高校大數據應用之道

楊光

電子科技大學以師生畫像系統提升教學教務管理，

西交利物浦大學以終身賬號體系讓學生從錄取到畢業始終“在線”，

高校大數據應用，正逐步擺脫“表面文章”質疑。

未來隨著大數據與業務場景深入結合，事后的分析展現前置，更多成熟技術廣泛應用于教育領域，

高校大數據應用勢必將與教育深度融合，展現更大價值。

綜述 高校大數據應用之痛

2018年4月，教育部印發的《教育信息化2.0行動計劃》強調，要深化教育大數據應用，全面提升教育管理信息化支撐教育業務管理、政務服務、教學管理等工作的能力。充分利用云計算、大數據、人工智能等新技術，構建全方位、全過程、全天候的支撐體系，助力教育教學、管理和服務的改革發展。以人工智能、大數據、物聯網等新興技術為基礎，積極開展智慧教育創新研究和示范，推動新技術支持下教育的模式變革和生態重構。

大數據是信息化發展的新階段，大數據技術正在快速演進之中，這為高校大數據應用提供了新的可能。

教育大數據具有推動教育變革的巨大潛力。教育大數據應用是教育信息化步入新時代的重要標志，已經成為促進教育公平、提高教育質量、推動教育改革的有力抓手和有效手段。高校的實踐是教育領域推進大數據應用的重要一環，對其他教育階段具有重要的參考價值。教育大數據不是理論層面的花架子，要為教育領域帶來革命性的變化，它必須具體靶向到當下教育領域內的具體教育問題。

高校大數據應用還在探索階段。大數據在高等教育中的應用，仍需進一步優化，未來大有可為。目前高校大數據應用瓶頸有哪些？為什么有些學校的應用僅僅是表面文章？阻力來自何處？

《中國信息化周報》記者通過采訪電子科技大學信息與通信工程學院副院長凌翔，西交利物浦大學執行校長席酉民，首都師范大學遠程教育研究所所長、數字化學習實驗室主任方海光，試圖梳理高校大數據應用的現狀，摸清難點，展望發展趨勢。旨在推動高校大數據應用與教育深度融合，促進教育信息化從融合應用走向創新發展。

隨著信息化建設的迅猛發展，高校每天產生的信息量也在大幅增長，數據快速更新變化，數據量激增。但高校在大數據的應用，尤其是利用大數據促進教育教學及教學管理更高效方面，沒能收到預期的效果。

電子科技大學信息與通信工程學院副院長凌翔認為，信息孤島的存在和高質量數據缺乏是阻礙高校大數據應用的重要原因。“高校各部門在信息化建設中，都是面向特定領域、基于不同技術和應用模式而建立的業務管理系統，這些系統之間并不互通，直接導致數據交換通用性較差，數據共享難，數據利用率低。而分散的信息處理和更新導致了大量的重復勞動，從而導致了信息紊亂，數據一致性差，嚴重影響了信息的準確性和完整性。同時，在錄入數據和系統之間數據交換時缺乏對數據質量的把控，經常出現數據維護不及時、不準確、不完整等問題，導致可利用的數據質量較差。在這種情況下，即使數據開放共享，能利用的高質量數據也較少，需要進行大量的數據整合、清洗工作，否則在對數據進行分析時，數據的維度不全、數據不準確等問題會導致分析結果與實際情況相差甚遠。”

凌翔認為，高校大數據首先要解決的問題是建立數據存儲標準。讓高校幾十上百個系統在存儲數據的時候都能按照標準對數據進行規范，保證同一信息在各業務系統的一致性。其次，要解決系統數據之間互通的問題，實現現有系統數據信息的集成和共享。最后，進行大數據分析預測，建立決策支持系統，能夠完成上層業務所需。

高校信息化規劃缺乏自主創新也成為阻礙大數據應用的“攔路虎”。西交利物浦大學（以下簡稱西浦）執行校長席酉民提到：“高校信息部門在進行系統實施的時候，主要從行業公司所提供的既有系統中進行選型和實施，被行業公司所引領，缺乏自主研究推動，導致系統建成以后與實際工作需求不能完全匹配，實際系統效能降低。”

解決上述問題需要高校管理者和決策者用戰略眼光在變革中創新，做好頂層設計，從根本上改革管理模式，創新管理機制，提升管理效率。正如席酉民所言：“盡管我們一輪一輪地加強高校信息化建設，但因官僚層級式體系和各自為政的管理傳統，很多高校信息孤島現象嚴重。加上信息利用有賴于共享和協作，需要整體設計和突破各種各樣的行政壁壘，因而只有巨額資金投入是遠遠不夠的，還需要自上而下的整體系統設計和自下而上的仔細需求分析，這可能挑戰不少高校的管理能力。”

盡管存在各種阻力，大數據各種應用不乏可圈可點之處。隨著大數據在教育行業中的深入應用，其對學校教育的影響逐步凸顯。首都師范大學遠程教育研究所所長、數字化學習實驗室主任方海光在接受采訪時指出，大數據在教育中的應用革新了教育思維方式、重構了教學評價方式、顛覆了傳統教學模式、實現了個性化教育，從而帶來創新和變革。

他認為，這種變革主要包括五個方面：第一，教育管理決策更加科學。大數據可以深度挖掘教育教學數據中的隱藏信息，發現教育過程中存在的問題和關鍵點，提供決策來優化教育管理。第二，教育教學模式更加精準。將從數字化教育走向基于大數據分析的智慧教育。第三，學生學習方式更加個性化。第四，教育評價方法更加公平，將從“經驗主義”走向“數據主義”。第五，科學研究路線更加客觀。大數據分析將導致教育科學研究方法的重大轉變，從追求單向因果性轉向追求復雜的多元相關性。

應用 電子科技大學 師生畫像實踐分享

電子科技大學目前已經建立了數據中心，完成對數據的標準化和業務系統之間的數據開放共享，并且在此基礎上通過大數據手段建立了應用管理系統。

凌翔在接受采訪時指出：“重點從技術轉變到信息上來，從純粹建設業務處理系統到結合在線業務分析系統，關注信息本身的價值而不是技術的價值。我們建立了整套學生畫像系統和教師畫像系統，通過對在校師生的數據進行分析和挖掘，實現人、財、物的互通，為管理決策提供數據支撐。”

電子科技大學從2015年就建立了學生畫像系統，完成了對學生個體和群體的精準畫像。

凌翔以精準資助和失聯告警為例，介紹了大數據分析在學校的具體應用。“2017年我們通過大數據挖掘出21名隱形貧困學生，這些學生從來沒有申請過困難補助，系統根據他們在校的消費、門禁、娛樂等數據判斷他們符合貧困學生的特征，給予重點預警，學校也為這21名學生補發了資助金。這既做到了精準，也體現了人性化的關懷。”

“高校對于學生的突發事件往往后知后覺、束手無策，但是通過學生畫像系統則能夠提前預知、提高處理效率。”凌翔說，“在2016年，有名計算機學院的學生失聯了兩天，室友、同學、家長都無法找到他。輔導員通過學生畫像系統發現了線索：這位同學關系較為親密的朋友有四位，三位本院的，一位外院好友，通過逐一排查最終發現了這位同學的行蹤。假如沒有學生畫像系統，根本無從知道失聯學生的社交關系，也自然無法在最短的時間獲取重要線索。”

學生畫像還可以完成成績預測預警、畢業去向預測預警、心理危機干預等，并通過大數據來實現前置性處理。據凌翔介紹，成績預測預警則是通過提取對學生相關的有效因子數據，例如學生在校圖書館數據、出入宿舍數據、食堂用餐數據、體育活動數據、歷史成績數據、社會實踐數據等，通過這些數據的挖掘和分析形成學生的努力程度，進而預測學生的成績排名和專業課程掛科趨勢，這樣有助于學生在排名下跌前和掛科前清楚地認識到自身的不足，輔導員提前引導。同理，也可以做到在學生入學一年后對其畢業去向進行預測，對有失業傾向的學生要及時進行輔導，避免在大學結束時才發現自己畢不了業或者找不到一份好工作。

心理危機干預則是在現有心理咨詢系統的基礎上加入大數據分析、跟蹤的手段。一個學生出現心理疾病可以通過行為表現出來，而學校現有的心理業務系統無法滿足動態跟蹤的過程，因此也難以判斷學生是否出現心理危機。

據悉，這套心理危機干預系統加入了學生畫像對學生在校行為規律的判定，可以對潛在的心理危機進行預警，還可以對后續治療效果進行跟蹤，判斷學生是否解除了危機，以及根據療效改良治療方案。

不僅僅是學生，電子科技大學還對教師進行了畫像，建立了教師的發展軌跡，進行教師人事、科研、財務管理。

通過教師畫像，可以客觀地評價教師的教學成果、科研成果，并且生成教師的成長軌跡，發現有潛力的新星著重培養。凌翔提到：“除此以外，我們還搜集互聯網的人才數據，建立人才網絡圈層，建立便捷的人才引進途徑，這就是人才的‘內培外引。教師畫像可以匯集高校的科研方向，預測科研學術熱點，幫助高校更好地調整科研項目，并且進行科研經費的管理，清楚地指導費用的分布、進展等。”

應用 西浦大數據應用的五點經驗

西浦已經實施了終身賬號體系，每一位西浦學生，從收到錄取通知書到畢業成為校友，都可以通過線上信息系統獲取自助服務，與教學老師、四大導師、各服務部門、校外企業和校友建立聯系。西浦針對學生在不同階段的身份，為學生提供不同內容的信息服務，這種服務是貫徹學生一生的，學生即使畢業了，也能介入系統，持續地收獲和貢獻信息與價值，也能不斷地與學校和校友鞏固和建立關系。此外，西浦主動關注學生對校內數據服務的使用情況，定期綜合統計校內資源使用過低的學生。席酉民提到：“我們發現一些成績不理想的學生往往沒有合理利用學校資源，將學生利用校內資源的數據進行分析，發現利用率極低的學生，幫助他們利用和挖掘學校資源。同時也通過監控學校資源使用情況，改進資源管理，調整采購策略和使用政策。”

席酉民總結出西浦在大數據應用方面的五點經驗：理念為先、統一設計、整合資源、可持續發展和數據安全。第一，西浦一直以來很重視根據世界發展趨勢和需求提升教育理念，利用現代教育技術提升教育教學效果和質量。例如，所有教學管理全部基于網絡進行，學生可以利用手機和移動終端參與到所有教學活動中，包括選課、閱讀課件、小組活動、提交作業、師生互動等。學校專門開發了利用手機進行課堂互動的軟件，改進部分大課教學的效果。第二，統一設計和建設IT和管理信息系統。全校構建統一硬件基礎設施平臺和一站式服務體系，為全校師生員工的教學、科研金額管理提供服務。這樣消除了信息孤島，不僅提高了設備效率，還有利于根據教育理念和教學管理進行整體設計和快速響應。第三，整合利用各種信息，構建學生學習和生活分析模型，挖掘共性問題，提供整體方案。通過分析學生個體特性，包括心理、行為、學習、自我管理等，有針對性地預警、疏通、幫助，化解問題，有效提升教育的個性化服務功能。還可基此改進教育質量，提升學校管理。例如，西浦圖書館的刷卡制度，使學校可以獲得學生進出圖書館的次數、每次停留的時間；再結合學生的圖書借閱記錄和電子資源使用記錄，就能夠較好地評估圖書館資源和服務的使用率，了解學生學習行為特點并進行對應的服務和資源升級，提升學生滿意度。再如，在市場與品牌工作方面，學校也采用數據和技術驅動的方法，致力于招生質量提高和品牌提升，同時有效降低市場費用，甄別有效和精準的溝通渠道。第四，西浦的大數據建設有更長遠的視角、能滿足可持續的發展。西浦的大數據建設的系統性和可擴展性，在建設初期就為以后不斷的變化做好了準備。西浦的系統按照分期迭代的模式進行開發，并且預留了數據接口，避免信息孤島的狀況發生。第五，保護學生隱私，是最高的數據安全要求。從社會倫理的角度，設計了完善的學生隱私保護體系。從系統建設之初，就通過嚴格的權限管理，數據脫敏，技術防護，保密協議等，保護學生隱私。

展望 高校大數據的三大趨勢與四項重點應用

凌翔認為大數據在高校的應用呈現出三個發展趨勢：

第一，大數據與業務場景的結合將越來越深入，比如大數據與資助工作的結合、與就業工作的結合、與學校心理工作、與學校黨建工作、與學校輿情管理的結合等。通過將學校內多層次跨部門的數據進行匯總和二次分析，可以根據校方的管理進行可視化的數據呈現，為傳統的業務工作帶來便利，提升業務服務的水平與效率。第二，事后的分析展現將前置。大數據能夠提供更多的預測預警，將事后的分析展現前置，從而提前引導，防患于未然。目前，大數據已經可以實現經濟困難學生預警、學生學業成績排名預測、學生畢業去向預測。未來，有了更多的數據維度整合進來以后，大數據將可以在安全管理、心理危機干預等更多領域提供預測預警。第三 ，成熟技術廣泛應用在教育領域。人工智能、圖像識別、語音識別、物聯網、可穿戴這些技術在其他行業已經得到成熟應用。未來，這些技術將更加深入與廣泛地應用到教育行業，為大數據的應用創造更大價值。物聯網在教育領域的應用，還可以使學校更細致地了解到學習者學習環境的變化，以及這種變化對學習的影響。

大數據的重點應用有哪些？“未來大數據將重點應用在四方面，”凌翔預測。第一，專業建設。包括大數據相關的學科建設、人才儲備和引進；國內將有更多高校設置大數據專業或方向，有助于將來學生更好就業。第二，教學改革。引導教師改革教學方式，確定教學重點。此外，將大數據應用到教學領域，還可以從教師教學效果、教學與教學場所等因素中找出其中的內在聯系，為教師提供準確的反饋信息，幫助他們更好地開展教學工作。第三，學生培養。通過建立學生在校園中全生命周期的數據，幫助優化招生、引導學業發展方向、優化人才培養方式、推薦畢業去向。第四，學校管理。教師外引內培、校園運營優化、科研方向引導以及財務監管。校園運營優化旨在通過大數據有效利用校園資源，提升學校整體運行效率；財務監管旨在通過整合校內外數據，監控并預警學校財務風險。凌翔建議：“建立一個標準、全面、開放、智能的數據中心必不可少。數據中心整合校內各個業務系統的數據，將其按照業務分門別類，并統一存儲和使用，從而實現跨部門、跨系統、跨業務的數據共享和交換。數據中心可以幫助學校構建整個大數據校園的平臺基礎。”

數據的互通共享，圍繞價值產生互動，是高校大數據應用可持續發展必不可少的因素。“高校并非孤立系統，有著與社會的廣泛聯系和密切合作。因此，高校大數據的運用需要走出學校才能得到更大的突破。在數據分析和研究時，要注意校內數據與政府、移動互聯網企業等實現多方合作與互通。而且這種合作互通不僅僅是簡單的數據交換，還應當包含分析結果的交互利用、服務與數據的交換。大數據服務就應當圍繞價值產生互動，這樣才能使高校大數據具有持續的活力和健康的發展。”席酉民說。

此外，推動大數據在教育領域的應用需要建立大數據生態圈。教育大數據生態圈需要有四種角色存在，方海光認為，他們分布在四個層次：第一個層次是數據源層，這個層次主要包括終端設備和采集設備，越來越體現出移動互聯網和物聯網成為主角的趨勢；第二個層次是數據存儲層，這個層次主要包括云平臺和數據存儲，越來越體現出大平臺大系統的發展趨勢；第三個層次是數據分析層，這個層次主要包括數據分析和數據挖掘，越來越體現出高度專家集中和人工智能；第四個層次是大數據應用層，這個層次主要包括學校應用和教育教學過程，越來越體現出個性化和品牌化。“在教育大數據生態圈中，有的企業試圖跨層次整合，有的企業試圖局部專業，如何能促進各角色分工合作是目前的困境。諸多應用都秉承‘擁有數據就擁有天下的理念，這是不利于各自分工合作和生態的發展的。教育大數據生態能否良性的發展，這是各個參與方能否數據變現的關鍵。共建共享是互聯網的本質特征，同樣對于教育大數據來講更應當倡導共建共享的理念，這也是大家對于教育大數據越來越深刻的理解。”