大數據視域下高校教育管理工作的優化措施研究

引言

隨著信息技術的飛速發展，大數據已成為推動各行各業變革的重要力量。在高校教育管理工作領域，大數據技術的應用同樣具有重要意義。高校通過深入挖掘和分析教育數據，可以更精準地掌握教育動態，優化資源配置，提升教育質量。然而，如何有效利用大數據，充分發揮其在教育管理中的作用，是當前高校面臨的重要課題。本文將從大數據視域出發，對高校教育管理工作的優化措施進行深入研究。

一、大數據視域下高校教育管理工作的主要內容

大數據視域下的高校教育管理工作更加復雜和多元，其核心內容主要涉及以下幾個方面：

（一）教學計劃管理

策劃周密的教育進步藍圖，以保障人才培養策略的合理性與預見性。同時，?？平逃巹?、課程指導方案、年度教學時間表以及學生個性化課程表的制定，均需依據大數據分析成果進行靈活變動，以更好地滿足學生的學習期望及行業發展趨勢。

（二）教學運行管理

教學運行管理涵蓋教學課程設計、課堂授課組織、實踐訓練安排、課外項自指導以及教師職責管理等多個維度。高校借助大數據技術，可以實時監控教學進度，分析教學效果，及時發現問題并采取措施進行調整。比如，利用大數據分析平臺，可以對學生的學習行為數據進行深度挖掘，識別學習困難點和興趣點，進而調整教學內容和方法，實現精準教學。

（三）教學質量管理

教學質量管理包括教學質量監控、教學質量評估、教學工作總結以及教學工作改進等多個環節。大數據技術可以提供全面的教學質量評估數據，幫助高校管理者了解教學工作的實際情況，發現存在的問題，并提出改進建議。同時，教育管理者通過對學生學習成果的跟蹤和分析，可以評估教學效果，為教學質量的持續提升提供有力支持[1]。

（四）教學建設管理

教學建設管理包括學科領域的精進、教師團隊的培育、管理團隊的建設、教學資源（含教材與講義）的開發、教學設施與資產的完善，以及教學記錄與檔案的系統化管理等多個層面。借助大數據技術的支持，高校可以更加科學地進行資源配置，優化學科結構，提升師資隊伍的整體素質，為高校教育管理工作的長遠發展奠定堅實基礎。

二、大數據視域下高校教育管理工作存在的問題

（一）數據孤島現象顯著，整合難度大

數據孤島是指高校內部各部門間由于信息系統獨立、數據標準不統一等原因，導致數據無法有效共享和流通，形成一個個獨立的數據島嶼。在大數據技術的廣泛應用背景下，高校教育管理工作中的數據孤島現象愈發顯著。首先，各部門在信息系統建設時往往缺乏統一規劃和標準，導致系統間兼容性差，數據難以互通；其次，各部門在數據管理和使用上缺乏協同機制，各自為政，使數據在部門間流轉時面臨重重障礙；再者，部分部門對數據資源的重要性認識不足，缺乏數據共享的意識，進一步加劇了數據孤島現象的形成。

數據孤島現象的存在，給高校教育管理工作帶來了諸多不利影響。一方面，數據整合難度大，使高校難以充分利用大數據技術的優勢進行教育管理的智能化和精準化；另一方面，數據孤島導致信息閉塞，各部門間難以形成有效的溝通和協作，影響教育管理工作的整體效率和效果。此外，數據孤島還可能引發數據冗余和數據不一致等問題，給數據管理和使用帶來額外的困難和挑戰。

（二）數據安全與隱私保護問題突出

在大數據背景下，高校教育管理工作不可避免地涉及了大量學生及教師的個人信息數據的收集、存儲、分析和使用。然而，隨著這些數據的不斷增加和流轉，數據安全與隱私保護問題也日益凸顯。一方面，高校在收集和處理這些個人信息數據時，往往缺乏足夠的安全防護措施。由于技術限制或管理疏忽，數據在存儲和傳輸過程中可能會受到黑客攻擊、病毒入侵等外部威脅，導致數據泄露或被篡改。數據泄露不僅會對個人隱私造成嚴重侵害，還可能被不法分子利用進行詐騙、身份盜用等違法行為，給受害者帶來難以估量的損失[2；另一方面，高校在利用大數據進行教育管理時，也可能面臨內部數據濫用的風險。部分工作人員可能出于個人利益或其他目的，未經授權擅自訪問、使用或泄露敏感數據，這種行為同樣會對個人隱私造成嚴重威脅。同時，數據管理和使用流程的不規范，也可能導致數據在不經意間被泄露或濫用，進一步加劇數據安全與隱私保護問題的嚴峻性。

（三）數據分析能力不足，應用深度有限

在大數據技術的推動下，高校教育管理工作本應能夠深入挖掘數據價值，實現管理的智能化和精細化。然而，現實情況卻并非如此。許多高校在數據應用方面仍然停留在表面層次，難以充分發揮大數據技術的優勢，這主要歸咎于數據分析能力的不足。一方面，盡管大數據技術已經得到了廣泛關注和應用，但高校內部的數據分析人才卻相對匱乏。許多教育工作者對大數據技術的了解不夠深入，缺乏必要的數據分析技能和知識，導致在面對海量數據時無從下手，無法有效地挖掘和利用數據價值；另一方面，先進的數據分析工具是挖掘數據價值的重要手段，但許多高校卻缺乏必要的數據分析軟件和平臺。這使教育工作者在數據處理和分析過程中面臨諸多困難，難以進行高效、準確的數據分析工作。

由于數據分析能力的不足，高校在利用大數據進行教育管理時往往只能停留在表面層次，無法深入挖掘數據背后的規律和趨勢。這種情況不僅限制了數據價值的充分發揮，還使教育管理工作在決策支持和效果評估等方面存在明顯短板。例如，在課程設置、教學方法改進等方面，由于缺乏深入的數據分析支持，高校往往難以做出科學、合理的決策，影響了教育質量和效果的提升[3]。

（四）數據意識薄弱，管理文化滯后

在高校內部，部分管理者對數據技術的接受程度有限，他們往往習慣于傳統的經驗式決策方式，對大數據技術的了解和應用缺乏足夠的熱情和動力。這部分人員保守的管理思維，不僅會限制大數據技術在教育管理工作中的深入應用，還會使高校在面對復雜多變的教育環境時，難以做出及時、準確的決策。

傳統的教育管理文化也在一定程度上阻礙了大數據技術的推廣和應用。在長期的工作實踐中，高校形成了一套相對固定的管理模式和流程，這些模式和流程往往過于依賴經驗和直覺，而忽視了數據的客觀性和準確性。因此，在大數據環境下，當需要借助數據來進行決策和管理時，部分管理者可能會感到無所適從，甚至產生抵觸情緒。管理文化的滯后性，也會影響大數據技術在高校教育管理工作中的有效應用，制約高校教育管理工作的現代化進程。

三、大數據視域下高校教育管理工作的優化措施

（一）打破數據孤島，強化數據整合能力

針對數據孤島現象，高校應采取有效措施打破部門間的數據壁壘，強化數據整合能力。首先，應建立一套統一的數據標準和規范。這套標準應涵蓋數據格式、數據編碼、數據質量等多個維度，確保各部門的信息系統能夠實現無縫對接，數據能夠自由流通。通過制定嚴格的數據交換協議和數據共享機制，高校可以設立一個高效的數據中心或數據倉庫，作為數據共享與整合的核心平臺。該平臺不僅負責數據的收集、清洗、整合與分析，還為各部門提供統一的數據接口，實現數據的實時共享與高效利用，從而徹底打破數據孤島，讓數據成為高校教育管理工作的有力支撐[4]

在數據管理和使用的協同機制方面，高校需要明確各部門在數據生命周期管理中的具體角色與職責。從數據的采集、存儲、處理到應用，每一個環節都應設立明確的責任主體和操作流程，確保數據的準確性、完整性和時效性。為此，高?？梢栽O立數據管理委員會或數據治理小組，由專人負責對數據資源的統一管理和協調。同時，還需要建立數據共享與協作的激勵機制，鼓勵各部門積極參與數據共享活動，以形成良好的數據共享氛圍。這不僅有助于提升數據的利用率和價值，還能促進各部門之間的溝通與協作，共同推動高校教育管理工作的創新發展[5]。

（二）加強數據安全防護，保障隱私權益

一方面，高校需構建堅固的數據安全保護機制。其可以運用尖端的數據加密手段，確保敏感信息在存儲及傳輸階段均經過加密處理，從而有效阻止數據在存儲過程和傳輸途中被未經授權訪問或惡意修改。同時，高校還需要部署高效的安全防護措施，如防火墻、入侵檢測系統、反病毒軟件等，以抵御來自外部的黑客攻擊、病毒入侵等安全威脅。此外，高校應實施定期的數據系統全面安全審計與漏洞探測措施，以迅速識別并糾正可能存在的安全薄弱點，維護數據系統的穩固性與防護能力。

另一方面，加強數據管理和使用流程的規范性建設至關重要。高校應制定嚴格的數據訪問和使用權限管理制度，明確不同人員對數據的訪問權限和操作范圍，防止內部人員濫用數據或泄露敏感信息。同時，建立數據使用審批機制，對數據的每一次使用都進行嚴格的審批和記錄，確保數據的合法合規使用。此外，加強對數據管理人員的安全培訓和意識教育也必不可少。高校應定期舉辦安全培訓講座、模擬攻防演練等活動，提高數據管理人員的數據安全意識和防范能力，使他們能夠熟練掌握各種安全技能和應急處理措施。

（三）提升數據分析能力，深化數據應用

在大數據視域下，高校教育管理工作的優化離不開數據分析能力的提升與數據應用的深化。首先，高校應加大對數據分析人才的培養力度，通過開設相關課程、舉辦培訓班、組織研討會等形式，提升教育工作者對大數據技術的理解和應用能力。同時，積極引進具有豐富數據分析經驗和專業技能的人才，為高校數據分析團隊注入新鮮血液。此外，還應鼓勵教育工作者與數據分析專家進行跨領域合作，共同探索數據分析在教育管理中的應用路徑；其次，高校應關注數據分析領域的最新發展動態，及時引進高效、準確的數據分析工具與平臺。這些工具和平臺能夠幫助教育工作者快速處理和分析海量數據，深入挖掘數據背后的規律和趨勢。同時，高校還應加強對數據分析工具的學習和培訓，確保教育工作者能夠熟練掌握并靈活運用這些工具；最后，高校應將數據分析結果廣泛應用于教學、科研、學生管理等多個領域，實現教育管理的智能化和精細化。例如，通過數據分析優化課程設置、改進教學方法、提升科研管理水平等。同時，高校還應積極探索數據驅動的教育管理新模式，如基于數據的個性化學習推薦、學生行為預測等，以進一步提升教育管理的效率和效果。

（四）培養數據意識，推動管理文化創新

針對數據意識薄弱和管理文化滯后的問題，高校應積極推動管理文化的創新和變革。首先，高校應加大對大數據技術的宣傳力度，通過組織專題培訓、開展學術講座、分享成功案例等方式，提升管理者對的數據技術的認知與興趣。同時，鼓勵管理者主動學習大數據相關知識，了解其在教育管理中的應用潛力，從而逐步轉變傳統的管理思維，增強數據驅動決策的意識；其次，高校應倡導開放、包容、創新的管理文化，鼓勵管理者勇于嘗試新技術、新方法。這要求高校領導層率先垂范，樹立數據驅動決策的理念，通過實際行動展示對大數據技術的重視和支持。同時，建立基于數據的決策機制，將數據分析結果作為決策的重要依據，使管理者在面對復雜多變的教育環境時，能夠更加科學、準確地做出決策。此外，還可以設立創新獎勵機制，對在大數據技術應用方面取得突出成果的管理者給予表彰和獎勵，激發管理者的創新動力；最后，在推動管理文化創新的過程中，高校還應建立完善的數據管理制度和規范。例如，明確數據管理的職責與權限，確保數據的準確性、完整性和安全性。具體而言，可以制定數據收集、存儲、處理、分析和應用的標準流程。建立數據質量監控和評估機制，定期對數據質量進行檢查和評估，及時發現并解決數據問題。

結語

綜上所述，大數據視域下高校教育管理工作的優化是一個系統工程，需要多方面的共同努力。打破數據孤島、加強數據安全防護、提升數據分析能力、培養數據意識等措施的實施，將有效解決當前高校教育管理工作中存在的問題，促進教育管理向智能化、細致化方向邁進。展望未來，大數據技術的持續進步與成熟將為高校教育管理工作開辟更為遼闊的機遇空間。

參考文獻：

[1]張鵬.基于大數據視域下高校教育管理工作的優化措施研究[J].吉林農業科技學院學報，2024，33（05）：34-37.

[2]常亮.大數據視域下高校教育管理工作優化路徑[J].湖北開放職業學院學報，2024，37（01）：164-165+168.

[3]郝一徽.大數據時代下高校教育管理工作優化措施分析[J]現代職業教育，2023，（15）：157-160.

[4]霍亞鵬.大數據時代下高校教育管理工作優化措施[C]//廣東省教師繼續教育學會.廣東省教師繼續教育學會第六屆教學研討會論文集（ += .泰國格樂大學；2023：4.

[5]劉泓伶，黎江.大數據視域下高職學生管理創新策略[J].公關世界，2024，（02）：115-117.

（作者單位：烏魯木齊職業大學）

（責任編輯：袁麗娜）