大數(shù)據(jù)時代的院校研究與大學(xué)管理

于文磊 南京航空航天大學(xué)

大數(shù)據(jù)是一個較為抽象的概念，其融合了統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)分析學(xué)以及數(shù)據(jù)整理等多個學(xué)科知識與技術(shù)，可以全面的對事物做出較為準(zhǔn)確的分析與判斷，近年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)進入了各行各業(yè)之中，尤其是與物聯(lián)網(wǎng)、云計算技術(shù)等結(jié)合應(yīng)用，共同推動了社會的發(fā)展。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以高速捕獲、發(fā)現(xiàn)和分析大量多樣化的數(shù)據(jù)中的價值。傳統(tǒng)的大學(xué)管理主要是以經(jīng)驗為主的主觀管理模式，在管理過程中依賴于決策層自身的能力，雖然也有調(diào)研、交流、學(xué)習(xí)等方式提升管理過程中的科學(xué)性，但是整體上效率偏低，尤其是管理效果難以及時評估，需要較長時間之后才能看出效果，這對于大學(xué)管理較為不利。

1 以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)的科學(xué)決策

數(shù)據(jù)分析的理念與概念出現(xiàn)的較高，通過數(shù)據(jù)分析結(jié)果，做出決策是一種科學(xué)理想的決策思維。但是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集、處理、分析技術(shù)效率地下，需要大量的人力與物力，依然難以做到面面俱到。而隨著人類社會的發(fā)展，數(shù)據(jù)的增量已然極為恐怖。大數(shù)據(jù)技術(shù)是基于這樣的背景下誕生的高校的數(shù)據(jù)收集、處理、分析技術(shù)。

作為最高等級的教育場所，以數(shù)據(jù)為依據(jù)進行決策是其科學(xué)性的重要體現(xiàn)。這一點在每個的大學(xué)院校中體現(xiàn)的極為突出，美國院?；径荚O(shè)有數(shù)據(jù)分析與研究機構(gòu)，其主要職能就是通過數(shù)據(jù)分析為院校決策提供依據(jù)，進行科學(xué)的大學(xué)管理。通過數(shù)據(jù)分析與研究，可以建立有效的數(shù)字模型，決策者可以通過模型直觀的看出管理中的問題，當(dāng)大學(xué)管理出現(xiàn)問題時，首先就是對數(shù)據(jù)分析結(jié)果進行回溯，然后以此為依據(jù)進行決策，實現(xiàn)以數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)的科學(xué)管理。

2 利用全面的數(shù)據(jù)整體性的分析問題

大數(shù)據(jù)的大不單單指的是數(shù)據(jù)量大，還包括了數(shù)據(jù)類型大、數(shù)據(jù)來源大以及數(shù)據(jù)復(fù)雜性大。一般情況下，我們可以簡單的將數(shù)據(jù)分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指不同數(shù)據(jù)之間的存在著較為明顯的聯(lián)系性，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的作用很多，但是全面性不足，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)由于分析能力有限，主要是對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行分析。非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分析極大的提升了數(shù)據(jù)分析的全面性，在大學(xué)管理中應(yīng)用，可以提供更為全面科學(xué)的決策依據(jù)。比如在對學(xué)生進行評價時，不單單是分?jǐn)?shù)、技能、學(xué)術(shù)活動、在校經(jīng)歷等指標(biāo)性的評價，學(xué)生的價值觀、道德觀、人生態(tài)度等非指標(biāo)性的評價也非常重要。指標(biāo)性評價的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析非常簡單，通過歷次考試與活動的記錄即可以清晰評價，但非指標(biāo)性的評價要想保持客觀性較為困難，因此在傳統(tǒng)評價中多以主觀為主。而大數(shù)據(jù)可以解決這一問題，其通過對學(xué)生在校期間產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)，如社交平臺數(shù)據(jù)等，進行分析處理，可以全面的揭示學(xué)生行為與心理發(fā)展過程，進而進行全面科學(xué)的評價。

3 通過數(shù)據(jù)因果關(guān)系發(fā)現(xiàn)新的問題

有因就有果，這是我們常說的一句話。因果關(guān)系是我們探索世界的基本思維模式，大數(shù)據(jù)技術(shù)就是探尋數(shù)據(jù)因果關(guān)系的一種技術(shù)。數(shù)據(jù)相關(guān)性是數(shù)據(jù)研究的基礎(chǔ)，隨著大學(xué)教育信息管理系統(tǒng)的完善，院校數(shù)據(jù)庫越來越豐富，其內(nèi)蘊含的財富也越來越巨大，院校決策者與研究人員從中尋找因果關(guān)系，發(fā)現(xiàn)新問題成為提升大學(xué)管理的重要途徑。比如，我們常認(rèn)為按時吃早餐可以有效提高學(xué)習(xí)效率，但是復(fù)旦大學(xué)宓詠老師通過挖掘?qū)W生早餐消費次數(shù)與成績績點(GPA)的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，早餐次數(shù)較多的學(xué)生成績績點不會太低，但早餐消費次數(shù)較少的學(xué)生中成績績點高的也大有人在。說明，早餐與成績并無直接關(guān)系，這打破了我們原有的慣性思維認(rèn)知帶來的偏差。

4 大數(shù)據(jù)時代我國的院校研究

現(xiàn)階段我們正位于大數(shù)據(jù)蓬勃發(fā)展的時代，大數(shù)據(jù)在我國高校中的應(yīng)用效果也初見端倪，但是需要承認(rèn)的是，在整體上我國的院校研究還落后于先進國家，尤其是美國，而相比于我國的電子商務(wù)等行業(yè)，大數(shù)據(jù)技術(shù)在院校研究中的應(yīng)用也有所不足。突出表現(xiàn)在軟件、算法、工具等方面，要想改變這一現(xiàn)狀，需要做好以下幾點內(nèi)容：

4.1 營造數(shù)據(jù)文化，提高數(shù)據(jù)意識和數(shù)據(jù)質(zhì)量

大數(shù)據(jù)及時的核心是數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)文化的營造非常重要，只有營造好數(shù)據(jù)文化，切實意識到數(shù)據(jù)的重要性，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量才能更好的發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的特點與優(yōu)勢。首先要認(rèn)識到數(shù)據(jù)是客觀存在的，是理性思維，科學(xué)決策的基礎(chǔ)，避免經(jīng)驗主義，主觀決策的思想；其次要保證數(shù)據(jù)收集的真實性與一致性，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)才可以提供高質(zhì)量的決策依據(jù)，尤其是在數(shù)據(jù)爆炸的當(dāng)下，不實數(shù)據(jù)與垃圾數(shù)據(jù)橫向，要缺少提高數(shù)據(jù)的甄選能力。

4.2 加快數(shù)據(jù)系統(tǒng)的建設(shè)、公開和共享

數(shù)據(jù)系統(tǒng)的建設(shè)是大數(shù)據(jù)技術(shù)有效實施的基礎(chǔ)，在大數(shù)據(jù)時代的院校研究中要切實加快數(shù)據(jù)系統(tǒng)的建設(shè)，盡快將不同院校納入到數(shù)據(jù)系統(tǒng)之中，實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的公開、共享與應(yīng)用。比如學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)系統(tǒng)，知網(wǎng)空間就是一個較為成功的范例。要做到以下幾點：

(1）完善以國家為主導(dǎo)建設(shè)的教育信息管理系統(tǒng)，推動其逐漸向社會與高校開發(fā)，通過設(shè)置不同權(quán)限保證其安全性的同時，提高其共享性，發(fā)揮社會功能。

(2）建立高效減的數(shù)據(jù)系統(tǒng)聯(lián)盟，實現(xiàn)高校間的數(shù)據(jù)共享。在推動過程中，要注意設(shè)置不同高校間的界限，嚴(yán)格區(qū)分可共享數(shù)據(jù)與不可共享數(shù)據(jù)，促進學(xué)術(shù)交流的同時，保護院校師生的個人信息安全。

(3）制定統(tǒng)一的院校數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，開發(fā)一套共同話語和標(biāo)準(zhǔn)界定以及科學(xué)的操作流程，有效整合院校研究數(shù)據(jù)和資源，實現(xiàn)行業(yè)整合發(fā)展。

4.3 提升對數(shù)據(jù)的挖掘分析和應(yīng)用能力

數(shù)據(jù)系統(tǒng)的建設(shè)是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)挖掘分析是手段，而數(shù)據(jù)的應(yīng)用是目的。做好數(shù)據(jù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)后，要切實提高數(shù)據(jù)的挖掘分析能力。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是針對計算機的數(shù)據(jù)庫進行全方面的分析與判斷，從而尋找出有效信息的一種技術(shù)。在我們的日常生活中會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能是有用的，也可能是無效的，數(shù)據(jù)挖掘就是對所有的信息進行深入的發(fā)掘，尋找有用的信息。分析不同信息之間的關(guān)聯(lián)，進行聚類與分類。通過數(shù)據(jù)挖掘之后，原本紛亂繁雜的信息并的井井有條，可以為相關(guān)的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)決策提供基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用場景不同，其應(yīng)用目的與相關(guān)算法也有所區(qū)別，要根據(jù)實際應(yīng)用需求選擇與數(shù)據(jù)特征相關(guān)的算法。數(shù)據(jù)系統(tǒng)建成之后，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)進行院校研究的基本手段。

總之，對當(dāng)前中國院校研究而言，知識和智慧是最有價值的，但是數(shù)據(jù)庫建設(shè)和運用數(shù)據(jù)的技術(shù)是最為緊迫和關(guān)鍵的。數(shù)據(jù)也是現(xiàn)代大學(xué)管理的一個新的戰(zhàn)略制高點，我們必須通過有效的院校研究，用數(shù)據(jù)改進大學(xué)管理、用數(shù)據(jù)推動中國大學(xué)創(chuàng)新。