大数据赋能高等学历继续教育的实践路径研究

孟庆宏

江海职业技术学院，江苏 扬州 225000

一、大数据时代的背景和特点

随着互联网技术的不断发展，社会正在迈入一个数据爆炸式增长的时代，即大数据时代。在这个时代，数据已经成为一种全新的资源，其价值越来越凸显。大数据时代人们对数据的需求和依赖程度不断提高。

数据的多样性和价值性是大数据时代的一个显著特征［1］。过去，人们只能处理结构化数据，例如数据库和电子表格中的数据。但现在，随着非结构化数据和多媒体数据的广泛应用，需要更加灵活和多样化的数据处理技术。大数据时代的发展对人类社会产生了广泛的影响。在商业领域，大数据分析已成为企业决策和竞争力的重要组成部分。在政府和公共服务领域，大数据技术可以帮助政府更好地了解民生需求和社会发展趋势，提供更为精准和有效的公共服务。同时，在医疗、环保、能源等领域，大数据技术也发挥着越来越重要的作用，为人们带来了更好的生活和发展。在继续教育领域，大数据的应用同样具有巨大的潜力和价值，可为继续教育提供更为精准、个性化和高效的服务，满足社会和个人不断增长的学习需求［2］。

二、大数据时代对高等学历继续教育的影响

（一）教育信息化程度提高

在大数据时代，教育信息化程度得到提高。大数据技术可以实现对学员、课程和教学过程等信息的全面、精准、实时监控和管理［3］。例如通过大数据技术可以帮助学生更好地了解自己的学习情况和进度。同时，教学过程中的各种数据也可以通过大数据技术进行监控和管理，从而实现教学过程的精细化管理。

（二）教育资源共享和优化

大数据技术可以实现教育资源共享和优化。通过大数据分析选取最优的师资力量、教学设备和教材等，从而提高教育资源利用效率。大数据技术可以帮助教育机构了解学生需求，针对性地选择和配置师资力量和教学设备，提高教学效果和质量。同时，大数据技术还可以实现教材内容的个性化推荐和优化，从而提高教育资源利用效率和学习效果［2］。

（三）个性化教育模式实现

大数据技术可以实现个性化教育模式。一方面根据学员的个性化需求和学习情况，精准推送教育资源和服务，从而提高学员的学习效果和满意度。另一方面大数据技术可以对学生的学习情况进行分析和应用，根据学生的个性化需求和学习进度，提供个性化的教育资源和服务，从而满足学生的学习需求和提高学习效果［3］。

三、大数据时代高等学历继续教育面临的“痛点”问题

（一）教育模式固化

教育模式固化是高等学历继续教育中存在的一个重要问题。传统的面授教育模式已经成为高等学历继续教育的主要形式，然而，这种模式缺乏灵活性和多样性，限制了学员的学习选择和效果。而现代社会对高等学历继续教育的需求日益多样化，需要更加灵活和创新的教育方式和模式来适应不同学员的学习需求和工作安排［4］。

（二）精准资源匮乏

在高等学历继续教育领域中，资源匮乏问题已经成为一个长期存在的挑战。尤其是在某些专业和领域，如高端人才培养和跨境教育等领域，由于教育资源的限制，学员的个性化需求难以得到满足。这种资源匮乏问题不仅会导致教育质量的下降，还会限制学员的发展潜力和社会价值［5］。因此，高等学历继续教育需要探索和引入更为灵活和多样化的教育模式，例如网络教育、混合教育和个性化定制等方式，以更好地满足学员的个性化需求和提高教育效果。

（三）教育过程功利化

教育过程功利化问题是指在高等学历继续教育中，由于学员的压力和需求，教育过程出现功利性倾向，忽略了教育本质和深度。这种现象在教育界被普遍认为是教育失范和教育市场化的产物［6］。功利化的教育模式不仅会降低教学效果，而且容易引发养成不良的学习习惯。为了应对这一问题，高等学历继续教育需要采取措施加强教育的本质和深度，注重学员的思想教育和综合素质培养，促进学员全面发展。教育者应该强调教育的人文关怀，注重培养学员的创新精神和批判思维，加强学员的自我认知和个性发展，提升学员的综合素质和能力水平。

（四）在线教育资源供给动力不足

在高等学历继续教育中，虽然在线教育平台数量和课程资源丰富，但其供给动力存在不足，主要表现为缺乏有效的推广和宣传。这种供给不足的问题严重制约了网络课程的发展和普及，从而限制了在线教育的覆盖率和影响力。

四、大数据赋能高等学历继续教育的路径探索

（一）发展高等学历继续教育联盟

通过联盟的协作，可以建立更为全面、精准和多样化的教育资源库，满足学员的多元化需求。同时，联盟成员可以利用大数据技术进行数据分析和挖掘，深入了解学员的学习行为和学习需求，为教育教学提供更为科学的依据和指导。此外，联盟还可以通过建立统一的课程质量评估和认证机制，保证教育教学的质量和可信度，提高教育教学的社会认可度和影响力。发展高等学历继续教育联盟可以进一步促进资源共享、信息交流和协作创新。联盟成员可以通过共享教育资源、协同教学和评估等方式，实现资源优化配置和提高教学质量的目标。此外，联盟成员可以通过多种形式的协作，共同推进教育教学改革和创新，实现优质教育资源的共享和普及，进而提高整个社会的教育水平和素质。因此，发展高等学历继续教育联盟是一种行之有效的途径，可以提高高等学历继续教育的效率和质量，推进整个教育领域的发展和进步［5］。

（二）树立大数据思维

近年来，随着大数据技术的不断发展和应用，高等学历继续教育机构也逐渐意识到了大数据技术对教育教学的重要性。为了更好地利用大数据技术，高等学历继续教育机构应树立起大数据思维，从多个方面入手进行加强：首先，应加强大数据技术的培训和推广，提高教育工作者的数据素养和应用能力，以适应大数据技术在高等学历继续教育中的应用需求。其次，应建立完善的数据采集、处理和分析机制，保证数据的可靠性和实时性，并为高等学历继续教育提供支持和决策依据。同时，为保障大数据技术应用的可靠性和信誉度，应建立数据安全保障机制，保护学生的隐私和教育机构的数据安全。最后，为提高高等学历继续教育的教育质量和效益，应建立数据共享机制，促进教育资源和信息的共享和交流。除此之外，还应建立大数据平台，集成多源异构数据，提高数据利用效率和价值，实现数据资源的优化配置和共享。这些措施有助于高等学历继续教育机构更好地利用大数据技术，提高教育质量和效益，促进教育教学的发展。

（三）深挖数据价值

深入挖掘数据价值在高等学历继续教育机构中发挥着至关重要的作用，通过运用大数据技术，可以有效提高教育质量和效益。在这一过程中，教育机构可采取多种策略，以实现更优化的教育体验。通过对学员的学习行为和学习习惯进行详尽的数据分析和挖掘，教育机构能更深入地了解学员的学习需求和实际情况。这一分析将有助于指导教学内容的设计和教学方式的优化，从而实现更符合学员需求的个性化教学。针对学员的不同特点和需求，教育机构可以为他们提供更加贴合实际的学习资源和支持，从而提高学习效果和满意度。对教学过程和教学质量进行数据分析和评估，有助于揭示教学实践中的优势和不足。这将为教育机构提供宝贵的信息，以便找到教学改进的方向，提高教学质量和效益。通过定期收集和分析教学过程中的数据，教育机构可以不断调整教学策略，从而在保证教学质量的同时，提高教育资源的利用效率。对教育资源和服务进行数据分析和优化，使教育机构能够更精准地了解学员的需求和反馈。这将有助于提供更加精细化的教育资源和服务，进一步提高学员的满意度和学习效果。借助数据驱动的方法，教育机构可以实时调整和优化教育资源和服务，以满足学员在学习过程中不断变化的需求。

五、大数据时代下高等学历继续教育课程改革的探索与实践

（一）创新教育模式

教育模式创新在高等学历继续教育机构中占据了举足轻重的地位。在应对当代教育挑战的过程中，教育机构需充分挖掘在线教育模式与传统面授教育模式的优势，形成灵活多样化的教育服务。这将有助于满足学员不同的学习需求，提高教育质量和效益。混合式教育模式将面授教育与在线教育有机结合，充分利用两种教育方式的优势。这种模式既保留了面授教育中师生互动和实践操作的特点，又充分发挥了在线教育的便捷性和灵活性。通过混合式教育模式，学员可以根据自身需求选择合适的学习方式，从而实现更高效的知识吸收与技能提升。微课教育模式利用社交媒体和新型媒体平台为学员提供短时限、小众化且实用性强的教育内容。借助于微信等社交媒体和短视频平台的普及，微课教育模式能够迅速传播知识，满足学员随时随地学习的需求，提高教育普及率和学习效率。MOOC 教育模式采用开放式课程设计，向公众免费提供高质量的教育资源和服务。这种教育模式通过打破地域和时间限制，有效提高了教育资源的利用效率和效益。同时，MOOC 教育模式还有助于提高学员的自主学习能力和批判性思维能力，为终身学习提供了良好的支持。

（二）精准资源供给

高等学历继续教育机构应通过运用大数据技术和人工智能技术，实现教育资源的精准供给，从而提高学员的学习效果和效率。在这一过程中，教育机构可以采取多种策略，包括推荐系统策略、定制化教育策略和智能匹配策略。

推荐系统策略是一种利用学员的学习记录、兴趣爱好等数据信息为其提供个性化教育资源和服务的方法。这种策略能够为学员提供更为贴切的教育资源，从而提高学员的学习满意度和效果。通过对学员数据的实时分析，推荐系统能够实现教育资源的精准匹配，有效提高教育质量。

定制化教育策略则是根据学员的学习需求和水平，为其提供定制化的教育资源和服务。这种策略充分考虑了学员的个体差异，旨在提供最适合学员需求的教育资源和服务。通过定制化教育策略，教育机构能够帮助学员实现更高效的知识吸收和技能提升，从而提高学习效果和效率。

智能匹配策略是一种结合大数据技术和人工智能技术，为学员提供智能匹配的教育资源和服务的方法。智能匹配策略通过对学员特征、学习行为和需求等多维度数据的分析，实现对教育资源和服务的精准推荐。这种策略能够提高教育资源的利用率，同时也有助于提高学员的学习效果和效率。

（三）优化教育过程

高等学历继续教育机构应充分利用大数据技术和人工智能技术，优化教育过程，提高教育质量和效率。在实现教育过程优化的过程中，教育机构可以采取多种策略，包括在线教学策略、数据驱动教学策略和教学评估策略。

在线教学策略为学员提供便捷、高效、互动式的教学服务。通过在线教学平台，学员可以随时随地参与教学活动，克服了传统面授教学的时间和空间限制。在线教学策略强调教学过程的互动性，有助于提高学员的学习积极性和参与度，从而提高教学效果和效率。

数据驱动教学策略通过数据分析和挖掘，了解学员的学习情况和需求，为教学内容和方式提供优化和指导。这种策略充分利用大数据技术，对学员的学习行为、学习成果和反馈等多维度数据进行分析，为教育过程提供科学依据，有助于提高教学质量和效率［6］。

教学评估策略采用多种方式和工具对教学过程和教学质量进行评估和监控，及时发现问题和改进方向。教学评估策略的实施有助于建立全面、客观的教学评价体系，激励教师提高教学水平，同时也为教学改进提供有效依据。通过对教学过程的持续评估和优化，教育机构可以提高教学质量和效益。

综上所述，大数据时代的到来，加速了中国高等学历继续教育的转型发展。通过大数据赋能高等学历继续教育，可以发展教育联盟、树立大数据思维、深挖数据价值解决高等学历继续教育供需失衡矛盾，破解高等学历继续教育质量提升等难题，加快高等学历继续教育课程改革。