大數據時代下職業教育管理變革探析

薛東亮

一、教育大數據與大數據思維

隨著大數據時代的到來，大數據理念與思維正在滲透到人類社會的各個方面，其獨有的預警性、差異性、共享性與動態性給教育管理的變革帶來了巨大的挑戰。黨的十八屆五中全會明確提出“實施國家大數據戰略”[1]。高校是國家科教興國、人才強國戰略的重要力量，在大數據浪潮中也必然承擔起參與者與推動者的作用。針對目前我國職業院校教育管理存在的問題，圍繞教育現代化的要求以達到優化教育管理模式、加強辦學能力的目標，在借鑒國外一流大學大數據教育管理經驗的基礎上，研究我國職業院校大數據教育管理的發展對策、發揮大數據教育管理的優勢是非常重要的。

最早提出大數據概念的麥肯錫先生在他的研究報告中將大數據定義為“傳統數據庫軟件無法抓取、存儲、處理的規模巨大的數據集”。大數據旨在通過分析海量的數據從而發掘數據背后的隱藏的關系，也就是將數據提煉為信息，將信息升華為知識，利用提煉出的知識來指導最終的決策與行動[2]。對于教育領域而言，職業院校教育中產生的大數據主要分為兩類。

首先，從于國家層面而言，眾多院校云集必定產生大量的學?；拘畔?、學校建設、教育經費投入、基礎設施建設等數據，這些數據隨著學校的發展而持續增加，形成了龐大的教育基礎數據庫，在很大程度上直接反映當下職業院校發展現狀。

其次，從職業院校自身而言，校方的大量信息平臺與系統，諸如學生一卡通系統、圖書館系統、教務系統、畢業設計系統、就業系統等等匯聚了大量的數據，這些數據反映了學生的學習生活規律，并且具有真實性，為職業院校推進教育管理變革提供了有力的數據基礎。通過對大數據技術挖掘、分析、決策，可以構建更加人性化、個性化的管理與服務模式。這不僅可以提升管理與服務水平，還能促進決策者的管理創新，形成良性循環，從而推動教育管理的發展[3]。

大數據思維通?？梢愿爬檎w性思維、概率性思維與相關性思維。大數據時代最典型的一個特征就是使收集并處理更大規模的數據成為可能。職業院校將有能力把各個信息平臺收集到的數據進行并向分析，更加全面地了解學生群體的行為或個性特點，形成對學生群體的整體性認識。但由于數據來源于各個信息平臺系統，難免存在數據不精準，或者大量數據混雜而無從分析的情況[4]。概率性思維則接受誤差、放棄絕對的精準，把控數據表現出的宏觀規律，從而得到整體的規律預測。相關性思維強調數據間的潛在聯系，通過對現象之間相關度的把控，推斷數據的規律性特征。基于大數據思維，教育管理者將會有更大的主觀能動性去關注研究對象的特征，從而提高其教育管理的決策力。

二、大數據下職業教育管理現狀

經歷了多年的教育信息化發展后，國家出臺的“985工程”“211工程”“雙一流計劃”等有力地推動了高校教育管理信息化和創新改革的進程，在大數據教育管理方面也取得了一些矚目的成績。高校CIO制度（首席信息官）的初步建立就是一個很好的嘗試，教育部科技發展中心2015年發布的調查結果顯示，60%的211高校、60.8%的普通高校以及半數的職業院校都有自身的信息化發展規劃，83%的院校建立了信息化領導小組，負責領導組織并對校園信息化建設等重大問題進行決策。信息化、數據化逐步受到了校領導的重視，CIO制度的逐步成型與發展在一定程度上是大數據時代的必然趨勢，也促進了大數據下教育管理模式的發展。

然而，盡管當前教育管理正朝著智慧化的方向穩步前進，但是仍存在一些突出的問題。以職業教育為例，主要體現在以下幾個方面。

第一，職業教育在我國起步較晚，發展還不夠成熟，至今還存在很多不適應社會需求的問題。目前，職業教育管理還是傳統的產學研相分離、消極被動、相對封閉的模式，還沒有完成向產學研的有機轉化。還沒有應用大數據思維，在大數據基礎上發展更加開放的辦學模式。

第二，目前國內的職業教育院?；A設施建設較差，大數據平臺搭建工作在很大一定程度上并沒有完成，大數據技術人才也比較匱乏，整體而言還比較落后。

第三，教師團隊的固有思維還沒有向大數據思維轉換，大部分教師缺乏大數據思維與技術的培訓，在一定程度上還不能夠完全接受或是適應大數據思維。

第四，缺乏一套有利于大數據人才培養的機制。職業院校通常管理人員多，專業技術人員少，這導致教育管理隊伍的專業性不足，需要一批技術過硬的專業型人才搭建數據中心。

第五，很多院校為數字化教學資源建設提供了一定額度的資金支持，但由于教育管理中獎勵機制相對匱乏，得到反饋的積極性并不高，大數據教育管理的優勢并沒有得到充分的體現。獎勵機制有助于激發研究興趣，有利于大數據教育管理的人才培養。

三、促進大數據職業教育管理發展的對策

當前我國各類職業院校正處在傳統教育管理向大數據教育管理轉變的階段，針對教育管理現狀進行統籌分析并加以解決，提出科學可行的策略是非常必要的。

（一）推動大數據教育管理協同發展

大數據教育管理并不能僅僅依靠自身資源而忽略外界優勢條件，應該進行多方合作，充分利用多方優勢資源協同發展。一是需要政府的宏觀引導，通過相關立法與標準的制定，形成一套系統化、規范化的大數據教育法律法規，促進并保障大數據技術的合法使用。二是需要國家加大資金投入力度，對重點的相關科研項目予以資金支持，推動專業技術的發展與教育管理的融合。

此外，職業院校還必須牢牢抓住機遇，開展國際交流合作，構建國際交流與合作平臺，吸取經驗少走彎路，實現跨越式發展。加強在大數據教育管理領域的國際交流合作有助于加深對國外優秀管理理論與經驗的理解，更好地為我所用，提出適合自身發展的教育管理方案。職業院校還應深化校企合作、工學結合，在借鑒國內外優秀院校發展模式的基礎上，促進自身教育管理與發展模式的改革。

（二）增強大數據教育團隊培養

首先，大數據教育管理團隊培養的關鍵在于決策者的思維模式轉變。相對于個人經驗決策下的傳統教育管理理念而言[5]，基于對大數據的分析，可以更加了解研究對象的學生群體現狀、行為學習規律與趨勢，使教育決策的形成能夠做到既從實際出發，又有一定的前瞻性，能夠預測未來發展。在決策的實施過程中利用數據分析可以敏銳地感知外部條件的變化，通過對數據規律性的研究進行預測，基于概率性思維，能夠使決策者得到更完整的教育概念，從而實現決策的科學性。

其次，需要構建基于大數據思維的教育管理團隊培訓體系，培養教師的大數據教育素養，從而使教育工作更貼合學生的特點，針對學生行為數據呈現的學習特點、學習需求以及困難問題，提供個性化學習指導與學習資源推送服務。

（三）構建大數據教育管理評價體系

為了促進大數據下教育管理的發展完善，必須建立一套科學的評價體系。加強督導，建立起對大數據基礎制度建設的評價機制和反饋機制，并將其納入學校的評價指標體系中，根據評估結果確定下一步的工作方向。重視規劃和實施的具體情況，建立第三方的量化考核與督導體系，實現責任落實到人的獎勵問責制，從而提升教育管理信息化的效率與效益。同時，注意對數據分析和利用的效果進行評估，對數據采集、數據質量、數據處理能力等各環節進行把控與效果評估，促進其不斷改進。

大數據時代的到來使得教育管理面臨著重要變革。強調大數據教育管理模式并不是對傳統教育模式的顛覆，而是基于大數據思維模式對現有教育管理模式的修正與變革，從而提升教育管理與服務水平。加強數據化建設在一定程度上也是培養重數據、重實證的決策觀念，這是大數據時代教育管理變革的一個重要原則。如何進一步完善教育管理模式是值得深入研究的重要課題。