大数据带给高职院校的影响和挑战

　　【关键词】大数据 教育 就业 专业建设

　　一 大数据的定义

　　社交媒体和移动设备的普及为海量数据做出了贡献，这导致个人消费者和企业用户在数据交互方式上的转变。我们正在经历信息的爆炸，不同类型的数据被存储在云中，并跨越多种不同的系统，即我们所说的大数据。

　　对于学校而言，挑战不是如何管理正在被创建的大量数据，而是如何管理不同层面的数据并进行有效分析，从而充分利用数据的价值，为教学系统产生深远的影响，完成一个用户行为分析的开放、主动、整合的过程。

　　二 大数据的影响

　　大数据的精确、全面、及时和让数据说话，为教育开拓了新的发展空间。

　　1.大数据时代教师比任何时候都更接近发现真正的学生，让教育工作者读懂学生思维

　　学生的行为过程往往隐含着他们的思维特点，大数据可以捕捉这些特征，如学生在观看教学视频中暂停或回放情况；解题过程中答题时间、每题正确率等情况；学习上有哪些特点、缺陷、困难、偏好、规律等。然后，对其进行分析、挖掘，从中发现他们思维的特点和规律，帮助教师找到影响教育的真正因素。

　　2.大数据变革了教学的方式，让教学走向精确化、科学化

　　现今，大数据的使用让教学有了依据，将大众教育精确化、科学化。在某门学科中难点的搜索情况、导致难点的原因，利用大数据都可以得到良好的解决。利用大数据，记录学生成长过程，跟踪学生学习的全过程，并可以提供每名学生基本情况、学习科目、测试成绩，以及在每门课每个模块的表现、强弱项等学生状况报告。以此为基础，系统还可以提供每个班级、学校、城市、省，甚至许多国家的教育基本信息。有了这些信息，教育管理者可以相互比较，找出差距，调整发展策略，教育也由原来粗犷的管理模式走向精细化、科学化的管理道路。

　　3.大数据带来教学评价的改革

　　利用大数据，让教学评价转变为过程性评价，对学习过程进行实时监控、反馈和评价，及时发现和纠正学生的认知偏差。传统教学中学生成绩会呈现正态曲线分布，其主要原因是由于学生学习过程中出现了认知偏差无法得到及时纠正，进而形成积累，最后造成学生出现分层的现象。通过大数据的运用，教学系统可以让成千上万学生同时进行个性化学习。

　　三 大数据面临的挑战

　　1.就业方面

　　大数据可提供的预测数据包罗万象，如劳动力供求和紧缺度、薪酬福利、离职率、失业率、劳动安全度、满意度、年龄结构等分析数据。

　　针对高职院校来说，大数据提供给院校不同行业、不同岗位就业情况的现状和未来的预测数据，提供企业资源配置和人力资源配备的现状，并收集已就业人员所需的知识储备和技能学习，从而更好地提升高职院校的就业率，使高职院校的教学更趋向于技能化，更好地为社会培养技能型人才。

　　第二，通过综合分析不同行业、职业新增或减少就业岗位数、离职率及相应的薪酬福利变化、劳动力市场招录成交时间，可预测行业、职业技术更新的活跃度、行业发展前景、劳动力供应紧缺度。

　　第三，通过综合分析教育机构的学生录取名册、毕业生名册、学生档案，人事部门和培训机构的职称证书、技能证书发证记录、机关事业单位人员名册，各行业人员报表，社保机构的职工花名册和社保缴费记录、失业登记数据，地税部门的纳税记录，统计部门的劳动工资情况报表等，可以清晰定位每一位劳动者接受教育、步入职场、接受继续教育、岗位变动、收入增减、职业转移、职业发展、退出职场的完整轨迹。

　　2.专业建设

　　由大数据的综合分析，可望得出未来若干年内各行业、各职业的数据，甚至是具体到岗位的人力资源供应缺口和过剩数据，高职院校可据此开设相关专业，学生和家长可据此选择专业方向，在职者可据此学习新的技能，使劳动力储备与需求匹配，减少因劳动技能供给与人力资源需求错配而产生的结构性失业。

　　第一，高职院校应根据新的市场需求，重新定位信管专业的培养目标，合理定制人才培养方案和课程体系，并能有针对性地指导师资队伍建设。

　　第二，为了提高学生的实践能力，考虑扩大与企业和科研院所的合作，让产、学、研三方深度融合、互惠发展。为了给学生创造更多研究、实践的机会，可以针对某个合作企业的某些具体问题设立一些研究项目，组织学生在该企业的资助下开展研究。

　　第四，从学员结构、年龄结构、学历结构和职称结构等方面，为师资队伍的培养与建设提供更加合理的方案。

　　四 有关思考

　　大数据不是指单个数据库，而是数据库的集合。将多个来源的数据库集合起来，将多个不同类型的数据库整合起来，传统数据库很难处理如此庞大复杂的数据资源。如一次考试的成绩难以准确地评价一个学生的发展水平，但是结合态度、行为和背景因素，综合学生的总体表现和其他因素就能较准确地对每个学生做出评价。所以数据库的集成和共享是大数据研究首先要考虑的问题。

　　大数据需要专业研究，需要大机构的支持，需要、研究机构和专业数据分析公司的合作。负责提供数据或组织收集数据，研究机构负责设计研究框架和分析结果，专业数据分析公司负责软件开发并提供数据分析模型方面的支持。这其中会涉及数据安全和存储问题，因为大数据会涉及学生的个人信息，大数据可以重复利用，所以在合作中必须用合同的方式来确保学生个人信息的安全，不被用作商业用途，还要确定数据的存储和维护，并对数据进行二次开发利用。这都是大数据在提供高职院校予以综合分析的结果时所面临和需要解决的问题。