大数据与高校管理研究

于亮 孟宇

摘 要：“大数据”一词正在以铺天盖地之势席卷当今社会以及人们的视听。尽管人们对于其具体所指莫衷一是，但对该词的使用已经遥遥领先于对该词的理解。“大数据”一词大行其道，成为一种时尚和风潮。文章则希望倒置这种“时尚”，从理解该词出发，探讨大数据给整个社会以及高校系统带来的机遇和挑战。文章分为3个部分：第一部分，文章将着重论述从数据到大数据的过渡中的时代转折和社会变革，尤其是在互联网时代中，由用户创建内容所引领的获取数据和分析数据的新趋势；第二部分，文章将分析大数据时代社会所面临的种种机遇以及挑战；第三部分，文章将具体结合中国高校管理的现状，探讨大数据如何影响学校管理环境、管理水平和管理决策。

关键词：大数据；管理；机遇

1 数据与大数据

信息、讯息和数据是后工业革命时代的3个重要概念。尽管三者经常在各类语境下被混用，但其内涵和外延均有较大差异。因此，区分并理解这3个概念是探讨大数据的必要前提条件。

具体来说，信息的概念在20世纪的蓬勃发展要归功于数学家克劳德·香农在1948年提出的“信息论”（也称“信息理论”）。在其著作《通信的数学理论》中，香农认为，信息以特异方式运作。与其他物品不同，信息的重要特征在于，一旦被分享，就相当于被复制，无论是传播者和接受者都获得了同等数量和信息。这种特征的意义就在于其使用只会创造增值而非贬值，因此信息就可以在传播者不放弃信息本身的情况下将其分发。信息既是一种物质，又是一种能量。

如果说信息主要在数学和通信系统中为人提及，“讯息”一词则在传播学中广为使用。信息中包含噪声，即无意义成分，而讯息则强调信息带来的意义。讯息是具体的，而信息则是抽象的。举例来讲，天气预报可以被认为是信息，而如果人们通过解码来获取其中意义，得知天气状况并作出应对措施，就获取了其中讯息的成分；对于不关心天气的人来说，尽管每天都可以收到天气预报提示，其意义与噪声并无二致。

在充分理解信息和讯息的基础上，“数据”的内涵便其义自见了。数据既可以是信息，又可以是讯息。根據具体语境变化，数据的概念也十分灵活多变，而其是否具有意义，则取决于如下几个方面。最为重要的一点是数据的格式。众所周知，数据的来源十分广泛，而即便同样是来源于社交媒体的数据，格式也大相径庭。比如，一条100字的微博和其底层代码从格式上讲就迥然而异。对于微博用户来说，后者是无意义的；而对于程序员来说，前者则意义寥寥。其次，数据的内容和对内容的解读也与其意义息息相关。同样的数据对于不同人的意义可能完全不同，因而可能被运用到不同领域，产生不同的效用。

随着计算机技术以及互联网的迅猛发展，行业应用产生的数据已经超越了几何式增长，以爆炸性的突变影响着整个社会。动辄数千TB甚至PB的“大数据”正在挑战传统的数据处理和分析手段。高峰期间，新浪微博每天可以产生将近一亿条的新微博，而百度目前数据总量已经突破1000PB。用户创建内容是大数据最为重要的组成部分之一，包含十分丰富的信息和资源，如人口学统计资料、地理信息位置，甚至是网上交易数据。对这些数据的整合利用至关重要，也正在成为政府、企业和教育机构的重要议题。面对如此海量的数据，可以确信，“大数据”时代已经到来。

2 大数据、机遇和挑战

2012年联合国发布了一份有关大数据的报告。在这个名为《大数据促发展：挑战与机遇》的政府白皮书中，联合国指出，大数据对于世界各国是机遇，又是挑战。报告中提到，数字设备的普及和更新正在带来一场“数据的产业革命”。对各国政府的决策者而言，对日益扩大的数据资源进行分析利用，是21世纪以来，继全球化、气候变化和人口流动后，又一大重要的历史性的机遇和挑战。

如上文所述，大数据给科学研究带来的革命性的变革，而这种变革在医疗、教育、金融等领域得到充分体现。在医疗方面，尽管总体看来，“大数据”仍往往只是药厂和保险公司的一个营销口号，但诸如英文网站WebMD，以及中文网站“好大夫在线”，正在颠覆传统医疗信息的流通方式，并改变着医患关系，甚至整个医疗体系的结构。同医疗一样，大数据在教育领域也被认为是推动变革的重要力量。从“中国大学的精品课”，到在线学习和网络课堂，脱离了以学校为中心传播方式，达到对教育资源的二次分配。然而，大数据在教育领域的影响也并非单向度，仅仅是资源以数据的形式向外传播，教育机构亦在体会海量数据的涌入。比起医疗和教育领域，大数据在金融领域的影响可谓山呼海啸。在定价、授信、风控等领域，用户创建的数据正在系统性挑战传统的经济规律。以保险定价为例，美国的诸多保险公司在提供车险时，会在保户车上安装一个简易装置，实时监控其驾驶习惯。那些驾驶平稳，很少突然加速减速的司机，会获得保费降低的奖励；而那些习惯危险驾驶的司机数据会被立刻传送给保险公司，作为保费升高的最佳旁证。

3 高校管理与大数据

大数据将对学校管理环境、管理水平和管理决策产生深远的影响。上文系统介绍了大数据的概念，以及它给这个时代带来的诸多机遇和挑战，那么具体这些特性在高校管理中是如何体现的呢？笔者将在如下的版块举出3个具体的案例。

3.1 学生行为分析

学生行为分析是指高校获取有关学生的数据进行整合分析，对学生的行为进行预测和研判的过程。这一环节对高校管理工作至关重要。对学生思想动态监控是学生行为分析中最为敏感的话题之一。传统意义上讲，学生思想动态监控主要依赖于辅导员与学生谈话、沟通，然而这种信息获取方式的弊病显而易见，最重要的问题在于信息量小，而且有局限性，不能以点带面地掌控学生的思想动态并对其行为进行行之有效的分析预测。在高校普及互联网后，一些管理软件是对数据进行高效管理的雏形，尽管无论是从量上还是从质上都与当今的大数据分析相去甚远。

怎样了解学生在网络上发布的信息，并在充分利用的基础上对具有风险的行为（如心理问题，暴力、自杀倾向、偏激的政治言论等）进行管控，是学生行为分析的核心议题。上文中谈到了对用户创建内容的利用，而高校管理也可以使用这些数据，作出判断，并影响决策。在自然语言学习中，一部分学者正在通过文本分析的方法确定人群的某类特质，如抑郁症、自杀倾向等（可参见Pestian et al.，2008）。而如果在对于局域网监控中留有后台，可以随时抽取问题学生的数据，进行监控和分析，这无疑对于及早发现问题是至关重要的。

3.2 教务系统的应用

随着在校大学生人数的不断增加，教务系统的数据量也不断的上涨。教务系统的数据库中基本实现了学生的在线信息查询、选课功能以及教师对课程信息发布的管理等功能。对学生来说，可根据本人学号和密码登录系统，查询院系的课程、学生选课情况及学生个人信息的修改；对教师来说，可以发布、删除和修改自己本学期所要教的课程信息，查看选择自己课程的学生名单及信息，及查询、修改部分的个人信息；对管理员来说，可通过超级用户身份登录，对系统进行全面的管理，对新用户的添加，删除以及对用户信息进行管理维护。

3.3 学生就业规划

学生就业是高校管理中又一大重要议题，而如何帮助学生正确了解自己，并掌握利用就业信息资源，则是一个系统性的工程。传统的就业指导规划系统往往是单向的，以学校为中心，向学生发布学校认为有意义的就业指导信息。如上所述，大数据在教育领域的重要变革之一就是去中心化，即将不同信息系统有机整合并无缝对接，使双向乃至于多向的信息流动成为可能。

具体来说，在学生就业之中，具有3个利益方：学校、学生和雇主。在大数据未曾普及的年代中，这三方的信息是不对等的，这对学生成功就业极为不利。一般来说，雇主和学校关系密切，向学校提供信息，而学校和学生关系密切，学生从学校获取信息。因此，雇主和学生的非直接关系完全依赖于学校工作的成败。如果有一个系统，可以将三方整合起来，利用学生自主提供的信息为其生成就业指导模型，并对学校和雇主可见，那么这种信息的不对等就会消失，使学校能够成为雇主和学生的平台，而非中介。

建立这样一个系统，可以分为数据寻找、数据库建立和数据分析等3个步骤。首先，学校应该可以从不同数据来源中获取雇主提供的信息，而并非单纯仰仗传统的“人脉”关系。在系统性地抓取雇主信息后，一个动态数据库的建立有利于学生的信息获取。学生不仅仅可以依赖于自己的价值判断，亦可以参考该数据库基于学生提供数据生成的指导模型，从而作出最佳明智的选择。

4 “后毕业时代”的资源共享

“后毕业时代”指的是学生毕业走向社会之后高校所面临的历史性时刻。传统意义上讲，学生毕业后，除了和母校的感情联系，其他方面基本处于“失联”状态。然而在一些发达国家，校友不仅是学校投资的主要来源，更是其他资源共享的重要渠道。毕业仅仅是这种联系建立的开始。

与发达国家高校不同，中国高校对于“后毕业时代”的资源共享利用尚处在初级阶段。所以，大数据在“后毕业时代”的应用之一，便是建立一个实时更新的校友档案库。这个档案库并不只是图书馆中的一排文件夹，而是一个能够提供信息交流和反馈的平台。校友资源是一座宝藏，而大数据便是通往这座宝藏的一把钥匙。举例来说，如果学校有校庆活动，需要邀请校友出席，在十年前这可能是一个浩大的工程，需要动用许多人力、物力和财力，但未必能达到预期效果，而如果能够利用互联网、微信、论坛，通过各种数据传播方法，可以大大提高效率。世界著名求职网站LinkedIn就会根据校友人际关系来推荐“可能认识的人”，使未来的资源共享成为可能。

[参考文献]

[1]舒忠梅，屈琼斐.大数据时代高校信息管理与决策机制研究[J].华南理工大学学报：社会科学版，2013（6）：34-36.

[2]辛良.大数据时代高校管理创新研究[J].中国教育信息化，2015（9）：78-80.

[3]肖艷.大数据时代地方高校实现协同创新信息管理平台构建及路径[J].情报科学，2015（11）：110-112.

[4]许统德，熊焰.大数据时代高校信息管理体系的研究[J].韶关学院学报，2014（12）：123-124.

Study on Big Data and Higher Education Management

Yu Liang， Meng Yu

（Modern Technology Education Center， Dalian University of Foreign Languages， Dalian 116044， China）

Abstract： The term “Big Data” has been sweeping the globe and attracting unprecedented attention. Although people have disagreement regarding what the term really means， the use of the word has to a large extent preceded the understanding of it. The ubiquitous use of “big data”has become a trend and fashion. This article shows the authors efforts in interpreting the trend， which starts from understanding the word and discusses the opportunities and challenges big data has brought up to the society and the higher education system. The discussion is unfolded in three sections： in the first section， the author articulates the social reform rooted in the transition from data to big data， especially the new tendencies initiated by the prosperity of user generated content； in the second section， the author analyzes the opportunities and challenges the contemporary society is facing in the era of big data； in the last section， the author applies the analysis to the higher education management practices and explicates how big data influences the ecology of university management， the level of management， as well as decision making.

Key words： bia data； management； opportunities