京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据助力教育督导科学化_时分析师考试
“收集数据,把数据融入易懂的形式中,让数据讲故事,并且把故事讲给别人听。”这描述的是当下一种时髦的职业,大数据工程师。
“大数据”,当下当仁不让的“热词”。随着移动互联网、物联网的蓬勃发展,大数据时代的信息风暴席卷各个行业领域,深刻影响着人们的思维、生活和工作方式。与传统数据相比,大数据具有数据体量巨大、数据类型繁多、处理速度快、数据可重复利用、价值回报高等特点,为我们看待世界提供了一种全新的方法,即各种决策和行为将日益基于数据分析做出,而不是像过去更多凭借经验做出。
大数据的运用,为教育改革和发展,尤其是教育督导的开展,提供了更为科学的依据。
通过运用大数据技术,对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享,积累过去、分析现在、预测未来,推动督导决策制定更加科学。通过运用大数据思维,从事件问题的个性中找到共性和关联,透过现象找到问题的症结,有针对性、有重点地开展督导,并通过教育督导各类共享平台、公开系统的建立,推动督导工作开展更加高效。通过运用大数据思维,创新教育督导方式,可改变督导手段单一、督导效率低下、对被督导对象造成不必要的负担等现状,推动督导手段更加丰富。通过教育督导结果公开的常态化,形成倒逼机制,使社会公众对各级政府履行教育职责、学校规范办学和提高教育质量等工作的监督有力有为,推动结果运用更加有效。
以开展义务教育均衡发展督导评估认定为例,通过运用大数据手段,我们对申报县(市、区)的各类报送数据进行对比分析,并运用统计学对学校生均教学及辅助用房面积、仪器设备、师生比等8项指标,科学计算出小学、初中综合差异系数。2014年本科教学质量评估时,利用网络公开资源对大量数据进行搜集、整理和汇总,客观分析全国本科教学质量现状,为有针对性地开展评估工作奠定了基础。
应当注意的是,从大数据到实际应用,其间要经历一系列知识转换、科学分析。因此,如何利用大数据来服务教育督导,将大数据信息转化成工作成果,推进教育督导科学化,依然面临挑战。
充分利用大数据创新教育督导理念与制度,提高督导决策的前瞻性,增强督导机制的科学性是当务之急。大数据背景下,教育督导各项工作变得零散、即时、多元、高效,业务量巨大,如果无视现实情况而只是由决策者凭自己有限的理解、假想、推测“拍脑瓜”决策,或者还是依赖于传统的调研、座谈、听汇报等长周期且受限于行政程序的方式开展督导工作,效率与有效性将受到质疑。因此教育督导必须运用大数据创新工作理念、推动教育督导适应信息时代形势,进一步强化“用数据说话”的思维习惯和工作理念,提高教育督导的前瞻性。同时,要从制度框架方面推动督导大数据平台的建设,建立数据库资源的共享和开放利用机制,打破数字鸿沟、信息孤岛等壁垒,形成各级各类教育、各级教育督导部门都能共享的教育督导大数据中心。
充分利用大数据创新教育督导手段和督导结果使用,推动督导方式的现代化、强化督导问责的精准度,是重中之重。教育督导要大胆运用信息技术创新督导方式方法,推动督导手段多元化、现代化。应不断拓宽督导信息报送渠道,采集更多数量、更多形式、更多角度的督导信息。同时,应充分运用信息技术对各类教育督导报告的项目、结果进行整合分析,形成客观全面、更具说服力的教育督导结果大数据,准确判断各级政府在履行教育职责、各类学校在规范办学行为和提高教育质量方面存在的真实问题,实现有效问责,增强教育督导结果使用的共识性和准确性。
技术的变革,会让原本难以推动的事情变得简单易行,大数据的诞生正是如此。期待在大数据的助力下,未来的教育督导工作更现代、更科学!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23