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    大數(shù)據(jù)思維在高校教學(xué)管理中的應(yīng)用探索

    2016-07-29 06:34:03深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院教務(wù)處廣東深圳518172
    關(guān)鍵詞:高校管理數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘

    余 斌(深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院教務(wù)處,廣東 深圳 518172)

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    大數(shù)據(jù)思維在高校教學(xué)管理中的應(yīng)用探索

    余 斌
    (深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院教務(wù)處,廣東 深圳 518172)

    摘 要:該文以大數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)生活中的應(yīng)用舉例為起點(diǎn),分析了將大數(shù)據(jù)理念應(yīng)用于高校教學(xué)管理的可行性,構(gòu)建了高校應(yīng)用大數(shù)據(jù)管理的工作模型,提出高校管理應(yīng)用大數(shù)據(jù)的四種方式,即通過(guò)“合作篩選”實(shí)現(xiàn)借助大數(shù)據(jù)幫助學(xué)生選課,通過(guò)“數(shù)據(jù)比對(duì)”以實(shí)現(xiàn)借助大數(shù)據(jù)對(duì)學(xué)生的學(xué)業(yè)進(jìn)行預(yù)警,通過(guò)“數(shù)據(jù)挖掘”實(shí)現(xiàn)借助大數(shù)據(jù)提高教學(xué)質(zhì)量,通過(guò)“數(shù)據(jù)分析”以實(shí)現(xiàn)借助大數(shù)據(jù)協(xié)助學(xué)校決策,通過(guò)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用提升高校的管理水平。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù); 高校管理 ; 合作篩選; 數(shù)據(jù)比對(duì) ; 數(shù)據(jù)挖掘; 數(shù)據(jù)分析

    我們處于一個(gè)信息爆炸的社會(huì),互聯(lián)網(wǎng)每天產(chǎn)生的驚人數(shù)據(jù),迅速將我們推向大數(shù)據(jù)時(shí)代。移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用為信息交換提供了極大的便利,可以跨越距離獲取數(shù)據(jù),研究人員在辦公室就能查閱圖書(shū)館的數(shù)據(jù),上班族可以在不同的城市分享銷售報(bào)告,大學(xué)生可以借助網(wǎng)絡(luò)免費(fèi)學(xué)習(xí)美國(guó)哈佛、麻省理工的在線課程[1],網(wǎng)絡(luò)為海量數(shù)據(jù)的獲取提供了便利;另一方面,隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的崛起,手機(jī)已滲透到社會(huì)方方面面,數(shù)據(jù)的生產(chǎn)也發(fā)生了巨大的變化,數(shù)據(jù)的源泉已擴(kuò)大到每一個(gè)網(wǎng)絡(luò)使用者,人們的日?;顒?dòng)越來(lái)越多地借助于移動(dòng)終端,在手機(jī)上社交、購(gòu)物、發(fā)微信、分享圖片,這些活動(dòng)產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)。

    “大數(shù)據(jù)”指的是收集和分析大量信息的能力。大數(shù)據(jù)已經(jīng)越來(lái)越多地應(yīng)用于各行各業(yè)中,企業(yè)利用大數(shù)據(jù)來(lái)改造傳統(tǒng)的工業(yè)生產(chǎn),用于供應(yīng)鏈管理及客戶關(guān)系,飛機(jī)制造企業(yè)憑借在每架飛機(jī)引擎上安裝的數(shù)百個(gè)感應(yīng)器,收集每架飛機(jī)的引擎運(yùn)行數(shù)據(jù),公司在后臺(tái)應(yīng)用大數(shù)據(jù)監(jiān)控、分析飛機(jī)的運(yùn)行狀況,預(yù)測(cè)引擎會(huì)在何時(shí)何地發(fā)生故障,這種大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也將企業(yè)的盈利模式從單純地銷售引擎轉(zhuǎn)向銷售引擎和監(jiān)控服務(wù)的捆綁包產(chǎn)品,然后根據(jù)客戶使用服務(wù)、維修和更換配件的情況來(lái)收取費(fèi)用。

    大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已在各行各業(yè)推廣開(kāi)來(lái),高校的核心任務(wù)是提高人才培養(yǎng)質(zhì)量,強(qiáng)化教學(xué)管理、改進(jìn)管理手段是高校發(fā)展及提升人才培養(yǎng)質(zhì)量的關(guān)鍵,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,構(gòu)建學(xué)校信息化管理平臺(tái)、提高高校信息化水平,可以提升管理效率和擴(kuò)大教育資源利用效能,在教育教學(xué)管理中引入大數(shù)據(jù)已成為教學(xué)管理提升的必然選擇。

    1 大數(shù)據(jù)在教學(xué)管理中應(yīng)用的條件與模型

    1.1高校管理中已經(jīng)產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)

    高校普遍使用教務(wù)管理系統(tǒng)、高校人才培養(yǎng)狀態(tài)數(shù)據(jù)平臺(tái)、專業(yè)建設(shè)平臺(tái)、網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)平臺(tái),多平臺(tái)的應(yīng)用形成了海量的數(shù)據(jù),以一所中等規(guī)模的高校為例,若該校有1000名任課教師,設(shè)置50個(gè)專業(yè),開(kāi)設(shè)了1500門課程,日常教學(xué)中,每個(gè)學(xué)生每天的出勤信息、作業(yè)完成信息、學(xué)生特長(zhǎng)信息、參加社團(tuán)活動(dòng)、參加企業(yè)實(shí)踐、學(xué)生間的交流狀況、教師對(duì)學(xué)生的評(píng)價(jià)、學(xué)生對(duì)教師的評(píng)價(jià)、課程的教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)模式,教學(xué)視頻,等等都是大數(shù)據(jù)的組成內(nèi)容。

    手機(jī)在學(xué)生中廣泛普及,日常教學(xué)活動(dòng)中,教務(wù)管理系統(tǒng)能對(duì)每個(gè)學(xué)生的學(xué)籍、學(xué)業(yè)信息進(jìn)行收集處理,網(wǎng)絡(luò)課程平臺(tái)產(chǎn)生了大量的文檔、圖片、視頻,各互動(dòng)平臺(tái)產(chǎn)生了大量的互動(dòng)信息,這些數(shù)據(jù)為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用提供了可能。

    1.2大數(shù)據(jù)在教學(xué)管理中應(yīng)用的模型

    大數(shù)據(jù)在教育管理中的應(yīng)用包括學(xué)習(xí)分析學(xué)(LA,Learning Analytics)和教育數(shù)據(jù)挖掘(EDA,Education Data Mining)二個(gè)領(lǐng)域,學(xué)習(xí)分析學(xué)是指“關(guān)于學(xué)習(xí)者以及他們的學(xué)習(xí)環(huán)境的數(shù)據(jù)測(cè)量、收集、分析和匯總呈現(xiàn),目的是理解和優(yōu)化學(xué)習(xí)以及學(xué)習(xí)情境”,其一個(gè)重要應(yīng)用是監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī),及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題,并據(jù)此作出干預(yù),以預(yù)防學(xué)生在某一科目課程學(xué)習(xí)中產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)。教育數(shù)據(jù)挖掘的目是研究和利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方法來(lái)分析教和學(xué)的過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。包括以下方面:預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為,優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容組織形式、研究能實(shí)現(xiàn)最佳教學(xué)效果的教學(xué)模式,推動(dòng)關(guān)于學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)者的科學(xué)研究[2]。

    具體在高校教學(xué)管理中,我們可借助現(xiàn)有的高校數(shù)據(jù)系統(tǒng),在學(xué)生選課、畢業(yè)審核、教師教學(xué)質(zhì)量考核、學(xué)校治理等方面廣泛應(yīng)用大數(shù)據(jù)以提高管理水平,主要應(yīng)用模型可以表示為:

    圖1 大數(shù)據(jù)思維在高校教學(xué)管理中應(yīng)用模型

    2 大數(shù)據(jù)在教學(xué)管理中的應(yīng)用探索

    2.1合作篩選:借助大數(shù)據(jù)幫助學(xué)生選課

    別人的建議可以讓你生活得更輕松,人們可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)了解大家的行為來(lái)獲取參考意見(jiàn),網(wǎng)絡(luò)搜索引擎會(huì)列出最受歡迎東西的清單,甚至更進(jìn)一步地試圖讓你知道跟你相似的人都喜歡什么。當(dāng)當(dāng)網(wǎng)上買書(shū)時(shí)會(huì)告訴你買了《中學(xué)生作文》的人也買了《中學(xué)生名言錦句》,在淘寶網(wǎng)上買一款你中意的運(yùn)動(dòng)鞋時(shí)你會(huì)選擇銷量大、網(wǎng)評(píng)好的店鋪,這些都稱為“合作篩選”。這種“合作篩選”的好處是顯而易見(jiàn)的,既有利于消費(fèi)者及時(shí)找到自己想要的價(jià)廉物美的商品,也有利于商家掌握消費(fèi)者的喜好,擴(kuò)大產(chǎn)品的銷售。這些都是大數(shù)據(jù)時(shí)代的變革,大數(shù)據(jù)在指導(dǎo)學(xué)生選課時(shí)有極大的意義[3]。

    很多高校正在由傳統(tǒng)的學(xué)年制轉(zhuǎn)向?qū)W分制,也許還在轉(zhuǎn)換的過(guò)程中—學(xué)年學(xué)分制,但讓學(xué)生有更多的選課機(jī)會(huì)是高校課程設(shè)置大趨勢(shì),這種轉(zhuǎn)變是適應(yīng)了知識(shí)爆炸大時(shí)代下的學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)的要求,是建立學(xué)生全生命周期職業(yè)素養(yǎng)的要求,也是社會(huì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)后對(duì)復(fù)合性人才的需求的新形勢(shì)對(duì)高校自身教學(xué)改革的要求,高校應(yīng)主動(dòng)做好這種轉(zhuǎn)變,為學(xué)生選課提供便利服務(wù)。

    這種轉(zhuǎn)變的初級(jí)表現(xiàn)形式是高校要有一套選課組織制度和軟件平臺(tái),包括建立跨專業(yè)選課的教學(xué)管理辦法,為學(xué)生開(kāi)設(shè)足夠多的課程學(xué)位,開(kāi)設(shè)各類有吸引力的課程,不僅是專業(yè)類的,還應(yīng)包括人文類課程、語(yǔ)言類、體育類、興趣類課程等,適應(yīng)學(xué)生多樣化的選擇,由于各高?,F(xiàn)在都已采用了教務(wù)管理系統(tǒng),包括選課管理子系統(tǒng),讓學(xué)生自行選課已經(jīng)在技術(shù)上很容易實(shí)現(xiàn)。

    而這種轉(zhuǎn)變的高級(jí)形式應(yīng)是大數(shù)據(jù)的應(yīng)用--為學(xué)生的選課提供決策服務(wù),可以理解成是一種智能的基于大數(shù)據(jù)的決策服務(wù)支持系統(tǒng)。如何讓學(xué)生在選課之前獲得足夠多的課程信息,包括課程的教學(xué)內(nèi)容、開(kāi)設(shè)時(shí)間、主講教師、學(xué)生評(píng)價(jià)等,學(xué)校應(yīng)建立一套大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),收集每門課程的教學(xué)文件數(shù)據(jù)、歷屆學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)、學(xué)生對(duì)課程的評(píng)價(jià)反饋數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)不僅可以幫助教師改進(jìn)自身的教學(xué),完善課程的教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)課件,更重要的是讓學(xué)生在選課時(shí)充分了解課程的信息,為合理選擇課程提供決策依據(jù)。

    2.2數(shù)據(jù)比對(duì):借助大數(shù)據(jù)對(duì)學(xué)生的學(xué)業(yè)進(jìn)行預(yù)警

    提高教學(xué)質(zhì)量是高校最緊迫的任務(wù),營(yíng)造良好的學(xué)風(fēng)和嚴(yán)格學(xué)籍管理是提高教學(xué)質(zhì)量的必由之路,要將學(xué)業(yè)學(xué)籍管理貫穿在學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程中,而不是在學(xué)生畢業(yè)前夕,其實(shí)這是一個(gè)全面質(zhì)量管理的概念,即將質(zhì)量管理體現(xiàn)在生產(chǎn)過(guò)程中,在人才培養(yǎng)的全過(guò)程中,這就要求我們高校的管理進(jìn)行轉(zhuǎn)變。

    學(xué)業(yè)預(yù)警是在學(xué)校學(xué)籍管理過(guò)程中將學(xué)生的畢業(yè)狀態(tài)“事后告知”轉(zhuǎn)變?yōu)椤笆虑熬尽钡囊环N機(jī)制,主要是學(xué)校及時(shí)掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況,對(duì)每個(gè)學(xué)生在學(xué)習(xí)推進(jìn)過(guò)程中實(shí)際學(xué)習(xí)結(jié)果與應(yīng)該取得的要求進(jìn)行比對(duì),發(fā)現(xiàn)其中的差距,從而判斷學(xué)生的學(xué)業(yè)是否達(dá)標(biāo)。目前,國(guó)內(nèi)已經(jīng)有一些高校嘗試“三色預(yù)警”制度,即以“成績(jī)預(yù)警”“考勤預(yù)警”兩個(gè)類別和“紅、橙、黃”三色預(yù)警等級(jí),將傳統(tǒng)學(xué)業(yè)事后警示管理方法轉(zhuǎn)變?yōu)槭潞缶九c事前、事中預(yù)防相結(jié)合的管理方式[4]。

    在大數(shù)據(jù)時(shí)代為你服務(wù)的企業(yè)可能比你獲得更多的信息優(yōu)勢(shì)。如當(dāng)你在互聯(lián)網(wǎng)上瀏覽頁(yè)面時(shí),向你推送的廣告內(nèi)容正是你昨天想要購(gòu)買的全棉襯衣,其中的原因你是否深究,其實(shí)是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)已記錄下了你昨天曾經(jīng)在網(wǎng)上搜索過(guò)全棉襯衣。有了大數(shù)據(jù),公司不僅知道某種行為發(fā)生的一般概率,還能預(yù)測(cè)出每個(gè)消費(fèi)者將會(huì)怎么做。

    由此我們得到啟示,大數(shù)據(jù)能幫助我們更好地進(jìn)行學(xué)業(yè)預(yù)警。通過(guò)建立學(xué)業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng),分析每個(gè)學(xué)生的學(xué)業(yè)狀態(tài),系統(tǒng)包括每個(gè)學(xué)生每門課程的學(xué)習(xí)狀態(tài)、專業(yè)的畢業(yè)條件,學(xué)生學(xué)業(yè)完成趨勢(shì),該系統(tǒng)不僅能統(tǒng)計(jì)目前學(xué)生的學(xué)業(yè)完成情況,還能根據(jù)大數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)學(xué)生的將來(lái)學(xué)習(xí)狀況。如從大數(shù)據(jù)中分析得出,在《電路》課程不通過(guò)的學(xué)生中,有40%的學(xué)生在《電子學(xué)》課程上同樣不及格。這種關(guān)聯(lián)性的預(yù)測(cè)能提早對(duì)學(xué)生進(jìn)行預(yù)警,讓學(xué)生在學(xué)習(xí)《電子學(xué)》要加倍努力,或是改選其他課程。

    2.3數(shù)據(jù)挖掘:借助大數(shù)據(jù)提高教學(xué)質(zhì)量

    高校教師教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)關(guān)系到學(xué)校整體教學(xué)質(zhì)量,現(xiàn)行的做法是由教學(xué)督導(dǎo)部門組織對(duì)每位任課教師進(jìn)行評(píng)價(jià),收集學(xué)生對(duì)教師的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)、同行教師互相聽(tīng)課的評(píng)分,然后匯集這些數(shù)據(jù),按照一定的規(guī)則計(jì)算教師的總體評(píng)價(jià)分值,實(shí)現(xiàn)教師教學(xué)質(zhì)量的量化考核。

    在大數(shù)據(jù)時(shí)代,上述數(shù)據(jù)能發(fā)揮更大的效用。我們可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘,得到更為有價(jià)值的信息。

    利用大數(shù)據(jù)可以嘗試分析不同屬性教師的教學(xué)質(zhì)量,從而為學(xué)校教師招聘決策服務(wù)。如,我們想知道博士以上高學(xué)歷人員教學(xué)質(zhì)量、外聘兼職教師是否更容易受到學(xué)生的歡迎,數(shù)據(jù)分析會(huì)給出結(jié)論,我們可以做如下數(shù)據(jù)分析試驗(yàn):從學(xué)校教學(xué)質(zhì)量督導(dǎo)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中得到關(guān)于教師的教學(xué)評(píng)價(jià)的記錄500條,挑選并提取其中的6個(gè)屬性:教師編號(hào)、性別、學(xué)歷、職稱、專兼職、評(píng)價(jià)分值,使用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法,以評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)在90分以上作為判定標(biāo)準(zhǔn)和搜索目標(biāo),設(shè)定最小置信度、最小支持度,從而計(jì)算得到,企業(yè)兼職教師中評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)大于等于90分,占全體企業(yè)兼職教師總數(shù)的70.2%,而專任教師評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)大于等于90分的占專任教師人數(shù)的48%。也就是說(shuō),來(lái)自企業(yè)的兼職教師更容易受到學(xué)生的好評(píng),從而學(xué)??梢該?jù)此擴(kuò)大企業(yè)兼職教師的聘用。

    另一個(gè)應(yīng)用是教師可以借助大數(shù)據(jù)合理安排教學(xué)內(nèi)容、選擇教學(xué)方式,從而提高教學(xué)效果。由于教師在長(zhǎng)期的教學(xué)中很容易形成思維定勢(shì),課程教學(xué)大綱一旦制定,教學(xué)內(nèi)容與組織形式多年延續(xù)下來(lái)難以改變,教師與學(xué)生按部就班地開(kāi)展教學(xué)活動(dòng),教師對(duì)教學(xué)效果的追求已日益鈍化,大數(shù)據(jù)完全有可能為這種教學(xué)活動(dòng)重新注入新的活力,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對(duì)在紛繁復(fù)雜的日常教學(xué)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析,歸納出具有預(yù)測(cè)性的內(nèi)容。例如,比較在教室組織教學(xué)和在實(shí)驗(yàn)室實(shí)訓(xùn)室組織教學(xué),哪種更適合學(xué)生;某一章節(jié)的內(nèi)容安排多長(zhǎng)時(shí)間教學(xué)更容易被學(xué)生接受,用什么方式鞏固提高知識(shí)更有效等等,應(yīng)用教學(xué)數(shù)據(jù)分析,課程教學(xué)活動(dòng)可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的新情況進(jìn)行調(diào)整;班級(jí)輔導(dǎo)員可以通過(guò)對(duì)班級(jí)學(xué)習(xí)情況的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)分析,歸納出學(xué)生最近的學(xué)習(xí)、思想和行為傾向,有效地預(yù)防教學(xué)活動(dòng)中不當(dāng)行為的出現(xiàn)[5]。

    2.4數(shù)據(jù)分析:借助大數(shù)據(jù)協(xié)助學(xué)校決策

    教育部為做好新一輪高職院校評(píng)估工作,已在全國(guó)各高職院校開(kāi)展多年的《高等職業(yè)院校人才培養(yǎng)工作狀態(tài)數(shù)據(jù)采集平臺(tái)》填報(bào)工作,各高職院校每年應(yīng)報(bào)送人才培養(yǎng)狀態(tài)數(shù)據(jù),最新的狀態(tài)數(shù)據(jù)包括:學(xué)?;緮?shù)據(jù)、日常教學(xué)經(jīng)費(fèi)、教師隊(duì)伍、實(shí)踐教學(xué)與職業(yè)資格證書(shū)、產(chǎn)學(xué)合作、教學(xué)改革、招生就業(yè)、獎(jiǎng)助學(xué)金等數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)包括學(xué)校人才培養(yǎng)工作的各個(gè)方面,全國(guó)1300多所高職院校每年都要產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),且這些數(shù)據(jù)均向社會(huì)公開(kāi),研究人員能自由獲取這些數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)的功能可表現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)匯總、管理監(jiān)控、分析開(kāi)發(fā)等方面[6]。

    利用學(xué)校大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析開(kāi)發(fā)是教學(xué)管理的有效形式。如分析某校2014年度生均圖書(shū)情況,該校圖書(shū)總數(shù)為89.04萬(wàn)冊(cè),在校生人數(shù)為16131人,生均圖書(shū)占有量為55.2冊(cè),進(jìn)一步比照該校所在全省高校生均圖書(shū)59.99冊(cè),據(jù)此我們就可得出該校圖書(shū)生均占有量未達(dá)到全省平均水平,應(yīng)加大圖書(shū)的采購(gòu)量。再舉個(gè)例子,分析某省各高職院校畢業(yè)生初次就業(yè)率為96.06%,而當(dāng)年該省本科畢業(yè)生初次就業(yè)率為93.52%、研究生的初次就業(yè)率為90.54%,高職生就業(yè)率比本科和研究生的就業(yè)率都高,進(jìn)一步比較可看到,這是連續(xù)第3年高職生就業(yè)率比本科生、研究生高,大數(shù)據(jù)給出了明確的結(jié)論:該省高職教育適應(yīng)了經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展人才需求。

    3 結(jié)語(yǔ)

    大數(shù)據(jù)已經(jīng)深入到我們的生活,高校教學(xué)管理中引入大數(shù)據(jù)理念勢(shì)在必行,大數(shù)據(jù)源已經(jīng)產(chǎn)生,嘗試用大數(shù)據(jù)進(jìn)行管理是高校管理創(chuàng)新的方向,我們可以通過(guò)“合作篩選”以實(shí)現(xiàn)借助大數(shù)據(jù)幫助學(xué)生選課,通過(guò)“數(shù)據(jù)比對(duì)”以實(shí)現(xiàn)借助大數(shù)據(jù)預(yù)警學(xué)生畢業(yè),通過(guò)“數(shù)據(jù)挖掘”以實(shí)現(xiàn)借助大數(shù)據(jù)提高教學(xué)質(zhì)量,通過(guò)“數(shù)據(jù)分析”以實(shí)現(xiàn)借助大數(shù)據(jù)協(xié)助學(xué)校決策。伴隨著云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用普及和高校硬件支撐條件的改善,開(kāi)發(fā)出整合高校內(nèi)部大數(shù)據(jù)庫(kù)、并具有自動(dòng)分析診斷與發(fā)送信息能力的大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng),將是高校信息化建設(shè)的新熱點(diǎn),大數(shù)據(jù)在教學(xué)管理中的應(yīng)用將會(huì)深入到學(xué)校更多層面,也會(huì)有更多的大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用形式被不斷挖掘出來(lái)。

    參考文獻(xiàn):

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    【責(zé)任編輯:羊玲】

    中圖分類號(hào):G647.3

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1672-6332(2016)02-0030-04

    【收稿日期】2016-01-18

    【作者簡(jiǎn)介】余斌(1971-),男(漢),湖北黃岡人,副教授,主要研究方向:高職教育教學(xué)改革、管理。E-mail:yub@sziit.edu.cn

    Exploration of the application of big data thinking in teaching affairs management in Colleges

    YU Bin
    (Teaching affair office, Shenzhen Institute of Information Technology, Shenzhen 518172, P.R. China)

    Abstract:Starting from some examples of big data application in the economic field, this paper analyzes the feasibility of applying big data thinking to teaching affairs management in colleges, constructs a working model of big data applications in college management and finally puts forward 4 types of application methods, namely cooperative screening, data comparison, data mining and data analysis. By cooperative screening, it means that students can select their courses with the help of big data. By data comparison, students can be alerted to their possible failure in academic achievement. By data mining, the teaching quality will be promoted. And by Data Analysis, the administrators can make better decisions and accordingly improve their ability in managing a college.

    Key words:big data; management in college; cooperative screening; data comparison; data mining ; data analysis

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