大數據時代下高等教育管理的挑戰及對策探討

趙小鋒

[摘要]本文為了改善教育質量，在大數據時代下提出了現代化高等教育管理模式，但該模式因某些因素的影響，在實施過程中會遇到一些挑戰，對此本文將進行相關分析，了解挑戰的具體表現形式、形成原因以及造成的影響，之后再有針對性地提出相關處理對策，確保大數據高等教育可完善落實。另外，本文將結合理論，對大數據高等教育與傳統教育相比，以了解兩者之間的優劣與差別。

[關鍵詞]大數據;高等教育;管理

[中圖分類號]G640 [文獻標識碼]A [文章編號]1671-5918（2019）05-0027-03

doi：10.3969/j.issn.1671-5918.2019.05.013 [本刊網址]http：//www.hbxb.net

引言

教育是“立人之本”，然而傳統教育方式雖然取得了一定的教育成績，但實際上還存在很多被人詬病的地方，所以需要得到改善。在相關理論中得知，現代化教育提倡與大數據技術結合，借助大數據技術來改善教育質量，但實際上因為多種原因的影響，大數據教育的實施過程中卻容易受到困難，所以為了完善落實大數據教育，需要先了解這些問題，再針對性地提出對策。

一、傳統高等教育管理與大數據高等教育管理對比分析

（一）傳統高等教育管理分析

傳統高等教育管理是現代較為普及的一種教學模式，在該模式當中主要以教師為主，學生為輔，依靠教師的主觀方法對學生進行管理，具體內容包括：教學知識講解、作業布置、作業批改、測驗、測驗結果總結，通過這些方法教師能夠明確了解到學生的學習水平，也完成了教育的本質工作，所以在某種角度上，傳統高等教育管理模式是一種行之有效方法。

但結合相關研究來看，傳統高等教育管理模式雖然取得了一定的教學成績，然而在細節上，因為其在教學當中主要以教師的主觀方法作為管理實施渠道，那么主觀化的管理勢必會受到人必帶的誤差屬性而出現差異，這些差異會導致教學質量的浮動，所以有一定不利影響，同時在普遍案例上可見，許多學生在教學當中都表現出了興趣低下的現象，原因在于傳統教育中，學生出于被動條件下，其一切學習行為、思維均隨著教師主觀信息發展，同時在教育內容上，教師在絕大部分情況下，只會圍繞課本知識點來進行講解，而課本知識點多數比較枯燥，在上述條件下加之作業、測驗的壓力，會給學生帶來巨大的心理負擔，最終就會引起學生興趣低下，使其在學習當中容易出現負面心理或者“開小差”，這些現象均不利于學習水平的增長。

（二）大數據高等教育管理分析

大數據高等教育管理是一種結合大數據技術、網絡技術以及PC端、移動端設備來進行教學的模式，這種模式的內涵包括：大數據技術以及教育改革下的先進教育理念，其中大數據技術是一種具有深度挖掘，并對挖掘結果進行“學習”的技術;教育改革下的先進教育理念是一項提倡在教學當中以學生為主，教師作為引導者的教學思想。

在大數據高等教育管理應用當中，教師可以以傳統教育管理當中的作業、測驗結果以及學生日常的學習興趣表現為數據，將其導人大數據技術當中，通過大數據技術來深度挖掘學生興趣點以及不感興趣點，之后依靠大數據技術的學習功能，記錄挖掘結果，最終依靠教師的專業知識，圍繞挖掘結果來制定相應的教學內容，例如挖掘結果中顯示某學生的興趣點在于網絡，那么在此條件下教師就可以以網絡為背景來設定教學題目，但不可脫離課本知識中心，只設定知識中心的延伸內容，最終教師依照延伸內容，在課堂或其他條件下（依靠PC或移動設備實現）進行教學。在上述分析內容上可見，大數據高等教育管理是一種圍繞學生興趣的教學方法，這種方法在許多實際案例當中已經被應用，從結果上來看這種教學方法效果良好。

（三）對比分析

綜合上述兩部分的分析內容進行分析對比，以確認兩種教學方式的優劣。首先對傳統高等教育管理分析內容進行總結：傳統高等教育管理主要圍繞課本內容，通過教師的主觀思想來進行教學，從相關案例當中可見，其取得了一定的教學成績，但學生卻大多存在負面情緒或其他不利于學習質量的現象，故此說明傳統高等教育管理存在一定的缺陷。其次對大數據高等教育管理分析內容進行總結：大數據高等教育管理主要圍繞大數據技術，對學生的興趣點進行挖掘與學習，之后結合傳統教學方法，以其中知識點為中心制定與興趣點相符的教學內容，再通過引導方式來進行教學，從相關案例上來看，因為教學內容與學生興趣相符，同時在教學過程當中主要以學生的思維為主，使其主動思考，所以學生沒有出現負面心理或其他不利于學習質量的現象，故此說明大數據高等教育管理行之有效，且效果高于傳統高等教育管理。

二、大數據高等教育管理實施挑戰

綜合上述分析內容可見，大數據高等教育管理在現代教育背景下具有較高的應用價值，故而受到了廣泛的關注，逐漸被投入在實際教學當中，但從教學結果上來看，雖然大數據高等教育管理取得了良好成績，但其中部分細節依舊存在難點，這也是大數據高等教育管理實施的挑戰。那么為了提高大數據高等教育管理質量，需要先對這些調整進行了解，再針對性地提出相關對策，因此下文將進行大數據高等教育管理實施挑戰分析。

（一）學生興趣收集較為困難

高等教育一般是指大學教育，那么現代大學校園建設面積龐大，所以學生數量較多，同時介于大學日常管理相對自由，學生在非上課時間會自由活動，所以教師很難在課外時間便捷的獲取學生興趣，而在上課時間當中，教師不能為了收集興趣而占用太多教學時間，所以收集效果并不良好，綜合以上兩個部分可見，在大數據高等教育管理實施當中，教師無論在課外、課內時間都很難有效率，且確保準確性的完成興趣收集，此時大數據高等教育管理實施就失去了應有依據，強行應用只會導致表面化現象，難以產生實際效果，此問題在當前大數據高等教育管理普遍應用中十分常見。

（二）大數據專業水平不足