大数据在我国高校的应用研究.docx

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大数据在我国高校的应用研究

大数据在高校中的应用研究

大数据技术在各行各业中的应用越来越广泛与深入，其在高校的发展也是势不可挡，信息化的高校建设更适应现如今的社会。

大数据在我国高校的应用要吸取国外经验、发挥本国优势。

大数据教育和传统教育对比起来有很大的优势，我们应扩大这种优势。

大数据不是无根之木、无源之水,应用大数据技术，应注意到数据从收集到使用的整个过程中的每个细节，可能每个过程都有现阶段的技巧或是问题，我们要努力掌握技巧、解决问题。

国家很看好大数据在高校的发展，社会也是很认同的，事实上高校也是有这类需求的，因此，我们应该积极推动大数据在高校中的应用，但在此之前，我们也应做好大数据在高校中的引用研究。

本文先是对大数据的概念及来源做了一些介绍，然后讲述在高校中大数据技术可以在那些方面发挥巨大作用，接下来举了例子详细说明大数据在高校招生工作中的使用即是在高校招生决策支持系统中大数据技术是如何发挥作用，然后讲述了大数据在高校中应用的难点所在以及使用大数据技术的一些策略，最后则是展望未来大数据在高校的发展。

［关键词］大数据；高校；信息化

大数据在高校中的应用研究

一、引言

这是个数据爆发的时代。

当人类进入信息时代后，数据作为这个时代

独一无二的传媒介质便在我们的生活中无处不在。

尤其是伴随着物联网和

互联网的快速发展，我们的一切都在被记录、被数据化。

一份国际数据资讯公司的报告提到，数据数量一直在快速增长，这个速度不仅是指数据流的增长，还包括许多全新的数据种类的增多。

现今数据容量增长的速度，已经大大超过了硬件技术的发展速度，到2020年产生的数量将增至44ZB

（十万亿亿字节），超出存储空间6ZB（1ZB相当于343.6亿部32GB智能手机的存储容量）。

这些数据正是在告知我们人类已经进入了一个深度研究数据内在信息和核心价值的大数据时代。

“大数据”一词来自于未来学家托夫勒于1980年所著的《第三次浪潮》。

而最早开始对大数据进行应用探索的是2005年雅虎公司的Hadoop项目。

Hadoop其最初知识用来解决网页搜索问题的一个项目，后被Apache

SoftwareFoundation公司引入并成为开源应用。

Hadoop是有多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。

在这个“第三次的浪潮”中，教育行业在其中有着相当重要的的地位，而其中的高校更是如此，它不但是这场浪潮的参与者，更是大数据发展的推动者。

做为教育行业中典型代表的高校理应更好的管理和利用所拥有的大规模的数据和信息资源，而这也是顺应大数据时代发展趋势、推动自身信息化建设和发展的一个绝佳契机，更是为在以后的教育和科研工作中发挥出举足轻重的作用。

作为信息化高度发展的美国，政府为了顺应、推动大数据这一发展趋势，2012年3月美国奥巴马政府宣布投资2亿元用于“大数据的研究和发展计划”，从此大数据从商业行为上升到国家战略层面。

作为世界大国的我国，对于大数据也很早就给予高度的关注，2012年2月中国工信部发布了

《物联网十二五规划》，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这成为支持中国大数据产业发展的重要依据；2015年9月经李克强总理签批，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》；在《十二五规划纲要》、《十三五规划纲要》等国家战略部署中，也曾多次提到对于大数据的发展。

而国家在高校教育中的大数据的发展方面也是十分重视的，《国家中长期教育改革

和发展规划纲要（2010-2020年）》明确提出，在加快教育信息化发展进程中要“加强优质资源教育资源开发与应用……促进优质教育资源普及共享”。

2014-2020年全球大数据应用市场规模

图12012-2020年全球大数据市场规模

我国在高校大数据研究发展方面有着独特的优势。

据国家统计局2014

年的一份报告显示，我国目前在校大学生约2468万人。

《2015年中国大数

据交易白皮书》中提到2013年在线教育用户人数达6720万人，同比增长13.8%,预计到2017年将达到12032.6万人。

大数据在高校中的基础变的越来越牢固，但到底我们应该怎样去合理而高效地运用呢，这就是论文的

主题大数据在高校的应用研究。

二、大数据在高校的发展

（一）大数据

1.大数据的概念及目标

最早提出“大数据”时代到来的是全球最著名管理咨询公司之一的麦肯锡公司。

2011年5月麦肯锡发布《大数据：

下一个竞争、创新和生产力的前沿领域》报告，提到：

“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。

人们对于海量的数据的挖掘和应用，预示着新一波的生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”，提出了大数据时代到来。

全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司，高德纳咨询公司在2012年对大数据解释为：

“大数据是大量、高速以及多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力和优化处理。

”维基百科对于大数据的定义则更为简单：

大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可以容忍时间的数据集。

对于大数据的定义有很多，但无论哪种定义都实际上强调大数据的目标，即获取知识和推测趋势、掌握个性化特征、通过分析辨识真相。

所以，大数据技术的战略层面意义不仅仅是掌握海量的数据信息，而是在于通过将各种数据集合整理后的分析得到大量额外的有价值的信息和数据关系，从而帮助人们优化决策和行为模式。

2.大数据与传统数据的区别

信息大爆炸在提醒着我们，未来将因大数据技术而改变。

与传统的数据相比，大数据如此受欢迎，是因为大数据本身的特点。

与传统数据最关键的区别是：

其一，数据收集的来源不同。

传统的数据库只是收集基础数据，仅仅使用的是数据本身的含义，而没有深入的挖掘数据的价值。

不同的是大数据从传统的数据中整理和分析，对数据之间的关联更加的重视，也就是主要研究数据之间的关系；其二，数据的应用方向不同。

传统的数据库主要功能是存储和查询，以对过去产生的数据保存为核心。

不同的是大数据是以预测事物发展为核心，通过对庞大数据的科学分析，从而的到将来发展的趋势和将来事件发生的可能性。

通过对海量数据进行分析，得到的发展趋势在未来或推断未来的可能性。

（二）高校中所需的大数据

1.高校中的数据源

社会每时每刻都会产生大量的数据，高校更是如此。

我国自从教育信息化以来，高校有许多数据被收集并保留下来，从学生来看，有联系方式、宿舍信息、班级信息等基本信息，食堂消费记录、宿舍晚归等生活信息，选课、课后作业完成情况、图书借阅记录、历次学习成绩等学习信息，参加的社团、比赛、讲座等第二课堂信息；从教师来看，有教学任务、课件等教学信息，论文报告、科学研究数据等科研信息；从学校管理者来看，有学校的资产信息、师资信息、社团活动信息、讲座举办信息、招生就业

随着高校教育信息化建设的不断深化和逐渐加强，比以往更庞大的数据在快速的积累保存，这些对于高校来说，是一个珍贵的资产。

这些庞大的数据并不仅是简单的数据的积累、记录和保存，如果能有效利用它们，其隐含的价值会对高校的现代化建设产生相当积极的效果。

举例来说，通过对“课程+成绩+就业”等相关数据的科学深入分析，就能在一定程度上对学生选课、教师授课、学校的排课的相关内容进行有效的指导和建议；还有通过对“学生的图书借阅记录+学生选课信息+学生课程成绩”等相关数据的分析，就可以了对学生的兴趣爱好有一定的掌握，并可以对学生未来就业做出具体符合的建议。

在如今的时代，信息就是金钱，大数据技术应用于高校教育信息化将会有更多更加突出表现，展现出其重要的作用。

2.高校中的大数据的特点

复旦大学信息办主任宓咏认为，高校信息化过程中产生的数据来自于不同的层次和分类，既有人事、财务、资产、科研等常规管理型业务产生的结构化数据，又有多媒体教学资源等非结构化数据；既有用户使用网络产生的行为数据，又有物联网、移动互联网感知到的位置数据等。

这些数据围绕着对教师和学生的服务与管理而产生，存在碎片化、持续性等特点。

“碎片化”是指无论是业务数据、教学资源数据或网络行为数据，在某种方面来说都是反映行为个体的一个属性。

举例来说，从图书馆获得的论文数据和从科研管理部门拿到的项目数据，都直接或间接反映了教师的科研能力的一个方面，只有将许许多多来自不同地方的数据进行有效整合，并进行量化分析建模，如此便可以具体准确地判断教师的个人能力。

“持续性”则体现了校园科研、教学和管理业务等的规律，比如校园一卡通消费、上网时长、每个学期选修课程、专业课成绩、获得学分以及重修重考等数据能够相对的反映一个学生的生活习惯、个人爱好和学习进步的趋势等，但这必须建立在长期和持续的数据手机、分析的基础上，如若仅靠短期的数据分析所获得的结论则对指导教育教学活动并无多大益处。

高校信息化过程中产生的这些数据，在整体上是满足数量大、种类多、产生快、真实可信和具备分析价值等特点，当然也是完全符合大数据特征的。

（三）与传统教育相比的优势

传统教育的课堂教学活动是以教师为中心的。

首先，教师不能完全照顾到课堂中基础和兴趣不尽相同的每个学生，学生只能被动听教师的讲授,因此学生学习的主动性、自主性较低；其次，由于局限于校园和课堂，优秀教师及教育资源的施教面受到限制，不能实现最大化利用和资源共享。

而作为大数据教育，一方面，学生能够做到根据自己的需要自主安排学习计划，自主决定学习时间、地点和选择学习内容。

在网络化的教育模式中,学生学习的自主性、个性化和能动性得到了充分的发挥。

同时，教育资源也得到了充分利用和共享，通过远程传输，同样教育资源的施教能力在空间和时间上被放大了，在不同的时间、有更多的处于不同地域、地点的学生可以学习同一教师所讲授的课程，从而满足了更多求学者的受教育需求。

当然，这也意味着，网络教育对学生的学习主动性和自学能力提出了较高的要求。

大数据教育的网络课程表现形式生动形象、信息容量大、更新快，可综合计算机多媒体信息处理技术的运用，使网络课程表现教学内容的形式更加丰富多彩、生动形象，这些表现形式包括文字、声音、图表、影像、动画等。

网络课程的突出特点是多媒体和交互性。

一方面，教学内容的表现不再只是枯燥的文字和图表，而是配合有精彩动画、影像和声音；另一方面，学生在学习过程中，不再只是被动的看和听，还可以参与实际的模拟操作，与教学内容进行交互。

大数据技术的重大意义不仅在于可以实现教学信息和内容的远程传输和资源共享，更是使得网络可以在任何时间和地点，让教师和学生、学生和学生间进行全方位的双向交互。

这种交互既可以是实时的，也可以是非实时的。

计算机网络使真正的教师与学生、学生与学生之间双向互动、实时全交互的实现成为可能。

大数据教育运用了信息数据库管理技术和双向交互功能，为个性化教学提供了有效的实现途径与条件。

一方面，系统可对学生的个性资料、学习过程和阶段情况实现完整的跟踪记录、储存；另一方面，教学和学习服务系统则可基于系统记录的个人资料，进行针对不同学生的个别或个性化学习建议等。

三、大数据在高校中的运用

高校是数据生产大户，很多高校正在使用大数据技术解决遇到的实际问题，如美国德克萨斯大学利用大数据技术分析学校用户IT使用行为产生

的数据，确定用户行为异常，审计IT基础环境，制定安全防护措施。

还有一些应用场景如分析学生参与网络课堂产生的数据，进而确定如何改进课程讲述方式，达到因材施教的教育目标。

在我国，高校数量众多并且规模较大，许多高校都是万人以上的，在高校里的学生从招生、学籍、选课、成绩、食堂、活动等方面产生大量的数据，更何况还有教师和管理人员。

在大数据时代，只有用好这些数据，才能更好地帮助教学、科研