财经类高校大数据实验室建设管理探析

宋双华

（河南财经政法大学 现代教育技术中心，郑州 450046）

0 引言

大数据（Big Data）是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

1 财经类高校建设大数据实验室的必要性

大数据作为继云计算、物联网之后IT行业又一具有颠覆性的技术，备受关注，其应用无处不在，对人类社会的生产和生活必将产生重大而深远的影响。大数据时代财经类高校实验教学管理所面临的，既有机遇，也有挑战。实验教学管理者应形成科学高效的管理思维，并兼顾个性化和多元化需要。面对海量的、多元的、快速多变的数据，要“让数据说话”，要使财经类高校实验教学管理进入到“数据治校”时代。通过对海量的教育资源数据，尤其是实验资源数据的分析处理，使其转化为实验教学管理者做出实验教学判断、解决实验教育问题、制定实验教学决策的重要依据，为实验教学的科学决策提供“数据支撑”。当然，这些海量的实验教学数据来自学校日常实验教学运转过程中各个终端设备的“不经意”记录，具有很强的准确性和时效性特征，通过对其聚合整合以及深入分析，便可为财经类高校实验教学管理决策者提供精准化的客观依据。在已经积累的和正在更新的凌乱的动态的非结构化的海量实验教学数据中，发现隐藏的关系，以便于解释学校实验设备的配置问题、各种设备之间的衔接问题、实验设备的利用效率问题以及实验教师、实验人员的配备问题等等，从而为财经类高校实验设备的购置、各财经管理类专业实验课的开设、实验设备的统一高效管理利用以及要采取的及时有效的措施提供科学依据，使高校实验教学管理者形成科学的管理思维。与此同时，还可以利用海量实验教学数据分析学生的学习行为，及时发现教师“教”与学生“学”的过程中存在的问题，及时进行有针对性的干预，使“教”与“学”更加个性化和多元化，以满足大数据时代高等教育发展需要。实验教学大数据将每一个学生的学习行为都记录下来，通过对这些数据的分析，可以了解学生的思考习惯、学习风格，哪些实验内容容易接受，那个时间段学习效率更高，以便于科学评价学生学习的优缺点，从而因材施教，为每一位学生定制一套最优学习方法，使其取得更佳的实验学习效果。海量实验教学数据记录了每一个学生的实验学习过程，包括实验前对相关知识的掌握是否充分？存在哪些问题？实验过程中遇到了哪些问题？克服了哪些困难？分析问题解决问题的逻辑思维如何？实验后讨论问题解决问题的能力是否得到提升？等等。依据实验前、实验中以及实验后海量数据对每一个学生实验课的全程记录，给出学生实验课成绩，以改变传统的“以考定终身”的弊端，实现实验教学的全过程管理与多元化考核，也可以避免学生产生“投机取巧”的心态。

大数据时代财经类高校实验教学也面临着诸多挑战。一是对社会主义核心价值观的冲击。尚在高等学校学习的学生大多在18－22岁之间，刚步入成年人行列，面对眼花缭乱的海量信息，加之缺乏应有的辨别能力，致使学生的文化价值取向更加混乱复杂，甚至出现没有明确的、没有意识的是非善恶。出现了一些“男神”“女神”的传播远高于五星级教授，“网络热剧”的讨论远高于学术讲座等现象。二是对学生逻辑思维能力培养的冲击。随着移动终端越来越廉价、教育资源越来越丰富、娱乐信息越来越好看，出现了更多的“低头族”，俘虏了这个时代的大学生，使他们忽略了对知识的学习，对自身逻辑思维能力的提升，出现了“有事问度娘”“知识碎片化”等现象。三是对教育、学习方式的冲击。大数据时代，传统的“灌输”式教学方法已不能适应社会需要，更多地需要大学生自主探寻，教师的职责是“授之以渔”，使学生能够“学会学习、学会创造、学会合作、学会生存”［1］。

因此，大数据时代迫切需要财经类高等院校及时建立大数据技术课程体系，培养学生能够研究大数据科学与工程领域问题和解决实际大数据应用问题的能力，系统地掌握信息技术、数据分析、云计算技术、信息处理等基本理论、基本知识和基本技能，并且能够根据所学的经济类、管理类实训知识与方法技术从事实际的大数据分析工作，以便于更好地培养财经类高等学校学生的创新能力和实际操作能力，为社会培养和输送一大批具备大数据基本素养的财经类高级管理人才，以满足经济社会环境健康可持续发展对经济类、管理类大数据人才日益旺盛的市场需求。尤其是在普通高校向应用型大学转型过程中，大数据实验室建设将为财经类高校学生实际操作能力培养提供一个良好的平台［2］。

2 财经类高校大数据实验室建设的基本构成

为满足经济社会发展需要，培养提升财经类高校学生的实际操作能力和相应的经济管理决策能力，使其毕业后能够很快地融入社会，很快地适应社会市场发展的需要，财经类高校在大数据实验室建设过程中务必注意关键设备的引进，与原有设备的有效衔接，以及未来一定时期内的发展趋势，使原有设备、引进设备、未来升级能够有效兼容，这样不仅能够有效地提高大数据的“加工能力”、实现数据“增值”等，而且还可以对原有设备进行充分利用，节约成本，实现对学校资产的有效管理与利用。在财经类高校大数据实验室建设过程中还要注意基础环境、IT环境以及网络环境的有效衔接与兼容。一是基础环境建设。包括学生实验用桌椅、教学用投影音响器材、实验室空调系统、综合布线系统、安防监控系统及实验室装修系统等。只有完成了这些基础支撑环境建设，或者具备这些基础环境条件，才能保证财经类高校大数据实验室能够正常为教学过程以及科学研究提供最基本的服务。二是IT环境建设。包括实验终端个人电脑和存储规划建设。学生实验终端计算机可采用虚拟桌面云终端的设计方式，虚拟桌面云平台通过虚拟化平台的管理工具管理，这样可以大大降低维护人员的重复工作量。三是网络环境建设。针对财经类高校已经拥有的网络设备，可以进行相应的扩容或整合，新引进的相关设备与模块也可根据财经类高校财会类专业、经济类专业、管理类专业等相关专业的教学过程需要以及大数据实验室建设的具体要求进行相应的选择。

3 财经类高校大数据实验室建设应具备的主要设备

财经类高校大数据实验平台建设应具备的主要设备包括：在线实验云平台、虚拟仿真中心门户、教学信息管理系统、内部资源管理系统、课程调度管理系统、虚拟实验交互平台、成绩考核评估系统、综合能力分析系统、专业知识地图系统、学习社区互动系统、虚拟实验开发系统、外部实验接入系统、并发访问授权许可基础知识实训模块、专业基础实训模块、专业核心实训模块、核心项目实训模块、行业应用案例、云计算实训资源、大数据科研开发模块、多域安全云平台系统等。例如，服务器设备主要包括数据服务器、应用服务器等；网络设备主要包括数据交换机、管理交换机、光模块、防火墙等；数据存储设备主要包括存储系统、光纤交换机等。这些主要设备的配置可根据财经类高校已有设备、型号、性能等，以及未来大数据实验室的定位，来确定大数据实验室建设过程中当下必须引进购买的设备，以便于更好地提升资金利用效率以及大数据实验室的设备利用效率，产生最佳的经济效益与社会效益。

4 财经类高校大数据实验室建设的部分关键设备

根据本人提出的河南财经政法大学的大数据实验室建设建议，其部分关键设备包括以下三个方面：一是在线实验云平台——西普Simple－M00 E V1.0。该平台采用KVM虚拟化技术，能够在云系统控制设备及计算机引擎设备之间形成通信网络，配合动态调度机制产生虚拟主机，并通过平台内部的SDN网络为每位用户提供相互独立的实验环境；支持节点动态调度算法；支持通过控制设备、计算引擎设备节点内置的WebService实现对其资源使用情况的监控和调用，并通过统一管理平台以图像的形式展示给管理用户等优点。二是教学系统管理系统——Simple－M00 E－BMS。设备内置Web及集群及心跳的探测服务，能够实施收集集群中所有设备的在线、通信、资源占用等情况，相关采集数据会实行反馈到架构管理平台；平台支持两个门户，教学门户和管理门户；老师、学生和教学管理员通过访问教学门户能够进行课程制定、课程学习和课程数据分析等工作；支持两种用户管理模式，封闭式用户管理和半开放式用户管理；支持4种用户角色：教师、学生、教学管理员和IT管理员等不同角色。三是课程调度管理系统——Simple－M00 E－TPM。该平台支持课程发布、支持实验课排时管理、支持学生按实验小节签到功能、支持实验报告管理、支持老师用户提供单个下载和打包两种方式的实验报告下载、支持学生日志、支持课程数据分析等。

5 财经类高校大数据实验室运行管理建议

财经类高校大数据实验室建设运行在学生培养、教师科研、服务地方发展等方面具有极为重要的作用。然而，在实际运行过程中往往还存在着一系列的问题。例如，河南财经政法大学的实验室有着很多共性特征，而实际上这些实验室却分属于不同的学院，由各学院管理使用，致使其利用运行效率低；各实验室之间自成体系，没有进行有效的衔接；真正的大数据实验室建设运行没有发挥应有的作用等。因此，在今后的财经类高校大数据实验室建设运行应做到以下三点：一是具有相同性能的实验室应合理归并，以避免重复建设，多头管理，利用效率低下等问题。二是成立财会类、经济类、管理类等综合实验室，以满足财经类高校师生共同需要，由专业化实验团队进行专业化的实验指导与管理，提升实验室利用效率，提升学生的实际操作应有能力。三是财经类高校大数据实验室要将全校的实验室资源进行链接，进行统一的资源分配，进行统一的技术指导，以便于提高财经类高校实验室资源分配决策能力以及相应的利用效率［3］。