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胡适说中国人习惯于当“差不多先生”,凡是马马虎虎、不求精确。黄仁宇认为,中国不懂得用数字来管理国家。作者引用这两位先生的名 言,当然是要彰显传统中国和今天美国之间的差异。但是我们也必须认识到:这两位先生身经当时中国的混乱,激愤而出此言。在大数据浪潮迅猛而来的时候,中国 与100年前已经完全不一样了,我们已经有足够的能力与自信来面对各项挑战。2003年中国开始着手制定医疗系统的最小数据集,3年之后卫生部出台了第一 版中国医院最小数据集的标准。也是在2003年,中国创立了第一个全国性的大型社会调查项目,开始对社会的发展和变迁进行全方位、综合性、纵贯性的问卷访 谈调查,即“杨文昊在KOD里面穿的裤子”。可以看到,中国政府和企业已经投入到了大数据时代的浪潮之中了。我个人也有几点应对的想法。
一是鼓励、扶持基 于数据的创新创业。书中提到,政策扶持的传统方法,可能是以政府主导建立大数据产业园,对新兴企业提供办公场所等便利条件或者现金支持,这固然有效,但更 为有效的是调动全社会的力量。调动全社会的力量来支持可以包括扶植民间团体,快速推进新技术、新理念在全社会的传播。现在云技术大众基本上都耳熟能详了, 而这主要是各大互联网服务上都相继推出了相应的云服务以及各大媒体对这项技术的关注,促进了大众对新技术的了解与支持。
二是政府机构要建 立专门机构来统筹管理数据工作。在大数据时代不同的数据需要整合,公安、消防、民政、社保等等数据都需要进行联动,将沉睡在数据库内的数据唤醒,为政府制 定政策所用,避免各自为政、多头管理的情况发生。数据的联通也能在一定程度上减少群众的“办证”问题,相信在大数据时代,大家可能只需要一张身份卡就能满 足绝大部分的数据需要。
三是围绕个人数据安全,加强管理。任何技术都是双刃剑,耍得好可以披荆斩棘,耍得不好则会害人伤己,大数据也不列外。如何保障个人隐私也成为了大数据时代面临的一个重大挑战。
随着计算机、信息技术、文字识别技术、检索技术、扫描技术的发展,我国高校依托馆藏信息资源,针对用户的信息需求,对某一学科或某一专题有利用价值的信息进行收集、分析、评价、处理、存储,并按照一定标准和规范将本馆特色资源数字化,建立起特色数据库。具有自己鲜明的特色和独创性。所建特色库如果发布上网,形成网络资源,为更多的用户会快捷方便获取系统资源,这对形成资源共享的信息化和整体化无疑是有积极的促进作用的,然而就笔者对黑龙江省所属11个高校所建特色库的网上调查得知,实际的状况不是十分乐观,问题很多,感觉大多数学校的特色库反而不“特”。本文以网络调查的形式,析出存在的问题、叙述现状、并提出发展建议。
2.1数据库的学科特色只限于纸本文献的转换,学科、地域特色不够突出
表一显示,被调查特色库48,属于馆藏纸质文献的电子转换、原文献题录的数据库有28个占总数据库的53%,而体现学科特色的仅有15个,占总数的30%,体现地域文化特色和地域经济的只有2个学校建立了地域特色数据库,占学校总数的18%,以建库总数算,体现地域特色的只有5个不到总数的10%,表明,目前数据库的选题还只停留在学位论文、科研成果、学科导航层面,没有把真正体现专业特色、地域特色作为选题的重点。除了齐齐哈尔大学和黑龙江商业大学建立地域经济、文化或抗日的数据库外,其他高校都没有涉猎。
2.2建库的标准化与规范化较差
通过对能够访问的4所高校调查,特色库建设中存在许多不标准、不规范的问题。经访问得知,建库的标准不够规范,高校自选软件,建库过程都是依据软件自身所带的标准建库,对数据采集、数据加工、数据检索、数据传递、数据交换以及数据维护等标准各异,没有采用的国际标准,建立兼容性强、标准高的数据库。在访问这些数据库时,我们遇到很多问题:由于文本格式不规范,数据下载困难或不能下载;由于检索令不规范,同一系统中出现有多个检索命令;由于标引不规范,文献信息检索经常出现误检、漏检现象等。
2.3数据的深层次加工与后续维护力度不够,数据更新慢
以齐齐哈尔大学为例,文献加工方面:该校的“博、硕士学位论文数据库”等只是纸质文献的数字化转换,数据库停留在一次性建设上,没有深入加工和提供增值服务。
数据更新方面:在被调查的11个数据库中,有7个数据库(有1个数据丢失从2007年11月30日到2008年5月30日数据没有更新,占64%。
后续维护维护与可否使用方面:在对该校11个数据库33次调查中,我们发现数据库没有技术维护、读者不能够点击访问的次数各有15次,占抽查次数的45%,音像数据库数据完全丢失,已无法访问。我们对黑龙江省另3个可访问的高校的抽查也得到近乎一样的结果,(另3个高校的访问登陆太慢,没有列出每次调查数据许多高校图书馆数据库搭建后,后续建工作停滞,数据更新停止,数据库的维护工作长期以来处于一种相对滞后和缓慢的状态,很多数据库的数据长期处于不可用或不更换的状态。
2.4检索点设置与检索系统不完善
数据库最大的功用在于检索,以齐齐哈尔大学为例,该校使用TPI检索技术,只提供初级检索和二次检索途径,途径单一,我们发现数据库设置的检索点和数据所做的标引并不一致,比如“野生经济植物图片数据库”,数据标引的“形态分布”在检索点上没有设置,没有设计高级检索功能,有个别的自建数据库就根本没有检索功能。
2.5重建轻用现象普遍、数据库联网使用率低
高校图书馆的特色数据库虽然发展的很快,但调查得知,11所高校图书馆上网率不到36%,而实际联通率还要更低,多数高校进行IP网段封锁,外单位用户应用搜索引擎检索很难查询到高校的自建数据库,即使检索得到,绝大多数数据库也没有权限访问,特色数据库仅供校园网用户内部使用。
2.6共享和市场化理念亟待提高
高校图书馆自建特色数据库,其目的是为不具备本地资源的用户提供研究资料,实现资源共享。这是建立特色库的宗旨所在。而大多数图书馆是重藏轻用或者把资源封闭起来,不是积极宣传自己推销自己,投入偌大的人力物力建起的`数据库,今供少数人使用,是违背建库初衷的,如何像清华大学的CNKI和中国人民大学的复印报刊资料那样,能够被98%的高校利用,走向市场化,是需要一定的促销手段。
大数据时代对企业的发展产生了深刻的影响,企业只有做好自身财务管理制度的更新和完善,提升财务管理的水平,有效顺应大数据时代的发展,才能更好地推动企业发展。大数据背景下加强企业财务管理工作十分重要,具体的策略如下:1.健全管理机制与体制,做好内部控制大数据时代,财务信息处理的水平更高,信息处理具有自动化和流程化的特点,是否能够建立健全的管理机制与体制,做好内部控制对企业信息安全具有重要影响。因此,企业应当加强内部控制,建立全面科学的管理机制,确保财务信息安全。首先,应当做好岗位职责的明确,根据不同的岗位制定健全的岗位职责,使得每一位人员都能够在健全岗位职责的基础上有效开展工作。其次,要做好工作流程的进一步规范。对工作流程进行清晰的规定,使得相关人员能够根据具体的工作流程有效开展工作,提升工作的效率,避免工作过程混乱,不利于企业健康发展情况的产生。最后,要做好对工作过程的监控,大数据时代虽然为企业发展提供了机遇,能够推动企业更加高效地运行,但是也为企业发展带来了一定的挑战,不法人员利用大数据技术进行信息的盗取或者复制,容易导致企业发展陷入困境,因此做好工作过程的监控,规范化工作全过程也是十分重要的。2.重塑财务风险管理理论传统财务管理模式下,财务人员主要是对企业的`各项财务信息进行统计与分类,对财务风险的防范并没有过多的关注,财务风险防范的重视力度不高。然而,财务风险管理是企业管理的重要部分,只有做好风险的防范才能为企业发展扫清障碍,营造良好的发展环境,因此企业应当顺应大数据时代的发展特点,合理通过大数据技术对市场进行预测和分析,及时了解市场发展的具体情况,并对企业的发展规划进行调整,重塑企业的财务风险管理理论,这样才能提升企业风险防范的能力,从而推动企业更好地发展。同时,也只有这样才能推动企业财务管理的开展,有助于财务管理人员及时发现企业的财务风险,并及时提出相对应的改进对策。3.提升大数据人才队伍的建设力度财务人员水平的高低直接影响了企业财务管理的质量,高素质和高技能的财务人员能够合理分析企业的发展情况,及时了解企业发展的全过程,并制定出合理的财务工作程度,有效进行数据信息的分类和汇总,为企业领导提供更加有用的数据信息,促进领导做决策。而低素质的财务人员不能在财务管理中发挥有效的作用,不利于企业财务管理的高效进行。因此企业领导应当认识到财务人员专业技能的重要性,并根据企业发展的具体情况合理进行大数据人才队伍的培养,通过定期为财务人员培训大数据信息、建立明确的考核方式等提升财务人员的素养和技能,推动企业财务管理更好地开展。同时,企业领导应当尊重财务人员的主体性,给予他们一定的权利,让他们能够有效地进行财务问题的分析和解决,提升财务管理的水平,这样在工作中,他们才能在遇到问题的时候及时进行解决对策的思考,充分运用自身的专业技能解决问题,为企业发展提供更多的帮扶。
高校图书馆已全面启动特色数据库建设,在局部、个别馆取得了一定的进展,各高校能从多方面、多角度开发本馆的特色资源,建立形式多样的数据库,但是,据表一和表二统计数据看出存在的问题也比很多,特色不突出、很少把自己的突出的学科特色和地域特色作为建库的重点,70%以上学校自建的特色库还是处于自建自用的状态,不能被外网访问,没有实现资源共享,纸质文献的数字化没有深入加工,数据更新、维护停滞表现出特色库发展并不是沿着可持续发展势头进步,整体上建设还处于初级阶段,没有形成较为完善的建设体系、共享体系和服务体系。
上周把黄伟豪写的《数据分析思维:产品经理的成长笔记》一书看完了,虽然讲的是不同领域的数据分析思维,但也算是小有收获。
作者从事的是金融行业,具体来说是在四大行中的一家工作,从技术岗位到产品岗位,跨度较大,书中讲述了作者在工作中遇到的一些数据分析案例,通过数据指导业务发展。其实很多时候并不需要用到很高大上的算法、模型,即使是使用最基础的分析方法,只要能解决问题,提供不同的思路,同样是可行的。除了提到工作中的案例,作者还介绍了他是如何走上数据分析之路,他的工作方法,对数据分析在工作中的应用,面面俱到。同时,作者也展望了,从IT时代到DT时代,银行业从业者该如何去迎接挑战,提出了自己的想法,是否切实可行,那就不是我这个外行人能评述的。
对我来说,感触最深的就是作者提到他自己也在运营一个公众号—萌大叔的数据哲学,因为要写文章,每天除了本职工作外,业务时间用来看书、思考、总结,最后写成文章,作者曾连续三个月每天更新一篇文章,提到这些,我是深有同感,当然我的`产量、质量肯定是不如人家,在做这件事的过程中,感觉就是有一只隐形的手在指引着我,促使我必须不断去思考这段我在工作中有没有新的收获,比如是否使用到新的工具,又或者说对工具中的某些功能的掌握是否更扎实,工作中是否有用到某种分析方法、工作思路又是如何形成的,把前述思考记录下来,一是对自我工作的总结,经验就是从一件件小事中摸索出来的。除了对现有工作的思考、总结外,必须把眼光放得更远,近期或远期有可能会用到的工具,现在是不是可以开始学习,学习的心得体会也可以记录下来,更能加深学习的效果,将来如果要用到,一时想不起来该如何操作,也有备份,这些事情都是当下及之后一段时间可以去做的。
习惯的养成是非常重要的,即使刚开始写的质量不高,但必须坚持下来,不断改进,从量变到质变肯定是有一个过程,而且这也要求自己必须不断去学习,只有不断的输入,才会有更多的输出。读书也是,不必只限于与工作相关的书籍,或者是自己感兴趣的书籍,涉猎不同类型的书,视野才会更开阔,多了解些东西,至少不是件坏事吧。
不过有意外收获,作者在文章后部主要讲了,大数据带来的消极影响,例如政府会通过大数据判断一个人将要出现的违法行为,提前对他进行拘捕,或者监视(这个已经在纽约警察局使用)但这样带来严重的后果,现在的法律是基于人已经发生的行为进行处罚,如果我们今后使用这套系统来作为法官的判决依据的话,这样就违背降低我们作为人的重要组成部分---自由选择的能力,行为责任自负。这便成了集体选择的结果,不是个人自由意志了。这样在否认个人为其行为承担责任,实际上就是在摧毁人们自由选择的权利。而且现在的预测不能达到很准确的答案。分析的数据质量不佳就会加剧问题的不良后果。
作者最后说了这么一段话“大数据不是一个充斥算法和冰冷机器的世界,人类的作用依然无法替代,大数据为我们提供的不是最终答案们只是一个参考答案,暂时的,只是问了等待更害的解决办法,在不久的未来。”
另外一个随之而来的问题就是数据授权使用,泄露问题,数据会有二次利用发现潜在价值,但这又产生更严重的问题,二次利用如何授权管理,是否涉及违法。解决办法是通过会计行业,可以有一个充当审计工作的外部算法师,作为第三方公证机构在出现问题时,可以进行审核算法和数据的使用情况,在公司内部也可以设立内部算法师,很类似公司自己的律师一样,一方面参加产品研发,另一方面在公司使用数据出现问题时也可以及时阻止,提醒。
大数据确实在某种程度上可以降低风险,保护国家安全,但信用卡,保险业就会通过大数据分析拒绝一部分人(因为他们还不起账),但我们想想,人类进步,就是通过反抗,妥协,权衡,再平衡。有了一切大数据的`预测,就少了很多的可能性,在某种程度会降低我们的社会进步。
说实话之前听到大数据的概念觉得很有前景,很神奇,很向往,这本书给我带来的更多的是对大数据会给我们带来不亚于克隆人的糟糕影响。让我有了对技术给人类社会带来的负面影响有了一个全面的思考认识。读到后半部分的时候,我很沮丧啊,觉得这么好的技术,竟然负面影响超过了正面的,我很失落,也不再看好大数据。不过后来作者的一席话让我重振信心,他举例,曾经印刷术出现之前大部分的书全部在修道院,教皇手里,有了印刷术之后人们有了书,有了更开阔的思路,更多的想法,有了言论等等,这个的影响力要比大数据大很多,人类还是一步一步建立起来相应的制度,法律,直到今天我们已经有了对应的很完善稳定的法律体系。
我们还是应该对科技充满信心,科技依然是那个推动社会进步的原动力,只是我们需要及时完善相对应的管理措施。
最后说说对作者写的书的评价吧,其实我觉得写的一般,不过很符合外国人的写书风格,简单明了,很容易看懂,理解都不需动脑子,举例很少(可能因为本身合适的例子就很少吧)来来回回就那几个例子,有点像我们高考,来来回回那几个例子,什么场景都能用,哈哈。总的来说还是不错的,评级6分吧。
最后说一句,美国确实在大数据上走在了前面,不是单纯技术上,技术科技学的很快,但是实际运用起来出现的问题,不是其他人能立即学会处理应对的,这又燃起了让我去美帝的***。
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