论大数据在高等教育中的应用
关键词：教育信息化、大数据、数据管理、集算器
工业化社会要求人知识为先，造就了规模化、同质化教育生态，而随着技术发展，社会所需要的是大批创新人才，这需要个性化的教育。规模化跟个性化是矛盾的，互联网、大数据出现之前，矛盾是无法缓解的，而大数据技术给个性化数据分析、应用以及人的刻画带来可能性。
大数据时代的到来为教育领域带来新的发展机遇，如何在更大范畴内整合数据，并将有效的数据转变为真正的效益，成为提升管理效率、促进服务质量的工具，是当前阶段高校信息化工作者热议的话题。
高等教育从数字化走向数据化时代，一字之差，天壤之别。例如，校园一卡通、图书馆的借阅记录等等都会产生大量的数据，如何才能把这些数据更好地加以利用？只有让不同领域的数据真正流动起来、融合起来，才能释放大数据的价值。
数据化能带来的好处是显而易见的，利用数据来对事物和现象进行描述，使之能同时被人和IT设施所理解。在当前，高校的管理急需要从技术角度、业务流程、人员角色、上升到整体战略层面，通过IT/DT来驱动教育业务的发展和模式创新。
一、用数据驱动服务创新
高校信息化建设正经历着由简单到复杂、由单一到多元、由局部到整体的全方位一体化的发展过程。
大数据与云技术的结合使得教育资源的应用突破了原有意义上的格局，通过大数据的数据分析、数据挖掘等技术，能够得出隐藏在其背后的数据信息。
利用数据化创新师生的信息化服务，例如：
---建立师生个人数据中心，解决困扰学校多年却简单的重复填表难题；
---利用整合的数据库，建立关联数据分析模型；
---为全校梳理家底，建立大学数据仓库，实时的资产和资源管理；
---科研经费管理，科研成果管理等；
---相关的各类数据集中整合，变成可查、可控、可管的诚信体系。
---对招生、教学质量和就业进行了相关分析，调整科研、教学方案；
---推进学校科学管理决策，建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制；
---对于新生入学，可以做到在新生收到通知书时，就可以知道未来同学是谁？该做什么准备？同时，在新生入学时的宿舍安排上，可以按兴趣把容易相处的同学分配到一起；等等
---通过移动端可方便的查看图书馆、教室有没有位子，谁占的、是否去了；
---整合大数据提升高校资源匹配和日常管理效率；
---改变过去不同处室（管设备、管宿舍、管课程等）、老师、教室、设备和学生管理，因为各种数据不衔接，造成大量空间、时间、老师甚至学生的浪费；
---数据开放鼓励学生自己研讨创新；
---连接打通不同学校、园区企业等资源设施，让学生和教师跨越校园墙院空间，共享更多资源和信息；
---让校园“人”变得更加活跃，不再是“老师讲、学生听”，而是师生间共同成长。
---整合共享高校及科研院所之间的“科研大数据”;
等等……
二、大数据的典型应用
1、贫困生的评定工作
以往的做法是通过学生递交申请、班主任评定和侧面了解等传统方式来确定贫困生，不同校区、不同学院还有不同的评定标准，这导致在实际的工作中，贫困生的贫困程度无法得到统一的评价。
而使用大数据系统，可以通过分析“一卡通”里的食堂就餐刷卡数据，就可以设定标准，建立“家庭经济困难预警系统”。例如，只要有学生在食堂的日均消费额低于全校60%的学生（除双休日外），系统就会自动亮红灯告警，并列出名单；管理者即可及时作出反应，并予以跟踪观察，从而使贫困生的评定工作得到有序、统一、高效地开展，也避免一些人为的因素干扰。
2、大学生的综合评价工作
在我国，以分数为中心的评价制度始终在制约学生的发展，归根到底是没有一种能够综合诊断和评价学生的方式。
而在大数据时代，可以让数据说话，对学生进行全面的了解和诊断。例如，通过分析“一卡通”里的寝室早出晚归刷卡记录、上课刷卡记录等，可以建立“学生表现预警系统”，里面记录了所有学生的旷课次数、迟到早退次数、体育锻炼、参与社会公益活动、随堂测验成绩等信息，达到某一个值系统就会自动亮绿灯、黄灯或红灯。学生工作管理者可根据指示灯及时作出反应和诊断，此时，一个学生的优秀与否将不再“以分数为中心”，而是真正可以从德智体美等各方面得到全面而公正的评价。
3、家校沟通工作
高校的很多学生都是背井离乡来到异地求学，远在天边的父母只能依靠一通通的电话来了解孩子的上学情况，也不再像初高中那样会有每学期一次的家长会，这给高校学生管理工作者在家校沟通方面带来了极大的不便和困扰。
使用大数据，可以通过分析“一卡通”里的学生就诊信息、图书馆刷卡记录、寝室上网记录等，建立“学生行为势态预测系统”，帮助远在天边的家长和坐在办公室的教师了解学生在校的所有行为动态，预测学生的行为趋势，从而实现家长和老师之间的良性沟通和互动，共同管理好学生。
4、就业服务工作
学生就业困难的很大一部分原因是因为一些资源难以得到共享或者根本不知道自己适合什么岗位。
使用大数据之后，仍然可以通过“一卡通”分析到学生的选课情况、专业学习情况以及平日的兴趣爱好，然后通过建立一些基于相关关系的推荐系统，建立“就业指导规划系统”帮助大学生进行合理的职业生涯规划；同时，帮助那些对未来迷茫的大学生，可以在大一时就通过课程推荐系统，分析优秀毕业生学习的专业和课程，对新生的选修课程进行一些推荐，让学生可以轻松学习到成功者的经验，同时也帮助他们了解自己真正的兴趣所在，这必将大大提高学生未来的就业率和就业力。
“就业指导规划系统”携手分析招聘用人信息的海量数据，可以更精准指导未来大学生求职。
过去，一方面，高校就业缺少整体信息，应届毕业生对用人单位信息“嗷嗷待哺”；另一方面，每年5月左右高三学生填报志愿，专业、院校的就业现状同样是他们的重要参考。甚至不少家长在孩子读高一时，就开始关注起高校就业。
信息需求大幅扩容，但高校就业指导面临的尴尬却不少。
其一是“盲人摸象”。每年就业启动之际，往往只有高校发布自己在单场招聘会上的行业岗位信息，鲜有整体数据。这让许多大学生投出简历时难免盲目。
其二是“马后炮”。每年就业进入尾声时，各高校根据教育部要求各自发布就业质量报告。但行业冷暖瞬息变化，仅有一年一数据，缺乏较长时间段内的跟踪比对，无法对就业趋势进行预判，对未来学子的选择参考作用有限。
上海应用技术学院招办负责人徐卫萍最近发现了一个有趣现象：往年学院受欢迎程度一般的“计算机科学与工程”专业，今年考生报考踊跃。“起初我有些疑惑，这个专业此前一度进入就业预警专业，已经好几年不那么热门了。”徐老师说，后来做了一些调查才发现，今年热推的“互联网+”产业概念，让考生和家长非常看好计算机专业。
例如，我国政府资助的公益大数据项目爱拼网，在分析了1000多万本科毕业生样本和上亿环境样本后，得到了较为全面的中国大学就业大数据。点开网上“各专业就业前景报告”，点选“哲学”，一系列数据随即跳出：毕业五年每月薪酬“6474元”；行业分布“教育培训科研14.78%，快速消费品4.62%……”；工作地点“北京18%……”；性别比例“男生40%，女生60%”等。在此基础上，“根据往年录取情况和就业数据填志愿”的服务，已让不少高三考生派上用场。
5、差异化教学与个性化教育展开，人才培养不再凭直觉
人才培养要靠教育与培训。但是以往一个很大的弊端是，教师不知道学生是不是真正把课听懂了。如果问一声大家懂了吗？一般回答都会说懂了。这里就掩盖了有的学生、学员因为羞于回答不懂而带来的难堪。
使用大数据的方法，建立“个性化教育辅助系统”，帮助教师通过学生反馈回来的作业，可以发现到底是哪些学生并没有真正听懂，进而有针对性地加以辅导。
大数据还可以告诉教师，如果有相当一批学生做错了作业，就是自己在教学方法上存在问题，需要加以改进。
例如，李娜在“澳网公开赛”捧起冠军杯。她为什么能够获得第二次大满贯呢？不少国人就不大清楚了。其教练卡洛斯曾明确表示，是大数据帮助她提升了能力，从而更好地指导了李娜的表现。
网球比赛涉及大量数据，主要是“一发成功率”“一发得分率”以及ACE球等标志竞技水平的关键指标。发球速度、发球成功率、得分点则突出体现了球员的打法特点。
在教练过程中，如果“非受迫性失误”“双发失误率”上升，则表明球员心理状态或体力开始下滑。大数据对这些信息均有统计，因此能够使教练与球员自己评价比赛技术发挥的好坏。
在比赛过程中，大数据又能帮助教练与球员制定正确的策略与战术。IBM研制的智能分析平台，能够基于过去8 年的赛事数据，对每个球员的历史记录进行分析，确定出每个球员的关键指标。每场比赛分析的数据超过4100万个，包括比分、回合数、制胜分、发球速度、击球类型、击球数量等。而这些数据都是通过给球员配备的传感器获取的。
在信息化高速发展的今天，完全依靠天赋和直觉成才的日子，已经一去不复返。
同样，在高等教育中也可以分析历史的数据和记录，对每个学生的作业、图书阅读、测试水平、实验实习记录、兴趣爱好、将来的职业发展等等的分析，对不同的学生制定出针对性的教育和学习指导，真正帮助学生成才！
为学生度身定做成长方案，信息整合后的分析估测是重头戏。我国的就业压力已从总量为主向总量压力与结构性矛盾并存转变，大数据能更准确地描绘就业需求的现状及未来变化态势，帮助大学毕业生理性地动态调整就业预期。
高校个性化教育的未来，可以为每个学生度身定做成长方案。学生从高中时期，就可了解与自身兴趣条件相符的志愿方向；进入高校后，帮助制定'就业规划’，哪些课程证书需重点关注，哪些领域实习经历份量更重……如此不断帮助学生修正方向。
6、帮助用人企业准确发现人才
世界如此之大，面对茫茫人海，谁是企业某个岗位最合适的人选？这个问题在以往很难解决，但是在今天却有了可能。
方法就是依靠大数据，建立“人才培养辅导系统”。
通过搜集和掌握海量人才数据库。汇聚大量可供深入了解某个“职位要求”与某个人“个人信息”是否对称的资料，这就为人才招募活动提供了优越的前提条件。要改变“少数人在少数人中选人”的现象，归根结底是技术支持。大数据方法令这个问题有了解决之道，那就是，从所有应该搜索的范围内去搜寻、定位、选择。
7、使教育管理走向精细化
精细化才能管理到位，提高效能。
高等院校课堂大、学生多，谁来上课了、谁没来不大容易搞清楚，所以就有人钻这个空子逃课干别的事。有一项调查显示，本科新生的逃课率为33%，高职新生的逃课率为 22%。各种奇葩的“点名神器”是过去高校为了阻止这种“瘟疫”的蔓延的杀手锏。
大数据、“云计算”可以使一些很难管理到位的事情，做到了精准到位，又十分人性化。
例如，暨南大学安装的“教学辅导系统”，该系统拥有座位实名定位、抢答老师提问等功能。它能让教师实时掌握出勤情况，了解每个学生掌握所学知识的情况，提升了教学效果。
随着智能手机的发展，App在校园中开始发挥提高学校综合管理能力的重要作用。有起床、饮食、读书、选课、点名等。不需要纸笔、刷卡，学生只要带着手机进入教室，系统就会自动记录考勤。
8、对优秀学生，尤其是研究生等的人才客观评价
人才有类别层次之分。对科学研究、教育学术、文化卫生等专业技术人才来说，有的需要通过论文或著作体现出来的学术水平来获得正确评价。那些诺贝尔奖得主是世界级的人才，对他们的发现与评价就更难了。
凭借大数据可以做到对人才的客观评价。
例如，建立“论文的索引分析系统”，可以通过大数据分析论文的引用文献，由于论文之间的引用是基于每个科研人员的学术判断，因而引文数据库就蕴藏了全球科学家的群体判断，并反映出科研活动的延续性和知识的传承。
基于大数据的信息分析能够为科技规划和决策提供多方面的支持，包括了解科技革命的趋势，发现机会和风险，制订合理的发展目标指标，和根据评估研发投入的产出情况来优化资源的分配等。
大数据在人才发现、预测、预判方面确实可以大显身手。
9、学习行为分析
为支持学生的自主学习，高校一般都有自己的学习管理系统如Blackboard、Sakai 等。这些学习管理系统为学生、教师提供了课程学习和交流的空间。美国教育部教育技术办公室认为教育数据分为键击层、回答层、学期层、学生层、教室层、教师层和学校层，数据就寓居在这些不同的层之中。一般高校每年的开课数在数千门，学生数在数万人，产生的数据量非常大。
应用大数据分析技术使得监控学生的每一个学习行为变为了可能，学生在回答一个问题时用了多长时间，哪些问题被跳过了，为了回答问题而作的研究工作等都可以获得，用这些学生学习的行为档案创造适应性的学习系统能够提高学生的学习效果。
10、对教学质量进行评价和综合分析教师的职业技能
为提高高校的教学质量并能够帮助教师在教学过程中不断地发现问题、解决问题，高校的每年期末都会对教师的教学质量进行评估检查。在教学评价中应用大数据可以使教学评价形成有效的管理机制，其实能够安全有序的进行。而且大数据可以根据教学评估中提供的各项数据进行有效的分析整合，使教学评估工作更加高效可靠。
将大数据应用于高效教育中，还可以实现对教师职业技能的分析，而在高校教育中，最能够决定高校教育质量高低的便是教师的职业技能。
将大数据应用于教师的职业技能分析时，大数据可以通过对教师以往教学经历的分析、观察，从而找出最适合该名教师的教学方法，并能够帮助其在课堂上扬长避短，提高高校的教学质量。将大数据应用于教师的职业技能的分析还可以提高课堂的利用率，为学生的下一步学习制定计划。
11、学科规划
促进学科交叉融合发展，构筑有生命力的学科生态，打造凸显核心竞争力的高水平学科是学校学科规划的重要任务。
借助大数据分析技术，充分收集各学科的教学状态数据、科研项目数据、前沿发展动态等信息，从而分析学科建设存在的不足，确定学科未来发展的方向，发掘出潜在的具有国际视野的学科带头人。
12、心理咨询
论坛、微博等平台上每天都会产生由评论、帖子、留言等数据，这些数据集反映了师生的思想情况、情感走向和行为动态，对这些数据进行科学的存储、管理并使用大数据技术进行有效的分析利用，建立师生思想情感模型，对掌握师生心理健康程度，有针对性地加强对师生的心理辅导有着重要的意义。
13、校友联络
校友资源犹如一座座宝藏，对高校的发展建设有着不可替代的重要作用，是高校工作的重要组成部分。有效地把校友联络起来、团结起来，对学校的建设和发展具有重要意义。
利用传统的管理方法，仅校友信息收集就要耗费大量的时间和精力。
利用大数据技术，收集各类社交网站上的非结构化数据，通过分类、聚类等数据挖掘方法，确定校友身份并收集其联系方式、参加的活动信息等，可以大大提高校友数据收集的效率，为以后利用校友资源提供良好的基础。
三、结语
大数据时代，高校在其中扮演的角色不仅仅是参与者更是推动者。将大数据应用于高校教育中，不仅可以实现对高校教学质量进行评价、教师的职业技能的综合分析，还可以开展个性化课堂，使得国家助学金的发放更加的公平、公正等等。
大数据时代对人才管理提出了新的、更高的要求。面对这样的历史使命，正确的应对之策是什么呢？
首先要有机遇意识。
其次要真抓实干，主动了解大数据，学习大数据，驾驭大数据。
再次，要同大智慧结合。大数据毕竟是一种工具，一种方法。用这种工具和方法干什么、怎么干才是最为重要的。
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