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2019-04-21 20:27 来源:寻医问药

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  百度即便是在第一节和第四节单外援作战的情况下广东也是联盟中最强的。是的,我是这样认为的,尽管目前谈论这个话题可能为时尚早,毕竟我们还有4个家伙缺阵。

整体来看,广厦队发挥算正常的只有林志杰和大外援博洛西斯,林志杰得到了21分,博洛西斯三分球9中5。尽管下半场阿德的进攻效率有所下滑,但在末节的决胜时刻,阿德在还剩1分26秒与还剩55秒时,两度打进关键得分稳固局势,却终归还是被爵士新人王米切尔投中关键一球,强行扳平比分也让双方被迫进入加时赛。

  即便是马刺在次节遭遇爵士疯狂追击迫近比分,但他依然在第二节独得11分,从而在上半场就已经砍下多达28分,几乎是无可阻挡的疯狂砍分态势,他成为继2008年的吉诺比利之后,又一位半场至少得到28分的马刺球员。比赛早早进入垃圾时间,最终76人主场119-105大胜灰熊。

  阿里扎终于命中了三分,火箭一波8比0反超了比分。真心希望裁判能够用点心啊,这么精彩的比赛,就可能因为这样的判罚而改变比赛的走向。

首节结束,76人26-19领先灰熊7分。

  与以上球队相比,权健3-6负全北现代,其实不丢人,虽然失球多了点,但净胜球差距不过3球而已,更大的区别是,这些球队大比分落后时自暴自弃,而权健却不然,1-6落后仍然好好踢,又扳回两球。

  本场比赛,权健派出权敬原、维特塞尔、帕托和莫德斯特四名外援出战。虽然被全北打进6球不光彩,但权健的精神还是需要夸奖的,他们在1-6落后的情况下没有自暴自弃,而且选择了不放弃,即便是大局已定,惨遭一场屠杀,他们可能因为经验和实力问题输球,但不丢人。

  不过,权健被打进6球,已是耻辱。

  关于国家队的话题,中国男篮有非常多的聪明专家和智囊,非常有智慧和担当的领导,他们这些领袖和智者会知道为中国篮球发展做些什么。而在防守端,刘志轩被赋予的任务是盯防对方的箭头人物,不惜力的去缠斗,去绞杀对方。

  我觉得我们的球员都是战士,在场上能克服很多困难。

  百度当随着比赛强度上升,他的伤病情况不是很乐观。

  首轮就出局对于卫冕冠军来说确实很遗憾,但是他们还有很多事情需要在这个休赛期完成。毫不夸张的说在昨天的比赛上布拉切真可谓是水货一词发挥到了极致,在进攻端我们能够看到布拉切几乎没有什么作为,无论是单吃尼克尔森还是单吃易建联都占不到任何的便宜,所以在这种情况下布拉切更多的选择是外线的投篮和中距离的投篮。

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2019-04-21 17:25:11 来源: 光明日报
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百度 前锋阿龙-戈登说道:他能打从1号到5号位每一个位置,他是篮球运动员最完美的定义之一。

????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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