大數據與性教育

❶ 大數據迸發出巨大的教育能量 大數據如何與學校教學

一、提高聽課的效率是關鍵。 學習期間，聽課的效率如何，決定著學習的效果內，提高聽課效率應注容意以下幾個方面： 1、課前預習能提高聽課的針對性。 預習中發現的問題，就是聽課的重點；對預習中遇到的沒有掌握好的有關的舊知識，可進行補缺，以減少聽課過程中的困難，有助於提高思維能力；預習還可以培養自己的自學能力。

❷ 大數據與私人醫生的關系

你好，這個大數據跟我們所有人息息相關，自然跟私人醫生也有關系的呢

❸ 如何看待大數據的精確性和混雜性

在大數據時代，使用所有能獲得的全體數據已經逐漸成為可能，然而數據量內的大幅度增加會導容致結果的不準確，與此同時。有些錯誤的數據也會隨著大量的數據混入資料庫。

其中的某些錯誤是我們能夠通過我們的努力去避免的，去改變的，但是，有些錯誤我們需要去慢慢接受它們。去嘗試著，接收混亂，擁抱錯誤。

接收混亂是小數據和大數據時代主要的區別之一。由於少量的數據，使得我們努力追求更加精密的結果，但是不妨多想想，低隨機性和小數據又怎麼可能將事物的本質全面的還原出來呢？錯失的95%的非結構化數據中包含著無限的可能，或許我們想要的正是我們曾經所丟棄的。

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注意事項

紛繁的數據越多越好，大數據時代要求我們重新審視對於精確性的定義。在如今的信息時代，我們掌握的數據越來越全面，而且數據的存在並不是獨立的，數據之間的交互連接多變且無序，組合與組合之間更是能產生無窮的化學作用，奇妙無窮。

大數據要求我們有所改變，接收混亂和不確定性。精確性不會在成為我們生活中的支柱，每個問題只有一個答案的想法在信息時代是靠不住的，不管我們承認與否。但當我們學會接受混亂和擁抱混雜之後，我們會發現我們離事情的真相有進了一步。

❹ 大數據和AI怎麼與現代教育相結合

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未來大數據、人工智慧對教育的變革將持續發酵。

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比爾蓋茨曾預言，「5年以後，你將可以在網上免費獲取世界上最好的課程，而且這些課程比任何一個單獨大學提供的課程都要好。」

現在看來，雖然並不是每個網上課程都能強過大學教程，但是在線教育已經成為現實，據業內人士估算，目前中國在線教育用戶數量過億，市場規模達數千億元，而且線上學習者也是受益良多。

不僅在線教育成為了新的風口，同時在大數據與人工智慧的加持下，教育行業的相關應用正在進入深水期，現代教育的形式正在悄然改變。

大數據+AI賦能教育

目前，大數據+AI正在賦能各行各業，教育也不例外，人臉識別、語音識別等智能技術開始用於語文、英語、音樂等學科，為教育提供更加智能化、個性化的解決方案。

從教學過程來看，落實到授課、學習、考評、管理等各個方面，大數據+人工智慧可以使教育在形式和內容方面都能趨於多樣化。

授課

「不得不承認，對於學生，我們知道得太少。」這是卡耐基梅隆大學教育學院的一句經典名言，同時也是教育領域普遍存在的議題。

對於80、90以及更早的幾代，從小學到大學接受的都是生產線教育，一代學生應用同一套教材，一個學科由一個老師負責，並通過同一套標准進行考核，因為個性化的私人教育仍屬奢侈品。

現在，大數據與AI可以幫助輕松實現自適應教育與個性化教學。在教學方式方面，智慧課堂可以為老師提供更為豐富的教學手段，全時互動、以學定教，老師上課時也不再是只有一本教科書，而是可以任意調取後台海量的優質學習資源，以多種形式展現給學生。

比如，語音識別和圖像識別在教育上的應用，大大提高了師生的教學體驗。對於某個英語句子，可以通過手機拍照上傳到雲端，系統會根據海量的語音素材，用合適的語氣和語調閱讀這句話，還可以與語音測評技術結合，讓學生跟讀這句話，並由系統做出測評並反復朗讀打分。

同時，通過虛擬現實、增強現實與大數據的珠聯璧合，盡可能還原教育場景，讓學生愛學、樂學，學習效果也能有質的飛躍。比如谷歌通過引入AR與VR技術，創造教學應用「實境教學」，正在悄然改變課堂的活動方式。

在教學過程中，通過收集和分析學生日常學習和完成作業過程中產生的數據，老師即能准確知曉每個學生的知識點掌握情況，為每一位學生有針對性地布置作業，達到因材施教的效果。

此外，未來機器人教學也將成為一種趨勢，此前在喬治亞理工學院的一個300多人的課堂上，人工智慧機器人教吉爾沃森(Jill Watson)擔任了一個月助教，會在第一時間回復郵件，而且口吻並不機械，因此並沒有人發現她其實是一個機器人。

學習

對於學生而言，在學習過程中，一方面可應用大數據技術，根據知識點的相互關系，製作知識圖譜，制定學習計劃，另一方面，數據挖掘技術可以幫助進一步分析學生個人的學習水平，並建立與之相匹配的學習計劃，並由AI系統確定如何為學生提供個性化補充指導，以幫助高效學習，避免題海戰術。

比如，過去需要3個小時練習的考題，也許真正需要掌握的知識點只需要花費半個小時。那麼應用大數據與人工智慧，就可以不斷對學生的學習成果進行評估，並有針對性地推薦適合每個學生的練習，節約時間，卻能達到更好的學習效果。

同時，利用圖像識別技術，也能進一步提高學習效率。如今，學生們可以通過手機拍攝教材內容或作業題目，分析照片和文本，並顯示相應的要點與難點。隨後，在線課堂、網路鏈接，以及教師上傳的PPT以及 PDF文件等，為自主學習提供了更多可能性，整個過程運用機器學習和自然語言處理技術來收集處理。

另外，在線教育發展得如火如荼，通過提供視頻教學、謎語、游戲等靈活多樣的課程形式以及優質豐富的課程內容，使學習不只限於某時某地，可以靈活有效地安排學習計劃。

其中，就編程而言，越來越多孩子通過在線教育進行學習。如編程貓依靠人工智慧和數據挖掘系統，為6~16歲青少年提供了圖形化編程平台，並針對不同學生進行差異化課程推送。學生在平台上通過使用圖形化編程語言創作游戲、軟體、動畫、故事等作品，可以同步鍛煉提升邏輯思維能力、任務拆解能力、跨學科結合能力和團隊協作能力等。

考評

在傳統教育中，考試與評價可以說耗費了老師們的大量時間。如今，大數據、文字識別、語音識別、語義識別等技術的日趨成熟，使得規模化的自動批改和個性化反饋走向現實。

通過應用大數據與人工智慧，老師只需將需要批閱的試卷進行掃描，就能實時統計並顯示掃描過的試卷份數、平均分、最高分，以及最集中的錯題和對應知識點，一目瞭然，方便進行全面、實時分析。

如果需要對幾十萬、幾百萬份考試試卷進行分析，也能通過精準的圖文識別以及海量文本檢索技術，快速核對檢查所有試卷與目標相似的文本，並迅速提取並標注出可能存在問題的試卷，幫助實現智能測評。

在這方面，科大訊飛可以說走在行業前沿，其英語口語自動測評、手寫文字識別、機器翻譯、作文自動評閱技術等已通過教育部鑒定並應用於全國多個省市的高考、中考、學業水平的口語和作文自動閱卷。

管理

如果說學習者大多隻是關注「學」的部分，那麼學校教育則需要在教學之外，進一步分析教育行為數據，做好管理工作。通過智能技術，充分考慮包括教務處、學生處、校辦、校務處等部門在內的校園管理需求，學校可進一步採集、記錄、分析教與學及其相關教育行為，更好地勾勒出教育教學的真實形態，有效推進教學信息化。

目前，一些高校已經建立了學生畫像、學生行為預警、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應用，幫助更好地分辨學生在專業學習或就業方向上的潛能，從而為學生提供個性化的管理與培養方案。

例如，面對多樣的選課需求，如何合理排課成為一個亟待解決的難題，而在沒有人工智慧的時候，老師排課往往需要幾周時間，還不能保證讓學生都滿意。現在用人工智慧演算法進行排課，學生只需提交自己的課程選擇，系統可以結合課程、教室、師資進行快速的排課，大大提高效率與學生滿意度。

在教育領域，這只是開始，大數據、人工智慧對教育的變革還將持續發酵。未來，以大數據實現教育個性化，用人工智慧賦能教育，在成倍放大教育產能的同時，將使得優質教學資源得到充分利用，從而做到因材施教、因人施教。

對此，我們不僅要仰望星空，更要腳踏實地。正如教育家葉聖陶先生所言，教育是農業，而非工業。不僅教育需要一個發展過程，同時孩子們也如農作物一般需要成長時間，而大數據與人工智慧則將成為其生長期重要的養分與輔助力量。

圖片來自網路。

編輯：黃繼彥

校對：王紅玉

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❺ 大數據與教育的結合，體現在哪些方面

可以說自從互聯網技術越來越發達之後，大數據分析成為了許多行業的獨門秘籍版。
如果說問權大數據與教育的結合，那麼更多的就是體現在數據分析方面。
像我們機構在用的什麼書，什麼雲，染什麼的，還是染書什麼的。
專屬的MA系統，大數據實時監測，高性能實時計算引擎，讓數據分析更實時，更靈活和高效；簡單高效的數據分析工具，不懂技術也能玩轉數據；為網站的精細化運營決策提供數據支持，進而有效提高企業的投資回報率。
在數據化學員管理方面，學員數據報表分類匯總，精細化學員檔案管理；招生專屬CRM，將學員線索掌握在企業手裡，有效提高轉化，減少客戶流失；報班選課，結課批量操作、一鍵完成，讓教學運營管理形式形成，完成閉環。
可以說，大數據的應用，方便的教育管理，更是便捷了教育工作。

❻ 大數據時代的教育和傳統教育的區別

未來教育在互聯網等技術的作用下變的越來越個性化，通過對大數據技術的版應用將有利於個性化教育權，標准化的學習內容由學生自組織學習，學校和教師更多的關注學生的個性化培養，教師由教學者逐漸轉變為助學者。在逐步到來大數據時代，互聯網教育與學校教育將逐漸分離，更多的交往互動、個性化服務和靈活的學制將使學校獲得新的生機。