大数据对高职教育的机遇和挑战研究

干国胜

摘 要： 大数据是国家基础性战略资源，已经在经济和社会发展中发挥了巨大的作用。大数据对高职教育发展既是机遇也是挑战，高职教育要积极地将目前的“状态平台数据”迅速过渡到大数据，通过大数据应用增强院校竞争优势，提升高职院校的管理和教育教学水平。

关键词： 大数据；高职教育；机遇和挑战

中图分类号： G710 文献标识码： A 文章编号： 2095-8153（2018）05-0001-03

国务院颁发的《大数据产业发展规划（2016-2020年）》指出：“数据是国家基础性战略资源，是21世纪的‘钻石矿。”大数据在经济和社会发展中正在发挥着越来越大的作用，基于数据科学决策，就是“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的机制，作为“实施国家大数据战略”，将引起管理理念和治理模式改变。这对高职教育既是机遇也是挑战，高等职业教育应以此为契机，推动人才培养质量提高，增强院校竞争优势和提升院校治理能力。

一、大数据与“状态平台数据”

大数据是以容量大、类型多、存取速度快、价值密度低为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。信息时代的主要原材料是大数据，IBM 公司认为大数据是一类新的自然资源[1]。在经济领域，大数据已经作为一种与固定资产和人力资本类似的重要生产要素而存在。对高职院校而言，大数据无论作为资源，还是作为技术和工具，都有其待挖掘的巨大价值。

目前，“高等职业院校内部质量保证体系诊断与改进”工作（以下简称“诊改工作”）几乎就是围绕“高等职业院校人才培养工作状态数据采集与管理平台”（以下简称“状态平台数据”）的数据来开展的，是“诊改工作”起点，也是“诊改工作”终点。之所以说“状态平台数据”是“诊改工作”起点，是因为高职院校质量保证体系的校内、外诊断工作的数据指标主要依据“状态平台数据”，并以此对学校工作进行评估和诊断的；高职院校依据诊断的结果制定各项工作改进方案，这些方案的实施成效落脚点，最终大部分是通过“状态平台数据”体现，因此说“状态平台数据”也是“诊改工作”终点。

显然，“状态平台数据”仅为高等职业院校部分结构性数据。当今“‘信息化对职业教育的推动作用和‘开放教育资源快速增加将是非常重要的短期趋势”[2]，新兴技术工具（VR/AR/MR 技术、移动终端互动等）、人工智能和各种技术平台、灵活课堂设计和大规模开放式在线课程等新技术发展相关的数字革命正在彻底改变学习和教学的模式和可访问性，并产生大量新的非结构性数据来源。此外，学校为满足学生不断变化的需求，应对校内外绩效评估和评价，教学方法改变（MOOCs、立体教材、翻转课堂、微课等）以及为降低运营成本机制的新班级格式和技术，都要求高等职业院校做好与之相应数据的采集、分析、可视化和应用等各项工作，这些工作已经成为高职院校可持续发展的必然要求，是发展机遇更是挑战。

二、大数据对高职教育的机遇

1. 利用大数据提升高职院校管理水平

“提升管理水平是促进职业院校内涵发展的现实要求，是提高人才培养质量的重要保障。”[3]目前，高职院校管理信息化水平与其治理能力现代化的新要求相比还存在较大差距，这种差距具体表现在管理的决策上。

美国著名管理学家赫伯特·西蒙指出：“决策是管理的心脏，管理是由一系列决策组成的，管理就是决策。”高职院校的传统决策模式可归纳为四种[4]：（1）依靠决策者的理性认知能力制定决策的“官僚主义”模式；（2）通过“合意”的过程来平衡大学内多方群体利益的“学院型”模式；（3）通过“扩散”程序表达不同权力集团、利益群体诉求的“政治型”模式；（4）决策程序无章可循、随意性大的“有组织的无政府型”模式。这些模式的不足在于缺乏决策的支撑依据，通常表现的是无数据支持的经验性决策或者带有“抽样”特征的以偏概全的决策。

大数据之所以在应用上能产生极高的价值，是因为它所具有的三个特征，即全样本、混杂性和相关性，这也为高职院校的管理创造了与传统时期所不能具备的机遇。究其原因，首先，是大数据的全样本。全样本是指抽取的样本数据就是总体，在样本数据时期，人们依据在小于总体的样本上进行决策，或者通过有意识地选取样本来支持自己的决策，因而常常失之片面；大数据的样本为全部的数据，会更有效地避免决策上的盲人摸象的错误发生，同时也使决策所形成的政策更加公平、公正。其次，是大数据的混杂性。舍恩伯格在《大数据时代》指出：“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户。”全样本和混杂性虽然也会增加错误，但是也会使我们认识更加逼近真实，获得更多额外的价值。第三，是大数据的相关性，大数据要求我们思维模式从关注因果关系转移到相关性关系，而不要执着事物之间必然联系，大数据作用在于让“一切潜在的机会无所遁形”。

要让大数据在提升管理信息化应用能力发挥作用，高职院校首先要做到全院干部职工要树立“大数据”意识，自觉增进自身信息化能力；其次要从学院的各类数据的记录采集、更新和分析着手，逐步建设学院管理状态“大数据”；第三，用学院“大数据”诊断和改进学院管理的能力，实现学院管理的规范化、精细化、科学化水平提升。

2. 利用大数据提升高职院校教与学水平

2.1 大数据正在让教育发生巨大的变革。传统工业时代的大班制、标准化、流水线等批量模式的教育，正在被大数据时代以视频为重要载体的弹性化、个性化、慕课、翻转课堂、微课和多元化为特征教育所取代。学生和教师的教与学行为、学校的管理等都變成数据被收集、传递、分析、提炼，并形成有用的信息被推送。正如数据科学家维克托·迈尔-舍恩伯格在《与大数据同行：学习和教育的未来》一书中指出的，“大数据将带来学习的三大改变：能够随时收集学习中的双向反馈数据；可以真正满足每个学生的个体需求；可以通过概率预测优化学习内容和学习方式”。

2.2 大數据使个性化学习成为可能。现行的班级教学是工业社会的产物，其教育是大规模批量生产，教学过程完全忽略学生个人的基础、兴趣和需求，对所有的学生“用一把尺子”，即一视同仁地按照教师的教学进度组织教学。例如，有些高职院校数学课的大班甚至超过100人，来读高职的学生通常数学成绩都不太好，教师仍然按其预先制定的教学进度授课，并不考虑学生能否跟上教师的授课节奏，最终只有少数学生能勉强应付，很多学生直接放弃。由于这种教学模式效果实在太差，以至于有些高职院校的理工科专业甚至取消高等数学课程，校方给出的理由是学生学不会高等数学，其实其他专业课学生的学习情况也不会好到那里去。当然，也有的高职院校通过教学改革，引入数学软件，辅助在线课程，高等数学的教学效果好一些，但仍然“用一把尺子”，教学质量的提高仍然存在很大的空间。

进入21世纪，因材施教的个性化教学成为世界各国教育改革追求的目标，按照学生学习经历的数据来制定和调整教学策略，也一直是人们所追求的理想教育形态。在过去的几十年中，互联网及相关设备的普及，灵活课堂设计和大规模开放式在线课程等新技术发展相关的数字革命正在彻底改变学习和教学的模式和可访问性，大数据为我们进行学生个性化教育成为可能。

学生学习、生活和活动的大数据主要来源为：（1）学校各种管理系统中的结构化数据。首先是学生管理系统中数据，它包含学生姓名、性别、班级、专业等数据。还有学校与之相关联的其他系统所关联的数据，如与之关联的教务系统涉及的学生选课信息、考勤信息、考评成绩、评语等；还有如与之关联的财务系统涉及的学生缴费数据等；还有如与之关联的图书馆系统涉及的学生借阅图书数据等等。（2）慕课，大规模开发在线课程MOOCs（massive open online courses），即“慕课”，似乎是传统教学的讲台搬家，从线下搬到线上，获取教学信息更加方便快捷。这种变化的最为强大构成要素是慕课能产生学生学习经历的大数据。（3）课程的在线资源的学习，如：电子书籍、视频、学习软件、图片、教案等，都会留下学习的痕迹数据，具体表现为：学习内容逗留的时间和重复次数、关注的内容及所做的笔记、答题准确率、某个主题学习程度、查阅资料、阅读放弃的位置等。（4）线上交流。与同学、老师和他人关于该课程交流相关联的内容提问，答疑，心得等，甚至其交流对象关于该课程在互联网上留下的数据。

于是，当学生与学习技术互动时，他们会留下可以揭示他们的情感、社交关系、意图和目标的数据痕迹。学生的学习其实就是一堆相互关联数据的“集合体”，因此教育者的任务就是根据这个“集合体”来开发和推荐适合不同的学生个体的线上和线下教学资源，从而满足不同学生个体的个性化学习的需要。

三、大数据对高职教育的挑战

要使大数据能真正产生其应有的价值，我们主要面临以下三个方面的挑战。

挑战之一是转变观念。教师要树立大数据思维，“教育将继经济学之后，不再是一个靠理念和经验传承的社会科学和道德良心的学科，大数据时代的教育，将变成一门实实在在的实证科学。”[5]由大数据产生的学习分析是成为促进教育教学变革的重要工具，并为教育教学明智（而非经验和灵感）决策提供了证据。

挑战之二是数据采集甄别。首先要确定的是哪些为有价值或者说有用的数据，必须对数据进行筛选，将需要的数据用合适的形式存储，因为如果其中的绝大多数数据是无用的，则投资建设数据产生浪费。然而随着物、云、大、智等技术推进，对数据价值的甄别也会迎刃而解。

挑战之三是数据分析的复杂性。“图文检索、主题发现、语义分析、情感分析等数据分析工作十分困难，其原因是大数据涉及复杂的类型、复杂的结构和复杂的模式，数据本身具有很高的复杂性。”[6]收集，存储和开发挖掘数据的算法也存在巨大的成本，这一过程往往耗时且复杂。然而，越来越多旨在利用大数据分析的系统和工具也在快速发展，甚至智能手机可以完成几年前大型计算机都不可能完成的任务，数据分析的复杂性的瓶颈正在逐渐突破。

当今时代，信息技术不仅只在量上简单叠加和更替，而是在质的进化或聚变，“大数据技术和应用处于创新突破期，国内市场需求处于爆发期，我国大数据产业面临重要的发展机遇。”[7]新起点为职业院校实现变超车的难得时机，然而落后就会被淘汰出局也是残酷的现实，因此作为职业院校唯有把握机遇，迎接挑战。

[参考文献]

[1]IBM.Big data：The new natural resource[EB/OL].http： / /www.ibmbigdatahub.com/infographic /big-data-new-naturalresource，2013.

[2]高 媛，陈 潇.《2018 中国职业教育技术展望：地平线项目报告》解读与启示[J].电化教育研究，2018（4）：104.

[3]教育部.教育部关于印发《职业院校管理水平提升行动计划（2015-2018年）》的通知[EB/OL].http：//www.moe.edu.cn/srcsite/A07/moe_950/201509/t20150917_208794.html.

[4]邓 莉.大数据时代的院校决策模式[EB/OL].[2014-01-09]http：//www.doc88.com/p-7475434158071.html.

[5]魏 忠.大数据时代的教育革命.江苏教育报[N].2014-8-6（4）

[6]李国杰.从复杂性角度看大数据面临的挑战.中国信息化周报[N].2016-4-25（22）

[7]工业和信息化部.工业和信息化部关于印发大数据产业发展规划（2016-2020年）的通知[EB/OL].http：//www.miit.gov.cn/n1146295/n1652858/n1652930/n3757016/c5464999/content.html.

Abstract： As a national fundamental strategic resource，big data has played a huge role in economic and social development.Big data challenges even opportunities for Higher Vocational Education.Education in higher vocational colleges should actively transfer the current “status platform data” to big data，strengthen the competitive advantage of colleges through the application of big data，and improve the management and education teaching level of higher vocational colleges.

Key words： Big data；higher vocational education；opportunities and challenges