人力资源————————————————————————————————————————— 1.制定和实施人力资源战略规划的重要意义：①是战略总规划的核心②是组织管理的重要依据③有助于利用人力资源、提高劳动效率、降低人工成本、增加经济效益④有助于发挥个体能力、满足员工需求、调动员工积极性。
2.基于战略的人力资源规划模型的主要内容：①认识组织愿景、目标和战略②认识组织目标对人力的影响③编制组织发展对人力的需求清单;④分析内部人力供给可能性;⑤分析外部人力供给可能性;⑥编制符合需求清单的供给计划; ⑦制定实施细则和控制体系;⑧实施规划并进行跟踪控制;⑨采取纠偏措施和重新审视组织愿景、目标和规划。 3.制定人力资源战略规划的主要程序：①信息收集整理②确定规划期限③根据企业整体规划预测人员要求④现有人力资源战略反馈、调整。
4.创业期人力资源战略核心：1.吸引关键人才;2.制定鼓励关键人才创业的措施和办法;3.发现和培养核心人才。
5.企业处于成长阶段时，人力资源管理特点：①需求多、急②要求素质高、上手抉;③需要有更为效率的规范化管理。 企业处于成长阶段时，人力资源管理战略：①预测需求并制定规划②完善培训、考评和薪酬③规范人力管理体系。 6.人力资源外包存在的风险：①费用标准②咨询公司的规范经营和专业化问题③安全问题④员工利益保障⑤可控性 人力资源外包动机：资源集中核心活动、降低成本、降低风险、适用于不同阶段、完善人力制度、留住优秀员工。 7.人力资源具额特点：1.自由性2.生物性3.时效性4.创造性5.能动性。6.连续性。
培训———————————————————————————————————————————
1.为什么说员工培训是企业增强自身竞争优势的需要?企业发展的支柱、员工对企业的要求、树立企业良好形象。 2.员工培训系统建立步骤：①需求分析：组织分析、工作分析和人员分析;②制定计划：选培训对象、选培训者、设计课程、选择形式和方法、选择时机、组织开展。③培训效果评估：依据培训目标对培训对象和培训本身做价值判断。 3.培训需求层次分析的主要内容：①组织分析。帮助企业认识到组织的人力状况以及战略对效率和文化的要求; ②工作分析。分析各职位工作任务、各项工作任务要达到的标准，以及必需的知识、技能和态度;
③人员分析。评价不同层次员工的绩效以确定培训需求的压力点、弄清解决当前和未来问题的需求，以及重点人群。 4.培训效果评估分析的主要内容：①反应层②学习层③行为层④效果层
5.员工培训项目涉及的主要步骤：需求分析、目标确立、形式和方法、预算、课程设计与开发、设施、效果评估 绩效、薪酬————————————————————————————————————————— 1.绩效考评设计的原则：①考评制度化②责权相结合③客观公正④公开⑤沟通⑥效益。
2.绩效考评指标设计的原则：①简单明确②有效性，成本——收益原则③简化考评体系④指标之间相关性和互补性⑤在量化指标、定性指标相平衡⑥指标设计和指标结构本土化。
3.绩效指标确立基本步骤：①工作分析②工作流程分析③绩效特征分析④理论验证⑤要素调查，确定指标⑥指标修订 4.绩效考评系统的操作流程：①制定计划②考评前的技术准备③收集数据、资料和信息④绩效考评的实施⑤绩效改造 5.绩效考评成果的应用范围：①招聘与选拔②人力资源开发③员工的薪酬方案④员工的职业生涯规划。
6.影响员工激励效果的主要因素：①企业外部：经济发展水平、传统文化、社会环境②企业内部：管理方式、领导方法③个体因素：收入水平、教育程度、年龄与工龄、性格特征、个人价值观。
7.改善绩效考评的措施：①组织结构及岗位工作分析②业务流程与关键成功因素③绩效面谈和反馈④绩效改进辅导。 8.中小企业绩效考评特点及内容：特点：灵活、岗位不明确、职责变动大。内容：总结、自评、分类考评、考评沟通。 9.中小企业员工激励存在的难点：难以以高薪酬、高福利来激励员工;难以吸引和留住人才;企业的地域性强，容量形成排外的企业氛围;企业缺乏良好的企业文化。
中小企业员工的激励措施：薪酬可选“底薪+奖金”模式，用职位、机会和培训激励，用股权激励，用文化激励。 10.非公有制企业激励框架构建的基本原则和激励层：基本原则：在定编定岗的前提下，针对不同阶层、不同部门、不同个人采用不同的激励措施;层面：权益激励，经营管理层激励，基层员工激励。
11.激励的手段：奖励、惩罚、参与激励、晋升激励、目标激励、授权激励、情感激励、工作丰富化。 激励的特性：系统性.易逝性.社会性.信用行.有限性
激励的原则：物质和精神相结合.考虑员工个体差异.实事求是.公平公正.区别对待.系统性.目标结合。
11.授权激励作用：形成长期优势、利于员工成长、形成共同愿景、构建学习型组织;授权激励误区：不授权、放任。 13.对经营者激励的主要做法①建立长期合作关系;②设计合理薪酬结构;③引入竞争机制;④加强监督。 14.如何寻求奖惩的最佳结合点：①奖罚结合②以奖为主，以罚为辅③奖惩适度④奖惩指向具体行为。
15.建立职位薪酬体系的基本步骤：①职位分析②职位评价③薪酬调查④薪酬定位⑤薪酚结构设计⑥实施和修正。 16.薪酬决策的主要内容：①薪酬决定标准。即决定薪酬高低的依据，包括岗位、技能、资历、绩效和市场状况等。基于岗位或技能、绩效或资历、个人绩效或团队绩效、公司绩效或部门绩效、定性或定量测度。
②薪酬结构。薪酬构成部分及比重，固定薪酬和变动薪酬、短期薪酬和长期薪酬、非经济薪酬和经济薪酬之间的比重。 ③薪酬制度管理。制定和调整薪酬制度的决策标准，包括授权程度、参与方式、导向、薪酬等级、支付及调整频率。 17.宽带薪酬的主要特点。优点：①打破传统等级观念，减少等级差别，利于组织扁平化，增强灵活性及对外适应能力②引导员工注重个人提升，利于职位轮换③有利用于管理层的管理和HR角色转变④促进积极的绩效文化，增强凝聚力，提升绩效。缺点：绩效管理压力大、晋升机会减少、获取市场数据难度大、并非所有组织都适用。
非货币性薪酬广泛应用的原因：①补充货币薪酬②平稳过渡激励③加强经营目标④认可突出绩效⑤适用大多员工 招聘(合同、离职、劳动关系)———————————————————————————————
1.招聘方面，采用员工推荐的优缺点：优点①成本低②时间短③员工充当过滤网;缺点①裙带关系②受主管喜好程度影响③选用面窄④妨碍平等就业
2.校园招聘的缺点：①优秀毕业生常有多手准备②缺乏实际经验，容易产生不现实的期望③在工作配合、等级管理、制度理解执行等方面欠缺④流动率较高⑤成本高，时间长。
3.内部选拔的优点：①内部选拔对雇员是一种重要的晋升渠道②内部选拔人员流失可能性小③内部选拔可以提高员工的忠诚度④内部选拔对组织可以节约成本⑤内部选拔有助于保持组织的内部稳定性⑥内部选拔有助于减少用人失误 内部招聘的缺点：被拒者会受影响;内部攀比引发拉帮结派;近亲繁殖;高层领导出现不团结;缺少思想碰撞的火花。 4.外部招聘的缺点：外聘人员不熟悉组织;组织对应聘者了解不深入;打击内部员工积极性;招聘成本高。 外部招聘的渠道：广告招聘、校园招聘、人才中介机构、网络招聘、员工推荐。
5.招聘时，对招聘者个人素质有哪些基本要求：良好的个人品质、多方面的能力、广阔的知识面和相应的技术要求. 7.企业雇员自愿流出的影响因素：①个体因素②与工作相关的因素③个体与组织之间的适合性因素④组织因素⑤与态度和其它内部心理过程相关的因素
8.如何正确对待雇员流失：①并非坏事②建立离职员工定期面谈制度。③与离职员工保持长期稳定联系，掌握情况。 ④实施双向的价值交换和个性化沟通⑤转变观念，真正视离职员工为企业的现实财富。 9.录用人员评估指标有哪些：①录用比;②招聘完成比;③应聘比;④录用成功比。 10.招聘团队的组建原则：知识互补、能力互补、气质互补、性别互补、年龄互补。
11.人力资源需求大于供给时采用措施：外招、内招、聘临时工、延长工时、内部晋升、技能培训、调宽工作范围。 12.当前招聘工作一些新趋势：①趋向战略化②由在合适时间、地方聘请适量员工转变为一个获得资源的过程。 ③各职能和专业部门参与越来越多。④对招聘者的素质要求越来越高⑤选拔方法越来越科学。
13.面试的程序：设定目标、筹备资料并安排面试，实施面试并结合问答做出评价，结束面试，回顾面试并做出总结。 14.招聘的原则：公开公平原则，竞争、全面原则，能级、择优原则，低成本、高效率原则。
15.有效招聘的4个要点：申请者和职位匹配;申请者和组织匹配;职位和组织匹配;时间、方式和结果匹配。 16.处理劳动关系的基本原则：①兼顾各方利益②协商为主③及时处理④以法律为准绳⑤预防为主⑥明确责任。
17.我国劳动关系特征：积极方面，劳动关系的主体进一步明确，劳动关系的性质丰富化，劳动关系变化剧烈，劳动法律关系的建立机制标准化、法律化。消极方面：争议数量上升，主体和内容复杂化，劳动者弱势，纠纷社会性。 18.我国劳动争议产生的原因：宏观方面①劳动关系双方的利益差异性明显②立法及劳动法的制定滞后且不配套 微观方面①企业规章不合理，法制观念淡薄②员工法律观念淡薄，精神满意度低。
19.劳动合同内容：合同期限;工作内容;劳动保护和劳动条件;劳动报酬;劳动纪律;终止条件;违约责任。 职业规划——————————————————————————————————————————
1.如何进行个人职业生涯设计/个人职业生涯设计步骤：①确定人生目标：②自我评估;③职业生涯机会评估;④选择职业;⑤选择职业生涯路线;⑥设定职业生涯目标;⑦制定行动计划与措施;⑧评估与回馈。
2.职业生涯设计对个人的作用：①帮助确定发展目标②鞭策个人努力工作③引导发挥潜能④评估工作成绩。
3.职业生涯设计对企业的作用：①保证企业未来人才的需要②使企业留住优秀人才③使企业人力资源得到有效开发 4.企业对员工职业生涯管理流程：①员工自我评估②组织对员工评估③职业信息传递④咨询与指导⑤职业发展设计。 5.员工自我职业生涯管理的基本内容：①增强职业敏感性②提高学习能力，防止技能老化③维持工作与家庭平衡。 6.内部晋升意义：①鼓励长期行为②鼓励与企业同甘苦的员工③增强员工适应与融合④增强员工归属感和忠诚感。 7.什么是“天花板”效应：也被叫做职业生涯高原，是指员工已不大可能再得到得职务晋升或承担更多的责任，尽量发展通道和更高职位是可见的，但可望而不可及。 8.天花板效应产生原因：①缺少培训②低成就需求③工资制度不公或提薪不满④职责不清⑤缺少机会造成职业成长慢。 9.职业发展的阶段：职业探索性阶段、立业与发展阶段、职业维持阶段、职业衰退阶段。
随着科学技术的迅速发展，人类开始进入大数据时代，云计算、大数据、移动互联网已成为时代三大主题，正在推动这新经济时代的发展。在科学领域、竞技领域及社会生活的方方面面，呈现出海量数据特征，在还来那个数据中蕴含着人类各种行为、心里信息，如认真挖掘加以科学分析利用，将对创造思维、创新模式、产品个性化及管理决策等等都具有极高的社会价值。大数据已被誉为21世纪发展创造的新动力。如何有效应用大数据、云计算等新信息技术，创造价值和财富，创造未来，是我们面临的巨大机遇和挑战。
为了顺应时代发展，满足社会对大数据人才的热切需求，山西维信科技有限公司结合自身一流的科研和技术优势，特开设了“大数据”专业课程研修班，同时也是山西第一家大数据实训企业。旨在培养具备宽广的专业知识和扎实的大数据处理能力及管理大数据能力的高级复合型人才，更好的回报社会和服务社会。
加入维信科技有三大好处：
一、可以去互联网企业做核心开发，
二、可以自己创业从事大数据的核心开发，
三、以架构级程序员的职位入职企业
认识大数据
首先，大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征。在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，从三个层面来展开：
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。我将分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
和大数据相关的理论
特征定义
最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
业界(IBM 最早定义)将大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity)，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T);第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
其实这些V并不能真正说清楚大数据的所有特征，下面这张图对大数据的一些相关特性做出了有效的说明。
古语云：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论谁说的，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势;Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量;Farecast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。
那么，什么是大数据思维?维克托·迈尔-舍恩伯格认为，1-需要全部数据样本而不是抽样;2-关注效率而不是精确度;3-关注相关性而不是因果关系。
阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解，比如，
“今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。”
“非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。”
“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”
特别是最后一点，我是非常认同的，大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。
价值探讨
大数据是什么?投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。比如，Facebook上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。
如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
Target 超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，能准确的推断出孕妇的具体临盆时间，这样Target的销售部门就可以有针对的在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠卷。
Target的例子是一个很典型的案例，这样印证了维克托·迈尔-舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点：通过找出一个关联物并监控它，就可以预测未来。Target通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期，这就是对数据的二次利用的典型案例。如果，我们通过采集驾驶员手机的GPS数据，就可以分析出当前哪些道路正在堵车，并可以及时发布道路交通提醒;通过采集汽车的GPS位置数据，就可以分析城市的哪些区域停车较多，这也代表该区域有着较为活跃的人群，这些分析数据适合卖给广告投放商。
不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：
1- 手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。
2- 没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3- 既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：1-拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;2-还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。
Wal-Mart作为零售行业的巨头，他们的分析人员会对每个阶段的销售记录进行了全面的分析，有一次他们无意中发现虽不相关但很有价值的数据，在美国的飓风来临季节，超市的蛋挞和抵御飓风物品竟然销量都有大幅增加，于是他们做了一个明智决策，就是将蛋挞的销售位置移到了飓风物品销售区域旁边，看起来是为了方便用户挑选，但是没有想到蛋挞的销量因此又提高了很多。
还有一个有趣的例子，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少„„有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。
这些例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关键是人的数据思维;与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了新的价值增长。
现在和未来
我们先看看大数据在当下有怎样的杰出表现：
大数据帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督;
大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力;
大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物;
大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备;
大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格;
大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度;
大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本;
大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业招聘信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。
其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。
比如，Amazon的最终期望是：“最成功的书籍推荐应该只有一本书，就是用户要买的下一本书。”
Google也希望当用户在搜索时，最好的体验是搜索结果只包含用户所需要的内容，而这并不需要用户给予Google太多的提示。
而当物联网发展到达一定规模时，借助条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可实现实时的信息采集和分析，这些数据能够支撑智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧医疗，智慧环保的理念需要，这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。
未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。
比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会网络，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动„„换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：
医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况;
教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划;
服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务;
社交网络能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动;
政府能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生;
金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划;
道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排;
„„
当然，上面的一切看起来都很美好，但是否是以牺牲了用户的自由为前提呢?只能说当新鲜事物带来了革新的同时也同样带来了“病菌”。比如，在手机未普及前，大家喜欢聚在一起聊天，自从手机普及后特别是有了互联网，大家不用聚在一起也可以随时随地的聊天，只是“病菌”滋生了另外一种情形，大家慢慢习惯了和手机共渡时光，人与人之间情感交流仿佛永远隔着一张“网”。
大数据隐私
你或许并不敏感，当你在不同的网站上注册了个人信息后，可能这些信息已经被扩散出去了，当你莫名其妙的接到各种邮件，电话，短信的滋扰时，你不会想到自己的电话号码，邮箱，生日，购买记录，收入水平，家庭住址，亲朋好友等私人信息早就被各种商业机构非法存储或贱卖给其它任何有需要的企业或个人了。
更可怕的是，这些信息你永远无法删除，它们永远存在于互联网的某些你不知道的角落。除非你更换掉自己的所有信息，但是这代价太大了。
用户隐私问题一直是大数据应用难以绕开的一个问题，如被央视曝光过的分众无线、罗维邓白氏以及网易邮箱都涉及侵犯用户隐私。目前，中国并没有专门的法律法规来界定用户隐私，处理相关问题时多采用其他相关法规条例来解释。但随着民众隐私意识的日益增强，合法合规地获取数据、分析数据和应用数据，是进行大数据分析时必须遵循的原则。
说到隐私被侵犯，爱德华?斯诺登应该占据一席之地，这位前美国中央情报局(CIA)雇员一手引爆了美国“棱镜计划”(PRISM)的内幕消息。“棱镜”项目是一项由美国国家安全局(NSA)自2007年起开始实施的绝密电子监听计划，年耗资近2000亿美元，用于监听全美电话通话记录，据称还可以使情报人员通过“后门”进入9家主要科技公司的服务器，包括微软、雅虎、谷歌、Facebook、PalTalk、美国在线、Skype、YouTube、苹果。这个事件引发了人们对政府使用大数据时对公民隐私侵犯的担心。
再看看我们身边，当微博，微信，QQ空间这些社交平台肆意的吞噬着数亿用户的各种信息时，你就不要指望你还有隐私权了，就算你在某个地方删除了，但也许这些信息已经被其他人转载或保存了，更有可能已经被百度或Google存为快照，早就提供给任意用户搜索了。
因此在大数据的背景下，很多人都在积极的抵制无底线的数字化，这种大数据和个体之间的博弈还会一直继续下去„„
专家给予了我们一些如何有效保护大数据背景下隐私权的建议：1-减少信息的数字化;2-隐私权立法;3-数字隐私权基础设施(类似DRM数字版权管理);4-人类改变认知(接受忽略过去);5-创造良性的信息生态;6-语境化。
但是这些都很难立即见效或者有实质性的改善。
比如，现在有一种职业叫删帖人，专门负责帮人到各大网站删帖，删除评论。其实这些人就是通过黑客技术侵入各大网站，破获管理员的密码然后进行手工定向删除。只不过他们保护的不是客户的隐私，而大多是丑闻。还有一种职业叫人肉专家，他们负责从互联网上找到一个与他们根本就无关系用户的任意信息。这是很可怕的事情，也就是说，如果有人想找到你，只需要两个条件：1-你上过网，留下过痕迹;2-你的亲朋好友或仅仅是认识你的人上过网，留下过你的痕迹。这两个条件满足其一，人肉专家就可以很轻松的找到你，可能还知道你现在正在某个餐厅和谁一起共进晚餐。
当很多互联网企业意识到隐私对于用户的重要性时，为了继续得到用户的信任，他们采取了很多办法，比如google承诺仅保留用户的搜索记录9个月，浏览器厂商提供了无痕冲浪模式，社交网站拒绝公共搜索引擎的爬虫进入，并将提供出去的数据全部采取匿名方式处理等。
在这种复杂的环境里面，很多人依然没有建立对于信息隐私的保护意识，让自己一直处于被滋扰，被精心设计，被利用，被监视的处境中。可是，我们能做的几乎微乎其微，因为个人隐私数据已经无法由我们自己掌控了，就像一首诗里说到的：“如果你现在继续麻木，那就别指望这麻木能抵挡得住被”扒光”那一刻的惊恐和绝望„„”
和大数据相关的技术
云技术
大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数
十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。
云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。
如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。
业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地;没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。
那么大数据到底需要哪些云计算技术呢?
这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术(类似模式识别以及自然语言理解)等。
云计算和大数据之间的关系可以用下面的一张图来说明，两者之间结合后会产生如下效应：可以提供更多基于海量业务数据的创新型服务;通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的创新成本。
如果将云计算与大数据进行一些比较，最明显的区分在两个方面：
第一，在概念上两者有所不同，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。然而大数据必须有云作为基础架构，才能得以顺畅运营。
第二，大数据和云计算的目标受众不同，云计算是CIO等关心的技术层，是一个进阶的IT解决方案。而大数据是CEO关注的、是业务层的产品，而大数据的决策者是业务层。
分布式处理技术
分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务—这就是分布式处理系统的定义。
以Hadoop(Yahoo)为例进行说明，Hadoop是一个实现了MapReduce模式的能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
而MapReduce是Google提出的一种云计算的核心计算模式，是一种分布式运算技术，也是简化的分布式编程模式，MapReduce模式的主要思想是将自动分割要执行的问题(例如程序)拆解成map(映射)和reduce(化简)的方式， 在数据被分割后通过Map 函数的程序将数据映射成不同的区块，分配给计算机机群处理达到分布式运算的效果，在通过Reduce 函数的程序将结果汇整，从而输出开发者需要的结果。
再来看看Hadoop的特性，第一，它是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。其次，Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
你也可以这么理解Hadoop的构成，Hadoop=HDFS(文件系统，数据存储技术相关)+HBase(数据库)+MapReduce(数据处理)+„„Others
Hadoop用到的一些技术有：
HDFS: Hadoop分布式文件系统(Distributed File System) - HDFS (HadoopDistributed File System)
MapReduce：并行计算框架
HBase: 类似Google BigTable的分布式NoSQL列数据库。
Hive：数据仓库工具，由Facebook贡献。
Zookeeper：分布式锁设施，提供类似Google Chubby的功能，由Facebook贡献。
Avro：新的数据序列化格式与传输工具，将逐步取代Hadoop原有的IPC机制。
Pig:大数据分析平台，为用户提供多种接口。
Ambari：Hadoop管理工具，可以快捷的监控、部署、管理集群。
Sqoop：用于在Hadoop与传统的数据库间进行数据的传递。
说了这么多，举个实际的例子，虽然这个例子有些陈旧，但是淘宝的海量数据技术架构还是有助于我们理解对于大数据的运作处理机制:
淘宝大数据
如上图所示，淘宝的海量数据产品技术架构分为五个层次，从上至下来看它们分别是：数据源，计算层，存储层，查询层和产品层。
数据来源层。存放着淘宝各店的交易数据。在数据源层产生的数据，通过DataX，DbSync和Timetunel准实时的传输到下面第2点所述的“云梯”。
计算层。在这个计算层内，淘宝采用的是Hadoop集群，这个集群，我们暂且称之为云梯，是计算层的主要组成部分。在云梯上，系统每天会对数据产品进行不同的MapReduce计算。
存储层。在这一层，淘宝采用了两个东西，一个使MyFox，一个是Prom。MyFox是基于MySQL的分布式关系型数据库的集群，Prom是基于Hadoop Hbase技术的一个NoSQL的存储集群。
查询层。在这一层中，Glider是以HTTP协议对外提供restful方式的接口。数据产品通过一个唯一的URL来获取到它想要的数据。同时，数据查询即是通过MyFox来查询的。
最后一层是产品层，这个就不用解释了。
存储技术
大数据可以抽象的分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是：大数据存储的目的是支撑大数据分析。到目前为止，还是两种截然不同的计算机技术领域：大数据存储致力于研发可以扩展至PB甚至EB级别的数据存储平台;大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。
提到存储，有一个着名的摩尔定律相信大家都听过：18个月集成电路的复杂性就增加一倍。所以，存储器的成本大约每18-24个月就下降一半。成本的不断下降也造就了大数据的可存储性。
比如，Google大约管理着超过50万台服务器和100万块硬盘，而且Google还在不断的扩大计算能力和存储能力，其中很多的扩展都是基于在廉价服务器和普通存储硬盘的基础上进行的，这大大降低了其服务成本，因此可以将更多的资金投入到技术的研发当中。
以Amazon举例，Amazon S3 是一种面向 Internet 的存储服务。该服务旨在让开发人员能更轻松的进行网络规模计算。Amazon S3 提供一个简明的 Web 服务界面，用户可通过它随时在 Web 上的任何位置存储和检索的任意大小的数据。 此服务让所有开发人员都能访问同一个具备高扩展性、可靠性、安全性和快速价廉的基础设施，Amazon 用它来运行其全球的网站网络。再看看S3的设计指标：在特定年度内为数据元提供 99.999999999% 的耐久性和 99.99% 的可用性，并能够承受两个设施中的数据同时丢失。
S3很成功也确实卓有成效，S3云的存储对象已达到万亿级别，而且性能表现相当良好。S3云已经拥万亿跨地域存储对象，同时AWS的对象执行请求也达到百万的峰值数量。目前全球范围内已经有数以十万计的企业在通过AWS运行自己的全部或者部分日常业务。这些企业用户遍布190多个国家，几乎世界上的每个角落都有Amazon用户的身影。
感知技术
大数据的采集和感知技术的发展是紧密联系的。以传感器技术，指纹识别技术，RFID技术，坐标定位技术等为基础的感知能力提升同样是物联网发展的基石。全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，都会产生海量的数据信息。
而随着智能手机的普及，感知技术可谓迎来了发展的高峰期，除了地理位置信息被广泛的应用外，一些新的感知手段也开始登上舞台，比如，最新的”iPhone 5S”在home键内嵌指纹传感器，新型手机可通过呼气直接检测燃烧脂肪量，用于手机的嗅觉传感器面世可以监测从空气污染到危险的化学药品，微软正在研发可感知用户当前心情智能手机技术，谷歌眼镜InSight新技术可通过衣着进行人物识别。
除此之外，还有很多与感知相关的技术革新让我们耳目一新：比如，牙齿传感器实时监控口腔活动及饮食状况，婴儿穿戴设备可用大数据去养育宝宝，Intel正研发3D笔记本摄像头可追踪眼球读懂情绪，日本公司开发新型可监控用户心率的纺织材料，业界正在尝试将生物测定技术引入支付领域等。
其实，这些感知被逐渐捕获的过程就是就世界被数据化的过程，一旦世界被完全数据化了，那么世界的本质也就是信息了。
就像一句名言所说，“人类以前延续的是文明，现在传承的是信息。”
大数据的实践
互联网的大数据
互联网上的数据每年增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。据IDC预测，到2020年全球将总共拥有35ZB的数据量。互联网是大数据发展的前哨阵地，随着WEB2.0时代的发展，人们似乎都习惯了将自己的生活通过网络进行数据化，方便分享以及记录并回忆。
互联网上的大数据很难清晰的界定分类界限，我们先看看BAT的大数据：
百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据;爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。搜索引擎在大数据时代面临的挑战有：更多的暗网数据;更多的WEB化但是没有结构化的数据;更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。
阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。
腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。
在信息技术更为发达的美国，除了行业知名的类似Google，Facebook外，已经涌现了很多大数据类型的公司，它们专门经营数据产品，比如：
Metamarkets：这家公司对Twitter、支付、签到和一些与互联网相关的问题进行了分析，为客户提供了很好的数据分析支持。
Tableau：他们的精力主要集中于将海量数据以可视化的方式展现出来。Tableau为数字媒体提供了一个新的展示数据的方式。他们提供了一个免费工具，任何人在没有编程知识背景的情况下都能制造出数据专用图表。这个软件还能对数据进行分析，并提供有价值的建议。
ParAccel：他们向美国执法机构提供了数据分析，比如对15000个有犯罪前科的人进行跟踪，从而向执法机构提供了参考性较高的犯罪预测。他们是犯罪的预言者。
QlikTech：QlikTech旗下的Qlikview是一个商业智能领域的自主服务工具，能够应用于科学研究和艺术等领域。为了帮助开发者对这些数据进行分析，QlikTech提供了对原始数据进行可视化处理等功能的工具。
GoodData：GoodData希望帮助客户从数据中挖掘财富。这家创业公司主要面向商业用户和IT企业高管，提供数据存储、性能报告、数据分析等工具。
TellApart：TellApart和电商公司进行合作，他们会根据用户的浏览行为等数据进行分析，通过锁定潜在买家方式提高电商企业的收入。
DataSift：DataSift主要收集并分析社交网络媒体上的数据，并帮助品牌公司掌握突发新闻的舆论点，并制定有针对性的营销方案。这家公司还和Twitter有合作协议，使得自己变成了行业中为数不多可以分析早期tweet的创业公司。
Datahero：公司的目标是将复杂的数据变得更加简单明了，方便普通人去理解和想象。
举了很多例子，这里简要归纳一下，在互联网大数据的典型代表性包括：
1-用户行为数据(精准广告投放、内容推荐、行为习惯和喜好分析、产品优化等)
2-用户消费数据(精准营销、信用记录分析、活动促销、理财等)
3-用户地理位置数据(O2O推广，商家推荐，交友推荐等)
4-互联网金融数据(P2P，小额贷款，支付，信用，供应链金融等)
5-用户社交等UGC数据(趋势分析、流行元素分析、受欢迎程度分析、舆论监控分析、社会问题分析等)
政府的大数据
近期，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家意志。奥巴马政府将数据定义为“未来的新石油”，并表示一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用的能力将成为综合国力的重要组成部分，未来，对数据的占有和控制甚至将成为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。
在国内，政府各个部门都握有构成社会基础的原始数据，比如，气象数据，金融数据，信用数据，电力数据，煤气数据，自来水数据，道路交通数据，客运数据，安全刑事案件数据，住房数据，海关数据，出入境数据，旅游数据，医疗数据，教育数据，环保数据等等。这些数据在每个政府部门里面看起来是单一的，静态的。但是，如果政府可以将这些数据关联起来，并对这些数据进行有效的关联分析和统一管理，这些数据必定将获得新生，其价值是无法估量的。
具体来说，现在城市都在走向智能和智慧，比如，智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧城市，这些都依托于大数据，可以说大数据是智慧的核心能源。从国内整体投资规模来看，到2012年底全国开建智慧城市的城市数超过180个，通信网络和数据平台等基础设施建设投资规模接近5000亿元。“十二五”期间智慧城市建设拉动的设备投资规模将达1万亿元人民币。大数据为智慧城市的各个领域提供决策支持。在城市规划方面，通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘，可以为城市规划提供决策，强化城市管理服务的科学性和前瞻性。在交通管理方面，通过对道路交通信息的实时挖掘，能有效缓解交通拥堵，并快速响应突发状况，为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。在舆情监控方面，通过网络关键词搜索及语义智能分析，能提高舆情分析的及时性、全面性，全面掌握社情民意，提高公共服务能力，应对网络突发的公共事件，打击违法犯罪。在安防与防灾领域，通过大数据的挖掘，可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件，提高应急处理能力和安全防范能力。
另外，作为国家的管理者，政府应该有勇气将手中的数据逐步开放，供给更多有能力的机构组织或个人来分析并加以利用，以加速造福人类。比如，美国政府就筹建了一个data.gov网站，这是奥巴马任期内的一个重要举措：要求政府公开透明，而核心就是实现政府机构的数据公开。截止目前，已经开放了有91054 个datasets;349citizen-developed apps;137 mobile apps;175 agencies and subagencies;87 galleries;295 Government APIs。
企业的大数据
企业的CXO们最关注的还是报表曲线的背后能有怎样的信息，他该做怎样的决策，其实这一切都需要通过数据来传递和支撑。在理想的世界中，大数据是巨大的杠杆，可以改变公司的影响力，带来竞争差异、节省金钱、增加利润、愉悦买家、奖赏忠诚用户、将潜在客户转化为客户、增加吸引力、打败竞争对手、开拓用户群并创造市场。
那么，哪些传统企业最需要大数据服务呢?抛砖引玉，先举几个例子：1) 对大量消费者提供产品或服务的企业(精准营销);2) 做小而美模式的中长尾企业(服务转型);3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业(生死存亡)。
对于企业的大数据，还有一种预测：随着数据逐渐成为企业的一种资产，数据产业会向传统企业的供应链模式发展，最终形成“数据供应链”。这里尤其有两个明显的现象：1) 外部数据的重要性日益超过内部数据。在互联互通的互联网时代，单一企业的内部数据与整个互联网数据比较起来只是沧海一粟;2) 能提供包括数据供应、数据整合与加工、数据应用等多环节服务的公司会有明显的综合竞争优势。
对于提供大数据服务的企业来说，他们等待的是合作机会，就像微软史密斯说的：“给我提供一些数据，我就能做一些改变。如果给我提供所有数据，我就能拯救世界。”
然而，一直做企业服务的巨头将优势不在，不得不眼看新兴互联网企业加入战局，开启残酷竞争模式。为何会出现这种局面?从 IT 产业的发展来看，第一代 IT 巨头大多是 ToB 的，比如 IBM、Microsoft、Oracle、SAP、HP这类传统 IT 企业;第二代 IT 巨头大多是ToC 的，比如 Yahoo、Google、Amazon、Facebook 这类互联网企业。大数据到来前，这两类公司彼此之间基本是井水不犯河水;但在当前这个大数据时代，这两类公司已经开始直接竞争。比如 Amazon 已经开始提供云模式的数据仓库服务，直接抢占 IBM、Oracle 的市场。这个现象出现的本质原因是：在互联网巨头的带动下，传统 IT 巨头的客户普遍开始从事电子商务业务，正是由于客户进入了互联网，所以传统 IT 巨头们不情愿地被拖入了互联网领域。如果他们不进入互联网，他们业务必将萎缩。在进入互联网后，他们又必须将云技术，大数据等互联网最具有优势的技术通过封装打造成自己的产品再提供给企业。
以IBM举例，上一个十年，他们抛弃了PC，成功转向了软件和服务，而这次将远离服务与咨询，更多地专注于因大数据分析软件而带来的全新业务增长点。IBM执行总裁罗睿兰认为，“数据将成为一切行业当中决定胜负的根本因素，最终数据将成为人类至关重要的自然资源。”IBM积极的提出了“大数据平台”架构。该平台的四大核心能力包括Hadoop系统、流计算(StreamComputing)、数据仓库(Data Warehouse)和信息整合与治理(Information Integration and Governance)
IBM大数据
另外一家亟待通过云和大数据战略而复苏的巨头公司HP也推出了自己的产品：HAVEn，一个可以自由扩展伸缩的大数据解决方案。这个解决方案由HP Autonomy、HP Vertica、HP ArcSight 和惠普运营管理(HP OperationsManagement)四大技术组成。还支持Hadoop这样通用的技术。HAVEn不是一个软件平台，而是一个生态环境。四大组成部分满足不同的应用场景需要，Autonomy解决音视频识别的重要解决方案;Vertica解决数据处理的速度和效率的方案;ArcSight解决机器的记录信息处理，帮助企业获得更高安全级别的管理;运营管理解决的不仅仅是外部数据的处理，而是包括了IT基础设施产生的数据。
个人的大数据
个人的大数据这个概念很少有人提及，简单来说，就是与个人相关联的各种有价值数据信息被有效采集后，可由本人授权提供第三方进行处理和使用，并获得第三方提供的数据服务。
举个例子来说明会更清晰一些：
未来，每个用户可以在互联网上注册个人的数据中心，以存储个人的大数据信息。用户可确定哪些个人数据可被采集，并通过可穿戴设备或植入芯片等感知技术来采集捕获个人的大数据，比如，牙齿监控数据，心率数据，体温数据，视力数据，记忆能力，地理位置信息，社会关系数据，运动数据，饮食数据，购物数据等等。用户可以将其中的牙齿监测数据授权给XX牙科诊所使用，由他们监控和使用这些数据，进而为用户制定有效的牙齿防治和维护计划;也可以将个人的运动数据授权提供给某运动健身机构，由他们监测自己的身体运动机能，并有针对的制定和调整个人的运动计划;还可以将个人的消费数据授权给金融理财机构，由他们帮你制定合理的理财计划并对收益进行预测。当然，其中有一部分个人数据是无需个人授权即可提供给国家相关部门进行实时监控的，比如罪案预防监控中心可以实时的监控本地区每个人的情绪和心理状态，以预防自杀和犯罪的发生。
以个人为中心的大数据有这么一些特性：
1- 数据仅留存在个人中心，其它第三方机构只被授权使用(数据有一定的使用期限)，且必须接受用后即焚的监管。
2- 采集个人数据应该明确分类，除了国家立法明确要求接受监控的数据外，其它类型数据都由用户自己决定是否被采集。
3- 数据的使用将只能由用户进行授权，数据中心可帮助监控个人数据的整个生命周期。
展望过于美好，也许实现个人数据中心将遥遥无期，也许这还不是解决个人数据隐私的最好方法，也许业界对大数据的无限渴求会阻止数据个人中心的实现，但是随着数据越来越多，在缺乏监管之后，必然会有一场激烈的博弈：到底是数据重要还是隐私重要;是以商业为中心还是以个人为中心。
名词解释
角色扮演：是一种特殊的游戏动作，是儿童以自身或他物为媒介对他人或他物的动作、行为、态度的模仿，也可以说是一种象征性动作。
游戏的概念：游戏是发生于一定情景之中，外部有可观察的行为表现，内部有特定心理体验的儿童主动自愿、自主自由的活动。
感觉运动游戏：也称机能游戏、练习性游戏或实践性游戏，是最早出现的游戏形式。它是感知运动发展阶段出现的，主要是两岁前，即还不会说话的婴儿进行的游戏。
象征性游戏：是学前儿童典型的游戏形式，是幼儿阶段最常见的。带有“好像”和“假装”的特点。象征性游戏是儿童以模仿和想象扮演角色，完成以物代物、以人代人为表现形式的象征过程，反映周围现实生活的一种游戏形式。
结构游戏：是儿童利用各种不同的结构材料，如积木、积塑、泥、沙、雪等来建构物体的游戏。
规则游戏：是两个以上的孩子在一起，按照一定的规则进行的，往往具有竞赛性质的游戏。如下棋、拔河等。规则游戏是以规则为中心摆脱了具体情节，用规则来组织游戏。
无所用心的行为(或偶然的行为)：儿童无所事事，独自发呆，不参加游戏。主要花费时间于自发行为、无休止的随机活动。(不是游戏)
袖手旁观行为：儿童在近处观察同伴的活动，听他们谈话或向游戏的参加者提出问题和建议。(不是游戏)
单独的游戏：具有专心地、独立地操作玩具的特点，且使用的玩具与其他儿童的不同。(非社会性游戏)
平行的游戏：儿童相互模仿，操作相同的或相近的玩具或开展相类同的活动。(非社会性游戏)
联合游戏：和同伴一起做游戏，谈论共同的活动，但没有围绕具体目标进行组织，也没有建立起集体的共同目标。(社会性游戏)
合作游戏：以集体共同的目标为中心，有达到目标的方法，活动有严格的组织，小组里有分工，常有较明显的组织者或领导者。(社会性游戏)
机能游戏：针对婴幼儿好动、好奇、爱听音乐等特点，以刺激婴幼儿各种感官、机能发展为主的游戏形式。这种游戏多出现在婴儿期和幼儿前期。(主动游戏)
想象游戏：儿童根据自己的想象，以再现模仿成人生活、劳动为主要内容的游戏。又叫角色或象征性游戏。(主动游戏) 制作游戏：利用积木、泥团、插塑、纸、沙等物品为制作材料而进行的具有创造性的结构游戏。(主动游戏)
接受游戏：又称鉴赏游戏，是儿童作为受众以理解为主的游戏。如听童话故事、看图画、欣赏卡通片等。(被动游戏) 角色游戏：以模仿和想象，通过扮演角色创造性地反映周围生活的游戏。
结构游戏：利用积木、积塑、沙、泥等结构材料进行建造的游戏。
表演游戏：按照童话、故事中的角色、情节和语言进行创造性表演的游戏。
智力游戏：以生动有趣的形式，使幼儿在自愿和愉快的情绪中，增进知识、发展智力的游戏。 体育游戏：以发展基本动作为主的游戏。
音乐游戏：在音乐伴奏或歌曲伴唱下所进行的游戏。
娱乐游戏：以娱乐为主的游戏。 本体性游戏：指儿童自主自发表现出的一种活动，其目的隐含于游戏活动本身，或者说游戏本身即目的，所以也称为目的性游戏。这种游戏强调的是游戏本身的内在价值。如角色游戏、结构游戏、表演游戏、自由游戏等。
工具性游戏：指作为教育教学活动的手段或工具的游戏，亦称手段性游戏、教学游戏，其直接目的不在于游戏本身，而在于通过有利于儿童发展的游戏形式促使教育教学活动的有效进行、教育教学任务(或目标)的顺利完成。这种游戏强调的是游戏外在的工具价值即教学价值。
情景转变：情景转变是使行为脱离它原有的真实生活情景即动作脱离真实背景。
以物代物：是用一种东西代替另一种不在眼前的物体，并且能够用被代替物的名称命名当前的物体。
以人代人(角色扮演)：以人代人是指儿童在游戏中通过自己的形体动作、表情、言语等来模仿或假装成他人或某一非属于自己真实身份的角色的行为及其特征。
角色行为：是以他人为参照系，根据表象来模仿别人的行为。 角色意识：是指能区分自我与角色，知道自己是在假装别人，即能在游戏中辨别真假。 角色认知：是角色意识进一步发展的结果。它指的是对角色行为职责和角色之间关系的理解，这是对一种社会生活现实逻辑的理解和认识，并与孩子的认知发展和生活经验有关。 独自游戏阶段：独自游戏是指儿童在游戏中自己玩自己的，单独地玩。学步期或其前后。这一阶段婴幼儿以自我为中心，不大觉察其他人的存在，独自玩着自己的玩具，不理会他人。没有明显的社会性特征。 平行游戏阶段：大约从3岁左右开始，游戏的性质发生变化，逐渐具有社会性。这个阶段游戏的特点是相互模仿，形成了初步的玩伴关系。 联合游戏阶段：大约4岁以后，幼儿能够留意身旁其他幼儿的活动，有时会互借玩具，有时会加入到对方的游戏，并且互相交谈。但没有共同目标，没有真正的组织者或领导者。开始表现出明显的社交行为。 合作游戏阶段：合作游戏是社会性程度最高的游戏。幼儿在5岁以后开始出现较多的合作游戏。
游戏内容是指儿童在游戏中所反映的现实生活中的事物或现象的范围规定
游戏主题是指反映游戏内容范围的中心议题，常常表现为游戏的题目。
游戏情节指贯穿于游戏过程的
富有故事性或艺术性的具体细节，是构成游戏内容的基本要素。
行为动机：行为动机是人的需要与行为之间互动作用得以实现的心理中介或桥梁。
社会性的定义：一般而言，社会性是指人们进行社会交往，建立人际关系，理解、掌握和遵循社会行为准则，以及人们控制自身行为的心理特征。 形象玩具：又称主题玩具，是模仿物体(物品、动物、人物等)原形而制作的玩具。 技术玩具：也称为科学玩具，属于形象玩具，它是借助于发条、惯性、电池、无线电遥控、声控、光控、磁控、温控等而活动的玩具。 这些玩具有助于对儿童进行科学启蒙教育，激发他们对科学的兴趣。 智力玩具：主要有拼图、魔方、棋类、纸牌等。侧重于促进儿童智力的发展，在智力游戏中较为常用。
结构造型玩具：主要指积木、积塑、橡皮泥、粘土、沙等各种结构造型材料，既有人为的，也有天然的。
体育玩具：主要是指在体育活动中所使用的各种设备、器械、材料等。这类玩具有助于发展儿童的基本动作和运动技能，增强体质，促进身体发育。 音乐玩具：指各种能发出悦耳声响的玩具。如小铃铛、喇叭、铃鼓等。
娱乐玩具：是模拟动物和人的滑稽造型和动作的玩具，可逗儿童发笑，使其产生愉快情绪，从而使大脑得到充分的放松。 专门化玩具：根据儿童游戏的需要，专门设计制作的，可直接充当游戏的成员或设备。(即模拟实物的玩具，其构型精美逼真，功能的确定性强，游戏的主题也比较固定，在性质上具有专门化的特点)
非专门化玩具：由日常生活中的废旧物品或一些天然材料，以及某些结构造型材料组成，无固定的用途，其玩法确定性不强，可称为非专门化玩具。 父母的育儿方式：指父母的行为特点和个性品质造成的对子女的教育态度。 有无伙伴：儿童在游戏时有无伙伴直接影响着儿童的游戏行为。游戏时有无伙伴也会影响到游戏的社会性行为水平，玩伴会增强游戏的社会性和合作性。
伙伴的熟悉程度：儿童与熟悉的伙伴一起游戏更倾向于合作、分享，且象征性游戏的发生频率和时间均显著较高。伙伴的熟悉与否影响到儿童游戏的状态和过程。
伙伴的不同年龄：让不同年龄的儿童在一起游戏可以促进儿童的合作、分享、谦让等社会性行为的发展，能够使年长的和年幼的学前儿童都能在跨年龄的情景中整合自己的行为。可使年长儿童更好地发挥和发展游戏活动的组织能力，年幼儿童可以学到开展合作游戏的更多方法和经验。
伙伴的性别：幼儿与同性别的孩子游戏时，更多尝试探究，更多地选择新颖的玩具或物体，在熟悉的玩具上注意持续的时间较少;与异性的伙伴游戏则有助于性别角色互补，是促进幼儿性别角色社会化的一个因素。
教育的游戏化是指以游戏的特点来组织教学，在教学的过程中谋求游戏般的乐趣，使枯燥的说教变成生动有趣的活动，从而使幼儿获得游戏的心理体验。
游戏的教育化是指用教育目标来关注游戏，以教育的内容和任务来分类组织游戏活动，以儿童游戏的年龄特点为依据，加强对游戏的引导，使游戏对儿童的发展能够迎合教育的方向。
教学游戏的组织形式以教学方式来组织儿童的游戏，是教学活动的组织形式。这种游戏实施的组织，实质上是以游戏的形式开展活动实施教学，完成特定的教育教学目标，即教学的游戏化。也称手段性游戏。 活动组织方式：教学游戏的开展是以集体形式为主。
游戏类型：以成人编定的、有一定规则的有规则游戏，如智力游戏、体育游戏、音乐游戏 游戏常规的含义：游戏常规是指在学前教育班集体中开展游戏活动时，对儿童不适宜行为和适宜行为的禁止和允许的经常性规定。它主要包括使用玩具的常规以及对其他游戏行为的规定。
平行游戏：教师通过模仿学前儿童的游戏来对学前儿童游戏施加影响。它最大限度地避免了指导成为干扰的可能性。 共同游戏：教师直接参与到儿童的游戏中，与儿童一起共同地游戏，如和幼儿一起下跳棋，和幼儿一起捉迷藏，到娃娃家做客，同时进行游戏指导。 平行游戏策略：教师接近儿童，并与他们用相同的游戏材料一同玩一样的游戏，但教师不与儿童相互交往，不参与儿童游戏。
合作游戏策略：当儿童专注游戏时，教师以合作者身份加入到游戏过程，仍然由儿童掌握游戏的进行。
建议：教师通过言语试探地或协商性地要求或暗示儿童去做什么和如何做，重在对学前儿童游戏行为的引导。
评论：教师通过言语，自己或与儿童共同评论游戏中的儿童及行为，表扬和肯定正确的，也可以指出不足或提出建议。评论以鼓励、表扬为主。描述：教师用语言描述儿童的行为，使儿童对自己的行为以及行为的意义有更明确的意识，同时，教师的语言也为儿童描述自己的行为提供了范例。
询问：指教师鼓励婴幼儿用言语描述自己的行为或所发生的事情。
重述：指教师在与学前儿童的交谈中，采用有变化的句子结构，重述儿童刚才所讲的话，为儿童提供正确的句子结构，或不同的句型，使儿童了解到可以用不同的话说同一件事。 提问：是指教师采用问题的形式，鼓励和引导儿童探索、思考与表达。所提问题以开放性问题为宜。
活动性游戏：侧重于培养小儿各种基本的动作操作的技能，促进婴儿眼手协调能力的发展，是婴儿游戏活动的最基本表现形式。也有助于婴儿增强体质和形成活泼开朗的性格。此类游戏主要通过基本动作和机体运动表现出来。游戏实例：抓抓蹬蹬、练爬、走小路、上楼梯取物、跳高高、球出山洞、打狐狸、写写画画、假装活动、撕纸放风筝等
发展语言的游戏：婴儿的发展语言游戏是发展儿童口语能力的有效形式。它主要训练小儿正确的发音能力、理解语言的能力，使儿童随年龄的增长，逐渐能较清晰地用语言表达自己的思想和情感。游戏实例：模仿乐器声、指五官、找玩具、儿歌或绕口令、说反义词、语句对答或猜谜、看图说话等 感官游戏：婴儿游戏中的感官刺激及婴儿感官的运用及训练，可促进儿童视觉、听觉、触觉、味觉等感官能力的综合发展，也为较高层次的认知能力的发展奠定基础。较单纯的感官的游戏，多在婴儿的早期进行。如：寻找声源、看镜子、猜动物的叫声、试冷热、尝一尝什么味、摸一摸是什么等。 智力游戏：婴儿的智力游戏重在儿童解决问题的能力的练习。游戏中给孩子设置简单的与其智力相适宜的问题情景，让其积极地动脑、动手，在探索和创造活动中，提高婴儿的观察、注意、记忆、想象、思维等认知能力。智力游戏多在婴儿后期进行，且应注意婴儿兴趣的激发和引导。游戏实例：拼图、训练记忆的游戏、穿珠子、粘贴小动物、搭建房子。
音乐及娱乐游戏：包括听音乐、玩带响的玩具和乐器玩具以及玩造型滑稽的形象玩具等。这些游戏可以初步萌发婴儿对节奏和旋律的感受力，丰富婴儿快乐的情感体验，培养婴儿对美的感受和情趣，促进其良好个性的发展。游戏实例：摇摇拍拍、玩不倒翁、捉迷藏、客人来了等。
模拟构造：指模仿结构实例的构造活动，目的在于使幼儿学习建构技能与造型技能，培养模仿能力与操作能力。包括结构物的模拟，图纸中结构物的模拟，实物、玩具等形象的模拟，绘画等平面形象图的模拟。 命题构造：是有指定主题的造型活动，其目的在于培养幼儿结构的目的性，发展幼儿构思
能力。包括单一结构命题，主题结构命题
自由构造：是指幼儿按自己的意愿进行的创造活动，其目的是发挥幼儿的独立性、自由想象与创造性。
表演者游戏的概念：表演游戏是幼儿根据故事、童话内容进行表演的游戏，即儿童扮演作品中的角色，用对话、动作、表情等富有创造性的表演，再现文学作品。也是一种创造性游戏。
有规则游戏的概念：是由成人创编，以规则为中心的游戏。是幼儿园教学的有效手段或形式。
智力游戏：有规则游戏的一种;智力游戏是成人根据一定的智育任务而设计的有规则游戏。 体育游戏：有规则游戏的一种;体育游戏是指以促进身体正常发育和技能协调发展为主要目的的游戏。
音乐游戏：有规则游戏的一种;是在音乐或歌曲伴唱下进行的游戏。具有音乐和动作相配合的特点。
亲子游戏的概念：亲子游戏是家庭内成人(父母等)与儿童之间发生的游戏。它既是儿童游戏的一种重要形式，也是亲子交往的一种重要方式
游戏指导的“三段论式”即对主题角色游戏的组织上分成开始——进行——结束三个阶段。同化：同化是指在某个情景中，儿童使用他已经获得的图式或技能从事并完成活动。
顺应是儿童为了完成某种目标而尝试新的图式或机能。
1、 游戏是儿童的一种自主的愉快的假想性活动。游戏是儿童在某一固定时空中，遵循一定规则，伴有愉悦情绪、自发、自愿进行的有序活动。
2、 幼儿游戏的基本特征：(1)游戏是儿童自主自愿的主体性活动(2)游戏是愉快的活动
(3)游戏是一种伴随假想的活动(4)游戏是一种充满创造性的活动
3、游戏的分类：瑞士心理学家皮亚杰通过对儿童认知发展的研究，将儿童的游戏划分为练习性游戏阶段、象征性游戏阶段和规则游戏阶段等三个发展阶段。
4、角色游戏是幼儿根据自己的兴趣和愿望，以模仿和想象，通过扮演角色，创造性地表现其生活体验的一种游戏。
5、角色游戏的总教育作用：
一、发展幼儿的智力
二、促进幼儿社会性发展 (1)角色游戏有助于幼儿发展恰当的自我意识，摆脱自我中心。 (2)角色游戏促进了幼儿的同伴交往，发展了他们的交往技能。 (3)为幼儿提供了学习社会规则、进行社会实践的机会。
三、培养幼儿的意志品质
四、培养幼儿的情感和性格
五、促进幼儿身体和语言的发展
6、角色游戏的指导：角色游戏的一般性指导：
答：游戏前指导 (1)丰富幼儿的生活经验拓宽角色游戏的内容来源(2)创设游戏场地、准备丰富的玩具和游戏材料①要为幼儿设置一定的固定的游戏场所和设备②要提供丰富多样的玩具材料③让幼儿参与环境创设和游戏材料的准备④游戏材料便于幼儿随时取放(3)提供充足的游戏时间，促进游戏深入开展
游戏过程中的指导(1)鼓励和协助幼儿按照自己的意愿提出游戏的主题(2)指导幼儿选择和分配角色 (3)指导幼儿丰富游戏内容和情节，提高游戏水平①教师参与游戏，通过扮演角色促进游戏情节的发展 ②提供有助于丰富游戏内容和促进情节发展的玩具和材料(4)加强角色之间的内在联系，增强游戏的合作性(5)引导幼儿遵守游戏规则 游戏后的指导 (1)让游戏在愉快自然的状态下结束(2)做好游戏后的整理工作(3)评价、总结游戏①就游戏情节进行讲评②就游戏材料和玩具的制作与使用进行讲评③就游戏中幼儿的行为进行讲评
7、一般情况下，教师介入指导的时机有三种： ①当幼儿在角色游戏中出现问题或困难时
②当游戏需要给予提升时 ③当教育目标需要在游戏中完成时
8、角色游戏观察线索提示：(1)主题的确定 (2)材料的运用与游戏技能
(3)新颖性与创新性
(4)游戏常规的执行 (5)社会参与水平，与伙伴合作与交往行为 (6)游戏持续时间
(7)独立自主性(自定主题，自选伙伴，主动交流，协调关系等)
9、表演游戏，也称戏剧游戏，是指幼儿根据故事或童话等文学作品的内容和情节，通过扮
演角色，运用语言、动作和表情进行表演的一种游戏形式。
10、表演游戏的指导：协助幼儿选择表演游戏的主题 (1)健康活泼的思想内容表演性 (2)具有表演性
(3)起伏的情节(4)较多的对话
11、教师在幼儿表演游戏中的指导：小班最初进行表演游戏时，教师要做具体的示范表演，也可以请大班幼儿进行示范表演，然后让幼儿跟着学习。也可以在教师边提示内容、边指导帮助下，由幼儿试着表演逐步过渡到自己进行表演，教师只给予适当的指点和帮助。对中、大班幼儿的指导应以充分发挥幼儿的主动性为主，鼓励幼儿按照自己的意愿进行表演。
12、结构游戏，也称建构游戏，是幼儿利用各种不同的结构玩具或结构材料(如积木、积塑、金属片、泥、沙、雪等)，构造物体形象，反映现实活动的一种游戏。
13、结构游戏的指导：结构游戏指导的基本任务 ①.激发幼儿参与结构游戏的兴趣
②.引导幼儿对物体进行观察③.提供必要的物质条件④.帮助幼儿掌握结构的基本知识和技 ⑤.引导和鼓励幼儿创造性的建构⑥.培养幼儿良好的行为习惯
14、体育游戏，也被称为活动性游戏或运动游戏，是根据一定的体育任务设计的，由身体动作、情节、角色和规则组成的一种活动性游戏，是幼儿体育活动的一种主要形式。
15、体育游戏的结构由游戏动作、活动方式、游戏规则、游戏情节、活动条件等成分组成。
16、器械相关法：是根据游戏使用的器械的特点来构思游戏情节的方法。
17、智力游戏是根据一定的智育任务设计的，以智力活动为基础的一种有规则的游戏。
第八章 幼儿园游戏的组织与指导
一、名词解释
角色游戏：是幼儿依据自己的兴趣和意愿，借助模仿和想象，通过扮演角色创造性地反映其生活环境、生活体验和生活感受的游戏。
表演游戏：是幼儿根据各种故事内容进行表演的游戏，即幼儿扮演故事中的角色，用对话、独白、动作、表情等进行表演。
结构游戏：又称建构游戏、建筑游戏，是幼儿使用各种结构材料，如积木、积塑、沙石、泥、雪、金属材料等，通过想象构造物体形象的游戏。
规则游戏：是教育者根据教育目标和幼儿身心发展特点有组织、有计划创编的，以规则为中心的游戏。
二、选择题
1.老师问一个在玩“娃娃家”的男孩：“你在做什么?”男孩回答：“我煮它吃过了。”老师说：“哦，你把饭煮好，还喂娃娃吃过了。”这种语言指导策略属于(
D
) A.建议 B.评论 C.描述 D.重述
2.发展幼儿角色游戏的基础是(
ABCD
) A.丰富幼儿的生活经验 B.提供适合的游戏场所 C.选择合适的游戏材料 D.提供充足的游戏时间
3.指导幼儿表演游戏中，选择的文艺作品要符合的两个基本要求，一是便于幼儿理解，并富有教育意义;二是(
D
) A.情节性
B.戏剧性 C.娱乐性
D.表演性
三、简答题
1、角色游戏(表演游戏、结构游戏、规则游戏)中教师的指导策略有哪些? 答：
一、以游戏者的身份介入
二、借助游戏材料介入
三、借助语言介入
四、应用题
观察幼儿游戏，分析各类游戏开展过程中游戏材料的投放情况，并对教师的指导进行分析。 答：P65 幼儿园小班角色游戏材料投放存在的问题及对策
好的材料承载着教育者的期望和智慧，是吸引幼儿注意、帮助幼儿学习、引导幼儿互动、延续幼儿兴趣的媒介。
一、角色游戏材料投放存在的问题
角色游戏材料投放成为活动的颈瓶，根据对幼儿角色游戏的追踪观察记录和分析，我将幼儿在角色游戏中的困难和教师在指导过程中的问题概括为以下几种：
1.来自幼儿的“争抢玩具”现象、无人问津”现象、“游离游戏”现象、“喜新厌旧”现象、“无序活动”现象。
2.来自教师的“适时调整”问题、“取舍材料”问题、“盲区指导”问题、“无从下手”问题。
二、角色游戏材料投放存在问题的原因分析
1.从幼儿问题分析出的原因。表现为材料投放不符合小班幼儿的年龄特点;材料投放不够形象生动、情景性不够，不能激发幼儿活动的愿望;材料投放数量不够，无法开展平行游戏;材料投放简单划一，没有层次性，不能满足不同发展水平和兴趣需要的幼儿;材料投放混乱，各种材料混合摆放，造成幼儿活动中的混乱。
2.从教师问题分析出的原因。表现为材料投放没有及时更新，致使幼儿没有兴趣参与活动或是活动无法深入开展;材料投放从教师考虑的角度出发，缺乏幼儿角色材料选择的参与度;材料投放源自生活但不等同于生活，教师要从游戏的角度出发投放材料，但也要考虑高于生活;材料投放缺乏隐性指导作用，不能较好的促进幼儿游戏中的发展;材料投放没有起到一定的提示作用，帮助幼儿形成角色意识，确立角色行为责任。
三、角色游戏材料投放的对策
对策一：投放足够多数量的游戏材料，避免游戏中“争抢玩具”的现象。 对策二：投放材料前要学会先和幼儿的沟通，避免“无人问津”的现象。
对策三：投放材料前捕捉孩子的游戏兴趣点，避免“游离游戏”的现象。
对策四：投放材料应根据幼儿认知发展水平，避免“喜新厌旧”的现象。 对策五：投放材料重视材料角色的标示作用，避免“无序活动”的现象。
小班角色游戏材料投放中出现的问题，也使我们看到，有些问题不是马上就能迎刃而解的，甚至有些问题还是一直在困扰着我们的老师。怎样培养教师在游戏观察中发现问题、解决问题等等，需教师在平时的课堂中积累经验。
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