“大智移云”背景下高校管理模式的改革與創新

蔣文超

（浙江金融職業學院，浙江 杭州 310018）

近些年來以智能化和萬物互聯為基本特征的新一代信息技術蓬勃發展,“大智移云”的浪潮席卷全球，全社會各領域的網絡化、數字化、智能化革命正在加速完成。得益于國內較為完善的硬件設施以及“量大質優”的人才儲備，我國把握住了第四次工業革命的機遇，在論文產出、專利申請、企業規模等領域處于國際領先水平，但關鍵技術仍存在短板和核心材料供給稍顯不足。在中美貿易戰背景下，國際環境不確定性帶來的技術風險在逐步增大。為進一步推動信息技術和數字產業的研究與應用，2015年8月和2017年7國務院先后印發了《促進大數據發展行動綱要》《新一代人工智能發展規劃》。2018年教育部公布了《高等學校人工智能創新行動計劃》，進一步引導高校在人工智能領域的科技創新和國際合作交流，提升高等教育在人才培養和服務國家戰略的能力。

“大智移云”除了體現在基礎理論研究與關鍵技術突破，在高校管理與服務的信息化變革中同樣具有重要意義。如何充分利用高校內部類型豐富且體量龐大的數據資源，發揮人工智能和大數據等信息技術在管理決策、教學變革和高校治理模式變革中支撐作用，逐漸成為“大智移云”時代背景下高校管理服務中所面臨的重要議題。

一、“大智移云”對高校管理的影響

2013年8月中國互聯網大會上首次提出“大智移云”理念，其包含“大數據”“人工智能”“移動互聯網”和“云計算”四項相互交叉的技術模塊。其中“大數據”這一概念是相對小數據而言的，“大”主要體現在數據體量與蘊涵價值兩大方面，數據樣本范圍的數據量級從TB 級陡增至PB級，1PB相當于800組人類記憶的容量。近些年我國高校系統正在積極推行各種移動辦公軟件，例如教學系統的“喜鵲兒APP”和學生管理系統廣泛采用的“輔導貓APP”，并且我國互聯網教育連續多年保持超過30%的增速，這些都為教育領域“大智移云”的發展奠定了扎實的根基?！叭斯ぶ悄堋保ˋI）和“云計算”是“工業4.0”時代最為前沿的信息技術，深刻的影響社會的方方面面，篇幅所限不再展開描述。本文以教學管理、學生管理兩個層面作為著力點，綜合分析“大智移云”對高校管理的影響。

（一）“大智移云”提升教學管理績效

受傳統教學思維的影響，國內高校仍然沿用標準化教學手段和方法。教師經常要花費大量時間在學生的成績測評環節，真正的師生互動時間則是少之又少。人工智能的出現可能會彌補這一缺陷，它雖然無法完全代替人工評分，但可以為教師分擔相當大一部分客觀題型的測評壓力。例如通過自動批閱技術，系統可以自行完成單選、多項選擇的評分工作。還可以對照預先構建的知識結構圖檢驗學生知識點的掌握水平。因此，人工智能有助于降低教師機械性工作內容，提升工作效率和工作滿意度。

1.突破物理空間和行政班級限制，有助于打通線上與線下平臺

人工智能、大數據等信息技術已逐步滲透到人類生活的各個方面，并在金融行業、工業企業和交通建設等方面有所建樹[1]，并將徹底改變傳統教育模式。在2016 年斯坦福大學發布的《2030 年的人工智能與人類生活報告》中，關于高校教育提出了在人工智能技術的幫助下未來15 年在教學過程能實現更好的師生互動。結合現階段我國高校教育現狀，“大智移云”對于教學場景的優化作用主要體現在以下兩個方面。

一是推動了傳統教學功能場地的升級改造。在“大智移云”行業背景下，很多高?；谥腔坶喿x、智能學習的要求，以人工智能、大數據為技術手段，逐步為教室、實訓室和圖書館等教學學習場所配備更為先進的交互智能設備。

二是豐富了課程教學的實施環境。為了突破傳統的空間與時間限制，擴充非正式學習場景的教育教學體系，近些年越來越多的高校開發了虛擬教室。通過打通線上線下學習平臺，實現了網絡學習空間“人人通”，教師、學生可以無縫訪問各類集成了教與學、交流與協作等功能的信息化學習資源平臺。教師通過線上教學資源開展課前和課后教學活動，利用線上學習數據實施更為精準的線下教學，還可以運用線上教學系統進行遠程教學，借助視頻直播技術答疑解惑。學生通過線上學習平臺，可以實現課程選修、在線學習、學習分析、資源推送、協作交流、成果展示等功能，也為個性化課程、深度學習和翻轉課堂等現代化教學模式提供了技術支持。

可以預期，未來加入人工智能后的虛擬學習系統甚至可以做到數萬人同時在線、全天24 小時不間斷服務，作為重要的知識獲取渠道、為面對面教學提供有效補充。人工智能通過為學生提供的基礎性知識幫助，降低教師的機械性工作強度，有助于教師更專注于優秀內容的創造，在課堂和遠程中找到平衡。

2.突破“小樣本”局限，有助于實現精準教學

傳統教育模式往往采取教師的主觀安排加單向灌輸，“小樣本”學生群體使得教師很難及時、準確地把握到學生的知識儲備與理解能力，授課教師基于個人經驗決定課程難度與進度。

人工智能技術可以為學生提供開放式的智能在線教學系統。例如學生提交作業后系統會自動打分并做統計分析，如果出現大比例錯誤答案時，系統將自動生成錯誤分析報告向授課教師發出知識點難度預警；大數據技術可以基于不同學校、不同年級學生的“大樣本”分析，幫助教師準確判斷學生的知識水平與專業認知能力，方便教師合理安排授課內容，也等于變相的賦予受教育者知識內容的選擇權。

3.克服“大班教學”的弊病，有助于實現定制化學習機制

高校生源結構復雜，學生個體差異顯著，因此教學中要更加重視因材施教。人工智能技術能夠幫助授課教師依托智能化軟件對學生提供個性化學習方案。例如在現代化的教學管理系統中，授課教師可以根據課程需要創建新活動，而學生在過往任務中的成績將決定其新活動的學習內容，學習程序通過學習記錄為學生推薦課程資源，幫助學生依據自己的學習節奏和能力水平掌握知識點。人工智能不僅是教師的個人助理和學生的幫手，還可以通過將課程學習情況分析報告發送給相關學生家長和專家學者，將因材施教的理念貫穿于學校、家庭與社會。如圖1 所示。

圖1 “人工智能”與教學系統優化

因此，人工智能技術通過打破傳統的教學模式，實現了標準、統一化到定制、個性化的轉變。有助于實現不同能力水平和不同知識結構學生的共同學習，有益于調動學習者的自主學習積極性。

（二）“大智移云”推動學生管理模式變革

1.從事中控制、事后評價轉為事前預防

傳統教育理念中，教師決策往往是依據靜態、局部、滯后和零散的數據，或是經過各級行政部門過濾和加工后的信息，這造成學生管理工作存在較大程度的滯后性，更多體現的是事中控制和事后評價。大數據基于學生學習狀態、精神狀態、人際交往、生活行為和學習行為等數據分析，及時診斷和預測在課程學習、校園生活、思想動態、思維意識等方面存在的安全隱患，使學校能準確及時地發現學生管理中存在的各種潛在問題，幫助學校管理實現前瞻性的事前預防。

2.由“經驗導向”轉變為“數字說話”

傳統高校管理模式中決策有效性更多地依賴管理者或教師的從業經驗和個人能力，學校之間和學校內部各二級學院之間存在顯著的管理水平差異。大數據通過事先設定好的運算機制，實現部門之間無差別的實時精確觀察分析，用數據管理與決策。利用數據實現精準化服務，使管理從封閉經驗型向智能可視化的科學管理模式轉變。

3.由“摸索前進”轉變為“精準定制化”

基于對目標對象性格特征、心理狀態、愛好興趣、交往行為、學習行為等日常數據的記錄和解析，大數據技術能夠準確判斷學生心理健康水平和偏好特征。在此基礎上學?？梢灾贫▊€性化管理方案，針對性地開展思想教育或心理輔導，實現因材施教式的學生管理模式。

4.實現學校內部和學校之間數據的整合性和管理的協同性

大數據具有平等性、自由性和共享性的信息特征，這就要求打通不同年級、不同行政部門甚至是不同學校的學生數據，建立以學生為中心的信息技術綜合管理服務系統。海量信息數據可以為不同用戶所使用，有助于實現校園內部數據和校際數據的整合共享，提高學生管理工作的便捷性、高效性。

總體而言，“大智移云”產生的新型協同工作模式為各個行業帶來了前所未有的發展機遇，也對高校管理模式提出了新要求。傳統意義上的學校管理主要圍繞教學管理和學生管理兩條主線，包括課程管理、專業建設管理、師資團隊管理、教學場所管理、學生思想教育管理、學生安全管理等多個彼此影響的模塊。基于前文分析不難發現，“大智移云”四項技術在高校管理中的作用范圍存在異質性，其中教學管理層面人工智能、大數據、移動互聯網和云計算均會發揮顯著作用，而學生管理層面更多的是大數據和移動互聯網技術發揮主導性作用。如圖2所示。

圖2 “大智移云”對高校管理變革的作用機理

二、“大智移云”在高校管理應用中存在的問題

雖然國內教育界和高校領導對于教學管理中應用“大智移云”持積極態度，但由于人員配置不足、技術不完善等原因，以及外界環境存在VUCA（不確定性、易變性、模糊性和復雜性）因素[3]，導致現階段“大智移云”在國內高校管理中仍然存在諸多問題。

（一）“大智移云”在教學管理中面臨的困境

1.大數據技術的應用環境有待改善

隨著教學管理的現代化水平不斷提高，國內高校逐步完善了信息網絡環境。例如，覆蓋校園的無線網絡和數字化圖書館、多平臺網絡課程等教學管理信息系統，部分高校初步具備了生成和存儲數據的能力，能夠同步記錄每天的校園信息，高校信息化過程中已初步具備了大數據基本特征[4]，但距離“大數據分析技術”的要求仍然相去甚遠。首先是數據收集能力欠缺，無法滿足大數據的量級要求。當前信息系統和數據采集設備無法做到主動對每個教學現場的數據抓取，更多情況是由教師或者學生事后描述授課情況。其次是數據存儲能力存在瓶頸。每天收集和積累的教學數據信息令高校儲存設備不堪重負。面臨持續增加數據，為了保證信息設備的正常運行，大部分高校選擇定期刪除服務器中的舊數據，這極大的削弱了歷史數據的比較性價值。并且高?，F有數據庫系統往往能夠勝任結構化數據的搜集與整理工作，而對教學過程中產生的大量諸如師生聊天信息、照片、視頻音頻文件等非結構化和半結構化數據缺乏有效的整理和優化手段，導致存儲空間的不必要浪費。最后，有別于信息技術公司，高校數據存儲設備的提取和傳輸效率較低，難以滿足大數據實時分析和高效處理的技術要求。

2.人工智能的功能模塊較為單一

“大智移云”技術的出現極大的豐富了課程內容呈現方式和教學結果反饋手段，但是受信息技術發展水平和傳統教育理念的制約，現階段“大智移云”技術大多局限于課程學習、教學安排以及場所管理等應用場景，對于學生的課程學習缺乏全面系統的解決方案。例如人工智能雖然為學生提供了“專屬”學習情境，但定制化呈現方式導致其僅聚焦于知識的薄弱章節，對已掌握知識缺乏足夠鞏固加深機制，一定程度上限制了學生整體能力水平的提升。另一方面相較于教師，人工智能在引導學生進入知識點時大多采用概念簡述的形式，但過于簡單的語言描述很難生動全面的向學生展示重難點。

（二）“大智移云”在學生管理中面臨的挑戰

1.互聯技術的實現方式粗獷和信息融合效果欠佳

隨著互聯網技術的發展與普及，教育主管部門和高校越來越重視管理工作的信息化建設，通過自行、委托開發或購買軟件的方式， 建立了信息化管理系統[5]，例如“青果”教務管理系統、“方正”OA 辦公系統、“輔導貓”學生信息系統等，推動高校學生管理突破時間和空間限制。但部分高校對移動互聯網技術所帶來的變革缺乏正確的認知和足夠的重視，認為簡單的更換實訓教室計算機，要求學生安裝手機APP，就是高校管理的信息化和移動化，忽視了管理制度與新技術的匹配。此外，原有互聯網子系統與移動互聯端交互性較差，數據之間缺乏有效融合產生了信息孤島。例如在學生考勤環節，“青果”教務管理系統和“輔導貓”學生管理系統分別由兩家公司開發和維護，相互之間沒有實現信息共享，學生通過“輔導貓”完成請假流程后，只有輔導員和班主任知曉具體情況，專任教師在“青果”教務系統中無法獲知相關信息，有可能判定為曠課行為。

2.大數據的統計口徑偏差與質量界定困難

數據質量是大數據分析的基石，高質量數據有助于幫助教師和其他學生工作者準確判斷學生狀況、做出正確的管理決策。反之基于較差質量數據做出的決策，甚至遠不如沒有數據的主觀判斷。經驗表明高校內部同一項目的數據往往存在統計口徑差異性，一是相同年份相同類別的不同部門數據。高校內部由于部門職責交叉關系，導致不同口徑匯總的數據存在不同，例如教務處和學生處均會統計在校生人數，但是往往存在5%的差異[6]；二是不同年份相同類別的新舊數據，同樣可能存在前后版本沖突的情況。如何界定不同版本數據的質量高低？雖然已有研究基于數據資源對用戶需求的滿足程度，從規范性、完備性、準確性、一致性、相關性和特殊性幾個維度對數據質量做出評價。但是具體操作層面仍然存在諸多問題。因此，從何而來、以誰為準、是否準確這三個問題是高校大數據質量和大數據分析亟需解決的基礎性問題。

三、“大智移云”在高校管理變革中的因應之策

“大智移云”對高校教學管理和學生管理的直接與間接性影響推動了國內高等教育健康發展，但傳統教學理念產生的執行阻力以及新技術的自身局限性使得其推廣應用并非一帆風順。總體而言“大智移云”實施需要協同教育主管部門、信息技術企業和高校，建立三方協同機制。政府應定期組織相關培訓和研討會議，鼓勵高校領導和教師參與，提高教師的信息技術知識和使用能力。信息技術企業應以專家身份，積極為高校提供大數據分析、云計算的技術支持。高校除了應將“大智移云”作為重點工作，做好統籌組織和協調保障，還需要從教學管理和學生管理兩個層面拓展新技術的使用場景。

（一）改善教學管理的應用環境

1.整合教學數據資源，為大數據提供技術基礎

針對教學管理中大數據技術應用環境欠佳問題，大數據技術與其說對校園信息收集和整理能力提出挑戰，不如說是為高校教學檔案提供了一套系統化管理方法。高校應該進一步整合現有的數據資源，圍繞教師和學生兩大主體相關的數據資源建立教學信息系統，以集成的方式提升數據量級，同時積極開展數字設備的硬件升級工程。除了提升高校的數據儲存和傳輸能力，還要通過安裝AI 和追蹤技術設備強化對課堂教學中碎片化信息的采集能力，為大數據分析儲備足夠的“材料”。為解決教學管理中“數據孤島”問題，應當打破現有的各個系統間的信息壁壘，以學生作為資源單位，將歸屬于不同行政部門的師生信息匯總整理為結構化數據，實現教學資的源統一化管理模式。

2.注重“大智移云”應用交互，增強教學平臺易用性

大部分高校教師并非信息技術科班出身，即便通過培訓掌握了基本使用技巧，也很難做到獨立的軟件開發、調試與優化，并且高校層面的“大智移云”更為強調的是應用，而非研發。從軟件開發者角度，為了激發教師的使用動機，應該降低“大智移云”的技術使用門檻，重視軟件和信息系統的易用性，提升應用界面交互的便捷性，通過最為直觀的操作方式提升教學和管理效率、減輕教師重復性工作負擔。從高校角度，在引入大數據、云計算等新技術時，要基于學校實際需求，在軟件、硬件兩個方面持續投入資源。既要認識到新技術帶來的工作挑戰，也要處處為教師著想，進一步改善校園網絡環境、優化信息化系統的易用性。

3.實現高校管理活動的科學化分析，挖掘教學數據價值

“大智移云”模式的教學活動中，學生的課堂表現、作業和考試等數據會被系統收集與整理，這些信息將成為大數據分析、云計算、人工智能等技術開展的“肥料”。通過信息技術可以將數字信息翻譯成各個階段的過程性信息，對于了解教學資源使用狀況、教師教學效果、學生能力水平具有重要價值。發揮數據價值離不開適合的分析工具。近些年被廣泛使用的Python、SAS、STATA 等數理統計軟件都是很好的選擇，這有助于我們更快捷準確的發現和處理教學管理中存在的問題。此外高校可以與專業大數據企業開展合作，將教學數據委托給第三方專業分析機構，更有效地挖掘數據價值，實現大數據技術優化教學管理的目標。

（二）改善學生管理的應用環境

1.建設熟悉新技術的高水平學生管理隊伍

為解決學生管理工作中互聯網技術實現方式粗獷的問題，高校應該加強對學院領導的互聯網辦公意識培養以及一線教師的互聯網應用素養培訓?；ヂ摼W辦公意識培養能夠讓校領導充分理解新技術的意義與價值，轉變傳統學生管理思維。應用素養培訓能夠提升教師互聯網應用的熟練程度，使其借鑒互聯網思維革新工作方法與理念，優化管理范式，以更好的實現高等教育育人初心[7]。此外，具備條件的高校還可以外聘或引進相關技術和管理人才，圍繞“大智移云”組建專家智囊團，突破互聯網、大數據等新興技術在高校學生管理中的應用瓶頸，并將研究成果及時向全校范圍內推廣，優化學生管理工作。

2.確立學生管理數據的“負責人制度”

為解決大數據的統計口徑偏差與質量難題，應當通過科學的人員配置提升教學數據的真實性和可靠性。要明確相關大數據工作的主導單位和責任人，由其制定學生數據管理目標，明確信息統計口徑，設定統一的質量評價標準。例如為了及時掌握學生心理狀況，國內高校基本都建立了在校生心理檔案制度，為避免不同學校以及學校內部不同二級學院統計數據的版本性差異造成數據內容不準確，應當在明確數據管理目標的基礎上協商建立統一的數據采集口徑和質量評價標準，增強指標的可比性。