① 大數據學科質量測評八年級下冊英語聽力在哪能弄到
官方網站。
有關的配套聽力是會有一個官方網址供學生下載的，這主要是為了考慮部分學生的需求，有需要的用戶是可以在官網進行測評的。
② 大數據三分鍾演講稿範文
大數據三分鍾演講稿範文(一)
大數據，或稱巨量數據、海量數據、大資料，指的是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工，在合理時間內達到截取、管理、「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。
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中國的大數據
大數據的特點：
具體來說，大灶野數據具有4個基本特徵：
一是數據體量巨大。網路資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過
1、5PB(1PB=1024TB)，這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。
演繹歷史僅需133天
二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，
更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。
三是處理速度快。
數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。
有用數據僅為3600分之一面臨大數據時代的到來，你准備好了嗎?
大數據時代到來
最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」
進入20XX年，大數據(bigdata)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。
2、數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。正如《紐約時報》20XX年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。」
大數據應用案例：
1、醫療行業
在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。
2、能源行業智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭困敗安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這汪辯顫個預測後，可以降低采購成本。
3、通信行業
電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。中國移動通過大數據分析，對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情，結合自己的經歷，移動推出夜間流量包。
4、零售業
零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經幫助某零售企業減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。
大數據三分鍾演講稿範文(二)
既然說到大數據，就得先了解大數據地定義。什麼是大數據。試想如果未來我們一個人擁有的電腦設備超過現在全球現在計算能力的總和，一個人產生的數據量超過現在全球數據量的總和，甚至你的寵物小狗產生的信息量都超過現在全球數據量的總和，世界會發生什麼呢?那麼就先來看一些官方網站給出的大數據的定義。
為導出對事業起作用的數據。對於大數據商務有目的性的定義：「利用大數據解決經濟和社會的問題。提高業務附加的價值。或者是支援事業」大數據不只指它的規模是多少，還有這些數據是由那些數據構成的，還有可以怎樣利用大數據。由此是與到現在的系統是不同的。 用被賣出的數據基礎管理工具或者是到現在為止處理數據的應用程序，來處理巨大困難的復雜數據集合，這樣的詞語。
再來看兩個中文的。
那麼大數據到底是啥。其實就是很多數據。它是把很多信息用數據的方式儲存起來，然後不斷累積，一直到這些數據大的沒辦法用簡單進行利用。大數據並不是很神奇的事情。就如同電影《永無止境》提出的問題：人類通常只使用了20%的大腦，如果剩餘80%大腦潛能被激發出來，世界會變得怎樣?在企業、行業和國家的管理中，通常只有效使用了不到20%的數據(甚至更少)，如果剩餘80%數據的價值激發起來，世界會變得怎麼樣呢?特別是隨著海量數據的新摩爾定律，數據爆發式增長，然後數據又得到更有效應用，世界會怎麼樣呢?發揮想像去思考一下。
那麼大數據是怎麼形成的呢?
以前我們關注的都是交易系統和業務系統產生的數據，通過數據倉庫去分析展現，其實終端，尤其是個人各種流水操作，例如購買物品清單，上網瀏覽歷史，照片，微博等也有，但是不關注，而大數據時代，更多的是關注這些大量的數據，期望分析這些數據來發現價值，因此大數據其實以前在系統，終端，個人等等都在產生，只是沒有加以利用而已，現在要分析這些數據從中發現價值。這才是大數據形成的原因和意義。數據再多，但如果被屏蔽或者沒有被使用，也是沒有價值的。中國的航班晚點非常多，相比之下美國航班准點情況好很多。這其中，美國航空管制機構一個的好做法發揮了積極的作用，說起來也非常簡單，就是美國會公布每個航空公司、每一班航空過去一年的晚點率和平均晚點時間，這樣客戶在購買機票的時候就很自然會選擇准點率高的航班，從而通過市場手段牽引各航空公司努力提升准點率。這個簡單的方法比任何管理手段(如中國政府的宏觀調控手段)都直接和有效。
先說一下這個列印的課本，它裡面舉了兩個例子。對於福島核電站的事，以及對於便利店的優勢，都是利用了大數據。比如說超市，要進好多貨，然後有的買的人少可能就堆積，即使減價處理也不一定能賣得掉，從而造成虧損。那麼便利店，就會根據平時周圍生活的人們來選擇性的進貨。在上班族公寓附近就多進快餐，在老年人或者中年人多一點的地方，就進一些生活用品。對於福島核電站，如果將監測核電站的信息及時收集，並且分析就可能發現它有問題，可能會泄露，進而去解決問題避免損失。這就是預測未來可能發生的事故，這樣的話可以有效的避免。再比如說，天文學家們研究天體的運動軌跡，發現更多的行星。將這些數據收集在一起就是大數據，對這些數據分析整理，就有可能計算出，未來某個行星可能會撞上地球。然後採取一些必要的措施，來將這種毀滅性的打擊消除。如何認清現在呢?比如說在醫學上，通過醫療設備對細胞進行觀察，並根據其他測試進而推測出該細胞是不是癌細胞。如果把判斷的依據變成數據化，輸入到電腦中，並且再賦予她一定的學習能力，比如給他一個癌細胞，他會記住這些細胞的特徵，久而久之，他的准確度會越來越高。在醫學上的作用也會越快越明顯。這就是對他的應用進行簡單的了解。之後趙飛會更深入更仔細的講一下這方面的內容。
那麼，大數據對我們帶來的都是好的么。不是的。就比如剛剛那個醫學的例子。研究出的機器會讓診斷癌細胞的工作人員逝去工作。就像是80年代工廠逐漸自動化一樣，工人失業會
很嚴重。如果你是一匹馬，那麼你肯定不喜歡工業革命。
接下來說一下大數據現在面臨的難題，就是如何利用好這些大數據，進而為人們服務，造福我們。就個例子就拿LSST來說。他是一個廣域的天文望遠鏡，是由多個國家參與研發，現在在智利的一個山上，20XX年開始動工，並在20XX年啟用查爾斯·西蒙尼和比爾·蓋茲分別捐贈20XX萬美金和1000萬美金給LSST計劃。LSST計劃至今仍尋求美國國家科學基金會能撥發將近4億美金的贊助費。。它每三天可以拍攝整個天一次。到20XX年，它會搭載一個超級數碼相機，拍攝出的照片達到32億像素。這樣的照片需要1500塊高清電視屏才能展示出來。LSST的照相機每年要拍攝超過人員所能分析的超過20萬張影像。如果利用好了這些數據會是很大的一筆財富，但是目前還沒有一個很有效的解決方法。沒有那麼多人力能去分析它，也沒有那樣的設備直接分析。所以這堆數據就是沒用的數據，沒有價值的。所以大數據是很有潛力的一門科學。接下來跟大家一起看一段TED的演講視頻。
演講人是肯尼斯-庫克耶《經濟學人》數據我，曾任職於《華爾街日報》(亞洲版)和《國際先驅論壇報》。他是美國外交關系協會成員，CNN、BBC和NPR的定期商業和技術評論員之一。對大數據有很深的研究，聽一下他是如何評價大數據的。看完這個演講之後，在有請趙飛帶來對大數據更深入的認識。
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④ 大數據如何影響課堂教學
「大數據」（BIG DATA）這個詞，是2008年在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》這本書中首次提出的。「大數據」指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而是對所有的數據（近似於全樣本）進行分析處理的一種方法。
1．什麼是我們身邊的大數據？
「大數據」已經滲透到我們生活中的方方面面。比如我們打開手機淘寶，呈現在我們面前的界面是不一樣的。它推送給我們的商品是不同的，而且這些商品往往真的能夠抓住我們的需求和心理，這是為什麼呢？
其實這就是大數據分析出的結論。
淘寶這個平台，對每一個瀏覽過商品的人，購買過商品的人，都進行了全數據分析，可以輕松獲取我們的很多信息。
例如我們的性別、年齡、家庭成員、喜好、是否結婚、是否有孩子、孩子的性別，甚至可以細致到你是愛穿休閑類的服飾，還是喜歡小清新類的服飾，或者是職業裝類的服飾等等。通過你的每一次操作，收集到了這些數據之後，它經過分析和處理，進一步推測出了你可能會訂購的商品，從而推送給你，讓你花更少的時間檢索而要花更多的錢進行消費。
例如你購買了一些孕婦類產品，可能在不久之後，它就會推送相關聯的一些嬰兒用品給你。
而我們消費後的評價與反饋，又使得他們不斷改進自己，例如不同賣家的鑽石星級，或者清退一些不合格的賣家等等這些行為，就是淘寶對自身的調整。
這種互利互惠的雙迴路的運轉模式，可以看作是賣家與買家間的一種良性的互動方式，而這種互動方式在傳統的賣場裡面是不可想像，也難以實現的。
2．什麼是課堂教學互動方式？
課堂教學互動方式，則是指在課堂上，教師與學生之間的一種信息交流方式。
在傳統的課堂中，師生之間的互動交流方式比較單一，上課就是教師在講，學生在聽，一種單方向的傳導過程。
有人說，教師就是知識的搬運工，課堂上很少有師生之間的交流。
還有一種觀念是，教師對學生提問，學生回答，就是師生互動。
顯然，這種認識是膚淺的，這將使師生互動流於形式。師生互動的根本目的是要引導和培養學生的高階思維。
因此，真正的師生互動應該定義為思維的碰撞、智慧火花的生發之源。
近些年來一直被提及的可汗學院的教學與學習方式，之所以受到關注的原因，恰恰就是它基於大數據分析，解決了課堂教學互動這個難題。
大數據之所以能實現課堂教學互動，是因為它具有三個主要特徵：反饋、個性化和概率預測。
我們傳統的課堂教學是一種單迴路的學習，即教師給予，學生接受。我們對學生進行考核，然後對他們進行評價。
我們不會或者沒有條件來通過學生的成績來反思自己的教學內容或者方式是否是恰當的。
我們不能從學生身上獲得真正有用的反饋信息來改變自己的教學內容和行為。
所以說，傳統的課堂教學是一種單迴路的方式，根本沒有實現師生間的良性互動。
此外我們的教學內容在編排上，考慮的是處於平均水平的學生，而這種水平的學生其實在現實中可能根本是不存在的。
換句話說，我們的教學沒有照顧到「好」學生，也忽略掉了那些「差」學生，甚至連我們認為的中等水平的學生，也是不存在的，因為他們是平均後虛構出來的群體。
所以，我們的教學根本沒有針對學生做出個性化的設計，這是教育普及大眾化不得不做出的取捨。
傳統的教學是沒有反饋或反饋較少（沒有時間或實在照顧不到，分身乏術），沒有個性化，從而更談不上有概率預測的一種教學。
而大數據下的新的課堂教學互動方式，卻可以改變這種狀況。
1．參考案例
維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《與大數據同行——學習和教育的未來》一書，舉了可汗學院的例子。
2004年，可汗是一個剛從哈佛商學院畢業一年的基金分析師，給自己的表妹輔導數學。
由於他們生活在不同的城市，因此，他在互聯網上為她進行輔導，從此永遠地改變了教育的世界。
他編寫了若干程序來協助教學，這些程序能生成數學習題，並顯示孩子們提交的答案是否正確。
同時，也收集數據，程序可以追蹤每個學生的答對和答錯的習題數量，以及他們每天用於作業的時間等等。
後來在此基礎上創建的可汗學院，之所以可以聞名於世，就是因為它收集有關學生行為的數據，從中獲取有用的信息來改變教學內容的設計，為每個學生定製個性化的學習方案。
可以說數據就是可汗學院運作的核心所在，大數據的支撐，互聯網技術的飛速發展，使得相隔千里的師生之間形成了有效的課堂教學互動。
它改變了我們對面對面才能達成互動的傳統認識。
此外，還有一個關於斯坦福大學吳恩達與他的機器學習課程的例子。
吳教授將課程放到了網上，他追蹤學生與視頻互動的行為。
在什麼地方按了暫停鍵，什麼地位按了重復鍵，在什麼地方放棄了繼續聽課，他的目的不是督促學生學習，而是反思學生卡在了什麼問題上，哪些教學內容難以理解，從而對課程進行調整。
例如，他發現學生本來都是正常的按順序進行網上學習，但是很多學生在學習第7課時，都會去回看第3課的一個關於數學知識的復習課。
於是他發現，原來是因為第7課解決某個問題時，需要用到第3課復習到的一個數學公式，而很多學生並沒有記住，因此他就對第7課時的教學視頻做了改變，會自動彈出一個彈窗幫助學生來復習數學公式。
還有一次，他發現學生在學習第75課到第80課時，正常的學習秩序被打亂了，學生以各種各樣的順序反復觀看這幾節課。
他通過反復分析，發現學生的行為是在反復理解概念，於是他將這部分的教學內容製作的更加精細，更有助於幫助學生理解概念。
【 評價】
這是一個典型的大數據分析下，課堂教學互動變革實現了教學反饋的例子。
覺得我們傳統的教學，只是通過每天判一判學生的作業，看一看他們的考試成績，是無法得到這些動態的數據的，更無法得到改變我們教學內容與方式的有價值的信息。
於是我們的教學可能幾年甚至幾十年都在重復相同的內容和動作。因為我們不知道學生究竟是如何進行學習的。
2．參考案例
還有一個例子是關於「半島大學」的暑期班項目，他們使用可汗學院的數學課程教授來自舊金山灣區貧困社區的中學生。
在課程一開始，一個七年級的女生的成績在班裡一直墊底，在整個暑期的大部分時間中，她一直是學得最慢的一個學生，但是在課程結束後，她的成績是班上的第二名。
可汗對此感到好奇，於是調取了她完整的學習記錄，查看她每一道習題和解題的時間，系統創建的圖表對她學習進行的描繪，發現他很長時間都徘徊在班級的底部，直到在某個事件點上突然直線上升，超過了幾乎所有的學生。
這充分說明，當學生以自己最適合的步調和順序進行學習時，即使一個被看似沒有能力的「差生」也是可以變為優等生的。
【 評價】
這是一個典型的大數據分析下，課堂教學互動變革實現了個性化教學的例子。
如果這個女孩放在我們傳統的基於小數據的教學課堂上，幾次考試的成績都不理想，可能她就會被我們歸類為「差生」，於是各種補習加各種輔導，完全打擊了她的自信心，成績的陰影甚至會影響到她的一生。
而可汗學院的課程，利用數據監控了她的所有的學習過程，時間是一個連續的變數，針對她的特點設計了適合她的習題，循序漸進，激發出了她最大的能量。
她完全根據這種個性化的定製，按照自己的學習節奏進行學習，不用去關注到其他人的學習進度與成績。細思極恐，我在想我們的教育究竟扼殺掉了多少這樣的人才？
我們真的應該好好認清大數據帶給我們的課堂教學互動的變革，這種變革很多時候甚至不是技術上的，而是理念上的。
在反饋與個性化的基礎上，大數據的更大的優勢就體現在了概率預測這方面了。
例如我們可以對學生個體為提高其學業成績需要實施的行為作出預測。比如選擇最有效的教材、教學風格、反饋機制等等。
其實，在小數據時代，我們跟學生家長所說的某些建議，比如您的孩子應該加強數學這方面的學習，您的孩子適合去學文科等等這些建議，其實也不是肯定的事實，也只是概率性的干預。
因為可能根據老師所謂的經驗，這個學生選擇學習文科，將來考上一本的可能性更高。而大數據與過去最大的區別是，我們是通過對事物加以測量和量化，以更高的精確度說話。它的預測准確率更高。
比如，大學的選課方面，可以根據你以往的學習基礎以及學習行為，預測出你選哪門課的通過率會更高，你未來的職業規劃怎樣進行會更加順利等等。
大數據所實現的這種概率預測，似乎與課堂教學互動方式的變革沒有直接的關系。
但是仔細分析不難發現，這種預測其實是師生間互動的一種延續，我們對學生的影響不只局限於課堂上，而是延續到了未來選擇的層面上，使得互動交流更上了一個台階。
1．利用數據反饋信息調整課堂教學策略
以高考備考為例：
上圖是追蹤某高中四年所有學生高考數學各知識點得分率的情況，我們可以看出對其中一部分知識點的得分率維持在高位。
這就說明學校一貫的培養策略與日常教學方法是正確的，只需要保持即可，無論教師還是學生不需要過於焦慮，因為大數據反饋的結果對未來教學效果有一定的預測功能。
2．關注學生的個性化發展
大數據不僅對規模龐大的數據進行全樣本分析，得到一般規律，更重要的是很能體現出個性，它可以記錄下每一個學生的變化，方便教師針對每一個學生調整課堂教學方式。
上圖是大數據分析系統給出的某一個學生在一次考試中的情況，從圖中可以看出，數學與物理是這個學生的優勢學科，英語是這個學生最薄弱的學科，那麼在進行改進策略制定時，要多聽取英語老師的建議。
大數據可以幫助教師的課堂教學行為不像傳統課堂那樣，針對的是所謂的「平均水平」的學生授課，而是能照顧到每一名學生。
例如，利用信息技術監控學生的課堂測試與課堂練習情況，隨時調取任意學生的過程進行點評，統計每一名學生過程中出現的問題，這樣教師對課堂進程的判斷不是根據經驗，而是根據實際情況隨時調整。
總之，課堂教學互動方式的變革，不應該只是技術層面上的變革，媒體技術，網路平台的建設已經非常的成熟了，我們需要的變革是組織變革，是思想的變革。
現在流行的微課、慕課（MOOCs）其實就是大數據滲透到教學互動領域冰山的一角，形式並不重要，重要的是隱藏在這些形式下的數據所反映出來的學生行為，以及反饋給教師的教學信息，從而引起他們的思考和改變，形成雙向的迴路，實現真正的「互動」，這才是大數據真正的價值。
大數據下的教師要成為「數據脫盲者」，我們需要通過讀取數據來追蹤學生的進步，通過概率預測解釋什麼是對學生最有效的學習。
我想這應該意味著我們需要建立一套完善的系統，在這個系統中，有數據處理的專家，有解讀數據分析數據的分析師，有利用數據改善教學的教師。
只有在這個良性循環的系統中，才能真正實現課堂教學互動，呈現個性化的教學，讓教育針對每一個孩子。
希望我們的教育和教學可以因為大數據而發生真正的變革。