摘? 要：文章主要探索了大數(shù)據(jù)采集及其在黑龍江大學(xué)學(xué)生管理中的應(yīng)用，為數(shù)據(jù)對(duì)比、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的實(shí)踐提供了一定的參考意見(jiàn)，有助于實(shí)現(xiàn)高等院校管理模式的轉(zhuǎn)變。在黑龍江大學(xué)的學(xué)生管理中應(yīng)用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了高校選課模式的優(yōu)化，建立學(xué)生學(xué)業(yè)預(yù)警，提升高校教學(xué)質(zhì)量，協(xié)助高校管理決策，值得在類(lèi)似高校的學(xué)生管理中進(jìn)行推廣和普及。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)采集;數(shù)據(jù)應(yīng)用;高校管理

中圖分類(lèi)號(hào)：TP392;? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2020）16-0092-03

Exploration on the CollectionApplication and Management of Big Data

in Colleges and Universities

ZHAO Hongzhou

（Social Science Department，Heilongjiang University，Harbin 150080，China）

Abstract：This paper mainly explores the big data collection and its application in the student management of Heilongjiang University，which provides some reference for the practice of data comparison，data mining and data development，and helps to realize the transformation of management mode in colleges and universities. In the student management of Heilongjiang University，the application of big data related technology has realized the optimization of course selection mode in colleges and universities，established studentsacademic warning，improved the teaching quality of colleges and universities，and assisted university management decision-making. It is worth promoting and popularizing in the student management of similar universities.

Keywords：big data;data collection;data application;university management

0? 引? 言

在這個(gè)以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的新時(shí)代，廣義上的數(shù)據(jù)科學(xué)可以應(yīng)用于許多類(lèi)型的數(shù)據(jù)。這種與傳統(tǒng)的定性和定量不同的方法，對(duì)于挖掘高等教育中大數(shù)據(jù)，從而促進(jìn)高等院校教學(xué)與管理有著積極的實(shí)踐意義。在大數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中通過(guò)捕獲高細(xì)粒度的數(shù)據(jù)，詳細(xì)地了解學(xué)生表現(xiàn)和學(xué)習(xí)軌跡的高度，這是個(gè)性化調(diào)整課程以及個(gè)性化管理所需。[1]對(duì)使用數(shù)據(jù)挖掘方法收集的學(xué)生行為、情感和知識(shí)進(jìn)行基于交互的評(píng)估，并評(píng)估影響高等院校管理的因素之間的關(guān)系。這些措施為建立高等院校管理的預(yù)測(cè)模型，提供高校管理人員關(guān)于學(xué)生學(xué)習(xí)的各個(gè)階段經(jīng)歷的認(rèn)知和非認(rèn)知機(jī)制的圖景，以及這些機(jī)制可能的關(guān)聯(lián)方式。

1? 大數(shù)據(jù)分析及管理實(shí)踐應(yīng)用

1.1? 研究綜述

大數(shù)據(jù)可以被認(rèn)為是一種觀察海量數(shù)據(jù)的理論，無(wú)論這些數(shù)據(jù)是以實(shí)物形式還是數(shù)字形式儲(chǔ)存在不同的存儲(chǔ)庫(kù)中。大數(shù)據(jù)的概念現(xiàn)在已經(jīng)應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域，比如政府、企業(yè)、醫(yī)院等等。在過(guò)去的十年中，大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用已廣泛引起研究人員和從業(yè)人員的研究興趣。根據(jù)研究，在大部分行業(yè)中，大數(shù)據(jù)分析是組織成功的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。此外，在組織發(fā)展戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)潛力方面，大數(shù)據(jù)分析可以提高業(yè)務(wù)的效率和效力。大數(shù)據(jù)分析提供管理人員利用深度數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管理決策，被認(rèn)為是“科學(xué)的第四范式”，是“知識(shí)資產(chǎn)的新范式”，并且是下一個(gè)創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)性的前沿。[2]

利用不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策并不是什么新概念，如企業(yè)在商業(yè)智能或分析方面使用不同客戶生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜計(jì)算;商業(yè)智能中使用的各種技術(shù)可以從數(shù)據(jù)中區(qū)分歷史趨勢(shì)和客戶模式，并且可以產(chǎn)生不同的模型，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的模式和趨勢(shì)。但是對(duì)于大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用研究很少，甚至可以忽略不計(jì)。從教育機(jī)構(gòu)的有形賬目簿記記錄到班級(jí)考試記錄再到校友記錄，這些記錄在體積和種類(lèi)上都在不斷增長(zhǎng)。

1.2? 發(fā)展應(yīng)用

大數(shù)據(jù)分析是指從不同來(lái)源收集大量數(shù)據(jù)以改進(jìn)管理決策的過(guò)程?，F(xiàn)階段，研究大數(shù)據(jù)分析，并通過(guò)實(shí)證研究組織績(jī)效的應(yīng)用程序之間的關(guān)系已納入學(xué)術(shù)界，并鏈接到知識(shí)管理實(shí)踐。如數(shù)據(jù)、分析工具在知識(shí)管理實(shí)踐中如何創(chuàng)造價(jià)值、提高效率并最終影響組織績(jī)效。組織可以通過(guò)資源的有效利用獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，提高管理知識(shí)資產(chǎn)的能力和效率。一個(gè)明顯例子就是網(wǎng)絡(luò)分析，它使用不同的方法來(lái)標(biāo)記和報(bào)告網(wǎng)頁(yè)、特定區(qū)域或特定域名的訪問(wèn)量以及不同鏈接，以此分析消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣，并利用推薦算法在商業(yè)網(wǎng)站搜索引擎中的應(yīng)用，這樣他們能夠推薦消費(fèi)者其最可能喜歡的產(chǎn)品。同樣的概念現(xiàn)在也被應(yīng)用到各種電子學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，例如Edmodo是一個(gè)免費(fèi)的開(kāi)源LMS，它能夠根據(jù)電子學(xué)習(xí)系統(tǒng)上學(xué)習(xí)者的網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)預(yù)測(cè)類(lèi)似的書(shū)籍或資源。[3]

發(fā)展和應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析是知識(shí)管理理論和實(shí)踐的重要組成部分，涉及隱性知識(shí)向顯性知識(shí)轉(zhuǎn)換的四個(gè)階段，可以幫助組織解決問(wèn)題。發(fā)展和應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析是獲取、轉(zhuǎn)換、評(píng)估、檢索和共享知識(shí)資源以改善和優(yōu)化組織績(jī)效的過(guò)程，并擴(kuò)大組織影響力和提升組織競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。借助大數(shù)據(jù)和分析技術(shù)，能夠高效地創(chuàng)造知識(shí)管理?，F(xiàn)階段，市場(chǎng)上有大量不同的分析工具，大數(shù)據(jù)分析師可以應(yīng)用這些分析工具來(lái)改善組織管理績(jī)效并制定更好的業(yè)務(wù)決策，從而使組織走向成功。

2? 高校大數(shù)據(jù)的深度應(yīng)用

2.1? 高校大數(shù)據(jù)深度應(yīng)用的前提

發(fā)展和應(yīng)用大數(shù)據(jù)的過(guò)程中涉及知識(shí)的獲取、存儲(chǔ)、分發(fā)和應(yīng)用。大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用會(huì)創(chuàng)建有意義的信息，從而對(duì)組織管理產(chǎn)生更大的影響。數(shù)據(jù)采集是黑龍江大學(xué)大數(shù)據(jù)深度應(yīng)用的前提之一。數(shù)據(jù)采集強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的利用和管理，是從分布式信息源收集數(shù)據(jù)的過(guò)程，具體如圖1所示。

大數(shù)據(jù)具有多樣性、大容量、高速度的特點(diǎn)，所以需要一種適應(yīng)性強(qiáng)且省時(shí)的收集、過(guò)濾和清理算法，確保僅處理高價(jià)值的數(shù)據(jù)片段以便之后分析。在完成過(guò)濾和清理后，需將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在可擴(kuò)展的、具有大數(shù)據(jù)能力的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中。[4]為此，首先必須了解大數(shù)據(jù)的本質(zhì)，以及大數(shù)據(jù)可能具有的能力、專(zhuān)業(yè)知識(shí)和概念的形式對(duì)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估、表達(dá)并記錄為文字、數(shù)字、代碼、公式和符號(hào)。其次，大數(shù)據(jù)是完全可移動(dòng)且易于共享的，隨著高等教育對(duì)大數(shù)據(jù)分析要求的提高，越來(lái)越多的機(jī)構(gòu)正在開(kāi)發(fā)或?qū)嵤└叩冉逃械拇髷?shù)據(jù)分析平臺(tái)，以此作為高校管理自我調(diào)節(jié)和高校管理的一種手段。最后，通過(guò)智能設(shè)備的應(yīng)用進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和探索性分析，并根據(jù)需要提供適當(dāng)?shù)墓芾頉Q策建議。為了提升大數(shù)據(jù)收集的有效性，需要對(duì)數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行三角劃分，即用戶體驗(yàn)調(diào)查、定性反饋和點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)。

此外，高校大數(shù)據(jù)分析人員需要具備應(yīng)對(duì)國(guó)際變化的能力。例如，高校大數(shù)據(jù)管理需要新的數(shù)據(jù)管理技術(shù);高校大數(shù)據(jù)分析人員與跨學(xué)科的團(tuán)隊(duì)合作需要新的知識(shí);這些團(tuán)隊(duì)的成員需要了解編程語(yǔ)言以及高校學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)的認(rèn)知、行為、社交和情感觀點(diǎn);高校大數(shù)據(jù)分析人員需要新的專(zhuān)業(yè)知識(shí)視野，包括新的啟發(fā)方法等。高校大數(shù)據(jù)分析人員使用從許多來(lái)源和設(shè)備中提取的數(shù)據(jù)來(lái)設(shè)計(jì)和提供服務(wù)、分配資源并監(jiān)控其績(jī)效。

2.2? 高校大數(shù)據(jù)深度應(yīng)用的實(shí)踐

大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析及管理應(yīng)用是推動(dòng)黑龍江大學(xué)向“數(shù)字大學(xué)”發(fā)展的關(guān)鍵。決策者將匯集來(lái)自黑龍江大學(xué)的學(xué)生、教師、高等院校工作人員的有關(guān)數(shù)據(jù)，以設(shè)計(jì)干預(yù)措施來(lái)監(jiān)測(cè)高校大數(shù)據(jù)深度應(yīng)用地進(jìn)展情況。[5]新形式的數(shù)據(jù)可以使大學(xué)的管理者能夠支持響應(yīng)式的和有效的高校管理工作，例如，利用黑大創(chuàng)業(yè)園區(qū)管理系統(tǒng)登錄頁(yè)面如圖2所示，該系統(tǒng)為高校學(xué)生提供多種服務(wù)的同時(shí)，也能隨時(shí)掌握學(xué)生動(dòng)態(tài)。以項(xiàng)目信息頁(yè)面為例，系統(tǒng)內(nèi)部頁(yè)面如圖3所示。

如圖3所示，通過(guò)引入創(chuàng)業(yè)園區(qū)管理系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)高校學(xué)生創(chuàng)業(yè)信息數(shù)據(jù)的挖掘。數(shù)據(jù)分析人員通過(guò)對(duì)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序和聚類(lèi)，然后將結(jié)果反饋到大學(xué)的管理部門(mén)，使工作人員及時(shí)關(guān)注高校學(xué)生的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目變化，對(duì)參與創(chuàng)業(yè)的學(xué)生給予重點(diǎn)關(guān)注，通過(guò)輔導(dǎo)員的及時(shí)溝通來(lái)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并幫助學(xué)生解決問(wèn)題。同時(shí)，這種大學(xué)生消費(fèi)數(shù)據(jù)也為大學(xué)管理人員及時(shí)改進(jìn)校園服務(wù)提供了數(shù)據(jù)支持。有鑒于此，高校大數(shù)據(jù)的采集、應(yīng)用與管理主要體現(xiàn)在以下四個(gè)方面：

（1）合作篩選，借助大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化高校選課模式。選修課是現(xiàn)階段高校課程中十分重要的組成部分，能夠?qū)Ω咝W(xué)生的教育產(chǎn)生積極影響。但是，現(xiàn)階段黑龍江大學(xué)選課模式不夠靈活，學(xué)生對(duì)選修課的選課依據(jù)不是興趣或未來(lái)的發(fā)展幫助，而是單純地因?yàn)閷W(xué)分要求或者上課時(shí)間。這種選課模式不利于發(fā)揮選修課的積極作用。利用大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行合作篩選是解決大學(xué)選修課問(wèn)題的關(guān)鍵手段。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析為大學(xué)的學(xué)生提供必要的課程信息，例如課程介紹、歷年選課反饋、主講教師信息、開(kāi)設(shè)時(shí)間等，以便學(xué)生進(jìn)行選課決策。同時(shí)，大數(shù)據(jù)分析也為選修課講師的教學(xué)提供了一定的教學(xué)基礎(chǔ);同時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，講師能夠改善自己的教學(xué)模式、教學(xué)內(nèi)容以及教學(xué)課件等。

（2）數(shù)據(jù)對(duì)比，借助大數(shù)據(jù)分析建立學(xué)生學(xué)業(yè)預(yù)警。高等院校的傳統(tǒng)管理模式中，對(duì)學(xué)生的學(xué)業(yè)管理采取的是“事后告知”模式。即學(xué)生掛科或長(zhǎng)期考勤不足后，對(duì)學(xué)生進(jìn)行警告、勸退等處理。大數(shù)據(jù)時(shí)代，在大學(xué)中對(duì)學(xué)生學(xué)業(yè)的管理應(yīng)當(dāng)是全面管理模式，從學(xué)生入學(xué)到學(xué)生畢業(yè)要貫徹始終。借助大數(shù)據(jù)分析，能夠完成傳統(tǒng)管理模式向全面管理模式的轉(zhuǎn)變，即實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生學(xué)業(yè)的“事后告知”到“事前預(yù)警”的轉(zhuǎn)變。通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)比，能夠建立學(xué)生學(xué)業(yè)預(yù)警模式，將學(xué)生的成績(jī)波動(dòng)和出勤率等分作黃色預(yù)警、橙色預(yù)警以及紅色預(yù)警三種，幫助輔導(dǎo)員和教師及時(shí)掌握和預(yù)測(cè)學(xué)生學(xué)業(yè)動(dòng)態(tài)，進(jìn)而隨時(shí)為學(xué)生提供學(xué)業(yè)幫助。

（3）數(shù)據(jù)挖掘，借助大數(shù)據(jù)分析提升高校教學(xué)質(zhì)量。新形式的數(shù)字化管理已成為高等教育中許多改革工作的有力支撐，為高等教育改革方向，提供必要的數(shù)據(jù)支持。使高等教育更加以市場(chǎng)為導(dǎo)向而改革，并以學(xué)生為中心，包括對(duì)學(xué)生進(jìn)行有針對(duì)性的管理，提供學(xué)生更加個(gè)性化的學(xué)習(xí)生活體驗(yàn)。在大學(xué)的教學(xué)質(zhì)量改革中應(yīng)用大數(shù)據(jù)和分析，強(qiáng)調(diào)了對(duì)流動(dòng)數(shù)據(jù)的使用，流動(dòng)數(shù)據(jù)是通過(guò)學(xué)生與大學(xué)互動(dòng)的數(shù)字化方式和學(xué)習(xí)分析生成的。數(shù)據(jù)挖掘是有關(guān)學(xué)習(xí)者的數(shù)據(jù)的度量、收集、分析和報(bào)告，用于優(yōu)化學(xué)生學(xué)習(xí)體驗(yàn)及其發(fā)生環(huán)境的目的。數(shù)據(jù)挖掘可以為每個(gè)學(xué)生提供有針對(duì)性的支持和幫助，具有改善大學(xué)學(xué)生學(xué)習(xí)體驗(yàn)的巨大潛力。

（4）數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，借助大數(shù)據(jù)分析協(xié)助高校管理決策。大數(shù)據(jù)分析可檢查組織從內(nèi)部和外部資源獲取的數(shù)據(jù)以識(shí)別實(shí)質(zhì)性的管理模式，是潛在的價(jià)值創(chuàng)造者，高等院校正在采用大數(shù)據(jù)分析來(lái)獲得決策依據(jù)。大學(xué)管理大數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)，以校園信息化整合為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)以大數(shù)據(jù)為核心的功能點(diǎn)，并與學(xué)校各業(yè)務(wù)流程的深度結(jié)合，為學(xué)校教學(xué)、科研、服務(wù)方面的相關(guān)決策提供數(shù)據(jù)支撐。通過(guò)收集學(xué)校業(yè)務(wù)系統(tǒng)、一卡通系統(tǒng)、在線選課系統(tǒng)、各種硬件設(shè)備、校內(nèi)外主要網(wǎng)站和論壇等數(shù)據(jù)源，根據(jù)學(xué)校的業(yè)務(wù)情況的需求，有針對(duì)性地進(jìn)行數(shù)據(jù)清理和建模，為學(xué)校制定完善的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，為學(xué)校在學(xué)生管理、教學(xué)、科研、服務(wù)方面提供決策應(yīng)用。學(xué)生大數(shù)據(jù)描述系統(tǒng)通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘?qū)W校的數(shù)據(jù)價(jià)值，提供學(xué)生在學(xué)習(xí)、就業(yè)、生活、社會(huì)、心理等方面的預(yù)測(cè)和預(yù)警服務(wù)，幫助學(xué)校實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、智能的管理。在縱向系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，學(xué)校部門(mén)在獎(jiǎng)學(xué)金、學(xué)生管理、學(xué)生發(fā)展跟蹤和推廣等方面進(jìn)行了大量的改進(jìn)，并通過(guò)數(shù)據(jù)明確了學(xué)生的發(fā)展現(xiàn)狀，從而有效地指導(dǎo)學(xué)校的發(fā)展道路，為學(xué)校和學(xué)院發(fā)展指標(biāo)提供了極大的價(jià)值。

3? 結(jié)? 論

綜上所述，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)為高等院校實(shí)現(xiàn)智慧校園打開(kāi)了一個(gè)機(jī)會(huì)之窗，為此，高等院校必須適應(yīng)這些新挑戰(zhàn)。利用大數(shù)據(jù)分析創(chuàng)建智慧校園，能夠促進(jìn)校園基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展、改善學(xué)生生活體驗(yàn)、拓展數(shù)據(jù)化在高等教育中的實(shí)踐應(yīng)用、重塑高等院校校園管理。

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作者簡(jiǎn)介：趙洪洲（1990.05—），男，漢族，黑龍江哈爾濱人，研究實(shí)習(xí)員，碩士研究生，研究方向：財(cái)務(wù)信息化。