基于大数据的高职院校体育管理研究

2021-12-28 12:04
关键词:课外活动院校高职

白 亮

(闽江师范高等专科学校 公共基础部,福建 福州 350108)

为了顺应大数据应用与发展趋势,2015年8月,国务院出台了《促进大数据发展行动纲要》,并将大数据战略纳入国家“十三五”规划中,从国家层面确立了大数据的应用趋向。虽然,近年来关于大数据的应用研究层出不穷,但关于大数据在教育领域,特别是体育教育领域的研究仍不甚深入,缺乏详尽、系统的体育管理研究。随着高职体育教育改革的逐步深入,纷繁复杂的体育管理数据大量生成,这无疑对高职院校体育综合管理工作提出了更高的要求,传统人工管理处理繁冗的数据不仅工作量巨大,而且极易出错,因此通过大数据等科学技术手段的引入,精准把控大学生体育教学、体育课外活动情况等,是实现高职院校体育管理智能化、自动化、高效化的必然要求。

一、大数据时代高职院校体育管理思维的变革趋向

“大数据”(Big Data)一词最早是由美国公司麦肯锡提出的,自此,大数据逐渐被概括为借助先进技术手段从海量数据中挖掘有效信息的前沿技术。大数据的海量性、可预测性、信息传达的实效性等特征极大地推动了高职院校体育管理思维的变革,使之逐步由政策驱动转向数据驱动、由经验导向转向预测导向、由随机抽样转向全数据样本。

(一)由政策驱动转向数据驱动

从顶层设计视角来看,以往高职院校体育管理政策制定多为自上而下式的逐级推动。在大数据应用前,由于信息量少、数据采集渠道不畅,统筹需要基于一定的理论假想指导研究者选择最适宜的关联物,继而依循所收集信息对假设进行验证。随着大数据时代的到来,高职院校体育工作的全过程、各环节均成为高职院校体育管理大数据的基本要素,全面覆盖体育教育教学、学生体质健康监测、课外体育活动、学校运动队等方面。大数据为大学生体育课、课外活动、体质健康测试及其学业成绩、心理健康等情况提供了分析方法,也为高职体育综合管理与服务规律的发展与变化提供了预测指向,管理者可结合大学生体育教学、体育活动参与情况等影响因素制定更具针对性、操作性的策略,这使得高职体育管理逐步由传统的政策驱动朝着数据驱动转变、由片面主观臆测问题朝着基于大数据的科学分析转变。

(二)由经验导向转向预测导向

以往高职院校体育管理多基于经验导向,这要求相关人员具有丰富的管理知识及经验支持,否则,基于经验导向的管理模式就无法保证体育管理质量的稳定性,极易引发管理效率低下等问题。而大数据技术的支持革除了传统经验导向型管理模式的弊端,其以高职体育管理大数据为核心,通过数据关联分析、数据挖掘等对体育管理需求及态势进行预测,这种基于预测导向的管理模式无疑更具科学性、精确性与稳定性。新型大数据分析工具的发展与应用为高职体育综合管理提供了全新的视角与更精准的预测,使管理者逐步洞悉了经验导向管理模式下不曾注意到的规律与联系。如,可利用学生长跑次数、速度、距离等大数据预测学生耐力素质,构建起学生长跑次数、速度、距离与体质健康测试耐力素质的关联性。

(三)由随机抽样转向全数据样本

以往高职体育管理极易受到有限数据搜集能力、信息处理能力等因素的制约,加上数据收集及分析工具少之又少,因而无法收集、分析所有样本,只能通过随机抽样方式进行样本采集。而大数据时代的到来极大地提升了数据采集及储存能力,调研对象覆盖了全体成员与所有数据,数据类型日趋复杂化,数据处理也日趋快捷高效,可瞬时处理千万数据。样本的全数据化极大地提升了数据分析与预测的精准性,这是传统随机抽样方式所无法达到的效果,数据越是完整,预测则越准确,甚至可通过全数据样本挖掘出潜藏的价值,获得高职院校全体学生较为全面的体质健康信息与体育锻炼需求。

二、基于大数据的高职体育管理策略

一般而言,高职院校体育管理包括三个主要模块,分别是高职体育教学管理、高职体育课外活动管理以及高职体育教师业务管理。在大数据视域下,高职体育管理的每个环节均可应用大数据技术,以提高体育管理的科学性和高效性,继而推动高职院校体育管理与服务工作的转型升级。现从三个方面分别阐述。

(一)基于大数据的高职院校体育教学管理策略

高职院校体育教学管理又可进一步细化为教学常规管理、教学计划管理、教学过程管理,教学质量管理和体育科研管理等。大数据视域下的高职体育教学管理,为提高体育教学质量提供了有力保障。一是教学常规管理。高职院校应在新媒体、互联网、App应用等平台的支持下广泛搜集异构数据并予以标准化存储,建立开发学生个人信息数据库和在线体育教学管理平台,实现体育教学课程科学设置、教师优化配置以及教学全过程中各环节、各部门之间的系统协同合作。二是教学计划管理。通过大数据技术全面收集、整合、深入挖掘全校大学生的身份信息、体育锻炼内容、上课学习情况等,提取与高职体育教育相关联的有价值信息并将其按照不同主题分门别类,最后借助移动终端等呈现给教师和学校等,作为高职院校体育教学计划制定的依据。三是教学过程管理。通过慕课、微课、翻转课堂等形式,大数据为师生体育“教”“学”过程提供了实时化、智能化、移动化的管理。在体育教学课堂上,可以通过大数据技术实时分析,继而不断动态调整课堂教学内容、教学方法以适应学生并强化师生互动。四是教学质量管理。相比传统体育教学评价单一性、终结性的评价方式,基于大数据的评估方式能取代教师主观经验式评价,整合学生平日表现、运动成绩以及学习态度、动机、行为等,继而提升体育教育评价的客观性、高效性及反馈价值的有效性。高职院校体育管理利用大数据通过对学生体育学习成绩的统计、分析和挖掘,建立班级,甚至每个学生的体育学习模型,继而为研究学生学习特点、习惯并为后续的体育教学调整提供依据和支持。五是体育科研管理。相比传统的小样本定量研究(如问卷调查、专家访谈等),大数据应用于体育科研,弥补了题项设置不合理、答者主观局限等问题,可以更精准、更及时地获取高质量数据,继而保障体育科研的客观和真实。此外,大数据应用也有助于及时了解和掌握学生和教师的科研情况,对于院校管理层安排科研工作量和科研经费的分配具有重要指导意义。

(二)基于大数据的高职院校体育课外活动管理策略

高职院校体育课外活动管理包括学生的早操、日常体育锻炼、体育训练以及体育竞赛等方面的管理。相比于传统高职体育课外活动管理中人工手动管理,如体育设备、场馆种类、数量、使用时间、使用频率和资金投入等信息的汇总,大数据赋予了高职体育课外活动管理新的发展方向。首先,高职院校应遵循“阳光体育”“终身体育”等现代化教学理念,在大数据指引下明确学生体质健康、生活环境等条件标准,即在大数据技术的支持下,加强对院校操场、体育场馆、运动器材的智慧化管理以及精准的资金投入偏向,通过统筹调配、智能化预约、自动化管理等全面提升体育教育管理效率,为大学生早操、日常锻炼、体育训练和竞赛等课内外体育活动的开展提供硬件支持。其次,充分利用大数据技术,通过监测等方式收集学生体育课外锻炼相关数据,为学生的课外体育活动和锻炼提供与其身体状况、生理和心理特点相符合的体育建议和指导的软件支持,帮助大学生获得体育运动的自信心与成就感,培养其个性化审美观,并养成终身体育锻炼的习惯。一方面,高职院校可顺应智能穿戴设备的发展趋势,通过可穿戴设备收集大学生代表样本的运动轨迹、心跳、速度、能量消耗等体质健康情况数据,依循一定的推理规则完成数据的转换、存储及建库,帮助大学生了解自身健康以及锻炼情况,为大学生实现自我体质健康监控、预测锻炼结果、修正技能薄弱环节等提供依据和指导。另一方面,教师应以大学生兴趣为导向,通过大数据监测学生活动情况以及身体情况,不仅能即时纠正学生错误的锻炼行为和习惯,为其提供差异化运动处方,安排相应的训练内容,针对性开展表演、竞赛等活动,还能对课程设计做出相应调整,使其更富有预见性和科学性。此外,大数据在学生体育训练和竞技体育中也有广泛而深刻的应用,如高职院校可借助校园App跑步、微信运动、Keep等多元运动软件中自带的大数据系统帮助学生开展运动实践训练,或是结合积累的训练数据进行相关预测,预判学生身体、损伤和技术发展趋势,继而选拔优秀校级甚至更高级别的运动员,即根据某项或某几项体育素质成绩指标,为运动队筛选优秀的后备人才,为运动队竞技体育提供选材、锻炼内容、技术分析、运动轨迹、运动员状态诊断、赛前情报收集等指导,为教练员的技术、技能指导提供依据,为运动员个体竞技状态的发展、变化规律进行分析和预测,使之更高效、更科学、更有针对性地开展赛前训练。

(三)基于大数据的高职院校体育教师业务管理策略

高职院校体育教师业务管理主要包括体育教师综合素质培养,素质水平考核评价管理等内容。基于大数据的高职院校体育管理离不开高职院校各相关部门的协同配合以及体育教师的业务管理能力和工作积极性。然而很多体育教师拒绝改变,缺乏数据素养,有些甚至连基本的Excel表也不会使用,无法应用数据来改善教学和管理。因此,为了加强大数据视域下的体育管理服务水平,高职院校应在协调发展体育教学管理与课外活动管理的同时,通过定期培训、讲座等方式转变教师对体育教学的管理理念,加强教师对大数据及体育教育工作信息化的认知以及能够利用大数据进行教学内容、教学方法的调整。同时培训应充分运用大数据技术,对教师现有认知、技能、职业素养有了准确定位后针对性地开展,避免重复低质量培训,以推动体育教育管理职能逐步由引导向协助、服务方向演化。

三、结语

随着大数据时代的悄然来临,各行各业、各领域对大数据均有了全新的认识,在大数据应用方面也提高了重视。在高职院校体育管理工作中,大数据的应用具有深刻的价值取向,其使高职院校体育管理思维逐步由政策驱动转向数据驱动、由经验管理转向预测管理、由样本采集转向全体数据,极大地推动了高职学生体质健康水平的提升。值得注意的是,现阶段大数据与高职院校体育综合管理的融通性仍不足。因此,必须从体育教学管理、体育课外活动管理、体育教师业务管理等方面出发,进一步探索基于大数据的高职院校体育管理研究,通过对高职院校体育管理各职能环节数据的提取、转换与加载,将大数据精准分析与预测作为高职院校体育管理的决策依据。

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