如何跳出大数据推送作文【一】
大数据;古代文学;教学在我国高校人文学科领域中，古代文学课程有着非常重要的作用，它不仅是汉语言文学专业的核心课程，也是其他人文学科诸如国际汉语教育、戏剧与影视文学、文秘、新闻、广告等专业的专业基础课。然而学界当下对于古代文学教学的现状并不满意，对古代文学教学中存在的问题有较为充分的认识和探讨［1－3］。正如戴建业教授《大学中文系古代文学教学现状与反思》所言，“多年来，各大学中文系古代文学教学，主要是通过‘中国文学史’课程完成的，教师较多在课堂上向学生讲授一长串线索，一大堆概念，一大批作家，古代文学中的许多经典名篇，学生却读得不多，也较少求甚解，更不可能去涵泳。这种教法与学法类似于一种‘买椟还珠’的现代版。”［4］尽管现在很多学校汉语言专业分别开设了中国古代文学史和古代文学作品选读等课程，但在具体的讲授中往往仍然是以时间为线索讲背景谈概念，而很少对作品进行解读，更不用谈情感的体验和审美的感受了。对于大多数没有接受过古诗词训练的大学生而言，走马观花式的作品讲解、简单粗略的作家介绍、文学现象的概念式总结，都很难激发学生学习的兴趣。这样的教学模式导致学生为了应付而死记硬背一些概念名词，并不能从实际上真正提高其专业修养和人文素养。
2011年，麦肯锡在《大数据:创新、竞争和生产力的下一个新领域》的研究报告中，正式提出了“大数据”一词。随后，这一话题不仅成了计算机行业内的热门话题，也引起了各行各业的广泛热议。对“大数据”这一概念，人们从不同的角度提出了不同的理解，人们普遍认为大数据即海量数据、巨量资料。更有学者认为，“大数据超越了海量数据的含义，它描述的是随着数据量和数据类型激增而逐渐衍生出来的一种现象，不仅包括大规模、多样化的数据集，还包括对这种数据集进行高速采集、处理与分析以提取价值的技术架构与技术过程。”［5］从数据的角度看，大数据的特征被概括为4V，即数据量大(Volume、数据类型多(Variety、价值稀疏性(Value、速度快(Velocity。基于以上特点，大数据在社会生活中的应用越来越广泛，在教育部颁发的《教育信息化十年发展规划(2011—2020》的指导下，我国高校也越来越重视信息化教学。在这一背景下，古代文学教学中相关问题，如作家作品的分析、文学发展历程、作业的设计等，也可以从多个方面做适当调整，以期进一步提高教学质量。
如何跳出大数据推送作文【二】
作业设计是教学的一个重要环节，而课程作业作为课堂学习的延续，既是学生进行独立学习的活动，也是学生学习过程中的重要内容。当下古代文学教学在作业设计上也存在着一定的问题，大体表现在:作业形式单一;作业内容简单化，在问与答中难以调动学生的兴趣;作业评价与反馈效果不明显等，而且这些问题长期以来在教学中都未能引起足够的重视。
在大数据背景下，海量资料、数据挖掘技术、多维检索方式等丰富了古代文学教学中的作业设计。以杜甫为例，传统的古文学教学中，关于“杜甫”的作业设计常常是“杜甫诗歌的‘诗史’性质”;“杜甫诗歌的艺术风格”;“杜甫诗歌的叙事手法”;“杜诗的地位与影响”等等，这些问题的设计都过于概念化，未能体现个性化，也难以激发学生的学习兴趣。而在大数据背景下，有了大量可供利用的信息资料，在揣摩教材与掌握学生学习的实际情况的前提下，可以精心设计多种形式的古代文学作业。就杜甫而言，对于汉语言专业的学生，根据其专业要求，可以借助数据库设计一些较为深入的研究型作业，比如可以布置“通过安史之乱中杜甫的行迹与创作的数据分析，理解杜诗的‘诗史’性质”，以及“通过对古诗词数据库的分析来解构后人对杜甫的评价以及杜甫的影响”等。因为有数据与材料的支撑，这较之简单的对杜诗“诗史”性质的'平铺直叙，更容易加深学生的认识与理解，而且完成这一作业的本身就是较为有趣的探索过程。古诗词数据库大多都有检索功能，如北京大学李铎教授主持研发的《〈全宋诗〉分析系统》就提供多维的检索分析方式，学生可以借助这些数据库进行检索，搜集后世有关杜诗评价的诗文，然后进行分析归纳，通过数据分析发现问题。对于非汉语言专业的学生还可以联系其专业特点布置作业，比如对于新闻学专业的学生，可以布置“题壁诗与传播”“宋词中的传播方式”“笔记小说中的新闻传播”等;对于文秘专业的学生，可以布置“笔记小说中文秘形象的书写”等;对于广告专业的学生可以布置“古代名人在当下的品牌价值”等。这些作业都需要学生通过搜集大量的信息与资料后进行数据的统计与分析完成，其结论的获得印象也就较为深刻。这较之传统教学模式中的作业布置，其评价效果也较为明显，学生是否理解、掌握了这一问题在作业中会有着清晰的体现。
如何跳出大数据推送作文【三】
《大数据》一书对美国大数据的应用进行了十分详细的介绍与分析，我印象最深的为两点。
第一，以海量数据的处理作为政策制定的依据。看这本书的时候，我想到了这两年很火的一个美国人——斯诺登。在其曝光的“棱镜”计划中美政府直接从包括微软、谷歌、雅虎、Facebook、AOL、Skype以及苹果在内的国际公司服务器收集信息。美国政府从这些海量数据中寻找自己需要的数据，并以此作为所谓安全政策制定的依据之一。姑且不论媒体对此计划的口诛笔伐及相应的道德风险，仅从政策制定方面来说，依据于海量数据的政策制定科学性肯定比一般计划要高得多。
2007年，雅虎 首席执行沃兹博士在《自然》上发表的《21世纪的科学》中提到，得益于计算机技术和海量数据库的发展，我们每个人在现实世界中的活动得到前所未有的记录， 这种记录也更为细致，为社会科学的定量分析提供了极为丰富的数据。打个比方，从你的QQ空间、微博、微信中一个普通朋友都能了解到你在哪儿、做了哪些事 情、现在的状态是什么，而新闻的跟帖、网站的下载记录、社交平台的互动记录等等都为社会行为的研究提供了大量的数据。我想到最近比较火爆的穿戴设备，如果 该技术得到普及过后，拥有穿戴设备的人群的生活轨迹、生理各项指标都能轻而易举地得到，相信这些大量的原始数据如能安全有效利用定能为卫生政策的制定提供 科学依据。
第二，万事万物， 凡存在，皆联网，凡联网，皆计算。2005年起，美国食品与药品管理局开始在药品上推行配备RFID做法即每个食品包装上安装一个薄如纸张或小如豆粒的无 线传感器。通过这个移动传感器，对食品进行连续跟踪，一旦相应的安全事故爆发，就能通过数据库追踪溯源，快速确定传染源与影响范围。这一技术相对于国内尚 在起步阶段的食品追溯具有极强的借鉴性。上面提到的穿戴设备其实就可以视为一个穿戴在人身上的RFID。
2010年的时 候，美国国家气象局在全国2000两客运大巴上装备了传感器，随着大巴的移动，沿途手机所有地点的温度、湿度、露水、光照度等数据，并立即传给国家气象局 数据中心。数据的采集是每10秒中一次，每天采集10万次以上的数据，这些实时的、高精度的数据意味着天气预报将不再仅仅是”预“，将逐渐走向“实”报、 “精”报。
