大数据背景下高等职业教育管理的创新发展

分类：论文范文 发表时间：2021-12-02 09:14

　　[摘要]自十八大提出加快现代职业教育体系建设以来，高等职业教育进入了创新转型的大发展时期，传统的教育管理模式已经不能满足高职学生从入学到就业的一系列需求，大数据等现代信息技术的广泛应用成为打破这一僵局的关键。本文从大数据科学运用的角度，对高等职业教育管理模式中存在的问题和高等教育职业管理创新优化的路径展开具体分析，从创新高职教育管理理念、厘清高职教育管理路径入手，以期为增强高职教育质量、实现高职教育创新发展提供参考，为我国现代职业教育体系建设提供镜鉴。

　　[关键词]大数据；高等职业教育管理；创新发展

　　一、大数据的基本内涵

　　大数据是由现代信息技术迅猛发展而催生的一种时代现象，是一种“无法在一定时间内用常规软件进行抓取、管理和处理的数据集”[1]，通常认为其有以下几大特征：第一，资料量（Volume）巨大；第二，资料传输速度（Velocity）巨快；第三，资料类型（Variable）巨多。这些数据集能够从巨量的复杂的数据信息中寻找到有意义的逻辑关联、挖掘出事物的变化规律并精准预测事物后续发展态势，从而帮助组织机构做出更加积极有效的管理决策信息。[2]目前，大数据已经嵌入高等教育的任何一个环节，不管是人才培养的全过程，还是院校发展的各个阶段，都会产生也需要这些数据集合，对这些数据集合的准确利用成为各高等院校创新发展的主要路径之一。在高等职业教育管理中，它不仅仅包括高职院校的信息管理，更多的是指高职院校对相关数据信息的挖掘利用，从而为高职教育管理提供科学依据，使其跳脱出纯经验管理办法和顶层决策模式，成为一种基于数据支撑的科学行为。

　　二、大数据对高职教育管理的影响

　　（一）高职教育管理决策模式的嬗变

　　在传统的高职教育管理工作中，较为常见的决策模式有“官僚主义”模式、“学院型”模式、“政治型”模式以及“有组织的无政府型”模式等。[3]其中“官僚主义”模式中理性决策所占的比重最高，要求决策者具备相关的职业能力，依据有效的信息结合理性的过程选择最有利的决策；而“学院型”模式则更倾向于大多数人的共同意愿。随着大数据在高等教育中的利用，数据的使用程度开始逐步体现其价值，在高职教育管理决策的形成过程中，数据的利用程度和决策者的背景能力是呈正相关的，二者的相辅相成才能保障管理决策的科学有效性（如图1所示）。从图1中可以看出，大数据技术的应用使决策的理性程度得到了突破，通过对大量累积的数据进行整合挖掘、统计分析，以数据和信息作为有效支撑，采用基于证据的科学管理方式，用数据“说话”替代了管理者的经验之谈，让决策变得有理有据，促进高职教育管理决策的科学化，同时很大程度上提高了高职教育管理的有效性。

　　（二）高职教育管理运行机制的完善

　　大数据的使用在很大程度上创新并完善了高职教育管理的运行机制，通过融入数据的应用整合过程，将复杂的数据资料加工转换成可利用的信息，构建数据导向的运行机制。高职教育数据运行管理机制是一个闭环式的过程（如图2所示），从明确需求到问题解决都需要大量的信息支撑，一方面大数据的使用能够将相关的管理信息进行功能性的转化，如长期有效的规律性信息可转化为预测性支撑，通过对历年来的录取生源信息进行分析，可提前预测招生比例和趋势，也可以通过构建招生预测模型决定高职院校专业招生的投放与配置，这对于高职院校的科学管理发展具有重大意义。另一方面，大数据与管理机制的融合改善了传统的技术和手段，通过大数据相关技术设备等工具的利用，强化了使用者的主体地位，[4]大大提升了管理运行机制的时效性和效率。闭环式的运行管理机制对于提升数据的利用率极为有效，这种需求式的发展势态有助于数据的定向筛选与提取，以目标需求收集和挖掘数据，从而将提取后的数据分析结果运用到决策方案中,同时决策方案的实践过程能够进一步明确数据需求，这将大大减少数据收集过程的工作强度，研究人员直接通过实践过程的反馈结果进行下一步的数据收集与分析，从而逐步加强数据收集分析的准确性与有效性，从根本上保障院校运行机制的科学发展。

　　三、高职教育管理中的现状及问题

　　（一）人才培养方案脱节

　　高等职业教育具有自身的特殊性，其管理体系改革发展也一直是一项重大课题，随着近年来我国职业院校规模的不断壮大，高职教育管理中的问题也愈发突出，人才培养的过程在满足社会需求的同时也亟需创新。从实际情况来看，一方面，我国高职院校沿用传统人才培养方案的居多，人才培养方案作为高等院校人才培养的纲领性文件，其科学性与时效性对于院校的发展而言尤为重要，但是目前我国高职院校的招生计划、专业配置等均按照传统的经验模式制定，通过大数据分析得出相关招生决策的院校少之又少，这就导致了高职院校发展与市场需求脱节现象，对于院校的发展极为不利。另一方面，我国部分高职院校多试图完成向本科院校的转型，这就使得这部分高职院校发展目标的科学程度偏低，其人才培养模式及专业教学范式等方面也基本遵循了普通本科院校的发展标准，教育管理过程缺乏数据支撑，这也导致了院校发展体系与自身实际状况不符，不能够满足形势需求和社会需要，进而引发了一系列相关问题。

　　（二）数据利用率偏低

　　原始数据本身在高职院校管理中起到的作用是很小的，只有通过对数据的梳理整合、挖掘分析，才能够充分地发挥其使用价值。目前我国高职院校均设有维持教育管理工作的信息平台与系统，但这些信息化系统处于分散化状态，且利用率较低，如某些高职院校的财务科、教务中心、后勤单位等都建立了单独的数据管理系统，这导致了一些高职院校无法进行数据的集成与共享，大数据的使用价值很难发挥出来。另外，我国高职院校目前普遍缺少专业的院校研究办公室和大数据研究人员，很少有高职院校设立完全行政建制的院校研究机构，相关研究人员同时还承担着学术职责，这种非纯粹的“角色”定位成为高职院校发挥大数据利用价值的一大障碍。

　　四、大数据背景下高职教育管理创新发展策略

　　（一）采用“数据驱动”决策模式

　　大数据的使用价值，首先体现在思维和思想上，这就要求决策者要能够摆脱传统“理性”决策理念的束缚，调整自己的决策认知思维和实践理念，有效地利用数据信息，采用“数据驱动”的决策模式。这意味着决策者的主体地位需要降低，数据分析的结果成为决策制定的主要依据，整个决策过程成为“数据说话”的模式。同时，数据驱动决策是一个递进的过程（如图3所示），将原始数据进行梳理整合，依据院校既定的目标需求，定向的将数据转化成为功能性信息，即“使用性信息”，这种“使用性信息”在院校管理的自身实践过程中得到进一步的筛选与加工，转换成为“指导性信息”，为决策者提供“数据支撑”。它能够帮助我们总结和评估已完成的工作，发现问题，寻找规律，从整体上把握工作成效，也能够避免和排除局部非主流因素、非规律性因素的干扰，预测工作发展趋势，为确立工作开展新方向提供决策依据，使工作决策更加科学化、合理化、战略化。

　　（二）构建“数据管理”智能体系“

　　数据化意味着我们要从一切太阳底下的事物中提取信息，甚至包括很多我们以前认为和‘信息’根本搭不上边的事情。”[5]对于高职教育管理而言，将相关教育信息可视化是实现高职院校科学管理的有效路径。特伦兹尼提出的院校研究三元组织智能理论，主要包括分析与技术智能、院校事务智能和院校背景智能，[6]对我们理解“数据管理”智能体系有借鉴意义。首先，“数据管理”智能体系并不能忽视高职院校管理中质性数据的重要性，教育现象的复杂性需要定量数据和质性数据的相互佐证才能得到更充分的分析。其次，“数据管理”智能体系是对传统信息系统数据库的融合，两者的功能偏向不同（如图4所示），前者以分析转化为主要功能项，克服了传统数据库数据提取困难的问题，实现了院校教育数据的在线分析，将数据转化为可提供直接证据的指导性信息，完成高职院校教育管理工作的关键一步。同时，数据安全也是院校管理工作中不容忽视的问题，因此必须控制好数据采集范围，堵塞数据泄露渠道，从根本上规范好数据运行的权限与程序标准。

　　（三）培养院校大数据研究力量

　　目前我国高等职业院校管理体系中，一个重要的任务就是高职院校研究大数据的建设，目前我国高等教育院校研究大部分属“二原”建制[7]，行政与学术双肩挑，这就对于高校中的大数据研究人员提出了极高的要求，在完成数据研究工作的同时，还要保障学术成果的质量与产出，这使得研究人员分身乏术，院校的研究工作无法集中，大大阻碍了高职院校管理中大数据使用价值的发挥。高职院校可成立纯“行政机制”的院校研究办公室，摆脱双重“角色”的束缚，一方面吸纳了解大数据的研究技术人员，完善院校管理平台，深入挖掘分析教育大数据，发挥好大数据在高职院校管理中的积极作用。另一方面院校可定向培养大数据建设的专职化人员，高职院校自身发展目标就是培养综合应用型人才，可根据院校自身需求开设相关课程，开发院校大数据研究人员的“自产自销”培养模式，为院校自身的管理发展注入源源不断的活力。

　　参考文献

　　[1]顾小清,薛耀锋,孙妍妍.大数据时代的教育决策研究:数据的力量与模拟的优势[J].电化教与育,2016(01):56-62．

　　[2]于长虹,王运武.大数据背景下数字校园建设的目标、内容与策略[J].电化教育,2013(10):30-35.

　　[3]常桐善.如何提高大学决策绩效—院校研究与“数据驱动决策”模式的视角[J].复旦教育论坛,2013(11):54-60.

　　[4]张俊超.大数据时代的院校研究和高校管理[J].高等工程教育研究,2014(01):128-135.

　　[5]维克托·迈尔舍恩伯格，肯尼思·库克耶著，盛杨燕，周涛译：大数据时代[M],浙江人民出版社，2013.

　　[6]常桐善.院校研究人员组织智能之调查研究[J].高校教育管理.2017,11(02):17-24

　　[7]常桐善.院校研究功能之研究[J].化工高等教育.2016,33(02):1-6

　　郭梦瑶李晓虹

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