高校大数据应用之道

西浦大数据应用的五点经验

西浦已经实施了终身账号体系，每一位西浦学生，从收到录取通知书到毕业成为校友，都可以通过线上信息系统获取自助服务，与教学老师、四大导师、各服务部门、校外企业和校友建立联系。西浦针对学生在不同阶段的身份，为学生提供不同内容的信息服务，这种服务是贯彻学生一生的，学生即使毕业了，也能介入系统，持续地收获和贡献信息与价值，也能不断地与学校和校友巩固和建立关系。此外，西浦主动关注学生对校内数据服务的使用情况，定期综合统计校内资源使用过低的学生。席酉民提到：“我们发现一些成绩不理想的学生往往没有合理利用学校资源，将学生利用校内资源的数据进行分析，发现利用率极低的学生，帮助他们利用和挖掘学校资源。同时也通过监控学校资源使用情况，改进资源管理，调整采购策略和使用政策。”

席酉民总结出西浦在大数据应用方面的五点经验：理念为先、统一设计、整合资源、可持续发展和数据安全。第一，西浦一直以来很重视根据世界发展趋势和需求提升教育理念，利用现代教育技术提升教育教学效果和质量。例如，所有教学管理全部基于网络进行，学生可以利用手机和移动终端参与到所有教学活动中，包括选课、阅读课件、小组活动、提交作业、师生互动等。学校专门开发了利用手机进行课堂互动的软件，改进部分大课教学的效果。第二，统一设计和建设IT和管理信息系统。全校构建统一硬件基础设施平台和一站式服务体系，为全校师生员工的教学、科研金额管理提供服务。这样消除了信息孤岛，不仅提高了设备效率，还有利于根据教育理念和教学管理进行整体设计和快速响应。第三，整合利用各种信息，构建学生学习和生活分析模型，挖掘共性问题，提供整体方案。通过分析学生个体特性，包括心理、行为、学习、自我管理等，有针对性地预警、疏通、帮助，化解问题，有效提升教育的个性化服务功能。还可基此改进教育质量，提升学校管理。例如，西浦图书馆的刷卡制度，使学校可以获得学生进出图书馆的次数、每次停留的时间;再结合学生的图书借阅记录和电子资源使用记录，就能够较好地评估图书馆资源和服务的使用率，了解学生学习行为特点并进行对应的服务和资源升级，提升学生满意度。再如，在市场与品牌工作方面，学校也采用数据和技术驱动的方法，致力于招生质量提高和品牌提升，同时有效降低市场费用，甄别有效和精准的沟通渠道。第四，西浦的大数据建设有更长远的视角、能满足可持续的发展。西浦的大数据建设的系统性和可扩展性，在建设初期就为以后不断的变化做好了准备。西浦的系统按照分期迭代的模式进行开发，并且预留了数据接口，避免信息孤岛的状况发生。第五，保护学生隐私，是最高的数据安全要求。从社会伦理的角度，设计了完善的学生隐私保护体系。从系统建设之初，就通过严格的权限管理，数据脱敏，技术防护，保密协议等，保护学生隐私。

高校大数据的三大趋势与四项重点应用

凌翔认为大数据在高校的应用呈现出三个发展趋势：

第一，大数据与业务场景的结合将越来越深入，比如大数据与资助工作的结合、与就业工作的结合、与学校心理工作、与学校党建工作、与学校舆情管理的结合等。通过将学校内多层次跨部门的数据进行汇总和二次分析，可以根据校方的管理进行可视化的数据呈现，为传统的业务工作带来便利，提升业务服务的水平与效率。第二，事后的分析展现将前置。大数据能够提供更多的预测预警，将事后的分析展现前置，从而提前引导，防患于未然。目前，大数据已经可以实现经济困难学生预警、学生学业成绩排名预测、学生毕业去向预测。未来，有了更多的数据维度整合进来以后，大数据将可以在安全管理、心理危机干预等更多领域提供预测预警。第三 ，成熟技术广泛应用在教育领域。人工智能、图像识别、语音识别、物联网、可穿戴这些技术在其他行业已经得到成熟应用。未来，这些技术将更加深入与广泛地应用到教育行业，为大数据的应用创造更大价值。物联网在教育领域的应用，还可以使学校更细致地了解到学习者学习环境的变化，以及这种变化对学习的影响。

大数据的重点应用有哪些?“未来大数据将重点应用在四方面，”凌翔预测。第一，专业建设。包括大数据相关的学科建设、人才储备和引进;国内将有更多高校设置大数据专业或方向，有助于将来学生更好就业。第二，教学改革。引导教师改革教学方式，确定教学重点。此外，将大数据应用到教学领域，还可以从教师教学效果、教学与教学场所等因素中找出其中的内在联系，为教师提供准确的反馈信息，帮助他们更好地开展教学工作。第三，学生培养。通过建立学生在校园中全生命周期的数据，帮助优化招生、引导学业发展方向、优化人才培养方式、推荐毕业去向。第四，学校管理。教师外引内培、校园运营优化、科研方向引导以及财务监管。校园运营优化旨在通过大数据有效利用校园资源，提升学校整体运行效率;财务监管旨在通过整合校内外数据，监控并预警学校财务风险。凌翔建议：“建立一个标准、全面、开放、智能的数据中心必不可少。数据中心整合校内各个业务系统的数据，将其按照业务分门别类，并统一存储和使用，从而实现跨部门、跨系统、跨业务的数据共享和交换。数据中心可以帮助学校构建整个大数据校园的平台基础。”

数据的互通共享，围绕价值产生互动，是高校大数据应用可持续发展必不可少的因素。“高校并非孤立系统，有着与社会的广泛联系和密切合作。因此，高校大数据的运用需要走出学校才能得到更大的突破。在数据分析和研究时，要注意校内数据与政府、移动互联网企业等实现多方合作与互通。而且这种合作互通不仅仅是简单的数据交换，还应当包含分析结果的交互利用、服务与数据的交换。大数据服务就应当围绕价值产生互动，这样才能使高校大数据具有持续的活力和健康的发展。”席酉民说。

此外，推动大数据在教育领域的应用需要建立大数据生态圈。教育大数据生态圈需要有四种角色存在，方海光认为，他们分布在四个层次：第一个层次是数据源层，这个层次主要包括终端设备和采集设备，越来越体现出移动互联网和物联网成为主角的趋势;第二个层次是数据存储层，这个层次主要包括云平台和数据存储，越来越体现出大平台大系统的发展趋势;第三个层次是数据分析层，这个层次主要包括数据分析和数据挖掘，越来越体现出高度专家集中和人工智能;第四个层次是大数据应用层，这个层次主要包括学校应用和教育教学过程，越来越体现出个性化和品牌化。“在教育大数据生态圈中，有的企业试图跨层次整合，有的企业试图局部专业，如何能促进各角色分工合作是目前的困境。诸多应用都秉承‘拥有数据就拥有天下’的理念，这是不利于各自分工合作和生态的发展的。教育大数据生态能否良性的发展，这是各个参与方能否数据变现的关键。共建共享是互联网的本质特征，同样对于教育大数据来讲更应当倡导共建共享的理念，这也是大家对于教育大数据越来越深刻的理解。”

声明

转载、添加白名单以及商务合作请在公众号文章留言，未经许可、不得转载，不得随意修改及盗用原文。