大數據時代下高等教育管理的挑戰及對策

周 萍

（武夷學院 數學與計算機學院，福建 武夷山 354300）

大數據時代下高等教育管理的挑戰及對策

周 萍

（武夷學院 數學與計算機學院，福建 武夷山 354300）

大數據時代的到來，給高等教育管理帶來很多好處的同時，高等教育管理面臨新一輪的挑戰，傳統教育模式受到沖擊；高等教育管理信息化進程滯后；數據調研與獲取方式缺乏系統性；數據挖掘不足。因此，應對挑戰要樹立高等教育管理的大數據觀，對現有的數據平臺進行改造和升級，提高師資隊伍的大數據素養，優化高等教育管理數據的調研與獲取,為大數據在高等教育管理的推進與實施創造有利的條件。

大數據；高等教育管理；教育模式；數據獲取；數據挖掘

隨著社會與科技的不斷發展進步，大數據逐步走入我們的視野。大數據具有很多優勢，它不僅可以輕松完成對信息量極其龐大的數據處理工作，而且所需時間極短，準確度非常高。把大數據中的先進技術方法運用數據收集、挖掘、存儲以及分析等環節的工作處理上，能夠收到意想不到的效果，數據的效用更是被發揮到極致。在高等教育管理中，運用大數據的技術和方法，能夠讓工作效率能夠得到顯著地提高，而且高等教育管理水平與決策水平都能到達到一個新的高度。大數據在給高等教育管理帶來了很多好處的同時，高等教育管理也面臨著新一輪的挑戰，如何采取有效的對策來應對這些挑戰，是目前高等教育管理中急需解決的問題。因此，本文將就大數據下高等教育管理所面臨的一些挑戰進行分析，并且提出有效的策略來應對這些挑戰，為大數據在高等教育管理的推進與實施創造有利的條件。

一、大數據下高等教育管理面臨的挑戰

（一）對傳統教育模式造成沖擊

高等學校的首要任務培養人才，這使得它與一般研究所區別開來。教育是傳道、授業、解惑的過程，教育的根本目的是培養學生知識體系，讓學生形成正確的世界觀、價值觀以及人生觀，然而這是一個長期的系統化工程，教學模式如果固死，就很難發生改變[1]。在傳統的教育模式中，教師在設置講授課程內容的時候，通常是以教學大綱作為主要依據，所開展教學活動也是根據反饋來進行，脫離學生的實際情況，無法應對學生實時的學習反饋。數據挖掘技術是大數據技術的一種，將其運用在教學環節中，對教師深入分析教學過程中繁復的信息很有幫助，并且能夠提供相應的預判。這種全新的教育模式，無疑會給傳統的教育模式造成巨大的沖擊，對教育工作者的業務水平、工作技能等方面都提出了更高的要求。教育工作者如何轉變固死的教學理念，如何樹立正確的大數據觀，如何運用大數據對自身的業務水平與工作技能進行提升等，都是教育工作者需要思考的問題和對他們提出的新的挑戰。

（二）高等教育管理信息化進程滯后

有賴于信息化平臺的建設與應用，高等教育管理工作才得以有效地實施。但是，就目前高等教育管理的實施情況看來，信息化進程總體呈現滯后的狀態，主要集中表現在高校基礎設施建設滯后以及高校信息化平臺軟環境建設滯后兩個方面。

首先，在高校的基礎設施建設方面，很多高校在應對大數據的準備工作上還有所欠缺，高等教育管理的信息化了平臺的建設還很不完善，在更新有關高等教育管理數據的速度緩慢，數據的整理不夠集中，分散在高校的各個部門中，有的高校甚至沒有建立高等教育信息化管理平臺來對數據進行收集與獲取。

其次，在高校信息化平臺軟環境建設方面，指的是高校在建設高度教育信息化平臺的時候，在培養和儲備大數據應用型人才等方面的軟環境的建設存在滯后的情況。大數據時代背景下，對數據的獲取至關重要，對于數據進行深度的挖掘更是重中之重。數據的深度挖掘是指通過設計數據的搜索、整理、分析、算法、模型創建等這些對數據加工的環節，賦予科學性賦予到數據的統計中[2]。要實現這些方面的工作，都離不開具有大數據能力的專業型人才，但是，目前我國高校在組建這類專業人才隊伍方面存在滯后的情況，對高等教育管理信息化建設起到阻礙的作用。

（三）數據調研與獲取方式缺乏系統性

如果離開了數據的調研與獲取，要想提高高等教育管理水平就無從談起，但是就目前形勢來看，高等教育管理的數據調研局限在政府上，也就是說高校的數據收集與統計工作主要是由該高校所屬或受管轄的上級行政主管單位或部門來進行。這樣的數據調研與獲取的方式顯然比較單一，缺乏系統性，較第三方機構的調研方式，數據的評估缺乏客觀性，公信力與可比性也要弱很多。雖說有的地方已有機構關注到高等教育的數據調研與分析，但是這樣的第三方機構少之又少。在高等教育管理中，高校是作為主體而存在的，但對于大數據而言，還有很多高校沒有適應它的發展進程，它們在調研與獲取高等教育管理的數據的時候，缺乏積極性，行動力表現也不佳，有為數不少的高校只收集了比較零散的一些數據，完整的、系統的數據調研與獲取的有效整合途徑相當缺乏。

（四）數據挖掘不足

通過對存在于數據庫中的大量數據進行算法搜索，并從中挖掘出具有潛在價值的信息，這樣的過程叫做數據挖掘。數據挖掘是應用大數據的關鍵所在。在高等教育管理中，在完成了數據的收集之后，對所收集到的數據作進一步的挖掘，就可以運用數據分析所得出的結果對教學與學習情況進行優化。數據挖掘對于教師教學具有重要的意義，通過調研所得的數據，教師能夠對學生的學習情況、個性特點等有較詳細和科學的把握。數據挖掘真正做到立足事實根據，憑借數據來說話，使所反映出來的問題、分析出來的結果更具客觀性和說服力，對一些單單憑借經驗片面的判斷起到有效避免的作用，為高等教育決策和改革提供有力的依據。

對數據的挖掘與應用，它們給改善高校的教育管理帶來什么樣的啟示，如何運用數據挖掘進行改善，如何將改善的成果反饋給學生與社會，是大數據背景下需要高等教育管理者目前急需研究解決的問題。但從現有的條件與數據挖掘的應用情況來看，由于缺乏大數據專業型人才，在獲取的數據上，創建與設計算法、數據模型等方面還很缺乏，造成高校在對數據挖掘的時候缺乏深度，數據分析的結果沒能反映出更深層次的內容，流于表面，不利于高等教育管理開展更加深入的決策行為。

二、大數據下高等教育管理的對策

（一）樹立高等教育管理的大數據觀

大數據是近幾年興起的新鮮事物，它在高等教育管理中的發展與應用是一個復雜的系統化工程，需要有關人員在大數據的發展應用的過程中逐漸樹立起高等教育管理的大數據觀。具體可以通過以下幾個方面來進行。

首先，校方應當加大大數據在高校校園中的宣傳力度，利用布告欄、櫥窗、校刊等宣傳渠道加強對大數據相關知識的傳播；舉辦大數據的知識講座、知識競賽等活動讓高校老師和同學們對大數據有進一步的了解。運用多種多樣的方式加強對大數據的宣傳力度，以此來幫助高校的老師和同學更好地認識和理解大數據的知識、內涵、作用以及意義等，讓大數據成為高校教學活動中的重要資源和方法，尤其是在高校中形成思考問題的慣性思維，并且把在高校教育管理中培養數據驅動的觀念。

其次，要將大數據觀貫徹落實到高校教育管理的每個環節中，應用大數據來支持管理、決策、改革創新以及教學等行為活動，讓數據與日常的教學、管理融為一體，讓經驗型、封閉型、粗放型的高等教育管理朝著精細化、可視化、智能化方向發展，讓高等教育管理的科學化水平得以提高。雖說大數據觀非常重要，但是在建立和培養大數據觀的時候，不能盲目崇拜大數據，將大數據作為重要的參考的同時，也不能忽視和否定在決策過程中直覺、創造力、常識和領域知識的地位。

再次，對大數據應用中的信息安全也要引起足夠的重視。事物都是具有兩面性的，大數據的應用與處理能夠將決策依據提供給教育管理者，但是運用大數據來收集與獲取個人信息或數據的時候，存在個人信息外泄的風險，因而樹立高等教育管理的大數據觀，還包括樹立數據信息安全意識方面的內容。

（二）對現有的數據平臺進行改造和升級

作為高等教育大數據建設的基礎，高校數據平臺的建設至關重要。盡管目前的高校出于資金和人才等方面的考慮，造成高等教育管理數據平臺的建設出現滯后等情況，但是，我們需要明確高等教育管理發展趨勢與大數據密切相關[3]。因此，在大數據背景下高等教育管理中，應當根據大數據時代發展需求與結合高校自身的實際情況，對現有的數據平臺進行改造和升級，除了要對數據應用平臺的頂層設計進行加強之外，還應結合多種方法與途徑來建設高等教育管理的數據平臺。

首先，對現有的高校教育管理數據平臺進行資源整合。高校應當結合自身的發展情況與特色，以現有數據平臺資源為基礎，對零散的數據信息進行有效地整合；研究開發出操作簡便、實用性更高的數據系統來對現有的數據平臺進行改造和升級，在新的系統平臺中對現有的數據資源進行有效植入，并確保該數據系統平臺的開放性，為后期數據系統的更新與維護提供保障。

對現有的高校教育管理數據平臺進行資源整合。高校應當結合自身的發展情況與特色，以現有數據平臺資源為基礎，對零散的數據信息進行有效地整合；研究開發出操作簡便、實用性更高的數據系統來對現有的數據平臺進行改造和升級，在新的系統平臺中對現有的數據資源進行有效植入，并確保該數據系統平臺的開放性，為后期數據系統的更新與維護提供保障。

此外，加強學校與企業間的合作，集合學校與企業的力量來開發數據平臺系統。將高校教育信息化、科研方面的優勢與企業先進技術研發的優勢結合起來，共同建造云計算、規模較大的數據中心以及大數據研發基地等，開展運營管理、教育政策以及核心技術等方面的研究，從而提高大數據系統平臺在高校中的建設的水平。

（三）提高師資隊伍的大數據素養

高校大數據應用與管理主要依靠的是教師的力量，因而，提升高校師資隊伍的大數據素養，對高等教育管理的改革具有很重要的意義。在大數據背景下，提高高校師資隊伍的大數據素養，主要從從事教學、科研的專任教師隊伍以及從事大數據研究的技術型人才的這兩部分人群來進行。對于從事教學、科研的專任教師而言，需要高校對教師進行有效的引導，讓他們將大數據理念與意識樹立起來，教師的大數據素養不斷地提升。高等教育管理中的大數據素養具體指的是與評估素養、信息素養、統計素養、課程知識等密切相關的，并對高等教育管理中的評估、行為、印象、學校風氣、歷時信息、共時信息等類型的數據進行收集、分析和解釋，把信息轉化為可操作的教學知識和實踐的能力，從而對確定教學步驟起到輔助的作用[4]。高校要對專任教師進行引導，讓他們在教學改革與實踐中自覺地將大數據應用其中，還要對大數據在教學評價中的應用引起足夠的重視，對數據反饋信息進行有效地收集，完善自身的教學工作。對于從事大數據研究的技術型人才而言，高校對大數據研究的專業型人才的培養需要加快進度，對能夠對教學數據進行深度挖掘和學習分析的人才加以重點的培養。采用國際合作交流、訪學、海外進修、訪學等方法，將大數據研究型技術人才輸送到大數據應用較好的國家進行學習深造，以加強對高校內部大數據應用型技術人才的培養。

（四）優化高等教育管理數據的調研與獲取

大數據給高等教育管理帶來了很多新的挑戰，應對這些挑戰的重點在于優化高等教育管理的數據的調研與獲取，對數據進行有效的使用與管理。首先，高校必須要將數據調查工作做到位。由于研究側重點不同，高校教育管理數據通常側重“機關調查”“大學統計調查”“組織調查”“教育環境調查”“學生教育研究”“教育政策研究”等方面的內容。然而，對于綜合研究方面，可以參考日本的經驗做法。日本的一個團隊將一個名為“大學IR聯盟”的聯盟建立在一個科研項目的基礎上。這個聯盟的目標是研究綜合的高校教育管理，其主要運用數據調研工作的方法來對高校教育管理進行優化，數據涉及學生個體在高校的許多方面的內，數據的收集是這個聯盟的特色所在[5]。其次，要有效利用收集與獲取的數據。相同調查應用于不同的高校，會收集到不同的數據，對于高校發現自身的不足與找出自身的特色非常有利，從而加以改善。

三、結語

大數據是高等教育管理發展的趨勢，高校應當引起足夠的重視。大數據給高等教育管理帶來好處的同時，高等教育管理也面臨新一輪的挑戰，主要包括對傳統教育模式造成沖擊；高等教育管理信息化進程滯后；數據調研與獲取方式缺乏系統性；數據挖掘不足這幾個方面。對于這些大數據給高等教育管理帶來的挑戰，如不能及時采取有效的策略來加以應對，將會對大數據在高等教育管理中的推進與實施造成嚴重的阻礙，極其不利于高等教育管理水平的提高。因此，應當從樹立高等教育管理的大數據觀；對現有的數據平臺進行改造升級；提高師資隊伍的大數據素養；優化高等教育管理數據調研與獲取這幾個方面的對策來加以應對，從而消除大數據在高等教育管理中實施的障礙，讓高等教育管理水平得以提高。

[1]涂新莉,劉波,林偉偉.大數據研究綜述[J].計算機應用研究,2014(6)：1612-1616.

[2]陳心想.如何利用“大數據”為教育服務[N].中國教師報,2013-07-17(11).

[3]張鵬高,張生,李宣宣.基于大數據的教育質量綜合評價[J].中國教育信息化,2015(5)：12-14.

[4]曹良林.大數據下高校科研數據管理體制創新研究[J].合作經濟與科技,2016(1)：119-120.

[5]鄭立海.大數據時代的教育管理模式變革芻議[J].中國電化教育,2015(7)：32-36.

Challenges and Countermeasures of Higher Education Management in the Era of Big Data

ZHOU Ping

(School of Mathematics and Computer,Wuyi University,Wuyishan,Fujian 354300）

With the advance of the era of BigData,a lot of benefits have been brought to higher education management.At the same time higher education management is facing a new round of challenges,such as：the impact of traditional education model;lack of systematic system;lack of data mining.Therefore,a view of Big Data in higher education management should be established,the existing data platform should be transformed and upgraded,to improve the Big Data literacy.In the meantime,this essay puts forward effective strategies to deal with these challenges,optimize the research and acquisition of education management data which create favorable conditions for promotion and implementation of big data in higher education management.

big data;higher education management;education pattern;data procurement;data mining.

G640

A

1674－2109(2017)10－0092－04

2017-05-26

周萍（1984-），女 ，漢族，研究實習員，主要從事高等教育學方面研究。

華偉平）