Data mining is the most important step to improve teachers' data intel的简体中文翻译

Data mining is the most important s

Data mining is the most important step to improve teachers' data intelligence. Data decision-making must rely on methods such as statistics and data mining. As a data analysis method, these methods have become the technical tools of school data team. School administrators and teachers need to understand how data mining and learning analysis methods actually work to identify learner centered problems. Data mining as a teacher depends on mastering the core skills of big data. "The core technologies of big data include massive parallel processing database, distributed file system, distributed database, cloud computing platform, Internet and scalable storage system." Teachers mine school data to find common problems in student learning or teacher education. This is a prerequisite for making data-driven teaching decisions.Mastering students' big data is the starting point for teachers to improve data intelligence. Unlike in the past, student big data is no longer data. It is easier to quantify students' learning objectives and motivation, learning needs and teachers' feedback, teachers' teaching methods, schools, culture, as well as clear and difficult intangible data such as students' test scores, class scores and school district rankings. The process of school data mining needs to establish a school data team. School data analysis model the model should have a clear framework, including data source, data content, data analysis method selection, action plan, current situation analysis, education strategy improvement, etc. Consciously improve your data intelligence.
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数据挖掘是提高教师数据智能最重要的一步。数据决策必须依靠统计和数据挖掘等方法。作为一种数据分析方法,这些方法已经成为学校数据团队的技术工具。学校管理人员和教师需要了解数据挖掘和学习分析方法如何实际工作以识别以学习者为中心的问题。数据挖掘为师,有赖于掌握大数据的核心技能。“大数据的核心技术包括海量并行处理数据库、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。” 教师挖掘学校数据以发现学生学习或教师教育中的常见问题。这是做出数据驱动的教学决策的先决条件。<br>掌握学生的大数据是教师提升数据智能的出发点。与过去不同,学生大数据不再是数据。更容易量化学生的学习目标和动机、学习需求和教师反馈、教师的教学方法、学校、文化,以及学生的考试成绩、班级成绩和学区排名等清晰难懂的无形数据。学校数据挖掘的过程需要建立学校数据团队。学校数据分析模型模型应该有一个清晰的框架,包括数据来源、数据内容、数据分析方法选择、行动计划、现状分析、教育策略改进等。有意识地提高你的数据智能。
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数据挖掘是提高教师数据智能的重要环节。数据决策必须依靠统计和数据挖掘等方法。作为一种数据分析方法,这些方法已经成为学校数据团队的技术工具。学校管理者和教师需要了解数据挖掘和学习分析方法在识别以学习者为中心的问题方面的实际作用。作为一名教师,数据挖掘依赖于掌握大数据的核心技能。“大数据的核心技术包括海量并行处理数据库、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。”教师挖掘学校数据以发现学生学习或教师教育中的常见问题。这是做出数据驱动教学决策的先决条件。<br>掌握学生的大数据是教师提高数据智能的起点。与过去不同,学生大数据不再是数据。更容易量化学生的学习目标和动机、学习需求和教师的反馈、教师的教学方法、学校、文化,以及清晰而困难的无形数据,如学生的考试成绩、班级成绩和学区排名。学校数据挖掘的过程需要建立一个学校数据团队。学校数据分析模型该模型应具有明确的框架,包括数据来源、数据内容、数据分析方法选择、行动计划、现状分析、教育策略改进等,自觉提高您的数据智能。
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数据挖掘是提高教师数据智能最重要的一步。数据决策必须依靠统计和数据挖掘等方法。作为一种数据分析方法,这些方法已经成为学校数据团队的技术工具。学校管理者和教师需要了解数据挖掘和学习分析方法实际上是如何识别以学习者为中心的问题的。数据挖掘作为一名教师,有赖于掌握大数据的核心技能。“大数据的核心技术包括海量并行处理数据库、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。”教师挖掘学校数据以发现学生学习或教师教育中的常见问题。这是做出数据驱动教学决策的先决条件。掌握学生大数据是教师提高数据智能的起点。与过去不同,学生大数据不再是数据。更容易量化学生的学习目标和动机、学习需求和教师的反馈、教师的教学方法、学校、文化,以及学生的考试成绩、班级成绩、学区排名等清晰难懂的无形数据。学校数据挖掘的过程需要建立学校数据团队。学校数据分析模型模型要有明确的框架,包括数据来源、数据内容、数据分析方法选择、行动计划、现状分析、教育策略改进等。有意识地提高你的数据智能。
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