大数据时代高等院校教育数据建设分析

黄艳梅 廖银花

摘 要：随着信息技术水平的提升，大数据时代的到来，社会生产和运行都发生了重大变化。高等院校作为向社会输送人才的重要场所，在大数据时代的影响下，其教育数据建设将不可避免地受到影响。本文中，笔者首先阐述了大数据的基本含义和本质特征，紧接着分析了高等院校教育数据的基本内容，然后分析了大数据时代高等院校教育数据建设面临的挑战，最后探讨了大数据时代高等院校教育数据建设的应对策略，希望通过本次研究能够对今后的相关内容的研究起到一定的参考价值。

关键词：大数据；高等院校；数据建设；分析研究

随着大数据时代的来临，人们得以从更加准确、更加精细、更加全面的角度看待事物的变化发展。在这样的背景下，高等院校教育数据建设应当紧紧抓住大数据带来的机遇，通过大数据分析，将相关的数据资源和数据信息转变成有价值的信息资源，加以充分利用，为教育决策和综合信息服务提供强有力的支撑，不断推进个性化学习，改进教学中存在的问题，以此提升学校的教育水平，进而促进学生的全面发展。

1 大数据的基本内容分析

1.1 大数据的基本内涵

现阶段，“大数据”一词已被越来越多的提及，它的主要特点有：高容量、多样性、快速性和价值低密度等。就当前大数据的实际情况来看，业界仍然没有在大数据的概念上实现统一，不同的组织和机构对大数据有着不同的理解[ 1 ]。

为了更好地进行本次研究，本文将大数据定义为：大数据是指所涉及到的数据规模庞大、内容繁多，难以通过人工进行整理、分析、归纳和处理，但是通过计算机技术的应用能够将数据在一定时间内被观测、截取及解读，是基于云计算的应用模式[ 1 ]。

随着大数据时代的到来，社会生产和人们的日常生活、工作已经难以离开大数据。尤其是新媒体，它们在发展过程中对大数据的应用，能够最大限度地发挥出自身的优势，从而获取了巨大的经济效益和社会效益。

1.2 大数据产生的背景

大数据最早是由全球知名咨询公司麦肯锡提出的，在麦肯锡的观点中，认为在生产效率快速提升，创新浪潮不断涌现的形势下，大数据是推动新的竞争和价值获取模式出现的动力[ 4 ]。

从上个世界60、70年代信息技术出现开始，大数据已经被应用于社会的各个领域，影响着社会的各行各业，极大地改变了社会的生产方式、经济结构以及生活方式，海量数据正是在这样的背景下产生的，并保持飞速增长的趋势[ 5 ]。

如果对海量数据信息飞速产生的原因进行具体分析，笔者认为主要有以下几方面：

第一，互联网出现之后，其应用的范围越来越广，成千上万的用户通过互联网进行商品交易、浏览信息、查询资料、聊天交友等，在这些网络活动的开展过程中，用户的需求不断增加，推动了海量数据的产生。

第二，移动通信网的应用越来越广泛，并在应用的过程中与互联网的联系越趋紧密，尤其是各种社交软件的应用，人们通过智能手机利用各种社交软件進行视频通话、文字交流等，也在很大程度上促进了数据量的迅速增长。

第三，传感器的广泛使用，导致大量的实时状态监测数据、影像数据产生，这些数据的持续生产，导致存储空间被大量占据[ 6 ]。

第四，传统文档资料的内容越来越多，存储变得越来越不方便，以电子化的形式进行处理，使得查询的时候更加便捷，同样催生了大量的数字化信息资源。

1.3 大数据的本质分析

从上述大数据的定义和背景介绍中不难看出大数据当前的存在现状，也能够从中体会到大数据面临的难题和矛盾。那么大数据的本质到底是什么呢？

笔者将其概括为这么几个方面：

①数据本质，指的是同传统意义上的数据量相比，大数据所具有的数据量已经大大超出了人们的理解范围，无论是数据的来源，还是数据的类型，抑或是数据产生的速度等，都超过了传统数据理解上的数据量；

②技术本质：指的是在利用信息技术的基础上，通过对采集到的数据信息进行分析处理，转化成人们所需要的数据资源，然后存储和管理，从而为之后的决策提供服务；

③知识本质：指的是对大数据进行处理分析，其最终目的是要从海量的数据中寻找出一定的规律，以知识的方式辅助做出更好的决策[ 7 ]。

2 高等院校教育数据分析

受到大数据的影响，高等院校教育数据建设问题已经逐渐受到业界人士的广泛关注。何为高等院校教育数据？所谓高等院校教育数据指的是和高等院校教学活动开展相关的数据，包括众多内容：教职工队伍信息、学生基本情况信息、教材信息、课程信息、教学管理信息、科研信息等，受到大数据时代的影响，这些数据信息很大程度上也体现出大数据的特征。

另外，前文笔者也提到过，由于高等院校是为社会输送优秀人才的重要场所，高等院校在开展教学管理活动的过程中，必须要有科学的培养方案作指导，而科学指导方案和科学教学模式的建立，离不开数据的支撑，对海量数据的依赖越来越严重，所以对海量教育数据基础上的数据开发利用提出了更高要求。

3 大数据时代高等院校教育数据建设面临的挑战

3.1 数据种类的丰富导致数据采集和获取面临挑战

先进信息技术的出现和利用，使得对事物进行全数据采集变成了现实，对大数据的分析必须要有足够丰富的数据资源，这说明高等院校要想进行教育数据的分析，就一定要采集到足够数量的数据，这是基础也是前提。高等院校教育数据在采集的时候，可以通过多种形式实现，如物联网传感器采集、网络信息数据采集、人工采集等，采集的内容主要有师生的基本信息、校园网用户行为信息、课程信息、教材信息、文献资料信息等，数量之大远在TB级以上。与此同时，这些数据包括分布在各管理信息系统中的关系型数据、文本数据、图片数据、视频数据等，涵盖的类型极其广泛。

另外，高等院校教育数据采集过程中，因为缺乏一定的数据资产意识，再加上出于自然发展阶段，需要在部门或机构的共同努力下才能完成数据的采集，相互之间需要有明确的分工协作，并且还要考虑建立数据校核机制，从而保证所采集到的数据的准确性。

3.2 数据资产规范管理难度大使得教育数据建设挑战大

近些年来，高等院校的信息化水平不断提升，教育数字化程度也日益增强，在此背景下，高等院校中没有人能够摆脱数据及其处理的影响，特别是直接参与到教学活动的师生群体，数据已经成为了重要的生产要素和无形资产。

然而，就当前高等院校的实际情况而言，绝大部分高等院校都面临这数据不完整、数据分散不一致、数据质量低等问题，难以对数据进行全面、统一的管理。

比如，在数据分散管理中，很多高等院校的数据分散在不同的管理信息系统当中，没有统一的数据标准，数据核定、清理时表现的问题比较突出，这极大地增加了数据管理的难度，规范化的数据管理要想实现难度很大，最终使得数据的应用受到影响。

3.3 数据存储处理技术要求方面具有挑战性很高

高等院校教育数据量的增速如此之快，远远超出了正常存储处理的范围，再加上原有的各種历史数据，高等院校数据信息的存储、处理和分析面临严峻挑战，对高等院校提出了非常严格的要求。

首先，在数据存储方面，不同类型的数据，应用对象不同的数据，应用方式不同的数据，使得高等院校在进行数据存储的过程中必须将近期和远期的发展结合起来，充分开展传统关系型数据库、数据仓库以及面向大数据的NoSQL数据库论证，科学设计数据存储架构[ 8 ]。

其次，在数据处理分析方面，包括教育数据的实时处理、相关音频的数据处理、教学模式分析、趋势预测等，高等院校需要在面对海量数据信息的时候加强处理，为科学决策提供有力的数据支撑。

4 大数据时代高等院校教育数据建设如何有效进行

4.1 突出抓好数据体系顶层设计

在大数据时代背景下，高等院校教育数据建设应当紧跟潮流，做到与时俱进，根据自身信息化发展的阶段特征，将数据资源建设作为学校的一项重点工作来抓，提高思想认识，科学开展规划论证与顶层设计[ 9 ]。

高等院校在实际操作时可以从以下几方面开展：

1）对学校的数据资源进行摸底开展摸底工作，从整体上掌握数据资源的基本情况，来哦接数据资源产生来源和获取渠道，评估数据资源使用过程中存在的问题和矛盾。

2）牢固树立数据体系“一盘棋”的思想，将全校数据体系纳入国家高等院校信息化建设体系中进行统一规划论证，防止结构性矛盾的产生。

3）积极应用先进的理念和技术方法，如大数据管理、企业架构、信息资源规划等，根据国家政策的相关要求，建立起一套科学的、合理的、可行的高等院校数据架构体系。

4.2 建立健全数据建设制度与标准

任何活动的开展都必须严格按照相关的制度法规进行，否则将会出现活动开展不规范、乱象情况。高等院校教育数据建设也是一样，必须建立并完善有关的数据标准规范，统合各类信息代码，强化主数据管理。

1）首先要建立起数据管理制度，如数据采集管理制度、数据处理管理制度、数据维护管理制度、数据应用管理制度，各部门或机构一定要分工协作，做好部门或机构的本职工作，一切数据活动按照制度进行；

2）其次要制定数据标准规范，围绕信息分类与编码、数据元素、数据交换等内容，制定相关的依据标准；

3）另外要建立数据质量监控体系，确保数据资源能够为决策服务[ 10 ]。

4.3 突破海量数据，开发利用关键技术群

高等院校教育数据建设过程中，要着眼于数据高性能存储、数据深度挖掘分析、数据多样化应用等领域，大力开展关键技术的研究，建立集海量数据“采集-存储-分析-应用”于一体的技术解决方案，为数据的应用奠定技术基础[ 10 ]。要想实现这样的技术解决方案，高等院校就必须从完成技术体系规划设计、完成高等院校海量数据开发利用技术攻关立项、评估分析其他行业运用大数据的相关成果等方面着手，积极发挥出学校科研人才的优势，尽早地研发出关键技术，并应用在数据的采集、存储、分析和应用上。

4.4 加强信息安全体系建设

目前，高等院校教育数据运行管理主要是通过校园网来实现的。所以，高等院校一定要在信息安全体系方面加大管理力度和资金投入力度，使得海量数据的效能发挥能够持久、稳定。

首先，建立健全高等院校信息安全管理制度，制定出详细的规章制度，明确有关部门的工作内容以及工作开展的方式。

其次，加强信息安全手段建设，根据需要将信息安全等级划分为多个级别，加大网络环境的整治力度，配套相关安全保密设备，补充完善软件系统功能。

最后，建立数据安全实时动态感知机制，及时感知潜在威胁，实施预警机制，及时有效地应付异常情况的出现，实现数据安全动态室的全局性实时掌控。

5 结语

总而言之，在大数据环境下，高等院校教育数据建设将会受到很大的影响，高等院校在积极面对大数据给教育数据建设带来的严峻挑战时，也要积极利用大数据带来的优势，充分发挥自身的人才资源，从突出抓好数据体系顶层设计、建立健全数据建设制度与标准、突破海量数据开发利用关键技术群、配套完善信息安全体系建设等方面着手，结合高等院校教育应用的现实需求，分步骤、有选择的开展应用研究与实践，合理利用大数据带来的优势，促进自身教育数据建设水平的进步，从而完善自身的教育服务，最终提升高等院校自身的教育水平。

参考文献：

[1] 孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，50（01）：146-169.

[2] 梁光华.大数据时代对高校的影响[J].科技文献信息管理，2016，24（03）：60-62.

[3] 冯有辉.大数据时代高校学籍档案信息安全管理[J].兰台世界，2016，36（11）：58-60.

[4] 李铮铮，庄孝彰，贾金娜，等.大数据时代高等院校教育数据建设研究[J].中国科技信息，2016，30（13）：124-126.

[5] 王海艳，曹丽英，邵喜武.大数据时代下的地方高校教育智库建设研究[J].情报科学，2015，120（06）：76-80.

[6] 袁帅.基于大数据时代下的高校信息管理研究[J].金田，2015，12（08）：125-126.

[7] 王法玉，闫小芹，王劲松.大数据时代下的教育管理信息化建设实践与探索[J].中国教育信息化，2016，24（01）：46-48.

[8] 向宁.大数据时代的移动校园建设研究[J].亚太教育，2015，31（21）：219.

[9] 张鹏高，乔燕峰.大数据时代教育数据仓库与数据服务平台建设思路[J].中国教育信息化，2015，12（01）：14-15.

[10] 任韬.大数据时代背景下对数据分析教育的思考——以财经类高校为例[J].学周刊，2016，34（34）：236-237.

基金项目：

2016年江西省高等学校教学改革研究省级课题“大数据时代高职院校数据存储与应用的建设研究”（课题编号：JXJG-16-28-3）

作者简介：

黄艳梅（1979-），女，江西新余人，讲师，硕士，主要研究方向：计算机网络技术；

廖银花（1969-），女，江西樟树人，副教授，硕士，主要研究方向：会计电算化。