大數據時代院校管理模式的研究

天津外國語大學國際商學院　常　明

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大數據時代院校管理模式的研究

天津外國語大學國際商學院常明

【摘要】身處信息化社會的當下，高等學校在教育教學、科學研究、人才培養、學生管理等方面產生了越來越多的數據信息，隨著時間的推移，數據信息總量的變化最終會導致數據信息形態的變化——量變引發質變，最終跨入高校大數據時代。如果高校管理者能夠將這些海量數據匯總并對其進行有效的挖掘與分析，最終將分析成果引入校園管理決策中，必然是對高校管理創新的一次里程碑式的探索。

【關鍵詞】大數據；高校；管理模式創新

“大數據”（big data）是繼“Web2.0”、“云計算”之后近兩年最流行的詞匯。在大數據的幫助下，用戶可以在茫茫的數據海洋里快速找到所需的資源。面對大數據的優勢，教育界掀起了大數據研究熱潮，在《2013NMC地平線報告（高教版）》中非常有預見性的認為“大數據和學習分析”將在未來2至3年成為主流技術。在“大數據”時代如何提高對爆炸式增長的數據資源的處理能力，尋找新的管理創新策略是當今教育界所關注的焦點。[1]

1　大數據概述

全球知名咨詢公司麥肯錫（Mckinseyand Company）發布了《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿領域》報告，首次提出了“大數據”的概念，報告中指出，“數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產因素；而人們對于海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來”。[2]

1.1大數據的定義

大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

1.2大數據的特點

大數據不同于過去的海量數據，其特點可以歸納為4個“V”——Volume（數據體量大）、Variety（數據類型繁多）、Velocity（處理速度快）、Value（價值密度低）。

（1）數據體量巨大。數據最小的基本單位是bit，按體量級別由小到大依次為：bit、Byte、KB、MB、GB、 TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。大數據特指PB及以上體量級別的數據。

（2）數據類型繁多。大數據中不僅包含結構化和半結構化數據，通常還有大量非結構化數據，如網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息、傳感信息，等等。

（3）數據價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒，但數據集合起來后往往具有很高的分析價值。

（4）處理速度快。物聯網、云計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數據來源或者承載的方式。對于各種載體中的數據處理請求，一般要在秒級時間范圍內給出分析結果，要求對數據進行實時而非批量處理。

2　高校中的大數據

高校信息化過程中匯集了大量的信息，通過分析，可以看出這些信息數據，整體上滿足數量大、種類多、產生快、真實可信和具備分析價值等特點，完全符合大數據的特征。

2.1數據來源廣泛

從學生角度來看，包括學生姓名、年齡、籍貫等基本信息，食堂消費、宿舍環境等生活信息，選課、圖書館借閱、成績等學習信息；從教師角度來看，包含教學任務、成績錄入等教學信息，論文著作、項目研究數據等科研信息，工資、職稱等人事信息；從管理者的角度來看，包含學校的資產信息、師資信息等。同時隨著移動互聯網以及物聯網等新技術的興起，學校師生主動產生和由設備自動收集的信息越來越多，如微博、微信等社交信息，各類搜索點擊記錄信息等。

2.2數據類型多樣

高校中的數據有學生基本信息、教學、人事、資產、科研等常規管理業務產生的結構化數據；有多媒體教學資源等非結構化數據；有教師、學生等用戶在社交網絡上產生的行為數據；有物聯網、GPS、穿戴式網絡設備感知的位置數據。

2.3數據價值高

高校中的數據涉及校園、管理者、教師、學生的方方面面，如果能有效的整合這些數據資源，并加以充分的挖掘、分析和預測，可以幫助我們評估和判斷各群體的服務需求，以便學校能更早地發現問題并及時應對，進而影響和改變傳統的決策模式。

2.4數據產生頻率快

高校中的各類信息系統、移動網絡中的每一次操作、信息終端的各種設備無時無刻不在產生或接受著數據，高校中的給類群體對于數據處理的速度有著極高的要求。

2.5數據碎片化

“碎片化”指無論是業務數據、教學資源數據或網絡行為數據，都從某個側面反映了“人”的一個屬性。[3]例如，從教學管理系統中獲得的成績數據、學生會管理系統中讀取的課外活動數據，都直接或間接反映了學生的某一個方面，只有將不同來源的數據進行有效整合，并建立量化分析模型，才能清晰準確地判斷學生的整體能力。

2.6數據具有“持續性”

這一特點體現了校園科研、教學和管理業務的規律[3]，例如一卡通消費、上網時長、每個學期選修課程、獲得學分以及重修重考等數據能夠反映一個學生的生活習慣與學習進步的相關關系，但這必須基于長期、持續的數據進行統計分析。

3　大數據為高校管理創新提供平臺

3.1 大數據為高校學生管理工作帶來變革

作為高等教育的重要有機組成部分，高校學生工作在不斷地接受著新的挑戰。網絡時代，信息化的迅速發展,正深刻地影響著大學生的學習習慣、生活方式乃至思想觀念。一方面,網絡快捷、豐富和開放的特點,使大學生能夠借助網絡比以往任何時候都更快捷地獲取信息；另一方面，網絡虛擬、隱蔽的特點使其成為有害信息的孳生地和傳播地。同時，高校中“90后”大學生特點鮮明，他們有自己的觀點，敢于反抗，對父輩、老師、學校一些不甚合理的說法和規定敢于質疑，自我意識增強，同時也存在以自我為中心、合作意識淡漠等不足。[4]

針對社會環境的新變化以及“90”后學生的新特點，要求現行的學生管理工作不能再沿襲傳統的管理思想與管理手段而必須確立以人為本的理念,不斷進行管理理念和管理方式的改革與創新，而大數據技術的出現可以為高校學生管理工作創新提供平臺。

首先，大數據技術可以為掌握學生動態提供幫助：目前，學生可以通過各種社交軟件、網站、APP、論壇等方式獲取資訊、信息并通過現代化手段進行交流互通，發表個人觀點、提出意見建議等，校方學生管理人員可以通過大數據技術對學生狀態進行收集與跟蹤，例如，某位學生在一段時間內頻繁瀏覽的網站或所關注的熱門話題、在微博或微信中所發布的信息、手機等移動終端所安裝的APP軟件，都可以作為大數據來源進行收集，通過這類信息的獲取，可以幫助管理人員更加全面、深入、具體的了解學生的學習、生活、思想動態。

其次，大數據技術可以為正確引導學生提供幫助：通過大數據收集技術，管理人員可以掌握學生的各類信息，在數據收集的基礎上，管理人員還可以利用大數據分析和挖掘技術對所收集到的數據進行整理和分析，進而根據分析結果對學生進行引導，例如，根據某位同學一段時間內在微博中所關注的人群、轉發的信息、發表的言論等數據，管理人員可以利用大數據挖掘分析工具對其進行深入研究，最終得出該學生的興趣關注對象與往來人群，進而把得出的分析結果應用在實際工作中，使學生工作更加具體且有針對性。

3.2大數據為高校教學管理工作帶來變革

教學管理是高校中管理活動的重要組成部分，具有涉及面廣、繁瑣、數據量大、周期性等特點，利用大數據技術可以為教學管理創新提供平臺。

傳統的教學管理主要包括：教師排課、學生選課、考試測驗、成績錄入等，目前大多數高校都建立了教學管理系統，使教學管理工作系統化、計算機化，方便了教師、學生和教學管理人員的使用，但這些教學管理系統往往存在孤島化、事務化的問題，各類人員在系統上僅僅完成查詢、錄入等基礎性功能，不能對系統內部數據進行挖掘和分析，而且各個高校的教學系統不能有效互通，使學校與學校間形成孤島。

利用大數據技術，一方面可以深入挖掘教學系統中隱藏的有用信息，例如可以根據學生多個學期的考試測驗成績，為學生推介相應的選修、輔修課程；可以根據學生的選課和評教信息為每位老師提供教學評估報告。另一方面通過大數據技術可以打通高校的壁壘，共享教育資源，為學生提供更為優質的教育環境，例如，通過云計算與大數據技術搭建的MOOC平臺,使人們足不出戶就可以享受哈佛、普林斯頓等一流大學的教育。

3.3大數據為高校管理決策方式帶來變革

由于高校決策所涉及內涵的廣泛性和決策者組成的復雜性，其決策模式呈現多元化特點。有研究者將傳統的高校決策模式總結為四種：依靠決策者所具有的理性認知能力制定決策的“官僚主義”模式；通過“合意”的過程來平衡大學內多方群體利益的“學院型”模式；通過“擴散”程序表達不同權力集團、利益群體訴求的“政治型”模式；決策程序無章可循、隨意性大的“有組織的無政府型”模式。這些模式的共同弱點在于缺少有力的決策支持依據，決策者實際上是以“有限理性”為基礎，努力作出“足夠好”的決策而已。[4]

而大數據背景下的高校決策可以為決策者提供以數據系統為支撐的決策模式：

第一步：決策目標的確定，這需要校級領導、二級學院、各職能處室等部門進行充分溝通、共同參與制定；

第二步：相關數據的收集。在了解目標需求后，應收集相關數據。這些數據不僅包括校內數據，還應包含大量外部與學校相關的數據信息，這些數據與校內數據結合，為數據挖掘提供了龐大的資源；

第三步：建立數據模型，進行數據分析。在這個過程中，應建立有效的數據模型，將數據的整合和分析過程以及分析結果與決策問題和學校背景結合起來；

第四步：分析結果展示。數據分析完成后，應整理大數據報告并向決策者和全校匯報公開，并要求全員討論；

第五步：決策。在大數據信息分析得出的結論之后，決策者根據分析報告和各方面建議匯總，最終做出決策。

通過以上分析，可以看出，移動互聯等技術的不斷興起給高校的發展帶來了極大的挑戰，為了應對這種挑戰，高校應當充分發揮大數據在其中的支撐作用，在人才培養、科學研究和管理等方面廣泛收集過程數據，結合可視化技術充分分析和挖掘蘊含在數據之中的豐富價值。同時我們需要在高校內倡導和強化數據文化，建立持久運作的收集、分析數據并將分析結果轉換為教育決策和實踐的體系，真正發揮大數據在高校發展中的價值。

參考文獻

[1]劉中宇,劉海良.大數據時代高校云資源應用[J].現代教育技術,2013,7.

[2]麥肯錫環球研究院.大數據:創新、競爭和生產力的下一個前沿領域[C].2011,5.

[3]高校大數據全景分析:應用、挑戰、未來發展[OL]. http://www.pinggu.org/index.php?m=content&c=index&a= show&catid=28&id=2103,2014,9.

[4]鄧莉.大數據時代的院校決策模式[OL].http:// www.edu.cn,2014,9.