大数据技术在高校教育领域的应用探索

尚明玉 张宁

（哈尔滨远东理工学院,黑龙江 哈尔滨 150025）

随着信息化建设的不断推进，高校建设正由数字化校园向着智慧校园的方向迈进。信息化高度发展，给教学、科研、学习、生活带来了高速便捷的服务，同时也长生了大量记录高校日常管理和教学工作的数据，这些数据随着时间的积累构成了一个庞大的大数据资源。这些资源具有很高的价值，如何让这些数据发挥价值，为高校各项工作提供服务，是值得每一个学校思考的课题。

一、信息化建设中的大数据

高校在信息化建设过程中，已部署了众多软件系统，如信息系统集成平台、教学管理系统、OA办公系统、后保综合系统、远程教育、数字图书馆等，这些系统每天都在产生大量数据，并且产生的速度越来越快。如何利用这些数据，使这些数据变为有价值的信息和知识，为高校教育训练工作提供决策成为摆在我们面前的一道亟需攻克的难题。通过对信息系统和数据进行梳理，我们发现当前系统中还存在一些问题：

（一）信息孤岛现象仍然存在

虽然学校的信息集成平台集中了绝大部分管理类的应用，但是远程教育、数字图书馆等专业应用仍有较强的独立性，信息并为充分集中和互通，数据之间无法动态关联，降低了数据的使用效率。

（二）技术难点需要突破

由于数据类型繁多，类型不一，传统的数据挖掘算法无法满足这些结构化和非结构化数据的处理要求，传统数据挖掘技术面临巨大的挑战。

（三）缺乏数据分析的模式和方法

数据需求不够强烈，数据价值难以体现。

二、高校教育大数据分析平台的构建方案探索

（一）构建目标

1.实现数据的共享和交换。将学校各应用系统的数据进行集成和整合，使来源各异、种类不一的各类数据可以相互使用，丰富数据的来源，打破系统间的信息孤岛，实现数据的共享和应用。

2.大数据的采集和存储。研制数据适配接口，对接校内各应用系统获取各类异构数据，并采用大数据主流的框架和系统对数据进行统一存储，为数据的挖掘和分析打好基础。

3.大数据分析与决策。采用数据挖掘、数理统计等相关技术，构建大数据分析框架，提取数据中隐含的、未知的、极具潜在应用价值的信息和规律，为学校的教务管理、科研管理、学员管理、后勤管理等各项工作提供决策和指导。

（二）构建原则

1.安全性。高校教育训练工作中有许多保密性内容，大数据分析平台依托高校网进行部署，应采取安全性高的访问认证机制，同时在平台建设中要充分重视系统自身的安全性以及其他应用系统的安全性。

2.可扩展性。对高校教育大数据的分析和应用是一项长期持久的工作，随着管理工作的重点、教育训练工作的变化推进，对于分析平台的规模和要求也会不断变化。因此，要求平台的设计和实施要具有良好的扩展性，以满足不断发展变化的要求。

3.灵活性。在平台的设计和实施中要考虑到与其他应用系统的整合，开发出多个类型的接口，能够灵活接入其他系统、拓展服务类型。

三、利用大数据，实现教学和管理的全面创新

（一）开展大数据顶层设计，以大数据应用全面推进学校发展

大数据将成为推进学校发展的新动力，通过开展大数据顶层设计，对大数据获取、收集、整理、利用进行全面规划，从应用需求出发，明确建设目的和路径，明确什么要做，什么不要做，什么应该先做，什么应该后做，用什么模式做，做到什么程度，达到什么效果，以指导学校未来3-5年的大数据建设。

（二）快速推进教学和管理工作的信息化，建立丰富的数据来源

用大数据方法全面分析现有教学和管理工作，新建或升级信息系统，对教学和管理实现全过程记录，建立丰富的数据收集渠道。如通过对现有远程教育系统进行全面升级，跳出远程教育的概念，实现对教学过程的全面支持，详细记录每个学生的学习行为数据，将数据细分到每个行为细节，以提供超越传统系统的数据精细度，客观地反映出学习的实际状况。通过建立物联网应用，实现对物品、人员、安全等各方面管理的强大支撑，提升管理质量的同时积累大量管理数据和行为数据。

（三）基于个性化服务需求，建立大数据分析模型

提供优秀的个性化服务是教育和管理的重要目标之一，大数据应用则是提供规模个性化服务的必要条件，而大数据分析模型的质量决定了数据的价值。一个平时被忽略的数据在好的模型中，会产生难以想象的作用。我们可以通过对学习行为数据的分析，了解学生的学习兴趣和学习效果，研究哪些学习方式是最容易被接受的，哪些课程的设计是最受欢迎的，或具体到某个作业问题回答的正确率以及横向和纵向的比较，并深层次的展现出其中的原因。这些数据被提供给教师，将对教学创新提供最为直接的支撑。通过对一卡通行为数据的分析，可以了解学生的日常行为规律和消费规律，了解学生行为与学习成绩、学校效果之间的关联关系，提供学生管理创新的依据。

（四）综合应用大数据成果，推动学校全面创新

通过大数据的综合应用，可以建立对各项教育和管理工作的分析和判断，应用到实际工作中，从各个方面推动学校全面创新。通过对教学过程、学习行为、学习成绩、教学满意度、教师需求量、专业师资质量、专业成熟度、行动轨迹等综合分析，建立教师画像、学生画像、专业画像，直观了解优势和不足，预测发展状况。通过对学生人数、宿舍分配、教室使用、能源消耗、网络消耗、食堂消费、图书馆利用等进行综合分析，建立各资源利用率指数，实现数据可视化，引导管理工作的精细化和管理的扁平化。通过对教学数据、教学效果、考勤记录、个人数据、管理数据进行综合分析，建立科学的、真实客观的教师绩效评价体系，改变传统人为评价的主观性，让大数据选出真正优秀的教师。

四、结语

构建高校大数据分析平台是个具有开拓性的实践探索，在高校中具有广阔的应用前景。