巧用智慧课堂，
构建大数据下的精准教学
目录
CONTENTS
分析 设计 制作 应用 评价
01 分 析
01 课题的选取
E学习、云课堂走进教学
学习手段多样化 学习场所不必集中，在学校、教室 利用信息技术帮助学生的学习，实现家、校 学习的无缝对接
02 问题的提出
试卷讲评课是一种常见的课型， 如果在试卷讲评课中平均用力、 没有重点、面面俱到，从第一 题按部就班地讲到最后一题， 这样虽然感觉讲了很多内容， 但学生的收获不大。
第二类，部分学 生有差错的试题， 视具体情况适当 讲评。
第三类，绝大多数学生 有差错的试题，这类试 题往往属于迷惑性、综 合性较强的考题，重点 讲评。
第一类，没有或很 少有差错的试题， 通常不讲评或点到 为止。
02 设 计
设计思路
03 制 作
具体做法
01
02
根据所学内容制作一份试卷，并在智学网 制作试卷 上制作答题卡。
网上阅卷
登录智学网网站http://www.zhixue.com/ 按要求进行试卷批阅。
03
试卷批阅完毕，智学网利用它独特的阅卷 系统，对整个班级学生的试卷情况进行系 智学网发 布成绩 统的分析。
试卷批阅后，教师就要利用智学网中的统
04
计与分析功能，对学生的学习情况进行全 数据分析 方位的分析，这是最重要的工作。
04 应 用
应用实例
班级整体测试分析 统计答题情况和学生答 错名单
智慧课堂教师端的教学模式
根据试卷上的易错题，编写进阶练习，利 用智慧课堂的交互系统，现场对学生进行随堂 测试，当堂批改，当堂进行数据分析。对未掌 握的知识进行知识点重构，不留知识盲点。
当然，我也可以利用智慧课堂系统向学生 端发布课后练习，在教师端就可以随时随地批 改，将学生的作业情况第一时间反馈给学生， 留有充足的时间对学生进行抓差不缺。
班级整体小题逐题分析
通过本班学生和年级其他 班级学生情况对比，能够 准确找到优缺点，对下一 阶段的学习和复习提供了 参考价值。
学生个体学习分析
每一位同学在答题完毕后 都会获得一份测评报告， 教师可以了解他的正确和 错误的地方，并且给出教 学评价与建议。
05 评 价
01 反思
02 反思
03 拓展
录播智慧课堂教师工作系统 课前、课中、课后全方位互动与记录， 视频点播、远程直播，快速建设教学资 源，高效构建资源共享模式。
高效智慧课堂教师工作系统 “翻转教学”、“探究教学”、“混 合式教学”等多种新型教学模式，实 现了人与技术、设备、资源、环境的 优化组合，和高效、自然的课堂互动。
谢谢聆听
Thank you!
3 民航通信系统
3.1
概
论
从广义上来讲，通信是指信息从发
送者传递到接收者的过程 在自然科学领域内涉及“通信”这 一术语时，一般指的就是电通信，
简称为通信。
3.1.1
通信系统的分类
1.按信号特征分为: 模拟通信系统和数字通信系统 2.按提供的业务种类分为: 电报、电话、数据、图像、视频、 会议、传真等通信系统 3.按传输媒介分为: 有线通信系统和无线通信系
4.按照调制技术分类，其分法如下：
按信号频谱特性分为:
基带系统和频带系统 按调制方式分为: 连续波调制系统和脉冲调制系统 按信号复用方式分为: 时分、频分、码分、空分等
3.1.2
通信系统的构成
3.1.2.1 通信系统的基本构成
信 源 发送设备 信 道 接收设备 信 宿
噪 声
通信系统的组成
3.1.2.2
模拟与数字通信系统
模拟通信系统
指该系统内传输的是模拟信号 组成 模拟通信系统基本特点:
强调发送的信号波形在接收端无失真地恢复。
数字通信系统
指该系统内传输的是数字信号
组成
模拟信号------信源编码 数字信号------信道编码 数字通信系统基本特点: 强调数字状态的正确识别
3.1.2.3数字通信系统的主要特点
① 抗噪声性能好; ② 数字通信系统可以通过信道编码方式更 有效地改善通信质量; ③ 数字信号便于运用计算机技术，即有利 于信号的处理、存储和交换; ④ 数字信号便于各种不同种类信号的综合. 缺点: 技术较为复杂，信号占用频带较宽
3.1.2.4
1. 单工制
通信方式
(1)分类: 同（单）频单工和异（双）频单工 (2)同（单）频单工
指基地台和移动台使用相同工作频率的系统， 它的操作采用“按—讲”（PTT）方式。
收、发信机可共用一副天线，而不需要天线共 用器
•（单）频单工方式的优点
① 只要在有效的通信范围内，若干部电台均可互 相通话。
② 设备简单，同时因发信机只在发话时才工作， 所以功耗较小，它特别适用于移动台。
（单）频单工方式的缺点
① 使用不方便。
② 同一地区多部电台使用相邻频道，频道相距较 近的电台间将产生严重的干扰，影响正常通信。
(3)异（双）频单工
指通信的双方使用两个不同的频率f1和f2 的通信方式。
A型机与B型机之间可实现通信，A型 机与A型机或B型机与B型机之间都不 能实现通信
(4)单工通信方式适用范围
用户不多的专业移动通信网
2.半双工制
(1)定义
基地台A的收、发信机可同时工作，移动台B的
工作方式仍为双频单工制。
(2)优点
只要频率f1、f2间有足够的间隔并采用一定的收、 发隔离措施，就能避免发信机对收信机的干扰， 故基站可以多波道工作。
移动台的功耗小，设备简单。
专业移动通信网，如民航地空通信网
(3)应用范围
3.双工制
(1)定义
指基地台和移动台都以双工方式工作。
(2)优缺点
任意一方发话的同时也能收听到对方的 话音，而无需按压“按—讲”开关 消耗电能较多，这对以电池为电源的移 动台很不利
3.1.3 通信系统的容量
香农公式为:
C B log（ 1 S / N ） 2
式中，C的单位为b/s,N为白噪声的平均功率；
B为信道带宽 S是信号的平均功率；S/N为信噪比；
C是指信道可能传输的最大信息速率。
根据香农公式得出以下结论: ① 任何一个信道，都有信道容量C ; ② 给定的信道容量C 可以有不同的带宽和信 噪比的组合来传输 ; ③ 当信道噪声为高斯白噪声时，噪声功率不 是常数而与带宽B有关 ; 当S和n 0一定时，信道容量虽然随带宽B的 增加而增大，然而当B→∞时，C 不会趋于 1.44 S / n 0 。
无限大，而是趋于常数 当S/N一定时，给定的信息量可以用不同 的带宽和时间T的组合来传输。
3.1.4
1.有效性:
通信系统的主要性能指标
指要求系统高效率地传输消息。
指要求系统可靠地传输消息。
可靠性是干扰的一种度量，用来表示接 收消息与发送消息的误码率。
2.可靠性:
3.1.5
民航通信概述
1.中国民航通信业务可以分为:
地面业务通信 场内移动通信 有线电话通信 地空通信 航务管理通信 对空广播 机要通信
2.民航航空通信
平面通信网和地空通信网 平面通信网目前是基于X.25公众网、帧 中继FR、异步传输模式ATM等的数据通 信网络。
地空通信网主要有: 高频HF通信、甚高频VHF通信和卫星 通信等。
3.1.5.1
移动通信系统的特点
① 多普勒效应
f D υ /
② 多径传播效应(产生衰落现象)
③ 阴影效应
④ 远近效应(要求动态范围大)
⑤ 干扰严重
3.1.5.2
移动通信的干扰
热噪声干扰
人为干扰
大气噪声、城市人为噪声、郊区人为噪声、 银河系噪声、太阳系噪声以及接收机内部噪声
电磁干扰
•电磁干扰
（1）同信道干扰
载波频率和调制方式都与有用信号相同的干扰称为同 信道干扰
抗干扰方法:
使两个信道相同的基地台相隔一定的距离
（2）相邻信道干扰 本系统与其他系统相邻信道信号间的干扰 分类: 带内干扰(可能产生严重的干扰 ) 带外干扰(一般不太严重 )
（3）互调干扰
移动通信所用的角度调制是一种非线性调制方 式，两个或多个干扰信号可能在这种调制的电 路中互相调制，产生同有用信号频率相近的干 扰信号，这种干扰称为互调干扰。
产生条件:
几个干扰信号的频率与接收机的接收频率存在等差 关系(存在频率间隔相同的干扰信号 ) ; 干扰信号应有足够的强度才能产生互调 。
3.1.5.3
民航地空移动通信规定
机场管制塔台（TWR） 进近管制对空台（APP） 机场地面滑行管制台（SMC） 航路甚高频对空台（ACC） 高频国际对空台（MG） 高频高空对空台（YL） 高频中、低空对空台（NC） 高频专业对空台（NC） 航空管理对空台（OP-CTL） 高频气象广播台（VOLMET） 航站自动情报服务台（ATIS）
3.2 高频短波通信系统
1.优点:
① 不需要中继站转发就可以实现远距离的通信， 通信距离可达数百、乃至数千、甚至数万公里。
② 短波通信设备简便，比较机动灵活，特别适用 于军事通信。
③ 安全性好。
④ 设备的建设和维护费比较低，基本上是一次性 投资。
2.缺点:
通信容量小，传播媒质不稳定，干扰大， 可靠性差。
改进(针对电离层): 自适应技术(包括自适应天线、自适应控制 器、实时选频等 )
最高可用频率(MUF)
3.2.1 SSB单边带通信技术
调制方式:调幅(AM),调频(FM),常用的是调幅单边带(SSB)
单边带信号的频谱
(1)单边带的分类
载波抑制式单边带电话 用于小型短距离通信设备 载波部分抑制式单边带电话 可收发常规的调幅信号 载波抑制式或部分抑制式独立边带电话 可传输两路信号 全载波式单边带电话 收信机兼容使用 载波部分抑制式多路高频电报 用于多路电报传输
(2)单边带通信的特点
占用频率窄 BAM＝2Fmax Bssb=Fmax 发射功率利用率高 抗选择性衰落能力强 选择性衰落：
由于不同频率分量产生的衰落现象。
通信距离越远，选择性衰落越严重。
各个信道之间互相干扰小 I、发射功率小 II、只发射边带信号，不发射载波，减小空中的相互干
扰信号
3.2.2
电路的设计和频率选择
3.2.2.1 短波电路的设计要点
最高可用频率的预测， 最低可用频率的预测， 短波天波场强的估算， 估算接收点当地的噪声电平，
所需最小功率的估算。
3.2.2.2 频率选择的一般规律
分日频和夜频
① 对同一条电路，冬季工作频率低一些；夏季工作频率 高一些 ② 太阳黑子高年，工作频率高一些；太阳黑子低年，工 作频率低一些 ③ 高纬度电路，工作频率低一些；低纬度电路，工作频 率高一些 ④ 短电路，工作频率低一些；长电路，工作频率高一些。
3.2.2.3
频率预报
对最高可用频率（MUF）需进行预报 长期、短期和实时预报 经过预报得到的MUF，可以作为短波电路的参考值
3.2.2.4
民航高频通信频率
（1）中、低空通信网（代号NC） （2）高空通信网（代号YL） （3）国际通信网（代号MG） （4）专业飞行通信网（代号NC） （5）航务管理通信网（代号OP-CTL） （6）气象广播服务通信网（代号VOLMET）
3.2.3
高频自适应通信
3.2.3.1 高频自适应在短波通信中应 用的必要性
① 长期预报值和观测值在一天内有很大的偏差。
② 长期预报所提供的最佳工作频率实际上起不到 最佳的效果。
③ 长期预报没有考虑多径效应的影响。
④ 长期预报没有考虑随时间变化的因素。
3.2.3.2
高频自适应通信的概念
高频自适应是指高频通信系统具有适应 通信条件变化的能力。
自适应的类型:
频率自适应、功率自适应、速率自适应、分集自适 应、自适应均衡和自适应调零天线等
高频自适应就是指频率自适应
3.2.4
功用:
短波通信系统
在边远山区、沙漠和海洋上空，民用 航空常采用的地空通信系统
3.2.4.1 地面电台MT1501A的主要性能指标 频率范围 1.6～30MHz，100Hz步进 输出功率 1500W（峰值功率） 发射种类 A1A（A1）、R3E（A3A）、J3R （A3J）、H2A（A2H） 通信距离 约为1000～2000km，为航路地 空通信设备
3.2.4.2
机载高频设备
（1）主要性能指标:
工作频率范围 : 2～29.9999MHz
发射功率: 30～40W
联络距离: 地/空通信一致，约为 1000～2000km,但存在通信静区 工作方式 : 半双工方式
（2）系统组成
高频通信收发机（T/R）
高频通信控制面板（CTL）
高频天线耦合器
高频天线
: 线状天线
3.2.5 地面短波天线
(1)天线的基本特性
水平方向:采用全向辐射天线。
发射天线架设得比较高，以减小或避免地面效 应
水平偶极天线 (常用) 笼形天线 (工作频段较宽) 菱形天线(远距离通信)
(2)几种常用的短波天线
(3)短波天线的架设
信 源
模拟调制
信 道
解 调
信 宿
噪 声
图3.2
模拟通信系统方框图
信源
信源 编码
信道 编码
调制 器
信道
调制 器
信道 编码
信源 编码
信宿
噪声
数字通信系统组成方框图
信源编码
指将模拟信号进行模数转换并进行编码， 将模拟信号转换为数字编码信号。
信道编码
指数字信号为了适应信道的传输特性，达到 高效可靠的传输而进行的相应信号的处理过程。
信道编码的技术: 数字信号的加密处理、差 错控制编码及扩频编码等
若设单位频带内的噪声功率为 n0(W/Hz) ，则噪声功率 N ＝ n0B ，代入上 式可得:
S C B log2 1 n B 0
带宽B趋于时的信道容量为:
S S lim C lim B log2 1 1.44 B B n0 n0 B
由于信息速率C＝I/T，I为信息量，T 为传输时间，则
S I TB log2 1 N
HF 通信控制板 音频选择板
音频放大器
收发机
天线耦合器
高频天线
高频通信系统组成框图
高频通信机载控制面板
为什么需天线耦合器?
天线长度远远小于λ/4，且天线长度固定不变， 天线电阻小于发射机负载电阻，为了将足够大 的射频功率送到天线，必须使两者达到匹配；
工作在2～30MHz，频带较宽，阻抗随频率变 化较大，要求调谐元件参量的变化能适用于调 谐参量的变化；
利用改变输出回路L/C的比值使天线与发射机 输出电阻值相等。
三基于雨课堂平台的智慧课堂精准教学模式智慧课堂作为先进的信息技术与课堂教学相融合的创新教学模式的产物其教育理念是以学生为中心借鉴翻转课堂的经验开展高效多元化的教学活动提高学生的思维能力与创新能力促进学生个性化多元化发展致力于培养学生智慧能力的新型课堂
2021 年第 8 期 （总第 1360 期）
黑龙江教育（高教研究与评估）
HEILONGJIANG EDUCATION（Research and Evaluation of Higher Education）
No.8，2021 Serial No.1360
■教学改革与实践
大数据背景下智慧课堂 精准教学模式研究
丁海娟，马良花，王海杰
（潍坊科技学院，山东 寿光 262700）
摘 要：人工智能、大数据等现代技术的飞速发展，为改革和创新传统教学模式提供了技术支持。
基于雨课堂平
台研究适应我国现代教育需求的新型教学模式和创新人才的培养手段， 文章分析了大数据背景下传统课堂教
学模式存在的问题，从精准教学目标、个性化的教学过程和贯穿教学活动的精准教学评价三个方面构建了智慧
课堂精准教学模式。
运用新兴信息技术对学生学情分析，进行线上线下实时互动，培养学生自主探究能力和创
新思维能力，以期提高学生综合素质并提升教学质量。
关键词：大数据；智能课堂；精准教学；雨课堂
中图分类号：G642
文献标识码：A
文章编号：1002-4107（2021）08-0044-02
国务院于 2019 年 2 月印发《中国教育现代化 2035》， 强调利用现代技术加快推动人才培养模式改革， 实现
.com.cn. All规模R化ig教h育ts与个R性es化e培r养ve的d有.机结合[1-2]。
人工智能、大
数据和云计算等新兴信息技术的高速发展， 给现代课 堂教学带来了重大变革， 为高校开展个性化的课堂教 学模式提供了有力的技术支持。
课堂教学是教育教学 改革的主阵地， 抓好课堂教学才能从根本上提升教育 教学水平[3-5]。
本文以雨课堂平台为基础，针对传统课堂 教学模式存在的不足， 研究智慧课堂精准教学模式框 架，探索适应现代教育人才培养的创新教学模式。
一、传统课堂教学模式存在的问题
大数据技术的蓬勃发展正深深影响着现代教育， 也凸显出传统课堂教学模式存在的一些问题[6-7]。
（一）教育教学理念方面 在传统教学模式下， 教育理念是采用统一的标准 来培养学生而忽略了学生的个性化发展。
大数据背景 下智慧课堂的出现，为学生的个性化需求提供了支撑， 学生可通过大数据分析自身的发展特点， 有效地促进 个性化教育教学理念的发展。
（二）教学资源配置方面 大数据技术是以设备和资源的网络化为基础的。
相对于传统教学仅仅局限于教室并存在信息不畅等问 题，大数据技术打破了时空的限制，可以在互联网范围 内实现知识共享，资源配置与教学活动更匹配。
（三）教师教学能力方面 大数据背景下，学生利用互联网、多元化的学习方 式和途径获取了优质学习资源， 在某些方面比教师拥 有更广泛的知识量，使教师面临极大挑战。
（四）教师教学方式方面 传统教学主要是教师利用黑板（或多媒体）和书本 在课堂上进行讲授， 学生被动学习。
大数据技术的出 现，学生可以借助互联网搜集和传递学习知识，各类网 络学习资源共享、优化，可以线上线下反复视听，直到 融会贯通，教学方式更丰富、灵活。
二、雨课堂教学平台的功能
雨课堂是基于现代移动互联网， 融入人工智能和 大数据技术的互动教学平台， 帮助教师从传统的经验 教学转型到由数据驱动的教学[8]。
其特点主要体现在以 下几个方面。
（一）便捷的教学资源管理 利用雨课堂平台中“手机课件”的推送功能，教师 可随时随地为学生推送课件、图片、音视频、习题等学 习资源和优质网络课程链接。
（二）灵活多样的教学活动 雨课堂平台具有发起签到、答疑讨论、作业、测验 和试题库等功能，还支持实时反馈、弹幕等互动功能， 教师可根据教学实际需要选择相应的功能以更好地实 现“异步教学”。
（三）实时反馈的学习动态 教师可以通过平台采集的数据， 实时掌握学生的 预习情况，查看每个学生的学习记录，跟踪学生的学习 进度，及时掌握学生的学习动态，为教学的实施、重难 点的判断提供真实的依据。
三、基于雨课堂平台的智慧课堂精准教学模式
智慧课堂， 作为先进的信息技术与课堂教学相融 合的创新教学模式的产物，其教育理念是“以学生为中 心”，借鉴翻转课堂的经验，开展高效多元化的教学活
收稿日期：2020-10-21 作者简介：丁海娟（1975—），女，山东日照人，潍坊科技学院机电信息学部教授，博士，主要从事微细特种加工技术及智能 制造等研究。
基金项目：潍坊科技学院教学改革重点项目“大数据背景下精准教学模式创新研究”（201906）
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大数据背景下智慧课堂精准教学模式研究
动， 提高学生的思维能力与创新能力， 促进学生个性 化、 多元化发展， 致力于培养学生智慧能力的新型课 堂。
本研究利用大数据技术和雨课堂平台，获取学生学 习行为的个性化特征及学习需求，动态调整教学内容和 教学方式，以学生的智慧发展为目标，在现代化信息技 术与课堂融合中为学生构建智慧高效的课堂[9-10]。
（一）教学目标精准化 教学目标对课堂的教学活动起到指导作用， 决定着教师教学的方向， 也引导着学生的学习行 为。
在精准课堂教学目标设计中，要详细精准地描 述学生应该要掌握的知识或需要达到的技能程 度， 针对学生在某一具体知识点存在的问题进行 精准教学。
即确定完课程的总体目标后再层层分 解，细化为很多个因学生而异的子目标，对学生实 现分层教学，使每个教学目标达到精确化、量化， 授课时针对性强，学生接受程度高。
（二）教学过程个性化 大数据背景下， 智慧课堂精准教学活动体现 为以教师为主导，学生为主体的师生多元互动。
首先， 教师依据学习目标的要求和学生的学 习特征，搜索或制作相关学习资料（课件、文案、音 视频等）、设计测试问题，运用雨课堂平台及时推 送给学生，供学生课前预习。
同时，学生可以选择 自主学习和测试，查阅资料、与同学和教师随时交 流以解决预习过程中的难点问题， 培养学生自主 学习的积极性和发现问题、解决问题的能力。
教师 通过雨课堂学习平台的数据信息 （学生的预习情 况、测试结果分析等）了解学生的学情状态，包括学生 选择哪种资源、观看资源的时长及次数、测验所用的时 间及所得分数、存在哪些疑难问题等，对教学设计方案
.com.cn. All进制定行R下修ig一改h步优t的s化个，R从性e而s化有e教r针学v对e策d性略.地。
、有侧重地对每个学生
在授课过程中， 教师根据雨课堂平台的学情分析 结果，以学生的兴趣为出发点，将培养学生创造性思维 作为目标，通过创设情境，采用问题驱动、案例导入法 将教学内容导入新课。
利用小组讨论、教师讲解、随堂 测验、实时点评等，实现教师与学生的多元互动，使学 生在互动中加深对知识的理解。
遇到问题学生可以在 学习平台查阅相关资料， 通过雨课堂平台向教师反馈 知识的接受情况。
教师根据平台中的动态数据，对授课 内容的重点、 难点和学生存在的共同问题进行集中讲 解和拓展，并适时地、有针对性地对学生进行个性化干 预辅导，从班级、小组到具体的每一个学生层层进行， 干预力度逐层增加， 直至每个学生都能掌握教学目标 所要求的知识或技能。
课后，教师针对学生的个体差异，通过雨课堂平台 推送个性化的复习资源和具有针对性的课后习题，并 借助于平台随时查看学生的习题完成情况。
雨课堂平 台能快速生成数据分析报告给予学生和教师及时的反 馈，学生根据错题所涉及到的薄弱知识点，有针对性地 逐一突破，有效地提高学习效率。
教师根据学习平台的 综合分析数据，了解学生的行为特征，分析学生的学习 效果，精准、客观、多方位地综合评价教学，帮助学生进 行自评、 互评和师评， 随时对个性问题有针对性地辅 导，对共性问题以班级或小组为单位进行集中讲解，时 效性强，真正做到精准教学。
（三）教学评价精准化 对传统教学而言， 绝大部分是通过学生的平时出 勤、作业或小测验和期末考试成绩，按照一定的分配比 例得出最后分数来进行评价，不能全面、客观地评估学 生的学和教师的教。
智慧课堂精准教学是以数据决策 为驱动的，对学情数据的分析与评价贯穿于课前预习、 授课过程和课后辅导整个教学过程。
利用雨课堂平台 数据分析技术， 形成有效的对学生的学习状态实时跟
踪、评价，从而进行个性化指导的精准教学学习反馈体 系，还能及时对教师下一阶段的教学进程进行指导。
构建的大数据背景下智慧课堂精准教学框架如图 1 所示。
图 1 大数据背景下智慧课堂精准教学框架
四、结语 现代信息技术的飞速发展促进了大数据与教育教 学的融合， 推动了智慧课堂精准教学模式的改革与创 新。
大数据背景下的智慧课堂精准教学模式主要是依 据数据决策支持来进行各个环节的教学活动， 实现教 师作引导、学生为主体，教师与学生间的线上线下多 元、立体互动来完成教师的“教”和学生的“学”，通过行 为数据了解学生对知识的掌握程度和教学方法的适应 程度。
教师根据学生的个体性差异，依据学习平台数据 分析，对教学计划进行动态更新，调整教学方案，优化 教学的方式、方法，对课程进行差异化教学，为学生提 供个性化的辅导，保证学生的综合能力提升。
这对促进 教师智慧教学和学生智慧学习、提高教学质量、提升教 学效果具有重要的意义。
参考文献：
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[10]付达杰,唐琳.基于大数据的精准教学模式探究[J].现代 教育技术,2017(7).
[责任编辑 杨 波]
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百度的大招
作者：
来源：《CHIP 新电脑》2017 年第 05 期
从 4 月 19 日到 28 日，第十七届上海国际汽车工业展览会在上海国家会展中心隆重举办。
今年上海车展的展出总面积超过 36 万平方米，在整整 10 天的时间里，来自 18 个国家和地区 1 000 余家中外汽车展商在这里展现着最新的汽车和科技成果，展出整车 1 400 多辆，其中全球 首发车 113 辆、新能源车 159 辆、概念车 56 辆。今年的上海车展影响力巨大，根据官方数 字，共吸引参观者 101 万人次，来自 48 个国家和地区 2 035 家中外媒体 11 000 余名记者报道 了车展盛况。
近几年来，全球各地的汽车展都出现了一个新趋势，那就是展览的主角已经不仅仅是传统 车企，IT 和互联网企业正在把这里当作新的竞技场。如今，汽车正在变得越来越智能化，科 技的发展让汽车这个最大的耐用消费品正在变成一个巨大的移动智能终端，IT 的软硬件厂商 都在尝试将自己的产品与技术与汽车企业相融合，在未来的智能汽车领域扮演越来越重要的角 色。要知道，这是一个价值万亿的市场，谁不想分一杯羹呢？
百度也不例外，上任不久的百度 COO 陆奇在车展开幕前低调来到上海，准备在车展期间 组织一场规模不大的发布会。车展本来不应该是属于陆奇的阵地，但细心的媒体们发现，刚刚 上任几个月的陆奇在频繁更换着自己的职务，特别是 2017 年 3 月，百度宣布对现有业务及资 源进行整合，成立智能驾驶事业群组（IDG），由百度集团总裁和首席运营官陆奇兼任总经 理，这说明百度的技术当家人已经把未来聚焦在智能驾驶领域。实际上，百度一直希望在自动 驾驶领域有所斩获，去年 11 月在乌镇，18 辆百度无人车就首次在全开放城市道路的复杂路况 下实现了自动驾驶试运营。如果说那只是一个演示和试验，如今的百度则明确将自动驾驶作为 未来最重要的战略业务来发展。
后来的事实却令人震惊。4 月 19 日，在上海车展组委会的一间小会议室里，陆奇代表百 度公司突然对外宣布，将向所有合作伙伴免费开放无人驾驶能力。在这个被命名为 Apollo 的 计划里，百度宣布将开放包括车辆平台、硬件平台、软件平台和云端平台在内的所有内容。也 就是说，百度将开放环境感知、路径规划、车辆控制、车载操作系统等功能的代码或能力，并 提供完整的开发测试工具，在百度技术的帮助下，汽车制造商和应用服务商可快速搭建一套属 于自己的完整的自动驾驶系统。最重要的是，这一切完全是免费的！
一石激起千层浪，入职不到一年的陆奇这次带领百度放出了一个大招，如果换做围棋语 言，这可以叫做胜负手。早年间在搜索引擎市场赚的盆满钵满的百度似乎从来没有为赚钱发过 愁，时至今日也是如此，钱赚的太容易难免让人习惯于安逸。可是今天，市场变了，移动互联 网时代的流量已经不再掌握在搜索引擎手里，各种 App 以及五花八门的应用正在瓦解百度对 流量的统治。面对险局，技术出身的李彦宏决定带领百度重新回归技术路线，其方向就是人工 智能。要说李彦宏是有机会背水一战的，毕竟百度有着全中国最优秀的算法工程师队伍，也掌 握着海量的最有价值的数据。而对于 AI 的应用方向而言，当前最大也是最现实的肯定是智能 汽车领域，这是一个价值超过万亿价值的市场，百度起步不算晚、技术不算差，正是可以大干 一番的好机遇。但先别高兴，百度也有一个麻烦，那就是在汽车行业里没有基础，没有强大的 盟友！要知道，只要能数得上的车企，其体量一点也不比百度小，甚至在研发和技术上的投入 都远高于包括百度在内的很多互联网公司，百度要想打入成熟、保守的百年汽车产业，不拿出 一点真功夫是很难成功的。于是，免费所有平台的 Apollo 计划成了一战定乾坤的大招。
辛辛苦苦研发来的成果免费给别人使用，百度有着自己的打算，那就是希望通过免费开放 吸引越来越多的企业基于百度平台去开发自己的自动驾驶技术。百度的小目标是成为 AI 时代 智能驾驶软件的定义者和基础平台，既然汽车行业自成一体，百度很难打进去，那就干脆和他 们拼命，实行完全免费的激进策略，那么百度就是采用群狼战术，让技术实力尚不成熟、特别 是希望通过创新来颠覆行业的后来者们，可以利用百度的平台来实现自己的梦想。这是不是有 点像当年 Google Android 对战苹果 iOS 时候的策略？
表面看来，平台免费似乎让百度失去了赚钱的机会，但冷静想想就知道，那个赚钱的机会 就算有，也恐怕不是为百度准备的，看着万亿美金自己无处下口，百度能不郁闷？既然得不 到，索性砸了它，让市场重新来过！新秩序对百度而言孕育着新机会，即便今后持续免费，起 码看可以让数据都跑在百度的系统里，要知道未来的 AI 领域里最值钱的不是系统、不是算 法，而是数据，得数据者得天下，百度这一招可谓精明，不仅给传统汽车产业一个冲击，也给 了自己一个在新市场争奪话语权和核心数据的机会。
所以，百度的免费大招是在编织一个梦想。如今全球市值排行榜前三的公司分别是拥有 iOS 的苹果，拥有 Android 的 Google 和拥有 Windows 的微软，如果在智能驾驶时代百度能够 拥有并让更多的合作伙伴一起发展自己主导的平台，那么是不是能成为第四呢？
大数据背景下的精准教学策略研究
大数据背景下的精准教学策略研究
周黎钰 摘 要：大数据时代的到来，为精准教学的落实提供了可能。大数据技术与 精准教学二者的整合，解决了精准教学在数据记录与处理方面的难题，使精确的 教学测量和详细的学习过程考察均成为可能。大数据背景下精准教学的意义重大， 促进了教师教学的精准化，保障了学生学习的个性化，也实现了教育管理的智慧 化。如何在大数据背景下更好地实施精准教学，建议教师遵循以下实施策略：在 课前，要精准设定教学目标，精准设计教学活动;在课中，要精准推送教学内容， 精准选用教学方法;在课后，精准评估学习行为，精准制定教学决策。
关键词：大数据时代;精准教学;个性化 近年来，数据存储和数据管理能力随着信息技术的发展而得到了大幅提升， 大数据技术为各行各业做出科学决策都提供了便利。教育领域也受到了大数据的 影响，各种数字化智能系统在教育实践中得到了广泛应用，如 Team Model 智慧 教室、天虹智慧课堂、科大讯飞智学网等。课堂教学过程中学生的各种行为数据 也得以记录、保存下来，为教师改进教学提供了重要参考。20XX 年 1 月，我国 《国家教育事业发展“十三五”规划》明确指出，要“鼓励学校利用大数据技术 开展对教育教学活动和学生行为数据的收集、分析和反馈，为推动个性化学习和 针对性教学提供支持。”[1]所以，各级各类学校都在政策的引领下，充分利用 信息技术、大数据技术等创造教育教学新模式，如建设智慧教室、智慧校园。
精准教学是教育信息化 2.0 时代背景下，以大数据、人工智能技术应用为核 心的数据驱动型教学的典型代表，如何利用教育大数据分析技术来挖掘可利用信 息，有效借助大数据和信息化教学平台实现精准教学值得我们思考。从现有的研 究成果中不难发现，当前指向大数据技术的精准教学研究并不多，并且在实际的 课堂教学过程中的如何运用精准教学的策略研究也较少。可见，探索大数据背景 下课堂精准教学的革新、发展方向十分必要。
一、精準教学的概念解析 精准教学这一概念是由林斯利（O.R.Lindsley）于 20 世纪 60 年代根据斯金
纳的行为主义学习理论而提出的，精准教学遵循的三个原则是：“学习者最清 楚”“每日表现测量”“学习者自记录和师生间分享结果”[1]。国外的精准教 学相关研究已历经半个多世纪，20XX 年祝智庭教授从国外引入了精准教学的相 关理论，国内关于精准教学的相关研究才逐步兴起并逐渐增多。关于精准教学的 定义，学术界尚未有统一的界定。通过文献研究，笔者认为可以将其定义为，精 准教学是教师在教学实践过程中，借助工具精准的测量和评估学习者存在的当前 问题及潜在问题，从而对教学策略进行精准的优化、干预和不断调整的一种教学 方法。其中，教学策略的优化实际上就是教师在教学实践过程中不断调整教学目 标、教学方法、教学评价等，以促进学生的发展。在过去，由于数据采集和记录 过程十分烦琐，教师大多只能通过学生的考试成绩来检测教学效果，精准教学在 课堂应用、推广过程中遭遇了阻碍。
当前，随着信息技术不断渗入教育领域，大数据技术也得到了全面推进与普 及，为实施精准教学提供了技术支持。大数据背景下的精准教学是指教师以大数 据技术为手段，首先精准分析学生学业现状，其次精准定位教学目标、精准定制 教学内容、精准设计教学活动、精准表述教学语言、精准评价学生表现，最后做 出精准教学决策并持续密切追踪学生学习表现的一种教学方法[3]。大数据背景 下的精准教学是基于数据的教学，利用数据摸清学生学情，能够精准诊断当前教 学问题并及时干预、调整，帮助教师在现行条件下尽可能满足学生的个性化需求， 为学生提供量身定制的教学内容与方式。
二、大数据背景下精准教学的意义 （一）促进了教学的精准化 对教师而言，大数据背景下的精准教学帮助他们更精确的掌握班级学生的学 习动态，进而根据学生的差异制定相应的教学方案，从而提高了课堂教学的有效 性，促进了教学的精准化。大数据背景下的精准教学可构建科学、透明的即时评 价系统，不仅便于学生及时、客观地把握自身学习情况，更为教师实施下一步的 课堂教学提供了依据。教师还可通过大数据分析结果，确定学生知识和技能的短 板，从而开发精准化学习材料，优化和改进教学过程，为不同资质基础、不同认 知水平、不同学习风格的学生提供精准化的教学，实现了真正意义上的因材施教。
（二）保障了学习的个性化
对学生而言，大数据背景下的精准教学可以识别出不同学生的不同特点，从 而为每一位学生提供有针对性的教学方案，确保学生实现个性化学习。例如，有 些学生擅长言语表达，而有些学生擅长动手操作;有些学生喜欢小组合作学习， 而有些学生喜欢自主探究学习;有些学生自觉性强、积极性高，而有些学生则相 对比较被动。大数据背景下的精准教学赋予了教师对教学敏锐的洞察力和优化能 力，可辅助教师分析学生学习行为数据等信息，避免集体授课时对所有学生采用 相同教学方案的弊端，及时对学生的学习行为进行评估和干预，对学生的个性化 差异给予足够的关注。
（三）实现了管理的智慧化 对教育管理者而言，大数据背景下的精准教学可以帮助他们全面了解学生学 习情况，根据大数据呈现的学生学习行为和表现信息，可以相应地调整和改进各 科课堂教学，完善课程的安排和整合，实现教育管理的智慧化。例如，教育管理 者可以通过大数据技术对学生某一阶段的学习进行评价，以此发现当前阶段学生 的优缺点和认知规律，从而进行有针对性地管理。教育管理者根据相关数据分析 结果可以更好的组织课程资源，制定符合实际的教学改革方针和策略，从而使得 精准教学更好的融入教学实践。
三、大数据背景下精准教学的实施策略 （一）课前——精准设定教学目标，精准设计教学活动 在课前，教师首先要设定精准的教学目标，在周密考虑知识点之间的承接关 系、学生个性化的学习特点等基础上，为不同学生精确设定不同教学预期，使师 生都能够在目标明确的情况下开展教学活动。教学目标要做到精细，即对学生需 要掌握的知识或技能必须有一个可量化的描述;教学目标也要做到精确，所设教 学目标必须与学生当前学习需求密切相关且高度匹配。其次要设计精准的教学活 动，设计精准的教学活动要以学习者特征为出发点，综合考虑学生的学习偏好、 互动偏好等因素。针对学生的共性学习需求，可以实施一致化的教学活动;根据 学生的个性化学习需求，可以实施差异化的教学并对学生进行有针对性的指导。
例如，偏重于记忆掌握的的基础知识，可以设计富有趣味的朗诵、速记活动;偏 重于操作运用的技能知识，可以设计小组合作的情景模拟活动。
（二）课中——精准推送教学内容，精准选用教学方法
在课中，一方面，教师要教授精准的教学内容，主动为学生推送适合其学习 需要的教学内容。在大数据背景下的精准教学活动中，为了充分调动学生的学习 积极性，教师应根据教材内容和社会生活实际，针对学生的认知水平和规律开发 数字化教学材料。为了便于教学，教师还应与精准的教学目标相结合，建立相应 的教学资源库，为学生准确推送教学内容与资源。另一方面，教师应根据大数据 反馈的教学效果不断调整教学策略，并依据自身教学能力与实际教学条件，精准 选用促进学生深度学习的教学方法。在大数据技术的支持下，教学方法的使用应 与学生个体特点相结合，根据学生不同的学习需要可不断调整教学方法。例如， 教授以基础知识为重点的内容，可采用班级差异化教学方法;面向学生个人特长 与知识能力的培养，可采用学生自主探究学习的教学方法。
（三）课后——精准评估学习行为，精准制定教学决策 在课后，教师首先应该借助大数据技术收集到的相关数据，精准评估学生的 学习行为、学习结果。通过大数据技术采集到的学生学习行为数据，经过严格的 数理分析与整合组建，可以全面、精细的反映出学生学习行为的路径，为教师对 学生学习表现作出精准评价提供了方便。教师可以根据每一位学生在学习过程中 的数据，给予学生精准的教学评价，避免了终结性评价只注重学习结果的弊端。
其次，教师要依据大数据所呈现的学生表现，进行精准的教学决策与干预。教师 可以深入挖掘、分析学生在各个时间段的历史学习表现数据，获取其学习行为的 潜在规律和特点，发现其学习过程中存在的问题与缺陷。同时，教师要基于学生 的个性化学习特点和学习偏好，有针对性地采取相应的解决措施，以不断完善、 优化后续的教学。
综上所述，大数据与精准教学的深度融合，为精准教学的应用提供了强有力 的支持。但是，这也对教师的专业素养提出了更高的要求。因此，学校和教师应 该清醒认识到，精准教学不仅需要大数据的技术支持，更需要不断更新相应的教 育教学理念，提高教师运用现代先进技术进行教育教学的能力，为学生提供更加 科学、更有针对性的教学。
发展
行 业
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行业发展趋势分析报告
调研
行业分析、市场调研、竞争投资、发展预测
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2020年3月
目录
CONTENTS
现状
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行业 研究
调查
1 电子厂房行业概况 2 电子厂房行业市场分析 3 电子厂房行业政策环境 4 电子厂房行业竞争格局 5 电子厂房行业发展趋势预测 6 电子厂房行业投资策略分析
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中国电子厂房行业PEST分析
政策因素
➢ 中央印发的《电子厂房行业发展“十三五 ”规划纲要》明确要求到2020年电子厂房 行业将增加30%，各地方出台了地方政策 ，提高行业渗透率。
➢ 2020年电子厂房行业成为政策红利的市场 ，国务院政府报告指出电子厂房行业将会 有利于提高民众生活质量。
社会因素
➢ 传统电子厂房行业市场门槛低，缺乏统一 行业标准，服务过程没有专业的监管等问 题影响行业发展。互联网与电子厂房的结 合，减少中间环节，为用户提供高性价比 的服务。
➢ 90后，00后等人群，逐步成为电子厂房行 业的消费主力。
P
E
电子厂 房行业
ST
经济因素
➢ 电子厂房行业持续需求火热，资本利好电 子厂房领域，行业发展长期向好。
➢ 下游行业交易规模增长，为电子厂房行业 提供新的发展动力。
➢ 2020年居民人均可支配收入28228元，同 比增长6.5%，居民消费水平的提高为电子 厂房行业市场需求提供经济基础。
技术因素
➢ 科技赋能人工智能、大数据、云计算、VR 、5G等逐步从1、2线城市过渡到3、4线城 市，实现电子厂房行业科技体验的普及化 。
➢ 电子厂房行业引入ERP、OA等系统，优化 信息化管理施工环节，提高了行业效率。
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电子厂房市场规模达7000亿元，保持稳中向好发展趋势
电子厂房行业对中国人的生活已经产生了较为深刻的影响，从市场情况、行业服务、服务情况、市场规模等各个方面切入到 了生活的方方面面，因此对电子厂房行业的市场调研有利于较深的理解行业特性，为该行业的投资做支撑，为市民提供较好 的产品与服务。
行业规模情况分析
电子厂房行业市场规模，主 要包括行业单位、人员、资 产、市场、市场容量等方面 的行情分析
8750. 7000. 5250. 3500.
江浙沪地区电子厂房行业规模及增长率 行业财务能力分析
87.50% 电子厂房行业的财务能力分析，
主要包括相关企业在电子厂房行
70.00% 业的盈利能力、偿债能力、运营
能力等方面的分析
52.50%
35.00%
行业产销情况
电子厂房行业产销情况，主 要包括电子厂房的生产、销 售、产销等各个环节的详细 情况分析
1750. 0.
2012
2013 2014 2015 市场规模（亿元）
2016 2017 2018 2019E
系列 2
同比增长率
17.50% 0.00%
行业现状分析
电子厂房行业的现状，主要从电 子厂房行业存在的问题、痛点入 手，提出解决方案和行业应用前 景分析。
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中国电子厂房行业处于初级阶段，资源整合盈利亟待突破
当前当前中国电子厂房行业在商业模式方 面，一部分呈现“电子厂房电商化”特点，
把互联网作为营销渠道的补充手段；而提供 低价化的产品，智能解决浅层次的行业痛点 。
互联网与电子厂房行业的上下游资源整合 ，以“低价套餐+服务承诺+过程监控”的方
式，为消费者提供省钱、省时、生理的服务 。未来，电子厂房行业的盈利能力主要建立
在其对各方资源的整合能力和创造力的交易 流量上。
原材料服务商
行业品牌商
行业公司
设计人员
从业人员
整合
平台式电子厂房营销
产品/服务
全栈服务
自助服务
线下体验
提供产品/服务
消费者、用户
材料交易利润
包括材料交易提成、自营 毛利等
设计转化利润
以免费口号吸引顾客，将成本转 嫁到后续的施工和服务上
施工利润
包括自营施工毛利或收取转包管 理费
入驻商家收费
收取材料商、服务商的加盟费和 服务费
广告费
入驻厂商或者外部厂商在平台做 广告的费用
其他
规模利润、团购爆款等
自营式电子厂房营销
原材料服务商
行业品牌商
行业传统公司
互联网企业
订单
产品/服务
全栈服务
自助服务 定制化个性服务
线下体验
提供产品/服务
消费者、用户
电子厂房行业发展趋势
随着人们生活水平的提高， 在电子厂房行业，越来越多 的用户对行业较为重视并提出了较多的需求和建议，因 此满足用户需求将是行业立根之本。
电子厂房行业近年来从传统的模式
需求开
转换到互联网融合模式。随着行业
拓
各大平台挖掘并下沉三四线城市，
企业从供应环节到生产再到售后环
节，全环节整合，并以产业赋能为
纽带，为众多优质的公司提供品牌 、设计、系统、供应链等全方位支 持。
延伸产 业链
电子厂
新技术 加持
电子厂房行业随着行业消费主体年轻化 ，行业贷款等金融需求增加。A企业推
房行业
出电子厂房行业消费与银行等机构合作
，深挖行业生态金融场景，聚焦支付管
理升级。持续发力金融场景。发力供应 链金融优势明显，实现融资企业与金融 机构高效对接，助力中小企业融资难等
消费金 融
信息化 辅助
问题，提升产业链的运作效率。
电子厂房行业新技术场景使得行业用 户获得更好的体验。技术加持使得行 业的服务效果和产品受到用户的青睐 。新技术比如云计算，大数据，人工 智能的出现给行业标准化问题提供了 全新的思考空间，通过新技术加入到 行业生产和服务过程中，能够更好的 解决行业痛点和问题，保障行业服务 效果，实现行业效率和用户体验的双 重提升。
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