基于大數據技術的高校教育模式創新研究

丁富賢　梁煜

高校教育作為目前我國教育的重頭戲，自身有培養專項性人才的育人責任。在信息科技持續發展的大背景下，傳統的“填鴨式教育”“流水式教育”已然不符合現有高等教育的要求。通過在教學中采用大數據分析、智能化技術等手段，在大數據平臺下創新教育模式將會逐漸成為中國高校教育的主流，而大數據分析信息技術作為一個高信息化、移動化和互聯化的新技術發展途徑將與高校傳統教育機制廣泛結合，深度發掘大數據分析信息技術在高校教育領域中的功能具有極大發展潛力，在高校教育模式中的創新應用已成為可預見的必然性。

一、大數據技術的含義及特點

“大數據分析”一詞并不是所謂官方的界定，但無論是電腦行業或是學者，關于大數據分析的看法都是大致相同的。常見的一個說法是：現代社會在計算機科學和互聯網技術高速發展的推動下，社會各行各業都早已步入了“互聯網+”時期，在互聯網絡中每日生成的數據信息量是無比龐大的，這種數據信息是離散的、無法被加工的，而構成這種數據信息的海量信息數據便是“大數據分析”，實實在在地體現了各個大數據分析提供者的意圖和狀況。近年來，由于手機等移動式互聯網絡平臺的廣泛應用和5G網絡的發展，大數據分析的生成速率也越來越快，僅京東、淘寶等幾個傳統購物平臺每日生成的商品信息數據的量便是以TB為計算單位的，而百度等大規模互聯網搜索引擎的日信息處理數據量則到達了數百PB的量級，這樣龐大的數據分析量早已超越了人們在過去上千年中所累積而來的數據信息總和。因此當今社會進入了大數據分析信息時代，這也意味真正的“知識大爆炸”時期來臨了。大數據技術的發展與應用，將對中國許多領域生成更深遠的影響。

舍恩伯格作為美國信息科學技術方面的權威發言人曾指出，信息的價值就是對未來發展趨勢的預見，未來事件出現的概率可以通過大數據分析技術來進行預測。他還在專著《大數據時代》中指出了大數據分析和以往信息的三大差別：一是大數據分析方法不僅要收集隨機樣品，而且要收集全體信息；二是信息本身不再要求絕對準確，而是龐大而紛亂復雜的；三是信息間不再存在關系，而是交互聯系。簡單說，信息和以往信息的主要差別就在于“大”，大到能夠覆蓋所有的信息產生領域。經過技術總結，信息有著七個突出的優勢：

（1）內容（Content）。只有內容夠大的信息包，才可以稱之為信息。

（2）類型（Variety）。簡單形式和結構化的信息是無法被稱之為大信息的。目前互聯網運營商利用網絡獲取到的信息大多是非結構化信息，包括微博、社交APP、互動網站和各類多媒體信息等各種各樣的信息。

（3）速度（Velocity）。大數據的提取速率基本上是即時性的，不具有以往的延遲性和周期性。

（4）可變性（Variability）。大數據分析是永遠保持在變化中的，因此不會出現人工管理的現象。

（5）真實性（Veracity）。大數據分析利用了P2的信息獲取手段，從而更合理地保障了信息數據的準確性與可信度。

（6）復雜性（Complexity）。大數據分析因為信息途徑豐富，信息類型繁多以及數量龐大，所以在信息復雜程度上都是前所未有的。

（7）利用價值（Value）。當將看似雜亂無序的海量信息聚合為更海量的信息時，便形成了利用價值。

二、高校教育管理過程中存在的問題

（一）高校各項信息未能有效整合

單維信息描述和衡量教情、學情是片面的，高校教學管理實際需要以多維度的方法來確定師生資源。當前自下而上的師生信息資源收集方法不但耗時費力，且缺乏監督機制。目前，高等學校里各單位已經形成自身的信息庫，但因為單位之間口徑不統一，數據不能聯通共享，各類數據無法高效集成。高等學校網絡管理單位對各類信息系統數據了解不夠全面，缺少數據比對，無法準確反映實際情況，無法為因人施教提供準確數據。

（二）從學生的學習手段、考核評分到專業選擇等都存在瞄準偏差

對大學教育體制改革是我國教育改革的重要戰略，新時代的高等教育管理體制機制問題具有更大的復雜性，教育理論與實踐的脫節問題也越發多樣綜合，學校必須針對國情問題提出對應的管理政策。但在實踐進程中，仍面臨著不同程度的瞄準困難。對教師與學生之間的教與學水平落后因素、學生能力的發揮水平、客觀價值評判以及學校對教師能力的客觀要求都存在著瞄準誤差，使得教育實施的針對性不足，教學效果難顯且質量可持續性不佳。部分院校在精準施教過程中雖然瞄準了客觀教育因素，卻忽略了對教師的思想觀念與客觀價值評判，從而無法實現對學生主觀能動性與學校外在客觀條件的有機結合。

（三）扶貧管理缺乏動態預測

高校教育管理過程缺乏對教師教育的動態控制機制。建檔立卡周期性和教育學習工作動態化的問題造成進—退激勵機制無法充分貫徹，導致部分學校的資源有限，新增落后的學校無法有效實現精準施教，同時部分曾經優秀的教師缺乏后續培養而慢慢落后。另外，對教學管理沒有動態預測跟進。項目在執行中不是絕對合理，造成管理效率低下和無法達到最佳教學效果。課程管理沒有動態預測，造成教學過程的滯后，間接帶來教學效果的滯后和教學進度停滯不前。

（四）考核結果未能綜合利用

當前的精準化教學考核體系使部分教師過于注重考核形式，而忽視比考核更重要的本質作用。主要有以下兩種表現方式：一是只關注短期效益，導致前期用力過猛后勁不足；二是只看考評對結果的制約效應而忽略考評后果的反饋作用。評價的根本意義不是對教師的控制與制約，而是完善與提高教書育人功能。通過評價成果的反饋對教師實施再識別，針對反映的問題精準調整教育政策，通過評價成果推進教學與管理，實現精準的動態控制。

三、大數據技術支持高校教育模式創新的路徑選擇（一）基于大數據技術整合共享貧困信息

由于無法獲取系統數據的環境，社會科學探索的傳統方法大多依靠數據抽取方法獲取數據。但是，利用大數據統計、儲存與處理的突破性方法能夠高效集成教學信息，形成整體聯結的精準教育大數據系統。同時，還可以建立大數據規范制度，以確定教育信息資源共享規模，并明確大數據規范。另外，通過大數據的精準識別，將大數據思維變為綜合思維，并利用信息采集、儲存和大數據分析的突破性手段，使散落于社會各個機構內部的信息實現集成與共享，從而實現信息比照和綜合研究，以降低信息丟失和人為錯誤，從而有效識別學情、教情。

（二）基于大數據技術精確把握教育問題

通過系統集成獲取大量的教學數據，深度發掘信息來源是準確掌握教學情況的基礎，是制定有效教學方法的重要前提。首先，運用數理統計的方法對大數據進行分析，通過描述性研究了解我們的社會基本狀況、教育教學條件，總結教育水平落后原因。然后，通過利用關聯規則和類型解析等手段深入地探索各種數據之間的基本規律和關聯性，并有選擇地開展有針對性的科學教育活動。此外，還通過深入挖掘與分析公眾在網絡平臺上的瀏覽偏好、關注度、業務申請數量和發表評論等多項活動的相關關系，對師生需求做出有效預測，從而為學生提供個性化、精準化的教學服務。

（三）基于大數據技術動態預測教學管理

大數據產生的復雜人工智能可替代人進行動態的判斷等工作，從龐大的信息中自動識別并顯示信息變化，從而顯著節約并減少人力動態控制投入。通過大數據分析技術可完成精準的系統內數據、資源等全方位信息的即時監控、管理。首先，準確完整地了解各級教師的基礎數據，并追蹤教師的工作變動情況，以合理配置教育資源。然后，及時進行教育重點工作開展過程的監測，以適時進行教育決策。此外，動態精準監控教育大數據系統，以保證教育機構按時記錄并發布有關信息，并對信息的安全進行實時監控和保障，確保各項數據在教育系統中的動態進出。

（四）基于大數據技術綜合利用考核結果

根據大數據系統內的學情、教情等各項評價數據，綜合系統地考核教育效果，同時通過系統內部信息的動態調整對教育效果進行動態考核，以防止系統僅關注評價結果。利用大數據分析技術綜合評價結果中的關鍵信息，反饋和前饋并舉。評價的關鍵信息不但涉及體系中的數據信息，也涉及網絡平臺的公開評議以及社會媒介的圖像資料等諸多非結構化信息。通過精準教學全過程的評價成果的綜合利用，助力精準識別的高效真實，進而細化教學方法并提高其有效性，實現真實生動的教學管理。

四、大數據技術支持高校教育模式創新的技術路線通過運用大數據分析技術，對學生的復習情況、考試分數和職業規劃等各種重要的資料進行信息收集、預處理、儲存、關系挖掘和模型構建。這一過程需要大數據分析預處理設備、資料分析，并針對行業需求構建整體的大數據分析基礎設施系統，包含應用層、數據展示端、基礎結構、接口層等。就大數據展示端來說，不但要在PC端開放入口，而且還應保證系統能夠在移動設備上操作，比如智能手機、平板電腦等移動設備均可直接使用大數據系統。其次，在技術支撐框架上，包含了數據挖掘算法、信息獲取方法、數據分析等技術，展示、存檔等技術，可提供數據圖表內容，并自由編輯信息。最后，就接口層面來說，還需要通過實現接口運行來完成對不同業務功能的轉換，為各種業務場景快速轉換提供技術支撐，從而促進不同用戶之間的交互使用。通過對教育大數據的采樣和挖掘分析，在平臺上顯示分析結果，具體包括如下幾方面。

首先，基于校園網絡產生流量的應用業務為線索，研究設計針對移動互聯網軌跡和內容的用戶洞察大數據分析與挖掘算法，重點收集可獲取的各種用戶數據，包括位置數據、內容數據等，給出大數據的存儲、分析、展現等具體領域的研究綜述。

其次，基于大數據的超融合平臺系統1套，有完整用戶交互流程、服務界面及各種終端，含手機、電腦等資料的輸入輸出。

通過以上大數據分析、挖掘算法的構建及基于教育大數據的超融合平臺系統的完成，可基本實現以下功能，實現現有教育模式的創新。

（1）畢業禮物：主要收集學生在校期間的個性化活動信息，資料來源于學校選課信息、出入圖書館、宿舍、學校就餐和參加社區實踐的信息，運用大數據技術進行分析、糅合、挖掘整理出學生在校期間的生活、學習的主線，并以網站或APP的形式進行呈現。學生輸入校園賬號即可查詢自己在校的數據。這一成果旨在引起畢業生的共鳴，讓他們回憶起美好的校園生活、憧憬未來，激起感恩之心。

（2）資助貧困生，送溫暖：通過獲取食堂的消費記錄、進出大門的次數、勤工助學的記錄，通過數據分析（每個月在食堂吃飯的次數超過XX頓及消費金額不多于XX元）系統直接評定貧困生，改變現有貧困生資助模式下的多方評定、紙質表格申請等傳統模式。

（3）預測學情分析：通過收集分析學生的學習習慣、閱讀習慣、完成作業時長、各科成績對比等數據來預測學業情況，及時干預幫助學生，提升畢業率，改變傳統教育模式下的學情分析模式。且可通過行為數據預判學生是否可能會產生心理疾病，提前給予關愛。

（4）考核教師是否優秀：考核結果來源于教師的自查報告、學校喜愛程度、教師評價的反饋情況，縱向記錄教師的發展過程，自動指出待改進的問題。

（5）預錄取：通過構建類似Facebook的校園對外社交型網站，收集社交平臺上搜索學校產生的社交網絡數據，根據大數據平臺反映報考某間學校的興趣，預錄取學生。

五、基于大數據技術支持的精準高校教育模式創新平臺構建精準高校教育模式的創新平臺要求能支撐PB級數據管理，同時滿足大數據的處理需求。系統框架對應高穩定性、易擴充度，得以支撐各種主流設計語句，并實現大量的連接。同樣也得以支撐高結構化和非結構化信息的儲存和應用，如圖1所示。

大數據的應用基礎體系自下而上包括三方面，依次是：信息層、大數據采集與儲存、統計分析與展示。

（1）信息層，根據不同系統的研究，提出系統信息收集范圍和對象，采集學校在生活管理和教育中形成的各種信息，把所有結構化和未結構化的信息加以集成，為大數據分析的研究奠定基礎。

（2）大數據采集與存儲是針對各種異構數據的適配接口進行設計，使之得以與校內其他相關設備交互，從而對其進行適配、傳輸、保存的數據進行控制，主要流程如下。

A.數據分析選擇：面對大數據分析平臺所需采集的各類數據信息，對適配接口進行分類和有針對性的研究。開發相對的接口模塊并與學校已有的信息化管理體系的各信息系統銜接，針對部分無法做到數據共享接口的學校系統，利用ETL開發工具完成數據信息提取。校園管理系統信息庫要求支持多種類型的數據庫系統，如SQL SERVER，ORACLE，ACCESS等，對各種數據信息內容根據相關標準進行清理轉化，實現對校園各種數據信息內容的統一存儲管理。關于統計信息內容，則要求根據具體的校園統計情況完成相關連接，利用相對連接獲取校園相關數據，進而完成校園各種數據信息的統一提取。

B.數據分析預處理：為了使大數據分析平臺的MAPREDUCE計算能夠更加方便快捷地對數據做出處理，同時讓數據分析的存儲機制具有更好的擴展性和容錯性，則必須按照一定的關聯性將數據進行結合并轉換成中文字格式，然后作為文檔保存。

C.校園數據庫：在提高校園數據庫的擴展和容錯性方面，學校可以使用國際主流的大數據分析架構Hadoop的HDFS文檔管理系統，對各種數據按一定規律統一實行文字化儲存，從而每天儲存一個整體的數據文件集，從而構成了數據信息庫存。

（3）分析和展示是核心的功能層，通過數據報表技術為客戶多樣性的需求提供有針對性的數據報表。根據存儲的結果進行處理、計算操作以及數據轉化運算，將數據存儲成報告文檔，每日生成報告文檔集，管理系統將報告文檔以可視化的形式加以顯示。

六、基于大數據技術的高校教育模式總結及創新點基于大數據技術的高校教育精準模式是大數據技術在高校的具體應用，既包括線下體制的創新，又包括線上技術的升級。利用大數據平臺實現精準教育體系的在線實施，能夠最大限度地發揮線下教育實踐的最佳效果，從而提高教學效率。通過教育大數據的收集、萃取、整合、分析、建模、解讀過程，把零散的大數據進行綜合處理，導出教育具體措施，并借助此平臺傳遞信息，最終實現教育模式開發與管理的精準化、動態化、前饋化、高效化。

（一）針對個性化服務需求，建立大數據分析模型

通過對學生學習活動的數據進行研究，分析如何提升學生的學習效率和效果，研究什么方法最容易被采用，什么項目最受歡迎，并具體到每一個答案的正確率和橫向縱向的對比，將問題更深入地展現出來。這些信息一旦提交給教師，會為教學提供直接的數據來源。

根據對學生一卡通行為數據進行統計和分析，能夠掌握學生的日常行為和生活消費的規律特征，從而掌握學生日常行為與成績之間的關系，使之成為學生管理創新發展的重要依據。

通過對一卡通、書籍借閱、學科成績、班級分布等情況進行分類和集中分析，找到具備某種共性的特殊人群以及特有的活動時間，再運用相關方法進行分析，以此找到規律性。

（二）彈性擴展資源

大數據基礎設施平臺滿足各類應用系統對計算和存儲資源的需求，實現了對應用資源的按需分配和快速部署上線，在資源不足的情況下，也能靈活地在線進行資源擴充，在滿足業務需求的同時，保證服務的高水準。

七、結束語

綜上所述，將用戶數據和資料集成在基礎設施平臺上，同時通過該設施的云端平臺，用戶不管處于什么崗位，或身處哪里，都能夠快速、迅捷地使用自身所需的數據信息和服務系統，體驗云端提供的便捷服務。

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[基金項目：中國高校產學研創新基金——新一代信息技術創新項目，課題名稱：基于大數據技術的教育模式創新與研究，課題編號：2020ITA02027。]

責任編輯 魏家堅