韓小祥 衛(wèi)麗華

摘 要：在分析大數據及其基本特征的基礎上，對高校大數據進行研究，并對應用型本科教學中的自主性數據和外聯性數據進行歸納；提出了在大數據背景下，應用型本科教學環(huán)節(jié)應對的主動策略，在專業(yè)課程體系、信息化教學數據、信息化教學管理、立體化教學評價四個方面進行分析與研究，為應用型本科教學在大數據環(huán)境下如何進一步提高創(chuàng)新型、應用型人才培養(yǎng)質量提供了策略支撐。

關鍵詞：大數據；應用型本科；教學；主動策略

中圖分類號：G40-058 文獻標志碼：A 文章編號：1673-8454（2018）07-0066-03

一、引言

大數據技術及思想已逐步深入到社會各個領域。在大數據時代，數據的產生和收集是基礎，數據挖掘是關鍵，[1]以數據挖掘為基礎技術手段研究龐雜數據信息之間的隱含聯系，是大數據技術的基本思路，高等教育領域也不能例外。在大數據大發(fā)展的今天，高校應如何應對這場信息化時代數據革命，是主動應對還是被動改變，這是所有高校都應重視的命題。教學工作是應用型本科高校職能的核心內容，如何有效應對大數據的變革，甚至主動去利用大數據進行教學改革與實踐，提高教學質量，適應社會需求，已迫在眉睫。在大數據為典型特征的信息技術飛速發(fā)展的今天，高校教學工作各環(huán)節(jié)的壁壘正逐步被打破，應對大數據要主動出擊，從應用型本科人才培養(yǎng)的根本目標出發(fā)，在專業(yè)課程體系改革、信息化教學數據、信息化教學管理、立體化教學評價等方面尋求變化，研究和利用大數據，提升教學與人才培養(yǎng)質量。[2]

二、高校大數據概述

1.大數據及其基本特征

信息技術背景下所有信息本質上均可以數據的形式存在。在傳統(tǒng)的數據分析過程中，面對規(guī)模性數據分析通常進行抽樣處理，這樣得到的結果具備一定的代表性，能在一定程度上體現事物發(fā)展的某種規(guī)律，但不夠精確，如果采樣頻率不足，還將導致錯誤的判斷。大數據則不然，數據分析的對象為邊界范圍內所有數據，采用新技術新方法對其進行處理，以提高更為強大的決策支持與流程優(yōu)化。[3]

鑒于大數據為邊界范圍內所有數據，其基本特征可歸納為數據體量巨大，形式多樣并在信息化環(huán)境下高速增長、不斷變化。[4]因此，對各類大數據的處理并沒有固定的技術方法，針對不同類型不同形式的數據應區(qū)別對待。筆者認為，在當前，相比具體范圍具體種類大數據的處理技術，具備大數據的思維更為重要。

2.高校大數據

學術界對高校是否存在大數據有著不同的觀點，一種觀點是高?；韭毮茉谶\行過程中產生的數據體量及所涵蓋的數據物理邊界不足以支撐大數據的存在；另一種觀點是高校的數據物理邊界已隨著信息化的發(fā)展逐漸被打破，教學方法、過程、評價等環(huán)節(jié)已突破時間與空間的約束，在一個開放、共享的環(huán)境下形成了高校大數據。筆者認為，后一種觀點更符合我國當前高等教育體制改革發(fā)展的趨勢。

三、教學環(huán)節(jié)中的大數據分析

經過對本科教學各環(huán)節(jié)產生數據的分析，可將本科教學中的大數據分為自主性數據和外聯性數據。

1.自主性數據

自主性數據即在學校范圍內的自主教學設計、教學過程、教學評價等環(huán)節(jié)產生的數據，它包括教師的教學數據、科研數據、實踐數據，學生的課堂數據、作業(yè)數據、實驗數據，以及教學與管理過程中產生的文件、制度、流程等數據的綜合。這些數據隨著學校發(fā)展歷程不斷積累，形成本科教學中的大數據。一部分數據由于存儲方式與方法的局限已經消失，隨著信息化教學管理手段與數據存儲技術的提升，以及決策者對大數據的正確認識，更多的看似無效的數據被保存下來，形成了體量巨大、形式多樣、急速增長的大數據集合。如圖1所示。

2.外聯性數據

隨著信息化及網絡技術的發(fā)展，高校本科教學已處于一個更為開放與共享的環(huán)境中，正逐步形成高校與高校、高校與企業(yè)、高校與政府間互聯互通的網狀格局，教學環(huán)節(jié)在這個網狀結構中變得更為透明，與教學相關的外部數據對教學本身起到積極推動的作用。網絡課程資源、網絡教學平臺、第三方網絡數據采集與評價等都不斷產生著大量的數據。如圖2所示。

四、大數據環(huán)境下的主動策略

應用型本科的提出是新時代經濟社會對高素質、技術技能型、應用型人才廣泛需求的原發(fā)性、適應性策略。其宗旨是培養(yǎng)符合社會生產、服務、研究等領域的實踐型、創(chuàng)新型人才。在高等教育大數據背景下，應用型本科教學各項工作環(huán)節(jié)要積極面對新形勢，充分了解大數據，融合大數據思維，主動積累和運用大數據。

1.專業(yè)課程體系的融合

以計算機類專業(yè)為例，傳統(tǒng)的課程體系在知識結構、學時分配、實驗實習、畢業(yè)設計等環(huán)節(jié)更加注重知識鏈條的完整性，為適應地方經濟需求做出的改革也僅僅停留在占比很小的課程設計和專業(yè)課方向范圍。從學生入校起，四年的大學課程已基本定型，這樣的課程體系難以適應四年后的社會需求，尤其是對計算機類發(fā)展迅速的專業(yè)。部分高校已意識到這樣的變化，在課程體系中加入更多的創(chuàng)新性、實踐型環(huán)節(jié)，旨在培養(yǎng)學生的創(chuàng)新思維和實踐能力。但在實際執(zhí)行過程中也常流于形式，例如由本校并無創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)經驗的教師給每個本科班上幾節(jié)創(chuàng)業(yè)教育課，安排企業(yè)精英給學生開幾次講座，這不能稱之為真正的融合。

課程體系要從應用型人才培養(yǎng)根本目標出發(fā)，重新梳理和整合培養(yǎng)周期的教學環(huán)節(jié)分配，充分利用能在培養(yǎng)周期內加強學生應用能力培養(yǎng)的一切內外部資源。例如貫穿整個培養(yǎng)周期的行業(yè)現狀認知、專業(yè)素養(yǎng)教育、企業(yè)實踐鍛煉等。在一些應用性課程結構中，大幅調整理論與實踐學時的比例，重視實驗室數據，更重視行業(yè)現狀與需求。以軟件工程專業(yè)為例，學生進校時的入學教育不僅學習學校有關規(guī)章制度，更需要增加企業(yè)認知學習，讓學生建立更為明確的專業(yè)目標認識。在每學期的專業(yè)課程的理論及實踐環(huán)節(jié)均應增加行業(yè)、企業(yè)元素，將一線專業(yè)理念、專業(yè)發(fā)展與變化的數據融入課堂。在校企融合上要縮短高校與企業(yè)應用之間的距離，打破在學生畢業(yè)后企業(yè)首先必須對其進行再培訓的隔層。

2.信息化教學數據的融合

高校應用型本科教學應圍繞課程目標，充分利用信息化教學手段，整合自主性數據和外聯型數據。教師擺脫了時間、空間局限，可以基于歷年教學資料、同行教學狀態(tài)和學生學習反饋的大數據有針對性地準備教案。[5]在大數據背景下，課堂內外的邊界逐漸模糊，線上與線下課程相融合，各種在線教學平臺、網絡化教室、學習型社區(qū)在高校越來越受到歡迎。尤其是近年來，移動端的學習軟件與平臺突破了時間與空間的局限，知識就在學生身邊隨身攜帶。這些信息化環(huán)境下的學習資源每天產生著大量的數據，高校應重視自身信息化建設，加強網絡課程的開發(fā)與應用，并在一定范圍內開放與共享。在信息化課程平臺建設方面應整體規(guī)劃，減少甚至杜絕單個課程的網絡平臺，提高數據共享與數據分析決策的可操作性。信息化教學數據的融合如圖3所示。

3.信息化教學管理的融合

教學數據離不開信息化的教學管理方式，高校應重視信息化教學管理，在數字化校園的基礎上進一步重視智慧校園的建設。應用型本科高校以教學為中心，信息化管理平臺的建設要圍繞信息化教學這個中心服務。高校數據中心平臺的建設要融合教務管理、學生管理、社團管理、后勤服務管理等與學生相關的一切數據，建立標準的信息編碼規(guī)范框架，并在此基礎上建立數據分析平臺，充分挖掘數據間的關聯，為創(chuàng)新管理和決策提供有利條件。[6]在高校大數據中，相對某一具體目標任務的數據價值密度較低，這就需要高校信息化建設與管理機構進行充分的數據挖掘，利用信息化手段整理和發(fā)現更多隱含的價值，如網絡教學平臺訪問數據、開放性實驗室門禁數據、圖書借還數據，甚至一卡通消費數據。從一切數據中挖掘更有利于人才培養(yǎng)的聯系，建立更為科學合理的管理流程、辦法，為高校內涵建設提供有力支撐。[7]

4.立體化教學評價的融合

大數據背景下，高校人才教學質量與培養(yǎng)水平的數據正朝著公開化、透明化的方向發(fā)展。一些第三方評測數據的準確性與實時性得到了較大的提高和普遍的認可。教學評價的方式正在被優(yōu)化，由過去單一的師生互評、教學督導評價，轉變?yōu)橐粋€立體化、全方位的評價。[8]高校應正確認識，追求客觀、公正，并利用立體化教學評價機制指導教學改革和促進人才培養(yǎng)質量提升。

基于以上分析，主動策略模型建立在大數據環(huán)境下合理優(yōu)化專業(yè)課程體系結構的基礎之上，如圖4所示。利用大數據技術，使行業(yè)發(fā)展數據、企業(yè)需求數據及時為課程體系結構調整服務基礎。充分挖掘教學環(huán)節(jié)的各項教學數據，包括網絡教學資源、課程歷年資料數據、同行教學狀態(tài)、企業(yè)技術人員指導數據、專業(yè)發(fā)展趨勢數據等在內的所有數據，分析各數據之間隱含的聯系是關鍵。重視和積極推進信息化教學管理平臺建設，包括建立在統(tǒng)一的信息編碼規(guī)范框架基礎上的各類有助于反饋和指導教學中心工作的信息平臺是保障。建立基于大數據的立體化教學評價機制，包括傳統(tǒng)的師生同行督導評價、基于網絡的政校企評價和第三方評價等在內的全方位評價是檢驗標準。

五、結語

大數據體量巨大，形式多樣并在信息化環(huán)境下高速增長和不斷變化，針對某一具體領域，如應用型本科教學各關聯環(huán)節(jié)同樣會積累和產生大數據。隨著信息化技術開放與共享特征的不斷體現，教學環(huán)節(jié)大數據可歸納為自主性數據和外聯性數據。在對這些數據挖掘分析的基礎上，從專業(yè)課程體系、信息化教學數據、信息化教學管理、立體化教學評價四個方面建立大數據思維，研究和利用大數據，這對當前應用型本科教學改革，培養(yǎng)實踐型、創(chuàng)新型人才提供了積極的策略支撐。

參考文獻：

[1]李濤，曾春秋，周武柏，周綺鳳，鄭理.大數據時代的數據挖掘——從應用的角度看大數據挖掘[J].大數據，2015（4）：1-24.

[2]陳文，蒲清平，鄒放鳴.大數據時代的高校學生教育管理模式轉變與應對策略[J].江蘇高教，2017（1）：67-69.

[3]李濤.數據挖掘的應用與實踐——大數據時代的案例分析[M].廈門：廈門大學出版社，2013.

[4] （英）V.M-舍恩伯格，K.庫克耶著；盛楊燕，周濤譯.大數據時代——生活、工作與思維的大變革[M].杭州：浙江人民出版社，2013.

[5]蔣東興，付小龍，袁芳，吳海燕，劉啟新.大數據背景下的高校智慧校園建設探討[J].華東師范大學學報（自然科學版），2015（S1）：119-131.

[6]朱應雨.大數據時代關于教育信息化的思考[J].中國高校科技，2017（Z1）：134-136.

[7]袁星，李軍鋒，劉偉，劉金揚.高校信息化建設的實踐與思考——以北京航空航天大學辦公自動化系統(tǒng)建設為例[J].中國高?？萍?，2016（9）.

[8]何孟杰.基于“互聯網+”的高校課堂教學大數據探究[J].現代教育管理，2016（10）：103-107.

（編輯：王天鵬）