基于语义指向性的职业教育数据关联模式挖掘系统

针对传统教育数据关联挖掘系统存在运行开销大、性能差的问题,设计了基于语义指向性的职业教育数据关联模式挖掘系统。首先,将aServer-E-1800作为挖掘系统的硬件基础,提升系统硬件性能;其次,对原始数据进行量化编码处理;最后进行实验分析。实验结果表明,该系统在不同规模并发请求下中央处理器(Central Processing Unit,CPU)利用率和内存占用率始终稳定在21%以内,优于对照组。

数字时代职业教育数据治理探究

目前国家大力推进教育数字化,教育数字化需要教育数据作为支撑,然而职业教育数据面临着数据质量不高、数据资源不全等多方面问题。在国家相关政策及项目的引领下,职业教育数字化转型已取得显著成效:这篇文章首先阐述了职业教育数据治理的重要性,其次总结了数据治理面临的现实困境,提出了数据治理的对策建议,最后得出了数据治理的有效路径。

人工智能视角下的职业教育大数据应用——现实挑战、应用模式和智慧服务

在"互联网+"环境下,职业院校积累了海量数据,亟需提高大数据服务水平。从大数据融合、大数据分析、软硬件设施的角度分析职业教育大数据应用面临的挑战,提出基于人工智能的职业教育大数据应用模式,以机器学习、知识图谱、自然语言处理为核心技术,结合开源云计算平台,为学生提供个性化学习服务、知识服务等智慧服务,促进职业教育大数据服务的进一步发展,助力职业教育走向智慧职教。

澳大利亚国家职业教育与培训数据政策探析

为提升职业教育与培训的透明度,有效保障职业教育与培训的质量,澳大利亚制定了一系列职业教育与培训数据政策,并不断调整完善其政策。其国家职业教育与培训数据政策包括数据收集、数据公开及访问等内容。数据收集包括数据采集、数据存储、数据导出、数据验证和数据提交等过程。澳大利亚将职业教育与培训数据分为"去识别数据"、"机密数据"和"可识别数据",并对其公开访问做了具体规定,其政策具有数据收集的规范性、数据收集的广泛性、数据收集的合法性、数据访问兼顾公开性与保密性、数据访问流程的规定性等特点。

基于“辩证动态双主教学”理念的高职数学实验研究

在"互联网+"环境下,职业院校积累了海量数据,亟需提高大数据服务水平。从大数据融合、大数据分析、软硬件设施的角度分析职业教育大数据应用面临的挑战,提出基于人工智能的职业教育大数据应用模式,以机器学习、知识图谱、自然语言处理为核心技术,结合开源云计算平台,为学生提供个性化学习服务、知识服务等智慧服务,促进职业教育大数据服务的进一步发展,助力职业教育走向智慧职教。