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数据类有关论文范例,与大数据技术与高职专业分流变革相关本科毕业论文范文
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情形大数据技术以其实时性的特点能够出色的应对,高速的数据处理和传输提供给教育部门及时的反馈,在设置专业时职业院校的灵活管理才能表现出科学理性的一面,而不是盲
数据类有关论文范例
最后,大数据自身的特性也为教育主管部门强化对高职专业设置管理提供了信息支持,使其管理决策更加科学及时.
三、专业流量结构
分流的流量结构是依附在专业的纵向结构上的横向结构.这种结构的形成受劳动市场和产业需求等社会因素的间接影响.其直接影响因素主要集中在教育系统内部.首先,高职专业的流量结构受教育管理者影响,主要表现在对于每个专业所规定的招生名额和在全部招生名额中所占的比例.其次,专业流量结构的形成与受教育者的职业期望密切相关,其主要表现就是学生依据自己的主客观条件自发流动到不同专业.
（一）我国高职专业流量结构存在的问题
我国高职流量结构存在以下两方面问题：
首先,盲目追求热门专业.热门专业产生的原因有两种：其一,劳动市场上的确存在对某一类专业人才的庞大需求,这样形成的热门专业是教育资源优化配置的表现.其二,职业院校追求短期利益,对专业进行类商业化的包装与炒作,降低录取门槛,扩大招生规模.然而大多数受教育者甚至家长对这两种庆幸缺乏判断,极易随大流或者仅凭某专业的非中心线索（如有些专业听上去更加上档次、好就业）就投身到某一职业领域的训练中.
其次,盲目回避艰苦行业.如今教育界反映出一个日益严重的问题,那就是一些有关农林地矿等艰苦行业的专业越来越冷,招不满新生的现象普遍存在,个别专业甚至无人报名.就这种社会现象本身而言,其形成的原因多种多样.但仅就分流的角度来讲这种受教育者的选择行为毫无疑问是盲目的.排除价值观因素,这种盲目也是由信息匮乏造成的,对于相当一部分学生来讲他们在回避艰苦专业的同时甚至根本不了解这些行业的人才需求有多么旺盛.
（二）大数据的解决方案
基于上文所呈现出的在高职专业的流量结构中存在的问题,大数据技术所能够提出的解决方案有以下几个方面：
第一,反映市场需求的数据分析和专业招生结构能够为学生提供理性判断的依据,帮助没有能力做出教育选择的学生获取教育市场与劳动市场的真实信息,并辅助他们做出专业选择.在数据支持下进行对专业的选择和判断一方面能够一定程度抵消学生对某些专业的偏见,另一方面也有利于他们对自己选择的专业抱有适当水平的职业期望.
第二,大数据技术对海量数据的深度挖掘可以对职业和产业发展趋势作出预测,这种具有前瞻性的数据分析是传统的粗糙的数据加工技术不可能达到的.而且对于许多缺乏相关知识储备的学生和家长来说,大数据的预测功能可以避免他们依据有限的主观经验对职业前景做出片面和孤立的判断.
第三,大数据可以为学生提供个性化服务也能够降低学生在专业选择时非理性行为的概率.大数据技术能够对个人成长过程中产生的一系列数据特征及发展趋势进行分析挖掘,给用户（学生）提供可供参考的职业生涯规划.这些数据来自于个体从出生以来的一系列能够量化的结构型数据,如身高、体重、考试成绩等.也包括一系列非结构性数据,如记录日常生活中的行为、选择倾向等的视音频文件.源自用户的海量数据结合用户认知以外世界的信息加工共同构成了大数据技术对学生职业生涯规划的个性化服务.
四、大数据服务高职专业分流的障碍
（一）技术层面
大数据技术应用于高职专业分流所面对的技术挑战,具体而言也是所有领域在试图引入大数据技术时所共同面临的难题.首先,大数据集成的难度要远远高于传统数据类型.数据的广泛存在性与复杂性要求在数据收集过程中要对各种数据管理系统中的结构化、半结构化、非结构化数据进行格式转换,而这一过程非常难于管理.大数据集成的另一方面是要对数据进行去冗降噪,对数据价值进行初步浓缩,这样的数据清洗必须非常谨慎,否则细小的数据杂质都会对结果的精确性造成破坏.[5]
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其次,数据挖掘阶段要解决的主要问题就是数据的实时性,数据的价值密度是随着时间的推移而稀释的,很多领域的数据分析都具有实时性的需求.在实时处理选择模式中现有的成果已有相当积累,但仍没有一种通用的大数据实时处理框架出现,各种工具实现实时性的方式不同都只能支持特定的某些应用,这就导致在实际应用中要根据不同业务需要改造数据处理框架才能实现数据实时分析.
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（二）制度层面
首先,关于大数据运用的立法工作需要解决.数据分析机构在设计大数据计算框架的同时不可避免的会接触到大量的用户信息.在职业教育分流中这些数据就包括了企业、政府、学校、学生等多方的数据,如何保护有关各方的数据安全,维护他们的合法利益.这是大数据在提供服务之前首先需要解决的问题.
实际上,关于大数据应用中隐私保护的问题人们也进行过一些技术与伦理层面的探讨.数据公开与隐私保护的矛盾.为实现数据价值,数据公开是非常有必要的,政府可以从公开的数据中来了解整个国民经济社会的运行,以便更好地指导社会的运转.研究者则可以利用公开的数据,从社会经济技术等不同的角度来进行预测研究.因此大数据时代的隐私性主要体现在不暴露用户敏感信息的前提下进行有效的数据挖掘,最大程度保护用户的隐私.但是数据信息量和隐私之间是有矛盾的,因此尚未出现非常好的解决办法.
其次,组织层面的障碍.前面说到,大数据涉及各方数据的共享问题,那么就意味着组织行为的透明化,这么做就有可能损害一部分参与主体的既得利益,比如所谓热门专业就会失去光环,学校的这部分利益就会被切割.为了维护小团体的利益,不同组织会对这种数据分享进行抵制.如何协调各方利益,是分流效益最大化是政府要做的工作.
（三）心理层面
大数据技术正向着我们的生活一步步迈进,而且步伐越来越快.大数据技术以其独特的技术特性为教育事业的发展提供了新的视野和空间.尤其是在个性化服务方面,庞大的数据量与运算能力,人们会发现大数据甚至比他们更了解自己.当有一天这样的技术真的来到人们面前,公众会如何接受他还是一个大大的问号.
总结
大数据技术作为信息技术未来的发展方向已经得到了世界的认可,它在功能上的优越性在发达国家已经得到了验证.无论我们与真正的大数据时代的距离还与多远它终究是会要来,我们要做的就是做好充分的准备并且让它来的更快一些,因为时代和这个时代的教育需要这样一种更加强大的技术支持.
参考文献
[1]李国杰,程学旗.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域[J].中国科学院院刊,2012,（6）.
[2]姜大源.职业教育学研究新论[M].教育科学出版社,2007,（53）.
[3]杜怡萍.高等职业教育专业设置的问题与对策[J].教育与职业,201
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