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题名基于教育大数据生态体系的高校智慧校园建设研究
被引量：105
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作者
余鹏
李艳
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机构
中南民族大学现代教育技术中心
中国科学院武汉文献情报中心
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出处
《中国电化教育》
CSSCI
北大核心
2018年第6期8-16,共9页
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基金
中南民族大学教研项目"基于‘大数据挖掘与决策分析+微服务’体系的高等院校云辅助教学研究(项目编号:GJYX16057)"
中央高校基本科研业务费人文社科青年项目专项资金项目"‘互联网+’背景下教育大数据挖掘与决策分析体系辅助智慧校园建设模式研究(项目编号:CSQ17011)"
湖北省教育厅2017年度人文社会科学研究指导性项目"基于大数据挖掘与决策分析体系的教育云辅助高校信息化发展模式研究(项目编号:17G040)"阶段性研究成果
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文摘
近些年,教育大数据的研究与应用为高校智慧校园的建设与落地开辟了新的思路。针对当前高校智慧校园发展中所面临的教学科研、管理服务及综合决策等方面的痛点问题,该文从制约高校教育大数据发展的六项主因入手,深入探究了智慧校园背景下教育大数据(生态)的特点及研究意义。从不同规模、类别、等次的高校样本出发,归纳了教育大数据生态体系的数据应用与服务模式,并探索了一种基于智慧校园良性发展的教育大数据生态体系架构;结合设计的教育大数据应用氛围视图,提出了一种教育大数据生态体系模型用以提升数据治理的精准化,管理服务的协同化,教学科研的智能化,决策应用的科学化;最后,基于智慧校园中长期的发展需求,进一步探究了教育大数据生态体系的建设目标。
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关键词
教育大数据
智慧校园
教育大数据生态体系
大数据应用氛围视图
大数据生态体系模型
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Keywords
Education Big Data
Smart Campus
Education Big Data Ecosystem
Big Data Application Atmosphere View
EducationBig Data Ecosystem Model
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分类号
G434
[文化科学—教育技术学]
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题名智慧校园视域下高等教育数据生态治理体系研究
被引量：72
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作者
余鹏
李艳
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机构
中南民族大学现代教育技术中心
中国科学院武汉文献情报中心
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出处
《中国电化教育》
CSSCI
北大核心
2020年第5期88-100,共13页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金社科一般项目“融合多源异构教育大数据的科研创新服务模式研究”(项目编号:CSY18148)
中南民族大学教研项目“大数据视域下民族院校教育数据生态治理与智慧教学决策路径研究——以中南民族大学为例”(项目编号:JYX19117)阶段性研究成果。
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文摘
在智慧校园背景下开展数据生态治理有助于消除数据孤岛、缩小数据鸿沟,统一规范数据标准,科学管理数据资产,优化改善数据质量,有效监督数据安全,明晰共享数据权责,实现参与教育大数据应用的各单元协同配合,进入教育大数据的各个环节良性循环,服务教育大数据的各种对象全面入微。从高等教育迈入“全智慧”校园所面临的问题出发,借鉴了国内高等教育领域数据治理研究理论与实践经验,探究了智慧校园视域下高等教育数据生态治理的必要性。从当前教育数据治理工作发展的困境与任务入手,提出了高教数据生态治理的三层次模型。在综合分析高教数据治理体系建设原则与内容的基础上,构建了一套完整的数据生态治理体系参考架构,以期刻画高教数据生态治理相关单元功能内容,用以辅助破解高教数据发展困境,驱动教育大数据与智慧校园创新应用深度融合。最后,运用数据治理实践案例,从垂直与水平维度视角剖析了数据生态治理工作开展与推进高教组织变革之间的逻辑关联,论证了数据治理对驱动高校智慧校园建设的重要作用。
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关键词
智慧校园
数据生态治理
教育大数据
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Keywords
smart campus
data ecological governance
education big data
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分类号
G434
[文化科学—教育技术学]
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题名融合多源异构教育大数据的高校科研服务系统设计研究
被引量：21
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作者
余鹏
李艳
万晨
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机构
中南民族大学现代教育技术中心
中国科学院武汉文献情报中心
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出处
《图书情报知识》
CSSCI
北大核心
2019年第1期32-43,共12页
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基金
湖北省教育厅2017年度人文社会科学研究指导性项目"基于大数据挖掘与决策分析体系的教育云辅助高校信息化发展模式研究"基金项目(17G040)
中央高校基本科研业务费专项资金"基于平安校园的智能视频分析技术研究"基金项目(CZQ17007)研究成果之一
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文摘
[目的/意义]创新高校科研服务应用模式,提升科研管理水平及效率。[研究设计/方法]首先,剖析教育大数据融合中的相关问题,构建面向高校科研用行为视角的多源异构教育大数据维度视图;其次,以科研对象的个性化需求作为切入点,设计了融合多源异构教育大数据的科研服务平台,分析了高校科研应用服务的大数据工作流程;最后,以科研全量数据实践体系、高校科研应用五类典型服务场景为例,给出了相关应用实践。[结论/发现]实现了科研数据的深度分析与挖掘,为当前高校科研管理方法提供新思路。[创新/价值]为科学提升高等院校个性化科研服务质量,客观评价科研个体及团队研究水平,辅助分析科研个体及团队优势与不足,科学指导决策者提升管理效率提供一定的方法指导。
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关键词
高校科研服务系统
多源异构教育大数据
科研用户行为
科研全量数据
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Keywords
University scientific research service system
Multi-source heterogeneous education big data
Scientific research users’behavior
Scientific research full data
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分类号
G250.7
[文化科学—图书馆学]
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