大数据思维在高校教学管理中的应用探索

曹伯强++赵郑营++吴慧芳

【摘 要】大数据时代来临后对高校教学管理提出了新的要求，从管理理念到管理方法均面临着改革与调整。笔者通过分析大数据理念在高校教学管理中的可行性，进一步提出合理的应用策略，以帮助高校更好地实现人才培养的目的。

【关键词】大数据思维 高校管理 教学管理 应用探索

中图分类号：G4 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1672-0407.2017.06.125

21世纪是一个信息爆炸的时代，互联网每天所产生的信息和数据数量惊人，相应的，如果在这样一个信息和数据海量涌现的年代无法有效地收集、过滤信息，就会增加管理工作的盲目性。人们越来越依赖互联网带来的便捷服务，本质上，正是基于检索功能的互联网使用机制，可以在较短时间内满足信息标靶，但这对规模化管理而言是远远不够的，“大数据思维”下可以实现管理的预测性、前瞻性，越来越多的被各行业所使用。高校作为我国人才培养的重要空间，教学管理是一项基本需要，需要积极采取有效手段来提升管理水平，提高管理效率和質量。简牍时代，知识被教师垄断，师生的等级观念由此诞生；印刷时代，知识变得廉价，教师的作用变成讲授服务；信息时代，知识更容易获取，成为学生的朋友和教学过程信息服务的组织者、主持人和教练。

一、高校教学管理中应用大数据思维的条件分析

高校大学生是互联网使用大军中的主要力量，基于网络的便利性、低成本等特征，大学生可以获得各种教育咨询、学术文献、免费课程等，并且在日常生活中也对互联网产生巨大的依赖性，如社交、工作，尤其是移动互联网技术的快速发展，开始构造一种较为松散、扁平化的高校教育组织结构，客观上导致高校教学管理工作必须做出相应调整。

目前来说，我国高校教学管理主要依赖的是“教务管理系统”以及相关软件，配合数据库、网络课程资源平台等，形成一种多平台的数据应用机制。例如不同的专业、不同的科室、不同的院系等，在分配互联网资源的过程中，既可以按照教学管理行政组织结构，也可以按照网络结构分布展开，但所实现的目的是相同的。从这个角度说，高校教学管理中实际上已经产生了“大数据”，教师、学生、后勤、教务等诸多“主体”所产生的数据量是很客观的。如果将智能移动终端考虑在内，那么所产生的互动资源就更多。

二、大数据思维在高校教学管理中的应用策略

（一）数据筛选

互联网是一个信息共享空间，人们在获取信息或提供信息的过程中都不是鼓励的，可以通过大量渠道来获得别人的建议和评价。就现状分析，我国高校正在从精英教育转入大众教育，迫于生源、市场竞争等压力，高校的转型过程中不断出现合并、重组或取消，这对于学生而言存在很大的选择难题。在以往社会高等人才较为欠缺的时代，“大学”本身就是一种数据标准，大学生身份就代表一切专业、资历等，而这种情况已经一去不复返，在进入大学前后都要面临着选择；其中，进入大学前的选择主要是专业、学制、教学质量、知识生命周期等，一些专业在进入大学前属于“热门”，三四年后则会出现人才过剩的现象，这很显然对于选择是不利的。而进入大学后就要面临选课、跨专业等问题，在高校内部的竞争则体现为教学资源的竞争，学校为学生开设足够多的课程、学位，以此实现全方位人才培养。但是，在选课管理上不仅要充分发挥信息技术的自动化优势，还应该将其转变为数据应用的高级形式——服务决策。

（二）数据对比

数据对比是大数据思维中的常规表现，本身也是一种常见的管理验证机制。为了提高教学质量、效率并营造良好学风，高校会不断构建、完善以约束为目的的各项制度，其实施周期是在学生入学后、毕业前。一定程度上说，我国高校在人才培养上存在很大的局限性，并在教学管理中更为明显，学生一旦选择某一项专业就很难在改变，这严重不符合以人文本的教育原则，也给学校的人才培养带来很大盲目性。通过数据对比可以实现在校学生培养方向的动态管理，就毕业而言，它对高校人才培养而言是典型的“事后机制”，只有毕业之后学校才会统计相关的数据，而大数据思维下通过数据对比，可以将其转化为“事前预警”，既对比社会横向人才需求比例，也针对学生个人学习过程中的结果对比，为高校调整专业录取提供依据。

（三）数据挖掘

“数据挖掘”是一种更有效的大数据思维，它通过更大范围的潜在数据收集、整理和判断，从而预测事件的未来趋势。举例说明，当一个人在互联网上搜索某一类产品的关键字时，网页会自动根据关键字提供相关的推荐，包括产品及产品相关内容，这是一种简单的信息对比机制；但是当搜索量达到一定程度之后，市场就会做出相关反应，协调相关行业做出产品准备工作。所有的数据挖掘工作是在互联网对象毫不知情的情况下展开的，它的基本运作条件是平台化，如电商平台中可以根据某一时间段内产品的销量、搜索量等进行分析，按照一定规则计算出下一周期的情况。

高校教学管理中利用数据挖掘同样可以实现教学质量、效率提升的目标，例如，针对高校教师教学质量的评价，传统的做法是直接进行认可评价，并收集学生的评价数据，作为评分的重要依据。但这种方式在量化过程中存在很多弊端，也无法在更大范围内实现师资力量的完善，如本科生、硕士生、博士生究竟哪一类教师的教学质量更符合学校需求，这直接关系到人才引进的标准。如果通过大数据思维的数据挖掘展开，则可以将其融入教学内容、选课比例等项目中，从而得出更为客观的判断。

（四）数据分析

“数据分析”既是一种大数据思维也是一种大数据利用手段，目前我国在高校招生管理工作中，基本实现了填报志愿的一体化监控，高校也需要每年上报人才培养的相关数据，如学校基本情况、教育经费、教学改革、师资队伍、奖助学金等，这些数据对于教育部门以及高校本身而言，所发挥的作用是有限的，通过向社会公开公布，则可以与更多的方面发生联系，进而实现更有价值的数据分析。

三、结束语

互联网科技的日新月异将大数据思维带入了各个行业、领域，在未来基于大数据思维的高校教学管理势在必行。就目前分析，高校中已经构成了大数据源的普遍形成途径，结合大数据管理的相关理念展开，可以结合筛选、对比、分析等模型实现预测，并通过数据挖掘的方式来提高教学质量。

参考文献

[1]余斌.大数据思维在高校教学管理中的应用探索[J].深圳信息职业技术学院学报，2016，02：30-33.

[2]许艳.大数据时代的数据应用与高校教学管理[J].北华航天工业学院学报，2016，04：44-46.

[3]江敏，徐艳.数据挖掘技术在高校教学管理中的应用[J].电脑知识与技术，2012，24：5741-5745+5760.