文档介绍：互联网+
与学生全方面发展
西安高新第二学校 李国皎
互联网“加”助力知行课程
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学生家庭作业为何那么多？
能不能少布置些作业？
为何老师不敢降低作业量？
问题1：
常有这么一句话：
多学一点、多做一点、多练一移动终端：
学生自带平板电脑（智能可携带设备）。
3、智慧教学平台：
以慕课系统为基础进行深度开发，既满足课前、课中、课后交互式教学要求，又满足学生个性化学习需求；同时利用大数据统计及行为分析对学生知识掌握情况、学习能力及思维情况进行分析，为教师教育教学活动设计提供参考。
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二、教学模式再造
基本知识和技能
把基本知识和技能学习前置到课前,学生经过自主学习微课和完成进阶练习,初步了解并掌握基本知识和基本技能，并能处理简单实际问题
数学问题处理
课中经过交流讨论+自主学习深入开展问题导引概念了解和问题处理学习,并体验处理问题方法多样性
拓展与探究
梳理已学知识,学习复杂问题数学处理
翻转课堂模式
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二、教学模式再造
大数据统计及行为分析：
按照次序详细统计学生每一天在学习过程中进行各种操作行为，如：行为类型、内容、开始时间、结束时间、时长等，借助教学平台，教师、家长能够及时了解学生在这段时间中都做了些什么，对学生学习过程也起到制约作用。教师能够经过筛选查询了解学习过程行为逻辑与学习效果关系，便于指导学生更加好、更有效学习。
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二、教学模式再造
大数据统计及行为分析：
按照次序详细统计学生每一天在学习过程中进行各种操作行为，如：行为类型、内容、开始时间、结束时间、时长等，借助教学平台，教师、家长能够及时了解学生在这段时间中都做了些什么，对学生学习过程也起到制约作用。教师能够经过筛选查询了解学习过程行为逻辑与学习效果关系，便于指导学生更加好、更有效学习。
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大数据挖掘经典案例（1）
超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛企业（Wal Mart）拥有世界上最大数据仓库系统之一。为了能够准确了解用户在其门店购置习惯，沃尔玛对其用户购物行为进行了购物篮关联规则分析，从而知道用户经常一起购置商品有哪些。在沃尔玛庞大数据仓库里集合了其全部门店详细原始交易数据，在这些原始交易数据基础上，沃尔玛利用数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。一个令人惊奇和意外结果出现了："跟尿不湿一起购置最多商品竟是啤酒"！这是数据挖掘技术对历史数据进行分析结果，反应是数据内在规律。那么这个结果符合现实情况吗？是否是一个有用知识？是否有利用价值？
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为了验证这一结果，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，他们揭示了一个隐藏在"尿不湿与啤酒"背后美国消费者一个行为模式：在美国，到超市去买婴儿尿不湿是一些年轻父亲下班后日常工作，而他们中有30%～40%人同时也会为自己买一些啤酒。产生这一现象原因是：美国太太们常嘱咐她们丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢啤酒。另一个情况是丈夫们在买啤酒时突然记起他们责任，又去买了尿不湿。既然尿不湿与啤酒一起被购置机会很多，那么沃尔玛就在他们全部门店里将尿不湿与啤酒并排摆放在一起，结果是得到了尿不湿与啤酒销售量双双增加。
大数据挖掘经典案例（1）
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美国一名男子闯进他家附近一家美国零售连锁超市Target店铺（美国第三大零售商塔吉特）进行抗议："你们竟然给我17岁女儿发婴儿尿片和童车优惠券。"店铺经理立刻向来者认可错误，不过其实该经理并不知道这一行为是总企业运行数据挖掘结果。如图2-1所表示。一个月后，这位父亲来道歉，因为这时他才知道他女儿确实怀孕了。Target比这位父亲知道他女儿怀孕时间足足早了一个月。
大数据挖掘经典案例（2）
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Target能够经过分析女性客户购置统计，"猜出"哪些是孕妇。他们从Target数据仓库中挖掘出25项与怀孕高度相关商品，制作"怀孕预测"指数。比如他们发觉女性会在怀孕四个月左右，大量购置无香味乳液。以此为依据推算出预产期后，就抢先一步将孕妇装、婴儿床等折扣券寄给客户来吸引客户购置。
大数据挖掘经典案例（2）
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按常规思维，尿不湿与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发觉数据内这一有价值规律。
按常规思维，怀孕作为一个隐私，父母必定知道最早，若不是借助数据挖掘技术