国外推主曝光PS5广告未显示发售日期与售价等重要信息

国外推主,Niko Partners的高级分析师@ZhugeEX刚刚曝光了PS5广告,但目前只有匈牙利语的字幕。

这条PS5广告展现了很绚丽的画面,但未显示发售日期与售价等重要信息。

据您介绍,教育大数据将全方面支撑未来教育生态的发展,那请问大数据支撑下的未来教育生态具有哪些特征呢?

(2)大数据是合理配置教育资源的基础支撑。教育系统运行过程中实时、真实的运行状况数据,通过建立关联、聚类、因果等关系,并基于海量的教育大数据和数据挖掘算法,可探索教育系统运行的内在规律,了解教育规律及演变趋势,并可视化呈现,使教育决策部门可以预测到区域内教育发展的需求趋势,从而进行科学的教育决策与教育资源配置,由事后补救转向事前预警,使得教育资源配置过程更迅速,甚至达到实时与即时性。

她指出,2020年疫情的突如其来给未来带来了诸多不确定性,重塑了后疫情时代的教育格局和形态。新浪教育以媒体之力,响应教育部停课不停学的号召,第一时间推出了公益课程平台;为了满足家长的择校需求,陆续推出新芽计划、云择校、国际学校在线招生说明会等线上策划和产品;举办的第7届“新浪2020国际学校秋冬择校巡展”共有200余家学校和教育机构参展,有超过3000人到场咨询,得到了家长和学校的高度认可。

(1)大数据是智能教育生态构建的核心前提。《中国教育现代化2035》中明确指出要建设智能化校园,加快形成现代化的教育管理与监测体系,推进管理精准化和决策科学化。智能教育是未来教育重要呈现形式,也是当前教育信息化重点努力建设的方向,更是人民对于教育的美好期望。但要实现智能教育,大数据技术是必不可少的。依托教育大数据技术全面采集教育教学过程中的数据,通过数据拟合、深度学习算法处理,构建教育场景中的教育模型,汇聚应用,逐步形成智能系统和智能装备,为智能教育生态奠定基础。

(4)大数据是推进教育质量监测与治理的关键手段。传统教育质量监测数据是阶段性的、相对静态化、抽样性的数据,一般主要凸显群体、阶段化的发展情况。而教育大数据是全样本、全过程的数据,它能更好地关注个体的微观、动态的表现,并实现全样本覆盖,实时的收集、分析、反馈与改进,对于动态监测教育质量、实现区域教育的精准治理具有重要价值。

(2)精准化:主要体现教育资源及服务精准化供给方面,基于个性化学习智能推荐,为教师、资源提供者以及学习者提供精准且适当的资源组织形式和获取途径,提供完整的个性化学习的精准化支持,包括学习内容和活动推荐、学习工具与策略推荐、学习专家与同伴 推荐等,实现个性化学习服务推送。

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2020年已经进入尾声,相信大家在这一年里为了战胜疫情带来的挑战、为了行业的繁荣发展都做出了自己的努力,新浪教育也同样不敢懈怠。2020年初,响应教育部停课不停学的号召,我们第一时间推出了公益课程平台,收录了上百家教育机构数千门优质课程供学生和家长选择;为了满足家长的择校需求,陆续推出新芽计划、云择校、国际学校在线招生说明会等线上策划和产品,同时也助力了学校在特殊时期的招生和品牌提升;近期举办的第7届“新浪2020国际学校秋冬择校巡展”共有200余家学校和教育机构参展,有超过3000人到场咨询,得到了家长和学校的高度认可,这一切的成果都和在座各位的支持密不可分,再次感谢大家!2021年,我们会继续深耕国际教育领域,也会继续发力深入区域下沉市场,打造更为精准的品牌提升及招生宣传平台,期待未来有更多的合作。

谈到即将到来的2021年,梁莹介绍说,会继续深耕国际教育领域,也会继续发力深入区域下沉市场,打造更为精准的品牌提升及招生宣传平台,期待未来与各位有更多的合作。

(4)科学化:主要体现在教育决策方面,未来教育生态中包括师生、家长、教育管理者在内的教育各主体都能依据数据得出个性化的教育数据结果,并可将结果反哺于教育。

从目前教育大数据应用趋势来看,大数据与教育融合将会在未来教育中重点显现出以下几点定位:

(3)客观化:主要体现在教学评价方面,教育大数据技术支撑教育评价向手段数据化、主体多元化、指标综合化等方面转变,全面支撑客观化的未来教育评价生态的形成。

(5)大数据是教育管理迈向智慧化的核心推动力。未来教育将采用大数据技术、互联网技术等将教育业务全面数字化、可视化与自动化,而且可以随业务流程无缝流转,通过可视化界面进行智能化交互,通过智能系统自动响应,将降低信息管理系统的技术门槛,使管理工作更加轻松、高效;对教育业务关键流程的实时监控、动态监测与分析,可以实现教育危机预警 ;可以开展面向过程、基于数据的远程督导与评价,促进教育领域实现全方位、随时的远程监督与指导;可以开展深度的数据挖掘工作,为管理人员和决策者提供及时、全面、精准的数据支持;可以拓宽家庭、企业等机构参与学校管理的渠道,构建家庭、学校、社区等利益相关者多元协同参与的育人体系,使教育从单一的政府管理向利益相关者共同参与的现代学校治理转变。

余胜泉教授:大数据技术在商业、金融等领域都应用的比较早,也比较成熟。而在教育领域,由于结构数据与非结构数据错综交错、教育业务场景复杂多样,且教育数据的安全性、公平性更敏感,所以大数据在教育领域中的融合应用起步相对较晚。但随着大数据采集与挖掘技术的日益成熟,教育大数据与人工智能等新兴技术将会在教育领域发挥出史无前例的变革作用。

进一步加强调剂工作规范管理。调入专业应与第一志愿报考专业相同或相近,在同一学科门类范围内。初试科目应与调入专业初试科目相同或相近,其中初试全国统一命题科目应与调入专业全国统一命题科目相同。

最后,再次向支持、参与这次论坛的各位领导,各位专家,各位嘉宾表示诚挚的谢意!希望本次峰会能为国际教育行业的未来发展方向带来新视野和新思想。希望在场的每一位领域专家、教育从业者、行业大咖,能够在今后的每一天给予我们一如既往的信任和支持,坚信在我们的共同的努力下,国际教育行业会日益壮大。谢谢大家!

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推进科学精准划线。原则上学术学位类按学科门类分别划线,专业学位类按专业学位类别分别划线。其中,工商管理、公共管理、会计、旅游管理、图书情报、工程管理、审计等7个专业学位将根据实际情况分开划线,不再统一划线。

新浪教育总监梁莹出席国际教育峰会并发表致辞。

教育部要求各地各招生单位统筹做好疫情防控常态化条件下的研究生考试招生工作,鼓励有条件的省份积极推广网上报名确认工作。为帮助考生深入了解招生政策,各研究生招生单位将于9月19日至23日在“研招网”上开展2021年全国硕士研究生招生宣传咨询周活动,届时有关研究生招生单位将在线回答考生提问。

2020年,是不寻常的一年,对于国际教育行业来说,亦是如此。一场席卷全球的疫情,给未来带来了诸多不确定性,重塑了后疫情时代的教育格局和形态。国际化教育还好吗?未来会怎么样?不只是行业内的人关心的话题,更是关系到万千家庭的择校与学业规划的选择。任何事物,任何观点,我们都不能只听一家之言,因此,在2020年岁末,我们提供这样一个平台,诚邀国际教育领域行业大咖莅临今天的活动,一起探究国际教育真正的目的和意义,现场论道后疫情时代,国际教育行业的应对策略及自我升级之路,探讨教育教学改革、建设创新型学校的新思路,以及培养更多具有全球战略眼光、世界格局胸怀、国际理解力的精英人才的新模式。

面向未来教育发展目标,您认为目前我国教育大数据还需要在哪些方面重点着力?

(1)智能化:主要体现在教育生态环境的动态变革方面,教育大数据技术能够动态监测师生及教学特征,并可与人工智能技术、自适应技术结合,智能化调节教育系统各要素。

大家上午好!很荣幸今天我们能够相聚在一起,共同分享“变局∙共生——构建国际教育共同体”峰会为我们带来的思想盛宴。在论坛开幕之际,我代表新浪教育,向莅临本次论坛的各位领导、各位专家、各位嘉宾表示热烈的欢迎和衷心的感谢!

按照要求,今年将进一步加强硕士研究生命题工作规范管理,积极深化分类考试改革。2021年起,全面推进经济类专业学位和学术学位分类考试改革试点,经济类综合能力考试科目将由教育部考试中心统一命题,供金融、应用统计、税务、国际商务、保险、资产评估等6个经济类专业学位选用,招生单位要统筹考虑本单位实际情况自主选择使用。

原标题:教育部公布2021年全国硕士研究生考试时间,并要求 工商管理等7个专业学位将分开划线

(3)大数据是转变教育公共服务模式的重要契机。传统教育形态中,教育公共服务优先满足群体的共性需求,难以顾及个性需求。而借助互联网与教育大数据技术,通过对教育数据的采集、挖掘与深度分析,可以让教育者了解每个学习者的学习特征、规律及个性化需求,并为其推送个性化资源与服务。教育大数据技术为个体获得靶向性的教育服务提供了基础,提升个体获得感,进而能实现共性需求与个性需求相兼容的教育公共服务模式。

余胜泉教授:通过大数据、互联网等技术与教育的深度融合,未来教育可以云计算、普适计算、语义网和物联网等智能信息技术为基础,建立虚实融合、万物互联的智慧型教育环境体系;以大数据为基础设施和创新要素,变革学校教育体系中的课程组织与实施方式、教学范式、学习方式、评价模式、管理方式、教师专业发展方式、学校组织结构,重塑学校教育的体系结构;充分调动政府、企业、学校以及其他教育机构协同参与学校教育治理,构建公平、智能的教育公共服务体系;充分发挥大数据技术、人工智能技术等信息技术的优势,构建促进学生全面、个性化发展的教育测量与评价体系,进而重构大数据时代的教育业务流程,构建灵活、开放、终身、个性化的未来教育生态体系,助力“全纳、公平、优质的教育与促进全民终身学习机会”的未来教育愿景实现。数据支撑下的未来教育生态应该是以智能化、精准化、客观化、科学化“四化”为主要特征:

余胜泉教授:宏观来看,目前我国教育大数据发展在制度保障、参与主体、治理体系、基础条件等层面存在一定的问题。面向未来教育的目标,我认为目前教育大数据至少还需要在以下四个方面重点加强:(1)健全数据驱动教育治理的顶层设计,加快形成稳固的教育治理合力;(2)提升教育相关主体的数据意识与数据素养能力,构建与教育大数据未来发展相适配的人才队伍,重点加快教育大数据专业人才的培养;(3)建立并完善基于大数据的教育公共服务供给治理体系,推进教育资源与服务治理方式变革;(4)加快完善各级各类教育大数据基础平台,并与教育相关领域的数据实现无缝对接;(5)加快研制强制性的教育大数据保护与利用标准,规范大数据利用行为,保护青少年身心健康,促进行业健康发展。