大數據在高校教學信息化中的應用

劉克成 耿凱峰

摘 要：隨著教育信息化建設進程的加快，數據呈指數增長，大數據技術可強化數據獲取與管理能力，深度挖掘海量數據蘊含的信息價值，推動高校教育信息化改革。分析了高校數據特點、來源，闡述高校信息化建設面臨的問題及解決對策，為信息化建設提供參考。

關鍵詞：大數據;信息化建設;數據分析

DOI：10. 11907/rjdk. 181926

中圖分類號：G434文獻標識碼：A文章編號：1672-7800（2019）002-0222-03

Abstract： With the acceleration of the process of education information construction， the data is increasing exponentially， and the massive data is carrying important information and value. The introduction of large data technology can strengthen the acquisition and management ability of data， excavate the information value contained in the massive data deeply， and promote the reform of the education information of school. This paper analyzes the characteristics and sources of data in colleges and universities， analyzes the application of large data in university education， analyses the problems and solutions of large data in the construction of information technology in colleges and universities from many aspects， and provides the corresponding reference value for the information construction of big data.

Key Words： big data; information construction; data analysis

0 引言

高校教學信息化建設提高了教育質量，實現教育的公平性，推進了教育改革，對教學理念、教學方法等都進行了優化。然而隨著信息化教學數據的不斷增加，海量數據所包含的信息價值挖掘越來越難[1]，這需要借助大數據技術進行數據的管理與挖掘，幫助人們進行數據分析與管理。

1 大數據概述

作為知名的咨詢公司，麥肯錫最早發現數據的重要性并提出大數據概念。美國政府2012開始重視大數據行業，投資2億美元鼓勵其發展[2]。大數據的目標是采集數據并對其進行分析研究，得出數據背后的價值信息，幫助數據使用者優化決策。

《國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》中對大數據定義是：對多元化的海量數據進行采集、存儲、關聯分析，從中發現新的知識，創造較高的價值，提升數據的應用價值[3]。大數據有4個特點：①數據容量。大數據隨著信息化建設的不斷發展，規模也在擴大，數據已經從TB躍升到PB|EB等級別。在計算機技術蓬勃發展的今天，云計算、物聯網等技術不斷發展，終端設備也在不斷更新，數據更加碎片化，數據呈海量增加[4];②數據類型多元化。終端設備不斷更新，所獲取的數據種類與結構也更加復雜，除了傳統的關系型數據外，還有半結構化、非結構化數據，比如文本、音頻、圖片、視頻等數據，數據類型與來源多元化，通過對其進行疊加分析，可以更好地發現其中的規律;③數據處理速度加快。計算機軟件性能不斷優化，電腦終端處理器速度加快，數據獲取的實時性更高，數據挖掘趨于前端化?？筛鶕祿峁┑膬r值預測服務對象的需求，并提供個性化服務;④數據的實用性更高。數據的價值在于其實用性，海量數據的價值密度較低，采用大數據技術可從大量數據中提取有價值的信息[5]。

2 大數據與傳統數據比較

2.1 高校大數據

教育信息化建設提出，高校在教學中應引入信息化技術，這使高校成為大數據產生的主要場所。人事變動、財務管理、教學方式等業務數據都在不斷增多，網絡教學課件、微課視頻、遠程教育等教學資源多元化，學生與教師可通過論壇、社交軟件等交流，這些都會產生大量網絡數據[6]。這些海量數據是極為重要的價值數據，對這些數據進行挖掘與分析，可為高校建設提供參考意見。比如通過對課堂教學、就業等進行數據分析，可對傳統授課方式與學習模式進行優化;圖書館根據學生借閱歷史判斷其興趣愛好，為后期學生培養提供參考;充分借助這些數據優化學校管理及服務工作等[7]。

2.2 高校大數據特點

大量的數據價值密度低，未經處理的碎片化數據直接影響判斷的正確性[8]，大數據在高校教學中的應用具有“碎片化”特征。碎片化數據是信息化管理與服務過程中必然產生，而持續性特征體現在校園科研、教學與管理方方面面，因此堅持長期、持續的數據統計分析非常必要。高校數據還具備多維度特征，反映個體在校園活動中的完整狀態[9]。比如成績反映學習效果、讀書歷史反映興趣愛好、消費情況反映家庭狀況等，將這些多維信息進行有效整合，建立分析模型，全面清晰地了解學生個體，才能有效改變教學模式，提高教學效率。

2.3 大數據教育與傳統教育區別

21世紀是信息化時代，信息的不斷增加使大數據技術也不斷發展，大數據技術比傳統數據有著無可比擬的優勢：①傳統的數據來源固定，只是采集基本的數據信息，自然也沒有數據的附加價值。大數據來源多元化，不僅可以對傳統數據進行提取，還可以分析相關數據的關聯關系[10];②數據的應用價值更高。傳統數據庫僅僅是對基礎數據進行存儲與查詢，其主要目的是為了對數據進行保存。大數據時代的數據分析則是以分析預測為核心，通過對大量數據進行提取、分析，預測未來的發展趨勢，為數據使用者決策提供參考意見。對于高校來說，傳統的教育數據采集主要是心理測試與問卷調查，這些數據不太準確，加上缺乏專業的管理與分析辦法，導致數據的利用價值喪失，只能詮釋整體狀況。大數據采集是連續的，可以準確記錄學生的整個生命周期，關注學生變化，觀察每個個體在課堂上的狀況，及時調整教育行為，實現個性化教育。這種數據記錄方式使數據價值更高，信息更加精確[11]。

3 大數據技術應用

我國高等教育在校生居世界第一。在計算機網絡快速發展的今天，在線教育市場迅速擴大，推動了教育信息化快速發展，同時，大量的教育數據也給數據管理帶來了新問題，需要引入大數據技術深度挖掘信息價值，實現信息的高度共享，推動高校教學信息化建設[12]。“十二五”期間，高校信息化建設的重心還是信息資源整合，“十三五”時期已經轉入數據的挖掘與應用。高校包括學生學籍、學習成果、社交、教學課件、教學視頻、人事變動、財務管理等信息，大數據技術對這些信息進行提取、整理，然后分析其關聯關系，挖掘其潛在價值[13]。根據學生考勤、學習成績等分析，可了解教師教學水平，及時了解學生學習狀態;根據學生參與校園活動、圖書借閱記錄、選修課信息等，綜合判斷學生的興趣愛好，幫助教師優化教學方式，合理調整課程設計，學生也可及時了解自己的情況，調整學習方式。因此，如何深入利用數據的價值，更好地幫助學校進行教學管理，是未來高校信息化建設的主要方向。

4 大數據應用面臨的問題

4.1 大數據可用性與可行性

大數據時代常用數據分析事情的真相，然而數據并不全是真實的，只有質量較高的數據才具分析價值。高校碎片化數據較多且具有一定的重復性，這降低了價值密度，對數據分析造成影響，導致數據的可用性與可行性降低[14]。如果不對數據進行選取處理，實現高效融合，就會丟失大量高質量數據，降低數據的綜合價值。

4.2 數據復雜，處理效率低

大數據技術可對數據整合、分析及應用，因此高質量數據是大數據技術應用的核心。高校數據具備周期性，短時間內數據不夠準確不能作為判斷依據，需要長期不斷地整理與分析數據，需要耗費較長的時間與精力，而且在分析過程中要對數據進行相關性檢測與對比，及時調整與修改數據，這不僅增加了整理與分析難度，還降低了數據的實效性。

4.3 缺乏人力資源，信息泄漏嚴重

高校大數據技術發展受阻的主要原因之一就是缺乏人力資源，專業技術人員空缺，有些高校甚至沒有專業的信息技術部門，這些都阻礙了大數據技術的發展[15]。除此之外，大數據的信息搜集導致安全威脅、信息泄漏等問題，給學生與教育工作者造成了不少困擾。

5 大數據技術應用

5.1 制定數據規劃

高校信息化建設起步較晚，建設初期整體性較差，導致數據質量參差不齊，即使發展至今，某些院校對于數據依舊缺乏整體規劃意識[16]，僅以數據量多少作為判斷數據的重要指標，簡單對數據進行統計、存儲，哪些數據是可用的、怎么用，沒有進行科學規劃與整理。鑒于此，必須通過科學、完善的數據規劃，建立相應的數據模型，及時調整補充數據，且模型要適用于多個平臺與數據庫。

5.2 優化數據質量

數據的有效性與準確性依據數據質量，是保證數據價值的前提條件，因此提高數據管理質量非常必要，需從以下幾個方面實現：①從數據來源進行控制，保證數據搜集工作的有效性，制定收集數據的相關標準，保證數據標準、全面。在保證數據來源基礎上，提高數據收集精度與收集速度;②保證數據選取精確化，去掉大量的無用信息，精確提取有效數據，提高數據價值密度，保證數據在分析與挖掘過程中具備較高的價值;③健全數據管理機制，制定數據標準，重視歷史數據積累，優化數據處理方式。

5.3 構建新的管理體制

要實現大數據共享，充分發揮大數據的價值，就要調整傳統管理模式中的各種利益關系[17]，構建新的管理體制，消除部門間的資源共享壁壘，由頂層全面推動。技術部門整合系統數據并形成數據中心，主動維護數據信息。各職能部門及時溝通，配合跟進，充分發揮大數據的應用價值。

6 大數據技術實現途徑

6.1 教學質量評估

大數據應用在教學質量與教師教學能力評估中，完善了傳統教學質量評估的不足，根據課堂教學情況、學生課堂紀律等進行分析，及時了解教師對教案的熟悉程度，及時挖掘教學過程中存在的問題并對其加以改善，提高教學質量[18]。將大數據運用到高校教學評估中，可提高教學管理的科學性，幫助教師有效開展教學活動，進行教學改革，提高教學質量[19]。

6.2 構建個性化課程

有效記錄學生的課堂表現與作業完成情況等信息，經過大數據分析，及時了解學生的學習情況，構建個性化課程。通過大數據分析技術，結合學習內容，運用微課、在線教學系統等方式，幫助學習者規劃自己的發展方向，制定相應的學習計劃[20]。大數據根據學生的學習情況與學習成績，從以往數據中找出類似的學生信息，結合專業要求與學習能力進行分析，預測學生的綜合成績并推薦相應的學習方向與學習方法。

6.3 提高勤工儉學成效

大數據技術可收集校園一卡通消費記錄并進行分析，計算出高校學生的平均消費值，動態分析出消費排后20%的學生，由勤工助學服務中心確認學生信息，聯系院系輔導員，給經濟困難的學生發送勤工儉學信息，如圖1所示。

7 結語

高校教育信息化引入大數據技術，可深入分析與挖掘數據信息中的潛在價值，優化教學模式，更新教學理念，提高教學效率。大數據技術對教育信息化既是機遇也是挑戰，需要教育工作者對其進行深入研究，優化信息化建設，推進大數據深入應用，提高高校教育教學水平。

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（責任編輯：杜能鋼）