高倩
进入21世纪，数字技术深刻影响并改变着社会各个领域。《中国教育现代化2035》明确提出，“加快信息化时代教育变革”“推进教育治理方式变革”，为大数据技术在高等教育中的发展和应用指明了方向。高等教育作为培养高素质、高水平人才的重要阵地和摇篮，需要全面提高教育质量，满足学生个性化需求，利用大数据技术强大的数据收集、分析、处理能力和独特的洞察力打破传统教育的困局，为高等教育精准化、高质量发展开辟新航道。
大数据技术对高等教育精准化发展的重要意义
一是促进个性化教学。运用大数据技术收集并分析学生的学习风格、兴趣爱好和学习进度等数据，可为每位学生构建个性化的学习画像。教师依据学习画像，可了解学生实际学习需求以及存在的困难和不足，进而为学生量身打造教学计划，因材施教，全面提高教学质量。二是优化教育资源配置。利用大数据技术收集、整理、分析教育相关数据，如教室使用频率、实验设备利用率、师资需求等，可了解各个专业和课程的教学资源，从而提高资源利用率，避免资源闲置和资源浪费。三是提高教育管理决策的科学性。利用大数据技术分析学生学习情况、教师教学情况、学校科研情况等各种数据，可全面了解和把握教育发展趋势，从而做出更加科学、合理、系统的决策，推动学校可持续发展。四是实现精准评价与反馈。以考试成绩为主的传统教育评价方式较为落后，评价维度较为单一，无法全面、准确反映学生学习情况。利用大数据技术整合多方资源，从多个维度评价学生的学习过程、学习态度、实践能力、创新能力等，可为学生了解自身优势和不足、教师改进教学模式提供依据和参考。
大数据技术在高等教育精准化发展中的实践策略
革新大数据应用理念，发挥大数据应用优势。大数据技术不仅仅是大量数据的集合，其更以多样性、高速性和价值性转变了教育管理思维，推动教师观念更新。普及大数据应用，有助于提升教育质量，优化资源配置，促进学生个性化发展，助力高等院校科研创新。具体而言，其一，要加强培训与宣传。高校应定期组织大数据相关培训活动，鼓励全体教职工和学生参与，使教职工和学生掌握大数据基础知识，提高其数据分析工具的使用水平，进而提升其数据素养。同时，还可以充分发挥校园媒体、学术讲座、宣传栏的作用，宣传大数据在高等教育中的应用优势、讲解成功案例，在校园内营造良好的大数据应用氛围。其二，要建立数据共享机制。为打破学校各部门之间的“数据孤岛”现象，需建立健全数据共享机制，突破各个部门之间的壁垒，制定统一的数据标准，明确数据采集、存储、管理和使用等各个流程，确保数据的准确性、完整性和安全性。其三，要鼓励创新应用实践。设立大数据应用创新项目基金，鼓励教师运用大数据开展教学研究，探索个性化教学、混合式教学等新型教学方法；鼓励学生利用大数据技术开展科研项目，激发学生的创新思维，培养学生的创新能力。
搭建大数据管理平台，畅通大数据应用渠道。利用大数据技术助力高等教育精准化发展，需要搭建大数据管理平台，畅通大数据应用渠道，有效整合数据资源，规范数据标准，保障数据安全，为数据分析提供支撑。为此，其一，要整合各方数据资源。包括学校教务系统、学生管理系统、图书馆系统、校园卡系统等，全面分析、整理相关数据，提高数据分析的全面性和准确性。在此基础上，搭建大数据管理平台，完善平台基础设施建设，为大数据平台高效、稳定运行奠定基础。其二，要加强校企合作。高校需立足自身发展情况、教学实际需求和大数据特点，与相关企业展开合作，共同进行大数据应用技术联合研发。利用校内数据搭建数据采集层、存储层和处理分析层等平台架构，为学生管理和教育教学工作提供科学支持。其三，要开发大数据应用模块。立足高等教育实际需求，拓展大数据应用场景。在教学管理方面，利用大数据技术开展教学质量评估，对教师授课情况、学生学习效果等数据进行全面分析，综合评价教学质量。在学生管理方面，利用大数据技术构建学生画像，整合多维度数据，助力学生学业指导、心理健康教育、职业发展规划等。在科研管理方面，发挥大数据技术作用，动态跟踪科研发展状况，全面分析科研项目、科研成果、学术论文等，帮助科研人员全面了解学科发展动态，有效把握科研方向和趋势。
培养大数据专业人才，提升数据处理与分析能力。发挥大数据技术作用，助力高等教育精准化发展，离不开专业人才的支撑。培养一批具有大数据专业知识技能和熟悉教育业务场景的复合型人才，是充分发挥大数据在高等教育领域价值，实现教育精准化、管理科学化、决策智能化的必经之路。为此，其一，要优化课程体系建设，有效对接产业需求。高校应与行业、企业建立合作伙伴关系，联合制定大数据专业人才培养方案，从理论和实践两方面入手构建课程体系。理论课程方面，加强概率论、数据结构、算法设计等课程的教学，使学生掌握扎实的理论知识。实践课程方面，开设大数据项目实训，鼓励学生进入企业实习，让学生在实际操作中运用所学理论知识，提高大数据分析和处理能力。其二，加强师资队伍建设，全面提高教学水平。采取学校内部培训和外部引进的方式，优化数据专业师资队伍建设。鼓励教师参加大数据技术培训、大数据相关学术交流活动，拓展教师知识视野，提高教师实践能力；支持教师参与企业项目研发，在参与过程中积累实践经验，将项目成功案例带进课堂、引入教学。还可以引进具有丰富行业经验的大数据专家、学者、工程师等进入学校，担任兼职教师、开展学术讲座，为学生传授行业前沿知识、讲解实践技能等。
（作者单位：长安大学水利与环境学院）
