17、学校领导中的数据运用与挑战

学校领导中的数据运用与挑战

1. 学校管理中的结构张力与民主任务

在学校管理工作中,学校管理者面临着垂直和水平结构中的各种张力。研究确定了三种类型的“中间地带”:
- 行政问题
- 学生体验
- 组织单元

行政问题和学生体验都要求学校管理者具备横向思维,因为它们并不存在于现有的“指挥链”中。在相关研究文献里,横向结构在一定程度上被忽视了,但对于参与研究的学校管理者而言,这些“中间地带”是日常工作中的现实情况。

民主逻辑的一个基本维度就是横向导向,它建立在众多不同声音达成共识的基础之上。民主的方法和工作方式意味着要纳入众多不同的参与者、层级和利益相关者。然而,在以“效率”为导向的话语体系中,这种治理方式可能显得过于复杂和分散。

为了给复杂组织的工作指明清晰的方向,可以通过识别组织中存在问题的领域来实现,因为这些领域显示出学习、创新的潜力以及需要进一步专业发展的方面。我们将这些领域称为“未管理空间”,以强调治理的重要性。这里所说的治理是一种特殊类型的治理,它结合了松散和紧密的耦合关系,以适应具体情况的独特特征。

2. 学校数据运用的兴起

近年来,基于数据的领导和以数据为依据的领导成为了研究丹麦教育系统的学术热点。学校领导经常被期望运用特定形式的数据来推动学校发展,许多研究项目也围绕此展开。例如,由A.P. Moeller支持的“基于数据的学校发展学习领导力项目”(2015 - 2020年),涉及丹麦10%的学校,在该项目中,系统的数据测量被用于为学校举措提供信息。

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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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