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标题 基于大数据背景下高校教师数据素养的培养机制
范文 顾瑞 卢加元
[摘 要]高校的信息化发展已从传统的信息技术普及发展到大数据的决策支持，作为教学的主体教师，应当积极培养数据素养，从而更好地利用大数据技术为教学服务。数据素养的组成包含三个要素：数据理念、数据能力和数据目标。高校应当从数据理念、数据能力和数据目标三个方面入手，深入分析其内涵，从而建立数据素养的培养机制。
[关键词]大数据；数据素养；培养机制
[中图分类号] G434 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2018）05-0178-03
O、引言
近几年来，随着信息技术的迅猛发展，人类已经从信息时代步入了大数据时代。为了适应这一技术的革新，教育部在高校的“十三五”规划中明确提出建设“智慧校园”的目标，即通过数据融合，构建教育领域的相关学习分析和数据挖掘模型，探索教育变量之间的关系，实践大数据的教育应用，为教育教学提供有效的决策支持服务，促进教育教学的变革与创新。 为此，许多高校纷纷响应教育部的号召，依托本校已建好的信息化硬件基础平台和应用系统平台，对现有的数据架构进行整合，构建统一的大数据平台，从而促进教育教学的变革与创新。作为教学的主体教师，为了适应大数据给教育教学带来的变革，更好地实现教育教学的创新，必须努力培养和提升自身的数据素养，从而培养大数据背景下的新时代人才。因此，建立科学、有效、健全的教师数据素养培养机制就显得尤为重要。
一、大数据的含义及对高校的影响
大数据是信息技术发展到一定阶段的产物，人类社会的各个领域积累了大量的数据，这些大量的数据是通过数据库进行存储和分析的，但是随着软硬件技术的发展尤其是移动互联网、物联网等技术的发展，数据的来源、承载方式以及格式都呈现出多样化的趋势。据此，大数据可以定义为：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有大体量、多样性、时效性和价值密度低四大特征。
大数据[1]的大体量特征是指大数据的数据量可从数百TB到数十、数百PB甚至EB的规模；多样性特征是指大数据的数据格式的多样性，包括以网页、视频、音频、文档等形式存在的未加工的、半结构化和非结构化的数据；时效性特征是指很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理，即数据获取、存储及挖掘有效速度必须很快；价值密度低是指大数据的容量在不断增加的前提下有价值的数据量却并没有减少，需要通过分析和挖掘才能获取。
高校的信息化建设发展经历了如图1所示的三个阶段。通过第一阶段的基础网络和应用系统建设到第二阶段的数字化校园建设，许多高校升级了核心网络，构建了统一的校园信息化平台，完成了数据的共享和各个系统平台的集成工作，实现了学校资源的互联互通。随着大量业务系统、机器设备的应用，尤其是移动互联网和物联网技术逐渐普及，产生了海量的数据，记录了校内群体详细的行为数据。这些数据中蕴含了巨大的价值，而现有的数据基础架构无法适应未来数据爆炸式的增长，无法高效地对这些数据进行存储、处理和分析。因此，高校的信息化发展即将进入第三个阶段，即智慧校园的建设阶段：利用大数据处理技术对这些高校的海量数据进行采集、分析和挖掘，从而更好地服务于高校的科研、教学和管理。作为高校教学、科研、管理的主体教师，面对海量的大数据的时候，能否與时俱进地积极培养和提升自己的数据素养，决定着高校智慧校园建设成果的多少以及建设目标的实现，因为高校的教师既是大数据的应用者，也是大数据的生产者和管理者。

二、数据素养的含义及架构
数据素养[2]是英文“Data Literacy”的直译，来源于美国的教育界，是科学素养的组成部分，是在信息化发展到一定程度人们在普遍具备了信息素养之后从而进一步延伸的一种素养。数据素养并没有一个统一的标准的定义，很多研究者都把数据素养归结于人们在面临大规模数据时候的一种综合素养，既包括技术方面的数据应用能力，也包括人们的数据意识、数据规范等。数据素养体现的是在科学先进的理念指导下仔细观察、科学分析和及时处理各种类型的变化的数据，从而达到有效使用数据并对决策进行分析和预测的目的。
笔者在研究了很多关于数据素养的论述后，认为数据素养应该由三个要素组成，如图2所示，即数据理念、数据能力和数据目标。数据理念反映人们面对数据的意识以及数据道德和规范；数据能力体现着人们在数据的采集、组织和管理、处理和分析、共享与协同创新方面的能力；数据目标明确了人们对于大数据利用的目的，即要解决什么问题，实现什么目的，达到什么效果等。数据素养的三个要素是紧密联系、相互作用、相互促进的。先进的数据理念可以促进数据能力的提升，从而便于数据目标的实现。数据能力的增强能反作用于数据理念，带动数据理念的提升，同时也能对数据目标的实现起到促进作用。高校的教师，在大数据的背景下面对各种大体量、多样性、时效性和价值密度低的数据，要想提升自身的数据素养，必须从数据理念、数据能力和数据目标三个方面建立起相应的培养和提升机制，这样才能使自身的数据素养得到提升。
三、数据理念的含义及培养
数据理念包括数据意识和数据道德规范，它反映了人们对大数据的认识以及在采集、组织、管理和利用大数据时所遵守的道德规范。

对于高校的教师来说，数据意识是各种数据在教师头脑里的能动反映。高校教师在日常教学、管理和科研中会面对各种类型的数据，比如学生的进出宿舍和上下课的考勤数据、课程学习数据、消费数据、图书借阅数据、课外活动与社会实践数据、科研数据等。面对这些数据，教师应该有敏锐的嗅觉、强大的判断力和洞察力，能发现这些数据的价值，以及这些数据彼此之间的相关性，并对此做出相应的处理从而为教学、管理和科研服务。数据意识强的教师有着较高的数据敏感度，对于日常接触的数据会及时地进行采集、分析和处理，并尝试在不同数据之间找到相关性，从而挖掘其潜在的价值。
高校教师要培养数据意识，建立相应健全的培养机制通常需要通过三个步骤来实现。
步骤一：充分了解自己在日常教学管理工作中有哪些数据是自己会接触到并可以采集到的，也就是明确数据的来源有哪些。步骤二：要明确日常教学管理工作中的数据反映了哪些信息，有着什么特性，能够起什么样的作用。步骤三：要尝试分析不同来源的数据之间具备什么相关性，这些数据还能产生什么新的数据，是否能总结出某些规律性的东西，以便更好地服务于教学科研管理工作。比如学生的考试成绩和学生上自习的次数，学生的课外活动等之间存在什么联系等。通过这三个步骤，教师才能逐渐培养其数据意识，从而更好地利用大数据为自己的教学、科研和管理服务。
除了数据意识，数据理念还包括数据道德和规范。大数据时代下的高校教师，每天会接触到学生在学校学习、生活等各方面数据，包括消费、出勤、学习等数据，这些数据很多都涉及学生的隐私信息，如果高校的教师缺乏一定的数据道德，不按照数据规范，导致数据泄露，那将会带来很严重的后果，甚至会面临法律的制裁。所以高校教师必须具备较高的数据道德，并按照合理的数据规范进行数据的采集和处理，这样才能确保数据的保密和安全。
高校教师若要培养数据道德和数据规范，必须做到以下两点。
一是增强数据的保密安全认识，因为大数据容易成为网络攻击的显著目标。随着互联网技术的飞速发展，数据的传播速度很快，由于大数据反映了学生学校学习、生活的方方面面，极易被不法分子盯上并作为窃取攻击的目标，所以教师必须增强数据的保密认识。
二是高校教师在进行数据的录入、查阅、分析等工作时，必须按照国家的保密法规和学校的数据管理规范执行，应当确保数据的真实、完整和规范，不得擅自、随意篡改、删除、传播数据。
四、数据能力的含义及培养
在大数据时代，高校教师的数据能力[3]包括数据的采集、存储和分析与应用三种能力。高校教师要培养其数据能力，从这三种能力着手，对其有所了解，才能培养相应的能力，建立健全数据能力的培养机制。
数据的采集。大数据时代，高校教师在进行数据的采集时，除了采集传统的结构化数据外，还需要关注非结构化的数据，如课堂的录音、视频数据、学生活动的图片数据、学生在学校日常生活中的数据、上网行为数据等。在采集数据时，高校教师应该明确一个宗旨，那就是只要是学校日常教学、科研、管理工作产生的数据，都应当全部采集过来，这样才能构建学校的大数据平台。由于高校教师的自身技术水平有限，为了便于数据采集，高校应当建立相应的数据采集规范，并组织专业人员指导教师明确数据采集的目的、范围、标准和方法，只有这样才能提升高校教师的数据采集能力。
数据的存储。高校的教师在采集了多种多样的数据之后，当务之急就是进行科学的存储，确保数据的完整性和安全性。通常高校会将大数据存储在本校的数据中心里，采用分布式存储技术进行不同类型数据的存储。对于高校教师而言，只要及时将采集的数据上传到学校的大数据存储平台，就完成了数据的存储工作，余下的存储备份工作则由高校的数据管理人员负责完成。
数据的分析与应用。高校进行大数据建设是为了挖掘数据的价值，更好地服务于教学、科研和管理。数据的分析和应用是大数据建设的核心环节，大量的数据通过采集和存储展现在高校的教师面前，教师应当通过分析和应用，挖掘这些数据的价值，找到不同类型数据的相关性和因果性，从而为自身的教学工作提供更好的决策支持。由于数据的分析依赖于数据挖掘技术，需具备一定的专业计算机知识，对于高校教师来说，想短时期内尽快掌握数据挖掘技术难度太高，而且也不现实。 高校教师要想提高数据的分析与应用能力，可以从基础的业务需求做起，即根据自身工作的特点，尝试找出可能存在相關性的不同类型的数据，与数据研发人员进行沟通合作，提出相应的需求，参与数据研发人员的数据分析建模工作，尝试了解大致的分析原理，提出相应的改进意见，这样才能更好地做好数据的分析和应用工作，有利于学校的大数据建设。
五、数据目标的含义及培养
高校建设大数据，其终极的目标是建立智慧型校园，通过整合学校教务、学务、财务、一卡通等各类系统以及学生日常生活的校外数据，构建一个统一的大数据平台，通过数据挖掘、整理和分析，为学校的教育教学、科研和管理提供有效的决策支持服务，促进教育教学的变革与创新。对于高校的教学工作者来说，在日常教学、科研、管理中面对众多的数据，必须建立明确的数据目标，了解并熟悉利用大数据可以做哪些事，能给自己的教学科研带来哪些益处。通常高校教师在大数据背景下要培养数据目标，分为三个步骤。
步骤一：明确构建大数据平台的基础数据目标，即统计分析。高校进行大数据平台建设，其基础目标是通过大数据平台，可以得到各类高校教学、行政等工作的统计分析数据，通过这些数据可以更好地服务于日常的教学管理，对学校的教学和管理工作起到促进作用。比如高校教师通过大数据平台统计的学生一卡通消费、图书借阅、上网行为、进出宿舍门禁等数据，可以分析出学生在学习、生活、娱乐等方面的个体相关特征，这对差异化教学、因材施教、因人施教能起到一定的数据支持作用。
步骤二：明确构建大数据平台的核心数据目标，即精细化教学管理。通过大数据的统计分析，教师可以及时、准确了解每个学生个体的学习、生活等情况，并根据不同学生的特性，制定针对个体学生的精细化教学措施和教学计划；在学生管理上也可以根据学生的特性进行个性化的差异性精细管理，从而实现高校教学管理的精细化目标。
步骤三：明确构建大数据平台的终极数据目标，即决策支持。高校建设大数据平台，通过实现统计分析的基础数据目标、完成精细化教学管理的核心数据目标，最终是为了达到决策支持的终极数据目标。高校的大数据平台包括学生所有相关的校内外各种数据，通过统计和分析这些数据，可以构建学生的个体画像，从而预测出学生未来学习、就业的方向，这有助于高校制定科学系统的长期专业建设、人才培养和就业指导规划。因此，高校教师必须明确构建大数据平台的终极数据目标是决策支持。
六、结语
不管人们承认与否，大数据时代已经来临并势必影响人们日常工作生活的方方面面。作为以教学科研为宗旨的高校教师，必须正确认识并积极应对这一新技术带来的变革，努力培养自身的数据素养，从而更好地将大数据技术应用到日常的教学、科研和管理中，实现高校的专业建设、人才培养和就业指导目标。
[ 参 考 文 献 ]
[1] 维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克著.大数据时代——生活、工作与思维的大变革 [ M ].杭 州：浙江人民出版社，2013：92.
[2] 黄如花，李白杨. 数据素养教育：大数据时代信息素养教育的拓展[J].图书情报知识， 2016（1）：21-29.
[3] 孙宏安.数据能力：教师专业发展的一个方向[J].大连教育学院学报， 2016（2）：31-35 .
[责任编辑：陈 明]
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