資料庫教研

❶ 大數據學習需要學資料庫嗎

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從當前大數據平台的體系結構來看，大數據平台主要以分布式存儲和分布式計算兩大基礎技術來展開，其中分布式存儲就涉及到資料庫。大數據的數據結構與傳統的數據結構有很大的不同，傳統的資料庫數據主要以結構化數據為主，而大數據系統中的數據往往有非常復雜的數據結構，其中既有結構化數據，也有大量的非結構化數據和半結構化數據，所以目前大數據技術體系不僅會採用傳統的資料庫來存儲數據，也會採用NoSql資料庫來存儲數據，這也是大數據時代對於數據存儲方式的一個重要改變。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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❷ 南京師范大學能進國泰安資料庫嗎

可以。
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❸ 大數據時代校本教研轉型策略及路徑

大數據時代校本教研轉型策略及路徑

基於雲、物聯網、資料庫技術以及人工智慧和虛擬現實在教育中的廣泛滲透，大數據時代正催生著一場場新的教育變革。現有的教研機制如何適應大數據主導的未來?基於大數據的運用如何創新校本教研思路和策略?如何依託大數據平台探尋到最佳的校本教研轉型路徑?這正是本文試圖回答的問題。
一、大數據缺乏的傳統教研局限性
我們生活在一個被幾何級爆炸的數據包圍的時代，我們的一切行為都在產生海量的數據，這些數據被稱作「大數據」。[1]2大數據之「大」，並不僅在於「容量之大」，更大的意義在於可以藉助雲技術等手段，通過海量數據的篩選、整合和分析，解決新的問題，創造新的價值。大數據時代，傳統校本教研形態已經滯後於時代的發展。
第一，以行政命令型為主的教研管理已不能適應教研發展的新趨勢。傳統的校本教研活動因其行政主導過多、任務驅動過強、互動生成較少、過程數據欠缺等，其教研形態存在著單一性、封閉性、滯後性與靜態化的特點。教研活動更多執行的是「規定性動作」，大多數學校都是循著「期初學校安排教研計劃—教研組按計劃布置落實—分階段組織教學展示或研討—期末各部門進行教研總結」這樣的模式進行。[2]在這樣「齊步走」的統一步調中，教研的目光很難細致地聚焦到課堂真實疑難問題的研究上，研討活動更少觸及普遍學科規律探尋的應有深度。校本教研缺乏實實在在的研究歷程，案例追蹤缺少過程性資料的佐證。沒有過程，缺乏實踐數據的支撐，教研的有效性大打折扣，教研視野也很難有效拓寬。這種形態的教研活動，聚合性、開放性、創新性與動態性都明顯不足，形式化、低效化特徵突出。
第二，以經驗幫帶型為主的教研方式已不能適應教研發展的新態勢。現如今，絕大部分學校對於大數據的認識和研究尚處於起步階段，對於大數據在教育領域的探索和實踐才剛剛開始。對於如何真正地將大數據應用於教研，反饋於教育，普遍缺乏深度的認識和操作的策略。究其原因，一方面是因為傳統教研「自下而上的主題確認意識」缺乏，加上空間、時間以及技術設備的約束，教研內容無法直接喚起教師教研的內在需求，無法直接對其課堂產生輻射與效益，因此難以吸引教師深度參與。另一方面，面對新時期急劇變化的教研態勢，更多的學校沒有主動與時代對接，無法前瞻性地為教師提供思維自由碰撞的教研平台(比如活動前後討論平台的提供)，無法適時、足量地為其提供教育科研所需要的數據支持與技術便利，教師教研的多元合作與深度拓展缺乏足夠的凝聚與吸引。這樣的教研必然無法在大數據時代展現應有的價值與活力。
二、大數據時代校本教研的轉型策略
面對海量信息呼嘯而來的大數據時代，面對以「移動互聯和平板觸控技術」為核心的雲計算、雲存儲、雲教育、雲課堂、雲教研疊加出現的全新教育態勢，中小學校該如何應對這種前所未有的教育變革?有哪些好的教研策略與應用範式呢?
(一)核心視角轉型：由關注「教」轉向聚焦「學」
「師本」還是「生本」一度成為教研熱議的話題。以「誰」為本體現的是一種教學觀念的更新，更展現的是一種教學行動的選擇。傳統的教學教研當中，學生主體的評價往往是最單薄的——聽課者大多隻能根據經驗來假想學生的體驗，這種隔靴搔癢式的評價弊端，源於一個重要因素的缺席——沒有足夠的數據源可提供學情分析與實證考據。
大數據時代的到來，恰恰能夠對這種缺失作出有效轉化。藉助視頻傳輸、數據收集、點對點終端、雲存儲伺服器和個性化的數據分析軟體等，能夠從技術層面解決數據源缺乏的問題，對數據的全面處理和分析，可以讓學生個體化的感受得以精準的量化與顯現。學生在教學活動進程中的現實需求與即時心態，也可以經過技術的轉化和動態整合分析變得可讀、可視、可量化。這就為教研視角由關注「教」轉向關注「學」提供了強大的技術支持與解讀保障，為學情的研究與預判提供了更為鮮活的素材。我們甚至還可以利用流媒體視頻和數據分析等手段，幫助教師跟蹤學生的即時學習情況，從而根據他們的能力等級水平制訂相應的教學計劃並調整策略方案，更好地開展有針對性的個性化學習研究。
藉助大數據的運用，課堂有了一個全新的觀察視角，教學研討有了一個全新的視點，站在學生學情分析與預判的角度去改變教師的教學行為已經成為可能。當技術能夠幫助我們了解每個學生的需求之後，綿延了兩千多年的「因材施教」思想，是否離我們更近一些?
(二)常態方法轉型：由經驗重復轉向數據實證
傳統的校本教研往往是經驗式的。我們總是主觀地揣定某些教育因素對學生很重要，哪些變數對課堂有影響，然後，再依據自己的判定，通過一次次反復的實踐來驗證這些主觀經驗的可靠性。這種以經驗為主導的傳統教研往往存在著主觀化、臆測式、靈感型的缺陷，常常容易出現「問題不夠『草根』、目標比較寬泛、實證相對缺乏」等狀況。研究後與研究前相比，對問題的認識高度與解決程度並沒有質的提升。究其原因，是研究之前沒有深入的問題質疑和數據調查，研究中缺乏足夠的數據比對和邏輯分析，研究後少了細致的演繹分析及實踐認證。
大數據時代的來臨，為有效解決經驗重復型教研的痼疾找到了憑借和方向。依據實驗數據的收集、整理和分析所得，能有效確立教研主題，讓研究直指現實問題的解決；依託「雲教研、雲管理」平台，過去無法收集與分析的數據都被新的技術手段賦予了獲取的可能，為有效展開問題的探究與課題的論證提供了技術保障。這種依託數據實證的教研更加具有科學性、邏輯性和說服力。正如魏忠博士在《教育正悄悄發生一場革命》一書中所說：「教育將繼經濟學之後，不再是一個靠理念和經驗傳承的社會科學和道德良心的學科，大數據時代的教育，將變成一門實實在在的實證科學。」[1]3明確的目標監控、海量的數據支撐、清晰的過程性案例資料，強大的數據分析與論證，配以與之緊密融合的教與研創新平台，讓教研更加充滿創新與活力。
(三)實踐模式轉型：從零散問題研究轉向系列項目研究
「指令式」、任務驅動式教研在我國中小學普遍存在，其被動接受式的研究心態、直指結論的研究方式、以分散點狀活動替代系列研究實踐的研討模式，讓校本教研難以貼地而行，最終導致教研成果的可信度、可推廣度不高。新時期的教研必須從形式化、表層化、零散狀的教研形態中轉變出來，向主題化、系列化、課題化、項目化教研轉型，這也是由大數據時代的教育和研究特點所決定的。
大數據時代，由於教學平台、教研平台、管理平台已經有效對接，各個層面、各個系列的數據已經可以共享到大教育的「雲平台」，大數據技術將較嫻熟地運用於課堂和教研的方方面面。無論是自上而下的數據調用，還是自下而上的數據收集，都已經或者能夠成為中小學教育教研的常態。技術手段的創新與變革，為教育大數據的儲存、整合、分析創造了條件。「蘇醒的數據能夠說話」，尤其是當研究者開始自覺地、有意識地將數據採集、轉化和運用，當作一種大數據時代系列性、周期性、可比對性的常態研究去做，這種經過甄別、篩選的數據，將成為主題教研、項目研究的最強有力的實證，也必將給那些原本因為技術或條件限制無法便利地獲取研究數據而苦惱的教師們帶來教研思路的突變，並將最終實現校本教研的實踐模式由零散問題研究向系列項目研究轉型。
三、大數據時代校本教研的轉型路徑
(一)「雲課堂」研究：技術與數據更好地服務於「學」
新技術就在身邊，你用與不用，它都在那裡。蘇州工業園區星海小學讓「ipad進課堂」，以數字技術帶動教學教研，為我們提供了研究大數據運用的全新視角。2014年，該校開啟了以移動網路為平台、ipad為終端的實驗教學，通過新技術的應用，構建了以生為本的「雲課堂」，在很大程度上改變了傳統「教」與「學」的方式。雲課堂技術支撐的核心是「雲計算」。它是一種計算方式，通過大量網路連接的統一管理和調度，將大量信息和資源按需向用戶提供服務。這種全息服務的網路就叫作「雲」。「雲」就像一個專業的「信息提款機」，其強大的信息技術和極為豐富的立體數據資源，為學生的學、教師的教、團隊的研搭建了多維互動的「雲平台」。[3]
該校基於大數據時代教研方式轉變的研判，並在充分調查、論證和研發的基礎上，為師生數字化的學與研搭建了一整套自主的雲存儲伺服器，每個ipad上都安裝了用於雲存儲和分享的「網盤精靈」，學生和教師都能在其中建立一個單獨的存儲空間，每位教師製作的課件、收集的實驗數據等，都能在第一時間上傳到伺服器，全校師生都能在第一時間下載所需資源。各科老師還能藉助無線平台和應用軟體，協同開展數據上傳下載、數據存儲與分析的嘗試與研究，許多或大或小的教研探究活動都在強大的數據平台支持下進行，網路教研讓更多的教師提升了教研的動力。比如，英語學科將ipad接入課堂後，學生可以在家裡錄制自己朗讀和吟唱的視頻，上傳到「網盤精靈」，為教師即時了解學生學習狀態和學習成效，提供了第一手的研究和分析資料。鮮活的數據讓教學的跟蹤與預判成為常態。[4]
再比如，亞洲教育網自主研發的「三網智慧泛教育雲平台」，就是一種「三網融合、泛在學習」的公共智慧雲，它利用雲計算、物聯網和虛擬化等新技術來升級校園網、城域網，其創建的「教育雲+互動電視+電子書包」新模式開啟了教育信息化新紀元，為全方位、大范圍地實現多校、多地教育資源共享、教育成果分享、教學研的互動打下了基礎。[5]10-11
(二)「實證研究」：加強數據論證，探尋「普適」規律
近些年，依託於數據實證的教研探索已然展開，微格教研、片段教研、主題教研等應運而生。這些教研模式大多採用的是「實證研究」的方式。它們都是通過對研究對象大量的觀察、實驗和調查，獲取客觀數據，從個別到一般，歸納出事物的本質屬性和發展規律的一類研究方法。這些教研模式以問題研究為基礎，以教學案例為載體，以數據分析為根據，對教學教研工作進行了微格化、片段化、前置化和主題實踐性論證，依託數據探尋規律，教研成果更加清晰、顯性、有效。
近幾年，上海靜安區開始在7所幼兒園和9所小學試點實施「社會性與情緒能力養成」實踐項目研究。經過近百名教師長達四年多的摸索和改進，如今，靜安區小學階段的「社會性與情緒能力養成」課程正逐步走向成熟，其研究方法之一就是「實證研究」。他們以「社會性情緒」項目為主題，探索出依靠「數據終端」去記錄每一個學生、每一堂課、每一個環節表現的數據收集方法。例如，在一節擁有六個環節的課堂上，大部分時間內學生的節奏都是緊密跟隨教師，但是在某個環節，大多數學生停留的時間遠遠超過了教師。這就提醒我們，這個環節需要著重研究，需要調整，也許這個部分的內容非常吸引學生，也有可能這部分內容難度較高，他們需要更多的時間來閱讀與消化。這種藉助大數據進行教研探索的方法也適合於我們在課堂中更有效地去捕捉學生點滴行為的微觀研究。可以這樣說，大數據時代的到來，讓跟蹤每一個數據成為可能，從而讓研究「人性」成為可能。而對於教育研究者來說，我們將比任何時候都更接近發現真正的學生。
(三)「項目研究」：用證據支撐評價，用項目推進教研
2014年，蘇州市教育局設立了「義務教育質量綜合評價改革」等五大教改項目，從全市范圍遴選了50所特色鮮明的學校組建項目學校共同體，推進項目研究的實施。在研究過程中，各項目學校有效地藉助雲計算、物聯網和虛擬化等新技術來升級校園網，努力將雲技術與物聯網進行高度融合，對全方位、個性化的過程數據和研究資源的上傳、存儲、整合與分析進行了必要的硬體配置和軟體開發，然後在嚴格的過程管理中依託平台、依託案例、依託數據開展系列主題研究和項目實踐論證。目前，項目研究進展順利，也取得了可喜的成果。以蘇州工業園區星海小學為例，學校以「十佳」取代「三好」，推出了「十佳星海娃」多元評價體系，率先開啟了蘇州市「義務教育質量綜合評價改革」的實踐與研究。項目研究中，全面的資源和個性化的數據收集與分析是項目推進的基礎，研究的進程中共享研究資源、分享教育成果，使研究者與被研究者實現有效互動是研究成功的關鍵。為有效地整合資源，顯化數據，蘇州工業園區星海小學推出了「星海娃」自主申報、「四葉草」積點獎章、金點子徵集、小公民系列招募等個性化實踐案例，拓寬了評價體系，豐富了評價數據。與「星海娃」評價體系相配套，蘇州工業園區星海小學還創新出「四葉草」小公民實踐中心等多元評價支撐系統，並著手開發「星海師生成長檔案在線跟蹤平台」，該平台全面支持綠色評價體系，以開放共享的「雲」資源平台的無縫對接，消除學校、家庭及社會間的信息孤島，以電腦、手機、電視、平板等多終端實現了教師、學生、家長的輕松上傳與訪問，從而有力地促進了綠色評價研究資源的優化配置。[5]281-282蘇州工業園區星海小學項目建設試點的初步探索說明，數據實證讓教研更加准確，更為科學，「用證據支撐評價，用項目推進教研」成了校本教研的一條可行之路。

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❺ 資料庫管理系統常見的數據模型有層次模型，網狀模型和什麼

資料庫管理系統常見的數據模型有層次模型，網狀模型和語義模型。

在關系模型基礎上增加全新的數據構造器和數據處理原語，用來表達復雜的結構和豐富的語義的一類新的數據模型。

資料庫管理系統是一個能夠提供數據錄入、修改、查詢的數據操作軟體，具有數據定義、數據操作、數據存儲與管理、數據維護、通信等功能，且能夠允許多用戶使用。另外，資料庫管理系統的發展與計算機技術發展密切相關。

為此，若要進一步完善計算機資料庫管理系統，技術人員就應當不斷創新、改革計算機技術，並不斷拓寬計算機資料庫管理系統的應用范圍，從而真正促進計算機資料庫管理系統技術的革新。

(5)資料庫教研擴展閱讀：

資料庫管理應盡可能地消除了冗餘，但是並沒有完全消除，而是控制大量資料庫固有的冗餘。例如，為了表現數據間的關系，數據項的重復一般是必要的，有時為了提高性能也會重復一些數據項。

通過消除或控制冗餘，可降低不一致性產生的危險。如果數據項在資料庫中只存儲了一次，則任何對該值的更新均只需進行一次，而且新的值立即就被所有用戶獲得。

如果數據項不只存儲了一次，而且系統意識到這點，系統將可以確保該項的所有拷貝都保持一致。不幸的是，許多DBMS都不能自動確保這種類型的一致性。

資料庫應該被有許可權的用戶共享。DBMS的引入使更多的用戶可以更方便的共享更多的數據。新的應用程序可以依賴於資料庫中已經存在的數據，並且只增加沒有存儲的數據，而不用重新定義所有的數據需求。