互联网大数据背景下加强气象教育培训质量监控的若干思考
张 敏
广东省气象探测数据中心 广东广州 510110
摘 要： 加强学习和干部教育培训工作在我党治国理政中发挥着十分重要的作用。自党的十八大以来，气象部门始终坚持计划性、系统性、统筹性原则，在现代化气象建设的基础上，积极开创气象干部教育和学历后专业继续教育培训工作，现基本形成了“分层分类”气象教育培训新格局。因此，本文重点分析互联网大数据背景下加强气象教育培训质量监控的若干思考。
关键词： 大数据背景；气象教育培训；质量监控；思考
1 我国气象教育培训现状
自2012年以来，气象培训学员的整体满意度水平高达95.4分；截止到到2017年，针对国家级在职培训，气象部门共完成815期，培训不同种类的学员高达3.2万人次，平均每天的培训量高达89.3万人。随着科学技术和信息化技术的快速发展，借助于远程培训基本满足了各级气象部门和基层台站职工的远程在线学习要求。
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由定义6，图6中存在3组最底层并行工序任务串：①pts1={pt47,pt48,pt49}，pts2={pt4,10,pt4,11}；②pts3={pt4,16,pt4,17}，pts4={pt4,18}；③pts5={pt41,pt42,pt43}，pts6={pt44}。
针对学历后专业继续教育培训方面，气象部门不断延伸培训内容，使其涵盖气象基础教育、世界先进水平、气象业务管理等方面的内容，构建起了与气象事业发展相关的全覆盖、网格化的气象教育培训体系。培训的人群主要集中在预报、观测、服务、资料等不同的群体，而培训方式主要包括基础类、上岗、岗位、新知识新技术等方面的培训。
2 互联网大数据背景下气象教育培训质量监控内容
2.1 数据采集
数据采集的开展需在数据平台的基础上进行，应积极借鉴“教育大数据结构模型”理论，根据“数据采集、数据处理、数据分析、数据应用”的流程，在大数据理念的基础上尽快构建与之相关的大数据平台。其中数据采集层的主要作用是采集信息和对应的数据信息，同时还能对数据进行储存和质量控制；将展现层与数据分析进行结合可实现数据的分类和分析；将服务层与数据应用集合则能生成对应的产品，并实时推送相关的数据信息。为确保全流程数据采集的正常进行，需积极打造出相应的数据平台。其一是“训前”的数据采集，主要包括培训要求、以往调训、人才信息、需求调查等方面的数据信息；其二是“训中”数据采集，包括教学中的数据、教育管理中的数据和校园活动数据等；其三是“训后”数据收集，包括学习情况、工作能力、培训带来的效益等，“训前”、“训中”和“训后”的数据采集可对培训项目进行完善，同时还能制定出科学有效的决策。
2.2 数据分析
从大量数据中提取相关信息和知识的过程称之为数据分析。数据分析在气象教育培训质量监控中发挥着十分重要的作用，会对数据产品的生成产生影响。因此，根据不同的分类方式可以将教育质量监控数据划分为四种类型：其一，根据覆盖领域不同，将数据划分为管理类项目、业务类培训项目；其二，结合不同的培训内容，将其划分为基础、上岗和委托三种不同的培训项目；其三，根据其的重要程度不同，将其划分为局重点、局面上和院重点；其四，根据时间序列规则的不同，划分数据时可通过年度和阅读培训项目的对其进行划分。只有对培训数据划分为不同的种类，才能将培训项目分类的科学性与合理性水平体现出来，同时还能进一步增强数据统计分析的规范化特征。
2.3 数据产品研发
在加强顶层数据平台设计的过程中，应按照“训前、训中、训后”的全流程数据采集思路进行。可从以下几方面入手：①增强大数据意识，始终遵循“一切业务数据化”的原则，对培训质量进行实时监控，做好数据信息流的统计分析，尽快开发不同种类的数据产品，以提升决策的科学化水平；②利用自身掌握的知识科学设置采集指标。可结合当前评估指标和国家对干部教育培训的具体要求，加大研究评估指标的力度，对现有的数据采集指标进行改进；③尽管制定出数据采集指标、数据质量控制和数据分类等标准要求，体现出培训质量监控大数据的科学、规范化水平。
3 互联网大数据背景下加强气象教育培训质量监控的思考
3.1 加强顶层数据平台设计
数据产品研发的主要目的是在互联网大数据背景下的教学管理、教学与课程设计、研发培训项目等内容，以确保气象教育培训质量得到大幅度增强。在分析预警类产品的过程中，可从学院学习经历、学习行为、构建学院知识模型等方面体现培训的针对性，并实时监控不同种类的指标数据，以反馈警示阈值。在分析与管理决策的相关产品时，为提升决策的科学性水平，可以根据培训对象自身需求、制定的培训计划和落实规划进度等方面，进而为提供相关的决策服务。
3.2 注重教育培训数据的共享
中国气象局在2017年9月就已经指出了进一步促进气象部门数据资源的汇聚互联、共建共享，推动气象数据资源内外部开放的计划。具体内容是：①统一国家——省级强部门的数据信息。当前，国家级气象教育培训机构以干部学院及其分院为主，应结合相关标准，对培训数据云平台加强建设，并实时采集各类培训数据；②实现气象培训与气象大数据之间的对接与共享。如可向气象教育培训机构开放气象基础业务数据、业务运行数据、服务数据等，以在极短的时间内找出培训中出现的问题，进而制定出科学有效的解决对策，以提升培训质量监控效果；③已有平台间的数据共享。在实际的气象教育培训中，应做好评估系统、远程平台、教务系统之间的对接，进而形成数据资源库，可通过调取相关数据来生成对应的气象产品，充分发挥出数据资源的作用。
3.3 完善相关制度和运行机制
应使用科学有效的方式建立完善的数据管理模式，确保互联网大数据背景下的培训质量监控工作可以顺利推进。①为更好的获取、保存、研究和利用气象教育培训质量监控数据，应尽快编写《气象教育培训大数据发展及应用指南》、《气象教育培训数据管理办法》等，管理细则的制定需包含机制、技术、方法等不同层面；②对现有的教育数据管理机构不断进行完善，包括数据生产、使用、管理等部门，并对各部门的责任进行明确；③在现有技术的基础上，制定出同气象教育培训相关的基础数据采集和质量管理标准，保证数据管理机制、数据流程和质量管理的规范化；④为方便日后气象数据的汇聚共享，应对数据集的归档和长期保存机制进行明确。
2.1 2组治疗前后患侧下肢疼痛VAS评分比较 术后4及12周后，2组患者VAS评分均较前一个时间点呈明显下降趋势(P<0.05，0.01)，且低于同时间点对照组(均P<0.05)。见表2。
参考文献：
[1]莫忻娟.大数据视角下基于教育质量监测的实践与思考[J].江苏教育研究，2017(32).
[2]张敏强，凡细珍，郭凯茵，钟阳.大数据理念下教育质量监测评价的变革与发展[J].现代教育论坛，2016(3).
作者简介： 张敏(1992-)，女，汉族，广东兴宁人，本科，助理工程师，从事气象教育培训工作。
标签：大数据背景论文; 气象教育培训论文; 质量监控论文; 思考论文; 广东省气象探测数据中心论文;