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    大數(shù)據(jù)背景下的高等教育模式研究

    2017-07-05 00:36:37闞淑麗
    軟件和集成電路 2017年6期
    關(guān)鍵詞:教學(xué)學(xué)生

    闞淑麗

    大數(shù)據(jù)的興起,使得通過數(shù)據(jù)挖掘及分析實現(xiàn)高等教育的個性化、實時化已經(jīng)迫在眉睫。

    隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展,我國高等教育也步入了新的發(fā)展時期。尤其近年來移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算以及大數(shù)據(jù)的出現(xiàn),更是在一定程度上對傳統(tǒng)的高等教育模式提出了嚴峻的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)的興起,使得通過數(shù)據(jù)挖掘及分析實現(xiàn)高等教育的個性化、實時化已經(jīng)迫在眉睫。

    一、大數(shù)據(jù)概述

    作為繼云計算之后的信息技術(shù)領(lǐng)域的又一個熱點,大數(shù)據(jù)在近幾年受到學(xué)術(shù)界及實業(yè)界人士的高度關(guān)注。事實上,早在1980年,美國學(xué)者托夫勒就在其著作《第三次浪潮》中提出,“如果說IBM的主機拉開了信息化革命的大幕,那么‘大數(shù)據(jù)才是第三次浪潮的華彩樂章?!彪S后,美國SGI(Silicon Graphics)的首席科學(xué)家John R. Mashey在1998年首次使用“大數(shù)據(jù)”這一術(shù)語,并對其具體含義進行了詳細闡述(如何使用和分析大型數(shù)據(jù))。直到2008年9月,Nature雜志推出了名為“大數(shù)據(jù)”的封面???。從2009年開始,大數(shù)據(jù)才逐漸被各個行業(yè)所熟知。

    通常而言,大數(shù)據(jù)由數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析三部分構(gòu)成。首先,數(shù)據(jù)需要通過存儲層予以存儲,其次再根據(jù)具體的目標(biāo)或需求建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型,最后與指標(biāo)體系相結(jié)合對數(shù)據(jù)進行分析得出所需的決策。在這個過程中,分布式計算架構(gòu)必不可少,通過云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術(shù)等才能更好地對大數(shù)據(jù)進行挖掘和處理。如果說云計算作為硬件資源的一種虛擬化來支持大數(shù)據(jù)處理的話,那么大數(shù)據(jù)技術(shù)則是對于海量數(shù)據(jù)高效處理,其未來的發(fā)展趨勢就是通過實時交互查詢和分析為各行業(yè)提供有價值的決策信息。隨著大數(shù)據(jù)的出現(xiàn),數(shù)據(jù)量的衡量單位已從之前的MB、GB、TB發(fā)展到現(xiàn)在的PB、EB甚至ZB級別。John Rauser(2012)認為,大數(shù)據(jù)是任何超過了一臺計算機處理能力的數(shù)據(jù)量。當(dāng)然,除了規(guī)模大(Volume)這一特征外,大數(shù)據(jù)還具有以下幾個特征:

    1.處理速度快(Velocity)

    大數(shù)據(jù)優(yōu)勢的發(fā)揮就體現(xiàn)在處理速度方面。數(shù)據(jù)的更新和流動速度非??欤罅康臄?shù)據(jù)只有通過借助移動互聯(lián)網(wǎng)、RFID(電子標(biāo)簽)、傳感器等加快數(shù)據(jù)處理速度,才能更好地發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價值。

    2.多樣性(Variety)

    隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,人們可以通過社交平臺、網(wǎng)購平臺、行車記錄等方式采集數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的源頭越來越多樣化,數(shù)據(jù)來源的廣泛性使得數(shù)據(jù)種類繁多。與此同時,數(shù)據(jù)的格式也不再僅僅局限于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),包括音頻、視頻、網(wǎng)頁、圖片等在內(nèi)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)逐漸成為數(shù)據(jù)存儲的中堅力量。傳統(tǒng)方式下,為了便于數(shù)據(jù)的儲存和處理,人們更多地使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)被壓縮甚至刪除,極大地影響了信息的有效性。而大數(shù)據(jù)處理過程中主要關(guān)注的是個性化信息,注重用戶的體驗效果,因此非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)正在嶄露頭角。

    3.價值高(Value)

    大數(shù)據(jù)之所以規(guī)模大,就在于原始數(shù)據(jù)包含了大量的細節(jié)信息。盡管在解決問題時會有很多不相關(guān)的信息存在,會在一定程度上降低決策的效率,但是,在同樣的數(shù)據(jù)庫情況下,人們會用它來解決更多的問題。也就是說,雖然數(shù)據(jù)的絕對數(shù)量增加,但其中有效信息數(shù)量比例有所減少,數(shù)據(jù)的價值密度和數(shù)據(jù)量兩者呈反向變動關(guān)系。

    二、對于高等教育模式的影響

    1.教師教學(xué)模式

    長期以來,我國的教育實施都是依據(jù)主管部門或者課程講授者總結(jié)的經(jīng)驗來進行,很多被公認為“重要”的因素會在教育執(zhí)行過程中反復(fù)、多次強調(diào)。但是,在有些情況下,經(jīng)驗性的東西反而缺乏科學(xué)性。以蘋果公司為例,他們在銷售電腦過程中并沒有采用傳統(tǒng)的搞促銷,而是不停地發(fā)布更新更時尚的廣告方式,而是通過對門店采集的數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)電腦屏幕和桌子呈現(xiàn)70度角左右的時候,以這類方式擺放的電腦銷售量要比其他方式擺放的電腦銷售數(shù)量超出15%。原因在于,與桌面成70度角擺放的電腦屏幕剛好處于反光的狀態(tài),這時候,人們自然而然會去調(diào)整屏幕角度。而在銷售過程中,只要潛在的顧客與實物發(fā)生了接觸,那么產(chǎn)品售出的概率就增加了15%。這一結(jié)論是通過大數(shù)據(jù)分析而不是經(jīng)驗得出的。教學(xué)亦是如此,相關(guān)問題的解決不再依賴于停留在每位教師頭腦中的模糊的經(jīng)驗,而是基于對海量的教學(xué)問題的描述以及教學(xué)問題解決方案的分析(梁文鑫,2013)。不難看出,相對傳統(tǒng)的經(jīng)驗?zāi)J?,“用大?shù)據(jù)說話”的數(shù)據(jù)分析模式正在引領(lǐng)著各行業(yè)包括教育行業(yè)的思維變革。

    不僅如此,我國的高等教育模式也都一直倡導(dǎo)按照教學(xué)大綱、教學(xué)計劃等有步驟、有計劃地因材施教,但是在具體執(zhí)行方面,由于師資、學(xué)生數(shù)量、教學(xué)任務(wù)等各種原因,多數(shù)都未能實現(xiàn)因材施教的真正目的。大數(shù)據(jù)時代,對海量的教育教學(xué)數(shù)據(jù)挖掘和分析可以將學(xué)生的真實情況及時并如實反映,如課堂教學(xué)過程中,哪些同學(xué)對于理論部分較為感興趣,哪些同學(xué)對于實務(wù)較為關(guān)注等,通過數(shù)據(jù)分析,將與學(xué)生學(xué)習(xí)相關(guān)的信息直接反饋給教師。在這種方式下,教師可以此為依據(jù)選擇最適合學(xué)生學(xué)習(xí)的內(nèi)容和方法,教學(xué)模式也從群體教育向個體教育轉(zhuǎn)變,極大降低了雙方信息不對稱的情況,真正做到因人而異,因材施教(慶年,2013)。同樣的情況,學(xué)生在做課后作業(yè)時,對于同一類型的題目,如果正確率達到一定程度,數(shù)據(jù)分析可以讓系統(tǒng)跳過該類型的題目;而某類型的題目如果出錯率較高,則系統(tǒng)也可以通過多次強化來達到學(xué)習(xí)的目的。

    2.教學(xué)評價模式

    眾所周知,高校的教學(xué)評價模式包括兩個部分:一個是學(xué)生對于老師的評價,主要是通過學(xué)生對老師的課堂滿意度進行各項分數(shù)打分;另一個則是老師對于學(xué)生的評價,主要通過對學(xué)生的日常到課率和課堂表現(xiàn)進行綜合評定。但是,傳統(tǒng)的評價模式僅局限于教師教的及學(xué)生學(xué)的好壞與否,我們不能僅憑簡單的數(shù)字加以解讀,具體的細節(jié)方面還有待于改進。例如,學(xué)生最喜歡教師的哪些課堂教學(xué)方式?學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的學(xué)習(xí)習(xí)慣是什么?通過什么樣的方式能夠最快地掌握知識?這些都是無法通過簡單的傳統(tǒng)教學(xué)評價實現(xiàn)的,只能通過長期的數(shù)據(jù)分析得到規(guī)律(如教師的教學(xué)習(xí)慣、學(xué)生的學(xué)習(xí)方式等),而大數(shù)據(jù)則為我們提供了這一平臺,教育評價由僅依賴于結(jié)果這一“單一維度”層面轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)注整個過程的“多元維度”層面。例如,通過技術(shù)層面的分析,我們可以根據(jù)學(xué)生的瀏覽記錄和內(nèi)容點擊量的統(tǒng)計來判斷其對相關(guān)知識點的掌握情況,包括難度如何及需要用多長時間掌握等,挖掘出與學(xué)生實際情況相符的信息,形成針對學(xué)生個體的直接效果,從而制定更符合實際情況的個性化教育策略。

    3.學(xué)生工作模式

    由于大學(xué)生正處于世界觀、人生觀和價值觀樹立的關(guān)鍵時期,因此學(xué)生工作歷來是高校的工作重點。除了知識外,對于學(xué)生的評價越來越傾向于多維角度。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,高校可以通過數(shù)據(jù)分析隨時發(fā)現(xiàn)并掌握學(xué)生的思想動態(tài)和心理變化情況。例如,通過學(xué)生銀行卡、餐卡等校內(nèi)購物的數(shù)據(jù)分析可以判斷其經(jīng)濟狀況如何以進行資助;通過學(xué)生間相互的微信關(guān)注或電話數(shù)據(jù)分析,以及進出宿舍樓和刷卡用電情況等,可以判斷其日常關(guān)系如何來安排不同的寢室。如果有的學(xué)生社交狀況異常,負面情緒嚴重,學(xué)校相關(guān)部門就可以及時啟動心理輔導(dǎo),提前介入和干預(yù),避免悲劇的出現(xiàn)。以美國高校為例,當(dāng)一名鮑爾州立大學(xué)(Ball State University)的學(xué)生校園卡刷卡識別系統(tǒng)顯示其社交活動異常時,學(xué)校專業(yè)人員就會及時跟進,通過打電話或發(fā)郵件了解這個學(xué)生最近的生活及學(xué)習(xí)情況。實際上,包括招生資源的合理配置、學(xué)生消費行為習(xí)慣的引導(dǎo)等諸如此類的事情都可以將大數(shù)據(jù)的思維決策方式內(nèi)嵌其中,通過大數(shù)據(jù)進行動態(tài)采集和實時監(jiān)控,真正實現(xiàn)學(xué)生工作的精準化。

    三、面臨的問題及建議

    雖然前文就大數(shù)據(jù)對傳統(tǒng)高等教育模式的影響進行了詳細的分析和闡述,但是在實際應(yīng)用過程中,仍舊面臨很多問題。

    1.數(shù)據(jù)質(zhì)量方面:時至今日,高校信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)資源雖已頗具規(guī)模,但由于在使用過程中被各教學(xué)及行政部門重復(fù)統(tǒng)計或維護,質(zhì)量堪憂。與此同時,數(shù)據(jù)冗余、缺失或過時等問題也導(dǎo)致了對于數(shù)據(jù)的預(yù)期需求無法實現(xiàn)。究其原因,除了技術(shù)因素外,更主要的因素來自管理層面。雖然以規(guī)范的方式來管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)的理念已經(jīng)被高校廣泛接受和認可,但多數(shù)高校由于缺乏大數(shù)據(jù)意識,數(shù)據(jù)公開和共享缺乏制度引導(dǎo)和保障,IT部門協(xié)調(diào)能力有限、部門壁壘嚴重等各種現(xiàn)實原因,在進行信息系統(tǒng)的設(shè)計開發(fā)或采購前均缺乏統(tǒng)籌規(guī)劃,導(dǎo)致信息不完整或重復(fù)投資。因此,數(shù)據(jù)治理(Data Governance)工作將成為大數(shù)據(jù)時代有效提升數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要任務(wù)。建立適合高校的數(shù)據(jù)治理體系,明確高校IT戰(zhàn)略,從組織架構(gòu)、管理制度、操作規(guī)范、IT應(yīng)用技術(shù)、績效考核支持等多維度,全面梳理高校的數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)生命周期等各方面工作并保證可持續(xù)性建設(shè)和改進,將是高校數(shù)據(jù)建設(shè)工作的重中之重。

    2.數(shù)據(jù)使用方面:由于大數(shù)據(jù)具有低密度高價值的特點,因此,如何在大量的數(shù)據(jù)中通過快速分析提煉出有價值的信息,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和利用效率成為當(dāng)前亟待解決的問題。隨著半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)量的快速增加,多類型的海量數(shù)據(jù)對處理能力提出了更高的要求。2005年,美國、歐洲等國家的高校就已經(jīng)開始利用學(xué)校及社會的數(shù)據(jù)資源來為教育提供決策,截止到目前,已經(jīng)發(fā)布了一系列關(guān)于本國高等教育及學(xué)校自身發(fā)展情況的研究報告。如,美國“新墨西哥大學(xué)教務(wù)長分析儀表盤”(University of New Mexico Provosts Analytics Dashboard)提供了4~8年部分美國大學(xué)生畢業(yè)率的數(shù)據(jù)。盡管大數(shù)據(jù)時代為教育決策的科學(xué)化現(xiàn)代化提供了保障和可能,但是相比之下,我國多數(shù)高校的信息系統(tǒng)卻缺乏分析和決策支持功能,基本上還處于聯(lián)機事務(wù)處理(OLTP,On-line Transaction Processing)階段。以學(xué)生選課為例,我國幾乎所有高校都在使用網(wǎng)上選課系統(tǒng),學(xué)生可以根據(jù)系統(tǒng)中已有的學(xué)分情況、課表安排、后續(xù)學(xué)期課程的課容量及學(xué)分等信息結(jié)合個人的時間安排和興趣愛好選擇合適的課程。但是,要根據(jù)興趣、學(xué)分、課程安排及市場需求情況等數(shù)據(jù)對學(xué)生的課程進行規(guī)劃設(shè)置并在每學(xué)期進行實時推送卻難以實現(xiàn)。這僅僅是高等教育中很小的一個部分,而一項教學(xué)或教育政策的制定通常要采集各類信息系統(tǒng)數(shù)據(jù),經(jīng)過大量的數(shù)據(jù)分析后才能做出適當(dāng)?shù)臎Q策。尤其在高等教育競爭白熱化的今天,數(shù)據(jù)對于決策的重要性不僅僅體現(xiàn)在量的方面,更重要的是如何使用,因此,要充分利用包括數(shù)據(jù)挖掘(DM,Data Mining)、數(shù)據(jù)倉庫(DW,Data Warehouse)及聯(lián)機分析處理(OLAP,On-line Analytical Processing)等在內(nèi)的分析工具,提高數(shù)據(jù)的使用價值。

    3、信息安全方面:大數(shù)據(jù)給高校的教學(xué)及學(xué)生事務(wù)等各方面帶來發(fā)展機遇的同時,高校的信息安全也面臨著嚴峻挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)幾何級數(shù)的增長,其覆蓋范圍也越來越廣,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也更為復(fù)雜,分布式處理也加大了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險,這種情況下,高校的網(wǎng)絡(luò)更容易受到外部攻擊,無論數(shù)據(jù)存儲還是安全方面都對網(wǎng)絡(luò)防護提出了更高要求?!?016年度互聯(lián)網(wǎng)安全報告》(騰訊安全)數(shù)據(jù)顯示,在電腦中毒的用戶中,中學(xué)生和大學(xué)生群體占到了55.58%。尤其寒暑假及高校畢業(yè)季,由于實習(xí)、找工作的需求大增,更是學(xué)生個人信息泄露的高發(fā)期。據(jù)《2015高校網(wǎng)絡(luò)信息安全調(diào)研報告》數(shù)據(jù)顯示,各高校對于安全方面的資金投入力度在逐漸加大,相比2011年,雖然實施“數(shù)字證書”、“身份認證”、“重要數(shù)據(jù)加密”的比例平均上升了十個百分點,“網(wǎng)絡(luò)分段”、“網(wǎng)絡(luò)實時監(jiān)測”、“惡意郵件處理”等新的手段也得到了廣泛應(yīng)用,但由于種種原因,仍有41%的高校缺少信息安全崗位,38%的學(xué)校仍然缺失安全團隊,甚至部分高校沒有做安全滲透測試。隨著2014年中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化領(lǐng)導(dǎo)小組的成立,信息安全的重要性已上升到國家戰(zhàn)略層面。安全意識的提升,需要高校在信息安全方面的建設(shè)投入有所增加。

    隨著教育數(shù)據(jù)開放程度的不斷提升,教育數(shù)據(jù)資產(chǎn)規(guī)模及數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用效應(yīng)也不斷擴大,而高等教育也逐步轉(zhuǎn)為“以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的決策模式”。在這一趨勢下,教育數(shù)據(jù)的挖掘?qū)⒅饾u成為國內(nèi)高校提高教學(xué)管理水平和教學(xué)質(zhì)量的重要方式,教育政策的制定、學(xué)習(xí)方案與評價方式的確立以及學(xué)生工作的方式也將發(fā)生革命性變化。

    在具體實施過程中,除了要加強高校數(shù)據(jù)平臺建設(shè)外(云計算等),更要結(jié)合高等教育自身的特點通過算法創(chuàng)新進行針對性的技術(shù)開發(fā)。與此同時,也要盡快完善相關(guān)的制度和法律政策(包括學(xué)校數(shù)據(jù)使用權(quán)限和學(xué)生隱私保護等),在保證充分實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享的同時防止數(shù)據(jù)被隨意濫用。只有這樣,才能使得學(xué)生和教師更主動、更積極地參與到教育過程中來,形成互動性更強的開放課堂,真正實現(xiàn)教育資源的優(yōu)化配置。

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