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關鍵詞：大數據;統計學;發展
由于科學技術的不斷發展，大數據席卷了全球，各行各業在經營管理中都離不開大數據的統計與分析，對于政府單位來說，大數據更如經常便飯，大數據主要利用多樣式和多層次的采集方式進行數據采集，在分析數據時利用現代科學技術手段和高速處理數據的信息系統，分析的數據結果為公司或者政府單位的決策做參照。大數據的發展給統計學不僅帶來了機遇，更重要的還有挑戰。一方面信息技術和網絡科技的發展為數據收集和整理帶來了便利，另一方面由于近幾年電子商務的迅速崛起，數據量更加的繁雜，所以又給數據統計時帶來了麻煩，種類不斷增多的大數據資源，正在成為政府統計部門分析研究的重要領域。
一、大數據與統計學的區別
我們就大數據自身而言，要想在信息化迅猛發展、數字爆炸式增長的現代信息平臺中尋找到自己想要的有效數據，就必須依靠數據統計來完成。這就充分證明了關于大數據的相關研究是要和統計學緊密的聯系在一起的。但是其與統計學也存在巨大的差別，它的使用模式和運用方式是不一樣的。統計學需要依靠樣本抽樣的方法來進行數據整體和提煉的，這就意味著會有人力、物力以及財力的投入，其成本相對于大數據來說是比較高的而且過程是相對比較繁瑣的。而大數據主要依靠網絡信息平臺，在海量的電子數據信息中查找自己所需要的數據，具有來源廣、數據量大、整體性的特點，其是以整體的數據作為一個大樣本進行工作的，數據相對于統計學來說更加的精確化及標準化。因此，統計學和大數據的結合過程中，要充分發揮大數據全面性和統計學高效性的特點，在利用統計學進行大數據樣本的統計過程中要對整體的數據資源進行選擇和篩選，這樣能避免樣本統計的弊端，還可以把樣本統計的優勢發揮到極致。
二、大數據時代下統計學教育的發展
（一）培養全方面素質人才
統計學專業的學生與文管專業的還不一樣，文學專業的以及管理專業的學生都比較善于交際，善于溝通，而統計學是理科專業，很多學生只善于埋頭做題計算，這樣的話在以后的工作崗位就會感覺吃力，因為做數據統計，必須要與其他部門學會溝通，協同工作這樣才能把數據統計和分析的準確。要鍛煉自己的交際能力和溝通能力，針對不同數據信息做出不同的溝通與交流，從數據中挖出有價值的信息，需要本身具有數據敏感性，但是對數據的敏感程度也不是先天所帶來的，更不是一朝一夕就能鍛煉出來的，而是要經過時間的積累和數據分析工作的磨練，同時也可以根據案例型的數據分析材料，積累閱歷，提升對數據資源的敏感程度。
（二）培養統計學專業的應用型人才
大數據時代下培養的統計學應用型人才應該具有兩方面的基本素質，第一是概念性的，也就是說統計學的相關人才應該掌握統計學基本理論知識和基本素養，這是基本要求，也是培養統計學人才的前提。第二就是實踐性，也就是本文中我們提及的統計學專業的應用型人才，就是在實際操作中處理數據分析數據的能力，應用型人才需要利用理論知識解決實際問題，也需要有較多的經驗與閱歷，不能只會紙上談兵。在高校開展大數據分析學科中，最大的問題就是沒有真是可用的案例和數據，這就需要學校與公司企業走合作道路，這樣一來不僅可以得到真實有效的數據，還能將學生送到企業去實習，進行校企聯合，注重學生的實際操作能力，這是培養統計學專業應用型人才的關鍵點，也是統計學專業人才培養模式中的重點。
（三）促進統計學與信息計算科學的融合
在大數據的分析與研究時，僅僅憑借統計學科的支撐是不夠的，大數據的數據結構性特征已經拋棄了傳統意義上的數據分析模式的非智能化框架，而且數據分析需要利用新型的數據運算方式以及計算機技能分析，這也是進行數據分析的問題所在，因此要想做好數據統計和數據分析工作，只單單依靠單一的統計學科知識的人學習是遠遠不夠的，其需要的是數學，信息技術，統計學三門學科的融合發展，緊密結合三門學科之間的交叉發展，融會貫通，利用各科優勢資源相互彌補不足，這樣才能為大數據的收集，統計，分析做出科學準確的結果。
三、結語
學習統計學的優勢在于：我們可以利用統計學進行大數據的有效整合和利用，使得我們在使用數據時可以更加的便利和高效。隨著信息科學技術的進一步發展，來自各方面的數據出現井噴的狀態，這就增添了我們在數據統計和信息處理時的困難。在現在這個信息化數據爆炸式增長的形勢下，我們要充分全面的利用各方面的數據資源才能充分發揮統計學的優勢，做好預測和分析，同時充分將統計學的優點與完備的大數據資源實現有效的整合，讓統計變得通俗易懂。
參考文獻：
一、大數據與統計學的區別
統計知識在大數據的利用研究中有多樣化的應用形式，主要是對“大數據”進行肢解，對爆炸增長的數據信息進行搜索、分類以及整合主要依賴于統計學。因此，大數據的相關研究在一定程度上運用了統計學的知識。但是，大數據的使用尚未被統計學這門學科充分利用，這主要是因為大數據的運用方式，使用模式和統計學之間存在著重要差異。統計學主要利用的是樣本統計資源，樣本主要在根據既定的概率標準從總體中抽樣調查，但是隨機抽樣調查是帶有成本屬性的，例如消耗時間、資本投入的成本等。在樣本數量逐漸增加的情況下，樣本估計的誤差范圍是伴隨著總體樣本數量的增大而逐漸增加的，這是樣本統計學不能忽視的缺點。大數據時代最具代表性的就是海量的信息數據化以及即時電子商務信息，大數據在整體上呈現出“總體樣本數據化”的趨勢，這樣的特征恰好可以補充樣本統計的弊端。大數據環境下的整體樣本統計即使可以囊括全部的樣本容量，但是因為很多情況下數據具有非結構性和半數據化的特征，而且大量的數據資源呈現的是重視尾部分布的狀態，方差、標準差等標準化的方法變得毫無意義，整體依靠性和不穩定性經常會超越經典時間內的時間序列的整體假設性，所以概率論的應用范圍呈現狹窄化的發展趨勢。因此，統計學在利用大數據進行樣本統計的過程中，可以對整體上的數據資源進行融合和選擇，這和樣本統計中的數據化處理技術存在異曲同工之妙。
二、大數據時代統計學教育的發展
1.全面培養人才素質
統計學專業的學生需要具備良好與人交往能力。統計學的學生很多都是理科出身的學生，不善于交際。但是在日常的工作中，有數據經驗的科學家應該經常和每個部門的工作人員交流，協同工作。怎么樣才能讓頗具專業性的數據分析結果讓普通的老百姓也可以讀懂，讓每個部門的工作人員都能無障礙地理解，這是不容易做到的。要訓練自己的交往能力和溝通技能，主動地參加演講活動是不錯的渠道，演講活動鍛煉了演講者的自信，在整個演講的過程中，能否清晰地表達自己的思想以及給人以信服力是至關重要的。需要培養數據常識，廣其見聞。數據科學家經常面對各種各樣的海量數據，并需要從這些數據中挖掘出有價值的信息，這就需要數據科學家具有強烈的數據敏感性。對數據的敏感程度的訓練不是一蹴而就的，要經過長時間的積累和數據分析工作的磨練，同時也可以根據閱讀數據分析材料積累閱歷，提升對數據資源的敏感程度。
2.培養應用型人才
大數據時代培養的數據科學家需要兩方面的基本素質，第一是概念性，也就前面所說的數據科學家需要掌握的基本素養和專業知識；第二是實踐性，也就是本文中我們提及的應用型人才，也就是實際操作中處理數據的能力。在高校開展大數據分析研究生學科，最大的問題是沒有可用的數據，這就需要高效與大數據企業合作，進行研究生的聯合培養，注重學生的實際操作能力，這里面涉及到我們的應用統計學專業碩士的雙導師培養制度，一名校內導師一名校外導師，校內導師注重學生的概念性，校外導師注重學生的實踐性，學生通過在校外導師單位的實習，從而熟悉并且掌握實際工作中所需要的技能。
3.促進統計與數學、計算機學科合作
“大數據”時代需要的海量數據分析資源僅僅憑借統計學科單一學科的發展是不能滿足發展需求的，大數據的數據結構性特征已經拋棄了傳統意義上的數據分析模式的非智能化框架，而且數據分析需要利用新型的數據運算方式以及計算機技能分析，這也是進行數據分析工作的攔路虎。所以，數據科學家的成長僅僅依靠單一的統計學科知識的學習是遠遠不夠的，其需要的是數學、計算機和統計學三門學科融合發展，緊密結合。三門學科之間交叉發展，融會貫通，這樣既可以發揮學科的優勢資源，同時也能彌補其他學科的弊端。
[關鍵詞]大數據；宏觀經濟；機遇與挑戰；分析
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.42.028
2015年9月份，國務院與工信部聯合印發了《促進大數據發展行動綱要》，明確要求在“十三五”規劃中重點推動大數據的發展和應用，建立運行平穩、安全高效的經濟運行新機制，這也為在大數據時代下更加精準、更加高效地開展宏觀經濟分析提供了政策保障。
1 大數據在宏觀經濟分析中的重要作用
1.1 為宏觀經濟分析提供豐富的數據支持
我國經濟發展正處于“三期疊加”的關鍵時期，影響宏觀經濟發展的因素也是多種多樣，要想保證宏觀經濟分析結果的準確性和時效性，就必須以大量的數據信息做樣本，對數據樣本進行客觀、專業的處理和評估。傳統的宏觀經濟數據獲取方式存在諸多弊端：一方面是數據樣本數量有限，難以反映出影響宏觀經濟發展的整體因素；另一方面是數據獲取途徑少，時效性低，往往與現階段的經濟發展現狀不相符合。而大數據技術借助于計算機、互聯網和電子信息技術，能夠在短時間內獲取各個部門、各個行業的經濟發展數據，例如全國旅游消費總額、全國商品房年銷售總量等?？梢哉f，只要數據分析部門獲取了相應的數據調查權限，就可以隨時調用管轄范圍內與宏^經濟分析相關的數據內容，從而極大地豐富了宏觀經濟分析所需的樣本容量和樣本種類，確保了宏觀經濟分析的準確性和時效性。
1.2 為宏觀經濟分析提供更多的方法
傳統的宏觀經濟分析手段，由于受技術條件和工作理念的影響，往往采用統計分析和隨機抽樣分析的方式，近似地反映或推斷出宏觀經濟的分析結果。隨著市場經濟的深化改革和我國經濟體制結構的轉變，傳統的宏觀經濟分析手段難以適應國家經濟發展的需要，云時代的到來和大數據技術的出現為宏觀經濟分析提供了更多種類、更加簡便的分析方法。例如，傳統的宏觀經濟分析由于獲取數據困難，因此采用“隨機抽樣反映整體”的分析方法，其分析結果與實際情況必然會存在較大誤差；而大數據的分析是以海量的數據樣本為基礎，并且樣本種類豐富，基本上涵蓋了影響宏觀經濟發展的所有行業，在此基礎上得出的分析結論無限趨近于我國宏觀經濟發展的實際情況，提高了宏觀經濟分析的可靠性。
1.3 優化了宏觀經濟分析的技術
大數據分析與單純的計算機數據統計的不同之處在于：計算機數據統計只能進行初步的數據分類和整理，并以數字、圖標等形式展示出來，雖然具有較強的直觀性，但是不能深層次地反映宏觀經濟內容。而大數據分析融合了計算機、電子信息和數學建模等多個專業技術，以海量數據為基礎，建立數學分析和統計模型，利用分析模型對數據進行深層次的分析、處理和加工，并結合了語音識別、圖像識別等技術，提高了數據分析技術的專業化水平。
2 大數據在宏觀經濟分析中的機遇與挑戰
2.1 大數據時代宏觀經濟分析具有的機遇
大數據技術融合了多種現代化數據獲取和分析技術，為宏觀經濟的精確分析提供了諸多便利條件，從當前的發展形式看，大數據在宏觀經濟分析中的主要機遇有以下幾方面：首先，大數據技術使“在短時間內獲取海量數據”成為了可能，為宏觀經濟分析提供了必要的基礎保障。無論是進行宏觀經濟分析還是其他各類專業統計，數據獲取都是最基礎也最為關鍵的環節。數據樣本的豐富度和樣本容量，直接決定了后期分析結果能否反映實際情況，而數據樣本越多，則最終分析結果越趨近于實際。除此之外，宏觀經濟是一個動態發展、不斷變化的過程，這就要求數據樣本在“獲取-分析-得出結論”這一過程中占用盡可能少的時間。因此，數據分析師歷來重視數據樣本數量和樣本獲取速度，大數據技術兼具上述兩種分析要素，在宏觀經濟分析中占據較大優勢。其次，大數據擴充了宏觀經濟分析的空間廣度，使數據價值得以體現。通過計算機互聯網獲取基礎的數據信息，不僅能夠有效跨越時間和空間的限制，而且在數據價值上也得到了一定的提升，并且利用專業數據分析軟件和數學模型，拓展了數據所包含信息的深度與廣度，為新時期進行宏觀經濟分析提供了有力支持。
2.2 大數據時代宏觀經濟分析面臨的挑戰
大數據技術在帶來諸多便利的同時，其自身也存在著一些有待改進的地方，主要表現為：首先，大數據所采集的數據量大，但是缺乏有效的數據篩選標準，導致數據中夾雜著部分無用或不相干的信息。例如我們在采集“全國旅游消費總額”相關的數據時，可能會搜索到與旅游相關的“交通運輸量”的信息，但是這些信息并不會對宏觀經濟分析起到影響，反而增加了樣本總容量。因此，如何加強信息甄別和篩選，是下一步大數據技術優化的重要內容；其次，數據的安全性仍然有待提高。由于前期采集數據量非常大，但是進行宏觀分析是一些相對漫長的過程，這些數據在保存期間如何確保安全性，關系到后期宏觀經濟分析的最終結果。雖然部分數據庫建立了相對完善的防火墻和病毒查殺系統，但是也很難徹底根除非法訪問的風險；最后，大數據時代的宏觀經濟分析需要大量專業化人才，但是從現階段相關從業人員的整體情況看，大數據分析人才數量難以滿足行業發展需要。
3 提升大數據對宏觀經濟分析作用的對策
3.1 構建良好的大數據獲取環境
政府應當主導建立一個大數據的收集體系，在一些重要的宏觀經濟領域制訂大數據的收集計劃，從而保證大數據的獲取。為此政府部門應當做好以下具體的工作：首先，政府部門要從思想認識上提高對大數據的重視程度，對于大數據在宏觀經濟研究中的價值予以認可。從而在實際的工作中能夠形成穩定的資金投入并在政策法規上為大數據的應用提供便利條件。其次，政府應當加大高?；蛘呤窍嚓P研究機構在大數據應用上的研究投入力度，支持研究機構在大數據應用上的深度挖掘，從而更好地發揮大數據的作用。最后，政府應當支持企業采用現代化的信息管理手段，從而為大數據的獲取提供基礎性的條件。利用企業的信息化系統可以快速地獲取企業的相關發展數據信息，從而為宏觀經濟的大數據分析提供基礎材料。
3.2 提升大數據的采集與管理工作水平
制定規范化的大數據采集與管理體系，保障用于宏觀經濟發展的大數據均能夠得到有效的采集，并且還要確保數據的真實性。在利用大數據進行宏觀經濟的分析中大數據是基礎的分析材料，所以有效地采集到大數據是十分重要的。首先，要規范大數據的采集工作流程，制定科學的大數據采集體系，從而促進大數據采集工作的有序開展。其次，對于在大數據采集過程中因小集體利益而不配合采集的個人或者是單位，應對其進行一定的處罰，從而威懾這些干擾大數據采集工作的不良情況。最后，要對大數據采集人員進行培養和提升，從而使其掌握較為熟練的大數據管理技能，為大數據的更好地應用提供條件。
3.3 培養大數據分析與應用人才
在大數據的應用中人才是其中的關鍵性組成部分，高素質的大數據分析與應用人才能夠為宏觀經濟的分析提供有力支撐。為此，就必須在大數據人才培養上進行改進和提升。為此，應當做好以下內容：首先，政府部門應當重視大數據分析與應用人才的培養，出臺各類支持性的培養政策。其次，高校應當根據現實的需求而開始相關的專業和課程，從而發揮大數據分析與應用人才培養的基地作用，以便為社會輸送大量的大數據專業應用人才。最后，企業也應當在大數據人才培養上做出自己的貢獻，對于企業內部的數據管理人員進行專業技能提升的培訓，從而幫助他們掌握更多的大數據分析與應用的實際技能。
4 大數據與宏觀經濟政策制定
大數據革命為政府的宏觀經濟政策制定提供了機會。政府在政策制定上可以通過大數據分析系統提升公共服務質量，增加服務種類，并為公共服務提供更好的政策指導。同時，在大數據分析的運用、提高效率與其他政策和技術協同以及為公共服務領域帶來變革等方面，政府可以加大重視和投入力度，為經濟的進一步發展提供支持。
大數據給政府的經濟統計工作帶來了巨大影響。首先，面對大數據帶來的技術變革，政府應該將其納入政府統計之中。經濟統計要充分利用大數據時代提供的技術和條件，促進政府統計工作的變革。例如“10億價格項目”便是政府應對大數據變革的成功典范。其次，面對大數據帶來的統計對象擴充，政府不但應當重視結構化數據，更應當重視挖掘非結構化數據，以期找尋出恰當的經濟統計指標。大數據時代，非結構化數據包含更多信息，而且利用互聯網進行的數據挖掘，不僅可以得到數字資源，文本數據也可以通過挖掘獲得。最后，面對大數據帶來的統計資源的拓展，政府應該將其統計資源拓展到政府以外，重視拓寬其他數據資源。在過去，政府靠自己的力量收集數據，但在大數據時代，人人都是數據的制造者。例如，谷歌和百度等數據巨頭擁有大量政府無法獲取的數據資源。政府要想辦法讓數據巨頭將數據放到統計中來，而不能僅靠自己調查統計。
5 結論與展望
大數據時代極大地拓寬了信息來源、提高了獲取信息的時效性，同時，新信息的非結構化對宏觀經濟分析的技術和方法提出了新的要求。在大數據背景下，由于數據噪聲的存在，宏觀經濟數據挖掘變得十分重要，這就要改進技術，加強對非結構化和半結構化數據的挖掘。實時、快速、海量的數據為更加準確的宏觀經濟預測提供了可能，宏觀經濟預測模型也有待于進一步更新。在大數據時代，可以將機器學習算法引入宏觀經濟分析，改進宏觀經濟分析技術，解決“維數災難”，提高宏觀經濟分析的準確性。大數據時代也將促進政府經濟政策制定的變革，提升政策的時效性，提高政府服務效率。
參考文獻：
[1]文桂江，李昕.大數據時代我國宏觀經濟數據的沖突與協調[J].河北經貿大學學報，2014（5）：131-133.
[2]崔光N.房地產價格與宏觀經濟互動關系實證研究――基于我國31個省份面板數據分析[J].經濟理論與經濟管理，2013（1）：157-162.
[3]戴成峰，張連增.我國財產保險區域差異與宏觀經濟的關系研究――基于省際面板數據的實證分析[J].保險研究，2012（11）：142-153.
1.面向云計算數據中心的能耗建模方法
2.云計算安全:架構、機制與模型評價
3.云計算訪問控制技術研究綜述
4.云計算采納行為研究現狀分析
5.Google三大云計算技術對海量數據分析流程的技術改進優化研究
6.大數據、云計算技術對審計的影響研究
7.虛擬化云計算平臺的能耗管理
8.云計算環境下的分布存儲關鍵技術
9.推動中國云計算技術與產業創新發展的戰略思考
10.云計算:體系架構與關鍵技術
11.我國云計算教育應用的研究綜述
12.云計算及云計算實施標準:綜述與探索
13.云計算:系統實例與研究現狀
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47.云計算初探
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50.云計算與信息資源共享管理
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53.云計算安全研究綜述
54.云計算中數據隱私保護研究進展
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57.基于云計算和極限學習機的分布式電力負荷預測算法
58.美國聯邦政府云計算戰略
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61.基于Openstack的科研教學云計算平臺的構建與運用
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66.基于云計算的實驗室管理信息系統設計
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72.物聯網、大數據及云計算技術在煤礦安全生產中的應用研究
73.基于專利分析的我國云計算技術發展現狀研究
74.云計算的價值創造及其機理
75.云計算環境下高校實驗教學模式的創新與實踐
76.寄心海上云:云計算環境下的知識管理
77.基于云計算的居民用電行為分析模型研究
78.云計算環境下的數據存儲
79.基于效用的云計算容錯策略和模型
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89.淺談云計算技術
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93.云計算發展態勢與關鍵技術進展
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95.國外云計算發展現狀綜述
96.云計算對知識產權保護的若干影響
97.基于云計算的遠程教學資源建設模式——以浙江開放大學為例
98.云計算在智慧校園中的應用研究
99.對云計算技術及應用的研究
100.云計算應用展望與思考
101.云計算給圖書館帶來的發展機遇
102.云學習:云計算激發的學習理念
103.云計算環境下的信息資源云服務模式研究
104.云計算研究進展綜述
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107.基于等級保護的云計算安全評估模型
108.云計算:從概念到平臺
109.云計算環境下信息安全分析
110.云計算技術簡述
111.云計算綜述與移動云計算的應用研究
112.中國云計算產業結構和商業模式
113.云計算安全問題
114.云計算下的國外圖書館聯盟服務研究
115.云計算技術的應用及發展趨勢綜述
116.云計算在區域信息資源共享中的應用探究
117.基于云計算的圖書館信息平臺的構建
118.云計算技術驅動下構建數字圖書館虛擬化環境的探討
119.云計算支撐信息服務社會化、集約化和專業化
120.云計算環境下基于協同過濾的個性化推薦機制
121.云計算環境下的網絡技術研究
122.云計算模式在電力調度系統中的應用
123.云計算環境下的隱私權保護初探
1故障判別算法研究
1.1相關算法簡介。1.1.1人工神經網絡算法。人工神經網絡是一種典型的分類預測算法，它從信息處理角度對網絡進行抽象，建立模型，按相關連接方式組成不同網絡聯系[2]。作為運算模型，該網絡由大量的節點互聯構成。每一節點代表某一特定輸出函數。連接兩個節點的是連接信號的加權值，即為權重，相當于是人工神經網絡的記憶。處理單元對應不同處理對象，例如字母、概念、等抽象模式。1.1.2粗糙集算法。粗糙集算法是一種處理不確定數據的數據處理方法。它通過數據分析和數據推理來對數據集合進行劃分。其研究對象是一個數據集合，對象、屬性和符號是3個基本要素[3]。其以決策表的形式表達：行對應研究對象，列對應對象屬性，根據屬性不同，將研究對象劃分到不同決策類。1.2相關算法應用。傳統模式中，監控運行人員通常需要根據個人經驗從大量的監控信息中分析判斷，一旦遇到電網故障，監控信息大量上傳，這種單純依靠人工的信號篩選與分析判斷方式存在著嚴重的信號遺漏及誤判風險，可能延誤故障處理的最佳時機甚至誤處理，從而威脅電網的安全運行。針對上述問題，以open3000為平臺，采用人工神經網絡結合粗糙集算法，開展設備監控信息統計分析工作。輸入數據為非故障時及故障前后事故、異常、越限、變位、告知五類信號及其數據。首先，利用粗糙集算法對與故障相關的告警信號進行篩選；其次，計算神經網絡的輸出數據，確定網絡模型。使用該模型進行故障預測時，輸入數據為監控系統實時信號，輸出結果即為模型判定結果(正?；蚬收?。假設某一時刻告警信號編號為a0,a1,a2,a3,…，與之相關的遙測信號編號為b0,b1,b2,b3…。(1)利用粗糙集算法對告警信號進行篩選，得到相關信號a10,a11,a12,a13,…。(2)將故障相關向量（a10,a11,a12,a13,…,b0,b1,b2,b3…）作為輸入數據，利用神經網絡進行計算（其中，a1i=1表示告警信號存在，a1i=0表示告警信號不存在，bj表示實際的遙測數據）。(3)輸出數據為神經網絡的模型參數，即為各分量的權重（w0,w1,w2,w3,w4,…）。(4)利用神經網絡模型預測未知故障，得出預測結論。
2設備監控信息統計分析平臺應用介紹
設備監控信息統計分析平臺是建立在運行管理系統(OperationManagementSystem，簡稱OMS)上的一個應用模塊，主要針對變電站五類信號(包括事故、異常、越限、變位和告知)的統計分析。主要具有監控信號分析和監控信號統計兩大功能。2.1監控信號分析。監控信號分析功能主要包括信息總量分析和信息趨勢分析兩個功能。信息總量分析是對給定時間范圍內的所有場站的五類信號總數進行統計，并給出柱狀圖和餅圖，便于監控信號分析師直觀的進行查看(如圖1所示)。信息趨勢分析是對給定時間、給定場站及給定的信號類別進行分析，得出該信息的日趨勢或月趨勢變化曲線，以便監控信號分析師對信息量進行有效的把控(如圖2所示)。2.2監控統計分析。監控統計分析功能主要包括如下幾類，一是對五類信號的整體情況統計，即在給定時間范圍內的信息總量及占比等，并生成圖表，主要用于周分析材料及月報材料等，同時對于一些數量異常的信號給出提示，便于監控人員進行原因分析，以發現潛在問題；二是對未復歸信號和頻發信號的統計，便于監控人員及時的發現電網運行中存在的潛在風險，以及時采取相應措施，進行風險管控；三是對操作信息的統計，及對開關遙控或就地分合成功或失敗的次數進行統計；四是對各場站通道投退次數的統計，對于一些投退次數異常的通道，要格外引起注意，以防止通道故障而無法監控的事科技創新導報故發生；五是附件上傳功能，即月報及周分析等材料文件的上傳存檔，便于需要時查看(如圖3所示)。
3平臺應用中的問題及改進建議
目前該平臺已完全實現設備監控信息的收集、分類統計的基本功能，但這些功能的實現僅僅是基礎工作，若要使其更好的服務于電網調控管理業務，需對其進一步進行改進和完善，對此，該文提出了如下幾個方面。3.1缺陷流程自動關聯。電氣設備缺陷嚴重影響電網的安全穩定運行，加強電氣設備缺陷管理可極大的消除電網運行中的潛在隱患，防患于未然，對電網運行的安全可靠性均具有十分重要的意義[2]。張家口地調基于OMS系統建立了完善的缺陷閉環管理模塊，覆蓋了缺陷發生、匯報、聯系處理消缺、歸檔等環節，極大的提升了電氣設備缺陷管理工作的效率。但是在傳統管理模式下，調控人員需將監控系統中缺陷發生時的監控信息的內容、發生時間、變電站名稱、設備名稱及其電壓等級等信息逐條記錄在缺陷管理模塊中，耗時長、工作量大，且一般缺陷處理周期通常會超過一日，極易造成調控人員遺忘而導致未將缺陷處理的全過程記錄完整。設備監控信息統計分析平臺的建立將監控系統中的監控信息幾乎完整的“復制”到了OMS系統數據后臺，該平臺與缺陷管理模塊處于統一系統中，所以極易實現數據關聯，所以在未來的平臺中，應加入缺陷流程自動關聯功能，自動將缺陷發生、處理的全過程信息自動導入缺陷管理流程模塊，并加入人工干預功能，以確保信息的正確性和完整性，從而極大的提高缺陷管理的質量，降低調控人員的工作量。3.2信息自動過濾功能。在實際工作中，監控信息量巨大，但其中有相當一部分信息量是由于設備檢修等原因引起，這部分信息對于監控信息的分析統計在大部分情況下是沒有意義的，但當前的平臺僅僅是將監控系統中的所有信息全部導入到平臺數據庫進行分析統計，如果某段時間內檢修工作繁多或有其他原因，均會導致信息量異常，不利于監控信息統計分析工作的開展。因此，該文建議在該平臺中加入信息自動過濾功能，例如在某間隔已經被置檢修牌的情況下，則將該間隔的信息進行單獨統計；此外，對于接地刀閘、刀閘位置為實采的設備間隔，當其接地刀閘合入、刀閘斷開時，自動判定該間隔處于檢修狀態，在該狀態保持期間所有的監控信息單獨統計。另外，還應加入人工修改功能，對于一些系統無法自行過濾的信息，進行人工過濾篩選，將其屏蔽。對于自動過濾的信息應自動加入備注，說明信息被過濾的原因，例如設備檢修等。對于人工過濾的信息同樣也可以加入人工批注。此外，信息過濾后的圖表都可以重新自動生成，以便查看。3.3越限信息分析統計。越限信息是五大類監控信息之一，主要是電壓、電流、潮流等遙測量越過上下限的信息，是需要實施監控并及時處理的重要信息，所以對越限信息的分析統計同樣十分重要。目前該平臺僅僅可以將越限的信息量進行統計，無法對越限的電壓或電流實際曲線進行查看，同樣無法靈活設置曲線越限閥值，而僅僅以監控系統設定好的上、下限值作為參考，這樣不利于更好的評估越限程度，也不利于發掘越限的深層次原因等。該文建議在平臺中加入上述功能，可以隨意查看在給定時間范圍內、給定場站、給定設備的遙測值曲線，同時可以在曲線上任意設定越限閥值，并給出越限的數據點比例、越限曲線與閥值線之間的面積統計(用以評估越限程度)、越限持續時間的最大值、最小值和平均值等，以便于全方位的評估越限情況。
4結語
電網集中監控極大的實現了國網公司人、財、物的集約化管理理念，但同時也加大了調控人員的工作量和工作復雜程度。設備監控信息統計分析平臺的建立一定程度上降低了調控人員的工作量，但該平臺仍存在極大的發掘潛力和改進空間，該文結合工作實際對此進行了初步的研究和分析，對該平臺改進的方法提出了一些十分有意義的建議，對于該平臺的完善具有重要的價值。而如何實現上述建議則是該文下一步的工作重點。
作者:高雅潔 李振生 孟玲梅 張京偉 單位:國網冀北電力有限公司張家口供電公司
參考文獻
[1]于磊,王雙,韓宇龍,等.基于大數據技術的電網故障智能診斷方法[J].中國科技信息,2016(2):32-33.
[2]畢天蛛,倪以信,吳復立.基于新型神經網絡的電網故障診斷方法[J].中國電機工程學報,2002,22(2):73-78.
[3]栗然,張烈勇,顧雪平,等.采用粗糙集聯合規則挖掘算法的分布式電網故障診斷[J].中國電機工程學報,2010，30(4):28-34.
[關鍵詞]人工智能；國際商務課程；教學創新；能力培養
新一輪的科技革命和產業革命正在進行，大數據、云計算、人工智能等新型技術與商業模式正深刻改變人們的思維、生產、學習方式。關于人工智能對于人類社會的沖擊，已有不少論著。2016年，《自然》雜志刊發谷歌的“深度心智”（Deepmind），這將會極大的擴大人的能力。2019年初，國務院《中國教育現代化2035》，提出要建設智能化校園，統籌建設一體化智能化教學、管理與服務平臺。2019年8月29日，科技部新一代人工智能發展研究中心聯合羅蘭貝格管理咨詢公司《智能教育創新應用發展報告》（以下簡稱《報告》）。報告顯示，人工智能有望引領教育的系統性變革，推動人才培養更加多元化、更加精準化、更加個性化。世界各國紛紛制定規劃，出臺相應的政策措施，推動智能教育的發展。以美國、新加坡等為代表的各國相繼推出面向未來的新教育改革戰略，不斷制定相關政策法規，設計本國智能教育的發展藍圖。
一、未來智能社會的能力預測
未來社會各種各樣的顛覆性變革，全球各種組織都在做預測。世界未來研究所[1]對未來社會需要的10中技能的預測：一是意義構建，二是社交智能，三是新穎和適應性思維，四是跨文化能力，五是計算思維，六是新媒體素養，七是跨學科能力，八是設計思維，九是認知負荷管理，十是虛擬協作。十種技能分別體現在三個層面，即人際交往能力、應用知識能力與工作技能層面。引入這些技能，旨在深入探索未來技能存在的世界，以及目前教授和衡量這些技能的方式，希望這些技能能夠更充分地融入高校國際商務的課程。[2]
（一）人際交往層面——團隊合作精神
人際交往層面主要指與他人有效合作，有效溝通，與不同背景的伙伴有效合作的能力，即團隊合作精神。數據來源：世界未來研究所第一，跨文化能力。4個主要組成部分可以用來評估一個人的跨文化競爭力:知識組成部分、情感組成部分、精神運動組成部分以及情景組成部分。第二，社交智能。盡管社交網絡平臺為人們提供了更多的聯系，但它們培養的深厚友誼卻很少。微信、Facebook等社交平臺的主流化與普及鼓勵人們以新的方式思考如何建立和維持人際關系。[3]第三，虛擬協作，即作為虛擬團隊的一員，能夠富有成效地工作，提高參與度，并展示自己的存在感。
（二）應用知識層面——邏輯性分析信息的能力
應用知識層面主要指個體可以邏輯性的分析信息的一系列能力，具體如下：第一，新穎的適應性思維。即熟練地思考和提出解決方案，而非死記硬背或默守陳規。第二，認知負荷管理。以多種形式表現的信息流豐富的世界帶來了認知過載的問題，人們只有學會有效的過濾和關注重要的信息，才能把大量涌入的數據轉化為優勢。第三，意義構建，即確定對方所表達內容的深層含義的能力。人工智能將取代僅僅需死記硬背、日常制造業和服務業的工作，而對機器不擅長的高層次的思維技能、不能撰寫為文本的需求將會越來越大。
（三）工作技能層面——解決問題和決策能力
工作技能層面主要指個體可以成為一個問題解決者和決策者，包括計劃和組織，解決問題，決策商業基礎等。也就是需要如下的素質：第一，新媒體素養。由于可視化在技術時揮越來越重要的作用，過去信息的靜態展示正在讓位于信息圖表和數據的動態模擬。第二，設計思維。從本質上講，設計思維是一種創造性解決問題的能力，它反映了發散性思維和收斂性思維的結合。第三，跨學科能力。未來十年，專業領域將比以往任何時候都更加具有重疊性，所以跨學科的研究方法將會占據世界創新的中心舞臺。第四，計算思維，即將大量數據轉換成抽象概念，并基于數據的推理能力。隨著人類社會中數據量呈指數級的增長，越來越多的職業需要計算思維和技能才能勝任。
二、應對能力結構變化的教育創新
未來社會中，人才能力結構的變化也會對教學模式產生新的需求，課程教學需要結合不同的能力培養目標做出相應的調整與創新，世界知名高校和一些國際組織也提出了很多創新性的教學模式。如圖2所示。數據來源：世界未來研究所
（一）能力結構及思維模式
世界未來研究所提出的十種技能的背后，所體現了以下一些基本的思維模式。同理心是指正確了解他人的感受和情緒，進而做到相互理解、關懷和情感上的融洽。同理心非常有助于在虛擬空間中站在對方的角度考慮問題，增加團隊伙伴之間的有效溝通。元認知對于意義構建能力十分重要。元認知知識包含三方面：學習者對于自己的認知，學習者對于學習策略和使用方法的認知。成長性思維與批判性思維在認知負荷管理、新穎和適應性思維、新媒體素養以及設計思維中起到了十分重要的作用。成長性思維是相對于固定思維提出的，固定思維者把反饋當做一種批評，成長思維樂于接受反饋，也從反饋中學習，反饋最終會產生積極的成長變化。批判性思維有助于形成自己獨特的世界觀，他們不會妄自評價他人，而是會站在別人的立場上，并且去了解他們的世界觀?？鐚W科一定有兩種心態組成。首先，同理心。它允許人們從另一個角度來思考問題——站在別人的立場上。其次，好奇心。許多組織，包括IBM和IDEO，都開始從“T型”素質的角度來討論這種技能，T型素質的技能組合中既有深度又有廣度。但是楊壯①教授發現：現在π型人才已經在成為主流。所謂的π型人才是針對T型人才的一種升級，從字母的樣式中就可以看出，π比T的下方多了一豎，所以它代表著“兩專多能”，即除了你可能在高等教育階段獲得的專業能力之外，還需要有另一項專業能力。邏輯推理能力有助于培養計算思維。未來的教育課程中應該納入計算思維技能的發展，鼓勵學生通過因果推理認知、元認知和其他技能來學習解決問題。這種模式的目的是讓學生分析他們在現實世界中可能遇到的真實情況，來教授計算思維能力。[6]
（二）國內外高校教育模式創新
1.“魚缸討論”“魚缸討論”，也是一種促進學生討論的教學小技巧，不僅讓討論者積極參與，更能讓其他學生積極反饋。第一步，把學生分成兩組。第一組參加討論的學生圍成圓桌坐在教室中間，就像是在被第二組觀看的魚缸里一樣。第二步，坐在中間的組開始時長10分鐘左右的討論，的第二組學生要聽著，并且評估第一組的討論。第三步，做出反饋。這是學生們最感興趣的環節，學生可以從熟悉的同學那里了解到自己的優點和缺點，有了反饋確實會使得討論變得更加激烈。2.項目式教學PBL（Problem based learning）教學法，也叫“項目式教學”，是一種通過讓學生展開一段時期的調研、探究，致力于用創新的方法或方案，解決一個復雜的問題、困難或者挑戰，從而在這些真實的經歷和體驗中習得新知識和獲取新技能的教學方法。PBL旨在培養學生的創意思維、創新能力、自主學習能力及批判思維的能力。3.跨學科課程教學自21世紀以來，美國課程改革中出現了實用導向的跨學科課程，如ICT課程，環境教育和STEM課程。STEM是科學（Science）、技術（Technology）、工程（Engineering）和數學（Mathematics）四門學科英文首字母的縮寫，STEM教育的核心是將原本分散的4門學科自然組合成一個整體，以項目探究方式進行綜合性問題解決學習，以形成相應的綜合。
三、針對國際商務課程的創新
結合世界未來研究所的十項工作技能、世界一流大學以及國際組織在教育方面的改革，結合東北財經大學國際經濟貿易學院國際商務碩士（MIB）專業碩士教學情況，國際商務課程實際教學提出以下思考和建議。[7]
（一）培養同理心和元認知的實踐方法
一種方式是開展課外活動，以小組為單位的體驗式學習活動有助于培養人際溝通和跨文化能力。例如：體驗式學習周；商務禮儀情景劇等。另一種方式是線上項目，線上項目中，可以通過微信小程序、投票互動式的方法來增加課堂活躍度，爭取讓每位同學都參與到課程中。國際商務課程是一門既要求專業知識扎實，又需要具備優秀的人際交往能力的綜合性課程。那么，在已有的小組活動中，可以在每次小組活動或者小組作業之后加入一個環節——組員互評與打分。一些課堂討論的小技巧會有助于培養元認知的思維模式。一種方法是在課上開展限時討論，討論映射是一種將學生的實時討論視覺化的方法，這種討論技巧使學生能夠從以下幾個角度進行深入的思考。
（二）培養成長型思維和批判性思維的實踐方法
在國際商務的案例分析中，引用PBL教學非常值得考慮。假設案例主題為跨國企業如何成功并購外國子公司，老師用一部分課時講解完理論部分，提供參考資源之后，另一部分課時可以嘗試組織PBL。一次PBL教學要分次給予問題，分次討論。具體過程大致包括七個步驟：第一步，弄清不熟悉的術語；第二步，界定問題；第三步，頭腦風暴（對可能的假設或解釋進行集體討論）；第四步，重新結構化問題（對問題的嘗試性解決）；第五步，界定學習目標；（以上步驟為學生小組討論）；第六步，收集信息和個人學習（學生獨立學習）；第七步，共享收集到的和個人學習的信息（小組報告和討論）。經過上述七步驟，完成一次PBL學習。在這個教學模式中，老師的角色是教學組織者、資源提供者、學生能力發展的促進者。學生從知識的被動接受者轉變為自主學習者、合作者和研究者。在國際商務的課程中，有很多需要實際調研的案例報告，也有需要做營銷策劃的報告。創客空間則可以融入這種類型的報告中，結合導師的相關課題，最好有一定經費的支持，為學生的基于創造的策劃提供完備的支撐。學生們可以就某個主題展開經驗分享、頭腦風暴、結合實際情況鍛煉設計思維和表達能力，這種能力不僅適用于學校，而且也適用于未來工作中。
（三）培養跨學科能力和邏輯推理能力的實踐方法
注重“國際商務專業+21世紀主題”的課程框架，希望通過超學科整合來彌補傳統學科的缺點與不足，構建適切核心素養轉化的課程框架。主題選擇具有適當的彈性，為跨學科知識的聯結提供空間。比如在國際商務課程授課內容中，注重添加區塊鏈、人工智能以及中美、中歐關系等主題。在國內，“挑戰杯”全國大學生課外學術科技作品大賽是大學生創新創業實踐教育最普遍和最有效的形式之一，具有廣泛的群眾基礎和旺盛的生命力。每兩年舉辦一屆，被譽為當代大學生科技創新的“奧林匹克”盛會。所以提倡創建跨學科小組參加“挑戰杯”大賽，比如國際貿易學院、國際商學院以及工程管理學院組建團隊參加挑戰杯，成員對不同學科都有相當的專長和良好的基本知識：國際營銷、國際文化視野以及數據分析基礎，在這樣的團隊中，更可能激發出新的思維和優秀的方案。
（四）全案例情景式教學
不同于教師講授知識，學生被動接受知識的傳統教學模式，全案例情景式教學是以案例或情景為載體引導開展學生自主探究性學習, 以提高學生分析和解決實際問題的能力。[5]首先，準備階段。針對國際商務專業碩士課程的專業特點，結合知識點和學生實際情況，選取合適的案例作為分析材料。其次，授課階段。在該階段，教師講授知識點之后，就將案例發放給學生；接下來就是考驗學生理論結合實際的能力。學生可以自發組成小組，根據案例內容，并結合自己能力和長處與小組分工合作進行案例討論，而在這當中，教師主要的角色是組織和引導學生。最后，拓展階段。在學生匯報案例內容之后，教師要對學生的探討結果進行點評總結。學生也可以利用這個環節進行自查，發現自己是基礎知識點薄弱還是實踐能力欠缺。通過該階段，教師可以發現學生的水平，學生也可以發現自己作為專業碩士能力缺失的部分，從而雙方進行查缺補漏。
四、總結與展望
結合國外高校及國際組織已有的模式，針對未來社會所需十種能力的培養方式如何應用在國際商務課程中，提出了一系列的活動和思維模式培養技巧，如在線學習（以MOOC為主）、討論映射和魚缸式討論、項目式學習（PBL）、案例分析和創客空間以及課上的投票互動式環節等，希望對國際商務課程的改革創新有實質性的輔助作用。要想在未來取得成功，需要成為適應性強的終身學習者。隨著組織形式和技能要求的快速變化，要求每位個人都必須具備遠見，重新評估自己需要的能力，并迅速整合合適的資源來培養和完善需要的能力，適應萬眾創新時代，并形成決勝未來的新的競爭優勢，贏得人工智能時代世界高等商科教育領域中的話語權。注釋：①楊壯：現任北京大學國家發展研究院BiMBA商學院聯席院長、北京大學國家發展研究院管理學教授、美國福坦莫大學商學院副院長、終身教授，著名領導力專家。
【參考文獻】
[1]InstitutefortheFuture.FutureWorkSkills2020[EB/OL].[2019-11-09].
[2]LiuJie.TheOptimizationStudyofGeneralEducationPracticeEffectinOurCountry[J].學術界,2013(12):283-290.
[3]陳妍蓓(編譯).歐盟關注終身學習關鍵能力培養[J].世界教育信息,2019,32(10):74-75.
[4]段世飛,張偉.人工智能時代英國高等教育變革趨向研究[J].比較教育研究,2019(1):3-9.
[5]王文.案例教學法在高校市場營銷教學中的應用探索[J].產業與科技論壇,2020,19(4):187-188.
[6]吳朝暉.智能增強時代的學習革命--在國際人工智能與教育大會上的發言[J].世界教育信息,2019,32(10):3-6.
關鍵詞：教育信息化；文獻計量學；網絡教育
中圖分類號：G434 文獻標識碼：A 文章編號：1673-8454（2016）05-0008-04
教育信息化是指在教育教學的各個領域中，積極開展并充分應用信息化技術和信息資源，促進教育現代化，以培養滿足社會需求人才的過程。教育信息化不僅有利于提高教育質量和教育效率，有利于培養學生的創新精神和實踐能力，而且從主觀和客觀兩方面為學生的全面發展、全體發展和個性發展提供了條件和保障，這對培養新世紀國家現代化建設所需的創新人才具有極其重要的意義[1]。在當下信息急速發展的時代，各種先進的技術手段增出不窮，教育在信息技術輔助下正快速前進。在此影響下，我國教育工作者對教育信息化的關注不斷加強，并且研究深度也愈加增進，對我國教育信息化發展做出了一定貢獻?；诖?，本文通過描述與分析近年來我國教育信息化的研究熱點，以促進窺視我國教育信息化的研究現狀，有利于把握我國教育信息化發展趨勢及其在整個教育科學體系中的發展狀況。
一、研究思路
1.樣本選擇
本研究采用目的性抽樣（Purposeful Sampling）中的一致性抽樣法（Homogeneous Sampling），以2011-2014年度國家社科基金教育學項目立項名單為依據，檢索出國家社科基金在教育領域的立項課題共741項，其中篩選出和教育信息技術及網絡相關的有67項作為研究樣本，占總數的9.04%。
2.研究方法
本研究運用量化統計與描述的方法，采用access進行數據處理，并使用社會網絡分析軟件Ucinet生成研究熱點關聯結構圖。量化研究的主要特點是：將現實分解為可觀測的變量，研究代表總體的樣本以及使用統計方法分析材料。定量描述是對原始數據進行判斷統計分析。通過對樣本數據的定量分析與描述，按照研究內容的分類框架，研究者對研究對象進行識別、歸納、統計、和分析。
二、數據分析
1.基本狀況
2011年至2014年國家社科基金在教育學領域的立項課題數如圖1所示，分別為167項、172項、206項和196項。其中，與教育信息化相關的立項課題分別為12項、8項、23項和24項。由此可知，教育信息化的課題數目在當年教育學立項課題總數的百分比占比率分別為7.1%、4.6%、11.2%、12.2%，尤為突出的是，2014年的教育信息化課題數目是2011年的兩倍?？梢钥闯?，隨著信息化建設的深入及其與教育教學的深度融合，教育信息化愈加成為教育學領域科研人員的研究熱點，并逐步受到國家層面的認可與支持。此外，從教育信息化項目的課題類別分布來看，數據總體呈現上升趨勢，這說明不同層次的研究力量均有穩定增長（見表1）。
從研究主體而言，研究單位較為集中于東部和中部地區，不僅涉及師范類高等院校，還包括中小學校和國家級/省市級研究機構，其中，北京師范大學（7次）、華南師范大學（6次）和華東師范大學（4次）是教育信息化研究的主要力量，87.3%的研究人員均屬于副高職稱以上。值得注意的是，北京師范大學和華東師范大學是采取科研合作方式，通過學科優勢互補實現資源優化配置，共同推動教育信息化研究的高質量、高效率和高規格。
2.研究熱點透析
2011年至2014年，教育信息立項課題的核心關鍵詞集中于網絡（14次）、大學生（7次）、青少年（7次）、實證研究（5次）、新媒體（4次）、信息技術（4次）等，年度分布情況如表2所示。本研究運用Ucinet軟件繪制出基于上述關鍵詞的關聯結構圖（見圖2），連線粗細與關聯程度的強弱呈正相關。由圖可知，近年來我國教育信息化的研究熱點主要分布在以下四個方面。
（1）以“網絡”為核心的大學生與青少年教育
從研究立項的課題看，網絡與大學生相關的研究熱點集中于社會層面的網絡行為、生活適應和公共價值，與青少年相關的立項課題體現在網絡成癮、親社會和新媒體。由此可見，信息爆炸時代，以網絡為核心的現代科學技術為我們提供了前所未有的機遇和廣闊的發展空間，也在我國教育領域的運用引發了一場新的教育革命。面對異常龐雜的網絡世界，大學生和青少年既是網絡信息的生產者和者，也是網絡信息的接受者和享用者，這種雙重角色體現了網絡的互動性。
在信息技術影響下，大學生和青少年獲得知識的方式發生了巨大變化，主要體現在：①獲取知識的場所發生變化。網絡打破了地域限制，大學生和青少年不再以傳統的課堂教學作為學習的主要方式，他們可根據實際情況選擇更適合的學習方式。②獲取知識時間的變化。網絡的普及使得大學生和青少年的學習時間不再局限于上課時間，網絡傳輸的即時性使得學生可在任何時間獲取所需知識。③獲取知識觀念的變化。傳統教育模式是以教師的課堂講授為中心，學生是被動的知識接收者，該教學模式忽略了學生的主觀能動性。網絡與教學的結合，使得大學生和青少年獲取知識的觀念由被動接受變為主動獲取，通過發揮主觀能動性，并結合自身需要獲取知識。④大學生和青少年不再依賴課本來獲取各種知識。開放網站、學習平臺、搜索引擎等網絡教育資源為大學生和青少年提供了便捷的知識獲取平臺。
然而，盡管網絡的普遍應用豐富了大學生及青少年的生活和學習，培養創新意識和協同能力，但在一定程度上也存在著以下幾個問題：①網絡成癮。網絡成癮是隨著網絡的普及隨之而來的一種的心理問題，對大學生及青少年個性形成及未來發展都有很深的影響，應當引起我們的廣泛關注和高度重視。②信息污染。網絡上海量的信息資源包含眾多垃圾信息。大學生和青少年還處在身心發展、思想成熟和人生觀、世界觀、價值觀建立的重要階段，相對成年人自制力也較弱，容易受到網絡不良信息影響。如果沒有正確引導，將會對他們的身心造成極大傷害，這也是目前全球范圍內共同關注的問題。③人際淡化。雖然網絡是一個開放平臺，但是它將個人限制在人機相對封閉的環境中，使個人失去了與他人及社會相處的機會，長此以往，將造成個人和現實社會產生距離、個人之間的感情紐帶逐漸淡化。④網絡道德水平良莠不齊。網絡的自由特征使部分個人失去了自我約束力，造成了網絡道德水平的良莠不齊，對網絡環境造成了一定的道德隱患。
（2）中國式MOOC教育研究
結合圖2和表2我們可以看出中國、MOOC被提及兩次，四年間的立項課題總數為三項，研究重點主要體現在以下三個方向：MOOC與中國高等教育變革研究、國際視域下的中國MOOC戰略研究、教育信息化與大型開放式網絡課程（MOOCs）戰略研究。
教育部在線教育研究中心主任、清華大學孫茂松教授曾指出，MOOC有兩個角色，一是惠公眾，二是善私塾[2]，即高?；蛘呙麕熆梢詫⒕氛n程通過MOOC平臺呈現給學習者，學習者可以根據自己的實際情況隨時隨地選擇適合的課程進行在線學習。上海交通大學慕課研究院余建波也提出，MOOC要“從傳統課堂中來，再回到課堂中去”。通常情況下，學生的學習過程由兩個階段組成，分別為“信息傳遞”和“吸收內化”，其中，“吸收內化”階段常常會讓學生喪失學習的動機和成就感，而MOOC的建設與推進在一定程度上實現了學生學習過程的重構，教師能夠提前了解學生的學習困難，在課堂上給予有效的輔導，同學之間的相互交流更有助于促進學生知識的吸收內化過程[3]。
在中國，MOOC的出現給傳統教育方式帶來了一定沖擊，也給教育工作者和學習者提供了全新的教育教學及學習平臺，促使學習方式更為靈活、主動，充分發揮了學習者的主觀能動性，提高了學習者主動獲取知識的能力，延長了知識吸收內化的時間，在一定程度上建立了一種新的自主學習模式，打破了傳統教學單一的教師授課、學生接受的填塞模式。中國教育的受眾群體龐大，但是地域發展的不均衡造成了教育資源的地域差異，在很長一段時間影響著學生受教育的水平和人才的培養，集中表現為東南沿海地區教育資源豐富、硬件設施先進、師資力量雄厚、教育觀念和教育理念更新速度快，并且擁有實踐的軟硬實力都很強大；相對而言，由于中西部地區經濟上的欠發達，使得在教育上的發展也落后于東南沿海地區。然而，MOOC的推廣和發展為中國實現教育公平創造了十分有力的條件，大型網絡在線課程的使用，使中西部的學生也可以通過網絡和信息技術手段平等的享受優秀教師帶來的精品課程，并通過在線答疑，在線交流等方式實現和名師的互動。
（3）信息時代的基礎教育建設
在我國，基礎教育的受眾基數龐大，基礎教育是我國教育事業的重要分支，這也是近幾年我國教育信息化一個備受關注的研究熱點。由于受地域及經濟發展的制約，教育資源分布也存在明顯的差異型，但隨著大量先進的現代教育技術手段在教育教學中的應用，一定程度上會縮小差距。
基礎教育階段的主要目的，一是要學生通過知識的積累進入更高的層次學習直至進入社會，二是培養學生的綜合能力。而信息時代的今天，信息技術進入課堂，由教師作為單一的知識來源局面被打破，同時也突破了書本是知識主要來源的限制，教師可以用各種相關資源來豐富相對封閉、孤立的課堂，極大擴充傳統課堂的課容量。網絡上與教學內容密切相關的數字化內容、由教師開發或者學生在學習過程中自主創作的數字化作品、各種學習化社區包括大型的網絡在線課程，都成為現代化課程資源的重要組成部分。信息化技術的廣泛運用也促進了學校硬件設施的更新換代，同時也就要求教師要不斷學習相關的專業技能，以應對信息環境下飛速發展向前的教育趨勢。此外，基礎教育階段的學習主體是兒童和青少年，多媒體手段的應用給學生形成了視覺、聽覺甚至觸覺的直觀感受，給處于該階段理性思維和邏輯思維還不成熟的學生帶來了全新的、直觀的認知方式，讓學生通過自己的感受進行主動地探索和思考，提高自主學習和知識自主內化的能力。因此，信息化和基礎教育的相結合，可大大提高基礎教育建設的效率，使學生的學習更加主動積極，極大地促進了學生形成自主性、創新性、競爭性的新人格特征，增強學生的主體意識、更新學生的價值觀念、實現人格素質現代化。
（4）基于信息技術的實證研究
近年來，國家社科基金的基于信息技術的實證研究課題主要涉及促進留守兒童全面發展策略、利用大數據評價大學生適應性調節學習技能、提升區域教育均衡發展水平和基于新媒體的青少年體質健康促進公共服務體系構建研究?？梢钥吹?，在新型信息技術影響下，一直以來，教育學科方法研究的科學性成為學者們不斷探索的熱點問題。90年代初，有學者認為，教育實證研究在追求確定性的同時，也不可避免地喪失了部分深刻性[4]。更有學者指出，教育學本質上是一門人文社會科學，因而它的研究方法應當是以體驗、領悟為核心的理解方法[5]。然而，回顧教育學發展歷程，實證研究和思辨研究對教育學的發展和科學化都有重要作用，教育學研究需要根據具體研究對象確定和采用不同的研究方法，而不是以偏概全，把任何一種具體的方法當作教育學研究的全部方法[6]。作為一種從個別到一般的研究方法，實證研究具有鮮明的經驗特征，可直接獲取研究對象的客觀材料。通過借助大數據等信息分析技術，研究人員可快速、有效分析并獲取數據結果，并更為針對性應用于教育場景中。
三、啟示與建議
1.重視信息化支持政策，提升中西部宣傳力度
隨著信息技術在教育領域的廣泛應用，傳統學習方式得到轉變，促進了教育資源的公平配置、教學質量的普遍提高。對此，國家應加大對教育信息化的重視程度，加大政策支持力度、可持續投入資金。首先，在中央統籌全局的基礎上，各地區應與當地實際情況相結合，制定符合本區域教育信息化建設（包括硬件環境，軟件資源，人員素養等）的相關標準，規范正確引導教育信息化的發展方向。其次，各級部門要制定并真正落實于教育信息化工作相關的政策及規范制度，以教育教學應用為核心，兼顧其它管理和服務模塊，優化整合區域多類型信息化機構，明確其性質、人員、經費、任務等具體內容，解決多中心重復設置和資源浪費的問題。第三，國家還需對信息化技術在教育領域的應用加大宣傳力度，尤其是在中西部地區，應樹立和提高教育信息化意識，在技術和資源上給予一定支持，通過數字媒體和技術手段，將東部先進的教育資源傳輸給中西部教育相對落后的地區，積極縮小東西部的教育差異和認知差距。
2.緊扣信息時展脈搏，提高教師信息化教學能力
在現代教育技術日新月異的今天，我們不僅要利用新技術和新媒體，更重要的是要培養具備高水平實踐能力的教育信息化復合型人才。作為教育信息化的主導力量，學科教師信息素養的提升至關重要。面對著復雜多變的信息技術環境，作為一名高素質的教師，除了具備現代化的教學思想、教學觀念，掌握現代化的教學方法與手段外，還要具備相應的信息意識、操作技能和應用能力，在學科中熟練地運用各種信息工具來提高教學的有效性，并且讓學生接受信息教育。這就要求需加強對教師信息技術應用能力的全員培訓，并鼓勵其在日常教學中合理、有效地運用，在潛移默化中培養學生的信息意識，進而提高學生的信息素養。其次，要從師資教育信息化培訓和相應信息技術裝備實行政策傾斜，確定在經費和投資力度上優先保證的方案，以保證從師資信息化理論型培訓向信息化教育技術的應用型能力培訓的新一輪戰術和戰略新舉措的落實。
3.加大科研力度，擴展科學合作方式
在國家政策支持下，科研人員應積極開展教育信息化的課題研究，加大研究力度和優化人員配置，尤其是應不斷提高教師與科研人員利用信息技術開展科研的能力，推動教育各領域創新科研組織模式和機制，完善教育科技創新體系，引領信息時代科技創新。與此同時，在知識開放共享環境下，學校與科研院所、企業等主體應共享科技教育資源，擴展科學合作方式，共同推動知識創新，以促進高質量科研成果的開發。具體而言，在創建數字化科研協作支持平臺的基礎上，推進研究實驗基地、大型科學儀器設備、自然科技資源、科學數據、科學文獻共享，支持跨學科、跨領域、跨地區的協同創新[7]。
四、結束語
教育信息化是我國教育發展的總體趨勢，從近年來的國家社科基金立項課題便可發現，教育信息化被越來越多的人所關注，在教育領域發揮著巨大作用。為保障教育信息化的可持續性創造一個寬松和諧的發展環境，應緊密結合我國現代化教育的發展戰略，滿足時代對教育提出的新要求，提高教育信息化所產生的社會效益，妥善處理理論與技術、傳統與創新、投入與效益之間的關系，營造一個良好的教育氛圍。
參考文獻：
[1]楊曉宏，梁麗.全面解讀教育信息化[J].中國電化教育，2005（1）：27-33.
[2]中國教育信息化.中國MOOC發展與對策――第十四屆中國教育信息化創新與發展論壇系列報道（三） [EB/OL].[2015-10-07]（2015-01-30）.http：///ebooks/b1/text/ n20150106_8713.shtml.
[3]汪群妃.用微教學平臺構建計算機“翻轉課堂”[J].職業教育，2014（12）：64-66.
[4]彭鋼，張南.教育理論與教育實證研究――兩種不同類型研究方式的比教育分析[J].教育評論，1990（2）：11-14，22.
[5]潘瑞華.論教育學的研究方法[J].云南師范大學學報，1993（3）：48-53.
[6]郝文武.教育學的科學化和合理性――論近年來我國關于教育學研究方法的反思[J].教育研究，2002（10）：13-18.
