大數據時代高校教育管理工作存在的問題及對策

在大數據時代的背景下，高校教育管理工作面臨著前所未有的機遇與挑戰。伴隨信息技術的迅猛發展，各種數據資源的廣泛應用為高校管理者提供了深刻洞察與決策支持。然而，如何有效利用大數據提升管理效率、優化資源配置、推動個性化教育，將成為高校亟待解決的重要課題。這不僅要求高校具備先進的數據分析能力，還需關注數據安全、質量和管理人員素養等多方面問題。

本文旨在探討大數據在高校教育管理中的重要性，以及高校在數據應用過程中所面臨的種種問題。同時，通過分析各種可行的對策，力求為高校教育管理的數字化轉型提供科學指導。

一、大數據在高校教育管理工作中的重要性

（一）提高決策效率與準確性

在高校教育管理工作中，大數據的應用正日益顯現出其重要性，特別是在提升決策效率與準確性方面。通過對海量數據的分析，高校管理者能夠獲得關于學生學習狀況、教學效果、課程設置等多個方面的深入洞察。大數據使得高校能夠快速獲取實時數據，幫助管理者在面對復雜的教育環境時做出及時決策。例如，通過數據分析，學校可以識別出哪些課程受歡迎，哪些課程需要改進，進而對教學資源進行合理配置，確保教學質量不斷提高。

借助預測分析技術，高校能夠通過歷史數據預測學生的學習趨勢和行為，制定出更加精確的招生、培養和評估策略。這一過程不僅降低了決[1]策的風險，還提升了管理的科學性和有效性 。

（二）優化教育資源配置

大數據在高校教育管理中扮演著越來越重要的角色，特別是在優化教育資源配置方面。通過對各類數據的深度分析，高校能夠全面掌握教育資源的使用狀況，實現資源的高效配置與利用。

大數據分析能夠幫助學校深入了解學生的需求與學習習慣，識別出不同群體的特征。通過收集和分析學生的學習成績、選課情況、出勤率等數據，管理者可以更精準地判斷哪些課程和教學資源最受歡迎，優化課程設置，確保資源得到合理分配。

基于數據監測，學校可以有效識別教育資源分布的不均衡問題。例如，一些區域的教學設施落后于其他區域，或者某些學科過于集中而導致資源浪費。通過大數據，管理者能夠更加科學地調整資源配置，確保每個院系或專業都能獲得足夠的支持，提升整體教育質量。大數據還支持高[2]校進行預測分析，以提前識別潛在問題

（三）促進個性化教學與學習

大數據在高校教育管理中具有重要作用，特別是在促進個性化教學與學習方面。通過對學生學習行為、成績和興趣等多維度數據的收集與分析，高校能夠為每位學生量身定制個性化的學習路徑和教學方案，提高學習效率和學習效果。大數據能夠深入分析學生的學習習慣與偏好，幫助教育工作者理解不同學生的需求。例如，通過分析在線學習平臺上的學習數據，管理者可以識別出哪些學生在某些學科上表現優異，哪些學生存在學習困難。這種精準的數據分析使得教師能夠為學生提供更具針對性的輔導，及時調整教學策略。

借助數據分析，高校能夠在課程設置上提供更大的靈活性，支持學生根據自己的興趣和職業發展方向選擇課程。這不僅能夠提升學生的學習動力，也使得教育更加符合現代社會對人才的多樣化需求[3。

二、大數據時代高校教育管理工作存在的問題

（一）數據安全與隱私保護問題

隨著數據的廣泛收集與使用，高校不僅積累了大量關于學生、教職員工和校務的敏感信息，同時也面臨潛在的安全威脅和隱私泄露風險。學生和教職員工的個人信息，如姓名、身份證號碼、學業成績，以及健康記錄等，應該受到嚴格保護。然而，由于數據管理制度的不完善，以及技術防護措施的缺乏，這些信息很容易成為網絡攻擊的目標。一旦發生數據泄露，將對個人隱私和學校聲譽造成嚴重影響。

數據的合法合規使用也是一大挑戰。高校在收集與分析數據時需遵循相關法律法規，如《個人信息保護法》。一旦違規，不僅會帶來法律責任，還影響到學校的正常運作和信譽。隨著技術的快速發展，保護數據安全的手段和技術必須不斷更新。

（二）數據質量與標準化不統一

在大數據時代，高校教育管理工作面臨著數據質量與標準化不統一的問題，這成為有效決策與管理的重要障礙。首先，由于數據來源的多樣性和復雜性，高校在收集學術成績、出勤情況、課程設置等數據時，往往缺乏統一的標準。這導致數據的格式、內容和準確性存在差異，使得數據整合與分析變得困難，影響決策的有效性。

數據質量問題常常表現為數據的完整性、準確性和時效性不高。部分高校在數據錄入和更新過程中，由于人為錯誤或系統問題，導致數據不準確或缺失。這不僅影響了管理者對學生表現的全面了解，也導致資源的錯誤配置。

（三）管理人員數據素養不高

在大數據時代，高校教育管理工作面臨管理人員數據素養不高的問題，這嚴重影響了教育管理的效果和決策的科學性。首先，許多高校的管理人員缺乏必要的數據分析技能，無法有效解讀復雜的數據集。這導致數據利用效率低下，難從中提取有價值的信息以支持決策和改善管理流程。

數據素養不高還體現在對數據管理工具和技術的知識有限。隨著技術的迅速發展，許多管理人員對新興的數據分析軟件和平臺不夠熟悉，無法充分利用科技手段進行數據處理與分析。這種技術上的短板，直接影響到管理人員的工作效率和決策的及時性。數據素養不僅是技術能力，還[4]包括對數據倫理和隱私保護的理解

（四）數據分析應用能力不強

雖然高校積累了大量的數據資源，但缺乏專業的數據分析人才和團隊，導致這些數據未能得到有效利用。許多管理人員對數據分析工具和技術的不熟悉，使得數據的轉換與解讀過程變得低效，限制了對關鍵問題的深入洞察。

數據分析能力不強使得高校在進行多維度分析時面臨困難。例如，在評估教學效果或學生表現時，管理者無法綜合考慮多種影響因素，導致決策的不準確及盲目性。這不僅影響學校的教育質量，還延誤教學改革與資源配置的時機。

三、大數據時代下高校教育管理工作問題的解決對策

（一）加強數據安全與隱私保護

1．完善法律法規體系

在大數據時代，高校教育管理工作面臨著數據安全與隱私保護的重大挑戰。為了解決這些問題，必須完善法律法規體系，從制度上保障數據的安全性和隱私保護。高校應該制定和實施詳細的數據保護政策，確保所有涉及數據收集、存儲、處理和共享的環節都有明確的法律依據和合規要求。這些政策應涵蓋個人信息收集的合法性、處理的透明度，以及用戶的知情權與隱私權等內容，以增強數據處理過程中的法律合規性。

建議高校參與國家及地方政府的數據保護法規的制定和更新，確保所實施的政策貼合實際需要，并能夠有效應對新興的技術與安全威脅。此外，高校也應定期開展數據安全與隱私保護方面的法律培[5]訓，提高師生對相關法規的認知和遵守意識 0

2.建立健全數據安全管理制度

高校應制定全面的數據安全管理政策，明確數據分類、分級管理及安全責任，確保每一類數據都有對應的保護措施。通過建立數據使用和訪問的權限管理機制，限制未經授權的訪問，從根本上降低數據泄露的風險。

定期開展數據安全風險評估和審計工作，及時識別潛在的安全漏洞和威脅，并根據評估結果不斷優化管理措施。此外，高校應設立數據安全專責部門或團隊，負責數據管理制度的落實及相關操作培訓，確保所有教職員工了解并遵循數據保護標準。

（二）提升數據質量與標準化

1.制定統一的數據管理標準

高校應建立一套系統化的數據管理標準，包括數據采集、存儲、處理和共享的規范。這些標準應涵蓋數據格式、命名規則、數據類型及數據字段的定義，確保各部門在數據管理過程中遵循統一的規范，提高數據的一致性和準確性。

建議高校在制定數據管理標準時，廣泛征求各相關部門與專業人員的意見，確保標準的科學性與適用性。同時，要結合新興技術的發展，加強對數據標準的持續更新，及時反映教育管理的實際需求和技術變化。此外，要加強對師生及管理人員的數據管理培訓，提升其對數據質量和標準化的認知。

2.加強數據維護與監控

在大數據時代，為了提升高校教育管理工作中數據的質量與標準化，加強數據維護與監督是至關重要的措施。高校應建立專門的數據維護團隊，負責定期對數據進行核查和更新。通過定期的數據審計，可以及時發現數據錯誤、重復和缺失等問題，確保數據的準確性和完整性[。各高校應引入數據質量監控工具，自動化監測數據的有效性和一致性。

同時，制定明確的數據管理責任制度也是必不可少的。每個部門和相關人員應對其負責的數據質量進行監督，確保數據錄入、存儲和共享過程中的規范操作，提高數據維護的責任感。針對數據維護與監督的培訓不可忽視。為教職員工提供必要的數據管理知識和技能培訓，使其理解維護數據質量的重要性，在日常工作中自覺遵守數據管理標準。

（三）提升管理人員的數據素養

1.開展有針對性的培訓活動

高校應根據管理人員的不同崗位與職責，設計有針對性的培訓課程，涵蓋數據分析、數據管理工具使用、數據隱私與安全等核心內容。這可以幫助管理人員掌握必要的技能，提升其在復雜數據環境中的應對能力。

可以邀請數據科學領域的專家或行業內的成功案例分享者舉辦講座與實踐指導，為管理人員提供最新的行業動態與實用技巧。同時，通過模擬案例訓練，讓管理人員在實際操作中鞏固所學知識，以提高其解決實際問題的能力。高校還應鼓勵管理人員參加外部培訓和專業認證，拓寬視野，提升自身數據素養。

2.建立持續學習機制

在大數據時代，提升高校教育管理人員的數據素養，需要建立持續學習機制，以適應不斷變化的數據環境和技術發展。高校應鼓勵管理人員制定個人學習計劃，結合自身的工作需求，選擇合適的學習資源和渠道，如在線課程、專業研討會和行業峰會等，以不斷提升數據相關技能。

建立學習交流平臺是至關重要的。高校可以構建內部知識共享平臺，鼓勵管理人員分享學習經驗、數據應用案例和最佳實踐，為相互學習創造良好氛圍。同時，定期組織各類交流活動，如工作坊、座談會等，促進不同部門之間的溝通與協作，增強數據應用能力。

（四）強化數據分析的應用能力

1.投資先進的數據分析工具

高校應評估現有的數據分析需求與管理目標，選擇適合的分析軟件和工具，以滿足不同部門和崗位的具體需求。例如，數據可視化工具、統計分析軟件和機器學習平臺等，能夠幫助管理人員更直觀地理解數據趨勢、發現潛在問題和制定決策。

培訓內容應包括工具的基本操作、數據處理方法，以及分析模型的應用等，提升其在數據分析過程中的獨立操作能力。此外，高校應建立支持數據分析的基礎設施，如高效的云計算環境和數據存儲系統，以確保數據分析工作的順利開展。定期評估數據分析工具的使用效果，并根據反饋進行調整和升級，確保工具的持續適應性。

2.吸引和培養數據分析人才

高校應建立具有吸引力的人才引進政策，提供具有競爭力的薪酬和職業發展機會，吸引優秀的數據分析專業人才加入。同時，高校可以通過與企業合作，開展實習和項目合作，豐富數據分析人才的實踐經驗，不斷增強他們對教育管理的理解和應用能力。

高校應設立針對數據分析的專業培訓和發展計劃，為現有員工提供系統的學習與提升機會。通過組織專業課程、講座、研討會等形式，提高管理人員的數據分析技能，使其更好地適應快速變化的教育數據環境。高校還應營造良好的數據文化氛圍，鼓勵數據驅動的決策和創新。

結束語

在大數據時代，高校教育管理工作面臨著眾多挑戰，同時也擁有前所未有的發展機遇。通過有效地應用大數據，不僅可以提升決策效率與準確性，優化教育資源配置，還能促進個性化教學與學習。然而，數據安全與隱私保護、數據質量與標準化、管理人員數據素養，以及數據分析應用能力等問題，嚴重影響了高校的教育管理效果。

為了解決這些問題，高校應采用一系列針對性的對策。首先，改進數據安全管理和隱私保護政策，以確保數據的合法合規使用。其次，建立統一的數據管理標準，提高數據的質量和一致性。此外，通過開展系統性的培訓，提升管理人員的數據素養，推動建立持續學習機制，確保他們能夠不斷適應新技術的發展。

參考文獻

[1]董為晉.基于智慧校園構建的高校教育管理優化策略研究[].科教導刊，2024(36):14-16.

[2]王和麗.大數據環境對高校教育管理信息化改革的影響研究[].吉林農業科技學院學報，2024，33(6):32-35.

[3]吳亞林.大數據時代下高校學生教育管理模式轉變與應對策略[].科技風，2024(34):31-33.

[4]孫奕鶴.大數據技術下高校輔導員學生管理工作研究[J].市場瞭望，2024(22):133-135.

[5]孫玉紅，李長艷.大數據技術視域下高校教育管理工作優化策略[].數字經濟，2024(Z2):83-85.

[6]林達.數字化改革背景下高校教育管理模式改革與創新路徑研究[.高科技與產業化，2024，30(9):128-130.

作者簡介

韋寬婷（1989—），女，漢族，人本科。研究方向：教育學。

鄧思曉（1994—），男，漢族，廣西扶綏人助教，本科。研究方向：教育學。