大数据在高等教育的应用现状

摘要:本文通过对大数据的解读，分析了高等教育中大数据的构成，并对大数据在高等教育中的应用现状提出了看法以及前景展望，有助于最大效率的开发大数据的价值，促进社会的全面发展。

【关键词】大数据；高等教育；大数据应用

1大数据解读

提起大数据，这对绝大多数人而言是一个熟悉的陌生人，何以言此呢？因为无论是在生活中还是在工作中，我们都拥有接触大数据这一概念的经历，只不过接触的层面和深度有所差别罢了。提起大数据每个人都听说过，但是到底何为大数据？所谓大数据就是指描述太大的、超过传统数据库处理能力的数据。需要说明的是，大数据中的“大”并不是指数据的大小（因为数据作为一种抽象性名词，无法通过现实的丈量标准加以测算）而是指数据的复杂程度，如果数据的复杂程度较高，那就初步满足了成为大数据的条件，反之则不能称为大数据。大数据作为一个较为庞大的数据系统，主要有以下基本特征：（1）信息量大，且在数据存储、数据处理、数据分析等问题上具备一定的挑战性。（2）大数据的数据传送速度与其组织内信息流动速度具有关联性。（3）大数据可以依据不同的形式划分为不同的格式（4）组织内的数据被用来产出有价值的指导意见、经营利益以及业务流程。上述特征都是大数据的基本特性，在高效利用大数据这一工具辅助教学时，也应当解锁大数据的价值措施。而大数据的价值措施主要包括数据收集、分析、可视化应用以及数据仓库。数据收集是大数据积累自身价值的重要一步，在数据收集的过程中必须要充分注重数据过滤从而筛选出最直接最有效的数据。数据分析就是把收集上来的数据通过连接数据集的方式把这些数据进行传达。而可视化应用属于大数据应用的最终阶段，要分析数据的基础上把数据进行可视化显示，从而达到辅助决策的目的。数据仓库就是数据的储存场所，如在线知识库以及教育数字图书馆等。

2高等教育大数据分析

当下阶段大数据的引用使人类的思维方式、生产生活方式都出现了变革，同样也对整个教育体系形成了巨大冲击，逐渐成为推动教育变革的重要力量。

2.1教育大数据的解读

一般而言，教育大数据有两种解读方法：狭义的教育大数据和广义的教育大数据。狭义的教育大数据主要是指利用学习平台从事学习工作的学习者的数据。广义的教育大数据是指在日常生活中人类所有的接受教育活动的行为数据。

2.2教育大数据的构成

教育大数据从结构层次上可以划分为4个层面：基础层、状态层、资源层和行为层。基础层主要是指用来储存基本性的国家教育数据，状态层储存的是诸多教育环境教育装备的运行状况信息，资源层储存的是在学习者的学习过程中所产生或建立的各种教学资源，行为层储存的是与教育相关的广大用户群体的行为数据。

2.3教育大数据分析结构

大数据的应用可以有效的影响高等教育的教学实践，丰富学生的学习经验，提高教师的学术研究水准。大数据通过有效的数据证据作为基础，并在此基础之上开展战略决策从而把复杂化的数据转化为操作性较强的信息。我认为在高等教育中大数据的分析结构主要有以下4个方面：制度分析、技术分析、学习分析和学术分析，如图1。2.3.1制度分析高等教育中的大数据制度分析主要包括教学评估政策分析以及结构分析。通过利用报告、数据仓库等工具为学校的教学机构提供数据驱动决策能力。2.3.2技术分析技术分析主要说的是信息技术分析。该部分的引用旨在各种学习系统中学生的行为数据以及学习经验，并通过把这些搜集到的数据进行分析，从而发现学生在学习中的问题，突出学生在学习中遇到的障碍，这对教师制定教学策略以及学生调整学习方法都是非常有帮助的。2.3.3学术分析学术分析在未来高等教育管理和资源分配中扮演着重要的角色。学术分析的应用提供了如何应对挑战的具体方案，因此学术分析的应用有利于制定具体的学习规划，以最容易有效的方式收集、分析和共享数据从而使得教师的教学规划与学生的个人学习情况相结合。2.3.4学习分析在我国的诸多高校内，混合式教学方法越来越在日常的教学工作中占据着重要地位，立足于网络平台的学习逐渐普及。而大数据的学习分析可以有效的记录学生在通过网络平台学习时的行为数据（比如通过网页的点击数量以及在网页的停留时间，判断学生的学习行为）而这些具体的学习行为数据的积累与搜集有效的增加了记录学生信息的信息库容量，为进一步分析学生的学习行为，帮助学生提升学习成果做好了充足的准备条件。

3大数据在高等教育中的应用现状

大数据是依托网络技术发展起来的，正如网络技术是一把双刃剑大数据在高等教育中的应用嫁给我国教育界带来诸多可喜变化的同时也引发了一些令人深思的问题。利好方面：大数据分析和高等教育的有机结合可以有效的改变目前阶段高校的学校管理、教学以及学生的学习行为和学习方式，同时大数据分析的引用也可以为其中的部分学生提供学习建议和学习引导，根据学生的学习需求和学习时间安排有效地制定符合学生自身学习情况的学习计划，从而有效提升学生的学习成绩减少学生的留级率和辍学率。关于这一点，我们可以根据图2详细阐述。大数据分析在高等教育事业中的应用，使得学校的管理者、学生以及任课教师都得到了提升自己的机会。首先是学校管理者方面，大数据分析的应用可以实现高效的资源配置优化了学校管理者的资源分配，节省了管理者群体的工作时间提高了管理者群体的工作效率，最终推动了整个学校教学政策和教学活动能够以最短的时间，最低的成本传达到每一位学生和老师。其次是学生群体，大数据分析的应用为诸多学生带来了福音，首先最为直接的就是学习途径的拓宽，学生不必完全拘泥于教师在课上讲解的知识内容，可以利用课余时间通过网络学习平台等工具进行学习活动，提升自己的文化素养。同时大数据分析也采集到了每一位学生的学习方式，通过这些学生在网络上开展学习的时间，以及在网页上停留的间隔从而布置出有针对性的学习计划，达到规范学生学习行为的目的。再次是讲师群体。虽然在某种程度上而言，大数据分析的应用对大学的讲师产生了一定的冲击：诸多学生对在网络平台上开展学习产生依赖，从而疏于在课上时间认真听讲。但是总体而言大数据分析的应用也可以帮助教师分析出全班学生在学习中的问题，从而有助于教师制定出学生喜闻乐见的课堂学习模式，最终促进教学成果以及学生学习成果的提升。大数据分析通过对这三个群体的作用，有效改善了高校的教育环境和学术氛围，最终提高了学生的综合素养减少了学生辍学的情况，提高了学校学生的毕业率。利空方面：既然大数据在与高等学校教育的结合中为我们带来了诸多可喜的变化，但与此同时引发的负面因素却不能忽视。综合来看大数据在高等教育环境中所表现出来的负面影响主要有以下几个方面：（1）大数据成本较大。虽然大数据系统在高等学校中的应用，可以有效的帮助高等学校的教师学生，但是大数据相关工作的开展往往需要比较大的成本。而且在我国的诸多高校中，大数据也仅仅是作为一个辅助性的角色出现的，其服务型角色的定位就决定了学校在大数据这一领域当中投入的资金数量和时间数量都是比较有限的，而学校有限的投入在某种程度上就制约了大数据正常功能的发挥。（2）隐私与伦理道德面临挑战。虽然大数据已经在社会上得到了不同程度的认可，但是大数据的应用保留了学校学生在浏览网页时的相关痕迹，学生通过互联网开展的任何行动都会得到大数据的监测与分析，虽然这种行为有助于学生提升自身的学习能力拓展自身的学习视野，但是与此同时也就出现了学生在网络世界毫无隐私可言的弊端。学生的学习进度和学习爱好以及个人的性格特点等诸多隐私性质的信息都会暴露无遗，而这些东西属于学生的个人隐私权，大数据在实际应用的过程中不可避免地侵害到了这些学生的权益，增加了学生活动的透明性，带来了一系列的社会伦理道德问题，而这些地段也是作为高等教育机构的管理者需要密切注意的地方。

4大数据在高等教育中的前景展望

随着我国教育事业的发展与教育理念的进步，个性化学习将逐渐成为未来高等教育的主流方向，电子教育网络教育和主动学习将成为在高校接受高等教育时的显著特点。而目前教育机构已经储备了丰富的学生行为数据，要有助于相关的教育工作者，更好的研究学生的学习行为信息从而有针对性的调整教育方针政策，出台适合学生学习的教学模式。与此同时，现阶段大数据在高校应用中产生的排异反应也是未来大数据在高等教育中发挥作用的重要指标之一，随着大数据技术的进一步完善，以及自身与高校之间的结合进一步加强，学生在利用大数据这一工具开展网上学习时个人的隐私信息需要得到保护，这不仅仅是大数据与高等教育结合的前景展望，更是大数据在其他行业领域（比如医疗保险、企业公司）应用的过程中必须要做到的基础性工作。只有保持目前阶图2段大数据应用所表现出来的优势并且努力改造其他的相关条件，从而保证大数据与社会各行业实现无缝对接才有助于最大效率的开发大数据的价值，促进社会的全面发展。

参考文献

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作者：李程