大数据背景下的高校教育数据分析与应用
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作者:王晓飞
摘要：大数据背景下的高校教育数据资源是十分宝贵的教育发展参考，必须加强对大数据的利用，并加强对教育数据的分析，才能增加其利用价值，使其可以有效推动素质教育发展。该文首先分析教育大数据内涵及现状，希望可以通过加强对教育数据的分析，为教育教学和教育管理做好基础;其次，讲述大数据技术在高校教育中的应用现状，希望可以通过分析，发现大数据技术在高校教育应用中存在的问题，并提出一系列解决对策，从而促进教育数据的有效应用，也为高校教育发展奠定基礎。
关键词：大数据;高等院校;教育数据;分析
中图分类号：G642 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2021）06-0042-02
互联网的不断普及与发展，为大数据信息系统的升级奠定良好基础。高校在发展过程中需要加强对大数据系统的利用，希望可以通过教育数据分析，及时发现教育教学中存在的问题，并对其进行适当革新，以此促进教育教学发展。虽然大数据应用价值较高，存储量也较大，但其信息类型和数据类型也较为庞杂，这也使得数据整合和分析存在一定难度。必须加强对大数据的了解，才能促进高校教育数据的分析与应用，为高等教育发展奠定良性基础。
1 教育大数据的内涵与现状
1.1 教育大数据内涵
教育数据属于大数据在教育领域的分支，将会采集和收纳教育活动全过程的所有数据，通过对这些数据进行整合和分析，不仅可以为教育教学和教育管理发展提供帮助，其本身也存在巨大的科研价值。教育数据广义包含国家、教育机构、学校、教育活动相关的所有数据。教育数据狭义是高校内所有部门及系统运行中产生的数据总和，其中包括大学生相关的所有信息数据。例如，选课、课堂出勤、日常考核、评优、图书借阅等等数据，这些数据会涵盖学生从入学至毕业的整个过程。目前这一数据可以分为显性数据和隐性数据。显性数据是指：学籍信息、考试成绩、课堂出勤率、学费缴纳等等，而隐性数据是指不同显性数据之间存在的内在关联，加强对其内在关联的分析，不仅能得出一系列隐性数据，也能加强教育数据的完整性和科学性及全面性。
1.2 教育数据存在的意义
教育数据可以分析一些客观存在的教育信息，这些信息不仅能保证教育教学和教育管理的有效性和科学性，也能在最原始的教育过程中提取最有信息价值的原始数据，通过对这些原有数据进行分析，不仅可以为教育者、受教育者、管理人员、教育系统研究人员提供相关服务，也能促进整个教育活动的发展。一般教育数据可以为教育、管理、科研等等工作提供相关数据，也能通过提取教育活动的教育数据，加强对教学和教育管理以及科研工作的深入分析。由此可以得知，加强教育数据分析，可以深入挖掘潜在的、有价值的教育信息，这些教育信息不仅能保证教育活动的科学化及合理化，也能实现数据的双向关联。例如，东华大学成立智能实验项目，并记录相关项目运行的所有数据，形成动态表格，以此促进教育经费使用合理化及科学化。
1.3 教育大数据现状
教育大数据包括信息收集、数据运算、分析预测等等程序，这些程序的有效运转，可以有效促进教育发展。国外很多国家十分重视大数据，也对其相关联的教育数据十分关注。例如，美国、澳大利亚、加拿大、德国等等国家的科研人员，已经成立专业的教育数据研究组织。2008年举办的第一届教育数据相关的学术会议便是由此组织推动举办。同时，这一组织在2011年构建与教育数据相关的网站及期刊，这也为很多国家和学校研究大数据提供一定帮助。美国教育部也曾耗资两亿美元研究教育数据，希望可以以此促进教与学共同发展。并且，很多世界一流高校和知名企业也开启对教育数据的研究计划。例如，哈佛大学、耶鲁大学;加拿大的知名企业Desire2Learn、美国的知名企业Knewton。而我国专门研究教育数据的企业不多，但自2012年起，已经有很多高校开始加强对教育数据的研究和分析。例如，上海财经大学、复旦大学、厦门大学。并且，华东师范大学也通过研究学生餐饮消费数据，分析学生是否需要资金援助。同时，中国科学院、北京航空航天大学等等高校，先后成立多个研究数据科学的机构，专注研究大数据。
2 大数据技术在高校教育中的应用现状
2.1 存在信息孤岛现象
目前很多高校的业务部门缺少沟通，这也导致很多数据资源在业务部门中独立存在，不仅不利于信息共享，也会使各部门之间保存的数据存在偏差现象。这也会影响不同部门的业务协同，极容易造成储存空间浪费和储存空间利用率不高。同时，信息孤岛现象也难以对显性数据进行隐性分析，即使形成相关隐性数据，其真实性和价值性也有待考量。例如，目前很多高校的业务部门会使用Oracle、Visual FoxPro、Sybase等等数据库，也有一些部门会使用传统的Excel保存相关数据，这种保存形式的不统一，也使得数据融合存在较大难度。并且，一些高校缺少长远规划，各业务部门之间数据独立，很多业务也无法进行数据共享，不仅浪费储存空间，也使信息孤岛现象一直存在。
2.2 各部门数据口径不统一
高校各个业务部门之间必须加强配合，共同为数据整合、应用及研究做出努力。但目前高校各个业务部门存在各自奋斗情况，这也导致数据口径不统一，很多教育数据无法在教育教学和教育管理中有效应用，这也在一定程度上阻碍教育数据价值的深入挖掘。例如，校友系统没有与高校的招生、就业、学生管理等等数据进行共享，这也造成很多信息录入不一致，使其缺少一定的完整性。相关数据在收集和采纳方面出现问题，也导致数据分析无法有效开展。同时，数据之间缺少联动也在一定程度上限制教育数据的分析和应用。
2.3 缺少系统管理
随着高校的各个业务部门不断精准划分工作范畴，其原始数据累积量越来越多，但目前高校却缺少对这些原始数据进行统一的归口管理，使得相关数据管理缺少系统性和完善性。同时，缺少归口管理，也使得数据采集标准、存放、分析、维护等等工作无法进行统一筹划。这也导致很多教育数据在分析和应用方面仍停留在最原始的初始阶段。例如，很多高校的采集数据已经以电子形式进行统一保存，这也使得很多教育数据无法进行深入挖掘和分析、使用。 3 大数据技术在高校教育应用中的优化策略
3.1 构建互补体系打破信息孤岛
高校的业务部门之间不仅要加强信息化建设，也要加强技术保障、系统维护等等工作，这样才能确保教育数据的有效形成，并打破信息孤岛。同时，要加强对相关教育数据的利用。可以通过建立相关领导小组，明确不同部门的业务责任，从而促进大数据的进一步利用，并帮助其促进价值的发挥。各业务部门之间也要进行全面数据互通和互补，要对不统一的数据信息进行再次核实，以保证数据采集的规范化和真实性。并且，各业务部门在收集相关信息时，也要按照统一格式进行收集，这样有利于后期数据分析及检查评估。例如，可以统一信息采集标准和数据库，并促进信息采集标准的普及和推广，以此确保数据收集的有效性和统一性。
3.2 加强数据整合、应用、研究
必須加强数据整合、运用、研究，并提升教育数据在高校教育教学和教育管理中的辅助频率，以此推动教育教学和教育管理现代化发展。首先，要对高校各业务部门之间存在的零散信息进行进一步整合，不仅要全面实现数据收集自动化、教育教学现代化、科研管理自动化、财务管理信息化，也要统筹整合所有的教育数据，将简单的数据进行结构划分和堆砌，以此增加对相关显性数据的分析，从而使其为高校发展提供相关数据支持保障。例如，可以在数据采集阶段加强对采集途径的有效管理，不同采集途径会形成不同的收集形式，可以将不同数据收集进行统一整理、转换，希望可以通过形成全新数据集为后期的数据分析和整合奠定基础。
3.3 加强系统管理和统筹规划
高校要加强对教育信息的统筹管理和统筹规划，以此加强对原始数据的分析和使用。首先，要制定长期的数据收集标准和发展规划，这样才能推动数据收集、分析、应用等等工作的完善，也能加强对初始数据的维护和汇总。同时，相关的数据统计工作也要定时进行评估，以此加强对相关数据信息的宏观管理;其次，高校要不断协调和组织各个业务部门进行信息化工作，以此推动校务网络平台的建设工作。同时，也要加强对高校网站的维护和管理，并及时对相关网络舆情进行预警，以此确保可以及时处理不良信息;最后，可以加强对大数据信息系统的开发，建立统一的大数据计算系统，促进计算的多元化，以此满足教育数据的不同计算需求，也能对教育数据进行统一管理和统筹规划。
4 结语
大数据背景下的教育数据是促进教育现代化的有力保证。目前，大数据信息技术已经具有较强的采集及分析功能，不仅能得到一些显性教育数据，也能通过分析得到很多隐含信息，这为教育教学和教育管理提供更为翔实的数据，也使相关教育教学及教育管理更具个性化。必须不断加强对大数据信息技术的挖掘，才能推动教育教学与教育管理现代化和信息化，也为教育数据的进一步利用奠定基础。
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