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邝邹飞调研道路运输信息化建设和“隐患清零”行动

2018-05-25 20:37 来源:中国广播网

  邝邹飞调研道路运输信息化建设和“隐患清零”行动

  百度城市学是随着城市的发展,城市问题日益增加,研究和解决城市问题日益为城市发展所必须而产生和发展的。半城市化地区位于城市与农村的过渡地段,是城乡二元体制的集中体现地区,是城市空间扩张的前沿板块,也是城乡统筹发展的抓手和突破点。

半城市化地区位于城市与农村的过渡地段,是城乡二元体制的集中体现地区,是城市空间扩张的前沿板块,也是城乡统筹发展的抓手和突破点。《办法》根据管理需要,界定了几个层面的职责主体:首先,明确了市政府统筹全市数字城管工作的地位,同时明确市城管办负责全市“数字城管”的规划建设、组织实施、指挥协调和监督考核工作。

  2.构建工业遗产的产品服务组合层结合工业遗产的工业符号、工业元素、工业气息,打造“研究、设计、传播、培训、营销、展示”六位一体的特色文化创意产业园区,抓住高铁时代的契机,积极吸引国内外有实力、高水平的企业、高端人才、创意团队、科研机构来发展文化创意产业,坚持引资、引企、引智“三管齐下”。2.既要落实积分落户政策,也要落实积分承租公租房、积分入学等政策。

  发展社会主义民主,必须完善社会主义法治,努力推进人民民主的制度化、规范化、程序化,把人民群众的民主要求,包括人的权利、人的利益、人的安全、人的自由、人的平等、人的全面发展等纳入法治化轨道,落实人民群众的知情权、参与权、选择权和监督权,使公民的政治参与既能在具体的制度上得到保障,又能在有序的轨道上逐步扩大,进一步巩固和发展民主团结、生动活泼、安定和谐的政治局面。习近平总书记曾两次实地视察,七次就良渚遗址保护、申遗工作做出重要批示。

二、做法目前,数字化城市管理工作国家和省还未有相关法规或规章加以规范,杭州作为先行一步的全国第一个通过验收的试点城市,管理的形式已为各级领导和部门认可,原确立的各项运作机制已趋于成熟,立法时机已经成熟。

  遵循发展规律。

  尤其是要突出高层次研究,坚持研究先行,以研究带规划、保护、建设、管理、经营。通过对工业遗产“原汁原味、最小干预”的保护与利用,进而实现让老年人在工业遗产中追忆历史,让青年人在工业遗产中体验时尚;让外国人在工业遗产中感受中国,让中国人在工业遗产中品味世界。

  至2015年,主城区共开通清洁直运线路354条,垃圾分类生活小区基本实现全覆盖,被评为全国首批生活垃圾分类示范城市。

  保护城市湿地生境,提高城市环境是市民共同的事业,维护城市湿地健康的生态环境必须靠市民的共同努力。(1)“总体贫困集聚低,发展动态较好”和“总体贫困集聚较低,发展动态相对平稳”的大型保障房住区:初始居民当前贫困不严重、住区对非贫困住户也有较好的市场吸引力,说明已经进入相对良性的发展轨迹。

  县级以上城市人民政府园林绿化主管部门负责本地区城市湿地资源保护以及城市湿地公园的规划、建设和管理。

  百度杭州是良渚文明的发祥地之一。

  《条例》规定:“环境保护行政主管部门根据污染物排放申报、实际排放等情况对污染物排放许可证实施定期检查,定期检查情况载入污染物排放许可证副本,并记入污染物排放许可证管理档案。相邻的学科如城市地理学(包括自然地理与人文地理)、城市社会学等也随着社会意识形态的变化和社会发展的需要而或冷或热。

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  邝邹飞调研道路运输信息化建设和“隐患清零”行动

 
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邝邹飞调研道路运输信息化建设和“隐患清零”行动

2018-05-25 17:25:11 来源: 光明日报
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百度 3.去“三点半课堂”这里的“三点半课堂”指正在建设及完善中的社区课堂。

????当前,教育大数据研究和应用已经引起我国政府的高度重视。国务院《促进大数据发展行动纲要》提出“探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用”,《教育信息化“十三五”规划》强调积极发挥教育大数据在教育管理平台建设和学习空间应用等方面的重要作用。“十三五”期间,大数据与教育的深度融合已成为必然趋势。可以预见,在今后一段时间我国教育大数据研究和应用将获得更快发展。

????大数据给教育行业带来重大影响

????大数据技术是21世纪最具时代标志的技术之一。国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》中提出“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合”。

????大数据给教育行业带来了重大影响。基于大数据的精确学情诊断、个性化学习分析和智能决策支持,大大提升了教育品质,对促进教育公平、提高教育质量、优化教育治理都具有重要作用,已成为实现教育现代化必不可少的重要支撑。教育大数据的主要作用突出体现在:

????第一,有利于促进个性化学习。基于大数据,可以精细刻画学生特点、洞察学生学习需求、引导学生学习过程、诊断学生学习结果。通过对学习者学习背景和过程相关的各种数据测量、收集和分析,从海量学生相关的数据中归纳分析各自的学习风格和学习行为,进而提供个性化的学习支持。例如美国亚利桑那州立大学运用Knewton在线教育服务系统来提高学生的数学水平,系统通过数据分析区分出每个学生的优缺点并提供有针对性指导,全校2000名学生使用该系统两学期之后,毕业率从64%升高到75%,学生成绩也获得大幅增长。

????第二,有利于实现差异化教学。大数据可以在保障教育规模的情况下实现差异化,一方面可以因材施教,教师可以根据学生的不同需求推荐合适的学习资源,另一方面可以达成更大的教育规模。比如,MOOC(慕课)平台突破了传统教育中实体教室的限制,课程受众面极广,能同时满足数十万学习者学习需求。在教学过程中,MOOC平台可依托大数据构建学习者体验模型对其线上课程进行评估,进行线上课程的再设计、改变课程学习顺序、优化教学策略,为每一个学习者提供不同的教学服务,从而实现规模化下的多样化、个性化教学。

????第三,有利于实施精细化管理。传统教育环境下,教育管理部门或决策制定者依据的数据是受限的,一般是静态的、局部的、零散的、滞后的数据,或是逐级申报、过滤加工后的数据。很多时候只能凭经验在做管理、决策。大数据根据社会各方面的综合数据来源,可实现实时精确观察和分析,对于推进教育管理从经验型、粗放型、封闭型向精细化、智能化、可视化转变具有重要意义。以学校课程设计为例,美国加州马鞍山学院所开发的SHERPA(高等教育个性化服务建议助理系统),能根据学生的喜好为他们的课程、时段和可选节次作出推荐,帮助学校课程设计咨询专家解决学生所面临的选课难题。此外,该系统还通过智能分析为教师和课程设计者提供反馈,使他们能有的放矢改进教材。

????第四,有利于提供智能化服务。大数据可以采集分析管理者、家长、教师、学生的各方面行为记录,全面提升服务质量,为学习者、教师、家长等提供更好的服务。对教育大数据的全面收集、准确分析、合理利用,已成为学校提升服务能力,形成用数据说话、用数据决策、用数据管理,利用数据开展精准服务的驱动力。如在择校服务方面,运用大数据智能分析技术可助力破解教育择校感性化难题,推进理性择校。美国教育科学院推出的“高校导航(college navigator)”项目,该项目通过对全美7000多所高校各类资源指标(如所在地区、学费、奖学金资助、入学率和毕业率等)进行大数据分析并对所有大学进行排序和筛选,进而帮助家长和学生找到理想中的大学。

????我国教育大数据开发利用面临难题

????我国教育大数据开发利用已经具备一定基础,但还面临不少问题。自《教育信息化十年发展规划(2011-2020年)》颁布实施以来,通过建设教育资源公共服务平台和教育管理公共服务平台积累了教育教学和教育管理两方面大量数据;同时,我国在基于大规模在线开放课程的数据汇聚方面也已初具规模,这都为开展教育大数据研究和应用提供了一定基础。然而,还存在以下不足:

????第一,数据类型比较单一。不是实时采集,很多是结果性数据,而并不是及时的、过程性数据。

????第二,数据规模还很不够,目前通过“两平台”和第三方服务机构积累的数据量相比于我国庞大教育规模而言还较为有限,难以满足深度挖掘分析的需求。

????第三,缺乏对教育数据的深度分析、挖掘、利用。对海量教育数据的挖掘分析具有很强的专业性,缺乏有效的技术、工具、产品、服务。

????第四,跨界数据的整合不够。教育行业的很多应用需求不是光靠教育系统内部的数据能分析的,还需进行跨界数据整合,比如人口数据、地理数据等对于提升教育治理水平就具有重要价值。

????第五,对大数据研究和开发的支持力度不足、队伍不强。我国虽已发布大数据的国家发展计划,但对于教育大数据的各项研究还需要更多关注,不仅需要尽快考虑在教育大数据研究专项等方面进行布局,还需要一批既懂技术又懂教育的专业机构和人员,目前我们在力量准备上有所不足。

????第六,教育大数据标准与安全问题面临挑战。对教育大数据的准确、规范、统一使用和管理缺乏相应法律法规和技术标准支持,在教育大数据共享、开放、交换、交易、安全等方面的有效监管和规范还不太到位,制约教育大数据的健康发展。

????如何积极稳妥发展我国教育大数据

????为积极稳妥发展我国教育大数据,笔者认为应注意以下问题:

????第一,制定大数据教育应用的宏观规划和行动计划。基于国家大数据驱动战略,尽快编制我国教育行业大数据研究、开发、应用的宏观规划和行动计划方案,指导各级教育管理部门、教育机构推进教育大数据开发和应用。

????第二,加强我国教育大数据基础建设。依托现有国家教育资源公共服务平台、中小学生学籍系统等基础数据库,建立覆盖全国的教育大数据基础平台和管理体系,一方面有利于充分挖掘利用,另一方面有利于合理监管。

????第三,积极开展教育大数据的应用创新和示范。以教育机构、企事业单位为依托,在全国建立若干教育大数据应用示范区、示范点,在个性化学习服务、教育管理决策等方面开展有针对性的应用创新示范,为后续推广积累经验。

????第四,大幅提升我国教育大数据服务创新能力。成立教育大数据联盟,组建专业团队,启动专项工程,针对教育大数据基本理论、关键技术和应用模式开展研究,聚焦学生核心素养、高考改革等教育热点问题,开展应用示范。

????第五,加快推进我国教育大数据标准规范和法律法规建设。积极制定教育大数据采集、交易等相关法律法规,尽快启动教育大数据相关标准规范研究制定工作,保障教育大数据的安全、规范获取和及时、有效利用。(作者:教育大数据应用技术国家工程实验室主任、华中师范大学校长 杨宗凯)

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