大数据对我国高校教育管理有哪些积极影响?

发布时间:2018-12-11浏览量:15

大数据带给高校数据采集、治理模式、教育教学、资源调控、考核评估、智慧科研及智慧管理等方面带来革命性的力量。

数据采集:关注过程、关注微观

局限于技术、人力和物力,传统高校数据采集主要以管理类、结构化和结果性的数据为重点,关注教育整体发展情况,这种反馈机制在一定程度上对于高校教育决策、规章制度的制定起到了积极的作用。但是对于学生、教师、科研的实时掌握情况却远远不够,对于不好的结果也不能提前预测和预防,而多是事后补救型,从而使高校教育管理处于被动局面。

随着大数据技术强力渗透到各行各业,高校教育数据的采集将面临着新的变革。互联网、物联网和大数据技术支撑下的高校智慧校园,不仅在采集数据的数量上超越传统高校,而且在数据的质量及数据的价值方面都具有传统高校数据所不可比拟的优势。

高校教育管理大数据具有非结构化、动态化、过程化及微观化的特点,处理程序更加复杂、深入和多元化。学生的学、教师的教,一切活动都处处有迹。数据流源源不断,在数据分析师的头脑加工,产生源源不断的智慧流,从而促进高校教育管理更加科学化、人性化。当然,高校大数据采集和管理宗旨是:功能是必需,情感是刚需,以人为本。然而,由于高校教育管理对象及活动的复杂性,加上缺乏商业领域标准化业务流程,从而导致高校教育管理大数据的采集活动呈现复杂性的特点。

在高校教育管理大数据的分析中,要恃别强调因果关系,虽然国际大数据专家舍恩伯格认为更应重相关关系,但是教育是培养人为根本目标,它不同于商业数据勿需追根求源,教育大数据不仅要"知其然",更要知其"所以然"。通过技术分析和处理,挖掘高校教育管理大数据所体现的规律及发现揭示问题背后的根本原因,最终寻找破解之道、应对良策,从而更好地提升高校教与学的活动效果。

治理模式:民主治理、集思广益

利用数据进行决策,己经在管理中形成共识。SAS及《哈佛商业评论》调研结果显示:700名参与调研的高层管理者中,有75%认为他们在部门的决策实际上依赖数据分析;40%的人认为采用数据分析的结果进行决策,提升了他们工作的重要程度以及在企业中的地位。大数据时代,高校决策模式、治理模式都将面临转型。

传统高校治理属于"精英治理",受限于校园信息化程度和智能化程度不高,学校各项事业发展方案、措施、策略等不能广泛传达至师生,民主意识较强的管理者顶多召开一个小范围的研讨会,或者以开会的形式传达,而这种正式会议过于严肃和拘谨,缺乏自由、轻松的氛围,不利于异质声音的表达,也就意味着不能将群众的真正声音传递到决策者耳中。

而在以互联网、物联网、云计算、大数据及移动终端为技术支撑的智慧校园中,可以实现高校由"管理"向"治理"转变,更好地实现治理的民主化、科学化。高校管理者与师生不受时空限制的互动交流,至少有四点优势:

    一是收集有利于学校发展、各项业务完善的群众智慧;

    二是传达学校发展战略、思路,形成上下合力;

    三是拉近干群距离,将各种矛盾化解在萌芽状态;

    四是决策处处留痕,实现阳光政务,防止权为"任性",促进决策的规范化、科学化。

    教学优势:及时反馈、因材施教

    利用大数据技术开展翻转课堂教学改革或在线教育是当前高校教育管理变革的重要内容。高校学生数量庞大,是运用信息技术的主要群体,也是高校教育管理大数据的重要生产者和使用者。可以根据学习平台上不同学生对各个知识点的不同用时、不同反应,来确定要重点强调的知识和决定不同的讲述方式。

    大数据教学有两大优势:一是私人定制,二是大规模个性定制。

      私人定制即借助适应性学习软件,通过相关算法分析个人需求为每一位学生创建"个人播放列表",且这种学习的内容是动态的。通过大数据分析,对提高学生个体学业成绩需要实施的行为作出预测,决定如何选择教材、采取什么样的教学风格和反馈机制等。

      大规模个性定制指根据学生差异对大规模学生进行分组,通过相同测验、有更多相似性的学生会被分在一组,相同组别的学生也会使用相同的教材。大规模个性定制教育的成本并不比批量教育成本高出许多。

      吴恩达教授2011年将其课程搬上互联网之后,注册的学生突破了10万人,其中有4.6万人确定开始了课堂学习,并提交了作业。在为期4个月的课程结束后,有1.3万人因成绩合格而获得了结业证书,课堂结业率为10%,看起来相当低,而其它网络课堂的学习甚至只有5%。

      Coursera上现有60多所不同的大学提供在线课堂,300种以上的免费大型公开在线课程,吸引了全球300多万学生和成年学习者参加,课程包括了计算机科学、数学和工程专业、诗歌、历史等学科。

      中国大学MOOCs通过率只有3.72%,似乎与传统实体大学比,网络大学的通过率是如此低,是否MOOCs是一个失败的新鲜事物呢?其实,即使是很低的结业率,乘数十万的分母,通过的总人数还是凭借传统的教学手段无法企及的。

      哈佛大学在线教育负责人认为,在线教育的浪潮是继印刷术发明之后,教育领域面临的更大变革。人类教育的形式由古代学徒制、到近现代的学校制、再到在线教育的个性化,是教育形式的螺旋上升,既解决了教育产品的量的问题,又能很好解决教育产品质的问题。大数据的教育潜力很大,运用前景广阔。以行为评价和学习诱导为特点的在线教育平台,仅是其影响高校教育的"冰山一角"。

      考核评估:动态评估、全面多维

      作为"科学""先进"的社会群体符号代表的高校教育管理者,对于学校的办学水平及教与学的成效评估更要体现科学性和人文性。大数据时代,从数海中找到当前教育管理问题及其影响因素和根本原因,用易懂的数据关系途释深刻的哲学道理,是这个时代的重要特征。大数据促进高校教育管理评估从注重经验向注重数据转变,从注重模糊宏观向注重精准微观转变,从注重结果向注重过程转变。离校教学活动是大数据评估最常用的领域,从广义上理解,高校大数据应是人类学、社会学、社会关系学背景下的大数据。高校内部大数据系统一定要与外部社会大数据系统建立起融合关系或者链接关系,这样才可能从知识、情感、能力、道德等全方位、多维度了解学生,制定人性化发展方案,有效避免以学习为中心,而更好地实现以素质为中心的教育旨趣,才能更好培养符合社会需求的高水平专门人才。

      首先,高校利用大数据技术,对人才培养、产业发展及社会信息等数据的采集要提前布局,要有连续的数据对其支撑,每个地区的生源情况、就业情况,要有长期连续的动态数据,才能从数海中预测经济发展、社会人才需求、高等教育未来发展趋势等,及时调整学校发展战略,促进人才培养模式改革。

      其次,大数据技术可以实现考核评估的革命性改变,高校教育管理者利用回归分析、关联规则挖掘等方法帮助教师对学生学习状况、思想状况、社交状况等进行全方位的掌握,关注学生生长的过程,实现评估的全方位和立体化,从而优化教育管理策略,提高教育管理效果。哈佛大学2011年研发的学习分析系统,是一种基于云计算的学习分析系统,包括数据采集、数据存储、数据分析和数据呈现几个模块,能将学生进行学习任务的相关数据进行分析后可视化,并实时呈现到教师的设备屏幕上,便于教师对课堂教学的及时调控,这种分析系统己在OhioState、Cornell等大学中推广。

      最后,利用大数据技术可以建立起教师科研、教学的预警机制,对于教学质量监控、科研趋势等设置报警区域,达到设定的域值,系统自动报警提醒管理人员重点关注一些教师。基于大数据技术,创新高校教育教学评估体系,使之更加多元化、智能化、个性化,实现由传统基于分数的评价向基于大数据的评价转变,由传统的结果评价向过程评价转变。

      资源调控:优化组合、注重效能

      推进高校资源大数据平台建设,有利于对有限的教育教学、实验室、寝室等资源进行重组、匹配和优化,从而使教育资源具有新的结构,产生新的功能,提高资源效能。在实践中,有很多高校投入巨资建设的实验室利用率并不高,而有的实验室却人满为患,学生急于寻找实验室而限于信息缺乏或者人为设置的障碍无法获得资源;与之类似,教室、图书馆的阅览室也存在这样的"两极"现象:有的空荡无人,有的却排队占位甚至产生矛盾争执。

      高校资源大数据平台可很好解决这个问题,首先,大数据中心建设要从理念上打破所有教育教学、实验图书等硬件资源的固定归属,从学校整体层面进行调控。其次,依托物联网、通信、信息、控制、大数据、云计算技术对资源、能源进行科学调配和利用,从而实现管理的"模糊化"向"清晰化"、经验化向科学化转变。最后,通过大数据平台实现学生对学习、生活资源的方便、快捷获取。

      我国诸多高校在教育教学资源管理智慧化方面己做出有益的探索:如,浙江大学通过大数据中心建设,形成全校数据资产,并为教务、物质设备、学工、科技等部门提供数据服务;同济大学以先进的节能监管平台,从而对数个分散校区的资源、能源实行远程、实时、科学监测,为节约型校园建设提供了基础保障。

      智慧学工:柔性管理、注重权变

      大数据促进智慧学生工作,是大势所趋。其一,高等教育转型和高等教育大众化发展,对高校学生工作管理人员提出更多的挑战。高等教育大众化的结果使得高校学生规模逐年增加,专职学生管理人员的增比远远不及学生规模的比,学生工作的繁杂性和艰巨性大大增加。

      其二,在信息技术浪潮的冲击之下,学生工作管理者传统的话语权正在被削弱,唯有顺应时代潮流,利用信息技术、大数据技术等优势,增强话语优势和管理服务效果。

      其三,高校转型发展对学生工作提出更高的要求,高校教育管理目前正面临着"由精放管理向精细管理"的转变,传统高校学生管理存在刚性有余、柔性不足的缺点,现代教育管理的发展趋势是:柔性化。柔性管理要求以生为本,关注激发学生发展的内在驱动力、动力持久性和管理权变性。

      在小数据的年代,高校欲实现柔性管理显得心有余而力不足,不能随时随地掌握学生的学习、科研、生活、社交等信息,且往往历经千辛万苦得到的数据,最后因失去时效而显得没有意义,导致"赔了夫人又折兵"。建立学生工作服务平台,能够及时、全面获取学生工作大数据,能够快速发现问题,及时调整策略,主动实施有效措施,从而使工作更有弹性、彰显柔性。利用大数据技术,可多维度、全方位地为学生画像,用来分析学生的学业情况、预测挂科、排名突降,动态评估学生消费,精准资助,预测学生毕业去向,引导个性化、针对性就业。

      智慧科研:博采众长、继承超越

      “科学是历史的有力的杠杆,是更高意义上的革命力量。”在当前知识加速进化的时代,科学研究己来到"超大科学"的拐点。当科研遇上大数据,就诞生了学术界流行的新理论"科学研究第四范式"。高校是培育人才、科学研究的重要阵地,高校教师肩负促进知识创新和传播的使命。大数据科研资源平台为高校科技创新主体提供文献资源,数据的燃、文献的查找、资源的获取可以说是高校教师从事科研工作的重要基础。高校科研大数据系统包括科研文献库和科研综合信息管理与决策平台两个部分。

      首先,科研文献库大数据是高校科研的重要参考资源。科学的发展离不开交流和讨论,因为科学中存在错误和局限。信息时代的科学交流除了传统的研讨会、学会等方式外,网上资源的利用、现代科研搜索软件的运用显得更加重要。科研文献库的建立是高校科研人员文献研究的基础,有利于高校教师对己有科研成果的继承和超越,更加体现"现代科研成果是站在巨人肩上的结果"。一般而言,高校科研文献库越丰富,对科学研究的正影响越显著。高校科研文献库的建设形式有两种:购买文献资源和自建文献资源。购买资源包括高校的科研数据库里中知网、万方、维普、超星、读秀等各种购买的论文、著作、文集等资源;自建资源包括高校持色数据库,如中国水利工程数据库、大学名师库、测绘文摘数据库、校本硕博论文库、专题数据库、特色数据库等。这些资源对于学校师生的研究和提升具有重要的借鉴和启发作用。

      其次,大数据使高校科研活动具有智慧性。高校教师可利用智慧检索软件,对文献信息资源进行学科分析与科研选题,或者跟踪科研进展与定制个性化服务,精准查找交流、评价专家及合作伙伴,提高研究效率。

      再次,大数据提高科研效益。通过大数据技术使高校科研从传统的寻找因果关系转向寻找相关关系,从而减少研究资源的浪费,节约研究的时间,提高研究的效率和成果的可靠性。科学研究就是寻找大自然物理现象背后为什么的工作,大数据技术使之更容易、更接近规律,且节约成本,包括经济成本、人力成本和时间成本。通常情况下,一旦我们完成了对大数据相关关系分析,而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时,我们就会继续向更深层研究因果关系,找出背后的‘为什么’"。上帝粒子的发现、纳米孔基因测序技术、"阿尔法狗"(AlphaGo)击败了世界第二围棋高手为代表的AI技术……科技史上无一科研的突破能够离开大数据技术的支撑。高校是科研的重要阵地,高校的科学研究也需要借助大数据技术进行数据驱动的决策。

      最后,科研管理综合信息与决策平台有利于提高科研管理的科学性和效率性。利用内部、外部信息,进行科研数据的分析,可以消除或减少重复立项、经费安排不合理、项目负责人不胜任等问题,从而促进公平竞争、促进科研资源的优化配置,提高科研资源使用效益。建立科研大数据平台,包括从外部主管部门科研系统中获得的科研项目的数量、类别与要求,从内部科研数据库中得到的人员、设备、经费、研究经历与研究条件等信息,从Web上获得的论文和专利的数量与质量等信息,从项目成果报表上得到的成果转让和奖励等信息。通过科研管理综合信息与决策平台的建立,将各类信息进行整合,对研究课题的科学性、创新性和外部文献库进行综合分析,对申请者所涉及的各项因素综合分析,将不合理的因素排除在立项之前,最终为科研项目评估专家提供决策支持。

      来源:中国教育信息化


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