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第一篇：大数据精准教学工作实施方案
××学校大数据精准教学工作实施方案
当前，信息网络技术突飞猛进，为深入推进大数据精准教学，全面提高教学质量，把大数据、云计算等信息技术引入课堂教学，推进大数据背景下的课堂精准教学，全面提升我校基础教育水平。 二、活动目标
1.构建基于大数据的精准教学模式
大数据突破了传统教学环境的诸多制约，有利于推动教师在思维理念上接受并认可精准教学，故借助大数据构建可供教师借鉴的精准教学模式，以此推动精准教学的发展、促进精准教学的应用。 （1）确立精准化的教学目标
明确教学目标是实施教学的逻辑起点，也是检验教学成败的重要依据。据此，精准教学的首要任务便是确立精准化的教学目标。在传统教学环境下，教学目标可以是模糊的，如在计算机基础课程中，某一节课程的教学目标可以是“熟练掌握十进制、二进制的换算”，其中的“熟练掌握”便是一个模糊的程度词。但在精准教学中，必须设计精准化的教学目标，即对学生掌握的知识或技能程度必须有一个精准的解释和描述——解释的基本思想是问题的分解与细化，描述的方式
1 即量化。也就是说，在精准教学中，每条教学目标应转化为对应的问题，每个问题则应分解、细化为可以量化描述的小问题。如“熟练掌握十进制、二进制的换算”可以转化为“3分钟之内完成1000以内的十进制、二进制互换算题5道，正确率100%”——这里的“熟练掌握”经分解、细化、量化后，既包括对知识或技能的准确掌握，也包括运用知识或技能的速度，故与精准教学的“流畅度”衡量指标完全契合。
（2）设计程序化的教学过程框架
精准教学起源于Skinne的程序教学，所以程序化是精准教学的核心要素。设计程序化的教学过程框架，是保障精准教学有效实施的关键。程序化教学过程框架是指基于大数据实施精准教学的流程与规则，具体包括：建立大数据教学资源库，并实施个性化资源推荐；优化传统教学过程，融入精准练习、测量与记录；实施精准干预。 （3）实现精准化的实时教学评价
在传统教学环境下，教学评价或为模糊的经验判断，如通过“优”、“良”、“中”、“及格”、“差”等程度词来评价学生的学习表现；或为简单的分数判断，如通过期末考试成绩、期中考试成绩、总分、平均分等来评价学生的学习结果。而在大数据环境下，传感器技术、人脸识别技术、学习分析技术等众多先进技术的融合应用，使得精准教学评价从伴随教学行为的开始到结束，并能够对尚未发生的未来进行精准预
2 测。通过课堂大数据采集技术，如学生坐姿测量系统、眼部识别系统和噪音识别系统，来获取学生在课堂的一些生存状态大数据，比较准确地解读、分析进而判断出学生的学习情况（如到课情况、思想集中情况、课堂活跃情况、身体疲倦情况等），进而根据预测结果提出相关的改进建议或学习对策。
2019年开展的主要活动有：
1.制定“××学校大数据精准教学工作实施方案”和“××学校课堂精准教学评价标准”；
2.召开“大数据精准教学”推进会，全面启动“大数据精准教学”研究；
3.组织基于“大数据精准教学”的骨干教师专题培训，组织骨干教师外出学习考察；
4.组织基于“大数据精准教学”的集体备课，分学科研制精准目标、精准习题、精准课例；
5.组织“大数据精准教学”网络命题、论文评比和教学视频评比活动；
6.组织“大数据精准教学”全员赛课，开展“大数据精准教学”优质课评比活动。 四、保障措施
（一）强化组织领导。“大数据精准教学”的实施主体
3 是学校，校长是第一责任人，学科教研组为具体实施单位，教师为大数据精准教学实践操作者。制定推进“大数据课堂精准教学”实施方案，统筹做好整体规划和顶层设计，成立“大数据精准教学”工作领导小组和指导小组，层层发动、落实责任、各负其责、联动推进。
（二）强化培训引领。把“大数据精准教学”列入今后一个时期教研、培训工作的重要内容，开展“大数据精准教学”专题培训，提出信息化教学教师能力发展的目标，明确互联网时代教师应当具备的信息素养与技术运用能力标准，转变教师观念、提升教育理念，搭建有效的学习和培训平台。
（三）强化项目推进。明确“大数据精准教学”的改革目标和行动方案，推进“大数据精准教学”改革的重点课题项目，通过自主研究、专题调研、项目论证、观摩研讨等多种方式有序推进。
（四）强化评价激励。利用校园网、校园微信公众号，积极宣传推进“大数据精准教学”改革的重要意义，宣传工作中涌现的典型案例，营造教师、学生、家长支持和参与精准教学的良好氛围。
第二篇：复学复课教学衔接实施方案
为进一步增强学院防控新冠肺炎疫情的针对性、科学性和实效性，充分做好教职员工开学前各项工作的准备和平稳运行，按照《xx大学教职工和其他人员返校工作方案》的总体要求，结合学院各类教职员工实际，特制定本方案。
成立学院教职工返校工作组，具体如下：
教职工返校工作组办公室设在学院办公室，负责日常联络和相关信息汇总等工作。
按照“统筹安排，分级分类、分批分区、错峰有序”的原则。根据学校疫情防控的整体要求，结合学院实际，制定工作方案。初步按照xx市内人员、不包括xx市内的省内人员、非重点疫区的省外人员、重点疫区人员等四种情况进行返校。尤其是跨区域返校的教职工，回到学校所在地后应居家(或在指定场所)隔离观查14天，无异常的经学院疫情防控小组联络员请示学校疫情防控办公室后方可返校上岗;在学校所在地居住不曾跨区域流动的，应确保返校前14天身体无异常情况。坚持返校前健康监测和日报制度，坚决杜绝学院教职工带病返校、带病上岗。
三、学院人员范围类别和类别划分
包括：学校事业编、A类人事代理，B类人事代理、校发工资临聘人员，以及学院长期聘用的开展教学科研的外籍教师等。以上人员以学院上报给校人力资源部的人员信息为准，统一纳入教职员工“疫情防控通”每日健康打卡范围。具体类别划分为：
第一类：学校事业编、A类人事代理人员等，由学院疫情防控小组根据校疫情防控办要求，组织实施相关管理工作。
第二类：B类人事代理、校发工资临聘人员等，按照“谁用工，谁负责”的原则，按照校疫情防控办要求，由相关人员报学院教职工返校工作组办公室报备。
第三类：学院长期聘用的开展教学科研的外籍教师，由学院外事秘书与外籍教师本人联系，将其相关情况报学院教职工返校工作组办公室报备后，由学院教职工返校工作组办公室报校国际合作部办公室。
教职工和其他相关人员的具体返校条件，由学校疫情防控办根据上级要求确定(初步按以下情况进行分类)：
(二)除xx市以外的省内人员
(三)非重点疫区的省外人员
由学院疫情防控工作领导小组根据上级有关要求和学院实际，在返校人员必须符合返校条件下，按照人员类别和工作需要确定分批错峰返校安排，错峰返校原则上按照人员类别顺序开展。
(一)第一批人员返校安排
按照服务保障先行的原则，统筹安排，按照xx市内的、除xx市以外的省内的学院管理工作人员(不包括B级人事代理人员)错锋返校。
(二)第二批人员返校安排
按照保障教学的原则，统筹安排，按照xx市内、除xx市以外的省内教学科研人员错锋返校;
(三)第三批人员返校安排
按照学院B级人事代理人员、临聘人员、非重点疫区的省外教学科研人员顺序错峰安排;
(四)第四批人员返校安排
在确保重点疫区的人员符合返校条件的情况下，统筹、谨慎安排重点疫区人员返校事宜。
(五)第五批人员返校安排
对学院长期聘任外籍教师由学院教职工返校工作组按照国际合作部(国际教育学院)暨港澳台事务办公室外籍教师及港澳台教师返校方案执行。
教职工及其他相关人员返校的实施步骤按照数据下发、单位报送、学校核准、分阶段返校的程序统筹进行。
1.信息报送。学院按照学校返校条件，结合职工个人及家属“疫情防控通”每日健康打卡情况和教职工个人工作实际，逐一研判所属教职工和其他相关人员是否具备返校条件。按要求填写返校人员情况汇总表后，报学校教职工返校工作组办公室。
2.学校审定。由学校教职工返校工作组按照要求，对信息意见进行审核。
3.分批返校。根据学校教职工返校工作组的审核意见，按照学院制定的返校工作方案，做好符合返校条件的人员错峰返校具体工作。
按照第一类人员返校方案执行。
国际合作部(国际教育学院)暨港澳台事务办公室外籍教师及港澳台教师返校方案执行。
(一)学院当前进行的各类常规性每日信息日报工作仍按要求进行，保持不变。
(二)教职工“疫情防控通”每日健康打卡工作持续进行，做好提醒督促，确保不漏一人，做好系统打卡数据的审核和上报。
(三)学院疫情防控工作组联络员做好返校人员每日信息日报台账整理，汇总上报学院教职工返校工作组办公室备案。
(一)根据疫情防控形势变化和实际工作需要，根据本方案，清醒认识、明确任务，落实责任、做好防控。
(二)承担学院疫情防控的必要人员或其他紧迫工作岗位任务人员，必须经学院批准，在健康状况良好的情况下可提前返校。其他人员在开学时间未确定前，一律不得提前返校和开展聚集性活动。
(三)学院教职工须严格按照校人力资源部《返校人员情况汇总表》的填报要求，如实、准确填写汇总相关事项，不得漏报、瞒报、谎报，并对所填事项负完全责任。造成严重后果的，将按照相关规定予以严肃处理。
(四)教职工符合返校条件的，必须严格按照学校规定的返校时间按期返校，否则按旷工处理;不符合返校要求或不完全符合返校要求的，按照相关要求延期或暂不返校。因病缺勤人员应由校医院根据医疗机构健康证明和隔离期限确认后，方可返校。
(五)持续加强对学院未返校教职工的监管和联系，安排专人做好思想教育和心理疏导，充分体现工作学习关怀、情感关怀、人文关怀、心理健康关怀。
(六)学院要主动加强与学校人力资源部、教务处、研究生院、社科处、发展规划与学科建设处、国际合作部等部门的请示沟通，合理安排未返校教师的教学科研工作。
第三篇：精准扶贫实施方案范例
漳浦县精准扶贫实施方案
为认真贯彻落实中央和省、市、县委关于扎实推进精准扶贫、精准脱贫的部署要求，深化“四下基层”活动，进一步密切党群干群关系，我局把结对帮扶工作作为弘扬学习谷文昌精神、践行“三严三实”、开展“两学一做”学习教育的重要内容。现就我局开展深化机关干部精准帮扶贫困群众活动制定如下方案。
(一)明确帮扶对象。按照《中共漳浦县委办公室印发<关于深化机关干部精准帮扶贫困群众的实施方案>的通知》(浦委办发〔〕5号)要求，6月14日前到扶贫挂钩联系点漳浦盐场具体对接，确定帮扶8个贫困户。
(二)明确帮扶形式。采取集体组团帮扶和“一对一”帮扶的方式，确定了5名科级干部每人挂钩帮扶1户贫困户，其他干部分3组挂钩帮扶3个贫困户的方式进行帮扶。
(三)明确帮扶时间。于年6月至2017年12月期间进行帮扶，对照全面小康标准，结合实际详细制定任务书、时间表和路线图，逐项抓实见效。
(一)帮助树立脱贫信心。局机关干部要定期走访帮扶对象，了解他们的思想状况和生产生活中的实际困难，在帮助物质脱贫的同时注重精神脱贫，有针对性地做好思想政治工作，激发他们主动脱贫意愿，消除被动依靠政府资助的“等靠要”思想，引导他们切实转变观念，找到方法，增强内生动力，树立脱贫致富的信心。
(二)开展走访慰问活动。深入扶贫挂钩的联系点进行走访慰问，详细了解贫困户家庭情况，填报《-2017年县直机关干部挂钩帮扶贫困群众信息采集表》。每年至少安排两次的扶贫挂钩联系点走访慰问活动，给贫困户一定的物质支持。
(二)多渠道帮扶脱贫。针对帮扶对象需求，着力帮助解决生产生活上的实际困难，主要是从改善基本生活条件、产业发展等方面存在的困难入手，通过借助政策、集中帮扶等措施，多渠道为其出谋划策，多途径寻找帮扶办法，做到务求实效，不走形式。同时，注重发挥统计部门联系企业的优势，为他们提供就业信息，积极创造就业条件，促其就业或自谋职业，从根本上帮助有条件的困难家庭尽快脱贫。
(一)落实工作责任。调整充实漳浦县统计局扶贫开发领导小组，健全帮扶机制，形成扶贫领导小组主导、各股室分工负责、人人挂钩贫困户的精准扶贫工作协调机制。
(二)加强督查指导。将实施跟进工作进度，建立台账制度，按照县委要求每月报送一次进展情况，每半年报送一次工作总结。对于挂钩的干部进行跟踪协调和督促，并以此作为干部考核评价的内容。
(三)强化帮扶保障。落实经费保障，采取“财政拨一点、干部捐一点、社会助一点、上级扶一点”的办法，拓宽帮扶资金来源渠道，从工作经费中节约出帮扶资金，落实帮扶措施。
为全面落实国家精准扶贫、精准脱贫基本方略和省委政府大扶贫战略行动，充分发挥教育造血式扶贫功能，深入推进教育精准扶贫，坚决打赢教育脱贫攻坚战，按照“守底线、走新路、重扶贫、提质量、强服务、普‘十五’”的工作要求，制定本规划方案。
到2020年，贫困地区基本公共教育服务水平接近全省平均水平，学前三年毛入园率、九年义务教育巩固率、高中阶段毛入学率分别达到85%、95%、90%，实现县域内义务教育基本均衡和基本普及十五年教育，保障贫困家庭子女享受公平有质量的教育。
DD以学生资助兜底线，从年起，全面落实教育精准扶贫学生资助政策，确保贫困家庭子女安心就学，不让一个学生因贫失学，不让一户脱贫户因学返贫。
DD以职业教育为突破，着力加强贫困家庭学生技术技能教育和培训，带动贫困家庭脱贫致富，实现“职教一人、就业一个、脱贫一家”。
DD以改善条件为基础，2018年底前，全面改善贫困地区中小学、幼儿园基本办学条件，加强乡村教师队伍建设，保障贫困地区适龄少年儿童接受良好基础教育。
DD以教育公平为根本，切实增加贫困地区群众子女接受高等教育机会，深入关爱帮扶特殊困难群体，帮助困难家庭子女不输在人生起跑线上，保障有公平的上升通道和进步的希望。
以集中连片特困地区(贫困地区)和建档立卡贫困户为重点，实施八大教育精准脱贫计划，全面完成“发展教育脱贫一批”任务，阻断贫困的代际传递。
(一)学生精准资助惠民计划。建立完善从幼儿园到大学的贫困学生全程资助体系，确保“应助尽助”，提高资助标准，保障贫困家庭子女受教育权利。健全学前教育资助制度，为家庭经济困难幼儿、孤儿和残疾幼儿入园提供保育费和生活费资助，帮助贫困家庭幼儿接受学前教育。完善义务教育家庭经济困难寄宿生生活费补助政策，全面落实“两免一补”。继续实施好农村义务教育学生营养改善计划，切实提高农村学生营养健康水平。全面实施农村建档立卡贫困高中(中职)学生“两助三免(补)”、本专科(高职)学生“两助一免(补)”，保障每个学生不因家庭经济困难而失学。充分利用省教育发展基金会平台，调动社会各界参与教育扶贫，畅通社会捐资助学渠道。(牵头单位：资助办;责任处室〔单位〕：营养办、教育基金会、财务处、基教处、学前处、职成教处、体卫艺处)
(二)职业教育脱贫富民计划。加快提升职业院校基础能力建设，抓好中职学校空间布局，突出“以就业为导向、以脱贫为根本”，加强产教融合、校企合作，主动适应经济社会发展和市场需求调整设置专业，努力形成结构合理、紧扣产业、各具特色的专业体系，推进职业教育集团化、园区化、产业化。加大职业技能提升计划和贫困户教育培训工程实施力度，引导企业扶贫与职业教育相结合，配合扶贫、人社等部门为120万户贫困家庭每户至少培养或培训一人，面向农村和城镇困难人员、“两后生”等群体开展1000万人次职业技能培训，确保能够顺利就业或至少掌握一门致富技能，实现靠技能脱贫。统筹协调国家、省级示范中职学校选择就业好的专业，单列招生计划，针对建档立卡贫困子女招生。坚持把中等职业教育作为普及高中阶段教育的重点，让未升入普通高中的初中毕业生和未升学的高中毕业生都能接受优质中等职业教育。继续办好全免费威宁、赫章班。大力发展符合贫困地区、民族地区实际和面向农村的职业教育。(牵头处室：职成教处;责任单位：招考院)
(三)办学条件扩容改善计划。根据需要在人口大镇、城郊结合部新建、改扩建公办幼儿园，推进人口集中村寨新建或利用闲置小学校舍改建村级幼儿园，实现有实际需求的乡村公办幼儿园全覆盖，基本形成县、乡、村学前教育网络。搬迁移民新区预先规划和建设中小学、幼儿园。重视和办好必要的村小学和教学点，落实必需的设施设备配备和校园校舍修缮，保障基本教学需要。加快推进乡镇(片区)农村寄宿制学校标准化建设，完善各类设施设备，特别是宿舍、食堂、医务室、厕所、浴室等必需设施，切实改善寄宿学生吃、住、学、乐基本条件。实施普通高中攻坚计划和标准化中职学校建设计划，加强实验室、实训室、图书馆、功能教室、学生宿舍、食堂、体育场(馆)等建设，进一步普及和提高高中阶段教育。(牵头处室：规划处;责任处室〔单位〕：职成教处、基教处、学前处、体卫艺处、装备中心)
(四)教育信息化推广计划。扩大贫困地区优质数字教育资源覆盖面，在教学点数字教育资源全覆盖基础上，大力推进基于大数据的智慧校园建设，努力办好贫困地区远程教育。到2017年，实现贫困地区各级各类学校互联网全覆盖，其中宽带接入比例达90%以上，60%以上的教师和初中以上的学生拥有实名网络学习空间。到2020年，实现宽带网络校校通、优质资源班班通、网络学习空间人人通。加强教育管理信息系统平台建设，建立覆盖贫困地区教育行政部门和各级各类学校的“互联网+”教育服务系统，实现各级各类教育学生、教师、教育机构、学校资产及办学条件数据全面入库，形成学生升级、升学、转学、毕业和教师流动等日常管理的数据化动态更新。(牵头单位：电教馆;责任处室〔单位〕：信息中心、装备中心、基教处、学前处、职成教处、高教处、规划处、资助办、教科院)
(五)教师队伍素质提升计划。加强乡村教师队伍建设，深入贯彻乡村教师支持计划，落实乡村教师招聘引进、职称评聘、培训进修、评优晋职、生活补助、周转宿舍建设等倾斜政策和荣誉制度。继续推进“特岗计划”、“国培计划”向贫困地区基层学校倾斜，加强民族地区师资培训。按实际需求配足配齐特殊教育教师，落实特殊教育教师倾斜政策。实施职业院校专业教师培训计划，加强贫困地区职业学校“双师型”教师队伍建设。完善城镇学校校长和骨干教师到农村或薄弱学校任职任教机制。深入推进“三区”教师支教计划，安排城乡校长教师到贫困地区农村学校开展一定期限的支教和挂职，鼓励城镇退休教师到贫困地区乡村中小学支教讲学。高等院校和中职学校学前教育专业和师范类专业精准对接贫困地区乡村中小学、幼儿园教师短缺实际，定向培养留得下、用得上的一专多能教师。(牵头处室：教师处;责任处室：基教处、学前处、职成教处、民教处、高教处)
(六)农村和贫困地区招生倾斜计划。建立保障农村和贫困地区学生接受高等教育的长效机制，加大对贫困地区特别是贫困家庭学生招生倾斜力度，扩大贫困家庭学生进入普通高校的比例，让贫困家庭学生有更多机会接受高等教育。扩大贫困地区定向招生专项计划，实施好贵州大学农村学生单独招生计划、省属高校招收农村学生专项计划，提高农村学生进入高校学习的比例。支持普通高校举办的少数民族班适度扩大规模，为少数民族地区培养适用人才。民族预科班、双语预科班、民族班、双语民族班招生计划向集中连片特困地区扶贫对象倾斜。贯通中职-高职-本科的升学通道，扩大中职毕业生升入高职、高职毕业生升入本科的规模，提高高职分类招生中招收贫困家庭中职毕业生的比例。(牵头处室：规划处;责任处室〔单位〕：民教处、职成教处、高教处、招考院)
(七)教育对口帮扶计划。完善城乡学校、幼儿园结对帮扶机制，全面落实教育扶贫结对帮扶行动计划，精确对准最薄弱领域和最贫困群体，全面覆盖贫困地区每一所学校、每一位教师、每一名学生及每一个建档立卡贫困家庭，加快贫困地区教育事业发展。加大教育对口支援力度，充分用好用足发达地区对口援助我省贫困地区各类教育资源，帮助贫困地区学校加快发展。组织高等院校立足自身人才和科技优势，建立定点扶贫工作机制，大力推动高校全面参与贫困地区对口帮扶精准扶贫，在人才培训、智力帮扶、学生支教等方面发挥积极作用。扎实推进各级教育行政部门同步小康驻村帮扶工作，多方积极协调帮扶资金，激活村寨发展内生动力。为贫困地区县乡医疗卫生机构订单定向免费培养医学类本专科学生。给予物资、资金等方面支持，鼓励大、中专毕业生到贫困地区创业。(牵头处室：民教处;责任处室〔单位〕：组织处、高教处、教师处、基教处、学前处、职成教处、资助办、就业办、社政处、科研处、人事处)
(八)特殊困难群体关爱计划。精准关爱留守儿童、困境儿童，着力实施幸福校园、平安校园、自信自强、结对帮扶、亲情桥梁、全程资助等六大精准关爱工程。严格落实“控辍保学”“双线”目标责任制、“七长”负责制和“控辍保学”三项工作制度。抓好“三残”儿童少年教育，努力办好特殊教育学校，落实义务教育阶段特殊教育学校和随班就读残疾学生每年6000元预算内生均公用经费标准，“三残”儿童少年义务教育入学率达到90%以上。积极发展残疾儿童学前教育。鼓励有条件的中职学校附设特教班、市(州)特殊教育学校设立高中部。坚持“两为主”、“两纳入”原则，依法保障贫困地区进城务工人员随迁子女平等接受义务教育权利，并完善在当地参加中考、高考等升学考试衔接工作。完善城乡义务教育经费保障机制，推动“两免一补”和生均公用经费基准定额资金随学生流动可携带。建立健全从学前到中小学各阶段有效衔接，教学模式与学生学习能力相适应，师资队伍、教学资源满足需要的双语教学体系。配合人社部门对贫困家庭未就业的高校毕业生提供就业支持，认真落实大学生就业促进计划和创业引领计划。(牵头处室：基教处;责任处室〔单位〕：财务处、民教处、就业办、规划处、学前处、职成教处、安稳处、教师处、社政处、体卫艺处、资助办、教科院等)
(一)加强组织领导。教育精准脱贫在政府统一领导下，实行以县为主、分级负责、各部门协同推进的管理体制，实施省级抓总、市级推进、县级落实、扶持到校、资助到生的责任制。省教育厅成立以王凤友厅长为组长、厅班子成员为副组长、相关处室(单位)负责人为成员的省教育精准脱贫工作领导小组，领导小组办公室设在发展规划处。各项计划牵头处室(单位)统筹协调，责任处室(单位)主动配合，各相关处室(单位)按照任务和职责分工，细化政策措施，制定具体方案，排出工作时间表、路线图、责任人，合力高效推进。各市(州)、县(市、区、特区)教育局及各高等院校要相应成立领导机构，实行一把手负责制，把教育精准脱贫作为头等大事，明确责任分工，制订实施方案和推进计划，落实各项具体政策和工作任务。(牵头处室：规划处;责任处室〔单位〕：各相关处室<单位>)
(二)保障经费投入。加强教育精准脱贫资金保障，积极争取中央资金支持，加大贫困地区教育扶贫投入。省级统筹相关项目、资金和政策，向贫困地区、民族地区基础教育倾斜，着力改善贫困地区学校的薄弱环节、基本办学条件，加大建档立卡贫困家庭学生资助力度。协助财政部门加快建立完善并认真落实各类教育生均拨款制度。按照“精准扶贫”有关要求，加强教育扶贫项目与资金的管理，突出贫困地区教育扶贫的工作重点和薄弱环节。联合审计等部门，定期不定期开展审计监督检查，坚决依法依规查处挤占、拖欠、挪用、截留教育专项资金等行为，切实用好每一笔经费，花好每一分钱，提高资金使用绩效。(牵头处室：财务处、审计处;责任处室〔单位〕：各相关处室<单位>)
(三)严格督查考核。将教育精准脱贫内容纳入县级政府教育工作督导评估和县级党政主要领导教育工作督导考核，各级政府教育督导机构要会同有关部门，每年对教育精准脱贫工作实施情况进行督导，及时通报督导情况并适时公布。实行省重点督查、市(州)定期巡查、县级自查的督查机制，对落实不力、工作滞后的地方，严肃通报问责，确保教育精准脱贫工作落地生根、开花结果。各高校每年工作执行情况列为年度普通本科高校加快发展目标绩效考核指标。各相关处室(单位)每年工作推进落实情况纳入厅处室(单位)目标考核内容，按照当年度厅目标管理办法进行考核。(牵头处室：督导办、组织处、目标办;责任处室〔单位〕：各相关处室<单位>)
(四)加大宣传力度。充分利用报刊、广播、电视、网络等媒体，广泛宣传教育精准脱贫各项惠民、富民政策措施，动员社会各界关心支持教育精准脱贫工作，及时发现、认真总结教育精准脱贫工作中创新突破、务实高效的经验做法，生动报道各地教育精准脱贫的丰富实践和先进典型，讲好教育精准脱贫故事，创造良好舆论氛围。(牵头处室〔单位〕：办公室、宣传中心、规划处、资助办;责任处室〔单位〕：各相关处室<单位>)
(五)动态精准调度。对教育精准脱贫工作实行动态化、精准化调度，建立健全信息调度机制，强化推进落实台账，动态了解工作进度。各市(州)教育局、贵安新区社会事务管理局和各项计划牵头处室(单位)明确一名联络员，按照季度汇总、半年小结和年终总结的要求，于每年3月、6月、9月、12月25日前认真梳理汇总工作推进情况(包括主要做法及成效、存在的困难和问题、下步工作打算、有关意见建议)，反馈至厅发展规划处。
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第四篇：医疗大数据及精准医疗
台北医学大学管理学院及大数据研究中心院长/主任
大数据的趋势以及价值是现在最热门的话题，也改变了许多企业经营的方式，对于各行各业来说是势必是一个大挑战，能否将大数据的力量从危机到转机就要看现代经营者有没有转变传统型态的思维？
首先什么是大数据？传统数据一年的数据量大概为3TB左右，以现今数据来说一天的资料量为50TB，由这简单的数据量差就可以得知传统数据跟现今数据的差异多么庞大，也就是现在俗称的大数据时代。数据庞大之下，不管是银行业、传统零售业、社会建设公共方面甚至是医疗保健产业对数据处理、分析方式以及经营企业的模式将会有所改变。
在过往的医疗诊断历史，到医院看病时必须耗费许多时间等待看诊，而医生看诊又要再花费时间。当医生要求病患拍摄X光片或检验时，又要再花额外许多时间诊断。而在现今医疗信息高度发展的台湾，看诊程序从网络挂号、候诊顺序、诊间病历调阅、医师医令、处方开立、放射影像存取、检查检验数据储存等，无数的数据信息便在医院中传递、交换、储存。同时大多数的生理检验信息在你回诊时得以从电子病历中检索，这些我们认为理所当然的信息处理，在台湾我们只要花费少许的时间如一个早上便完成了，而这一切正是仰赖医学信息分析与医疗大数据的交换处理。
医学大数据的产生，主要归功于医疗设备数字化及电子化病历发展两大领域的突破，透过仪器数字化，医院得以获得更多病人疾病与健康信息纪录。而在病人医疗诊断方面，为了完善纪录病患个人资料、诊断数据与过往医疗纪录等，即促成了电子病历系统发展。医学大数据发展由过去纸张记录、纸本信息数字化、医学纪录储存到现今多信息整合，其数据量有着爆炸性的成长，不仅由过去个人社经信息、诊断信息等文字媒介，更拓展到多媒体影像信息，如X光影像，动态视讯影像信息，如核磁共振MRI以及电讯号信息，如心电图等等，这些庞大医学数据的汇集与高度整合技术能力，正是台湾医学信息领域发展领先的原因，同时更显得医学数据发展的多元应用及其重要性。
而由医疗健保产业来说，个人医疗信息终端的产生给医疗产业带来革命性的变化，连结了传统医院、政府（社会保障）、保险公司、药物生产公司等相关产业，形成新的行业生态圈。将互联网＋医疗保健去建构一个智能的健康系统，在整个健康系统下会有智能的合作伙伴，包含医院、医生、诊所、学术中心、保险公司、药厂、医疗设备制造商、政府等相关人员等，接着产生出个人化的护理体系，其中包含个人健康、成本节约、提高效率、病人教育、增强通信、绩效度量、
1 预防等相关内容，使得人们有着更健康的社会。
经常听到的医疗云、照护云以及健康云都是运用云端技术结合大数据去提供健康咨询的服务。在网络普及下，人手一台智能型手机让这些云更能够去发挥，客户只需要使用健康感知的终端，其中包含穿戴型装置、爱睡宝、电视机以及相关的智能型测量装置，就能够让亲人、医生以及相关的护理人员得知目前的身体状态，不仅如此，还可以远程监护以及远程门诊，一切都透过远程医疗平台让人们有着安全、方便、快速及健康舒适的生活环境。
大数据在生技医疗卫生发展状况及应用,大数据已深耕于经济领域且创造了巨大的经济价值
美国的大数据产业已经创造了巨大的价值，具体表现在:大数据使美国医疗服务质量得到提高。
对于医疗服务的提供方和支付方来说，在减少医疗成本的同时不断提高医疗质量和效率仍然是一个难以实现的目标，而这也是改善民生的重大机遇。2010年，全美医疗支出占国内生产总值的17.9%，比2000年增长13.8%。而且，某些慢性疾病如糖尿病的患病率正在增加，正在消耗更多的医疗资源。
对这些疾病和其他相关健康服务的管理将深刻地影响国家的福祉。在这方面大数据可以发挥作用。为在广大人群中取得最有效的医疗效果，更多地使用电子健康记录（电子健康档案），并与新的分析工具相结合，将提供挖掘信息的机会。研究人员可以利用信息寻找有效的统计趋势，并依据真实的医疗服务质量开展医疗评估。
大数据在医疗及生技业之应用
医疗及生技业大数据应用的当前需求来自疫情和健康趋势分析、电子病例、医学研发、临床试验等领域。
利用大数据进行疫情分析，说明这个地方可能处于某种疾病蔓延，实时掌握病情。
Google和疾管局一样能够掌握流感疫情
2009年又冒出了一种新的流感病毒，称为H1N1。这种新菌株结合了禽流感和猪流感病毒，迅速蔓延。短短几星期内，全球的公共卫生机构都忧心忡忡，担心即将爆发流感大流行。有些人发出警讯，认为这次爆发可能与1918年的西班牙流感不相上下，当时感染人数达到五亿人，最后夺走数千万人的性命。雪上加霜的是，面对流感可能爆发，却还没有能派上用场的疫苗，公共卫生当局唯一能努力的，就是减缓其蔓延的速度。为了达到这项目的，必须先知道当前流行感染的范围及程度。
2 在美国，疾病管制局（CDC）要求医生一碰到新流感病例，就必须立刻通报。即使如此，通报的速度仍然总是慢了病毒一步，大约是慢上一到两星期。毕竟，民众觉得身体不舒服之后，通常还是会过个几天才就医，而层层通报回到疾管局也需要时间，更别提疾管局要每星期才整理一次通报来的数据。但是面对迅速蔓延的疫情，拖个两星期简直就像是拖了一个世纪，会在最关键的时刻，让公共卫生当局完全无法掌握真实情况。
说巧不巧，就在H1N1跃上新闻头条的几星期前，网络巨擘Google旗下的几位工程师，在著名的《自然》科学期刊发表了一篇重要的论文，当时并未引起一般人的注意，只在卫生当局和计算机科学圈里引起讨论。该篇论文解释了Google能如何「预测」美国在冬天即将爆发流感，甚至还能精准定位到是哪些州。谷歌的秘诀，就是看看民众在网络上搜寻些什么。由于Google每天会接收到超过三十亿笔的搜寻，而且会把它们全部储存起来，那就会有大量的数据得以运用。
Google先挑出美国人最常使用的前五千万个搜寻字眼，再与美国疾病管制局在2003年到2008年之间的流感传播数据，加以比对。Google的想法，是想靠着民众在网络上搜寻什么关键词，找出那些感染了流感的人。虽然也曾有人就网络搜寻字眼做过类似的努力，但是从来没人能像Google一样掌握巨量数据（big data，直译为大数据），并具备强大的处理能力和在统计上的专业技能。
虽然Google已经猜到，民众的搜寻字眼可能与流感有关，像是「止咳退烧」，但相不相关其实不是真正的重点，他们设计的系统也不是从这个角度出发。Google这套系统真正做的，是要针对搜寻字眼的搜寻频率，找出和流感传播的时间、地区，有没有统计上的相关性。他们总共用上了高达4亿5千万种不同的数学模型，测试各种搜寻字眼，再与疾管局在2007年与2008年的实际流感病例加以比较。这套软件找出了一组共四十五个搜寻字眼，放进数学模型之后，预测结果会与官方公布的全美真实数据十分符合，有强烈的相关性。
于是，他们就像疾管局一样能够掌握流感疫情，但可不是
一、两星期之后的事，而是几近实时同步的掌握！因此，在2009年发生H1N1危机的时候，比起政府手中的数据（以及无可避免的通报延迟），Google系统能提供更有用、更及时的信息。公卫当局有了这种宝贵的信息，控制疫情如虎添翼。
最惊人的是，Google的这套方法并不需要去采集检体、也不用登门造访各家医院诊所，而只是好好利用了巨量数据，也就是用全新的方式来使用信息，以取得实用且价值非凡的见解、商机或服务。有了Google这套系统，下次爆发流感的时候，全球就有了更佳的工具能够加以预测、并防止疫情蔓延。
将分散在医院中的各个部门、各式各样的病例集中在云端，医生们可透过语意搜查找出任何病例中的相关讯息，进而为医学诊断提供更加丰富的数据。可提供以病患为中心的个人化疗程建议，或帮助对医疗问题及其患病率进行自动诊断。 台湾的医疗黑金：健保数据库
3 Google台湾董事总经理简立峰曾表示：「我认为最有价值的宝藏，就是台湾的全民健保数据库。」，台湾医疗产业贯穿上下游的数据，全在健保数据库里面，而且几乎所有人都要加入，全世界只有台湾拥有如此完整的数据库。美国麻省理工学院电机与计算机科学院教授约John Guttag也说，相较于美国，台湾的健保是由政府买单，这让医疗数据取得变得容易，「这是台湾的机会，未来也很有机会从中获利。」
累积15年来、2千3百万人民的健保数据库，正等待着识货的伯乐来挖宝。台中荣总医生、阳明大学教授吴俊颖以亲身经验说明，过去医学界只知道，幽门螺旋杆菌跟胃癌有关，但是却没有规模够大、时间够长的临床实验可以证实，他与研究团队藉由探勘台湾的健保数据库，发现服药根除幽门螺旋杆菌，可以降低胃癌的发生率。
这篇论文不只发表在肠胃科排名第一的杂志《肠胃病学》上，更震撼了日本医学界。日本是全球胃癌罹患率最高的国家，当地医生特别把这篇论文翻译成日文，并且说服日本厚生省，对幽门螺旋杆菌感染患者全面给付杀菌疗程，不仅影响医师的临床运作、政府决策，甚至有可能改变国际性医疗行为准则。
吴俊颖认为，台湾的健保数据库内容巨细靡遗，所有医疗项目都记录得一清二楚，「它像是永不干涸的黑金，当数据越来越多串联和使用，就会越来越有价值。」然而，吴俊颖也提到，健保数据库有个缺点，就是缺乏诊断和检测结果。 麻省理工学院教授Peter
Szolovits也曾举例说明过，如果有一位病患发现关节肿起来，医生跟他说这「疑似」是风湿性关节炎，因此记录风湿性关节炎的费用，可能后来病人发现根本不是这个病，如果把这笔数据用在风湿性关节炎的医疗研究上，那就会变成糟糕的数据，影响研究结果。
「如果能够把健保数据库与医院病历的数据库做结合，那它就会变成最完美的医疗数据库！」吴俊颖提到，病历数据包含检测和治疗的结果，不只对于台湾医疗产业来说非常有价值，国内外的生技和医药大厂，也都会抢着要跟台湾合作。
想象一个情境，有天当你到南部度假，突然感到身体不适，就近到当地的诊所就医。第一次跟你见面的医生，登入全台湾共享的医疗数据库，调出你在其他医院的病历数据，花几分钟就能对你的身体了如指掌，还能透过临床决策辅助系统，显示出跟你有相同症状的病友群体、使用各种药物的治疗状况，透过大数据分析可以协助医生在最短时间内，找出最适合的治疗方式。
「很多人以为这样的愿景，离现实生活非常遥远，其实台湾已经走在半路上了。」台大医院竹东分院院长王明巨如此说道。的确，台湾医疗机构的病历电子化程度很高，很有可能成为全球第一个全国医院流通电子病历的国家。 医学研发
运用实时监测及分析大量的仪器数据，建构预测模型，并利用统计工具改善临床试验设计，分析临床试验数据。发展个人化医学及疾病发作模式等医疗研发。 利用大数据解决多发性硬化症的算法运算复杂度
位于水牛城的纽约州立大学(SUNY)是一个领先全球的多发性硬化症(MS)研
4 究中心。MS是一种具破坏性的、面性的神经系统疾病，影养全球近百人。这种疾病会使人的大脑和骨随发炎并产生神经病，导致患者可能出现行动不便、视力受损、疼痛等症状。
MS的病因是很复杂的，没有一个单一基因是可能的致病源。因此自2007年以来，SUNY就一直希望透过扫描MS患者的基因组的变化来开发新的治疗方式，透过从原本成千上万的基因序列的变异SNP，SNP指的是单核桃多型性，来获得单一样品，研究基因产物和其他基因产物及环境因素进行的交互作用。
研究人员的想法是以多个SNP变异点结合不同的环境变因，并使用一种被称之为「AMBIENCE」的算法，来检测县性和非线性两种数据数据中的相关性，以识别这些交互作用之间的关系。但是这个想法就如同大海捞针，因为环境变因包括像是实验对象曝晒太阳的时间长短、维生素D产生的量、吸烟的情况等皆有可能影响研究结果。况且人类的基因由23对染色体所组成，其中包含约30亿个DNA碱基对，这些因变量和应变量数量多到吓人，必须靠建构一套计算量高达1018的高等分析模型才能解决。
因此SUNY与IBM合作，建构一套搭配软硬件的数据分析系统，以往平均需要27.2小时的工作，缩短到现在只要11.7分钟即可完成。而且这套系统不仅大大简化和加速了复杂的分析过程，还提供了不同类型的变量值，如：分类变量、分配卜瓦松变量或连续常态变量等。过去，只要研究中增加一个新的变量值，研究团队就必须重新编写整个算法，而现在只需按几个键即可完成。
大数据系统分析的应用除了MS的研究以外，全球估计超过3300万人感染，至今没有方法可以完全治愈的艾滋病，以及罕见疾病等，都已开始利用大数据进行大型的医学研究。
临床试验藉由大数据而有了重大的改变，可利用临床验数据、仪器读数等，进行比较效果研究、临床决策支持系统、远距病人监测及加强医学数据透明度等方面。
拥有数据数据保护的早产儿
所谓的早产儿是指怀孕不到37周就提早出世的宝宝。这些提早降临人世的小仙子，如果出生后体重不到1500公克，很可能会因为免疫系统尚未发育完全而受到感染，一旦感染之后就很容易引起呼吸衰竭、肺出血及败血症。
不过，加拿大多伦多市立儿童医院里的早产儿，却可以睡得特别安详，因为他们是有数据数据保护的「data
baby」。随着医疗设备的发展，利用医疗监测仪器监测病患的生命征象，如血压、心跳和体温等，已经是非常普遍的事了。通常这些仪器还具有警报功能，一旦生理的数据数值超出正常范围时就会发出警示，医疗人员就会采取因应行动。但是即使医术再精湛、经验再丰富的医护人员，可能也无法准确地察觉这些异常的发生时间和严重性，尤其当发生在脆弱的早产儿生身上。
5 根据美国弗吉尼亚大学追踪以往的数据显示，新生儿受到感染初期的12到24小时，因为脉搏和心跳几乎都可在接受的范围内，因此医护人员很难从生命征象数据的改变中察觉，等到警示灯响起，常常为时已晚。
连续监测和记录这些生理性数据，可以观察出新生儿是否遭受感染的早期征兆，但数据量实在太过庞大了。估计这些监测设备每一秒钟就会产生1000个读数。以往是30到60分钟由医护人员归纳出一个数据做为纪录，然后储存72小时。如果要把这些读数统统记录起来，根本是不可能的事。
但这项不可能的任务，并没有吓跑安大略省理工学院和IBM。他们使用来自怀生研究中心的最新技术，利用江河运算平台支持大量数据的收集和分析，一天24小时不间断地收集和记录着包括早产儿的体温、心跳、血氧饱和浓度和血压等电子监测仪器产生的大量数据，以及周遭环境如温度、湿度等相关数据。
在保护病人的隐私安全考虑下，这些数据会直接传到安大略省理工学院研究中心和IBM华生研究中心；系统会分析和研究哪些因素的交互作用会造成感染，甚至哪几床的新生儿因为符合条件较多，可能出现疾病或感染的风险较大。之后，系统再将分析结果提供给医护人员比较判读。这些动作都在数秒内完成。藉由这项计划，儿童病房里的医护人员已经可以提前18到24小时，预防新生儿败血症的发生。
由于大数据在规模（Volume）、增加速度（Velocity），以及价值性（Value）上正呈现几何上升，而其数据所表现的多样性变化（Variety）与数据的有效性（Validation），更容易成为企业的风险源头。面对排山倒海而来的大数据，企业需运用大数据，迅速将数据转化成商业智能，运用分析信息，提升市场的洞察能力，做出更准确的营运决策。例如：电信业者可以分析手机在基地台漫游的特性，提供更好的在地费率；信用卡业者可以每天定期分析各种信用贷款所产生的风险，动态调整信贷利率；便利超商可以分析消费者的购买习惯，动态调整架上存货数量等；制造业者可透过现场制造系统所记录的大量在线实时生产数据进行分析，以协助制造业改善制程、提升良率，并减少物料浪费。因此大数据将是企业未来所面临的关键挑战。鉴于目前信息以超乎想象的速度产生、累积、消逝，而企业所面临的商机亦有相同的循环表现。透过海量信息的实时性分析与运用，将可对不同信息的需求者，产生不一样的价值与意义。若能持续在既有的数据中发掘价值，同时考虑动态信息所带动的巨大冲击，并藉此掌握瞬息万变的市场契机，则大数据的分析与应用，将有助于各类型企业在相关营运领域中，引领下一阶段的企业永续发展。基于以上的发展潮流与态势，麦肯锡（Mckinsey）管理顾问公司于2010年已指出未来引领企业发展趋势的十大科技，其中即包含了大数据的获取与分析、云端运算服务的公共价值，以及企业多层面的参与互动及服务。在这些技术与行动通讯网络的整合应用下，企业未来所产生的数据量将呈现倍数成长，并导致过去传统的储存技术即将遇到瓶颈，因此，虚拟化的云端运算分析技术，以及大数据的管理，将成为各方面所即将面临处理的新课题。从目前的技术发展
6 来看，未来各项实体化设施，将可能在未来藉由虚拟化的技术，得以降低各项成本的支出，然而云端运算与大数据的应用，绝非仅为建置一个大型数据中心即可，对于后续所产生大量数据下的数量管控、数据的质量与分析结果，以及这些数据所衍生之相关应用与服务，才是现阶段所应关心的重点。计算设施(Computer) 网络设施(Network) 储存设施(Storage)
数据数量管控数据应用服务数据质量分析虚拟化(Virtualization) 为了结合技术、数据，以及应用分析与服务等三项议题的探讨，本演讲大数据主要阐述BIG DATA 在生技医疗卫生上之应用与研究;抛砖引玉系望能激起大家投入医疗大数据的研究!
大数据在教学中应用心得体会
大数据时代下小学数学教学心得体会
第五篇：圆梦幼儿园精准扶贫实施方案
为贯彻落实《富平县教育局教育精准扶贫工作实施方案》，扎实做好全县教育精准扶贫工作，我园特制定如下实施方案。
按照“扶贫先扶志，扶贫必扶智，彻底斩断贫困链条”的要求，以帮扶家庭困难学生为重点，以提高贫困村学校办学水平为关键，以强化技能培训促进学生成才为根本，上下联动、精准施策、定向发力，力促贫困家庭早日脱贫致富。
把推进精准扶贫作为全县教育工作的重要任务，构建覆盖全县所有贫困户教育发展的倾斜扶持、扶志脱贫工作机制，确保家庭困难每位孩子共享优质教育资源。
(一)搞好调查摸底工作。抓好精准扶贫调查摸底工作，为贫困学生建档立卡，确保全县所有贫困学生无一遗漏。
(二)创新扶贫工作模式。以“扶贫先扶志、扶贫必扶智”为出发点，创新教育精准扶贫举措，开展特*精准扶贫工作，阻止贫困现象代际传递。
(三)健全帮扶工作机制。构建覆盖全县所有学段贫困学生帮扶工作机制。
(四)拓展职教脱贫途径。建立职业教育脱贫救助、技能培训机制，让有接受职业教育需求的贫困家庭子女全部获得职业学历教育，并掌握一技之长。
(一)摸清贫困学生，建立扶贫台账
按照文件要求，逐村逐户摸底核查，摸清各学段贫困学生底子，逐一建档立卡，对享受资助情况进行全程跟踪，并针对贫困户及家庭困难学生实际制定行之有效的“济困、扶技、励志、育才”措施，确保教育扶贫工作精准施策、定向发力。
学前教育阶段，对贫困村家庭困难儿童实施资助全覆盖，对其中特困家庭儿童减免保教费。
(一)加强组织领导。园长负责全园精准扶贫组织、管理、督导和考核工作，下设办公室，制定实施方案，并建立信息台账。同时加强与相关职能部门的沟通协调与配合，积极落实教育扶贫支持政策，确保教育扶贫工作扎实开展。
(二)强化资金统筹。贫困学生资助金和贫困家庭子女职业学历教育补贴等做到公开透明、及时拨付，为推进教育精准扶贫工作提供坚强有力的资金保障。
