数据只有在流转中才能体现其价值,有价值的数据才能引起使用者的关注,使数据权威生产者变被动为主动地去维护数据,以保证数据有效性。
从全国来看,对校园大数据最感冒的就是上海市的高校了。从2012 年开始,包括复旦大学、华东师范大学、上海财经大学等在内的一批大学不约而同开展了对大数据的探索。虽然这种探索还是不成熟的,浅层次的,但在全国来说仍然是一种先行者的角色。
高校中的大数据
复旦大学信息办主任宓詠认为,校园信息化过程中产生的数据来自于不同的层次和分类,既有人事、财务、资产、科研等常规管理型业务产生的结构化数据,又有多媒体教学资源等非结构化数据;既有用户使用网络产生的行为数据,又有物联网、移动互联网感知到的位置数据等。这些数据围绕着面对教师或学生的服务与管理而产生,存在碎片化、持续性等特点。
“碎片化”指无论是业务数据、教学资源数据或网络行为数据,都从某个侧面反映了“人”的一个属性。例如,从图书馆获得的论文数据、科研管理部门拿到的项目数据,都直接或间接反映了教师的科研能力的一个方面,只有将不同来源的数据进行有效整合,并建立量化分析模型,才能清晰准确地判断教师个人的科研能力。“持续性”则体现了校园科研、教学和管理业务的规律,例如一卡通消费、上网时长、每个学期选修课程、获得学分以及重修重考等数据能够反映一个学生的生活习惯与学习进步的相关关系,但这必须基于长期、持续的数据进行统计分析,仅靠短期数据分析获得的结论对指导教育教学改革无益。信息化过程产生的这些校园数据,整体上满足数量大、种类多、产生快、真实可信和具备分析价值等特点,完全符合大数据的特征。
高校大数据应用与挑战
如此多的数据被赋予了美好的期待。各种商业公司早已对大数据进行了各种的分析与利用,这些对大数据的分析与应用也为提升用户美誉度做了不少贡献。但这还仅是开始,最关键的是,对大数据的分析与利用最终将让企业做出合理、超前的战略决策。
在校园中,学校管理、教学、科研每时每刻都在产生各种结构化以及非结构化数据。专家表示,对大数据的有效分析将是现代化大学中的一个必不可少的组成。比如在科研方面,由于涉及学科领域广泛,高校在开展大数据的研发和应用方面通常会较其他科研机构和企业更有优势。一方面,高校本身与大数据相关的学科优势会为大数据技术的研发提供扎实的技术支持;另一方面,大数据技术又会通过“学科交叉”战略,为相关学科向更高层次的发展提供历史性机遇。在大数据方面,高校应根据学校自身特点推行切合实际的研发与应用计划。
那么,在信息化部门,目前的大数据可以在哪些方面做出支持?专家表示,与现阶段大数据在科研、商业等领域的应用相比,教育行业的大数据应用有着明显的特色。在科研方面,以气象科学研究为例,大数据往往被用于统计、分析气候信息并用于天气预测,而商业领域的大数据常见于广告投放预测分析。在教育行业,大数据除了可用于学校在管理、科研、教学改革等业务层面进行宏观的挖掘、预测以外,还能用于评估和判断在微观方面单个用户的服务需求,以便学校能更早地发现问题并及时应对。例如,有些学校通过一卡通消费数据来分析判断学生的经济情况,通过学习成绩变化和门禁记录数据来筛选需要心理干预的学生群体等。上海财经大学信息办主任陈云则表示,进行大数据的采集、处理和分析可以做出教育资源是否合理配置与均衡发展、学生行为特征、招生与就业情况、教育质量以及舆情的分析等。
从国外来看,大数据分析在一些国家已经被应用到公共教育中,成为教学改革的重要力量。比如,为了顺应并推动这一趋势,美国联邦政府教育部2012 年参与了一项耗资2 亿美元的公共教育中的大数据计划。这一计划旨在通过运用大数据分析来改善教育。联邦教育部从财政预算中支出2500 万美元,用于理解学生在个性化层面是怎样学习的。这些“学习分析系统”旨在向教育工作者提供了解学生到底是在“怎样”学习的更多、更好、更精确的信息。
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