基于大數據背景下高校教師數據素養的培養機制

顧瑞 盧加元

[摘 要]高校的信息化發展已從傳統的信息技術普及發展到大數據的決策支持，作為教學的主體教師，應當積極培養數據素養，從而更好地利用大數據技術為教學服務。數據素養的組成包含三個要素：數據理念、數據能力和數據目標。高校應當從數據理念、數據能力和數據目標三個方面入手，深入分析其內涵，從而建立數據素養的培養機制。

[關鍵詞]大數據；數據素養；培養機制

[中圖分類號] G434 [文獻標識碼] A [文章編號] 2095-3437（2018）05-0178-03

O、引言

近幾年來，隨著信息技術的迅猛發展，人類已經從信息時代步入了大數據時代。為了適應這一技術的革新，教育部在高校的“十三五”規劃中明確提出建設“智慧校園”的目標，即通過數據融合，構建教育領域的相關學習分析和數據挖掘模型，探索教育變量之間的關系，實踐大數據的教育應用，為教育教學提供有效的決策支持服務，促進教育教學的變革與創新。 為此，許多高校紛紛響應教育部的號召，依托本校已建好的信息化硬件基礎平臺和應用系統平臺，對現有的數據架構進行整合，構建統一的大數據平臺，從而促進教育教學的變革與創新。作為教學的主體教師，為了適應大數據給教育教學帶來的變革，更好地實現教育教學的創新，必須努力培養和提升自身的數據素養，從而培養大數據背景下的新時代人才。因此，建立科學、有效、健全的教師數據素養培養機制就顯得尤為重要。

一、大數據的含義及對高校的影響

大數據是信息技術發展到一定階段的產物，人類社會的各個領域積累了大量的數據，這些大量的數據是通過數據庫進行存儲和分析的，但是隨著軟硬件技術的發展尤其是移動互聯網、物聯網等技術的發展，數據的來源、承載方式以及格式都呈現出多樣化的趨勢。據此，大數據可以定義為：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，具有大體量、多樣性、時效性和價值密度低四大特征。

大數據[1]的大體量特征是指大數據的數據量可從數百TB到數十、數百PB甚至EB的規模；多樣性特征是指大數據的數據格式的多樣性，包括以網頁、視頻、音頻、文檔等形式存在的未加工的、半結構化和非結構化的數據；時效性特征是指很多大數據需要在一定的時間限度下得到及時處理，即數據獲取、存儲及挖掘有效速度必須很快；價值密度低是指大數據的容量在不斷增加的前提下有價值的數據量卻并沒有減少，需要通過分析和挖掘才能獲取。

高校的信息化建設發展經歷了如圖1所示的三個階段。通過第一階段的基礎網絡和應用系統建設到第二階段的數字化校園建設，許多高校升級了核心網絡，構建了統一的校園信息化平臺，完成了數據的共享和各個系統平臺的集成工作，實現了學校資源的互聯互通。隨著大量業務系統、機器設備的應用，尤其是移動互聯網和物聯網技術逐漸普及，產生了海量的數據，記錄了校內群體詳細的行為數據。這些數據中蘊含了巨大的價值，而現有的數據基礎架構無法適應未來數據爆炸式的增長，無法高效地對這些數據進行存儲、處理和分析。因此，高校的信息化發展即將進入第三個階段，即智慧校園的建設階段：利用大數據處理技術對這些高校的海量數據進行采集、分析和挖掘，從而更好地服務于高校的科研、教學和管理。作為高校教學、科研、管理的主體教師，面對海量的大數據的時候，能否與時俱進地積極培養和提升自己的數據素養，決定著高校智慧校園建設成果的多少以及建設目標的實現，因為高校的教師既是大數據的應用者，也是大數據的生產者和管理者。

二、數據素養的含義及架構

數據素養[2]是英文“Data Literacy”的直譯，來源于美國的教育界，是科學素養的組成部分，是在信息化發展到一定程度人們在普遍具備了信息素養之后從而進一步延伸的一種素養。數據素養并沒有一個統一的標準的定義，很多研究者都把數據素養歸結于人們在面臨大規模數據時候的一種綜合素養，既包括技術方面的數據應用能力，也包括人們的數據意識、數據規范等。數據素養體現的是在科學先進的理念指導下仔細觀察、科學分析和及時處理各種類型的變化的數據，從而達到有效使用數據并對決策進行分析和預測的目的。

筆者在研究了很多關于數據素養的論述后，認為數據素養應該由三個要素組成，如圖2所示，即數據理念、數據能力和數據目標。數據理念反映人們面對數據的意識以及數據道德和規范；數據能力體現著人們在數據的采集、組織和管理、處理和分析、共享與協同創新方面的能力；數據目標明確了人們對于大數據利用的目的，即要解決什么問題，實現什么目的，達到什么效果等。數據素養的三個要素是緊密聯系、相互作用、相互促進的。先進的數據理念可以促進數據能力的提升，從而便于數據目標的實現。數據能力的增強能反作用于數據理念，帶動數據理念的提升，同時也能對數據目標的實現起到促進作用。高校的教師，在大數據的背景下面對各種大體量、多樣性、時效性和價值密度低的數據，要想提升自身的數據素養，必須從數據理念、數據能力和數據目標三個方面建立起相應的培養和提升機制，這樣才能使自身的數據素養得到提升。

三、數據理念的含義及培養

數據理念包括數據意識和數據道德規范，它反映了人們對大數據的認識以及在采集、組織、管理和利用大數據時所遵守的道德規范。

對于高校的教師來說，數據意識是各種數據在教師頭腦里的能動反映。高校教師在日常教學、管理和科研中會面對各種類型的數據，比如學生的進出宿舍和上下課的考勤數據、課程學習數據、消費數據、圖書借閱數據、課外活動與社會實踐數據、科研數據等。面對這些數據，教師應該有敏銳的嗅覺、強大的判斷力和洞察力，能發現這些數據的價值，以及這些數據彼此之間的相關性，并對此做出相應的處理從而為教學、管理和科研服務。數據意識強的教師有著較高的數據敏感度，對于日常接觸的數據會及時地進行采集、分析和處理，并嘗試在不同數據之間找到相關性，從而挖掘其潛在的價值。

高校教師要培養數據意識，建立相應健全的培養機制通常需要通過三個步驟來實現。

步驟一：充分了解自己在日常教學管理工作中有哪些數據是自己會接觸到并可以采集到的，也就是明確數據的來源有哪些。步驟二：要明確日常教學管理工作中的數據反映了哪些信息，有著什么特性，能夠起什么樣的作用。步驟三：要嘗試分析不同來源的數據之間具備什么相關性，這些數據還能產生什么新的數據，是否能總結出某些規律性的東西，以便更好地服務于教學科研管理工作。比如學生的考試成績和學生上自習的次數，學生的課外活動等之間存在什么聯系等。通過這三個步驟，教師才能逐漸培養其數據意識，從而更好地利用大數據為自己的教學、科研和管理服務。

除了數據意識，數據理念還包括數據道德和規范。大數據時代下的高校教師，每天會接觸到學生在學校學習、生活等各方面數據，包括消費、出勤、學習等數據，這些數據很多都涉及學生的隱私信息，如果高校的教師缺乏一定的數據道德，不按照數據規范，導致數據泄露，那將會帶來很嚴重的后果，甚至會面臨法律的制裁。所以高校教師必須具備較高的數據道德，并按照合理的數據規范進行數據的采集和處理，這樣才能確保數據的保密和安全。

高校教師若要培養數據道德和數據規范，必須做到以下兩點。

一是增強數據的保密安全認識，因為大數據容易成為網絡攻擊的顯著目標。隨著互聯網技術的飛速發展，數據的傳播速度很快，由于大數據反映了學生學校學習、生活的方方面面，極易被不法分子盯上并作為竊取攻擊的目標，所以教師必須增強數據的保密認識。

二是高校教師在進行數據的錄入、查閱、分析等工作時，必須按照國家的保密法規和學校的數據管理規范執行，應當確保數據的真實、完整和規范，不得擅自、隨意篡改、刪除、傳播數據。

四、數據能力的含義及培養

在大數據時代，高校教師的數據能力[3]包括數據的采集、存儲和分析與應用三種能力。高校教師要培養其數據能力，從這三種能力著手，對其有所了解，才能培養相應的能力，建立健全數據能力的培養機制。

數據的采集。大數據時代，高校教師在進行數據的采集時，除了采集傳統的結構化數據外，還需要關注非結構化的數據，如課堂的錄音、視頻數據、學生活動的圖片數據、學生在學校日常生活中的數據、上網行為數據等。在采集數據時，高校教師應該明確一個宗旨，那就是只要是學校日常教學、科研、管理工作產生的數據，都應當全部采集過來，這樣才能構建學校的大數據平臺。由于高校教師的自身技術水平有限，為了便于數據采集，高校應當建立相應的數據采集規范，并組織專業人員指導教師明確數據采集的目的、范圍、標準和方法，只有這樣才能提升高校教師的數據采集能力。

數據的存儲。高校的教師在采集了多種多樣的數據之后，當務之急就是進行科學的存儲，確保數據的完整性和安全性。通常高校會將大數據存儲在本校的數據中心里，采用分布式存儲技術進行不同類型數據的存儲。對于高校教師而言，只要及時將采集的數據上傳到學校的大數據存儲平臺，就完成了數據的存儲工作，余下的存儲備份工作則由高校的數據管理人員負責完成。

數據的分析與應用。高校進行大數據建設是為了挖掘數據的價值，更好地服務于教學、科研和管理。數據的分析和應用是大數據建設的核心環節，大量的數據通過采集和存儲展現在高校的教師面前，教師應當通過分析和應用，挖掘這些數據的價值，找到不同類型數據的相關性和因果性，從而為自身的教學工作提供更好的決策支持。由于數據的分析依賴于數據挖掘技術，需具備一定的專業計算機知識，對于高校教師來說，想短時期內盡快掌握數據挖掘技術難度太高，而且也不現實。 高校教師要想提高數據的分析與應用能力，可以從基礎的業務需求做起，即根據自身工作的特點，嘗試找出可能存在相關性的不同類型的數據，與數據研發人員進行溝通合作，提出相應的需求，參與數據研發人員的數據分析建模工作，嘗試了解大致的分析原理，提出相應的改進意見，這樣才能更好地做好數據的分析和應用工作，有利于學校的大數據建設。

五、數據目標的含義及培養

高校建設大數據，其終極的目標是建立智慧型校園，通過整合學校教務、學務、財務、一卡通等各類系統以及學生日常生活的校外數據，構建一個統一的大數據平臺，通過數據挖掘、整理和分析，為學校的教育教學、科研和管理提供有效的決策支持服務，促進教育教學的變革與創新。對于高校的教學工作者來說，在日常教學、科研、管理中面對眾多的數據，必須建立明確的數據目標，了解并熟悉利用大數據可以做哪些事，能給自己的教學科研帶來哪些益處。通常高校教師在大數據背景下要培養數據目標，分為三個步驟。

步驟一：明確構建大數據平臺的基礎數據目標，即統計分析。高校進行大數據平臺建設，其基礎目標是通過大數據平臺，可以得到各類高校教學、行政等工作的統計分析數據，通過這些數據可以更好地服務于日常的教學管理，對學校的教學和管理工作起到促進作用。比如高校教師通過大數據平臺統計的學生一卡通消費、圖書借閱、上網行為、進出宿舍門禁等數據，可以分析出學生在學習、生活、娛樂等方面的個體相關特征，這對差異化教學、因材施教、因人施教能起到一定的數據支持作用。

步驟二：明確構建大數據平臺的核心數據目標，即精細化教學管理。通過大數據的統計分析，教師可以及時、準確了解每個學生個體的學習、生活等情況，并根據不同學生的特性，制定針對個體學生的精細化教學措施和教學計劃；在學生管理上也可以根據學生的特性進行個性化的差異性精細管理，從而實現高校教學管理的精細化目標。

步驟三：明確構建大數據平臺的終極數據目標，即決策支持。高校建設大數據平臺，通過實現統計分析的基礎數據目標、完成精細化教學管理的核心數據目標，最終是為了達到決策支持的終極數據目標。高校的大數據平臺包括學生所有相關的校內外各種數據，通過統計和分析這些數據，可以構建學生的個體畫像，從而預測出學生未來學習、就業的方向，這有助于高校制定科學系統的長期專業建設、人才培養和就業指導規劃。因此，高校教師必須明確構建大數據平臺的終極數據目標是決策支持。

六、結語

不管人們承認與否，大數據時代已經來臨并勢必影響人們日常工作生活的方方面面。作為以教學科研為宗旨的高校教師，必須正確認識并積極應對這一新技術帶來的變革，努力培養自身的數據素養，從而更好地將大數據技術應用到日常的教學、科研和管理中，實現高校的專業建設、人才培養和就業指導目標。

[ 參 考 文 獻 ]

[1] 維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克著.大數據時代——生活、工作與思維的大變革 [ M ].杭 州：浙江人民出版社，2013：92.

[2] 黃如花，李白楊. 數據素養教育：大數據時代信息素養教育的拓展[J].圖書情報知識， 2016（1）：21-29.

[3] 孫宏安.數據能力：教師專業發展的一個方向[J].大連教育學院學報， 2016（2）：31-35 .

[責任編輯：陳 明]