大數(shù)據(jù)時(shí)代人才培養(yǎng)改革的探索

趙麗

摘 要：信息技術(shù)、人工智能發(fā)展十分迅猛，大數(shù)據(jù)是信息時(shí)代的主要特征之一。面對(duì)大數(shù)據(jù)，我們?nèi)绾卫煤闷鋬?yōu)勢(shì)，對(duì)高等學(xué)校人才培養(yǎng)工作進(jìn)行改造，更好地提高人才培養(yǎng)的質(zhì)量和效果，是值得研究的課題。文章圍繞大數(shù)據(jù)時(shí)代，結(jié)合一些研究和部分學(xué)校的實(shí)踐，探討如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)的思維、方法和技術(shù)對(duì)人才培養(yǎng)工作進(jìn)行改革。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；人才培養(yǎng)；改革

中圖分類號(hào)：C961 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2096-000X（2017）21-0171-03

Abstract： Rapid development of information technology， artificial intelligence together with big data is one of the major features of information age. Facing the era of big data， it is an important study subject that how can we give full play to its advantages to reform the talents cultivation in universities and colleges thus quality and effect of talents cultivation. Based on some researches and experience of some colleges， the author discussed about how to apply the thinking pattern， method and technology of big data to reform the talents cultivation.

Keywords： big data； talents cultivation； reform

一、大數(shù)據(jù)思維和方法

2012年，聯(lián)合國(guó)發(fā)布白皮書(shū)《大數(shù)據(jù)促進(jìn)發(fā)展：挑戰(zhàn)和機(jī)會(huì)》，指出大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，它將對(duì)社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生深刻影響。2012年3月，美國(guó)總統(tǒng)奧巴馬發(fā)表了《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議》，旨在提高利用大量復(fù)雜數(shù)據(jù)集合獲取知識(shí)和提升洞見(jiàn)能力，投入金額高達(dá)2億美元，用于大數(shù)據(jù)收集、管理的最新技術(shù)的構(gòu)建。

大數(shù)據(jù)有四個(gè)特點(diǎn)：第一，數(shù)據(jù)量巨大，大數(shù)據(jù)的起始計(jì)量單位至少是PB（1024TB）級(jí)，信息化手段積累形成了體系龐大的數(shù)據(jù)；第二，數(shù)據(jù)類型繁多，比如音頻、視頻、圖像、地理位置等各類數(shù)據(jù)；第三，數(shù)據(jù)處理速度快，比起人工統(tǒng)計(jì)處理快了不知多少倍；第四，數(shù)據(jù)價(jià)值密度低，但數(shù)據(jù)整合處理后商業(yè)價(jià)值高，可以挖掘許多關(guān)聯(lián)性和發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)，從而為各方面決策提供支持。

大數(shù)據(jù)方法和技術(shù)很多，主要有大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、發(fā)掘、可視化、分析、推薦等等。

大數(shù)據(jù)的思維，根據(jù)舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中的闡述，包括三個(gè)方面，第一，不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)。由于數(shù)據(jù)量大，處理也快速，所以可以對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。第二，不是精確性，而是混雜性。世界上只有5%的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)良好的，95%是非結(jié)構(gòu)化的，不能只關(guān)注精確化的數(shù)據(jù)。第三，相關(guān)性而非因果性。過(guò)去通過(guò)數(shù)據(jù)追求因果關(guān)系，揭示“為什么”，現(xiàn)在通過(guò)大數(shù)據(jù)能夠發(fā)現(xiàn)和得到不同變量之間的相關(guān)，知道“是什么”，卻不一定能夠說(shuō)明“為什么”。諸如學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)和學(xué)生在宿舍的時(shí)間之間有關(guān)聯(lián)。

二、運(yùn)用大數(shù)據(jù)方法改革人才培養(yǎng)

高等學(xué)校的主要功能是培養(yǎng)人才。人才培養(yǎng)的改革，涉及專業(yè)設(shè)置、培養(yǎng)目標(biāo)與規(guī)格的確定、培養(yǎng)規(guī)模的測(cè)算、課程內(nèi)容的完善、學(xué)習(xí)方式的改進(jìn)、教學(xué)質(zhì)量的評(píng)估、學(xué)生的個(gè)性化培養(yǎng)、學(xué)生的畢業(yè)與就業(yè)等許多方面。大數(shù)據(jù)的運(yùn)用有助于這些方面的改革。

（一）了解行業(yè)需要信息調(diào)整培養(yǎng)目標(biāo)

高等學(xué)校是為社會(huì)各行各業(yè)培養(yǎng)專門人才的，人才培養(yǎng)的質(zhì)量影響著各個(gè)行業(yè)的發(fā)展。要提高人才培養(yǎng)質(zhì)量，就要了解各個(gè)行業(yè)的發(fā)展變化和對(duì)人才類型與素質(zhì)的新要求，從而對(duì)培養(yǎng)目標(biāo)、培養(yǎng)課程、教學(xué)活動(dòng)、素質(zhì)評(píng)價(jià)等作出一定的調(diào)整，使人才培養(yǎng)更加及時(shí)地貼近社會(huì)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)，更好地發(fā)揮高等學(xué)校的育人功能。

過(guò)去學(xué)校對(duì)社會(huì)各個(gè)行業(yè)的關(guān)注不夠，所以專業(yè)的培養(yǎng)方案及課程長(zhǎng)期不變，所培養(yǎng)的人才與社會(huì)需要脫節(jié)，學(xué)生找不到合適的工作，或者不能很好地適應(yīng)崗位的要求。對(duì)行業(yè)采用比較傳統(tǒng)的座談、實(shí)地考察、問(wèn)卷等方法調(diào)查，獲得的信息比較有限?，F(xiàn)在行業(yè)的大數(shù)據(jù)積累、共享的機(jī)制已經(jīng)建立并較易獲得信息，可以通過(guò)政府、企業(yè)網(wǎng)站等去獲取數(shù)據(jù)，學(xué)?？筛鶕?jù)行業(yè)信息去調(diào)整專業(yè)設(shè)置人才培養(yǎng)目標(biāo)等。比如對(duì)餐飲智能人才需求的調(diào)查表明： 首先，64%的企業(yè)希望主要從院校引進(jìn)，36%的企業(yè)考慮自行培養(yǎng)或從其他單位引進(jìn)。其次，受技術(shù)更新和信息社會(huì)發(fā)展的影響，97. 9%的企業(yè)希望商務(wù)智能崗位員工接受過(guò)?？埔陨辖逃４送?，對(duì)專業(yè)及能力的要求更注重專業(yè)性，主要包括信息管理、數(shù)據(jù)處理、電子商務(wù)、統(tǒng)計(jì)和管理等。

（二）制作MOOC課程和推送學(xué)習(xí)資源，實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)資源分享

MOOC是大規(guī)模在線開(kāi)放學(xué)習(xí)課程，是面向社會(huì)公眾開(kāi)放的網(wǎng)絡(luò)課程，是一種免費(fèi)的教育資源。2012年起，美國(guó)諸多著名高校掀起了MOOC風(fēng)潮，如斯坦福大學(xué)的Coursera，Udacity，國(guó)內(nèi)的如清華的“學(xué)堂在線”、“網(wǎng)易公開(kāi)課”等。它具有大規(guī)模、開(kāi)放性、在線性3個(gè)典型特征。MOOC的興起對(duì)于優(yōu)質(zhì)教育資源的分享，實(shí)現(xiàn)教育的普及和均衡無(wú)疑發(fā)揮了重要的作用。同時(shí)由于它是在線課程形態(tài)，學(xué)生學(xué)習(xí)課程的過(guò)程也形成了學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)，記錄學(xué)生學(xué)習(xí)的時(shí)間、方式、互動(dòng)情況、測(cè)試結(jié)果等，可以進(jìn)行大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)行為分析和評(píng)價(jià)。

平臺(tái)和網(wǎng)站還可以根據(jù)學(xué)生的信息和喜好大數(shù)據(jù)，推送所關(guān)注和需要的學(xué)習(xí)資源，使資源的使用具有針對(duì)性。推薦系統(tǒng)通過(guò)建立用戶和信息產(chǎn)品之間的二元關(guān)系，利用已存有的選擇過(guò)程或相似性關(guān)系來(lái)挖掘每個(gè)用戶感興趣的對(duì)象，進(jìn)而進(jìn)行個(gè)性化推薦。一方面幫助用戶篩選對(duì)自己有價(jià)值的信息，另一方面能夠?qū)⑿畔⑼扑偷侥繕?biāo)人群中。推薦系統(tǒng)有幾種類型：基于用戶行為數(shù)據(jù)的推薦，根據(jù)用戶行為的相似性來(lái)推薦；基于用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)推薦，即通過(guò)用戶標(biāo)注的標(biāo)簽進(jìn)行推薦；基于上下文信息推薦，即根據(jù)用戶所處的時(shí)間、地點(diǎn)、心情等因素推薦；基于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)推薦，就是利用朋友之間的信任進(jìn)行推薦。

（三）了解學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)并有針對(duì)性進(jìn)行指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化培養(yǎng)

過(guò)去肉眼觀察學(xué)生學(xué)習(xí)情況，教師精力有限關(guān)注范圍也小，現(xiàn)在通過(guò)視頻影像、網(wǎng)絡(luò)記載、手持學(xué)習(xí)工具等手段，學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程的信息就很容易獲得了，甚至學(xué)生的微表情，也可以通過(guò)獲取并進(jìn)行分析。此外，學(xué)生存在個(gè)體差異，需要加強(qiáng)個(gè)性化的指導(dǎo)。在信息技術(shù)環(huán)境下，學(xué)習(xí)者的自主學(xué)習(xí)能力增強(qiáng)，教學(xué)者的教學(xué)方式也在信息化中不斷演進(jìn)變化，以學(xué)生為中心的學(xué)習(xí)模式將會(huì)成為主導(dǎo)。

通過(guò)學(xué)習(xí)行為和結(jié)果等大數(shù)據(jù)，可以分析出學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)愛(ài)好、學(xué)習(xí)傾向、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)、學(xué)習(xí)風(fēng)格、知識(shí)掌握的情況和存在的問(wèn)題等。做到個(gè)性化的推送學(xué)習(xí)資源，精準(zhǔn)化的輔助學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)，自助化的完成學(xué)習(xí)所要達(dá)成的學(xué)習(xí)目標(biāo)。比如，語(yǔ)言智能中心開(kāi)發(fā)的英語(yǔ)考試測(cè)評(píng)系統(tǒng)，能夠判斷學(xué)生英語(yǔ)學(xué)習(xí)的對(duì)錯(cuò)，分析原因，并針對(duì)出現(xiàn)的錯(cuò)誤，提供具體的分析和有針對(duì)性的輔助性學(xué)習(xí)資源。

（四）監(jiān)測(cè)教學(xué)質(zhì)量并提出反饋建議

教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控主要通過(guò)考試成績(jī)、學(xué)生評(píng)教等方式進(jìn)行，過(guò)去手段比較原始簡(jiǎn)單，數(shù)據(jù)較少，處理也不及時(shí)，起到的反饋?zhàn)饔糜邢蕖，F(xiàn)在有了大數(shù)據(jù)，建立教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控體系，主要是對(duì)教學(xué)與管理中發(fā)生的大數(shù)據(jù)收集分析以及價(jià)值挖掘，從而改進(jìn)教育決策、教學(xué)實(shí)施和內(nèi)部治理。教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控體系以大量有價(jià)值的信息的挖掘、處理、共享為源動(dòng)力，進(jìn)行目標(biāo)控制、過(guò)程管理、信息反饋、自我評(píng)價(jià)和調(diào)試改進(jìn)等一體化循環(huán)運(yùn)行。

完善相關(guān)的評(píng)價(jià)體系和制度，也有賴于大數(shù)據(jù)的挖掘和分析?；诖髷?shù)據(jù)的積累，進(jìn)一步貫徹落實(shí)《教育部關(guān)于普通高等學(xué)校本科教學(xué)評(píng)估工作的意見(jiàn)》（教高[2011]9 號(hào)），建設(shè)和豐富本科教學(xué)基本狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，并以此為基礎(chǔ)搭建學(xué)校教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控信息平臺(tái)和數(shù)據(jù)分析決策系統(tǒng)。常態(tài)化推進(jìn)本科教學(xué)質(zhì)量年度報(bào)告制度、畢業(yè)生質(zhì)量調(diào)查制度、學(xué)生學(xué)習(xí)滿意度調(diào)查制度，及時(shí)向社會(huì)及行業(yè)領(lǐng)域公布相關(guān)數(shù)據(jù)。同時(shí)，繼續(xù)推行領(lǐng)導(dǎo)干部聽(tīng)課檢查、校內(nèi)督導(dǎo)專家聽(tīng)課評(píng)教、學(xué)生網(wǎng)上評(píng)價(jià)、教學(xué)信息員信息反饋、教學(xué)聯(lián)席辦公會(huì)通報(bào)等教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)信息反饋機(jī)制。

河北工業(yè)大學(xué)對(duì)學(xué)生綜合素質(zhì)進(jìn)行了大數(shù)據(jù)的聚類分析，提出指導(dǎo)建議。大學(xué)生綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)是個(gè)系統(tǒng)、動(dòng)態(tài)、持續(xù)的過(guò)程，其數(shù)據(jù)來(lái)源于學(xué)生在校期間各方面的數(shù)據(jù)，從各項(xiàng)學(xué)生素質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，得出有意義的聚類集，分為四類，從而挖掘出利于學(xué)風(fēng)建設(shè)改進(jìn)的信息。

（五）指導(dǎo)學(xué)生的校園生活和就業(yè)

人才培養(yǎng)不止于知識(shí)學(xué)習(xí)，還包括思想教育、身體鍛煉、人際交往、社會(huì)實(shí)踐等，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析可以有針對(duì)性地教育引導(dǎo)學(xué)生。通過(guò)可穿戴設(shè)備，如計(jì)步器等，隨時(shí)記錄學(xué)生的相關(guān)活動(dòng)信息，匯集到學(xué)校信息平臺(tái)上。一方面，學(xué)生可以通過(guò)數(shù)據(jù)自我監(jiān)控和自我管理調(diào)節(jié)，另一方面也可幫助學(xué)校改進(jìn)學(xué)生管理，完善場(chǎng)地設(shè)施，豐富學(xué)生課外生活。

就業(yè)是學(xué)生十分關(guān)注的問(wèn)題，也是衡量人才培養(yǎng)質(zhì)量的指標(biāo)。通過(guò)大數(shù)據(jù)指導(dǎo)學(xué)生就業(yè)也將發(fā)揮積極作用。建立畢業(yè)生就業(yè)分析系統(tǒng)，為高校就業(yè)管理部門及時(shí)掌控畢業(yè)生就業(yè)情況提供了有利的支撐，包括畢業(yè)生就業(yè)率、簽約率、升學(xué)率、就業(yè)地域、就業(yè)形式、就業(yè)行業(yè)、專業(yè)相關(guān)度等內(nèi)容的統(tǒng)計(jì)分析。就業(yè)分析系統(tǒng)要兼具以下功能： 學(xué)生基本數(shù)據(jù)、圖表、報(bào)表的自動(dòng)生成功能，訂制報(bào)送功能，按權(quán)限推送相關(guān)部門的功能等。還可建立數(shù)據(jù)追蹤系統(tǒng)，主要包括新生調(diào)研、職業(yè)傾向測(cè)驗(yàn)、畢業(yè)生入職調(diào)研分析等功能。數(shù)據(jù)追蹤系統(tǒng)依據(jù)權(quán)限向相關(guān)管理部門和授課教師、就業(yè)工作研究者開(kāi)放，通過(guò)掌握學(xué)生的基本情況，反饋到學(xué)生專業(yè)學(xué)習(xí)職業(yè)指導(dǎo)之中，促進(jìn)學(xué)校就業(yè)指導(dǎo)工作的深入發(fā)展。

有學(xué)校對(duì)貧困學(xué)生幫扶精準(zhǔn)就業(yè)進(jìn)行了探索。研究認(rèn)為，貧困大學(xué)生多為來(lái)自農(nóng)村或城市下層的貧困家庭，生活圈子狹窄，社會(huì)資源匱乏，尤其當(dāng)前就業(yè)市場(chǎng)有待規(guī)范、用人環(huán)境尚存不正之風(fēng)，貧困大學(xué)生通過(guò)家庭背景或社會(huì)關(guān)系獲取就業(yè)渠道不暢；同時(shí)，貧困大學(xué)生就業(yè)價(jià)值取向呈現(xiàn)更加務(wù)實(shí)、逃避基層等特點(diǎn)，就業(yè)成本支付能力偏差，就業(yè)效率及就業(yè)質(zhì)量偏低，畢業(yè)即失業(yè)概率增大。大數(shù)據(jù)應(yīng)用，可以更加便捷、實(shí)時(shí)獲取并整合貧困生、學(xué)校及招聘方三者信息，為構(gòu)建預(yù)警機(jī)制提供可能，減少渠道不暢、信息匱乏而造成貧困大學(xué)生就業(yè)機(jī)會(huì)不對(duì)等。以阜陽(yáng)師范學(xué)院為例，根據(jù)《2016年就業(yè)質(zhì)量報(bào)告》顯示，2016年貧困畢業(yè)生1521人、占畢業(yè)生32.13%，根據(jù)經(jīng)濟(jì)狀況、個(gè)人健康、學(xué)習(xí)實(shí)踐及就業(yè)意向等數(shù)據(jù)的跟蹤分析，前移就業(yè)問(wèn)題，先后實(shí)施分類指導(dǎo)、個(gè)別警示、一對(duì)一幫扶，開(kāi)展就業(yè)技巧培訓(xùn)、職業(yè)素質(zhì)拓展、就業(yè)心理咨詢等，幫扶覆蓋面達(dá)85%，約1200人順利就業(yè)，精準(zhǔn)幫扶能力大幅提升。

三、運(yùn)用大數(shù)據(jù)方法改進(jìn)人才培養(yǎng)的具體策略

大數(shù)據(jù)在改革人才培養(yǎng)方面可以發(fā)揮很大的作用，應(yīng)如何發(fā)揮好這種作用，還需要從大數(shù)據(jù)本身來(lái)加以系統(tǒng)思考、研究和探索。

（一）加強(qiáng)智慧校園與學(xué)校管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)

首先要加強(qiáng)智慧校園的建設(shè)，讓學(xué)校環(huán)境智能化，便于數(shù)據(jù)的采集和集中。要做好校園智能化的規(guī)劃和設(shè)計(jì)，從軟硬件的配備上布置足夠量的光纜，配置足夠的電腦以及學(xué)習(xí)用的移動(dòng)設(shè)備，購(gòu)買管理的軟件等。

其次，建立完善教學(xué)管理系統(tǒng)、人事師資系統(tǒng)、科研管理系統(tǒng)、大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)信息系統(tǒng)、MOOCS 等一系列數(shù)據(jù)管理平臺(tái)和教學(xué)資源平臺(tái)。有平臺(tái)才能形成和聚集數(shù)據(jù)。

平臺(tái)建設(shè)過(guò)程中，要注意兩個(gè)轉(zhuǎn)變，第一是由“分”向“集”的管理轉(zhuǎn)變。現(xiàn)有的教務(wù)管理平臺(tái)由各學(xué)院的教務(wù)部門完成相應(yīng)的工作，包含排課選課、排考選修、調(diào)停補(bǔ)課、成績(jī)?cè)u(píng)定、畢業(yè)審核等工作。大數(shù)據(jù)教務(wù)管理中“大數(shù)據(jù)”存儲(chǔ)技術(shù)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了高度共享數(shù)據(jù)，便于集中化管理，所有的教學(xué)數(shù)據(jù)由教務(wù)處統(tǒng)一管理，使學(xué)院數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)變?yōu)榈酱髷?shù)據(jù)中取數(shù)據(jù)。這導(dǎo)致教務(wù)管理發(fā)生本質(zhì)性改變：一是信息孤島化、模塊化、獨(dú)立化被消除，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)費(fèi)用也勢(shì)必會(huì)縮減；二是促進(jìn)教務(wù)信息的高度融和與共享，為教務(wù)管理進(jìn)行流程化改革提供了技術(shù)支持；三是數(shù)據(jù)質(zhì)量的準(zhǔn)確性得到提升，數(shù)據(jù)分析能力同樣得到提升。第二是從實(shí)向虛的機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)變?，F(xiàn)有的教務(wù)管理平臺(tái)基本上依靠人工紙質(zhì)形式形成教學(xué)數(shù)據(jù)，最終輸入教務(wù)管理平臺(tái)而實(shí)現(xiàn)。大數(shù)據(jù)教務(wù)的應(yīng)用，使得信息加工利用能力迅速得到提升，尤其對(duì)未來(lái)高校覆蓋移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和普及移動(dòng)終端，教務(wù)管理運(yùn)行及需求服務(wù)不受任何限制：地理位置、工作時(shí)間等，教務(wù)管理服務(wù)朝著虛擬化、組織化方向發(fā)展。此外，學(xué)校內(nèi)外不同主體的聯(lián)系鏈接也要便于實(shí)現(xiàn)。比如就業(yè)服務(wù)平臺(tái)的搭建，要將高校、學(xué)生、用人單位三方密切、便捷地聯(lián)結(jié)成一個(gè)整體，就業(yè)服務(wù)平臺(tái)要兼顧到三方的訴求和互動(dòng)關(guān)系，促成三方的便捷使用，提升用戶的使用體驗(yàn)。因?yàn)榫蜆I(yè)和需求分析等不僅僅是校內(nèi)數(shù)據(jù)的問(wèn)題，也包括校外社會(huì)的數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)校內(nèi)外的鏈接。

（二）學(xué)生信息的采集

現(xiàn)在學(xué)生的信息化水平都比較高，手機(jī)成為生活必備品，使用手機(jī)的時(shí)間也比較長(zhǎng)。這些對(duì)于大數(shù)據(jù)的管理是有幫助的。如何把學(xué)校各種管理的軟件、平臺(tái)和學(xué)生的各種智能裝備聯(lián)通起來(lái)，幫助學(xué)生積極形成數(shù)據(jù)習(xí)慣，需要做一些設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。另外要讓學(xué)生把自己放在集體、群體和各種微信群中去進(jìn)行群體學(xué)習(xí)、比較分析等，發(fā)現(xiàn)自己的優(yōu)點(diǎn)和不足，及時(shí)進(jìn)行自我矯正和調(diào)整，加強(qiáng)自我教育和自我管理。

（三）數(shù)據(jù)的規(guī)范管理

規(guī)范管理制度缺失。一方面，數(shù)據(jù)的收集、管理缺少統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，源自高校各部門、各層面的大學(xué)生數(shù)據(jù)條塊分割，有采用VF、Oracle等數(shù)據(jù)庫(kù)，也有直接使用Excel管理數(shù)據(jù)，各部門也并不清楚哪些數(shù)據(jù)對(duì)大學(xué)生學(xué)習(xí)或就業(yè)幫扶有價(jià)值、應(yīng)分享，制約了數(shù)據(jù)助推精準(zhǔn)幫扶的價(jià)值利用。另一方面，數(shù)據(jù)利用和隱私保護(hù)存在矛盾，如何有效利用好信息價(jià)值和保護(hù)好個(gè)人隱私是管理工作的一個(gè)難題。

大數(shù)據(jù)助推大學(xué)生就業(yè)精準(zhǔn)幫扶的應(yīng)用是建立在盡可能獲取更多、更全的個(gè)人信息基礎(chǔ)上的，并且通過(guò)技術(shù)分析得出數(shù)據(jù)間掩含著的關(guān)聯(lián)，進(jìn)一步揭示大學(xué)生思想狀況、行為規(guī)律、價(jià)值取向等個(gè)人信息。如果要實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)就需要掩藏價(jià)值數(shù)據(jù)，而掩藏?cái)?shù)據(jù)又將造成數(shù)據(jù)交流、共享及其價(jià)值體現(xiàn)的極大限制，實(shí)踐中這種矛盾將在一定時(shí)間內(nèi)必然存在，需要管理制度的不斷完善去逐步解決。

（四）培養(yǎng)大數(shù)據(jù)分析人才并提高管理者數(shù)據(jù)處理水平

大數(shù)據(jù)的使用需要專門的大數(shù)據(jù)人才，也需要提高一般管理者的數(shù)據(jù)處理水平。據(jù)麥肯錫全球研究院的報(bào)告，預(yù)計(jì)到2020年，數(shù)據(jù)科學(xué)家將有14萬(wàn)-19萬(wàn)人的缺口。高校重點(diǎn)培養(yǎng)、組建一支具有大數(shù)據(jù)背景的專業(yè)技術(shù)人才隊(duì)伍，加強(qiáng)數(shù)據(jù)分析和價(jià)值挖掘能力。在此基礎(chǔ)上，積極構(gòu)建大學(xué)生就業(yè)精準(zhǔn)幫扶系統(tǒng)，比如基于大數(shù)據(jù)建立大學(xué)生就業(yè)個(gè)性幫扶網(wǎng)站，集數(shù)據(jù)分析、就業(yè)咨詢及個(gè)性指導(dǎo)等為一體，打造高校、招聘及應(yīng)聘三方立體互動(dòng)模式，時(shí)時(shí)跟蹤大學(xué)生學(xué)習(xí)實(shí)踐及關(guān)注熱點(diǎn)、了解大學(xué)生思想動(dòng)態(tài)及價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)、掌握大學(xué)生就業(yè)取向及求職能力，提高精準(zhǔn)幫扶水平。

（五）數(shù)據(jù)挖掘與分析及決策運(yùn)用

學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)、教務(wù)管理部門、二級(jí)學(xué)院在人才培養(yǎng)過(guò)程中，面臨許多決策和實(shí)施的問(wèn)題，都需要依賴大數(shù)據(jù)的挖掘分析提供支持。要通過(guò)挖掘分析形成一些模型，比如教師的信息與教學(xué)質(zhì)量的關(guān)系、學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)與教學(xué)質(zhì)量的關(guān)系、不同學(xué)科或課程的學(xué)習(xí)狀態(tài)與學(xué)習(xí)效果比較、學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)間投入狀況、學(xué)生課外生活狀況與學(xué)生發(fā)展、學(xué)生狀況與就業(yè)等各種相關(guān)性。

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