高職教育大數據現狀分析與思考

孫偉 丁永尚 朱東 何旭明

摘要：該文介紹大數據對高職教育的影響，分析高職院校應用教育大數據的現狀與面臨的問題，提出發展高職院校教育大數據的策略，給出具體的實施思路。

關鍵詞： 高職;教育;大數據

中圖分類號：TP311? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? 文章編號：1009-3044（2019）02-0089-03

1 引言

傳統高職教育的教學、管理、評價等各個方面是建立在經驗模式上，這已經不能適應動態監測分析、個性化學習、學習和精細化管理的需求。近年來，隨著信息技術的發展，大數據正在深刻地影響著各行各業，已經成為熱門的研究對象。現代高等職業教育中所產生的教育大數據涉及學生、教師、學校、企業等社會多個領域。高職教育大數據有自己的特殊之處，即數據規模較大、數據形式多樣、數據有周期性和時效性、數據的利用率不高[1]。如果能夠充分挖掘并加以正確使用，這些數據將成為現代職業教育變革的新生力量，將為高職教育決策和個性化教學提供支持，為招生和就業提供更為精準的服務、為教學評價提供更加全面精準的評價方式，最終實現優化高職教育的治理模式，提升教育決策的質量[2]，是一項非常值得研究的課題。

目前國內對高職教育大數據的研究基本是處在初級階段，已經產生的成果還不豐富，主要存在如何收集教育大數據、目前可以進行哪些研究、研究的瓶頸在哪里、如何突破這些瓶頸等一系列問題[3]。本文將在分析高職教育大數據研究現狀的基礎之上，探討如何解決目前所面臨的問題，給出自己的研究策略，為進一步利用大數據進行發展高等職業教育提供參考。

2 現狀與問題

2.1 高職教育大數據研究現狀

目前，在國內部分重點本科院校已經開展了教育大數據的研究并取得了一些成果，如西安交通大學建立了陜西省高等教育質量監管大數據中心并投入實際應用[2]，東北師范大學徐鵬等人對美國《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》報告進行了解讀和分析[4]。但針對高職教育大數據的所取得的成果還不是很多，在中國知網中按“高職教育大數據”為主題進行檢索，發現目前只有93篇相關文章，其中博士和碩士論文各1篇，而對“教育大數據”的檢索則為2310篇，由此可以看出，針對高職大數據的研究比例還是非常低的。

2.2 高職教育大數據應用時面臨的問題

目前，高職信息化過程中積累了一定規模的數據，散落于各職業院校的各個信息管理系統中，具備了開始進行研究的一些基礎條件，部分院校目前也開展了一些探索性的研究。

高職教育大數據有的研究有著自己的特殊之處，也面臨著一些與本科院校不同的問題。

（1）高職院校缺乏對教育大數據的認識和重視

當前，高職院校的管理者和許多一線的教師僅停留在討論大數據的階段，相對于本科院校而言，在思想上缺少對高職教育大數據的重視，對教學過程中所產生大數據的價值沒有充分認識，缺少自覺應用大數據促進高職教育改革和發展的意識，這必將影響高職教育大數據的普及和深入研究工作。

（2）數據之間的關聯性和有效性不足

高職院校在建設信息化過程中，因受認識、資金等原因，采取循序漸進的建設方法。在不同時期建設了圖書管理、教務管理、財務管理、學生管理、招生就業、后勤管理等不同的信息管理系統，但各個信息管理系統之間在數據庫設計、設計模式等各方面各自獨立，存在著“數據孤島”問題，看似數據量龐大，但關聯性不強，有效數據不足。

（3）數據資源數據不完整、不全面

目前，各高職院校在實際工作中還會產生許多非關系型數據，這些數據往往以紙質文檔和電子文件的形式存在，還有一些數據沒有被及時記錄和存儲、沒有得到合理的采集和處理，游離于管理者和研究者的視線范圍之外。現有數據往往只記錄了對各個特定管理系統相關的數據，在進行數據關聯分析時往往存在數據不完整、不全面的問題[4]。

（4） 高職教育大數據缺少宏觀上的規劃

目前，高職院校各部門往往出于工作需求和權限限制，只能對自己所負責系統的數據進行一些適度的分析，這種現象與現有的管理模式有關，數據分析人員往往因為沒有足夠的精力、受制于管理權限以及受科研技術水平等限制，不能進行全局性的、系統性的、專業性的跨系統分析，所得到的結果往往只是片面的和局部的，缺少對高職教育大數據的宏觀規劃。

（5） 科研力量薄弱、資金不足

相對于本科院校，高職院校在教育大數據的研究上往往存在著科研力量薄弱、資金不足等現實的問題，校內缺少專門從事大數據分析和挖掘的人員，一般是網絡中心或計算機專業的老師自行進行研究，在數據采集的過程中一般會存在權限不足、數據獲取量有限、信息管理安全問題。部分高職院校甚至沒有計算機專業，有些教師是在沒有資金支持的情況下開展研究工作的，在這些條件的限制之下，大數據的研究工作會受到很大的限制，要想取得成果也難上加難。

3 發展高職教育大數據的策略

3.1 高職教育大數據發展策略

在目前條件下，高職院校在開展教育大數據研究的工作，挖掘其中的價值，并應用于教育和管理工作，需要管理者和研究人員根據現有情況采取一定的策略循序漸進地開展。

（1）提高思想認識：高職教育的管理層和廣大教師要解放思想、與時俱進，摒棄傳統的教育觀念，建立現代信息技術教育思維意識，學習和掌握大數據先進信息技術，并將之運用到高職教育實踐中去。學校的管理者往往對學校的影響力巨大，管理者的思想上認識到位是開展大數據研究工作的重要一環。在管理者認識到位的前提下，人員配備、資金投入、數據資源獲取都將變得相對容易。要通過制定鼓勵政策、培訓交流、教學考核等措施，促進利用大數據技術進行數字化教學改革的實踐活動。要從思想意識和工作實際兩方面促進教師建立大數據教育觀念，要讓教師真正地認識到大數據教學改革的必要性和重大意義。

（2） 加強專業科研力量和資金的投入

專業的數據研究人員和充分的資金投入是高職教育大數據研究的基礎，通過引進和內部培養大數據研究人員，建設一定規模的科研團隊，并通過投入一定的資金對人員進行周期性的培養，可以保證研究的持續性和先進性。

（3）宏觀設計、長遠規劃

改變以管理為中心的思路，樹立數據為中心的建設思想，建立以數據為中心的一體化平臺，從宏觀上統籌考慮數據的一致性和共享問題，實現數據的互聯互通，以消除數據孤島。目前各院校的數據資源一般都是基礎性信息管理系統中積累的數據，基本都是姓名、學號及一些相對簡單的類型，格式比較單一，豐富性不足，各種數據資源之間關聯性不強，同一種數據在不同系統中上經常存在名稱、數據長度、數據類型的差異，人為增加了數據清理的難度。此外，對于一些數據分析需要的字段，如愛好、興趣、性格類型、專業特長等數據往往存在量化缺失的問題[5]。要想實現大數據管理的需求，需要進行良好的頂層設計，從宏觀上做好規劃，完善教師數據、學生數據、教學過程數據、管理數據，將高職院校的各種數據進行數字化、系統化的全面設計，同時考慮到擴展需求，才能滿足實際工作的需求。

（4）建立高職教育大數據聯盟

高職院校每個院校的數據規模往往不是很大，有時達不到“大數據”的級別，高職院校可以借鑒“全國一體化在線政務系統”和高校圖書館共享數據的模式，利用互聯網破除院校之間壁壘，建立高職教育大數據聯盟，實現數據資源共享，提高數據使用率，擴大數據規模，推動大數據研究工作的發展。

3.2 具體實施路線

鑒于各高職院校在發展教育大數據的步伐上差別巨大，建議基于以下實施路線，循序漸進的開展大數據的研究工作：

（1）圖書數據的研究：圖書管理系統基本上是各個院校最早建設和完成的信息化管理系統，有些省份有專業的公司統一開發并被廣泛地使用，如江蘇省高校的匯文圖書管理系統在高校中的普及率很高，系統規范化程度高，數據實現了互聯互通，并能在編目等工作上實現數據共享。圖書管理系統中所積累的數據規模大、時間跨度長、數據規范化程度高，易于數據清洗和分析使用。通過圖書管理數據的研究和分析，可以為圖書資源建設提供數據支持，同時達到學習和積累大數據研究經驗的目的，為后續研究打好基礎。

（2）教務數據的研究：教務系統中積累了學習情境中所產生的學生成績、教學計劃資料、教學過程數據，專業人員通過采用合理的方式采集、分析、評價這些學習情景中所產生的數據，可以實現學生學習效果分析、問題學生警示、教學效果評價、學生和教師用戶畫像、學生特征分析等多方面的工作，可以實現掌握和改善學習者的學習效果、改進教學過程等工作。同時教務數據是一個院校的核心數據資源，可與其他數據資源進行關聯研究。

（3）招生與就業數據的研究：招生數據的規模往往不是很大，數據形式相對單一，但往往是學生基礎數據的起點，實習與就業數據是學生數據的終點。通過研究招生數據可以分析生源地熱點地區、招生工作開展薄弱地區、各地區學生特點等。研究實習與就業數據可以分析出熱點就業區域、專業對口情況、專業設置合理與否、學生薪資情況等。

（4）學生一卡通數據：一卡通是串聯各系統的關鍵，學生的餐飲、門禁、考勤等許多數據都可以從中提取。

（5）教師數據的分析：教師數據的分析是一個比較敏感的問題，存在一定的限制，但管理者授權后可以獲得，這部分的數據往往涉及教務、人事、科研等各方面，在教學評價、教育能力考核等工作上可以提供豐富的數據支持。

（6）其他數據的采集與分析：高職院校中還可以對網絡日志數據、新聞數據、線下數據、文檔資料等進行收集和處理，這部分數據中有結構化、半結構化和非結構化等多種形式，數據處理工作需要投入大量的時間和精力，是教育大數據研究工作中難度較大的部分，一般需要專業數據分析人員提供長期的技術支持。

（7）建立大數據評價體系

高職教育大數據的研究是為了提升教學管理質量，評價是其中一個重要的驗證步驟。傳統評價是建立在經驗模型中，這會因個人經驗的差異而影響評價的結果。通過信息化手段將教學過程中的指標進行數字化，通過采集、清理、分析、挖掘建立標準化的數字化評價模型，最終建立基于教育大數據的評價體系，實現用數據說話，用數據管理和用數據決策的目標[6]。大數據評價體系一旦建立起來，將會更加容易量化和標準化，評價更加合理和可信，提高評價和決策的說服力。

4 結語

高等職業院校應該抓住大數據的發展機遇，結合院校自己實際教學以及學生的情況，突破傳統教育的束縛，積極進行改革，利用當前先進的大數據技術，創新教學形式，提高課堂教學效果，豐富教學內容，量化教學評價，提升高職教育水平。

參考文獻 ：

[1] 鄭亞娟，王忠東，邢雪峰.大數據環境下的高職教育改革[J].成人教育，2017，37（03）：67-69.

[2] 南旭光，張培.大數據驅動現代職業教育治理：價值邏輯、機制設計與制度安排[J].職業技術教育，2018，39（01）：27-32.

[3] 徐鵬，王以寧，劉艷華，張海.大數據視角分析學習變革——美國《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》報告解讀及啟示[J].遠程教育雜志，2013，31（06）：11-17.

[4] 李富.大數據時代世界產業發展的趨向及其對高職教育的影響[J].教育與職業，2015（18）：14-17.

[5] 安暉，安琳.我國工業互聯網的發展路徑[J].中國工業評論，2015（06）：54-58.

[6] 韓天學.大數據下“多元主體”的高職教育質量評估體系構建[J].職業技術教育，2015，36（07）：45-49.