大数据在高校教育信息化中的作用

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摘要：社会的进步和发展带动了科学技术的飞速提高，互联网、云计算等科学技术的理论和相关体系的飞快发展带动了人、机、物三元世界的融合和引用，由此产生了数据规模的复杂化，世界开始进入大数据时代，大数据时代的到来和发展不仅改变着高校师生的生活和学习，也给高校学生的日常管理工作造成了非常巨大的影响。如何在大数据时代把握好高校学生的日常活动和管理工作的内容，是一个必须要重视的问题。

关键词：大数据时代；高校教育；信息化；学习分析

一、大数据理论

1.大数据的含义

虽然大数据已多次被提及，但是对于其含义还没有明确的表述。大数据可以被认为是所涉及的数据量已无法通过人工的方式来整合成可以理解的信息，也可以解释成无法在一定时间内通过传统数据库来进行内容截取的信息。综上所述，我们可以将大数据看作是一个具有巨大信息量的非结构化数据体系。[1]

2.大数据的特点

大数据在现代社会的发展和应用中具有高容量、多样化、速度快、价值高以及真实性五个主要特征，也就是我们所称的5V特征，价值是大数据可以通过自身所包含的海量数据进行分析和研究从而筛选出有用的数据，最后得出大数据真正的价值。

3.大数据在高校中的价值

海量数据正在成为一种资源和生产要素，甚至会渗透到每个角落，大数据从某种意义上来说代表着一种生产力。在未来，大数据是创新和生产力等领域的一个前沿领域，会在制造业以及服务业等方面得到广泛的应用，会产生巨大的社会价值，大数据在高校信息分析方面具有巨大的影响。例如，通过对几个学校本科生的生源量分析来自农村和城市学生的比例，从而在某种程度上通过这些数据来说明和反应一些非常深刻的社会问题。[2]

二、高校教育信息化中大数据的运作

1.高校信息化教育中的数据源

高校校园网络和信息化校园以及远程教学和图书馆信息管理等都会产生大量的数据和信息，教师在网络教学过程中和教学档案以及教务管理中也会产生大量的数据，学生的学籍、选课以及学分管理通过数据来记录的，所以高校教育管理中包含的数据信息是巨大的，这些既是高校数据系统中的大数据，也是在某种程度上帮助学校创新高校教学模式和教学方法的依据之一。在这个信息化网络时代中，大数据技术的应用在高校教育信息化的过程中具有非常重要的作用。[3]

2.高校教育数据信息挖掘

高校教育数据信息的挖掘就是指从海量的数据内容中找出需要的相关数据和内容。教育领域的数据挖掘的重点在于新的教学软件和数据结构，通过高效合理的方式从教育资源数据库中挖掘相关的信息和内容，并通过数据分析的方式最大化的开展数据资源的相关功能，搜寻有价值的信息。信息网络化技术的支持和交互式学习的应用为以后收集学生的学习行为带来了新的尝试，尤其是模块化的网络学习系统，能够为高校教育的开展提供更多类型的数据和信息，使用教育数据挖掘可以非常简单的从这些数据中搜索到其关联性，为后续教学工作的展开以及学生个性化学习的关联性等内容开启全面的预测模型，为以后教学方式的改革和发展提供依据。教育数据前期挖掘的应用主要体现在四个方面。第一，创建一个预测模型用来评估和分析学生对知识和学习态度的数据；第二，要对学科内容的模型进行完善和改进，保障学科模型能够对教学特点进行改进和完善；第三，通过对学习软件的应用来获取相应教学的职员；第四，建立一个整体的计算结构，该结构包含学生模型和教学软件模型等。[4]

3.学习分析

学习分析就是通过对教学成果的分析和理解以及学生的生活习惯和学习行为等针对性的开展数据的分析和研究，对学生在未来可能发生的问题和学习内容进行评估和预测。学习分析的数据主要是对学生外在的表现能力进行评估和分析，评估和分析的主要内容是针对学生外在表现的显性行为进行分析。比如参加课外活动或互联网社交平台的分析，评估和分析的主要目的是帮助学校教师能更加全面的了解学生，为学生营造一个全面发展的教育环境。对于学生来说，学习分析能够让他们更好的了解和认知自己在日常学习生活中存在的问题，并对自己的学习行为进行优化和处理，开展相对应的个性化优化学习内容，对于高校教师和管理人员来说，利用大数据对学生和课程的内容进行分析和研究可以有效增强教学质量和教学水平。

三、大数据在高校教育信息化中的具体应用

1.教学质量的评估

教学评估是个高校必须要完成的一个任务和内容，教学评估的主要目的是能够更好的挖掘出教学过程中存在的问题并及时进行修改和调整，最终提高教学水平，将大数据应用到高校教学评估体系之中，既提高了高校日常教学管理水平的合理性和科学性，又增强了信息化教学内容的实用性。将基于大数据基础的挖掘算法应用在教学质量评估工作中对教学成果和信息技术的应用有着非常显著的效果，还能拉近学生和教师之间沟通和交流的距离，给各高校对于教学目标的开展和落实带来科学的决策信息，同时可以方便教师开展各类教学工作，提高课堂教学的水平和质量。例如，学生可以通过成像系统来了解出勤率和师生互动的内容，通过学生作业系统可以快速的帮助学生掌握学习内容，从而为教学质量的提高做出科学的决策依据。

2.教师教学能力的培养

以往各高校的课堂教学没有海量数据的支撑，教师教学质量的好坏全靠教师的控制和掌握，但是现在可以通过互联网技术来搜集大量的课堂情况的资源和数据，例如教师在教学过程中照本宣科的时间和停顿的次数以及学生日常课堂上课堂纪律的好坏，通过对这些数据的分析和理解，可以帮助教师熟悉其他课堂教学活动的程度和教学情况等内容，帮助教师改善教学水平，通过深度分析来观察学生在观看教学视频中教师的课堂表现，从而发现教师在课堂教学中的优点和缺点，帮助教师进一步提高对教学内容的理解和完善，从而达到提高教学水平的目的。

3.个性化课程的开展

个性化的学习是高校教学改革过程中首先要实现的目标，传统的班级制下的教学活动无法全面的表现出来，但是通过大数据可以完整的将海量的数据资源和学习内容结合起来，通过在线学习系统帮助和指导学生规划未来学习发展的方向和目标，实现个性化学习的目标。通过个性化课程系统来评估每个学生的个人情况，系统会首先根据学生的学习成绩从已毕业的学生中调取成绩相似的学生信息，分析前期成绩和待选课程之间的相关性，结合本专业的要求来对学生的能力进行解读，预测该学生在选择这门课程时会取得怎样的成绩，最终综合分析学生对各门学科重要性的认知程度，为学生提供一份专业性极强的课程推荐。[5]

4.学习行为的定位

通过新型的成像技术和物联网技术，将学生在课堂中的表现和作业完成度等信息进行综合分析，当出现旷课、课堂表现不佳等问题时，系统会自动进行分析和评估，通过对这些数据的分析和解读可以更加全面的帮助学生规划自己的学习时间和课余活动，提高学生在课堂中的学习效率[6]。

5.学生舆论的分析

学生舆论是指根据某个问题或者话题进行评论的相关信息，通过对这些信息的解读和理解，得出相关结论的具体过程，互联网信息时代的舆论平台存在着各种诸如新浪微博、论坛之类的交流平台，所有的交流都属于大数据时代的数据类型，当某个事情发生之后，学生在最短时间内就可以通过网络来获取相关事件的始末，并进行评论和转发[7]。或是理性的支持或者感性的反对，当这些观点在网络环境中能够得到大多数人的共鸣之后，网络舆论就很可能影响到这事件的发展，通过学生对舆论的分析以及在网络中的评论，可以帮助学校制定良好的计划和规定，这对高校政治思想工作的开展和落实起到良好的作用。随着我国教育信息化的建设脚步的加快，大数据为高校教育信息化的发展和进步提供了一种全新的机遇和挑战，这样有助与提高我国高校教育的发展和进步。大数据为高校信息化建设和发展做出了非常重要的贡献，随着对大数据应用和理解的加深，在未来，大数据必然能为高校教育信息化的开展带来更加丰富的体验。

作者:张臣文 单位:湖北文理学院

参考文献：

[1]张敏，周金辉.云计算在高校教育信息化建设中的应用探究[J].中国教育技术装备，2013－02－13．

[2]周平红.我国高等教育信息化水平测评与发展预测研究[D].华中师范大学，2012－05－12．

[3]陈婷.基于数据仓库的智能教学分析系统在高校教育信息化中的应用[J].信息与电脑（理论版），2011－09－26．

[4]尤慧，徐卿．大数据理论在高校学生工作管理创新中的应用[A].中国武汉决策信息研究开发中心、决策与信息杂志社、北京大学经济管理学院.决策论坛

[5]王雪，王志军．云计算在高校教育信息化中的应用研究[J].中国教育技术装备，2014－02－30．

[6]商存慧，聂艳明．云计算在高校教育信息化中的应用研究[J].中国教育信息化，2011，07：4－7．