时间：2022-03-31 02:04:59
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关键词：大数据;统计学;发展
由于科学技术的不断发展，大数据席卷了全球，各行各业在经营管理中都离不开大数据的统计与分析，对于政府单位来说，大数据更如经常便饭，大数据主要利用多样式和多层次的采集方式进行数据采集，在分析数据时利用现代科学技术手段和高速处理数据的信息系统，分析的数据结果为公司或者政府单位的决策做参照。大数据的发展给统计学不仅带来了机遇，更重要的还有挑战。一方面信息技术和网络科技的发展为数据收集和整理带来了便利，另一方面由于近几年电子商务的迅速崛起，数据量更加的繁杂，所以又给数据统计时带来了麻烦，种类不断增多的大数据资源，正在成为政府统计部门分析研究的重要领域。
一、大数据与统计学的区别
我们就大数据自身而言，要想在信息化迅猛发展、数字爆炸式增长的现代信息平台中寻找到自己想要的有效数据，就必须依靠数据统计来完成。这就充分证明了关于大数据的相关研究是要和统计学紧密的联系在一起的。但是其与统计学也存在巨大的差别，它的使用模式和运用方式是不一样的。统计学需要依靠样本抽样的方法来进行数据整体和提炼的，这就意味着会有人力、物力以及财力的投入，其成本相对于大数据来说是比较高的而且过程是相对比较繁琐的。而大数据主要依靠网络信息平台，在海量的电子数据信息中查找自己所需要的数据，具有来源广、数据量大、整体性的特点，其是以整体的数据作为一个大样本进行工作的，数据相对于统计学来说更加的精确化及标准化。因此，统计学和大数据的结合过程中，要充分发挥大数据全面性和统计学高效性的特点，在利用统计学进行大数据样本的统计过程中要对整体的数据资源进行选择和筛选，这样能避免样本统计的弊端，还可以把样本统计的优势发挥到极致。
二、大数据时代下统计学教育的发展
（一）培养全方面素质人才
统计学专业的学生与文管专业的还不一样，文学专业的以及管理专业的学生都比较善于交际，善于沟通，而统计学是理科专业，很多学生只善于埋头做题计算，这样的话在以后的工作岗位就会感觉吃力，因为做数据统计，必须要与其他部门学会沟通，协同工作这样才能把数据统计和分析的准确。要锻炼自己的交际能力和沟通能力，针对不同数据信息做出不同的沟通与交流，从数据中挖出有价值的信息，需要本身具有数据敏感性，但是对数据的敏感程度也不是先天所带来的，更不是一朝一夕就能锻炼出来的，而是要经过时间的积累和数据分析工作的磨练，同时也可以根据案例型的数据分析材料，积累阅历，提升对数据资源的敏感程度。
（二）培养统计学专业的应用型人才
大数据时代下培养的统计学应用型人才应该具有两方面的基本素质，第一是概念性的，也就是说统计学的相关人才应该掌握统计学基本理论知识和基本素养，这是基本要求，也是培养统计学人才的前提。第二就是实践性，也就是本文中我们提及的统计学专业的应用型人才，就是在实际操作中处理数据分析数据的能力，应用型人才需要利用理论知识解决实际问题，也需要有较多的经验与阅历，不能只会纸上谈兵。在高校开展大数据分析学科中，最大的问题就是没有真是可用的案例和数据，这就需要学校与公司企业走合作道路，这样一来不仅可以得到真实有效的数据，还能将学生送到企业去实习，进行校企联合，注重学生的实际操作能力，这是培养统计学专业应用型人才的关键点，也是统计学专业人才培养模式中的重点。
（三）促进统计学与信息计算科学的融合
在大数据的分析与研究时，仅仅凭借统计学科的支撑是不够的，大数据的数据结构性特征已经抛弃了传统意义上的数据分析模式的非智能化框架，而且数据分析需要利用新型的数据运算方式以及计算机技能分析，这也是进行数据分析的问题所在，因此要想做好数据统计和数据分析工作，只单单依靠单一的统计学科知识的人学习是远远不够的，其需要的是数学，信息技术，统计学三门学科的融合发展，紧密结合三门学科之间的交叉发展，融会贯通，利用各科优势资源相互弥补不足，这样才能为大数据的收集，统计，分析做出科学准确的结果。
三、结语
学习统计学的优势在于：我们可以利用统计学进行大数据的有效整合和利用，使得我们在使用数据时可以更加的便利和高效。随着信息科学技术的进一步发展，来自各方面的数据出现井喷的状态，这就增添了我们在数据统计和信息处理时的困难。在现在这个信息化数据爆炸式增长的形势下，我们要充分全面的利用各方面的数据资源才能充分发挥统计学的优势，做好预测和分析，同时充分将统计学的优点与完备的大数据资源实现有效的整合，让统计变得通俗易懂。
参考文献：
一、大数据与统计学的区别
统计知识在大数据的利用研究中有多样化的应用形式，主要是对“大数据”进行肢解，对爆炸增长的数据信息进行搜索、分类以及整合主要依赖于统计学。因此，大数据的相关研究在一定程度上运用了统计学的知识。但是，大数据的使用尚未被统计学这门学科充分利用，这主要是因为大数据的运用方式，使用模式和统计学之间存在着重要差异。统计学主要利用的是样本统计资源，样本主要在根据既定的概率标准从总体中抽样调查，但是随机抽样调查是带有成本属性的，例如消耗时间、资本投入的成本等。在样本数量逐渐增加的情况下，样本估计的误差范围是伴随着总体样本数量的增大而逐渐增加的，这是样本统计学不能忽视的缺点。大数据时代最具代表性的就是海量的信息数据化以及即时电子商务信息，大数据在整体上呈现出“总体样本数据化”的趋势，这样的特征恰好可以补充样本统计的弊端。大数据环境下的整体样本统计即使可以囊括全部的样本容量，但是因为很多情况下数据具有非结构性和半数据化的特征，而且大量的数据资源呈现的是重视尾部分布的状态，方差、标准差等标准化的方法变得毫无意义，整体依靠性和不稳定性经常会超越经典时间内的时间序列的整体假设性，所以概率论的应用范围呈现狭窄化的发展趋势。因此，统计学在利用大数据进行样本统计的过程中，可以对整体上的数据资源进行融合和选择，这和样本统计中的数据化处理技术存在异曲同工之妙。
二、大数据时代统计学教育的发展
1.全面培养人才素质
统计学专业的学生需要具备良好与人交往能力。统计学的学生很多都是理科出身的学生，不善于交际。但是在日常的工作中，有数据经验的科学家应该经常和每个部门的工作人员交流，协同工作。怎么样才能让颇具专业性的数据分析结果让普通的老百姓也可以读懂，让每个部门的工作人员都能无障碍地理解，这是不容易做到的。要训练自己的交往能力和沟通技能，主动地参加演讲活动是不错的渠道，演讲活动锻炼了演讲者的自信，在整个演讲的过程中，能否清晰地表达自己的思想以及给人以信服力是至关重要的。需要培养数据常识，广其见闻。数据科学家经常面对各种各样的海量数据，并需要从这些数据中挖掘出有价值的信息，这就需要数据科学家具有强烈的数据敏感性。对数据的敏感程度的训练不是一蹴而就的，要经过长时间的积累和数据分析工作的磨练，同时也可以根据阅读数据分析材料积累阅历，提升对数据资源的敏感程度。
2.培养应用型人才
大数据时代培养的数据科学家需要两方面的基本素质，第一是概念性，也就前面所说的数据科学家需要掌握的基本素养和专业知识；第二是实践性，也就是本文中我们提及的应用型人才，也就是实际操作中处理数据的能力。在高校开展大数据分析研究生学科，最大的问题是没有可用的数据，这就需要高效与大数据企业合作，进行研究生的联合培养，注重学生的实际操作能力，这里面涉及到我们的应用统计学专业硕士的双导师培养制度，一名校内导师一名校外导师，校内导师注重学生的概念性，校外导师注重学生的实践性，学生通过在校外导师单位的实习，从而熟悉并且掌握实际工作中所需要的技能。
3.促进统计与数学、计算机学科合作
“大数据”时代需要的海量数据分析资源仅仅凭借统计学科单一学科的发展是不能满足发展需求的，大数据的数据结构性特征已经抛弃了传统意义上的数据分析模式的非智能化框架，而且数据分析需要利用新型的数据运算方式以及计算机技能分析，这也是进行数据分析工作的拦路虎。所以，数据科学家的成长仅仅依靠单一的统计学科知识的学习是远远不够的，其需要的是数学、计算机和统计学三门学科融合发展，紧密结合。三门学科之间交叉发展，融会贯通，这样既可以发挥学科的优势资源，同时也能弥补其他学科的弊端。
[关键词]大数据；宏观经济；机遇与挑战；分析
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.42.028
2015年9月份，国务院与工信部联合印发了《促进大数据发展行动纲要》，明确要求在“十三五”规划中重点推动大数据的发展和应用，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，这也为在大数据时代下更加精准、更加高效地开展宏观经济分析提供了政策保障。
1 大数据在宏观经济分析中的重要作用
1.1 为宏观经济分析提供丰富的数据支持
我国经济发展正处于“三期叠加”的关键时期，影响宏观经济发展的因素也是多种多样，要想保证宏观经济分析结果的准确性和时效性，就必须以大量的数据信息做样本，对数据样本进行客观、专业的处理和评估。传统的宏观经济数据获取方式存在诸多弊端：一方面是数据样本数量有限，难以反映出影响宏观经济发展的整体因素；另一方面是数据获取途径少，时效性低，往往与现阶段的经济发展现状不相符合。而大数据技术借助于计算机、互联网和电子信息技术，能够在短时间内获取各个部门、各个行业的经济发展数据，例如全国旅游消费总额、全国商品房年销售总量等。可以说，只要数据分析部门获取了相应的数据调查权限，就可以随时调用管辖范围内与宏^经济分析相关的数据内容，从而极大地丰富了宏观经济分析所需的样本容量和样本种类，确保了宏观经济分析的准确性和时效性。
1.2 为宏观经济分析提供更多的方法
传统的宏观经济分析手段，由于受技术条件和工作理念的影响，往往采用统计分析和随机抽样分析的方式，近似地反映或推断出宏观经济的分析结果。随着市场经济的深化改革和我国经济体制结构的转变，传统的宏观经济分析手段难以适应国家经济发展的需要，云时代的到来和大数据技术的出现为宏观经济分析提供了更多种类、更加简便的分析方法。例如，传统的宏观经济分析由于获取数据困难，因此采用“随机抽样反映整体”的分析方法，其分析结果与实际情况必然会存在较大误差；而大数据的分析是以海量的数据样本为基础，并且样本种类丰富，基本上涵盖了影响宏观经济发展的所有行业，在此基础上得出的分析结论无限趋近于我国宏观经济发展的实际情况，提高了宏观经济分析的可靠性。
1.3 优化了宏观经济分析的技术
大数据分析与单纯的计算机数据统计的不同之处在于：计算机数据统计只能进行初步的数据分类和整理，并以数字、图标等形式展示出来，虽然具有较强的直观性，但是不能深层次地反映宏观经济内容。而大数据分析融合了计算机、电子信息和数学建模等多个专业技术，以海量数据为基础，建立数学分析和统计模型，利用分析模型对数据进行深层次的分析、处理和加工，并结合了语音识别、图像识别等技术，提高了数据分析技术的专业化水平。
2 大数据在宏观经济分析中的机遇与挑战
2.1 大数据时代宏观经济分析具有的机遇
大数据技术融合了多种现代化数据获取和分析技术，为宏观经济的精确分析提供了诸多便利条件，从当前的发展形式看，大数据在宏观经济分析中的主要机遇有以下几方面：首先，大数据技术使“在短时间内获取海量数据”成为了可能，为宏观经济分析提供了必要的基础保障。无论是进行宏观经济分析还是其他各类专业统计，数据获取都是最基础也最为关键的环节。数据样本的丰富度和样本容量，直接决定了后期分析结果能否反映实际情况，而数据样本越多，则最终分析结果越趋近于实际。除此之外，宏观经济是一个动态发展、不断变化的过程，这就要求数据样本在“获取-分析-得出结论”这一过程中占用尽可能少的时间。因此，数据分析师历来重视数据样本数量和样本获取速度，大数据技术兼具上述两种分析要素，在宏观经济分析中占据较大优势。其次，大数据扩充了宏观经济分析的空间广度，使数据价值得以体现。通过计算机互联网获取基础的数据信息，不仅能够有效跨越时间和空间的限制，而且在数据价值上也得到了一定的提升，并且利用专业数据分析软件和数学模型，拓展了数据所包含信息的深度与广度，为新时期进行宏观经济分析提供了有力支持。
2.2 大数据时代宏观经济分析面临的挑战
大数据技术在带来诸多便利的同时，其自身也存在着一些有待改进的地方，主要表现为：首先，大数据所采集的数据量大，但是缺乏有效的数据筛选标准，导致数据中夹杂着部分无用或不相干的信息。例如我们在采集“全国旅游消费总额”相关的数据时，可能会搜索到与旅游相关的“交通运输量”的信息，但是这些信息并不会对宏观经济分析起到影响，反而增加了样本总容量。因此，如何加强信息甄别和筛选，是下一步大数据技术优化的重要内容；其次，数据的安全性仍然有待提高。由于前期采集数据量非常大，但是进行宏观分析是一些相对漫长的过程，这些数据在保存期间如何确保安全性，关系到后期宏观经济分析的最终结果。虽然部分数据库建立了相对完善的防火墙和病毒查杀系统，但是也很难彻底根除非法访问的风险；最后，大数据时代的宏观经济分析需要大量专业化人才，但是从现阶段相关从业人员的整体情况看，大数据分析人才数量难以满足行业发展需要。
3 提升大数据对宏观经济分析作用的对策
3.1 构建良好的大数据获取环境
政府应当主导建立一个大数据的收集体系，在一些重要的宏观经济领域制订大数据的收集计划，从而保证大数据的获取。为此政府部门应当做好以下具体的工作：首先，政府部门要从思想认识上提高对大数据的重视程度，对于大数据在宏观经济研究中的价值予以认可。从而在实际的工作中能够形成稳定的资金投入并在政策法规上为大数据的应用提供便利条件。其次，政府应当加大高校或者是相关研究机构在大数据应用上的研究投入力度，支持研究机构在大数据应用上的深度挖掘，从而更好地发挥大数据的作用。最后，政府应当支持企业采用现代化的信息管理手段，从而为大数据的获取提供基础性的条件。利用企业的信息化系统可以快速地获取企业的相关发展数据信息，从而为宏观经济的大数据分析提供基础材料。
3.2 提升大数据的采集与管理工作水平
制定规范化的大数据采集与管理体系，保障用于宏观经济发展的大数据均能够得到有效的采集，并且还要确保数据的真实性。在利用大数据进行宏观经济的分析中大数据是基础的分析材料，所以有效地采集到大数据是十分重要的。首先，要规范大数据的采集工作流程，制定科学的大数据采集体系，从而促进大数据采集工作的有序开展。其次，对于在大数据采集过程中因小集体利益而不配合采集的个人或者是单位，应对其进行一定的处罚，从而威慑这些干扰大数据采集工作的不良情况。最后，要对大数据采集人员进行培养和提升，从而使其掌握较为熟练的大数据管理技能，为大数据的更好地应用提供条件。
3.3 培养大数据分析与应用人才
在大数据的应用中人才是其中的关键性组成部分，高素质的大数据分析与应用人才能够为宏观经济的分析提供有力支撑。为此，就必须在大数据人才培养上进行改进和提升。为此，应当做好以下内容：首先，政府部门应当重视大数据分析与应用人才的培养，出台各类支持性的培养政策。其次，高校应当根据现实的需求而开始相关的专业和课程，从而发挥大数据分析与应用人才培养的基地作用，以便为社会输送大量的大数据专业应用人才。最后，企业也应当在大数据人才培养上做出自己的贡献，对于企业内部的数据管理人员进行专业技能提升的培训，从而帮助他们掌握更多的大数据分析与应用的实际技能。
4 大数据与宏观经济政策制定
大数据革命为政府的宏观经济政策制定提供了机会。政府在政策制定上可以通过大数据分析系统提升公共服务质量，增加服务种类，并为公共服务提供更好的政策指导。同时，在大数据分析的运用、提高效率与其他政策和技术协同以及为公共服务领域带来变革等方面，政府可以加大重视和投入力度，为经济的进一步发展提供支持。
大数据给政府的经济统计工作带来了巨大影响。首先，面对大数据带来的技术变革，政府应该将其纳入政府统计之中。经济统计要充分利用大数据时代提供的技术和条件，促进政府统计工作的变革。例如“10亿价格项目”便是政府应对大数据变革的成功典范。其次，面对大数据带来的统计对象扩充，政府不但应当重视结构化数据，更应当重视挖掘非结构化数据，以期找寻出恰当的经济统计指标。大数据时代，非结构化数据包含更多信息，而且利用互联网进行的数据挖掘，不仅可以得到数字资源，文本数据也可以通过挖掘获得。最后，面对大数据带来的统计资源的拓展，政府应该将其统计资源拓展到政府以外，重视拓宽其他数据资源。在过去，政府靠自己的力量收集数据，但在大数据时代，人人都是数据的制造者。例如，谷歌和百度等数据巨头拥有大量政府无法获取的数据资源。政府要想办法让数据巨头将数据放到统计中来，而不能仅靠自己调查统计。
5 结论与展望
大数据时代极大地拓宽了信息来源、提高了获取信息的时效性，同时，新信息的非结构化对宏观经济分析的技术和方法提出了新的要求。在大数据背景下，由于数据噪声的存在，宏观经济数据挖掘变得十分重要，这就要改进技术，加强对非结构化和半结构化数据的挖掘。实时、快速、海量的数据为更加准确的宏观经济预测提供了可能，宏观经济预测模型也有待于进一步更新。在大数据时代，可以将机器学习算法引入宏观经济分析，改进宏观经济分析技术，解决“维数灾难”，提高宏观经济分析的准确性。大数据时代也将促进政府经济政策制定的变革，提升政策的时效性，提高政府服务效率。
参考文献：
[1]文桂江，李昕.大数据时代我国宏观经济数据的冲突与协调[J].河北经贸大学学报，2014（5）：131-133.
[2]崔光N.房地产价格与宏观经济互动关系实证研究――基于我国31个省份面板数据分析[J].经济理论与经济管理，2013（1）：157-162.
[3]戴成峰，张连增.我国财产保险区域差异与宏观经济的关系研究――基于省际面板数据的实证分析[J].保险研究，2012（11）：142-153.
1.面向云计算数据中心的能耗建模方法
2.云计算安全:架构、机制与模型评价
3.云计算访问控制技术研究综述
4.云计算采纳行为研究现状分析
5.Google三大云计算技术对海量数据分析流程的技术改进优化研究
6.大数据、云计算技术对审计的影响研究
7.虚拟化云计算平台的能耗管理
8.云计算环境下的分布存储关键技术
9.推动中国云计算技术与产业创新发展的战略思考
10.云计算:体系架构与关键技术
11.我国云计算教育应用的研究综述
12.云计算及云计算实施标准:综述与探索
13.云计算:系统实例与研究现状
14.云计算环境下的联网审计实现方法探析
15.云计算和云数据管理技术
16.基于云计算的多源信息服务系统研究综述
17.云计算安全问题研究综述
18.云计算系统相空间分析模型及仿真研究
19.云计算时代关键技术预测与战略选择
20.云计算方案分析研究
21.基于云计算的B2C电子商务企业价值链优化
22.面向图书馆的云计算研究综述
23.云计算时代的数据中心建设与发展
24.基于Hadoop的云计算辅助教学平台研究
25.云计算研究现状综述
26.基于云计算的智能电网信息平台
27.云计算资源调度研究综述
28.论云计算的服务质量
29.我国云计算教育应用的现状与发展趋势
30.云计算及其关键技术
31.云计算技术发展分析及其应用探讨
32.云计算应用服务模式探讨
33.云计算的发展及其对会计、审计的挑战
34.构建云计算平台的开源软件综述
35.云计算安全研究
36.云计算和虚拟化技术
37.基于企业视角的云计算研究述评与未来展望
38.云计算数据中心的新能源应用:研究现状与趋势
39.云计算环境下的电子文件迁移模型研究
40.云计算:构建未来电力系统的核心计算平台
41.移动云计算的应用现状及存在问题分析
42.云计算中虚拟机放置的自适应管理与多目标优化
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44.基于虚拟散列安全访问路径VHSAP的云计算路由平台防御DDoS攻击方法
45.云计算集群相空间负载均衡度优先调度算法研究
46.电力系统云计算中心的研究与实践
47.云计算初探
48.随机任务在云计算平台中能耗的优化管理方法
49.基于“云计算”的数字图书馆服务模式
50.云计算与信息资源共享管理
51.云计算中调度问题研究综述
52.云计算给图书馆管理带来挑战
53.云计算安全研究综述
54.云计算中数据隐私保护研究进展
55.云计算应用及其安全问题研究
56.基于云计算的电力数据中心基础架构及其关键技术
57.基于云计算和极限学习机的分布式电力负荷预测算法
58.美国联邦政府云计算战略
59.基于云计算平台的新型电子取证研究
60.云计算信息安全分析与实践
61.基于Openstack的科研教学云计算平台的构建与运用
62.云计算安全关键技术分析
63.云计算技术研究与应用综述
64.基于云计算的义务教育学科课程资源共建共享模式
65.面向云计算环境的能耗测量和管理方法
66.基于云计算的实验室管理信息系统设计
67.云计算概念、模型和关键技术
68.云计算环境下的审计业务模式变革研究
69.基于Hadoop的分布式云计算/云存储方案的研究与设计
70.云计算环境中绿色服务级目标的分析、量化、建模及评价
71.基于云计算的图书馆建设与服务发展
72.物联网、大数据及云计算技术在煤矿安全生产中的应用研究
73.基于专利分析的我国云计算技术发展现状研究
74.云计算的价值创造及其机理
75.云计算环境下高校实验教学模式的创新与实践
76.寄心海上云:云计算环境下的知识管理
77.基于云计算的居民用电行为分析模型研究
78.云计算环境下的数据存储
79.基于效用的云计算容错策略和模型
80.云计算环境下的智能决策研究综述
81.云计算安全风险因素挖掘及应对策略
82.我国云计算产业发展趋势及政策建议
83.云计算安全需求分析研究
84.智能电网中虚拟化云计算安全的研究
85.云计算架构下的移动学习
86.基于云计算的终身教育服务平台设计
87.云计算在电力系统数据灾备业务中的应用研究
88.云计算与图书馆:为云计算研究辩护
89.浅谈云计算技术
90.云计算研究现状与发展趋势
91.云计算环境下的著作权制度:挑战、机遇与未来展望
92.基于云计算的数字化信息资源建设模型的研究
93.云计算发展态势与关键技术进展
94.云计算技术在图书馆中的应用探讨
95.国外云计算发展现状综述
96.云计算对知识产权保护的若干影响
97.基于云计算的远程教学资源建设模式——以浙江开放大学为例
98.云计算在智慧校园中的应用研究
99.对云计算技术及应用的研究
100.云计算应用展望与思考
101.云计算给图书馆带来的发展机遇
102.云学习:云计算激发的学习理念
103.云计算环境下的信息资源云服务模式研究
104.云计算研究进展综述
105.云计算及安全分析
106.一种云计算操作系统TransOS:基于透明计算的设计与实现
107.基于等级保护的云计算安全评估模型
108.云计算:从概念到平台
109.云计算环境下信息安全分析
110.云计算技术简述
111.云计算综述与移动云计算的应用研究
112.中国云计算产业结构和商业模式
113.云计算安全问题
114.云计算下的国外图书馆联盟服务研究
115.云计算技术的应用及发展趋势综述
116.云计算在区域信息资源共享中的应用探究
117.基于云计算的图书馆信息平台的构建
118.云计算技术驱动下构建数字图书馆虚拟化环境的探讨
119.云计算支撑信息服务社会化、集约化和专业化
120.云计算环境下基于协同过滤的个性化推荐机制
121.云计算环境下的网络技术研究
122.云计算模式在电力调度系统中的应用
123.云计算环境下的隐私权保护初探
1故障判别算法研究
1.1相关算法简介。1.1.1人工神经网络算法。人工神经网络是一种典型的分类预测算法，它从信息处理角度对网络进行抽象，建立模型，按相关连接方式组成不同网络联系[2]。作为运算模型，该网络由大量的节点互联构成。每一节点代表某一特定输出函数。连接两个节点的是连接信号的加权值，即为权重，相当于是人工神经网络的记忆。处理单元对应不同处理对象，例如字母、概念、等抽象模式。1.1.2粗糙集算法。粗糙集算法是一种处理不确定数据的数据处理方法。它通过数据分析和数据推理来对数据集合进行划分。其研究对象是一个数据集合，对象、属性和符号是3个基本要素[3]。其以决策表的形式表达：行对应研究对象，列对应对象属性，根据属性不同，将研究对象划分到不同决策类。1.2相关算法应用。传统模式中，监控运行人员通常需要根据个人经验从大量的监控信息中分析判断，一旦遇到电网故障，监控信息大量上传，这种单纯依靠人工的信号筛选与分析判断方式存在着严重的信号遗漏及误判风险，可能延误故障处理的最佳时机甚至误处理，从而威胁电网的安全运行。针对上述问题，以open3000为平台，采用人工神经网络结合粗糙集算法，开展设备监控信息统计分析工作。输入数据为非故障时及故障前后事故、异常、越限、变位、告知五类信号及其数据。首先，利用粗糙集算法对与故障相关的告警信号进行筛选；其次，计算神经网络的输出数据，确定网络模型。使用该模型进行故障预测时，输入数据为监控系统实时信号，输出结果即为模型判定结果(正常或故障)。假设某一时刻告警信号编号为a0,a1,a2,a3,…，与之相关的遥测信号编号为b0,b1,b2,b3…。(1)利用粗糙集算法对告警信号进行筛选，得到相关信号a10,a11,a12,a13,…。(2)将故障相关向量（a10,a11,a12,a13,…,b0,b1,b2,b3…）作为输入数据，利用神经网络进行计算（其中，a1i=1表示告警信号存在，a1i=0表示告警信号不存在，bj表示实际的遥测数据）。(3)输出数据为神经网络的模型参数，即为各分量的权重（w0,w1,w2,w3,w4,…）。(4)利用神经网络模型预测未知故障，得出预测结论。
2设备监控信息统计分析平台应用介绍
设备监控信息统计分析平台是建立在运行管理系统(OperationManagementSystem，简称OMS)上的一个应用模块，主要针对变电站五类信号(包括事故、异常、越限、变位和告知)的统计分析。主要具有监控信号分析和监控信号统计两大功能。2.1监控信号分析。监控信号分析功能主要包括信息总量分析和信息趋势分析两个功能。信息总量分析是对给定时间范围内的所有场站的五类信号总数进行统计，并给出柱状图和饼图，便于监控信号分析师直观的进行查看(如图1所示)。信息趋势分析是对给定时间、给定场站及给定的信号类别进行分析，得出该信息的日趋势或月趋势变化曲线，以便监控信号分析师对信息量进行有效的把控(如图2所示)。2.2监控统计分析。监控统计分析功能主要包括如下几类，一是对五类信号的整体情况统计，即在给定时间范围内的信息总量及占比等，并生成图表，主要用于周分析材料及月报材料等，同时对于一些数量异常的信号给出提示，便于监控人员进行原因分析，以发现潜在问题；二是对未复归信号和频发信号的统计，便于监控人员及时的发现电网运行中存在的潜在风险，以及时采取相应措施，进行风险管控；三是对操作信息的统计，及对开关遥控或就地分合成功或失败的次数进行统计；四是对各场站通道投退次数的统计，对于一些投退次数异常的通道，要格外引起注意，以防止通道故障而无法监控的事科技创新导报故发生；五是附件上传功能，即月报及周分析等材料文件的上传存档，便于需要时查看(如图3所示)。
3平台应用中的问题及改进建议
目前该平台已完全实现设备监控信息的收集、分类统计的基本功能，但这些功能的实现仅仅是基础工作，若要使其更好的服务于电网调控管理业务，需对其进一步进行改进和完善，对此，该文提出了如下几个方面。3.1缺陷流程自动关联。电气设备缺陷严重影响电网的安全稳定运行，加强电气设备缺陷管理可极大的消除电网运行中的潜在隐患，防患于未然，对电网运行的安全可靠性均具有十分重要的意义[2]。张家口地调基于OMS系统建立了完善的缺陷闭环管理模块，覆盖了缺陷发生、汇报、联系处理消缺、归档等环节，极大的提升了电气设备缺陷管理工作的效率。但是在传统管理模式下，调控人员需将监控系统中缺陷发生时的监控信息的内容、发生时间、变电站名称、设备名称及其电压等级等信息逐条记录在缺陷管理模块中，耗时长、工作量大，且一般缺陷处理周期通常会超过一日，极易造成调控人员遗忘而导致未将缺陷处理的全过程记录完整。设备监控信息统计分析平台的建立将监控系统中的监控信息几乎完整的“复制”到了OMS系统数据后台，该平台与缺陷管理模块处于统一系统中，所以极易实现数据关联，所以在未来的平台中，应加入缺陷流程自动关联功能，自动将缺陷发生、处理的全过程信息自动导入缺陷管理流程模块，并加入人工干预功能，以确保信息的正确性和完整性，从而极大的提高缺陷管理的质量，降低调控人员的工作量。3.2信息自动过滤功能。在实际工作中，监控信息量巨大，但其中有相当一部分信息量是由于设备检修等原因引起，这部分信息对于监控信息的分析统计在大部分情况下是没有意义的，但当前的平台仅仅是将监控系统中的所有信息全部导入到平台数据库进行分析统计，如果某段时间内检修工作繁多或有其他原因，均会导致信息量异常，不利于监控信息统计分析工作的开展。因此，该文建议在该平台中加入信息自动过滤功能，例如在某间隔已经被置检修牌的情况下，则将该间隔的信息进行单独统计；此外，对于接地刀闸、刀闸位置为实采的设备间隔，当其接地刀闸合入、刀闸断开时，自动判定该间隔处于检修状态，在该状态保持期间所有的监控信息单独统计。另外，还应加入人工修改功能，对于一些系统无法自行过滤的信息，进行人工过滤筛选，将其屏蔽。对于自动过滤的信息应自动加入备注，说明信息被过滤的原因，例如设备检修等。对于人工过滤的信息同样也可以加入人工批注。此外，信息过滤后的图表都可以重新自动生成，以便查看。3.3越限信息分析统计。越限信息是五大类监控信息之一，主要是电压、电流、潮流等遥测量越过上下限的信息，是需要实施监控并及时处理的重要信息，所以对越限信息的分析统计同样十分重要。目前该平台仅仅可以将越限的信息量进行统计，无法对越限的电压或电流实际曲线进行查看，同样无法灵活设置曲线越限阀值，而仅仅以监控系统设定好的上、下限值作为参考，这样不利于更好的评估越限程度，也不利于发掘越限的深层次原因等。该文建议在平台中加入上述功能，可以随意查看在给定时间范围内、给定场站、给定设备的遥测值曲线，同时可以在曲线上任意设定越限阀值，并给出越限的数据点比例、越限曲线与阀值线之间的面积统计(用以评估越限程度)、越限持续时间的最大值、最小值和平均值等，以便于全方位的评估越限情况。
4结语
电网集中监控极大的实现了国网公司人、财、物的集约化管理理念，但同时也加大了调控人员的工作量和工作复杂程度。设备监控信息统计分析平台的建立一定程度上降低了调控人员的工作量，但该平台仍存在极大的发掘潜力和改进空间，该文结合工作实际对此进行了初步的研究和分析，对该平台改进的方法提出了一些十分有意义的建议，对于该平台的完善具有重要的价值。而如何实现上述建议则是该文下一步的工作重点。
作者:高雅洁 李振生 孟玲梅 张京伟 单位:国网冀北电力有限公司张家口供电公司
参考文献
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[关键词]人工智能；国际商务课程；教学创新；能力培养
新一轮的科技革命和产业革命正在进行，大数据、云计算、人工智能等新型技术与商业模式正深刻改变人们的思维、生产、学习方式。关于人工智能对于人类社会的冲击，已有不少论著。2016年，《自然》杂志刊发谷歌的“深度心智”（Deepmind），这将会极大的扩大人的能力。2019年初，国务院《中国教育现代化2035》，提出要建设智能化校园，统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台。2019年8月29日，科技部新一代人工智能发展研究中心联合罗兰贝格管理咨询公司《智能教育创新应用发展报告》（以下简称《报告》）。报告显示，人工智能有望引领教育的系统性变革，推动人才培养更加多元化、更加精准化、更加个性化。世界各国纷纷制定规划，出台相应的政策措施，推动智能教育的发展。以美国、新加坡等为代表的各国相继推出面向未来的新教育改革战略，不断制定相关政策法规，设计本国智能教育的发展蓝图。
一、未来智能社会的能力预测
未来社会各种各样的颠覆性变革，全球各种组织都在做预测。世界未来研究所[1]对未来社会需要的10中技能的预测：一是意义构建，二是社交智能，三是新颖和适应性思维，四是跨文化能力，五是计算思维，六是新媒体素养，七是跨学科能力，八是设计思维，九是认知负荷管理，十是虚拟协作。十种技能分别体现在三个层面，即人际交往能力、应用知识能力与工作技能层面。引入这些技能，旨在深入探索未来技能存在的世界，以及目前教授和衡量这些技能的方式，希望这些技能能够更充分地融入高校国际商务的课程。[2]
（一）人际交往层面——团队合作精神
人际交往层面主要指与他人有效合作，有效沟通，与不同背景的伙伴有效合作的能力，即团队合作精神。数据来源：世界未来研究所第一，跨文化能力。4个主要组成部分可以用来评估一个人的跨文化竞争力:知识组成部分、情感组成部分、精神运动组成部分以及情景组成部分。第二，社交智能。尽管社交网络平台为人们提供了更多的联系，但它们培养的深厚友谊却很少。微信、Facebook等社交平台的主流化与普及鼓励人们以新的方式思考如何建立和维持人际关系。[3]第三，虚拟协作，即作为虚拟团队的一员，能够富有成效地工作，提高参与度，并展示自己的存在感。
（二）应用知识层面——逻辑性分析信息的能力
应用知识层面主要指个体可以逻辑性的分析信息的一系列能力，具体如下：第一，新颖的适应性思维。即熟练地思考和提出解决方案，而非死记硬背或默守陈规。第二，认知负荷管理。以多种形式表现的信息流丰富的世界带来了认知过载的问题，人们只有学会有效的过滤和关注重要的信息，才能把大量涌入的数据转化为优势。第三，意义构建，即确定对方所表达内容的深层含义的能力。人工智能将取代仅仅需死记硬背、日常制造业和服务业的工作，而对机器不擅长的高层次的思维技能、不能撰写为文本的需求将会越来越大。
（三）工作技能层面——解决问题和决策能力
工作技能层面主要指个体可以成为一个问题解决者和决策者，包括计划和组织，解决问题，决策商业基础等。也就是需要如下的素质：第一，新媒体素养。由于可视化在技术时挥越来越重要的作用，过去信息的静态展示正在让位于信息图表和数据的动态模拟。第二，设计思维。从本质上讲，设计思维是一种创造性解决问题的能力，它反映了发散性思维和收敛性思维的结合。第三，跨学科能力。未来十年，专业领域将比以往任何时候都更加具有重叠性，所以跨学科的研究方法将会占据世界创新的中心舞台。第四，计算思维，即将大量数据转换成抽象概念，并基于数据的推理能力。随着人类社会中数据量呈指数级的增长，越来越多的职业需要计算思维和技能才能胜任。
二、应对能力结构变化的教育创新
未来社会中，人才能力结构的变化也会对教学模式产生新的需求，课程教学需要结合不同的能力培养目标做出相应的调整与创新，世界知名高校和一些国际组织也提出了很多创新性的教学模式。如图2所示。数据来源：世界未来研究所
（一）能力结构及思维模式
世界未来研究所提出的十种技能的背后，所体现了以下一些基本的思维模式。同理心是指正确了解他人的感受和情绪，进而做到相互理解、关怀和情感上的融洽。同理心非常有助于在虚拟空间中站在对方的角度考虑问题，增加团队伙伴之间的有效沟通。元认知对于意义构建能力十分重要。元认知知识包含三方面：学习者对于自己的认知，学习者对于学习策略和使用方法的认知。成长性思维与批判性思维在认知负荷管理、新颖和适应性思维、新媒体素养以及设计思维中起到了十分重要的作用。成长性思维是相对于固定思维提出的，固定思维者把反馈当做一种批评，成长思维乐于接受反馈，也从反馈中学习，反馈最终会产生积极的成长变化。批判性思维有助于形成自己独特的世界观，他们不会妄自评价他人，而是会站在别人的立场上，并且去了解他们的世界观。跨学科一定有两种心态组成。首先，同理心。它允许人们从另一个角度来思考问题——站在别人的立场上。其次，好奇心。许多组织，包括IBM和IDEO，都开始从“T型”素质的角度来讨论这种技能，T型素质的技能组合中既有深度又有广度。但是杨壮①教授发现：现在π型人才已经在成为主流。所谓的π型人才是针对T型人才的一种升级，从字母的样式中就可以看出，π比T的下方多了一竖，所以它代表着“两专多能”，即除了你可能在高等教育阶段获得的专业能力之外，还需要有另一项专业能力。逻辑推理能力有助于培养计算思维。未来的教育课程中应该纳入计算思维技能的发展，鼓励学生通过因果推理认知、元认知和其他技能来学习解决问题。这种模式的目的是让学生分析他们在现实世界中可能遇到的真实情况，来教授计算思维能力。[6]
（二）国内外高校教育模式创新
1.“鱼缸讨论”“鱼缸讨论”，也是一种促进学生讨论的教学小技巧，不仅让讨论者积极参与，更能让其他学生积极反馈。第一步，把学生分成两组。第一组参加讨论的学生围成圆桌坐在教室中间，就像是在被第二组观看的鱼缸里一样。第二步，坐在中间的组开始时长10分钟左右的讨论，的第二组学生要听着，并且评估第一组的讨论。第三步，做出反馈。这是学生们最感兴趣的环节，学生可以从熟悉的同学那里了解到自己的优点和缺点，有了反馈确实会使得讨论变得更加激烈。2.项目式教学PBL（Problem based learning）教学法，也叫“项目式教学”，是一种通过让学生展开一段时期的调研、探究，致力于用创新的方法或方案，解决一个复杂的问题、困难或者挑战，从而在这些真实的经历和体验中习得新知识和获取新技能的教学方法。PBL旨在培养学生的创意思维、创新能力、自主学习能力及批判思维的能力。3.跨学科课程教学自21世纪以来，美国课程改革中出现了实用导向的跨学科课程，如ICT课程，环境教育和STEM课程。STEM是科学（Science）、技术（Technology）、工程（Engineering）和数学（Mathematics）四门学科英文首字母的缩写，STEM教育的核心是将原本分散的4门学科自然组合成一个整体，以项目探究方式进行综合性问题解决学习，以形成相应的综合。
三、针对国际商务课程的创新
结合世界未来研究所的十项工作技能、世界一流大学以及国际组织在教育方面的改革，结合东北财经大学国际经济贸易学院国际商务硕士（MIB）专业硕士教学情况，国际商务课程实际教学提出以下思考和建议。[7]
（一）培养同理心和元认知的实践方法
一种方式是开展课外活动，以小组为单位的体验式学习活动有助于培养人际沟通和跨文化能力。例如：体验式学习周；商务礼仪情景剧等。另一种方式是线上项目，线上项目中，可以通过微信小程序、投票互动式的方法来增加课堂活跃度，争取让每位同学都参与到课程中。国际商务课程是一门既要求专业知识扎实，又需要具备优秀的人际交往能力的综合性课程。那么，在已有的小组活动中，可以在每次小组活动或者小组作业之后加入一个环节——组员互评与打分。一些课堂讨论的小技巧会有助于培养元认知的思维模式。一种方法是在课上开展限时讨论，讨论映射是一种将学生的实时讨论视觉化的方法，这种讨论技巧使学生能够从以下几个角度进行深入的思考。
（二）培养成长型思维和批判性思维的实践方法
在国际商务的案例分析中，引用PBL教学非常值得考虑。假设案例主题为跨国企业如何成功并购外国子公司，老师用一部分课时讲解完理论部分，提供参考资源之后，另一部分课时可以尝试组织PBL。一次PBL教学要分次给予问题，分次讨论。具体过程大致包括七个步骤：第一步，弄清不熟悉的术语；第二步，界定问题；第三步，头脑风暴（对可能的假设或解释进行集体讨论）；第四步，重新结构化问题（对问题的尝试性解决）；第五步，界定学习目标；（以上步骤为学生小组讨论）；第六步，收集信息和个人学习（学生独立学习）；第七步，共享收集到的和个人学习的信息（小组报告和讨论）。经过上述七步骤，完成一次PBL学习。在这个教学模式中，老师的角色是教学组织者、资源提供者、学生能力发展的促进者。学生从知识的被动接受者转变为自主学习者、合作者和研究者。在国际商务的课程中，有很多需要实际调研的案例报告，也有需要做营销策划的报告。创客空间则可以融入这种类型的报告中，结合导师的相关课题，最好有一定经费的支持，为学生的基于创造的策划提供完备的支撑。学生们可以就某个主题展开经验分享、头脑风暴、结合实际情况锻炼设计思维和表达能力，这种能力不仅适用于学校，而且也适用于未来工作中。
（三）培养跨学科能力和逻辑推理能力的实践方法
注重“国际商务专业+21世纪主题”的课程框架，希望通过超学科整合来弥补传统学科的缺点与不足，构建适切核心素养转化的课程框架。主题选择具有适当的弹性，为跨学科知识的联结提供空间。比如在国际商务课程授课内容中，注重添加区块链、人工智能以及中美、中欧关系等主题。在国内，“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品大赛是大学生创新创业实践教育最普遍和最有效的形式之一，具有广泛的群众基础和旺盛的生命力。每两年举办一届，被誉为当代大学生科技创新的“奥林匹克”盛会。所以提倡创建跨学科小组参加“挑战杯”大赛，比如国际贸易学院、国际商学院以及工程管理学院组建团队参加挑战杯，成员对不同学科都有相当的专长和良好的基本知识：国际营销、国际文化视野以及数据分析基础，在这样的团队中，更可能激发出新的思维和优秀的方案。
（四）全案例情景式教学
不同于教师讲授知识，学生被动接受知识的传统教学模式，全案例情景式教学是以案例或情景为载体引导开展学生自主探究性学习, 以提高学生分析和解决实际问题的能力。[5]首先，准备阶段。针对国际商务专业硕士课程的专业特点，结合知识点和学生实际情况，选取合适的案例作为分析材料。其次，授课阶段。在该阶段，教师讲授知识点之后，就将案例发放给学生；接下来就是考验学生理论结合实际的能力。学生可以自发组成小组，根据案例内容，并结合自己能力和长处与小组分工合作进行案例讨论，而在这当中，教师主要的角色是组织和引导学生。最后，拓展阶段。在学生汇报案例内容之后，教师要对学生的探讨结果进行点评总结。学生也可以利用这个环节进行自查，发现自己是基础知识点薄弱还是实践能力欠缺。通过该阶段，教师可以发现学生的水平，学生也可以发现自己作为专业硕士能力缺失的部分，从而双方进行查缺补漏。
四、总结与展望
结合国外高校及国际组织已有的模式，针对未来社会所需十种能力的培养方式如何应用在国际商务课程中，提出了一系列的活动和思维模式培养技巧，如在线学习（以MOOC为主）、讨论映射和鱼缸式讨论、项目式学习（PBL）、案例分析和创客空间以及课上的投票互动式环节等，希望对国际商务课程的改革创新有实质性的辅助作用。要想在未来取得成功，需要成为适应性强的终身学习者。随着组织形式和技能要求的快速变化，要求每位个人都必须具备远见，重新评估自己需要的能力，并迅速整合合适的资源来培养和完善需要的能力，适应万众创新时代，并形成决胜未来的新的竞争优势，赢得人工智能时代世界高等商科教育领域中的话语权。注释：①杨壮：现任北京大学国家发展研究院BiMBA商学院联席院长、北京大学国家发展研究院管理学教授、美国福坦莫大学商学院副院长、终身教授，著名领导力专家。
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关键词：教育信息化；文献计量学；网络教育
中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1673-8454（2016）05-0008-04
教育信息化是指在教育教学的各个领域中，积极开展并充分应用信息化技术和信息资源，促进教育现代化，以培养满足社会需求人才的过程。教育信息化不仅有利于提高教育质量和教育效率，有利于培养学生的创新精神和实践能力，而且从主观和客观两方面为学生的全面发展、全体发展和个性发展提供了条件和保障，这对培养新世纪国家现代化建设所需的创新人才具有极其重要的意义[1]。在当下信息急速发展的时代，各种先进的技术手段增出不穷，教育在信息技术辅助下正快速前进。在此影响下，我国教育工作者对教育信息化的关注不断加强，并且研究深度也愈加增进，对我国教育信息化发展做出了一定贡献。基于此，本文通过描述与分析近年来我国教育信息化的研究热点，以促进窥视我国教育信息化的研究现状，有利于把握我国教育信息化发展趋势及其在整个教育科学体系中的发展状况。
一、研究思路
1.样本选择
本研究采用目的性抽样（Purposeful Sampling）中的一致性抽样法（Homogeneous Sampling），以2011-2014年度国家社科基金教育学项目立项名单为依据，检索出国家社科基金在教育领域的立项课题共741项，其中筛选出和教育信息技术及网络相关的有67项作为研究样本，占总数的9.04%。
2.研究方法
本研究运用量化统计与描述的方法，采用access进行数据处理，并使用社会网络分析软件Ucinet生成研究热点关联结构图。量化研究的主要特点是：将现实分解为可观测的变量，研究代表总体的样本以及使用统计方法分析材料。定量描述是对原始数据进行判断统计分析。通过对样本数据的定量分析与描述，按照研究内容的分类框架，研究者对研究对象进行识别、归纳、统计、和分析。
二、数据分析
1.基本状况
2011年至2014年国家社科基金在教育学领域的立项课题数如图1所示，分别为167项、172项、206项和196项。其中，与教育信息化相关的立项课题分别为12项、8项、23项和24项。由此可知，教育信息化的课题数目在当年教育学立项课题总数的百分比占比率分别为7.1%、4.6%、11.2%、12.2%，尤为突出的是，2014年的教育信息化课题数目是2011年的两倍。可以看出，随着信息化建设的深入及其与教育教学的深度融合，教育信息化愈加成为教育学领域科研人员的研究热点，并逐步受到国家层面的认可与支持。此外，从教育信息化项目的课题类别分布来看，数据总体呈现上升趋势，这说明不同层次的研究力量均有稳定增长（见表1）。
从研究主体而言，研究单位较为集中于东部和中部地区，不仅涉及师范类高等院校，还包括中小学校和国家级/省市级研究机构，其中，北京师范大学（7次）、华南师范大学（6次）和华东师范大学（4次）是教育信息化研究的主要力量，87.3%的研究人员均属于副高职称以上。值得注意的是，北京师范大学和华东师范大学是采取科研合作方式，通过学科优势互补实现资源优化配置，共同推动教育信息化研究的高质量、高效率和高规格。
2.研究热点透析
2011年至2014年，教育信息立项课题的核心关键词集中于网络（14次）、大学生（7次）、青少年（7次）、实证研究（5次）、新媒体（4次）、信息技术（4次）等，年度分布情况如表2所示。本研究运用Ucinet软件绘制出基于上述关键词的关联结构图（见图2），连线粗细与关联程度的强弱呈正相关。由图可知，近年来我国教育信息化的研究热点主要分布在以下四个方面。
（1）以“网络”为核心的大学生与青少年教育
从研究立项的课题看，网络与大学生相关的研究热点集中于社会层面的网络行为、生活适应和公共价值，与青少年相关的立项课题体现在网络成瘾、亲社会和新媒体。由此可见，信息爆炸时代，以网络为核心的现代科学技术为我们提供了前所未有的机遇和广阔的发展空间，也在我国教育领域的运用引发了一场新的教育革命。面对异常庞杂的网络世界，大学生和青少年既是网络信息的生产者和者，也是网络信息的接受者和享用者，这种双重角色体现了网络的互动性。
在信息技术影响下，大学生和青少年获得知识的方式发生了巨大变化，主要体现在：①获取知识的场所发生变化。网络打破了地域限制，大学生和青少年不再以传统的课堂教学作为学习的主要方式，他们可根据实际情况选择更适合的学习方式。②获取知识时间的变化。网络的普及使得大学生和青少年的学习时间不再局限于上课时间，网络传输的即时性使得学生可在任何时间获取所需知识。③获取知识观念的变化。传统教育模式是以教师的课堂讲授为中心，学生是被动的知识接收者，该教学模式忽略了学生的主观能动性。网络与教学的结合，使得大学生和青少年获取知识的观念由被动接受变为主动获取，通过发挥主观能动性，并结合自身需要获取知识。④大学生和青少年不再依赖课本来获取各种知识。开放网站、学习平台、搜索引擎等网络教育资源为大学生和青少年提供了便捷的知识获取平台。
然而，尽管网络的普遍应用丰富了大学生及青少年的生活和学习，培养创新意识和协同能力，但在一定程度上也存在着以下几个问题：①网络成瘾。网络成瘾是随着网络的普及随之而来的一种的心理问题，对大学生及青少年个性形成及未来发展都有很深的影响，应当引起我们的广泛关注和高度重视。②信息污染。网络上海量的信息资源包含众多垃圾信息。大学生和青少年还处在身心发展、思想成熟和人生观、世界观、价值观建立的重要阶段，相对成年人自制力也较弱，容易受到网络不良信息影响。如果没有正确引导，将会对他们的身心造成极大伤害，这也是目前全球范围内共同关注的问题。③人际淡化。虽然网络是一个开放平台，但是它将个人限制在人机相对封闭的环境中，使个人失去了与他人及社会相处的机会，长此以往，将造成个人和现实社会产生距离、个人之间的感情纽带逐渐淡化。④网络道德水平良莠不齐。网络的自由特征使部分个人失去了自我约束力，造成了网络道德水平的良莠不齐，对网络环境造成了一定的道德隐患。
（2）中国式MOOC教育研究
结合图2和表2我们可以看出中国、MOOC被提及两次，四年间的立项课题总数为三项，研究重点主要体现在以下三个方向：MOOC与中国高等教育变革研究、国际视域下的中国MOOC战略研究、教育信息化与大型开放式网络课程（MOOCs）战略研究。
教育部在线教育研究中心主任、清华大学孙茂松教授曾指出，MOOC有两个角色，一是惠公众，二是善私塾[2]，即高校或者名师可以将精品课程通过MOOC平台呈现给学习者，学习者可以根据自己的实际情况随时随地选择适合的课程进行在线学习。上海交通大学慕课研究院余建波也提出，MOOC要“从传统课堂中来，再回到课堂中去”。通常情况下，学生的学习过程由两个阶段组成，分别为“信息传递”和“吸收内化”，其中，“吸收内化”阶段常常会让学生丧失学习的动机和成就感，而MOOC的建设与推进在一定程度上实现了学生学习过程的重构，教师能够提前了解学生的学习困难，在课堂上给予有效的辅导，同学之间的相互交流更有助于促进学生知识的吸收内化过程[3]。
在中国，MOOC的出现给传统教育方式带来了一定冲击，也给教育工作者和学习者提供了全新的教育教学及学习平台，促使学习方式更为灵活、主动，充分发挥了学习者的主观能动性，提高了学习者主动获取知识的能力，延长了知识吸收内化的时间，在一定程度上建立了一种新的自主学习模式，打破了传统教学单一的教师授课、学生接受的填塞模式。中国教育的受众群体庞大，但是地域发展的不均衡造成了教育资源的地域差异，在很长一段时间影响着学生受教育的水平和人才的培养，集中表现为东南沿海地区教育资源丰富、硬件设施先进、师资力量雄厚、教育观念和教育理念更新速度快，并且拥有实践的软硬实力都很强大；相对而言，由于中西部地区经济上的欠发达，使得在教育上的发展也落后于东南沿海地区。然而，MOOC的推广和发展为中国实现教育公平创造了十分有力的条件，大型网络在线课程的使用，使中西部的学生也可以通过网络和信息技术手段平等的享受优秀教师带来的精品课程，并通过在线答疑，在线交流等方式实现和名师的互动。
（3）信息时代的基础教育建设
在我国，基础教育的受众基数庞大，基础教育是我国教育事业的重要分支，这也是近几年我国教育信息化一个备受关注的研究热点。由于受地域及经济发展的制约，教育资源分布也存在明显的差异型，但随着大量先进的现代教育技术手段在教育教学中的应用，一定程度上会缩小差距。
基础教育阶段的主要目的，一是要学生通过知识的积累进入更高的层次学习直至进入社会，二是培养学生的综合能力。而信息时代的今天，信息技术进入课堂，由教师作为单一的知识来源局面被打破，同时也突破了书本是知识主要来源的限制，教师可以用各种相关资源来丰富相对封闭、孤立的课堂，极大扩充传统课堂的课容量。网络上与教学内容密切相关的数字化内容、由教师开发或者学生在学习过程中自主创作的数字化作品、各种学习化社区包括大型的网络在线课程，都成为现代化课程资源的重要组成部分。信息化技术的广泛运用也促进了学校硬件设施的更新换代，同时也就要求教师要不断学习相关的专业技能，以应对信息环境下飞速发展向前的教育趋势。此外，基础教育阶段的学习主体是儿童和青少年，多媒体手段的应用给学生形成了视觉、听觉甚至触觉的直观感受，给处于该阶段理性思维和逻辑思维还不成熟的学生带来了全新的、直观的认知方式，让学生通过自己的感受进行主动地探索和思考，提高自主学习和知识自主内化的能力。因此，信息化和基础教育的相结合，可大大提高基础教育建设的效率，使学生的学习更加主动积极，极大地促进了学生形成自主性、创新性、竞争性的新人格特征，增强学生的主体意识、更新学生的价值观念、实现人格素质现代化。
（4）基于信息技术的实证研究
近年来，国家社科基金的基于信息技术的实证研究课题主要涉及促进留守儿童全面发展策略、利用大数据评价大学生适应性调节学习技能、提升区域教育均衡发展水平和基于新媒体的青少年体质健康促进公共服务体系构建研究。可以看到，在新型信息技术影响下，一直以来，教育学科方法研究的科学性成为学者们不断探索的热点问题。90年代初，有学者认为，教育实证研究在追求确定性的同时，也不可避免地丧失了部分深刻性[4]。更有学者指出，教育学本质上是一门人文社会科学，因而它的研究方法应当是以体验、领悟为核心的理解方法[5]。然而，回顾教育学发展历程，实证研究和思辨研究对教育学的发展和科学化都有重要作用，教育学研究需要根据具体研究对象确定和采用不同的研究方法，而不是以偏概全，把任何一种具体的方法当作教育学研究的全部方法[6]。作为一种从个别到一般的研究方法，实证研究具有鲜明的经验特征，可直接获取研究对象的客观材料。通过借助大数据等信息分析技术，研究人员可快速、有效分析并获取数据结果，并更为针对性应用于教育场景中。
三、启示与建议
1.重视信息化支持政策，提升中西部宣传力度
随着信息技术在教育领域的广泛应用，传统学习方式得到转变，促进了教育资源的公平配置、教学质量的普遍提高。对此，国家应加大对教育信息化的重视程度，加大政策支持力度、可持续投入资金。首先，在中央统筹全局的基础上，各地区应与当地实际情况相结合，制定符合本区域教育信息化建设（包括硬件环境，软件资源，人员素养等）的相关标准，规范正确引导教育信息化的发展方向。其次，各级部门要制定并真正落实于教育信息化工作相关的政策及规范制度，以教育教学应用为核心，兼顾其它管理和服务模块，优化整合区域多类型信息化机构，明确其性质、人员、经费、任务等具体内容，解决多中心重复设置和资源浪费的问题。第三，国家还需对信息化技术在教育领域的应用加大宣传力度，尤其是在中西部地区，应树立和提高教育信息化意识，在技术和资源上给予一定支持，通过数字媒体和技术手段，将东部先进的教育资源传输给中西部教育相对落后的地区，积极缩小东西部的教育差异和认知差距。
2.紧扣信息时展脉搏，提高教师信息化教学能力
在现代教育技术日新月异的今天，我们不仅要利用新技术和新媒体，更重要的是要培养具备高水平实践能力的教育信息化复合型人才。作为教育信息化的主导力量，学科教师信息素养的提升至关重要。面对着复杂多变的信息技术环境，作为一名高素质的教师，除了具备现代化的教学思想、教学观念，掌握现代化的教学方法与手段外，还要具备相应的信息意识、操作技能和应用能力，在学科中熟练地运用各种信息工具来提高教学的有效性，并且让学生接受信息教育。这就要求需加强对教师信息技术应用能力的全员培训，并鼓励其在日常教学中合理、有效地运用，在潜移默化中培养学生的信息意识，进而提高学生的信息素养。其次，要从师资教育信息化培训和相应信息技术装备实行政策倾斜，确定在经费和投资力度上优先保证的方案，以保证从师资信息化理论型培训向信息化教育技术的应用型能力培训的新一轮战术和战略新举措的落实。
3.加大科研力度，扩展科学合作方式
在国家政策支持下，科研人员应积极开展教育信息化的课题研究，加大研究力度和优化人员配置，尤其是应不断提高教师与科研人员利用信息技术开展科研的能力，推动教育各领域创新科研组织模式和机制，完善教育科技创新体系，引领信息时代科技创新。与此同时，在知识开放共享环境下，学校与科研院所、企业等主体应共享科技教育资源，扩展科学合作方式，共同推动知识创新，以促进高质量科研成果的开发。具体而言，在创建数字化科研协作支持平台的基础上，推进研究实验基地、大型科学仪器设备、自然科技资源、科学数据、科学文献共享，支持跨学科、跨领域、跨地区的协同创新[7]。
四、结束语
教育信息化是我国教育发展的总体趋势，从近年来的国家社科基金立项课题便可发现，教育信息化被越来越多的人所关注，在教育领域发挥着巨大作用。为保障教育信息化的可持续性创造一个宽松和谐的发展环境，应紧密结合我国现代化教育的发展战略，满足时代对教育提出的新要求，提高教育信息化所产生的社会效益，妥善处理理论与技术、传统与创新、投入与效益之间的关系，营造一个良好的教育氛围。
参考文献：
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