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      大數(shù)據(jù)在高校教學信息化中的應(yīng)用

      2019-06-10 01:01:19劉克成耿凱峰
      軟件導刊 2019年2期
      關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)分析信息化建設(shè)大數(shù)據(jù)

      劉克成 耿凱峰

      摘 要:隨著教育信息化建設(shè)進程的加快,數(shù)據(jù)呈指數(shù)增長,大數(shù)據(jù)技術(shù)可強化數(shù)據(jù)獲取與管理能力,深度挖掘海量數(shù)據(jù)蘊含的信息價值,推動高校教育信息化改革。分析了高校數(shù)據(jù)特點、來源,闡述高校信息化建設(shè)面臨的問題及解決對策,為信息化建設(shè)提供參考。

      關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);信息化建設(shè);數(shù)據(jù)分析

      DOI:10. 11907/rjdk. 181926

      中圖分類號:G434文獻標識碼:A文章編號:1672-7800(2019)002-0222-03

      Abstract: With the acceleration of the process of education information construction, the data is increasing exponentially, and the massive data is carrying important information and value. The introduction of large data technology can strengthen the acquisition and management ability of data, excavate the information value contained in the massive data deeply, and promote the reform of the education information of school. This paper analyzes the characteristics and sources of data in colleges and universities, analyzes the application of large data in university education, analyses the problems and solutions of large data in the construction of information technology in colleges and universities from many aspects, and provides the corresponding reference value for the information construction of big data.

      Key Words: big data; information construction; data analysis

      0 引言

      高校教學信息化建設(shè)提高了教育質(zhì)量,實現(xiàn)教育的公平性,推進了教育改革,對教學理念、教學方法等都進行了優(yōu)化。然而隨著信息化教學數(shù)據(jù)的不斷增加,海量數(shù)據(jù)所包含的信息價值挖掘越來越難[1],這需要借助大數(shù)據(jù)技術(shù)進行數(shù)據(jù)的管理與挖掘,幫助人們進行數(shù)據(jù)分析與管理。

      1 大數(shù)據(jù)概述

      作為知名的咨詢公司,麥肯錫最早發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的重要性并提出大數(shù)據(jù)概念。美國政府2012開始重視大數(shù)據(jù)行業(yè),投資2億美元鼓勵其發(fā)展[2]。大數(shù)據(jù)的目標是采集數(shù)據(jù)并對其進行分析研究,得出數(shù)據(jù)背后的價值信息,幫助數(shù)據(jù)使用者優(yōu)化決策。

      《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要的通知》中對大數(shù)據(jù)定義是:對多元化的海量數(shù)據(jù)進行采集、存儲、關(guān)聯(lián)分析,從中發(fā)現(xiàn)新的知識,創(chuàng)造較高的價值,提升數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值[3]。大數(shù)據(jù)有4個特點:①數(shù)據(jù)容量。大數(shù)據(jù)隨著信息化建設(shè)的不斷發(fā)展,規(guī)模也在擴大,數(shù)據(jù)已經(jīng)從TB躍升到PB|EB等級別。在計算機技術(shù)蓬勃發(fā)展的今天,云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)不斷發(fā)展,終端設(shè)備也在不斷更新,數(shù)據(jù)更加碎片化,數(shù)據(jù)呈海量增加[4];②數(shù)據(jù)類型多元化。終端設(shè)備不斷更新,所獲取的數(shù)據(jù)種類與結(jié)構(gòu)也更加復雜,除了傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)外,還有半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),比如文本、音頻、圖片、視頻等數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)類型與來源多元化,通過對其進行疊加分析,可以更好地發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律;③數(shù)據(jù)處理速度加快。計算機軟件性能不斷優(yōu)化,電腦終端處理器速度加快,數(shù)據(jù)獲取的實時性更高,數(shù)據(jù)挖掘趨于前端化??筛鶕?jù)數(shù)據(jù)提供的價值預(yù)測服務(wù)對象的需求,并提供個性化服務(wù);④數(shù)據(jù)的實用性更高。數(shù)據(jù)的價值在于其實用性,海量數(shù)據(jù)的價值密度較低,采用大數(shù)據(jù)技術(shù)可從大量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息[5]。

      2 大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)比較

      2.1 高校大數(shù)據(jù)

      教育信息化建設(shè)提出,高校在教學中應(yīng)引入信息化技術(shù),這使高校成為大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的主要場所。人事變動、財務(wù)管理、教學方式等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)都在不斷增多,網(wǎng)絡(luò)教學課件、微課視頻、遠程教育等教學資源多元化,學生與教師可通過論壇、社交軟件等交流,這些都會產(chǎn)生大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)[6]。這些海量數(shù)據(jù)是極為重要的價值數(shù)據(jù),對這些數(shù)據(jù)進行挖掘與分析,可為高校建設(shè)提供參考意見。比如通過對課堂教學、就業(yè)等進行數(shù)據(jù)分析,可對傳統(tǒng)授課方式與學習模式進行優(yōu)化;圖書館根據(jù)學生借閱歷史判斷其興趣愛好,為后期學生培養(yǎng)提供參考;充分借助這些數(shù)據(jù)優(yōu)化學校管理及服務(wù)工作等[7]。

      2.2 高校大數(shù)據(jù)特點

      大量的數(shù)據(jù)價值密度低,未經(jīng)處理的碎片化數(shù)據(jù)直接影響判斷的正確性[8],大數(shù)據(jù)在高校教學中的應(yīng)用具有“碎片化”特征。碎片化數(shù)據(jù)是信息化管理與服務(wù)過程中必然產(chǎn)生,而持續(xù)性特征體現(xiàn)在校園科研、教學與管理方方面面,因此堅持長期、持續(xù)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析非常必要。高校數(shù)據(jù)還具備多維度特征,反映個體在校園活動中的完整狀態(tài)[9]。比如成績反映學習效果、讀書歷史反映興趣愛好、消費情況反映家庭狀況等,將這些多維信息進行有效整合,建立分析模型,全面清晰地了解學生個體,才能有效改變教學模式,提高教學效率。

      2.3 大數(shù)據(jù)教育與傳統(tǒng)教育區(qū)別

      21世紀是信息化時代,信息的不斷增加使大數(shù)據(jù)技術(shù)也不斷發(fā)展,大數(shù)據(jù)技術(shù)比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)有著無可比擬的優(yōu)勢:①傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源固定,只是采集基本的數(shù)據(jù)信息,自然也沒有數(shù)據(jù)的附加價值。大數(shù)據(jù)來源多元化,不僅可以對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)進行提取,還可以分析相關(guān)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系[10];②數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值更高。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫僅僅是對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行存儲與查詢,其主要目的是為了對數(shù)據(jù)進行保存。大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)分析則是以分析預(yù)測為核心,通過對大量數(shù)據(jù)進行提取、分析,預(yù)測未來的發(fā)展趨勢,為數(shù)據(jù)使用者決策提供參考意見。對于高校來說,傳統(tǒng)的教育數(shù)據(jù)采集主要是心理測試與問卷調(diào)查,這些數(shù)據(jù)不太準確,加上缺乏專業(yè)的管理與分析辦法,導致數(shù)據(jù)的利用價值喪失,只能詮釋整體狀況。大數(shù)據(jù)采集是連續(xù)的,可以準確記錄學生的整個生命周期,關(guān)注學生變化,觀察每個個體在課堂上的狀況,及時調(diào)整教育行為,實現(xiàn)個性化教育。這種數(shù)據(jù)記錄方式使數(shù)據(jù)價值更高,信息更加精確[11]。

      3 大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用

      我國高等教育在校生居世界第一。在計算機網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)展的今天,在線教育市場迅速擴大,推動了教育信息化快速發(fā)展,同時,大量的教育數(shù)據(jù)也給數(shù)據(jù)管理帶來了新問題,需要引入大數(shù)據(jù)技術(shù)深度挖掘信息價值,實現(xiàn)信息的高度共享,推動高校教學信息化建設(shè)[12]?!笆濉逼陂g,高校信息化建設(shè)的重心還是信息資源整合,“十三五”時期已經(jīng)轉(zhuǎn)入數(shù)據(jù)的挖掘與應(yīng)用。高校包括學生學籍、學習成果、社交、教學課件、教學視頻、人事變動、財務(wù)管理等信息,大數(shù)據(jù)技術(shù)對這些信息進行提取、整理,然后分析其關(guān)聯(lián)關(guān)系,挖掘其潛在價值[13]。根據(jù)學生考勤、學習成績等分析,可了解教師教學水平,及時了解學生學習狀態(tài);根據(jù)學生參與校園活動、圖書借閱記錄、選修課信息等,綜合判斷學生的興趣愛好,幫助教師優(yōu)化教學方式,合理調(diào)整課程設(shè)計,學生也可及時了解自己的情況,調(diào)整學習方式。因此,如何深入利用數(shù)據(jù)的價值,更好地幫助學校進行教學管理,是未來高校信息化建設(shè)的主要方向。

      4 大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的問題

      4.1 大數(shù)據(jù)可用性與可行性

      大數(shù)據(jù)時代常用數(shù)據(jù)分析事情的真相,然而數(shù)據(jù)并不全是真實的,只有質(zhì)量較高的數(shù)據(jù)才具分析價值。高校碎片化數(shù)據(jù)較多且具有一定的重復性,這降低了價值密度,對數(shù)據(jù)分析造成影響,導致數(shù)據(jù)的可用性與可行性降低[14]。如果不對數(shù)據(jù)進行選取處理,實現(xiàn)高效融合,就會丟失大量高質(zhì)量數(shù)據(jù),降低數(shù)據(jù)的綜合價值。

      4.2 數(shù)據(jù)復雜,處理效率低

      大數(shù)據(jù)技術(shù)可對數(shù)據(jù)整合、分析及應(yīng)用,因此高質(zhì)量數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的核心。高校數(shù)據(jù)具備周期性,短時間內(nèi)數(shù)據(jù)不夠準確不能作為判斷依據(jù),需要長期不斷地整理與分析數(shù)據(jù),需要耗費較長的時間與精力,而且在分析過程中要對數(shù)據(jù)進行相關(guān)性檢測與對比,及時調(diào)整與修改數(shù)據(jù),這不僅增加了整理與分析難度,還降低了數(shù)據(jù)的實效性。

      4.3 缺乏人力資源,信息泄漏嚴重

      高校大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展受阻的主要原因之一就是缺乏人力資源,專業(yè)技術(shù)人員空缺,有些高校甚至沒有專業(yè)的信息技術(shù)部門,這些都阻礙了大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展[15]。除此之外,大數(shù)據(jù)的信息搜集導致安全威脅、信息泄漏等問題,給學生與教育工作者造成了不少困擾。

      5 大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用

      5.1 制定數(shù)據(jù)規(guī)劃

      高校信息化建設(shè)起步較晚,建設(shè)初期整體性較差,導致數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊,即使發(fā)展至今,某些院校對于數(shù)據(jù)依舊缺乏整體規(guī)劃意識[16],僅以數(shù)據(jù)量多少作為判斷數(shù)據(jù)的重要指標,簡單對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、存儲,哪些數(shù)據(jù)是可用的、怎么用,沒有進行科學規(guī)劃與整理。鑒于此,必須通過科學、完善的數(shù)據(jù)規(guī)劃,建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型,及時調(diào)整補充數(shù)據(jù),且模型要適用于多個平臺與數(shù)據(jù)庫。

      5.2 優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量

      數(shù)據(jù)的有效性與準確性依據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量,是保證數(shù)據(jù)價值的前提條件,因此提高數(shù)據(jù)管理質(zhì)量非常必要,需從以下幾個方面實現(xiàn):①從數(shù)據(jù)來源進行控制,保證數(shù)據(jù)搜集工作的有效性,制定收集數(shù)據(jù)的相關(guān)標準,保證數(shù)據(jù)標準、全面。在保證數(shù)據(jù)來源基礎(chǔ)上,提高數(shù)據(jù)收集精度與收集速度;②保證數(shù)據(jù)選取精確化,去掉大量的無用信息,精確提取有效數(shù)據(jù),提高數(shù)據(jù)價值密度,保證數(shù)據(jù)在分析與挖掘過程中具備較高的價值;③健全數(shù)據(jù)管理機制,制定數(shù)據(jù)標準,重視歷史數(shù)據(jù)積累,優(yōu)化數(shù)據(jù)處理方式。

      5.3 構(gòu)建新的管理體制

      要實現(xiàn)大數(shù)據(jù)共享,充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價值,就要調(diào)整傳統(tǒng)管理模式中的各種利益關(guān)系[17],構(gòu)建新的管理體制,消除部門間的資源共享壁壘,由頂層全面推動。技術(shù)部門整合系統(tǒng)數(shù)據(jù)并形成數(shù)據(jù)中心,主動維護數(shù)據(jù)信息。各職能部門及時溝通,配合跟進,充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值。

      6 大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)途徑

      6.1 教學質(zhì)量評估

      大數(shù)據(jù)應(yīng)用在教學質(zhì)量與教師教學能力評估中,完善了傳統(tǒng)教學質(zhì)量評估的不足,根據(jù)課堂教學情況、學生課堂紀律等進行分析,及時了解教師對教案的熟悉程度,及時挖掘教學過程中存在的問題并對其加以改善,提高教學質(zhì)量[18]。將大數(shù)據(jù)運用到高校教學評估中,可提高教學管理的科學性,幫助教師有效開展教學活動,進行教學改革,提高教學質(zhì)量[19]。

      6.2 構(gòu)建個性化課程

      有效記錄學生的課堂表現(xiàn)與作業(yè)完成情況等信息,經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析,及時了解學生的學習情況,構(gòu)建個性化課程。通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù),結(jié)合學習內(nèi)容,運用微課、在線教學系統(tǒng)等方式,幫助學習者規(guī)劃自己的發(fā)展方向,制定相應(yīng)的學習計劃[20]。大數(shù)據(jù)根據(jù)學生的學習情況與學習成績,從以往數(shù)據(jù)中找出類似的學生信息,結(jié)合專業(yè)要求與學習能力進行分析,預(yù)測學生的綜合成績并推薦相應(yīng)的學習方向與學習方法。

      6.3 提高勤工儉學成效

      大數(shù)據(jù)技術(shù)可收集校園一卡通消費記錄并進行分析,計算出高校學生的平均消費值,動態(tài)分析出消費排后20%的學生,由勤工助學服務(wù)中心確認學生信息,聯(lián)系院系輔導員,給經(jīng)濟困難的學生發(fā)送勤工儉學信息,如圖1所示。

      7 結(jié)語

      高校教育信息化引入大數(shù)據(jù)技術(shù),可深入分析與挖掘數(shù)據(jù)信息中的潛在價值,優(yōu)化教學模式,更新教學理念,提高教學效率。大數(shù)據(jù)技術(shù)對教育信息化既是機遇也是挑戰(zhàn),需要教育工作者對其進行深入研究,優(yōu)化信息化建設(shè),推進大數(shù)據(jù)深入應(yīng)用,提高高校教育教學水平。

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      (責任編輯:杜能鋼)

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