干國勝

摘 要： 大數(shù)據(jù)是國家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，已經(jīng)在經(jīng)濟和社會發(fā)展中發(fā)揮了巨大的作用。大數(shù)據(jù)對高職教育發(fā)展既是機遇也是挑戰(zhàn)，高職教育要積極地將目前的“狀態(tài)平臺數(shù)據(jù)”迅速過渡到大數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)應(yīng)用增強院校競爭優(yōu)勢，提升高職院校的管理和教育教學水平。

關(guān)鍵詞： 大數(shù)據(jù)；高職教育；機遇和挑戰(zhàn)

中圖分類號： G710 文獻標識碼： A 文章編號： 2095-8153（2018）05-0001-03

國務(wù)院頒發(fā)的《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》指出：“數(shù)據(jù)是國家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，是21世紀的‘鉆石礦。”大數(shù)據(jù)在經(jīng)濟和社會發(fā)展中正在發(fā)揮著越來越大的作用，基于數(shù)據(jù)科學決策，就是“用數(shù)據(jù)說話、用數(shù)據(jù)決策、用數(shù)據(jù)管理、用數(shù)據(jù)創(chuàng)新”的機制，作為“實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”，將引起管理理念和治理模式改變。這對高職教育既是機遇也是挑戰(zhàn)，高等職業(yè)教育應(yīng)以此為契機，推動人才培養(yǎng)質(zhì)量提高，增強院校競爭優(yōu)勢和提升院校治理能力。

一、大數(shù)據(jù)與“狀態(tài)平臺數(shù)據(jù)”

大數(shù)據(jù)是以容量大、類型多、存取速度快、價值密度低為主要特征的數(shù)據(jù)集合，正快速發(fā)展為對數(shù)量巨大、來源分散、格式多樣的數(shù)據(jù)進行采集、存儲和關(guān)聯(lián)分析，從中發(fā)現(xiàn)新知識、創(chuàng)造新價值、提升新能力的新一代信息技術(shù)和服務(wù)業(yè)態(tài)。信息時代的主要原材料是大數(shù)據(jù)，IBM 公司認為大數(shù)據(jù)是一類新的自然資源[1]。在經(jīng)濟領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)已經(jīng)作為一種與固定資產(chǎn)和人力資本類似的重要生產(chǎn)要素而存在。對高職院校而言，大數(shù)據(jù)無論作為資源，還是作為技術(shù)和工具，都有其待挖掘的巨大價值。

目前，“高等職業(yè)院校內(nèi)部質(zhì)量保證體系診斷與改進”工作（以下簡稱“診改工作”）幾乎就是圍繞“高等職業(yè)院校人才培養(yǎng)工作狀態(tài)數(shù)據(jù)采集與管理平臺”（以下簡稱“狀態(tài)平臺數(shù)據(jù)”）的數(shù)據(jù)來開展的，是“診改工作”起點，也是“診改工作”終點。之所以說“狀態(tài)平臺數(shù)據(jù)”是“診改工作”起點，是因為高職院校質(zhì)量保證體系的校內(nèi)、外診斷工作的數(shù)據(jù)指標主要依據(jù)“狀態(tài)平臺數(shù)據(jù)”，并以此對學校工作進行評估和診斷的；高職院校依據(jù)診斷的結(jié)果制定各項工作改進方案，這些方案的實施成效落腳點，最終大部分是通過“狀態(tài)平臺數(shù)據(jù)”體現(xiàn)，因此說“狀態(tài)平臺數(shù)據(jù)”也是“診改工作”終點。

顯然，“狀態(tài)平臺數(shù)據(jù)”僅為高等職業(yè)院校部分結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)。當今“‘信息化對職業(yè)教育的推動作用和‘開放教育資源快速增加將是非常重要的短期趨勢”[2]，新興技術(shù)工具（VR/AR/MR 技術(shù)、移動終端互動等）、人工智能和各種技術(shù)平臺、靈活課堂設(shè)計和大規(guī)模開放式在線課程等新技術(shù)發(fā)展相關(guān)的數(shù)字革命正在徹底改變學習和教學的模式和可訪問性，并產(chǎn)生大量新的非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)來源。此外，學校為滿足學生不斷變化的需求，應(yīng)對校內(nèi)外績效評估和評價，教學方法改變（MOOCs、立體教材、翻轉(zhuǎn)課堂、微課等）以及為降低運營成本機制的新班級格式和技術(shù)，都要求高等職業(yè)院校做好與之相應(yīng)數(shù)據(jù)的采集、分析、可視化和應(yīng)用等各項工作，這些工作已經(jīng)成為高職院校可持續(xù)發(fā)展的必然要求，是發(fā)展機遇更是挑戰(zhàn)。

二、大數(shù)據(jù)對高職教育的機遇

1. 利用大數(shù)據(jù)提升高職院校管理水平

“提升管理水平是促進職業(yè)院校內(nèi)涵發(fā)展的現(xiàn)實要求，是提高人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要保障?！盵3]目前，高職院校管理信息化水平與其治理能力現(xiàn)代化的新要求相比還存在較大差距，這種差距具體表現(xiàn)在管理的決策上。

美國著名管理學家赫伯特·西蒙指出：“決策是管理的心臟，管理是由一系列決策組成的，管理就是決策?！备呗氃盒５膫鹘y(tǒng)決策模式可歸納為四種[4]：（1）依靠決策者的理性認知能力制定決策的“官僚主義”模式；（2）通過“合意”的過程來平衡大學內(nèi)多方群體利益的“學院型”模式；（3）通過“擴散”程序表達不同權(quán)力集團、利益群體訴求的“政治型”模式；（4）決策程序無章可循、隨意性大的“有組織的無政府型”模式。這些模式的不足在于缺乏決策的支撐依據(jù)，通常表現(xiàn)的是無數(shù)據(jù)支持的經(jīng)驗性決策或者帶有“抽樣”特征的以偏概全的決策。

大數(shù)據(jù)之所以在應(yīng)用上能產(chǎn)生極高的價值，是因為它所具有的三個特征，即全樣本、混雜性和相關(guān)性，這也為高職院校的管理創(chuàng)造了與傳統(tǒng)時期所不能具備的機遇。究其原因，首先，是大數(shù)據(jù)的全樣本。全樣本是指抽取的樣本數(shù)據(jù)就是總體，在樣本數(shù)據(jù)時期，人們依據(jù)在小于總體的樣本上進行決策，或者通過有意識地選取樣本來支持自己的決策，因而常常失之片面；大數(shù)據(jù)的樣本為全部的數(shù)據(jù)，會更有效地避免決策上的盲人摸象的錯誤發(fā)生，同時也使決策所形成的政策更加公平、公正。其次，是大數(shù)據(jù)的混雜性。舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時代》指出：“執(zhí)迷于精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產(chǎn)物。只有5%的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化且能適用于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都無法被利用，只有接受不精確性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶?！比珮颖竞突祀s性雖然也會增加錯誤，但是也會使我們認識更加逼近真實，獲得更多額外的價值。第三，是大數(shù)據(jù)的相關(guān)性，大數(shù)據(jù)要求我們思維模式從關(guān)注因果關(guān)系轉(zhuǎn)移到相關(guān)性關(guān)系，而不要執(zhí)著事物之間必然聯(lián)系，大數(shù)據(jù)作用在于讓“一切潛在的機會無所遁形”。

要讓大數(shù)據(jù)在提升管理信息化應(yīng)用能力發(fā)揮作用，高職院校首先要做到全院干部職工要樹立“大數(shù)據(jù)”意識，自覺增進自身信息化能力；其次要從學院的各類數(shù)據(jù)的記錄采集、更新和分析著手，逐步建設(shè)學院管理狀態(tài)“大數(shù)據(jù)”；第三，用學院“大數(shù)據(jù)”診斷和改進學院管理的能力，實現(xiàn)學院管理的規(guī)范化、精細化、科學化水平提升。

2. 利用大數(shù)據(jù)提升高職院校教與學水平

2.1 大數(shù)據(jù)正在讓教育發(fā)生巨大的變革。傳統(tǒng)工業(yè)時代的大班制、標準化、流水線等批量模式的教育，正在被大數(shù)據(jù)時代以視頻為重要載體的彈性化、個性化、慕課、翻轉(zhuǎn)課堂、微課和多元化為特征教育所取代。學生和教師的教與學行為、學校的管理等都變成數(shù)據(jù)被收集、傳遞、分析、提煉，并形成有用的信息被推送。正如數(shù)據(jù)科學家維克托·邁爾-舍恩伯格在《與大數(shù)據(jù)同行：學習和教育的未來》一書中指出的，“大數(shù)據(jù)將帶來學習的三大改變：能夠隨時收集學習中的雙向反饋數(shù)據(jù)；可以真正滿足每個學生的個體需求；可以通過概率預(yù)測優(yōu)化學習內(nèi)容和學習方式”。

2.2 大數(shù)據(jù)使個性化學習成為可能?，F(xiàn)行的班級教學是工業(yè)社會的產(chǎn)物，其教育是大規(guī)模批量生產(chǎn)，教學過程完全忽略學生個人的基礎(chǔ)、興趣和需求，對所有的學生“用一把尺子”，即一視同仁地按照教師的教學進度組織教學。例如，有些高職院校數(shù)學課的大班甚至超過100人，來讀高職的學生通常數(shù)學成績都不太好，教師仍然按其預(yù)先制定的教學進度授課，并不考慮學生能否跟上教師的授課節(jié)奏，最終只有少數(shù)學生能勉強應(yīng)付，很多學生直接放棄。由于這種教學模式效果實在太差，以至于有些高職院校的理工科專業(yè)甚至取消高等數(shù)學課程，校方給出的理由是學生學不會高等數(shù)學，其實其他專業(yè)課學生的學習情況也不會好到那里去。當然，也有的高職院校通過教學改革，引入數(shù)學軟件，輔助在線課程，高等數(shù)學的教學效果好一些，但仍然“用一把尺子”，教學質(zhì)量的提高仍然存在很大的空間。

進入21世紀，因材施教的個性化教學成為世界各國教育改革追求的目標，按照學生學習經(jīng)歷的數(shù)據(jù)來制定和調(diào)整教學策略，也一直是人們所追求的理想教育形態(tài)。在過去的幾十年中，互聯(lián)網(wǎng)及相關(guān)設(shè)備的普及，靈活課堂設(shè)計和大規(guī)模開放式在線課程等新技術(shù)發(fā)展相關(guān)的數(shù)字革命正在徹底改變學習和教學的模式和可訪問性，大數(shù)據(jù)為我們進行學生個性化教育成為可能。

學生學習、生活和活動的大數(shù)據(jù)主要來源為：（1）學校各種管理系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。首先是學生管理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)，它包含學生姓名、性別、班級、專業(yè)等數(shù)據(jù)。還有學校與之相關(guān)聯(lián)的其他系統(tǒng)所關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，如與之關(guān)聯(lián)的教務(wù)系統(tǒng)涉及的學生選課信息、考勤信息、考評成績、評語等；還有如與之關(guān)聯(lián)的財務(wù)系統(tǒng)涉及的學生繳費數(shù)據(jù)等；還有如與之關(guān)聯(lián)的圖書館系統(tǒng)涉及的學生借閱圖書數(shù)據(jù)等等。（2）慕課，大規(guī)模開發(fā)在線課程MOOCs（massive open online courses），即“慕課”，似乎是傳統(tǒng)教學的講臺搬家，從線下搬到線上，獲取教學信息更加方便快捷。這種變化的最為強大構(gòu)成要素是慕課能產(chǎn)生學生學習經(jīng)歷的大數(shù)據(jù)。（3）課程的在線資源的學習，如：電子書籍、視頻、學習軟件、圖片、教案等，都會留下學習的痕跡數(shù)據(jù)，具體表現(xiàn)為：學習內(nèi)容逗留的時間和重復(fù)次數(shù)、關(guān)注的內(nèi)容及所做的筆記、答題準確率、某個主題學習程度、查閱資料、閱讀放棄的位置等。（4）線上交流。與同學、老師和他人關(guān)于該課程交流相關(guān)聯(lián)的內(nèi)容提問，答疑，心得等，甚至其交流對象關(guān)于該課程在互聯(lián)網(wǎng)上留下的數(shù)據(jù)。

于是，當學生與學習技術(shù)互動時，他們會留下可以揭示他們的情感、社交關(guān)系、意圖和目標的數(shù)據(jù)痕跡。學生的學習其實就是一堆相互關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的“集合體”，因此教育者的任務(wù)就是根據(jù)這個“集合體”來開發(fā)和推薦適合不同的學生個體的線上和線下教學資源，從而滿足不同學生個體的個性化學習的需要。

三、大數(shù)據(jù)對高職教育的挑戰(zhàn)

要使大數(shù)據(jù)能真正產(chǎn)生其應(yīng)有的價值，我們主要面臨以下三個方面的挑戰(zhàn)。

挑戰(zhàn)之一是轉(zhuǎn)變觀念。教師要樹立大數(shù)據(jù)思維，“教育將繼經(jīng)濟學之后，不再是一個靠理念和經(jīng)驗傳承的社會科學和道德良心的學科，大數(shù)據(jù)時代的教育，將變成一門實實在在的實證科學。”[5]由大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的學習分析是成為促進教育教學變革的重要工具，并為教育教學明智（而非經(jīng)驗和靈感）決策提供了證據(jù)。

挑戰(zhàn)之二是數(shù)據(jù)采集甄別。首先要確定的是哪些為有價值或者說有用的數(shù)據(jù)，必須對數(shù)據(jù)進行篩選，將需要的數(shù)據(jù)用合適的形式存儲，因為如果其中的絕大多數(shù)數(shù)據(jù)是無用的，則投資建設(shè)數(shù)據(jù)產(chǎn)生浪費。然而隨著物、云、大、智等技術(shù)推進，對數(shù)據(jù)價值的甄別也會迎刃而解。

挑戰(zhàn)之三是數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜性。“圖文檢索、主題發(fā)現(xiàn)、語義分析、情感分析等數(shù)據(jù)分析工作十分困難，其原因是大數(shù)據(jù)涉及復(fù)雜的類型、復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和復(fù)雜的模式，數(shù)據(jù)本身具有很高的復(fù)雜性。”[6]收集，存儲和開發(fā)挖掘數(shù)據(jù)的算法也存在巨大的成本，這一過程往往耗時且復(fù)雜。然而，越來越多旨在利用大數(shù)據(jù)分析的系統(tǒng)和工具也在快速發(fā)展，甚至智能手機可以完成幾年前大型計算機都不可能完成的任務(wù)，數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜性的瓶頸正在逐漸突破。

當今時代，信息技術(shù)不僅只在量上簡單疊加和更替，而是在質(zhì)的進化或聚變，“大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用處于創(chuàng)新突破期，國內(nèi)市場需求處于爆發(fā)期，我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)面臨重要的發(fā)展機遇?！盵7]新起點為職業(yè)院校實現(xiàn)變超車的難得時機，然而落后就會被淘汰出局也是殘酷的現(xiàn)實，因此作為職業(yè)院校唯有把握機遇，迎接挑戰(zhàn)。

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Abstract： As a national fundamental strategic resource，big data has played a huge role in economic and social development.Big data challenges even opportunities for Higher Vocational Education.Education in higher vocational colleges should actively transfer the current “status platform data” to big data，strengthen the competitive advantage of colleges through the application of big data，and improve the management and education teaching level of higher vocational colleges.

Key words： Big data；higher vocational education；opportunities and challenges