大數據環境下高職院校信息化建設模式探討

(1.重慶財經職業學院 重慶 402160；2.同方股份有限公司 北京 100083)

大數據環境下高職院校信息化建設模式探討

鄧穎1朱華2

(1.重慶財經職業學院重慶402160；2.同方股份有限公司北京100083)

大數據時代的到來，高職院校信息化建設模式發生巨大的變化。從傳統信息化中接入數據進行整理，利用大數據算法實現現有數據的關聯分析及利用，為領導的管理和決策提供數據支撐。

大數據；高職院校；信息化建設

一、高職院校信息化建設現狀

我國高職院校信息化建設開始于二十世紀八十年代，前期主要用于校園網絡及實驗室環境搭建。進入二十一世紀，信息技術迅速發展，經過數字化校園建設，教育教學、學生管理、招生就業、行政辦公等工作已由傳統化手段遷移到信息化平臺，信息化建設主要以業務導向為主。近幾年，隨著云計算、物聯網、大數據、移動互聯網等新型技術的廣泛推廣及應用，高職院校信息化即將進入一個新的階段。

隨著國務院印發《促進大數據發展行動綱要》和十八屆五中全會的召開，大數據已經上升為我國的國家戰略。《促進大數據發展行動綱要》明確提出要推動大數據與云計算、物聯網、移動互聯網等新一代信息技術融合發展。以大量化、多樣化、快速化為特征的大數據，因其蘊藏的高附加值，海量數據的融合分析處理即將成為高職院校信息化建設面臨的新一輪挑戰。

二、大數據定義

麥肯錫全球研究所給出的定義是：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。其不用隨機分析法(抽樣調查)捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)[1]。

三、高職院校信息系統中的大數據

高職院校由于校園人口數量大，在校園里學生的報道注冊、入學選課、考試成績、圖書借閱、上網社交、一卡通、視頻監控都會產生大量數據，教職人員的基本信息、教學課件、精品課程等也會產生大量數據，還有數字校園中的各個網絡節點傳輸設備、數字中心服務器、數字圖書館等都存儲了大量數據，因此在高職院校信息化建設過程中，各項信息系統不斷搭建，多年運行下來，已經完成了基礎數據的積累。對于信息化建設過程中產生的多數業務數據當時只是簡單的由數據中心管理，沒有經過更多的加工處理，各種數據存儲分散。針對納入信息中心管理的數據，都是從各個信息系統接入的業務數據，比如校園一卡通、教務管理系統、圖書借閱系統等這些業務數據，都是最細粒度的微觀數據，都是為了提高各個部門業務流程的質量水平和效率而生得，缺乏從宏觀高度總結的能夠反映高職院校整體運行狀況的數據，沒有一種良好的數據分析和展示平臺來對這些數據進行展示，更談不上實現高職院校行業管理的監測評價和輔助領導決策信息化的應用支撐，也是因為這種數據資源的使用瓶頸，造成大量的數據沒有被使用，造成了巨大的數據資源浪費。

四、大數據在高職院校信息化中應用

1、系統數據資源化

根據前期數字化校園數據只有接入，沒有加工，存儲分散，無法方便查詢。針對這個問題，建立一套指標體系和一套元數據體系，以元數據管理數據，使數據之間產生聯系，提供多種查詢。通過一系列的指標體系的建立和元數據的完善，按照以人物、時間、空間、事件、機構場所、基礎設施、環境，將不同來源、不同結構、不同形態的數據按照統一的標準，接入統一的系統并集中管理，創建了各類之間數據的橫向聯系，為信息中心提供歸類查詢、精確查詢、智能查詢三種查詢，直觀的為高校管理決策層提供一個基于關鍵詞搜索數據查詢方式，從而把以前散亂沒有關聯的數據通過數據資源體系整理到了一起，為用戶的模糊查詢提供了條件和依據。梳理現有信息化系統數據庫，對入庫資源進行整理，對每個業務部門上傳到信息中心所有的數據表，逐表、逐行、逐字段按照數據質量的完整性指標、正確性指標、可理解性指標、可識別性指標、連續性指標、及時性指標和關聯性指標進行評價和分析。建立一套高職院校數據交換共享資源池，實現各業務系統的數據關聯查詢與調用。

2、教學計劃個性化

個性化教學是高職院校改革實現的目標，傳統的班級制教學過程無法很好實現該目標，通過采用大數據關聯分析與現有教學資源結合起來，整理校園在線精品課程，推送個性化學習視頻，實現課余時間的自主學習。同時通過對過往試卷分析，結合專業發展方向及就業情景，對學科教學時間進行動態調整。

3、質量評估數據化

教學質量評估是高職院校各階段定期需完成的任務，通過教學質量評估能更好的發掘教學過程中存在的一些問題，根據問題及時地對教學方案和計劃進行調整，從而實現教學質量的提升[2]。基于大數據資源化平臺，深度挖掘教學環境中通過信息技術產生的過程數據，為高職院校教務管理部門提供管理決策數據支撐，提高教學質量。

4、輿情引導常態化

學生輿情分析及引導是當前各高校思想政治工作的核心，移動互聯網時代的輿情充斥于各大社交平臺，針對學生的輿情普遍出現管控難、引導復雜的特點。當某一事件發生之后，通過將Internet出口數據引流至大數據分析平臺，對關鍵字進行篩選及數據整合分析實現針對性統計，為輔導員思想政治教育工作開展起著重要作用。

五、關于大數據的一些思考

數據資源集中化管理及關聯分析如同一把雙刃劍，大數據平臺承載了來自業務系統、個人計算機、學校及國家層面的巨大數據資源，必然成為黑客組織的網絡攻擊的重要目標。因此，大數據平臺的網絡安全問題，將是所有大數據利用的前提條件。針對大數據平臺這種重要目標的網絡攻擊，其技術手段的先進性、復雜度、隱蔽性和持續性，以及背后的支持力量，都已經超出了傳統網絡安全技術的應對能力[3]。所以除在基礎軟硬件設施建設、網絡攻擊監測、防護等方面加強之外，還需合理約束敏感和重要部門對社交工具的使用，增強大數據平臺查詢、訪問權限的審核。

[1]維克托·邁爾-舍恩伯格.大數據時代[M].杭州：浙江人民出版社,2013.

[2]桑慶兵.大數據在高校的應用于思考[J].南通紡織職業技術學院學報(綜合版)2013(13)：85-86.

[3]周鴻祎.以大數據技術對抗大數據平臺安全威脅[EB/OL].(2014-12-01)[2017-10-06].http://www.csdn.net/article/2014-11-28/2822861.

鄧穎(1990.6-)，女，漢族，重慶永川人，研究生，畢業于重慶理工大學，就職于重慶財經職業學院，研究方向會計信息化、職業教育；朱華，信息系統項目管理師，本科畢業于重慶大學計算機科學與技術專業，主要從事大數據應用與云計算系統集成與項目管理等工作。