大數據在高校的應用研究

李赟 胡洪都 蘭璇 蔣尊義 陳婧

摘 ?要：信息化時代的到來，為高等教育改革增添了新的活力。大數據技術和信息技術的運用，不僅可以強化數據獲取和管理能力，還可以更加深刻地挖掘信息的潛在價值。大數據技術在高校管理中的運用，不僅提升了教學質量，還促進了教育公平性建設。信息技術的廣泛運用為大數據的運用奠定了基礎，因此，針對信息和數據的指數級增長，高校教育改革顯得游刃有余。本文主要針對大數據在教學不同層面的應用進行研究分析，并結合實際情況提出相應的意見和建議。

關鍵詞：大數據;信息化;教學信息;學生管理

中圖分類號：G647;TP311.13 ? ? 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）17-0113-03

Abstract：The advent of the information age has added new vitality to the reform of higher education. The application of big data technology and information technology can not only strengthen the ability of data acquisition and management，but also excavate the potential value of information more deeply. The application of big data technology in university management not only improves the quality of teaching，but also promotes the construction of educational fairness. The extensive use of information technology has laid the foundation for the use of big data. In view of the exponential growth of information and data，the reform of higher education seems to be more effective. This paper mainly aims at the application research and analysis of big data in different levels of teaching，and puts forward corresponding opinions and suggestions combined with the actual situation.

Keywords：big data;informatization;teaching information;student management

0 ?引 ?言

大數據技術的核心就是對海量的數據和信息進行分析研究，從而挖掘出數據背后的潛在價值，為技術使用者的決策提供依據。大數據有以下特點：（1）數據容量龐大。隨著信息化建設的快速發展，數據規模出現了前所未有的突破。計算機技術的廣泛運用，配合云計算和物聯網的整合，數據本身呈現出碎片化的特征。使用大數據可以更快地對于龐大的數據進行處理，進而更好地為技術發展做出貢獻。（2）數據類型十分豐富。移動互聯網和移動終端的更新，使得數據的種類和結構發生了翻天覆地的變化。不僅包括傳統的關系型數據，同時還出現了文本、視頻等非結構化、半結構化的數據。大數據技術可以對于多元化的數據進行疊加分析，從而更快地找到數據之間的規律和聯系。（3）數據處理速度提升。計算機軟件不斷地創新和優化，電腦終端處理的速度也越來越快，各種信息和數據的獲取實效性不斷提升，數據挖掘也出現前端化特征。大數據技術可以根據現有的信息對于客戶的需求進行分析，從而提供個性化的服務。（4）數據的實用性更高。數據本身就具有實用性，但海量的數據會使信息和數據的價值密度降低，采用大數據技術就可以快速地找出數據中有價值的信息，更好地服務于日常生活。

1 ?高校大數據運用的背景

在高校教學場景中應用信息技術是教育改革的重要方向，高校已經成為大數據產生的重要場所。不論是人事變動，還是教學方式都出現了明顯的變化。網絡教學課件、微課視頻以及遠程教學資源的運用，為高校大數據的發展奠定了堅實基礎。教師和學生可以通過社交軟件、校內論壇等途徑產生大量的信息和數據，針對這些數據的分析和挖掘，可以為高校教育改革提供更多的依據。比如對于課堂教學、就業等進行數據分析，能夠促進課堂教學、就業形式等數據的分析比較，從而對于授課方式和學習模式進行創新和優化。同時可以依據這些數據對于學校的管理工作模式進行優化，為學生創設更加舒適的學習環境。

1.1 ?高校大數據特征

大數據自身存在價值密度低的特點，沒有經過處理的碎片化的數據不能直接進行使用。而高校大數據存在明顯的碎片化特征，主要是因為信息是在學校信息化管理和服務過程中逐漸出現的，因此需要進行持續的分析，這樣才能更好地為校園科研、信息化管理提供依據。高校大數據還具有多維度的特征，可以更加全面地反映學生的校園生活，如學生學習效果、興趣愛好以及消費狀況等。將多維的信息進行整合歸納，通過建立模型的形式掌握學生學習特點，從而可以制定出更加適合高校的教學模式，進而實現提升教學效率的目的。

1.2 ?高校大數據教育的優勢

隨著信息技術的快速發展，大數據技術在高校教育中變現出眾多優勢。傳統數據的數據來源相對固定，更多的是學校對于學生基礎信息的采集。數據自身沒有附加價值，更加沒有進行挖掘的必要。高校大數據的來源非常豐富，不僅對傳統數據進行提取，數據之間還將建立密切的聯系。大數據技術獲取的信息價值更高。傳統的數據采集是為了后期的查詢，最核心的是數據的儲存。大數據的運用則是要發揮出預測的核心功能，針對大量的數據進行分析提取，進而對于事物發生的趨勢進行預測，為數據使用者的決策提供依據，為高校教育改革提供支撐。傳統的信息采集都是簡單的問卷調查，不僅不能保證數據的準確，還沒有專業的分析方法。數據自身的利用價值不足，只能對大體狀況進行說明。大數據的信息采集是連續不斷的，可以對學生在校的所有行為進行記錄。結合學生在課堂上的具體反饋，對于教育行為進行調整，從而促進個性化教育的實現。大數據所反映的數據價值更高，信息也更加精確。

2 ?高校大數據的運用

2.1 ?大數據在教學信息化的運用

隨著計算機技術和信息技術的快速發展，在線教育市場也在不斷地擴大和延伸。教育信息化在提升教學效率的同時，對于數據管理帶來了新的挑戰。引入大數據技術對于海量數據進行深刻的挖掘，促進校園管理的信息共享，進而推動高校教學信息化建設。高校信息包括了學生的學籍、社交、課件、教學視頻以及人事管理等，采用大數據技術對于信息進行提取和整理，對于不同數據之間的關系進行挖掘，從而更好的服務于學校管理。依據學生的考勤、學習成績等內容，及時地掌握學生的學習狀態。依據學生的參與校園活動、選修課信息等對于學生的興趣愛好進行判斷，從而實現教學方式的創新和優化。學生通過大數據技術進行自我反思，積極地進行學習方法的調整。

2.2 ?大數據在高校學生管理的運用

首先是相關數據的屬性，將會直接影響到數據實際價值。大數據分析需要足夠規模的數據，比如學生的成績、課堂考勤、學習平臺數據、門禁數據等，要求數據具有規模性、動態性、多樣性的特點。規模性指的就是數量上的需求，大量的數據是大數據分析的基礎。數據量越大，最終的結果越準確。多樣性是從數據種類進行探究的，因此要保證數據的來源足夠多樣。數據之間可以進行交叉驗證，使分析的結果更加可靠。動態性是基于時間層面的思考，對于某個要素不同時間階段的變化，從而使得數據分析更加科學。其次是數據的存儲，大多數高校采用的是傳統的服務器進行數據的儲存。一旦出現突發情況，就可能出現數據丟失的問題。學生數量的不斷增加，使得學生管理產生的數據快速增長，服務器也出現了多而分散的情況，嚴重地阻礙了數據的共享和處理。高校應該采用云平臺進行學生數據的存儲和管理，這樣可以更加有利于高校進行處理整合。最后是數據的獲取，學生管理會有成績數據庫、社團活動數據庫、信息數據庫等，大都是由學校教務處和學生處負責的。教務系統涉及的學習管理數據非常多，同時數據呈現結構化特征。學生社團的數據則不具備結構化特點，采用不同來源的管理數據，可以有效地提升數據的準確性。

學生的數據的安全管理也是十分重要的，網絡的開放性會導致數據被黑客攻擊的可能性。高校信息管理人員的安全意識不足，自身的安全管理意識薄弱，沒有充足的安全信息作為支撐，對于學生信息的安全管理造成了巨大的隱患。學校要采用最新的加密技術對于學生的數據進行保護，還要定期地進行數據的備份處理，并積極地強化對管理人員的信息安全教育。

學生的管理數據來源于不同部門，但是不同部門之間的數據結構會存在差異。針對這種情況，就要對數據進行融合，定時對數據進行轉換。大數據的分析可以細分為可視化分析、數據挖掘、預測分析等。可視化分析可以有效地展示出大數據的特點，具有較強的交互性特點。數據挖掘是相對模糊的，在隨機的實際數據運用中，要提取有價值的內容，預測分析是在前兩者的基礎上，采用模型的形式對可能出現的結果進行預測。實際上，數據挖掘是數據模型的發現過程，高校可以采用數據挖掘搭建多種學生管理模型。常見的數據挖掘有四種：描述性分析、診斷性分析、指令性分析以及預測性分析。描述性分析是最常見的大數據分析方法，注重的是數據背后發生了什么;預測性分析更加注重的是未來要發生什么;診斷性分析是判斷發生的原因;制定型分析則是提供可行的解決方案。

2.3 ?大數據在高校后期管理的運用

隨著大數據時代的到來，高校的后勤部門的信息化建設迎來了全新的發展機遇，管理工作模式發生了翻天覆地的變化。大數據管理為管理人員賦予了更多的想象力，有效地促進了高校后勤管理管理信息化、智能化的建設進程。國內高校的后勤管理出現了以信息技術為基礎、智能手機為載體的管理模式。不僅有效地提升了后勤管理的效率，還為后期管理大數據的落實提供了有效支撐。高校的后勤工作內容非常多，后勤業務平臺的信息化改革有助于精細化管理的落實。針對后勤保修平臺進行數據采集管理，只需要通過手機軟件就可以上傳保修信息。管理人員在獲得保修信息后會將其分派給相關的維修單位，及時地進行維修。后勤管理人員可以更加快速地收集各種維修信息，提升了維修目標的準確性，有效地避免了職責不清、分工不明的情況出現，進而提升后勤服務部門的工作效率。還有食堂自助點餐系統，師生可以通過手機軟件進行菜品選擇，獲取點餐編號。自動點餐系統將信息傳送給配菜人員。這就可以有效減少取餐排隊的時間，配菜人員可以及時進行制作數量的調整，減少食物浪費的情況。

3 ?結 ?論

綜上所述，大數據在高校的廣泛應用，可以有效地提升管理效率。針對這些數據的分析和挖掘，可以為高校教育改革提供更多的依據。如根據學生在圖書館的查閱歷史進行分析，從而提供更加個性化的服務。高校大數據的應用可以有效地提升教學管理質量，為高校教育改革指明新的方向。

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作者簡介：李赟（1981.01-），女，漢族，江西南昌人，教師，高職講師，碩士研究生，本科，研究方向：內科護理學的教學;胡洪都（1985.11-），男，漢族，浙江永康人，教師，教授，在職碩士研究生，本科，研究方向：計算機應用科學;蘭璇（1982.07-），

女，漢族，江西樟樹人，專職教師，高職講師，碩士，本科，研究方向：軟件工程;蔣尊義（1982-），男，漢族，江蘇徐州人，教師，講師，碩士，碩士研究生，研究方向：計算機應用。