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借势大数据高校管理能解几多“愁”

来源:www.timetimetime.net 时间:2020-03-16 编辑:一语惊人

作者:陈彬来源:中国科学新闻发布日期:2019/7/10 9:32:55

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利用大数据大学管理解决多少“烦恼”

大学是大数据技术、平台和人才积累的“高地”,但在管理应用方面,大学是“洼地”,尚未发挥应有的作用

大数据时代的大学教育管理不仅需要教育教学方面的专业知识,还需要计算机技术、互联网技术和大数据技术 然而,后者正是当前高校教育管理者所缺乏的。 50年前的1969年,我们的记者陈彬在美国军方手中诞生了一个名为Apanet的计算机网络。 那时,人们可能很难想象在接下来的半个世纪里,基于阿帕奇的互联网会以多快的速度改变世界的方方面面。 高等教育领域也不例外。

其中,最具代表性的是大数据技术。 一方面,国内高校利用大数据改善校园和学生管理的报道不时出现在媒体上。另一方面,一些争议,如隐私保护和过度数字化,也越来越多。 从这个角度来看,高等教育和大数据之间的“第一次接触”似乎并不“美好”

当百年的高等教育系统遇到新兴的大数据时,两者会产生什么样的火花?

一种悲伤:高地和萧条

在我国,大数据技术与高校联系在一起,基本上与新世纪的到来保持同步。

2000年,当时仍从事智能网络教育的理论和环境建设及其应用研究的Xi交通大学副校长郑庆华提出了在校园建设大数据平台的想法,这也使他成为中国校园大数据最早的倡导者之一。 十四年后,2014年,Xi交通大学正式建立了自己的大数据平台

就在Xi交通大学建立大数据平台的前一年,重庆大学新闻学院教授、该校“萧蔷传播”大数据传播团队创始人张萧蔷也结束了在出版单位的工作,进入了与大数据相关的教学和研究领域。 “当时,这也是国内大数据的第一次热潮 “

正是在这股热潮中,大学开始“试水”大数据技术。

”应该说,2014年前后,大数据在高校的应用主要在于科研管理的信息化,对大数据的实际处理和分析很少。 安徽大学管理大数据研究中心主任兼首席专家魏法云在接受《中国科学报》采访时回忆道 然而,在接下来的几年里,大数据技术与大学的整合在数量和质量上都取得了巨大的进步。

事实上,2016年,我国第一个在大学领域开展大数据“生产、学习、研究和使用”活动的公益组织国立大学大数据教育联盟已经成立。第一批联盟成员包括十几所大学。发展速度没有那么快。

然而,在Wafayun看来,目前大数据技术在大学中的应用仍需加强,尤其是在大学管理中

“必须承认,高校是目前大数据技术、平台和人才聚集的‘高地’,但在管理和应用方面,高校是‘洼地’,尚未发挥应有的作用 ”魏法云表示,目前,大数据在国内高校的应用主要集中在学科建设上。 “例如,医学院校正在做大医学数据,农业院校正在做大农业数据,没有数据的大学也在尝试与某个行业的企业一起进行大数据应用研究。 然而,我们发现对教育大数据应用的研究还远远不够,教育大数据实际上是应用于高校自身的管理。 “张萧蔷对大学大数据应用过于“学科化”的问题也有类似的担忧。"

”目前,大数据在高等教育领域的应用似乎集中在一些更宏观、更全面的内容上,如为学科规划布局和发展战略调整提供数据支持,但对于大学本身,尤其是对个别学生来说,大数据分析很少。 ”他说

张萧蔷做了一个比较 在国外大学,大数据可以根据学生前两个学期的大数据表现来“描绘”学生,从而预测他们未来的学习情况并提供相应的指导。

“相反,在我国的高校里,这方面的工作会比较慢 ”张萧蔷说,在某种程度上,这可以归因于国内外大学发展的不同阶段 毕竟,中国的高等教育仍处于动态调整的过程中,这很容易引起相互竞争,从而导致大数据在宏观层面的更大应用,而宏观层面与大学的发展关系更为密切。 “外国高等教育的模式相对成熟,这使他们更加关注个别学生空 ”

第二个悲哀:管理和教育

记者在采访中发现,张萧蔷提到的中西比较存在一些争议。 例如,魏法云坦率地说,大数据在中外大学的应用还有很长的路要走。 此外,中国已经有大学通过大数据吸引学生,并提供个性化的学习计划,“当然,这些工作还没有完全完成。”

为学生画画的工作还没有完全开展,但相比之下,为贫困学生“画画”的工作似乎开展得更广泛。

近年来,我国许多高校通过大数据技术收集学生消费,计算和区分哪些是贫困生,并向他们提供一些资助。 这种方法经常成为帮助贫困大学生的“宣传点”,但外界对此有很多争议。重点在于这种方法是否侵犯了学生的隐私权,相关数据披露也将成为许多人担心“不安全”大数据技术的重要依据。

在搜索引擎中输入关键字“学生,身份信息披露”,您会发现在该国许多地区的大学都发生过类似的事件。 更重要的是,此类事件的集中爆发发生在过去两年,也就是大数据技术在大学广泛使用的时期。

这也是学生通过大数据技术的“肖像”。外国大学披露学生信息的事件似乎很少。为什么?

张萧蔷对此给出了自己的解释 “我认为这是教育哲学上的差异 他说,外国高校学生的“肖像”集中在教育者应该干预的部分,即学生的学业表现,这属于教学范畴,很少涉及隐私。相比之下,国内高校贫困生的认定本质上属于学生管理范畴。 这两者有本质的区别

“大数据在高校的应用应该更贴近教学,即使在高校管理领域,也应该注重教学管理 至于非人才培养的管理,我认为大数据的应用应该谨慎。 ”张萧蔷说道

然而不幸的是,国内大学的现状并不像张萧蔷所预料的那样 对此,Xi交通大学网络信息中心副主任许默也深受感动。

应该指出,Xi交通大学是魏法云口中为数不多的能“画”学生的国内大学之一。 “目前,Xi交通大学的大数据平台建设功能一般分为三个部分,即面向教师、学生和教育教学工作 然而,据徐默所知,目前国内不少大学将大数据应用于学生或教师的管理。

“在Xi交通大学,我们一直提倡‘帮助’学生而不是‘管理’,因为前者意味着‘服务’ 许默表示,大学管理的立足点是学生是三维人,简单的数据管理无法满足他们的发展需求。 “我们常说‘精确的思想政治教育’或‘素质教育’,希望通过对大数据的分析,能够激发大学生资助体系的服务活力,促进学生的全面发展。 “

除了教育理念之外,徐默认为大数据在高等教育教学中的应用还应该考虑大数据与教育教学系统的整合以及良性、可持续的联动机制。

“大数据和管理系统的结合相对容易。毕竟,管理相对容易量化,而教育和教学更人性化 虽然许多学校能清楚地解释学生的作业,但他们可能无法清楚地解释教学工作。这就是原因。 然而,如果大数据不能与学校的教学系统集成,它又如何为教学服务呢?”她说

三大悲哀:本地化与外包

Xi交通大学能够建立大数据与教学良性、可持续的联动机制。另一个重要原因是他们有一个专业的大数据团队。

“每次我们做一个大数据项目,我们都会成立一个专门的项目团队,配合网络信息中心配合业务部门提出的需求,如学生事务部、研究生院、招生办公室等相关部门。 许默说,同时,因为大数据项目的核心是算法的应用,他们也有一个在学校电信部门专门从事算法研究的教授和研究生团队。 “正是这三方良性和可持续的联系机制确保了大数据项目的实施

然而,并不是所有的学院和大学都能如此“奢侈”

只要稍微整理一下当前与大学大数据相关的论文,就会发现几乎每篇文章都会提到当前大学大数据人才的短缺。 正如山西大学商学院外国语学院总党支部书记陈伯阳在一篇文章中所说,“大数据时代的高校教育管理不仅需要教育教学方面的专业知识,还需要掌握计算机技术、互联网技术和大数据技术。” 然而,后者正是当前大学教育管理者所缺乏的。"

这种情况的直接后果是高校在大数据计算和应用方面做得不够。

”即使有这样的相关人才,大数据相关的硬件和软件设备仍然是一项巨大的投资。一所大学的数据量是有限的和片面的,所以对每所大学来说,拥有大数据分析能力既不现实也没有必要。 ”魏法云说道

事实上,当大学目前正在实施大数据项目时,通常的做法是将整个或部分项目外包给校外机构或商业公司。这种方法自然“节省时间和精力”,但这是一个长期计划吗?

几乎所有被采访的专家都对这个问题给出了否定的答案。 例如,张萧蔷直言不讳地说:“校外商业公司首先要考虑的必须是商业利益。” 因此,其数据分析计划或策略可能不适合高校的情况。 此外,商业公司的运营应该基于成本考虑。不可能为不同的学院和大学制定专门的计划。每个学院和大学的实际情况是如此不同,以至于不可能“定制”其数据分析以适应不同学院和大学的需要。 “

既然你不能长期依赖校外企业,同时你也不能指望每个大学都建立自己的大数据团队,有没有更合适的解决方案?

采访时,瓦法云和张萧蔷都把焦点放在了教育当局身上

”两者之间的平衡是,省级教育主管部门将组织成立专门的省级高校大数据分析机构,这不仅有利于政府和高校数据的统筹规划,还将组织跨校专家成立专家组,充分发挥高校的技术和人才优势,帮助科学管理和决策 ”魏法云说道

张萧蔷还说,教育部门可以在教育部的指导下建立一些机构,为国内大学提供统一的服务。 “从国家布局的角度来看,如果大数据与高等教育相结合,教育当局站出来将更合适 当然,教育部可能不直接负责,但它可以带头建立一个类似的组织。 这不仅节省了资源,而且避免了信息的商业披露。 "

四种悲伤:标准和等级

徐默对大学如何依靠教育当局构建大数据有自己的看法。

”目前,当我们做大型数据相关项目时,我们会发现数据模型和算法对不同的情况有很大的个性化需求。 “她说大数据计算的目标是接近现实。它越真实,算法和模型就越接近该地区和大学本身的特点。 因此,她希望教育部门能够为学校提供一个业务指导框架,学校能够在此基础上进行调整,实现准确的大数据预测。

目前,Xi交通大学已经与教育部在大数据领域进行了实质性合作。 例如,他们正在为全国的博士生导师联合进行大数据收集和分析。 “我们希望通过双方的合作,能够对中国博士生导师进行具体的大数据描绘,推动国家博士生招生计划的制定,支持博士生培养质量。 “

在这项工作中,大数据团队发现他们遇到了一个非常实际的问题各大学提供的数据质量参差不齐。 “水平不是特别平衡”,这也成为这项工作的最大障碍。

“我们非常希望通过一些政府政策的支持和指导,能够提高高校的数据收集方法和数据收集质量。 例如,教育部发布了一些数据标准。通过统一标准,国内高校的数据质量水平和统计口径可以相对接近,从而保证国家和省级大数据分析的准确性。 ”许墨说道

对此,Wafayun还表示,教育主管部门应打破教育数据碎片化的壁垒,建立开放的教育数据共享和互联机制,推动建立统一的大学底层数据库元数据标准格式和规范,实现教育数据的校际互联和区域整合。

事实上,教育部已经考虑了这一方面。例如,教育部在2018年发布的《教育信息化2.0行动计划》中明确表示,将建立“全国统一标准、上下联动、资源共享”的教育政府信息资源大数据,打破数据壁垒,实现一号一源和配套数据收集。 提高教育数据标准和规范,促进政府数据分类、分级和有效共享,避免重复数据收集,优化业务管理,增强公共服务,促进决策支持

在教育部的这份声明中,“分类”一词是瓦法云最看重的。

”政府的当务之急是建立各级教育大数据中心,承担高等教育大数据平台的软硬件建设、运行、维护和管理。 他表示,国家、省级和学校级教育大数据中心应承担高等教育基础数据的收集和备份,并为其他相关部门、社会团体、行业协会、企事业单位提供统计查询、分析评估、咨询建议和决策支持等应用服务。 依托大数据平台,开展大数据项目研究和课题研究,为高等教育决策分析提供支持。

“目前,陕西省已经依托xi交通大学建立了陕西教育数据中心 我们还建议安徽省有关部门整合全省相关资源和研究力量,建设省级教育大数据平台。 将来,我们也会为此而努力。 ”魏法云说道

《中国科学报》 (2019-07-10第一版集锦)

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