与“数”同行：大数据驱动大学变革

    【思想汇】

    “人类正从IT（Information Technology）时代走向DT（Data Technology）时代”。这场大数据革命强烈冲击着整个高等教育系统，逐渐成为驱动大学变革与创新不可忽视的重要力量。

“大数据”催生新教育形态

    从雅典的吕克昂到我国稷下学宫的创立，两千多年来人类高等教育形态大致可分为两种：一种是“经院式”，师生齐聚一堂，以教师为中心诵读经典、传播文化；另一种是“广场式”，大庭广众之下，学者面向普罗大众传播新思想新观念。随着时间推移，人们逐渐认为有必要将学子集中在一个称之为“学校”的地方让他们在一段固定的时间学习，对于同一学习内容也应当采用相同的教学方式，逐渐演变成为现代学校组织建立的两个基本前提及假设。互联网与教育的跨界融合，教学活动从现场瞬间行为变成恒久的数据化行为，衍生出线上线下融合的双重教育服务业态，带来全新特征的育人空间。教育供给方式从传统的“一所学校、一间教室、一位老师、一群学生”的教育服务形态向“一张网络、一个终端、成千上万学生、学校老师任挑选”的教育服务形态迁移。

    大数据时代，学生学习不再受时空限制，可根据自己的需要自主决定学习的时间、地点和内容，自主把握学习节奏，自主建构知识体系。

“大数据”驱动管理精准化

    数据正在颠覆传统的、线性的、自上而下的精英式决策模式，逐步向非线性的、去中心化的、自下而上的、发挥群体性智慧的决策模式转型。大数据决策模式遵循“万事万物皆量化、数据转变为信息、信息转变为知识、知识涌现出智慧”的逻辑和流程，帮助大学管理者更加清晰地预测大学的未来和发展方向，更加准确地洞悉大学发展态势，从而提高决策的前瞻性和科学性。

    大数据穿透了大学与社会间、大学各部门间、大学内师生间的信息壁垒，信息孤岛现象大幅消减，数据共享成为可能，大学管理的协同性、针对性和有效性大幅度提高。例如，大数据打通了人才需求端和供给端，不断提高人才培养的社会适应性及时代引领作用；大数据打通了大学科技创新链与经济产业链，为经济社会转型升级提供精准化服务。

    大学运用大数据技术可以对人员信息、教学活动、科研活动、资源配置、运行维护等数据进行可视化的统计与分析，深度挖掘数据中的隐藏信息，查找问题的症结所在，进行“精准的靶向治疗”。借助大数据技术，毕业生就业跟踪评价变得更加广泛和有效，有助于大学评价自身教学质量并及时调整人才培养模式及方案来适应社会需求。

“大数据”推动教育精准化

    进入大数据时代，个性化取代标准化，教育更加尊重学生个体特征、学习兴趣和学习者体验。

    在传统教育中，教师主要通过碎片化的表格信息和教学活动中的直接感知来了解学生。大数据时代，教师可凭借日常信息采集和数据的挖掘精准了解每位学生的学习基础、需求、风格等信息，发现表象背后深层次问题。

    传统教育中的教师主要依靠经验与直觉进行教学决策。大数据时代，通过对教育活动中师生互动行为数据的收集、分析和反馈，教师可以筛选出影响学生表现力提高的因素，及时调整优化教学计划和教学方法，实现教学相长。

    另一方面，大数据时代，教育评价从“经验”走向“数据”，更加真实、客观地反映学生成长情况；评价方式从“总结性评估”走向“过程性评价”，更加重视评价的诊断、激励与改进功能；大数据促进评价的主体从“单一”走向“多元”，使得评价更加客观和全面。

“大数据”成为大学的核心资源

    在新时期，大数据是国家基础性战略资源，已成为社会生产的新要素。大学每时每刻都在创造具有价值的数据和信息。然而，长期以来我国大学主要是为教育行政主管部门提供数据，扮演的是“数据提供者”，而非“数据使用者”的角色。大学的许多数据还处于孤立、隔离、分散的静默状态，造成了数据能量的巨大浪费。大学应当如何改变？

    在推进一流大学建设过程中，我们要树立大数据思维意识，突破传统的经验式、粗放式、模糊化投入—评价方式，建立以大数据为基础的精准化的投入及其评价体系，以大数据引领大学新一轮大变革、大发展。

    围绕大学战略定位与发展目标，制定校园大数据建设规划，明确时间表和路线图，营造“人人生产数据、人人共享数据、人人管理数据”的校园文化。同时注意统一数据标准。要建立面向师生学习、工作、生活等主题，覆盖人事信息、教育经费、办学条件等领域，不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。此外就是要实现共享应用。要打破数据壁垒，破解条块分割，建立上下贯通、横向协同的共享交换平台，实现学校人、财、物等信息系统的数据交换和数据共享。

    大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立一套良好的运行机制，以确保建设过程中各个环节的正规有序，实现数据无缝对接。大学要发挥人才学术优势，加强大数据应用的科学研究，培养和造就一支会指挥、懂技术、善管理的大数据建设专业队伍。此外，大学还要制定涉及个人隐私、商业秘密和政府保密数据采集使用和保护的相关规定，确保合法合规地获取数据、分析数据和应用数据。

    （作者系苏州大学校长）