大數據技術對高校管理的變革作用及其應用分析

賈若山

（中國政法大學繼續教育學院 北京 102249）

0 引言

近幾年，大數據已經成為現代社會的常見技術，在各類行業中的應用情況十分理想，因此，教育領域也開始對大數據技術給予相應重視。而高校管理本就屬于一種繁雜工作，其中涵蓋諸多內容，如果管理效果無法達到預期所想，就會限制高校在現代社會的發展情況，因此，當代高校在開展管理工作時，最好將大數據技術落實其中，運用技術優勢提升自身工作的開展效果。

1 大數據技術在高校管理中的變革作用

1.1 落實個性學習模式

目前高校正在擴招，一個本科教師可以教多個本科教學班，很難及時去準確了解每一個本科學生的學習特點從而實施在線教學，將應用大數據挖掘等新技術與日常課堂教學有機結合，通過一個可視化的學生在線課程學習服務平臺，學生可以自主自由選擇自己真正感興趣的學科課程進行學習，就已經能夠很好實現這種滿足學生個性化課程學習的主要功能。

1.2 強化高校管理效果

傳統的管理模式需要對大量的數據和信息進行集成和分析，需要一定的計算時間，需要專業的計算系統來保證數據和信息的準確性。通過使用大數據技術進行數據分析，可以從多維的角度整合和分析不同類型的信息，為教師提供更準確的參考數據。教師將數據差距與自己的教學經驗結合起來，制定出強化高校管理效果的有效方案。

1.3 評估高效教學水平

教學水平評估是各高校定期進行的事務性工作，目的是通過各種渠道，包括教師、學生、教學評價等不同角度，由管理部門找到教學工作，管理工作中存在的各種問題，并通過調整教學計劃進行糾正，達到提高教育水平的目標。將大數據技術引入教育評估系統，節約了時間成本，增強了評估的科學性，提高了教育數字化建設的有效性?；跀祿诰蛩惴ǖ慕虒W評估，根據教師的教學互動，效果下降，動機是學生的內在聯系，提供部門的客觀評價、決策支持、信息科學、現實為教師提供準確的反饋，提供更好的工作和準確評價教育教學。

1.4 優化高效管理理念

近年來，隨著數字化進程的加快，建設信息在我們的大學的學生、教師和管理員一般，經歷了越發方便的技術應用和海量數據，高等教育改革的發展注入了新的動力。例如，通過應用大數據技術，就有可能對學生在課堂上的表現、生活中的休息、閱讀愛好和筆記有一個完整而最新的了解。通過對這些數據的分析，學?？梢院侠淼貥嫿ㄕn程和組織教學，進一步提高大學教學質量。然而，潛在的數據挖掘和分析，明確允許學生在學校教學活動、社會活動、性格特點和興趣，建立與學生的教育，學生作為一個中心概念發展和支持服務和教育更科學和高等教育的概念，創新升級。

2 大數據技術在高校管理中的具體應用

2.1 利用技術，創設平臺

在高校管理工作之中需要科學的合理運用教育大數據管理技術，其中的重點作用就是對于教育數據的有效管理。如果我們不能有效地對相關數據以及信息來源進行合理收集和分析整理，就可能無法充分體現和突出當前大數據分析技術的有效性和運用。我國目前已經開始有很多的高校對用于教育資源管理的內部大數據管理信息系統實施了初步的體系建設，但是這樣的信息系統很大一部分都認為只能廣泛運用于內部的教育管理，并不能真正做到對教育資料相關信息的統一整理和資源共享。所以，各大高校教師需要盡快建立專門的技術部門，把所有和高校學生成長相關的大數據教育信息資料進行詳細的采集整理，組建并形成一個專業的學生教育信息管理相關信息數據采集服務平臺，建立一個全校教師通用的學生教育信息管理相關信息采集資料數據庫，保障高校教師能夠較全面的、及時的，針對高校學生及其他方面進行有效管理，實現教育信息的資源共享。并且還要不斷的對高校信息和大數據的存在價值意義進行創新探索，促進高校更加科學、有效的合理掌握每個高校學生的具體學習資料。

2.2 持續研究，開發系統

根據當前教育行業的發展前景可以得知，大數據分析技術的應用不僅可以提升教學管理的質量，而且可以深化信息技術的應用。因此，在未來的發展過程中，有必要開發一個智能化的數據管理系統，即對大數據分析的基礎設施進行優化和創新，使其能夠完成更專業的數據解讀和分析。此外，通過對大數據技術的深入研究，可以收集到粒度更細、連續性更強的教育數據，可以有效滿足高校教學管理的需求。具體來說，我們可以指派專業人員組建專業的系統開發團隊，對各學院、各部門的數據進行收集和整合，使其成為集科研管理、資產管理、學生管理為一體的綜合數據管理平臺。同時，要加強對大數據分析技術周邊設備的優化，合理利用攝像頭、GPS技術、微傳感器等，進一步體現大數據技術的應用優勢。

2.3 提升水平，強化效果

我國已經逐步進入了一個大數據的發展時代，對于各個信息行業的整體發展來說，在我國大數據的不斷創新發展觀念和先進信息技術的綜合作用下，各個領域都逐步提升了行業發展的核心價值。我們最為值得關注的就是教育領域在商業價值的不斷提升上面也已經有了重大發展和新的進步。大數據的應用有關科學思想觀念和先進信息技術，被通過科學的合理運用整合到高校的學科教育教學管理中來上去，突出了教育數據對于信息的應用價值。運用的學習重點之一就是不僅要能夠擁有關于大數據的各種創新思維觀念，還要同時能夠較好的學習分析和掌握操作有關大數據的新技術。所以，高校教師想要對教學大數據相關技術的綜合技能應用進行充分發揮，提升高校大數據在高校本科教育教學管理工作中的綜合運用管理效果，就要盡快建立一個完全能夠較好地運用高校大數據相關技術用來進行高校教育教學管理的技術團隊。

2.4 強化渠道，實現共享

大數據技術的核心主要分為采集、預測和分析。高校教學管理模式在應用大數據技術時，需要實現信息的無障礙共享和流通。然而，當前的數據信息融合階段卻存在著許多問題，如數據孤島和數據豎井的問題，雖然在互聯網技術的發展中已經弱化了效果，但在未來的發展中加強大數據融合通道也是重中之重，從而提升大數據管理系統的分析處理能力。因此，高校應突破傳統觀念和管理模式的制約，構建統一高效的資源共享體系，妥善與第三方專業公司合作，從而保證智能教學管理系統在高校的安全程度和應用性能。

3 大數據技術在高校管理中的應用策略

3.1 明確高效管理定位

準確定位要求高校管理者明確自己的定位，包括對自己的角色、工作性質和服務目標的理解。所有這些都需要有一個明確的定位。管理人員要清楚地認識到，自己工作的首要對象是學校全體職工和學生；高校管理者的職能是為高校工作服務和保障。管理人員的最終目標是服務和保證學校教學科研的良好發展。高校管理人員對幾個方面的內容有明確的認識，找到自己的位置，熟悉規章制度、工作程序、具體步驟及其要求，一切按照規章制度、按照程序、了解自己的工作是為了促進教學質量和科研水平的提升，是為工作提供基礎和服務，而不是領導和管理工作。準確的工作定位能保證的準確結果。因此，高校管理者應該認清他們的地位，為學校的教學和科研服務。從學校的總體規劃到具體工作，我們要以服務為主要目的開展自己的工作。

3.2 組建優秀人才隊伍

根據對大數據行業未來發展的預測，未來幾年全球將面臨大數據人才短缺的問題。因此，學校建立和完善專業的大數據人才隊伍十分重要。大數據的能力的大學，他們需要有一定的大數據技術，能夠解釋大數據分析的結論，有一個深刻的理解在大學不同部門之間的關系，基于數據，得出結論，使特定的實現、監控和評估計劃。這就要求高校學生管理人員首先要加強對大數據技術的學習，培養自身的大數據思維，進一步提高自身在大數據應用中的信息素養和思維。其次，對于高校來說，要完善人才引進機制，適當引進大數據技術的管理人員，培養他們對高校學生管理的認識，從而促進大數據技術在高校學生管理中的針對性。最后，高校要加強和深化與企業的合作，讓高校了解大數據技術的發展趨勢和動態，進一步整合大學生的主要團隊管理，實現高校學生管理的高效率、低投入。

3.3 強化心理管理水平

隨著移動終端應用的廣泛和普及，學校在論壇，微博上每日都在以自己為基礎的公眾平臺提供為其主題、評論和其他數據，這些數據存儲分析科學地分析了教師和同伴們思想狀態，情感和行為的發展趨勢和動態，重用這些趨勢和行為，建立一個師生的情感模型，可以準確掌握教師和同伴們的心理健康水平，并且可以更加有針對性地增進和加強教育部門對于師生的整體心理指引。因此，高校管理需要提前規劃信息系統，提高高校信息化水平，就必須有CRD的數據源，這就要求高校的業務必須與計算機技術緊密結合，需要跟上技術發展的步伐。目前，大數據在高校應用中還存在一些問題，需要進一步糾正和探索。

3.4 樹立高校管理關系

管理部門與廣大教職工的關系要密切。許多大學管理人員把教師和學生看作與自己相反的人。他們認為老師因為自己的地位而傲慢，學生有自己的個性，這使得他們很難管理。因此，很多管理工作無法得到教師和學生的支持。這也是高校管理難以順利運作的原因之一。為了解決上述問題，需要加強教師、學生和行政人員之間的溝通和交流，使他們相互尊重和信任，并在大學服務中進行合作。大學管理人員也缺乏服務意識，一些員工有一種官方標準的心態，這些問題使得管理效率較低。此外，教師、學生和管理人員不考慮彼此，這些角色有一些困難。因此，更好的溝通可以拓寬管理的渠道，提高管理的效率。學校也應該通過各種途徑改善相關制度和政策，是指各種意見和建議，做出一些重要的決定和系統的學校，教師和行政人員的工作更加透明，以便管理員接受大多數師生的監督。

4 結束語

綜上所述，大數據信息技術在高校中的廣泛應用，必將有效促進高校職業教育教學智能化、信息化的更進一步的健康發展，提升高校教學發展理念、教學管理體制和高校教學管理環境的改革創新。通過高校大數據的精確處理分析，能夠緊密結合高校用戶學習數據和高校業務處理邏輯，同時它也要盡可能地不斷擴大專業數據庫的覆蓋范圍，這樣高校教師才能夠更有效的針對性、全面地對其進行專業數據精確分析和深層次的數據挖掘。