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摘要：数字化改革是当今高校新型教学改革的重要手段，互联网思维的不断发展、信息化不断提升使得中国当代大学信息化建设快速发展。其中，大数据技术是数字化信息中的重要一环。将大数据技术运用到高校中的信息化建设，提高对各类数据信息的提取能力，加强对数据信息的整理和管理，科学地分析高校的数据信息。本文通过大数据技术在高校中的应用来探析大学教育改革在大数据框架下的延伸工作。
关键词：大数据；数字化改革；信息化
当今社会是信息化、数字化、互联网+时代的融合。数字化的不断更新发展大大改变了人们的生活方式与教育方式。并且，相关技术应用的更新升级的速度越来越快，日新月异。越来越多的高校跟上时代的脚步，不断更新教育模式，不断将新的互联网技术应用到课堂中，来改变传统的教学方式方法。由此带来的变化就是数据信息不断积累，信息处理变得越来越难。利用大数据技术可以对这些数据信息进行有效处理，提高数据资源利用效率。本文将对大数据技术在高校中的应用进行探讨，分析大数据技术在高校改革中实施的创新应用领域。为了有助于大数据技术更好地辅助高校教师教育，本文在大数据平台上，构建了一种以大数据为基准的数字化架构体系。
一、什么是大数据技术
（一）大数据理论阐述
大数据（Big Data），是一种大量的数据集合体，由于数据的庞大性、海量性，因此无法运用普通的常规工具和软件进行整合和处理，并且很难在短时间内进行优质管理。需要新型的技术方式和强大的计算机处理工具来进行对海量信息资产进行优化整理和分类，使之更好地运用于现实中对各类信息的整理和使用[1]。
大数据不会使用随机调取取样的方式来对信息进行分析，因此，不具有偶然性，确保整个信息的整合过程结合事实情况，提供最真实的数据信息。大数据由IBM提出，具有五项基本特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）[2]。
大数据在学术界不仅仅只有这一种解释，还有其他学者提出的其他概念。例如大数据是包括存储容量大、数据种类繁杂、读取速度快，数据信息实用高的数据包集合体。大数据除了是个数据集合体外，它还具有数据来源渠道广、数据类型各式各样，数据信息具有强大关联性的交互数据体[3]。
大数据无论经过多少种解释，都离不开总体发展趋势。即我们研究的方向并不是单纯地收集各类数据信息。而是需要对我们研究的数据信息对象进行剖析。探究这些巨大数据信心背后的关聯方式和数据联系。帮助我们在进行大数据技术辅助时更好地为我们提供数据分析方法，优化对数据的整理。
（二）大数据的特征
1.容量大。这是大数据最明显的特征，尤其是在当今以“云技术”为代表的新型数字信息存储技术的出现，很多大型的存储设备都弃之不用，不管数据多么复杂和零散，云技术数据存储都能够被记录在“云”中。各类信息都能够被保存完好。
2.种类多：数据获取的信息越来越复杂化，不管是种类的复杂还是结构的复杂，数据都会被记录下来，以往单纯的影音视频都只是属于其中的微小存在形式。不仅仅是数据的内容多样化，数据的来源更是多样化，例如输入的网络信息、操作步骤，设置的过程的涵盖的数据内容都会被收集到数据库中[4]。
3.速度快：这是大数据的一大特点也是大数据的明显优势，大数据通过快速的传输来进行数据之间传递和对数据的提取和使用。方便了很多繁杂的数据处理过程，提高了很多工作形式的效率。
二、高校数字化改革中大数据技术的应用
（一）大数据技术的应用方式
1.定制化的学习方案。大数据通过对大量信息的处理为学生提供针对性的学习方案，学生可以开展基于自身特点来进行更适合自己的学习方式。不同于传统的填鸭式学习，老师们都是统一进行授课，课件一样，学习进度一样。但是大数据技术可以对利用信息分析来研究学生们的自身状况，进行根据学生的特点来进行定制化的方案实施。这种形式有利于激励学生找到自身定位，发现学生的潜力。学校效率也会逐步提升，更好地理解学习内容。大数据的信息应用方式可以为学生们提供定制化的学习终端方式，让学生们更好地优化学习方案，并与老师好学生们进行良好交互互动[5]。
2.教师教学评价体系。通过教师评价体系来判断教师教育方式方法的质量。在高校教育中是重要的教育质量评价标准之一。通过客观的教育质量评估，来有效改善高校的教学方案。配合大数据技术，教育评价体系可以基于海量的数据基础，对各类教育教学中收集的各类教育信息进行归纳研究[6]。改变传统的以经验为依据的教育评估。从根本上解释教学中不同方式之间关联方式，从而可以站在客观的角度来评估教师在教学过程对学生学习效果的影响。更加科学地构建规范的教师教育体系。为教育质量评估提供合理的符合实际情况的评估结果。
3.改善教育教学方式。在以往，高校老师都是通过经验式教学来制定自己的教学策略。经验式教学没有真实的数据作为基础，只是按照自己的思维来处理教学中的问题，对学生的发展有一定的局限性。通过大数据技术分析，老师可以增加对学生的了解，更加精准地判断在教育教学中产生的具体问题，并对这些问题在基于数据的基础上进行科学总结分析，进行针对性地教学教改。这种教改方式不仅可以了解学生学习过程中的细节，还可以帮助老师了解教育过程中的重点，从而改善教师教学方式。
三、构建大数据在高校中的应用架构
（一）基础构建。大数据技术的基础构建在于数据的采集。利用各种设备，包括摄像头、计算机输入信息、定位系统以及其他等等可以进行数据采集的方式来构建海量的数据地基。
（二）传输层。数据传输层是数据采集过程纳入到网络层面的过程手段，需要保障整个过程手段连贯互通，保障信息的传输流畅，保障各类数据的快速接入。
（三）数据处理层。大数据处理是对大数据进行管理的主要架构层面，是信息中心的枢纽。大数据在处理层被大量地引用、计算。是系统应用的数据承担者。
（四）数据高阶应用层。大数据高阶应用层是大数据进行各种智能处理的数据引用源层面，是计算机进行更加智慧型指挥的信息处理中心。能够为计算机提供智能化服务的数据信息。
（五）用户使用层。用户即使用大数据信息的主体。包括学生和老师以及高校内使用大数据进行服务的各类人群。通过各式各样的终端，包括电脑、手机、平板来利用大数据信息进行信息化服务。
结束语
大数据为高校内的教育教学方式带来智慧型变革，通过真实有效的数据信息为改善高校的教育教学方式提供了技术手段支撑。大数据整合各类信息资源、提供强大的智能服务，促进高校内教育教学科学化改革。构建大数据应用架构是大数据技术在高校内的实现方案，按照架构的层面设计来建立符合高校自身特点的数据支撑体制，完善高校内基于大数据技术的教育教学改革措施。
参考文献：
[1]张进良，何高大. 学习分析：助推大数据时代高校教师在线专业发展[J]. 远程教育杂志，2014，32（01）：56-62. [2017-08-10]. DOI：10.15881/j.cnki.cn33-1304/g4. 2014.01.008
[2]陈桂香. 大数据对我国高校教育管理的影响及对策研究[D].武汉大学，2017.
[3]牟蕾. 高等院校创新实践教育质量关键影响因素研究[D].西北工业大学，2015.
[4]邵举平，沈敏燕，樊星. 大数据时代背景下地方高校研究生教育教学模式改革研究——以管理类研究生培养为例[J]. 鲁东大学学报（哲学社会科学版），2015，32（04）：82-85. [2017-08-10].
[5]熊发政，李育强，陈英齐. 浅析大数据技术在高校学生教育管理工作中的应用路径[J]. 才智，2016，（23）：74-75+ 77. [2017-08-10].
[6]马英英. 探讨高校教育教学中数据挖掘技术的有效运用[J]. 中国新通信，2017，19（12）：131. [2017-08-10].
关键词：大数据；数字化改革；信息化
当今社会是信息化、数字化、互联网+时代的融合。数字化的不断更新发展大大改变了人们的生活方式与教育方式。并且，相关技术应用的更新升级的速度越来越快，日新月异。越来越多的高校跟上时代的脚步，不断更新教育模式，不断将新的互联网技术应用到课堂中，来改变传统的教学方式方法。由此带来的变化就是数据信息不断积累，信息处理变得越来越难。利用大数据技术可以对这些数据信息进行有效处理，提高数据资源利用效率。本文将对大数据技术在高校中的应用进行探讨，分析大数据技术在高校改革中实施的创新应用领域。为了有助于大数据技术更好地辅助高校教师教育，本文在大数据平台上，构建了一种以大数据为基准的数字化架构体系。
一、什么是大数据技术
（一）大数据理论阐述
大数据（Big Data），是一种大量的数据集合体，由于数据的庞大性、海量性，因此无法运用普通的常规工具和软件进行整合和处理，并且很难在短时间内进行优质管理。需要新型的技术方式和强大的计算机处理工具来进行对海量信息资产进行优化整理和分类，使之更好地运用于现实中对各类信息的整理和使用[1]。
大数据不会使用随机调取取样的方式来对信息进行分析，因此，不具有偶然性，确保整个信息的整合过程结合事实情况，提供最真实的数据信息。大数据由IBM提出，具有五项基本特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）[2]。
大数据在学术界不仅仅只有这一种解释，还有其他学者提出的其他概念。例如大数据是包括存储容量大、数据种类繁杂、读取速度快，数据信息实用高的数据包集合体。大数据除了是个数据集合体外，它还具有数据来源渠道广、数据类型各式各样，数据信息具有强大关联性的交互数据体[3]。
大数据无论经过多少种解释，都离不开总体发展趋势。即我们研究的方向并不是单纯地收集各类数据信息。而是需要对我们研究的数据信息对象进行剖析。探究这些巨大数据信心背后的关聯方式和数据联系。帮助我们在进行大数据技术辅助时更好地为我们提供数据分析方法，优化对数据的整理。
（二）大数据的特征
1.容量大。这是大数据最明显的特征，尤其是在当今以“云技术”为代表的新型数字信息存储技术的出现，很多大型的存储设备都弃之不用，不管数据多么复杂和零散，云技术数据存储都能够被记录在“云”中。各类信息都能够被保存完好。
2.种类多：数据获取的信息越来越复杂化，不管是种类的复杂还是结构的复杂，数据都会被记录下来，以往单纯的影音视频都只是属于其中的微小存在形式。不仅仅是数据的内容多样化，数据的来源更是多样化，例如输入的网络信息、操作步骤，设置的过程的涵盖的数据内容都会被收集到数据库中[4]。
3.速度快：这是大数据的一大特点也是大数据的明显优势，大数据通过快速的传输来进行数据之间传递和对数据的提取和使用。方便了很多繁杂的数据处理过程，提高了很多工作形式的效率。
二、高校数字化改革中大数据技术的应用
（一）大数据技术的应用方式
1.定制化的学习方案。大数据通过对大量信息的处理为学生提供针对性的学习方案，学生可以开展基于自身特点来进行更适合自己的学习方式。不同于传统的填鸭式学习，老师们都是统一进行授课，课件一样，学习进度一样。但是大数据技术可以对利用信息分析来研究学生们的自身状况，进行根据学生的特点来进行定制化的方案实施。这种形式有利于激励学生找到自身定位，发现学生的潜力。学校效率也会逐步提升，更好地理解学习内容。大数据的信息应用方式可以为学生们提供定制化的学习终端方式，让学生们更好地优化学习方案，并与老师好学生们进行良好交互互动[5]。
2.教师教学评价体系。通过教师评价体系来判断教师教育方式方法的质量。在高校教育中是重要的教育质量评价标准之一。通过客观的教育质量评估，来有效改善高校的教学方案。配合大数据技术，教育评价体系可以基于海量的数据基础，对各类教育教学中收集的各类教育信息进行归纳研究[6]。改变传统的以经验为依据的教育评估。从根本上解释教学中不同方式之间关联方式，从而可以站在客观的角度来评估教师在教学过程对学生学习效果的影响。更加科学地构建规范的教师教育体系。为教育质量评估提供合理的符合实际情况的评估结果。
3.改善教育教学方式。在以往，高校老师都是通过经验式教学来制定自己的教学策略。经验式教学没有真实的数据作为基础，只是按照自己的思维来处理教学中的问题，对学生的发展有一定的局限性。通过大数据技术分析，老师可以增加对学生的了解，更加精准地判断在教育教学中产生的具体问题，并对这些问题在基于数据的基础上进行科学总结分析，进行针对性地教学教改。这种教改方式不仅可以了解学生学习过程中的细节，还可以帮助老师了解教育过程中的重点，从而改善教师教学方式。
三、构建大数据在高校中的应用架构
（一）基础构建。大数据技术的基础构建在于数据的采集。利用各种设备，包括摄像头、计算机输入信息、定位系统以及其他等等可以进行数据采集的方式来构建海量的数据地基。
（二）传输层。数据传输层是数据采集过程纳入到网络层面的过程手段，需要保障整个过程手段连贯互通，保障信息的传输流畅，保障各类数据的快速接入。
（三）数据处理层。大数据处理是对大数据进行管理的主要架构层面，是信息中心的枢纽。大数据在处理层被大量地引用、计算。是系统应用的数据承担者。
（四）数据高阶应用层。大数据高阶应用层是大数据进行各种智能处理的数据引用源层面，是计算机进行更加智慧型指挥的信息处理中心。能够为计算机提供智能化服务的数据信息。
（五）用户使用层。用户即使用大数据信息的主体。包括学生和老师以及高校内使用大数据进行服务的各类人群。通过各式各样的终端，包括电脑、手机、平板来利用大数据信息进行信息化服务。
结束语
大数据为高校内的教育教学方式带来智慧型变革，通过真实有效的数据信息为改善高校的教育教学方式提供了技术手段支撑。大数据整合各类信息资源、提供强大的智能服务，促进高校内教育教学科学化改革。构建大数据应用架构是大数据技术在高校内的实现方案，按照架构的层面设计来建立符合高校自身特点的数据支撑体制，完善高校内基于大数据技术的教育教学改革措施。
参考文献：
[1]张进良，何高大. 学习分析：助推大数据时代高校教师在线专业发展[J]. 远程教育杂志，2014，32（01）：56-62. [2017-08-10]. DOI：10.15881/j.cnki.cn33-1304/g4. 2014.01.008
[2]陈桂香. 大数据对我国高校教育管理的影响及对策研究[D].武汉大学，2017.
[3]牟蕾. 高等院校创新实践教育质量关键影响因素研究[D].西北工业大学，2015.
[4]邵举平，沈敏燕，樊星. 大数据时代背景下地方高校研究生教育教学模式改革研究——以管理类研究生培养为例[J]. 鲁东大学学报（哲学社会科学版），2015，32（04）：82-85. [2017-08-10].
[5]熊发政，李育强，陈英齐. 浅析大数据技术在高校学生教育管理工作中的应用路径[J]. 才智，2016，（23）：74-75+ 77. [2017-08-10].
[6]马英英. 探讨高校教育教学中数据挖掘技术的有效运用[J]. 中国新通信，2017，19（12）：131. [2017-08-10].