大数据驱动创新创业教育变革:理论与实践

发布时间：2018-05-21 11:11

  本文选题：大数据 + 创新创业教育　； 参考：《清华大学教育研究》2016年03期

【摘要】：文章首先阐述了新形势下我国创新创业教育的重要性、内涵以及大数据技术的相关含义和研究进展,分析了现阶段创新创业教育中存在的问题。其次,针对现有问题分别从应用需求、应用框架、应用内容和应用流程四个角度入手,论述了大数据给创新创业教育带来的变革。在应用需求方面,展示了政府、学校、机构、企业与市场在创新创业教育中对大数据的广泛需求;在应用框架方面,基于数据支撑、云服务平台搭建和应用服务系统,构建创新创业教育大数据平台,通过数据采集、储存、挖掘和分析,为创新创业教育提供大数据支撑;在应用内容方面,根据创新创业教育的内涵,结合大数据技术,剖析大数据如何融入创新创业教育和有效提高创新创业教育的科学性;在应用流程方面,描述了大数据在创新创业教育中的操作步骤。最后文章探索了运用大数据提升创新创业教育质量的途径。
[Abstract]:This paper first expounds the importance and connotation of innovative entrepreneurship education in China under the new situation, as well as the relevant meanings and research progress of big data technology, and analyzes the problems existing in innovative entrepreneurship education at the present stage. Secondly, according to the existing problems from the application requirements, application framework, application content and application process, this paper discusses the innovation of innovative entrepreneurship education brought by big data. In terms of application requirements, it shows the extensive demand of government, schools, institutions, enterprises and markets for big data in innovative entrepreneurship education; in application framework, cloud service platform is built and applied service system based on data support. The big data platform of innovative entrepreneurship education is constructed, which provides big data support for innovative entrepreneurship education through data collection, storage, mining and analysis. In application content, according to the connotation of innovative entrepreneurship education, it combines big data technology. This paper analyzes how to integrate big data into innovative entrepreneurship education and effectively improves the scientific nature of innovative entrepreneurship education, and describes the operational steps of big data in innovative entrepreneurship education in the aspect of application process. Finally, the article explores the way to improve the quality of innovative entrepreneurship education by using big data.
【作者单位】： 中南大学公共管理学院;
【分类号】：G647.38

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