大數據在高校的應用研究

趙小冬

摘 要 本文探討了大數據的概念及其特征，分析了大數據在高校教育教學管理中常見應用，并對大數據的安全使用提出了建議。

關鍵詞 高校 大數據 數據挖掘

中圖分類號：TP392 文獻標識碼：A

1何為大數據

百度百科上收錄的大數據（big data）詞條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的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格與肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中描述大數據為“不是隨機樣本，而是全部數據”“不是精確性，而是混雜性”“不是因果關系，而是相關關系”這樣三個關系。不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而采用所有數據進行分析處理。

IBM公司最早提出大數據的5V特征：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。數量大是大數據最明顯的一個特征。

2大數據在高校中的應用

2.1運用大數據進行學情分析

大數據環境下，教師能夠更好地掌握學科前沿動態信息，能夠獲取更多教學的資料，能夠通過對學生學習過程數據進行采集分析，學習反饋和成績分析，更及時調整自己的教學策略。傳統的教室、實驗室、圖書館均轉變成數據，教學課程采用數字化形態適應網上學習，適應線上討論。同時，大學生喜歡網絡社區論壇也為線上教學提供有力支撐，網上互動，教與學都能基于數據進行實時調整，以不斷適應學生的需求，大大提高了學習效果。

2.2運用大數據進行學生管理

高校是培養人的地方，學生管理教育是其重要的任務。在學生管理中，安全管理是其中的重要內容。運用大數據技術，我們可以輕松掌握學生安全管理的規律，預測安全事故。比如從學生的心理測試得分、家庭情況分析、獎懲記錄情況、進出校園和寢室的記錄的數據中進行分析，我們可以了解學生個人的心理狀況、生活習慣、行為規律、個性特征等。基于這些數據，我們可以有針對性的提前對學生即將發生的違紀行為、學業成績進行預警，對偏離正常生活和成長軌跡的學生實現及時的干預，避免安全事故的發生。我們也參考學生消費情況的大數據分析結果并結合學生的日常生活情況，進行貧困學生認定。用數據說話，使有關評定更加科學。

2.3運用大數據進行輿情分析

當前，互聯網技術飛速發展，網絡信息已經實現了圖像文字聲音視頻的一體傳播。移動終端智能手機在大學生中也廣泛普及，這使得高校校園內的網絡信息傳播更加快速、更加隱蔽，對相關信息的控制更加困難。由于各種校園突發事件不可預見，特別是師生切身利益的相關事情極易引起社會輿論的廣泛關注，并在一些網絡媒體的轉載評論中進一步持續發酵，引發重大教育網絡輿情。在這樣形勢下，做好高校的網絡輿情研判、輿情分析并且及時進行相應引導已刻不容緩。

根據百度百科解釋，輿情分析就是根據特定問題的需要，對針對特定問題的輿情進行深層次的思維加工和分析研究，得到相關結論的過程。基于大數據技術，我們可以結合高校輿情事件的特點和傳播特性，建立輿情預警系統，對涉校輿情進行動態監測、輿情數據分析、輿情危機預警，制定輿情處置預案等。要適應大數據時代網絡輿情研究的理念，不斷健全與創新網絡輿情挖掘技術和研究方法，充分發揮大數據在網絡輿情挖掘中作用，更好地服務于高校治理工作。

2.4運用大數據進行教學質量評估

高校教學評估和教學診斷與改進工作是高校定期要做的工作，其目的是通過評估和診改發現教育教學管理中存在的問題，并及時有針對性地作出相應調整，提高教育教學管理方法和手段，不斷提高人才培養質量。我們把大數據技術應用到教育教學管理的評估中，提高了教育管理的科學性，增強了實效性。把基于大數據挖掘的先進算法應用在教學評估和診改工作中，可以找出教師教學的效果與教學環境條件、課件的使用情況、師生互動情況之間存在內在規律，從而為教學管理部門提供決策支持信息，為任課教師提供準確的教學反饋信息，方便教師更好的開展教學工作，提高教學質量。

3結語

從大數據概念出現，到現在已成為各行各業熱議的話題，大數據應用也得到了空前的發展，相信隨著技術的發展，大數據在高校教育教學管理中的應用前景將更加廣泛。高校的管理人員要與技術人員緊密配合，將業務和技術結合起來，有針對性地對數據進行分析，把數據的價值挖掘出來，為決策提供服務。同時，我們在使用數據的同時，應制定相應的制度和采用相應技術手段做好數據的安全，保護師生的個人隱私，保證電子數據的安全，讓大數據更安全的為我們服務。

參考文獻

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