前一个时期, 信息技术迅猛发展, 整个社会逐渐步入了大数据时代, 我们的日常生活、学习和工作等多个方面受大数据影响而产生了翻天覆地的变化。在教育领域, 大数据逐渐渗入, 并发挥着越来越重要的作用。对于相当一部分高职院校而言, 虽然强化了以大数据为代表的信息化建设, 但在实际执行过程中, 存在片面重视基础设施等硬件建设而忽略信息化管理的现象, 这就直接导致了大数据未能充分发挥最大作用。基于此, 本文提出了在大数据背景下, 优化教育信息化管理策略, 最终实现信息技术与高职教育完全融合, 促进高职教育办学质量、育人水平实现跨越式发展。

对高职院校而言, 在教育管理中融入大数据是信息技术发展的必然, 也是提升管理水平的重要举措。大数据具有信息容量大、覆盖范围广、资源价值高等特征, 因此, 高职院校对其价值进行充分挖掘, 并应用到教育管理中, 对于院校各部门的精准决策、个性化服务、人性化管理、预警服务及预测等方面均能产生巨大的推动作用。

对高职院校而言, 伴随着办学规模的逐渐扩大, 院校内部各部门 (如图书馆、教务处、科产处、人事处、保卫处、组织部等) 每天都会产生海量的数据信息, 单纯依靠传统的管理方式对这些数据进行处理, 不仅效率低下, 而且在准确性、安全性方面也难以保证。而大数据与教育管理相融合, 可以最大限度地分析、挖掘这些信息的价值, 并将数据处理结果应用到教育管理工作中, 提高决策的科学性、精准性和前瞻性。因此, 教育管理涉及学校发展的方方面面, 而大数据处理则起到了“牵一发而动全身”的关键作用。

数字化、信息化代表了职业院校未来发展的方向, 也为教育教学改革提供了载体。依靠大数据, 院校可以充分挖掘学生的成绩状况、阅读喜好、课堂表现、选课倾向等相关信息, 从中得出相关规律, 同时, 结合在师资引入、科研教学、课件设计、课程设置以及教学安排等方面的大数据分析, 为创新教学模式、更新教学内容提供科学依据, 也可以最大限度地满足绝大多数学生的实际需求, 充分体现“以生为本”的人性化教学改革, 提升育人质量。

思想政治教育工作是高职院校做好各项工作的前提和基础, 也关乎社会安定团结和教育稳步发展, 其重要性不言而喻。与传统的思想政治教育课程相比, 学生的价值观念、思想动态更容易受到互联网的影响, 而且他们也更倾向于将内心的真实想法、各种观念第一时间诉诸网络。在这样的背景下, 院校思想政治教育工作者, 借助大数据技术可以更加迅速、全面、准确地获取学生的舆情信息、研判学生行为, 及时“对症下药”, 避免了思想政治教育工作陷入被动、僵化, 也提升了思想政治教育工作的科学性和预见性, 真正做到了“防患于未然”。

高职院校在实际工作中对大数据的重视程度和利用意识还相对滞后, 尤其是很多院校的决策层缺少大数据意识, 这直接导致了数据应用机制的不顺畅, 其问题主要体现在资金投入不够、技术储备不足、数据模型不统一、数据安全意识不强等多方面。此外, 很多院校在全要素数据流通方面的滞后也直接制约了大数据技术在教育管理方面的深层次应用。

就高职院校而言, 学生管理涉及多个部门, 而这些部门彼此之间在数据的规范性、统一性方面存在较大差异。这样一来, 院校内部就很难实现大数据的统一。例如, 院校内部的安防系统、学生信息采集系统、就业信息系统以及教务信息系统等, 彼此之间数据流通存在诸多障碍, 造成每个部门都成为“数据孤岛”, 限制了大数据的运行效率和分析的准确性。加之, 很多院校缺少对这些数据进行整合的统一平台, 无形之中也就弱化了大数据在教育管理中应发挥的作用。

高职院校不是作为一个孤立的单位存在, 而是处于与社会多个部门、单位之间的联系之中。尤其是高职院校与用人单位之间应该构建起协同育人机制, 这样一来, 既可以提高人才培养的针对性, 培养学生的实践能力和创新意识, 还可以提升院校的就业率、优化就业结构。但在实际执行过程中, 院校与校外各单位之间在数据协同方面尚未构建起有效的沟通机制, 在获取经济发展、用人结构等方面的大数据时要么不全面、要么不及时, 直接制约了数据分析的有效性和即时性, 未能充分发挥出大数据的作用。

大数据代表了一个新兴的行业和产业, 要想充分发挥其作用, 就必须坚决贯彻“专业人做专业事”的基本原则, 而不能“旧瓶装新酒”。但在相当一部分高职院校中, 并没有意识到大数据处理人才对于数据分析、教育管理所起到的重要作用, 导致专业人才相对不足, 对各种设备、硬件设置应用不当, 直接制约了对大数据的深入挖掘。

伴随着“互联网+”浪潮的风起云涌, 应用大数据注定将成为这个时代每个行业都不可回避的趋势。高职院校在借助大数据技术进行教育信息化管理时, 应更加谨慎。

在信息高度集约化的大数据时代, 各种数据不仅仅是我们挖掘、分析的对象, 是一种宝贵的资产, 是一种不可复制、独一无二的资源, 更是我们做出各种决策的依据, 因此, 大数据中蕴含着重要的经济价值和社会价值。

高职院校在借助大数据技术开展教育管理工作时应树立大数据意识, 这是利用好大数据的前提和关键。具体来说, 可从以下两个层面开展工作:一方面, 高职院校应构建完善的“数据驱动文化”。所谓“数据驱动文化”, 就是全员都树立“数据至上”的理念, 包括院校教育管理人员、其他行政人员、任课教师以及全体学生等都能够全面深入地理解大数据的内涵和作用, 即不仅仅将大数据当作开展教育管理的手段和工具, 还将其作为一种价值观念深深地植入全校师生的日常思维中。这样一来, 开展教育管理等日常工作时, 工作人员会不由自主地想起大数据的理念、方式, 可以有效增强数据分析的全面性、客观性和准确性, 为做出科学的教育管理决策、提高管理工作效率提供强有力支撑。另一方面, 高职院校在创建“用数据管理”的模式时, 应妥善把握好对数据的利用程度, 避免“数据绝对化”。不可否认, 高职院校教育管理借助大数据提升了管理水平, 实现了管理方式精细化、集约化发展, 但大数据分析结果只能提供一种可供参考、借鉴的管理方式而非“标准答案”, 因此, 院校管理人员在实际工作中要充分发挥主观能动性, 结合学校实际, 对利用大数据分析之后得到的结果有针对性地进行筛选、修订和完善, 切实解决院校的教育管理难题, 避免“一刀切”的管理方式带来的各种负面作用。

首先, 对校内现有全部数据资源进行科学整合, 合理纳入统一平台。在高职院校内部, 教育管理涉及的部门相当繁杂, 而且这些部门所产生的数据十分庞大, 加之各部门之间缺少统一的数据流通机制, 这给数据的收集与整理工作带来了相当大的困难。基于此, 院校应将各部门的数据完整、准确地纳入统一信息平台, 并对各种零散的数据予以有效整合, 在数据整合的过程中开发操作便捷、实用的数据系统, 将现有的数据资源有效地植入系统平台中。需要注意的是, 为了便于今后对平台的信息进行维护和更新, 在对信息进行整合、纳入的过程中要注意保持平台自身的开放性。

其次, 建设一整套完善的数据分析系统。要想对数据进行深入挖掘, 成熟的分析系统是必不可少的。需要注意的是, 院校在引入数据分析系统时, 应注意保持与原有系统的契合性, 以确保二者能够“无缝衔接”, 及时发挥作用。院校在构建数据分析系统时, 可以灵活选择适合自身的方式, 如果财力充足, 可单独购买;如果资金相对紧缺, 可借助社会资源。

最后, 深化校企合作, 校企共同开发数据平台系统。对于一些科研实力较强、专业齐全的高职院校来说, 可以通过与企业深化合作的方式建设信息平台, 如大数据协同研发基地、云计算处理中心以及大型数据处理中心等。这一举措既最大限度地发挥了企业在信息化建设方面的优势, 也减少了院校在平台建设方面的资金、人力投入。此外, 由于该平台系自主研发, 在后续使用过程中可以根据校企自身实际, 因地制宜地进行优化、升级, 从而更好地为教育管理决策提供科学性、前瞻性的数据支撑。

院校依托大数据技术开展教育管理, 看似是教育管理者与学生、学校事务之间的彼此联系, 实则包含了更为广泛的参与主体和数据来源。具体来说, 教育管理者可以从消除校内的“数据孤岛”和强化校外多方协同两方面入手:

首先, 消除校内各相关部门的“数据孤岛”。教育管理作为一项系统工程, 所牵涉的部门较多, 如教务处、学工处、就业指导中心、科产处以及宿管中心等。各部门都会产生大量数据, 而且这些数据在融通性方面存在较大差异, 导致多个部门之间未能就数据进行及时沟通、共享, 形成了一个个体量不小的“数据孤岛”。而院校借助大数据技术开展教育管理要想取得实效, 就需通过构建完善的机制破除“数据孤岛”带来的种种障碍和不便, 促进数据在各部门之间的快速流通, 确保每个部门都能及时、全面地获取所需数据。这一举措不仅实现了“让数据多跑路”, 还大大减少了教育管理人员的工作负担, “让师生少跑腿”, 提高了工作效率。

其次, 建构院校与校外各社会行业数据的共融与综合利用机制。从学生入学接受教育到毕业后顺利求职, 再到引入师资强化科研多出成果, 院校的这一系列工作都不是孤立展开的, 不仅需要校内各部门的密切协作, 更离不开校外社会上多个行业、单位的配合与支持。因此, 高职院校教育管理离不开与校外行业、单位之间的数据共融和综合利用。校外数据, 尤其是舆情数据的采集与分析对提升高职院校教育管理能力与核心竞争能力具有极大的潜在价值。建立院校外部数据搜集处理机制, 实现院校管理数据与社会行业数据的共融, 是实现学生管理大数据应用的必由之路, 也是确保大数据技术在教育管理工作中真正发挥作用的关键举措。

同任何一种新兴科技一样, 大数据技术是一把“双刃剑”, 既可以为我们做出各项决策提供更加全面、准确的依据, 同时也可能因应用不当、数据泄露等原因而产生难以估量的损失。因此, 院校在利用大数据技术进行教育管理时, 应采取小心谨慎、因地制宜的态度, 通过完善的制度建设, 规避可能出现的各种问题, 将风险降至最低。

首先, 成立专门的大数据管理机构, 专职负责大数据的采集、分析和管理等各项工作, 确保“专业人做专业事”, 充分挖掘大数据的作用, 避免非专业人士因操作不当造成的数据信息泄露。其次, 对数据保密工作提出要求, 设立保密等级, 对违反规定的人员进行严肃处理。根据不同的数据信息泄露等级采取差异性处理办法, 并对严重违反者实施“终身禁入”的处理方式, 以提高全体人员对数据安全的重视程度, 始终紧绷“数据安全弦”。再次, 结合相关法律制定严格的规章制度。将大数据从采集到使用的每个环节都纳入制度范围内, 确保每个工作人员都能受法律监督、受制度约束, 让工作人员自觉树立起数据安全意识, 全面保护大数据的方方面面。最后, 引入连带责任制度, 确保自上至下, 从管理者到具体操作者, 每一层级、每一环节都真正构建起大数据保密体系。