龔群子，熊風(fēng)

（廣東農(nóng)工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院 外語(yǔ)學(xué)院，廣東 廣州 510507）

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)作為當(dāng)下最熱門的概念之一，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于咨詢服務(wù)業(yè)、金融業(yè)和健康醫(yī)療業(yè)等領(lǐng)域。它的應(yīng)用不僅改善了客戶體驗(yàn)，提高了運(yùn)營(yíng)效率，而且推動(dòng)了技術(shù)革新。近年來(lái)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用開始傳導(dǎo)到職業(yè)教育，我國(guó)職業(yè)教育強(qiáng)調(diào)工學(xué)結(jié)合、校企合作，與社會(huì)各領(lǐng)域的聯(lián)系十分緊密，這種緊密的聯(lián)系已經(jīng)突破了傳統(tǒng)的物理形態(tài)，并逐步上升到了虛擬的數(shù)據(jù)的交換和學(xué)習(xí)。在職業(yè)教育中應(yīng)用大數(shù)據(jù)已成為新的趨勢(shì)：一方面，社會(huì)運(yùn)行產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)可以為職業(yè)教育的改革提供決策依據(jù)，另一方面，職業(yè)教育自身產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)也為優(yōu)化人才培養(yǎng)和辦學(xué)模式提供了支撐。

一、大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和應(yīng)用

（一）大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景

大數(shù)據(jù)作為一個(gè)新的概念，其產(chǎn)生的時(shí)間并不長(zhǎng)。上世紀(jì)60－70 年代全球產(chǎn)生了第一個(gè)數(shù)據(jù)中心，并發(fā)展出了區(qū)域型數(shù)據(jù)庫(kù)；到2005 年，隨著Facebook、Youtube 等一些網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的興起，出現(xiàn)了Hadhoop 等這類能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架；再到后來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)Web2.0 的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)顯得力不從心，因此NoSQL非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)開始流行。［1］技術(shù)上的革新使得數(shù)據(jù)的獲取、儲(chǔ)存和分析變得更加容易，而人類的數(shù)據(jù)每天都在保持海量式的增長(zhǎng)，大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生使數(shù)據(jù)處理變得十分必要，通過(guò)數(shù)據(jù)的分析與管理，可以實(shí)現(xiàn)我們的很多目標(biāo)，數(shù)據(jù)來(lái)源越可靠，數(shù)據(jù)量越多，得到的答案就越準(zhǔn)確，各行各業(yè)已開始普遍運(yùn)用大數(shù)據(jù)。

（二）大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用

國(guó)外學(xué)者很早就對(duì)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)做了研究：Yang［2］認(rèn)為大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)，大數(shù)據(jù)側(cè)重的是一整套分析大量快速增加的數(shù)據(jù)的方法。Ben［3］研究了大數(shù)據(jù)的基本特性，分別是：Volume（大量）、Velocity（高速）、Veracity（多樣）、Verification（可靠）和Value（價(jià)值），同時(shí)，他還認(rèn)為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用有三個(gè)階段，分別是：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用。Manyika，Chui and Brown［4］研究了2000—2008 年美國(guó)不同產(chǎn)業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的排名，以及大數(shù)據(jù)的應(yīng)用與各自產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在咨詢服務(wù)業(yè)、金融業(yè)、健康醫(yī)療和石油業(yè)使用大數(shù)據(jù)能極大地提高行業(yè)的生產(chǎn)率（見圖1）。

二、大數(shù)據(jù)在職業(yè)教育中的應(yīng)用設(shè)計(jì)

（一）職業(yè)教育的大數(shù)據(jù)來(lái)源和分類

現(xiàn)代職業(yè)教育不僅需要利用大數(shù)據(jù)，而且其自身也產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)。特別是隨著精品資源課、MOOC、微課和虛擬仿真實(shí)驗(yàn)等信息化教學(xué)手段的普及，職業(yè)院校能利用和產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。參考Daniel and Butson［5］設(shè)計(jì)的高等教育大數(shù)據(jù)框架圖，考慮到我國(guó)職業(yè)教育的特點(diǎn)，筆者設(shè)計(jì)出了我國(guó)職業(yè)院校的數(shù)據(jù)庫(kù)框架圖（見圖2），其數(shù)據(jù)庫(kù)可以分為：行政部門數(shù)據(jù)庫(kù)、學(xué)生數(shù)據(jù)庫(kù)、教師數(shù)據(jù)庫(kù)、課程數(shù)據(jù)庫(kù)、科研數(shù)據(jù)庫(kù)和實(shí)習(xí)就業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)。這些數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)來(lái)源大致表現(xiàn)為：財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、人事數(shù)據(jù)、教務(wù)數(shù)據(jù)、新生入學(xué)的信息采集、選課和考勤、信息化教學(xué)、科研統(tǒng)計(jì)和就業(yè)率等。各數(shù)據(jù)庫(kù)是互聯(lián)互通的，以此實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的高效傳遞、對(duì)學(xué)校工作的過(guò)程化管理和基于數(shù)據(jù)的科學(xué)化決策。

圖1 大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和應(yīng)用

圖2 職業(yè)院校的數(shù)據(jù)庫(kù)框架圖

（二）大數(shù)據(jù)在職業(yè)教育中的應(yīng)用設(shè)計(jì)

大數(shù)據(jù)在職業(yè)教育的應(yīng)用是一個(gè)系統(tǒng)工程，包含多個(gè)子數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)和各部門數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通。筆者以其中最重要的部分，即教學(xué)為例，進(jìn)行大數(shù)據(jù)的應(yīng)用設(shè)計(jì)。在教學(xué)系統(tǒng)使用大數(shù)據(jù)技術(shù)，首先可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享，使職業(yè)教育突破傳統(tǒng)校園的限制，將課堂教育變?yōu)榫€上教育，將學(xué)生群體擴(kuò)大為在線學(xué)習(xí)者，同時(shí)還能兼顧教學(xué)效率和教育公平；其次可以實(shí)現(xiàn)教學(xué)的過(guò)程化管理，不僅可以豐富教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)手段，還可以對(duì)每一個(gè)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過(guò)程和學(xué)習(xí)效果進(jìn)行監(jiān)控、管理和反饋；最后可以實(shí)現(xiàn)教學(xué)精準(zhǔn)反饋，基于數(shù)據(jù)的分析可以讓教師掌握每一個(gè)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀態(tài)，教師在進(jìn)行教學(xué)決策和調(diào)整教學(xué)策略時(shí)將變得更加精準(zhǔn)。

對(duì)于大數(shù)據(jù)在高校教學(xué)中應(yīng)實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，Li and Zhai［6］認(rèn)為，高校教學(xué)不能僅僅停留在電子化教學(xué)的階段，還應(yīng)該包含教學(xué)和實(shí)踐活動(dòng)的數(shù)據(jù)捕捉、記錄和模擬，同時(shí)還要打破數(shù)據(jù)記錄和數(shù)據(jù)分析的鴻溝。參考這一思路，筆者設(shè)計(jì)了職業(yè)院校教學(xué)系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用（見圖3），整個(gè)系統(tǒng)分為四大系統(tǒng)：

1.評(píng)估系統(tǒng)

評(píng)估系統(tǒng)包含了課程資源、教學(xué)互動(dòng)、在線考勤、在線考試、隨機(jī)點(diǎn)名、在線作業(yè)、調(diào)查問(wèn)卷、投票、在線提問(wèn)、虛擬實(shí)訓(xùn)、自動(dòng)記錄等模塊，這些模塊將貫穿在學(xué)生課前預(yù)習(xí)—課中教學(xué)—課堂實(shí)訓(xùn)—課后測(cè)試的過(guò)程中，在整個(gè)過(guò)程中，學(xué)生和教師會(huì)利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

前面系統(tǒng)產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)，將會(huì)被數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)捕捉、整合、轉(zhuǎn)換和儲(chǔ)存。有些數(shù)據(jù)可能是垃圾數(shù)據(jù)或無(wú)效信息，有些數(shù)據(jù)可能還隱藏在深處，需要進(jìn)一步挖掘。為保證采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量，需要選擇可靠的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾和挖掘。

3.分析系統(tǒng)

分析系統(tǒng)在整個(gè)系統(tǒng)中起著十分重要的作用，前期采集的數(shù)據(jù)需要在這個(gè)系統(tǒng)中分析和處理。分析子系統(tǒng)應(yīng)該包含一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫(kù)和一個(gè)結(jié)果數(shù)據(jù)庫(kù)。標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)是參考系，通過(guò)將結(jié)果數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)做對(duì)比，可以得出相關(guān)結(jié)論。結(jié)果數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)該包含兩類數(shù)據(jù)：一類是不需要加工的直接數(shù)據(jù)（如分?jǐn)?shù)、考勤），另一類是需要處理加工的間接數(shù)據(jù)（如上課的態(tài)度、小組角色）。后一類數(shù)據(jù)需要通過(guò)一定的技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和加工才能跟標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)做對(duì)比和分析。

4.反饋系統(tǒng)

反饋系統(tǒng)包含了課前教學(xué)診斷、課中教學(xué)診斷和課后教學(xué)診斷三大模塊，通過(guò)可視化的手段進(jìn)行反饋。課前教學(xué)診斷可以通過(guò)課前的預(yù)習(xí)測(cè)試等實(shí)現(xiàn)；課中的教學(xué)診斷可以通過(guò)隨機(jī)提問(wèn)等實(shí)現(xiàn)；課后的教學(xué)診斷可以通過(guò)課后作業(yè)等實(shí)現(xiàn)。通過(guò)診斷，相關(guān)信息將以可視化的方式及時(shí)地傳輸給師生，可視化的方式可以是電子評(píng)估報(bào)告等形式。師生在得到這些診斷數(shù)據(jù)后，可以基于數(shù)據(jù)做出對(duì)自己最優(yōu)的決策，比如教師是否要降低教學(xué)難度，學(xué)生是否要花更多時(shí)間進(jìn)行預(yù)習(xí)等。

為實(shí)現(xiàn)圖3 中的設(shè)計(jì)，必須明確整個(gè)教學(xué)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)流的流向，為此設(shè)計(jì)了職業(yè)院校大數(shù)據(jù)教學(xué)的數(shù)據(jù)流程圖（見圖4）?，F(xiàn)代職業(yè)教育的特色在于，其教學(xué)除了傳統(tǒng)的課堂教學(xué)外，還安排有大量的實(shí)訓(xùn)教學(xué)和頂崗實(shí)習(xí)。在數(shù)據(jù)流的流向上，必須將這些課堂內(nèi)和課堂外學(xué)習(xí)活動(dòng)的數(shù)據(jù)全部進(jìn)行收集。同時(shí)為滿足未來(lái)職業(yè)教育對(duì)大數(shù)據(jù)的高速傳輸、高速儲(chǔ)存和高速處理的需要，建立云計(jì)算平臺(tái)是必不可少的。

圖3 職業(yè)院校教學(xué)系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用設(shè)計(jì)

圖4 職業(yè)院校大數(shù)據(jù)教學(xué)的數(shù)據(jù)流程圖

職業(yè)院校大數(shù)據(jù)教學(xué)的數(shù)據(jù)流程圖包含五個(gè)數(shù)據(jù)流向：教師對(duì)學(xué)生進(jìn)行教學(xué)；教學(xué)過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)被捕捉、挖掘和存儲(chǔ)；課堂教學(xué)及實(shí)訓(xùn)實(shí)習(xí)的數(shù)據(jù)被保存于數(shù)據(jù)庫(kù)和云系統(tǒng)；大數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)和云系統(tǒng)進(jìn)行篩選、分析和預(yù)測(cè)；教師在獲得分析和預(yù)測(cè)結(jié)果后，對(duì)教學(xué)進(jìn)行評(píng)估和改進(jìn)。

三、大數(shù)據(jù)應(yīng)用于職業(yè)教育的前景展望

（一）未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)

1.云計(jì)算與大數(shù)據(jù)相結(jié)合

有研究表明，人類所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量每?jī)赡昃蜁?huì)翻倍，［7］隨著時(shí)間的發(fā)展，各職業(yè)院校數(shù)據(jù)中心的存儲(chǔ)容量和處理能力將很難滿足大數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求。而云計(jì)算能將計(jì)算任務(wù)分布在大量計(jì)算機(jī)構(gòu)成的資源池上，使各種應(yīng)用系統(tǒng)能根據(jù)需求獲取計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間和各種軟件服務(wù)，［8］這種超大規(guī)模、高擴(kuò)展性和高可靠性的特點(diǎn)必將使其在未來(lái)廣泛應(yīng)用于職業(yè)院校。

2.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)分析并重

當(dāng)前，我國(guó)職業(yè)教育在應(yīng)用大數(shù)據(jù)時(shí)，普遍比較重視數(shù)據(jù)的共享、獲取和存儲(chǔ)，但是忽視了數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)，產(chǎn)生了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)分析的鴻溝，這使得大數(shù)據(jù)應(yīng)用于職業(yè)教育的效果大打折扣。大量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)必須進(jìn)過(guò)篩選和分析才能為師生提供可視化的反饋，從而改進(jìn)學(xué)校的辦學(xué)質(zhì)量?？梢灶A(yù)期，未來(lái)職業(yè)教育在應(yīng)用大數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)從簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)收集和存儲(chǔ)變?yōu)楦訌?qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的挖掘和分析，在這個(gè)過(guò)程中，數(shù)據(jù)分析軟件和技術(shù)將得到重視。

（二）可能存在的問(wèn)題

1.網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)安全

大數(shù)據(jù)在我國(guó)職業(yè)教育中的應(yīng)用處于起步階段，很多職業(yè)院校并沒有為數(shù)據(jù)的搜集、存儲(chǔ)和使用建立專門的規(guī)章制度和管理辦法。Slade and Prinsloo［9］指出很多高等教育機(jī)構(gòu)只是建立了常規(guī)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和數(shù)據(jù)隱私保護(hù)政策，這些政策不足以應(yīng)付大數(shù)據(jù)時(shí)代的挑戰(zhàn)。例如在我國(guó)，隨著線上教學(xué)的普遍開展，部分線上教學(xué)軟件不斷爆出安全問(wèn)題，有的是因?yàn)閷W(xué)校內(nèi)部監(jiān)控疏忽或內(nèi)部人員人為導(dǎo)致，有的則是黑客攻擊所致。如何從外部防御威脅，從內(nèi)部加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制，使數(shù)據(jù)能追責(zé)溯源是亟待解決的問(wèn)題。

2.數(shù)據(jù)的質(zhì)量

大數(shù)據(jù)給職業(yè)教育帶來(lái)的影響完全取決于所搜集的數(shù)據(jù)的質(zhì)量，而收集高質(zhì)量的數(shù)據(jù)并不容易：首先，衡量職業(yè)院校辦學(xué)模式和人才質(zhì)量的很多數(shù)據(jù)并不是簡(jiǎn)單的數(shù)字，而是結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)，需要進(jìn)一步處理才能使用；其次，收集而來(lái)的數(shù)據(jù)有時(shí)候是垃圾數(shù)據(jù)和無(wú)效信息，需要進(jìn)一步篩選，有時(shí)候也會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)的丟失；最后，高校內(nèi)部部門眾多，而數(shù)據(jù)的收集和處理需要跨越多個(gè)部門，這使得協(xié)調(diào)與合作變得費(fèi)時(shí)。對(duì)于高等教育數(shù)據(jù)的質(zhì)量問(wèn)題，國(guó)外學(xué)者也做了相關(guān)研究，其中Becker［10］指出，高校數(shù)據(jù)的收集需要三個(gè)層面的交互：地點(diǎn)、樣本和時(shí)效，這三個(gè)層面會(huì)影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量；Daniel and Butson 認(rèn)為，大數(shù)據(jù)在高校內(nèi)部的增長(zhǎng)速度是非常快的，而且形式多樣，而且很多是跨部門的數(shù)據(jù)，這使得數(shù)據(jù)的回溯和整合非常困難。［5］

大數(shù)據(jù)與職業(yè)教育相結(jié)合是不可避免的趨勢(shì)，在職業(yè)教育中合理地設(shè)計(jì)和應(yīng)用大數(shù)據(jù)，將會(huì)使職業(yè)院校在人才培養(yǎng)、辦學(xué)模式和決策水平上產(chǎn)生正面效應(yīng)。大數(shù)據(jù)在職業(yè)教育中的應(yīng)用屬于系統(tǒng)工程，其建設(shè)和使用涉及多個(gè)部門和多個(gè)子系統(tǒng)，在應(yīng)用流程上包含了數(shù)據(jù)的搜集和存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)的挖掘和分析，以及基于數(shù)據(jù)的決策和反饋，較為復(fù)雜。然而，大數(shù)據(jù)在我國(guó)職業(yè)教育中的應(yīng)用目前還處于起步階段，要探索的問(wèn)題還很多，例如怎樣使云計(jì)算與大數(shù)據(jù)相結(jié)合、怎樣進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)安全如何保護(hù)、如何提高數(shù)據(jù)質(zhì)量等。對(duì)這些問(wèn)題的研究將有力地推動(dòng)我國(guó)職業(yè)教育的發(fā)展。