大数据在高等教育中的重要作用

　　摘要：互联网的飞速发展为我们提供了大量信息与数据，人们致力于各领域中的大数据分析，并认识到其对解决问题和改善决策的重要指导意义。高等教育中所蕴含的海量数据同样对高校管理、培养人才起到极大地推动作用。
　　关键词：大数据；高等教育；作用
　　中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2019）17-0003-02
　　作为全球各国家的首要任务，高等教育已经发生了重大变革，从传统的教学模式转变为技术支持的教学，诸如基于卫星的远程学习、在线学习、MOOC学习等。高等教育机构正在采用潜在有用的技术来吸引学生，为他们提供实时服务。我国自2013年引入MOOC以来，在北大、清华、复旦等高校的引领下MOOC技术取得了飞速发展，更有许多在线学习课程层出不穷，课程总量居世界之首。
　　除此之外，社交媒体已经出现了一个基于Web 2.0技术的社交网络平台，不仅允许浏览，而且还为用户提供了一个交互式平台，以幽默和感觉的形式分享他们的各种形式的想法、感觉和内容。我们可以发布可供任何人访问的博客条目，或通过在线社交网络保持友谊。世界各地的人们每天都会在Twitter上发布4亿条推文，向Facebook添加3.5亿张照片，并在YouTube上观看40亿条视频。我国对于微博和微信等媒体的使用，也同样产生了大量数据。
　　一、大数据分析的必要性
　　对在线和社交媒体的超出使用构成了“网络自我”学习者的新轮廓，基于计算和互联网技术，大量数据得以产生，其规模相当于大数据。分析来自社交媒体的大量数据为理解和影响人们的思考、行动和反应方式创造了新的机会。对大数据的分析和利用正在改变我们在许多领域开展科学研究的方式。分子生物学、天文学和化学已经被数据革命所改变，在其他领域，如社会科学和人文科学，数据驱动方法刚刚开始部署。在生活中我们也时时刻刻受到数据的驱动，人们定期查看电子邮件，几乎可以从任何地点拨打移动电话，可以刷卡乘坐公共交通工具，并使用信用卡购物，我们在公共场所的活动可能被摄像机记录，我们的医疗记录也被储存为数字文件。
　　大量数据的产生也促使许多高校进行了深入思考，同时访问、检查和处理大量数据的能力变得尤为重要。随着有能力的学生间竞争愈发激烈，而教育成本又使潜在学生的数量变得有限，许多高等教育机构正在重新审视他们对潜在学生和注册学生的分析和管理。大数据的体系结构允许更多种类的数据源存在，反过来，这些扩大了的数据源也为更好地管理机构提供了机会。通过使用学习管理系统对数据跟踪和分析，能够更深入地了解高等教育各流程中的薄弱环节，以便予以改善。大数据必将为高等教育带来新一轮的变革。
　　二、大数据在教育中的重要作用
　　（一）改善学生成绩
　　教育系统中大数据的总体目标应该是改善学生的成绩，优秀的学生对社会、组织和教育机构都有益处。目前，作业和考试是衡量学生表现的重要标准。然而，在他们的学习生涯中，每个学生都会产生一个独特的数据线索，可以实时分析、跟踪此数据，为学生提供最佳的学习环境，以便更好地了解学生的个人行为。在此过程中，我们可以监控学生的每一个动作。他们花了多长时间来回答一个问题，他们使用了哪些来源，他们跳过了哪些问题，进行了多少研究，与其他问题的关系是什么，哪些提示最适合哪个学生，等等。问题的答案可以立即检查并自动给学生提供即时反馈。此外，大数据可以帮助创建具有特定属性的优秀学生群体。通过算法，可以根据学生在线学习的方式，回答的问题及方式，社会概况等来确定每个学生的优缺点。这将创建更强大的团队，让学生不断取得进步并得到更好的团队成果。
　　（二）创建大规模定制程序
　　通过混合学习创建，在线和离线学习相结合等方式，大数据将有助于为每个学生创建一个定制的程序。它将使学生有机会开发自己的个性化课程，按照他们感兴趣的课程，按照自己的进度工作，同时有可能由教授（离线）指导。在教育中提供大规模定制是一项挑战，但算法会使跟踪和评估每个学生的情况成为可能。我们已经在现有的MOOC中看到了这种情况。当Andrew Ng在斯坦福大学教授机器学习课程时，通常有400名学生参加，而在2011年Coursera开发的MOOC中，课程吸引了10万名学生。通常情况下，这将等同于Andrew Ng 250年所教授学生的总数量。参加课程的10万名学生会产生大量有价值数据。课程除了能够同时满足10万名学生的需求，还需要合适的工具来处理、存储、分析和可视化课程中涉及的所有数据。目前，这些MOOC仍然是大规模制造的，但未来它们可以大规模定制。吸引了大量学生的MOOC将使大学有机会找到来自世界各地的绝对优秀的学生。根据学生的个人行为、成绩、社交档案和网络技能算法，我们可以找到优秀的学生，以提高大学的整体水平。
　　（三）实时改善学习体验
　　当学生开始自己的学习时，在他们定制的混合学习计划中，大部分时间被一般主题所涵盖的大量教学所占据，这些主题必须吸引来自不同层次的所有学生。教授可以实时监控所有学生，并就选择的主题开始更有趣、更深入的对话，这将使学生有机会更好地理解这些主题。
　　对学生的实时监控，可以幫助改进学生使用的数字教科书和课程大纲。算法可以监控学生阅读文本的方式。根据阅读文本的频率，阅读文本需要多长时间，围绕该主题询问了多少问题，点击了多少链接以获取更多信息等，可以掌握哪些部分难以理解，哪些部分容易，哪些部分不清楚。如果此信息是实时提供的，教学工作者可以更改他们的教科书满足学生的需求，从而提高了整体成绩。
　　更重要的是，大数据可以提供每个学生在个性化水平上学习的见解。每个学生的学习方式不同，学生的学习方式会影响课程的最终成绩。有些学生学习效率很高，而其他学生效率极低。当在线提供课程资料时，可以监控学生的学习方式。该信息可用于向学生提供定制的程序或提供实时反馈，以提高学习效率，从而改善其结果。
　　（四）减少辍学率，增加成果
　　所有这些分析都将改善学生的成绩，也可能降低大学或学院的辍学率。辍学对于教育机构和社会而言都是昂贵的。当学生受到密切监控，接收即时反馈并根据他们的个人需求进行指导时，它可以帮助降低辍学率。对所有收集的数据进行预测分析可以为教育机构未来的学生成果提供见解。如果程序预测特定项目会出现负面结果，甚至在程序启动之前对程序运行情景分析，则可以使用这些预测来更改程序。大学和学院将更加有效地制订一项能够提高成果的计划，从而最大限度地减少反复试验。毕业后，学生仍然可以接受监控，了解他们在就业市场中的表现。当这些信息公开时，它将帮助未来的学生在选择合适的大学时做出决定。
　　三、结论
　　高等教育中的大数据和分析可以变革、改变现有的管理、教学、学习和学术工作。大数据使得传统的课程观点发生变化，从而形成知识与技能之间的关系网络。大数据将在未来几年内彻底改变学习行业。越来越多的大学和学院已经转向大数据，以提高学生的整体成绩。学习速度更快的聪明学生将对组织和社会产生积极影响。
　　毫无疑问，大数据和分析在未来的高等教育中发挥着重要作用。高等教育中的分析和大数据的价值在于改革活动和改进教学以及学习过程，为学生提供导航工具，应用于他们的教育之旅。正如Alan Kay所说：“预测未来的最好方法是发明它”，为了满足提高生产力的要求，高等教育必须将分析工具带入系统。
　　参考文献：
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