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教育大数据 想抓住你不易

时间:2017-09-28 22:06来源:普宁教育网作者:funiss
 
 
  同时,我的情绪也有些低落,喉咙哽咽着发不出声。都有好几天了,还未从《大唐荣耀》这部电视剧里走出来。这是从来没有过的事情,从前最好的电视剧或电影最多也是陪点眼泪,过后就好了。第一次为一部电视剧执念于此,也许自有它最深打动或者触动我内心最柔软的底部的地方。后来,我细细梳理发现,可能就是广平王的纵无边度的爱和余生的夙念了。
  
  夙念,可以理解为永远的思念:夙念,是还未走过的日子的思念。如果,思念还可以持续下去,而彼此都还安好,那么就算各在一方也是幸福的。而广平王的思念,却是那么孤独。一个人的古城,一个人的天下,一个人的兵荒马乱。他的爱是绝望的,是悲痛的,是说不出的殇殇。但他的爱却又是绵绵无绝期。沈珍珠何其幸运,遇上此痴情痴恋的男子?
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  从第一次初次相见,他就不巧沦陷。于是拼命地想保护她,给她最温暖的爱。一边是江山社稷,一边是美人如画,无论在怎样危机的关头,他从未放弃过她,紧紧抓住她的手,放在心跳的胸口呵护着。无论怎样的权势,无论怎样的利诱,他从未动摇过自己的内心,她永远是他心头唯一真爱珍藏的女人。
  
  他在人前是个沉着稳重的足智多谋的人敬人爱的太子,在她面前,却像个孩子。只有她笑了,他才笑得那么灿烂,灿烂中带着腼腆,带着羞涩,更多的是温暖。当所有的动乱结束后,他登基做了皇帝。他唯一想要的女人还是她。当他知道她的身体即将到了大限,而她又不想让他知道伤心时,他继续保持沉默,装着不知晓的样子。可是,他的内心何其悲伤呀!当她提出去云游四海的时候,他同意了,只是说要她早点回来,后位会一直为她而留的。明明彼此都知道,此去将是无绝期。这是一种怎样的悲嗷?真让人未语泪先流。
  
  她离宫的时候,他装扮成马夫送她一程又一程。一个车里,一个车外,却是生死离别。路上,她下车去了他们初次相识的地方,他在后面紧紧跟随,多想还可以像从前一般小心翼翼呵护她。然后,她再度上了马车,换了车夫。送君千里,终须一别。他奋力骑马追赶她,在一座大山上停了下来。他从高高的山峰上一直遥望她远去的方向,没有尽头,没有尽头。落日的余辉洒落在他的身上,把他的身影拉得那么长,那么落寞,那么痛不欲生。
  
  他泪流满面。写到这里,我的泪又滚落下来了。想来,这人世间最难闯过的还是情关吧。其实,他可以挽留她在身边,直到她生命的终止。也许两个人还会有短暂的时光相处,但是她不愿意他眼睁睁看着她逝去而伤心欲绝,所以才选择了离开。而他尊重她的抉择,忍住内心莫大的悲痛,装着若无其事的样子,目送她的离开。爱,在该放手的时候就要放手。只因,成全才是爱的最高境界。
  
  只是,在以后漫长的岁月里,剩下的就只有回忆了。不管多少年后他怎样拼命的想念,她都听不到,感受不到了。漫长的夙念,万语千言唯有寄语清风明月。也许在他长长的余生里,除了夙念还会有其他的女子相伴。但,如果在弥留之际,他还依然记得她,念着她的名字,我想这就是这段感情最唯美的诠释了。
  
  愿这个世界少些苦痛,少些别离。然后,多一些温暖,多一些爱意。愿我们都能在灯火阑珊时找到彼此,然后来日方长,然后可以相伴很久很久。
  专家指出,目前国内教育领域的“大数据”仍处于概念阶段,大家都在起步和探索过程中,尚无比较成功的大数据应用案例,不少大数据应用也都处于较浅的层次。不过,随着教育大数据的不断积累和深入发展,“大数据”必将有利于我们的个性化教育,对教学和管理产生深刻影响。
 
  随着“大数据”概念不断升温,教育行业如今也被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域。几乎每家不甘落后的教育机构都在拥抱大数据,把大数据当作在激烈竞争中脱颖而出的秘密武器。
 
  “其实,十几年前我们就在做数据仓库和数据挖掘。如今大数据这个概念兴起,主要基于两点,一是数据海量增长,处理样本数变多;二是物理运算能力增强,给处理海量数据带来可能。”在计算机博士、朗播网CEO杜昶旭看来,大数据既没有那么神秘,但也不像有些人想象得那么简单。
 
  干扰性数据多 影响统计分析精度
 
  杜昶旭认为,与其他行业的大数据相比,教育行业大数据目前数据量比较小,教育数据噪声也比较高。他解释,目前在线教育不像电商,用户数量庞大,数据可以累积到海量。而且教育垂直属性特别明显,大量数据会分流向不同垂直领域。
 
  而不同垂直领域之间的数据融合度比较低,比如语文和数学的数据很难放到一起来分析;数据噪声简单讲指干扰性数据、无用数据,比如录播视频,用户行为很简单,有暂停、关闭、重看等等,但是这些操作的原因很多,并不一定是没看懂内容,所以干扰性数据非常多,数据统计分析的精度会受影响。
 
  “此外,教育数据标准化程度非常低。数据大致可分为结构化数据和非结构化数据。以描述人一个人打比方,结构化数据就是人的身高、体重、性别;非结构化数据则可以是人的声音、照片等。”杜昶旭说,很多教育数据比如视频数据、语音数据等都是非结构化数据,数据模型构建会比较复杂,“所以,教育大数据需要解决数据量和数据处理的问题。”
 
  优质技术分析 要有一流试题保障
 
  互联网教育研究院院长吕森林也指出,教育大数据分析并不是有数据就可以,如果数据中有很多垃圾数据,那么分析得出的结论也可能是垃圾结论。
 
  “比如题库类产品,一道题可能需要20多个指标来分辨学生各方面的情况,如区域、学科、难度、知识点等等,如果试题质量比较低,区分度比较低,那做大数据分析的意义就不会太大。此外,现在的大数据分析多集中在选择、判断等客观题,对带有步骤的主观题、作文等进行统计分析则有更高难度。”因此,题库的大数据分析看起来比较简单,但实际上技术、资金门槛都比较高。
 
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