我国高等教育大数据研究的热点与展望

潘王林，彭欢欢

（1.云南师范大学，云南 昆明 650092；2.新疆师范大学，新疆 乌鲁木齐 830017）

1 问题的提出

作为世界最大的互联网市场，我国大数据行业的发展日新月异；教育大数据的发展，也一直备受国家关注。从国家层面来看，教育部于2018年4月颁布的《教育信息化2.0行动计划》中提到：“人工智能、大数据、区块链等技术迅猛发展，将深刻改变人才需求和教育形态。”[1]作为教育领域的重要一环，人们通过大数据技术与高等教育各方面进行不同程度的结合产出了许多优秀成果，这也促进了高等教育大数据的发展和变革。目前，有关高等教育大数据的理论研究集中在具体的高校教学、图书馆等领域，缺乏对高等教育大数据研究热点和发展趋势的整体统计和文献分析。因此，本研究将利用CiteSpace这一工具软件对我国高等教育大数据研究热点和发展趋势进行分析，以期对高等教育大数据的发展提供参考。

2 研究方法与数据来源

2.1 数据来源

研究数据从CNKI(中国知网)期刊数据库中选取，将主题词设置为“大数据”和“高等教育”或者“大数据”和“高校”；期刊来源类别限定为 SCI来源期刊、核心期刊和 CSSCI；选择“中英文扩展检索”；时间设置从2013年(中国大数据元年)至2019年4月10日；将以上信息进行确认后，进行高级检索得到共计844篇文献。通过对文献进一步手动删选，去除会议、访谈、报告等非研究型文献，最终得到773篇有效文献。

2.2 研究方法

文章主要使用由美国陈超美教授设计开发的引文分析软件CiteSpace 5.3R4(64—bit)获取关键词共现图谱和关键词时区共现图。首先，将知网得到的文献进行格式转化，转化为Refworks格式。然后，在一些指标的选取上进行操作。时间区域选择2013～2019年;在节点类型区域选择关键词;阈值的选取分别为(2，2，20)，(4，3，20)，(4，3，20)；其它数值均保持默认状态。最后，进行软件的运行并将所得到的图谱进行优化。

3 高等教育大数据研究的实证分析

3.1 高等教育大数据研究热点

关键词是对整篇文献的高度概括，这可以作为研究热点的判断依据。中心度是衡量研究热度的另一重要指标，体现着关键词节点在不同聚类之间的枢纽作用[2]。进行基本参数指标的设置后，运行软件即可得到高等教育大数据研究文献的关键词共现图，选择“K”进行聚类，然后选择较为公认的LLR算法，再手动进行优化图谱。当某个关键词的频次和中心度都高时，说明该关键词在连接其他关键词的“枢纽”作用较强，如表1所示。结合软件分析结果和相关文献，我国高等教育大数据的研究热点如下。

表1 我国高等教育大数据研究热点数据表

3.1.1 高校思想政治教育

主要关键词有 “高校思想政治教育”“思想政治工作”“创新”“大数据时代”“大学生”等。研究热点主要包含两部分，一是大数据在高校思想政治教育领域的应用探究，包括思想政治教育的创新性、时效性、适应性等方面。重点研究大数据时代高校思想政治教育工作的创新研究。高校应该合理运用新媒体传播的优势，并将其与传统教学模式相结合[3]。二是大数据时代有关学生工作的探究。包括对学生管理工作创新研究、学生创新能力的探究、学生工作实践创新、学生心理危机预警的研究等。主要涉及基于大数据的大学生心理危机预警研究。由于大数据技术自身特点收集和处理信息速度快，因此可以提高大学生心理危机预警的有效性[4]。

3.1.2 教学模式

主要关键词为 “MOOC”“高等教育”“互联网＋”“教学模式”“信息技术”等。“高等教育”作为输入的主题词，出现的次数和中心度较高不足为奇，但“MOOC”“信息技术”等也是出现频率较高的词汇。这表明研究重点是有关信息技术促进高校教学模式的变革。信息时代的发展，大数据技术已经被应用到MOOC等教学领域，这改变了传统高校的教学模式。大数据作为一项信息技术工具和手段，在教育特别是高等教育发展中得到了广泛应用[5]。“慕课”与大数据技术的融合，在教学理念、教学手段、教学方法等诸多方面，对传统教育带来了革命性的变革，尤其是在教学模式方面影响更为突出。通过高质量教学视频和交互式互动的方式来进行课堂的学习，并产生了“翻转课堂”的教学模式，不仅改变了学生的学习方式，也推动了教师教学方式的变革[6]。

3.1.3 图书馆建设

这一主题涉及的主要关键词有 “高校图书馆”“知识服务”“数据素养教育”“科学数据”等，研究的重点包括大数据对高校图书馆发展变革的作用以及如何促进高校图书馆进行更好的知识服务。高校图书馆充分利用自身优势，加强数据的挖掘和储存技术，为师生提供个性化的知识服务。大数据+馆员知识服务=智慧图书馆，图书馆中服务人员更要锻炼提升深度分析大数据的竞争力，使图书馆能成功转型为智慧图书馆[7]。高校图书馆基于大数据的知识服务体系下，师生的数据素养也需要进一步提升。大数据成为重要的知识资源，数据素养成为大学生获取知识深度与广度的决定因素，成为适应未来社会和应对挑战的核心素养[8]。

3.1.4 高等教育

这一热点主要关键词有 “云计算”“数据挖掘”“教育大数据”“智慧校园”“人工智能”等。这一主题研究关注了大数据技术研究致力于高校云平台建设、云资源应用、数据治理等。在大数据与高等教育的融合研究中，基于云计算和数据挖掘技术对高等教育领域产生了重要影响，如高校的智慧校园建设。教育大数据作为智慧校园建设的载体之一，对驱动智慧校园的发展，起到了非常关键的作用[9]。近两年有关人工智能时代下高校教学、教育技术及信息化服务等方面的研究也备受学者关注。

3.1.5 人才培养

主要关键词有“大数据”“高校”“人才培养”“信息化”等。大数据背景下，高校人才培养工作面临新的机遇与挑战，主要涉及教育教学管理、人才培养模式等方面。高校教学质量的本质是大学生的学习质量。在大数据时代，应建立以学习者为中心，以大学生学习质量为核心的教学质量新范式[10]。大数据时代，通过高校学生管理信息化，更好的了解学生的个性化学习行为和方式，从而提供更加精准的人才培养方案。

3.1.6 高校档案

主要关键词有“信息服务”“高校档案”“个性化服务”等。主要研究大数据时代高校档案管理与信息化服务。大数据时代对高校档案的管理工作提出新的要求，即利用信息技术进行档案的管理。将大数据技术在高校档案管理中进行应用，充分挖掘档案数据背后蕴含的价值，基于此，提供更便捷的信息化服务。关注和实现个性化服务是大数据时代智慧档案馆的一项重要特征[11]。

3.2 高等教育大数据研究演进路径

运用CiteSpace 5.3中的Time zone的时区图功能来展示关键词的年代变化，同时根据关键词的中心度大小来分析高等教育大数据研究趋势的变化。将软件分析结果进行外观优化后得出时间共现图谱，结合所阅读的文献资料，分析出高等教育大数据研究演进路径如下。

3.2.1 萌芽阶段（2013年）

热点关键词主要是 “大数据”“大数据时代”“云计算”等。有媒体曾称2013年为大数据元年，是大数据时代在中国开启的新纪元，这一时期主要关注高等教育开始面临新的时代环境。赵伶俐认为：“继超大计算机和云计算技术之后，大数据又兴起，为海量数据，包括高等教育运行数据的汇聚、结构化、统计分析以及指数计算等，提供了更为综合与精良的工具。”[12]大数据时代，高等教育的发展必然受到新的冲击，此时高等教育相关研究还处于初步探索阶段。

3.2.2 迅速发展阶段（2014年～2016年）

热点关键词主要是“高校图书馆”“高校”“思想政治教育”“创新”“人才培养”“教学改革”等。主要探讨大数据时代背景下，高校在思想政治教育、图书馆、人才培养等方面的变革。在高校思想政治教育方法上，众多学者认为应大力推广spoc、慕课、易班、翻转课堂等[13]。有关高校图书馆的建设方面，何建新论述到：“数据是大数据平台的基础，数据的规范性、准确性以及及时性的更新，对高校图书馆数字资源共享大数据平台作用的发挥有着重要影响。”[14]大数据时代，高校人才培养模式也产生变革，在注重加强高校师生的数据素养教育的同时，教育教学也作出了改革。

3.2.3 突破发展阶段（2017年至今）

这一阶段的研究热点是 “信息化”“人工智能”“智库”“教育大数据”等。这一时期对高等教育大数据的研究出现一个新的研究角度“人工智能”。这与我国的发展战略密切相关，2018年4月教育部发布的关于高校人工智能行动计划中提到：“加快构建高校新一代人工智能领域人才培养体系和科技创新体系。”[15]面对大数据和人工智能时代的到来,我国传统高等教育受到了新一轮的冲击与挑战[16]。

综上所述，从高等教育大数据的发展脉络来看，其总共经历了开始的萌芽、发展到最后突破的三个阶段。在发展过程中，大数据技术始终贯穿发展其中，研究的焦点转变体现了如下特征：一是由宏观层面研究到微观具体事务的探索；二是紧随国家政策发展变化趋势。这也代表着高等教育大数据的研究也在不断深入。Bursts(突变词 )是具有短期内很大变化特征的变量值，用来探究领域的前沿与趋势[17]。通过软件的频率突发历史功能发现(如表2)：云计算仍是高等教育大数据未来研究的方向和热点，会继续受到研究者们的关注。这是因为云计算作为大数据的一项技术支撑，贯穿大数据技术的始终。

表2 高等教育大数据突显词图谱

4 结论及建议

研究从已有文献出发结合CiteSpace可视化分析软件，分析我国高等教育大数据的研究热点和趋势。虽然目前高等教育大数据的研究成果越来越多，通过分析现有的研究成果，以下问题值得关注和思考。

4.1 技术方面：建立健全数据共享和监管机制

大数据时代，数据的可获取性和共享性是值得人们反思的一个问题。如优秀高校师生的学习资源可以通过共享的方式分享给其他高校，从而促进落后高校师生的发展。这就需要各个高校之间加强联系和合作，建立健全数据的共享机制。此外，随着教育信息化的不断推进，高校师生每天在各种学习平台和系统中产生大量的数据信息，有涉及公共安全的数据信息，也有涉及个人隐私的数据信息。如若一些隐私数据信息为不法分子掌握，必将对个人和高校带来安全隐患。为此，专门技术人员需要不断更新自己的数据管理技能，加强对隐私数据的保护和管理。目前相关学者普遍认同以下两种措施来保护个人隐私。一是关注隐私保护的法律措施[18]；二是信息收集的范围参考伦理道德。

4.2 能力方面：提高高校教师数据素养

大数据时代，数据素养已经成为高校教师的必备条件。教师若具备良好的数据素养，可以在教育教学过程中挖掘隐藏的教学价值，从而优化教学过程，提高学生学习效果。如何提升教师数据素养，可考虑以下策略：一是提升教师的数据素养意识，让教师意识到数据对教学的重要性；二是将数据素养教育纳入职前、职后教师的培训课程中，并设立个性化的考评机制。

4.3 实践方面：理论研究与实践应用相结合

结合文献和高校实际情况来看，高等教育大数据的研究成果虽然不断在增加，但其研究成果大多停留在理论层面，优秀的实践成果相对较少。高校对大数据技术的实际应用还尚未成熟，大多停留在线上教学、学生管理等领域。没有进行多方面的实际应用。为此，高校首先应加强基础设施建设，提供新的大数据技术和高等教育实践相融合的平台；其次，高校应加强与科技实力强的企业合作，将高校产出的理论知识与新的大数据技术相结合，带动高等教育大数据新的发展格局；最后，高校需加强大数据相关人才的培养，不仅是理论研究方面，更多是掌握新技术应用的实用性人才。