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高校教育統計工作分析

[摘要]高校教育統計工作的質量,直接關系到高校管理工作的成效。在大數據時代,高校教育統計工作如何能適應教育改革的新發展新形勢,如何更好地為組織決策層提出規劃,如何為高校的改革發展提供服務,是當前高校統計工作必須要探究和實踐的重要課題。本文探討了大數據在教育領域的發展現狀和在教育統計中的應用現狀。

[關鍵詞]大數據;教育統計;必要性;前景分析

隨著信息技術的更迭,一個大規模生產數據,共享和應用數據的時代正在開啟。云計算為主要支撐的大數據時代,用信息存儲、共享和挖掘手段,更加有效地將更多高速變化的終端數據存儲下來,并方便人們進行分析與計算。以大數據為基礎的應用場合很多,可以應對我國現代化建設面臨的問題,如教育、交通、醫療等各方面挑戰,它可以帶來許多學科的改變和發展,進而影響人類的價值考量、知識構建和生活方式的轉變。“大數據”在各行各業中掀起變革的巨浪的同時,我們也應該在大量數據中更好地提煉、篩選、處理數據,發現數據價值,并進行整合分析,以便為決策者和管理者提供重要的技能。

一、大數據在教育領域的發展現狀和在高校教育統計中的應用

近年來,教育部積極采取措施,加強大數據人才培養,支撐大數據技術產業發展。2013年,教育領域開始意識到大數據時代的來臨,注意到了教育改革和創新發展面臨的新問題。自2014年起,為貫徹落實教育規劃綱要,教育部對于新形勢下教育發展提出導向性意見。2014年3月,教育部辦公廳印發《2014年教育信息化工作要點》里面提到要在教育預測、決策應用和教育動態化監測中借助信息數據的支持,要讓基礎的數據實現在全國范圍內的共享。在相關專業設置方面,2015年本科專業特設新專業—數據科學與大數據技術,布點3個;同年10月,教育部公布了新修訂的《普通高等學校職業教育(專科)專業目錄(2015年)》,主動適應大數據時代發展需要,新設了云計算技術與應用、電子商務技術專業,增設了網絡數據分析應用專業方向。隨著我國教育信息化進程的不斷推進,必將加快大數據與教育領域的深度融合,這是當前時代教育事業發展的必然趨勢。大數據是在現代信息技術高度發展的基礎上,可以通過記錄、存儲產生大量的類型書,這種數據獲取方法,已經超越了傳統的統計學獲取數據的模式。高校教育統計工作在面對信息化、網絡化高速運轉的現狀時,要理解變革性的重要,跟得上時代,這樣才能滿足我國教育發展的需要,應對新形勢,解決新問題。教育統計是高等學校管理工作的重要內容,是為了學校各級領導制定計劃、進行決策、指導工作提供數據的一項基礎工作,是檢查評估學校管理水平、運營狀況、辦學效益的重要依據。[1]教育事業統計和大數據是高教領域獲得新的認知、創造新價值的源泉,大數據的科學價值和社會價值正在逐步體現。我國的教育統計事業要在大數據時代,更好地實現中國教育統計體系的優化。

二、大數據在高校教育統計工作中的必要性

教育改革發展設定的總目標是到2030年,實現我國教育現代化。教育統計如何服務現代化,適應教育改革發展新階段的要求?這是當前統計工作面臨的重大而深遠的挑戰。教育統計在高校管理和發展過程中占有重要作用,我國高教事業發展離不開教育統計。一是教育結構、教育質量、教育公平需要數據的支持;二是科學決策和教育研究更需要數據分析;三是人民群眾了解教育更需要數據信息;四是大數據時代數據已經成為寶貴的戰略資源。依此,高校應調整教育結構,對高等教育質量做出科學評估和評價,拓寬教育統計應用空間,這是教育統計工作面臨的新問題。這種基于預測的數據分析與應用體系的成功關鍵在于它們是建立在海量數據的基礎之上,在新的信息發展時代,高校應對數據進行深度的分析和整合。在高校日常的工作中,管理決策部門、教學研究、招生就業等都需要數據的深度發掘和整合,優良的數據資源庫和數據分析結果可以給高校運行體系順利構建和完善帶來決定性意見。一是教育統計信息是高校決策層必要的政策分析源,也是制定高校各階段計劃的重要依據。大數據時代,以前不可計量、存儲、分析和共享的,都可以被數據化,學校管理層可以針對具體的數據挖掘和數據分析,看到本學校、本省、甚至全國的教育現狀,在數據比對的過程中,更全面地制定學校發展規劃。二是部門間的科學決策和日常管理也需要基礎數據的支撐。統計數據信息在高校中有很廣泛的應用空間,可以檢測管理決策、學生管理、教學科研、招生就業、學生學習模式、老師授課接受度等多方面的信息源,基于對數據的分析和整合,我們能看到數據信息成為高校運轉和日常管理的整體態勢。三是統計信息是高校參與對外合作和市場競爭的重要參考依據。高等教育是由政府和教育行政部門管理的,在統籌協調上,學校要抓好辦學定位,確定在市場競爭中的發展策略,就要在計劃指標,專業設置等多方面預測市場發展態勢。對于人才培養,學校也要依據相關信息設定好專業培養方案,并對于畢業后的學生,實行動態化的信息追蹤,以此調整人才培養模式,把控教學質量,提高學校聲譽。四是校園網絡信息管理及分析,需要數據深度分析和應用的支撐。高校政治教育和思想引領是高校育人工作的保障,網絡輿情信息的監控和管理,有助于呈現高校教育工作者和學生的思想狀態。目前全世界的網絡一體化,有很多不良信息影響高校青年的成長成才。通過對校園網、微博、微信等監控,可以看到大量的數據信息,對此進行分析和評判可以優化教育環境,更好地為培養人才服務。五是教學主體需要科學的數據深度分析和應用。教育部在2015年8月發布了新修訂的《中國教育監測與評價統計指標體系》,里面涉及高校的指標有54項。學生管理、教學管理、科研管理都離不開教師和學生主體。在教學中,課件使用、教學方式、教學效果的監測都需要數據監測,而學生的接收度也需要量化指標體現。每一年,教育部都會下達教學評估指標,對教學數據的監測,可以方便高校開展教學工作,在通過評估,提高教學質量的同時,帶來教學革新。

三、大數據時代的教育統計前景分析

(一)教育統計數據有序開放國家教育視野發展“十三五”規劃中指出,要出臺教育數據管理規定,健全信息安全管理制度,逐步形成教育數據資源開放與共享制度機制。隨著教育大數據的開放,可以加強高校在監測教育運行和發展中的規律把握。(二)加快構建教育大數據平臺。1.建設各層級互聯的教育統計與數據中心。各級各類學校的大數據平臺建設要基于統一數據標準的信息管理模式。各類數據逐步要形成伴隨式收集和集成化管理,構建教育云服務體系,更好地提高教育教學的管理水平。2.加強基于互聯網的教育數據挖掘。教育挖掘匯集了教育學、統計學、計算機科學等眾多學科知識,基于互聯網的快速便捷,我們應培養高效的專業能力,能從海量信息中挖掘出蘊藏信息規律和有數據價值的信息,以供分析整合。美國教育部于2012年10月發布了《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》的教育大數據報告,提供了大數據如何在教育領域應用的模式,并加上了很多案例分析,形成很多有價值的意見,這種教育數據的挖掘應用分析方式值得我們借鑒。據中國互聯網信息中心發布的第37次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示,截至2015年12月,中國網民規模達6.88億,互聯網普及率為50.3%,覆蓋中國大陸31個省、直轄市、自治區,所以也對教育統計研究進行數據采集提供了前所未有的可行性條件。3.加強教育統計數據與其他領域數據聯動。要加強教育數據的比對分析,不僅在校內進行教學活動、學生管理、教育主體的行為分析等數據監測,還要和同類學校進行比對分析。通過省內、國內進行同類數據的分析整理,以便看到自己的問題積極整改,預設高校教育教學的發展前景。4.加強與教育數據研究機構與企業的合作。大數據實驗平臺中,需要做閉環培訓中的測評,測評不僅需要專業的設備,還需要專業的測評專家,高校中這些人員配備很少,因此就要加強和外部的數據研究機構和企業合作來實現。外部機構的數據科技的團隊一般有國際化的學歷背景,有專業團隊領銜,大數據分析項目經驗豐富,可以為大數據教學內容提供交付經驗,擁有成熟的商業模式更好地對接需求。(三)推動教育信息化與教育大數據的有機銜接。大數據是教育信息化時代最有價值的銜接體,在推動教育化中樹立大數據思維,是非常重要的。目前互聯網、云計算、物聯網、移動互聯網、智能技術等技術的快速發展,教育數據的形式和來源越來越趨于多元化、多樣化,誰能快速發現和整合數據,并能解決如何利用數據挖掘其背后的價值這一問題,將會有效增加其在未來的競爭力。(四)加強教育統計隊伍建設。近幾年,我國大數據行業發展迎來爆發期,但高端軟件類人才短缺也成為大數據行業發展的絆腳石。有報告指出,專業的數據分析師非常短缺,是中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才之一,并且未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬。面對更加艱巨和更具挑戰性的教育統計工作,加強教育統計隊伍建設是基礎。1.明確各級教育行政部門的統計責任。要加強對教育行政部門和學校主要負責人的教育培訓,這可以提升頂層設計的科學決斷力;強化統計工作的檢查和統計數據的核查,以保精準性;強化數據分析和教育現代化監測成果的應用。2.優化教育統計隊伍結構。一是培養教育統計與大數據領軍人才。2014年的一份報告中指出,全世界有近170所大學在專業設置中,有大數據相關專業,約150所大學把大數據專業納入碩士研究生以上的學位課程。我國也要引進和培養教育統計人才,為各級教育部門服務。二是培養基層一線復合型的統計干部。加強高校教育統計隊伍建設是做好教育統計工作的重中之重,要培養專兼職的統計人員,在重點部門,如教務處、科研處、招生處等部門要培養專職的統計人員進行數據管理。三是建設數據分析與決策應用隊伍。單純的數字只是報表中的客觀呈現,要加上專業分析師對它的研究,才能為領導決策、工作計劃的制定、學校管理提供高質量的統計資料和依據,所以分析和決策隊伍建設至關重要。四是支持基于統計和數據的科學研究,加大力度在高校中以項目研究為依托,加強數據開發。2018年4月,北京師范大學“基礎教育大數據研發與應用示范工程項目建設”調研組一行6人,在北京師范大學系統科學學院院長狄增如教授的帶領下蒞臨雙流區調研基礎教育大數據現狀和商議合作內容。基礎教育大數據研發與應用示范工程項目是由國家發改委批復,教育部主管的重大教育大數據項目,該項目由北京師范大學牽頭,雙流區作為唯一一個區(縣)級示范區已于2017年12月與該項目簽訂了合作協議。該項目初步規劃到2019年底,通過教育大數據的采集和分析,建成大數據平臺,為區域教育治理提供決策支持,為學校走班排課、課程體系改革、精細化管理提供依據,為教師職業發展、學生個性化學習、個人能力發展、學習干預、綜合素養提升、執業意向等提供支持。3.全面加強教育統計干部培訓。要組織全面培訓、常態化培訓、多樣化培訓樣式,要中央和省兩級統籌,基地和線上結合更快提升教育統計干部的專業能力,業務素養。要充分發揮網絡培訓平臺的雙重作用,數字化、網絡化使教育培訓更為便捷,也更好地促進資源共享。可以通過網上教育研究系統、微課慕課平臺、教師教學評價體系、遠程網絡教學系統、資源管理與應用系統等,展開多樣化的培訓信息平臺建設。

綜上,大數據在高校教育統計工作中意義重大,要從責任驅動、應用驅動、創新驅動、生態驅動角度更好提升。大數據可以處理和某個特別現象相關的所有數據,而不再依賴隨機取樣,大數據讓我們看到了以前的樣本不能揭示的細節信息;不再認為數據是靜止和陳舊的,只是為了完成報表和上級指針;不再是采集數據滿足因果關系的渴求,而更多關注相關關系。大數據的核心就是預測,它通常被視為人工智能的一部分,或者更確切的說,被視為一種機器學習。但這種定義是有誤導性的。大數據不是要教機器像人一樣思考。相反,它是把數學算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。[2]我們要看到大數據時代帶給高校教育統計工作的機遇,也要明白它的特點,充分開發新的資源,建設教育統計專業隊伍,更好預見高校教育統計的未來。

[參考文獻]

[1]秦華.加強高等學校教育統計質量管理的思考[J].東北農業大學學報(社會科學版),2004,2(2):12-13.

[2](英)維克托•邁爾,肯尼斯•庫克耶.大數據時代———生活、工作與思維的大變革[M].杭州:浙江人民出版社,2013:16.

[3]張力.教育政策的信息基礎———中國、新加坡、美國教育指標系統分析[M].北京:高等教育出版社,2004.

[4]張銘,朱華武,袁光敏,等.論教育統計信息的價值及其利用[J].湖南農業大學學報(社會科學版),2005(6).

作者:張瑜 韓濤 單位:1.西安財經學院 2.陜西省氣象局

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