浅析大数据在高等职业院校教育教学改革中的作用

崔凤梅

(天津城市职业学院，天津　300250)



浅析大数据在高等职业院校教育教学改革中的作用

崔凤梅

(天津城市职业学院，天津300250)

摘要：大数据对全世界社会生活、经济发展等各个方面都产生了巨大的影响，其技术、理念和方法对与经济社会发展紧密相关的职业教育更是产生了深远的影响。通过分析了大数据定义和特性，提出了大数据对高等职业院校教育教学改革的三个重要作用，并预测因此产生的职业教育改革。

关键词：大数据；数据挖掘；高职院校；教育教学改革

一、大数据的定义与特性

(一)大数据的定义

随着大数据的飞速发展，它已经成为当今一大新兴产业，引起了政府、企业以及学术等各方面的高度关注，各种文献提出的大数据概念也各不相同。研究大数据及其影响的先驱—国际数据中心IDC在2011年的报告中将大数据定义为:“大数据技术描述了一个技术和体系的新时代，被设计于从大规模多样化的数据中通过高速捕获、发现和分析技术提取数据的价值”。研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据(Big Data)是大量、高速、及多变的信息资产，它需要新型的处理方去促成更强的决策能力、洞察力与优化处理”。全球著名的管理咨询公司McKinsey公司在2011年研究报告中将大数据定义为:“超过了典型数据库软件工具捕获、存储、管理和分析数据能力的数据集”。我国徐宗本院士在第462次香山科学会议上的报告中将大数据定义为“不能够集中存储、并且难以在可接受时间内分析处理，其中个体或部分数据呈现低价值性而数据整体呈现高价值的海量复杂数据集。

国内外对于大数据定义的角度、方式、侧重点各不相同，每种定义均反映了大数据的不同方面，但是各种定义所传递的信息基本一致，即大数据是一种数据集，它不仅与传统数据在管理理念、处理技术等方面有很大不同，而且具还有蕴含着丰富的价值。

(二)大数据的特性

规模性(volume)：指的是巨大的数据量和完整的规模，数据的计量单位也从传统数据的G，增大到P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。

高速性(Velocity)：数据流飞速产生需要快速的数据流和、决策性分析，并在第一时间抓住重要事件发生的信息。如：某企业需要分析5亿条日实时呼叫的详细记录，以预测客户的流失率。

多样性(variety)：指的是数据的结构、类型、来源的多样性。在结构上不仅有文本等结构化的数据，而且有95%以上的非结构化数据(图像、音频/视频、超媒体、各类报表等)；个人用户不仅是数据的获取者，也是数据的产生和传播者；数据类型有传感器数据、日志文件、点击流以及其他任何可用的信息。

价值性(value):是指通过对数据专业化的分析，提取大量有价值的信息。如美国创新计算研究所负责人史德利·阿霍尔特(Stahley.Ahalt)教授曾介绍，大数据的应用可以使美国每年节省医疗节省费用达到3000亿美元，这相当于西班牙全年的医疗保健花费。

二、大数据对高职院校的作用

在国家大力发展职业教育的背景下，特别是随着高等职业院校数字化校园建设的大力推进，计算机、手机、Ipad等电子设备和基于传感器的互联网设备越来越普及；各种在线学习平台功能愈来愈强大；精品课程、精品资源共享课程、教学资源库、MOOC、翻转课堂等教学资源越来越丰富；教务管理系统、学生工作管理系统、办公自动化等教育教学管理系统越来越完善；微博、微信、论坛等网络媒体的应用越来越广泛；使得学院每时每刻都会产生海量的学生学习、教师教学、职工管理等方面的数据。

以上数据犹如一座金矿，不仅教师可以挖掘隐藏其中的丰富价值，改进教学方法手段、优化教学服务；管理部门可以提取教育教学、管理服务等方面潜在的规律，为各项工作的科学运作提供重要依据；而且学院可以对资产、经费、人力等数据进行有效分析和深度挖掘，为学院改革、发展等的科学决策提供有力的数据支持。

(一)为学院科学决策、智慧化管理提供支持

高等职业院校现有的管理决策一般都是由教育管理者或者教职工代表根据教育经验做出的，在大数据应用后，可以使管理者根据数据智能诊断和分析后得到的规律性、倾向性的有用信息，科学调度教育资源、调整经费的使用。

牛津英语教材，是滚动式进行的。在高年级出现的一些内容，在低年级的时候其实已经出现过，只是对于学生的要求不同而已。因此，在教授新的知识之前，教师要仔细研读之前教材中的内容，通过旧知识引入新知识的教授。同样，不同年级之间的知识也是有很强的前后关联性的。激活学生新知与旧知间的联系基础上进行所有教学内容上的整合，才能真正使学生灵活运用知识，真正将书本上的“死”的知识在生活实际中“活”用起来。

1.提高人力资源科学管理的水平

一方面通过对现有教职员工工作内容、工作程序、工作日志等数据进行有效的整理、分析，探索工作规律，得出学院各类岗位的工作要点、素质要求、技术要求等内容，开发出一套适合高等职业院校精细化管理的人才模型(从多维度描述什么人在哪些岗位是最合适的)，实现人员配置的精准化，达到人尽其才、才尽其用的目的。当以上这些数据的采集和应用达到一定年限后，能够有针对性地编制学校制定师资发展规划，对各部门人员配置实现精准投放。另一方面可以借助OA系统、教务管理系统对教师教学任务(授课、科研、课程建设、技能竞赛、社会服务等工作)，管理人员工作(完成情况、出勤情况、关键绩效行为)等数据进行分析。从而设定合理绩效目标、科学的评价指标、公平的量化考评。发现潜藏在业绩数据背后的规律，对评价对象未来的工作业绩进行预测和指引，有针对性地进行个性化激励，从而大大地提高激励的科学性和有效性。

2.科学制定招生策略

利用数据挖掘技术对注册新生的信息进行分析，发现一些潜在的、有价值的知识，可以合理地设置招生专业、高效地开展宣传，提高新生报到率和生源质量，为科学制定招生策略提供支持。如：通过对新生的生源地、学生成绩、家庭状况、专业志愿等情况进行进行分析，得到学生、家长以及社会对学校的需求，寻找出学生报到与否的内在原因，为学校确定分省市分专业的招生计划、分类别开展招生宣传方法、录取生源的取舍提供依据，也可以进一步明确学校的办学方向、合理设置招生专业。另外对不同地区、不同类别、不同性质的生源结构进行总体分析，可以对录取学生的状况进行综合的了解，为新生入学后的学生管理、教学组织等方面提供指导。

3.科学配备资产设备条件

可以利用物联网技术把学校各实训室、办公室的所有仪器设备连接起来，将教职工、学生进入办公室、实训室后，使用设备、使用时间的情况记录下来。使用聚类分析和关系分析的方法，统计教学、科研、办公设备的使用频率、耗材数量、维修频率等数据，得出各种设备在使用寿命、维修频率等方面的差异，为学院确定仪器设备的购置计划、年度资金预算提供决策依据。

(二)优化教育教学行为，提升教育教学质量

对教师教学、辅导、答疑，学生学习、活动、生活等方方面面数据的有效分析，可以优化学校教育教学行为，促进教与学的针对性和有效性，提升教育教学效果。

1.提高教学的有效性

通过在线学习平台，记录学生对视频、课件等学习内容的点计量、浏览时间、反复查看或停顿的地方、搜索内容等数据，并对其进行分析，获得学生学习课程的难点、感兴趣的内容、对不同媒体的喜好。分析学习者的学习效果与学习内容、学习轨迹和教师教学行为等变量的关系，可以预测职业教育学生的学习趋势；探索最佳教学内容和教学行为的模型。进而为Mooc、在线课程、教学资源库等各种资源建设提供指导；为教学内容、教学方法、教学手段、考核方式、教学评价等方面的改革提供依据，形成“教”与“学”整个学习过程的良性互动与循环。

2.提高教育的针对性

通过教务管理系统、一卡通系统等采集学生的家庭状况、个人爱好、学习成绩、奖惩情况、身体健康情况等各类信息，并对这些信息进行关联、分析、挖掘，不仅可以建立教育管理模型，从而对学生教育管理者提供指导；而且还可以分析学生情绪低落的原因，根据网络交友、微信与微博等信息动态，预测学生的思想动态以及客观问题，或者根据学生目前的学习情况以及状态预测学生能否按时毕业等等，从而开展个性化、有针对性的管理与教育。

3.提高服务的合理性

分析学生对纸质图书的借阅量、借阅时间、借阅人员，对电子资源的访问量、访问内容等数据，研究不同学习者的能力水平和实际需求，为学校开展适宜的相关讲座、选修课程、第二课堂等活动提供依据。通过分析学生一卡通的消费额度与类型，掌握校内不同人群消费水平，对于偏离平均值较大的学生，进行家庭经济困难学生的预警与筛选，以便于学校更好的开展奖助贷的帮扶。通过就业管理系统分析各专业毕业生就业质量、职业发展、毕业生在工作单位的表现、用人单位对毕业生的评价、企业对学生专业学习的要求等数据，可以为就业指导服务工作改进提供依据。

(三)推动职业教育教学研究工作的发展

大数据的应用必将使得教育工作不再是单纯靠理念经验的积累和传承，而是一门实实在在的实证科学，进而推动教育教学研究工作的发展。改变了科学研究的方法与工作流程，从传统的由样本推断总体的测量统计方法转变为直接进行总体分析的方法，从追求单向因果性转向追求复杂的多元相关性，更注重结论的相关性和实时性，这些改变使得理论研究与教育实践紧密地结合在一起。如：把海量学生《生产线安装与调试》课程成绩与其性别、家庭状况、学习行为等信息联系起来，进行长期的跟踪研究，可以揭示影响该类课程学习效果的多元化因素，由此而产生的新知识就有助于促进课程的教学和学习，甚至对于学生从事专业、行业乃至将来的发展提供科学参考。还可以对海量学生的学习行为、生活方式、各类活动等数据进行比较、分析预测，根据不同的参数确定高等职业院校学生成才的模型，这必将对职业教育的发展提供有力的科学依据。类似的，还可以通过对不同地区、不同特点学校的组织机构、管理制度、决策机制等管理数据的记录、分析、挖掘，也将会发现管理行为与学校发展的关系以及其他一些隐含的规律。因此大数据的应用可以改变教育工作者认识教育本质的角度，促进职业教育工作者思维方式的改变。

总而言之，大数据时代的到来，必将为高等职业院校的改革带来广阔的应用前景，成为学校创新、发展、竞争的前沿。

三、大数据引发的职业教育改革

(一)智慧化教学、泛在学习成为教学改革的主流

大数据时代的到来，使得职业教育的教学变革更具适应性和个性化，教学从数字化走向智慧化，学习也从数字化走向泛在学习。教师可以在智慧教学环境下，充分利用各种智能化设备和信息化技术开展教学，教学活动更高效、开放和多元，参与者之间的沟通更加通畅，互动更加深入，教师的备课、作业批改、教学评价等更加智能化。教学策略不再仅仅依赖教师头脑中的教学经验，而可以依赖对海量教学案例的数据分析。每位学习者发展的依据也转向对自身学习过程的数据分析。学生也从以往的“模糊”学习向“以学生心中有数”的学习发展，真正实现终生学习。

(二)以数据为基础的服务型管理成为教育管理的主流

大数据时代的到来，使得教育管理的观念、内容、职能、方法以及人员结构、决策行为产生了翻天覆地的变化。教育管理将通过智能化设备与信息技术，对教学活动、人员信息、学校资产及办学条件等数据进行采集、汇总、挖掘与分析，从而走向智能管控。学校的决策模式也将转变为以数据为基础的决策模式；管理部门也从过去的行政管理转变成为教师和学生的服务提供者，其服务表现出及时、前瞻、个性等特点。

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[5]赵勇，林辉，沈寓实，等．大数据革命：理论、模式与技术创新[M]．北京：电子工业出版社，2014.

An Analysis on the Role of Big Data in the Education and Teaching Reform of Higher Vocational and Technical Colleges

CUI Feng-mei

(TianjinCityVocationalCollege,Tianjin, 300250)

Abstract:Big data has exerted enormous influence on the aspects of social life and economic development in the world and the technologies, ideas and methods with regard to the big data have even far-reaching impact on the occupational education that is closely related to the social and economic development. In this paper, the author pot forwards three important role s of the big data on the education and teaching reform of higher vocational and technical colleges and predicted the occupational education reform thus incurred through the analysis on the definition and characteristics of big data.

Key words:Big data; data mining; higher vocational and technical colleges; education and teaching reform

中图分类号：G718.5

文献标识码：A

文章编号：1673-582X(2016)03-0008-04

作者简介：崔凤梅(1974-)，女，汉族，天津人，天津城市职业学院，副院长，副教授。

收稿日期：2015-12-15