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餐饮连锁业信息化的瓶颈与突破
随着社会信息化整体水平的飞速提高,国内餐饮业也逐渐提高了对信息化重要性的认识,并付之实践加以投入,餐饮连锁业信息化呈现出良好的上升势头。赛迪调查机构预测,今后3至5年内,我国信息数字技术产品在中国餐饮行业的应用将达到一个高峰,最大容量可达2300亿元。
然而,调查数据也显示,时下我国餐饮业中超过85%的企业尚没有进行信息化推广应用,餐饮业运用餐饮管理系统的企业不到30%,实施成功满意率不到18%。与发达国家相比,我国餐饮业信息化建设仍较为落后,处在最基本的初级应用阶段。
餐饮连锁业信息化的问题与挑战
餐饮连锁企业如何突破餐饮连锁经营的管理瓶颈,成功实现转型?如何继续做大做强,其重要途径又是什么?以麦当劳、肯德基为代表的西餐在中国快速发展,喜来登、希尔顿等国际联号酒店在中国高端餐饮场所不断地攻城掠地,其成功的基础就是
摘要:随着信息技术的飞速发展和医院改革的逐步完善,国内各大医院也开始重视管理方面的科学化、信息化,医院目前的经验管理模式会逐步转化为信息管理模式。本文着重介绍了我国医院信息系统的现状,并针对医院信息系统在建设过程中的问题展开了浅析。同时对医院信息系统的发展提出了一些看法。
关键词:医院信息系统;医院改革;管理模式
Hospital Information System Construction and Development
Ou Rupeng
(Central People’s Hospital of Zhanjiang,Zanjiang524037,China)
Abstract:With the rapid development of information technology,
hospital reform and the gradual improvement of major hospitals have begun to attach importance to the management of scientific information,
experience in hospital management will now be turned into information management.This paper focuses on the status of hospital information system in China,and for hospital information systems during the construction of the problems started.Meanwhile,the development of hospital information system put forward some views.
Keywords:Hospital information system;Hospital reform;Management
随着计算机技术的快速发展和信息高速公路的出现,医院信息系统的完善也已势在必行。近年来,我国大部分医院的信息化进程取得了较大进展,近半医院建立了比较健全的信息系统。在实际应用的过程中,这些信息系统也发挥了自身优势,提高了医院各方面工作的效率。但从国内已完全投入使用的医院信息系统情况来看,平均水平依然处于初级阶段,较完善的系统很少。与西方发达国家相比,我们依然存在着医院信息化程度低,信息系统普及力度不够等诸多不足。
一套完整的医院信息系统其功能非常之强大,但目前实际情况是,受限于医院自身财力不足,大部分医院只选用了一套信息系统中的部分功能。管理信息系统是医院信息系统的最基本的功能,而现在医院信息系统的发展方向应是临床应用。国内许多医院的信息系统在很大程度上仅限于医院管理方面,极只有少数的临床信息系统用于诊断和治疗。医院的基础信息就是病人信息,因此医院信息管理的重点应是病人信息,同时临床信息系统也应该成为医院信息系统的主攻领域。临床信息系统要以提高医护人员的工作效率和工作质量为目标。在临床信息系统发展的基础上,逐步实现无纸化电子病历,医生也能参照病人的各项检查结果,对病情作出更准确的判断。临床医生也可以为病人制定更规范的治疗
深圳职业技术学院计算机网络技术专业(简称深职院网络专业),作为国家首批28所示范性高等职业院校的重点建设专业,借示范校建设之机,进一步发挥校企合作作用,密切工学结合,在专业课程体系改革方面作了比较深入的研究和探索。现把有关的改革思路和实践过程拿出来与大家交流,希望得到大家的批评与帮助。
图5 2010级教学计划专业管理委员会企业专家审定意见(部分)
3.2对课程体系的模块进行细化和优化,方便学生根据自己兴趣选择
在对课程体系的模块化进行调整时,遵循进一步完善以网络建设、管理和应用的实际过程为引导,以“组网建网”的核心能力为依据设计过程,按照网络工作过程和所需要的能力群优化人才培养计划的原则;调整和充实按照企业“建网”、“管网”、“用网”等主要岗位的能力群要求来构建的课程和教学内容;进一步按照“学网”、“组网”、“建网”、“管网”、“用网”的能力和学习过程进行课程模块化的细化和优化,构建更为细致合理的“模块化、组合型、进阶式”课程体系;从而通过为学生选课提供更大的自主性,真正使学生按照个人特长和兴趣爱好选择课程,既能逐步掌握相关的网络知识和技能,又能通过自主选择某个方面的课程模块,强化相关能力。新的计算机网络技术专业能力分解见图6。
图6 计算机网络技术专业能力分解图
在能力分解的基础上,我们重新把全部专业课程划分成五个部分,共16个模块(见图7),同时对专业的实践教学体系也进行了相应的调整。基本设想:“学网”和“组网”为必修部分,学生在完成“学网”、“组网”的学习后,就可以按照自己的兴趣在模块⑼~模块⒃中自由选择,达到规定的学分总数、获得专业认可的相关证书就可以毕业。从而尽量在现有的体制下给学生多一点学习自主权。通过自主选课、学分累计,学生不仅能够正常毕业,还可以根据自己的兴趣爱好和职业生涯规划,有目的地选择多学一些技能,为就业作好更充分的准备,为将来事业的发展打下更好的基础。
同时,遵照课程建设“四化”的基本思路,目前我们正在参照企业人才标准,制订本专业人才培养岗位能力标准,并参照业内龙头企业国际IT认证的中级考试标准,适当提高要求,建立本专业人才技
引言
自二十世纪以来,随着信息技术的飞速发展,各种信息工具得到了迅速应用,有力地促进了社会的进步。信息社会对教师素质提出了更高的要求,教师继续教育则是提高教师素质的有效方式。然而面对工作节奏快、工作量大、社会事务繁忙等困难,组织教师在固定时间、固定地点开展集中学习的方式越来越难以实行。随着无线移动通讯技术的迅猛发展和移动终端的日益普及,移动学习慢慢成为教师进行继续教育的新方式。
1教师继续教育
1.1国外继续教育概况
综合国力的竞争在于人才的竞争,人才的竞争在于教育,教育质量的提高在于教师。因此提高教师素质,培养大批优秀教师至关重要,这已成为各国教育发展的共识。例如美国对教师继续教育采取激励制度,要求每年更换一次资格证书,更换证书时考查是否有继续教育的记录,并且与教师资格等级和福利待遇紧密联系;英国也在全国范围内组成以大学,教育学院为主的国家培训网络,并以政策制度配合实施,而且把是否参加继续教育与薪水相关联;日本也有相关政策规定教师从教多年后,要通过一定的在职教育才可获得高一级资格证书;韩国将教师在职教育视为“教师生涯继续教育”,国家为该制度提供法律保障[1];瑞典则采取了更加优惠的政策,国家报销一切培训费用,工资照常发放。
1.2我国教师继续教育状况及存在的问题
为了适应新时代发展的需要,我国也十分重视教师继续教育,自1995年至今制定了一系列的重大决策,早在1995年颁布的《中华人民共和国教育法》就明确了终身教育在教育法律中的地位;1999年国务院转发教育部《面向21世纪教育振兴行动计划》中提出了“2010年我国基本建立起终身学习体系”的改革目标;2001年九届人大四次会议通过的“十五”计划纲要,确定“逐步形成大众化、社会化的终身教育体系”;党的十六大又明确提出要在2020年形成“全民学习,终身学习的学习型社会、促进人的全面发展”。2001年国务院《关于基础教育改革与发展的决定》、2002年教育部办公厅《关于推进教师教育信息化建设的意见》,等,都表明党和国家已经把发展继续教育,构建终身教育体系作为新世纪国家发展计划的重要组成部分,是党和国家的重大战略决策。
在信息化的知识经济时代,教师的工作性质和职责决定了教师必须是终身学习的先行者和引领者。特别是教育部在《基础教育课程改革纲要(试行)》中提出:“大力推进信息技术在教学过程中的普遍应用,促进信息技术与学科课程的整合,逐步实现教学内容的呈现方式、学生的学习方式、教师的教学方式和师生互动方式的变革,充分发挥信息技术的优势,为学生的学习和发展提供丰富多彩的教育环境和有力的学习工具。”新课程改革对教师自身素质的提高提出了新的挑战。但是教师的工作性质和特点给教师的进一步学习带来了许多困难,常常不得不疲于知识的教学与传授,应付家庭和社会事务,等。另外由于交通不便,致使边远地区教师在集中时间集中地点进行大规模的培训难以实行,如何对教师进行有效的在职培训,寻找何种培训方式,采用什么培训手段成了继续教育中急需探讨的问题。基于网络的远程培训很大程度上解决了传统培训的弊端,受到了教师的青睐,而近年来无线网络技术和移动通讯技术的飞速发展则为教师远程培训开辟了一种新的远程学习形式——移动学习。
2移动学习
2.1移动学习概念的界定
到底什么是移动学习呢?目前该领域专家各持己见,分别从多个角度对其界定,较为典型的有如下几种:
Clark Quinn 从技术的角度对移动学习作了这样的定义:移动学习(M-Learning)是通过IA设备实现的数字化学习,这些IA设备包括 Palms、Windows CE 设备和数字蜂窝电话,等[2]。Chabra 和 Figueiredo 界定的移动学习比较宽泛并且结合了远程教育的思想:移动学习(M-Learning)就是能够使用任何设备,在任何时间任何地点接受学习[3]。Paul Harris指出,移动学习(M-Learning)是移动计算技术和E-Learning的交点,它能够为学习者带来一种随时随地学习的体验。Harris认为移动学习应该能够使学习者通过移动电话或PDA随时随地享受一个受教育的片断,并且在这个过程中,往往更多使用的是PDA设备,虽然笔记本电脑被广泛使用,但它并不符合大多数移动学习的定义[4]。
笔者倾向于Alexzander Dye 等人在以上学者的基础上对 M-Learning作的定义:M-Learning是一种在移动计算设备帮助下的能够在任何时间任何地点发生的学习,移动学习所使用的移动计算设备必须能够有效地呈现学习内容并且提供师生之间的双向交流[5]。也就是说,M-Learning 是一种全新的学习方式,它是移动通信、网络技术与教育的有机结合,它具有无线移动性、高效便携性、广泛性、交互性、共享性、个性化等学习特征。移动学习(M-Learning)与数字学习(E-Learning)相比较不仅具备了数字化、多媒体化、网络化、智能化的特征,而且还具备了其独特的优势,即学习者不再局限在电脑前,可以“随时、随地、随身”,“短、平、快”地进行学习。
2.2移动学习的实施形式
随着无线网络技术与移动技术的快速发展,各种移动设备纷纷亮相,功能日益强大,价格越来越低,体积日渐变小,使得它们便于随身携带,为难以进行固定学习的用户提供了良好的学习机会。不同的用户可以依据自己的情况选择适合于自身条件的移动设备和移动学习方式。如基于便携式笔记本电脑的移动学习、基于掌上电脑(PDA)的移动学习和基于短消息服务(SMS或MMS)的移动学习,等。目前,全球移动电话用户迅猛增长,人们应用手机以短消息方式沟通人际的频率急剧上升,年短信息量全球可达数百亿条次。因此,本文主要探讨基于手机的移动学习。
2.2.1基于短消息服务(SMS或MMS)的移动学习
中国移动、联通、网通等都为各自的移动用户提供了短消息服务,可以实现语音留言和接收,基于字符的短消息发送和接收,以及多媒体彩信的收发等服务项目。利用短消息服务,可以实现生生之间,师生之间,教师和服务器之间,学生和服务器之间的有限数量的字符传送和接收。这些活动不再受时间和地点的限制,可以随时随地进行。
2.2.2基于浏览的移动学习
对于短消息服务而言,其数据传送是间断的,异步的,不能实时连接,因而不能利用该种方式实现移动学习设备对学习网站的浏览,也就很难实现多媒体教学资源的传输和显示。随着移动通信技术的提高和移动通信协议的极大改进,通信速度得到了很大提高,使得手机上网浏览学习得以实现。学习者利用移动设备,经过电信或者网通的网关接入互联网,应用WAP协议访问教学服务器,进行浏览、查询,实时交互,像普通的网络用户一样。因此,基于连接浏览的移动学习方式不但可以传输文本,还可以传输一些图像信息。
3移动学习在教师继续教育中的应用
3.1非正式学习理论为移动学习在教师继续教育中的运用提供了理论依据
利用移动设备进行学习事实上是一种非正式学习,即在业余零碎时间随时随地进行学习,它有别于传统的正式学习。明确地讲,非正式学习是一种隐含式的学习,源于直接的交互活动及来自伙伴和教师的丰富的暗示信息,这些暗示信息远远超出了明确讲授的内容。据统计,在工作、娱乐、社交等非正式学习时间和地点接受的新知识占个体所学知识的70%以上[7]。因此,移动学习从其理论基础上适合教师继续教育,教师在课间、课外等零碎时间即可应用移动设备尤其是移动电话进行移动学习。学习者可以通过接收短消息,上网浏览使学习具有个体性特点(思考、阅读,等),也可以通过发送短消息、网上留言、语音留言等使学习也具有社会性特点(交互、讨论,等)。
3.2移动学习自身的特点使其在教师继续教育中应用成为一种趋势
移动学习并不是一个全新的事物,它是远程学习的一种扩展,具有远程学习的共有特点。即师生时空可以分离,学生与学习环境分离,学习活动依然可以成功进行。除此之外,移动学习还具有自身的独特优势,移动设备便于随身携带,使学习者摆脱了桌子、有线网络、固定教室、固定地点、固定时间等的限制。学习资料、学习环境、教学媒体和教学管理人员都是移动的,使学习者可以充分利用业余零碎时间进行学习,如在办公室、在车站与机场、在旅途中、在其他休息娱乐场所等均可以随时随地的学习,避免了交通不便、工学时间冲突带来的矛盾。这些特点恰好可以解决在职教师工作繁忙,业务量大,家庭社会事务繁琐,很难有统一的固定时间,集中到固定地点进行大规模学习的矛盾,同时从培训经费上讲也很有社会收益,为在职教师以及教育培训机构都带来了极大的便利。因此,移动学习在教师继续教育中必定发挥应有的推动作用,使教师可以做到工作学习两不误,使自身率先走向终身学习的行列,提高自身素质,更好地服务于教育,服务于社会。
4结束语
移动学习是移动通信技术、网络技术与现代教育理论有机结合的必然结果,它必将为教师继续教育,为人类建立终身学习体系,作出应有的贡献。然而,移动学习不是教师继续教育的唯一形式,它并不能、也不会取代任何一种教育形式,只是依据教师的工作特点,丰富已有的学习资源和学习机会,为教师继续教育提供更加广阔的发展空间。
参考文献
[1] 尤登星.国外教师继续教发展趋势简述[J].继续教育2004,(11) :56.
[2] Clark Quinn.m-learning: Mobile,Wireless,In-Your-Pocket. Learning[EB/OL],http:// www.linezine.com/2.1/features/cqmmwiyp.htm
[3] Keegan D.The future of learning: From e-Learning m-Learning[EB/OL],http://learning.ericsson.net/leonard-o/thebook /book.html
[4] Paul Harris.Goin Mobile[EB/OL], http://www.learningcircuits
数据预处理技术在劳动保障信息系统中的应用
关键词:数据预处理;数据挖掘;劳动保障信息系统
摘要:数据挖掘是一种知识发现技术,近年来得到了快速的发展。数据预处理是数据挖掘过程中的一个重要步骤,尤其是在对包含有噪声、空缺,甚至是不一致数据进行数据挖掘时,更需要进行数据的预处理,以提高数据挖掘对象的质量,并最终达到提高数据挖掘所获模式知识质量的目的。本文讨论了在劳动保障数据挖掘工作中,如何应用数据预处理技术。
Application of Data Preprocessing Technology in Labour&Security Information System
Zhang Jingchun
(Nanjing Human Resources&Labour Security Bureau,Nanjing210002,China)
Abstract:The data mining is a kind of technique of knowledge,and has got fast development in recent years.The data preprogressing is becoming more useful day by day.Whether to use the technique of datapreprogressing in real subjects of data mining will receive the different out- come.And there give a method in data mining of labour & security information system how to use the technique of data preprogressing.
Keywords:Data preprogressing;Data mining;Labour&Security information system
近年来,劳动保障系统的信息化建设正由事务处理层面走向集成和数据管理阶段。各应用系统产生和收集数据的能力已经迅速提高,拥有越来越多的数据,可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但缺乏从海量数据挖掘出知识的手段,无法全面正确分析和理解数据,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势,对管理和决策缺乏有效支持。
面对这一挑战,我们引入数据挖掘技术,逐步构建宏观决策支持系统。
数据挖掘是指从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则的高级处理过程。在劳动保障信息系统,多年的应用产生了海量的数据,这给数据挖掘准备好了物质基础,但是目前还没有针对这些海量数据成功地进行数据挖掘的应用项目。如何规划数据挖掘项目工程,如何选择数据挖掘算法、数据挖掘工具和产品,这些都是具有重要的理论研究价值。
一、数据挖掘(Data Mining)
数据挖掘技术作为基于数据库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、知识获取、信息提取、高性能计算和数据可视化等学科领域而发展起来的从数据中获取知识的技术,正成为各个科研机构竞相研究的对象,也正在多行业得到广泛的应用。数据挖掘的定义可以从技术和应用两个角度叙述:
(一)技术角度的定义
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
(二)劳动保障信息系统应用角度的定义
从劳动保障信息系统应用的角度来说数据挖掘从本质上说是一种新的信息处理技术,是对劳动保障信息资源的有效采集和管理、合理衍生和使用、充分挖掘和利用,对大量的数据进行深层次分析以揭示隐藏的、未知的规律性并将其模型化,实现联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)的合理隔离和有机统一,从而实现对各种业务及其管理的强有力支持,通过定期发布各项统计指标向管理部门提供南京劳动保障工作开展情况及南京市民基础信息、劳动就业和社会保障等各方面情况,并为政府提供政策制定依据。
数据挖掘技术把人们对数据的应用,从低层次的联机查询操作,提高到决策支持、分析预测等更高级应用上。它通过对数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,发现数据间的关联性、未来趋势以及一般性的概括知识等,这些知识性的信息可以用来指导劳动保障管理决策活动,如图1所示。
图1数据挖掘和劳动保障管理决策
(三)数据挖掘的功能
数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型。数据挖掘任务一般可以分两类:描述和预测。描述性挖掘任务刻划数据库中数据的一般特性。预测性挖掘任务在当前数据上进行推断,以进行预测。
数据挖掘功能以及它们可以发现的模式类型有以下六个方面:概念/类描述(特征化和区分)、关联分析、分类和预测、聚类分析、孤立点分析、演变分析。
(四)数据挖掘的过程
一般的数据挖掘过程中主要有如下四个步骤:数据选择、数据预处理、数据转换和数据挖掘。整个数据挖掘过程是按一定顺序完成的,当然整个过程中还会存在步骤间的反馈。
数据挖掘的过程的工作量比例如图2所示。
图2 数据挖掘过程工作量比例
从图2可以看出,数据预处理环节的工作量占全部工作量的60%,因此,如何提高数据预处理的效率,是加快数据挖掘规则进程的关键。
二、数据预处理(Data preprocessing)
由于数据库系统中数据量的迅速膨胀(达到GB或TB数量级),现实世界的数据库极易受噪声数据(noise data)(具有不正确的属性值)、空缺数据(missing data)(缺少属性值)和不一致数据(inconsistent data)的侵扰。当进行数据挖掘时,只有进行数据的预处理,才能提高数据挖掘对象的质量,并最终达到提高数据挖掘所获模式知识质量的目的。
数据预处理的主要方法包括:
(一)数据清理
数据清理(data cleaning)例程通过填写空缺值,平滑燥声数据,识别、删除孤立点,并解决不一致来“清理”数据。
(二)数据集成与变换
数据集成(data integration)就是将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。这些数据源可能包括多个数据库、数据立方体或一般文件。数据变换(data transformation)主要是将数据转换成适合于挖掘的形式,如规格化和聚集。
(三)数据归约
数据归约(data reduction)的目的就是缩小所挖掘数据的规模,但能够产生同样的(或几乎同样的)分析结果。数据归约的策略有数据立方体聚集、维归约、数据压缩、数值压缩、离散化和概念分层等。
数据预处理的方式如图3所示。
图3数据预处理的方式
三、数据预处理实例分析
(一)劳动保障信息系统简介
南京市劳动保障信息系统(Nanjing labour&security information system)采取信息集中管理、统一标准和信息共享的原则,通过光纤、DDN专线等形式连接市委、市政府和相关政府部门、十一区两县劳动和社会保障局、全市所有街道劳动保障所和社区劳动保障站、职业介绍服务机构、定点医疗机构等,为全市企事业单位、全体市民提供全面、快捷、准确、高效的劳动保障服务。由
于系统采取数据集中管理、网内共享的设计,所以有关单位和个人信息在系统中及时得到处理,数据保持不间断刷新,保证了数据的及时和准确性,为进一步构建数据仓库及数据挖掘工作提供了良好的条件,为数据深度利用奠定了物质基础。
南京劳动保障信息系统中采用的事务日志主要来源劳动保障各项业务。这些数据的大小总计已经超过1.1TB,并且以大约30GB/月的速率不断增长。目前,大集中数据库选用的是ORACLE9i,在性能、安全性、开放性、兼容性等方面都能够满足数据挖掘工作的需要。
(二)数据预处理应用
虽然关系数据库中可以通过多种方式约束数据(例如主键Primary Key、外键Foreign Key、非空Not Null、检查Check等),但是仍然不能保证所有数据的格式完全一致。这是因为在现实应用过程中,收集数据的设备可能出故障、人或计算机可能的数据输入错误以及数据传输中可能出现的错误等等情况,会使系统中存在空缺的、含噪声的数据,甚至数据库中的数据记录还存在着一些错误、不寻常(unusual)和不一致情况,所以必须结合劳动保障业务实际,对这些数据进行预处理,然后才能进行后续的数据挖掘工作。
数据预处理工作是利用关系数据库系统所提供的算法实施数据清理、集成与变换、数据归约生成的。具体步骤如下:
1.构建中间数据表集成数据
南京劳动保障信息系统现有的多个子系统主要是业务系统,每个子系统的数据都集中存放。但是对于数据挖掘工作来说,各子系统的数据之间仍然存在着一定的分散性和独立性,甚至不一致情况。
根据数据挖掘的需求迫切程度,引入主题化模型概念,新建市民基本信息表及劳动和社会保障信息表,以“人员资源管理子系统”、“就业子系统”、“劳动