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2020-02-28 11:44 来源:红网

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  但其实,在《奇兵神犬》中我们看到的军犬形象也不是如此刻板的,我们同样看到了警犬们可爱呆萌的一面,比如第一集教官带领沙溢去看的刚出生的一窝预备警犬,你甚至会看到警犬们不同的性格,有活泼的、有凶悍的、有温驯的、有机警的……军犬除了自带萌点之外,还自带笑点,比如在第一期节目刚刚开始的时候,一位即将退伍的战士告别他的军犬战友,原本很感人的一幕,却被这只军犬的名字增添了笑点这一幕不知道马云看了做何感想?而等到明星和素人嘉宾真正入驻武警警犬基地之后,好玩的事情就更多了,首先要注意的是,在武警警犬基地,嘉宾是不可以把警犬称为狗的,因为警犬是武警的搭档,所以双方要给予彼此尊重。

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    实施办法明确的主要政策包括:进一步扩大人才签证发放范围,凡符合《外国人来华工作分类标准(试行)》中外国高端人才标准条件的,符合高精尖缺和市场需求导向的科学家、科技领军人才、国际企业家、专门人才和高技能人才等中国经济社会发展需要的外国高层次人才和急需紧缺人才,都可申请人才签证;进一步放宽人才签证有效期限和停留期限,经省区市外专局确认符合条件的外国人才,将可获发5年或10年有效、多次入境、每次停留180天的人才签证,其配偶及未成年子女也将获发有效期相同、多次入境的相应种类签证;进一步提高人才签证申办效率,采取全程在线、立审立办方式,大幅压缩审核、审发期限,外国人才资质确认时限压缩至5个工作日,高端人才及其配偶子女签证申请最短可在申请次日获得签发;免除申请费用,外国人才及其家属免交签证费和急件费,零费用办理。

  金华怂四诠科技 我想,可能是秋老师觉得自己并不是明星艺人,知名度不高,所以就想多做一些,赢得点好感!不过,各位明星艺人们倒是做的不是很对了,似乎是将秋老师所做的种种当成了理所应当,于是就有了下面这样的事情发生!有一次,李静带着一群人出去玩了,并且交代秋老师,6点钟回来要准时开饭!秋老师也一口答应了,但是下午呢,秋老师看着时间还早,与何穗一起将工作做完了,就和游客一起出去爬山了!在这期间,李静还打电话回来顶住秋老师一定要准备好饭菜,是程晓玥接的电话,她明明知道秋老师不再,但还是一口答应了下来,搞不懂这是什么逻辑!等到李静等人回来的时候,见到秋老师不再,瞬间李静就炸了,非常生气的样子!等到秋老师回来之后,发现自己玩的太高兴,忘记了时间,也是一脸的愧疚!秋老师道歉的态度也是非常的诚恳,先是和戴军老师道歉,随后又和何穗道歉,态度也是相当的诚恳,但却被何穗一脸不耐烦的推开了!最后,秋老师去给李静道歉,整个过程,李静都没有给秋老师任何的好脸色,最终还是别的人家给秋老师求情,李静才勉为其难的原谅了秋老师!其实,我很不懂,为什么秋老师要为大家道歉,本来做饭就不是一个人的事情啊!我想,很多看过节目的人都会很气愤,明星艺人就可以高人一等的对素人秋老师颐指气使了么?可能真的是因为秋老师是一个素人吧!不出意外的是,在节目播出之后,李静自然是成为了网友群起攻之的对象,而何穗也没有被网友拉下!依照何穗的微博,我能想到的只有这件事了,毕竟那时候何穗也是被人指责过于势力了!但综艺节目么,不要天当真了,通过后期剪辑,可以制造出各种各样的效果,如今旧事被重提,看来何穗真的是被冤枉了!秋老师在微博中也为何穗辩解过,还称赞何穗是非常会照顾人的知心大姐姐,但不晓得何穗为什么不自己去澄清,反而是要背负这这样的骂名!所以,对待综艺节目,我们要辩证的去看待,毕竟为了收视率,后期是什么都能做的出来的!本文来自凤凰号,仅代表凤凰号自媒体观点。

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大数据驱动教育变革与创新

2020-02-28 17:25 来源: 光明日报
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????当前,教育大数据研究和应用已经引起我国政府的高度重视。国务院《促进大数据发展行动纲要》提出“探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用”,《教育信息化“十三五”规划》强调积极发挥教育大数据在教育管理平台建设和学习空间应用等方面的重要作用。“十三五”期间,大数据与教育的深度融合已成为必然趋势。可以预见,在今后一段时间我国教育大数据研究和应用将获得更快发展。

????大数据给教育行业带来重大影响

????大数据技术是21世纪最具时代标志的技术之一。国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》中提出“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合”。

????大数据给教育行业带来了重大影响。基于大数据的精确学情诊断、个性化学习分析和智能决策支持,大大提升了教育品质,对促进教育公平、提高教育质量、优化教育治理都具有重要作用,已成为实现教育现代化必不可少的重要支撑。教育大数据的主要作用突出体现在:

????第一,有利于促进个性化学习。基于大数据,可以精细刻画学生特点、洞察学生学习需求、引导学生学习过程、诊断学生学习结果。通过对学习者学习背景和过程相关的各种数据测量、收集和分析,从海量学生相关的数据中归纳分析各自的学习风格和学习行为,进而提供个性化的学习支持。例如美国亚利桑那州立大学运用Knewton在线教育服务系统来提高学生的数学水平,系统通过数据分析区分出每个学生的优缺点并提供有针对性指导,全校2000名学生使用该系统两学期之后,毕业率从64%升高到75%,学生成绩也获得大幅增长。

????第二,有利于实现差异化教学。大数据可以在保障教育规模的情况下实现差异化,一方面可以因材施教,教师可以根据学生的不同需求推荐合适的学习资源,另一方面可以达成更大的教育规模。比如,MOOC(慕课)平台突破了传统教育中实体教室的限制,课程受众面极广,能同时满足数十万学习者学习需求。在教学过程中,MOOC平台可依托大数据构建学习者体验模型对其线上课程进行评估,进行线上课程的再设计、改变课程学习顺序、优化教学策略,为每一个学习者提供不同的教学服务,从而实现规模化下的多样化、个性化教学。

????第三,有利于实施精细化管理。传统教育环境下,教育管理部门或决策制定者依据的数据是受限的,一般是静态的、局部的、零散的、滞后的数据,或是逐级申报、过滤加工后的数据。很多时候只能凭经验在做管理、决策。大数据根据社会各方面的综合数据来源,可实现实时精确观察和分析,对于推进教育管理从经验型、粗放型、封闭型向精细化、智能化、可视化转变具有重要意义。以学校课程设计为例,美国加州马鞍山学院所开发的SHERPA(高等教育个性化服务建议助理系统),能根据学生的喜好为他们的课程、时段和可选节次作出推荐,帮助学校课程设计咨询专家解决学生所面临的选课难题。此外,该系统还通过智能分析为教师和课程设计者提供反馈,使他们能有的放矢改进教材。

????第四,有利于提供智能化服务。大数据可以采集分析管理者、家长、教师、学生的各方面行为记录,全面提升服务质量,为学习者、教师、家长等提供更好的服务。对教育大数据的全面收集、准确分析、合理利用,已成为学校提升服务能力,形成用数据说话、用数据决策、用数据管理,利用数据开展精准服务的驱动力。如在择校服务方面,运用大数据智能分析技术可助力破解教育择校感性化难题,推进理性择校。美国教育科学院推出的“高校导航(college navigator)”项目,该项目通过对全美7000多所高校各类资源指标(如所在地区、学费、奖学金资助、入学率和毕业率等)进行大数据分析并对所有大学进行排序和筛选,进而帮助家长和学生找到理想中的大学。

????我国教育大数据开发利用面临难题

????我国教育大数据开发利用已经具备一定基础,但还面临不少问题。自《教育信息化十年发展规划(2011-2020年)》颁布实施以来,通过建设教育资源公共服务平台和教育管理公共服务平台积累了教育教学和教育管理两方面大量数据;同时,我国在基于大规模在线开放课程的数据汇聚方面也已初具规模,这都为开展教育大数据研究和应用提供了一定基础。然而,还存在以下不足:

????第一,数据类型比较单一。不是实时采集,很多是结果性数据,而并不是及时的、过程性数据。

????第二,数据规模还很不够,目前通过“两平台”和第三方服务机构积累的数据量相比于我国庞大教育规模而言还较为有限,难以满足深度挖掘分析的需求。

????第三,缺乏对教育数据的深度分析、挖掘、利用。对海量教育数据的挖掘分析具有很强的专业性,缺乏有效的技术、工具、产品、服务。

????第四,跨界数据的整合不够。教育行业的很多应用需求不是光靠教育系统内部的数据能分析的,还需进行跨界数据整合,比如人口数据、地理数据等对于提升教育治理水平就具有重要价值。

????第五,对大数据研究和开发的支持力度不足、队伍不强。我国虽已发布大数据的国家发展计划,但对于教育大数据的各项研究还需要更多关注,不仅需要尽快考虑在教育大数据研究专项等方面进行布局,还需要一批既懂技术又懂教育的专业机构和人员,目前我们在力量准备上有所不足。

????第六,教育大数据标准与安全问题面临挑战。对教育大数据的准确、规范、统一使用和管理缺乏相应法律法规和技术标准支持,在教育大数据共享、开放、交换、交易、安全等方面的有效监管和规范还不太到位,制约教育大数据的健康发展。

????如何积极稳妥发展我国教育大数据

????为积极稳妥发展我国教育大数据,笔者认为应注意以下问题:

????第一,制定大数据教育应用的宏观规划和行动计划。基于国家大数据驱动战略,尽快编制我国教育行业大数据研究、开发、应用的宏观规划和行动计划方案,指导各级教育管理部门、教育机构推进教育大数据开发和应用。

????第二,加强我国教育大数据基础建设。依托现有国家教育资源公共服务平台、中小学生学籍系统等基础数据库,建立覆盖全国的教育大数据基础平台和管理体系,一方面有利于充分挖掘利用,另一方面有利于合理监管。

????第三,积极开展教育大数据的应用创新和示范。以教育机构、企事业单位为依托,在全国建立若干教育大数据应用示范区、示范点,在个性化学习服务、教育管理决策等方面开展有针对性的应用创新示范,为后续推广积累经验。

????第四,大幅提升我国教育大数据服务创新能力。成立教育大数据联盟,组建专业团队,启动专项工程,针对教育大数据基本理论、关键技术和应用模式开展研究,聚焦学生核心素养、高考改革等教育热点问题,开展应用示范。

????第五,加快推进我国教育大数据标准规范和法律法规建设。积极制定教育大数据采集、交易等相关法律法规,尽快启动教育大数据相关标准规范研究制定工作,保障教育大数据的安全、规范获取和及时、有效利用。(作者:教育大数据应用技术国家工程实验室主任、华中师范大学校长 杨宗凯)

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