大数据的教育领域应用之研究

大数据的教育领域应用之研究

伴随着信息通信技术的创新与发展,人类社会开始步入大数据时代。我们能够感知和记录更大规模和更多种类的数据,并且通过对这些数据的分析和处理,深度挖掘蕴含其中的内在信息及核心价值。作为“人类世界的下一个自然资源”,大数据正在成为促进组织创新、产业升级和经济发展的强大驱动力,在现代社会的诸多行业领域中有着旺盛的应用需求和广阔的应用前景。其中,教育领域被认为是一个大数据的重要应用领域,研究大数据应用与教育领域的深度融合,是

我国教育发展的现实需求和未来趋势。本论文的主要研究内容是,基于大数据及其教育领域应用的理论探讨和实践解析,提出对我国发展大数据教育领域应用的建议。在理论探讨方面,从多视角出发诠释大数据的概念内涵,通过历史脉络梳理把握大数据教育领域应用的发展态势,对大数据应用在教育领域中的实践意义与途径进行了阐述；在实践解析方面,结合美国大数据教育领域应用实践中的现实案例阐释大数据应用驱动下的教育发展和变革,分析大数据教育领域应用在实际推进过程中面临的挑战和社会风险,最后在总结美国经验的基础上提出发展我国大数据教育领域应用的建议。在论文的第一章“绪论”中,主要涉及大数据教育领域应用的研究这一论题的引入,包括研究

背景与研究意义的阐释、国内外研究成果的梳理以及研究思路与研究方法、研究创新与不足的说明等内容。第二、三、四、五、六章是论文的主体部分,主要围绕大数据的教育领域应用展开理论探讨和实践分析。第二章“大数据概览”对大数据的定义、理论基础、发展沿革、

社会价值及潜在风险、关键技术和实践流程做出系统阐述；第三章“大数据教育领域应用的历史发展脉络、实践意义与途径”对大数据教育领域应用的历史发展阶段及其特征进行梳理,对大数据教育领域应用的实践意义与实践途径加以阐述；第四章“大数据在美国国家、区域和学校教育发展层面的应用”基于美国的应用实践,解析大数据在国家、区域和学校教育发展层面的应用场景和模式；第五章“大数据在美国教育重点领域中的应用”基于美国的应用实践,着重阐述大数据应用驱动下的教学、学习、评价、科研、管理和服务等教育重点领域的变革和发展；第六章“大数据教育领域应用面临的挑战”对可能影响大数据教育领域应用顺利开展的诸项因素进行剖析。第七章“发展我国大数据教育领域应用的建议”在分析和总结美国经验的基础上,分别从宏观和微观角度出发,提出促进我国大数据教育领域应用发展的实施建议。

数据库的发展与应用

数据库的发展与应用 数据库是指长期保存在计算机的存储设备上、并按照某种模型组织起来的、可以被各种用户或应用共享的数据的集合。数据库管理系统是指提供各种数据管理服务的计算机软件系统，这种服务包括数据对象定义、数据存储与备份、数据访问与更新、数据统计与分析、数据安全保护、数据库运行管理以及数据库建立和维护等。 由于企业信息化的目的就是要以现代信息技术为手段，对伴随着企业生产和经营过程而产生的数据进行收集、加工、管理和利用，以改善企业生产经营的整体效率，增强企业的竞争力。所以，数据库是企业信息化不可缺少的工具，是绝大部分企业信息系统的核心。 数据库技术的发展，已经成为先进信息技术的重要组成部分，是现代计算机信息系统和计算机应用系统的基础和核心。数据库技术最初产生于20世纪60年代中期，根据数据模型的发展，可以划分为三个阶段：第一代的网状、层次数据库系统；第二代的关系数据库系统；第三代的以面向对象模型为主要特征的数据库系统。 第一代数据库的代表是1969年IBM公司研制的层次模型的数据库管理系统IMS和70年代美国数据库系统语言协商CODASYL下属数据库任务组DBTG提议的网状模型。层次数据库的数据模型是有根的定向有序树，网状模型对应的是有向图。这两种数据库奠定了现代数据库发展的基础。这两种数据库具有如下共同点：都支持三级模式，如外模式、模式、内模式。保证数据库系统具有数据与程序的物理独立性和一定的逻辑独立性；都用存取路径来表示数据之间的联系；都有独立的数据定义语言；都是导航式的数据操纵语言。 第二代数据库的主要特征是支持关系数据模型，包括数据结构、关系操作、数据完整性。他们具有以下特点：关系模型的概念单一，实体和实体之间的连系用关系来表示；以关系数学为基础；数据的物理存储和存取路径对用户不透明；关系数据库语言是非过程化的。 第三代数据库产生于80年代，随着科学技术的不断进步，各个行业领域对数据库技术提出了更多的需求，关系型数据库已经不能完全满足需求，于是产生了第三代数据库。主要有以下特征：1.支持数据管理、对象管理和知识管理；2.保持和继承了第二代数据库系统的技术；3.对其它系统开放，支持数据库语言标准，支持标准网络协议，有良好的可移植性、可连接性、可扩展性和互操作性等。第三代数据库支持多种数据模型（比如关系模型和面向对象的模型），并和诸多新技术相结合（比如分布处理技术、并行计算技术、人工智能技术、多媒体技术、模糊技术），广泛应用于多个领域（商业管理、GIS、计划统计等），由此也衍生出多种新的数据库技术。 分布式数据库允许用户开发的应用程序把多个物理分开的、通过网络互联的数据库当作一个完整的数据库看待。并行数据库通过cluster技术把一个大的事务分散到cluster中的多个节点去执行，提高了数据库的吞吐和容错性。多媒体数据库提供了一系列用来存储图像、音频和视频对象类型，更好地对多媒体数据进行存储、管理、查询。模糊数据库是存储、组织、管理和操纵模糊数据库的数据库，可以用于模糊知识处理。 在现在的社会经济发展形势下，数据库的应用更为广泛，作用也更为重要。可以说数据、计算机硬件和数据库应用，这三者推动着数据库技术与系统的发展。数据库要管理的数据的复杂度和数据量都在迅速增长；计算机硬件平台的发展仍然实践着摩尔定律；数据库应用迅速向深度、广度扩展。尤其是互联网的出现，极大地改变了数据库的应用环境，向数据库领域提出了前所未有的技术挑战。这些因素的变化推动着数据库技术的进步,出现了一批新的数据库技术，如Web数据库技术、并行数据库技术、数据仓库与联机分析技术、数据挖掘与商务智能技术、内容管理技术、海量数据管理技术等。限于篇幅，本文不可能逐一去展开来阐述这些方面的变化，只是从这些变化中归纳出数据库技术发展呈现出的突出特点。

大数据在教育领域如何应用

大数据在教育领域如何应用？[转] 数据（data），一般而言是指通过科学实验、检验、统计等方式所获得的，用于科学研究、技术设计、查证、决策等目的的数值。通过全面、准确、系统地测量、收集、记录、分类、存储这些数据，再经过严格地统计、分析、检验这些数据，就能得出一些很有说服力的结论。大规模、长期地测量、记录、存储、统计、分析这些数据，所获得的海量数据就是大数据（big data）。在制作大数据时，需要严格的方案设计、变量控制和统计检验等，不然所获得的大数据就是不全面、不准确、无价值或价值不大的。 在教育特别是在学校教育中，数据成为教学改进最为显著的指标。通常，这些数据主要是指考试成绩。当然，也可以包括入学率、出勤率、辍学率、升学率等。对于具体的课堂教学来说，数据应该是能说明教学效果的，比如学生识字的准确率、作业的正确率、多方面发展的表现率——积极参与课堂科学的举手次数，回答问题的次数、时长与正确率，师生互动的频率与时长。进一步具体来说，例如每个学生回答一个问题所用的时间是多长，不同学生在同一问题上所用时长的区别有多大，整体回答的正确率是多少，这些具体的数据经过专门的收集、分类、整理、统计、分析就成为大数据。 分析大数据助力教学改革 近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域，有人大胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。 大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用于统计和分析。 而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。 教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。 现在，大数据分析已经被应用到美国的公共教育中，成为教学改革的重要力量。为了顺应并推动这一趋势，美国联邦政府教育部2012年参与了一项耗资2亿美元的公共教育中的大数据计划。这一计划旨在通过运用大数据分析来改善教育。联邦教育部从财政预算中支出2500万美元，用于理解学生在个性化层面是怎样学习的。部分综述了该计划的数据和案例已经在美国教育部教育技术办公室2012年4月10日发布的《通过教育数据挖掘和学习分析增进教与学（公共评论草案）》中披露出来。 美国教育部门对大数据的运用主要是创造了“学习分析系统”——一个数

大数据分析应用的九大领域

大数据分析应用的九大领域 2014/6/26 11:13 随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每天都可以看到大数据的一些新奇的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据的分析影响，但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢?下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用，这些都是大数据在分析应用上的关键领域： 1.理解客户、满足客户服务需求 大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。在一般情况下，建立出数据模型进行预测。比如美国的着名零售商Target就是通过大数据的分析，得到有价值的信息，精准得预测到客户在什么时候想要小孩。另外，通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平，政府也能了解到选民的偏好。 2.业务流程优化 大数据也更多的帮助业务流程的优化。可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的分析来进行改进，这其中就包括了人才招聘的优化。 3.大数据正在改善我们的生活 大数据不单单只是应用于企业和政府，同样也适用我们生活当中的每个人。我们可以利用穿戴的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据，这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。而且还利用利用大数据分析来寻找属于我们的爱情，大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。

2020教育大数据行业趋势及存在的问题

2020年教育大数据行业趋势及存在的问题 2020年

目录 1.教育大数据行业前景趋势 (4) 1.1产品种类趋于多样化 (4) 1.2数据安全意识不断增强 (4) 1.3产学研合力谋求突破 (5) 1.4教育数据研究人员不断增加 (5) 1.5市场发展前景广阔 (6) 1.6行业协同整合成为趋势 (6) 1.7生态化建设进一步开放 (7) 1.8需求开拓 (7) 2.教育大数据行业现状 (8) 2.1教育大数据行业定义及产业链分析 (8) 2.2教育大数据市场规模分析 (10) 2.3教育大数据市场运营情况分析 (10) 3.教育大数据行业存在的问题 (13) 3.1数据标准有待完善 (13) 3.2数据采集覆盖面窄 (13) 3.3模型构建专业性不足 (14) 3.4产品服务单一 (14) 3.5开放共享尚未形成 (15) 3.6隐私保护有待完善 (15)

3.7供应链整合度低 (15) 3.8产业结构调整进展缓慢 (15) 4.教育大数据行业政策环境分析 (16) 4.1教育大数据行业政策环境分析 (16) 4.2教育大数据行业经济环境分析 (17) 4.3教育大数据行业社会环境分析 (17) 4.4教育大数据行业技术环境分析 (17) 5.教育大数据行业竞争分析 (19) 5.1教育大数据行业竞争分析 (19) 5.1.1对上游议价能力分析 (19) 5.1.2对下游议价能力分析 (19) 5.1.3潜在进入者分析 (20) 5.1.4替代品或替代服务分析 (20) 5.2中国教育大数据行业品牌竞争格局分析 (21) 5.3中国教育大数据行业竞争强度分析 (21) 6.教育大数据产业投资分析 (22) 6.1中国教育大数据技术投资趋势分析 (22) 6.2中国教育大数据行业投资风险 (22) 6.3中国教育大数据行业投资收益 (23)

大数据技术及其在教育领域的应用

大数据技术及其在教育领域的应用大数据是一个正在发展中的概念。到目前为止，学术界对于 “大数据”一词还没有准确、统一的定义。著名学者涂子沛在《大 数据》一书中指出：“大数据（BigData）是指那些大小已经超出了 传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容 量数据，一般以‘以太节’为单位。大数据之大，并不仅仅在于容 量之大，更大的意义在于通过对海量数据的交换、整合和分析，发 现新的知识，创造新的价值，带来‘大知识’、‘大科技’、‘大 利润’和‘大发展’。 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们 获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间。互联网时 代的数据正在迅速膨胀，它决定着组织的未来发展，随着时间的推 移，人们将越来越意识到数据对组织的重要性。对于企业组织来 讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数 据进行分析能揭示隐藏其中的知识信息，对大数据的二次开发则是 通过大数据创造出新产品和服务。例如，Facebook通过结合大量用 户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模 式。大数据这股汹涌浪潮正在兴起，将给各行各业的发展模式和决 策带来前所未有的革新与挑战，教育领域同样不可避免，面临新的 挑战和机遇。 大数据在教育领域中的主要应用 近年来，随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇，教 育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域，有人大 胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。

大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用于统计和分析。 而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世，也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出，大数据将掀起新的教育革命，比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。 教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据，我们就能发现这些重要信息，并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时，它还能改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。 1. 革新教育理念和教育思维 随着大数据时代的来临，教育大数据深刻改变着教育理念、教育思维方式。新的时代，教育领域充满了大数据，诸如学生、教师的一言一行，学校里的一切事物，都可以转化为数据。当每个在校学生都能用计算机终端学习时，包括上课、读书、写笔记、做作业、发微博、进行实验、讨论问题、参加各种活动等，这些都将成为教育大数据的来源。大数据比起传统的数字具有深刻的含义和价值。例如，对于一张试卷、一次考试，考试得分为90分，它可以是简简单单的一个传统的数字，但如果换一个角度来分析，把它作为一个数据来看待，就可以得到其背后所隐含的许多充满想象力的数据信息：可以是每一大题的得分，每一小题的得分，每一题选择了什么选项，每一题花了多少时间，是否修改过选项，做题的顺序有

大数据应用的五个典型应用场景

大数据应用的五个典型应用场景 来源：中国计算机报时间：2015-03-24 11:31:09 作者： 数据观在网上查找的大数据应用的几个典型场景，分享给大家！ "数据将成为一种战略性原料，每一个企业、科研团队和政府，都有责任有目的地搜集、处理、分析、索引数据。"电子科技大学互联网中心主任周涛号召企业投身大数据，对大数据怦然心动的企业也确实很多。但基于对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT专业人士的广泛调研，IBM发现，大多数企业都已经认识到'大数据'改善决策流程和业务成效的潜能，但他们却不知道该如何入手。 的确，在主动或被动迎接大数据时代之时，企业管理人员迫切需要在实干之前，明确很多问题的答案：3V之外大数据还具备何种属性什么是大数据解决之道的要素大数据实施是否有章可循...... 以《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书为引子，IBM的大数据战略努力令企业的诸多疑惑迎刃而解。在此基础上，以"智慧的分析洞察"为核心的IBM大数据价值体系中的五大典型业务需求和对应的落地实践，形象化地展现了大数据如何驱动企业商业价值的增长。 IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠 明确发力点 在大数据和分析领域，IBM公认已经具备了充分的技术优势。IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示："数据构成了智慧地球的三大元素：物联化(instrumented)、互连化(interconnected)和智能化(intelligent)，而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式，带来'大数据'这场信息社会的变革。作为大数据领域的领导者，IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式；助力企业进行基于这场信息革命的业务转型，获取竞争机遇和不可估量的商业价值。" 要实现这一愿景，有必要知晓企业对应用大数据的认知程度和接受程度。IBM商业价值研究院和牛津大学赛德商学院联手实施了一项调研，并共同撰写发布了《分析：大数据在现

大数据在教学中的运用

大数据在教学中的运用 大数据时代的到来，是传统的教育研究走向科学实证的重大机遇。大数据时代的到来，让所有社会科学领域能够借由前沿技术的发展从宏观群体走向微观个体，让跟踪每一人的数据成为了可能，从而让研究“人性”成为了可能。对于我们教师而言，通过大数据的分析,可以让我们更了解自己的学生。 那么，大数据将给教育带来什么？如何通过大数据真正实现“以学生为本”的理念，真正读懂我们的学生？ 一张试卷，它带给我们的数据是什么？可以是简简单单的一个90分，但如果我们通过大数据，我们可以得到很多信息：每一大题的得分，每一小题的得分，每一题选择了什么选项，每一题花了多少时间，是否修改过选项，做题的顺序有没有跳跃，什么时候翻卷子，有没有时间进行检查，检查了哪些题目，涂改了哪些题目……等等，这些信息远远比一个92 分要来的有价值得多。不单是考试，课堂、课程、师生互动的各个环节都渗透了这些大数据。 这些数据，该如何去处理与统计？这些数据究竟可不可信、有没有代表性？数据对于帮助我们去认识千差万别的学生有何作用呢？所以，大数据在教育中的应用，其最重大的意义，就是能够让我们走近每一个学生的真实。 在大多数教研活动中，评判一个课堂的好坏，更多是专家审美型的——教师的环节设计是否层层递进，提出的问题是否有效，环节设置与本节活动的目标是否契合，等等。而学生在这个课堂中的体验，大部分时间是被完全忽略的，即使获得了关注，也往往是“被代表”的——听课者会根据自己的经验来假设学生的体验，而学生真正的体验如何，却没有强大的技术与数据源可提供分析与实证。 大数据的到来，能从技术层面让体验者的感受得以量化与显现。学生在一个课堂中的需求与态度，经由大数据的处理变得可视，这也提供了教研活动以更为鲜活的素材——倾听学生成为了可能，教师有了了解学生的途径与方法，从学生的需求出发改变教学行为成为了可能。传统的教育研究往往是经验式的，我们总是认为某些因素对学生很重要，对课堂很重要，比如提问有效性，课堂的节奏等。然后，我们通过一次次反复的实践来验证这些经验。但是，这些因素真的是重要的吗？在大数据的思维方式下，真正的重要因素来自于数据挖掘而非想当然的经验。

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

数据库技术与应用-复习题答案

一、填空题 1.在关系模型中，实体及实体之间的联系都用二维表来表示。在数据库的物理组织中，它 以文件形式存储。 2.数据库中的选择、投影、连接等操作均可由数据库管理系统实现。 3.在关系数据库模型中，二维表的列称为字段，行称为记录。 4.在Access中，查询可作为窗体、报表和数据访问页的数据源。 5.子查询“包含于”对应的谓词是In。 6.参数查询中的参数要用[]中括号括起来，并且设置条件提示。 7.绑定文本框可以从表、查询或SQL语言中获取所需的内容。 8.在创建主/子窗体之前，必须设置主窗体和子窗体（主表和子表）之间的关系。 9.表A中的一条记录可以与表B中的多条记录匹配，但是表B中的一条记录至多只能与表 A中的一条记录匹配，这样的关系是“一对多”。 10.两个实体之间的联系有3种，分别是一对一、一对多和多对多。 11.在关系数据库中，唯一标识一条记录的一个或多个字段称为主键。 12.参照完整性是一个准则系统，Access使用这个系统用来确保相关表中记录之间的关系 有效性，并且不会因意外删除或更改相关数据。 13.在数据表中，记录是由一个或多个字段组成的。 14.在关系数据库的基本操作中，把由一个关系中相同属性值的元组连接到一起形成新的二 维表的操作称为连接。 15.关系规范化是指关系模型中的每一个关系模式都必须满足一定的要求。 16.数据表之间的联系常通过不同表的共同字段名来体现。 17.表是Access数据库的基础，是存储数据的地方，是查询、窗体、报表等其他数据库对 象的基础。 18.在Access中数据表结构的设计是在设计器中完成的。 19.在查询中，写在“条件”行同一行的条件之间是并的逻辑关系，写在“条件”行不同行 的条件之间是或的逻辑关系。 20.窗体的数据来源主要包括表和查询。 21.计算型控件一般来说用表达式/公式作为数据源。 22.主窗体和子窗体通常用多个表或查询的数据，这些表或查询中的数据具有一对一/一对 多的关系。 23.在报表中可以根据字段、表达式对记录进行排序或分组。 24.DBMS/数据库管理系统软件具有数据的安全性控制、数据的完整性控制、并发控制和故 障恢复功能。 25.数据库系统体系结构中三级模式是模式、外模式、内模式。 26.实体完整性是对关系中元组的唯一性约束，也就是对关系的主码的约束。 27.若想设计一个性能良好的数据库，就要尽量满足关系规范化原则。

教育大数据应用中存在的问题、原因及对策

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/8510212010.html, 教育大数据应用中存在的问题、原因及对策作者：卢文青秦志永 来源：《中国教育技术装备》2017年第17期 摘要目前在教育大数据应用过程中仍存在数据共享障碍、数据体系混杂、数据挖掘难度大、数据安全与隐私缺乏监管以及数据结论存在缺陷等问题，针对问题进行深入分析，并在数据共享、数据挖掘、数据标准体系构建、数据服务、数据管理等方面提出对策建议。 关键词教育大数据；教育信息化；数据挖掘；数据管理 中图分类号：G630 文献标识码：B 文章编号：1671-489X（2017）17-0078-03 1 前言 教育大数据是整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合[1]。借助于教育大数据分析，可有效促进教育教学发展， 在个性化教学环境定制、提升教学水平、优化教学质量等方面具有积极意义。但亦应指出的是，大数据虽然带来思维方式的巨大变革，但是也可能成为一种过度膨胀的力量，使教育管理者寄希望于大数据能够解决教育领域的诸多问题。教育是培养人的过程，具有复杂性、公益性的特征。这一方面要求大数据的质量不断提高，另一方面在认识上应明确大数据不能代替丰富、动态、变化的教育教学实践活动，它仅是一种实践的指导，使实践更具理性化的特征。因此，如何基于实践的观点认识大数据，如何正确认识大数据，提升数据质量，如何利用教育大数据更好地服务于教育，是摆在教育工作者面前亟待解决的问题。 2 教育大数据应用过程中面临的主要问题及原因 数据共享存在障碍大数据相信全量数据，通过分析几乎全样本的数据来思考和分析问 题。从抽样中得到的结论总是有水分的，而全部样本中得到的结论水分就很少，数据量越大，真实性也就越大。然而各地学校之间教育信息化基础设施环境的建设往往各具特色，互不兼容，限制了数据的共享，使得“数据孤岛”成为制约教育大数据发展的瓶颈。 数据体系混杂出于计量的需要，总是习惯于把教育分解，然而分解后的数据指标体系所 描述的属性特征并不保证是教育的真实再现。由于缺乏标准的数据体系，各学校对数据指标的性质差异以及数值差异所表示的实际意义存在认识上的分歧，各学校都倾向于强化本校数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低的指标的作用，导致在数据收集和分析时存在指标各异、标准不同、口径不一的情况。

大数据在教育领域的运用

大数据在教育领域的运用 (贵阳护理职业学院 550081) 摘要:近些年来大数据被多次提起,2016年2月,贵州获批国内首个大数据综合试验区。省委市委高度重视大数据发展,把大数据作为弯道取直的重要机会。目前大数据已经在诸多领域实现了很多成功应用,但在教育中的应用仍处于探索阶段。本文对大数据发展、数据可靠性、学生管理的痛点、教育大数据的应用进行了梳理。以期在一定程度上带来一些新的思考。最后,本文也指出利用教育大数据的机遇与挑战。 关键词:教育大数据;数据可靠性;大数据运用 (一)什么就是大数据 2012年3月,美国奥巴马政府宣布投资 2 亿美元启动“大数据研究与发展计划”,将“大数据研究”上升为国家意志。同年,联合国全球脉动(UN Global Pulse)组织发布《大数据促发展:机遇与挑战》一文,指出大数据时代已经来临【1】。说到大数据,首先要探讨数据从哪里来,大数据解决了什么？大数据科学的兴起就是信息时代的产物。计算机的出现与逐步的普及,信息对整个社会的影响逐步提高到一种绝对重要的地位。信息量,信息传播的速度,信息处理的速度以及应用信息的程度等都以几何级数的方式在增长。这些数据的增长带来了大数据的基础。那么信息时代的成功又靠什么呢？就是解决信息的不对称。比如说,马云解决了商家与

买家之间的不对称,她让信息变得透明,我们购买到便宜又 好的商品,并且还不用跑商场,摸摸手机屏幕就能解决问题。美团、饿了么,同样解决我们?c商家的信息不对称,然而这些都就是通过信息技术为载体的,在这些过程中就产生了数据。大数据解决了什么呢？大数据解决了政府数据的不对称,政府握着大量的数据,林林总总包罗万象,里面蕴含着巨大 的价值,把各个领域单一并且封闭的条数据整合成一个物理空间或行政区域形成涉及人,物事的各类数据总与的块数据【2】首先可以提高政府的办事效率,其次经过整合的块数据进行分析提炼的数据可以对任意一个行业有指导性的作用。这就就是大数据可以解决的事情。 (二)什么样的数据才可靠 上面就是大数据的概念,那么我们怎么提取到有用的数据呢？电子科技大学互联网科学中心主任周涛博士向我们 提供了如何提取有用数据的方法方式。周涛博士提到,数据分为两种,一种为可控数据,(controllable data)与另外一种行为数据(behavior data)。而可控的数据都就是不靠的,因为有人为因素夹杂在里面,真正可靠的就是人们的行为数据,行为数据就是关于机体的行为与行为发生时环境的观察报告。最早成功的使用行为数据的例子之一就是亚马逊,怎么理解行为数据？亚马逊就是怎么使用这些数据的呢？简 单地说,就就是用户在网站上发生的所有行为,如搜索、浏

大数据三大应用领域

大数据在企业商业智能、公共服务和市场营销三个领域拥有巨大的应用潜力和商机。 今天，大数据似乎成了万灵药，从总统竞选到奥斯卡颁奖、从web安全到灾难预测，正如那句俗语： “当你手里有了锤子，什么都看上去像钉子。 ”当IT经理成功部署一套Hadoop系统后，任何事看上去都与大数据有关（事实也是如此）。 类似的事情在云计算的普及中也出现过，一开始大家认为所有的IT都可以搬到云端，而现实是我们依然需要虚拟化技术和基础设施。 对于大数据来说，如果IT经理们初期不能正确选择应用领域，有可能会导致达不到期望值，招致麻烦。 其实，综合来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 商业智能过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos的BI产品分析海量数据并生成报告。 数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题： “某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。 大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限： 首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我们知道问题是什么，然后去找答案。

（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。 将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。 可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。 此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。 这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。 今天的大数据技术还处于战国时期，未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，BI厂商们将能推出完善的，让CEO感到满意的“大数据套件”，但这并不意味着企业IT经理们的工作将受到威胁。 因为正如云计算在理想和现实间达成妥协一样，大数据也会经历类似的发展过程。 传统的BI工具将与大数据分析并存。 公共服务大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。 如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。 今天，城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。 这些都是非常紧迫的问题，而城市，也正是大数据计划的绝佳实验室。 以纽约这样的大都市为例，政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化（购物、交通、医疗等）等都是大数据分析的理想对象。

新时期数据库技术的应用价值及发展趋势

新时期数据库技术的应用价值及发展趋势 摘要随着社会的发展与大数据时代的到来，数据库技术及其应用环境不断发生变化，就目前来看，数据种类越来越多，数据量急剧增加，应用领域越来越广泛，促使着数据库技术的不断发展?c更新。本文主要就新时期数据库技术的应用价值进行分析，探讨了新时期数据库技术的发展趋势。 【关键词】新时期数据库技术应用价值发展趋势 1 引言 随着大数据时代的到来，数据已经成为社会发展中一项重要的资源，在政府、企业、教育等领域都发挥着不可替代的作用。海量的数据不断涌现，也推进着数据库技术的不断发展与更新，当前数据库技术被应用到人们生活的各个方面，成为数据储存、管理、处理的核心技术，在各行业信息化建设中一个不可忽视的基础设施。 数据库技术主要应用于储存数据、组织数据、查询数据、获取数据以及处理数据等，对各种繁杂的数据信息进行快速的分类整理、筛选利用，帮助人们更好的发掘数据的利用价值。除此之外，数据库技术还能有效的保障数据安全，准确、快速的完成繁杂的数据处理与核算问题，解决人们手工无法完成的诸多难题。

2 新时期数据库技术的应用价值 2.1 保障信息数据安全 数据库技术是一种针对数据进行操作管理的软件技术，其主要功能就是利用软件系统对数据信息进行快捷方便的 存储、操作、筛选、查询，同时保障数据信息的安全性、完整性、实用性。数据库技术可设置不同的访问权限，数据管理员可以针对不同的用户分配访问或操作权限，满足不同用户数据获取、使用需要的同时，还能保障数据不被泄露、篡改等。此外，数据库技术的数据备份与恢复功能也能保证数据在遭到破坏时快速找回，从而维护数据库的完整性，确保数据库安全运行。 2.2 提供准确可靠的决策依据 当前，数据库技术的最常用的两个重要功能有两个：一个是完成数据信息的采集、分析、存储，另一个是利用数据库技术完成对数据信息的分析整合，为实际决策提供可靠的数据支持。如在企业中，使用数据库技术可以对每年或每季度内商品数据、业务数据以及销售数据等进行对比分析，分析商品销售的趋势并深层挖掘趋势变化的主要因素，为下一步的经营决策调整提供可靠依据。同时，企业还可以将与交易数据相关的各类数据进行整合分析，寻找其中的相关性，帮助企业调整生产经营战略，实现长远可持续的发展目标。 2.3 挖掘数据潜在价值

教育行业的大数据未来发展趋势

教育行业的大数据未来发展趋势 大数据引领的风潮仍在继续，大数据革命推动各个领域的发展和变革，教 育已经逐渐迈入大数据时代，那么大数据在教育行业有什么样的发展趋势呢? 趋势一：数据的采集和分析成为基石 教育数据采集与深度分析成为各应用系统的必备功能。教育信息化市场产 品类型丰富，涵盖教学、管理、教研、培训等多种业务。随着教育大数据战略 与应用价值的逐步凸显，越来越多的信息化应用系统将加强数据采集与深度分 析方面的功能，以采集更丰富的教育数据，提升信息系统的智能性和产品竞争力。此外，为了辅助用户解读和理解数据分析结果，可视化技术也越来越流行，成为各应用系统的基础性技术。 趋势二：产品体系多样化 教育大数据产品体系更加丰富、多样化。随着国家考试招生制度的改革及 其他一系列教育改革的推进，应试教育将逐步转向真正的素质教育。提分将不 再是广大师生和家长的唯一需求，教育的需求会变得越来越多样化和个性化。 为了满足用户的多元化需求，教育大数据市场将出现越来越多提供特色服务的 产品。据某机构调查，我国基础教育领域大数据产品主要的需求是学习分析、 预警类产品，辅助教育管理、决策类产品，教育教学评价类产品和个性化服务 类产品。 趋势三：产业链分工精细化

教育大数据产业链分工更加精细化、服务更加专业化。追求极致是互联网 思维的要点之一。为了持续提升教育服务的质量和专业度，教育大数据产业将 进一步细化分工，产业链条之间的协同和运作将更加高效、专业。每个环节都 将由专门的提供商提供最专业、最优质的服务。基础教育大数据市场有望出现 一批专门从事教育数据采集、数据安全或教育数据挖掘的优秀本土企业。 趋势四：数据安全意识不断增强 教育数据安全与隐私受到广泛关注，成为产品质量评估的核心指标。随着 社会公众数据安全与隐私保护意识的不断增强，教育大数据产品需要进一步提 升数据安全性能。政府及教育机构在采购教育信息化产品时，数据安全将成为 重要的考量点和评估指标。教育信息化相关标准制定单位，也会将数据安全与 隐私保护作为核心内容纳入标准体系。达不到数据安全标准的企业产品，将面 临巨大的被市场淘汰的风险。 趋势五：产学研合力谋求突破 越来越多的企业寻求与高校、科研机构及中小学校的深度合作。教育大数 据产品的成功研发与应用推广，单靠企业的力量难以完成。企业一方面需要准 确把握中小学的实际教育需求，另一方面又要与高校、科研机构协同攻克关键 技术难题，设计有效的产品应用模式与策略。因此，教育大数据市场将呈现企、校、研广泛合作的态势，三方优势互补、有效协同，涌现一批优秀的、接地气 的教育大数据产品。 趋势六：人才培养意识开始凸显 高校纷纷加强教育大数据技术课程体系建设和人才。培养数据人才匮乏是 影响我国教育大数据产业发展的重要因素。高校承担着教育大数据专门人才培 养的重任，未来将有更多的高校开设教育大数据课程或者设立相关专业方向。

大数据的应用领域和发展前景怎么样

大数据的应用领域和发展前景怎么样 随着大数据进军社会的各个领域，千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才，力争打造大数据全才，就今年的综合情况来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 （1）商业智能 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限： 首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我

们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。 （2）公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

当前数据库应用领域的调查

当前数据库应用领域的调查 学号：姓名：冯冠玺 数据库的应用领域非常广泛，不管是家庭、公司或大型企业，还是政府部门，都需要使用数据库来存储数据信息。传统数据库中的很大一部分用于商务领域，如证券行业、银行、销售部门、医院、公司或企业单位，以及国家政府部门、国防军工领域、科技发展领域等。 随着信息时代的发展，数据库也相应产生了一些新的应用领域。主要表现在下面6个方面。 1．多媒体数据库 这类数据库主要存储与多媒体相关的数据，如声音、图像和视频等数据。多媒体数据最大的特点是数据连续，而且数据量比较大，存储需要的空间较大。 2．移动数据库 该类数据库是在移动计算机系统上发展起来的，如笔记本电脑、掌上计算机等。该数据库最大的特点是通过无线数字通信网络传输的。移动数据库可以随时随地地获取和访问数据，为一些商务应用和一些紧急情况带来了很大的便利。 3．空间数据库 这类数据库目前发展比较迅速。它主要包括地理信息数据库（又称为地理信息系统，即GIS）和计算机辅助设计（CAD）数据库。其中地理信息数据库一般存储与地图相关的信息数据；计算机辅助设计数据库一般存储设计信息的空间数据库，如机械、集成电路以及电子设备设计图等。 4．信息检索系统 信息检索就是根据用户输入的信息，从数据库中查找相关的文档或信息，并把查找的信息反馈给用户。信息检索领域和数据库是同步发展的，它是一种典型的联机文档管理系统或者联机图书目录。 5．分布式信息检索 ； 这类数据库是随着Internet的发展而产生的数据库。它一般用于因特网及远距离计算机网络系统中。特别是随着电子商务的发展，这类数据库发展更加迅猛。许多网络用户（如个人、公司或企业等）在自己的计算机中存储信息，同时希望通过网络使用发送电子邮件、文件传输、远程登录方式和别人共享这些信息。分布式信息检索满足了这一要求。

大数据在教育行业中的应用

1.大数据在实验室管理方面的应用 海量数据已经使我们进入了大数据时代，数据信息的来源、传播速度和传播数量正在影响、改变着人们的思维方式和生活、工作习惯。近年来，基于“大数据”的实验室管理系统的开发以及互联网的实验室管理技术正在兴起。但真正被业内人士承认的教育领域的大数据应用却为数不多，其中被公认的当数东华大学的智能实验室项目。 2009年，东华大学教务处处长吴良提出实验室智能化管理的思路，并将材料学院作为试点单位。实验室智能化管理即用物联网的方式把实验室里所有的仪器设备都管理起来。实验室智能管理过程中记录了学生在实验室内所有的活动情况，包含学生进入实验室的情况，使用的仪器设备情况，使用仪器设备时长等，以及所有仪器的电流、电压都可以监控。如今，东华大学所有学院的实验室都纳入了智能实验室的管理。东华大学通过实验室智能管理系统进行各个方面的数据采集，并对数据进行深度挖掘，形成了各种各样的图表。从图表中可以看出哪些实验室申请的设备根本不必购买，哪些实验室不再需要拨钱。实验室的使用率和第二年的经费完全挂钩，最后实现教育经费使用的集约高效；也可以结合大数据的分析和模拟，建立新型的实验教学课程。 另外，华东大学智能实验室利用云平台（东华云）通过服务器虚拟化和实验教学资源管理系统进行管理，简化了管理流程, 节约了管理成本, 提高了服务器资源申请的灵活性，实现了实验资源管理的信息化和透明化。目前，东华大学智能实验室还实现了24小时开放无人管理、跨学院使用等人工无法实现的管理，数据显示，智能实验室的管理对学生学习自主性的提高有显著影响，学生在实验室的时间甚至超过了在教室的时间。 2.大数据在校园网用户行为分析方面的应用 经过多年的积累，人类的数据量、数据处理技术和能力都得到了质的飞跃，大数据时代给人类社会带来了诸多具有革命性的变化，而校园网的出现则是传统“言传身教”教育的一次革命。中职学生思想尚不成熟，自律力和识别能力不强，对于开放式的网络有些迷茫。校园网学生用户行为分析的研究是通过对校园网络的测量和分析，挖掘和发现网络中呈现出来的各种行为规律，同时识别一些异常网络行为，最后将用户行为分析展示。这样以便学校采取对应的策略及措施引导中职学生健康上网，从而使校园网真正成为学生获取知识的平台，提高学生的整体综合素质。 广东省电子职业技术学校罗萍设计了一个基于大数据的校园网学生用户行为分析系统，该系统从网站浏览信息、网站发帖留言、搜索关键词、网络购物等四个维度来描述基于校园网的学生用户行为。通过对网络内容的分析，可以进一步细化到学生用户在网络中具体网络

数据库技术的发展现状及趋势

第24卷第1期长春师范学院学报(自然科学版)2005年3月V o l.24　N o.1Journal of Chang Chun T eachers Co llege(N atural Science)M ar　2005 数据库技术的发展现状及趋势 赵玉萍,廖运文 (西华师范大学计算机学院,四川南充　637002) [摘　要]数据库技术已发展成为信息科学里一项十分重要的技术,其应用领域之宽引人瞩目。本文介 绍了数据库技术发展的现状及最新研究动态。 [关键词]数据库技术;数据仓库;实时数据库;W eb数据库 [中图分类号]T P311.13 [文献标识码]A [文章编号]1008-178X(2005)01-0107-03 1.引言 数据库技术从20世纪70年代流行的层次、网状数据库系统到80年代的关系数据库,在很多领域都取得了巨大的成功;随着应用领域的不断扩展,关系数据库的限制和不足日益显现出来,随着面向对象技术的出现,面向对象数据库系统成为数据库系统领域研究和发展的新方向。数据库技术与网络技术、人工智能技术、面向对象技术、并行计算技术、多媒体技术等的相互融合,为数据库技术的应用开拓了更广阔的空间。 2.数据库技术发展现状 数据库技术与多学科技术的有机结合是当前数据库技术发展的重要特征。计算机领域中,其它新兴技术的发展对数据库技术产生了重大的影响。传统的数据库技术和其他计算机技术的相互结合、相互渗透,使数据库中新的技术内容层出不穷。数据库的许多概念、技术内容、应用领域,甚至某些原理都有了重大的发展和变化。建立和实现了一系列新型数据库系统,如分布式数据库系统、面向对象数据库系统、演绎数据库系统、知识库系统、多媒体数据库系统等,它们共同构成了数据库系统的大家族。传统的数据库系统仅是数据库大家族的一员,当然,它也是最成熟的和应用最广泛的一员。它的核心理论、应用经验、设计方法等仍然是整个数据库技术发展和应用开发的先导和基础。 2.1　面向对象方法和技术正逐步融入数据库 传统数据库主要适于商务或事务型这类传统应用,而对于CAD、CAM、C I M S、CA SE、过程控制与实时应用、地理信息管理及各种工程应用等,传统数据库系统已不能适应其要求。在这些领域,不仅数据本身的结构和存储形式各异,而且不同领域对数据的处理技术的要求也比一般事务管理环境复杂得多,而这些并不是传统数据库技术所能解决的,因而人们将面向对象的方法引入数据库领域,形成了面向对象数据库管理系统(OODBM S)。它实际上是数据库技术(DB)和面向对象技术(OO)结合的产物。OODBM S首先是一个数据库系统,即系统具备数据库系统的处理能力,其次又是一个面向对象的系统,即包含对象的概念、方法和技术。与传统的数据库相比,OODBM S在复杂系统的模拟、表达和处理能力等方面具有优势,不足之处是理论技术还相当不成熟、不够完善。但随着数据库技术和面向对象技术的不断发展和完善,OODBM S必将得到广泛应用。 2.2　网络技术与数据库技术的融合 分布式数据库系统是数据库技术与计算机网络技术相结合的产物。传统的集中式数据库将数据存储于单个计算机上,但随着数据库应用的不断发展,规模的不断扩大,逐渐感觉到集中式数据库系统 [收稿日期]2004—10—23 [作者简介]赵玉萍(1975-　),女,湖北荆门人,西华师范大学计算机学院讲师,从事数据库理论与应用的研究。 ? ? 1 7