Interpretación de la estrategia de promoción de Big Data

Recientemente, han aparecido con frecuencia en los periódicos informes de que se espera incluir en la agenda una estrategia nacional de Big Data. Como algo nuevo y una nueva industria en la era de la información, big data tiene muchas características como basicidad, tecnología, sociabilidad, permeabilidad y complejidad. Recuerda y advierte a la gente que big data también está estrechamente relacionado con el desarrollo de la gente común y las empresas. . Necesita la promoción del Estado, pero también el apoyo de toda la sociedad. El autor cree que la implementación de la estrategia de big data dependerá en gran medida de tres apoyos sociales: la mejora de la alfabetización científica nacional, el desarrollo innovador de la educación matemática y el entusiasmo por las aplicaciones corporativas.

Se acerca la era del big data. Esta es una era que requiere un mayor nivel y grado de alfabetización científica nacional en su conjunto. Sin embargo, el nivel nacional de alfabetización científica de China no es alto. El pastoreo y la satisfacción con el status quo son las mejores explicaciones para la sociedad tradicional. El "misterio Needham" en la historia de la ciencia y la tecnología es un retrato vívido y una huella innata de la falta de alfabetización científica del pueblo chino, y ha afectado hoy en día hasta cierto punto. Pero como dice el refrán, “lo que falta es lo que se compensa”. Si se quiere ocupar una posición favorable en la competencia internacional de big data, se deben hacer grandes esfuerzos para compensar la falta de alfabetización científica nacional. En términos generales, hay tres signos principales de alfabetización científica nacional: el nivel de educación nacional, la capacidad de comprender el conocimiento y los métodos científicos y el número de invenciones patentadas. Estos no pueden considerarse proyectos para salvar las apariencias y es necesario lograr avances reales.

Por otro lado, para los usuarios de big data, el “número” es su núcleo, por lo que la educación matemática se ha convertido en el factor social central que determina el desarrollo de big data. Mirando retrospectivamente la situación actual de la educación matemática en mi país, es bastante común enfatizar el adoctrinamiento sobre el pensamiento, el conocimiento sobre los métodos y la teoría sobre la aplicación. Por lo tanto, los puntajes de matemáticas de los estudiantes son los mejores en el mundo, pero las personas no tienen mucho pensamiento, métodos y habilidades de aplicación matemáticos, y es difícil llevar las matemáticas al trabajo práctico. En algunos países desarrollados, por el contrario, las puntuaciones de los estudiantes en matemáticas no son buenas, pero sí son muy buenas en pensamiento y métodos matemáticos. Por ejemplo, el premio Nobel de Química de 2013 se benefició de la aplicación de la informatización de big data en la investigación química. Esto demuestra que las matemáticas no son sólo un conocimiento o una ciencia, sino también una forma de pensamiento, método o hábito. Este es el ámbito que requiere el big data, y también es el ámbito que nuestra educación matemática debería perseguir después de abandonar la enseñanza intensiva.

El big data también es una industria emergente. Además de la implicación de la tecnología y la educación, las empresas necesitan convertirse en sus células hematopoyéticas. Sin el entusiasmo de las empresas por utilizar big data, el trabajo de preparación previo será en vano. Sólo permitiendo a las empresas establecer el pensamiento de big data, utilizar métodos de big data, estar dispuestas a participar en la creación de riqueza de datos y formar la tendencia y la moda de big data en toda la sociedad se podrán crear las bases para la prosperidad de big data. .

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