美国联邦教育部

摘要： 在大数据迅速发展的新时代背景下,建立完善的教育数据管理与公开体系显得格外重要.特别是在我国坚持目标导向与问题导向的教育治理理念中,专业且透明的数据管理与公开制度不仅对教育科学研究反映现实问题、寻找改革要点有积极作用,还对社会均衡发展有积极的溢出效应.然而相较于发达国家,我国目前教育数据管理与公开体系仍处于起步阶段,在此方面,美国联邦政府教育数据管理与公开体系具有发展时间较长、数据科目较全、实践经验较丰富等特点,可供我国借鉴参考.在教育改革深化新时期,我国应加强教育数据管理与公开体系的全面发展,重视信息采集、数据管理与公开的制度建设,详定实施细节,发挥具有我国特色的科学化、精准化、证据化教育数据管理顶层设计优势.

摘要： 据美国联邦教育部官网2019年7月17日消息,联邦教育部长贝齐·德沃斯(Betsy De Vos)近日批准了乔治亚州和北卡罗来纳州采用新的学习成果评价方式。上述两个州将在2019-2020学年参与创新评价管理局(Innovative Assessment Demonstration Authority,IADA)的试点项目。该项目旨在鼓励地方教育机构参与开发新一代学习成果评价方式。

摘要： 据美国联邦教育部官网2019年9月27日消息,美国联邦教育部于当日发布高中职业技术教育(Career and Technical Education,CTE)互动数据,详细阐述了美国高中职业技术教育的发展与成果。数据聚焦参加2门或多门CTE课程的学生学习情况,揭示了美国职业技术教育参与度。

摘要： 据美国联邦教育部网站2018年12月18日消息,经过几个月的调研和专家及民众证词的收集,美国联邦学校安全委员会(Federal Commission on School Safety,FCSS)发布了长达177页的《联邦学校安全委员会最终报告》(Final Report of the Federal Commission on School Safety),该报告分为三部分,共计19个章节,详细介绍了全美范围内93种提高学校安全的最佳实践和政策建议。

摘要： 据美国联邦教育部官网2019年11月8日消息,美国联邦教育部宣布将在2019财年通过补助金和研究拨款投资5.4亿美元,支持包括计算机科学在内的科学、技术、工程和数学(STEM)教育,为这些高需求职业领域创造更多机会。在全部投资中,有近3.45亿美元用作STEM活动的经费,这些活动已经证实符合所有拨款要求,如在实现其项目提案的目标方面取得实质性进展。这部分资金将用于筹备建立STEM教师团队;在国家需要的领域提供研究生奖学金;增加低收入学生中准备和成功进入高等教育的人数;支持国家在其他领域通过学徒制改善中等职业技术教育学生向高等教育和就业阶段过渡的现状,并扩大学徒的范围。

摘要： In virtue of the financial intervention of higher education,project implementation of the higher education,regulation enforcement of the higher education,and the information monitoring of higher education,the U.S.Department of Education has carried out interventions on the development of American higher education.In the form of case study,this study explores problems in specific intervention measures of the current American department of education in evaluation finance measures of higher education institutions,student financial assistance measures,federal assistance program certification measures,higher education project practices,security measures,the higher education students' information disclosure measures and so on.It can be revealed that the solution of specific problems and the development direction of the higher education administrative management goes to be efficient and become streamline in the development direction.%美国联邦教育部通过高等教育财政干预、高等教育项目实施、高等教育法规执行、高等教育信息监控等途径对美国高等教育的发展实施干预.借助典型案例解析当前美国教育部在评估高等教育机构财务、大学生财政援助、联邦援助计划资格认证、高等教育项目实践、保障大学生安全、高等教育信息公开等具体干预措施中存在的问题,可以揭示出具体问题的解决方式以及高等教育行政管理转向高效性和精简性的发展指向.

摘要： 据美国联邦教育部官网2018年11月8日消息,此前,美国联邦教育部曾宣布投资2亿美元用于高质量的科学、技术、工程、数学(STEM)教育。美国2018年度财政报告显示,美国联邦教育部在STEM教育上共拨付了2.79亿美元可自由支配的资金,超过预期目标。

摘要： 21世纪初,为实现美国高中为未来社会做准备的目标,美国联邦教育部举办了全美高中教育峰会,发起了高中倡议计划,要求在全美开展一系列高中教育改革活动,主要包括美国职业资源网项目、大学与职业过渡倡议计划、州高中改革赠款项目、学校预防辍学项目、小型学习社区项目、州学习者倡议计划等.高中倡议计划取得了较大成效,有些项目至今沿用.

摘要： 特许学校是美国公立学校系统中独特的学校类型。美国联邦教育部将之简明地定义为：“无宗派选择的公立学校,在运作中免受许多传统公立学校规章制度的限制。”1991年,明尼苏达州制订了美国第一部特许学校法令。1992年,美国历史上第一所特许学校在该州诞生。20多年来,特许学校发展迅速。至2015年,全美有43个州及哥伦比亚特区颁布了特许学校法令,特许学校的数量增至6800所，学生数达到290万。

摘要： 2015年12月,美国联邦教育部发布了最新国家教育技术规划——《2016国家教育技术规划》.该规划是美国发展教育技术的纲领性文件,在国际教育技术界具有重大意义与深远影响.文章在对规划的基本框架和主要内容进行简要介绍的基础上,从美国教育信息化现状、规划的历史沿革、美国教育信息化取得的成就等方面对规划进行分析与评价,并提出对我国教育信息化工作的建议.

摘要： 一种针对教育部的分类系统和分类方法，包括：步骤1：标注数据集的建立；步骤2：标注数据集的转码；步骤3：建立某一学科的训练集和测试集；步骤4：基于卷积神经网络的模型搭建；步骤5：模型训练；步骤6：学科分类。有效解决了现有技术中市面上没有准确率偏高的以教育部学科为基准的学科分类体系、传统分类办法分类准确度低、分类难度大、传统文章分类不涉及教育部学科的缺陷。

摘要： 本说明书实施例提供用于经由至少两个第一成员设备和第二成员设备训练业务模型的联邦学习方法，联邦学习装置和联邦学习系统。各个第一成员设备具有本地数据，第二成员设备维护待训练的业务模型。在进行联邦学习时，在各个第一成员设备从第二成员设备接收当前业务模型后，各个第一成员设备使用本地数据训练所接收的当前业务模型，确定本地训练出的业务模型与所接收的业务模型之间的模型相关性，并且仅仅在模型相关性满足预定条件时才将本地训练出的模型更新量提供给第二成员设备。第二成员设备根据从各个第一成员设备接收的模型更新量更新业务模型。

摘要： 本说明书实施例提供用于经由至少两个第一成员设备和第二成员设备训练业务模型的联邦学习方法，联邦学习装置和联邦学习系统。各个第一成员设备具有本地数据，第二成员设备维护待训练的业务模型。在进行联邦学习时，在各个第一成员设备从第二成员设备接收当前业务模型后，使用本地数据训练所接收的当前业务模型，基于本地训练出的业务模型中的模型参数的参数更新量，确定各个模型参数的参数稳定性，并且将被确定为参数不稳定的模型参数的本地更新值提供给第二成员设备。第二成员设备根据从各个第一成员设备接收的模型参数的本地更新值更新业务模型。

摘要： 本发明公开了一种联邦教育知识图谱补全方法、设备及介质，摒弃中央服务器，保护教育数据持有方隐私数据，采用全局关系学习和本地节点感知强化建立教育知识图谱。该方法包括：将满足要求的节点分为训练节点和对抗委员会节点；获取对应全局教育知识图谱补全模型第一权重；对本地教育知识图谱补全模型训练，得到本地教育知识图谱补全模型第二权重；将第二权重传递到对抗委员会节点；上传第二权重至区块链；当区块链上第二权重个数大于预设值，触发全局教育知识图谱补全模型权重聚合，更新全局教育知识图谱补全模型权重，得到全局教育知识图谱补全模型第三权重；当全局教育知识图谱补全模型第三权重变化值小于阈值，保存全局教育知识图谱补全模型。

摘要： 本说明书实施例提供一种联邦学习方法及联邦学习系统。方法包括：在联邦学习用于训练的目标模型确定特征配置前，联邦学习的成员对象按照所述联邦学习的数据仓库的数据结构化配置，对本地的私有数据进行预处理；以及，联邦学习的成员对象基于多方安全计算协议，将预处理后的私有数据发送至所述集中计算平台，以由所述集中计算平台上传至数据仓库。在所述目标模型确定特征配置后，所述集中计算平台根据所述目标模型的特征配置，对所述数据仓库记录的私有数据进行特征提取，得到适用于训练所述目标模型的特征数据；以及，所述集中计算平台基于提取到的特征数据，对所述目标模型进行训练，并将所述目标模型的训练结果发送至所述联邦学习的成员对象。

摘要： 本发明公开了一种在线联邦学习任务分配方法、装置、联邦学习方法及系统，在给定联邦学习训练框架下，将边缘计算联邦学习训练过程分为节点选择计划确认和节点数据状态更新两个阶段，通过Lyapunov优化理论和深度强化学习的计算，提供使得损失函数最小化的、在不完全信息状态下保证数据集状态稳定不拥塞的任务分配方法，由此解决现有的任务分配机制仅必须知道完全信息的情况下且数据集需要独立同分布的分配阶段，导致不能解决在线联邦学习中数据非独立同分布的技术问题。

摘要： 本申请涉及一种联邦学习专用处理器、联邦学习处理芯片及芯片。该处理器包括彼此独立的多个处理引擎，其每一个包括并行的至少一个处理子引擎且属于加密、解密、密文运算以及密钥管理的类别中的一个。该处理器用于生成联邦学习任务的任务配置信息，确定多个处理引擎的调用次序和被调用的处理引擎，根据任务配置信息和被调用的处理引擎的状态生成引擎配置信息，根据引擎配置信息完成联邦学习任务。多个处理引擎中的至少一个处理引擎所包括的处理子引擎由第一部分和第二部分组成，第一部分的个数根据联邦学习通用业务场景预先设定，第二部分的个数可根据与联邦学习任务关联的联邦学习子业务场景调整。如此实现数据流驱动的引擎分配机制及优化设计。

摘要： 本说明书实施例提供一种联邦学习模型的训练方法和调用方法以及联邦学习系统。该训练方法包括：获取多个参与者中的每个参与者的水印化训练数据集；以及基于多个参与者中的每个参与者的水印化训练数据集进行联邦学习训练，以分别产生每个参与者的作为联邦学习模型的一部分的碎片模型，其中，水印化训练数据集包括水印训练数据，参与者的水印训练数据的数据标识彼此对应，且多个参与者中的至少一个参与者的水印训练数据包括水印标签。

摘要： 本说明书实施例提供一种联邦学习模型的训练方法和调用方法以及联邦学习系统。该训练方法包括：分别由多个参与者中的每个参与者获取该参与者的水印化训练数据集，其中，水印化训练数据集包括具有水印标签的水印训练数据，和基于该水印化训练数据集进行训练，以产生该参与者的本地模型；以及将多个参与者的本地模型进行聚合，以产生联邦学习模型。

摘要： 本发明公开了一种基于联邦蒸馏的联邦学习模型的训练方法、系统和介质，可应用于模型处理技术领域。本发明方法包括：客户端采用联邦学习算法和本地私有数据集训练并更新本地模型，采用公共数据集和更新后的本地模型预测局部归一化层的第一输出向量，并向服务器上传第一输出向量对应的局部平均输出向量；服务器对所有局部平均输出向量进行全局共识操作并确定全局平均输出向量，向所有客户端下发所述全局平均输出向量；客户端在公共数据集上，采用全局平均输出向量和更新后的本地模型进行知识蒸馏，并在本地私有数据集上训练回调本地模型。本发明能使通信成本只取决于模型输出，不会随模型大小倍数增加，从而有效提高通讯的稳定性和减少延迟。