XLOOKUP函数在高校学生数据管理中的应用研究

本文阐述了EXCEL软件中XLOOKUP函数在高校学生数据管理中的应用,XLOOKUP函数相较VLOOKUP函数在查找方式、查找范围、返回值范围、参数自由度、运行性能上的都有诸多优势,XLOOKUP函数可实现普通查找返回单列数据、查找返回多列数据、多条件查找数据等数据处理功能,通过应用该函数能大大提高高校学生数据管理的准确率和效率。

民办高校学生数据信息深度治理实践与探究——以教务系统升级为例

学生数据治理是高校数据治理中很中要的一环,对学生全生命周期数据管理、高校科学决策都有重要意义。但由于学生数据复杂性、数据源和应用场景的多元化给学生数据治理带来的诸多困扰。前期建设数据中心时已完成数据采集、交换和初步的治理,但因部分业务系统老旧,存在技术瓶颈,无法解决一些数据顽疾。本文以升级教务系统为契机,对学生数据治理中遇到的问题进探究和实践,以解决数据孤岛现象,提高数据质量,为民办高校学生数据治理和数据中心建设提供参考经验。

学生数据赋能教师精准测评:问题、突破与发展路向

教师精准测评是提升教师评价专业化程度的重要工作,而学生数据是基础教育阶段教师测评体系中重要的数据支撑,可持续赋能教师精准测评。基于此,文章首先阐释了教师精准测评的内涵及其与学生数据的关系。随后,文章系统梳理了基础教育阶段学生数据赋能教师精准测评中存在的问题,并针对这些问题提出学生数据赋能教师精准测评的创新突破思路。最后,文章从教学理念更新、多主体能力提升、应用工具优化、教研制度创新四个维度提出学生数据赋能教师精准测评的发展路向,以系统提升学生数据在教师测评领域中的价值密度。文章聚焦教师精准测评中的学生数据价值,从理论层面优化教师精准测评的数据支持体系,可有效保障教师专业发展。

乡村振兴战略下农业院校大学生数据素养评价指标体系构建研究

乡村振兴背景下对农业人才的数据素养提出更高的要求,农业院校提升大学生的数据素养势在必行,目前已有的评价体系缺乏针对性,因此构建面向农业院校大学生数据素养能力评价体系显得尤为必要和紧迫。在分析国内外数据素养研究现状基础上,围绕我国农业院校大学生数据素养能力培养现状进行分析,遵照“以学生为中心、以成果为导向、进行持续改进”的教育理念,在数据意识、数据获取能力、数据分析能力和数据伦理道德4个层面针对我国农业院校大学生数据素养能力构建评价指标体系,形成以制定评价目标、选取评价指标、实施评价过程和反馈与改进的闭环。最终构建了由4个一级指标和15个二级指标组成的评价指标体系,并对学生、教师、学校相关管理部门三个群体分别给出应用建议,为有效提升农业院校大学生的数据素养提供科学依据。

大数据背景下湖南地方高校大学生数据素养的内涵、价值及其评价指标构建与启示

在大数据时代发展中,数据素养的培养对于将会直接影响到大学生的社会参与,以湖南省地方本科高校为例,通过随机抽样和问卷采访的方式对湖南工学院中的大学生进行数据素养水平的深入调查,旨在能够更好地理解湖南地方高校大学生数据素养的内涵、价值以及评价指标的构建,并提出几点数据素养的培养建议,帮助大学生更好地适应大数据时代的信息发展潮流。

基于流程再造和移动互联的学生数据一张表实现

文章以学生为主体,对学生入校前、在校期间、离校全生命周期业务活动进行分析,并对跨部门业务进行流程梳理和再造,以业务流推动数据流,规范学生管理业务流程。建立了数据责任人体系,确定了数据产生、数据管理、数据使用三者的关系和职责,从不同维度和视角对学生数据进行处理和分析,利用移动互联、大数据等信息技术,为学生提供精准化数据一张表服务。

地方高校大学生数据素养培育的路径机制与优化策略研究

数据素养是大数据时代大学生不可或缺的基本素养。在分析湖南地方高校大学生数据素养现状的基础上,指出当前大学生数据素养的重要性,并系统剖析了数据素养形成的互动机制、活动机制和创新机制三大路径机制,进而具体提出大学生数据素养形成的路径机制与优化策略,使大学生群体能够更好地适应大数据时代的发展潮流。

学生数据分析下的教学改革思考

在教育教学中,教育人员无法全面掌握学生数据,导致对学生的教学和管理效率低、难度高。本文思考基于学生数据分析的教学改革,其以学生的多项主观和客观信息作为输入。综合应用深度学习、大数据处理等计算机技术,对学生进行多方面的智能分析,并将分析结果分享给教育教学人员,以期提高学生学习效果,降低问题学生概率,从总体上提高教育教学效率和质量。

美国联邦教育部拟建立全国大学生数据信息库

2005年3月21日，美国联邦教育部向国会提交了一份题为《在中学后教育数据系统内建立学生综合档案的可行性》报告（Feasibility of a Student Unit Record System Within the Integrated Postsecondary Education Data System），建议建立全国性的大学生数据信息库。报告指出．该数据库系统的建立将有利于采集更有用的有关学生毕业率、保持率、学费等方面的数据信息，

浙江50余万学生数据遭泄露1条学生信息均价约2元

家长报案:为何孩子的信息培训机构了如指掌今年6月25日,浙江省嘉兴市平湖一名学生家长跑到派出所报案称:他接到当地一家教育培训机构的电话,推销一对一家教辅导业务。让他纳闷的是,对方能直接报出孩子的姓名、学校、年级等信息,而且准确无误。家长很慌,“我们孩子的信息只有学校掌握,培训机构怎么报得出?如果外面机构都了如指掌的话,孩子岂不是很危险?”

高中学生数据管理系统的研究与设计

对目前普通高中对学生数据管理的混乱现状进行分析,结合目前普通高中对学生业务的需求,从软件构架角度提出解决方法——构建高中学生数据管理系统。

小学科学课堂培养学生数据运用能力的实践研究

数据作为探究实验中常见的记录手段,可以清晰准确地对事物、现象进行定性、定量的分析,有着其他方法不可替代的作用。通过随机访谈、问卷调查和随堂听课,我们发现不少学生在科学探究活动中,数据收集误差大、分析不具体、整理不规范的现象,直接影响运用数据解释实验现象的客观性和真实性。

面向学生发展信息的大数据处理框架研究

随着信息技术的快速发展,大数据技术在各行各业都得到了广泛应用。在学生发展领域,大数据技术可以帮助学校和教师更好地了解学生的需求、优势和弱点。文章提出了一个面向学生发展信息的大数据处理框架,并针对学生发展信息的特征,进行了分类优化,有效的提高了框架执行效率与精度。框架包括数据收集、数据存储、数据预处理、数据分析和数据应用五个模块。它可以帮助学校和教师更好地利用学生的数据,并在学生发展方面提供有针对性的支持。

基于模糊层次聚类的大学生就业数据分类存储系统

文中研究基于模糊层次聚类的大学生就业数据分类存储系统,在总体设计上,通过模糊层次聚类技术构建系统框架,设计4个功能模块对应就业信息分类存储模式,满足大学生就业信息流转形式;以一一对应关系设置大学生就业信息数据分类存储结构,基于所属关系关联大学生的基本信息。在详细设计中,按照数据存储表和字典表两个类型构建大学生就业信息数据库;选择模糊层次聚类算法计算数据隶属值,设定信息数据聚类流程,实现大学生就业信息数据的分类存储,完成系统设计。实验结果表明:以多个专业的大学生就业人数作为数据样本,新系统即可实现不同专业类型大学生就业数据的精准存储,且分类存储时间能够保证在10 s之内,该系统具有很好的实际应用价值。

高职院校学生管理数据如何实现精准有效的可视化分析

管理高职院校学生是高职院校教师日常工作的重要内容,涵盖考勤、奖励、处分等方面。在信息化和大数据时代背景下,对学生的管理数据进行可视化分析,不仅能有效掌握学生信息,还能提高工作效率。学生管理数据可视化是将管理系统数据进行多角度、多层次、全方位地展示和分析,这有助于数据快速地浏览、查询、对比分析和深层次挖掘。本文探讨了如何实现高职院校学生管理数据的精准有效可视化分析,以期为同行或者其他研究者提供参考。

基于学生行为数据反馈的精准教学模式设计与实践

教育信息化的大力发展为精准教学带来了无限可能。依托自主研发的一体化在线实训平台和在线开放课程平台构成的精准教学环境,将课程教学的全过程数据反馈到精准教学目标、精准教学内容、精准教学活动和精准教学评价四个方面,形成基于学生行为数据反馈的精准教学模式。以Python程序设计基础课程为实践案例,探索具体的实现方式和路径,为数字化教育注入新的活力。

大学生数据素养研究现状及热点分析

选取中国知网数据库中2003年至2022年我国大学生数据素养研究的645篇文献作为研究样本,运用COOC 9.94软件对样本文献的发表年度、发表期刊、研究机构、核心作者和关键词进行分析,探究大学生数据素养的研究现状及研究热点,为开展大学生数据素养教育提供科学参考。根据发表年度、发表期刊、研究机构、作者分布来看,大学生数据素养研究越来越受到社会各界的重视,近年来不断涌现出大量高质量文章,但核心作者的合作较为松散。由关键词共现矩阵可知,“信息素养”“大学生”“信息素养教育”等高频关键词是该领域的研究热点和未来的研究趋势。关键词聚类结果显示,研究主要聚焦三个领域,即图书情报领域对大学生信息素养教育研究、数据素养教学模式研究、数据素养培养对策研究。

大数据背景下高校学生英语在线学习平台使用意愿的影响因素

随着信息技术和在线资源的不断丰富,在线学习平台受到各大高校学生的青睐,英语在线学习平台应运而生。但在影响高校学生对英语在线学习平台使用意愿的情况调查中发现,在服务质量、内容质量、用户期望、社会影响等因素作用下,部分高校学生对英语在线学习平台的使用意愿不强,无法充分利用在线资源。对此,英语在线学习平台应从提高课程质量、优化服务质量、提高用户粘性,以及提升学生自我学习能力等方面突破提高高校学生对英语在线学习平台的使用意愿。

对学生成绩数据的再认识与再应用:数据挖掘的智慧

大数据时代,对于学生成绩数据的分析与挖掘成为教育领域关注的热点。本文探讨了如何从数据挖掘的角度重新认识学生成绩数据,以及如何将这种再认识应用到教育实践中。针对教育系统对学生成绩数据的应用单一、缺乏深入挖掘的问题,探究如何发掘学生成绩数据中的隐含信息和潜在价值。利用数据挖掘技术,教师、学生和家长可以更全面地了解学生的学习进度、行为模式、能力倾向等情况,从而为教学策略的制定提供支持,为个性化教育提供依据。对学生成绩数据的再认识与再应用有助于提高教育评价的科学性和有效性,为教育教学的改进和提高提供有力支持。

新西兰学校调查启动 学生成为数据侦探

据新西兰教育部网站2017年2月7日消息,当日,2017年新西兰学校调查（Census At School）启动。此项目于2003年开始,由奥克兰大学统计系每两年运行一次,在新西兰统计局和教育部的支持下进行,在线调查收集五至十三年级真实且相关的学生数据,作为国际项目的一部分。