高校大数据应用之道

　　教育大数据具有推动教育变革的巨大潜力。教育大数据应用是教育信息化步入新时代的重要标志，已经成为促进教育公平、提高教育质量、推动教育改革的有力抓手和有效手段。高校的实践是教育领域推进大数据应用的重要一环，对其他教育阶段具有重要的参考价值。教育大数据不是理论层面的花架子，要为教育领域带来革命性的变化，它必须具体靶向到当下教育领域内的具体教育问题。

　　高校大数据应用之痛

　　2018年4月，教育部印发的《教育信息化2.0行动计划》强调，要深化教育大数据应用，全面提升教育管理信息化支撑教育业务管理、政务服务、教学管理等工作的能力。充分利用云计算、大数据、人工智能等新技术，构建全方位、全过程、全天候的支撑体系，助力教育教学、管理和服务的改革发展。以人工智能、大数据、物联网等新兴技术为基础，积极开展智慧教育创新研究和示范，推动新技术支持下教育的模式变革和生态重构。

　　大数据是信息化发展的新阶段，大数据技术正在快速演进之中，这为高校大数据应用提供了新的可能。

　　教育大数据具有推动教育变革的巨大潜力。教育大数据应用是教育信息化步入新时代的重要标志，已经成为促进教育公平、提高教育质量、推动教育改革的有力抓手和有效手段。高校的实践是教育领域推进大数据应用的重要一环，对其他教育阶段具有重要的参考价值。教育大数据不是理论层面的花架子，要为教育领域带来革命性的变化，它必须具体靶向到当下教育领域内的具体教育问题。

　　高校大数据应用还在探索阶段。大数据在高等教育中的应用，仍需进一步优化，未来大有可为。目前高校大数据应用瓶颈有哪些?为什么有些学校的应用仅仅是表面文章?阻力来自何处?

　　《中国信息化周报》记者通过采访电子科技大学信息与通信工程学院副院长凌翔，西交利物浦大学执行校长席酉民，首都师范大学远程教育研究所所长、数字化学习实验室主任方海光，试图梳理高校大数据应用的现状，摸清难点，展望发展趋势。旨在推动高校大数据应用与教育深度融合，促进教育信息化从融合应用走向创新发展。

　　随着信息化建设的迅猛发展，高校每天产生的信息量也在大幅增长，数据快速更新变化，数据量激增。但高校在大数据的应用，尤其是利用大数据促进教育教学及教学管理更高效方面，没能收到预期的效果。

　　电子科技大学信息与通信工程学院副院长凌翔认为，信息孤岛的存在和高质量数据缺乏是阻碍高校大数据应用的重要原因。“高校各部门在信息化建设中，都是面向特定领域、基于不同技术和应用模式而建立的业务管理系统，这些系统之间并不互通，直接导致数据交换通用性较差，数据共享难，数据利用率低。而分散的信息处理和更新导致了大量的重复劳动，从而导致了信息紊乱，数据一致性差，严重影响了信息的准确性和完整性。同时，在录入数据和系统之间数据交换时缺乏对数据质量的把控，经常出现数据维护不及时、不准确、不完整等问题，导致可利用的数据质量较差。在这种情况下，即使数据开放共享，能利用的高质量数据也较少，需要进行大量的数据整合、清洗工作，否则在对数据进行分析时，数据的维度不全、数据不准确等问题会导致分析结果与实际情况相差甚远。”

　　凌翔认为，高校大数据首先要解决的问题是建立数据存储标准。让高校几十上百个系统在存储数据的时候都能按照标准对数据进行规范，保证同一信息在各业务系统的一致性。其次，要解决系统数据之间互通的问题，实现现有系统数据信息的集成和共享。最后，进行大数据分析预测，建立决策支持系统，能够完成上层业务所需。

　　高校信息化规划缺乏自主创新也成为阻碍大数据应用的“拦路虎”。西交利物浦大学(以下简称西浦)执行校长席酉民提到：“高校信息部门在进行系统实施的时候，主要从行业公司所提供的既有系统中进行选型和实施，被行业公司所引领，缺乏自主研究推动，导致系统建成以后与实际工作需求不能完全匹配，实际系统效能降低。”

　　解决上述问题需要高校管理者和决策者用战略眼光在变革中创新，做好顶层设计，从根本上改革管理模式，创新管理机制，提升管理效率。正如席酉民所言：“尽管我们一轮一轮地加强高校信息化建设，但因官僚层级式体系和各自为政的管理传统，很多高校信息孤岛现象严重。加上信息利用有赖于共享和协作，需要整体设计和突破各种各样的行政壁垒，因而只有巨额资金投入是远远不够的，还需要自上而下的整体系统设计和自下而上的仔细需求分析，这可能挑战不少高校的管理能力。”

　　尽管存在各种阻力，大数据各种应用不乏可圈可点之处。随着大数据在教育行业中的深入应用，其对学校教育的影响逐步凸显。首都师范大学远程教育研究所所长、数字化学习实验室主任方海光在接受采访时指出，大数据在教育中的应用革新了教育思维方式、重构了教学评价方式、颠覆了传统教学模式、实现了个性化教育，从而带来创新和变革。

　　他认为，这种变革主要包括五个方面：第一，教育管理决策更加科学。大数据可以深度挖掘教育教学数据中的隐藏信息，发现教育过程中存在的问题和关键点，提供决策来优化教育管理。第二，教育教学模式更加精准。将从数字化教育走向基于大数据分析的智慧教育。第三，学生学习方式更加个性化。第四，教育评价方法更加公平，将从“经验主义”走向“数据主义”。第五，科学研究路线更加客观。大数据分析将导致教育科学研究方法的重大转变，从追求单向因果性转向追求复杂的多元相关性。
(本文不涉密)
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