大數據視野下的高校科普工作新思路

汪中才，尚國營

（1.河南工業和信息化職業學院，河南 焦作 454000；2.焦作師范高等專科學校，河南 焦作 454000）

大數據視野下的高校科普工作新思路

汪中才1，尚國營2

（1.河南工業和信息化職業學院，河南 焦作 454000；2.焦作師范高等專科學校，河南 焦作 454000）

高校科普、大學生科普是我國科普工作的重要組成部分，承擔著普及科學知識、培養科學精神、弘揚科學思想的艱巨任務，該工作不僅關乎高校人才培養質量，也關乎全民科學素養的提高。但是，目前高校科普工作依然存在手段落后、效率低下、目標不明確等問題。大數據思想和云計算技術為提高高校科普水平，改善高校科普工作效果提供了新的思路和方法。

高校科普；大數據；云計算；數據挖掘

科普是科學普及的簡稱，其主要任務是充分利用各種媒體，通過通俗易懂的方式向社會大眾普及科學技術知識、傳播科學思想、弘揚科學精神、倡導科學方法。我國的科普工作由科技部負責制定全國科普工作規劃，教育部、衛生部、農業部等部委依據其主要職能開展相應的科普工作，各級科協組織是科普工作的主要執行機構，負責科普活動的具體組織實施。高校作為我國科學技術研究、推廣、傳承、普及的重要機構，不僅承擔著對在校大學生開展科學知識普及、傳播、推廣的重要任務，同時也肩負著面向社會開展科普工作，實施科技扶貧的社會責任。

大數據時代的來臨，不僅提供了強大的數據處理技術，同時也帶來了全新的數據處理思想，大數據思想已經改變了人類的學習方式、生活方式和思維習慣，對學校教育、社會教育也產生了巨大的影響。科普工作作為社會教育的一個重要組成部分，應該主動接受大數據的思想，來重新審視、評價科普工作的進程、內容、傳遞方式、工作績效等；需要主動運用大數據、云計算等新思想、新技術、新成果，將涉及到國計民生的各種知識、技能、思想理念等傳播到社會的各個領域。

一、大數據與云計算的概念

大數據（Big Data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

維克托·邁爾·舍恩伯格在《大數據時代》一書中闡述了大數據時代處理數據理念：第一，數據分析更多，不是隨機樣本，而是全體數據。云計算技術、數據挖掘技術、虛擬技術等新技術使得數據處理能力有了極大提高，以前科研工作中因為數據處理能力問題而普遍采用的抽樣調查等手段將逐漸被淘汰，取而代之的是對所有數據進行采集、分析。第二，分析結果更雜：不是精確性，而是混雜性。大數據系統中關注更多的是非結構化的數據，基本無法用我們目前常用的分析手段進行分析。傳統的數據分析會采用許多策略規避樣本抽取、分析模型、數據計算中可能出現的錯誤，但是當我們收集是所有數據而不是抽樣數據時，就一定會因為實現成本過高、數據收集標準不一致、分析工具太落后等問題而無法實現。第三，追求結果更好：不是因果關系，而是相關關系。分析相關關系是大數據分析師的工作，而探求因果關系是相關專業科學家的工作。大數據思想徹底改變人們探索未知世界的方法，它更關注“是什么”，將來會“怎么樣”，而不是“為什么”，更看重事物的關聯性，更多用于預測分析、決策支持等。

云計算技術與大數據的關系就像一個事物的兩個方面一樣不可分割。大數據技術致力于提出問題，發現問題，而云計算技術致力于解決問題。大數據的“大”決定了其采集的海量數據必然要采用云計算的手段來進行處理。大數據的技術核心在于數據挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫、云存儲和虛擬化技術才有可能得以實現。

二、大數據背景下高校科普工作現狀分析

高校作為我國科學技術研究、推廣、傳承、普及的重要機構，承擔大量的科研任務，擁有大量的科普教育的人力資源和物質資源，高校科普應該在大學生科學普及以及社會科普工作中承擔重要的任務，處于領先的位置。然而隨著互聯網思維、大數據技術等新技術和新思想的逐步普及，我們重新審視目前的高校科普工作，會發現高校科普工作的開展依然很不盡如人意，高校科普工作的開展、大學生科普意識的提高仍有很長的路要走。

（一）大學生接受科普教育普遍不夠

對在校大學生的調查發現，許多大學生很少閱讀科普讀物，主動接受科普教育不夠。這其中的原因不外乎幾個方面：第一，部分科普書籍專業性較強，讓其他專業的學生難以讀懂，比如霍金的《時間簡史》；第二，大學生主動獲取科學知識的意識不足，更多把精力投入到有限的專業學習中；第三，科普知識獲取渠道相對單一，主要局限在圖書館、標本館等。

（二）大學教師主動參與科普活動的積極性不高

目前，高校普遍存在的評價機制決定了高校教師必定要把主要精力投入到其專業領域科研工作和教學工作。科普工作既耗費精力，不易出成果，又不被主管部門認可。所以高校教師參與科普工作的熱情不高。

（三）高校科普工作的目標不準確，目的性不強

目前的高校科普工作多數還是基于傳統教學的單向傳輸模式，大多數科普活動還是“因科而普”，沒有“因事而普”“因需科普”，沒有對科普對象進行充分的學習分析，不知道大學生真正關注和需求的熱點是什么，不知道大學生真正缺失的是哪些方面的科學知識，沒有充分考慮廣大受眾的需求。相關機構很辛苦地做了很多工作，但并沒有取得預期的效果。

（四）高校科普方法單一，缺乏創新

目前高校科普活動的主要形式有科技周、大型科普展覽、科技下鄉等。具體到某個高校，主要手段依然是通過圖書館、標本館等進行講座、展示、展覽，大學生親身參與，親身體驗的機會不多，學習熱情不高。

（五）全社會的認識誤區

目前社會上對科普工作的認識普遍存在誤區，多數人認為科普工作主要是科協、科技館的工作，其科普對象主要是青少年和農村人口，沒有意識到大學生也需要接受科普教育，沒有意識到科普工作對于大學生開闊視野、創新思維、培養科學思想、樹立科學精神的重要性。

三、大數據技術應用于科普工作的思考

大數據技術提供的更多是參考意見，而不是標準答案，能夠從大量雜亂的、看似沒有任何關聯的數據中發現事物發展的相關關系，已經被許多行業用于決策支持、預警分析等領域。

（一）利用大數據技術進行學生行為習慣分析

大數據技術使得高校有可能借助物聯網技術大量采集學生的日常行為數據，并通過相關的數據挖掘技術進行分析，根據學生的日常行為習慣，發現在某些學生中普遍存在的知識缺口，然后有的放矢地開展相關的知識普及、傳授等工作，科普活動目標明確，學生關注度高，效果自然明顯。

（二）利用大數據技術進行學生學習習慣分析

現代大學生的學習習慣、學習方式、認知結構等已經和許多科普工作者自身有很大差異，傳統的教學方法和知識呈現模式可能無法更多吸引大學生的關注，在此基礎上開展的科普活動效果也會大打折扣。利用大數據技術對大學生的學習習慣進行挖掘分析，能夠根據學生的學習習慣、學習興趣、學習方法等采用更合適的教學方法、技術和手段開展工作，起到事半功倍的效果。

（三）利用現代信息技術開展體驗式學習

體驗式學習充分尊重學習者的認知特點和學習規律，通過創設真實的情境和過程，呈現教學內容，使學生在親歷的過程中理解并建構知識、發展能力、產生情感、生成意義的教學觀和教學形式。小米手機的巨大成功，正是得益于充分尊重并鼓勵消費者的深度參與和親身體驗。云計算、虛擬技術、VR等技術能夠幫助科普工作者創設大量的虛擬或真實環境，可以普遍應用于學習者的體驗式學習，讓學習者親身參與，親身體驗，在深度參與中獲取知識，鍛煉技能，主動思考。

（四）創新科普工作方式，提升科普工作效率

傳統科普工作主要基于某一方面的科研成果、科學知識，通過一定的媒體和手段對受眾進行單向的知識傳播，無法與受眾產生互動和共鳴，受眾對科普內容的關注度不高，效果沒有保障。

大數據背景下，通過數據挖掘技術，可以深度發現廣大受眾潛在的科普需求和知識缺口。當某一群體事件一旦發生，立刻借助該事件的某個方面為公眾提供相關的科學知識和相關技能，利用社會熱點事件，吸引公眾關注，采用微博、微信等靈活多樣的方式，將知識呈現給廣大受眾，提升科普效率。

四、結語

大數據技術、云計算技術等新的信息技術開創了全新的大數據時代，改變人們的生活方式、學習方式和認知世界的方式，大數據技術要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關關系不要因果關系的特點，使其能夠為決策支持、預警分析提供高可信度的參考數據。高校科普工作也需要主動吸收新思想，采用新技術，在大數據思想的指導下，在云計算技術的支持下，積極探索精準科普、高效科普的道路。

［1］［英］維克托·邁爾·舍恩伯格.大數據時代［M］.杭州：浙江人民出版社，2012.

［2］李正英，趙良舉.高校科普與科學發展［J］.高等建筑教育，2015，（3）：157-159.

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［4］郎杰斌，楊晶晶，何姍.對高校開展科普工作的思考［J］.圖書館與圖書館事業，2014，（3）：60-62.

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［責任編輯陳鶴］

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1673-291X（2016）22-0171-02

2016-07-08

河南省軟科學研究項目計劃“河南省高校科普人才隊伍建設創新機制研究”成果之一（162400410373）

汪中才（1971-），男，河南新鄉人，講師，碩士，從事計算機應用技術、計算機網絡安全研究；尚國營（1967-），男，河南焦作人，教授，從事教師教育、科普工作研究。