
大數(shù)據(jù)在高校教育信息化中的應(yīng)用探究
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展,大數(shù)據(jù)帶來的信息風(fēng)暴正在改變我們的生活、工作和思維。那么,當這場風(fēng)暴席卷高校的時候,到底會給高校教育信息化建設(shè)帶來哪些變革呢?高校是數(shù)據(jù)生產(chǎn)大戶,中國高校數(shù)量多而且規(guī)模大,萬人以上的大學(xué)非常多,在高校里上學(xué)的學(xué)生從招生、學(xué)籍、選課、成績、飯?zhí)谩⒒顒拥确矫娈a(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)時代,只有用好這些數(shù)據(jù),才能更好地幫助教學(xué)、科研、學(xué)生管理等工作,大大提高高校的信息化水平。
1.教學(xué)評估
大數(shù)據(jù)分析可以應(yīng)用于教育中的數(shù)據(jù)挖掘。目前教育機構(gòu)已經(jīng)積累了大量數(shù)據(jù),使研究者有更多的新機會探究學(xué)生學(xué)習(xí)環(huán)境和狀態(tài)。通過監(jiān)測這些信息,形成教育大數(shù)據(jù)庫,全面掌握學(xué)生學(xué)習(xí)的全過程,發(fā)現(xiàn)學(xué)生的學(xué)習(xí)常態(tài)。通過數(shù)據(jù)流的變動分析,總結(jié)教育規(guī)律、調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)模式,客觀全面地評價學(xué)生學(xué)習(xí)成果和自身的教學(xué)成果。
2.個體分析
對于教育領(lǐng)域來說,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用讓研究個體學(xué)習(xí)也成為了可能,讓專門培養(yǎng)和針對性訓(xùn)練成為可能。通過學(xué)校數(shù)據(jù)中心分析學(xué)生的各類信息,如考試成績的變化、借閱圖書的種類、一卡通消費額度等信息,綜合性地分析判斷學(xué)生的狀態(tài)。根據(jù)分析結(jié)果,對于不同的學(xué)生因地制宜地制定相應(yīng)的教學(xué)模式、培養(yǎng)方案。另外,也可以借助學(xué)校的微信公眾平臺為學(xué)生推送其感興趣的資訊信息。
3.輿情預(yù)測
學(xué)生中存在的問題和困惑,往往最先通過網(wǎng)絡(luò)顯露和傳播。如果學(xué)生的意見和建議得不到重視或延誤解決,就可能在網(wǎng)上形成炒作,個體情緒可能傳染到群體,演變?yōu)槿后w的不滿情緒,使網(wǎng)絡(luò)成為輿論的放大器。通過分析學(xué)生網(wǎng)絡(luò)訪問軌跡實現(xiàn)積累監(jiān)測,利用其需求、行為、動向等眾多數(shù)據(jù)資源加強輿情分析和預(yù)警。另外,通過對學(xué)生數(shù)據(jù)的追蹤和分析,能夠發(fā)現(xiàn)情緒不穩(wěn)定的學(xué)生或者受不法分子蠱惑的學(xué)生,及時將有可能發(fā)生的悲劇扼殺在搖籃里。因此,精準的預(yù)測分析能提升輿情管理工作水平,提高校園管理水平。
總之,大數(shù)據(jù)的教育應(yīng)用可以為學(xué)生提供一個量身定做的個性化學(xué)習(xí)環(huán)境、一個靈活調(diào)整的可控教育系統(tǒng)、一個教育問題早期預(yù)警系統(tǒng),為教師了解學(xué)生學(xué)習(xí)途徑和方法提供了嶄新的、可視的、可量化的新手段。
四、大數(shù)據(jù)在高校教育信息化應(yīng)用中的挑戰(zhàn)
1.從技術(shù)層面來看
?。?)數(shù)據(jù)源的可用性
關(guān)于大數(shù)據(jù)的一個普遍觀點是,數(shù)據(jù)自己可以說明一切,數(shù)據(jù)自身就是事實。但實際情況是,如果不仔細甄別,數(shù)據(jù)也會欺騙,就像人們有時會被自己的雙眼欺騙一樣。高質(zhì)量數(shù)據(jù)的獲取是確保信息可用性的重要前提。[5]高校數(shù)據(jù)的來源多種多樣,包括各職能部門的基本業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、教學(xué)資源的多媒體數(shù)據(jù)、使用網(wǎng)絡(luò)的行為數(shù)據(jù)、無線網(wǎng)絡(luò)感知的位置數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)模態(tài)千差萬別,如關(guān)系數(shù)據(jù)、標量數(shù)據(jù)、圖數(shù)據(jù)、流數(shù)據(jù)、XML數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)等。既有重復(fù)性數(shù)據(jù),又有冗余性數(shù)據(jù),質(zhì)量參次不齊,加工整理困難。這些校園化數(shù)據(jù)是否可用給大數(shù)據(jù)在高校中的推進帶來極大的挑戰(zhàn)。
?。?)數(shù)據(jù)融合的可行性
眾所周知,數(shù)據(jù)不融合就發(fā)揮不出數(shù)據(jù)的潛在價值,高校大數(shù)據(jù)面臨的一個重要問題就是數(shù)據(jù)融合。作為高等院校,大數(shù)據(jù)的融合應(yīng)該走在前列,必須徹底打通數(shù)據(jù)孤島,將各個業(yè)務(wù)充分整合。然而,由于傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)缺乏長期規(guī)劃,采用的技術(shù)包羅萬象。據(jù)調(diào)研發(fā)現(xiàn),目前高校所采用的數(shù)據(jù)庫包括Oracle、Sybase、Microsoft SQL Server、Mysql、Visual FoxProd等。有些學(xué)?;虿块T甚至沒有數(shù)據(jù)庫,而是采用Excel管理數(shù)據(jù)。在這種基礎(chǔ)上實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效融合,形成高質(zhì)量的大數(shù)據(jù),對于融合技術(shù)是一個重要的挑戰(zhàn)。
?。?)數(shù)據(jù)分析的持續(xù)性
教育的規(guī)律有時很難理清,成功的個體也未必能夠簡單復(fù)制,評價教育本身的指標都有一定程度的缺陷,需要幾年甚至更長期的監(jiān)測和不斷的更正。因此,高校中的大數(shù)據(jù)分析,不僅僅是橫向的對比,如職能部門間、兄弟院校間,更需要縱向歷史數(shù)據(jù)的對比。無論是數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗還是數(shù)據(jù)挖掘的模型,都需要隨著每天產(chǎn)生的大量詳實而瑣碎的數(shù)據(jù)信息進行調(diào)整和修正,這也是一個不小的挑戰(zhàn)。
(4)數(shù)據(jù)挖掘的復(fù)雜性
大數(shù)據(jù)分析無疑是整個大數(shù)據(jù)時代的核心所在,因為大數(shù)據(jù)的價值就產(chǎn)生于數(shù)據(jù)分析過程中。在高校大數(shù)據(jù)的應(yīng)用中,無論是做個性分析還是輿情預(yù)測,都需要構(gòu)建特定的挖掘模型。教育行業(yè)因為其特殊性,傳統(tǒng)的分析技術(shù)如數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計分析等并不能完全滿足高校大數(shù)據(jù)分析的需求,因此,需要在數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法模型、評價指標等方面做出調(diào)整。當然,數(shù)據(jù)挖掘的復(fù)雜性,不僅是高校大數(shù)據(jù)所面臨的挑戰(zhàn),也是整個大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的巨大挑戰(zhàn)。
2.從實施層面來看
(1)數(shù)據(jù)共享意識
大數(shù)據(jù)時代需要海量數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ),高校中的大數(shù)據(jù),其中很大一部分來源于各職能部門。而現(xiàn)狀是大量的數(shù)據(jù)分布在各個互相獨立的職能部門中,甚至大量的信息資源成為了個別部門的私有財產(chǎn)。造成這種狀況的原因一方面是因為年代久遠,數(shù)據(jù)整理工作難度較大、工作優(yōu)先級較低;另一方面是業(yè)務(wù)部門并不清楚哪些數(shù)據(jù)是可以被分享的、哪些數(shù)據(jù)是不能被分享的。歸根結(jié)底,還是資源分享的意識不夠。然而,信息資源只有在相互流動、形成規(guī)模效應(yīng)的前提下才能夠發(fā)揮出最大的價值,因此,還需要加強高校的數(shù)據(jù)共享意識。
?。?)人員配備與組織結(jié)構(gòu)
高校內(nèi)部對于各職能部門間信息資源規(guī)劃缺位,導(dǎo)致了建設(shè)進度不同、資源投入有差距、各部門各顯神通一窩蜂建設(shè),增加了數(shù)據(jù)資源共享共用的壁壘。在大力推行教育信息化之前,很多學(xué)校并沒有專門的信息化部門,技術(shù)人員儲備不足,甚至沒有。高校大數(shù)據(jù)的推行需要一批既懂得相關(guān)技術(shù),又熟悉業(yè)務(wù)流程的技術(shù)人員。人才的匱乏也是非常不利的一點因素——相比于商業(yè)環(huán)境下對研究實效的追逐,教育研究的緩慢與空洞顯得相形見絀。
?。?)個人隱私保護
教育說到底是一個交互的過程,交互的內(nèi)容收集一定程度上與隱私等是矛盾的。目前大數(shù)據(jù)的發(fā)展仍然面臨著許多問題,安全與隱私問題是人們公認的關(guān)鍵問題之一,如教師的工資收入,學(xué)生的生活習(xí)慣、好友聯(lián)絡(luò)情況、閱讀習(xí)慣、檢索習(xí)慣等。多項案例實際說明,即使無害的數(shù)據(jù)被大量收集后,也會暴露個人隱私。如何做到大數(shù)據(jù)采集與用戶隱私保護的平衡是一個很重要的研究課題。
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