利用大数据与云计算技术优化高职院校学生综合素质提升

摘要：随着教育信息化的发展，高职院校面临提升学生综合素质的挑战。大数据与云计算技术的兴起为教育领域提供了新的解决方案，利用数据驱动和智能分析可以更精准地理解学生需求和学习行为。旨在利用大数据和云计算技术构建个性化教育和智能管理平台，实现学习资源的精准推荐和高效管理，提高教学质量和学习效果，促进学生全面发展并培养符合社会需求的高素质人才。

关键词：大数据；云计算技术；综合素质；学生管理

一、前言

当前，传统教学模式难以满足个性化教育需求，资源分配和管理效率有待提高。大数据与云计算技术的兴起为解决这些问题提供了新的契机，通过数据驱动和智能分析，这些技术能够精准理解高职院校学生需求，优化教学和管理流程。利用大数据和云计算技术，可以实现个性化学习和智能化管理，以此提升教学质量和学习效果，从而促进高职院校学生全面发展并培养更多符合社会需求的高素质人才。

二、大数据与云计算技术在高职院校应用的现状

大数据与云计算技术在高职院校的应用日益广泛，逐步成为提升学生综合素质的重要工具。当前，大多数高职院校已经认识到大数据和云计算技术在教育中的潜力，并开始在教学、管理和服务等方面进行探索和实践。在教学方面，通过数据挖掘和分析技术，学校能够更精准地了解学生的学习行为和需求，从而制定个性化的教学方案提高教学效果。同时，云计算平台的广泛应用使得在线教学和资源共享变得更加便捷高效，教师可以随时随地上传和访问教学资源，学生也能够更加灵活地进行自主学习。在管理方面，大数据技术帮助高职院校实现了对学生行为和学习效果的全面监控和分析，从而做出科学的决策，提高管理效率。此外，云计算技术还大大提升了教育信息化水平，优化了教育资源配置，推动了智慧校园的建设。然而，当前应用过程中也存在一些弊端，例如，数据隐私和安全问题、技术人员短缺、师生对新技术的接受度不高等。

三、大数据技术在学生综合素质提升中的应用

（一）数据采集

在学生综合素质提升中数据采集是大数据技术应用的基础，然而数据采集过程中面临着多方面的挑战和问题，数据来源的多样性和复杂性给数据采集带来了困难。学生的综合素质涉及学业成绩、课堂表现、课外活动、心理健康、社会实践等多个方面，每个方面的数据来源和格式各不相同，需要通过多种渠道和手段进行采集。数据的准确性和完整性也是一个重要问题，由于数据采集过程中可能存在人为因素的干扰，数据的真实性和完整性难以保证。数据采集过程中还需考虑学生的隐私保护，确保数据在采集、传输和存储过程中的安全性。为了优化数据采集过程，应建立完善的数据采集体系，明确数据采集的内容、渠道和方法。利用教育管理系统和校园管理系统，实现对学生学业成绩、课堂表现等数据的自动化采集。通过在线问卷和调查工具，获取学生的心理健康和社会实践等数据。利用数据清洗工具和技术，对采集到的数据进行校验、去重、补全等处理，提升数据质量，加强数据的清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。同时，建立健全的数据隐私保护机制，确保学生数据在采集、传输和存储过程中的安全性，采用数据加密、访问控制、匿名化处理等技术手段，保护学生的隐私信息[1]。

（二）数据存储与管理

在学生综合素质提升过程中数据存储与管理是大数据技术应用的重要环节，面临着海量数据存储、数据管理复杂、数据安全和隐私保护等诸多挑战。在数据存储方面，需要解决存储空间的扩展性和数据访问的高效性问题，分布式存储系统和云存储技术可以有效应对海量数据的存储需求。采用分布式文件系统，如Hadoop HDFS，数据可以被存储在多个节点上实现高可用性和扩展性。云存储技术，如Amazon S3、阿里云OSS等可以提供弹性的存储空间，满足动态变化的数据存储需求，并通过冗余存储和多重备份保证数据的高可靠性。在数据管理方面，面对多源异构数据需要有效的数据整合和管理技术。数据湖技术可以将结构化、半结构化和非结构化数据统一存储和管理，提供灵活的数据处理和分析能力，同时使用元数据管理系统有助于对数据进行分类、索引和检索，提高数据管理的效率。同时，数据安全和隐私保护是数据存储与管理中的关键问题，数据在存储和传输过程中容易受到未授权访问和攻击，需要采取严格的安全措施。用数据加密技术在存储和传输阶段对数据进行加密，防止数据被泄露和窃取。通过上述对策能够有效解决数据存储与管理中的问题，为职业院校学生综合素质提升提供可靠的数据支持和保障。

（三）数据分析与挖掘

数据的分析与挖掘旨在从大量复杂的教育数据中提取有价值的信息和知识，以支持个性化教育和决策。在数据分析方面，面临多源异构数据的整合和处理需求，使用数据清洗和预处理技术可以解决数据质量问题，通过标准化、去重、补全等操作提高数据的准确性和一致性。采用分布式计算框架，如Apache Hadoop和Apache Spark，可以实现大规模数据的并行处理和分析，提升数据处理效率。机器学习算法在教育数据分析中具有重要作用，应用监督学习、无监督学习和深度学习等算法，可以进行学生成绩预测、学习行为分析和个性化学习路径推荐，使用Python、R等编程语言和TensorFlow、Scikit-learn等机器学习库可以构建和训练各种预测模型。数据挖掘技术在学生综合素质提升中同样关键，采用关联规则挖掘、聚类分析和分类技术，揭示学生学习行为与成绩之间的内在联系，发现学生群体的特征和规律。关联规则挖掘，如Apriori算法可以找出学生学习行为与成绩的关联模式。聚类分析，如K-means算法可以将学生分为不同的学习群体进行差异化教学。数据分析与挖掘过程中数据隐私保护和安全同样需要重视，采用数据匿名化和脱敏技术可以有效保护学生的隐私，数据分析团队应具备专业技能和知识，学校应加强数据分析与挖掘技术的培训，提升教师和技术人员的能力[2]。

四、云计算技术在学生综合素质提升中的应用

（一）云基础设施建设

云基础设施建设具备强大的计算和存储能力，能够支持各种教育应用和服务的高效运行。在云基础设施建设的过程中需要解决资源弹性扩展、高可靠性和高可用性的问题。采用公有云、私有云和混合云架构可以灵活配置资源，满足不同需求。公有云，如Amazon Web Services（AWS）、阿里云和Microsoft Azure等提供按需分配的计算和存储资源，支持大规模并发访问和高效处理。私有云则是通过构建内部数据中心提供定制化和高安全性的服务，适用于对数据隐私要求高的场景。混合云将公有云和私有云结合实现资源的灵活调度和优化配置，能够有效兼顾安全性和灵活性。同时，虚拟化技术在云基础设施建设中至关重要，使用VMware、KVM和Hyper-V等虚拟化平台可以将物理资源抽象为虚拟资源，实现资源的高效利用和动态管理。安全性是云基础设施建设中的重要考量，全面部署防火墙、入侵检测系统（IDS）和数据加密技术，保障数据的安全传输和存储，防范潜在的网络攻击和数据泄露。通过构建完善的云基础设施，能够为学生综合素质提升提供强大的技术支持和资源保障，促进教育信息化和智能化的发展[3]。

（二）云平台搭建

在学生综合素质提升过程中，云平台搭建是云计算技术应用的重要步骤，为教育应用提供灵活、高效、安全的运行环境。云平台搭建需要解决平台架构设计、资源管理、应用部署和安全保障等问题。使用云服务提供商，如AWS、阿里云和Azure可以利用其成熟的基础设施和服务快速构建云平台。选择适合的云计算模式（IaaS、PaaS、SaaS）非常重要。IaaS（基础设施即服务）提供虚拟化的计算、存储和网络资源，PaaS（平台即服务）提供应用开发和部署环境，SaaS（软件即服务）提供现成的应用软件服务，根据具体需求选择合适的模式可以提高平台的灵活性和可用性。虚拟化和容器化技术在云平台搭建中起到关键作用，使用虚拟化技术，如VMware vSphere和Microsoft Hyper-V可以将物理资源抽象为虚拟资源，实现资源的灵活分配和管理。同时，安全性和合规性是云平台搭建中的重要考量，通过部署防火墙、虚拟私有云（VPC）、身份和访问管理（IAM）等安全技术，可以保障平台和数据的安全。数据加密技术在传输和存储过程中保护敏感信息。入侵检测和防护系统（IDS/IPS）实时监控和防御潜在的安全威胁。日志管理和监控工具，如ELK（Elasticsearch，Logstash，Kibana）和Prometheus可以提供实时的系统监控和日志分析，及时发现和解决问题，保障平台的稳定运行。通过合理设计云平台架构、采用虚拟化和容器化技术、加强资源管理和安全防护，可以构建一个高效、安全、灵活的云平台，为学生综合素质提升提供强大的技术支持和服务保障。

（三）云计算安全

云计算安全能够有效保护数据和应用免受未授权访问、泄露和攻击，云计算环境面临的安全威胁包括数据泄露、网络攻击、恶意软件和内部威胁等，需要综合运用多种技术和策略来保障系统的安全性和可靠性。数据加密技术在云计算安全中扮演重要角色，通过对数据在传输和存储过程中的加密，确保只有被授权用户才能访问敏感信息，常用的加密算法包括AES、RSA和SHA等。身份和访问管理（IAM）是云安全的核心组件，对用户和角色进行严格的权限控制确保用户只能访问权限范围内的数据和资源，常见的IAM工具包括AWS IAM和Azure AD。网络安全是云计算安全的重要方面，使用虚拟私有云（VPC）技术可以将云资源隔离在一个私有网络中防止外部未授权访问。部署防火墙和入侵检测系统（IDS）能够实时监控网络流量，识别和阻止异常活动和潜在威胁。采用多因素认证（MFA）增强用户身份验证，减少账号被盗的风险。在应用安全方面使用安全开发生命周期（SDL）方法，可以在应用开发的各个阶段进行安全审查和测试，确保应用程序的安全性；采用容器安全技术，如Docker Bench for Security和Kubernetes RBAC可以保护容器化应用免受攻击和未授权访问。应用综合运用数据加密、IAM、网络安全、应用安全、数据备份和恢复、日志管理和安全审计等技术和策略，构建一个安全可靠的云计算环境，为学生综合素质提升提供坚实的安全保障[4]。

五、大数据与云计算技术在学生综合素质提升中的集成应用

（一）个性化学习方案制定

学生综合素质提升过程中，大数据与云计算技术的集成应用能够有效推动个性化学习方案的制定。通过大数据技术，教育机构可以从多种数据源采集学生的学习行为、兴趣偏好、成绩表现和心理健康等信息，构建全面的学生画像。云计算技术提供了强大的计算和存储能力，支持对海量数据的实时处理和分析。采用机器学习算法，如协同过滤和深度学习可以从学生数据中挖掘出潜在的学习模式和需求，生成个性化的学习建议和方案。为了实现个性化学习方案的动态调整和优化，应构建基于云的教育管理平台，该平台集成数据分析、资源管理和学习路径推荐等功能，使用分布式计算框架，如Apache Spark高效处理和分析学生的学习数据，及时更新学习方案。同时，数据隐私和安全是个性化学习方案制定中的重要考量，采用数据加密、访问控制和匿名化处理等技术，保护学生的个人隐私和数据安全。学校应制定明确的数据使用和保护政策，确保数据在采集、存储和分析过程中的合法性和安全性。为提升个性化学习方案的实施效果，教师需要具备数据分析和技术应用的能力，学校应提供相关培训和技术支持，提高教师对大数据和云计算技术的理解和应用水平[5]。

（二）智能推荐系统

智能推荐系统通过收集和分析学生的学习行为、兴趣偏好、成绩表现等数据，生成个性化的学习资源和课程推荐。大数据技术在数据采集、清洗、处理和分析方面提供了坚实的基础，整合多种数据源，如学习管理系统（LMS）、在线学习平台和学生信息系统，建立全面的数据仓库和数据湖。数据清洗和预处理技术确保数据的质量和一致性，为推荐算法提供可靠的数据输入。云计算技术提供了强大的计算和存储能力，支持智能推荐系统的实时处理和大规模数据分析，使用分布式计算框架，如Apache Hadoop和Apache Spark可以高效处理海量数据，缩短数据分析和推荐的响应时间。机器学习和深度学习算法在智能推荐系统中发挥关键作用，常用的算法包括协同过滤、内容推荐和混合推荐模型。通过大数据与云计算技术的集成应用，智能推荐系统能够为学生提供个性化、动态调整的学习资源推荐，提升学习效果和综合素质。构建基于云的推荐系统平台，应用协同过滤、内容推荐和混合推荐等算法保障数据隐私和安全。提供教师培训和技术支持，能够有效推动智能推荐系统的发展，为学生提供精准和优质的学习服务。

（三）教育数据分析平台

大数据与云计算技术的集成应用能够有效支持教育数据分析平台的构建。教育数据分析平台通过整合和分析来自多个数据源的信息，如学生成绩、出勤记录、课堂参与度、在线学习行为和心理健康状况，提供全面的数据支持，帮助教育决策和个性化教学的实施。大数据技术在数据采集、存储、处理和分析方面提供了坚实的基础，建立数据仓库和数据湖可以将结构化和非结构化数据进行统一管理。使用ETL（抽取、转换、加载）工具，如Apache Nifi和Talend对数据进行清洗、转换和集成，确保数据的准确性和一致性。云计算技术提供了强大的计算和存储能力，支持教育数据分析平台的大规模数据处理和实时分析。使用分布式计算框架，如Apache Hadoop和Apache Spark，可以并行处理海量数据，提高数据处理的效率和速度。云存储服务，如Amazon S3和阿里云OSS提供了高可用性和低成本的数据存储解决方案，支持海量数据的长期存储和快速访问。大数据分析工具，如Apache Hive、Apache Pig和Presto能够对大规模数据进行复杂查询和分析，生成有价值的教育数据洞察。同时，数据隐私和安全是教育数据分析平台中的重要考量，采用数据加密、访问控制和匿名化处理等技术，可以保障学生数据的安全和隐私保护。上述措施能够有效推动教育数据分析平台的发展，为学生提供精准和优质的教育服务。

六、结语

利用大数据与云计算技术优化高职院校学生综合素质提升项目，能够全面提升教育质量和学生发展水平。大数据技术通过收集和分析学生的多维度信息，构建详细的学生画像，为个性化教育和精准管理提供数据支持。云计算技术提供强大的计算和存储能力，支持教育平台的构建与实时运行，实现学习资源和管理服务的随时随地访问。智能推荐系统、虚拟辅导和自动评估等应用，大幅提升了学习效率和教学效果。同时，通过大数据分析和云计算管理，学校能够制定科学的管理策略和个性化的支持措施，优化教育资源配置和学生管理。未来，随着技术的不断发展，高职院校将更加有效地培养符合社会需求的高素质人才，实现教育的智能化和个性化。

参考文献

[1]李文全，徐素萍，李丹.基于云计算的高校学生综合素质测评系统研究[J].计算机技术与发展，2019，29（03）：190-193.

[2]陈旻，龙一玢，吴彦铭.基于大数据的学生综合素质评价系统研究[J].江西通信科技，2023（03）：24-26.

[3]涂旭东，蒲飞，赵正辉，等.基于学生综合素质评价的行为画像系统的构建与实现[J].电子测试，2021（17）：84-85+63.

[4]吕明，徐畅，徐杏玉.大数据背景下高职院校学生综合素质教育管理平台功能挖掘研究——以常州信息职业技术学院为例[J].泰州职业技术学院学报，2019，19（03）：18-21.

[5]黄素晶.高校学生综合素质平台建设探析——以广东药科大学“化工活动节”文化品牌为例[J].新西部，2018（32）：61+65.

基金项目：广西教育科学“十四五”规划2023年度学校党的建设工作等十个专项课题“基于大数据理论与技术双驱动的高职生综合素质评价体系构建与研究”（项目编号：2023ZJY574）

作者单位：廖芳芳，广西物流职业技术学院；曹子坤，广西壮族自治区贵港市道路运输发展中心

■ 责任编辑：王颖振、杨惠娟