大数据引领高校信息化教学的发展与创新

摘 要：当今世界，科技进步日新月异，互联网、云计算、大数据等现代信息技术深刻改变着人类的思维、学习和生活方式。如何在大数据时展好高校的信息化教学，推动教育变革和创新，以数据为基础促进教师与学生的教与学，是需要探讨的问题。

关键词：大数据;信息化教学;创新

中图法分类号：G434 文献标识码：A

近年来，大数据逐渐成为人们获得新认知、创造新价值的源泉，它是继云计算、物联网之后IT产业的又一技术变革。据IDC《数字宇宙》（Digital Universe）的研究报告表明，2020年全球新建和复制的信息量已经超过40ZB，是2012年的12倍;而中国的数据量则会在2020年超过8ZB，比2012年增长22倍。

一、大数据的特性

1.Volume（容量）。存储量巨大，不仅是指大数据的数据体量巨大，而且表示单位时间内的数据交换的流量巨大。数据集合的规模不断扩大，已从GB到TB再到PB级，甚至开始以EB和ZB来计数，传统的集中存储与集中计算已经无法处理呈指数增长的数据。

2.Velocity（速度）。数据产生、处理和分析的速度在持续加快，数据流量大，要求处理速率及效率也要快，能够提供交互式的、实时或准实时的数据分析及数据预测，将处理时间压缩到最短。

3.Variety（多样性）。数据类型复杂，数据来源及格式多样化，如Email、访问日志、电子商务、网络检索历史记录、微信、博客等个人数据、企业数据、传感器数据、网络数据等。在大数据背景下，数据有可能发生复杂的变化甚至是组合变异和性质突变。

4.Value（价值）。大数据由于体量不断增大，单位数据的价值密度在不断降低，然而数据的整体价值在提高。通过对大数据进行处理，经过数据整合、挖掘及数据分析后得到的新信息价值会翻倍。

二、大数据时代高校所面临的挑战

1.大数据集成：高校根据自身的应用需求，必须对分散且多样化数据来源进行抽取集成，探索融合结构化、半结构化、非结构化数据的统一模型，同时提高数据采集的质量，强化数据文化。

2.大数据的分析：高校需要对半结构化和非结构化数据进行数据清洗、关联和聚合，采用统一的数据结构来存储这些数据。并将这些数据作为数据分析的原始数据，从中抽取部分或者全部进行分析，以提炼出连续的、低信息粒度的数据进行分析和挖掘。

3.大数据的展现：数据分析产生的结果有可能也是非常大量的，且结果之间的关联关系复杂、数据维度更多。通过数据可视化技术，以更加适合教学思维的图形化的方式展示数据分析结果，将枯燥的信息转换为通俗易懂的图形。

三、大数据在高校信息化教学中的应用

高校信息化教学的大数据处理模型

数据时代的到来，将带来更具针对性、个性化的教学体验。如上图所示，在高校信息化教学过程中，首先需要完成对用户数据的收集，再对数据进行挖掘、分析，并转换成结构化的信息，用这些信息去展示新的事实，描述教师的教学习惯和学生的学习习惯，并根据用户画像，利用信息技术手段，在教学过程中起到辅助作用。

1.合理调整课程结构，优化教学资源配置

利用大数据技术对教师和学生教、学行为数据进行分析，在这些数据的基础上进行建模，分析教学过程、教学反馈和教学绩效等各方面信息，掌握各个资源模块之间的关联程度，合理调整课程设置以及教学资源的分布结构，根据教学重点进一步改进教学方式，最大化地优化教学资源配置，进一步实现优质资源的数据共享，为教师的高效教学、学生的个性化学习提供便利。

2.基于数据引导学生的自我学习，实现个性化学习

因材施教、个性化学习是教育追求的最高目标，但在传统的班级授课制中要实现这一点是很难的。通过大数据分析，对学生某一段时期内的学习情况，包括学习、爱好、业余活动等非结构化学习行为数据进行分析和预测，研究学习者的活动轨迹，发现不同的人对不同知识点有何不同反应，用了多长时间，以及哪些知识点需要重复，哪些知识点需要深化等。同时，让学生了解自己近期的学习情况，以便及时作出自我调整，开展基于数据的自我导向学习，推进个性化学习的进程。

3.发展教师在线学习，促进教学发展

过去的教学因为没有大量数据的支撑，该教什么全凭教师跟着感觉走。现在利用大数据时代的优势，发展教师在线学习，这是一种相对宽松、自由的学习环境，并针对教师某一段时期内的教学行为和成果进行大数据分析，通过分析所获得的数据，不仅有利于教师自我评价，更重要的是通过数据，教师可以了解自己的优势和不足，认识自我、发展自我、规划自我，同时可以预测下一时期的教学情况，以便于及时调整教学策略，进行教学改进，促进和优化教学实施过程。

4.重新构建高校教学质量评估方式，提高教学质量

教学评估是每个高校定期要做的项目，目的是通过教学评估发现教学中存在的问题，及时地调整教学方案和手段，以提高教学质量，从而培养出顺应社会发展要求的学生。同时，将基于大数据挖掘的智能算法应用于教学质量评估中，从技术层面去分析，找出教师教学的效果、多媒体课件的使用、学生和教师的互动、教学与教学场所等因素中的内在联系，为教学部门提供决策支持信息，为教师提供准确的反馈信息，帮助教师改进教学、确定教学重点，引导教师改革教学方式，使之更好地开展教学工作，有效快速地提高教学质量。

目前，大数据在高校中的应用还存在一些问题，在数据隐私、数据质量和数据文化等方面，还需要进一步地修正、探索。高校还可以在学科规划、预测招生生源情况、就业情况分析、舆情分析等方面借助大数据分析技术，挖掘数据中潜在的价值，助力高校信息化教学的建设。我们需要把握时代的机遇，促进大数据技术与教育教学的融合创新，构建网络化、数字化、个性化、终身化的教育体系。

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