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3.大数据对教育管理机制的冲击

高校发展科学的社会职能决定了高等教育应对大数据的冲击并不是被动的，也推动着大数据的发展，也就是说高等教育发展的进程同样是大数据发展的进程，它们之间相辅相成。大数据对高校教育管理有着双面效应：积极的和消极的。
 

大数据在教育管理机制中积极的一面表现在一是提高教学质量，教师通过大数据反馈可以准确全面地了解学生的学习情况，发现学生学习过程存在的问题，及时调整教学模式以及教学方法，使因材施教落实到实处;二是辅助教育管理决策，在以互联网、物联网、云计算大数据及移动终端为技术支撑下，高校管理者与师生可以不受空间限制互动交流，可以实现由管理向治理的转变，更好地实现教育管理机制的民主化、科学化;三是促进考核评估，利用大数据技术可以通过建立教师教学的预警机制，达到创新教学评估体系的目的，使考核评估由传统基于分数的评价向基于大数据的评价转变，由传统的结果评价向过程评价转变，实现多元化、智能化以及个性化。
 

大数据为高校教育管理机制创新提供技术保障，但也为隐私保护、数据安全等带来了所未有的冲击。有数据统计就要有对统计数据的安全保障，相对应的就有数据泄露，其中包括在线作业、数字教材、师生信息、学校邮件等数据的泄漏，大数据想要成功应用于教育管理机制，取得家长和学生的信任至关重要，但是教育隐私数据泄露现象对其提出了挑战。近年来频现高校学生信息泄漏案件，通过电话、网络对学生及学生家长进行诈骗的现象屡见不鲜，大有超越传统违法犯罪对社会危害性，这就是大数据在教育管理中的消极效应。
 

四、大数据背景下的教育管理决策机制优化

大数据能够指导教育管理决策主体全面、即时把握决策信息，在复杂决策环境下发现问题并加以应对，实现教育管理决策的规范化、科学化[6]。为更有效地运用大数据助推教育管理决策机制优化，应该加大宏观调控，不断发展的教育数据挖掘和学习分析技术，合理设计信息系统，提高数据质量和有效利用率，建立健全安全保障体系，加大大数据的人才培养力度。
 

1. 加大管理力度，完善制度体系

目前，在高校大数据制度包括规范制度和促进制度，要想利用大数据的发展来推进教育管理机制的变革就要从完善这两类制度开始，我国高校的规约制度及激励制度都处于探索阶段，缺乏完整性、系统性、稳定性及可持续性。
 

欲从根本上解决问题，首先要成立专门的教育信息建设和管理机构，由领导担任信息化建设主管，下设教育信息化行政职能管理部门、业务应用推进部门、技术支持部门等，明确各部门在教育信息化建设中的职责，建立教育信息化和网络安全问责机制，确保教育信息化的健康、有序发展;然后，制订大数据管理办法，该办法应在遵循国家法律法规的基础上，根据各学校实际情况、区域状况量身定制，必须具有可行性、稳定性、可持续性和创新性，这样才能实现在规范大数据教育管理行为的同时，积极促进教育管理机制的变革。
 

2. 加快技术发展，提高有效利用率

数据资源的智慧管理与合理应用是推进教育管理机制改革的核心问题。当今时代，数据收集和储存的种类之多、规模之大是我们无法想象的，但是在如此巨大的数据量前提下，往往教育管理决策中要使用时，经常出现找不到可用的综合数据进行相应的支持的问题，有时还会出现为解决某一问题耗费大量人力、物力来寻找支撑数据，大大降低对数据的使用效率，不利于教育管理机制的变革。
 

导致上述问题产生的原因来源于管理与技术两方面，所以首先要整合数据资源，对数据的釆集设备、传输网络、储存及分析系统进行升级改造，将已存储的数据进行详细的分析后合理分类，这样可以促进资源共享，提高数据管理质量和效率;其次要发展技术，目前数据收集、存储和分析等现有技术还不太成熟，通过加大科技投入，打破传统模式，从发展大数据技术出发，创建高效的存储技术、分析技术以及合理的处理模型;最后对教育数据进行挖掘，可发现隐藏在数据内部的关联规则和分类规则，这些规则可以优化资源配置，是提高教学工作效率，改进教学方法，推进教育管理机制变革的重要手段。
 

3.加强安全保障，建立应用规范

大数据教育管理系统中的关键因素当属隐私、安全和道德问题，对于隐私的保护、安全的保障和所有权的澄清是大数据技术应用不能回避的现实，必须正视且合理解决，以促进大数据技术的正确合乎伦理道德地使用而不被误用、错用，促进其工具理性与价值理性的统一。大数据应用在教育管理机制中是以人为主的，如人的数据隐私得不到安全保障，那么大数据推进教育管理机制变革即会受到阻碍。
 

首先，国家要完善相关法律法规，明确标准制度，填补法律在大数据生产、流通、使用上的空白，对于侵犯他人隐私的不法行为进行严厉惩处;其次，完善统一相关数据标准，目前各高校数据标准不同，导致数据安全隐患加重，网络漏洞加大，因此在国家大数据标准和教育行业标准的基础上，需制定统一的高校数据标准增强教育大数据的安全保障;最后，建立大数据的隐私保护应用规范，随着时间的推移和技术的更新，数据存储量不断增加，数据挖掘不断加深，数据的开放性又导致了其不可预知的暴露性，因此应从以人为本的角度出发，制定合理的、可行的、可持续性的大数据应用规范，合理限制数据使用范围以及数据挖掘等，可有效提高数据的安全性。

4、加快大数据技术人才培养，建立人才储备

教育大数据背后潜藏着丰富的教育管理信息，如何深度挖掘和利用数据的价值为教育管理决策使用，必须借助于大数据技术人才的专业技能进行数据建模和分析，要成为大数据专业技术人员灵活掌握大数据处理技术、数据可视化、数据分析方法等关键技术。据麦肯锡全球研究院研究报告显示，预计到2020年大数据专业技术人才将有200万缺口。在我国大数据人才缺口更为严峻，尤其是具有实践应用能力的专业人才，因此，加快我国大数据人才培养已成为当务之急。
 

一方面，要充分发挥高校在人才培养方面的主导作用。高等学校具备大数据专业人才培养方面的得天独厚的条件优势，合理规划和调整教育资源的分配结构，增设大数据相关课程或专业，建立健全人才培养体系，在培养过程中既要加强高端人才的技术素养，也要兼顾复合型管理人才知识结构的优化，根据教育决策的实践需求订单式培养教育大数据创新型及复合型人才。我国教育部从2015年开设了数据科学与大数据技术专业”以来，目前已有34所高校获批招生资格，开展人才培养。
 

另一方面，要加强校企合作联合开展人才培养。在应用型强的大数据技术人才培养方面，高校应加强企业的合作培养特别是与互联网公司或大数据技术企业开展合作，实现优势互补、互利共赢。高校可以发挥人才、科研的优势特点，依托企业的应用场景，联合创建大数据技术研发中心或科研团队，通过不断优化基于大数据指导教育决策的应用，不断提高大数据专业人才的实践操作能力。对于企业来说，大量的真实的业务数据，为人才的培养提供了大量的数据分析、处理创造了良好的基础条件，非常合适合应用型专业技术的人才培养。大数据背景下的校企合作的形式多种多样，实施校企合作办学、协调育人、合作就业、合作发展;鼓励高校与企业联合开设“订单式”培养班，在人才培养方案的制定和实施过程中强化校企协作，邀请企业深度参与，共同制定教学计划，共同确定课程，共同安排实习实训课程和共建“双师”型教学团队等形式展开[8]。
 

五、结语

随着教育教学改革的深入推进，教育治理能力、体系的发展，高等教育决策的规范化、科学化水平必将成为高等教育发展水平的核心竞争力之一。大数据时代必将引导高等教育管理机制的变革，通过信息技术与教育管理的结合实现大数据引导下优化教育管理机制，进而全面提升教育的内在品质。坚持以人为本，科学发展，用大数据技术驱动教育管理体质机制的创新，从而不断引领教育管理水平的提高。
 

参考文献

[1] 钟婉娟，侯浩翔. 大数据视角下教育决策机制优化及实现路径[J].教育发展研究，2016,( 3):8-13.

[2] 贾同. 大数据对高等教育发展的推动研究[D]. 重庆:西南大学, 2015.

[3] 刘凤娟.大数据的教育应用研究综述[J]. 现代教育技术，2014,( 08):13-19.

[4] 舒忠梅,屈琼斐. 大数据时代高校信息管理与决策机制研究[J]. 华南理工大学学报(社会科学版)，2013,( 06):96-101.
 

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