大数据背景下军队院校教学管理研究

魏靓 黄莺

[摘要]在当今大数据时代下，传统的教学管理模式正在悄然发生改变。军队院校的教学管理中虽然积攒了大量乃至海量的数据，但至今未能有效合理利用，大数据为解决这一问题带来了契机。但大数据背景下的军队院校教学管理中不仅存在各方面的问题而且具有新的特点，如何进行教学管理的信息化建设和构建教学管理系统框架是一个值得探讨的问题。

[关键词]大数据;教学管理;军队院校;数据挖掘

[中图分类号]G647 [文献标识码]A [文章编号]2095-3437（2020）07-0183-04

目前，世界主要军事强国正加紧推进大数据在军事信息领域内应用的研究，希望通过大数据解决方案，增强将信息优势转化为决策优势、作战优势的关键性能力，而在军队院校里大数据也已逐渐成为教育信息化的新热点。本文在对大数据背景下的军队院校教学管理的特点进行分析的基础上对其规律和对策进行研究，进而探索教学管理系统的框架结构，为推进院校教学管理质量、效率的进一步提高提供一定的理论支撑和技术支撑。

一、大数据背景下军队院校教学管理存在的问题

在信息化建设过程中，军校的教学管理积累了大量的数据，但只是数据的简单堆积，没有得到有效地利用。因此，系统地梳理、分析大数据背景下军队院校教学管理问题，是我们开展应用研究、系统建设的重要基础。

（一）学员学习综合分析不系统

当前军校里的教务管理系统包含有教员信息、学员信息及教学计划等详细数据，各类信息查询和统计报表都可以通过此系统获得。例如可以查询某个期班某门课程的考试平均分或考试不及格及优秀的人数，但没有对这些数据进行深层次的挖掘，对其隐含的价值没有进行分析利用。如果能找出考试成绩不及格的学员具有的共性就可以对症下药，提出合理化建议，帮助不及格的学员提高成绩，从而为教务管理决策提供科学依据。大数据为解决这一问题带来了契机，它能够从学员自身、教员、教材以及试题等多方面来分析学员成绩，发现成绩所反映不了的发展问题，让我们更全面地看待学生的发展。

（二）教员教学效果综合分析不全面

传统的教学效果分析大多是以对学员的问卷调查结合督导打分等相关评价指标体系等方式实施的，以此作为教员授课质量评定及晋升等的依据。利用大数据挖掘技术可以对军队院校积累的丰富的教学信息数据进行教学评价分析，探讨课堂教学效果和最终考试成绩的关系，讨论教员的整体素质（年龄、职称、教龄等）与课堂教学效果及最终教学效果好坏之间的联系，对教学能力提升计划的制订、授课教员的配备、学员学习态度和兴趣的提升提供科学的决策依据，从而使教学部门更好地开展教学工作并提高教学质量。

（三）教学评价模型和机制不健全

教学评价以前是仅仅依赖于学习成绩的一种结果性评价，但应该向重视考察学习过程表现的过程性评价转变，从而形成一种综合性的、全面的评价。长期以来，军校教学评价主要还是看学员的最终考试成绩，这个最终成绩包括考试成绩、平时成绩和作业成绩。这些数据信息的单调性、有限性，导致目前的教学评价还停留在经验性评价和结果性评价阶段。随着慕课的普及、信息化教学的深入，越来越强调学员的个性化学习，因此要注重学习过程中积累的各种数据，例如行为层面的数据和环境层面的数据。以这些大数据为基础，再配合相关的评价模型，发掘影响学业水平的因素及这些因素间的联系，更多地关注学习过程，从而为学生提高学业水平、实现个性化学习提供依据。

（四）课程体系优化设置不完善

课程体系的设置要以大学的办学目标和人才培养方案为牵引，理顺课程与课程的关联和顺序。目前还存在学生还没学好先行基础课程就安排后续课程的情况，而且对每学期安排多少门课程的学习、哪个期班安排哪位教员授课也缺乏科学的依据。因此要学会利用军校教务管理系统中的历届学员各学科的测试结果、教员的授课信息及教学安排数据等，运用大数据挖掘技术，找出其中有价值的规律和信息，从而得到影响学员表现的因素，进而对课程设置做出合理安排。

（五）教学管理信息化系统建设落后

大数据对信息系统提出了挑战，给院校信息系统的架构、带宽、处理器、运行规则等提出了要求。一方面，大数据需要大容量的存储，不仅仅局限于一部分的PC机，而是要配置大型的服务器与工作站;另一方面，硬件异构性给大数据处理带来难题。当硬件异构环境的规模扩展到数以万计的集群时，如何将不同计算强度的任务智能化地分配给计算能力不同的服务器将变得极为复杂。

二、大数据背景下军队院校教学管理的特点分析

军队院校教学管理在数据支撑、分析手段、决策水平上都有一些新的特点，具体如下文所论。

（一）教学管理的数据日趋多元

大数据的一大特点就是数据种类多，在教学管理中，一方面，既有来自学员的数据又有教员的数据，还有与之相关的各种数据;另一方面，这部分大数据既有结构化数据、半结构化数据还有非结构化数据。通过对这些数据进行分析能够发现教学过程中的不足和优点，用数据对教学活动进行指导，充分发扬优点，弥补不足，从而使教学管理更有针对性。

（二）教学管理的决策水平更为科学

我国正是由于缺乏相应的“数字管理”，院校管理才无法完全摆脱经验管理的模式。在当今大数据时代下，大数据思维正在悄然改变着传统的教学管理模式，并逐步将管理思想与智能技术更好地融为一体，用数字说话，体现了理性决策文化在院校教学管理中的作用。

（三）教学管理的模式更加新颖

大数据技术的发展时间不长，目前将大数据技术应用于軍校教学管理的研究还较少。在军队院校教学管理中应用大数据是一种较新的管理模式，通过对院校产生的各类数据进行搜集、管理和分析，使军校的各级决策者获得知识和洞察力，帮助决策者做出对院校发展更为有利的科学决策;同时为军校的师生提供集成的、共享的、个性化的信息服务，帮助提升军队院校的教育教学、科学研究水平，提高人才培养质量。

（四）教学分析的技术平台更加强大

军校的教学资源共享平台是一个以大数据为基础的资源共享系统，不仅能实现教学资源的共享与全面开放，而且能利用Hadoop分布式技术来实现教学分析。Hadoop是目前最为流行的大数据处理平台，它已经发展成为包括文件系统（HDFS）、数据库（HBase、Cassandra）、数据处理（MapReduce）等功能模块在内的完整生态系统（Ecosystem）。

三、大数据背景下军队院校教学管理信息化建设思路

（一）数据驱动建设

军校里数据无处不在：每年入学新学员各项数据的收录，教务和干部等部门信息的管理，图书馆、网络中心等信息的更新，各种微课、网络课程和在线课程学习过程中产生的数据……但如何收集和存储这些数据是首要问题，目前各个院校都在打造数字化校园，组建数据业务云中心，搭建支撑数据存储、管理和分析的云平台，利用云计算技术为各业务系统提供数据服务嘲。

（二）面向决策主题

将大数据技术引入军校教学管理之中，多角度分析和挖掘教学管理中的数据，从而发现对教学管理、学生管理有用的信息，为军校管理者决策提供支持，从而提高军校的竞争力。

1.个性化学习主题

在传统的課堂教学系统中要实现因材施教、个性化学习这个教育目标是很难的。然而，慕课和翻转课程的兴起，使得在线学习变得更容易。在线学习系统能够记录学员学习的轨迹和行为，再利用大数据挖掘技术和人工智能，把学习者的学习和个性化发展以可视化的方式展现出来，可以帮助学习者更直接地实现个性化学习功能。

2.教学管理预测主题

预测是大数据挖掘的主要功能之一，在教学管理大数据平台上，可以总结出许多预测性的结果。这些结果可能是更有利于学员学习的课程顺序，可能是更适合整个期班学习的教员资格，可能是更有效的学习时间段、计划等等。这样的结果不仅可以使教务人员能够更好地制订计划，做出方案;可以使教员主动学习，提升自身能力，来做好教学准备;而且还可以使学员更科学地学习，向个性化发展。此外，随着平台积累的数据越来越多，预测的模型也会越来越准确，这就有助于完善该平台。

3.教学质量评估主题

在教学质量评估中融人大数据后，不仅能使教学管理更科学，而且能更好地体现教育数字化的成效。教学质量评估中运用各种智能算法，可以找出学员学习效果和教员教学效果与课件使用、教材选择、学习时间多少、师生互动、学习环境、教学与自学场所等因素的内在联系。这样能为学员提供科学的学习计划，提高学习成绩;为教员提供准确的反馈信息，使其更好地提升自身素质，提高教学质量;为教务部门提供决策支持信息。

4.改造教学模式主题

军校传统的课堂教学模式比较单一，基本都是教员在课堂按纲施教，课堂氛围比较沉闷。随着信息化的发展，军校应更加重视网络的力量，学会利用优质资源，注重引导好学员的个性化学习。一方面，要鼓励教员开展多种教学方式的尝试，积极参与慕课、微课建设;另一方面，要鼓励教员尝试利用网络优势资源，引入翻转课堂，引导学员课前学习视频教学内容，记录知识点，找出难点，回到现实课堂上提出疑问和讨论重点学习问题，教员再进行重难点解析和答疑。这种教学过程的创新，还要求教员会使用相关分析软件，对学员的学习过程进行数据挖掘，制订符合其个性的学习方案。

（三）配套人才建设

大数据背景下教学管理系统建设的关键在于人，要配套相应的机制和保障手段，确保能够科学培养和使用各类人才。在技术支撑人才方面，应注重对大数据技术人才、数据管理与分析人才、教学管理决策建模人才的培养。一方面，要鼓励教员走出去参加一些相关主题的培训活动，迅速掌握数据分析、数据管理的工具和技术;另一方面，要鼓励教员利用现有条件自学，准确把握大数据的发展方向，优化决策建模方法，尽快成为大数据环境下教学管理的专家能手。

四、大数据背景下军队院校教学管理系统框架设计

在大数据和网络技术等不断完善的前提下，军校应当以数据中心为平台，突出数据和信息的优势，进而构建基于大数据的先进的教学管理信息系统，进一步提高教学管理质量。

大数据下军校教学管理系统将各业务部门数据源中的数据采集到中心数据仓库。也就是经过一系列抽取、加载和转换操作，将分布在各教学应用系统或者数据库的数据存人大数据下军校教学管理系统数据仓库中。搭建好数据平台后，应用开发人员就可以在此基础上构建特定的应用程序系统，以满足不同级别用户的不同数据需求。大数据下军校教学管理系统功能模型和功能模块划分如图1、图2所示。

（1）数据层：这层的数据主要来自大学最初建立的各个业务部门的应用子系统，也称为源数据层。

（2）数据集成层：这层的主要功能是从各种业务子系统中收集数据后，根据定义的数据标准和元数据中的抽取转换规则，建立具有统一数据结构和数据标准的数据中心。该层屏蔽信息的不一致性，为共享数据层提供共享数据，并消除信息孤岛情况。

（3）共享数据层：该层的数据中心存储的是来自不同数据库、集成的共享数据。该数据中心将分散的、结构不同的、格式不一致的数据转换成集成的、可共享的和统一的信息。该层将信息进行综合，向服务层提供实时、准确、权威的共享数据。

（4）服务层：基于共享数据层的应用程序，主要应用共享数据层中的数据，包括提供信息共享、多维分析和决策支持等服务。

五、结论

大数据在军队院校中有着广阔的应用前景，虽然从目前的情况来看其应用还处在起步阶段，今后还有很长的路要走，但基于大数据来进行教学管理，全面实现教学资源的共享，肯定会带给军校教学管理极大的便利。本研究从大数据背景下的问题分析人手，通过特点剖析、思路设计、系统建构等步骤，对大数据背景下的军队院校教学管理进行了初步的研究，下一步还需要更加紧密地结合军队院校信息化建设的实际，对大数据技术在教学管理中的应用进行深入研究。