國家提供哪些相關的教師數據

Ⅰ 數據顯示我國教師達1792.97萬人，這組數據說明了什麼

在如今這個復雜紛繁的社會，隨著社會競爭壓力的不斷增大，很多大學生就業越來越困難，職業的選擇本來就是一個優勝劣汰的過程，一旦有人成功，那麼意味著會有更多的人失敗。隨著教師行業的不斷改善，從事教師職業的人數越來越多。據某項數據顯示我國教師達1792.97萬人，這組數據到底說明了什麼呢？下面就由小編來為您具體闡述。

總而言之，我認為教師行業的前景是非常好的，不僅因為教師會受到各行各業的尊重，也因為它的穩定性和相對輕松，讓很多的畢業生選擇了從事教師工作。總之，以上就是小編的個人理解，希望能夠幫助到你。

Ⅱ 義務教育專任教師總數1057萬，這一數據說明了什麼

義務教育專任教師總數1057萬，這一數據說明教育一直都是國之重任，並且也是被大家所普遍重視的。只有通過教育才能使全體社會公民想素質教育邁進。可見每一個數據都在向我們表明國家對於教育的重視。通過擴大義務教育的教師數量更大程度上的提高整個教育行業的質量，實現師資充足，這樣才不會讓某些地方的師資匱乏而影響教育的發展。不知道大家有沒有了解過邊遠地區的教育，在很多邊遠地區以及貧困地區教育的普及程度是遠遠不夠的，他們的很多地方都是師資匱乏。通常都是一個老師教很多門課程，以及一個老師教很多個班，這非常影響孩子的教育。所以說義務教育專任教師數量的增加也是可以解決這一問題，可以使師資的力量更加的強大。

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