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第1章 研究背景1

1.1 产业背景1

1.1.1 快速发展的产业特征1

1.1.2 工作室主导的企业类型3

1.1.3 技艺融合的综合性人才3

1.2 专业教学背景4

1.2.1 适应产业发展的专业体系4

1.2.2 创意设计引领的培养过程5

1.2.3 技艺融合的实践教学环境6

1.3 人才培养背景7

1.3.1 高速增长的人才需求预测7

1.3.2 产教融合的人才培养方式7

1.4 教育大数据的技术背景8

1.5 高职教育专业人才培养中存在的问题9

1.6 整体研究思路10

第2章 教育大数据关键技术11

2.1 教育大数据的属性和特征12

2.1.1 教育大数据的分类12

2.1.2 教育大数据的属性和存在形式13

2.1.3 教育大数据的特征14

2.2 教育大数据的采集方式15

2.3 教育大数据存储技术15

2.3.1 NoSQL数据库16

2.3.2 HBase数据库18

2.3.3 MySQL Sharding19

2.3.4 Azure SQL Database19

2.4 教育大数据分析与挖掘19

2.4.1 关联规则学习20

2.4.2 聚类分析22

2.4.3 Hive架构24

2.4.4 MapReduce计算模型26

2.5 教育大数据典型应用28

2.6 面临的挑战31

第3章 数字媒体专业群人才培养体系的构建34

3.1 数字媒体专业群34

3.2 传统的人才培养体系35

3.2.1 培养目标35

3.2.2 培养内容37

3.2.3 教学方法38

3.2.4 教学手段39

3.2.5 教师队伍41

3.2.6 教学环境42

3.2.7 质量监控43

3.3 基于8C的数字媒体专业群人才培养体系45

3.3.1 职业竞争力模型46

3.3.2 课程体系47

3.3.3 团队建设49

3.3.4 有效教学50

3.3.5 教学资源库55

3.3.6 校企协同57

3.3.7 质量评价58

3.3.8 大数据分析系统66

3.4 案例：数字媒体应用技术专业标准66

3.4.1 专业建设发展情况66

3.4.2 培养目标与规格69

3.4.3 就业方向70

3.4.4 毕业要求72

3.4.5 课程体系与核心课程（教学内容）73

3.4.6 集中时段实践教学安排81

3.4.7 教学及课程安排81

3.4.8 继续专业学习深造建议86

第4章 职业竞争力87

4.1 人才能力模型87

4.1.1 胜任力概述87

4.1.2 胜任力特征90

4.1.3 胜任力构成91

4.1.4 胜任力分类91

4.1.5 胜任力模型95

4.2 职业竞争力的概念99

4.2.1 职业竞争力概述99

4.2.2 职业竞争力模型100

4.2.3 职业竞争力模型建立步骤103

4.2.4 职业竞争力模型案例106

4.3 基于职业竞争力的专业开发流程110

4.3.1 专业开发的步骤110

4.3.2 专业开发的组织实施110

4.4 基于职业竞争力的课程开发流程113

4.4.1 课程开发的步骤113

4.4.2 课程开发的组织实施114

4.4.3 案例115

第5章 “深信高斯”大数据分析系统118

5.1 整体架构118

5.1.1 系统开发概述118

5.1.2 系统分析与设计118

5.2 数据采集和存储子系统124

5.3 智能专业分析子系统127

5.3.1 智能专业分析模块127

5.3.2 信息化教学监控分析模块140

5.4 智能专业诊断子系统143

5.4.1 自我诊断模块143

5.4.2 多元诊断模块152

5.4.3 专业诊断与管理子系统153

5.4.4 输出状态数据展示模块155

第6章 数字媒体专业群教学资源库164

6.1 资源库平台介绍165

6.2 资源库主要建设工作167

6.2.1 确定人才培养规格167

6.2.2 构建资源库体系架构169

6.2.3 建立资源分类体系171

6.2.4 建设“17＋1”个应用子库171

6.2.5 建好课程资源子库174

6.3 资源库课程开发及应用181

6.3.1 确定课程定位182

6.3.2 开展课程调研182

6.3.3 课程整体设计183

6.3.4 制作课程内容树183

6.3.5 教学单元设计184

6.3.6 资源开发与制作185

6.3.7 资源上传与审核186

6.3.8 教学应用187

6.4 微课资源设计制作189

6.4.1 微课的概念189

6.4.2 微课设计制作的步骤189

6.5 典型学习方案197

6.5.1 翻转课堂学习方案197

6.5.2 线上线下混合学习方案198

6.5.3 基于SPOC的个人定制式学习方案200

6.5.4 碎片化学习方案201

6.6 应用成效202

6.6.1 引入大师、企业专家，促进专业与产业对接202

6.6.2 汇集优质资源，提升教师教学能力203

6.6.3 创新UU威客平台，提升学生创新创意创业能力203

6.6.4 引入国际化资源，促进专业国际化发展204

6.6.5 为文化创意产业输送新技术204

6.6.6 为文化创意产业输送解决方案204

6.6.7 为文化创意产业输送国际标准204

第7章 基于大数据的课堂有效教学205

7.1 有效教学研究综述205

7.1.1 概念界定205

7.1.2 国内外研究现状207

7.1.3 研究局限209

7.1.4 代表性标准评述210

7.2 大数据支持下的高职有效教学212

7.2.1 高职教与学特征分析212

7.2.2 高职有效教学影响因素213

7.2.3 大数据与高职有效教学215

7.2.4 大数据支持下的高职有效教学设计217

7.3 有效教学实施218

7.3.1 有效教学实施原则218

7.3.2 有效教学实施过程219

7.3.3 有效教学实施保障224

7.4 有效教学实施案例225

第8章 教学团队建设237

8.1 教学团队建设引入大数据系统的意义237

8.1.1 必要性237

8.1.2 预期效果237

8.2 “深信高斯”大数据系统在教师个体中的运用238

8.2.1 教师增能238

8.2.2 开展教学研究239

8.2.3 教学质量改进241

8.2.4 教师教学资源建设244

8.3 教师职业生涯发展路径246

8.3.1 二类教师分类发展机制246

8.3.2 三项教师激励项目247

8.3.3 四级职业发展规划249

8.4 大数据平台下的教师绩效评价250

8.4.1 高职教师绩效评价模型250

8.4.2 高职教师绩效评价指标258

8.5 “深信高斯”大数据系统在团队整体建设中的运用266

8.5.1 确定团队建设目标266

8.5.2 制订团队建设规划267

8.6 团队文化和机制建设268

8.6.1 教学团队文化建设268

8.6.2 教学团队机制建设270

第9章 专业教学诊断与改进274

9.1 现状分析274

9.1.1 国内外现状分析274

9.1.2 学校现状分析276

9.1.3 存在的问题分析277

9.2 专业教学诊断与改进整体思路278

9.2.1 建设依据278

9.2.2 建设原则278

9.2.3 “五个一”建设思路279

9.2.4 建设保障280

9.3 基于大数据的专业教学诊断与改进281

9.3.1 构建诊改体系，培育质量文化281

9.3.2 设计指标要素，多元质量监控284

9.3.3 建设智能平台，精细质量管理286

9.3.4 建立诊改机制，持续质量改进287

9.3.5 确立实施路径，稳控诊改节奏290

参考文献292