未来智库 > 大数据论文 > 【浅析大数据在高等教育信息化改革中的创新应用】
    近年来,高等教育领域的创新改革全速推进,信息化建设已经成为高校实现改革、创新和开放的重要方向。作为实现教育公平和提高教育质量的重要手段,教育信息化在推动改革创新中发挥着越来越重要的作用,对教学理念、教学方法和教学评价等诸多方面都产生了深远的影响。
       与此同时,随着信息技术在高等教育领域的广泛应用,教学过程产生的各种数据正以前所未有的速度在不断地增长和累积,这些海量数据中所提供的信息和价值将难以估量。大数据(Big-Data) 是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度,一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。大数据技术的应用,将有助于提升信息化教育中海量数据的驾驭能力,为人们获得更为深刻、全面的洞察和分析能力开辟前所未有的空间。本文分析了大数据技术的特点,探讨了大数据在高等教育信息化改革中的创新应用,并在此基础上设计了大数据教育信息化平台的架构。
       一、大数据关键技术研究
       (一)大数据基本概念
       最早提出大数据时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。其研究报告中指出,当前数据已经渗透到各行业和业务职能范围,并逐步成为重要的生产因素。美国政府2012 年提出投资2 亿美元发展大数据相关产业,将其列为国家战略,并将大数据称为未来的新石油。关于大数据的概念,学术界从不同的角度进行了诠释。《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》中,将大数据称为是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合,正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
       无论如何定义大数据,其目标基本一致:一是采集各种信息,并研究发展趋势;二是分析个性化的特点;三是通过分析辨识真相。因此,研究和应用大数据的目的并不是要去采集庞大的数据信息,而是要对各类信息进行深度分析,得出数据背后的价值信息和数据关系,帮助和指导数据使用者优化行为方法和自身的决策。
       (二)大数据特点
       通过归纳国内外学者的相关研究,大数据可概括为以下4 大特点。
       1.数据容量巨大化。目前,大数据的规模正在不断扩大,数据已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。特别是当前云计算、物联网、互联网+ 等技术快速发展,各种随身设备不断普及,各种过程性和碎片化的数据都可以被记录,因此数据规模的发展已经达到前所未有的程度。
       2.数据种类多样化。随着传感器、智能设备以及社交协作技术的快速发展,所获取数据的种类更加丰富、结构更加复杂,除了传统的关系型数据,文本、音频、图片、视频、模拟信号等半结构化、非结构化的数据逐步增多;数据来源更加广泛,网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录等各种信息均可汇集。多样化的数据来源正是大数据的特色所在,通过多种类数据的叠加分析,可以更好地发现规律,获得更深层次的认知。
       3.数据处理快速化。在高速化网络时代,以实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器为基础,创建和获取实时数据已成为基本需求。这一点可以理解为:数据存在于一个连续的时间轴上,数据正在不断产生,新产生的数据更具有个体价值,当数据处理缺乏时效性时,数据价值将快速下降。从大数据技术的发展趋势来看,越来越多的数据挖掘将趋于前端化,即提前感知预测并直接提供服务对象所需要的个性化服务。
       4.数据价值真实化。数据的重要性就在于有效支撑决策,数据量的大小并不能决定其能否为决策给予有效的支撑,只有保障数据的真实性和高质量才是获得成功决策最为坚实的基础。解决数据信息海量但价值密度低的问题是大数据的重要课题,大数据技术通过使用高速的采集、发现和分析,从超大容量的多样数据完成数据价值的提纯。
       二、大数据在高校教育信息化改革创新中的应用
       (一)必要性分析
       当前,我国高等教育在校生规模达到3559万人,居世界第一,高校数量为2824 所,居世界第二,在互联网+ 教育的形势下,在线教育市场拓展速度也在加快。据有关机构预计,2016 年市场将达到1885.9 亿元。因此,在教育信息化的推动下,逐渐膨胀的教育数据亟需引入大数据技术,推动高校信息资源共享,深度挖掘高校信息化建设的成果,推动高校教育改革创新;在十二五期间,高校信息化的侧重点是信息资源的整合,如今十三五阶段重心转入融合创新。在这一背景下,大数据技术的引入和推广显得至关重要。
       在高校信息化的推动下,每时每刻都在产生大量的数据。就学生而言,包含学生学籍、考试成绩、学习成果等基础信息,论坛、微博、微信等社交网络信息;就教学而言,涵盖教学课件、课程书籍、远程教育教学资源等信息;就学校运转而言,涵盖人事、财务、后勤等业务信息。将高校各个信息管理系统中的数据进行提取、归纳、叠加,则可以发现潜在价值。例如,通过对学生课程、教师评价、考试成绩、就业情况等方面的数据进行统筹分析,可以在一定程度上对教师授课方式、学校课程设置、学生学习模式的改革上给予指导和帮助;通过对学生的某个考试成绩背后的家庭背景、努力程度、上课考勤、教师教学水平、实验情况的串联分析,可以更加准确地了解学生的学习状态;通过对学生参加社团活动情况、图书馆借阅历史、选修课信息、微博论坛等数据的分析则可以综合判断某学生的兴趣爱好。如何发现和利用好这些数据的价值,更好地为学习教学、管理、改革进行服务,将是高校信息化建设未来的重要研究方向。
       因此,大数据技术的推广应用将在高校教育信息化中发挥越来越重要的作用,将在技术上支撑破解教育改革发展的热点难点问题,促进教育公平,提高教育质量。与传统教育相比较,引入大数据的教育在技术作用、数据采集、核心技术、学习方法、教学方式、策略决策、评估误差等方面均有较大差异。
       (二)大数据在教育信息化改革创新的主要应用领域
       当前,各高校正在以大教改思路创新人才培养模式,实施因材施教,分类培养,以此调动学生学习的主动性和积极性。各高校通过深化学分制、弹性学制、主辅修制、学科交叉、小班授课制等个性化教学改革,进一步创新高校人才培养模式。在大数据时代,只有用好这些数据,才能更好地支持高等教育的快速发展和提升教学质量。
       1.个性化学习。大数据的应用为研究学生个体的学习特点、因材施教、开展专门培养和有针对性的训练提供了条件。在传统的授课模式中,教师提供统一的课件,统一授课,未详细研究学生的个体情况。在大数据时代,可通过广泛的数据收集开展分析,综合判断学生的具体状态,因地制宜地制定相应的教学方案和培养模式,挖掘学生的特长;学生可以在自己的学习平台中找到对应的多媒体资料,自主学习,开展互动;在线学习系统可以提供个性化学习终端,融入学习资源云平台,有针对性地根据学生兴趣爱好推送技术、课程、资讯等信息。
       2.教学质量评估。教学质量评估是高等教育的重要工作环节,通过评估发现教学中存在的各种问题,有针对性地调整教学方案和手段,以提高教学质量。利用大数据技术挖掘和分析各种教学信息,使教学质量评估的方式不再是经验式的,而是可以通过大量数据的归纳,从经验主义走向数据主义。通过分析不同学习因素中的内在特点和联系,全面掌握学生学习和教师教学的全过程,不仅可以全面客观地评价学生学习成果和教师教学质量,而且可以分析影响学习效果和教学质量的因素,有针对性地提供提升教学质量的评估结果,提升教育管理和质量评估的科学性。
       3.舆情分析。所谓网络舆情是指在互联网上对某一问题不同看法的网络舆论。在信息时代,网上传播的热点、焦点问题对公众有较强的影响力。高校学生处于比较活跃的群体,很容易到网上直抒胸臆,如果得不到重视或有效解决,很容易演变为群体性的不满。通过分析学生网络访问轨迹(例如BBS、微博、微信等)开展监测,能够知道哪些人在讨论什么话题,他们的观点和期望到底是什么。据此开展精准的预测,提供针对性的追踪并及时处理,能够提升高校思想政治工作水平,提高校园管理水平。
       4.提高教师教学能力。由于没有有效的数据支撑,高校教师在教学上一般按照自己的思路开展,按照大众化教学的思路开展。利用大数据分析,可以对教学过程中的各种细节进行挖掘,从而更准确地了解学生的个性化需求,有针对性地安排教学内容。例如,能够分析哪些多媒体内容让学生不太感兴趣,哪些课件下载频率比较高,观看教学视频时在哪些地方停顿或者教学视频哪些地方重放。这样做,既给教师了解学生学习细节提供了有效途径,也给学生认知教师教学提供了可量化的手段。同时,帮助教师改变教学方式,改进教学方法,确定教学重点,从而提升教学效果。
       三、大数据教育信息化平台建设
       (一)平台框架
       大数据教育信息化平台建设是一个规模庞大而循序渐进的过程,将以大数据为核心技术,以智能感知为神经末梢,解决获取数据最后一公里的问题。以移动互联为介质,以智慧教育应用为依托,建立以自适应、个性化用户交互为目标的大数据教育信息化平台,实现高校各项业务的大数据整合应用,是大数据平台建设的目标。平台基本框架架构如图1。
       1.智能感知层。采用各种感应技术,全方位、多角度采集各项数据,包含传感器、摄像头、RFID、GPS 等设备,对高校师生的学习生活状况、仪器设备的运行状态、校园环境状态进行智能感知,为平台采集海量数据提供物质基础。
       2.网络通信层。基于有线和无线网络技术,提供网络基础,承担传输各种数据的介质,确保信息可以随时随地接入,高速、全面地互联互通。
       3.大数据层。包括大数据采集与管理层、大数据处理层,是平台运转的核心。其中,大数据采集与管理层是信息汇集的枢纽,承担数据存储、计算、信息收集工作;大数据处理层承担数据分析处理工作,为系统的应用提供数据基础。
       4.应用支撑层。包括智慧应用和大数据应用,智慧应用提供智慧型的高校校园信息化业务应用,如教学、科研、管理、服务等各类应用,是智慧校园发挥作用的关键;大数据应用提供个性化学习、数据预测分析等应用。
       5.用户层。提供用户的集合,包括各类学生、校友、教师、管理人员以及社会公众等。用户可以通过电脑、智能手机、卫星电视、平板电脑、工作站及其他各种终端在权限范围内使用大数据教育提供的各种服务。
       (二)应用展望
       随着教育信息化建设的开展与推进,大数据在高校教育的开发与应用将迎来新的机遇。大数据将在教育信息化中整合数据资源,提供强大的服务,强化应用驱动,促进深度融合,推动教育变革。但我们还面临着观念层面、实践层面、技术层面等方面的困难,因此需要在以下方面给予加强:一是统一思想、提高认识,要强化大数据意识,形成大数据思维,自觉运用大数据思维和技术解决教育的问题;二是要系统规划,加强顶层设计,顶层部门统筹制定教育大数据系统的规划与建设的规范,并给予大力推进,可减少职能部门之间的屏障,形成数据的流动、互通和共享;三是政府要出台相关支持性政策,鼓励研究机构、高等院校、各种社会力量开展教育大数据技术和资源的研发与合作;四是加强大数据领域人才的培养,应尽快将大数据列入高等教育的专业目录,完善大数据人才培养体系,培养专业人才。
       教育发展在于改革,教育改革在于创新,随着我国以教育信息化带动教育现代化方针的确立,《教育信息化十年发展规划(2010-2020)》正在顺利推进,大数据发展上升为国家战略,在高校教育信息化中应用大数据技术将迎来一个全新的时代,强化以数据的深度融合和高校的应用驱动,推动教育变革。同时,大数据技术在教育领域的应用与实施还面临诸多挑战和难题,需要继续进行探索与研究,让大数据技术为高校信息化建设和改革创新带来更多的活力。
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