課堂教學中哪些數據的採集比較困難

Ⅰ 在教學中遇到哪些困難並是怎樣解決的

1、學生的問題一時解答不出來

如屬於課堂上的教學內容，教師可發動並鼓勵學生集思廣益，討論解決；如不屬於課堂上的教學內容，教師可委婉地告訴學生，課後再解答。

2、學生沉溺於電視或網吧

經常跟學生交流，了解學生的思想動態，目前的需要和興趣，多與學生交流，引導學生處理好電視、網吧和學習的關系，講清學生過多的迷戀電視和網吧的危害，提高學生的自控力。

3、學生上課不注意聽講

運用暗示法，引導學生的注意力迅速回歸到課堂教學中，用目光注視溜號的學生，提示他注意聽課。或者運用提問法，針對溜號的學生及時請他回答問題，牽動他的注意力回歸。也可以用動態管理法，教師在授課時，走近學生，對於溜號不注意聽講的學生，提示他注意聽講。

4、學生總是不完成學習任務

從教師的角度來解決，布置作業時，應考慮學習任務量要適中，減輕學生的課業負擔，使學生完成學習任務的時間少，內容精，並且在布置學生任務時側重於創造性，符合學生的身心健康發展規律，為他們發展自身的特長創造條件。

5、學生厭學

（1）建立學生心理檔案，教師要和學生談心，詳細了解分析引發厭學的原因，採用耐心的引導法，因勢利導、循循善誘、少貶多褒；

（2）與家長取得聯系，了解家庭的多方面背景，和家長共同探討制定措施，創設引導學生學習的良好家庭氛圍；

（3）與任課老師進行溝通，根據具體情況，採取積極的措施，利用學科的特點，施以積極的心理影響，減少學生的厭學情緒和行為；

（4）通過學校和班級活動、舉辦心理講座等，減少學生厭學情緒和行為，建立他們的自信心，培養他們樹立遠大理想，樹立正確的人生觀、價值觀和社會責任感。

Ⅱ 信息技術應用於課堂教學過程中遇到的問題，困難或困惑是什麼

1、生活中有困難可及時向上級領導反饋，以求獲得幫助 ； 2、工作中遇到困難，可向其他同事學習，取長補短。並通過其他途徑獲取解決方法。 3、教學中，要進行自我調節，不能帶有負面、低落情緒。

Ⅲ 數據採集|教育大數據的來源、分類及結構模型

一、 教育大數據的來源

教育是一個超復雜的系統，涉及 教學、管理、教研、服務 等諸多業務。與金融系統具有清晰、規范、一致化的業務流程所不同的是，不同地區、不同學校的教育業務雖然具有一定的共性，但差異性也很突出，而業務的差異性直接導致教育數據來源更加多元、數據採集更加復雜。

教育大數據產生於 各種教育實踐活動 ，既包括校園環境下的教學活動、管理活動、科研活動以及校園生活，也包括家庭、社區、博物館、圖書館等非正式環境下的學習活動；既包括線上的教育教學活動，也包括線下的教育教學活動。

教育大數據的核心數據源頭是「人」和「物」——「人」包括學生、教師、管理者和家長，「物」包括信息系統校園網站、伺服器、多媒體設備等各種教育裝備。

依據來源和范圍的不同，可以將教育大數據分為個體教育大數據、課程教育大數據、班級教育大數據、學校教育大數據、區域教育大數據、國家教育大數據等六種 。

二、 教育大數據的分類

教育數據有多重分類方式。

從數據產生的業務來源來看，包括 教學類數據、管理類數據、科研類數據 以及服務類數據。

從數據產生的技術場景來看，包括 感知數據 、業務數據和互聯網數據等類型。

從數據結構化程度來看，包括 結構化數據、半結構化數據和非結構化數據 。結構化數據適合用二維表存儲。

從數據產生的環節來看，包括 過程性數據和結果性數據 。過程性數據是活動過程中採集到的、難以量化的數據（如課堂互動、在線作業、網路搜索等）；結果性數據則常表現為某種可量化的結果（如成績、等級、數量等）。

國家採集的數據主要以管理類、結構化和結果性的數據為主，重點關注宏觀層面教育發展整體狀況。到大數據時代，教育數據的全面採集和深度挖掘分析變得越來越重要。教育數據採集的重心將向非結構化、過程性的數據轉變。

三、教育數據的結構模型

整體來說，教育大數據可以分為四層，由內到外分別是基礎層、狀態層、資源層和行為層。

基礎層：也就是我們國家最最基礎的數據，是高度保密的數據； 包括教育部2012年發布的七個教育管理信息系列標准中提到的所有數據，如學校管理信息、行政管理信息和教育統計信息等；

狀態層，各種裝備、環境與業務的運行狀態的數據； 必然設備的耗能、故障、運行時間、校園空氣質量、教室光照和教學進度等；

資源層，最上層是關於教育領域的用戶行為數據。 比如PPT課件、微課、教學視頻、圖片、游戲、教學軟體、帖子、問題和試題試卷等；

行為層：存儲擴大教育相關用戶（教師、學生、教研員和教育管理者等）的行為數據， 比如學生的學習行為數據、教師的教學行為數據、教研員的教學指導行為數據以及管理員的系統維護行為數據等。

不同層次的數據應該有不同的採集方式和教育數據應用的場景。

關於教育大數據的冰山模型，目前我們更多的是採集一些顯性化的、結構性的數據，而存在冰山之下的是更多的非結構化的，而且真正為教育產生最大價值的數據是在冰山之下的。

參考文獻：

教育大數據的來源與採集技術  邢蓓蓓

Ⅳ 數據採集有什麼難點

1、數據量巨大

任何系統，在不同的數據量面前，需要的技術難度都是完全不同的。

如果單純是將數據採到，可能還比較好完成，但採集之後還需要處理，因為必須考慮數據的規范與清洗，因為大量的工業數據是“臟”數據，直接存儲無法用於分析，在存儲之前，必須進行處理，對海量的數據進行處理，從技術上又提高了難度。

2、工業數據的協議不標准

互聯網數據採集一般都是我們常見的HTTP等協議，但在工業領域，會出現ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等等各類型的工業協議，而且各個自動化設備生產及集成商還會自己開發各種私有的工業協議，導致在工業協議的互聯互通上，出現了極大地難度。

很多開發人員在工業現場實施綜合自動化等項目時，遇到的最大問題及時面對眾多的工業協議，無法有效的進行解析和採集。

3、視頻傳輸所需帶寬巨大

傳統工業信息化由於都是在現場進行數據採集，視頻數據傳輸主要在區域網中進行，因此，帶寬不是主要的問題。

Ⅳ 數據採集的方法有哪些 數據採集的基本方法

1、數據採集根據採集數據的類型可以分為不同的方式，主要方式有：感測器採集、爬蟲、錄入、導入、介面等。

2、數據採集的基本方法:

（1）感測器監測數據：通過感測器，即現在應用比較廣的一個詞：物聯網。通過溫濕度感測器、氣體感測器、視頻感測器等外部硬體設備與系統進行通信，將感測器監測到的數據傳至系統中進行採集使用。

（2）第二種是新聞資訊類互聯網數據，可以通過編寫網路爬蟲，設置好數據源後進行有目標性的爬取數據。

（3）第三種通過使用系統錄入頁面將已有的數據錄入至系統中。

（4）第四種方式是針對已有的批量的結構化數據可以開發導入工具將其導入系統中。

（5）第五種方式，可以通過API介面將其他系統中的數據採集到本系統中。

Ⅵ 當今我們小學數學教育所面臨的困難和挑戰是什麼

二十一世紀的時代，飛速發展的信息，以及如何使現在的學生長大後融入社會，以及如何使他們一專多能的有用的人才，是迫切需要深入研究的主題在現代教學中，我們面對的是艱巨的任務。計算機多媒體技術集文字，圖形，圖像，聲音，動畫等多種功能為一體，無論時間限制，形象直觀，生動和強烈的感染力，學生能力，提高學生的學習興趣，學習其他媒體無法比擬的優越性。近年來，根據現代教育技術的發展和學校的實際情況的需要，學校多媒體課件的製作團隊有針對性的多媒體課件輔助教學起到了很好的教學效果。這里結合使用多媒體輔助教學在數學教學中的具體做法是什麼計算機多媒體在小學數學教學中的作用。不足之處，我謹請同行批評。

創設教學情境，激發學生的學習興趣。課堂教學水平的教學效率，這往往取決於是否積極，主動的態度參與教學活動的學生成功的主要指標。有一個完整的兒童的學習興趣，對學習有強烈的需求，積極參與學習，不懈奮斗的學習有困難的，不再覺得學習是一種負擔。多媒體技術在教學中的使用，並能創造一個良好的教學情境，加深學生的感官刺激，緊緊抓住學生的注意力，激發他們的學習起到事半功倍的效果，在教育教學活動的興趣。如：教學元角分時度假，我很喜歡小動物的運輸，電動玩具，激發他們的求知慾。設計「交易的情況，因此，他們購買的音樂，在音樂識別，識別中學，學習的心態，使學生的感性認識和理性的認識的有機融合是緊密相連的直接經驗和間接經驗。
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二，動畫的合理利用，加強認識，並促進知識，從具體到抽象的改造。數學概念，放棄支持的一個具體的形象升華抽象的文字，學生不容易被接受，使用傳統的教學方法，清楚地顯示或顯示無法觀察到的過程。多媒體技術集聲，光，色，動作等於一對一教學，我們可以充分利用多媒體的閃爍，移動，變形，因此，學生輕松，高效地在一個特定的形象認知的概念的內涵的理解。退位減少在教學兩位數的減法,23-8，在計算機屏幕上首先出現的小棒，兩捆3如何零下八，學生們可以開始自己的業務，盡量少如何發掘方法，的零根兩捆小棒和小熊在屏幕上，點擊正確的答案出??現：屏幕上，學生擺，除了小熊捆小棒，然後一起和三個小棒取出8桿，等於15小木棍。小熊做他的嘴，再加上適當的聲音和音樂。在這個過程中，學生可以親自操作，這個過程可以親眼目睹，認識到關鍵是不夠前進得雙位數字減去一個數的退位減法位加10減之一。在一系列的動態過程，學生還可以反復操作，抓住關鍵，以獲得正確的結論，學習知識，以完成教學任務。此鏈接與多媒體的色彩，閃爍，聲音，動畫，不僅能激發學生的學習興趣，而且還可以幫助學生形成一個表象，促進知識的轉化，從具體到抽象，靈感思維，提高課堂教學效率。

三，突破教學的重難點，提高課堂教學的效率，在數學教學中，靈活和合理利用多媒體輔助教學課件輔助教學和教學主要難以解決。我們知道：面積？轉了一圈，「一課成圓形矩形面積的公式推導了一圈，和」化圓「學生明白難以用傳統的教學的方法，如實物展示並不總是一個很好的解決方案與多媒體計算機顯示所有難度簡單的問題！ 1圓16等份，構成了一個近似平行四邊形，然後在上面閃爍的近似平行四邊形法術的，突出的彎曲感，強調指出，「近似」平行四邊形。約長形的上邊緣的邊緣，圓32等份，構成了一個近似的長方形，再閃爍拼，畫一個有點直。近似??長形上邊緣64個相等的部分的圓，使得一個近似矩形閃爍再次拼寫的邊緣，吸引更多的更直，拼寫圖形更接近矩形。通過介紹三個層次，採用逐次逼近的方法，加上老師及時引導，學生媒體動漫副本的演示找到點，每一個更加美好的法術圖形越來越接近矩形的數量。轉型，執行的操作的學生和在逾滲極限思想，發展學生的空間概念。這種直觀的動態轉化過程，有效地降低學生學習的難度。

增加課堂容量，及時反饋學生的學習信息，以減少學生的課業負擔，這是要增加教學的密度，40分鍾，以提高課堂教學效率。多層次，開放式，上機操作練習，是學生形成良好的數學技能的一個組成部分。在課堂教學實踐中，教師的數學問題和現實生活的密切聯系，多媒體視覺呈現，學生們一個更深刻的內涵，明確的地理問題的解決，光滑而有彈性，解決問題，提高學生解決問題的能力。教學「已知一個數的多少要求的應用題」課堂練習設計了這樣一組主題：電腦燈的音樂呈現鮮艷的色彩，生動的畫面。小青寶寶創造一個迷了路的家庭情況。綠色寶貝，每個人都有一個標題，每一個荷葉上有一個公式。年輕的孩子誰有權回答用什麼公式荷葉上，張荷葉綠色寶貝回家。讓學生互相討論，然後推薦學生操作滑鼠，以幫助年輕的孩子回家，發現第一個奇偶校驗。人機交互技術的使用，設定一個目標響應函數，如果學生犯了錯，媒體立即作出反應，有錯的話，並再次找到它。綠色的寶寶回到原來的位置，如果你找到了正確的時刻肯定和鼓勵。這里給出充分發揮多媒體技術的優勢，孩子的特點創建的情況下，以充分調動學生以學習積極性增加學生的的學習興趣，使學生發揮在學校中的發揮學校，實現一個輕松和快樂，以鞏固新知識的效果。另一個例子是括弧中的教學，是一個問題的判斷，8 +12-5 = 15 +（12-5）= 15的操作順序是一樣的，學生在手中，法官或沒有，然後多媒體CAI軟體的計算機演示，一步一步引導學生思考學生在一步一步的深入，去探索，去發現規律，聽，做，思想統一在實驗中成功或失敗，這將取決於達到學習的最佳效果。此外，學生可以根據自己的判斷來選擇學習的方向，根據他們的接受能力，選擇學習內容和進度，自主解決電腦問題給予。由於學生選擇主動獲取知識的興趣，深入討論自己的問題，無論是發展學生的智力，和對學生的個性發展，。

是開放式問題的結果，所以我的回答是，可能會出現被設計成為互動的形式，靈活應對，根據學生的回答，培養學生的發散思維和創造思維，促進他們的積極發展。

總之，在科學技術的飛速發展，計算機的作用將越來越大。在課堂教學中使用電腦輔助教學，使教學變得直觀，生動，提高學習效率。我們的教師勤奮努力，不斷探索，充分發揮傳統教育媒體的潛力，利用多媒體教學的現代化手段，不管結果如何，試圖建立一個積極，快樂，充滿智慧教學情況，學生的情感和認知的，學習的校長和教師的感受和理解，雙手和大腦，導致有機地結合起來，以促進學生的數學智能的整體和諧發展。

Ⅶ 數據採集的基本方法

常見的數據採集方式有問卷調查、查閱資料、實地考查、試驗。
1、問卷調查：問卷調查是數據收集最常用的一種方式，因為它的成本比較低，而且得到的信息也會比較全面。
2、查閱資料：查閱資料是最古老的數據收集的方式，通過查閱書籍，記錄等資料來得到自己想要的數據。
3、實地考查：實地考察是到指定的地方去做研究，指為明白一個事物的真相，勢態發展流程，而去實地進行直觀的，局部進行詳細的調查。
4、實驗：實驗收集數據的優點是數據的准確性很高，而缺點是未知性很大，不管實驗的周期還是實驗的結果都是不確定性的。

Ⅷ 教學系統設計評價中需要收集哪些數據

1．鑽研大綱、教材,確定教學目的
在鑽研大綱、教材的基礎上,掌握教材中的概念或原理在深度、廣度方面的要求,掌握教材的基本思想,確定本節課的教學目的.教學目的一般應包括知識方面、智能方面、思想教育方面.
課時教學目的要訂得具體、明確、便於執行和檢查.教學過程是一個完整的系統,制定教學目的要根據教學大綱的要求、教材內容、學生素質、教學手段等實際情況為出發點,考慮其可能性.
2．明確本節課的內容在整個教材中的地位,確定教學重點、難點
在鑽研整個教材的基礎上,明確本節課的內容在整個教材中的地位及重點和難點.所謂重點,是指關鍵性的知識,學生理解了它,其它問題就可迎刃而解.因此,不是說教材重點才重要,其它知識就不重要.所謂難點是相對的,是指學生常常容易誤解和不容易理解的部分.不同水平的學生有不同的難點.寫教案時,主要考慮這樣幾類知識常常是學習的難點：①概念抽象學生又缺乏感性認識的知識.②思維定勢帶來的負遷移.③現象復雜、文字概括性強的定律或定理.④根據教學大綱要求,不能或不必做深入闡述的知識.⑤概念相通、方法相似的知識.⑥數學知識運用到物理中而造成困難的知識.
3．組織教材,選擇教法
根據教學原則和教材特點,結合學生的具體情況和學校設備條件來組織教材考慮教法,初步構思整個教學過程.教材的組織是多種多樣的,同一教材可以有不同的組織結構.但不論是那一種結構都必須圍繞中心內容,根據教材的內在聯系貫穿重點,確定講解的層次和步驟.同時,在選擇教法上,還必須充分重視考慮如何集中學生的注意力、啟發學生的積極思維.
4．設計數學程序及時間安排
對於上課時如何復習舊知識引入新課題；新授課的內容如何展開；強調哪些重點內容；如何講解難點；最後的鞏固小結應如何進行等程序及其各部分所用的時間問題,都應在編寫教案前給予充分的考慮.
5．設計好板書、板畫
板書、板畫是課堂教學的重要組成部分,因此在編寫教案時應給予足夠的重視.板書的設計可以從鑽研分析教材的知識結構入手,也可以從分析學生的認知規律入手.

Ⅸ 在信息技術應用於課堂教學過程中遇到的問題、困難或困惑是什麼

1. 缺乏良好的信息素養、學生的信息技術水平參差不齊，課堂教學難度大。

2. 目前的情況是學生對教材上的大多數內容不感興趣學習，只對上網的游戲、聽音樂、QQ聊天、看電影等娛樂性內容樂不思蜀。

3. 教學時間不夠用且不連貫，學習受到影響，信息技術課一般每周2節，由於課時的短暫，很難讓學生在課上將知識的難、重點完全吃透，更別說做到熟練掌握

Ⅹ 你認為數據採集和分析的困難是什麼

數據採集和分析的困難是：

1、信息系統的數據無法導出和備份。有的軟體沒有數據導出和備份功能，信息系統的操作及管理人員沒有許可權登錄後台資料庫，無法採集數據。

2、信息系統沒有資料庫結構和數據字典。有的信息系統沒有單獨的數據結構表，不能提供資料庫結構和數據字典。

3、不同種類不同版本的軟體在後台資料庫配備和數據結構方面各不相同，有些系統的資料庫還採取特別加密，使軟體無法訪問系統的資料，電子資料的獲取成了計算機審計發展的瓶頸。

(10)課堂教學中哪些數據的採集比較困難擴展閱讀：

數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：

①提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致決策失誤的問題；

②信息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析；

③收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通；

④數據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍；

⑤數據分析所需資源是否得到保障。