高校大数据平台的建设意义

李金旭+吕书林

[摘 要]教育部《教育信息化十年发展规划》出台，大力促进了高校信息化的发展，同时也产生了大量的数据。文章阐述了大数据产生的时代背景以及大数据的特征，归纳了高校目前面临的大数据问题，给出了高校建设大数据平台的意义。

[关键词]信息化；大数据；教学改革

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.15.311

1 引 言

随着我国教育部《教育信息化十年发展规划》的出台，信息化在教育行业得以快速发展，大量的信息化软件平台在高校搭建起来，信息化在促进教育改革的同时，信息化的组成要素——“数据”也在快速地积累。智慧校园是校园信息化建设过程中的一个重要方向，在高校信息化建设方面受到广泛关注。智慧校园建设的理念是“以服务为核心，以管理为支撑”[1]，能够实现科学的决策、信息化的管理、无缝的信息交换、合理的资源组织分配等工作。

2 大数据时代

大数据（Big data）[2，3]是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，需要使用新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应这种海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据能帮助我们发现隐藏在巨量、杂乱的大数据背后的知识、真相和行为，通过挖掘数据的潜在价值，透析过去，预测未来。

随着信息化建设日益受到重视，信息社会已经进入大数据时代，数据规模由GB级上升到了ZB级。据资料显示，网上购物淘宝网站的单日信息产生量超过50TB，存储容量达到40TB；京东商城每秒产生2000万元的交易额，各种信息量累计达到2PB；腾讯网站每天一千亿次服务调用，计算量达到55万亿次，存储量达到300TB；百度搜索网站每天处理60亿次的搜索请求，累计数据量达到几十PB；新浪微博高峰期每秒可以产生100万次的回应请求；交通银行每日处理约600GB数据，存储信息量超过70TB。

3 大数据的特征及其应用

3.1 大数据的5“V”特征

大量化（volume），大数据时代背景下，数据存储容量呈几何级数增长，可从数百TB到PB，甚至EB的规模。多样化（variety），数据的来源变得更为广泛、格式更为多样，包括各种格式和形态的数据。时效性（velocity），在一定的时间限度下得到及时的处理，例如，网络视频会议、视频通话、银行业务等，必须在很短的时间内得到反馈、处理等。准确性（veracity），处理的结果要保证准确性，例如，网上购物时，提交订单，返还处理结果，一定要精确，不能出现一丝错误。价值（value），对大数据进行挖掘分析和利用将带来巨大商业价值，例如，网上购物过程中，通过大数据挖掘分析出购买人的购买时间、购买物品的种类等，就可以定向地向购买人推送商品和服务。

3.2 大数据的应用

在现今社会，大数据无处不在，大数据的应用也遍布我们周围，每天都会产生大量数据，进行数据挖掘分析，可以给政府决策提供支持。医疗行业中，病人就诊看病基本上通过一张就诊电子卡来完成，病人的病因、症状、治疗方案等都存储起来，形成庞大的医疗数据，通过对大量的医疗数据分析，可以得出更为完善的疾病治疗方案。

这些大数据的应用还存在于多个行业中，例如电信行业、金融行业、互联网行业、零售业、能源行业等，在教育行业，大数据的应用也必不可少。高校承载着科研攻关和人才培养的双重使命。在新的科技浪潮中，高校应瞄准时代最前沿，将教学科研创新、专业人才培养与大数据紧密融合在一起，在更高起点上推动学校在大数据教学、科研以及创新方面再上新台阶。[4]

4 高校大数据平台建设意义

4.1 高校面临的大数据问题

4.1.1 数据规模日益庞大

数据来源多元化，共享数据库涵盖系统较多。高校生源每年不断增加，学生信息不断地积累，致使数据库中的信息不断增加，进而为数据挖掘、管理和分析带来了困难。

4.1.2 数据利用不充分

校园的信息仍然停留在手机和积累阶段，尽管移动终端系统的不断发展为信息采集带来了极大的便利，但采集后的数据仅仅停留在查询阶段，并没有对数据进行整合、分析和梳理，使得这些信息仍未被管理者采用，作为决策依据的信息则少之又少。

4.1.3 缺乏稳定高效的大数据环境

高校不同学科与专业采用的大数据环境大多依赖现有的IT环境，导致大数据运行的基础软硬件环境比较混乱且较不稳定，缺乏有效的运维管理，严重影响教学和科研工作的正常进行。

4.1.4 数据驱动带来的科研新挑战

数据剧增由量变引起质变，使科研人员的思维和行为模式在传统的学科研究领域发生转变，找到本学科研究成果的新视角，已经成为当前高校研究的重要课题。

4.2 高校大数据平台建设意义

4.2.1 实现个性化学习

通过大数据平台的数据挖掘功能，在海量的数据资源中，进行有目的、有侧重点的分析，可以帮助我们进行学习模式改革的探索。在日常的教学过程中，大数据平台集成教育数据挖掘与学习分析技术，持续采集学习行为数据，智能分析，推送合适的学习资源并进行个性化学习建议。

4.2.2 实现教育评价体系重构

采集教与学的全过程数据，全面客观记录学生成长轨迹，引导高校形成健康科学的学生培养模式和教育质量管理方式。

4.2.3 实现科学的研究模式

解决科研经费等科研管理难题，提供便捷的技术支撑与人性化服务，提高研究的效率和结果的可信度。

4.2.4 开启“大数据+创客”新模式

完成创新应用及发布，完善高校信息化建设，提升高校实力，加速创客成果转化，打造具有影响力的“创客校园”。

4.2.5 实现教学模式改革

教学数据分析与预测，改变教学模式，实现个性化教育，调整教学方案，优化教学方法，提高教学质量。

4.2.6 实现科学化教育管理

注重相关关系识别，强调因果关系的确定，发现隐藏的、有用的信息，做好教育管理和决策工作的数据支持。

5 结 论

本文分析了大数据的特征和应用背景，在信息化进入校园的时代背景下，给出了目前高校在大数据应用方面存在的不足，讨论了高校建设大数据应用平台的意义和重要性。

参考文献：

[1]谢立靖.大数据及其在智慧校园中的价值探究[J].2016（6）：255-256.

[2]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（1）.

[3]赵卫.大数据环境下高校校園网建设探究[J].网络通讯及安全，2016（12）：54-55.

[4]张引，陈敏，廖小飞.大数据应用的现状与展望[J].计算机研究与发展，2013（S2）：216-233.