设计方案 篇6
教学目标:
1、 充分认识安全工作的重要意义。
2、 在学习和生活中注意人身安全，饮食安全，交通安全等。
3、 进行预防灾害，防肺结核的教育。
教学过程:
一、 导入:列举出生活中的安全事例。
二、 安全工作的重要性
1、公路上的交通事故时有发生，是因为安全意识不强。
2、 班级举例
学校发生的事故及后果。
3、 国家、政府狠抓安全教育工作。
4、 目前学校抓的几项工作。
三、 小学生应注意安全的地方:
1、 学生讨论。
2、 集体归纳。
(1)人身安全，在校园内或公路上不追逐打闹，不爬围墙，不爬树，不接近有电等危险地点，劳动时，注意安全，不与社会上不三不四的人交往，特别是吸毒者，课外不玩火，不玩火。
(2)交通安全，在公路上不追逐打闹，自觉遵守交通规则，交叉路口要注意行人车辆，骑自行车宁慢勿快，上、下坡要下车，通过公路要做到一停二看三通过。
(3) 财产安全，保管好自己的物品、钱财，如有遗失或遇偷盗、敲诈等应向老师及时反映或报警。
(4) 饮食安全，不饮生水，不吃不卫生的食品，不吃有病的鸡肉、猪肉等，饭前便后要洗手，不吃霉变或过期食品。
四、学生自查哪些方面未做好，今后要加强注意。
五、安全教育总结
新学期开学以来，为提高年级全体学生的安全意识和自护自救能力，预防和杜绝各类事故的发生，我积极采取有效措施，认真上好新学期第一堂安全课:在开学第一天对学生进行安全教育。
安全教育内容紧扣学生实际，主要从以下三方面展开教育:
一是教育学生时刻注意交通安全，平时外出严格遵守交通规则，不乘坐无安全保障的黑车、病车等。
二是教育学生谨防发生在身边的伤害事故，用血淋淋的事例教育学生平时严格遵守《守则》《规范》，远离学生伤害事故。
三是教育学生做好个人卫生，严防水痘、腮腺炎等春季传染病的发生，若有发烧症状的及时自觉就医等。
同时，给学生上的安全第一课，坚持安全第一，落实安全措施的原则，着重进行防水、防电、防火、防毒、防骗、防病等知识的宣传及交通法规、卫生知识、安全常规等知识教育，切实提高了孩子们的安全意识和安全防范的能力，为全学期学校教育教学工作的顺利开展打下了扎实的基础。
设计方案 篇7
摘要:基于数据挖掘技术，在分析在线学习个性化服务的基础上，以Hadoop为大数据分析平台、MapReduce/Spark为计算框架设计了面向个性化服务的在线学习大数据挖掘解决方案。
关键词:数据挖掘;在线学习;个性化服务;数据采集;数据建模
1概述
伴随着互联网技术的发展，教育及知识传播方式也发生了根本变化。在线学习逐步兴起，由于其不受时间、空间限制等特征，逐步被大家所接受。大数据时代的在线学习，也为个性化教学提供了机遇。在线学习者在学习的过程中会产生相应的学习轨迹，例如，观看学习视频时间的长短、访问的学习资源类型、对所学内容的评价等一系列的相关数据。通过在线学习平台或系统对这些数据进行收集并采用合适算法对相关数据进行降维处理，提取在线学习者相关特征，在大数据技术的基础上对在线学习者进行评价及预测，从而对在线学习者进行个性化服务，进一步提高在线学习质量，进而优化学习过程、提高教学效果。［1］
2基于数据挖掘的在线学习个性化服务
2．1数据收集
用户行为数据是用作许多个性化服务算法的数据源，因此必须收集在线学习者的学习日志数据。此外，还记录用户用来检索和推荐引擎本身的数据，并进一步优化后续算法。［2］
2．2角色建模
角色建模包括用户建模和学习资源建模。用户建模和文档建模具有本体建模方法和非本体建模方法，这两种方法都可以在MAPRECECE/SPARK计算框架下高效实现。［3］模型可以由HBASE数据库分发和检索。推荐，检索和推送算法基于建立的用户模型和文档模型以不同方式执行计算，最终找到与用户或输入匹配的文档。［4］
2．3数据特征选取
考虑到当前在线学习平台之间通常不形成社交网络，可以选择基于内容和基于行为的特征。内容功能涵盖在线学习内容的标题和类别，用户的背景和兴趣等。用户行为则涵盖了他们浏览了哪些学习资源。基于内容和用户行为的特征可以相互补充。
2．4算法选取
从准确性，效率和稳定性的角度简要分析基于产品和基于用户的协同过滤推荐算法这两种方法在在线学习个性化服务中的适用性。［5］(1)准确性:推荐系统的准确性在很大程度上取决于用户数量与系统中项目数量之间的比率。在线学习用户包括学生，教师，社会人员等。每种类型的用户都可以细分。基于用户的协同过滤可以使在线学习个性化建议更加准确。(2)高效性:尽可能提高挖掘效率。当用户数远远大于项目数时，项目的相似度计算消耗的资源远远少于用户的相似度计算，因此基于项目的协同过滤更有效。(3)稳定性:在线学习资源和在线学习用户不断变化。对于在线学习，一方面，新生每天进入在线学习平台，在线学习者每天都会有结业学生。学生用户很不稳定;另一方面，在线学习平台每天都会有新的学习资源建立，学习资源内容的更新和升级。从稳定性的角度来看，基于用户和基于项目的方法难以区分。
3基于数据挖掘的在线学习个性化服务方案设计
3．1在线学习大数据支撑环境
在目前常使用的云计算设施中，HADOOP由于其快速及可靠性为在线学习用户提供了一个大数据分析及处理平台。
3．2基于数据挖掘的在线学习个性化服务方案
基于以上分析，本文将HADOOP设计为大数据分析平台，将MAPREDUCE/SPARK设计为计算框架，为个性化服务设计在线学习大数据挖掘解决方案。4结语本文在数据挖掘技术的基础上，结合在线学习特点，对在线学习个性化服务进行分析研究，从数据收集、数据建模、数据特征选择、算法选择四方面对在线学习个性化服务进行方案设计，从而进一步提高在线学习的学习质量，为个性化教学提供一种新的方法。
参考文献:
［1］赵慧琼，姜强，赵蔚，李勇帆，赵艳．基于大数据学习分析的在线学习绩效预警因素及干预对策的实证研究［J］．电化教育研究，20xx，38(01):62-69．
［2］宋远方，冯绍雯，宋立丰．互联网平台大数据收集的瓶颈与区块链理念下的新发展路径探索［J］．管理现代化，20xx，38(03):27-30．
［3］高学伟，付忠广，孙力，张刚．基于HADOOP分布式支持向量机球磨机大数据建模［J］．河北大学学报(自然科学版)，20xx，37(03):309-315．
［4］柳益君，何胜，冯新翎，等．大数据挖掘在高校图书馆个性化服务中应用研究［J］．图书馆工作与研究，20xx，(5):23-29．
［5］王茜，邓伟伟，喻继军．一种考虑群成员接受度及相似度的群体推荐算法［J］．计算机应用研究，20xx，34(11):3285-3290+3298．