數字化背景下大數據應用技術專業與應用型人才培育模式的探索

摘要：為解決產教融合背景下高校教育管理中面臨的動態數據整合不足、決策支持滯后、資源匹配低效等現實問題，高校教育管理需與大數據分析技術深度融合，利用大數據技術對海量數據進行分析，挖掘隱藏在數據背后的潛在信息，從而為高校教育管理工作提供決策支持，推動教育模式創新與人才培養質量提升。文章基于高校創新產教融合教學管理模式的重要意義分析，提出基于大數據分析的融合路徑，旨在通過建立智慧課程學習平臺、建立統一接口的大數據管理系統、加快教育管理數據整合、優化教學資源配置等融合大數據分析與高校教育管理路徑，助力高等教育數字化轉型與高質量發展。

關鍵詞：產教融合；教育管理；大數據分析；教學資源優化配置

在數字化轉型與產業變革雙重驅動下，高等教育正經歷從規模擴張向內涵式發展的深刻轉型。產教融合作為國家深化教育改革、推進人才供給側結構性調整的戰略路徑，要求高校突破傳統教育管理的封閉性，主動對接產業需求，構建開放協同的育人生態。然而，在教育實踐中，高校教育管理仍面臨多重挑戰：第一，校企合作中產生的學情數據、產業需求數據、崗位能力數據呈現多源異構特征，傳統管理模式難以實現跨系統、跨主體的動態整合。第二，教育決策依賴經驗判斷，缺乏對海量數據的深度挖掘，導致人才培養方案與產業動態適配性不足。第三，教學資源配置存在滯后性，難以精準響應行業技術迭代與市場用人需求的變化。然而，隨著大數據技術的興起，為擺脫上述困境提供了全新視角，其通過數據采集、清洗、建模與可視化分析，幫助高校管理者實時捕捉學生學習行為軌跡、企業崗位能力圖譜及行業發展趨勢，實現教育管理從“經驗驅動”向“數據驅動”的范式躍遷。當前，盡管學界已關注到大數據在教育評價、個性化教學等場景的應用潛力，但在產教融合框架下，如何系統性構建教育管理與大數據分析的融合路徑，仍缺乏理論模型與實踐范式的整合性探索。本研究以產教融合為背景，聚焦高校教育管理數字化轉型的核心訴求，通過構建“數據互通-智能分析-決策優化”的融合框架，旨在破解多主體協同中的數據壁壘與決策盲區，為重構“教育鏈-人才鏈-產業鏈”閉環提供方法論支撐，助力高校在動態調整課程體系、優化資源配置、完善質量評價等方面形成科學化、精準化的治理模式，最終達到為教育現代化與區域經濟高質量發展注入新動能目標。

一、高校創新產教融合教學管理模式的重要意義

在產教融合戰略驅動下，各高校積極創新教學管理模式，旨在通過構建校企協同的治理體系，驅動教育資源的動態配置與精準供給，以增強高校治理能力、優化配置教學資源、助力教學育人工作質量提升。

（一）增強高校治理能力

產教融合教學模式以立德樹人為根本，立足產業需求與教育規律的深度耦合，重構高校教學管理的底層邏輯，通過構建“需求牽引-能力導向-動態迭代”的治理框架，推動教育供給側結構性改革。從育人角度看，產教融合依托校企共建的實踐教學平臺，將行業技術標準、崗位勝任力模型轉化為模塊化課程體系，通過項目化教學與情境化考核，實現知識傳授、技能訓練與職業價值觀培育的三維統一；從治理層面看，產教融合教學模式通過建立產教資源協同配置機制，運用大數據技術分析區域產業鏈人才缺口圖譜，動態調整專業設置與培養方案，形成“產業需求預警-教學標準更新-質量反饋閉環”的螺旋式優化路徑。這種雙向互嵌的創新實踐，不僅催生了“課程思政+產教融合”的協同育人新范式，更通過引入企業導師評價、行業認證標準等多元質量監測工具，促使教學管理制度體系向規范化、彈性化轉型，最終構建起具有產業適應性的現代教育治理生態，為高等教育內涵式發展提供持續動能。

（二）優化配置教學資源

在產教融合戰略驅動下，高校教學資源配置呈現出“多元主體協同、產業需求導向、動態優化調整”的新特征。從資源配置主體來看，通過構建“高校主導、企業參與、行業指導”的三方協同機制，可實現教育鏈與產業鏈的資源共享。具體而言，通過建立產業教授聘任制度和教師企業實踐制度，形成了“雙師型”教師隊伍的培養體系；在課程資源開發方面，基于工作過程系統化理念，校企共同開發項目化課程和活頁式教材，確保教學內容與職業標準對接；在實踐資源配置方面，按照“共建、共管、共享”原則建設產教融合實訓基地，引入企業真實生產環境和技術標準，打造“教學工廠”式實踐教學平臺。這種資源配置模式不僅提高了資源使用效率，更通過建立資源使用績效評價機制，實現了資源配置的持續優化，為培養高素質應用型人才提供了有力保障。

（三）助力教學育人工作質量的提升

產教融合模式下，高校通過校企協同育人機制，高校能夠精準把握產業發展趨勢和人才需求動態，從而優化專業設置與課程體系。這種創新型教學管理模式突破了傳統教育的局限，實現了產業鏈與教育鏈的有機銜接，使學生在理論學習中融入實踐認知，在技能訓練中強化專業素養；此外，通過將行業標準引入人才培養全過程，重點培養學生的職業勝任力和創新實踐能力。學生通過參與企業真實項目，深化專業知識應用，以提前適應職場環境，提升崗位適應能力，從而縮短學生從校園到企業的過渡期，使其成長為兼具理論功底和實踐能力的復合型人才。

（四）促進教育公平

教育公平不僅是社會公平的重要體現，更是高等教育管理模式創新的終極目標。在數字化浪潮推動下，教育公平實現路徑正經歷革命性變革，其核心目標是借助區塊鏈技術構建去中心化資源分配系統，實現全國高校實驗室設備、科研數據的智能調配，使中西部院校能實時調用東部高校閑置的精密儀器，徹底打破傳統物理空間限制，縮小不同地區高校的教育資源差距，讓天山腳下的學子能同步參與沿海名校的前沿課題研討。創新高校教育管理模式，可實施多樣化招生政策和獎學金制度，建立基于區域發展差異的動態錄取機制，對鄉村振興重點縣考生實施梯度降分政策，同時配套“鄉村振興專項獎學金”，運用大數據技術精準識別低收入家庭學生，建立“智能助學金”系統，實現從學費減免到生活補貼的全鏈條保障。此外，通過搭建產教融合區塊鏈平臺，將新疆農業大學的棉花育種研究、哈爾濱工業大學的航天材料開發等特色項目與企業需求智能匹配，形成跨地域協同創新網絡，以進一步縮小區域差距，并催生出新型知識生產模式，為國家戰略發展培育出兼具地域特色與全球視野的復合型人才。

二、產教融合背景下高校教育管理與大數據分析的融合路徑

大數據時代下，探索產教融合背景下高校教育管理與大數據分析的融合路徑是優化教學成果、提高教學質量以及推動教育事業發展的重要目標。在高校教育管理中，大數據在高等教育管理中的表現形式如圖1所示。

基于大數據在教育管理模式中的應用與體現形式，本文提出樹立大數據教育管理理念、構建智慧課程學習平臺、建立統一接口的大數據管理系統、加快教育管理數據整合、優化教學資源配置等融合大數據分析與高校教育管理路徑，助力高等教育數字化轉型發展。

（一）樹立大數據教育管理理念

在數字化轉型浪潮中，高校教育管理模式創新不僅要求技術層面的升級，更需要從管理哲學層面實現根本性轉變，樹立大數據教育管理的理念，通過部署智能感知網絡，實時采集教學全場景數據，包括課堂互動熱力圖、實驗室設備使用頻次、圖書館資源借閱軌跡等多元信息。在此基礎上，建立校級教育數據中臺，整合教務、學工、科研等12個業務系統的數據流，形成完整的教育管理數字孿生體。具體而言，可組建由教育學家、數據科學家和行業專家構成的交叉型分析團隊，開發教育管理專用算法模型；同時，構建預測性管理機制，運用機器學習技術分析近五年學生發展數據，提前識別可能面臨學業困難的學生群體，實現精準干預；最后，建立決策反饋閉環系統，通過對專業設置、課程體系等管理決策的實施效果進行持續追蹤評估，不斷優化決策模型，以有效提升決策科學性，推動高校教育從經驗型管理向智慧型治理過渡。

（二）構建智慧課程學習平臺

在高等教育信息化發展浪潮中，智慧課程學習平臺的構建正成為推動教學模式變革的重要引擎。這種基于大數據技術的現代化學習平臺，通過深度融合信息技術與教育教學，不僅重塑了傳統的知識傳授方式，更為師生搭建了一個智能化、個性化的新型學習空間。其核心價值在于打破時空限制，實現教育資源的優化配置和學習過程的精準管理，為高等教育的質量提升提供了技術支撐。高校應將各學科優質教學資源進行結構化處理，轉化為包括電子教材、高清課程錄像、三維虛擬實驗等多種數字化形態，并通過云存儲技術實現資源的統一管理和智能調度，通過采集和分析學生的登錄頻次、視頻觀看時長、測試成績等多維數據，運用數據挖掘技術建立學習行為模型，為每位學生定制個性化的學習路徑，并實時反饋學習效果，形成教與學的良性互動閉環。國內多所頂尖高校已在這一領域取得突破性進展。以北京大學“北大慕課”平臺為例，該平臺不僅匯聚了全校各院系的精品課程，還創新性地引入了智能答疑系統和學習預警機制，通過對海量學習數據的實時分析，教師可以準確把握班級整體學習狀況和個體差異，及時調整教學節奏和內容難度。與此同時，復旦大學建設的“智慧學習中心”平臺則更進一步，將線上學習與線下課堂深度融合，實現了課前預習、課堂互動、課后復習的全流程數字化管理。

（三）建立統一接口的大數據管理系統

在數字化轉型背景下，為實現高校教育管理現代化目標，需建立智能化的教育數據中樞平臺，通過構建標準化數據采集、存儲和分析體系，以有效整合分散在各個業務系統的教育數據，為學校管理決策提供全方位的數據支撐，不僅有效解決長期存在的數據壁壘問題，更通過深度數據挖掘釋放了教育數據的潛在價值。教育數據中樞平臺建設需從基礎設施、數據處理、應用服務、科研管理四個層面系統推進。在基礎設施層面，采用云計算架構搭建統一的數據倉庫，制定規范的數據接口標準，實現教務系統、工學系統、科研管理系統等各類業務平臺的無縫對接；在數據處理層面，建立數據清洗、格式轉換、質量校驗等完善的數據治理機制，確保多源異構數據的準確性和一致性；在應用服務層面，開發智能分析模塊，運用機器學習算法對海量教育數據進行深度挖掘，發現數據背后的規律和趨勢。以浙江大學為例，該校建設的“智慧教育數據中臺”實現了全校28個業務系統的數據貫通，日均處理數據量超過500GB。同時，該平臺不僅能夠實時監測教學運行狀態，還可以通過分析歷史數據預測教學質量趨勢，通過追蹤學生選課記錄、課堂表現、作業完成度等多維數據，自動識別可能存在學習困難的學生，并及時向教師推送預警信息；在科研管理方面，教育數據中樞平臺通過整合項目申報、經費使用、成果產出等數據，為科研績效評估提供了客觀依據。

（四）加快教育管理數據整合

產教融合背景下，高校教育管理數字化轉型的關鍵在于打破數據孤島，實現教務系統、學生管理系統、圖書館系統等跨系統數據的深度融合。首先，高校需要構建標準化的數據治理體系，通過制定統一的數據編碼規則和元數據標準，對來自不同業務系統的學生基本信息、課程數據、成績記錄、借閱信息等關鍵字段進行規范化處理。例如，采用國際通用的LOM（學習對象元數據）標準對教學資源進行描述，確保不同系統間的數據可識別、可交換。同時，引入數據清洗技術，通過去重、糾錯、補全等操作，消除數據冗余和不一致性，提升數據質量。其次，建立基于大數據技術的智能數據集成平臺，利用ETL（抽取-轉換-加載）工具實現多源數據的自動化采集與轉換。同時，通過部署數據中間件，打通各業務系統的API接口，實現數據的實時同步與更新。最后，落實數據整合，通過構建學生全息畫像、教學質量監測儀表盤等可視化分析工具呈現整合后的數據，幫助管理者從宏觀層面把握辦學情況，以更準確地識別學業困難學生，及時開展精準幫扶。

（五）優化教學資源配置

要想借助大數據分析精準優化教學資源配置、提升教學成效，高校應構建教學資源智能調配系統，依托多維數據采集網絡，實時獲取包括課堂出勤率、設備使用頻率、實驗室預約情況等關鍵指標，為資源調配決策提供數據支撐，從而實現從經驗型管理向數據驅動型管理的轉變。具體實施過程中，要建立教學資源數據庫，對師資力量、教學場地、實驗設備等資源進行數字化建模。同時，通過機器學習算法對歷史教學數據進行分析，精準識別不同時段、不同學科的資源需求規律。例如，系統可根據歷年選課數據預測熱門課程規模，自動匹配相應的教室資源和師資配置。在實驗室管理方面，智能預約系統能根據設備使用記錄優化排期，避免資源閑置或過度使用。除此之外，還應通過實時監測教學運行狀態，當出現突發性需求變化時，系統可快速生成資源調配方案，啟動應急響應機制，協調網絡帶寬和服務器資源，保障教學質量持續改進。

三、結語

總之，大數據時代為高等教育管理創新開辟了新路徑，這種變革不僅是技術層面的升級，更是教育治理模式的深層次轉型，尤其隨著人工智能、云計算等技術的深度融合，高校管理將呈現決策科學化、服務個性化、管理智能化三大特征，即依托數據建模實現精準施策、通過學情分析提供定制化培養方案、借助物聯網技術構建智慧校園生態，最終實現提升人才培養適切性和高校社會服務能力目標，為創新型國家建設提供堅實的人才支撐和智力支持。

參考文獻：

[1]賈強，張鑫豪，劉曉東，等.地方高校“科教+產教”雙融合人才培養模式的實踐研究[J].工業和信息化教育，2025（04）：43-45.

[2]孟杰，劉慧.大數據背景下高校教育管理的創新路徑分析[J].湖北開放職業學院學報，2025，38（06）：1-3+7.

[3]龔彩云.新時代背景下高校產教融合教學管理實踐[J].哈爾濱職業技術學院學報，2025（01）：41-43.

[4]葉超.基于數據挖掘技術的學生管理數據分析—以溫州職業技術學院晚歸數據為例[J].科技創新與應用，2020（15）：189-190.

[5]張丹.如何應用大數據對高校人事管理模式進行改革[J].科學咨詢，2020（10）：97.

[6]李丹丹.新媒體時代高校輔導員工作創新路徑探究[J].新聞研究導刊，2023，14（13）：74-76.

[7]張無忌，潘軍可.大數據時代高校思想政治教育創新路徑研究[J].佳木斯職業學院學報，2023，39（06）：25-27.

[8]付沙，肖葉枝.大數據視域下高校繼續教育管理與發展創新研究[J].教書育人（高教論壇），2024（33）：54-56.

[9]王鳳智.大數據背景下高校教學管理的對策分析[J].秦智，2024（04）：175-177.

[10]王靚.基于大數據時代高校學生教育管理工作個性化分析[J].知識文庫，2022（15）：124-126.

（作者單位：陜西國防工業職業技術學院）