高校大數據的采集應用與管理探索

摘? 要：文章主要探索了大數據采集及其在黑龍江大學學生管理中的應用，為數據對比、數據挖掘和數據開發的實踐提供了一定的參考意見，有助于實現高等院校管理模式的轉變。在黑龍江大學的學生管理中應用大數據相關技術，實現了高校選課模式的優化，建立學生學業預警，提升高校教學質量，協助高校管理決策，值得在類似高校的學生管理中進行推廣和普及。

關鍵詞：大數據;數據采集;數據應用;高校管理

中圖分類號：TP392;? ? ? 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2020）16-0092-03

Exploration on the CollectionApplication and Management of Big Data

in Colleges and Universities

ZHAO Hongzhou

（Social Science Department，Heilongjiang University，Harbin 150080，China）

Abstract：This paper mainly explores the big data collection and its application in the student management of Heilongjiang University，which provides some reference for the practice of data comparison，data mining and data development，and helps to realize the transformation of management mode in colleges and universities. In the student management of Heilongjiang University，the application of big data related technology has realized the optimization of course selection mode in colleges and universities，established studentsacademic warning，improved the teaching quality of colleges and universities，and assisted university management decision-making. It is worth promoting and popularizing in the student management of similar universities.

Keywords：big data;data collection;data application;university management

0? 引? 言

在這個以數據為驅動的新時代，廣義上的數據科學可以應用于許多類型的數據。這種與傳統的定性和定量不同的方法，對于挖掘高等教育中大數據，從而促進高等院校教學與管理有著積極的實踐意義。在大數據挖掘過程中通過捕獲高細粒度的數據，詳細地了解學生表現和學習軌跡的高度，這是個性化調整課程以及個性化管理所需。[1]對使用數據挖掘方法收集的學生行為、情感和知識進行基于交互的評估，并評估影響高等院校管理的因素之間的關系。這些措施為建立高等院校管理的預測模型，提供高校管理人員關于學生學習的各個階段經歷的認知和非認知機制的圖景，以及這些機制可能的關聯方式。

1? 大數據分析及管理實踐應用

1.1? 研究綜述

大數據可以被認為是一種觀察海量數據的理論，無論這些數據是以實物形式還是數字形式儲存在不同的存儲庫中。大數據的概念現在已經應用到各個領域，比如政府、企業、醫院等等。在過去的十年中，大數據分析的應用已廣泛引起研究人員和從業人員的研究興趣。根據研究，在大部分行業中，大數據分析是組織成功的關鍵驅動力。此外，在組織發展戰略和業務潛力方面，大數據分析可以提高業務的效率和效力。大數據分析提供管理人員利用深度數據驅動管理決策，被認為是“科學的第四范式”，是“知識資產的新范式”，并且是下一個創新、競爭和生產性的前沿。[2]

利用不同的數據進行決策并不是什么新概念，如企業在商業智能或分析方面使用不同客戶生成的數據進行復雜計算;商業智能中使用的各種技術可以從數據中區分歷史趨勢和客戶模式，并且可以產生不同的模型，從而預測未來的模式和趨勢。但是對于大數據在教育領域的應用研究很少，甚至可以忽略不計。從教育機構的有形賬目簿記記錄到班級考試記錄再到校友記錄，這些記錄在體積和種類上都在不斷增長。

1.2? 發展應用

大數據分析是指從不同來源收集大量數據以改進管理決策的過程。現階段，研究大數據分析，并通過實證研究組織績效的應用程序之間的關系已納入學術界，并鏈接到知識管理實踐。如數據、分析工具在知識管理實踐中如何創造價值、提高效率并最終影響組織績效。組織可以通過資源的有效利用獲得競爭優勢，提高管理知識資產的能力和效率。一個明顯例子就是網絡分析，它使用不同的方法來標記和報告網頁、特定區域或特定域名的訪問量以及不同鏈接，以此分析消費者的購買習慣，并利用推薦算法在商業網站搜索引擎中的應用，這樣他們能夠推薦消費者其最可能喜歡的產品。同樣的概念現在也被應用到各種電子學習系統中，例如Edmodo是一個免費的開源LMS，它能夠根據電子學習系統上學習者的網絡活動預測類似的書籍或資源。[3]

發展和應用大數據分析是知識管理理論和實踐的重要組成部分，涉及隱性知識向顯性知識轉換的四個階段，可以幫助組織解決問題。發展和應用大數據分析是獲取、轉換、評估、檢索和共享知識資源以改善和優化組織績效的過程，并擴大組織影響力和提升組織競爭優勢。借助大數據和分析技術，能夠高效地創造知識管理。現階段，市場上有大量不同的分析工具，大數據分析師可以應用這些分析工具來改善組織管理績效并制定更好的業務決策，從而使組織走向成功。

2? 高校大數據的深度應用

2.1? 高校大數據深度應用的前提

發展和應用大數據的過程中涉及知識的獲取、存儲、分發和應用。大數據分析的應用會創建有意義的信息，從而對組織管理產生更大的影響。數據采集是黑龍江大學大數據深度應用的前提之一。數據采集強調數據的利用和管理，是從分布式信息源收集數據的過程，具體如圖1所示。

大數據具有多樣性、大容量、高速度的特點，所以需要一種適應性強且省時的收集、過濾和清理算法，確保僅處理高價值的數據片段以便之后分析。在完成過濾和清理后，需將數據存儲在可擴展的、具有大數據能力的數據存儲中。[4]為此，首先必須了解大數據的本質，以及大數據可能具有的能力、專業知識和概念的形式對所采集的數據進行評估、表達并記錄為文字、數字、代碼、公式和符號。其次，大數據是完全可移動且易于共享的，隨著高等教育對大數據分析要求的提高，越來越多的機構正在開發或實施高等教育中的大數據分析平臺，以此作為高校管理自我調節和高校管理的一種手段。最后，通過智能設備的應用進行數據收集和探索性分析，并根據需要提供適當的管理決策建議。為了提升大數據收集的有效性，需要對數據挖掘進行三角劃分，即用戶體驗調查、定性反饋和點擊流數據。

此外，高校大數據分析人員需要具備應對國際變化的能力。例如，高校大數據管理需要新的數據管理技術;高校大數據分析人員與跨學科的團隊合作需要新的知識;這些團隊的成員需要了解編程語言以及高校學生對學習的認知、行為、社交和情感觀點;高校大數據分析人員需要新的專業知識視野，包括新的啟發方法等。高校大數據分析人員使用從許多來源和設備中提取的數據來設計和提供服務、分配資源并監控其績效。

2.2? 高校大數據深度應用的實踐

大數據驅動的數據分析及管理應用是推動黑龍江大學向“數字大學”發展的關鍵。決策者將匯集來自黑龍江大學的學生、教師、高等院校工作人員的有關數據，以設計干預措施來監測高校大數據深度應用地進展情況。[5]新形式的數據可以使大學的管理者能夠支持響應式的和有效的高校管理工作，例如，利用黑大創業園區管理系統登錄頁面如圖2所示，該系統為高校學生提供多種服務的同時，也能隨時掌握學生動態。以項目信息頁面為例，系統內部頁面如圖3所示。

如圖3所示，通過引入創業園區管理系統，能夠實現對高校學生創業信息數據的挖掘。數據分析人員通過對系統數據進行排序和聚類，然后將結果反饋到大學的管理部門，使工作人員及時關注高校學生的創業項目變化，對參與創業的學生給予重點關注，通過輔導員的及時溝通來發現問題并幫助學生解決問題。同時，這種大學生消費數據也為大學管理人員及時改進校園服務提供了數據支持。有鑒于此，高校大數據的采集、應用與管理主要體現在以下四個方面：

（1）合作篩選，借助大數據分析優化高校選課模式。選修課是現階段高校課程中十分重要的組成部分，能夠對高校學生的教育產生積極影響。但是，現階段黑龍江大學選課模式不夠靈活，學生對選修課的選課依據不是興趣或未來的發展幫助，而是單純地因為學分要求或者上課時間。這種選課模式不利于發揮選修課的積極作用。利用大數據分析進行合作篩選是解決大學選修課問題的關鍵手段。通過大數據分析為大學的學生提供必要的課程信息，例如課程介紹、歷年選課反饋、主講教師信息、開設時間等，以便學生進行選課決策。同時，大數據分析也為選修課講師的教學提供了一定的教學基礎;同時根據數據分析結果，講師能夠改善自己的教學模式、教學內容以及教學課件等。

（2）數據對比，借助大數據分析建立學生學業預警。高等院校的傳統管理模式中，對學生的學業管理采取的是“事后告知”模式。即學生掛科或長期考勤不足后，對學生進行警告、勸退等處理。大數據時代，在大學中對學生學業的管理應當是全面管理模式，從學生入學到學生畢業要貫徹始終。借助大數據分析，能夠完成傳統管理模式向全面管理模式的轉變，即實現對學生學業的“事后告知”到“事前預警”的轉變。通過數據對比，能夠建立學生學業預警模式，將學生的成績波動和出勤率等分作黃色預警、橙色預警以及紅色預警三種，幫助輔導員和教師及時掌握和預測學生學業動態，進而隨時為學生提供學業幫助。

（3）數據挖掘，借助大數據分析提升高校教學質量。新形式的數字化管理已成為高等教育中許多改革工作的有力支撐，為高等教育改革方向，提供必要的數據支持。使高等教育更加以市場為導向而改革，并以學生為中心，包括對學生進行有針對性的管理，提供學生更加個性化的學習生活體驗。在大學的教學質量改革中應用大數據和分析，強調了對流動數據的使用，流動數據是通過學生與大學互動的數字化方式和學習分析生成的。數據挖掘是有關學習者的數據的度量、收集、分析和報告，用于優化學生學習體驗及其發生環境的目的。數據挖掘可以為每個學生提供有針對性的支持和幫助，具有改善大學學生學習體驗的巨大潛力。

（4）數據開發，借助大數據分析協助高校管理決策。大數據分析可檢查組織從內部和外部資源獲取的數據以識別實質性的管理模式，是潛在的價值創造者，高等院校正在采用大數據分析來獲得決策依據。大學管理大數據決策系統，以校園信息化整合為基礎，實現以大數據為核心的功能點，并與學校各業務流程的深度結合，為學校教學、科研、服務方面的相關決策提供數據支撐。通過收集學校業務系統、一卡通系統、在線選課系統、各種硬件設備、校內外主要網站和論壇等數據源，根據學校的業務情況的需求，有針對性地進行數據清理和建模，為學校制定完善的數據標準體系，建立統一的數據倉庫，為學校在學生管理、教學、科研、服務方面提供決策應用。學生大數據描述系統通過大數據技術挖掘學校的數據價值，提供學生在學習、就業、生活、社會、心理等方面的預測和預警服務，幫助學校實現準確、智能的管理。在縱向系統的基礎上，學校部門在獎學金、學生管理、學生發展跟蹤和推廣等方面進行了大量的改進，并通過數據明確了學生的發展現狀，從而有效地指導學校的發展道路，為學校和學院發展指標提供了極大的價值。

3? 結? 論

綜上所述，大數據時代的到來為高等院校實現智慧校園打開了一個機會之窗，為此，高等院校必須適應這些新挑戰。利用大數據分析創建智慧校園，能夠促進校園基礎設施發展、改善學生生活體驗、拓展數據化在高等教育中的實踐應用、重塑高等院校校園管理。

參考文獻：

[1] 馬驥超，田祥宇.大數據時代高等教育管理信息化建設途徑探索 [C]//2020年南國博覽學術研討會論文集（二）.北京：中國環球文化出版社、華教創新（北京）文化傳媒有限公司，2020：85-88.

[2] 方雍璐.大數據背景下高等教育管理模式分析 [C]//2020年南國博覽學術研討會論文集（二）.北京：中國環球文化出版社、華教創新（北京）文化傳媒有限公司，2020：120-122.

[3] 馬芳.基于大數據思維的高校資產管理創新策略 [J].科技經濟市場，2019（12）：89-91.

[4] 楊娟.高校人力資源管理信息化建設的探討與思考 [J].江蘇科技信息，2019，36（36）：34-36.

[5] 李娟，許雯倩.大數據環境下高校檔案資源集成與服務平臺模型研究 [C]//2019年全國青年檔案學術論壇論文集.北京：中國檔案學會，2019：82-89.

作者簡介：趙洪洲（1990.05—），男，漢族，黑龍江哈爾濱人，研究實習員，碩士研究生，研究方向：財務信息化。