高职教育大数据现状分析与思考

孙伟 丁永尚 朱东 何旭明

摘要：该文介绍大数据对高职教育的影响，分析高职院校应用教育大数据的现状与面临的问题，提出发展高职院校教育大数据的策略，给出具体的实施思路。

关键词： 高职;教育;大数据

中图分类号：TP311        文献标识码：A        文章编号：1009-3044（2019）02-0089-03

1 引言

传统高职教育的教学、管理、评价等各个方面是建立在经验模式上，这已经不能适应动态监测分析、个性化学习、学习和精细化管理的需求。近年来，随着信息技术的发展，大数据正在深刻地影响着各行各业，已经成为热门的研究对象。现代高等职业教育中所产生的教育大数据涉及学生、教师、学校、企业等社会多个领域。高职教育大数据有自己的特殊之处，即数据规模较大、数据形式多样、数据有周期性和时效性、数据的利用率不高[1]。如果能够充分挖掘并加以正确使用，这些数据将成为现代职业教育变革的新生力量，将为高职教育决策和个性化教学提供支持，为招生和就业提供更为精准的服务、为教学评价提供更加全面精准的评价方式，最终实现优化高职教育的治理模式，提升教育决策的质量[2]，是一项非常值得研究的课题。

目前国内对高职教育大数据的研究基本是处在初级阶段，已经产生的成果还不丰富，主要存在如何收集教育大数据、目前可以进行哪些研究、研究的瓶颈在哪里、如何突破这些瓶颈等一系列问题[3]。本文将在分析高职教育大数据研究现状的基础之上，探讨如何解决目前所面临的问题，给出自己的研究策略，为进一步利用大数据进行发展高等职业教育提供参考。

2 现状与问题

2.1 高职教育大数据研究现状

目前，在国内部分重点本科院校已经开展了教育大数据的研究并取得了一些成果，如西安交通大学建立了陕西省高等教育质量监管大数据中心并投入实际应用[2]，东北师范大学徐鹏等人对美国《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告进行了解读和分析[4]。但针对高职教育大数据的所取得的成果还不是很多，在中国知网中按“高职教育大数据”为主题进行检索，发现目前只有93篇相关文章，其中博士和硕士论文各1篇，而对“教育大数据”的检索则为2310篇，由此可以看出，针对高职大数据的研究比例还是非常低的。

2.2 高职教育大数据应用时面临的问题

目前，高职信息化过程中积累了一定规模的数据，散落于各职业院校的各个信息管理系统中，具备了开始进行研究的一些基础条件，部分院校目前也开展了一些探索性的研究。

高职教育大数据有的研究有着自己的特殊之处，也面临着一些与本科院校不同的问题。

（1）高职院校缺乏对教育大数据的认识和重视

当前，高职院校的管理者和许多一线的教师仅停留在讨论大数据的阶段，相对于本科院校而言，在思想上缺少对高职教育大数据的重视，对教学过程中所产生大数据的价值没有充分认识，缺少自觉应用大数据促进高职教育改革和发展的意识，这必将影响高职教育大数据的普及和深入研究工作。

（2）数据之间的关联性和有效性不足

高职院校在建设信息化过程中，因受认识、资金等原因，采取循序渐进的建设方法。在不同时期建设了图书管理、教务管理、财务管理、学生管理、招生就业、后勤管理等不同的信息管理系统，但各个信息管理系统之间在数据库设计、设计模式等各方面各自独立，存在着“数据孤岛”问题，看似数据量庞大，但关联性不强，有效数据不足。

（3）数据资源数据不完整、不全面

目前，各高职院校在实际工作中还会产生许多非关系型数据，这些数据往往以纸质文档和电子文件的形式存在，还有一些数据没有被及时记录和存储、没有得到合理的采集和处理，游离于管理者和研究者的视线范围之外。现有数据往往只记录了对各个特定管理系统相关的数据，在进行数据关联分析时往往存在数据不完整、不全面的问题[4]。

（4） 高职教育大数据缺少宏观上的规划

目前，高职院校各部门往往出于工作需求和权限限制，只能对自己所负责系统的数据进行一些适度的分析，这种现象与现有的管理模式有关，数据分析人员往往因为没有足够的精力、受制于管理权限以及受科研技术水平等限制，不能进行全局性的、系统性的、专业性的跨系统分析，所得到的结果往往只是片面的和局部的，缺少对高职教育大数据的宏观规划。

（5） 科研力量薄弱、资金不足

相对于本科院校，高职院校在教育大數据的研究上往往存在着科研力量薄弱、资金不足等现实的问题，校内缺少专门从事大数据分析和挖掘的人员，一般是网络中心或计算机专业的老师自行进行研究，在数据采集的过程中一般会存在权限不足、数据获取量有限、信息管理安全问题。部分高职院校甚至没有计算机专业，有些教师是在没有资金支持的情况下开展研究工作的，在这些条件的限制之下，大数据的研究工作会受到很大的限制，要想取得成果也难上加难。

3 发展高职教育大数据的策略

3.1 高职教育大数据发展策略

在目前条件下，高职院校在开展教育大数据研究的工作，挖掘其中的价值，并应用于教育和管理工作，需要管理者和研究人员根据现有情况采取一定的策略循序渐进地开展。

（1）提高思想认识：高职教育的管理层和广大教师要解放思想、与时俱进，摒弃传统的教育观念，建立现代信息技术教育思维意识，学习和掌握大数据先进信息技术，并将之运用到高职教育实践中去。学校的管理者往往对学校的影响力巨大，管理者的思想上认识到位是开展大数据研究工作的重要一环。在管理者认识到位的前提下，人员配备、资金投入、数据资源获取都将变得相对容易。要通过制定鼓励政策、培训交流、教学考核等措施，促进利用大数据技术进行数字化教学改革的实践活动。要从思想意识和工作实际两方面促进教师建立大数据教育观念，要让教师真正地认识到大数据教学改革的必要性和重大意义。

（2） 加强专业科研力量和资金的投入

专业的数据研究人员和充分的资金投入是高职教育大数据研究的基础，通过引进和内部培养大数据研究人员，建设一定规模的科研团队，并通过投入一定的资金对人员进行周期性的培养，可以保证研究的持续性和先进性。

（3）宏观设计、长远规划

改变以管理为中心的思路，树立数据为中心的建设思想，建立以数据为中心的一体化平台，从宏观上统筹考虑数据的一致性和共享问题，实现数据的互联互通，以消除数据孤岛。目前各院校的数据资源一般都是基础性信息管理系统中积累的数据，基本都是姓名、学号及一些相对简单的类型，格式比较单一，丰富性不足，各种数据资源之间关联性不强，同一种数据在不同系统中上经常存在名称、数据长度、数据类型的差异，人为增加了数据清理的难度。此外，对于一些数据分析需要的字段，如爱好、兴趣、性格类型、专业特长等数据往往存在量化缺失的问题[5]。要想实现大数据管理的需求，需要进行良好的顶层设计，从宏观上做好规划，完善教师数据、学生数据、教学过程数据、管理数据，将高职院校的各种数据进行数字化、系统化的全面设计，同时考虑到扩展需求，才能满足实际工作的需求。

（4）建立高职教育大数据联盟

高职院校每个院校的数据规模往往不是很大，有时达不到“大数据”的级别，高职院校可以借鉴“全国一体化在线政务系统”和高校图书馆共享数据的模式，利用互联网破除院校之间壁垒，建立高职教育大数据联盟，实现数据资源共享，提高数据使用率，扩大数据规模，推动大数据研究工作的发展。

3.2 具体实施路线

鉴于各高职院校在发展教育大数据的步伐上差别巨大，建议基于以下实施路线，循序渐进的开展大数据的研究工作：

（1）图书数据的研究：图书管理系统基本上是各个院校最早建设和完成的信息化管理系统，有些省份有专业的公司统一开发并被广泛地使用，如江苏省高校的汇文图书管理系统在高校中的普及率很高，系统规范化程度高，数据实现了互联互通，并能在编目等工作上实现数据共享。图书管理系统中所积累的数据规模大、时间跨度长、数据规范化程度高，易于数据清洗和分析使用。通过图书管理数据的研究和分析，可以为图书资源建设提供数据支持，同时达到学习和积累大数据研究经验的目的，为后续研究打好基础。

（2）教务数据的研究：教务系统中积累了学习情境中所产生的学生成绩、教学计划资料、教学过程数据，专业人员通过采用合理的方式采集、分析、评价这些学习情景中所产生的数据，可以实现学生学习效果分析、问题学生警示、教学效果评价、学生和教师用户画像、学生特征分析等多方面的工作，可以实现掌握和改善学习者的学习效果、改进教学过程等工作。同时教务数据是一个院校的核心数据资源，可与其他数据资源进行关联研究。

（3）招生与就业数据的研究：招生数据的规模往往不是很大，数据形式相对单一，但往往是学生基础数据的起点，实习与就业数据是学生数据的终点。通过研究招生数据可以分析生源地热点地区、招生工作开展薄弱地区、各地区学生特点等。研究实习与就业数据可以分析出热点就业区域、专业对口情况、专业设置合理与否、学生薪资情况等。

（4）学生一卡通数据：一卡通是串联各系统的关键，学生的餐饮、门禁、考勤等许多数据都可以从中提取。

（5）教师数据的分析：教师数据的分析是一个比较敏感的问题，存在一定的限制，但管理者授权后可以获得，这部分的数据往往涉及教务、人事、科研等各方面，在教學评价、教育能力考核等工作上可以提供丰富的数据支持。

（6）其他数据的采集与分析：高职院校中还可以对网络日志数据、新闻数据、线下数据、文档资料等进行收集和处理，这部分数据中有结构化、半结构化和非结构化等多种形式，数据处理工作需要投入大量的时间和精力，是教育大数据研究工作中难度较大的部分，一般需要专业数据分析人员提供长期的技术支持。

（7）建立大数据评价体系

高职教育大数据的研究是为了提升教学管理质量，评价是其中一个重要的验证步骤。传统评价是建立在经验模型中，这会因个人经验的差异而影响评价的结果。通过信息化手段将教学过程中的指标进行数字化，通过采集、清理、分析、挖掘建立标准化的数字化评价模型，最终建立基于教育大数据的评价体系，实现用数据说话，用数据管理和用数据决策的目标[6]。大数据评价体系一旦建立起来，将会更加容易量化和标准化，评价更加合理和可信，提高评价和决策的说服力。

4 结语

高等职业院校应该抓住大数据的发展机遇，结合院校自己实际教学以及学生的情况，突破传统教育的束缚，积极进行改革，利用当前先进的大数据技术，创新教学形式，提高课堂教学效果，丰富教学内容，量化教学评价，提升高职教育水平。

参考文献 ：

[1] 郑亚娟，王忠东，邢雪峰.大数据环境下的高职教育改革[J].成人教育，2017，37（03）：67-69.

[2] 南旭光，张培.大数据驱动现代职业教育治理：价值逻辑、机制设计与制度安排[J].职业技术教育，2018，39（01）：27-32.

[3] 徐鹏，王以宁，刘艳华，张海.大数据视角分析学习变革——美国《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告解读及启示[J].远程教育杂志，2013，31（06）：11-17.

[4] 李富.大数据时代世界产业发展的趋向及其对高职教育的影响[J].教育与职业，2015（18）：14-17.

[5] 安晖，安琳.我国工业互联网的发展路径[J].中国工业评论，2015（06）：54-58.

[6] 韩天学.大数据下“多元主体”的高职教育质量评估体系构建[J].职业技术教育，2015，36（07）：45-49.