大数据与信息管理论文

2020-06-26实用文

  随着社会的发展,数据化社会已经是趋势,下面请看小编带来的大数据与信息管理论文!一起来了解一下吧!

  大数据与信息管理论文1

  一、大数据概念及发展现状

  大数据有四个层面的特点:第一,数据体量大。从TB级到PB级;第二,数据类型多,包括视频、图片、位置等;第三,价值密度低。比如长时间的监控,有用的数据可能仅仅只有一两秒;第四,处理速度快。这也是与传统数据挖掘技术有着本质不同的一点。业界将上述归纳为4个“V”———Volume,Variety,Value,Velocity。如今已是一个爆炸性的大数据时代,推动社会发展,已从“动力驱动”转为“数据驱动”。越来越多的国家和企业意识到了大数据的重要。2012年1月,“大数据,大影响”作为重要议题在世界经济论坛年会中被提出。2012年3月22日,美国又启动“大数据研究和发展计划”,目的是提高从海量数据中提取知识的能力,加速其在科学与工程领域的研究。2012年5月,联合国相继发布了《大数据开发:机遇和挑战》报告,明确指出大数据对各国发展都将是一个巨大的机遇。大数据风靡全球的同时,我国政府也加快了对大数据相关技术的攻关,在工信部发布的《物联网十二五规划》里,提出信息处理技术是关键技术创新工程。广东省在2012年12月发布了《广东省实施大数据战略工作方案》,率先在国内启动大数据战略,首先是采用行政收集、网络搜取、群众提供和有偿购买等方式拓宽数据来源渠道,建立政务数据中心,接着在政府各部门设立数据开放试点,并利用网站向社会提供下载和分析使用的数据,依此进一步推进政务公开。

二、大数据与交通信息管理的联系

  (一)在交通信息管理中的应用

  随着社会经济的发展,机动车辆数量大幅增加,与此同时交通管理的复杂性也逐渐增大。而大数据技术可将其虚拟性、集成性、智能型和预测性四个方面的优势运用到交通信息管理之中。首先虚拟性有利于跨区域的信息管理,只需多方共同遵守信息共享原则,就可以在已有的行政区域内解决跨域管理问题;第二,信息集成性有助于建立综合立体的交通信息体系,通过收集不同范围、区域和领域的“数据仓库”,发挥整体性交通功能;而其智能分析处理,可以辅助交通管理制订出较好的统筹与协调方案,减少人力和物力的使用,合理利用道路交通资源;除此之外,准确分析并提炼各部门数据,模拟出相应的交通预测模型,这将可以有效地推测未来交通运行状态,并验证技术方案的可行性。

  (二)存在的问题

  1.信息的孤立。不同部门的交通信息系统导致很多数据在物理上彼此隔绝,缺少信息互通。

  2.缺乏多样性。由于缺乏处理大数据的技术和能力,分析对象通常是统计学中的抽样样本,将导致分析结果的不全面和不精确。

  3.缺乏有效的信息提取与处理。实时动态交通数据包含大量信息,但通常不需要使用全部原始信息。如何对数据信息进行快速提取,是交通数据管理面临的又一难题。

  4.海量数据困于长期存储。现代交通数据具有来源丰富、数量庞大、分秒增长的特点,因此需要大容量的存储空间和长期保存的功能,以保障其记录历史和推测未来的功能。

  5.多类型数据难以统一管理。多类型交通数据即指传统的数字信息,多元化的空间定位和先进的遥感图像等数据。将其进行统一有效的管理,是交通数据管理需要重点研究的方向。

三、对交通信息管理教学的需求

  (一)各高校教学现状

  将大连海事大学、上海交通大学、北京交通大学、东南大学、西南交通大学和武汉理工大学六所高校的课程进行对比。从六所高校对交通运输专业的开设的'基础课程上看,与信息管理模块有关的课程还是偏少,有些学校甚至没有开设相关课程。

  (二)传统教学存在的问题

  1.主干课程安排不合理。部分高校所设置的主干课程不能满足交通信息管理模块所需的基础知识,因此难以实现高效、系统、完整的人才培养体系。

  2.缺少专业选修课的引导。对于一个涉及面较广的专业,多数高校的教学模式仍偏向专业必修,而忽视专业选修课。

  3.教材更新缓慢。已有的教材存在片面性和过时性的问题,从而无法满足学生对前沿知识全面而准确的了解。

  4.形式单一。传统教学主要为理论教学,对大数据技术背景的认识不够充分,不能将学生的工程实践能力和科技创新意识相结合。

  5.缺乏实践。传统教学侧重于对理论教学的解释、验证和简单延伸,没能及时将知识消化。

  6.实习多流于形式。高校虽然有相关实践和实习的要求,但这些都大多流于形式。有些企业担心没有经验的实习生会影响正常的生产秩序,因而不愿接受实习生,这样使得实习通常是走马观花。

  (三)新教学模式提出的要求

  1.分层次的培养模式。大数据时代的交通信息管理人才不仅需要有扎实的专业基础,同时还应满足不同层次的需求。例如本科毕业生将会面临两条出路,一部分走向社会生产,一部分会继续深造,所以不同的毕业去向对于学生的能力要求也必然不同。因此,面对不同类型人才的能力培养需求,高校应当制订分层次的培养方案,这样在满足不同企事业单位对就业学生工作能力的要求的同时,也能培养继续深造的学生的科研能力和素养。实现分层次的培养方案,必然需要利用自主选课模式,加大社会需求类相关的选修课比重可以使学生在教学方案之内、教学计划之外选择适合自己的选修课,促使学生的专业知识结构从简单型向复杂性转变。

  2.启发式教学方法。教学方法上,要积极开展创新型教学研究,探索灵活多变、立体化的教学手段。启发式教学的基本精神是根据辩证唯物主义的认识论,引导学生积极探索、发现问题、分析原因和找到解决方案,将知识转化为能力和实力。在传授基本知识的同时,力求将最新的科研成果纳入到课堂之中,让学生的知识与创新意识都能与时俱进。此外,教材也应及时更新,让学生及时接触到前沿信息。

  3.提升教师的实践教学水平。要改变学生实践能力,必须从提高教师的实践能力方面着手。加强师资队伍多元化建设,实现双导师制。双导师型教师是指既具有高校教师任职资格,又具有较强专业实践能力的教师。提高实践能力方面可从以下两方面入手:①优化科研环境,鼓励教师积极参与横向课题研究。这样,青年教师不仅能深入了解本学科的前沿知识及工程实践的应用,而且可以使基础理论、专业知识与工程实践紧密结合,从而培养和提高分析、解决工程问题的能力。②校企挂钩,教师的工程实践经验和能力主要通过工程实践锻炼而获得。高校和企业合作,不仅为青年专业教师工程实践创造条件,同时还能为企业提供理论支持。

  4.重视实践能力的考核。构建客观的、可操作性强的学生实践能力评价体系。要求评价考核的标准和方法能够将学生成绩分解为一定的量化指标,从而客观科学地评定其实践能力。

四、总结

  大数据时代给交通信息管理带来了巨大的改变,这意味着高校教学不仅仅是培养工程师,更是培养紧随时代、精用技术、勇于创新、善于解决问题的信息管理人才。只有积极改进教学模式,切实转变教育观念,重视培养实践能力,构建先进完善的交通信息管理教学体系,才能培养一批批符合大数据时代要求的先进人才。

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