大数据环境下质量工程项目管理与研究

黄仁刚

[摘要]在我国当前的大数据环境下，传统的高等学校教育模式已经不能满足社会对数据信息化管理的要求，如何利用大量的数据信息教学资源进行高校质量工程建设，确保高校专业技术和管理体系的优化升級，已经成为当前高校质量工程管理的主要方向。本文从大数据环境基本概念、特征出发，分析了大数据环境下质量工程项目管理的机遇和挑战，并在此基础上提出了改进对策，为后期创新改进高校质量工程项目管理体系提供有益参考。

[关键词]大数据;质量工程;教学管理

[中图分类号] F425

[文献标识码]A

[文章编号]1671- 5918（ 2018） 14- 0095 - 03

doi：10. 3969/j.issn.1671- 5918. 2018. 14. 042

前言

信息化体制改革发展，使大数据逐步深入到市场的各个行业领域，以往的工程管理方法已经不能适应数据时代的变革发展。质量工程是“高等学校教学质量与教学改革工程”的简称，该项目是由国务院批准实施的高校教学质量和教学改革项目。在大数据环境下，高校质量工程项目管理面临巨大挑战，高校教育体制的改革、规模的扩大，使得社会对高校数据信息技术要求逐渐变高。因此，顺应大数据时代发展，为高校质量工程项目提供大量可靠、有效的数据信息具有重要意义。但当前高校质量工程项目管理中仍然存在一定的问题，需要工程项目提高对大数据信息的高效利用，并提升高校教师的大数据意识，充分认识到大数据环境能使质量工程项目信息处理系统可靠化、高效化，实现大数据的经济价值和增值效益。

一、大数据概念及特征

（一）大数据概念

大数据即传统概念上的海量数据、超大量数据，是当数据库中收集的数据量已经庞杂到工作人员无法在规定时间内完成对所需数据资源的筛选、整理等工作，更无法将截取的数据进行分析，组成人们能够读取的完整信息记录。在数据总量一致的前提下，通过研究对比传统的数据小规模独立分析模式和大数据模式处理方式发现，将各个不同集合的小型数据进行整合处理，能建立各个小型数据集之间的信息联系，得到一定的规律、结论。运用数据的关系属性，能够研究教育发展趋势、分析高校教学质量、评审高校改革策略等，为高校制定发展策略和发展目标提供参考。

（二）大数据特征

目前大数据在我国应用已经越来越广泛，其主要特征可以划分成以下四个方面：一是，数据海量化。大数据包含数量相当庞杂的大量数据信息，在当今信息技术迅速发展的今天，网络信息已经成为人们沟通交流的主要方式。信息时代使数据流量呈几何速度增长，形成海量数据信息库。二是，数据多样化。数据多样化主要是指，大数据的数据信息内容层次多、涉及面广。随着互联网技术的普及，人们能通过手机、电脑、云存储及数据传感器等渠道获取数据信息，且接收到的数据逐渐丰富化、多样化，信息内容也逐渐变得多层次化，包含音频、图片、视频等多种形式。大数据能通过这些信息传播设备技术，承载大量数据信息，使数据信息多样化、层次化。三是，数据速度化。与传统的数据处理技术不同，大数据信息处理技术是在物联网、云计算基础上，进行的信息技术创新革命，能使数据库做到实时更新，且保证数据库的快速更新。四是，数据可以非精准化。数据信息库过于庞大，加上数据库更新速度过快，造成数据信息价值低密化，对数据信息的精准度判断非常困难。随着大数据的发展，数据的非精准化已经成为现阶段我国大数据的一明显特征，人们能够正确认识数据的精准度这一概念，实现数据信息的包容化。

二、大数据背景下质量工程项目管理的机遇和挑战

（一）改善传统死板化教学模式

高等院校是我国综合型高素质人才培养的主要基地.不是简单的科学研究机构。高校教育能树立学生正确职业道德观，培养学生的专业技能，这一过程是长期拉锯战，一旦出现“填鸭式”固化教学思想，就很难顺应时代进行改变。填鸭式教学模式会使教师死板的根据教学大纲进行课堂教学，完全遵循原有的课堂活动计划，无法根据学生的实际接受能力和技术能力水平及时调整。但数据挖掘技术能保证教师根据教学中的繁杂数据信息，对教学活动进行预判调整。如通过教学数据分析、统计，分析何种授课方式能最大限度激发学生兴趣，何种教学内容能使学生更容易记忆、运用，何种课程时间段安排能确保学生对核心知识技能的高效掌握。甚至能根据实践教学实时数据信息，对学生的技术能力水平、行为意识动态等进行及时、有效了解，将各种不利因素扼杀在萌芽状态。数据挖掘技术不仅能使教师根据学生反馈的数据信息，对课堂教学活动进行有效调整，并且能实现教学方法的改革创新，如改变传统教学模式，将学生作为教学的主导，使高校教学方法更具前沿性、互动性。

（二）能促使教和学有机结合

教学数据信息是进行教学环境改善和及时发现教学问题的基础，将教、学两者有机结合，能提高高校在教学中的竞争优势，并有针对性的解决教学中的潜在不利因素。教师作为教学的主导者和管理者，要结合教学科目的专业知识，以大数据分析为基础，对学生在教学活动中的行为意识和心理动态等进行记录、分析，整体评判高校教学专业水平，探索出更贴近学生实际情况的教学方法、内容。另外，通过将大量教学实践数据进行整合，能从中找出不同学生的不同学习特性。这样不仅能实现高校学生实践显性数据，确保教师对学生的学习成绩、专业技能掌握水平等进行准确把握，并且能根据学生的社团互动状况、社交网络情况等，判断出学生的隐形数据，构建高校的教学内外支撑体系，正确评价一个学生的真实价值。教、学的双结合能构建起弹性教学模型，有助于提升学生的学习意识和理解能力，让学生能通过大量数据信息更准确进行自我定位，及时纠正自身存在问题，实现对自身学习情况和专业技能水平的主动掌握，树立高校以学生为导向的个性化改革。

（三）促进教师综合素质提高

教师综合素质包含教师的专业知识技能水平、思想道德等，多种意识能力的综合性修养，对学校的教学质量有非常大的影响。由于专业知识能力是保证教学正常进行的基础，因此我国高校教师通常更注重专业知識，但大数据环境对教师提出了更高要求，需要教师同时具备专业知识、教学管理、数据处理等多方面能力。高校教师队伍的综合素质是影响高校教学质量跨越式发展的关键，因此，高校在教学实践中必须将大量数据信息进行总结、反馈，剔除无用数据，将有价值的数据信息进行整合、分析，这是当前高校需要解决的主要问题。如果教师能将教学数据信息进行综合性分析，并对发现的问题进行及时修正，逐步改善教学模式，做到对学生课堂活动的实时反馈，就能极大地提高学生的学习主动性和活动参与性，进一步提高高校的教学水平。由此可见，培养教师的数据分析能力，打造一支高专业知识、高技能水平和高数据处理能力的师资队伍，是高校在大数据环境下实现教学改革、发展的严峻挑战。

三、大数据环境下对质量工程项目管理的改进对策

（一）创建高校质量工程管理体系

在高校质量工程建设中，创建完善的数据管理体系，实现高校教学体系的数据信息化管理。当前，我国绝大多数高校已经创建了质量工程信息管理体系，但在整体结构上无法真正做到数据信息资源共享，无法建立信息高效运转机制，并且从事相关信息管理的工作人员并没有专业的知识技能，不能真正发挥信息管理机制的作用。因此，高校在进行信息管理体系改革完善时，首先，要设置专门的高校信息管理部门，可以聘请专业人员，并让学校领导加入其中，制定信息管理监督规章制度，为信息管理体系高效、有序运转提供有力保障。其次，要制定相关管理技能培训规章，提升高校管理人员的计算机互联网技能水平，确保管理人员能准确搜集、整理各层次的教育资源，扩展教学数据信息的获取渠道，确保信息管理体系更规范、可靠。最后，要采取一定的奖惩措施，制定职工激励制机制，进一步提高管理人员的责任意识和工作积极性。

另外，随着市场经济和科学技术的飞速发展，智能化、自动化科学技术已经深入到各行各业。而大数据作为商业自动领域的核心技术，能够保证人们从大量、繁杂的数据信息中筛选出所需数据信息，并将有用数据信息进行综合分析，为管理层提供可靠数据信息支持。将数据挖掘技术融合到高校信息管理体系中，能实现高校师生教学课堂数据信息的实时反馈，让高校管理层准确、全面的掌握教师教学情况、学生心理状态和行为意识，这是建立高校信息管理体系的数据基础。商业自动化技术与高校管理是相互推动、相互影响的，商业自动化技术能为高校搜集、分析教学数据信息提供技术支持，为高校领导层制订方案策略提供大量可靠信息，进一步提升高校教学综合水平和科研能力，为社会培养更多高技能、高素质的综合型创新人才;而高校信息化系统的日益完善对商业自动化技术也具有一定的促进作用，为技术研究发展提供实践改进经验。

（二）保持新时代的创新精神

科技时代的前沿路线，造就了大数据时代。高校管理工作不仅引入了信息技术进行高效的工作，而且还在与时俱进进行创新。高校管理工作人员不能被新时代的思想禁锢，而要在新时代的思想上进行创新。高校的教育事业需要进行思索和创新，不断的提升教学理念，加快创新步伐。高校管理质量的提升，需要吸收先进现代化科学技术、改善高校教育体制、提高管理人员的思想境界。

（三）提高教师队伍综合能力素质

大数据环境实现了高校教学质量的跨越式提升，也使高校对教师队伍的专业技能、专业理论知识和其他相关能力有更高的要求，因此，不断提升高校教师综合能力素质也是现阶段我国高校教育改革发展的重要环节。大数据技术在高校质量工程管理中的广泛应用，能使教师及时、准确的了解并掌握学生的心理需求和行为意识，教师要对这些学生的隐形和显性数据信息进行整理分析，这就要求教师具备教学数据信息的整理、处理及研判能力，这也是确保教师完成教学课程的重要因素。另外，大数据环境下高校在实践教学中会生成大量数据信息，而如何在大量数据信息中提取有用信息，正确进行数据信息的筛选、整合、关联，是教师教学中非常关键的步骤。高校应该根据学校教师的能力素质水平，定期进行专业知识和大数据挖掘、处理技术的培训，开展大数据分析讲解课程，或者组织小组交流会，构建各学校、各科室教师的沟通交流平台，确保教师能真正掌握大数据技术，并将其运用到教学活动实践中，提升高校教师队伍的整体能力素质。

结束语

互联网技术的发展普及，提高了事物更新换代的速度，也促使数据信息呈几何速度增长。大数据在我国尚处于发展阶段，能为高校教育事业的发展提供庞大数据信息支持，提高高校质量工程管理质量水平。大数据环境对高校教育改革来讲是机遇与挑战并存，将大数据技术引入到高校教育工程中，并充分发挥信息技术的作用，能极大地促进我国高等院校教育体制的稳定发展。在高校质量工程建设中，要树立大数据思想，对教师队伍加大专业性培训，实现教、学的有机融合，提高教学的课堂互动性和学生课堂数据反馈的时效性，加快高校教学质量和教学体系改革的进裎，为我国高校质量工程管理奠定坚实基础。

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