大數據降低掛科率是什麼意思

⑴ 大數據在未來生活中的運用

哈爾濱理工大學孫名松談大數據在高校智慧校園中的應用

摘要： 2月15日，哈爾濱理工大學軟體學院院長、教授孫名松在CIO時代APP微講座欄目作了題為《大數據在高校智慧校園中的應用》的主題分享，

關鍵詞：

CIO時代APP
微講座

一、小數據時代與大數據時代

「數據（data）」在拉丁文里的意思是「已知」，也可以理解為「存在」。所以「數據」就是「存在」，「大數據」就是「大存在」。研究大數據，就是研究大存在，亦即研究一切物質、一切行為、一切思想，以及人類自身。

數據充斥並改造著人們的生活、工作。數據化是指把現象轉變為可指標分析的量化形式的過程，其中包含對世界的梳理、理解，並形成可保存的經驗。計算和記錄共同促成了數據的產生，是數據化的根基。而數字化是把模擬數據轉換成0、1表示的二進制碼，方便人類使用現代技術對數據進行更好的處理。數據化是一種思想，數字化是一種手段；數據化古而有之，數字化方興未艾。

小數據時代依靠隨機采樣，其原則是以最少的數據獲得最多的信息。但如此，則無法了解一些微觀細節，不利於對某些特定子類進行分析。而「參差不齊是世界的本質」，細節缺失將會影響到對整個自然活動、人類活動的探索與研究。此外，隨機采樣以研究者的理論前提為設計基礎，只能對已遴選的問題進行解答，而難以慮及其他問題。也就是說小數據時代是以極其有限的信息面對有「偏見」的問題。

大數據時代，意味著將世界數據化，意味著世界的本質就是信息。世界不僅被看成一串事件的組合，更被看做信息的集合，數據的集合。這是世界觀的深刻變革：人類具備以往認識並處理事件的經驗而不盲從於經驗，人類採集「數據」但更明確「所見、所思、所得」皆為「數據」，我們生活在數據的海洋之中，我們自身即為數據。

以上，從小數據時代到大數據時代，伴隨或產生了以下幾種轉變與認識：

1、意識到「樣本」等於總體。用更大、更全、更綜合的態度來觀察、理解、關照世界。

2、大數據對於精確性的要求降低。在小數據時代，因為數據少，所以對數據的精確度要求非常之高，而當大量數據出現時或者要求數據量大時，必然需要接受數據的紛繁復雜。

3、要意識到數據錯誤並不是大數據的固有特性，而是需要處理的實際問題，該問題可能長期存在。

4、混雜絕不等於錯誤。混雜是大數據的常態，且應該是一種基本態和標准態。

5、大數據揭示了傳統樣本無法揭示的細節信息，大數據是通往「精準」處理的基本途徑。

6、大數據時代，不再熱衷於追求因果關系，而是試圖探尋不同事物之間的關系，在此基礎上找到可供觀察的關聯物，以進行預測。而預測，是大數據應用的核心所在。

7、相關關系被闡釋之後，可進行因果關系的分析。但是必須注意到，因果關系只是相關關系的特殊形式，因果關系在大數據時代已經不是解釋世界的基礎；相關關系是一種較為普通的存在，在大數據時代更容易被發掘，可以更高效地指導實踐，甚或隨著大數據的發展，以往的因果關系可能會被證偽，或被視為相關關系。

其中第1點是大數據對於認識論的改造；第2—5點體現了大數據時代與傳統時代對數據要求的迥然不同；第6和7點則是數據間邏輯關系的優先性的顛覆。從實踐的角度而言，第1點可以作為前提，第2—5點可以作為數據搜集與處理的准則，第6和7點或可作為數據解釋的指導方向。

二、大數據在高校智慧校園中的應用

2015年國家提出並制定了「互聯網+」行動計劃，將「互聯網+」上升到了國家戰略。「互聯網+」的提出必將給高校智慧校園建設增加新的內涵、注入新的動力。藉助「互聯網+」推動數字校園加速向智慧校園升級，充分利用雲計算、物聯網、移動互聯、大數據等一系列新技術、新理念、新模式，打造全新的大學智慧校園，有力支撐大學未來發展戰略，帶動人才培養及評價方式的創新、提升校務治理水平，提供多層次的個性化服務和智能化管理決策，大學智慧校園建設的核心內涵可以概括為「全面的環境感知、無縫的網路互通、彈性的雲生態圈、海量的數據支撐、開放的學習環境、個性化師生服務、智能化管理決策、高效的校務治理」。

高校在信息化進程中，產生了各類結構化和非結構化的數據，包括教學管理數據、教學資源數據、學生信息數據等，大到高校的治校方針策略，小到學生的日常消費，數據繁多，類型復雜。利用大數據技術對這些數據進行搜集、分析，轉化為高校管理與服務可利用的資源，將對智慧校園建設起到非常重要的作用。

下面舉例說明大數據技術在智慧校園中的應用。

1、綜合校情展示

對學校管理者而言，通過綜合校情分析展示，可以對學校的在校生情況（本科生、研究生）、課程情況、科研成果情況、獎助情況、就業情況、教工情況、教師分布、幹部情況、傢具情況、資產情況、房屋情況、排名情況、消費情況等方面進行直觀的了解和橫向縱向的對比。結合歷年數據變化規律可以為輔助決策提供依據。不同系統之間數據的關聯性或許能夠給管理者決策提供新的思路。

綜合校情展示主要包括基礎數據分析展示和行為數據分析展示。

基本數據分析：如招生數據分析、學生數據分析、畢業數據分析、教師數據分析、課程數據分析、成績數據分析、就業數據分析、高校資產數據分析等。

行為數據分析：學校食堂就餐情況分析、一卡通消費行為分析、上網行為分析、圖書借閱行為分析、圖書館使用時長、上網時長/流量和成績之間的相關性分析、重點人群群體的特徵刻畫分析和預警等等。

舉例說明：

（a）高校就業信息統計。從高校學生的畢業去向、就業單位、就業地區、就業行業、就業薪資等多維度進行統計分析，全面呈現高校就業情況，為高校就業辦發現學生就業規律、有針對性的進行學生就業指導提供支撐。

（b）教學信息統計分析。為校領導呈現了高校熱門課程排行、各院系開設課程統計和學生成績統計分析、掛科率分析，全面呈現學生在校期間的學習與成績分布，為指導高校課程開設、提高學生成績提供支撐。

（c）一卡通統計分析。展現了高校學生整體消費能力、消費偏好，為後勤部門了解學生餐飲、購物偏好，有針對性的提升服務水平提供支撐。

（d）各生源地消費能力。按照生源地統計該地區學生的消費能力，來詳細查看在某一段時間學生消費額和消費次數的統計。

（e）學校網路使用狀況分析和學生上網行為統計。通過對學生上網的地址進行統計、分析，結合其基礎的個人信息數據，可按不同的維度，比如性別、籍貫、院系等來統計出不同類別的人群，對於某類網站的使用頻率。如果記錄的日誌足夠詳細，甚至可以統計出學生在網上消費的喜好或偏向，對於後勤或學工等部門也是一個比較重要的參考。

應用到的相關技術有：數據關聯分析、多源數據整合、海量日誌數據處理、benchmark、指標體系建立、AgileBI、全文檢索引擎。

2、公共資源使用情況分析

對於高校而言，食堂就餐、體育場館、教室、圖書館、校醫院等各類公共資源有限，師生沒有很好的途徑獲知這些資源的服務能力情況，導致經常發生排隊、擁擠的情況，給師生學習、生活帶來了不好的體驗。隨著學校信息化的推進，各部門管理信息系統逐步建設並投入使用；隨著技術的發展，特別是物聯網和智能感知設備的出現，使數字校園智能服務成為了可能。

數據來源於一卡通消費、一卡通門禁、無線網、校園安全視頻監控等。

（a）食堂、澡堂人員密度狀況及建議各食堂、公共澡堂各時段就餐人員密度情況，各類人員（年級、籍貫、職稱等）就餐愛好、習慣等。

（b）教室使用狀況、人員密度、各時間段教室使用情況、教室人數等；基於無線網路進行考勤。

（c）會議場館、體育場館使用狀況及人員密度。為師生提供會議場館的可用性查詢，體育場館的使用情況（有課、無課等），以及人員密度發布。

（e）圖書館座位使用狀況及人員密度發布，提供圖書館座位空閑情況及圖書館內人數等。

（f）校內人員密度分布。根據學校無線網數據、安全視頻監控信息，識別學校人員熱力分布圖。

應用到的相關技術有：數據關聯分析、數據挖掘（聚類分析）、海量日誌數據處理、多源數據整合（日誌數據與結構化數據整合）、高速內存資料庫、分布式全文檢索引擎。

3、個人數據報告

面向校園師生用戶提供個性化數據服務，展現師生在校園內學習、消費、生活、健康等

方面的個人行為習慣以，幫助學生從嚴謹的數據分析更加了解自己，以及與他人的差異，幫助校園師生感受信息化帶來的人文關懷與改變。

數據來源自一卡通消費、圖書館門禁、圖書借閱系統、校園網路系統、體育場館門禁等。

（a）校園卡賬單及消費習慣分析報告；

（b）圖書館進出頻次、時長及借閱習慣分析報告；

（c）網路賬單及上網習慣分析報告；

（d）體育健身鍛煉學期報告。

通過高校官方微信號、APP進行手機推送，移動互聯網時代方便用戶及時閱讀、分享、傳播。

面向校園師生用戶提供個性化數據服務，展現師生在校園內學習、消費、生活、健康等方面的個人行為習慣以，幫助學生從嚴謹的數據分析更加了解自己，以及與他人的差異，幫助校園師生感受信息化帶來的人文關懷與改變。

應用到的相關技術有：數據關聯分析、數據挖掘（用戶畫像）、海量日誌數據處理、多源數據整合。

4、圖書館電子期刊資源使用效率分析

高校每年花費資金購買著名期刊論文集，為師生用戶提供便捷的文獻檢索和下載服務。圖書館電子期刊資源的使用情況、不同學科對於不同電子期刊資源使用偏好的差異，是圖書館亟需了解的內容。通過對高校用戶期刊文獻檢索記錄的大數據分析，優化論文期刊購買方案，使圖書館可以采購到師生更加需要的資源（傳統紙質+電子資源），提高現有采購效率。

學校通常的做法是向數據商（如萬方、CNKI）購買電子期刊資源訪問統計數據，而這種方式基於學校整體訪問數據做統計分析，無法基於用戶做訪問詳情的分析統計，從而無法獲取到基於不同學科門類、不同學院和專業特點、不同教師等級的不同人群期刊訪問情況分析，也無法了解到不同資源庫的使用情況橫向對比分析。對師生的檢索關鍵詞進行挖掘也是非常重要的方向，而傳統的做法無法了解學校師生用戶檢索電子期刊資源的檢索偏好、檢索熱門等具體信息。

出口網路日誌數據記錄了師生訪問電子期刊資源庫的行為，通過大數據技術對出口URL日誌等數據進行處理及關鍵信息提取，關聯學校內部用戶信息數據，將實現圖書館電子資源使用的全面分析以及人群分析，為圖書館采購決策提供輔助。

數據來源自圖書館采購電子期刊資源列表、師生上網URL日誌、師生上網身份認證等。

應用到的相關技術有：數據關聯分析、海量日誌數據處理、多源數據整合（日誌數據與結構化數據整合）、分布式全文檢索引擎。

5、校園輿情監測

在移動互聯網大潮之下，無論是正面信息還是負面信息都會以更快的速度傳播。學校聲譽對學校招生、就業、評優評先等方面有很大影響，隨著移動互聯網和社交媒體的普及，高校越來越重視學校的社會評價。目前部分高校會利用互聯網數據監測學校聲譽，通過大數據的手段通過實時監測互聯網新媒體上與學校相關的新聞、傳播話題和用戶反饋，了解學校輿情、聲譽及影響力。

應用到的相關技術有：文本挖掘、語義分析（正負面判斷）、語義相似度計算、彈性爬蟲引擎、分布式全文檢索引擎。

我所了解的大數據在智慧校園中的應用還包括教學信息統計分析，通過對課程知識結構進行樣本分析，結合教育過程，綜合學生學習成績分布來驗證課程講授過程的合理性和工程教育認證中的達成度來綜合分析課程開設的合理性。

又如，學校資產管理信息分析，藉助於資產管理信息平台實現對校園基礎設施、教學實驗設備、校園通信網路設備等數據的採集分析，為學校基礎建設方向、教學實驗設備的維護、校園網通信設備的升級改造提供數據支持。

「智慧網格學生管理平台」，以高校信息技術和數字化校園建設成果為基礎支撐，建設以社區網格、管理網格、教育網格三個維度的網格為載體，面向學生發展的綜合管理與服務流程優化的總體框架。對學生培養全生命周期中的生活、學業、思想等發展過程進行主動輔導，形成協同可持續的智慧管理與導引發展新模式，具有學生畫像、學生行為預警（在校狀況、學業、消費、身心健康）、學生家庭經濟狀況分析、學生綜合數據檢索、學生群體分析等功能，能夠輔助學工部門、院系管理者和輔導員開展學生安全教育管理、學生心理健康輔導、精準資助等工作，提升工作效率，促進學生管理工作創新與實踐。

由於時間關系，今天就交流這么多。謝謝！

⑵ 掛科有什麼影響

在大學掛科有這很多的影響。

1掛科會會影響保研，評獎學金等一系列事宜，一旦掛科，該年的獎學金就都與你無緣了。不管你的綜測成績有多麼的好，參加了多少活動，只要掛過課，便會一票否決。

大學很多學科，都不像高中，只通過一次考試，直接決定成績。很多課的成績都會拆分為好幾塊，比如說平時成績，實驗成績等等，這是在降低期末考試的掛科率。一般平時成績，看的就是平時作業，或者老師直接評分。所以平時的時候按時上交作業，一般都能得到平時成績的分數。這種分數都是老師送分的，要抓住這個分數。在最後的期末考試，有些科目，可能還會要求進行一次期中考試。這個時候需要的就是廣闊的人脈了，多與上一屆，或者上上屆的同專業學長學姐進行交流，多了解以前考試的范圍，考試考過的內容，書本的重點等等。

⑶ 大學班級掛科率怎麼算

大學班級掛科率 = （本科目班級掛科人數/本科目班級參與考試總人數）× 100%

掛科，在大學考試中就是不通過或不及格的代名詞。

具體地說，就是指某人的某一科目或多門科目因各種原因考試不及格而未能達到要求的標准，需要重考或重修。

(3)大數據降低掛科率是什麼意思擴展閱讀

掛科的影響：

1、無法順利畢業或者無法畢業

這是跟退學一樣嚴重的結果，一般高校對學生都有規定的學分要求，學生只有修到相應數目才能拿到學位證並順利畢業，而掛科太多就有可能導致學分不夠，從而沒有學位證、畢業證。

2、影響助學金、獎學金等的獲取

掛科直接影響到成績排名，使得與其相關的獎學金、助學金、競選班幹部、入黨、保研、推薦工作、出國留學等好事都失之交臂。

3、保送讀研究生難度加劇

掛科是否對保研影響，這要根據不同學校政策而定。但可以肯定的是，絕大多數學校明確規定，有掛科經歷者，無保研資格，哪怕重修過了也不行。

4、學生檔案黑歷史

掛科對於大學生就業也造成比較嚴重的。因為掛科在學生的檔案裡面都有記錄，一旦掛科，就很可能給用人單位造成不良印象，影響大學生被錄用的可能性。

有些招聘單位對學生的成績或多或少都有一定的要求。比如：網申時，需要填自己的排名。如果成績靠後，恐怕第一關都過不去。

大學掛科解決辦法：

1、掛科會影響畢業的。由於大學是學分制，沒修夠學分無法取得畢業證和學士學位證。如果掛的科目比較多，學校可以無條件對學生進行留級或者直勸退。

2、掛科不要過分慌張。掛科後都會有補考，補考一般是在下個學期開學的前幾周進行，因此如果掛科了要認真復習，爭取補考時候通過。

3、補考分數最高60分。補考後成績即使很高也是給60分，而不會給具體分數，沒達到60分才會給具體分數，如果補考再次沒過的話，在大四畢業清考時還會有一次補考的機會。

4、如果兩次補考都還不通過，只能重新修這門學科，並且延緩畢業了，當然還可以向這門學科的老師咨詢具體的解決辦法。

參考自來來源：網路-掛科

⑷ 大學出勤率低，班級掛科同學多，身為輔導員應怎麼做

以前一提大學生，人們都會投去羨慕的眼光，覺得這孩子真厲害。可是如今的社會，人口劇增，教育也是更普遍化了，大學生滿地都是。
作為大學生，要樹立遠大的目標，努力踏實的走好每一步，擁有美好的人生。

⑸ 在大學掛科有什麼影響如何才能不掛科呢

大學掛科有什麼影響？不掛科的秘訣？掛科了該怎麼辦？

經常在河邊行走，如何有濕鞋，學校一般在案件中，科學就是生命的家。掛書是否有影響？我應該怎麼辦？

如果真的不幸，它只能在下學期拍攝，其中一些學校沒有修復。它只能修復。懸掛就像一個惡毒的循環，拖累又拖著，更多的專業期末考試很困難，所以不要以為大學放鬆，不要運氣，認真的學習真的很重要，也是非常嚴重。當然，如果它是非常穩定的，我仍然必須掛起，然後調整心態來准備測試，不要自我混淆你的腳。有人說，大學不掛上大學是不完整的，我想說掛書不完整，它已經完成了。我希望你不會掛起，來吧。

⑹ 大數據是什麼意思,大數據概念怎麼理解

大數據(bigdata,megadata)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。

對於「大數據」（Bigdata）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

隨著雲時代的來臨，大數據（Bigdata）也吸引了越來越多的關注。《著雲台》的分析師團隊認為，大數據（Bigdata）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大數據應用的弊端

雖然大數據的擁護者看到了使用大數據的巨大潛力，但也有隱私倡導者擔心，因為越來越多的人開始收集相關數據，無論是他們是否會故意透露這些數據或通過社交媒體張貼，甚至他們在不知不覺中通過分享自己的生活而公布了一些具體的數字細節。

分析這些巨大的數據集會使我們的預測能力產生虛假的信息，將導致作出許多重大和有害的錯誤決定。此外，數據被強大的人或機構濫用，自私的操縱議程達到他們想要的結果。

⑺ 掛科指什麼

掛科，就是不通過或不及格的代名詞。
具體地說，就是指某人的某一科目或多門科目因各種原因考試不及格而未能達到要求的標准，需要重考或重修的意思。
掛科結果有補考、先補考再重修和直接重修三種主要情況。

⑻ 對於學校里制定的掛科率，你是怎樣看待的

每個學校的掛科率都是不一樣的，我不明白這個所謂的掛科率是什麼意思。是單純的因為那門課程，掛了多少人，所得到的一些數據，還是因為一些某方面的潛規則。

雖然世界並不是特別公平，但在很多時候勤勞和付出總是能夠得到，自己應該得到的回報。不要想太多，做好自己該做的事情吧。

⑼ 科三掛科項目比率

科目三掛科率一般為60%左右，因為該科目考試很注重實操，對於新手來說具有很高的難度，因此掛科屬於正常情況。以下是科目三考試的相關介紹：考試筆記:考試時，要冷靜操作。在換班和燈光操作時，不要緊張影響操作，不要在最簡單的過程中被扣分。換擋時，先將車速提高或降低到相應的數值，然後快速踩下離合器將油門掛檔，再慢慢松開離合器，這樣車輛就不會抖動。科目三小時規定:科目三共40小時，其中理論16小時，模擬駕駛4小時，實操20小時。根據教學大綱的規定，每個學生每天最多可以報名4個小時。

⑽ 大數據是什麼意思

大數據是什麼意思

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據的意義

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

2) 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；

3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。

在這個快速發展的智能硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生:

1）及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

2）為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

3）分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

4）根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

5）從大量客戶中快速識別出金牌客戶。

6）使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。