大數據在高等教育中的應用現狀及前景

文/李程

1 大數據解讀

提起大數據，這對絕大多數人而言是一個熟悉的陌生人，何以言此呢？因為無論是在生活中還是在工作中，我們都擁有接觸大數據這一概念的經歷，只不過接觸的層面和深度有所差別罷了。提起大數據每個人都聽說過，但是到底何為大數據？所謂大數據就是指描述太大的、超過傳統數據庫處理能力的數據。需要說明的是，大數據中的“大”并不是指數據的大小（因為數據作為一種抽象性名詞，無法通過現實的丈量標準加以測算）而是指數據的復雜程度，如果數據的復雜程度較高，那就初步滿足了成為大數據的條件，反之則不能稱為大數據。大數據作為一個較為龐大的數據系統，主要有以下基本特征：

（1）信息量大，且在數據存儲、數據處理、數據分析等問題上具備一定的挑戰性。

（2）大數據的數據傳送速度與其組織內信息流動速度具有關聯性。

（3）大數據可以依據不同的形式劃分為不同的格式

（4）組織內的數據被用來產出有價值的指導意見、經營利益以及業務流程。

上述特征都是大數據的基本特性，在高效利用大數據這一工具輔助教學時，也應當解鎖大數據的價值措施。而大數據的價值措施主要包括數據收集、分析、可視化應用以及數據倉庫。數據收集是大數據積累自身價值的重要一步，在數據收集的過程中必須要充分注重數據過濾從而篩選出最直接最有效的數據。數據分析就是把收集上來的數據通過連接數據集的方式把這些數據進行傳達。而可視化應用屬于大數據應用的最終階段，要分析數據的基礎上把數據進行可視化顯示，從而達到輔助決策的目的。數據倉庫就是數據的儲存場所，如在線知識庫以及教育數字圖書館等。

2 高等教育大數據分析

當下階段大數據的引用使人類的思維方式、生產生活方式都出現了變革，同樣也對整個教育體系形成了巨大沖擊，逐漸成為推動教育變革的重要力量。

2.1 教育大數據的解讀

一般而言，教育大數據有兩種解讀方法：狹義的教育大數據和廣義的教育大數據。狹義的教育大數據主要是指利用學習平臺從事學習工作的學習者的數據。廣義的教育大數據是指在日常生活中人類所有的接受教育活動的行為數據。

2.2 教育大數據的構成

教育大數據從結構層次上可以劃分為4個層面：基礎層、狀態層、資源層和行為層。基礎層主要是指用來儲存基本性的國家教育數據，狀態層儲存的是諸多教育環境教育裝備的運行狀況信息，資源層儲存的是在學習者的學習過程中所產生或建立的各種教學資源，行為層儲存的是與教育相關的廣大用戶群體的行為數據。

2.3 教育大數據分析結構

大數據的應用可以有效的影響高等教育的教學實踐，豐富學生的學習經驗，提高教師的學術研究水準。大數據通過有效的數據證據作為基礎，并在此基礎之上開展戰略決策從而把復雜化的數據轉化為操作性較強的信息。我認為在高等教育中大數據的分析結構主要有以下4個方面：制度分析、技術分析、學習分析和學術分析，如圖1。

2.3.1 制度分析

高等教育中的大數據制度分析主要包括教學評估政策分析以及結構分析。通過利用報告、數據倉庫等工具為學校的教學機構提供數據驅動決策能力。

2.3.2 技術分析

技術分析主要說的是信息技術分析。該部分的引用旨在各種學習系統中學生的行為數據以及學習經驗，并通過把這些搜集到的數據進行分析，從而發現學生在學習中的問題，突出學生在學習中遇到的障礙，這對教師制定教學策略以及學生調整學習方法都是非常有幫助的。

2.3.3 學術分析

學術分析在未來高等教育管理和資源分配中扮演著重要的角色。學術分析的應用提供了如何應對挑戰的具體方案，因此學術分析的應用有利于制定具體的學習規劃，以最容易有效的方式收集、分析和共享數據從而使得教師的教學規劃與學生的個人學習情況相結合。

2.3.4 學習分析

在我國的諸多高校內，混合式教學方法越來越在日常的教學工作中占據著重要地位，立足于網絡平臺的學習逐漸普及。而大數據的學習分析可以有效的記錄學生在通過網絡平臺學習時的行為數據（比如通過網頁的點擊數量以及在網頁的停留時間，判斷學生的學習行為）而這些具體的學習行為數據的積累與搜集有效的增加了記錄學生信息的信息庫容量，為進一步分析學生的學習行為，幫助學生提升學習成果做好了充足的準備條件。

3 大數據在高等教育中的應用現狀

大數據是依托網絡技術發展起來的，正如網絡技術是一把雙刃劍大數據在高等教育中的應用嫁給我國教育界帶來諸多可喜變化的同時也引發了一些令人深思的問題。

利好方面：大數據分析和高等教育的有機結合可以有效的改變目前階段高校的學校管理、教學以及學生的學習行為和學習方式，同時大數據分析的引用也可以為其中的部分學生提供學習建議和學習引導，根據學生的學習需求和學習時間安排有效地制定符合學生自身學習情況的學習計劃，從而有效提升學生的學習成績減少學生的留級率和輟學率。關于這一點，我們可以根據圖2詳細闡述。

大數據分析在高等教育事業中的應用，使得學校的管理者、學生以及任課教師都得到了提升自己的機會。首先是學校管理者方面，大數據分析的應用可以實現高效的資源配置優化了學校管理者的資源分配，節省了管理者群體的工作時間提高了管理者群體的工作效率，最終推動了整個學校教學政策和教學活動能夠以最短的時間，最低的成本傳達到每一位學生和老師。其次是學生群體，大數據分析的應用為諸多學生帶來了福音，首先最為直接的就是學習途徑的拓寬，學生不必完全拘泥于教師在課上講解的知識內容，可以利用課余時間通過網絡學習平臺等工具進行學習活動，提升自己的文化素養。同時大數據分析也采集到了每一位學生的學習方式，通過這些學生在網絡上開展學習的時間，以及在網頁上停留的間隔從而布置出有針對性的學習計劃，達到規范學生學習行為的目的。再次是講師群體。雖然在某種程度上而言，大數據分析的應用對大學的講師產生了一定的沖擊：諸多學生對在網絡平臺上開展學習產生依賴，從而疏于在課上時間認真聽講。但是總體而言大數據分析的應用也可以幫助教師分析出全班學生在學習中的問題，從而有助于教師制定出學生喜聞樂見的課堂學習模式，最終促進教學成果以及學生學習成果的提升。大數據分析通過對這三個群體的作用，有效改善了高校的教育環境和學術氛圍，最終提高了學生的綜合素養減少了學生輟學的情況，提高了學校學生的畢業率。

利空方面：既然大數據在與高等學校教育的結合中為我們帶來了諸多可喜的變化，但與此同時引發的負面因素卻不能忽視。綜合來看大數據在高等教育環境中所表現出來的負面影響主要有以下幾個方面：

（1）大數據成本較大。雖然大數據系統在高等學校中的應用，可以有效的幫助高等學校的教師學生，但是大數據相關工作的開展往往需要比較大的成本。而且在我國的諸多高校中，大數據也僅僅是作為一個輔助性的角色出現的，其服務型角色的定位就決定了學校在大數據這一領域當中投入的資金數量和時間數量都是比較有限的，而學校有限的投入在某種程度上就制約了大數據正常功能的發揮。

圖2

（2）隱私與倫理道德面臨挑戰。雖然大數據已經在社會上得到了不同程度的認可，但是大數據的應用保留了學校學生在瀏覽網頁時的相關痕跡，學生通過互聯網開展的任何行動都會得到大數據的監測與分析，雖然這種行為有助于學生提升自身的學習能力拓展自身的學習視野，但是與此同時也就出現了學生在網絡世界毫無隱私可言的弊端。學生的學習進度和學習愛好以及個人的性格特點等諸多隱私性質的信息都會暴露無遺，而這些東西屬于學生的個人隱私權，大數據在實際應用的過程中不可避免地侵害到了這些學生的權益，增加了學生活動的透明性，帶來了一系列的社會倫理道德問題，而這些地段也是作為高等教育機構的管理者需要密切注意的地方。

4 大數據在高等教育中的前景展望

隨著我國教育事業的發展與教育理念的進步，個性化學習將逐漸成為未來高等教育的主流方向，電子教育網絡教育和主動學習將成為在高校接受高等教育時的顯著特點。而目前教育機構已經儲備了豐富的學生行為數據，要有助于相關的教育工作者，更好的研究學生的學習行為信息從而有針對性的調整教育方針政策，出臺適合學生學習的教學模式。與此同時，現階段大數據在高校應用中產生的排異反應也是未來大數據在高等教育中發揮作用的重要指標之一，隨著大數據技術的進一步完善，以及自身與高校之間的結合進一步加強，學生在利用大數據這一工具開展網上學習時個人的隱私信息需要得到保護，這不僅僅是大數據與高等教育結合的前景展望，更是大數據在其他行業領域（比如醫療保險、企業公司）應用的過程中必須要做到的基礎性工作。只有保持目前階段大數據應用所表現出來的優勢并且努力改造其他的相關條件，從而保證大數據與社會各行業實現無縫對接才有助于最大效率的開發大數據的價值，促進社會的全面發展。