大數據對高校教育的范式研究

魏珠麗 謝雄

一、大數據的內涵與資源化趨勢

基于大數據時代的大背景，大數據也吸引了社會各界眾多的關注。麥肯錫全球研究得出的定義：一種規模大，在獲取、分析、存儲、管理方面，數據集合容量大大超出了傳統數據庫軟件工具能力的范圍，具有數據流轉的快速、數據規模的海量、數據類型的多樣和密度低的價值四大特征。當下，云計算技術與大數據技術緊密相結合；移動互聯網與物聯網等新興計算形態，一同推動大數據革命新范式，讓大數據技術發揮出更大的影響力，成為社會和企業關注的重要戰略資源，并已成為大家競相爭奪的資源新焦點。在這種新興科技的帶動下，教學科技化的創新亦在同時進行，實時交互、多功能等新型教學工具有效提升了教育教學質量，為新知識技能需求創造耦合，為社會培養了更多的應用型人才。

當前，社會領域的各個層面已滲入大數據，給各個行業的決策與發展模式帶來了前所未有的挑戰與變化。教育決策系統受其"威力”地強烈沖擊，正逐漸推動教育決策變革與創新的顛覆性力量。作為高校在大數據日益受國家政策和教育領域重視的背景下，建立大數據決策模型，深度融合傳統教育與大數據決策，有利于實現教育決策科學、民主、規范化。上到國家戰略《大數據發展行動綱要》“鼓勵高等院校、職業院校和企業合作，加強職業技能人才實踐培養，積極培育大數據技術和應用創新型人才?！?加快打造教育大數據創新鏈條是高校緊鑼密鼓的行動措施，科研創新與大數據發展有機結合，形成教育大數據產、學、研創新聯盟，完善大數據產業發展，無縫銜接國家與地方大數據創新網絡戰略，提升我國教育的競爭力和自主創新能力。

二、大數據支撐的智慧教育技術情景

大數據改變了高校學與教模式，未來教育將不再標準化、歸一化、規范化的教育模型，將是一項以服務和支持為核心的系統工程。教師扮演的角色是體現為課堂的組織者、學習型組織分析者和引導者，依托大數據分析和網絡技術，更注重學生的因材施教、針對個性化培養。學生可以按需學習、終生學習、充分體現天分、激發自身原有的積極性，呈現自組織學習。

以學生為主體分析教育大數據技術，借助網絡移動和在線平臺終端軟件，利用大數據采集挖掘分析學生學習的整個過程，以提高學生學習效率和學習質量，對學生進行預測和個性化需求分析定制，教師可以使用數據可視化工具進行研究教學模式，有效完善課程以引導學生進行高效的學習，創建深度化學習模型，并對學習過程信息進行監控和實時反饋，可以幫助學生做出完整有效的評價、對教育做出正確有效的決策。

三、大數據技術有效促進高校管理戰略

科技手段有效促進學校發展戰略關系大數據分析與運用，實現高校由“管”走向“治”的轉變。從科技上，利用大數據分析技術聚合對策，對人才培養、產業發展、社會信息等數據有效采集提煉，預測布局經濟發展，人才社會需求，教育教學未來發展趨勢，及時調整高校發展戰略。從建模上，高校的發展轉型，對管理工作提出更高的要求，傳統的管理往精細化的治理轉變，傳統的管理模式已不能適應高科技動態下的延伸模型，學生的學習、科研、生活、社交等信息的掌握，建立學生服務平臺，及時、全面獲取學生健全的工作數據庫，需要大數據高效的計算分析，利用大數據能夠快速多維度、多方位剖析問題，及時調整管理策略，實施有效改善措施。從動態上，大數據輔助提高科研管理綜合決策。利用大數據分析進行科研內部研究、外部數據，可以防止或減少重復立項、配置資源優化，建立科研大數據平臺，通過科研管理綜合平臺與決策模型的融合，對研究課題進行科學、創新和信息整合與排除，最終為科研項目提供有效的支持決策。

四、數據泄漏風險與防范對策

（一）數據泄漏風險

高校提供信息安全服務工作是一件不簡單的任務，校園分布面積龐大，大數據技術如何處理大學校園IT 安全問題。教育大數據的隱私與倫理問題，在教育大數據分析與利用過程中，涉及眾多參與主體，若對數據的歸屬權缺乏明確規范，則會導致海量數據采集分析過程中有大面積披露數據隱私的潛在危險。數據泄漏事件的增長率也許會達到100%，勢必在源頭上防范得到安全保障。學校需要從新的角度來確保自身以及內部主體數據的安全，所有數據在創建之初便需要獲得安全保障。

（二）數據風險防范策略

（1）在現有的信息化建設成果上，構建全面互補的數據分析與應用管理體系。明確學校信息化責任部門制，制定信息化建設相關法規制度，通過信息化標準規范制定、采納與應用推廣構建信息化建設標準規范體系，完善項目管理體系和信息化運行維護、檢查評估機制。

（2）加強對現有數據整合分析和應用，提高學校事務決策的輔助支持功能。

（3）對高校信息化的統籌指導和戰略規劃要加以重視，著力加強數據分析和應用，增強網上動態工作的主動性和創造性。

五、結論

未來，基于大數據技術，創新高校教育教學評估體系，使之更加多元化、智能化、個性化，實現由傳統小數據年代向大數據智能化校園范式轉變，大數據生態復合化程度將成為高校核心競爭力。