高校是当前大数据技术、平台和人才集聚的“高地”，但在管理应用方面，高校却是“洼地”，尚未发挥其应有作用。

大数据时代下的高校教育管理工作，不仅需要教育与教学方面的专业知识，还要掌握计算机技术、互联网技术与大数据技术。但后者，恰恰是当前高校教育管理人员所欠缺的。

■本报记者 陈彬

50年前的1969年，一套名为“阿帕网”的计算机网络在美国军方手中诞生。当时的人们可能很难想到，在此后的半个世纪，托生于阿帕网的互联网将以何等迅猛的速度改变着世界的方方面面。高等教育领域自然也不例外。

这中间，比较具有代表性的是大数据技术。一方面，国内高校利用大数据提升校园和学生管理的报道不时见诸媒体；另一方面，如隐私权保护、过度数据化等一些争议也纷至沓来。从这个角度上说，高等教育与大数据的“初次接触”，似乎并不是很“美好”。

当已经延续百年的高等教育体制与新兴的大数据相遇，两者究竟能碰撞出怎样的火花？

一愁：高地与洼地

在我国，大数据技术与高校产生联系，基本上与新世纪的到来是同步的。

2000年，当时还在西安交大电子与信息工程学院从事智能网络教育理论与环境构建及其应用研究的该校副校长郑庆华，提出在校园内构建大数据平台的想法，这也使他成为国内最早倡导校园大数据的高教界人士之一。14年后的2014年，西安交通大学正式建立了自己的大数据平台。

就在西安交大建立大数据平台的前一年，重庆大学新闻学院教授、该校“小强传播”大数据传播团队创始人张小强也结束了自己在出版单位的工作，进入了大数据相关的教学研究领域。“那时，也正是国内大数据的第一次热潮。”

就是在这次热潮中，高校开始“试水”大数据技术。

“应该说，在2014年前后，高校对于大数据的应用，主要还是在于科研管理信息化，很少真正进行大数据的处理与分析。”在接受《中国科学报》采访时，安徽省高校管理大数据研究中心主任、首席专家韦法云回忆说。尽管如此，在此后的几年内，大数据技术与高校的融合，不论在数量上还是在质量上，都有了长足的进步。

事实上，在2016年，我国首家针对高校领域开展大数据“产、学、研、用”活动的社会公益组织——全国高校大数据教育联盟就已经成立，首批联盟成员包括十几所高校，这样的发展速度不可谓不迅速。

然而在韦法云看来，当前大数据技术在高校的应用依然有待加强，尤其是在高校管理方面。

“必须承认，高校是当前大数据技术、平台和人才集聚的‘高地’，但在管理应用方面，高校却是‘洼地’，尚未发挥其应有作用。”韦法云表示，目前国内高校的大数据应用多集中在学科建设上。“例如，医学院校在做医疗大数据，农业院校在做农业大数据，没有数据的高校也在设法与企业进行某行业的大数据应用研究。但是我们发现，真正用于高校自身管理的教育大数据应用研究还远远不够。”

对于高校大数据应用过于“学科化”的问题，张小强也有类似的担忧。

“当前大数据在高教领域的应用，似乎集中在一些更宏观、更具大局性的内容上，比如为学科规划布局和发展战略调整提供数据支持，但对于高校本身，特别是学生个体的大数据分析却很少。”他说。

张小强做了一个对比。在国外高校，大数据可以根据学生前两学期的大数据表现，对学生进行“画像”，以预测学生未来的学习情况，并提供相应的指导。

“反观我国高校，这方面的工作就要迟缓一些。”张小强表示，这在某种程度上可以归结于国内外高校发展阶段的不同。毕竟我国高等教育目前还处在一个动态调整的过程中，这种调整很容易造成彼此的竞争，从而导致大数据被更多应用到与高校发展关系更密切的宏观层面。“国外高等教育的格局相对成熟，这让他们更有空间关注学生个体。”

二愁：管理与教育

记者在采访中发现，对于张小强所提到的中西对比，其实是有一定争议的。比如韦法云便坦言，在大数据应用方面，中外高校都还有很长的路要走。而且国内目前也已经有高校在通过大数据给学生画像，并提供个性化的学习计划，“当然，这些工作还没有全面铺开”。

为学生画像的工作没有全面展开，但相比之下，为贫困生“画像”的工作却似乎开展得比较广泛。

近年来，国内很多高校都在通过大数据技术采集学生的消费情况，计算分辨哪些是贫困生，并对其进行一定资助。这种方式经常成为高校贫困生帮扶工作的“宣传点”，但外界对此却争议颇多，其焦点便集中在这种方式是否侵犯了学生的隐私权，而相关的数据泄露，也会成为很多人担心大数据技术“不安全”的重要依据。

在搜索引擎中输入“学生、身份信息泄露”的关键词，会发现国内多个地区的高校均发生过类似的事件。更重要的是，此类事件的集中爆发就在近两年，也就是大数据技术广泛应用于高校的时间段。

同样是通过大数据技术为学生“画像”，似乎国外高校泄露学生信息的事件就很少发生，原因何在？

对此，张小强给出了自己的解释。“我觉得这是一种教育理念的差别。”他说，国外高校对于学生的“画像”，其焦点集中在了教育者应该干预的那部分内容，即学生的学业表现，属于教学范畴，这部分内容很少涉及隐私；反观国内高校对于贫困生的鉴别，其本质上属于对学生的管理范畴。两者有着本质的差别。

“大数据在高校的应用，应该更加贴近于教学，即便是在高校管理领域，也应该偏重于教学管理。至于在非人才培养方面的管理，我觉得大数据应用还是要慎重。”张小强说。

然而遗憾的是，目前国内高校的情况并非如张小强所愿。在这方面，西安交大网络信息中心副主任徐墨同样感触颇深。

需要指出的是，西安交大就是韦法云口中，能够为学生“画像”的少数国内高校之一。 “目前西安交通大学的大数据平台建设功能大体分为三部分，即针对教师群体、学生群体以及教育教学工作。”但据徐墨所知，目前，将大数据应用于学生或教师的管理工作中的国内高校也不在少数。

“在西安交大，我们一直倡导对学生做‘帮扶’，而不是‘管理’，因为前者含有‘服务’之意。”徐墨说，高校管理的一个立足点就在于，学生是一个立体的人，单纯数据层面的管理并不能满足其发展需求。“我们经常说‘精准思政’或者‘素质教育’，就是希望能通过大数据的分析，激发高校学生帮扶体系服务活力，促进学生全面发展。”

除了教育理念外，徐墨觉得大数据在高校教育教学方面的应用，还应该考虑大数据与教育教学制度之间的融合和良性可持续联动机制。

“大数据与管理制度的结合相对容易，毕竟管理是比较便于量化的，而教育教学则更加人性化。很多学校虽然能把学生工作讲清楚，但却未必能把教学工作讲清楚，就是这个道理。不过，大数据如果不能和学校的教学制度结合，又如何服务教学呢？”她说。

三愁：本土与外包

西安交大之所以能够建成大数据与教学的融合和良性可持续联动机制，还有一个重要原因，那就是他们有一支专业的大数据队伍。

“每次做大数据项目时，我们会成立一个专门的项目组，由业务部门，如学生处、研究生院、招生办等相关部门提需求，联合网络信息中心开展工作。”徐墨说，与此同时，由于大数据项目核心在于算法的应用，所以他们还有一支由学校电信学部专门从事算法研究的教授及研究生组成的队伍。“正是这三方良性可持续联动机制，才保证了大数据项目可以落到实处。”

然而，并不是所有高校都能如此“奢侈”。

只要对目前与高校大数据有关的论文稍加整理，就会发现几乎每篇文章中，都会提到目前高校大数据人才的缺乏问题。正如山西大学商务学院外国语学院党总支书记陈杨波在一篇文章中所提到的，“大数据时代下的高校教育管理工作，不仅需要教育与教学方面的专业知识，还要掌握计算机技术、互联网技术与大数据技术。但后者，恰恰是当前高校教育管理人员所欠缺的”。

这种状况导致的直接后果，便是高校在大数据计算和应用方面力不从心。

“即使有这种相关人才，大数据相关软硬件设备仍是一笔不小的投入，一所高校的数据量有限且具有片面性，因此让每所高校都具有大数据分析能力既不现实，也没必要。”韦法云说。

事实上，目前高校在进行大数据项目时，通常的做法是将项目整体或部分外包给校外机构或商业公司，这种方式自然“省时省力”，但又是否是长远之计呢？

对此，几乎所有受访专家都给出了否定的答案。比如张小强便直言：“校外商业公司首先考虑的一定是商业利益。因此，其数据分析方案或策略不一定会适合高校情况。更何况，商业公司的运作又要基于成本考虑，不可能专门针对不同高校制定专属方案，而各高校的真实情况又是千差万别，不能‘量体裁衣’，其数据分析一定会大打折扣。”

既然不能长时间依靠校外企业，同时又不能奢望每所高校都建立专属的大数据团队，那么，还有比较适合的解决之道吗？

受访时，韦法云和张小强不约而同地将焦点对准了教育主管部门。

“两方面的平衡点在于，由各省份教育主管部门组织建立专门的省级高校大数据分析机构，既方便统筹政府和各高校的数据，又可以组织跨校的专家成立专家小组，发挥高校的技术优势和人才优势，助力科学管理和科学决策。”韦法云说。

张小强也表示，教育主管部门可以成立一些机构，由教育部指导，统一为国内各高校提供服务。“从全国布局的角度看，如果进行大数据与高等教育的结合，教育主管部门出面会比较合适。当然，教育部不一定会直接管理，但它可以牵头成立一个类似的机构。这样做既节省了资源，又避免了信息的商业泄露。”

四愁：标准与分级

对于高校依托教育主管部门进行大数据建设的做法，徐墨有自己的一些看法。

“目前我们在做大数据相关项目的时候，会发现针对不同的情况，数据模型和算法是有着很大的个性化要求的。”她说，大数据计算目标是贴近于真实，越真实，要求算法和模型与所在区域和高校自身特点结合得越紧密。因此，她更加希望教育主管部门可以为各学校提供一个业务指导框架，学校在这个基础上进行调整，才能实现精准大数据的预测。

目前，西安交大在大数据领域已经和教育部有实质性合作。比如，它们正在联合进行针对全国博士生导师的大数据采集与分析。“我们希望通过双方的合作，为国内博士生导师做一个具体的大数据画像，促进全国博士生招生计划制订和支持博士生培养质量。”

在此项工作中，大数据团队发现他们遇到了一个很实际的问题——各个高校提供的数据质量参差不齐。“水平不是特别均衡”，这也成为这项工作的最大阻碍。

“我们很希望能够通过政府一些政策上的支持和指导，改善各高校数据采集方法和数据采集质量。比如教育部发布一些数据标准，通过统一的标准，使国内各高校的数据质量水平和统计口径能相对接近，以此保证国家与省级大数据分析的准确性。”徐墨说。

对此，韦法云也表示，教育主管部门要打破教育数据条块分割藩篱，建立教育数据开放 共享、互联互通机制，推动建立统一的高校底层数据库元数据标准格式和规范，实现校际连通、区域教育数据一体化。

事实上，在这方面，教育部已经有所考虑，比如2018年教育部在其印发的《教育信息化2.0行动计划》中就明确表示，将建立“覆盖全国、统一标准、上下联动、资源共享”的教育政务信息资源大数据，打破数据壁垒，实现一数一源和伴随式数据采集。完善教育数据标准规范，促进政务数据分级、分层有效共享，避免数据重复采集，优化业务管理，提升公共服务，促进决策支持。

在教育部的这段表述中，韦法云最看重的其实是“分级”两个字。

“政府的当务之急，就是分级成立教育大数据中心，承担高等教育大数据平台软硬件方面的建设、运营维护和管理工作。”他表示，国家、省、校三级教育大数据中心应承担高校教育基础数据的采集、备份工作，为其他相关部门、社会团体、行业协会、企事业单位提供统计查询、分析评估、咨询建议和决策支持等应用服务。依托大数据平台，开展大数据项目研究、课题研究，为高等教育决策分析提供支持。

“目前，陕西省已经依托西安交大，建立了陕西省教育大数据中心。我们也向安徽省有关部门建议整合省内相关资源和研究力量，建设省级教育大数据平台。未来，我们还将为此而努力。”韦法云说。