大数据在电力教育培训中有什么样的应用

　　电力教育培训具有十分悠久的历史，时代的进步、科学技术的发展不断推动着电力教育培训的进一步发展。传统的电力教育培训存在很大的盲目性和局限性。随着信息技术的发展，电力教育培训的方式发生了深刻变化，培训教育手段得到了极大的丰富。特别是大数据技术的出现，给电力教育培训带来了全新的理念，给电力教育培训注入了强大的动力。运用大数据相关技术建立科学的电力教育培训分析模型，将隐涵于历年的培训数据中的信息挖掘出来，彻底解决电力教育培训中长期存在的困惑和难题，提高电力教育培训的针对性和时效性。通过对国网四川省电力公司及技能培训中心（四川电力职业技术学院）、行业内电力教育培训机构、行业外电力教育培训机构目前行业电力教育培训现状进行了大量的调研与分析，运用大数据技术的特性，结合电力行业特点和实际建立了一个电力教育培训大数据平台。旨在通过对电力教育培训大数据的挖掘，来提高电力教育培训的质量。

　　当前大数据时代，各类教育平台中逐步存储起各类数据，并且海量地增长着。充分整合利用这些数据，作为教育决策依据，可提高决策的合理性、科学性和精准性。电力教育培训是中心的核心业务，其涉及到中心的教学、管理和服务等各个领域，因此本文对中心内部、系统内基层单位、上级主管培训部门以及20 个系统内培训机构和100 个系统外培训机构进行调研，从电力教育培训的各个领域进行调研设计并逐步展开实施，最后对调研结果信息进行全面性、针对性及实效性分析。通过大数据平台来发现中心在电力教育培训中存在的缺陷，进而有针对性的去解决问题、转变工作思路，并以中心在电力教育培训中的可持续发展为目标去不断的尝试教学创新模式，提高电力教育培训的质量。

　　结合电力教育培训特点和大数据技术对调研结果分别从两个角度出发进行分析，分别是从大数据对电力教育培训的影响角度分析以及从培训数据本身分析。

　　1） 从大数据对电力教育培训的影响进行分析

　　改变电力教育培训中对数据价值的认识。大数据的最大特点和优点就是可以关注到学员的微观表现，例如学员上课接打手机次数、课堂上的表情和说话情况等。这些数据对其他个体没有意义，但将所有学员的数据综合起来就能解答许多在培训过程中的所遇到的各种疑问，甚至是一些在过去无法解决的难题。而与传统数据最明显的区别是，这些数据收集工作与学生自己的行为是完全独立的，这使得数据具有客观和真实性。

　　方便教师更全面了解每一个学员。大数据让教师能够更方便获得每一个学员的真实信息。另外，也能够帮助教师根据学员整体学习情况制定合理的培训管理方案，选择最合理、最能让全体学员接受的教学模式，从而提高教师的工作效率和学员的学习效率。

　　帮助学员进行个性化高效学习。学员借助“大数据”，可以更好地了解自己的学习状况，针对性开展自主学习，提高学习效率。大数据帮助我们以全新的视角判断事物的可行性和利弊性；详尽地展现了在传统教学方式下无法察觉到的深层次学习状态，进而有条件为每个学员提供个性化教学服务。

　　2） 从培训数据本身分析

　　数据异构性：培训数据数量繁多、类型繁杂，主要分为各类结构化和非结构化数据，包括培训管理数据、培训资源数据、学员信息数据、视频监控数据等。若要从中提取出有用的信息，需在数据集成时将数据进行转换。

　　数据质量：培训数据量大不一定就代表信息量或者数据价值的增大，相反很多时候意味着信息垃圾的泛滥。调研数据中存在数据不一致、数据重复录入等大数据集成中所遇到的问题，究其原因：一方面单个系统不能容纳从不同数据源集成的海量数据；另一方面如果在集成的过程中仅仅简单地将所有数据聚集在一起而不作任何数据清洗，会使得过多的无用数据干扰后续的数据分析过程。所以需对数据进行质量监控管理。

　　数据存储方式：在大数据时代下，对数据存储的要求越来越高，则需要采用新的数据存储方式来应对数据爆炸，不能再依赖传统的关系数据库存储数据。

　　数据共享性：对于电力教育培训工作人员、教师和学员，结构复杂的培训数据共享程度低，造成资源浪费，则需对数据进行整合平台建设，合理高效利用数据资源。