利用职务牟取私利心得体会简短 利用职务之便谋取私利案例心得体会(九篇)

心中有不少心得体会时，不如来好好地做个总结，写一篇心得体会，如此可以一直更新迭代自己的想法。大家想知道怎么样才能写得一篇好的心得体会吗？那么下面我就给大家讲一讲心得体会怎么写才比较好，我们一起来看一看吧。

对于利用职务牟取私利心得体会简短一

关键词：土地利用规划现状改进措施

中图分类号：f301.2文献标识码：a文章编号：

对土地的利用进行规划不仅是我国城乡建设和土地管理的基础,也是落实我国土地用途管制的主要依据,它是严格实现土地管理制度的基本手段之一。土地利用规划是我国国民经济发展规划重要的组成部分。尤其是通过近两年来的规划管理，各地基本遏制住了耕地被乱占滥用的势头，从而对国家重点项目的用地提供了坚实的保证，使土地对我国经济社会的发展的带来了极大的帮助。

我国虽然疆域辽阔，但是土地资源却极为稀缺，数据显示：“我国人均耕地中有1.41亩，相当于世界人均耕地3.75亩的37%，不到美国的1/6[该数据引自国土资源部2004年度全国土地利用变更调查]”。随着我国城市化的加快，原有的行政区域也经历了很大的调整,旧有的土地利用规划总的来说已经不适应时代的发展，因此要想更好地推进城市化建设。就要改变现在土地利用规划落后的局面。我国当前土地利用规划总的来说存在着以下几点问题：

1.认识不清规划的重要意义

尽管土地利用规划已经通过《新土地管理法》的颁布确定了其法律地位，明确了“以土地供给引导需求”的土地机制和“土地利用总体规划为基础”的土地管理制度，可是在一些地方领导的头脑中，将土地规划单纯理解为“供地”功能这一传统的用地管地意识仍然存在，以致经常发生诸如违反规划的管地和用地现象。造成这种现象的主要原因就是管理者的规划管地意识薄弱，总是随着具体的项目而改变，却没有对我国稀缺的土地资源以及土地国情做细致的考虑，对如何按照规划进行用地管理的理解不够深刻，对如何在科学发展观指引下贯彻实施土地规划缺乏认识与成功实践

2.各个部门之间缺乏沟通

土地利用规划的制定和实施是一个系统性的工作，它涉及的范围十分广泛，需要包括“土地管理部门和计划、规划、建设、环境、农业、林业、园林等[《中华人民共和国土地管理法》[m],北京：中国法制出版社，2011年10月]”众多相关部门的协调一致，特别是在我国现行的土地管理方式中，城市的土地管理部门与规划部门之间不可避免地存在着摩擦和矛盾，导致我国城市土地利用同城市规划的协调性差，两个部门相互推诿，城市用地无法在土地利用规划的指导下顺利地实施，给城市的发展带来极大的负面影响。

3.规划控制作用不充分

由于我国土地利用规划得到实施的时间还很短,群众对规划的重要性认识不清,导致规划的虽然具有较高的法律地位，但在具体管理中却相对随意；虽然大部分领导都较为深刻地认识到了要符合土地利用规划来进行土地利用，但在安排用地时却片面强调规划方案要适应用地的要求，对工业发展和城镇建设规划的随意调整，甚至为了满足用地需要，不惜要求国土资源部门对规划进行修改，这在相当大的程度上阻碍了土地利用规划发挥控制作用，而由于土地管理部门和地方政府的隶属关系，导致其难以对违反土地利用的规划用地进行执法。

笔者根据自己多年从事土地规划研究的经验，针对我国当前土地规划中出现的几个主要问题，提出了以下几点改进措施。

1.大力宣传规划的重要意义

在土地利用规划的编订和实施中，我们必须大力宣传规划的重要意义，抓好土地利用规划发展的趋势。不仅要处理好地地关系、人地关系到人人关系等方面要素；还要处理好从规划技术到规划政策；从规划蓝图到规划过程；从单目标到多目标的规划。优化各种用地布局是土地利用规划的重要任务之一。从另一种角度上来讲，空间的科学布局要重与对规模的控制。在规模已经确定或者无法继续扩大的前提下，对用地空间的优化布局是保持科学规划的重要方式。可持续发展要求我们要对生态保护用地进行优先的安排。

2.创新管理制度，加强各部门沟通

应提高电子技术在土地利用规划管理中的运用水平，使之能够提高数据的收集、更新和处理的效率、及时地调整和修改规划方案；协调上下反馈；并为规划的实施进行动态的跟踪管理提供技术保障；提高工作效率；并为规划的管理提供决策上的依据。在土地供给方面,政府在执行控制建设用地的增量,节约用地的同时,还要对闲置、空闲和低效土地的潜力进行充分挖掘,把有效供给土地的重点放在存量的盘活上；在平衡保护责任和落实补充指标方面,耕地的责保护任单位与新增建设用地的使用者引发交相当数额的资金,以此来补偿基本的农田指标。这样做的好处是既支持了城镇的发展,又对耕地的保护方给予了经济上的补偿。要积极创建各部门的沟通机制，尽力协调各方的需求。

3.加强规划的控制作用

在编制规划的过程中,不仅要征求相关部门的意见和建议,还应该积极主动地倾听全社会公众特别是农村居民的声音，吸纳群众的经验和智慧，尽可能地使制定出的规划符合当地的实际情况，更加具备操作性。群众要参与到规划的编制、审批和实施等各个环节。此外还应该对规划进行大力宣传，做到规划的公开而透明。只有这样，公众才能对规划有很好的参与、认识与接受。同时‘土地利用规划应该使群众对规划享有充分的知情权，要接受公众的随时查询，建立并不断完善规划的听证制度，使群众都能够参与到规划的编制和实施的监督过程中。对公众的参与给予高度的重视，使规划不仅具有法律的权威性，也具北优良的社会基础。

结语

土地利用规划作为我国实施土地管理的重要手段之一，需要在空间和时间中科学合理地安排用地，科学地编订土地利用规划，以此来发挥土地这一基本宏观调控工具的职能。我们要以新时期的科学用地理念为指导，以科学发展观掌控土地利用的全局，加强土地规划的弹性与刚性、动态与静态的研讨，增强适应经济宏观调控需要的能力。要加强规划的多重目标研讨，变单纯的耕地保护规划为综合研究转变，大力推进各县、乡所属土地规划利用的针对性与可执行性。

参考文献

[1]辛凤云,胡晓洁,张海燕,于广清.论科学发展观与土地利用总体规划[j].安徽农学通报,2006,(04).

[2]但承龙.可持继土地利用规划理论与方法研究[d].南京农业大学,2002.

[3]关江华,马才学.土地整理中土地资源优化配置模式研究与实证分析[a].节能环保和谐发展——2007中国科协年会论文集（二）[c],2007.

[4]习建仓.对城市规划中土地利用的认识与思考[j].小康生活,2006,(06)

对于利用职务牟取私利心得体会简短二

高校教育大数据的分析挖掘与利用

摘 要,本文从高校教育大数据的汇聚融合与挖掘应用的角度,分析了如何运用教育大数据技术推动大学管理和人才培养的创新改革的思路和方法。首先,分析了教育大数据对高校现代化、精细化、规范化管理的4个价值,其次,给出了高等教育大数据技术平台的基本技术架构,第三,结合教育大数据实际应用,介绍了陕西省高等教育质量监管大数据中心、mooc中国、西安交通大学教学质量综合监控与评价三个典型案例,最后,提出了教育大数据分析挖掘中的3项基础性关键技术

关键词,高等教育,大数据,分析,挖掘

高校大数据分析挖掘至少有四个典型价值, 一是使得大学的管理更加精准高效,可以朝着智慧治理、分类管理、过程监控、趋势预测、风险预警的方向发展,真正实现基于大数据分析规律的精准治理,改变管理的模糊性, 二是可以更加准确地分析评价课堂教学的质量,过去我们对课堂、对老师的评价是定性和模糊的,而在大数据智慧课堂的模式下,可以真正实现采集样本的持久化,采集方式

的多元化,挖掘手段的多样化,分析技术多维度,通过这些方式可以提高课堂教学的质量, 三是使得教和学更加智慧,更加有效。对学生来说,老师可以了解学生学习的进展情况,发现学习兴趣点,以及对老师讲的哪些内容理解或者不理解,学习路径分析及课程推荐等等。对教师而言,不仅可以跨校跨地域分享他人的优秀课程,而且可以对学习者进行精准分类,进行个性化指导, 四是资源服务的个性化、精准化推荐与服务,学习绩效的个性化评价,以及个性化教学管理,个性化手机内容推送等等,这些功能将有效提升教与学的效率和质量

首先,我们对高等教育大数据技术平台有一个总体的顶层设计,如图1所示。这不仅是学校自己要有一个大数据的管理平台或者是数据中心,而且也是面向区域乃至全国的平台。教育部评估中心正在努力建立国家级高等教育教学质量监控大数据中心,陕西省也是这样考虑的。数据来自高校、教育管理部门以及行业、第三方、企业用人单位等等各方面采集的数据,该数据平台既有大学的业务数据、课程资源,也有政府部门的统计数据,还有学生网上学习的日志数据,用户产生的ugc数据,比如微信、微博、论坛等等的数据,基于大数据平台,开展面向学习者、面向高等教育管理机构、教师、高校等提供服务,并和教育部评估中心、主管部门等

进行数据交换与对接

显然,这样一个大数据平台必须是一个高性能的计算平台,没有这样的基础设施一切无从谈起,所以去年我们学校花了很大的力气做了两件事,一个是把校内二级单位原来小的集群计算进行整合,形成学校统一的高性能云计算平台,既面向校内的科学研究、人才培养提供服务,其实也可以为社会提供合作共建共享模式。目前,我们已建立了一种自我造血机制,四两拨千斤,以这个平台吸引更多的外部资源,努力扩展平台的性能和应用

目前,我校的高性能平台除了应用于材料、航天、能动、信息等大型科学计算之外,还开展了以下三项典型的大数据应用

案例1,陕西省高等教育质量监控与评估大数据应用

图2所示的是陕西省高等教育的整体架构。其数据基础是来自陕西省100多所高校的各种办学状态数据,有将近700个表格,以及陕西省教育厅各个职能部处的各种各样的管理数据,此外还有行业第三方提供的数据,包括招生、就业数据等等,这个平台上我们开展预测预警、查询在线分析、信息发布、统计决策等等,主要是为省级教育管理部门、评估机构、教育管理机构提供各种各样的办学状况的分析、统计、关联分析

建设全省高等教育大数据服务平台,实时采集各高校的办学状态数据,其根本目的是为了汇聚全省各高校的办学状态数据,打破数据孤岛,融合各方数据,实现横向关联比较、纵向历史分析,提供精准服务,支持科学决策

首先,该平台面向省教育厅提供了11项功能,从根本上解决了原来各处室间的数据孤岛的问题,实现了数据融合,横向关联,纵向融通,这个数据和各个高校是实时融通的,为省教育厅领导和职能部处提供了领导仪表盘、各职能处室的专项服务、81张高基表及年报年鉴表格的自动生成、绩效分析、招生就业及办学指标计算、教育评估等功能,从根本上解决了数据碎片化及其治理问题

其次,面向全省高校辅助决策,为高校领导以及校内各个职能部处提供了系列功能,包括办学情况综合分析和在线查询,专业结构分析比较,校级的教学质量监控评测体系,教师管理等等,这些功能非常实用,这是大学实现精细化、规范化、现代化管理的必备基础。以我校为例,我们过去教师的数据可能在人事处、教务处、科研院等学校的职能部门,采取本平台以后,把教师有关的所有数据都进行了融合,打通了所有原来割裂的数据。从去年开始,我们学校的职称评聘,年度考核全部基于这一平台,全部在大数据里,建立健全了基于数据驱动的精准化服务,解决了数据碎片化历史遗留问题,实现了从管理信息化向服务信息化的根本转变

第三,为本科教育教学评估及专业认证提供技术支撑。鉴于本平台能提供比较全面的高校办学状态数据,便于专家在进校之前全面系统地掌握学校办学的情况,找到问题,精准查看验证,提高效率,给高等教育评估提供了重要支持。基于本平台,我们成立了中国西部高等教育评估中心,接受陕西省教育厅指派的省属本科高校的审核评估和专业论证。如果没有这一高等教育大数据平台的支撑,工作量和难度是极其巨大的,甚至难以实现

案例2,mooc中国技术平台

mooc中国成立于2015年1月,到目前为止已经有121所高校加入,理事单位40家,会员单位80家。该平台的宗旨是,做政府想做的,做社会愿意做的,做单一高校做不了的事情。例如,真正解决校际资源共享、学分互认等,开拓远程教育国际化等未来发展的难题。 图3给出了mooc中国的技术框架。其核心是互联网 教育,实现互联网教育从1.0到2.0的升级。基于这一平台,既要开展网络教育业务的国际化,比如我们牵头成立的“丝路大学联盟”,其目的之一是借助mooc中国平台,实现网络教育业务的国际化,通过mooc中国平台,面向“一带一路”国家开展开放教育和技能培训

到目前为止,mooc中国已经有了9911门课程,用户将近600万,其中光it培训的有500多万,学历教育在读

学生50多万

案例3,西安交大教育教学大数据分析挖掘与应用

学校非常重视教育信息化技术融入和应用到教育教学之中,去年一次性建成了80个智能教室,把物联网技术、云计算技术应用于智能教室和教学一线,基于物联网技术实现教室设备的集中管理、智能控制,同时,将互联网技术深度融入到教室的管理当中,除了多媒体的直播录制功能以外,还提供了学生考勤和专家的精准督导,通过云平台来集中管理各个教室,比如说开投影机、关电源、关多媒体设备等等,都可以通过后端的云平台集中管控,真正实现教室管理的数字化、智能化、精细化,提升了教学保障的能力,也大大提高了教室管理的效率。更重要的是,这些教学的过程数据可以全程采集下来,获得数据,有了这些数据,就可以做精准化分析服务,建立西安交大教学质量大数据监测中心 目前,我校的教学大数据主要包括两大部分,一是教师在授课过程中的全程录制的课堂实况,二是学生在学习过程中产生的大量日志数据。基于这个平台,我们可以开展教育教学的大数据关联分析,开展课堂教学质量的综合评价,实现正面激励、负面惩戒、精准督导,实现教学评价从模糊宏观到量化精准、从每学期制到持续常态、从部分随机到全面覆盖、从事后评价到实时动态的根本转变。通过评价激励老师敬畏课堂,评选精品课堂、示范课堂,在全校内进行正面

表彰,另外也作为教学质量评价的重要依据,包括教师的职称晋升,评选最喜爱的老师等等

此外,本系统还为学院领导和管理部门提供了针对性的信息服务与决策支持,以数据说话,量化分析,改变了以前我们的模糊评价,采取多维度、全覆盖、持续化、精细化的过程评价与监控

首先,介绍一下大数据人工智能的基本原理。前段时间,alphago战胜世界围棋冠军这一故事炒得很热。这对我们的教育科研工作者提出了一个重要的课题,到底人工智能会不会战胜人类的智能,将来教师存在的主要价值是否还有必要,863计划正在研究一个项目,到2020年,人工智能软件参加高考得分要超过一本线,这就是说,计算机教出来的机器软件参加高考都能达到一本线以上。这就引起我们的思考,这是一个深层次的方向性问题。当然我们今天不是谈这个问题,而是我们要看看alphago的原理,其核心是价值计算函数,用收益函数来判断围棋下一步该落子到哪里其收益是最大的,其中采用了人工智能深度学习方法。alphago并非天生聪明,其实他的智慧是分三步完成的, 第一步,给alphago输入了3000万个人类围棋高手的棋谱和走法,任何一个人是不可能记住3000万个棋局的,只有人工智能才能记住 第二步,alphago自己和自己对弈,在对弈过程中找到自己的薄弱点,进而改进和完善,这其实和人的学习原理类似

第三步,才是人机对弈,从职业选手到世界围棋冠军,通过这样不断的对弈完善算法,校正学习,使得alphago具有强大的智能计算能力。alphago的难点在哪,其关键在于在一个巨大的落子空间选一个最大的收益点,或者落子点,称之为movepicker,,函数,这个空间很大,有10170次方,在如此庞大的计算空间中选择最优函数,只能依靠高性能计算平台

alphago为我们研究大数据问题提供了思路和启发。我们在研究教育大数据问题中需要着力攻克以下理论与技术难题

第一,大数据造成了严重的认知碎片化问题。比如,大家在百度搜糖尿病会检索出4440万个数据源,谁也看不过来,并且里面还有一大堆真假难辩的数据。所以,碎片化知识的聚合是一个非常基础的难题,高度的碎片化降低了知识的可用性,造成了分布性、动态化、低质化、无序化等典型的问题

一方面是知识的碎片化,另一方面是每个人的兴趣和需求还不一样。所以,资源的碎片化整合以及个性化推荐是今后人工智能中的关键问题。我们的思路是,一方面,我们要

从资源的角度把无序、分散、低质的资源