过5000条的全文数据；已经具有学位论文数据库提交系统的学校有11个，其中北京大学、清华大学等图书馆的系统已经比较成熟，不仅具有学位论文提交系统，而且同时开发了学位论文检索系统，并考虑了学位论文的编目、校验、统计，设计了学位论文管理系统；目前北京大学和西安交通大学图书馆的学位论文数据库系统是开放的，读者可以检索到摘要级，其他学校的学位论文系统有的要进行用户认证，有的通过IP限制访问；对于学位论文的版权问题，各个学校还没有很好的解决方案。比较实际的解决方法是和论文作者签署论文使用协议，限于校园网使用。成员馆的上述工作为“十五”期间CALIS学位论文全文数据库的建设提供了很好的基础。2002年5月底，CALIS管理中心邀请在学位论文建设方面有一定基础的15个联盟理事馆召开了“高校学位论文全文数据库建设工作研讨会”。会议统一了对高校学位论文全文数据库建设的认识，明确了高校学位论文全文数据库建设的指导思想为在统一的建库标准规范下，实现共建、共享。会上大家总结出学位论文建设的主要环节包括总体工作流程、标准规范、论文提交、应用系统、管理与版权等。会后，CALIS管理中心根据各成员馆的意见，整理了《高校学位论文全文数据库建设参考》，为其他准备开展学位论文全文数据库建设的学校提供参考，加快高校特色资源共建共享的进程。北京大学、清华大学、武汉大学、西安交通大学、厦门大学、东南大学等学校还表示愿意根据会议精神，在对各自的应用系统进行修改后，尽快向兄弟院校免费提供。与此同时，大家还认同了将CALIS学位论文全文数据库设计为“集中索引、分布式存储”的数据库的思路。

3.2教学参考书数据库建设

CALIS管理中心充分意识到，建设教学参考书数据库，对高校的公共基础课、专业基础课和一部分精选专业课的教学参考书提供上网服务，可以满足教育事业发展的需要，有效地解决各校教参复本量少的问题，在“十五”期间将“教学参考书数据库”建设提到了议事日程上来。

根据《数字图书馆建设情况调查表》和《教学参考书数据库情况调查表》反馈的结果，目前CALIS成员馆教学参考书数据库建设基本的情况是：14个学校已经建有一定规模的教学参考书数据库，另有11个学校开始筹划；其中教参数据库建库时间最早的是中国人民大学图书馆，始于1996年；北京大学图书馆1999年开始建库；包括复旦大学、清华大学图书馆在内的8所高校图书馆从2000年开始建库；其他的图书馆是在近一年里才开始和计划进行教学参考书数据库的建设；这些学校的教学参考书书目数据量加在一起有49500条，全文数据有5100条，其中复旦大学的书目数据量最多，已达26，500条，中国人民大学的全文数据最多，有3000条；对于教学参考书数据库系统，有7所图书馆使用TRS全文数据库进行二次开发，有3所图书馆采用快葳公司的DIPS系统，2所图书馆馆使用方正Apabi系统；选择MARC做为教参元数据进行著录的有5家，选择DC做元数据的有3家；对于全文，一般采用WORD和PDF格式；对于版权问题，中国人民大学、西安交通大学、中国科技大学图书馆目前的解决办法是限于校园网使用，其中中国人民大学图书馆已经开始对教师著作征询版权，清华大学和上海交通大学图书馆目前的政策是部分解决版权，同时结合访问控制，北京大学图书馆、复旦大学图书馆正在考虑和专业公司合作，全面解决版权；目前在主页上有教学参考书项目链接的图书馆，有上海交通大学、复旦大学和厦门大学，其中复旦大学图书馆的检索系统可以对外提供服务，非校园网用户可以浏览到书目级。

CALIS在6月中旬邀请22家中国高等学校数字图书馆联盟理事单位召开了“教学参考书数据库建设研讨会”。会上，大家根据各自的工作经验对CALIS将在“十五”期间进行的教学参考书数据库的建设工作提出了很好的建议：（1）标准规范方面：希望CALIS在标准、系统等方面提出方案与要求。（2）建设内容：在学科上有所侧重和分工。（3）版权问题：提出统一的版权解决方案。（4）管理方面：以211工程或CALIS名义，请学校教务部门将教参书的收集纳入教务管理工作，以保证教参考书的权威性和新颖性。（5）建设方式：由CALIS组织购买一批有版权的电子参考书，同时在CALIS协调下，由部分高校分工建设，共享数据，成本分摊。（6）合作思路：和数据库商与系统商合作开发系统和解决版权。（7）系统建设：第一步参建各校分别建立教参信息库，同时把数据集中起来建立CALIS教学参考信息库；第二步建设电子全文数据库。

针对以上建议，CALIS正在积极征集包括系统、资源、读者使用、服务模式、实施、经费预算等在内的教学参考书数据库的解决方案并通过申报、调研、审批方式确定承建单位。

4小结

CALIS管理中心通过“数字图书馆”、“学位论文数据库”和“教学参考书数据库”建设情况调查，从各个方面了解了成员馆数字图书馆建设的情况，同时掌握了CALIS“十五”期间将建设的“学位论文数据库”和“教学参考书数据库”在成员馆中的发展现状。

中教数据论文范文第7篇

关键词：案例教学；任务驱动；数据库

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）45-0161-03

一、绪论

数据库技术是信息和计算科学领域的基础及核心技术之一，《数据库原理及应用》是计算机、信息管理专业本科教育的一门核心课程。《数据库原理及应用》课程的主要内容包括：（1）数据库原理相关的基础理论，比如：关系型数据库系统的体系结构、关系模式、函数依赖理论以及范式理论等。（2）数据库设计的方法和内容，包括需求分析、数据库的概念设计、数据库的逻辑结构设计、数据库的物理设计以及实施和应用等整个数据库设计的生命周期，在此过程中需要完成E-R图的绘制、关系模式的转换以及应用范式理论和函数依赖理论进行规范和约束。（3）与数据库系统相关的开发和应用，包括如何应用DBMS有效的管理数据库、如何应用SQL语言以及其他开发工具进行数据库编程和开发等内容。目前，数据库课程的教学方法大多还是以传统的“灌输式”模式为主，这种教学模式以课程内容为中心，以教师讲授为主导，学生被动接受。传统教学方法注重该学科知识的全面性、系统性和严谨性的特点，对于学生掌握理论基础具有重要意义，但是，这种教学方法不仅制约了学生的主动性和创造性，而且忽视了学科之间的关联性。

案例教学法由哈佛大学法学院Langdell教授于1870年首创，是一种以案例为基础内容，以学生对真实事件和情境的分析、思辨为教学重点，以提升学生掌握基础理论并解决实际问题的能力为目的的教学方法。它通过模拟或者重现现实生活中的一些场景，让学生把自己纳入案例场景，通过讨论或者研讨来进行学习[1]。与“灌输式”的传统教学模式不同，案例教学法更加注重通过组织研讨的方式引导学生自主思考[2]。案例教学法最初应用于管理类[3]和法学类的专业课教学中，但随着其在课堂气氛、学生参与的积极性以及教学效果等方面的优异表现，逐渐被广泛关注，包括政治[4]、医学[5]、农业[6]、计算机科学[7]等各类学科都开始探讨如何设计适合本学科的案例教学法。案例教学法作为一种全程参与式的教学方法，一般包括课前预习、课堂讨论和课后总结等三个基本阶段。它要求学生在课前做好预习，掌握案例相关的基础理论，课堂上积极参与小组讨论，要求教师课前选好合适的案例，课堂上合理地引导学生开展小组讨论，保证讨论效果并做好点评工作，课后进行总结[2]。

鉴于《数据库原理及应用》课程具有较强的实践性，培养学生的应用能力是该课程的核心任务，而传统的教学方法在这方面存在明显缺陷，因此，不少的学者对案例教学法在数据库课程教学领域的应用进行了探讨[7，8]。张海燕等强调，作为一种全程参与式的教学方式，数据库课程的案例教学法，在教学过程中要求学生课前做好准备.课堂上积极参与小组讨论，教师在整个教学过程中把握案例准备和小组讨论的效果，并指出教师要通过循序渐进的讲解、演示和实验，让学生理解数据库的基本概念、理论和技术[7]。刘畅[1]结合数据库课程的特点，提出了一种项目驱动式的“数据库原理”课程案例教学法，该方法以数据库课程中的内容为主线，以项目为核心，将数据库课程分块零散的知识和技能，通过实践教学串联起来，让学生像在做数据库开发工作那样，不断地发现新问题、解决新问题，从而经历一个完整的项目开发研究过程，达到熟练掌握和应用知识的目的。实际上，数据库的基础理论较为抽象难懂，自学起来较为困难。因此，在设计案例教学法时，无法沿袭传统的案例教学法步骤，因为，无论是安排学生课前预习还是课堂讨论，都比较困难，教师有必要在开展案例讨论之前，进行适度的讲解。本论文将根据计算机原理及应用这门课程的特点，在传统案例教学法的基础上，提出一种基于任务驱动的案例教学法。

二、学科特点及教学现状

《数据库原理及应用》课程具有以下特点：首先，需要掌握很多基础理论，比如：函数依赖、范式、三层结构两级映射等，这些内容都比较抽象，学生在短时间内难以理解和掌握。其次，数据库课程中的前后内容关联性较强，比如：数据库的设计需要参照三层结构两级映射的结构体系进行，关系模式的构建需要符合范式要求，要消除不合理的函数依赖关系等。最后，数据库课程的实践性较强，所有的基础理论最终都要应用于包括数据管理、数据库编程等在内的实际工作中。由于教学内容抽象难懂、传统教学模式枯燥乏味加上数据库课程的教学领域理论学习和实践应用脱节严重等问题，导致学生的学习热情和兴趣不高，教学质量和教学效果难以保证。而且，由于教学内容零散、孤立，学生很难达到系统化了解和综合运用的境界，学生只能通过死记硬背的方式来应付考试，很多学生虽然成绩很好，但是动手能力很差，不知道如何应用这些基础理论解决现实问题，从而出现高分低能的现象。

三、任务驱动式的案例教学法设计

针对以往教学方法的不足，本论文依据《数据库原理及应用》课程的特点，设计了一种基于任务驱动的案例教学方法，该方法具体步骤如下。

1.问题设计及案例准备。《数据库原理及应用》课程的案例教学法与管理、法律等文科类课程的案例教学法不同，不需要广泛收集和整理大量高质量的案例形成丰富的案例库，不需要适时更新和补充新的案例，不需要强调案例形式多样性和案例内容的广泛性，而是要针对核心教学任务设计一个科学的问题，并围绕着问题进行案例准备，要求所设计的案例，在纵向上能体现出数据库系统设计和开发的完整生命周期，在横向上能覆盖《数据库原理及应用》课程要求掌握的所有基础理论。

比如我们要求学生应用《数据库原理及应用》课程所涉及的基础理论，设计和开发一个学生管理系统，该系统能完成以下任务：查询出有哪些学生选修的课程中至少有两门以上由教授开设。要完成该任务，学生需要完成的工作以及应用到的理论包括：（1）描述教学关系，需要绘制E-R图；（2）将E-R图转换成合理的关系模式，并编制数据表，需要应用范式理论和函数依赖理论；（3）将数据文件保存在物理磁盘上，要求占用较少的存储空间并能进行高效检索，需要应用物理结构设计理论；（4）客户从操作终端检索所需要的信息，形成视图，需要应用SQL语言；（5）保证数据视图―数据表―存储结构之间的相互独立、相互关联的关系，需要依赖数据库系统的三层结构和两级映射。案例需要围绕着上述内容进行设计，不能遗漏。

2.基础理论的讲解。由教师进行精练的理论知识讲解，讲解过程最好能结合解决实际问题的步骤，介绍在哪些环节需要用到它，这样有助于将零散的知识串联起来。《数据库原理及应用》课程需要重点讲解的知识点见表1。

3.问题分解及教学过程控制。案例教学的目的是充分发挥学生的主观能动性，让学生独立思考、分析和处理案例设计阶段所布局的问题，引导学生将核心问题分解成若干个子问题，在依次解决子问题的过程中主动的学习《数据库原理及应用》课程中的基础理论，并将其应用于实践。教师可以根据教学内容、进度以及学生的掌握情况，适时地进行讲解和点评，确保学生对核心内容的掌握和灵活应用（表2）。

4.总结和评价。对案例教学法的全过程进行回顾，对重点和难点问题进行分析和讲解，确保学生对所学知识的理解、掌握和应用，并从以下三个维度评价任务驱动式案例教学方法的总体效果：（1）案例维度，包括案例项目的构思、任务的分解以及问题的设计；（2）教学过程维度，包括课前的准备、课中的引导和控制、课后总结等；（3）绩效维度，包括教师表现、学生成绩、课堂反映等。

四、结语

基于任务驱动的案例教学法，要求教师围绕着课程的教学任务和课程内容进行案例设计，案例由若干个问题构成，学生在解决问题的过程中，主动学习课程的理论知识，并达到灵活应用的效果。在案例探讨的过程中，教师扮演的是引导和辅助的角色，一方面，引导学生按照设计的流程和步骤进行案例的分析和探讨，另一方面，负责讲解学生学习过程中遇到的重点、难点问题。笔者在长期的教学过程中，虽然验证了该方法的有效性，但是，随着各种先进的教学手段的进步以及教学方法的不断完善，《数据库原理及应用》课程的教学模式将不断趋于合理。

参考文献：

[1]刘畅.案例法和项目驱动法在“数据库原理”教学实践中的应用探索[J].计算机教育，2009，（19）：75-77.

[2]郭忠兴.案例教学过程优化研究[J].中国大学教学，2010，（1）：59-61.

[3]李文武.工商管理专业本地化案例教学研究[J].民族教育研究，2011，22（1）：49-52.

[4]杨慧民.高校思想政治理论课案例教学资源共建共享模式的探索与思考[J].思想理论教育导刊，2010，（6）：23-28.

[5]汪斌，陈晰辉，赵志青，等.案例教学结合任务驱动教学法在骨科临床带教中的应用[J].中国医学教育技术，2013，27（5）：592-594.

[6]冯永忠，韩新辉，任广鑫，杨改河.案例教学方法在农业资源与区划课程教学中的应用[J].安徽农业科学，2012，40（21）：11133-11134.

[7]张海燕，陈志泊，王春玲.《高级数据库技术》课程教学改革的探讨[J].教育教学论坛，2011，（9）：126-127.

[8]冯少金.《高级数据库技术》案例教学探讨[J].中国教育信息化，2013，（14）：53-55.

中教数据论文范文第8篇

关键词： B/S结构；毕业论文；信息化；；Access

毕业设计是高校教学的重要组成部分，培养大学生综合运用所学基本理论、基本知识、基本技能分析和解决学科内某一实际问题的能力，使学生的科研能力得到一次完整的综合性训练。在提高学生综合运用知识、培养分析与解决问题能力方面有着重要作用，是完成专

业培养目标的重要实践教学环节。但当前不少高等院校在毕业设计（论文）这一环节的管理主要还是采取传统人工管理模式，在资料整理、资源共享、选题、论文撰写及指导、格式检查等诸多方面存在管理成本高、效率低、效果差等系列问题。而且传统毕业设计中的毕业论文管理没有合适的交流平台，都是教师和学生单向沟通。

1 系统的体系结构及开发环境

当前高校毕业生毕业设计环节与毕业生实习、找工作等环节相互交织，导致他们与指导教师之间经常存在时间和空间上的冲突。根据上述情况，本文将设计基于B/S结构的毕业论文信息管理系统，其优势在于基于B/S结构的系统能够通过Internet实现网上操作，打破时间和地域空间的限制，克服传统管理方式下指导教师与学生必须见面交流或打电话交流等存在的不足。该信息化系统主要完成对毕业生选题的管理、教师指导课题至最终给出论文成绩过程的管理以及管理员对学生和教师信息的管理等。

该信息化系统采用B/S三层体系结构：表示层、应用层和数据层，如图1所示。

图1 系统三层体系结构图

其中表示层提供应用程序的用户界面，即客户端浏览器，用户通过浏览器访问本系统；应用层实现业务功能，是系统的核心部分，这一层为表示层提供功能调用，同时它又通过调用数据层所提供的功能来访问数据库；数据层位于底层，以为接口，主要处理应用层对数据的请求。数据层可以对数据库中存放的数据进行插入、修改和删除等操作。

该信息化系统运用 3.5+CSS+C#技术，以Visual Web Developer 2008为开发平台，基于B/S结构，使用IIS构架Web站点，以Access为后台数据库，通过访问数据库。

2 系统需求分析

根据毕业设计进行的过程，毕业论文信息管理系统主要分为三个模块：管理员，教师和学生。该信息化系统工作流程如图2所示。

图2 系统工作流程图

管理员首先在登录界面登录系统，通过系统的身份验证后，进入管理员界面进行操作。管理员主要进行公告公布，对用户进行添加、删除、密码修改等操作。同时可以查看系统各类数据，提取及整理数据，将结果向上级报告。

学生用户与教师用户的功能相对应，先选报指导教师和相应课题。如果该学生未被所选报的指导教师选择，可改选其他指导教师。若被指导教师选择为所指导的学生，将不能再改报其他指导教师。选报指导教师成功的学生可以在该指导教师的课题方向中做出选择，指导教师可以根据选报学生的具体情况确定该学生的选题，或指定该学生做某方向的课题。课题选定后学生方可进行毕业论文的相关工作，撰写论文后上传论文，并查看指导教师的点评，重新修改论文以及重新上传论文。论文通过后，学生可以通过毕业论文信息管理系统查看自己的论文成绩。

该信息化系统实现了毕业论文选题过程中的双向选择。学生可以选择指导教师并选择其提供的课题，同时指导教师也可以根据学生情况及课题的被选择情况选择合适的学生及其课题。使学生的论文选报工作灵活、高效。同时要求教师有较高的教学及论文指导水平，否则可能面临没有学生选报的尴尬处境。这也是教学改革中的一个重大进步。

3 系统的实现

3.1 系统功能设计

根据系统需求分析，在整个系统中用户登录模块首先进行身份（管理员、教师和学生）验证。当身份验证成功后，分别进入不同的模块进行相应操作，具体的功能模块图如图3所示。

图3 功能模块图

3.2 数据库设计

该信息化系统的功能就是在进入毕业论文信息管理系统后，教师指导学生进行毕业设计。系统数据库主要包含学生表、教师表、管理员表、系统公告表和系统状态表等。数据库主要约束关系如图4所示。

图4 数据库约束关系图

3.3 功能实现

3.3.1 登录功能

首先用户通过登录界面选择相应的身份进行登录，把用户输入的用户名和密码与数据库中存储的用户名和密码相比较，如果正确无误则进入相应身份的操作页面，如果错误，将进行提示。

本系统主要分三类用户类型，将三类用户登录界面合而为一实现，只需选择不同的用户类型即可。实现代码如下：

if

（Roles.FindUsersInRole（DropDownList1.SelectedValue.ToString（）.Trim（），user_no.Text.Trim（））.Length>0）

{ RegisterStartupScript（""，"alert（'登录成功！'）"）；//清空文本框

Session["logid"] = user_no.Text.Trim（）；

Session["Roler"] =DropDownList1.SelectedValue；

if （Session["Roler"] =="管理员"）

Response.Redirect（"ManagerMain.aspx"，false）；

if （Session["Roler"] == "指导老师"）

Response.Redirect（"TMain.aspx"， false）；

if （Session["Roler"] == "毕业生"）

Response.Redirect（"SMain.aspx"， false）；

user_pass.Text = user_no.Text = ""；

}

3.3.2 管理员功能的实现

管理员界面的功能包括公告、学生用户管理、教师用户管理、分组管理等。

导航菜单是一个系统的导航图，用户能快速、熟练地使用系统中的各个功能就必须要有一个清晰的导航菜单。导航菜单使用C#、CSS、图片等技术实现，能够点击展开或收缩。并在右侧显示相应内容，便于操作。

3.3.3 教师功能实现

教师界面包括查看系统公告、学生信息、学生选报情况等，教师在此界面下可以对学生进行选择等操作，修改密码、课题方向和添加个人信息等。

3.3.4 学生功能实现

学生主界面包括查看教师信息，课题选择、论文提交、查看点评、成绩查询、修改密码等功能。

4 总结

基于B/S结构的毕业论文信息管理系统实现了网上选题、网上指导学生进行毕业设计等工作，使得学生可以在任意地点、任意时间进行选题。同时实现了教师与学生的双向选择，既提高选题质量和效率，确保选题的公平、公正、合理，也为指导教师和学生顺利高效地完成毕业论文整个工作提供了便利的平台。■

参考文献

[1]聂强，邹赛，刘忠利.基于信息平台整合对高职院校毕业设计过程监控信息化研究[J].西南师范大学学报：自然科学版，2011，36（4）：142-146.

[2]洪建峰.基于Web的毕业论文指导交流系统设计与应用――以上海电视大学毕业论文为例[J].中国教育信息化，2011（13）：49-51.

[3]刘芳，牟廉明.基于UML的毕业论文管理系统的设计与实现[J].内江师范学院学报，2009，24（8）：55-58.

中教数据论文范文第9篇

关键词：实验教学；数据库

中图分类号：G642.477

数据库技术自计算机产生以来，其发展十分迅速，并广泛应用于社会各个领域，高校很多个专业都开设了该课程，并受到多个专业的高度重视。数据库课程理论性强、应用实践要求高，具有很强的应用性和工程性。信息与计算科学专业是以信息领域为背景数学与信息、管理等科学相结合的交叉性专业，数据库原理与技术课程作为本专业的核心主干课程，许多理论必须通过实践才能获得更深入的理解，因此数据库实验教学就十分重要。但是由于本专业属于理学，往往更加重视课程的理论学习，容易轻视了数据库等工程性、应用性较强的课程的实验教学，

1 信息与计算科学专业数据库课程实验教学现状

信息与计算科学专业是1998年新增设的数学专业，是由数学、计算机科学、信息工程交叉渗透而形成的一门新的专业。本校信息与计算机科学专业于2001年由理学院开设，其办学时间短，由于专业教师多数从事数学方面的研究和教学，在数学方面理论教学水平较高，而对于交叉渗透的计算机科学、信息工程等工程型学科的工程应用型教学经验较少，在数学与计算机科学、信息工程的交叉融合方面的教学经验就更少。由于本专业人才培养的特点，学生在学习数据库技术之前，仅进行了少数高级编程语言基础及一些计算机基础课程的学习，对软件开发、软件工程、信息系统设计与开发等知识还为涉及或涉及较少，导致学生对数据库系统的设计与开发的积极性不高，学习兴趣降低。在本专业的数据库课程实验教学中，主要存在以下几个问题：

1.1 实验内容相对孤立

传统的数据库实验教学作为理论教学的补充，将理论教学中的若干重要知识点以实验的形式构成，让学生在实验中巩固理论知识，增强其数据库系统的开发能力，在教学过程中起到了一定的积极作用。但是，这些实验较为独立，实验内容之间缺少联系，不能体现整个数据库知识点之间的脉络关系。这也造成学生虽然能较好地完成单独的实验内容，但是在实际项目开发中却缺乏分析问题、解决问题的能力。同时，独立的数据库实验难以培养学生的知识综合应用能力，导致学生陷入将数据库看成一门编程语言的误区，也不利于提高学生对数据库学习的积极性。

1.2 实验脱离工程应用

在数据库实验中，学生只对知识点进行验证，而不知如何运用知识点，未能直接与信息系统软件开发结合起来，课程的实践性体现不强，不利于毕业设计、实习等后续环节的教学。

1.3 实验课时相对不足

由于数据库的实践性，在教学过程中应安排更多的实验学时，以锻炼学生的实际操作能力。然而在实际教学过程中，由于该课程同时具有很强的理论性，安排了更多的理论教学学时。以我校本专业为例，数据库原理与技术共56学时，理论课时48学时，实验课时8学时，在有限的实验学时内，需要利用一种DBMS软件（如SQL server2008）完成数据库技术的多个实验内容，诸如数据库的创建和连接、表、视图、索引、触发器、存储过程、数据库的维护、数据库的优化以及数据库系统设计等，由于实验学时较少而容易造成实验效果不理想。

1.4 考核方式单一

数据库作为一门实践性非常强的课程，要求学生利用其解决实际生活面临的问题，数据库技术的实践能力应作为考核的重点。然而在实际教学过程中，数据库实验作为数据库课程教学的一部分，数据库课程成绩主要以期末卷面考试成绩为主，而数据库课程实验所占比例较少。通常，数据库实验的考核以实验报告成绩加上平时成绩，考核方式较为简单，缺少过程管理，不易体现学生的实际能力，实验报告也容易出现抄袭现象。

2 信息与计算科学专业数据库课程实验教学对策探讨

根据本专业人才培养方案，结合数据库技术课程的教学目标和数据库实验特点，笔者结合自身的教学实践经验，将项目教学法[1-2]贯穿实验教学的始终，针对专业教学中的若干问题对提出了对策，首先构建基于项目的数据库实验教学体系，然后根据该教学体系制定明确的考核办法。

2.1 构建数据库实验教学体系

实验教学是巩固理论知识、强化实践操作能力的重要手段。通过实验教学，使得理论与实践紧密相连，是高等教育培养工程型创新型人才的重要一环。为提高实验教学质量，达到人才培养的目标，构建科学合理的实验教学体系就变得至关重要。数据库实验教学既要保证知识的基础性，也要突出工程应用；既要突出知识重点，也要保证其内容的整体性和连贯性；同时，也要体现出一定的创新性。按照上述原则，数据库实验教学体系构建如下：

（1）认知性实验

认知性实验的任务是让学生熟悉当前主流的商业DBMS系统，能正常使用某种行业的数据库应用系统软件，了解数据库应用系统软件的行业需求，了解某种具体的数据库应用软件的功能模块与数据库的设计。结合具体实际，认知型实验主要包括以下两个实验：SQL Server2008的安装与配置；用友财务软件的安装与使用。通过认知性实验使得学生了解一种或多种DBMS系统，对数据库应用系统软件有一个感性的认识，激发学生的学习热情；另一方面，让学生了解行业知识，培养其职业素养。

（2）基础性实验

基础性实验的任务是对理论教学知识点内容进行实践，利用一种DBMS对理论教学中知识点进行验证从而熟悉SQL。本模块主要结合理论教学内容与传统的实验教学模式展开，其具体实验内容包括：数据库的建立、删除与备份；数据表的建立、修改、查询与删除；视图和索引的建立与使用等。 在本部分实验教学中，采用项目教学法，其主要方法是在一个确定了需求与功能的软件中，完成数据库部分，该软件已完成大部分编码，在软件中预留出实验内容部分；学生在实验上机时按照需求分析文档和系统详细设计文档建立数据库、数据表、建立视图与索引等实验内容。利用此方法的优点是让学生在做基础性实验时候就开始树立工程意识，初步了解软件开发的需求分析、设计、编码、调试等步骤，学会利用技术文档进行开发。

（3）设计性实验

设计性实验的主要任务是使学生掌握数据库设计的整个过程，熟练使用数据库设计辅助工具，学会使用帮助手册。在此阶段实验中，掌握数据库设计过程包括需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计和数据库的实施与维护，学会撰写需求分析文档、设计文档等，能熟练在数据库设计各个阶段使用辅助工具（如Power Designer）。具体方法为，让学生选择一个熟悉的背景，提出一个具体的课题，例如图书管理系统、学生成绩管理习题、超市零售管理系统等，学生自己确定需求分析，使用E-R图进行概念结构设计，进行逻辑结构的转化，最后建立数据库及数据表，并且撰写技术文档。

（4）综合性实验

综合性实验主要任务是综合运用多门计算机专业知识完成数据库应用系统的设计与开发。此阶段会涉及软件工程、数据结构、程序设计语言、数据库等多种技术，对学生的要求相对较高，且需要更多的实验教学时间，综合实验可与数据库课程设计同时进行。学生自行组建4～6人的项目团队，选定一个熟悉的课程，制定工作计划和任务分配方案，各司其职，按照软件工程和数据库设计过程的规范进行软件的设计与开发。综合实验的优点在于锻炼学生的团队意识，提高其工程能力。

（5）数据库实验教学体系的实施方法

教师首先准备好认知性实验所需要的DBMS软件和一种商业数据库应用软件，学生可先自行完成安装配置，熟悉软件及其功能，教师就认知性实验内容的重点和难度进行讲解，学生进行操作；进行基础性实验之前，教师拟定好实验项目，完成实验项目的应用系统开发及数据库设计的各种技术文档，设计出实验内容，学生按照技术文档和数据技术理论教学知识点进行相对应的实验，从而达到基础性实验与项目开发相结合的目的，实验内容的连贯性和工程实践性增强；进行设计实验前，教师拟定一些学生熟悉的课题，进行实验时教师示范数据库设计流程，介绍撰写各个阶段的技术文档要求，学生选题后，按照需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计、数据库实施等过程展开系统设计，撰写每个阶段的技术文档包括项目说明书、需求分析报告、系统设计文档、测试文档等；综合实验阶段，将学生进行分组，组建模拟项目团队，选择实验题目，按照软件工程和数据库设计流程进行实验，综合运用所学知识，培养工程能力及工程意识。按照如下方法分配实验课时，认知性实验、基础性实验、设计性实验、综合性实验的课内教学时间可按1：3：3：2的比例进行分配，可酌情安排适当的课外学时，其形式可采用开发实验室的方式进行。

2.2 建立科学的实验考核标准体系

针对实验教学考核的问题，采用结构化评分方式，对认知性实验、基础性实验、设计实验和综合实验采用不同的方式且在总成绩中占相应的比例，重视实验过程。对于认知性实验，采用上机操作进行考核，根据其操作熟练程度给予不同的分数，占实验总成绩的10%；基础性实验采用上机操作和实验报告的方式考核，根据实验给予的技术文档完成规定的实验任务，在实验过程中实时管理，对有一定创新的给予适当的加分，此部分占实验总成绩的25%；设计实验采用答辩和技术文档的方式考核，学生就选择的设计实验进行开题答辩和结题答辩，同时提交需求分析报告、进度计划、数据库设计文档等技术管理文档，根据数据库设计过程，视系统设计完整性程度给予不同的分数，占实验总成绩的35%；综合实验以汇报和最终软件作为考核，考查学生软件工程、程序设计、数据设计等知识的综合运用能力和解决实际问题的能力，根据学生在项目团队中的不同作用和贡献，对项目有重大贡献者和创新者给予适当的加分，此部分占总成绩的30%。

3 结论

为适应社会对工程型创新人才的需要，达成专业人才培养要求，进行课程实验教学探索拥有重要意义。基于项目的数据库实验教学，让学生从一开始就树立工程意识，明确数据库在信息系统中的作用与地位，熟悉数据库设计与开发的基本流程以及软件工程思想，不仅能巩固本门课程的理论教学，而且锻炼学生的综合素质。

参考文献：

[1]苏丹.项目教学法在数据库课程实验教学中的应用[J].黑河学院学报，2012（3）：39-41.

[2]刘婷，胡玉娟.项目教学法在计算机教学中的应用研究[J].长春教育学院学，2011（2）：125-126.

[3]常志玲，伍临莉，常国虎.非计算机专业数据库实验探究实验室研究与探索.2012（5）：114-116.

作者简介：张鹏（1983-），男，四川南充人，助教，硕士，从事数据库与数据挖掘的研究和教学工作。

中教数据论文范文第10篇

关键词：数据挖掘；决策树；C4.5算法；教学管理；高校教学

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2012）30-7150-04

随着数字信息化社会的飞速发展，计算机技术和数据库管理系统被广泛应用于科学探索、商业、金融业、电子商务、企业生产等各种行业，已逐渐发展成为一种智能管理过程。数据挖掘作为一种新兴的数据分析技术，它的研究成果取得了令人瞩目的成就[1]。利用数据库技术，通过对教务管理的大量数据进行多层次、多维度的加工处理，从而实现人性化管理，为科学决策提供支持。

毕业论文在教学体系中占有十分重要的位置，是本科生培养计划中衡量教学质量的重要指标。提高毕业论文教学质量是一项系统工程，为研究在当前的教学条件下如何提高毕业论文教学质量，本文采用数据挖掘技术对影响毕业论文成绩管理的多方面因素进行了深入分析和挖掘，以期发现对学校毕业论文教学管理有用的知识，将这些知识应用于本科学生毕业论文教学实践中，为学校管理者提供有用的信息，进而获得更好的管理效益，为学校未来的发展提供更广阔的空间，发挥重要的作用。

1 数据挖掘简介

数据挖掘（Data Mining），又称数据库中的知识发现（Knowledge discovery in Database. KDD）[2]，是通过分析每一个具体数据，从大量的、有噪声的、模糊的、随机的海量数据中寻找其规律的技术，它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域。

1.1 数据挖掘的定义

H包含如下功能：

综上所述，数据挖掘具有三大特点：其一是处理大型数据；其二应用数据挖掘的目的是发现未知的、有意义的模式或规律；其三是一个对大量数据处理的过程，有特定的步骤[3]。

1.2 数据挖掘的主要方法

数据挖掘是一个多学科交叉领域，它由人工智能、机器学习的方法起步，并与统计分析方法、模糊数学和可视化技术相融合，以数据库为研究对象，围绕面对应用，为决策者提供服务。

数据挖掘的方法主要可分为六大类：统计分析方法、归纳学习方法、仿生物技术、可视化技术、聚类方法和模糊数学方法。归纳学习法是目前重点研究的方向，本文根据给定的训练样本数据集，采用归纳学习法中的决策树技术构造分类模型，将事例分类成不同的类别。

2 决策树算法基本理论

2.1 决策树方法介绍

决策树[4]方法是以事例学习为基础的归纳推算法，着眼于从一组无序的，无规则的事例中推断出类似条件下会得到什么值这类规则的方法，它是一种逼近离散值函数的方法，也可以看作一个布尔函数[5]。决策树归纳方法是目前许多数据挖掘商用系统的基础，可以应用于分析数据，同样也可以用来作预测。建模过程中，即树的生长过程是不断的把数据进行切分，采用“自顶向下，分而治之”的方法将问题的搜索空间划分为若干个互不交叉的子集，通常用来形成分类器和预测模型。如图1所示，为决策树的示意图。

决策树一种类似流程图的树形结构，是一种知识的表现形式。为了对未知样本进行分类，生成具体的分类规则，信息样本的各个属性值要在决策树上进行测试。主要分为两个阶段：在第一阶段中生成树。决策树最上面的节点为根节点，是整个决策树的开始，然后递归的进行数据分区，每次切分对应一个问题，也对应着一个节点；在第二阶段中对树进行修剪，此过程中去掉一些可能是噪音或异常的数据，防止决策树的过匹配，进而保证生成决策树的有效性和合理性。当一个节点中的所有数据都属于同一类别，或者没有属性可以再用于数据进行分割时，分割工作停止。具体的工作流程如图2所示。

2.2 C4.5算法

1986年Ross Quinlan首次提出了ID3决策树算法，它是最早的决策树算法之一。ID3算法运用信息熵理论，选择当前样本中具有信息增益值的属性作为测试属性，对样本的划分则依据测试属性的取值[6]。C4.5算法是在ID3算法基础上发展起来的，它继承了ID3算法的全部优点，并增加了新的功能改进了ID3算法中的不足，可以进行连续值属性处理并处理未知值的训练样本。在应用单机的决策树算法中，C4.5算法不仅分类准确而且执行速度快。

C4.5通过两个步骤来建立决策树：第一阶段树的生成，第二阶段树的剪枝。C4.5算法采用信息增益率来记录字段不同取值的选择，首先计算各个属性的信息增益率，寻找到规则信息的优劣，选出信息增益率最大的属性作为结点，自顶向下生成决策树。C4.5算法构造决策树的基本策略如下：

首先计算出给定样本所需的期望信息，设S为一个包含s个数据样本的集合，对于类别属性，可以取m个不同取值，分别对应于m个不同的类别[Ci（i∈1，2，...，m）]。假设类别[Ci]中的样本个数为[si]，期望信息为：

其中，[Pi]是任意样本属于[Ci]的概率，并用[sis]估计。

接着，计算当前样本集合所需用的信息熵，设一个属性A具有n个不同的值[（a1，a2，...an）]，利用属性A可以将集合S划分为n个子集[S1，S2，...Sn]，其中[Sj]包含了S集合中属性A取[aj]值的样本数据。如果属性A被选作测试属性，设[Sij]为[Sj]中属于[Ci]类别的样本集，根据A划分计算的熵为：

然后利用属性A对当前分支结点进行相应样本集合划分计算信息增益：

最后，求信息增益率，表达式为：

C4.5算法的伪代码如下：

输入：训练样本Samples；目标属性Target—attribute；候选属性的集合Attributes

输出：一棵决策树

1）创建根节点root；

2）If Samples都在同一类C Then；

3）返回label=类C的单结点树root；

4）If Attributes为空Then；

5）返回单结点树root，[label=Samples]中最普遍的Target-Atribute值；

6）Else；

7）For each测试属性列表Attributes中的属性；

8）IF测试属性是连续的Then；

9）对测试属性进行离散化处理，找出使其信息增益比率最大的分割阈值；

10）Else；

11）计算测试属性的信息增益比率；

20）添加子树Generate Tree C4.5；

21）对已建立的决策树计算每个结点的分类错误，进行剪枝，并返回根结点Root。

3 毕业论文成绩管理系统的设计和实现

利用数据挖掘技术对学生的成绩数据进行提炼，所产生的结果和信息会对以后的教学管理工作提供有用的信息，进而获得更好的管理效益。解决问题的重点在于怎样对学生的毕业论文成绩进行全面且深度的分析，从而挖掘出成绩与其他因素之间隐藏的内在联系。本文采用决策树技术挖掘信息时，主要操作步骤如下：

1）确定挖掘来源：清晰地定义挖掘对象，明确挖掘目标是数据挖掘所有工作中重要的一步。本文中应用于挖掘的数据信息是毕业生的毕业论文成绩，旨在通过对大量成绩数据进行各层次的挖掘，全面了解具体影响学生毕业论文成绩的各方面因素，正确的针对问题拟定分析过程。

2）获取相关知识：数据是挖掘知识最原始的资料，根据确定的数据分析对象，抽象出数据分析中所需要的特征信息模型。领域问题的数据收集完成之后，与目标信息相关的属性也随之确定。这些数据有些是可以直接获得的，有些则需要对学生进行调查才能的得到。

3）数据预处理：此过程中是对已收集的大量数据进行整合与检查。因为存放在数据库中的数据一般是不完整的、不一致的，通常还含有噪声的存在。因此就需要对数据库中数据进行清理、整理和归并，以提高挖掘过程的精度和性能。

4）数据转换：对预处理后的数据建立分析模型，对于特定的任务，需要选择合适的算法来建立一个准确的适合挖掘算法的分析模型。本文采用决策树技术进行分类建模来解决相应的问题。

5）分类挖掘知识和信息：此阶段的工作目的是根据系统最终要实现的功能和任务来确定挖掘的分类模型。选择合适的数据挖掘技术及算法，并采用恰当的程序设计语言来实现该算法，对净化和转换过得数据训练集进行挖掘，获得有价值的分析信息。

6）知识表示：将数据挖掘得到的分析信息进一步的解释和评价，生成可用的、正确的、可理解的分类规则呈现给管理者，应用于实践。

7）知识应用：将分析得到的规则应用到教学管理中，教师可以利用所得到的知识针对性的开展毕业设计的教学活动，进一步指导教学工作，提高教学水平和学生的毕业论文质量。

4 结论

最终发现影响学生毕业论文成绩主要的因素不是指导教师的职称，学生的基础及感兴趣程度，而是指导教师的学历高低。根据具体分类规则的结论，学校教学管理工作应加重对教师的素质及能力培养，合理的分配每个教师的毕业论文指导工作，不仅能够有效的完成毕业课题指导工作，更有助于学生整体论文质量的提高。

在高校教学数字化的时代趋势下，利用数据挖掘技术来挖掘提取教学工作中的全面而有价值信息，可以为教育管理者的教学工作提供有效的参考信息，改进教学管理方法，提高教学质量和学生的综合素质，是高校保持良好的可持续发展的有力工具。

参考文献：

[1] 刘玉文.数据挖掘在高校招生中的研究与应用[D].上海：上海师范大学，2008.

[2] 魏萍萍，王翠茹，王保义，张振兴.数据挖掘技术及其在高校教学系统中的应用[J].计算机工程，2003.29（11）：87-89.

[3] 刘林东. Web挖掘在考试系统中的应用[J].计算机应用研究，2005（2）：150-154.

[4] Tom M Mitchell.（美）卡内基梅隆大学.机器学习[D].曾华军，张银奎，译，北京：机械工业出版社，2003.

中教数据论文范文第11篇

关键词：论文管理平台；B/S模式；三层架构

中图分类号：TP311.52

毕业论文是高等学校学生在掌握基本理论、基本知识和基本技能的基础上，运用本专业知识和技能所进行的全面的综合训练。当前不少高校对毕业论文的管理主要还是采取传统人工管理模式，在论文选题、论文指导、资料收集、报表提交等多方面存在效率低、效果差等问题。随着网络技术的不断发展，许多高校尝试使用信息技术对毕业论文进行管理，也有一些软件厂商开发了相应的通用软件平台。

多数系统向管理员、教师、学生三种类型的用户提供服务，解决了导师出题、学生选题、毕业论文材料的上交与审核。有的系统还实现了师生实时交流、在线评审以及毕业统计等功能。

但是由于不同高校在毕业论文的组织和管理存在差异，开发一个适合本单位使用的毕业论文管理系统，更有利于论文管理和系统维护。为了进一步提高毕业设计（论文）教学效率，本平台结合某系在近些年实践教学环节中实际情况，应用软件工程的思想和方法研究了毕业论文管理平台的设计，实现了对毕业论文的网络管理，提高了效率和管理水平。

1 系统功能

根据《闽江学院毕业论文（设计）工作规定》，毕业论文写作的主要工作有：教学秘书进行毕业论文初始工作（设置参与论文写作工作的指导教师和学生，毕业论文工作计划、相关通知公告及相关表格文件等）、指导教师拟定毕业论文选题、学生选择或者自拟论文选题、师生互选、学生提交题目审批表、教师下达任务书、学生提交开题报告、论文写作与指导、中期检查、论文定稿、指导教师评阅、专家评阅、毕业论文答辩、毕业论文资料归档等工作。

2 系统功能模块

本系统的用户包括学生、教师、教学秘书、院系领导，系统设计目标是实现毕业论文管理的网络化、系统化、自动化。核心功能是教师拟出课题、学生选题、在线提交各种文档、在线论文指导。系统应满足学生、教师、教学秘书、院系领导四种类型的需要，针对不同类型，使用不同的功能模块。学生主要有选题、上传文档、提交论文等功能。教师有设定论文题目、选择学生、查看指导学生提交的文档等功能。教书秘书全程调节毕业设计进程。院系领导进行审查和审核。

2.1 教师模块

教师由教学设置用户名和账号。主要实现：课题、选择指导学生、任务书、审核开题报告、中期检查报告、修改论文、成绩评定等。

2.2 学生用户模块

学生使用平台登录，用户名和初始密码由系统给出。主要实现：选择课题、选择教师、填写题目审批表和开题报告、提交论文等功能。

2.3 教学秘书模块是毕业毕业论文管理平台的系统管理账户。主要实现：设置指导教师、设置指导学生、统计毕业论文报表、毕业论文计划。

2.4 院系领导模块

院系领导主要对毕业论文各阶段进行监督和审核。

3 系统总体结构设计

根据系统功能，设计采用以Web为基础的三层架构的B/S模式，分为客户层、应用层和数据层。

客户层：实现在客户端浏览器中显示的用户界面。该层可以调用由业务逻辑层提供的业务方法，也可以直接调用由数据层提供的接口访问数据库。客户层实现了系统与用户间的接口，用户通过Web浏览器访问论文管理平台。应用层作为系统核心，封装了主要的业务逻辑。

应用层：主要是针对具体的问题的操作，也可以理解成对数据层的操作，对数据业务进行逻辑处理。在接收了用户提交的http请求后，由Web应用服务器接受请求并由处理程序解释，并进行相应处理。操作结果以HTML页面的形式返回给浏览器。

采用三层结构这种模式能较好地适应开发，对代码重用、代码分层以及对以后的软件维护等等有很大的作用。尤其考虑到本平台在运行过程中随着毕业论文流程可能的变化以及对功能扩展的需求，更应该采用三层结构。

开发工具采用Visual 2010，编程语言采用C#，前端界面使用，采用Microsoft SQL Server2008作为后台数据库管理系统。其中是创建动态Web页的服务器端技术，作为应用程序采用的数据访问模型。在服务器端运行，应用程序使用连接数据源，并进行数据操作。

4 后台数据库设计

毕业论文平台后台使用SQL SERVER数据库。设计过程中使用ER图定义实体关系模型，并根据范式理论进行优化。

根据需求分析和设计要求，毕业论文平台主要包含以下数据表：

（1）Administrator，存储教学秘书信息。

（2）Dean，存储院系领导信息。

（3）Teacher，存储教师用户相关信息，包括用户名、密码和教师基本信息等。

（4）Student，用来存储学生用户相关信息。

（5）DepartmentInfo，用来存储院系信息。

（6）Plan，用来存储毕业论文计划信息。

（7）Thesis，用来存储毕业设计课题。

（8）Task，用来存储任务书信息。

（9）TitleForm，用来存储题目审批表信息。

（10）Report，用来存储开题报告信息。

此外还有一些辅助表。

5 系统的主要特色

考虑到本单位实际需求和运行情况，平台重点突出两大特色：

师生互选。教务秘书设定指导教师指导的学生总数，教师提交课题后，学生登录平台，查看相应课题，根据自己擅长或喜欢的方向进行选择。在选题的过程中，每个导师的学生数量有限，达到上限后，学生不能选择该导师，需要从其他导师的课题中重新进行选择课题。教师可以决定是否接受该学生。教师指导人数到达上限后，不再接受学生。

审批功能。教师可以查看到所指导学生的任务书、开题报告、毕业论文等信息，并进行审核。院系领导对教师审核后的文档进行最终审批。

6 结束语

本毕业论文管理系统基于本校实际开发，充分利用了网络资源，方便管理人员对毕业论文全阶段的监督和控制；使学生选题过程公开化、合理化，解决了以往选题散乱、人工干预多的问题；促进毕业指导老师与学生互动；较好地适应毕业论文管理需要。今后可以在平台上添加答辩管理、论文检索等功能，进一步规范和扩展使用空间。

参考文献：

[1]应颂翔.基于B/S架构的毕业论文管理信息系统设计[D].浙江工业大学，2011.

[2]潘旭武.基于工作流的毕业设计管理系统[J].计算机系统应用，2013（22）：54-57.

中教数据论文范文第12篇

一、引言

学位论文要求有一定的创新性，考察论文的创新无外乎三个方面：第一，是否提出了新的观点？如果没有，那么，第二是否使用了新的分析方法或新的分析框架？如果也没有，那么，第三，是否提供了新的经验证据？在这三点中，无疑使用新的经验证据所要求的创新程度最低。而且经验研究具有相对统一和严格的写作规范，易于模仿，因而在本科学生论文中倍受欢迎。这表现为近年应用计量经济学进行经验研究的本科毕业论文的数量越来越多。但是，认真阅读这些论文就会发现，本科生在计量经济学实际应用当中仍然存在大量技术问题，导致一些用心完成的论文并不能顺利通过答辩。这些问题也反映出我们计量经济学课程教学中存在缺陷。因而，如何帮助学生提高经验研究的水平是我们从事计量经济学课程教学任务老师义不容辞的责任。

二、本科论文应用经验研究存在的共性问题

应用计量经济学作为研究手段的本科学位论文普遍存在以下三种共性问题。

（一）回归模型设定问题。计量经济模型是对所关注经济现象或经济理论进行经验研究的基本工具，因此刻画经济现象有的计量模型的正确设定最为重要。然而，本科毕业论文中最为常见的问题是模型没有选择正确的解释变量或者没有选择正确的函数形式。

（二）截面数据模型的应用问题。截面数据模型的应用问题存在两种情况：一是相当多的本科论文不重视经典计量模型理论是基于随机抽样的截面数据而建立的；二是本科学生没有注意到截面数据中常见的随机干扰项的异方差问题。在笔者参与的本科论文答辩中，很多同学论文喜欢使用问卷调查取得样本数据进行回归分析，而特定的样本不一定满足随机抽样要求的，因而，对于不满足随机抽样的截面数据我们必须使用选择性样本计量经济学模型，而其估计方法往往要使用最大似然估计，这是一般本科生所没有掌握的估计方法。

（三）时间序列数据模型中的共性问题。时间序列数据最丰富，也是最容易从网络数据库中得到的统计数据，但时间序列数据中一个重要的问题是：什么样的时间序列数据才能适合本科生最为熟悉的普通最小二乘法（OLS）？理论上说，它们必须是平衡的时间序列，如果是非平衡时间序列，它们之间必须存在经济上的均衡关系和统计上的协整关系。由于课时的关系，时间序列往往是一个学期的计量课程无法在课堂上全面讲授的。这成为那些没有学习过时间序列的同学的薄弱环节，因而，他们的论文中充斥伪回归现象。

三、上述共性问题存在的原因分析

（一）在计量经济学教学中应该确立理论模型指导计量模型设定的原则。计量经济学本身是研究包括建立模型、估计参数、模型检验及模型的应用的。但是目前的教学中，无论是教师的课堂教学还是学生的课后复习都在主要精力放在参数估计和各种检验的理论和方法，对如何从实际问题出发建立模型，分析经济讨论得较少。学生学了不少估计和检验的方法，却知道应该怎么用。我们在教学中首先要让学生明白，计量模型的设定（包括解释变量的选取与模型数学形式的设定）和各种假设检验是由理论（包括经济学理论与统计学理论）决定的，这一原则需要在课堂教学上反复强调。实际上，学生之所以会大量出现回归方程设定问题主要原因是课堂案例教学时，相关经济学理论与统计理论没有讲透，而且教材本身对模型如何设定重视不够，而且为了灌输回归计量上的东西，教材都往往不介绍理论模型如何设定和为何这样设定，甚至为了迁就学生的水平和课时进度要求，教材上会出现一些在理论上讲不通的模型，学生简单模仿自然在论文中会出现模型设定问题。同样老师在讲授计量经济学时，也只讲如何进行参数估计，如何进行假设检验，如何进行结构分析与预测，不介绍回归模型如何得来。由于本科学生很少阅读文献，很少能从文献上学习计量模型的设定方法，因而，教材和课堂上有限的理论知识使得学生在毕业论文中进行回归分析时破绽百出。

（二）课程学习不系统。计量经济学的课程设计一般是首先介绍经典单方程计量经济学模型的估计和检验；其次是放宽基本假定的经典单方程计量经济学模型，介绍违背基本假设的后果、检验和重新估计；然后是诸如虚拟变量、滞后变量等专门问题的处理；再次是联立方程组模型理论与方法；最后再是时间序列计量经济学模型。这些内容全部介绍大概需要70个课时。这些内容如果一学期没有讲完，那么学生学习就不会系统。学生虽然掌握了如何使用OLS进行了回归分析，并能写出毕业论文，但对于违背经典线性回归模型（ClassicalLinearRegressionModel）基本假设的情况不会侦测检验，不会进行补救；对时间序列数据不会根据情况进行处理，那所得出的结论自然是站不住脚。课程学习不系统的原因主要还是课时不够，课堂教学跟不上大纲的进度。因而，学生对计量经济学知识掌握的不成系统，对于经验研究中已经很成熟的方法，在学生自己完成的论文中却没有使用，致使经验研究得出错误的结论。

四、改进《计量经济学》授课效果的建议

基于以上几点分析，本人认为，为了加强学生利用计量经济学理论解决实际问题的能力，提高本科毕业论文的计量回归分析水平，应在以下几方面改革：

中教数据论文范文第13篇

关键词：本科毕业论文；原因；探讨与实践

一、高校毕业论文（设计）质量下滑的原因

（一）从学生角度思考毕业论文质量下滑的原因

1.缺乏获取信息资料的途径与能力。毕业论文从选题到实施需要以充分的文献调研为基础。然而，绝大多数毕业生对文献调研并不重视，根本就没有慎重独立思考，甚至有的毕业生对自己所做的课题根本不理解。在查阅文献时，这些学生仅仅依靠百度、谷歌等大众搜索工具，而忽视专业文献查阅数据库，如SCIfinder数据库、PubMed数据库与ScienceDirect数据库等。2.面对实验数据的综合分析能力差。学生对检验数据的信息转化能力，就要求学生清楚地了解检测方法的原理以及它的局限性，并正确认识结果的意义和解释。在药学实验中会出现各种实验数据，如波普数据、分析测试数据、药物活性数据等。作为一个药学专业毕业生，就必须要学会如何分析这些数据。3.剽窃与造假等不端正的学术行为泛滥。不端的学术行为，指的是学者对学术进行剽窃、造假、抄袭等的不良行为。毕业论文是大学生结束大学学业的标志，是检验学生阶段性学习成果的重要手段。但是，许多本科生的毕业论文都存在严重的抄袭现象。根据调查，全国重点的一流大学百分之十的论文都存在抄袭现象，甚至普通大学的毕业论文抄袭率高达百分之三十左右。而且，大学生毕业论文学术不端现象日益呈现多样化的趋势：⑴公然抄袭，即对别的学者的实验观察结果、数据以及记录，原始性的语言和思想等进行公开直接使用等不被认可的行为，这种行为在科研领域出现的频率比较高。⑵数据造假，即数据的捏造和虚构，以及参考文献的胡编乱造。⑶寻找。这种现象的出现不但不符合大学生毕业论文的根本要求，而且违背了高校要求大学生撰写毕业论文的初衷，更是对高校教育精神的极大挑衅。4.紧张的毕业实习、找工作和各种考试影响毕业论文的写作精力。许多高校将本科毕业论文（设计）安排在最后一学期，但是最后一学期是学生忙于就业的时期，况且目前就业压力越来越大，竞争越来越激烈，大多数学生都忽视了对毕业论文的设计，而是忙于择业。对学生来讲，最后一个学期是一个非常特殊的时期：（1）找工作的同学不是参加各种面试，就是忙于准备各种公务员的考试；（2）找到工作的同学还需要在单位实习一段时间；（3）研究生笔试通过的同学还要花费大量的时间和精力去准备研究生的复试；（4）没考上研究生的同学要花很多的精力去找工作。

（二）从教师角度思考毕业论文质量下滑的原因

1.指导教师科研能力和指导能力不足，本科设计选题不新颖。一些指导教师自身科研能力一般，有的甚至不熟悉指导的学生论文所涉及的领域，再加上指导能力欠缺，这就造成了对学生论文的指导工作只是表面应付。2.指导教师在指导毕业论文（设计）的过程中责任心不强，存在放任自流的现象。一些指导教师以科研任务和课堂教学工作繁重为由，不与学生联系或对学生提出的问题不予认真解答，学生的论文拿来过一遍就成，没有中间的反复修改与指导。

（三）从教学资源角度思考毕业论文质量下滑的原因

1.指导老师不足。在我国高等教育大众化的背景下，高校扩招。这样的结果就是导致指导学生毕业论文（设计）的师资力量相对不足。此外，在现有师资力量中，许多教师由于长期不从事一线科研工作，导致与外界科研现状严重脱节。这导致所选研究课题陈旧，而且不可避免出现重复现象。2.学校科研经费与设备投入不足。学校在本科生毕业论中投入的经费与设备相对不足，导致指导教师在选择课题时受到局限。特别是没有承担课题的教师，这种感觉尤为明显。“工欲善其事，必先利其器。”相关仪器设备性能良好、套数充足是保证学生顺利进行科学实验研究的重要物质条件。然而毕业生人数多，用于毕业实习的仪器设备少，许多学生只能合用一套设备，使用时间按计划执行。

二、我校药学院在提高毕业论文质量方面所做的改革

引入本科导师制，确立学生严谨的科研态度与责任心。本科生导师制是由指导教师对本科生的思想、学习、生活等进行辅导，定点定人因材施教，以提高学生的思想道德素质、文化素质、专业素质和分析解决问题、适应社会竞争的综合能力的制度。它是构建素质教育、培养创新人才的本科教育改革新模式。本科导师制有利于实施个性化教育和素质教育，实现学生的个性化培养。这便于导师根据学生的个性特点指导学生进行毕业设计、制订成才计划，便于导师采取个别辅导的方式帮助学生克服困难，早日成才。提高本科毕业论文要求。为了杜绝论文抄袭，我院要求所有的本科毕业论文必须是研究性毕业论文。并且我院对论文的格式、论文内容都提出了相应的要求。此外，在安排指导教师的时候，学院尽量安排正处于科研一线的教师，让学生真正体验到如何从事科研。提升教师队伍的业务素养。本科毕业论文指导教师的水平决定着选题的新颖程度、水平的高度以及论文的质量。因此，为了提高整体毕业论文水平，学院有计划地将年轻教师送出国深造，提高其自身的科研水平。

三、结束语

毕业设计是大学生教育的最后一个实践性过程，也是锻炼学生综合素质的主要方式。然而，提高本科毕业论文（设计）质量是一个系统、长期的工程，不可能一蹴而就，需要学校各方协调、配合。鉴于本科毕业论文（设计）在本科教学中的重要作用，本科毕业论文（设计）工作只能加强不能削弱。各高校要不断创新本科毕业论文（设计）工作的思路和方法，以使本科毕业（设计）质量不断提高，从而提高本科生的培养质量。

作者:周中振 单位:南方医科大学

参考文献：

[1]唐丹林，尹进.提高本科生毕业论文质量的思考与探索———以四川大学生命科学学院为例[J].高等教育发展研究，2010，（4），30-33.

[2]郑增娟，段煜，张维芬.提高地方高校药学专业本科生毕业论文质量的教学改革[J].西北医学教育，2015，02.

[3]潘夕春，周红，陈晓红，刘涛.药学本科毕业论文的规范化研究与实践[J].现代医药卫生，2015，02.

[4]惠明.高校毕业论文教学中存在的问题及分析———以河南工业大学生物工程专业为例[J].河南工业大学学报（社会科学版），2009，03.

中教数据论文范文第14篇

一、概念探讨

（一）范式

何为“范式”？“范式”是由美国著名科学哲学家托马斯・库恩于1962年在其《科学革命的结构》一书中提出的，他在此书中系统地阐述了关于“范式”的概念与理论。库恩认为：“范式有两种意义不同的使用方式。一方面，它代表着一个特定共同体成员所共有的信念、价值、技术等构成的整体。另一方面，它指为着那个整体的一种元素，即具体的谜题解答，把它们当作模型和范例，可以取代明确的规则以作为常规科学中其他谜题解答的基础。”同时，库恩也认为，在科学研究中存在着不同的范式，这些范式不是一成不变的，它在科学研究的进程中完善、发展，最终可能退出。随着科学研究的发展，新的信念、规则和技术会取代原有的信念、规则和技术，新的范式会出现，并完善、扩充或者代替旧的范式，这就是科学发展进程中的科学革命。

（二）大数据

什么是大数据？国际数据中心在2011年的报告中定义了“大数据”：“大数据技术描述了一个技术和体系的新时代，被设计为从大规模、多样化的数据中通过高速捕获、发现和分析技术提取数据的价值。”这个定义刻画出大数据的四个显著特点：（1）大容量：数据的总体容量大，数据可以产生于网络、机器、人的行为等。（2）多样性：大数据类型多样，包括结构化的数据、半结构化的数据和非结构化的数据。（3）高速度：数据产生的快速性，每一天都有大量的数据产生；数据需要及时处理，否则其价值会大大降低。（4）价值性：海量的数据意味着潜在的巨大价值，通过数据分析，能使价值得以实现。

大数据时代的到来使科学研究的范式发生了变革。2007年，图灵奖获得者吉姆・格雷在其演讲中描绘了科学研究的第四范式即数据密集型科研。格雷认为，从进行科学研究方法的角度看，从古至今的科学研究方法包括：（1）实验科学，它出现于一千年前，是对自然现象进行描述论证及系统归类的研究方法。（2）理论推演，它出现在几百年前，主要利用模型和归纳开展研究，由特殊到一般进行推演。（3）计算机仿真，它开始于几十年前，主要运用计算机模拟复杂现象，科学数据可以用模拟的方式获得，不再依赖于单一的实验。（4）数据密集型科学，它是在前三种方法的基础上，采用计算机分析、处理、储存、统计大数据，从中获取知识。

二、大数据时代背景下科学研究的基本特征

大数据技术带来了新时代科学方法的新形式，而基于大数据技术的密集型科学的发现为科研的发现提供了新范式。大数据是相对以往小型、局部性数据而言的，在利用大数据进行分析和工作时，科学研究也呈现出区别于其他类型科学研究的新特征。

（一）更加注重全体而轻抽样

以往的科学研究数据源于样本，抽样的标准、方法以及抽样的数据和代表性关系到科学研究的进程以及科学研究结果的质量。而在大数据时代，“随着储存和软硬件的经济性和工具的先进，海量数据的处理能力得到提升，数据挖掘算法不断改进与丰富，特别是统计分析和机器学习的神经网络建模技术发展，抽样并非是必要的手段和方法论”。因此，在大数据时代背景下，科学研究可以在不受样本影响的情况下处理与某个现象相关的数据，并发现数据背后的规律，从而建构科学研究的意义。

（二）更加注重发现而非实证

传统的实证研究强调在理论的前提下建立假设，然后通过随机抽样的定量研究法获取数据，验证假设，证伪理论的适用性，这是一种自上而下的决策和思维过程。而在大数据时代，科学研究更加注重知识的发现及预知，探索未知的知识领域，在没有理论假设的前提下，去挖掘信息，再对其进行分析、处理，从而预知事物变化的趋势与规律，这种预见性是一种自上而下的知识发现过程。因此，在大数据时代背景下，科学研究将更加注重发现，预知事物的发展趋势及内在规律。

（三）更加注重研究效率而非精确度

在传统的科学研究中，每条数据都包含该研究所需的信息，然后对信息进行归纳、抽象等处理，这使得研究的精确度得以确保。而在大数据时代，海量的数据意味着巨大的价值，通过数据的挖掘、分析、处理等，数据的价值得以实现。但是，海量的数据也意味着数据价值密度低，科学研究也存在误差及不确定性。正如有学者指出：“如今，我们已经生活在信息时代。我们掌握的数据库越来越全面，它不再只包括我们手头现象的一点点可怜的数据，而是包括了与这些现象相关的大量甚至全部数据。我们不再需要那么担心某个数据点对整套分析的不利影响。我们要做的就是接受这些纷繁的数据并从中受益，而不是以高昂的代价消除所有的不确定性。”因此，在大数据时代，科学研究将更加注重研究的效率，允许研究的误差及不确定性。

（四）更加注重相关研究而非因果研究

传统的科学研究主要通过推理来揭示变量之间的因果关系，而在大数据时代，科学研究不再仅仅只关注事物之间的因果关系，而是转向关注事物之间的相关关系，问“什么”而不问“为什么”，从而找出事物发展中的规律。“大数据的研究不同于传统逻辑推理研究，而是对数量巨大的数据做统计性的搜索、比较、聚类、分类等分析归纳”，从而精确地找出事物之间的相关关系，进而为研究者提供新的研究视角。因此，在大数据时代，“我们需要改变我们的操作方式，使我们能收集到所有的数据，而不仅仅是使用样本。我们不能再把精确性当成重心，我们需要接受混乱和错误的存在。我们应该侧重分析相关关系，而不再寻求每个预测背后的原因”。

三、大数据时代背景下我国教育研究范式存在的问题

改革开放以来，“范式”概念的引入为我国教育研究注入了新鲜血液，有力地推动了我国教育理论的研究与发展。而大数据时代的到来，带来了科学研究新范式的发展，传统的教育研究范式面临着挑战，因此，反思我国教育研究范式存在的问题是必要的。

（一）重文献研究，研究方法单一

文献研究法主要是通过搜集、整理和分析文献，从而形成对研究对象的科学认识，文献研究法具有适应性较强、方便易行、省时省钱、效率高等特点。长期以来，因我国教育研究受经费、研究者自身条件等因素的限制，文献研究法被教育研究者广泛应用。不得不承认，在改革开放之初，在我国急需了解与借鉴国外教育理论、政策、经验，同时教育研究经费不足、条件有限的情况下，文献研究法为我国教育研究及理论的发展作出了重大贡献。但是，文献研究法是一种比较被动的研究方法，因为有些文献资料很难获得，现有的文献难以系统地、全面地反映研究对象的总体特征，有些文献的价值难以确保甚至与事实脱节。因此，在大数据时代，文献研究法已不能满足教育研究的需要，采用多种研究方法，使研究方法多样化已成为教育研究必须要解决的问题。

（二）缺乏理论基础与分析框架，科学性无法确保

按照托马斯・库恩的观点，区分科学与非科学的标准是看有无范式，是否在范式的指导下开展研究活动。库恩认为，在常规的科学时期，“范式既是科学家观察自然的导向，也是他们从事研究的依据。范式是一个成熟科学共同体在某一段时间内所接纳的研究方法、问题领域和解题标准的源头活水”，换句话说，范式赋予了某科学共同体内科学研究者相同的科学信念，也为其提供了相同的观察视角、分析思路及技术方法来审视研究对象。范式规范着科学研究者的研究活动，范式的不同会导致研究思路及方法的不同，最终导致研究结论的差异。一个科学研究者如果在范式的框架下从事研究活动，那么他的研究活动就是科学的，反之，则不科学。在过去很长一段时间内，我国的教育研究重文献研究，研究方法单一，缺乏理论基础与分析框架，这往往给人一种“不科学”的感觉，虽然近年来我国学者已将社会学、生态学、经济学等学科理论与框架应用于教育研究之中，但由于主要是借鉴外国的研究理论与分析框架，因此我国教育研究仍缺乏明确的理论基础与分析框架，所以，在大数据时代背景下，理论基础与分析框架的确立刻不容缓。

（三）重直接借鉴，缺乏理论创新

我国教育研究的重要目的之一即借鉴国外先进的教育制度、理论和经验，改善本国的教育实践。长期以来，由于受西方强势文化的影响以及我国研究者原创思维的缺乏和浮躁的心态，实质性的中国教育理论并未真正形成，取而代之的是借鉴、吸收和模仿。不得不承认，我国教育研究者把国外先进的教育理念、制度及经验介绍到我国，为我国教育制度的建设、教育理论的发展及教育改革等作出了重大贡献。但是，照搬国外的教育理论惯性成了所谓的“研究”，而真正本土化的理论范式及创新可谓是凤毛麟角，甚至销声匿迹。有学者指出：“问题及解决是理论生成的出发点及归宿，问题意味着智慧，人们发现了问题，往往意味着人们有了新的思维方式和研究视角，才会有破旧立新之举和原创性的成果。”但是，照搬国外教育理论、与我国具体的教育实践相脱离的非本土化教育研究谈何发现问题？谈何产生新思维、新视角？谈何理论的创新？因此，在大数据时代背景下，教育理论的创新迫在眉睫。

（四）重描述性的研究，基于证据的研究不足

在我国，教育研究主要从宏观上对世界各地的教育理论、制度等进行描述性的研究，基于证据的研究缺乏，尤其是基于大规模调查研究和大数据库的研究很少。什么是基于证据的研究？戴维斯・菲利普指出：“基于证据的教育研究有两个操作层面：一是利用世界范围内研究已得出的结论和教育及相关文献证据，二是在现有的证据匮乏或已有的证据存在疑问、具有不确定性及薄弱性的地方建立好证据。”换句话说，基于证据的教育研究应建立在客观事实基础之上，这种客观事实是通过观察、整理、分析已有的证据或用其他研究方法建立好证据去证实了的。基于证据的研究“最大限度地消除研究者基于个人主观偏见、价值立场和政治倾向等的自我诠释，回归到以量化和数据分析为主要方式的客观性解释”。在大数据时代，教育研究应把“数据”作为研究的基础，强调全样本性，通过整理、分析、处理海量数据中的相关性寻找事物间存在的规律。描述性的研究往往是不够的，基于证据的教育研究是急需的。

四、大数据时代背景下我国教育研究范式转变之路径

面对以上问题，我国的教育研究范式转变势在必行。我国教育研究范式转变首先要适应大数据时代的要求，其次要建立科学的研究范式。因此，我国教育研究范式的转变也有多方面的要求。

（一）公共教育数据资源的深度挖掘

美国麻省理工学院在其《科技评论》杂志上提出，在未来5年对人类产生重要影响的十大新兴技术中“数据挖掘”居于第三的位置。数据挖掘被称为未来信息处理的骨干技术之一，是因为它正以一种全新的概念改变着人类利用数据的方式。在大数据时代，“数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而绝大部分都隐藏在表面之下”，因此教育研究者应深度挖掘数据。所谓的数据挖掘是指综合运用统计、机器学习、人工智能、高性能计算、数据可视化等技术和方法，对大数据进行分析、处理，再通过数据建模，发现研究对象的相关关系，从而预测研究对象的发展趋势及规律。在大数据时代，教育研究者不用亲自去获取研究数据，可以充分利用现有的数据库，挖掘公共教育数据资源，探求数据背后的复杂关系及教育规律，并发现解决问题的方法，这便是教育研究的一个创新点。如今，国际组织、世界各国及地区等都建立了相应的数据库、网站等，如OECD（世界经济合作与发展组织）建立的PISA项目数据库（针对基础教育阶段学生学习成绩的国际学生评估项目数据库）和AHELO项目数据库（针对大学生学习质量的国际高等教育学习成果测试项目数据库），联合国教科文组织关于教育中性别方面、全民教育方面等的数据库，世界各国教育部建立的官方网站等。

（二）多种研究方法的数据收集

随着研究条件的不断改善和大数据时代的到来，研究方法的多样化以及研究方法的转型、创新已经成为时代及科学研究的客观要求。研究方法是决定研究质量的关键因素，是研究者们进行研究时所采取的步骤、手段及方法的总称。由于社会及科学技术的发展，不同的时代都有其时代所特有的科学研究方法，从借鉴时代的经验描述到因素时代的历史研究、因素分析法，到社会科学时代的科学量化法、问题解决法等，我国教育研究不断地汲取其他社会科学的研究方法，同时也将自然科学的研究方法应用于教育研究之中，不断地丰富、拓展着我国的教育研究方法。在大数据时代，我国教育研究应该突破传统的文献研究法、历史研究法等，多去尝试其他社会科学和自然科学的研究方法，多层次、多方面、多指标、全方位地收集有关研究对象的数据资料，并对这些数据资料作出科学的分析、处理，从而建构意义，促进我国教育理论、研究方法的创新与发展。

（三）理论基础与分析框架的清晰确立

大数据时代的教育研究，首先要通过多种途径和方法深度挖掘数据，使教育研究建立在证据基础之上，即基于证据的教育研究。其次要运用理论基础与分析框架对获取的数据进行科学的分析，使研究结论言之有物、令人信服。那么，如何确立清晰的理论基础与分析框架？在大数据时代，社会的发展与技术的进步，既为教育研究带来了新的视角，也为教育研究提供了新的研究工具与研究手段。教育研究者可以从不同的视角，运用其他社会科学和自然科学的理论分析框架去解释数据，使教育研究的范式多样化。同时，现代信息技术、测量和统计手段、脑成像技术等为教育研究提供了更好的研究工具与手段，因此，从外显行为到大脑内部、从个体到群体的全方位研究已成为可能，研究者可以使用新科技来建构新的教育理论与分析框架。在大数据时代背景下，我国的教育研究者应敢于打破传统的教育研究范式，敢于用新的视角与新的科学技术，提出新的教育理论与分析框架，打造出适合中国国情和思维方式的研究范式。

（四）对知识理论原创性的重视

所谓的“原创性研究是最初解释特定研究对象构成要素和运行与发展规律的研究，或最早提出特定的解决问题的思路或模型与方式的研究”。自改革开放以来，我国教育研究主要是借鉴国外的教育理论、制度、研究方法等，“惟洋是瞻，跟风国内，风起潮涌，到处可见重复研究和模仿之作；研究中没有自己的原始性素材，没有自己的话语和表述方式；研究成果缺乏中国文化的意蕴，缺乏中国教育实际的根基，缺乏独特理论创造的底气”，原创性是研究的生命，是研究必须遵循的基本准则，也是学术评判的最高准则，因此，要高度重视研究的原创性。在大数据时代，教育研究者更应“追求教育研究的独立性、自主性和应有尊严”，少借鉴外国的教育理论与分析框架、制度经验等，而应多运用现代化的技术手段获取第一手数据资料，然后进行独立而独特的教育研究，得出具有创造性的研究成果，并产生引导性的影响，从而“改变教育研究领域对外界的依附性地位”，为中国教育科学及理论的发展作出原创性的贡献。

中教数据论文范文第15篇

关键词：微课程；数据库管理系统；理实一体化

中图分类号： TP311.13-4；G712 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）18-111-2

1 绪论

科技在发展，教学方式也在不断更新，为适应“技能型”人才培养的要求，本文希望利用微课为辅助手段对《数据库管理系统》课程采用“理实一体化”的教学模式，淡化理论（课堂）与实践（上机）的界限，树立理论为实践服务的理念进行探索，并讨论以任务驱动―案例教学―实践为主的方法，以掌握数据库应用技能为核心展开教学，培养学生数据库管理技能和创新精神。“理实一体化” 教学模式能将理论知识、操作技能等很好的结合到一起，而传统的教学模式中大都是理论和实践相分离的，现代职业教育更多的是应该偏向动手实践操作能力的培养，这样才更能符合高职技术技能型人才的培养目标。微课程短小精悍，知识点重难点明确，学生在目前网络如此发达的微时代可以随时下载学习。能够帮助学生更好的理解每一个理论知识点，为进一步实践打好基础。

2 深入理解微课程的含义

笔者认为，微课程设计的初衷是因为学生课堂注意力时间不够长久，所以希望通过1分钟，5分钟的小课堂让学生保持高度集中的注意力。对“微课程”这一概念的定义繁多。但总结起来，微课程就是要把老师的课程，用数字化手段进行数字化，这样学生在任何时间，任何地点，可以反复来看。微课程并不是将文字教材变成有声教材，而是教师个人对教学内容的深入理解，从而转化到帮助学生理解的教育策略和教育方法。微课程在辅助知识点讲解与巩固课后起到了重要作用。

3 “理实一体化”教学的过程和优势

“理实一体化”教学的关键在于理论与实践穿行，如何将两者有机融合，在教学实施中，其教学尺度难以把握，实践过多，学生对基本理论知识的掌握不够、不扎实。在教学过程中如何适时的穿插录象、投影、板书、讲述，教师的备课工作量大且必须较为周密的计划与安排，否则教学尺度一旦把握不准，就难以达到一体化教学的要求。如果能很好的将两者有机的结合，实现真正意义上的基于微课程的理实一体化教学，必将能充分调动学生的学习热情和兴趣。

高职学生在入学时分数普遍偏低，理论基础较差，但他们形象思维能力较强，实际操作能力也比较强。如果从软件生产过程的角度来评价，这只是教会学生获得孤立的、静态的“死”知识，与高职教育所强调的职业能力的重要组成部分――整体化工作流程中所必备的技能知识相差甚远。同时，这样的教授过程使得学生过多地倚重接受学习，却忽视了发现学习、探究学习和行动学习在其专业能力培养过程中的价值，无利于学生对于软件行业社会经验的获得以及实践能力的形成。因此希望通过一些实际操作来更加形象化的引导学生。激发他们的主观能动性和创新精神。

4 基于微课程的《数据库管理系统》课程理实一体化教学探索

如何在平时的课程教学中运用好微课程，是信息化教学的一个新课题。老师们在平时教学中，特别是理论联系实际比较紧密的课程中，经常会碰到一些难讲，学生难理解的知识点，这就需要我们去探寻这些细小而真实的问题。当找到问题后，我们需要去寻找问题的真正原因，再去研究解决的策略。同时，将这些研究嵌入到自己的教学实践中，经过这样的研究过程，再结合PPT，将自己研究的成果通过文字、画面、音频或者视频呈现给学生，这样对于某门课程中某一个难以理解的知识点的形象讲解就出来了，一堂微课也就随之诞生了。

本文以《数据库管理系统》课程为例，讲解基于微课程的理实一体化教学的探索。数据库是一门理论和实践结合紧密的课程，如果不能将理论和实践很好地结合起来，学生就很难理解抽象的理论，学生通过学习数据库这门课程，除了掌握基础的知识点、基本的概念和基本的技术外，更重要的是能够设计规范化的数据库，进而能完成完整的数据库系统的建设。由于初学者对这门课程的知识点理解较抽象，因此我们设计微课程，尽可能使某些难以理解的知识可视化，使学生对数据库的基础知识有直观和感性的认识，并使之系统化，加深学生对基本知识的掌握。

比如，在数据库的学习中要学习数据模型，我们可以引入地图飞机等具体的模型概念，让学生知道模型是现实世界特征的模拟与抽象。数据模型也是一种模型，它是现实世界数据特征的抽象。

这是一架飞机模型，在我们人脑的反应就是：名称：波音747，特征：重量10吨，长度：50米，产地：美国。但如果在计算机中表示，就如下所示：

[编号＼&名称＼&类型＼&重量＼&长度＼&产地＼&001＼&波音747＼&客机＼&10吨＼&50米＼&美国＼&]

理解数据模型的基本概念对后面学习数据库的设计打下很好的基础。因此，通过微课程将每一个难点讲解透彻，可以帮助学生更好的设计数据库。

目前在很多学生尽管都学了数据库这门课程，但却不知道数据库在真实的系统中是如何使用的，对数据库系统没有一个完整的直观的认识。为此，我们尝试在利用微课程简单的介绍了数据库的基本概念后，再布置一个数据库设计的任务，在完成数据库设计的过程中，再慢慢引入和讲解数据库的SQL语句以及数据库的规范化。

“微课程”设计的核心思想是情境式教学，首先要创设情境，使学生用最短的时间去了解和掌握知识的要点和难点，这样可以更好的提高学习效率。而调整教学，先让学生设计数据库，是为了更好、更真实的实现“理实一体化教学”。

按照这种方式学习，学生才能够形成较清晰的知识体系架构。

5 结束语

“理实一体化”的教学模式，无论是对教学质量还是教学效果的提高都起到了很大的作用，而这种教学模式更多的适合用在有一定操作要求的课程上，“理实一体化”教学实质就是借助一定的手段，通过教师的传授引导学生掌握理论知识和操作技能的过程。通过“理实一体化”教学，使学生从不知道到慢慢熟悉，从生疏到熟练到形成技能技巧。基于微课程的理实一体化教学是经过实践证明，可以改变数据库课程教学的较好方法。

参 考 文 献

[1] 吴晓刚.基于项目驱动的数据库课程自主探究式教学模式[J].计算机教育，2012.2：81-87.

[2] Slavin，R.E.Educational Psychology：Theory into Praction， Englewood Cliffs，NJ：Printice-Hall，1991.

[3] F・劳耐尔.学习领域课程开发手册[M].北京：高等教育出版社，2007.

[4] YUAN Wentao， Qiao Ailing. The Research Based On the Ap-plication of the Formative Evaluation in the Basal Education Teaching [J]. Modern Educational Technology， 2007（11），89-92.