大數據時代高等院校教育數據建設分析

黃艷梅 廖銀花

摘 要：隨著信息技術水平的提升，大數據時代的到來，社會生產和運行都發生了重大變化。高等院校作為向社會輸送人才的重要場所，在大數據時代的影響下，其教育數據建設將不可避免地受到影響。本文中，筆者首先闡述了大數據的基本含義和本質特征，緊接著分析了高等院校教育數據的基本內容，然后分析了大數據時代高等院校教育數據建設面臨的挑戰，最后探討了大數據時代高等院校教育數據建設的應對策略，希望通過本次研究能夠對今后的相關內容的研究起到一定的參考價值。

關鍵詞：大數據；高等院校；數據建設；分析研究

隨著大數據時代的來臨，人們得以從更加準確、更加精細、更加全面的角度看待事物的變化發展。在這樣的背景下，高等院校教育數據建設應當緊緊抓住大數據帶來的機遇，通過大數據分析，將相關的數據資源和數據信息轉變成有價值的信息資源，加以充分利用，為教育決策和綜合信息服務提供強有力的支撐，不斷推進個性化學習，改進教學中存在的問題，以此提升學校的教育水平，進而促進學生的全面發展。

1 大數據的基本內容分析

1.1 大數據的基本內涵

現階段，“大數據”一詞已被越來越多的提及，它的主要特點有：高容量、多樣性、快速性和價值低密度等。就當前大數據的實際情況來看，業界仍然沒有在大數據的概念上實現統一，不同的組織和機構對大數據有著不同的理解[ 1 ]。

為了更好地進行本次研究，本文將大數據定義為：大數據是指所涉及到的數據規模龐大、內容繁多，難以通過人工進行整理、分析、歸納和處理，但是通過計算機技術的應用能夠將數據在一定時間內被觀測、截取及解讀，是基于云計算的應用模式[ 1 ]。

隨著大數據時代的到來，社會生產和人們的日常生活、工作已經難以離開大數據。尤其是新媒體，它們在發展過程中對大數據的應用，能夠最大限度地發揮出自身的優勢，從而獲取了巨大的經濟效益和社會效益。

1.2 大數據產生的背景

大數據最早是由全球知名咨詢公司麥肯錫提出的，在麥肯錫的觀點中，認為在生產效率快速提升，創新浪潮不斷涌現的形勢下，大數據是推動新的競爭和價值獲取模式出現的動力[ 4 ]。

從上個世界60、70年代信息技術出現開始，大數據已經被應用于社會的各個領域，影響著社會的各行各業，極大地改變了社會的生產方式、經濟結構以及生活方式，海量數據正是在這樣的背景下產生的，并保持飛速增長的趨勢[ 5 ]。

如果對海量數據信息飛速產生的原因進行具體分析，筆者認為主要有以下幾方面：

第一，互聯網出現之后，其應用的范圍越來越廣，成千上萬的用戶通過互聯網進行商品交易、瀏覽信息、查詢資料、聊天交友等，在這些網絡活動的開展過程中，用戶的需求不斷增加，推動了海量數據的產生。

第二，移動通信網的應用越來越廣泛，并在應用的過程中與互聯網的聯系越趨緊密，尤其是各種社交軟件的應用，人們通過智能手機利用各種社交軟件進行視頻通話、文字交流等，也在很大程度上促進了數據量的迅速增長。

第三，傳感器的廣泛使用，導致大量的實時狀態監測數據、影像數據產生，這些數據的持續生產，導致存儲空間被大量占據[ 6 ]。

第四，傳統文檔資料的內容越來越多，存儲變得越來越不方便，以電子化的形式進行處理，使得查詢的時候更加便捷，同樣催生了大量的數字化信息資源。

1.3 大數據的本質分析

從上述大數據的定義和背景介紹中不難看出大數據當前的存在現狀，也能夠從中體會到大數據面臨的難題和矛盾。那么大數據的本質到底是什么呢？

筆者將其概括為這么幾個方面：

①數據本質，指的是同傳統意義上的數據量相比，大數據所具有的數據量已經大大超出了人們的理解范圍，無論是數據的來源，還是數據的類型，抑或是數據產生的速度等，都超過了傳統數據理解上的數據量；

②技術本質：指的是在利用信息技術的基礎上，通過對采集到的數據信息進行分析處理，轉化成人們所需要的數據資源，然后存儲和管理，從而為之后的決策提供服務；

③知識本質：指的是對大數據進行處理分析，其最終目的是要從海量的數據中尋找出一定的規律，以知識的方式輔助做出更好的決策[ 7 ]。

2 高等院校教育數據分析

受到大數據的影響，高等院校教育數據建設問題已經逐漸受到業界人士的廣泛關注。何為高等院校教育數據？所謂高等院校教育數據指的是和高等院校教學活動開展相關的數據，包括眾多內容：教職工隊伍信息、學生基本情況信息、教材信息、課程信息、教學管理信息、科研信息等，受到大數據時代的影響，這些數據信息很大程度上也體現出大數據的特征。

另外，前文筆者也提到過，由于高等院校是為社會輸送優秀人才的重要場所，高等院校在開展教學管理活動的過程中，必須要有科學的培養方案作指導，而科學指導方案和科學教學模式的建立，離不開數據的支撐，對海量數據的依賴越來越嚴重，所以對海量教育數據基礎上的數據開發利用提出了更高要求。

3 大數據時代高等院校教育數據建設面臨的挑戰

3.1 數據種類的豐富導致數據采集和獲取面臨挑戰

先進信息技術的出現和利用，使得對事物進行全數據采集變成了現實，對大數據的分析必須要有足夠豐富的數據資源，這說明高等院校要想進行教育數據的分析，就一定要采集到足夠數量的數據，這是基礎也是前提。高等院校教育數據在采集的時候，可以通過多種形式實現，如物聯網傳感器采集、網絡信息數據采集、人工采集等，采集的內容主要有師生的基本信息、校園網用戶行為信息、課程信息、教材信息、文獻資料信息等，數量之大遠在TB級以上。與此同時，這些數據包括分布在各管理信息系統中的關系型數據、文本數據、圖片數據、視頻數據等，涵蓋的類型極其廣泛。

另外，高等院校教育數據采集過程中，因為缺乏一定的數據資產意識，再加上出于自然發展階段，需要在部門或機構的共同努力下才能完成數據的采集，相互之間需要有明確的分工協作，并且還要考慮建立數據校核機制，從而保證所采集到的數據的準確性。

3.2 數據資產規范管理難度大使得教育數據建設挑戰大

近些年來，高等院校的信息化水平不斷提升，教育數字化程度也日益增強，在此背景下，高等院校中沒有人能夠擺脫數據及其處理的影響，特別是直接參與到教學活動的師生群體，數據已經成為了重要的生產要素和無形資產。

然而，就當前高等院校的實際情況而言，絕大部分高等院校都面臨這數據不完整、數據分散不一致、數據質量低等問題，難以對數據進行全面、統一的管理。

比如，在數據分散管理中，很多高等院校的數據分散在不同的管理信息系統當中，沒有統一的數據標準，數據核定、清理時表現的問題比較突出，這極大地增加了數據管理的難度，規范化的數據管理要想實現難度很大，最終使得數據的應用受到影響。

3.3 數據存儲處理技術要求方面具有挑戰性很高

高等院校教育數據量的增速如此之快，遠遠超出了正常存儲處理的范圍，再加上原有的各種歷史數據，高等院校數據信息的存儲、處理和分析面臨嚴峻挑戰，對高等院校提出了非常嚴格的要求。

首先，在數據存儲方面，不同類型的數據，應用對象不同的數據，應用方式不同的數據，使得高等院校在進行數據存儲的過程中必須將近期和遠期的發展結合起來，充分開展傳統關系型數據庫、數據倉庫以及面向大數據的NoSQL數據庫論證，科學設計數據存儲架構[ 8 ]。

其次，在數據處理分析方面，包括教育數據的實時處理、相關音頻的數據處理、教學模式分析、趨勢預測等，高等院校需要在面對海量數據信息的時候加強處理，為科學決策提供有力的數據支撐。

4 大數據時代高等院校教育數據建設如何有效進行

4.1 突出抓好數據體系頂層設計

在大數據時代背景下，高等院校教育數據建設應當緊跟潮流，做到與時俱進，根據自身信息化發展的階段特征，將數據資源建設作為學校的一項重點工作來抓，提高思想認識，科學開展規劃論證與頂層設計[ 9 ]。

高等院校在實際操作時可以從以下幾方面開展：

1）對學校的數據資源進行摸底開展摸底工作，從整體上掌握數據資源的基本情況，來哦接數據資源產生來源和獲取渠道，評估數據資源使用過程中存在的問題和矛盾。

2）牢固樹立數據體系“一盤棋”的思想，將全校數據體系納入國家高等院校信息化建設體系中進行統一規劃論證，防止結構性矛盾的產生。

3）積極應用先進的理念和技術方法，如大數據管理、企業架構、信息資源規劃等，根據國家政策的相關要求，建立起一套科學的、合理的、可行的高等院校數據架構體系。

4.2 建立健全數據建設制度與標準

任何活動的開展都必須嚴格按照相關的制度法規進行，否則將會出現活動開展不規范、亂象情況。高等院校教育數據建設也是一樣，必須建立并完善有關的數據標準規范，統合各類信息代碼，強化主數據管理。

1）首先要建立起數據管理制度，如數據采集管理制度、數據處理管理制度、數據維護管理制度、數據應用管理制度，各部門或機構一定要分工協作，做好部門或機構的本職工作，一切數據活動按照制度進行；

2）其次要制定數據標準規范，圍繞信息分類與編碼、數據元素、數據交換等內容，制定相關的依據標準；

3）另外要建立數據質量監控體系，確保數據資源能夠為決策服務[ 10 ]。

4.3 突破海量數據，開發利用關鍵技術群

高等院校教育數據建設過程中，要著眼于數據高性能存儲、數據深度挖掘分析、數據多樣化應用等領域，大力開展關鍵技術的研究，建立集海量數據“采集-存儲-分析-應用”于一體的技術解決方案，為數據的應用奠定技術基礎[ 10 ]。要想實現這樣的技術解決方案，高等院校就必須從完成技術體系規劃設計、完成高等院校海量數據開發利用技術攻關立項、評估分析其他行業運用大數據的相關成果等方面著手，積極發揮出學校科研人才的優勢，盡早地研發出關鍵技術，并應用在數據的采集、存儲、分析和應用上。

4.4 加強信息安全體系建設

目前，高等院校教育數據運行管理主要是通過校園網來實現的。所以，高等院校一定要在信息安全體系方面加大管理力度和資金投入力度，使得海量數據的效能發揮能夠持久、穩定。

首先，建立健全高等院校信息安全管理制度，制定出詳細的規章制度，明確有關部門的工作內容以及工作開展的方式。

其次，加強信息安全手段建設，根據需要將信息安全等級劃分為多個級別，加大網絡環境的整治力度，配套相關安全保密設備，補充完善軟件系統功能。

最后，建立數據安全實時動態感知機制，及時感知潛在威脅，實施預警機制，及時有效地應付異常情況的出現，實現數據安全動態室的全局性實時掌控。

5 結語

總而言之，在大數據環境下，高等院校教育數據建設將會受到很大的影響，高等院校在積極面對大數據給教育數據建設帶來的嚴峻挑戰時，也要積極利用大數據帶來的優勢，充分發揮自身的人才資源，從突出抓好數據體系頂層設計、建立健全數據建設制度與標準、突破海量數據開發利用關鍵技術群、配套完善信息安全體系建設等方面著手，結合高等院校教育應用的現實需求，分步驟、有選擇的開展應用研究與實踐，合理利用大數據帶來的優勢，促進自身教育數據建設水平的進步，從而完善自身的教育服務，最終提升高等院校自身的教育水平。

參考文獻：

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[9] 張鵬高，喬燕峰.大數據時代教育數據倉庫與數據服務平臺建設思路[J].中國教育信息化，2015，12（01）：14-15.

[10] 任韜.大數據時代背景下對數據分析教育的思考——以財經類高校為例[J].學周刊，2016，34（34）：236-237.

基金項目：

2016年江西省高等學校教學改革研究省級課題“大數據時代高職院校數據存儲與應用的建設研究”（課題編號：JXJG-16-28-3）

作者簡介：

黃艷梅（1979-），女，江西新余人，講師，碩士，主要研究方向：計算機網絡技術；

廖銀花（1969-），女，江西樟樹人，副教授，碩士，主要研究方向：會計電算化。