一、师资数据库数据集科学化的探讨（论文文献综述）
于瑾[1]（2019）在《高校辅导员职业化建设的大数据应用研究》文中研究指明大数据是继互联网、云计算相继发展的又一颠覆性技术革命。大数据时代的来临开启了又一次重大的教育转型,数据与教育的有机融合,正在助推教育模式的升级,助力教师职业技能成长,提高教育教学质量。正是在这一背景下,将大数据运用于高校辅导员职业化建设是时代应有之义。本文从大数据时代的思维和技术创新出发,基于新时代高校日常思想政治教育的高质量发展对辅导员队伍建设的战略要求,提出应用大数据是高校辅导员职业化建设的必然趋势和必要手段。论文主要从以下几方面进行了深入地研究:其一,阐释相关概念和基本理论。这部分首先介绍了大数据的基本概念,大数据采集、分析、挖掘和可视化等技术路线,以及大数据在探索事物发展过程和掌握事物发展规律中所具有的管理、分析和预测的功能。与此同时,从辅导员在培养大学生时代新人中所发挥的重要作用入手,围绕辅导员职业化建设这条主线,解析了辅导员职业化建设的相关概念、阐述了辅导员职业的目标、任务和环节,进而分析了辅导员职业化建设的核心要素。在此基础上,阐述了与辅导员所从事的思想政治教育工作相关的基本理论,为辅导员职业化建设提供理论支撑。最后,分析辅导员职业化建设与大数据的内在关联,阐明应用大数据是辅导员职业化建设中最科学和有效的路径。其二,考察大数据时代给辅导员职业化建设带来的机遇和挑战。这部分系统阐述了大数据时代所引发的思维转变、社会变革和管理革命的现实影响;全面分析了这一系列变革给辅导员工作带来的影响,给自身建设带来的动态化呈现、个性化需求、高效管理的发展机遇;通过反思,本文认为高校辅导员的职业化建设面临大数据应用的意识不足、政策导向欠缺、技术处理能力不够等现实困境;进而提出高校辅导员职业化建设有必要建立大数据管理系统,以便动态呈现辅导员的职业素养和职业能力,在完备的数据技术支撑下,科学化、个性化、动态化地开展辅导员队伍的职业化建设。其三,分析和反思辅导员职业化建设中的数据应用现状。论文指出,辅导员的职业生涯规划和职能考核体系中缺乏个人信息和个性化培养机制的数据积累和数据管理;究其原因,认为在辅导员职业化建设中大数据技术应用的观念薄弱、思维欠缺、主动性意识不够,缺乏对大数据技术引用、培训和管理的投入;提出“用数据分析、用数据管理、依数据评价、靠数据决策”进行辅导员职业化建设的理念,应将大数据技术作为辅导员职业化建设的宝贵资源。其四,应用大数据加强辅导员职业化建设的构想。一是科学搭建多层次联动的辅导员职业化建设大数据管理平台,规划组织平台的技术架构,搭建辅导员职业档案的云数据库,从宏观层面的组织活动和微观层面的个人活动中提取与辅导员职业化建设活动有价值的信息和数据;二是实现辅导员队伍建设信息资源的整合应用,可视化地精准分析和评价辅导员群体对职业发展关注的焦点和辅导员个体对职业能力建设的反馈情况,提升辅导员队伍的整体建设、个性化教育管理水平和自我提升发展能力;三是通过可视化地分析和预估研判,重点把握辅导员的个性化发展需求和职业心理环境等激励机制建设,尝试对辅导员的职业选聘、职业培养和考评晋升等建设机制的完善提供科学决策和方案;四是在辅导员的职业化建设中,要注意科学选择和防范大数据应用的风险,确保数据的真实可靠性及泄密防控等问题。
许智超[2]（2019）在《面向中职信息技术师资培训的微信小程序课程开发与研究》文中研究表明中等职业教育是我国教育体系的重要组成部分,是推动产业升级和经济转型的重要基础。中职教育的发展离不开中职教师的培养,师资培训是提升中职教师综合能力和发展“双师型”教师的重要手段。近几年,移动互联网的快速发展使得互联网技术更新迭代迅速,微信小程序作为新兴信息技术逐渐成为移动互联网的主流,在社会信息技术技能型人才的需求方面也不断提升。新兴互联网技术在中等职业教育信息技术方向的师资培训中迫切需求,用什么样的培训模式能够高效的进行师资培训,以及如何建立合适的信息技术培训课程是非常具有研究价值的。本研究主要分为五个研究部分。第一部分为课程设计模式的研究,主要通过对国内外中职培训模式以及中职培训课程的现状、移动互联网发展现状进行研究概述;第二部分为信息技术课程开发的理论研究,主要包含计算思维理论、项目导向法以及信息技术核心素养理论研究;第三部分为信息技术课程培训的框架设计,结合第二部分的理论基础将微信小程序作为信息技术课程开发的案例进行课程项目的框架设计;第四部分为课程实施与评价,本文通过对课程设计的宏观架构的评价以及项目实施的具体评价,作为本研究面向信息技术课程开发的价值分析;第五部分为总结与展望,将本研究的主要创新性及未来展望进行总结。本研究构建了DIEE的信息技术类院校培训模式,在课程设计中将计算思维主导引入课程开发,通过计算思维结构模型绘制微信小程序课程开发的计算思维三棱结构;在课程实施中,运用面向核心素养的项目导向学习与中职师资培训相结合将核心素养融入中职师资培训课程建设;课程案例开发的技术层面,运用Python+sanic的web框架进行后台开发,MINA框架进行前端开发,实现可扩展的容纳更多信息技术知识点的微信小程序案例。最终结合微信小程序项目案例,面向中职师资培训的教师进行课程实施,并根据教师评估和专家评估对本研究课程予以综合评价,充分分析微信小程序课程实践和信息技术课程开发模式的可扩展性。
刘奕[3]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中指出随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
余鹏,李艳[4]（2018）在《基于教育大数据生态体系的高校智慧校园建设研究》文中认为近些年,教育大数据的研究与应用为高校智慧校园的建设与落地开辟了新的思路。针对当前高校智慧校园发展中所面临的教学科研、管理服务及综合决策等方面的痛点问题,该文从制约高校教育大数据发展的六项主因入手,深入探究了智慧校园背景下教育大数据（生态）的特点及研究意义。从不同规模、类别、等次的高校样本出发,归纳了教育大数据生态体系的数据应用与服务模式,并探索了一种基于智慧校园良性发展的教育大数据生态体系架构;结合设计的教育大数据应用氛围视图,提出了一种教育大数据生态体系模型用以提升数据治理的精准化,管理服务的协同化,教学科研的智能化,决策应用的科学化;最后,基于智慧校园中长期的发展需求,进一步探究了教育大数据生态体系的建设目标。
刘欢欢[5]（2019）在《义务教育师资均衡配置指标体系研究 ——基于大数据思维的配置逻辑思考》文中认为义务教育师资均衡配置是国家义务教育均衡配置发展的关键和核心。义务教育师资均衡配置是指政府或教育行政部门根据全国或各地区义务教育教师资源的不同情况,遵循既有义务教育均衡发展的教育总目标、总要求,明确全国或各地区、各学校义务教育阶段教师资源的供求关系,针对其在师资数量、师资质量以及师资结构等维度方面存在差异的具体情况,通过运用适宜的工具对义务教育师资均衡配置现状进行科学合理的配置分析,制定有针对性的师资配置政策,采取合理的师资配置措施配置义务教育阶段的教师资源,以促进全国或各地区、各学校义务教育教师资源的均衡发展。义务教育师资均衡配置经过一段时间的发展之后,初步建立了简约的配置体系,但由于层级式配置过程的限制,配置分析过程的数据体系科学性有待提升等原因,当下义务教育师资均衡配置存在师资配置政策难以精准制定、行政管理措施难以权衡利弊、师资供求分析难以科学进行、缺乏精准决策的系统化数据、预测发展趋势的能力比较弱等问题。传统配置分析过程中,衡量义务教育师资配置均衡与否所使用的数据体系或指标的维度,主要集中于师资数量、师资质量和师资结构三类。这三类衡量维度在一定程度上揭示了义务教育师资均衡发展与否的原因、结果,也为解决我国义务教育师资均衡发展的问题提供了适度支撑。但由于义务教育师资均衡配置的数据发展程度日益加深、数据量增速日益加快、数据类型日益复杂、数据变化日益加大,衡量具备时代特征的义务教育师资均衡与否的维度亟待改善。在当下这个以数据为明显科学特征的大数据时代,运用大数据思维解决义务教育师资的均衡配置问题是必要且可行的。论文尝试从解析义务教育师资均衡配置中的大数据源出发,厘清义务教育师资均衡配置中大数据的分布脉络,构建了基于大数据思维的义务教育师资均衡配置的创新逻辑。并在义务教育师资均衡配置创新逻辑的指导下,对义务教育师资均衡配置的新旧指标进行研究,通过分析新型义务教育师资均衡配置指标的制定逻辑,尝试对义务教育师资均配置的指标进行理论分析,并运用问卷法对论文所提出的新增指标进行认可度调查分析,充分筛选了入围配置过程的各类指标,在此基础上形成了义务教育师资均衡配置的指标集合,并形成了基于大数据思维而建立的义务教育师资均衡配置指标体系模型。
张燕南[6]（2016）在《大数据的教育领域应用之研究 ——基于美国的应用实践》文中研究指明伴随着信息通信技术的创新与发展,人类社会开始步入大数据时代。我们能够感知和记录更大规模和更多种类的数据,并且通过对这些数据的分析和处理,深度挖掘蕴含其中的内在信息及核心价值。作为“人类世界的下一个自然资源”,大数据正在成为促进组织创新、产业升级和经济发展的强大驱动力,在现代社会的诸多行业领域中有着旺盛的应用需求和广阔的应用前景。其中,教育领域被认为是一个大数据的重要应用领域,研究大数据应用与教育领域的深度融合,是我国教育发展的现实需求和未来趋势。本论文的主要研究内容是,基于大数据及其教育领域应用的理论探讨和实践解析,提出对我国发展大数据教育领域应用的建议。在理论探讨方面,从多视角出发诠释大数据的概念内涵,通过历史脉络梳理把握大数据教育领域应用的发展态势,对大数据应用在教育领域中的实践意义与途径进行了阐述；在实践解析方面,结合美国大数据教育领域应用实践中的现实案例阐释大数据应用驱动下的教育发展和变革,分析大数据教育领域应用在实际推进过程中面临的挑战和社会风险,最后在总结美国经验的基础上提出发展我国大数据教育领域应用的建议。在论文的第一章“绪论”中,主要涉及大数据教育领域应用的研究这一论题的引入,包括研究背景与研究意义的阐释、国内外研究成果的梳理以及研究思路与研究方法、研究创新与不足的说明等内容。第二、三、四、五、六章是论文的主体部分,主要围绕大数据的教育领域应用展开理论探讨和实践分析。第二章“大数据概览”对大数据的定义、理论基础、发展沿革、社会价值及潜在风险、关键技术和实践流程做出系统阐述；第三章“大数据教育领域应用的历史发展脉络、实践意义与途径”对大数据教育领域应用的历史发展阶段及其特征进行梳理,对大数据教育领域应用的实践意义与实践途径加以阐述；第四章“大数据在美国国家、区域和学校教育发展层面的应用”基于美国的应用实践,解析大数据在国家、区域和学校教育发展层面的应用场景和模式；第五章“大数据在美国教育重点领域中的应用”基于美国的应用实践,着重阐述大数据应用驱动下的教学、学习、评价、科研、管理和服务等教育重点领域的变革和发展；第六章“大数据教育领域应用面临的挑战”对可能影响大数据教育领域应用顺利开展的诸项因素进行剖析。第七章“发展我国大数据教育领域应用的建议”在分析和总结美国经验的基础上,分别从宏观和微观角度出发,提出促进我国大数据教育领域应用发展的实施建议。
刘森,张书维,侯玉洁[7]（2020）在《3D打印技术专业“三教”改革探索》文中认为根据国家对职业教育深化改革的最新要求,解读当前"三教"改革对于职教教育紧迫性和必要性,本文以3D打印技术专业为切入点,深层次分析3D打印技术专业在教师、教材、教法（"三教"）改革时所面临的实际问题,并对"三教"改革的一些具体方案可行性和实际效果进行了探讨。
王纲[8]（2021）在《高校思想政治教育评价视域下第二课堂的学生行为研究》文中研究表明在我国新时代的高等教育发展背景下和世界政治经济格局的变化中,思想政治教育承担了前所未有的任务,是坚持社会主义教育方向的重要教育领域。大学生第二课堂自上个世纪八十年代末登上高校教育舞台,经过三十多年发展,成为集思想政治教育、校园文化传承、综合素质培养、学生管理载体等多种功能为一体的教育手段。随着思想政治教育理论和学科的发展,大学生第二课堂作为思想政治教育重要途径的作用和意义日益明确,其理论基础、顶层设计、制度建设、组织保障等方面也得到进一步的发展,第二课堂以实践性、灵活性、隐蔽性、多样性等特点在人才培养中承担着思想政治教育阵地的重要角色。人的发展是长期的过程,是复杂因素的结果,教育作为一种人类活动,对其结果的评价是历史性、世界性的难题,特别是思想政治教育领域中,如何对人的思想、品格、素质等隐性特质的评价使得思想政治教育评价成为研究的重点和难点。思想政治教育评价既是面向思想政治教育本体的外在测评判断体系,也是思想政治教育理论体系的有机组成部分。对思想政治教育评价的研究主要解决评价的理论基础、指标体系和应用价值等问题。在思想政治教育评价理论和方法的长期探索中,已经形成了比较成熟的认识论和方法论,然而在当今信息和数据的时代,社会和学生对评价有了更多的述求和期待,如同人类在认识世界的过程中,每位科学家以追求和证实因果关系为毕生志愿,思想政治教育评价也必须回答这一“百年树人”的难题。马克思主义理论指出,实践是认识世界的方法,也是人的本质特征。第二课堂是思想政治教育的实践活动,也是学生认识世界、认识社会、认识自我的实践活动,要认识实践这一过程导致的结果,必须从认识实践这一过程入手。思想政治教育是解决思想内化与外化的方法和途径的科学,行为是思想外化的最直接表现,探索思想政治教育如何影响学生的行为的规律和特征,能直接回答思想政治教育的结果。“知、情、意、行”是心理学研究的四个基本领域,认知、情绪、意志最终都会通过行为进行表现,也只有行为才能真正被外界和自我感知和认识。综合以上理论基础和指导,本文在思政教育评价的视角下,进行第二课堂学生行为的研究,掌握新时期背景下第二课堂学生行为的形态、规律、影响等特征,探索行为研究用于思政教育评价及学生评价的途径与方法。对思想政治教育的评价重点是对学生思想素质的评价,对学生思想素质的评价转化为对学生第二课堂行为的评价,对第二课堂行为的评价必须依靠具有说服力的参照体系,最具有说服力的参照体系是学生的成长发展,因此,在把握学生第二课堂行为规律和特征的基础上,理论和实践论证行为与学生成长发展的关系是本文的重点。学生第二课堂行为纷繁复杂,这是在以前的思想政治教育评价研究中,人们难以涉足的原因之一。而在信息技术高度发达的今天,不但为我们提供了研究行为这一复杂现象的基础和数据,也为我们提供了思路和分析方法,符合了当今社会对论证的科学化、数据化、显性化思维方式的要求和期待,进而将思想政治教育学研究引入到教育学、社会学研究的常用思路和方法领域。当然在当今数据为王的时代中,人们对教育研究的新制度主义、绩效主义的倾向,使哲学、社会学界对以数据研究和归纳研究为方法的因果关系推导和评价体系多有批判,吸取这些批判研究的精华,注重理论论证和实验的严谨,以行为物理研究方法为基础,建立符合逻辑理论的数学模型和关系,体现思想政治教育学研究本色,从而使第二课堂行为研究成为思想政治教育评价研究的有益补充和支撑。本文第一章主要介绍在思想政治教育评价视域下,学生第二课堂行为研究的目的和意义,以及本研究的思路和创新点。第二章介绍第二课堂学生行为研究的理论基础,从理论分析上解决为什么行为研究可以作为思想政治教育成效评价的有机组成部分。第三章是在理论框架下对第二课堂学生行为的现实分析,形成适合这一特定教育活动的行为研究理论。第四章介绍建立第二课堂学生行为研究的一般规律和原则框架,讨论行为研究的一般范式。第五章以实际案例和数据为基础介绍如何运用以上原理呈现第二课堂学生行为的基本情况,并分析行为对学生成长发展的影响。第六章阐述第二课堂学生行为的思政教育评价价值,在此基础上提出思政教育评价体系的构建思路和工作机制。
张文超[9]（2013）在《基于数据挖掘的高校学科建设决策支持系统研究与实现》文中提出学科是高等院校组织教学的基础单元，是培养人才、发展科技文化的结合点。加强学科建设已成为当代世界高等教育发展的趋势。随着计算机技术，网络技术的不断发展，高等院校均已实现了信息化管理，大量管理信息系统的使用形成了一个庞大的，能够生产大量有效分析数据的工厂。如何利用不断积累起来的信息数据为高校的学科建设服务，提高高校学科管理决策的客观性和科学性，已成为高校学科管理者亟待解决的问题，也成为国内外学者研究的一个热点课题。本文以高校学科建设为应用背景，在研究数据挖掘技术、决策支持系统技术的基础上，有效地利用高校管理信息系统产生的数据，探索学科发展的现象、趋势，揭示高校学科发展规律和特征，继承和发展决策支持系统在高校学科管理领域的新应用。课题首先将基于数据仓库的决策支持系统结构应用于高校学科建设，构建了高校学科建设决策支持系统的架构。该架构既遵循了传统决策支持系统的结构，又将传统结构加以扩展，有效的结合了数据挖掘技术和Web技术，使系统不但可以提供决策支持能力，同时具备一定的扩展能力和交互能力。其次，课题以北京市重点学科信息平台，北京市硕、博学位授权点信息平台等管理信息系统（MIS）提供的历史数据作为数据源，研究了高校学科建设数据仓库的多维数据模型，共建立了师资队伍、科研获奖、科研成果等事实表和时间、单位级别等维度表，实现了高校学科建设数据仓库的搭建。再次，课题通过研究数据挖掘决策树算法，在基于决策树C4.5的基础上，将贝叶斯理论应用于决策树的后剪枝操作中，研究并提出一种基于贝叶斯理论的决策树后剪枝算法，该算法运用贝叶斯后验定理对决策树每个分枝进行验证，将不满足条件的分枝从决策树中剪掉，从而使决策树得到精简，提升了整个算法的泛化能力。最终课题利用该算法实现了对重点学科审批预测模型的建立。得到重点学科审批预测结果之后，课题以市教委颁布的学科评价体系为基础，进一步研究一种基于粗糙集定权的多级模糊评价方法来建立高校学科质量综合评价模型，实现对该学科的综合评价。最终，本文结合所搭建的高校学科建设的决策支持系统架构、数据仓库以及所研究的数据挖掘算法，基于J2EE标准企业体系规范，采用MVC模式，完成并实现了一个B/S结构的高校学科建设的决策支持系统的原型系统。
张丽杰[10]（2020）在《中国高等职业教育研究进展：1998-2018 ——基于CNKI和CSSCI数据库的知识图谱分析》文中认为我国高等职业教育从1998年开始大规模发展,是我国高等教育大众化的主力军。经过20多年发展,我国高等职业教育实现了从无到有、从小到大、由规模发展向质量提升的转变。无论是从学校机构数还是在校生数来看,高等职业教育都已占我国高等教育的半壁江山。为落实《国家职业教育改革实施方案》进一步推进高等职业教育高质量发展的时代要求,必须认真梳理、分析总结我国高等职业教育发展研究历程,凝练不同时期的理论研究和实践探索成果特点,这对引导、促进未来高等职业教育高质量发展具有十分重要的理论意义、现实价值和基础作用。本文借助CiteSpace软件进行高等职业教育研究知识图谱分析,以CNKI和CSSCI数据库中收录的19982018年间我国高等职业教育研究领域的38166篇期刊论文和11455篇被引文献数据为研究对象,采用总体样本办法,根据研究文献的数量和相关重要政策文件,梳理我国高等职业教育研究历程,探索划分我国高等职业教育研究的发展阶段。综合运用文献分析法、比较研究法等方法,查明我国高等职业教育研究发展阶段状况,总结凝练各阶段性特征和总体发展特点,提出相关的建议与展望。研究发现,我国高等职业教育研究可划分为如下三个发展阶段:19982005年是研究初步兴起时期;20062011年是研究迅猛发展时期;20122018年是研究质量提升时期。本文进一步分析了不同发展阶段特征,并总结了我国高等职业教育研究进展的五大总体特征:一是从载文量看进展,经历“增-减-稳”三阶段。二是从核心期刊的形成看进展,经历了从少到多的历程,期刊来源趋于稳定,主要集中于四种高职教育的核心期刊,但是其质量有待提高。三是从研究主体看进展,高等职业教育研究的核心发文作者群还未形成,但关于高等职业教育研究核心发文机构群已经形成。研究主体之间的合作力度不大,主体之间联系较少,大多是独立研究,但主体合作有明显逐渐加强的趋势。四是从研究主题看进展,研究主题具有较强的连续性,从规模发展到质量提升。其中“人才培养模式”“工学结合”“校企合作”“专业设置”“教学改革”等一直是研究的主题,彰显出人才培养一直是时代命题,校企合作研究逐步深化,思想政治教育研究意识显着增强。五是从知识基础看进展,知识基础是我国高等职业教育研究的重要参考,知识基础研究内容逐渐趋于具体化。通过系统梳理21年来我国高等职业教育研究进展,本文探索尝试将研究进程划分为初步兴起、迅猛发展和质量提升三个时期。同时,将知识图谱运用到高等职业教育研究领域,丰富和创新了高等职业教育研究方法。本文受时间、篇幅等限制,只收集CNKI和CSSCI数据库数据,未来还需拓展到多种数据库,进一步丰富研究数据,提高高等职业教育研究文献全面覆盖,推动高等职业教育研究的发展。
二、师资数据库数据集科学化的探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、师资数据库数据集科学化的探讨（论文提纲范文）
（1）高校辅导员职业化建设的大数据应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 一、问题的提出 |
| 二、研究的意义 |
| 三、研究的现状 |
| (一)关于大数据概念及应用研究 |
| (二)关于大数据与思想政治教育研究 |
| (三)关于大数据与辅导员职业化建设研究 |
| 四、研究的方法 |
| 第一章 高校辅导员职业化建设中应用大数据的概念阐释与理论资源 |
| 一、高校辅导员职业化建设中应用大数据的概念解读 |
| (一)高校辅导员职业化 |
| (二)高校辅导员职业化建设的基本要素 |
| (三)大数据及其技术应用 |
| 二、改革开放以来高校辅导员职业化建设的历史进程 |
| (一)恢复重建期(1977年至1989年) |
| (二)科学建制期(1990年至2003年) |
| (三)内涵式发展(2003年至今) |
| 三、高校辅导员职业化建设的理论资源 |
| (一)马克思主义理论的方向指导 |
| (二)社会学相关理论的合理借鉴 |
| (三)思想政治教育理论的充分探索 |
| (四)大数据基本原理的技术支撑 |
| 第二章 大数据时代高校辅导员职业化建设的变革 |
| 一、大数据时代引发的社会变革 |
| (一)大数据时代思维方式的转变 |
| (二)大数据时代社会生活的变革 |
| (三)大数据时代引发的管理革命 |
| 二、高校辅导员职业化建设应用大数据的必要性与可行性 |
| (一)辅导员职业化建设应用大数据的必要性 |
| (二)辅导员职业化建设应用大数据的可行性 |
| 三、大数据时代对高校辅导员职业化建设的挑战和机遇 |
| (一)大数据时代高校辅导员职业化建设面临的困境 |
| (二)大数据时代高校辅导员职业化建设面临的机遇 |
| 第三章 高校辅导员职业化建设中大数据应用的现状 |
| 一、高校辅导员职业化建设中大数据应用的缺失及影响因素分析 |
| (一)高校辅导员职业生涯规划中大数据应用的欠缺 |
| (二)高校辅导员考核体系中缺乏大数据的统计分析 |
| 二、高校辅导员职业化建设中大数据应用的影响因素 |
| (一)高校辅导员职业化数据管理意识欠缺 |
| (二)高校大数据平台建设投入不足 |
| 第四章 运用大数据加强高校辅导员职业化建设的构想 |
| 一、建立辅导员职业化建设的大数据应用平台 |
| (一)建立辅导员职业管理服务的大数据平台 |
| (二)辅导员职业管理服务大数据平台的数据采集与管理 |
| 二、推进大数据在辅导员职业化建设中的应用 |
| (一)数据的可视化研判 |
| (二)综合素质评价的新靶标 |
| (三)职业行为的数据挖掘 |
| 三、运用大数据创新高校辅导员职业发展 |
| (一)实现高校辅导员数据化的职业准入与淘汰机制 |
| (二)完善高校辅导员数据化的培养系统 |
| (三)健全高校辅导员数据化的考评反馈机制 |
| (四)构建高校辅导员数据化的晋级管理机制 |
| 四、建立基于大数据的高校辅导员个性化养成教育 |
| (一)把握高校辅导员的个性特征 |
| (二)完善高校辅导员的个性培养方案 |
| (三)利用大数据对高校辅导员职业心理进行调适 |
| 五、高校辅导员职业化建设应用大数据的风险控制 |
| (一)辅导员职业化建设中数据真实性的保障 |
| (二)辅导员职业化建设中数据规范化的运用 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 在学期间公开发表论文及参与科研情况 |
（2）面向中职信息技术师资培训的微信小程序课程开发与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 项目研究背景 |
| 1.1.1 中职教师师资培训现状概述 |
| 1.1.2 中职师资培训课程主要模式及分类概述 |
| 1.1.3 移动互联网技术发展现状 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 国外职业教育师资培训课程研究现状 |
| 1.2.2 国内职业教育师资培训课程研究现状 |
| 1.3 研究方法及概念界定 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 概念界定 |
| 1.4 研究意义和创新 |
| 1.4.1 研究意义 |
| 1.4.2 研究创新点 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 1.6 本章总结 |
| 2 相关理论与技术基础 |
| 2.1 教育理论基础 |
| 2.1.1 教师发展的理智取向 |
| 2.1.2 面向核心素养的项目学习 |
| 2.1.3 计算思维主导的课程开发理论 |
| 2.2 技术理论基础 |
| 2.2.1 微信小程序 |
| 2.2.2 服务端技术 |
| 2.2.3 移动电子商务个性化推荐概述 |
| 2.2.4 相关网站工具简介 |
| 2.3 本章总结 |
| 3 微信小程序课程开发的研究 |
| 3.1 师资培训课程模式的研究 |
| 3.1.1 院校培训模式存在的问题 |
| 3.1.2 校本培训模式存在的问题 |
| 3.1.3 院校DIEE标准的培训模式 |
| 3.2 课程可行性分析 |
| 3.2.1 培训对象学情分析 |
| 3.2.2 课程需求分析 |
| 3.2.3 课程开发理论分析 |
| 3.2.4 课程内容分析 |
| 3.3 课程结构总体设计 |
| 3.4 本章总结 |
| 4 微信小程序教学平台案例开发 |
| 4.1 电商小程序总体架构 |
| 4.2 前端系统设计及实现 |
| 4.2.1 微信小程序开发环境部署 |
| 4.2.2 微信小程序开发框架 |
| 4.2.3 页面整体架构 |
| 4.2.4 商品信息展示模块 |
| 4.2.5 商品购物车页面设计 |
| 4.2.6 个人中心及收货地址页设计 |
| 4.3 服务端系统设计及实现 |
| 4.3.1 服务端配置 |
| 4.3.2 数据库构建 |
| 4.3.3 腾讯云服务器搭建 |
| 4.4 移动电商关联规则算法的设计与实现 |
| 4.5 本章总结 |
| 5 课程实施及评价 |
| 5.1 课程分析 |
| 5.2 课程实施 |
| 5.2.1 制定教学计划 |
| 5.2.2 教学内容 |
| 5.2.3 分析教学对象 |
| 5.2.4 制定项目学习目标 |
| 5.3 课程教学评价 |
| 5.3.1 确定微信小程序课程评价标准 |
| 5.3.2 微信小程序项目实施评价 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 职业教育教师学习情况访谈提纲 |
| 附录2 《微信小程序》实训课程评价的问卷调查 |
| 附录3 《微信小程序》课程专家评价调查问卷 |
| 附录4 评价微信小程序开发课程质量的主要指标以及重要程度调查表 |
| 附录5 部分微信小程序课件展示 |
| 附录6 部分微信小程序代码展示 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集表 |
（3）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（4）基于教育大数据生态体系的高校智慧校园建设研究（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、高校智慧校园发展中的痛点现状分析 |
| (一) 教学方面 |
| (二) 管理服务方面 |
| (三) 综合决策方面 |
| 三、智慧校园建设中面临困境的成因分析 |
| (一) 高校信息化办公室 (信息化领导小组) 缺少全局性、统筹性的指导方案及信息化专业人员梯队 |
| (二) 高校缺少对各类数据源的有效整合 |
| (三) 信息化建设过程中缺少统一的数据标准与规范 |
| (四) 很多高校业务建设各自为政, 数据孤岛林立, 缺乏有效的数据管理与数据交互 |
| (五) 数据质量差、数据融合困难, 存在壁垒且发展不均衡 |
| (六) 高校对不同业务产生的历史数据的保存不尽完整, 过程化数据严重缺失 |
| 四、智慧校园背景下教育大数据 (生态) 的特点及研究意义 |
| (一) 高校教育大数据特征分析[10] |
| 1. 数据源的多样化: |
| 2. 数据异构维度高: |
| 3. 数据类型多样化: |
| 4. 数据整体价值高: |
| (二) 教育大数据的核心作用及研究意义 |
| 五、高校教育大数据生态体系的应用服务模式建设 |
| (一) 教育大数据生态体系的数据应用与服务模式 |
| (二) 教育大数据生态体系架构 |
| (三) 教育大数据生态体系建设模型 |
| (四) 教育大数据生态体系建设目标[25] |
（5）义务教育师资均衡配置指标体系研究 ——基于大数据思维的配置逻辑思考（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| (一) 问题提出 |
| (二) 研究意义 |
| (三) 文献综述 |
| (四) 研究目的与研究内容 |
| (五) 研究思路与研究方法 |
| 一、义务教育师资均衡配置的内涵及维度 |
| (一) 义务教育师资均衡配置的内涵 |
| (二) 义务教育师资均衡配置的维度 |
| 二、义务教育师资均衡配置存在的问题 |
| (一) 师资配置政策难以精准制定 |
| (二) 行政管理措施难以权衡利弊 |
| (三) 师资供求分析难以科学进行 |
| (四) 缺乏精准决策的系统化数据 |
| (五) 预测发展趋势的能力比较弱 |
| 三、义务教育师资均衡配置引入大数据思维的必要性与可行性 |
| (一) 义务教育师资均衡配置引入大数据思维的必要性 |
| (二) 义务教育师资均衡配置引入大数据思维的可行性 |
| 四、义务教育师资均衡配置的创新逻辑 |
| (一) 义务教育师资均衡配置中的大数据源解析 |
| (二) 义务教育师资均衡配置中大数据分布脉络厘清 |
| (三) 基于大数据思维的义务教育师资均衡配置逻辑 |
| 五、基于大数据思维构建义务教育师资均衡配置新型指标体系 |
| (一) 义务教育师资均衡配置指标制定的逻辑与理论分析 |
| (二) 义务教育师资均衡配置新增指标认可度的调查分析 |
| (三) 义务教育师资均衡配置新型指标体系模型初步构建 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附件 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（6）大数据的教育领域应用之研究 ——基于美国的应用实践（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景与研究意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 国内外研究综述 |
| 一、国内外研究进程 |
| 二、国内外研究综述 |
| 第三节 研究思路与方法 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究方法 |
| 第四节 研究创新与不足 |
| 一、研究创新 |
| 二、研究不足 |
| 第二章 大数据概览 |
| 第一节 大数据定义 |
| 一、技术属性 |
| 二、社会属性 |
| 三、哲学属性 |
| 四、科研属性 |
| 五、其他属性 |
| 第二节 大数据的理论溯源和历史发展进程 |
| 一、大数据的理论溯源 |
| 二、大数据的历史发展进程 |
| 第三节 大数据的社会价值和潜在风险 |
| 一、大数据的社会价值 |
| 二、大数据的潜在风险 |
| 第四节 大数据应用的关键技术和实践流程 |
| 一、大数据应用的关键技术 |
| 二、大数据应用的实践流程 |
| 第三章 大数据教育领域应用的历史发展脉络、实践意义与途径 |
| 第一节 大数据教育领域应用的历史发展脉络 |
| 一、初始起步阶段(1970-1997年) |
| 二、重点探索阶段(1997-2008年) |
| 三、快速发展阶段(2008年至今) |
| 第二节 大数据教育领域应用的实践意义 |
| 一、大数据时代的教育数据 |
| 二、大数据时代的教育反馈 |
| 三、大数据时代的个性化教育 |
| 四、大数据时代的概率预测 |
| 第三节 大数据教育领域应用的实践途径 |
| 一、教育数据挖掘 |
| 二、学习分析 |
| 三、教育数据挖掘和学习分析在教育领域中的应用模式 |
| 第四章 大数据在美国国家、区域和学校教育发展层面的应用 |
| 第一节 国家教育发展层面 |
| 一、支撑教育政策科学化 |
| 二、推动教育资源配置合理化 |
| 第二节 区域教育发展层面 |
| 一、驱动区域教育均衡发展 |
| 二、完善区域教育体系 |
| 第三节 学校教育发展层面 |
| 一、改善教师招聘体制 |
| 二、提升高校招生效率 |
| 第五章 大数据在美国教育重点领域中的应用 |
| 第一节 大数据推动教学变革 |
| 一、量化学习行为,洞察学习规律 |
| 二、开展学习分析,实现个性化教育 |
| 三、进行准确预测,施加教学干预 |
| 第二节 大数据推动学习变革 |
| 一、驱动教育数据,实现自适应学习 |
| 二、利用可视化数据,改善学习支持 |
| 第三节 大数据推动评价变革 |
| 一、驱动教育数据,推动形成性评价 |
| 二、驱动教育数据,转化评价标准 |
| 三、集成教育数据,促进多元化评价 |
| 第四节 大数据推动管理变革 |
| 一、集成教育数据,规范管理体系 |
| 二、高效治理数据,提升行政管理质量 |
| 三、运用数据监测,强化网络安全 |
| 四、构建基础架构,实现数据共享 |
| 第五节 大数据推动科研变革 |
| 一、立足科研新范式,加速社会科学转型 |
| 二、开拓科研新层面,促成新兴学科诞生 |
| 三、开拓科研新层面,把握学术研究趋势 |
| 第六节 大数据推动服务变革 |
| 一、驱动教育数据,优化就业服务 |
| 二、驱动教育数据,优化择校服务 |
| 第六章 大数据教育领域应用面临的挑战 |
| 第一节 思维滞后对大数据教育领域应用的影响 |
| 一、大数据时代应具备的思维方式 |
| 二、思维滞后对大数据教育领域应用的影响 |
| 第二节 人才配备落后对大数据教育领域应用的影响 |
| 一、大数据时代的人才需求 |
| 二、人才配备落后对大数据教育领域应用的影响 |
| 第三节 数据治理水平滞后对大数据教育领域应用的影响 |
| 一、数据治理的概念内涵 |
| 二、数据治理水平滞后对大数据教育领域应用的影响 |
| 第四节 大数据教育领域应用招致的隐私伦理质疑 |
| 一、隐私泄露对人格尊严的侵害 |
| 二、过往数据对个体发展的束缚 |
| 三、数据主导决策对学业进步的禁锢 |
| 第七章 发展我国大数据教育领域应用的建议 |
| 第一节 在宏观层面上发展我国大数据教育领域应用的建议 |
| 一、建设数据文化 |
| 二、制定数据开放政策 |
| 三、制定数据治理原则 |
| 四、建设大数据人才培养体系 |
| 第二节 在微观层面上发展我国大数据教育领域应用的建议 |
| 一、构建大数据时代的教育信息化应用平台 |
| 二、开展基于大数据挖掘和分析的学习资源推送机制研究 |
| 三、开展基于大数据挖掘和分析的学习路径优化研究 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者在学期间所取得的科研成果 |
| 后记 |
（7）3D打印技术专业“三教”改革探索（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 3D打印技术专业“三教”面临的突出问题 |
| 1.1 师资团队的教学素养相对偏差 |
| 1.2 3D打印技术专业教材不成体系，资源匮乏 |
| 1.3 教法难以提升学生参与的主动性 |
| 2 3D打印技术应用专业“三教”改革措施 |
| 2.1 通过“名师引领、双元结构、分工协作”的准则塑造团队 |
| 2.1.1 依托有较强影响力的带头人，有效开发名师所具备的引领示范效果 |
| 2.1.2 邀请大师授教，提升人才的技术与技能水准 |
| 2.2 推进“学生主体、育训结合、因材施教”的教材变革 |
| 2.2.1 设计活页式3D打印教材 |
| 2.2.2 灵活使用信息化技术，形成立体化的教学 |
| 2.3 创新推行“三个课堂”教学模式，推进教法改革 |
| 2.3.1 采取线上、线下的混合式教法 |
| 2.3.2 构建与推进更具创新性的“三个课堂”模式 |
（8）高校思想政治教育评价视域下第二课堂的学生行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出及研究意义 |
| 1.1.1 问题缘起 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 研究现状综述 |
| 1.2.1 研究成果概览 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国外研究现状 |
| 1.2.4 国内外研究现状评价 |
| 1.2.5 国内外研究发展态势 |
| 1.3 概念的厘清 |
| 1.3.1 高校第二课堂 |
| 1.3.2 高校第二课堂学生行为 |
| 1.3.3 思想政治教育评价 |
| 1.4 论文的研究思路与研究框架 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 1.5 论文的研究方法与创新点 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 创新点 |
| 第二章 第二课堂学生行为研究的理论建构 |
| 2.1 第二课堂学生行为研究的理论基点 |
| 2.1.1 马克思主义认识论下的行为本质 |
| 2.1.2 马克思主义人学思想中的行为意义 |
| 2.1.3 思想政治教育学原理下行为与思想关系 |
| 2.1.4 新时代思想政治教育理论的行为理论 |
| 2.2 第二课堂学生行为研究的理论支点 |
| 2.2.1 心理学关于行为研究的理论支撑 |
| 2.2.2 教育学关于第二课堂的核心理论 |
| 2.3 第二课堂学生行为研究的理论切入点 |
| 2.3.1 思想政治教育的评价理论 |
| 2.3.2 新时代第二课堂建设的政策及其思想 |
| 2.3.3 网络与信息数字技术的相关理论 |
| 2.3.4 定性定量的教育研究相关理论 |
| 第三章 第二课堂学生行为的现实分析 |
| 3.1 第二课堂学生行为的产生与发展 |
| 3.1.1 行为产生发展机制 |
| 3.1.2 影响行为的因素 |
| 3.1.3 行为影响的因素 |
| 3.2 第二课堂学生行为的现实形态 |
| 3.2.1 第二课堂学生行为的发展 |
| 3.2.2 第二课堂学生行为现实形态的原因 |
| 3.3 第二课堂学生行为的评价 |
| 3.3.1 第二课堂学生行为评价的现状 |
| 3.3.2 第二课堂评价现状的原因 |
| 第四章 大学生第二课堂行为研究方法论 |
| 4.1 研究的理论框架 |
| 4.1.1 量化研究的优势与局限 |
| 4.1.2 行为的统计物理研究 |
| 4.1.3 因果关系的误区 |
| 4.2 第二课堂学生行为描述数据类型与属性概念 |
| 4.2.1 第二课堂学生行为过程描述数据 |
| 4.2.2 学生成长发展数据类型与属性概念 |
| 4.3 行为研究设计 |
| 4.3.1 第二课堂的课程设计 |
| 4.3.2 学生行为的数据记录采集 |
| 4.3.3 学生行为数据的求证与评价 |
| 4.4 团中央“第二课堂成绩单”制度的借鉴与对比 |
| 第五章 大学生第二课堂行为研究实践案例 |
| 5.1 案例数据概况 |
| 5.1.1 行为数据的基本情况 |
| 5.1.2 学业成绩基本情况 |
| 5.1.3 毕业去向 |
| 5.1.4 职业发展状态 |
| 5.1.5 学生综合素质测评数据 |
| 5.2 案例数据的数据挖掘分析 |
| 5.2.1 行为状况统计学分析 |
| 5.2.2 行为与学生发展的关系分析 |
| 5.2.3 基于机器学习技术的数据研究 |
| 第六章 第二课堂学生行为的思想政治教育评价应用 |
| 6.1 第二课堂学生行为的思想政治教育评价价值 |
| 6.1.1 第二课堂学生行为状况的观测价值 |
| 6.1.2 第二课堂学生行为状况的判断价值 |
| 6.1.3 第二课堂学生行为状况的预测价值 |
| 6.2 基于第二课堂行为的思想政治教育评价指导思想 |
| 6.2.1 树立“大思政”格局的理念 |
| 6.2.2 巩固增强获得感的内容创新理念 |
| 6.2.3 强化信息技术同步的形式创新理念 |
| 6.3 基于第二课堂行为的思想政治教育评价的原则 |
| 6.3.1 精准教育原则 |
| 6.3.2 数据研究原则 |
| 6.3.3 评价反馈原则 |
| 6.3.4 行为评价思想的反思 |
| 6.4 基于第二课堂学生行为的思想政治教育评价机制 |
| 6.4.1 第二课堂组织工作机制 |
| 6.4.2 第二课堂过程管理机制 |
| 6.4.3 第二课堂评价导向机制 |
| 6.4.4 第二课堂支持保障机制 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（9）基于数据挖掘的高校学科建设决策支持系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及问题分析 |
| 1.2.1 决策支持系统研究发展与现状 |
| 1.2.2 我国决策支持系统现状与问题分析 |
| 1.3 决策支持系统相关技术 |
| 1.3.1 数据仓库与 OLAP 技术 |
| 1.3.2 数据挖掘技术 |
| 1.4 课题研究内容 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 第2章 高校学科建设决策支持系统总体架构 |
| 2.1 系统体系架构设计 |
| 2.2 数据集成模块 |
| 2.3 应用程序模块 |
| 2.4 系统服务模块 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 高校学科建设数据仓库设计 |
| 3.1 原数据选取 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 数据清理 |
| 3.2.2 数据集成 |
| 3.2.3 数据变换 |
| 3.2.4 数据规约 |
| 3.3 多维数据模型建立 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 重点学科审批预测数据挖掘模型 |
| 4.1 数据挖掘预测模型建立方法 |
| 4.2 决策树分类算法的选取 |
| 4.2.1 数据挖掘分类算法 |
| 4.2.2 算法的比较与选取 |
| 4.3 基于贝叶斯的决策树后剪枝算法 |
| 4.4 决策树后剪枝算法的实验验证 |
| 4.5 重点学科审批分类预测模型的建立 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 高校学科综合评价数据挖掘模型 |
| 5.1 数据挖掘的高校学科综合评价模型 |
| 5.1.1 综合评价方法的对比 |
| 5.1.2 基于数据挖掘的评价模型提出 |
| 5.2 基于粗糙集的指标约简和权重分配 |
| 5.2.1 指标体系的建立 |
| 5.2.2 指标权重的确定 |
| 5.3 集成多层模糊评价方法 |
| 5.4 学科综合评价模型建立 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 高校学科建设决策支持系统实现 |
| 6.1 系统开发模式选择 |
| 6.2 系统总体需求分析 |
| 6.3 开发架构与逻辑调用过程 |
| 6.4 系统功能实现 |
| 6.4.1 用户登陆模块的实现 |
| 6.4.2 数据管理模块的实现 |
| 6.4.3 重点学科审批预测模块的实现 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
（10）中国高等职业教育研究进展：1998-2018 ——基于CNKI和CSSCI数据库的知识图谱分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 我国高等职业教育实践需要科学的理论指导 |
| 1.1.2 我国高等职业教育研究需要科学的回顾与反思 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内外关于高等职业教育研究发展的研究现状 |
| 1.3.2 国内外关于知识图谱的研究现状 |
| 1.4 研究设计与方法 |
| 1.4.1 数据来源 |
| 1.4.2 研究工具 |
| 1.4.3 数据处理 |
| 1.4.4 研究方法 |
| 1.5 研究思路和框架 |
| 第2章 概念界定和理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 高等职业教育 |
| 2.1.2 高等职业教育研究 |
| 2.1.3 知识图谱 |
| 2.1.4 研究主体 |
| 2.1.5 研究主题 |
| 2.1.6 知识基础 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 元教育学 |
| 2.2.2 高等职业教育可持续发展 |
| 2.2.3 文献计量学 |
| 2.2.4 社会网络分析理论 |
| 2.2.5 信息可视化 |
| 第3章 我国高等职业教育研究发展概况:1998~2018 |
| 3.1 文献时间分布特征 |
| 3.2 来源期刊分布 |
| 3.3 研究主体分析 |
| 3.3.1 研究作者分析 |
| 3.3.2 研究机构分析 |
| 3.4 研究主题分析 |
| 3.4.1 突出人才培养 |
| 3.4.2 关注专业、课程和教学改革 |
| 3.4.3 强调校企合作与产教融合 |
| 3.4.4 重视思政工作和文化建设 |
| 3.4.5 以学生为中心 |
| 3.5 知识基础分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 我国高等职业教育研究初步兴起:1998~2005 |
| 4.1 《教育与职业》载文量一枝独秀 |
| 4.2 研究主体数量较少,缺乏主体合作 |
| 4.2.1 研究作者分析 |
| 4.2.2 研究机构分析 |
| 4.3 研究主题分析 |
| 4.3.1 高等教育大众化成为热点 |
| 4.3.2 探索高等职业教育人才培养模式 |
| 4.3.3 开始探索校企合作理论和实践 |
| 4.3.4 重视毕业生就业 |
| 4.4 知识基础分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 我国高等职业教育研究迅猛发展:2006~2011 |
| 5.1 五大期刊载文量过千 |
| 5.2 研究主体数量增长明显,合作网络有所增大 |
| 5.2.1 研究作者分析 |
| 5.2.2 研究机构分析 |
| 5.3 研究主题分析 |
| 5.3.1 课程和教学改革在人才培养中的作用得到重视 |
| 5.3.2 工学结合、校企合作多样化的育人途径 |
| 5.3.3 重视文化育人与思想政治教育 |
| 5.4 知识基础分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 我国高等职业教育研究质量提升:2012~2018 |
| 6.1 四大高等职教核心期刊形成 |
| 6.2 研究主体较为稳定,日益重视合作 |
| 6.2.1 研究作者分析 |
| 6.2.2 研究机构分析 |
| 6.3 研究主题分析 |
| 6.3.1 人才培养研究备受关注 |
| 6.3.2 产教融合、校企合作的研究进一步深化 |
| 6.3.3 构建中国特色现代职业教育体系 |
| 6.3.4 思想政治教育研究受到更多重视 |
| 6.4 知识基础分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究结论和展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.1.1 高等职业教育研究三阶段划分 |
| 7.1.2 高等职业教育研究阶段性特征 |
| 7.1.3 高等职业教育研究进展：1998～2018 |
| 7.2 研究创新点 |
| 7.3 研究不足和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 附录1:部分高职教育政策 |
| 附录2:科研成果 |
四、师资数据库数据集科学化的探讨（论文参考文献）
- [1]高校辅导员职业化建设的大数据应用研究[D]. 于瑾. 东北师范大学, 2019(06)
- [2]面向中职信息技术师资培训的微信小程序课程开发与研究[D]. 许智超. 广东技术师范大学, 2019
- [3]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [4]基于教育大数据生态体系的高校智慧校园建设研究[J]. 余鹏,李艳. 中国电化教育, 2018(06)
- [5]义务教育师资均衡配置指标体系研究 ——基于大数据思维的配置逻辑思考[D]. 刘欢欢. 华中师范大学, 2019(01)
- [6]大数据的教育领域应用之研究 ——基于美国的应用实践[D]. 张燕南. 华东师范大学, 2016(09)
- [7]3D打印技术专业“三教”改革探索[J]. 刘森,张书维,侯玉洁. 数码世界, 2020(04)
- [8]高校思想政治教育评价视域下第二课堂的学生行为研究[D]. 王纲. 电子科技大学, 2021(01)
- [9]基于数据挖掘的高校学科建设决策支持系统研究与实现[D]. 张文超. 北京工业大学, 2013(03)
- [10]中国高等职业教育研究进展：1998-2018 ——基于CNKI和CSSCI数据库的知识图谱分析[D]. 张丽杰. 湖北工业大学, 2020(10)