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==背景== 我们需要一个颠覆以往的评价体系,和学习方式通过wiki来展现 ==理解== *Toyhouse WIKI作为一个然后达到大数据的数据库,其作用应分为宏观及微观两个方面来看(即站在使用者的角度和控制统计者的角度) 所谓的大数据我认为并不是数据量本身的大小,而是在局部范围内达到数据量的爆棚,这个应该是现阶段最现实的效果 ===微观=== *让微观主体知道学习什么,在不断学习的过程中看到自我思想及想法的变化,这其实就是个人的迭代优化的过程 *并且通过数据库的引导达到自主寻找问题,自主学习的目标,(就像一个学机械的人应该知道机械的发展史,它的几次巨大的变革,它的过去,现阶段的发展,和未来的发展趋势。在这中间,就会想颠覆性的创新和持续性的技术他们之间的关系及区别,这就远远超出了机械单一学科的领域,即跨越学科式的学习) *对个体而言,站在局部空间大数据量的基础上学习,提高学习的起点,节省基础性学习的重复时间,就像站在巨人的肩膀上永远比巨人还要高一点 ===宏观=== *可以统计及评价个人在长时间内的学习情况及过程,了解个体的学习曲线,达到终身制学习,终身制平价的目的,是一种终身制学习,和个人知识储备的量性的评价体系 *通过对大量数据的统计及分析,找到趋势,预测个体对那个方向更有研究趋势(再议) ==优势== 颠覆传统的学习方式,从一个为题几个人学习讨论,到一个问题上百人讨论,知识的理解及定义会变得完善(局部空间内的大数据) ==改进== 个人认为其应用的领域可设计与高技术的研究及学习,而更多的应是常识性问题(所谓常识性问题应是此学科的语言,发展)即超越学科的学习,人无完人,人必有他的知识漏洞及知识死角 我们应该按照最有效减少知识死角的方向去完成
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