基于大数据分析的高校教育管理服务模式构建研究

陈丽荣



基于大数据分析的高校教育管理服务模式构建研究

陈丽荣

（湖南师范大学 马克思主义学院，湖南 长沙 410081）

随着云计算、物联网、社交网络等新兴技术的发展，数据呈现爆炸式增长，海量的数据标志着人类文明进入了大数据时代。大数据推动着社会治理由单一化的单项管理逐渐朝着统一化的“智慧治理”的方向迈进。高校面对大数据时代的新趋势，必须充分发掘校园中的大数据，形成数字化校园的战略布局，发挥大数据资源优势，构建基于大数据分析的高校教育管理服务模式，完善运营管理机制，提升决策水平和管理效率，推动培养全面型人才。

大数据；教育管理；智慧治理

一、 大数据的特点

大数据（Big Data），主要指的是难以在一定时间内利用常规工具和方法进行统一管理和处理的数据集合。它是区别于传统技术体系和结构框架的一种新型技术，对数据搜索和分析的能力有了显著性的提高，并且还能够及时准确的从庞大的数据库中筛选出具有价值的信息数据[1]。

大数据具有“5V”特性：一是数据体量（Volume）庞大。主要表现为数据整理和分析的数量庞大、跨度广，自TB级别到PB级别均包含在其中。二是处理速度（Velocity）快，对数据实时性的要求比较高。三是数据类别（Variety）大，大数据是由多种数据源形成的，其数据种类和形式也处于不断拓展的状态中。常见的数据类型包括图片、视频、网络日志等；四是数据真实性（Veracity）。大数据中的数据与现实生活之间存在着极为密切的联系，对大数据进行分析和研究的过程实际上反映的是对现实生活中发生的事件进行预估与推断的过程；五是价值密度低，商业价值（Value）高。对大数据信息的分析过程中，能够挖掘出具有商业价值的信息[2]。

二、 大数据带来新变化

大数据作为一种基础资源的存在，像基础设施一样涵盖全部数据，而不是抽样数据。无论哪个行业，想要占据未来发展的制高点，取决于其对大数据的优化和预测。大数据分析能力越强，这个行业的发展前景也就越迅猛，从这个角度上看大数据有着极其重要的战略位置。另外，基于大数据的应用不是简单的数据罗列，而是通过对大数据的分析，找出事物之间的相关关系，从而把握事物发展最本质、最深层的动力因素。数据的作用主要体现在对未来的推测和判断上，通过对事物发展趋势的合理推测与判断，推动社会的发展与进步。因此，在这一过程中起着关键性作用的环节是挖掘出数据潜在价值的能力。

大数据的特点主要体现在数据来源范围广、数据结构丰富以及与传统的数据库需求的差异性。云计算、物联网的出现和发展，大大增加了数据的来源范围和数量，数据性质也逐渐朝着非结构化的趋势转变。所以在此背景下，要对数据存储方式、分析手段以及数据处理分析的结构和流程进行适当的调整和优化。数据采集范围广、时间长、数据量庞大，在最大程度上保证了数据的真实、客观。以数字化校园的设计为例，在设计过程中，涉及到的内容都以数据形式呈现和保留，充分保障了数据的客观性和真实性，促使科学信息技术与现代教育能够实现有效结合[3]。

大数据在高校教育管理中的应用越来越广泛。德克萨斯大学利用大数据技术分析学校用户IT 使用行为产生的数据，确定用户行为是否异常，审计IT 基础环境，制定安全防护措施。在国内，清华大学设立数据科学研究院，并提出设立多学科交叉培养的大数据硕士项目培养大数据硕士学位研究生[4]。南京大学计算机系PASA大数据实验室与UC Berkeley AMP实验室合作研究开发Spark和Tachyon系统。包括复旦大学、南开大学、华东师范大学等在内的一批高校运用大数据探索高校师生在学生教育管理、教学科研、日常生活中对网络的真实需求，并取得一定成果。

三、基于大数据构建高校教育管理服务新模式的机遇与挑战

（一）基于大数据构建数字化校园，对人才培养、校园建设和社会服务方面具有深远意义

首先，基于大数据分析的全新的高校教育管理服务模式有利于学生改变传统的被动学习模式，充分发挥自身的积极性和主动性，对知识进行主动地吸收和理解。在大数据分析的支持与帮助下，还能够根据学生自身的特点给予相应的指导。学生在学习生活的过程中，越来越重视个性在其中发挥的作用，因材施教的教育模式已经逐渐取代传统教育模式。

再者，基于大数据分析的校园建设得到了创新。数字化校园能够实现高校日常管理信息化，能够构建出全方面、宽领域、多样化的服务体系为全校师生提供支持与帮助；能够在教学工作开展中，更好的协调人、物以及资金之间的关系，为教学工作的贯彻落实提供必要的数据支持；为学校各级管理部门间业务协作提供有力的信息技术支持；各部门在处理日常事物时，还能够利用大数据对信息进行统一集中处理，并制定相应的统计报表；为教育教学工作的贯彻落实以及人才的培养以及学校发展战略的实施提供科学的数据支持[5]。

此外，基于大数据分析的高校社会服务得到了创新。提高对科研成果的转化率和利用率，促使高校社会服务与社会的发展相结合；面向大众加强学科教育、科普教育和人文教育，在社会营造出良好的科学和人文氛围，促使社会朝着学习型社会的趋势转变；在大数据分析的支持下，对国家政策展开深入的分析和研究，承担起高校在推动社会发展中的责任和义务，为政府决策和政策的制定和出台提供一定的支持。

（二）积极应对大数据背景下的挑战，是当下高校教育管理服务模式创新的需求所在

目前高校在校园网建设方面已经有了一定的成绩，但随着互联网实体不断扩张，传统的数据框架显然已经难以适应当前数据处理需要，对共享数据平台的互动也产生了一定的冲击。大致表现在以下几个方面：

数据规模不断扩张。由于校园信息化程度不断加深，内部各个业务系统的数据也不断更新，导致内部总体数据的规模不断拓展。

数据质量难以保证。各个业务系统与共享数据库建立联系时，除了要向其提供相应的数据，两者的数据也要进行统一。所以，数据质量对于各系统运行的效率和应用效果起着关键性的作用。现阶段从高校数字化校园共享数据来讲，数据质量普遍偏低，且难以得到有效保证。具体体现为：一是数据格式不统一，主要原因是各业务部门对数据的使用习惯难以达到统一；二是数据维护工作难以落实，相关部门忽视了数据质量管理工作在整个系统中所体现的作用；三是对历史数据和冗余数据的处理上，还没有形成统一的管理流程[6]。

数据利用率低。一是数据私密性较高，难以进行及时的查询和浏览，用户必须进入到相应的业务系统中，才能够对自身所需的数据信息进行查找和筛选；二是数据所具备的潜在价值较高但难以有效利用。虽然在庞大的数据库中存在着大量具有价值的信息，但在实际应用过程中，大部分高校并没有加以合理利用，仅仅承担着数据查询的功能和作用。

因此，打破传统的数据架构、积极应对大数据背景下的挑战，是当下高校教育管理模式创新的需求所在。大数据的产生使得数据之间的联系越来越密切，通过对数据（元数据）和解析学（数据的含义）获取的信息进行综合全面的分析与研究，深入发掘出数据的潜藏价值，推动教育事业朝着更加科学、合理的方向发展，使得校园建设中“数字”与“智慧”的特点更加突出地体现出来。

（三） 在高校中构建大数据教育管理服务模式具有独特的优势

高校教育工作者已逐步认识到，运用大数据提升高校管理服务水平是时代潮流与趋势，以及运用大数据资源完善学校服务机制、管理机制、提升决策水平的重要意义和价值。

首先，高校管理者学历水平、知识水平较高，能充分认识到有效利用大数据对提升管理水平的重大意义，同时也有足够的知识水平与学习能力接受并熟练运用大数据管理方法。

再者，高校教育管理的对象是大学生。大学生是一个网络化较高的群体，相当多的日常学习、社交、娱乐活动都是通过网络进行的。因此这一部分人群会在网络上留下很多信息痕迹。我们可以将这些碎片化的信息加以整合，把分析研判后形成的成果应用于高校教育管理中。可以预见，相较于其他群体，网络上形成的数据能更加真实可靠地反应大学生的生活与学习状态，借助这样的数据对其进行管理应当能有“四两拨千斤”的效果。

而对高校本身而言，高校是主要承担学术科研的机构之一。大数据是一个新兴的概念，探索如何科学有效地使用大数据同样是一个新兴的学术命题。在学术领域突破新兴命题，高校毋庸置疑地成为了一个优势平台。在高校中推广大数据管理，可以有效的将研究与实践结合起来，能以最快的速度把研究成果放在管理实践中检验效果。

大数据项目的经济产出远远大于资本投入。其主要投资点为大数据的计算与分析，高校具备一定的师资力量与专业人才，可大大减少大数据项目的资金支出，很大程度上避免了由投资周期长带来的资金流失问题。同时，高校科研经费相对充裕，申报相关课题机制成熟，对大数据项目的资金支持提供有力保障，让基于大数据分析的学生教育管理服务模式的构建项目具有经济可行性。

高校充分利用大数据技术，为高校教育管理服务提供具有说服力的参考、实践依据和动态评价，进而提升管理服务水平，优化管理服务理念，彰显高校信息化管理个性，最终达到教育效果的最优化和实现教育价值最大化，促成高校发展的新飞跃。

四、 高校运用大数据进行教育管理服务的现状

（一） 人才水平不够

大数据所构建的场景与以往相比存在本质上的不同，大部分学校部门都难以对数据的价值产生准确的认识，并不能够清晰的认识到利用大数据及时可以对数据中潜藏的价值进行深度分析和挖掘、提高高校教育与管理水平。

另外，大数据背景下的数据分析和处理的专业化程度较高，特别是在当前高校跨业务的数据集中模式下，对数据的处理上需要多种领域的相关人员共同支持，这就对工作人员的综合能力和专业素质有了更高的要求，产生的成本也明显提高。

（二） 业务水平不够

一方面，高校业务种类多且特点明显。近年来，业务和管理模式处在不断调整变化的状态中，所以数据产生和存储的随意性较大；从技术特点进行分析，相关行业仍处于起步阶段，分析模型和技术还不够完善和成熟，因此难以在大范围内进行推广和应用。

另一方面，当前校园信息化数据存储数量和类型还需要进一步拓展和延伸，数据质量不佳、更新不及时，削弱了数据利用的效果。

五、 基于大数据构建校园教育管理服务新模式的基本框架

基于大数据构建校园教育管理服务新模式的基本框架体系如下图1，包含 4 个模块，分别为基础设施、信息服务、数据采集/数据处理、业务系统，分别对应感知层，网络接入层，数据层和应用层。

感知层：是提供智能感知的服务平台。利用传感器、RFID、GPS、摄像机等设备对校园中存在的物理量和化学量等方面的信息进行捕捉和采集，并将其实时动态迅速传递到校园管理决策中心。

网络接入层：将不同类型的网络信息服务与学校应用与服务领域相结合，从而加强信息间的沟通和联系，并利用智能感知和服务平台，为学校和社会构建出一个能够实现交流和感知的场所。

数据层：对综合信息服务平台内部数据进行统一的管理和分析。

应用层：实现智能决策、合理服务、资源有效配置等功能，将决策应用推进业务系统。

基于大数据构建校园教育管理服务新模式的基本框架体系建设需要4个平台：网络基础设施、物联感知系统、大数据分析处理系统和云计算业务平台。

网络基础设施：按照功能和性质的区别进行划分，包括以下几方面。

接入网：主要负责承担师生日常上网。在构建过程中，按照以下流程进行：一是采取有线和无线两种方式；二是构建无线网络，将有线和无线相结合，构建出科学合理的4G校园网络；三是形成无线为主、有线专用的网络体系。

学工网、教学网、科研网：主要负责学工、教学、科研工作的推进和落实。由高带宽专网、数字媒体网络等组成，为学工、教学、科研工作的落实提供良好的支持。这就要求网络必须具备技术性、灵活性以及独立性等特点，将IPv6 网络和无线网络相结合，提高与云计算平台的链接速度与效率，保证专网接入和使用管理环节的充分落实。

资源网：主要负责对资源的管理、存储与传播。主要包括：光纤网络、异地备份存储网络和统一、安全和稳定的网络环境。

物联感知系统：在整个数字校园结构体系中，该系统的虚拟性最低。具体指的是利用传感器、采集器、RFID、二维码、视频监控等感知技术和设备，提高校园管理的信息化和数字化程度。具体流程为：一是将数据采集设备进行安装并与网络进行链接；二是在RFID、二维码等技术的支持下，对整个校园环境进行标记和辨认；三是将获取的数据信息进行统一收集与整理，并构建相应的校园环境信息数据库。

大数据分析处理系统：数字化校园实际应用过程中，由于涉及到的数据类型多以非结构化形态为主，所以对于数据获取、分析和处理等方面有了更高的要求。而在此背景下，大数据的路径分析、时间序列分析、图分析、 what-if 分析等超越常规报表的深度分析能够明显满足校园发展需求。同时，大数据对数据统一和共享、智力资源的利用以及知识服务能力的提高等方面所发挥的作用也逐渐体现出来。

在实际运行中，各实体产生的庞大数据进行存储、分析、处理以及计算等一系列操作都离不开大数据技术的支持。大数据在现阶段高校中的地位不仅体现对数据信息的捕捉和获取上，更重要的作用体现在对存储信息的分析和处理上。利用大数据分析处理系统对原始信息进行统一集中的深度分析和挖掘，探寻出其中所蕴含的价值。

云计算业务平台：主要包括机房环境、计算平台、存储平台、容灾系统等部分。要先构建出云计算管理系统，为系统的运行提供安全稳定的环境，并培养不同功能的团队来维持平台的正常运行。同时，将大量虚拟化的资源信息进行统一和集中形成资源库，为平台服务提供支持。

图1：基于大数据分析的数字校园体系结构

六、 基于大数据构建高校教育管理服务新模式

（一） 建立校园用户个人数据中心

当共享库中的数据经过统一规范和管理后，就可以支持校园用户个人数据中心的构建。校园用户能够通过统一的渠道，对自己相关的信息进行查询。并且在大数据技术的支持下，能够将数据分析结果清晰直观的反映出来，使用户能够对自身的学习、生活以及就业等方面的情况形成全面的了解和认识。基于此，在校园内构建个人信息填报渠道，实现信息填报和信息管理两个环节的独立，有效缩减填报信息过程中重复和不必要的环节，促使用户对个人信息进行补充和完善。

（二） 提供数据驱动的决策支撑

大数据技术在应用过程中，其中一个重要作用就体现在预测上面。在高校大数据中，既包括了学校整体情况的数据，同时又包括学生消费、进出图书馆等数据，通过对这些数据进行综合全面的分析和处理，能够对内部各类资源配置、不同资源类型间的关系以及学生的整体概况形成较为全面和客观的认识，从而为学校战略决策的制定提供良好的支持与帮助。以师生乘坐校车频率、不同时间段的乘车密度的数据为例，通过对这类数据进行分析，能够促使后勤部门在对校车班次的安排上更加合理，从而减少资源浪费现象的发生。

（三） 数据质量管理

大数据技术在应用过程中，数据质量管理也是其中的重要组成部分。数据质量对数据的客观性、准确性和有效性起着直接的影响。要想从根本上保证数据质量，最关键的就是要构建相应的数据质量检测与跟踪体系，当数据出现问题时进行及时有效的处理，同时制定相应的数据质量管理规范，加强对数据源的管理和维持，保证数据质量能够得到有效提高。

关于数据质量检测结构的业务流程图可以参考图2。具体流程为：首先将各业务系统中的数据导入共享数据库中，然后将共享数据库中的数据共享到数据质量检测数据库中，最后将数据库中的数据质量进行全面检测和评估。通常来讲，大致从数据的准确性、真实性、统一性以及全面性等角度进行检测与评估。并在此基础上结合数据应用服务对相应业务数据进行适当的调整和优化，并根据检测结果制定相应的检测报告，针对数据质量管理过程中暴露出的问题和缺陷，制定相应的解决措施。

图2：数据质量检测系统业务流程图

（四） 个性化学习、教学

大数据技术对于教学能力和质量的提升也起着极大的促进作用。由于共享数据库中存在着大量不同类型的数据，如果加以合理利用，能够使教学效果更加显著，教学过程中的信息化和科学化程度也能够日益加深。比如说，在学习资源网站中，可以放置课件、图片以及视频等教学资源，供学生自行查阅和浏览。通过对点击量、浏览量以及停顿时间点等数据进行综合全面的分析和研究，能够直观反映出整个教学过程中的重点内容，并为教学模式的适当调整和优化提供一定程度上的数据支持。

不仅如此，大数据技术的作用还体现在同时学生的个性化学习方面。利用在线学习系统，能够对学生平时成绩、资源使用情况、互动信息等方面的数据信息进行统一收集和整理，并根据个体暴露出的特点提供相对应的指导，促使学生实现全面发展。近年来，由于科学技术的进步，个性化学习终端也不断地进行更新换代，所涉及到的数据量和类型也得到进一步的延伸和拓展，甚至可以对学生未来就业方面提供一定的支持与帮助。

（五） 校园用户行为分析

对校园个人用户行为习惯数据的采集与捕捉主要通过校园内设置的终端传感器进行，如消费POS机、图书借阅刷卡机等。通过对高校内个人行为进行分析与评估，能够从中反映出学生的日常生活情况。举例来讲，通过对学生校园卡消费情况进行采集与分析，能够为贫困生的筛选提供良好的数据支持。

高校大数据对预防和抑制传染病方面也起着不可替代的作用。如当传染性疾病在校园内爆发时，可以通过对学生饮食情况、活动范围以及治疗情况等方面的数据进行分析，从而对传染病进行及时掌握，有效抑制传染病的影响范围，提高治疗效率。

（六） 舆情分析

随着高校网络的不断完善和发展，在提高思想政治教育效果方面也发挥着越来越重要的作用。现阶段，网络舆情已经逐渐成为影响当代大学生思想和行为的关键因素之一。在互联网时代下，高校舆情主要通过微博、微信以及论坛等实时交流软件表现出来，而上述内容均属于大数据的范围。对于高校网络舆情来讲，其中一个主要特点就是互动性。学生针对校园或社会中出现的热点事件，发表自己的看法和观点。在表达过程中大部分都能够站在理性角度上进行阐述，但也有部分学生的观点偏激程度和局限程度较高。所以，在这种背景下，要充分利用大数据支持，对网络舆情变化趋势进行及时准确的分析和掌握，并引导学生站在理性角度上对自身的观点进行表达。大数据技术的作用除了在以上几方面有着具体体现之外，在校园规划、学科建设等方面也有着突出作用，这就需要在校园信息化建设过程中进行深入的挖掘和完善。

[1] 江青.大数据时代——计量是城市大数据应用的重要基础[J].中国计量,2017(9):5-9.

[2] 方巍,郑玉,徐江.大数据:概念、技术及应用研究综述[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2014(5):405.

[3] 于长虹,王运武.大数据背景下数字校园建设的目标、内容与策略[J].中国电化教育,2013(10):30-35.

[4] 陈媛媛.数字化背景下跨学科培养数据新闻人才的途径探索[J].新闻知识,2017(5):66-68.

[5] 蒋东兴,付小龙.大数据背景下的高校智慧校园建设探讨[J].华东师范大学学报(自然科学版),2015(1):119-125.

[6] 朱力纬,刘丽勤,王健.高校基于大数据时代的数字化校园建设探讨[J].华东师范大学学报(自然科学版),2015(1):104-110.

Research on the Construction of University Educational Management Service Pattern Based on Big Data Analysis

CHEN LIRONG

With the development of new technologies, such as cloud computing, Internet of things, social networks, and other emerging technologies, the data show an explosive growth. Massive data indicate that human civilization has entered the era of big data. Big data pushes social governance from single management to unified "smart governance". Facing the new trend of the big data age, colleges and universities must fully explore the big data in the campus, form the strategic layout of the digital campus, give full play to the advantages of the large data resources, construct the educational management service pattern based on the large data analysis, perfect the operation management mechanism, improve the decision-making level and the management efficiency, and promote the comprehensive training.

big data; educational management; smart government

G640

A

1008-472X(2018)02-0064-07

2018-03-18

湖南省教科规划课题2018年一般资助项目“构建高校社会主义核心价值观“六微六阵地”传播教育体系研究”；湖南省大学生思想道德提升工程网络精品建设项目“辅导员微宣讲,青年学子微课堂——构建新时代大学生网络思想政治教育新平台研究”。

陈丽荣（1977-），女，湖南汉寿人，湖南师范大学马克思主义学院讲师，博士研究生，研究方向：网络思想政治教育。

本文推荐专家：

董海军，中南大学法学院，教授，研究方向：社会学。

赵子林，湖南师范大学公共管理学院，副教授，研究方向：思想政治教育。