大數據帶給高職院校的影響和挑戰

【摘 要】“數據驅動學校，分析變革教育”的大數據時代已經來臨，利用教育數據挖掘技術和學習分析技術，探索教育變量之間的相關關系，為教育教學決策提供有效支持將成為未來教育的發展趨勢。利用大數據提供的信息，高職院校可以更好地改善教學體制、專業建設、課程體系等，為學生的就業創造更好的條件。

【關鍵詞】大數據 教育 就業 專業建設

【中圖分類號】G647 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-4810（2014）35-0028-02

一 大數據的定義

社交媒體和移動設備的普及為海量數據做出了貢獻，這導致個人消費者和企業用戶在數據交互方式上的轉變。我們正在經歷信息的爆炸，不同類型的數據被存儲在云中，并跨越多種不同的系統，即我們所說的“大數據”。

如上所述，數據結構更加多樣化，圖像、視頻和文檔的比例占據了半壁江山。有數據顯示每年諸如郵件、視頻、微博、帖子、手機呼叫、網頁點擊等類型的非結構化數據增長率達到80%。大量的用戶行為信息記錄在這些數據中，互聯網營銷將在行為分析的基礎上，向個性化時代過渡。

對于學校而言，挑戰不是如何管理正在被創建的大量數據，而是如何管理不同層面的數據并進行有效分析，從而充分利用數據的價值，為教學系統產生深遠的影響，完成一個用戶行為分析的開放、主動、整合的過程。

二 大數據的影響

大數據的精確、全面、及時和“讓數據說話”，為教育開拓了新的發展空間。

1.大數據時代教師比任何時候都更接近發現真正的學生，讓教育工作者讀懂學生思維

學生的行為過程往往隱含著他們的思維特點，大數據可以捕捉這些特征，如學生在觀看教學視頻中暫停或回放情況；解題過程中答題時間、每題正確率等情況；學習上有哪些特點、缺陷、困難、偏好、規律等。然后，對其進行分析、挖掘，從中發現他們思維的特點和規律，幫助教師找到影響教育的真正因素。

2.大數據變革了教學的方式，讓教學走向精確化、科學化

現今，大數據的使用讓教學有了依據，將大眾教育精確化、科學化。在某門學科中難點的搜索情況、導致難點的原因，利用大數據都可以得到良好的解決。利用大數據，記錄學生成長過程，跟蹤學生學習的全過程，并可以提供每名學生基本情況、學習科目、測試成績，以及在每門課每個模塊的表現、強弱項等學生狀況報告。以此為基礎，系統還可以提供每個班級、學校、城市、省，甚至許多國家的教育基本信息。有了這些信息，教育管理者可以相互比較，找出差距，調整發展策略，教育也由原來粗獷的管理模式走向精細化、科學化的管理道路。

3.大數據帶來教學評價的改革

利用大數據，讓教學評價轉變為過程性評價，對學習過程進行實時監控、反饋和評價，及時發現和糾正學生的認知偏差。傳統教學中學生成績會呈現正態曲線分布，其主要原因是由于學生學習過程中出現了認知偏差無法得到及時糾正，進而形成積累，最后造成學生出現分層的現象。通過大數據的運用，教學系統可以讓成千上萬學生同時進行個性化學習。

三 大數據面臨的挑戰

1.就業方面

大數據可提供的預測數據包羅萬象，如勞動力供求和緊缺度、薪酬福利、離職率、失業率、勞動安全度、滿意度、年齡結構等分析數據。

針對高職院校來說，大數據提供給院校不同行業、不同崗位就業情況的現狀和未來的預測數據，提供企業資源配置和人力資源配備的現狀，并收集已就業人員所需的知識儲備和技能學習，從而更好地提升高職院校的就業率，使高職院校的教學更趨向于技能化，更好地為社會培養技能型人才。

第一，大數據利用網絡獲取相關的基本單位報表、產業活動單位報表、能源統計報表、財務狀況報表、國稅和地稅報表等，可掌握企業規模增減、營收增減、用工增減情況；了解各行業的實時景氣指數，由此預測未來各行業、各職業的人力資源需求趨勢。

第二，通過綜合分析不同行業、職業新增或減少就業崗位數、離職率及相應的薪酬福利變化、勞動力市場招錄成交時間，可預測行業、職業技術更新的活躍度、行業發展前景、勞動力供應緊缺度。

第三，通過綜合分析教育機構的學生錄取名冊、畢業生名冊、學生檔案，人事部門和培訓機構的職稱證書、技能證書發證記錄、機關事業單位人員名冊，各行業人員報表，社保機構的職工花名冊和社保繳費記錄、失業登記數據，地稅部門的納稅記錄，統計部門的勞動工資情況報表等，可以清晰定位每一位勞動者接受教育、步入職場、接受繼續教育、崗位變動、收入增減、職業轉移、職業發展、退出職場的完整軌跡。

2.專業建設

由大數據的綜合分析，可望得出未來若干年內各行業、各職業的數據，甚至是具體到崗位的人力資源供應缺口和過剩數據，高職院校可據此開設相關專業，學生和家長可據此選擇專業方向，在職者可據此學習新的技能，使勞動力儲備與需求匹配，減少因勞動技能供給與人力資源需求錯配而產生的結構性失業。

第一，高職院校應根據新的市場需求，重新定位信管專業的培養目標，合理定制人才培養方案和課程體系，并能有針對性地指導師資隊伍建設。

第二，為了提高學生的實踐能力，考慮擴大與企業和科研院所的合作，讓產、學、研三方深度融合、互惠發展。為了給學生創造更多研究、實踐的機會，可以針對某個合作企業的某些具體問題設立一些研究項目，組織學生在該企業的資助下開展研究。

第三，改善課程體系架構，為社會培養更有用的人才。課程體系架構仍可以依照基礎課、專業核心課和選修課三個模塊來設計，但在課程內容上應有所更新。基礎課程應以培養學生的基本技能、職業素養和語言能力為目標，一般在第一、二學期開設，包含專業基礎、相關學科的基礎理論課和語言類課程等。專業核心課以提高學生的專業知識、專業技能和增強實踐能力為目標，確保學生能熟練掌握一些在實際工作中用得到的專業技術技能。選修課主要是為了拓展學生的綜合能力和素養，或滿足學生的興趣愛好等。課程體系設計是一個系統工程，要整體協調，全局統籌，以技術、數量和業務為支撐，采用課堂講授和網絡學習相結合的教學模式，使高職院校的畢業生成為擁有合理知識結構的“厚基礎、高技能”的復合型人才。

第四，從學員結構、年齡結構、學歷結構和職稱結構等方面，為師資隊伍的培養與建設提供更加合理的方案。

四 有關思考

大數據不是指單個數據庫，而是數據庫的集合。將多個來源的數據庫集合起來，將多個不同類型的數據庫整合起來，傳統數據庫很難處理如此龐大復雜的數據資源。如一次考試的成績難以準確地評價一個學生的發展水平，但是結合態度、行為和背景因素，綜合學生的總體表現和其他因素就能較準確地對每個學生做出評價。所以數據庫的集成和共享是大數據研究首先要考慮的問題。

大數據需要專業研究，需要大機構的支持，需要政府、研究機構和專業數據分析公司的合作。政府負責提供數據或組織收集數據，研究機構負責設計研究框架和分析結果，專業數據分析公司負責軟件開發并提供數據分析模型方面的支持。這其中會涉及數據安全和存儲問題，因為大數據會涉及學生的個人信息，大數據可以重復利用，所以在合作中必須用合同的方式來確保學生個人信息的安全，不被用作商業用途，還要確定數據的存儲和維護，并對數據進行二次開發利用。這都是大數據在提供高職院校予以綜合分析的結果時所面臨和需要解決的問題。

參考文獻

[1]姜奇平.大數據時代到來[J].互聯網周刊，2012（2）：6

〔責任編輯：林勁〕