大数据在高校教育信息化中的应用探究

邓登明

摘要：伴随科技的发展，信息技术也对各行各业的人产生深刻影响，其在大学等高等教育机构的影响更为重要。对于大数据的应用以及检索，信息的收集以及应用伴随着社会的发展成为相关领域的核心内容，同时，对于信息检索等大数据内容的运用成为了高校进行教育建设的新着力点，促进高校建设的进一步发展。在这篇文章中，通过分析及解读大数据形成发展，通过高校对大数据的实践应用为例，研究它所产生的系列问题并采取有效的解决措施。

關键词：大数据;高校教育信息化;实践应用

一、大数据理论

（一）对于大数据特征描述

大数据作为人类生产生活中重要的数据筛选以及信息收集工具包含着五大特征：规模性、高速性、多样性、有价值性以及准确性。这些特征我们也通常将它们称为 5V 特征，数据的有价值性体现在大量繁杂的数据之中，大数据可以对于数据进行筛选，归纳出其中有价值的数据，从而达到满足信息摄入的要求。

（二）高校运行中大数据应用的意义

作为一种生产要素的大量数据可以在世界的每一个角落收集到，这些数据的集合往往是一种生产力的标志。因此，在一定程度上，我们可以说大数据是生产力发展进步以及生产方式创新的开端，在大多数行业都有着广泛的发展空间会发挥着及其重要的作用。同时，大数据对于高校内的信息分析工作会带来助力，以对于城市和农村学生数目对比为例，得到的数据对比结果很大程度上会反映出当前的社会现状以及现存问题。

二、大数据与传统数据比较

（一）高校数据对比

随着教育深化改革的进行，高校对于大数据技术进行掌握的要求也愈发迫切，在学生信息录入、人事存档、教学效果等方面通过对于资源获取方式上更加多元化。同时在师生交流方面，教师与学生可以通过相关软件进行沟通交流，这一过程的运行同样会产生大量有关数据，可以为教学水平的提高提供相应的保障。高校通过对于教学成果，学生就业情况等进行数据收集对比，对于教学模式进行改进;同时学校藏书室可以通过对学生借书的记录对于学生对于书籍兴趣进行分类，为培养学生阅读提供参考;认真通过对于学校各项数据的分析进行校园管理工作。

（二）高校大数据特征

现代信息技术繁杂，大量数据难以进行判断，对于教育分析产生大量阻碍。大数据在高校教学中的应用具有“碎片化”特征。碎片化数据是信息化管理与服务过程中必然产生，而持续性特征体现在校园科研、教学与管理方方面面，因此坚持长期、持续的数据统计分析非常必要。高校数据还具备多维度特征，反映个体在校园活动中的完整状态。比如读书历史反映兴趣爱好、成绩反映学习效果、消情况反映家庭状况等，将这些多维信息进行有效整合，建立分析模型，对于更加清晰对于学生进行认识，有效进行学生教育有重要帮助。

（三）大数据教育与传统教育区别

进入信息化时代现对于传统教育大数据教育有无法比拟的优势。①大数据来源广泛，往往能够对于数据关联关系进行分析。②数大数据教育除了有传统教育中对于数据的查询存储，增加对于趋势的判断，可以为决策提供参考。传统教育的数据收集方式往往集中于问卷调查，数据不准确，缺乏有效管理分析，而大数据教育下可以对于数据持续观察收集，并根据数据变化及时调整教学行为，达到个性化教育的目的，可以使数据更完善并提高数据的应用价值。

三、大数据在高校教育信息化中的应用

（一）对教师进行评价

在每一学期末，针对教师的教学质量往往会对教师进行评价，其根本目的是对教学中存在的问题进行发现及解决，提高教学质量。这一措施的产生有利于提高教学质量，进行合理有效的教学规划，做出正确的教学决策并达到教学工作中高效的目的。

（二）对于教师技能进行分析

教师的职业素养往往对于教学质量好坏起着重要作用。通过大数据的应用可以对于教师的专业能力进行衡量，同时通过大数据的应用可以搜寻到教师进行教学过程中的优缺点，从而进行扬长避短。同时通过大数据对于教师进行评估往往对于教学质量有正面作用，也更利于指定清晰有效的下一步发展规划。

（三）助力学生个性化发展

教育中一直强调个性化教育的发展通过大数据的应用，可以对于学生个体情况进行分析，同时网上选课模式的开设可以为学生量身打造适合自身发展的学习课程以及计划。

（四）帮助学生时间管理

对于时间进行有效规划有利于提高学生学习效率。高校学生往往存在时间规划不合理的情况，通过大数据进行分析能够对于学生的学习情况进行安排，并进行实时提醒。对于学习内容间的内在联系，对于学习内容及时间进行安排，增强学生知识掌握情况。

四、高校信息化过程中大数据面临挑战

（一）关于大数据实用性及可行性探究

很多情况下，数据往往使人产生错误判断。然而在传统认知当中，人们认为数据是判断事实最为准确标准，是高等教育的发展指引。唯有可靠准确的数据能够成为高校发展的助力，现存高校应用数据存在重复化、不准确、无明确来源等问题，对于这些数据的分析整合造成困难，也使人们对于数据的实用性产生怀疑。因此，唯有对于高校数据库进行整合，才能够提高数据可行性并从中筛选出可用度高的高质量数据。

（二）数据繁杂且整合时长过长

对于大数据的整合往往是实现数据高质量化的关键步骤。对于数据的集中整合是挖掘数据潜在价值以及规律的必要步对于高校中数据的分析往往需要对于数据分析模型进行一系列修改及调整，这能使分析得到的数据信息更加准确。在进行数据整合的过程中，根据高等教育发展的规律更为复杂，往往对于数据分析周期的要求更长，同时在此过程中，需要对于数据的规律进行不断调整改动，这往往也提高了工作的复杂性。

（三）关于信息泄露以及人员安排不合理

高校由于人员安排配置的不合理，缺少相关信息技术学习人员，在信息整合等方面处于劣势地位。高校缺少独立的信息技术相关部门，这不利于信息进行整合。同时由于操作的封闭性不完善，对于学生个人信息泄露的问题格外明显，这对于高校工作人员以及学生的生活都会带来不便。因此，在保护学生信息安全以及大数据应用之间找到平衡点是各大高校大数据建设的重点。

五、高校教育信息化过程大数据管理措施

（一）数据合理规划

大量数据的累积往往造成数据繁杂现象的产生，对于教育发展产生不良影响。但由于信息收集者的专业素养不高，对于有效数据以及无用数据往往不能进行有效筛选，在此基础下，高校应当提高信息收集者素质，对于信息进行合理筛选，并不断调整完善数据排列。

（二）提高数据管控

对于高质量数据的分析整合是教育不断发展的一项重要保证。高等教育中在对于大数据的使用过程中应当提高对于数据的管控，并在信息收集过程中对质量和速度的要求达到标准。专业信息技术人员的聘请往往是建立高等数据库以及数据整合的重要保障。

（三）对于大数据监管体系的建立

对于大数据运用的监管与大数据技术发展密不可分，往往在各大高校部门间需要建立信息数据共享体制。因此，高校应当专门建立有关部门以及监管体系高等院校的管理体制，通过部门之间相互联系、相互作用。相互配合共享信息。在高等教育信息化的过程中应当建立相应的信息部门并通过各方面的不断努力形成高质量监管体系，为高校未来发展助力。

六、结语

培育高素质人才是高等教育发展的重中之重，也是高等教育的归宿所在。在这个科学技术与信息技术不断发展的时代，积极对于大数据概念的开发运用是适应时代发展的重要体现。在对于教育观念进行创新，教育文化进行改造的过程中，大数据的应用一直占据着极为重要的地位。机遇与挑战并存的大数据发展为我国教育行业提供了新的提升点，高校工作者应当把握机遇，积极学习，为我国教育发展助力。

参考文献

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