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摘要：計算機信息技術的迅速發展帶動了“大數據”技術發展，基于“大數據”的變革和創新浪潮勢不可擋，也給人們的生活帶來了翻天覆地的變化。文章簡單介紹了“大數據”的概念，并結合“大數據”在高校教學信息管理中的初步應用，提出了構建高校“大數據”服務共享平臺等的發展方向。

關鍵詞：大數據；高校應用；發展方向

1大數據概要

近年來，當人們還對物聯網、云計算、移動互聯網等熱詞感覺新穎的時候，大數據（BigData）也橫空出世并呈燎原之勢。大數據是一個體量大、數據類別多的數據集，并且這樣的數據集不能用傳統數據庫工具對其進行處理。如果說傳統數據庫時代的數據管理方式是“池塘捕魚”，那么大數據時代的數據管理方式則是“大海捕魚”，大數據管理方式，不僅在數據規模、數據類型、數據模式、數據對象處理工具上和傳統數據模式有著明顯的差異，它還能讓我們以一種從未涉足過的方式，對巨量數據進行分析，從而能幫助我們獲得更有價值的產品和服務，最終形成影響社會發展的變革之力。

2高校管理中的大數據初步應用

據教育部統計截至2013年，全國共有普通本科院校879所、普通高職（專科）院校1266所、國家批準設立的獨立學院287所（不含軍事院校和港澳臺院校），每所高校學生人數都破萬，每名學生都存在學籍、選課、考試、考勤、學費、學分等各種數據；對于教師有教師基本信息、職稱、論文、課件、考題等數據。故高校信息系統是數據生產大戶，長期運營積累下來的數據就是高校中的大數據，合理利用這些數據，不僅可以幫助教學管理，減輕教學工作中的事務性工作，更能提高招生推廣活動，改變教學領域的授課和學習模式，不論高校自身，還是社會各界，都能從高校中的大數據應用受獲益匪淺。

2.1個性化學習

從孔孟時代開始，我們就提出了因材施教，個性化學習也是教育所追求的最高目標。要實現這目標，首先要了解受教育對象的長處、短處，各種特點。但目前高校擴招，一個教師教多個教學班，很難去了解每一個學生的特點實施教學，將大數據挖掘技術與日常教學相結合，通過可視化的在線學習平臺，學生自主選擇自己感興趣的課程學習，就能夠實現滿足個性化學習的功能。學生在自主學習平臺上的學習資料，交流互動信息，每個知識點不同的學習進度等，通過大數據技術對這些個性化信息的分析拓展，不僅能幫助學生完善知識結構，更能加快學生對自身興趣愛好的挖掘和特長的培養，在整個教育信息化的大背景下，只有基于大數據技術才能更好地實現這種學習方式，充分利用大數據技術，可以為各地高校帶來更具有針對性的教育方式，能夠實現盡可能早的將學生的天賦創造力釋放出來。

2.2教學質量評估

教學質量評估是全國每個高校定期要做的事務性工作，其目的是通過不同渠道，包括老師，同學，行政部門等不同角度對教學評估，以期發現教學工作、管理工作中存在的各類問題，并及時地通過調整教學方案等手段來改正完善，達到提高教學質量的目的。在教育評估系統中引入大數據技術，不僅從時間成本上節約，更能加強評估的科學性，增強了教育數字化建設的實效性。在教學質量評估中利用基于大數據挖掘的智能算法，我們就可以根據教師教學互動、多媒體課件的效果、學生積極性等因素中找出其中的內在聯系，就能為教學評估部門提供客觀的、科學的、符合實際的決策支持信息，為教師提供準確的反饋信息，使之更好地開展教學工作，提高教學質量。

2.3專業培養方向拓展

大數據技術是新興的，但它卻又發展迅速，朝夕之間，大數據技術應用到了各行各業，面對大數據帶來的挑戰與機遇，國內各大高校根據各個行業的大數據分析，可準確評估出未來幾年社會需要的專業性人才方向，如數據采樣量大，完整，還能直接分析出各個專業的需求人數，從而更好地開設專業培養方向，適當調整專業招收人數，以免再現前幾年出現的入學時，專業很火爆，到學生畢業時，卻又人才過剩。

2.4分析決策

一切要拿事實說話，在做重大決策時候，我們更需要用事實，用數據來參考。在實際運用中，我們通過高校業務管理方面的專家，在不考慮數據結構化問題的前提下，將理念累積的管理知識整理，并轉化成數據知識，形成數據中心知識庫，再利用大數據技術，對數據進行收集、分類、抽取、清洗、轉換，提取出我們需要的數據，以新的組合形式儲存到數據倉庫中。在數據倉庫的基礎上，建立通用的和面向主題的分析平臺，實現從不同的維度進行統計分析，最終實現為不同層次決策者們提供數據支持。

2.5心理咨詢

互聯網移動應用的普及，學校論壇、微博公共平臺上每天都會產生主題，評論等數據，對這些數據進行科學的存儲分析，可從中分析出師生的思想情況、情感走向和行為動態，再利用這些行為動態，建立師生情感模型，便可以掌握師生的心理健康程度，有針對性地加強對師生的心理輔導。目前高校信息系統數據因早期規劃，數據平臺不一致等問題，普遍存在數據的質和量都不高，許多高校的數據僅停留在記錄保存上面，對數據很難分析和利用而想要充分利用大數據技術，提升高校的信息化水平，就必須要有保質保量的數據來源，這就要求高校業務必須和計算機技術緊密結合，并且需要不斷迭代更新，跟上技術發展的腳步。目前的情況來看，高校大數據應用還存在著一些問題，還需要進一步地修正和探索。

參考文獻：

[1]維克托邁爾舍恩伯格.大數據時代[M].杭州浙江人民出版社,2013

[2]查欣.基于數據挖掘的高效管理信息系統的設計與實現[J].中國現代教育裝備,2008(2)

作者：張耀方1 陳發富2 單位：1重慶交通大學 2重慶大學計算機學院