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摘要：隨著信息技術革命不斷發展，云計算、物聯網、互聯網等多項信息技術的出現，已經滲透到社會各個角落，因此各項數據呈現爆炸式增長狀態，這些數據的價值和所承載的信息量是難以估計的，在大數據時代下，教育成為社會生活一個重要陣地。文章主要簡單分析數據特點和數據源，探討在大數據時代下大數據在高校教育信息化中的相關應用。

關鍵詞：大數據；高校教育；得天獨厚；數據時代

自從人類進入到信息時代以后，數據成為信息時代重要傳遞媒介，且滲透到我們生活的方方面面。無論是物聯網還是互聯網，似乎人們一切行為都被數據所記錄。人類已經逐漸邁入一個挖掘數據內在價值的時代，在這場數據浪潮中，高校扮演著不可替代的角色，同時也是大數據時展重要的推動者和參與者。高校需要利用自身掌握的信息資源和數據，發揮自身在教育和與研究當中所具備的作用，同時也能適應大數據時展趨勢。

1高校中的大數據

1.1大數據概念及相關目標。全球知名的網絡巨頭公司麥肯錫最早提出了大數據這個概念。麥肯錫公司表示“數據已經滲透到我們的生活或者工作各個領域，成為拉動生產的必要因素”。人們需要對大數據進行運用和挖掘，這也預示著新一波消費者和生產量增長的到來。大數據通過多變、高速、大量的信息資產，成為處理信息最有效的方案。維基百科也對大數據進行簡單明了的定義，稱大數據就是利用常用的軟件管理處理數據，并且縮短處理數據所需要的時間，無論是采用哪種定義，都能夠強調大數據所包含的目標。首先是獲取知識與推測未來發展趨勢；其次基于其個性化的特征，通過分析、辨別等多種方式尋找真相，所以我們可以理解大數據技術所體現出真正意義并不是其能夠處理龐大信息數據，而是大數據可以實現數據的集合，從而在集合中分析出這些數據包含的關系和內在價值，成為人們優化自身行為和決策的有效途徑。1.2在高校中的大數據。1.2.1高校數據源。高校通常會即時性的產生數據，但我國信息技術發展過程中，信息數據的價值越來越受到重視，所以重要信息數據都會被完整保存。其中包括財務、教學、人事等基本業務數據，同時也包括網絡、課件、網視頻、遠程教育資源等，教師與學生通過微信、微博、論壇等多種社交軟件產生行為數據。隨著我國各高校信息化發展的不斷深入，大量的資源被更好的保存與積累，這對于各高校來說是一筆不可多得的財富。這些被保存且積累下的數據，并不是數據的簡單保存和記錄，而是要有效利用其潛在價值，從而幫助高校自身進行建設產生。比如，對就業、成績、課堂等數據進行分析。分析與統籌能夠在一定程度上加快傳統教學模式的改革，并且通過學生選課信息、圖書借閱歷史等判斷學生在學習中的興趣愛好，在這個信息時代下，時間就是金錢，大數據應用會提高處理信息的速度。1.2.2高校大數據特點。在高校教學過程中，主要是圍繞學生或者教師管理服務所產生的數據，而這些數據也存在碎片化特點。王左立曾在他的論文中提到大數據一個特點就是持續性，持續性主要體現在管理業務、教學、校園科研等所存在的內在規律，所以對數據的持續有效分析是非常重要的。短期數據分析雖然能夠獲得一定結果，但是難以對日常的教學起到指導作用。因此筆者認為，高校數據體現另一個特點就是多維性，多維性主要是表現在學校活動參與、個體具備狀態等。比如對于某位同學來說反映其學習成果，通過學生借閱讀書的情況反映學生學習愛好，通過一卡通消費情況反映學生家庭經濟狀況等。多維度數據的分析與整合，可以為學生構建一個利益量化分析模型，充分反映出學生學習成績提高與良好生活習慣之間內在聯系，才能更加清晰認識學生個體。

2在大數據時代下高校信息應用所面臨的挑戰

2.1技術層面。2.1.1數據源可用性。很多人存在一個普遍觀點就是數據可以說明一切，片面的認為數據就是事實。但是從實際狀況來看，如果不對數據進行甄別，那么也會導致數據欺騙人們的雙眼。高質量數據在獲取過程中，必須保證信息的可用性，因為高效獲取信息具有多樣化來源，其中包括教學資源、多媒體數據、行政部門業務數據、網絡資源行為數據等，因此數據呈現出多樣化形態。這些數據具有不同層次質量，存在參差不齊的情況，在加工過程中十分困難。2.1.2數據融合可行性。通過調查研究可知，數據如果呈現出普遍的互不融合的情況，那么也就發揮不出數據自身的潛在價值。高校對于大數據的使用過程中通常面臨一個重要的問題，就是如何實現數據有效融合。尤其高等院校所具備的重要教育作用，所以必須有效進行大數據的融合，同時要走在社會數據融合發展的前列，才能避免切實避免數據孤島情況的出現，從而強化各業務之間整體性。但是因為傳統業務系統缺乏長期的計劃，其所使用的技術通常包含多個方面。根據調查研究可知，目前來看高校所使用的數據庫，包括VisualFoxProd、Musql等，有些學校甚至都沒有建立屬于自己的數據庫，而是利用Excel表統計數據。2.1.3技術分析可持續性。教育所存在的規律其實很難把控，成功個體也并非是簡單復制，教育指標存在一定的缺陷，需要長時間的監測與更正，所以才需要對高校的大數據進行有效分析，能夠發現不僅需要做到橫向對比，比如兄弟院校之間、職能部門之間，同時也需要做好歷史數據對比，無論是數據清洗、數據收集、數據挖掘等，都需要對每天產生的數據進行修正和調整，這也是在高校教學與管理一項挑戰[1]。2.1.4數據挖掘復雜性。如今大數據成為時展核心已是必然趨勢，因此大數據的最重要價值體現就是數據分析的過程。高校在大數據應用中，輿情預計和個體分析過程都需要構建特定挖掘模型。同時面對教育行業所存在的特殊性，所以機器學習、數據挖掘這些傳統的技術分析并不能滿足當前學校對于數據分析的需求，因此需要在數據評價、指標算法、模型等方面進行調整。除此之外，大數據挖掘與使用過程具備一定的復雜性，這是當前高校面臨主要挑戰，同時也是社會整個數據應用領域所面臨的更高挑戰[2]。2.2從實施層面來看。2.2.1大數據共享意識。大數據時代，需要進行海量數據的分析，以此作為大數據的基礎。但高校中的大多數數據都來源于職能部門，所以大量數據的使用現狀就是零散分布在諸多獨立的職能部門中。這就導致這些資源逐漸變成了個職能部門的私有數據資產。造成這種情況主要有兩方面原因：一方面是很多數據積累實踐較為久遠，所以進行數據處理的工作量較大；另一方面，很多業務部門對可分享資源的劃分并不明確，因此就缺乏信息資源分享意識。因為信息資源只有不斷的流通才能形成規模，才能是數據本身的價值最大化，因此需要提高高校數據共享意識[3]。2.2.2組織結構與人員配備。高校內部因為對于信息資源規劃的缺失導致資源投入與理想狀態具有差距，不同部門難以各顯神通。在大力推進信息化之前，許多高校未能建立專門的信息化部門，導致技術人才稀缺，甚至缺乏技術人才。高校數據在推進過程中，需要一批既熟悉業務流程又懂得相關技術的人員。因為人才匱乏問題，就不利于數據整合，導致教育研究出現空洞和緩慢問題。

3大數據在高校教育信息化應用中主要策略

3.1建立科學數據規劃。教育領域的信息化發展進程中，高校普遍表現出信息化意識的缺失，導致數據質量出現參差不齊情況。在大時代大數據時代下，工作人員表現出對于數據規劃的模糊意識，通常只是簡單認為數據都具有價值，但是卻不知道如何進行數據的共享、使用以及規劃。只有制定科學有效的數據規劃，才能使數據模型具有生命力，并且在往后的日子里，他們可以憑借不斷的增加和調整，被應用與多種數據庫和系統中，因此具備長遠規劃是極其重要的[4]。3.2加強數據質量管理。數據質量是保證數據分析準確性與有效性的必備基礎。高校對于大數據的應用，數據質量管理必須要考慮下述的幾個問題：一方面數據收集階段，需要保證高效化、全面化、標準化，既要具備收集速度，同時也要滿足精度要求，同時也能保證從源頭控制數據數量；另一方面在對數據進行清洗過程中，需要采用精準化和合理化的方法，除掉大量不合格數據，從中提取有效數據，可以保證數據具備高質量，并且在這個基礎上也需要建立更加完善的管理機制，提高建設標準，重視藝術數據的積累，加強業務學習，最終提高數據質量。3.3建立由上而下的體制。高校在管理體制建設過程中明確規定權限劃分、職責運行和機構設置，因此高校推行數據共享與應用時，也要適當調整傳統管理模式的利益關系表現形式，這通常需要首先實現體制的改革與優化調整。基層部門細致且全面的推動，才能消除不同部門之間資源共享的難題。信息化部門需要從自身技術優勢出發，對于各業務系統數據進行整合，并且以此搭建數據匯集中心，才能將數據的被動收集現狀，轉化為主動的數據維護過程。與此同時，學校各部門也需要對不同層次用戶所提供的數據進行分析，職能部門要配合與溝通，對于反對情況進行跟進與反饋，只有采用層層推動的形式，才能保證大數據在高校中得到更好的應用。

4結束語

大數據時代的到來對各行各業產生了極大的沖擊，高校的大數據的信息化建設過程中，需要從實施和技術兩個方面進行分析，并且解決其在建設過程中所面臨的問題。隨著大數據深入應用與理解，我們希望看到大數據技術能夠為高校的建設帶來更多活力和其實作用，讓大數據應用真正的融入到高校校園各個角落之中。

參考文獻：

[1]王小妮，高喆，葉頔.大數據在應用技術大學教育信息化中的應用[J].天津中德應用技術大學學報，2019（04）：47-50.

[2]陳璐宇.大數據在高校教育信息化中的應用[J].電子技術與軟件工程，2019（15）：145-146.

[3]劉建濤.大數據思維在高校學生管理信息化中的應用[J].辦公室業務，2019（15）：81-82.

[4]何錫君，何旭東，陳尚燕.大數據在教育信息化過程中應用現狀及問題分析[J].科技創新與應用，2019（17）：32-33.

作者:廖桂芳 劉鵬 單位:廣州南洋理工職業學院