大數據時代下高校信息化規劃思考

徐光明

摘 要 高校信息化正在經歷從數字化走向智慧校園的第三次變革浪潮，伴隨而生的是有著廣泛應用價值的海量數據。高職院校一邊是普遍面臨著對龐大而復雜的數據進行有效管理的挑戰，另一邊是在高校智慧化管理、人才培養質量全面觀測、辦學改革科學決策等需求數據支撐，對大數據進行有效管理的重要性和迫切性是突出的。因此，大數據已經是高校信息化規劃中必須也是必然要思考的問題，從信息數據庫設計的系統性、數據采集的科學性、數據挖掘的針對性、數據應用的具體性等結合。

關鍵詞 大數據 信息化規劃 高職院校 教育應用

中圖分類號：TQ611 文獻標識碼：A

隨著社會的數字化程度的不斷提升，數據已經成為了這個時代極為重要的產物，大數據憑借對海量數據的管理、挖掘與應用，在各行各業展現了強大的生產力。2011年5月，麥肯錫公司在《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿》報告中指出：“數據已經滲透到每一個行業和業務領域，逐漸成為重要的生產因素。”高職院校通過近十年來的信息化建設，在教務管理、招生管理、就業管理、后勤服務、教育評價、教學研究、資源支持等領域基本均已實現信息化系統管理，海量的教育數據已經形成并在每天不斷增長中，教育大數據時代已經悄然來臨。

1大數據與高校信息化數據

根據維基百科對大數據的定義為：大數據是指利用常用軟件捕獲、管理和處理數據所耗時間超過可容忍時間的數據集。麥肯錫將大數據定義為：無法在一定時間內用傳統數據庫軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。但無論哪種定義，業界基本都認為其具有4個顯著的特點，數據體量大、數據類型多樣化、處理速度快及價值密度低，商業價值高。

我國的高校信息化起步在上世紀80年代，到90年代起基本實現了高校的全面信息化覆蓋，從校園網絡走向數字化校園建設，到本世紀初，隨著云技術、物聯網等新興信息技術的出現，各高校正在從數字化校園走向智慧校園的第三次變革。歷經20多年的建設，高校在辦公管理、教務管理、招生管理、就業管理、人力資源管理、后勤服務、教育評價、教學研究、資源支持等領域基本均已實現全面的信息化系統管理，可以說，高校的日常運行基本是以各式各樣信息化系統為支撐的。而在這些系統運行的同時，每天都在產生了體量龐大、類型復雜的教育數據，應當說，這些教育數據是符合大數據特征的。2012年10月美國教育部發布了《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》（Enhancing Teaching and Learning through Educational Data Mining and Learning Analytics）報告，力圖通過教育大數據分析挖掘，促進“大數據”教育應用，從而為教育發展搶得先機。

2高校信息化建設的現狀與問題

應當說，海量的教育數據已經為應用大數據技術的提供了重要基礎，但大數據技術更為強調的是對數據本身的抓取、管理、分析與挖掘，這就對高校信息化建設中數據的采集、數據的關聯、數據的轉換、數據的存貯等等一系列數據管理有著很強的要求。反觀現有的高校信息化建設現狀，普遍存在一些共性的問題。

2.1系統覆蓋相對全面，但系統之間相對孤立

孤立的碎片化數據并非沒有價值，但廣泛關聯化的數據肯定會遠遠更有價值。大數據的一個重要功能就是尋找數據之間的關聯性，發現隱藏在大量細節背后的規律，依據規律，預測未來。我國高校信息化建設存在一個較為普遍的特點，即由多個以單一業務管理為功能目標的子系統組成一個龐大的信息化管理系統。客觀的講，從單一系統而言，各子系統功能強大，從系統數據而言，數據孤島現象卻嚴重，這就非常不利于進行數據的關聯性分析，開展數據挖掘。

2.2數據采集全面性欠缺，采集方式單一化

大數據猶如是在拼圖一堆拼圖碎片中尋找碎片之間的關系，在數據之間發現關聯性，這就是需要各種各樣的數據支撐，而就數據類型包涵了結構化數據與非結構化數據。從實際來看，我們現有的信息化系統保留的基本都是結構化數據，而即便是這些結構化數據，也多半是被人為“過濾”過的數據，即保留的是與系統業務處理流程高度關聯，直接參與或間接影響業務流程處理的數據，數據的實際采集率仍然較低。但也是可以理解的，這是以業務處理為設計本位的信息化系統必然的結果，因為數據的保存范圍，直接影響到系統的處理的效率。

2.3數據利用率較低，數據活性欠缺

數據本身價值度是有限的，但數據的應用價值潛力是無限的。大數據的一大功能就是猶如在沙灘上尋找黃金，挖掘數據中的潛在價值。按照原有的信息化開發思路下，數據是信息化系統管理的產物，而按照大數據的開發思路，信息化系統卻是數據采集的入口，兩種的不同思路，直接造成了數據的最終地位差距。所謂活性，也就是數據更新的頻率。一般而言，數據活性更高的數據集，蘊含更豐富的信息。大數據時代數據是重在使用，為了利用而盡可能的采集數據，不僅保證了采集的面，也保證了采集的頻率，確保的數據的活性。相對而言，目前的信息化系統對數據的實際利用率依然偏低，而基于業務處理為理念，還很難保證數據的活性。

3基于大數據的信息化規劃的注意點

3.1信息化規劃要全局統籌化

大數據需要對數據進行綜合性關聯處理，而數據的采集源往往是多源的，這就勢必會涉及到跨部門的數據聯動。因此，信息化建設規劃必須是要進行相對全局性的規劃，在學校層面建立大數據中心，由中心統籌進行信息化建設布局，打破數據孤島，一是有利于數據的最大化利用，二是有利于避免數據的重復性采集，三是有利于避免數據采集過程中的人為過濾，四是有利于數據采集的統一標準化。由此，才能實現數據在各系統間的流通與共享，為大數據應用提供最基本的數據基礎。而統一的數據中心建設，又有利于學校面向全社會的教育大數據二次挖掘的需求對接，實現校、企、政三方的共同研究與應用。

3.2數據的采集要具有科學性

從數據的類型來說，傳統的信息化系統所采集的基本是結構化數據，而事實上，在高校的日常活動中所產生的很大一部分數據其實是非結構化數據，這部分數據是目前采集極低卻又是富有高價值的數據。日常工作中接觸的文件、照片、視頻，都包含大量的數據，蘊含大量的信息。這一類數據有一個共同的特點，大小、內容、格式、用途可能都完全不一樣。以最常見的Word 文檔為例，最簡單的Word 文檔可能只有寥寥幾行文字，但也可以混合編輯圖片、音樂等內容。因此，必須建立統一的數據標準，這種標準應當包含了數據定義標準、分解標準、采集標準、存貯標準、傳輸標準、管理標準等等方面，只有統一化的標準，保證數據的可用性、全面性和可判斷性，才能實現采集的科學性。

3.3大數據要強化數據的挖掘

大數據的建設最終是為了實現數據價值的挖掘，只有通過對采集到的各種數據進行數據挖掘，尋找教育數據之間可能潛在的內在關聯與影響，實現賦予數據相關意義，才能使數據轉變為信息，而信息進一步經過分析和綜合，便會形成知識，知識經過運用與實踐，才上升到智慧層次，至此，數據才能真正被稱為富有價值。而當數據富有價值時，才能刺激數據的主動化采集，保障數據的活性，從而保證大數據技術的基礎可靠性，這是一個生生不息的循環。這就要求在大數據的應用層加大研究與投入，注重數據挖掘具體的應用設計，體現數據挖掘的意義與價值。如果說在整個信息化框架建設中，大數據層的建設是高校信息化的核心，那么大數據應用層的建設就發揮這個核心價值的關鍵窗口。

4大數據挖掘在高校教育中的應用思考

大數據研究專家舍恩伯格指出，大數據時代，人們對待數據的思維方式會發生如下三個變化：第一，人們處理的數據從樣本數據變成全部數據；第二，由于是全樣本數據，人們不得不接受數據的混雜性，而放棄對精確性的追求；第三，人類通過對大數據的處理，放棄對因果關系的渴求，轉而關注相關關系。

從個性化教育而言，個性化教育一直是教育者所關注并呼吁的，但個性化教育應當是建立在對學生個體特征認知的基礎上的，在大數據的支持下，可以通過監測、跟蹤收集學生過程中的各種學習行為信息，如學習時間、學習習慣、閱讀興趣等各類數據，為其建立學習數據檔案，通過對學習風格與技能狀態開展學習者特征分析，挖掘學生的個體乃至群體的學習模式，發掘其學習過程中的重要影響因素，為學生提供高質量、個性化的學習體驗，又能改進教育工作者的教學方式，完善和優化教學過程，為學生提供更富有個性的教育。

從科學決策的角度而言，大數據可以幫助人們站在時間軸上從發生的歷史中抽取規律的線索，預測未來的發展趨勢，站在時間點上，小到學生個體的微觀數據，大到國家高校整體的宏觀數據，發現教育內在的聯系，為教學與辦學中實際問題的解決，真正做到科學決策。反之，大數據為決策成效的科學評價提供了依據。大數據借助多維度、動態化的、客觀化的數據采集，依托評價模型，可以實現對決策成效的全過程跟蹤觀測，實施發展性評價。

從智慧服務的角度而言，大數據在客觀的行為數據中尋找潛在的規律，了解師生的潛在的教育學習生活習慣，為師生提供主動化、預先性、針對性的各種服務，如文獻資料的主動化推薦、后勤服務的主動化提醒等。

5結語

應當說，大數據的核心價值在于在多樣的或者大量數據中，迅速獲取信息的能力，為認知教育的內在關聯與規律提供了一個全新的視角。高校的信息化建設正在從傳統數字化管理走向智慧化管理，大數據關鍵技術的教育應用實踐，不僅探索了教學數據深層次的內在相關關系，更為教學辦學的決策的科學制定提供了有效的科學支持，推動教育教學的個性化改革，引領了發展的新方向。

參考文獻

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