高職院校教學工作的“大數據分析”策略

劉 震

（武漢工程職業技術學院，湖北 武漢 430080）

高職院校教學工作的“大數據分析”策略

劉 震

（武漢工程職業技術學院，湖北 武漢 430080）

傳統的高職院校教學工作在大數據時代顯得力不從心，教師的實際教學效果由此大打折扣，而大數據的應用可有效改進教學工作。大數據具有其內涵和特點，大數據可為高職院校做好教學的前期鋪墊并為后續的教學提供幫助，因此，應從樹立大數據分析觀念、建立大型數據庫、數據分類、數據分析方法這四個層面創新高職院校教學模式。

大數據分析；高職院校教學；創新策略

高職院校教學工作在貫徹素質教育和培養綜合素質人才方面起到了重要作用，是高等教育領域的重要組成部分。肯錫全球研究所對大數據的理解是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。在大數據時代背景下，傳統的高職院校教學工作相形見絀，無法滿足高職院校進一步提升實際教學效果的需求，因此，高職院校教師如何在信息化社會的時代背景下，借助大數據的顯著優勢，持續提高教學效果，是一個值得深入研究的問題，同時也是本文的研究目的。

一、大數據內涵及特征

大數據（Big Data）俗稱“巨量資料”，該概念最早由維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在《大數據時代》中提出。大數據是融合物理世界、人類世界和信息空間三元世界的紐帶，在操作層面上，不再利用諸如傳統的抽樣調查等隨機分析法，而是憑借物聯網、云計算等一系列新的信息化處理模式，采用海量數據進行分析處理，由此提升數據內在價值的信息資產。大數據的特點可以用“4V”來概括，即Volume（海量的數據規模）、Velocity（快速的數據流轉和動態的數據體系）、Variety（多樣的數據類型）、Value（巨大的數據價值）。

隨著QQ、微信等社交平臺的逐漸普及以及移動帶寬的迅速提升，教育領域正在步入一個由大數據引領的智慧科技時代。一方面，教學信息的幾何級數增長速度已經使傳統的教學方式不堪重負，另一方面，更多的傳感設備和移動終端紛紛接入網絡，云計算、物聯網的應用范圍正在逐年泛化，都在驅使國內高職院校在教學工作中盡早應用大數據。

二、大數據可為高職院校教學工作做好前期鋪墊

（一）提高招生中的學生獲得率

高職院校可以充分利用以下兩類數據：一是學生來源地的人口統計學數據；二是在校學生和已畢業學生的歷史學習成績數據。整合上述兩類數據后，創建出最有可能入學的申請者的個人檔案，并與微信、QQ、百度指數等各種網絡社交平臺和數據分析工具整合在一起，估算出這些學生對本校的“感情分數”以及這些學生與“潛在入學者”的鏈接，從而有效地進一步明確“潛在入學者”的地理位置，以便在后續的招生工作中有的放矢，提高學生獲得率。

（二）引導入校學生的專業選擇和調整

新生入校時，為了有效幫助學生選擇和調整理想的專業，學校可以根據如下三類數據，為每一名學生建立專業選擇的詳細檔案：一是學生的高中學習成績（不僅僅只包括高考成績）；二是學生在小學、中學階段除了考試成績之外的其他項目獲獎情況；三是通過問卷調查掌握學生的專業興趣資料。搜集和分析上述信息之后，為每一名學生在專業選擇和調整方面提出客觀建議，從而增強學生的專業歸屬感和學習興趣。

（三）增加學生的學習有效性

在引導學生科學地選擇和調整專業后，學校還需對每一名學生的考試成績進行持續監控和數據采集。一方面，可以對學生個體在不同時期的學習成績進行縱向比較，另一方面，還可以對相似學生的成績進行橫向對比，并以此對相似的學生進行聚類，科學地創建學生日常學習行為檔案，預估學生的學習傾向，從而為每一名學生的學習生涯提出針對性措施。例如，可以針對個別學生或某個學生小組進行單獨輔導，或為他們追加問題課程領域的相關學習材料，或為他們單獨實施不同的教學方法等。

三、高職院校教學工作的“大數據分析”策略

（一）相關涉及方要樹立和提升大數據分析觀念

從目前來看，大數據時代已經到來，大數據觀念和實際操作已經滲透到各行各業。在這一背景下，對于高職院校教學工作而言，就需要高職院校管理人員、高職院校教師、高職院校學生等各方群體盡早樹立大數據觀念，對大數據進行深層關注和系統掌握。數據挖掘顯得尤為重要，從概念上來看，數據挖掘的目的在于為人們提供新的理論知識和相對準確的實務預測結果，因此，在具體運行過程中，就需要通過特定的軟件，對海量數據分別進行理論層面和邏輯層面的分析，過濾掉無效數據，使有效數據之間的關系記憶規律得到深刻揭示。

第一，對于高職院校教師而言，數據挖掘的重要作用之一，在于能夠幫助教師結合學生的相關興趣指標，對學生當前的學業完成能力進行系統分析，并對學生未來的學業完成能力進行準確預測，從而做到有的放矢，對當前的教學方法進行動態調整。

第二，對于高職院校管理者而言，可以做好下兩項工作：一是針對校內，在硬件和軟件方面投入相應資金，并積極輔助教師向學生大力宣傳大數據的重要作用，以及協助教師完善后續的數據錄入工作。二是針對校外，可以嘗試在學校周圍開展系統、持續的宣傳工作，并積極聯系周邊院校、政府相關部門以及專業公司，力爭獲得各方的支持。

第三，對于高職院校學生而言，則應該主動吸收大數據的相關知識，積極配合學校的宣傳工作，在日常學習生活中持續關注自身的各項學習指標，并及時登錄數據庫系統進行數據錄入，這不僅僅能夠配合學校的工作，而且還能夠對自己的學業負責。

（二）建立和完善各門專業學習指標的大型數據庫

鑒于有效的教學工作離不開數據分析，因此，建立和完善大型數據庫是一項基礎性工作。數據分析的良好運轉離不開客觀真實的海量數據，基于此，有條件的學校可以購買服務器，首先確保學校內部能夠得到數據庫支持。在教師實際教學過程中，根據預設的教學項目檢測指標，對每一名學生進行真實、客觀、完整的數據記錄。

此外，還需要在這一數據庫中為每名同學分別建立登錄賬號，做到一人一號，并且能夠終身使用，這樣一來，就能夠保證每一名學生每一門學科指標記錄的完整性和持續性。無論是教師還是學生，都能夠充分利用這些持續完整的數據，對數據做出進一步分析。教師可及時調整教學方法，提升后續的教學效果；學生則能夠隨時了解自身相關指標的動態變化，并以此提高自己的學習水平。

學校在做好自身內部工作的基礎上，還需要積極和校外各方取得聯系。可爭取所在省市建立起專門的大型服務器，使所在地區內的各個高職院校都能夠互通互聯，數據共享，從而為后續的數據分析提供更加完備的海量數據。條件成熟后，還可以爭取在全國范圍內建立起相應的大型數據庫，甚至與國外數據庫相連，收錄所有入網高職院校的各個學科項目數據以及相應的教學方法，從而真正發揮大數據的教學價值。

（三）對各門學科項目的數據進行系統化分類

對數據進行科學和系統分類是提升教學效果的一個重要環節，這樣能夠讓學校的師生群體更有效地分析和運用相應數據。

第一，可以運用多種分類指標對數據的收集、整理進行分類。例如，教師可以分別按照學生的性別、年齡、過往成績、興趣愛好等各種內化指標進行數據的搜集和整理，這樣就能夠在后續的數據分析過程中減少不必要的時間浪費和精力耗費，使各類數據均能體現出各自的特征，從而能夠借助數據本身的性質來推斷其理論價值和實踐意義，更加有針對性地指導教學工作。

第二，針對那些具有長周期的數據（例如高等數學、大學英語等跨學期的基礎課程數據），教師可以考慮為其建立長期追蹤，并且隨時更新數據庫以及優化相應的數據分析模塊。在實際操作中，可以嘗試為學生建立關于個人學科項目、學習成長過程的分析模塊，并輔之以曲線自動生成系統，使海量、雜亂的數據更加直觀。

（四）建立和完善科學的數據分析方法

第一，開展數據化分析。該分析方法實際上是數據分析中最重要的分析方法，要求教師能夠通過學生的各種學科項目指標來挖掘隱藏在海量數據背后的客觀規律，從而更好地指導今后的教學工作。這就需要教師把眾多的真實數據進行有效分組，通過查看不同組別之間的數據差別，對數據的發展趨勢進行預測。

第二，進行可視化分析。教師在教學過程中，會隨時收集到大量的數據，這些枯燥無味的數據的巨大價值并不體現在收集層面，而是體現在展示層面，并且，觀看數據分析結果的人群中，很多人都只是普通大眾，對數據結果并不具備足夠的專業分析和判斷能力，因此，有必要借助可視化數據分析平臺，并輔之以人工操作，將數據進行關聯分析，最終生成易于理解的可視化分析圖表。

第三，預測性分析。預測性分析方法需要建立在前文所述的可視化分析和數據分析的基礎上，對海量數據進行關聯和運算，對未來可能產生的新數據進行推演和預測。因此，這就要求教師在實際操作中一是要做到目光長遠，二是要做到視野廣闊，在分析現存數據的同時關注數據結果的未來發展趨勢。

四、結論與建議

對于高職院校教學工作而言，把網絡信息技術應用于具體的教學過程中，符合高職院校教學發展的必然趨勢。運用大數據分析這一信息技術來開展教學工作，具有覆蓋面廣、信息量大等眾多優勢，能夠打破傳統教學的時間和空間限制，全方位地指導教師運用有針對性的教學方法，為學生提供優質教育服務，同時還能有效推動我國高教事業的健康發展。需要注意的是，大數據分析方法在實際教學過程中的應用成敗，決定因素還是體現在人的層面，因此，高職院校管理者、教師、廣大學生都應該加強對大數據的關注度，不斷學習相關知識，積累實際操作經驗，從而真正有效地推動高職院校教學工作的持續健康運行。

［1］高利明．現代教育技術[M]．北京：中央廣播電視大學出版社，2011．

［2］方海光．教育大數據：邁向共建、共享、開放、個性的未來教育[M]．北京：機械工業出版社，2016．

［3］徐鵬．大數據視角分析學習變革—美國通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學[J]．遠程教育雜志 ，2015，(11)：22-25．

［4］張燕南．大數據時代思維方式對教育的啟示[J]．教育發展研究，2015，(2)：1-5．

［5］張植卿．大數據對教育領域產生的革命性影響[J]．經濟研究導刊 ，2016，(2)：23-25．

2017-05-11

武漢工程職業技術學院2016年校級課題“員工繼續教育及培訓模式創新”的階段性研究成果（201605）

劉震 （1976-），男，武漢工程職業技術學院副教授，研究方向：教育經濟學。