教師讀《大資料時代》有感範文

我們已經進入了大資料時代。《大資料時代》裡用豐富翔實的例子告訴了我們這一點。書中所述，一個東西出故障不是瞬間的，而是一個漸變的過程。通過收集相關資料，可以預先捕捉到故障的訊號，繼而可以事先採取措施預防。大資料時代，我們可以“通過找出一個關聯物並監控它，預測未來”。書中所給的大量例子可以看出，大資料時代，海量的資料分析被廣泛運用於商業、交通、公共衛生、企業管理和教育部門，它在悄然改變著我們的生活、工作與思維。正如馬雲所說，大家還沒搞清PC時代的時候，移動網際網路來了，還沒搞清移動網際網路的時候，大資料時代來了。

在大資料時代，需要的資料不再是隨機抽樣而是全體資料，即“樣本=總體”。這樣，忽視了精確性，但也避免了隨機取樣過程中存在的偏見和對某些細節進一步分析的忽視。與小資料分析相比，混雜和模糊是海量的大資料分析的亮點而不是缺點。因為根據統計，只有5%的數字資料是結構化的且能適用於傳統資料庫，不過不接受混亂，剩下的95%的非結構化資料就無法被利用，比如網頁和視訊資源。通過接受不精確性，我們打開了一個從沒有涉足的世界的窗戶。文章引用了微軟資料設計專家帕特.赫蘭德的“略有瑕疵的答案並不會傷了商家的胃口，因為他們更看重高頻率”。和谷歌前任資訊長道格拉斯.梅里爾的“寬容錯誤會給我們帶來更多的價值”來說明這一點。

這兩句話又何嘗不適用於生活中的方方面面呢？若想發揮一個人的優點，就要忽視他的缺點，要想一個人取得更大的進步，走個更遠，最有效的方法是寬容他的小錯誤。

在某些行業或某個行業的某個方面的確如此，但不是所有的事情都理應這樣。比如，商家利用資料預測人們需要什麼就可以，他們不需要原因，他們需要的是點選率。但是，具體情況需要具體分析，如拿英語教學來說，就就學生學習英語來說，我們不主張他們探究為什麼而主張他們瞭解是什麼和怎麼樣，但如果某學校通過大資料分析得知很多人不喜歡英語，教師不僅僅需要知道有很多學生不學英語，而且還需要知道他們為什麼不學英語，是英語教學存在問題，還是學生對英語的認識不足，還是其他學科作業太多，這樣才能有效調整教學。就一些厭學的學生來講，只有找到厭學現象背後隱藏的真正原因，才能正確解決厭學這一問題。在一切都可以量化的大資料時代，以下幾個方面的問題值得我們思考和應對。首先，冷冰冰的資料代替了一切。這尤其是在對教師和學生的評價方面，其弊端是顯而易見的。有些重要的東西，比如教師和學生的品行是無法用數字來衡量的，死的單一的數字絕對不能全面衡量人活生生的豐富的人的特徵。其次，大資料時代，人喪失了個人隱私。無處不在的“第三隻眼”著實令人恐怖和煩惱，亞馬孫監視著我們的購物習慣，谷歌監視著我們的網頁瀏覽習慣，而微博似乎什麼都知道。你會不時收到一些不想看到的簡訊、郵件、廣告等等，人肉搜尋無所不能，個人的隱私都被裸露在光天化日之下，這嚴重違背了強調個人意志，以人為本的理念。然而，毋容置疑，無論願不願意，每個人被置身於大資料時代中，它在改變著我們的生活、工作和思維。怎樣鼓勵其增長，遏制其危害是亟待解決的課題。需要建立新的模式法律使收集和使用資料的人為其行為承擔責任，而不是也不能阻止它的發展。

作為教師，必須將埋於作業和考試的頭抬起，瞭解世界教育的發展動向，轉變理念和教學方式。