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大數據技術能否爲高校管理解憂?
2019-07-10
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  高校是當前大數據技術、平台和人才集聚的“高地”,但在管理應用方面,高校卻是“窪地”,尚未發揮其應有作用。

  大數據時代下的高校教育管理工作,不僅需要教育與教學方面的專業知識,還要掌握計算機技術、互聯網技術與大數據技術。但後者,恰恰是當前高校教育管理人員所欠缺的。

  ■记者 陈彬

  50年前的1969年,一套名爲“阿帕網”的計算機網絡在美國軍方手中誕生。當時的人們可能很難想到,在此後的半個世紀,托生于阿帕網的互聯網將以何等迅猛的速度改變著世界的方方面面。高等教育領域自然也不例外。

  這中間,比較具有代表性的是大數據技術。一方面,國內高校利用大數據提升校園和學生管理的報道不時見諸媒體;另一方面,如隱私權保護、過度數據化等一些爭議也紛至沓來。從這個角度上說,高等教育與大數據的“初次接觸”,似乎並不是很“美好”。

  當已經延續百年的高等教育體制與新興的大數據相遇,兩者究竟能碰撞出怎樣的火花?

  一愁:高地與窪地

  在我國,大數據技術與高校産生聯系,基本上與新世紀的到來是同步的。

  2000年,當時還在西安交大電子與信息工程學院從事智能網絡教育理論與環境構建及其應用研究的該校副校長鄭慶華,提出在校園內構建大數據平台的想法,這也使他成爲國內最早倡導校園大數據的高教界人士之一。14年後的2014年,西安交通大學正式建立了自己的大數據平台。

  就在西安交大建立大数据平台的前一年,重慶大学新聞学院教授、该校“小强传播”大数据传播团队创始人张小强也结束了自己在出版单位的工作,进入了大数据相关的教学研究领域。“那时,也正是国内大数据的第一次热潮。”

  就是在這次熱潮中,高校開始“試水”大數據技術。

  “应该说,在2014年前后,高校对于大数据的应用,主要还是在于科研管理信息化,很少真正进行大数据的处理与分析。”在接受《中國科學報》采访时,安徽省高校管理大数据研究中心主任、首席专家韦法云回忆说。尽管如此,在此后的几年内,大数据技术与高校的融合,不论在数量上还是在质量上,都有了长足的进步。

  事實上,在2016年,我國首家針對高校領域開展大數據“産、學、研、用”活動的社會公益組織——全國高校大數據教育聯盟就已經成立,首批聯盟成員包括十幾所高校,這樣的發展速度不可謂不迅速。

  然而在韋法雲看來,當前大數據技術在高校的應用依然有待加強,尤其是在高校管理方面。

  “必須承認,高校是當前大數據技術、平台和人才集聚的‘高地’,但在管理應用方面,高校卻是‘窪地’,尚未發揮其應有作用。”韋法雲表示,目前國內高校的大數據應用多集中在學科建設上。“例如,醫學院校在做醫療大數據,農業院校在做農業大數據,沒有數據的高校也在設法與企業進行某行業的大數據應用研究。但是我們發現,真正用于高校自身管理的教育大數據應用研究還遠遠不夠。”

  對于高校大數據應用過于“學科化”的問題,張小強也有類似的擔憂。

  “當前大數據在高教領域的應用,似乎集中在一些更宏觀、更具大局性的內容上,比如爲學科規劃布局和發展戰略調整提供數據支持,但對于高校本身,特別是學生個體的大數據分析卻很少。”他說。

  張小強做了一個對比。在國外高校,大數據可以根據學生前兩學期的大數據表現,對學生進行“畫像”,以預測學生未來的學習情況,並提供相應的指導。

  “反觀我國高校,這方面的工作就要遲緩一些。”張小強表示,這在某種程度上可以歸結于國內外高校發展階段的不同。畢竟我國高等教育目前還處在一個動態調整的過程中,這種調整很容易造成彼此的競爭,從而導致大數據被更多應用到與高校發展關系更密切的宏觀層面。“國外高等教育的格局相對成熟,這讓他們更有空間關注學生個體。”

  二愁:管理與教育

  記者在采訪中發現,對于張小強所提到的中西對比,其實是有一定爭議的。比如韋法雲便坦言,在大數據應用方面,中外高校都還有很長的路要走。而且國內目前也已經有高校在通過大數據給學生畫像,並提供個性化的學習計劃,“當然,這些工作還沒有全面鋪開”。

  爲學生畫像的工作沒有全面展開,但相比之下,爲貧困生“畫像”的工作卻似乎開展得比較廣泛。

  近年來,國內很多高校都在通過大數據技術采集學生的消費情況,計算分辨哪些是貧困生,並對其進行一定資助。這種方式經常成爲高校貧困生幫扶工作的“宣傳點”,但外界對此卻爭議頗多,其焦點便集中在這種方式是否侵犯了學生的隱私權,而相關的數據泄露,也會成爲很多人擔心大數據技術“不安全”的重要依據。

  在搜索引擎中輸入“學生、身份信息泄露”的關鍵詞,會發現國內多個地區的高校均發生過類似的事件。更重要的是,此類事件的集中爆發就在近兩年,也就是大數據技術廣泛應用于高校的時間段。

  同樣是通過大數據技術爲學生“畫像”,似乎國外高校泄露學生信息的事件就很少發生,原因何在?

  對此,張小強給出了自己的解釋。“我覺得這是一種教育理念的差別。”他說,國外高校對于學生的“畫像”,其焦點集中在了教育者應該幹預的那部分內容,即學生的學業表現,屬于教學範疇,這部分內容很少涉及隱私;反觀國內高校對于貧困生的鑒別,其本質上屬于對學生的管理範疇。兩者有著本質的差別。

  “大數據在高校的應用,應該更加貼近于教學,即便是在高校管理領域,也應該偏重于教學管理。至于在非人才培養方面的管理,我覺得大數據應用還是要慎重。”張小強說。

  然而遺憾的是,目前國內高校的情況並非如張小強所願。在這方面,西安交大網絡信息中心副主任徐墨同樣感觸頗深。

  需要指出的是,西安交大就是韦法云口中,能够为学生“画像”的少数国内高校之一。 “目前西安交通大学的大数据平台建设功能大体分为三部分,即针对教师群体、学生群体以及教育教学工作。”但据徐墨所知,目前,将大数据应用于学生或教师的管理工作中的国内高校也不在少数。

  “在西安交大,我們一直倡導對學生做‘幫扶’,而不是‘管理’,因爲前者含有‘服務’之意。”徐墨說,高校管理的一個立足點就在于,學生是一個立體的人,單純數據層面的管理並不能滿足其發展需求。“我們經常說‘精准思政’或者‘素質教育’,就是希望能通過大數據的分析,激發高校學生幫扶體系服務活力,促進學生全面發展。”

  除了教育理念外,徐墨覺得大數據在高校教育教學方面的應用,還應該考慮大數據與教育教學制度之間的融合和良性可持續聯動機制。

  “大數據與管理制度的結合相對容易,畢竟管理是比較便于量化的,而教育教學則更加人性化。很多學校雖然能把學生工作講清楚,但卻未必能把教學工作講清楚,就是這個道理。不過,大數據如果不能和學校的教學制度結合,又如何服務教學呢?”她說。

  三愁:本土與外包

  西安交大之所以能夠建成大數據與教學的融合和良性可持續聯動機制,還有一個重要原因,那就是他們有一支專業的大數據隊伍。

  “每次做大數據項目時,我們會成立一個專門的項目組,由業務部門,如學生處、研究生院、招生辦等相關部門提需求,聯合網絡信息中心開展工作。”徐墨說,與此同時,由于大數據項目核心在于算法的應用,所以他們還有一支由學校電信學部專門從事算法研究的教授及研究生組成的隊伍。“正是這三方良性可持續聯動機制,才保證了大數據項目可以落到實處。”

  然而,並不是所有高校都能如此“奢侈”。

  只要對目前與高校大數據有關的論文稍加整理,就會發現幾乎每篇文章中,都會提到目前高校大數據人才的缺乏問題。正如山西大學商務學院外國語學院黨總支書記陳楊波在一篇文章中所提到的,“大數據時代下的高校教育管理工作,不僅需要教育與教學方面的專業知識,還要掌握計算機技術、互聯網技術與大數據技術。但後者,恰恰是當前高校教育管理人員所欠缺的”。

  這種狀況導致的直接後果,便是高校在大數據計算和應用方面力不從心。

  “即使有這種相關人才,大數據相關軟硬件設備仍是一筆不小的投入,一所高校的數據量有限且具有片面性,因此讓每所高校都具有大數據分析能力既不現實,也沒必要。”韋法雲說。

  事實上,目前高校在進行大數據項目時,通常的做法是將項目整體或部分外包給校外機構或商業公司,這種方式自然“省時省力”,但又是否是長遠之計呢?

  對此,幾乎所有受訪專家都給出了否定的答案。比如張小強便直言:“校外商業公司首先考慮的一定是商業利益。因此,其數據分析方案或策略不一定會適合高校情況。更何況,商業公司的運作又要基于成本考慮,不可能專門針對不同高校制定專屬方案,而各高校的真實情況又是千差萬別,不能‘量體裁衣’,其數據分析一定會大打折扣。”

  既然不能長時間依靠校外企業,同時又不能奢望每所高校都建立專屬的大數據團隊,那麽,還有比較適合的解決之道嗎?

  受訪時,韋法雲和張小強不約而同地將焦點對准了教育主管部門。

  “兩方面的平衡點在于,由各省份教育主管部門組織建立專門的省級高校大數據分析機構,既方便統籌政府和各高校的數據,又可以組織跨校的專家成立專家小組,發揮高校的技術優勢和人才優勢,助力科學管理和科學決策。”韋法雲說。

  張小強也表示,教育主管部門可以成立一些機構,由教育部指導,統一爲國內各高校提供服務。“從全國布局的角度看,如果進行大數據與高等教育的結合,教育主管部門出面會比較合適。當然,教育部不一定會直接管理,但它可以牽頭成立一個類似的機構。這樣做既節省了資源,又避免了信息的商業泄露。”

  四愁:標准與分級

  對于高校依托教育主管部門進行大數據建設的做法,徐墨有自己的一些看法。

  “目前我們在做大數據相關項目的時候,會發現針對不同的情況,數據模型和算法是有著很大的個性化要求的。”她說,大數據計算目標是貼近于真實,越真實,要求算法和模型與所在區域和高校自身特點結合得越緊密。因此,她更加希望教育主管部門可以爲各學校提供一個業務指導框架,學校在這個基礎上進行調整,才能實現精准大數據的預測。

  目前,西安交大在大數據領域已經和教育部有實質性合作。比如,它們正在聯合進行針對全國博士生導師的大數據采集與分析。“我們希望通過雙方的合作,爲國內博士生導師做一個具體的大數據畫像,促進全國博士生招生計劃制訂和支持博士生培養質量。”

  在此項工作中,大數據團隊發現他們遇到了一個很實際的問題——各個高校提供的數據質量參差不齊。“水平不是特別均衡”,這也成爲這項工作的最大阻礙。

  “我們很希望能夠通過政府一些政策上的支持和指導,改善各高校數據采集方法和數據采集質量。比如教育部發布一些數據標准,通過統一的標准,使國內各高校的數據質量水平和統計口徑能相對接近,以此保證國家與省級大數據分析的准確性。”徐墨說。

  对此,韦法云也表示,教育主管部门要打破教育数据条块分割藩篱,建立教育数据开放 共享、互联互通机制,推动建立统一的高校底层数据库元数据标准格式和规范,实现校际连通、区域教育数据一体化。

  事實上,在這方面,教育部已經有所考慮,比如2018年教育部在其印發的《教育信息化2.0行動計劃》中就明確表示,將建立“覆蓋全國、統一標准、上下聯動、資源共享”的教育政務信息資源大數據,打破數據壁壘,實現一數一源和伴隨式數據采集。完善教育數據標准規範,促進政務數據分級、分層有效共享,避免數據重複采集,優化業務管理,提升公共服務,促進決策支持。

  在教育部的這段表述中,韋法雲最看重的其實是“分級”兩個字。

  “政府的當務之急,就是分級成立教育大數據中心,承擔高等教育大數據平台軟硬件方面的建設、運營維護和管理工作。”他表示,國家、省、校三級教育大數據中心應承擔高校教育基礎數據的采集、備份工作,爲其他相關部門、社會團體、行業協會、企事業單位提供統計查詢、分析評估、咨詢建議和決策支持等應用服務。依托大數據平台,開展大數據項目研究、課題研究,爲高等教育決策分析提供支持。

  “目前,陝西省已經依托西安交大,建立了陝西省教育大數據中心。我們也向安徽省有關部門建議整合省內相關資源和研究力量,建設省級教育大數據平台。未來,我們還將爲此而努力。”韋法雲說。

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