大数据分析流程框架的研究

随着信息技术的不断创新,信息量的不断扩大,大数据已经成为了与日常生活息息相关的话题。挖掘大数据的价值已经炙手可热,如何能够更高效、更快速地分析大数据已经成为大数据发展的重要挑战之一。近年来,学术界与工业界就大数据的分析进行了研究,取得了一些研究成果,但针对大数据分析的研究还是非常有限。文中首先从传统数据仓库与大数据时代数据仓库作了对比,引入了大数据的分析流程框架,对分析流程框架的各个部分做了一一阐述,并通过实验验证分析了流程框架的可行性。

政府购买公共服务风险识别与防范的流程—主体分析框架建构

立足理论层面和实践层面的双重审察发现,政府购买公共服务的流程包括设计项目、编报预算、组织购买、履行合同、绩效评价等五个环节。针对政策文本的内容分析表明,政府购买公共服务涉及购买主体、承接主体、消费主体和评价主体等四类主体。其中,购买主体、承接主体和评价主体都有特定的构成范围,消费主体则因公共服务的不同或行政区域的差异而存在一定差别。流程—主体分析框架为理论研究者和实务工作者识别和防范政府购买公共服务的风险提供了一个相对有效的结构化的解释图式,有助于增强风险识别与防范的全面性、系统性和科学性。根据流程—主体的分析框架可知,政府购买公共服务的每个环节都可能会出现一定的风险,且这些风险由不同的主体所引发。从适用限度来看,流程—主体分析框架至少可以扩展到对所有政府行为和人为风险的研究。

国内外混合学习研究分析——基于CiteSpace的可视化分析

研究先基于CiteSpace对2009-2019年Web of science和CSSCI上发表的国内外混合学习文献,从研究主题、研究热点及趋势等方面进行可视化分析。再结合混合学习结构和流程分析框架对国内外混合学习本质的研究进行深度挖掘。发现:国内外研究文献众多,主题各异,但大多集中在教学设计和方法的选择、学习效能、探究未来发展趋势等方面;国内外混合学习研究方向大体一致,但国内研究热点较单一;国外混合学习研究主要集中在高等教育领域,我国在这方面有待加强;对比国外研究机构间的密切相关,我国则相对分散且不成体系。最后结合国内外研究现状,为后续混合学习研究提出可行性建议。