第1章 研究背景 1
1.1 产业背景 1
1.1.1 快速发展的产业特征 1
1.1.2 工作室主导的企业类型 3
1.1.3 技艺融合的综合性人才 3
1.2 专业教学背景 4
1.2.1 适应产业发展的专业体系 4
1.2.2 创意设计引领的培养过程 5
1.2.3 技艺融合的实践教学环境 6
1.3 人才培养背景 7
1.3.1 高速增长的人才需求预测 7
1.3.2 产教融合的人才培养方式 7
1.4 教育大数据的技术背景 8
1.5 高职教育专业人才培养中存在的问题 9
1.6 整体研究思路 10
第2章 教育大数据关键技术 11
2.1 教育大数据的属性和特征 12
2.1.1 教育大数据的分类 12
2.1.2 教育大数据的属性和存在形式 13
2.1.3 教育大数据的特征 14
2.2 教育大数据的采集方式 15
2.3 教育大数据存储技术 15
2.3.1 NoSQL数据库 16
2.3.2 HBase数据库 18
2.3.3 MySQL Sharding 19
2.3.4 Azure SQL Database 19
2.4 教育大数据分析与挖掘 19
2.4.1 关联规则学习 20
2.4.2 聚类分析 22
2.4.3 Hive架构 24
2.4.4 MapReduce计算模型 26
2.5 教育大数据典型应用 28
2.6 面临的挑战 31
第3章 数字媒体专业群人才培养体系的构建 34
3.1 数字媒体专业群 34
3.2 传统的人才培养体系 35
3.2.1 培养目标 35
3.2.2 培养内容 37
3.2.3 教学方法 38
3.2.4 教学手段 39
3.2.5 教师队伍 41
3.2.6 教学环境 42
3.2.7 质量监控 43
3.3 基于8C的数字媒体专业群人才培养体系 45
3.3.1 职业竞争力模型 46
3.3.2 课程体系 47
3.3.3 团队建设 49
3.3.4 有效教学 50
3.3.5 教学资源库 55
3.3.6 校企协同 57
3.3.7 质量评价 58
3.3.8 大数据分析系统 66
3.4 案例：数字媒体应用技术专业标准 66
3.4.1 专业建设发展情况 66
3.4.2 培养目标与规格 69
3.4.3 就业方向 70
3.4.4 毕业要求 72
3.4.5 课程体系与核心课程（教学内容） 73
3.4.6 集中时段实践教学安排 81
3.4.7 教学及课程安排 81
3.4.8 继续专业学习深造建议 86
第4章 职业竞争力 87
4.1 人才能力模型 87
4.1.1 胜任力概述 87
4.1.2 胜任力特征 90
4.1.3 胜任力构成 91
4.1.4 胜任力分类 91
4.1.5 胜任力模型 95
4.2 职业竞争力的概念 99
4.2.1 职业竞争力概述 99
4.2.2 职业竞争力模型 100
4.2.3 职业竞争力模型建立步骤 103
4.2.4 职业竞争力模型案例 106
4.3 基于职业竞争力的专业开发流程 110
4.3.1 专业开发的步骤 110
4.3.2 专业开发的组织实施 110
4.4 基于职业竞争力的课程开发流程 113
4.4.1 课程开发的步骤 113
4.4.2 课程开发的组织实施 114
4.4.3 案例 115
第5章 “深信高斯”大数据分析系统 118
5.1 整体架构 118
5.1.1 系统开发概述 118
5.1.2 系统分析与设计 118
5.2 数据采集和存储子系统 124
5.3 智能专业分析子系统 127
5.3.1 智能专业分析模块 127
5.3.2 信息化教学监控分析模块 140
5.4 智能专业诊断子系统 143
5.4.1 自我诊断模块 143
5.4.2 多元诊断模块 152
5.4.3 专业诊断与管理子系统 153
5.4.4 输出状态数据展示模块 155
第6章 数字媒体专业群教学资源库 164
6.1 资源库平台介绍 165
6.2 资源库主要建设工作 167
6.2.1 确定人才培养规格 167
6.2.2 构建资源库体系架构 169
6.2.3 建立资源分类体系 171
6.2.4 建设“17＋1”个应用子库 171
6.2.5 建好课程资源子库 174
6.3 资源库课程开发及应用 181
6.3.1 确定课程定位 182
6.3.2 开展课程调研 182
6.3.3 课程整体设计 183
6.3.4 制作课程内容树 183
6.3.5 教学单元设计 184
6.3.6 资源开发与制作 185
6.3.7 资源上传与审核 186
6.3.8 教学应用 187
6.4 微课资源设计制作 189
6.4.1 微课的概念 189
6.4.2 微课设计制作的步骤 189
6.5 典型学习方案 197
6.5.1 翻转课堂学习方案 197
6.5.2 线上线下混合学习方案 198
6.5.3 基于SPOC的个人定制式学习方案 200
6.5.4 碎片化学习方案 201
6.6 应用成效 202
6.6.1 引入大师、企业专家，促进专业与产业对接 202
6.6.2 汇集优质资源，提升教师教学能力 203
6.6.3 创新UU威客平台，提升学生创新创意创业能力 203
6.6.4 引入国际化资源，促进专业国际化发展 204
6.6.5 为文化创意产业输送新技术 204
6.6.6 为文化创意产业输送解决方案 204
6.6.7 为文化创意产业输送国际标准 204
第7章 基于大数据的课堂有效教学 205
7.1 有效教学研究综述 205
7.1.1 概念界定 205
7.1.2 国内外研究现状 207
7.1.3 研究局限 209
7.1.4 代表性标准评述 210
7.2 大数据支持下的高职有效教学 212
7.2.1 高职教与学特征分析 212
7.2.2 高职有效教学影响因素 213
7.2.3 大数据与高职有效教学 215
7.2.4 大数据支持下的高职有效教学设计 217
7.3 有效教学实施 218
7.3.1 有效教学实施原则 218
7.3.2 有效教学实施过程 219
7.3.3 有效教学实施保障 224
7.4 有效教学实施案例 225
第8章 教学团队建设 237
8.1 教学团队建设引入大数据系统的意义 237
8.1.1 必要性 237
8.1.2 预期效果 237
8.2 “深信高斯”大数据系统在教师个体中的运用 238
8.2.1 教师增能 238
8.2.2 开展教学研究 239
8.2.3 教学质量改进 241
8.2.4 教师教学资源建设 244
8.3 教师职业生涯发展路径 246
8.3.1 二类教师分类发展机制 246
8.3.2 三项教师激励项目 247
8.3.3 四级职业发展规划 249
8.4 大数据平台下的教师绩效评价 250
8.4.1 高职教师绩效评价模型 250
8.4.2 高职教师绩效评价指标 258
8.5 “深信高斯”大数据系统在团队整体建设中的运用 266
8.5.1 确定团队建设目标 266
8.5.2 制订团队建设规划 267
8.6 团队文化和机制建设 268
8.6.1 教学团队文化建设 268
8.6.2 教学团队机制建设 270
第9章 专业教学诊断与改进 274
9.1 现状分析 274
9.1.1 国内外现状分析 274
9.1.2 学校现状分析 276
9.1.3 存在的问题分析 277
9.2 专业教学诊断与改进整体思路 278
9.2.1 建设依据 278
9.2.2 建设原则 278
9.2.3 “五个一”建设思路 279
9.2.4 建设保障 280
9.3 基于大数据的专业教学诊断与改进 281
9.3.1 构建诊改体系，培育质量文化 281
9.3.2 设计指标要素，多元质量监控 284
9.3.3 建设智能平台，精细质量管理 286
9.3.4 建立诊改机制，持续质量改进 287
9.3.5 确立实施路径，稳控诊改节奏 290
参考文献 292