大數據對高校教育人才能力培養探討

張帆

摘 要 “大數據”是繼IT產業中推出云計算、物聯網之后又一次顛覆性的技術革新。對企業決策行為、教育人才培養等多方面產生巨大影響。高校教育人才能力培養依托在“大數據”這種全新處理模式下能具備更強決策力、洞察發現力和人才能力優化率成幾何倍增長。以便適應國家“十二五”教育改革和發展規劃綱要中提出的“堅持能力為主，提高人才培養質量”的要求。本文提出“大數據”在培養學生能力以及教學改革中新思路，通過在教育數字化平臺的建設，挖掘數據能力予以達到注重能力培養，提出一些可行方案和意見。

關鍵詞 大數據 能力培養 教育數字化

中圖分類號：C961 文獻標識碼：A

0引言

亞馬遜—全球最大電子商務網站，顧客購物的時候，購物頁面總是充滿了推薦物品，TA為顧客推薦的產品絕對不是巧合。通過亞馬遜的“大數據”推薦引擎進行數據挖掘，分析客戶在過去一段時間的購買行為所做的：客戶的購物車中所收藏的商品、客戶喜歡的商品、其它用戶瀏覽或購買的商品。利用“大數據”技術對以上數據進行比對，為每位客戶定制了專屬的個人主頁。驚人的是，亞馬遜公司的方法根本不需要人為干預—它是建立在“大數據”的基礎之上。利用該策略，公司第三財政季度期間銷售增長27%，達到了131.8億美元，而去年同期的銷售額則為96億美元。互聯網云時代的開啟，高素質教育人才的需求與日劇增，如何適應企業需求，對于武漢東湖學院這樣一所以應用型人才培養為主體的民辦高校來說尤為迫切。盡管全國高校都制定有適合自身特色的培養方案以應對社會招聘人才的需求，但受教學方式、實踐應用環境、考核方法等因素的影響，如何切實提升人才能力成為各高校教學改革的重中之重。文章介紹，通過教育“大數據”的產生，誰能在高校教學過程中發現數據，挖掘數據，利用數據提供個性化服務，誰就能夠贏得高校教育未來的競爭。將更加易于認識教育規律，接近教育本真，極大影響學生的就業能力和企業生產效率。

1 什么是大數據

“大數據”到來由在業界享譽盛名的麥肯錫咨詢公司最早提出，麥肯錫研究人員定義：“海量數據時代已經融入當今社會每一個領域，數據量大小也成為生產因素高低的標準。對于大數據的深度挖掘和運用，可以預見新一輪生產率增長浪潮的到來。” “大數據”到底有多大？以一日為限，INTERNET產生全部信息可以刻錄1.68億張DVD；全世界所發郵件達到2940億封之多（相當于發達國家2年的紙質信件總數）；論壇社區發帖量高達200萬個（相當于全球著名雜志770年的字數量）；手機銷售可為37.8萬臺，比全球每天出生嬰兒數量37.1萬還高，截止2012年，數據存儲量已從TB級躍升至PB、 EB乃至ZB級別。2011年的數量存儲量就已高達1.82ZB，相當于全球每人產生200GB以上的數據。

隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息雖海量，但價值密度較低，構建資源信息化平臺，通過強大的機器算法更迅速地完成數據的價值“提純”，還原數據真實性，這是“大數據”真正含義所在。

2 大數據時代下教育人才培養分析

基于高校凸顯特色發展的迫切需求及對現有高校教育現狀的深刻反思，全國高校在本科教學培養中存在三大矛盾：

（1）學生學習需求與現有學習資源存在矛盾；

（2）學生開放的學習過程與封閉學習空間存在矛盾；

（3）學生個性化學習方式與經驗型評價方式存在矛盾。

而數據勘探和數據分析軟件可以通過提供實時反饋學業表現來幫助學生。此外，教師可以使用數據驅動工具來研究學生的學習模式并修正課程以便滿足學生個人的需要。利用大數據可以改善教學方法，幫助學校聘用更好的老師。比如：學校建立教育數字化平臺，創建自適應學習課程，指導學生通過更有效的方式取得成功，這些課程點擊次數，瀏覽次數等等數據信息的應用幫助學校和老師有效地提高教學水平、跟蹤教學狀態的變化趨勢，對學生未來事業會有更加直接的幫助。用一句話說就是：大數據將現在的教育體制帶來了變革和創新。

3 大數據在高校中的應用

2015年伴隨高考模式改革，教育部將我國現有1200所普通高等院校中的600多所地方本科院校轉向應用技術、職業教育類型。高校想要生存和發展，必須進行教學改革，辦出自身特色。“大數據”時代的到來，正好從以下三個方向得以應用。

3.1 定制化學習

因材施教、學習定制化是高等教育學府所追求的最高目標，但在傳統的高校授課體制中要得以實現是很難的。將“大數據”挖掘并與學習內容相結合，一個由大量數據支持的技術驅動的教育數字化平臺就可以以可視化的方式來指導學習者的學習及個性化發展。學生在自己開放的平臺上瀏覽多媒體學習資料、學習進度、關注學習動態這些個性化信息，能幫助學生完善知識結構并促進學生對自身特產培養和興趣愛好的深度挖掘。雖然單個學生的各種數據記錄吞吐量并不大，可如果在像武漢東湖學院一萬五千名師生大環境中，基于“大數據”的信息才能更好地實現。可以預見，未來學 （下轉第27頁）（上接第3頁）習終端個性化平臺出現，將能更好地融入學習資源，根據每位學生不同興趣和愛好，推送相關領域的前沿資源技術、資訊乃至學習選項多元化等等，并貫穿每人四年學習全過程，帶來更具針對性、個性化的教育。

3.2 數據預測性改變

“大數據”的核心就是挖掘數據，預測可行性改變。在海量的數據上運用數學算法來預測教學進度、學習習慣、接受知識點難易層度的可能性。當當網可知我們想要的書，淘寶可查看購物喜好，而微信朋友圈可以推薦認識好友。這些預測程序之所以能夠成功，關鍵在于建立在云數據的基礎之上。此外，隨著平臺系統接收到數據越來越多，通過頁面瀏覽率找到最好的預測模式，對系統進行改進。當然，同樣此技術也可以運用在高校教師身上，利用教育數字化平臺說提供實時工具報告分析，詳細展現每位學生閱讀時間和理解力，詞匯技能，以及關注平臺知識方向性延生。這些“大數據”技術可以幫助教育者評估學生們的表現，包括花在閱讀上的時長，以及每個學生學習關鍵概念的速度。

3.3 在本科教學質量評估中的應用

本科教學評估是各高校定期要完成長期基本性工作任務，目的是通過教學評估發現教學體系中存在的問題，及時地調整教學方法和手段，保證教學質量，從而培養出適應時代發展的學生。把“大數據”技術引入到高教評估系統中，不僅真實提高教育管理的科學性，并且增強教育數字化平臺建設實效性。將智能算法應用于教學評估中，從教師教學的效果，多媒體課件使用，師生互動等多個方向為教學部門提供決策信息，使之更好地開展教學工作，提高教學質量。該領域數據挖掘具有一定潛力，許多專家都在此方面推算出新的智能算法，以此幫助民辦高校在教學評估中落實應用型人才能力培養的需求。

4 結束語

總之，2014年被稱為中國云端“大數據”元年，未來幾年內，大數據信息將引領智慧科技時代開啟。目前為止各高校“大數據”普遍存在質和量都不高，各高校數字化平臺建設、數據分析軟件利用仍停留在初級水平，數據深度挖掘存在不準確、不精確、不一致。對于“大數據”在高校中的應用前景，業務與技術并重拓展還需有待加強，盡管“大數據”在高校中有著廣闊應用前景，但不能否認，從目前推進教育數字化平臺構建上還存在著一些問題，還需進一步地修正、探討。

參考文獻

[1] 甄靜慧.大數據時代的變革[J].南風窗，2013（06）：68—69.

[2] 孔繁敏.應用型本科人才培養的實證研究[M].北京：大學北京師范出版社，2010.

[3] 桑慶兵.大數據在高校的應用與思考[J].南通紡織職業技術學院學報：綜合版，2013，（06）：84—85.