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摘要：隨著大數據時代的來臨，數據統計工作在高校的整個管理過程中發揮著關鍵的作用，使學校決策者能夠實時根據教育數據制定更好的管理方案，幫助高校持續健康地發展。因此，正確對待數據統計分析工作是至關重要的。文章分析當前數據統計分析在高校教育教學管理工作中的應用及重要性，闡述了在應用過程中存在的問題及相應的改進對策。

關鍵詞：大數據時代；數據統計分析；高校管理

近年來，隨著教育不斷發展進步，教育與科技之間的聯系也越來越緊密。以大數據為代表的科學技術已經深入高校的教育管理中，與高校的管理產生了不可分割的關系。隨著大數據時代的來臨，人們的數據搜集與整理能力也越來越強。對于高校行政管理工作來說，大數據時代下的管理模式是對以往工作模式的顛覆，是完善高校辦學體系的重要部分。它能夠促使管理人員從全新的視角開展工作，對提升日常工作效率與質量具有積極作用。因此，大數據時代下，高校管理中必須要加強對數據統計分析工作的重視。

1大數據時代下高校教育教學數據的產生及其特點

大數據時代背景下，信息化技術的應用使得教育教學領域中數據產生與儲存呈幾何式增長。隨著全國高校全面地推行校園一卡通，它成為在校生的通行證與身份信息識別標識，統一了學生管理信息獲取的路徑，為了解在校學生相關行為數據提供了物質與技術基礎。同時，高校各種業務管理系統如教務管理系統、考勤系統的應用確保了高校教育管理的信息化及高效化。近些年，部分高等院校在教育部的支持下，開始使用“學生面部”識別系統，使得學生日常學習及生活相關行為數據的來源更加真實有效。而2020年疫情下互聯網在線教學工具的普及應用，更加精準化了學生學習的相關數據，通過網絡數據的匯總可以分析師與生、教與學的效果。同時，這些信息化技術手段的使用，使高校學生日常學習、生活產生的數據也較傳統教育背景下的數據更加龐雜。因此，大數據時代背景下，高校教育教學管理數據具有真實、準確、高效但卻龐雜的特點。

2數據統計在高校教育教學管理中的應用

在教育領域，龐雜的數據涵蓋了學生學習、生活和日常管理的方方面面，是學校一筆隱形的資源。充分地利用這些數據獲得更深層次的信息，及時地判斷和預測學生行為，能為學校在學生日常管理、教學質量評估和學生就業甚至高校行政決策方向把控等方面提供幫助。

2.1學生日常管理工作

葉超[1]運用數據挖掘的思想方法，對某職業技術學院2013年9月至2018年12月的學生晚歸數據進行分析，分別研究了學生晚歸現象與當日最高溫度、晴雨天氣以及風力強度的關系，幫助學生公寓管理人員提高了學生管理工作的有效性和針對性。魯瑋[2]以某衛生職業學院某年級高職新生入學時心理健康測評數據為研究對象，通過決策樹算法的使用，針對新生中有抑郁癥狀的學生構造決策樹模型，使用關聯規則算法對影響心理維度各個因子間的關系進行數據挖掘。找出這些數據信息背后隱藏的規律與知識，分析出心理問題與學生間存在的關系，為高校學生心理健康輔導工作拓展了新思路與新方法。大數據時代下通過數據統計分析提升了學生日常管理的效率。

2.2師生教學管理工作

劉譞[3]對某高校學生行為與生活習慣的相關數據進行充分的挖掘和分析，研究學生行為相關數據中和學生成績有著較強關聯性的潛在行為模式，再通過數據分析挖掘技術建立成績預測模型，在達到利用學生的日常行為實時掌握學生動態，在前瞻性預測學生成績目的的同時建立相應的學業輔導機制，從而提高學生學業成績，為數據挖掘在教育教學領域的應用做了一些探索性工作。大數據支持下的網絡授課等活動，都是鼓勵學生積極融入學習甚至融入教學活動、社會活動的重要途徑，在提高學生學習效率的基礎上，會一步步靠近高校的培養目標。通過數據挖掘與分析發現存在潛在學業困難的學生，防患于未然，提高了教育教學管理工作的效率。

2.3就業指導路徑探討

韓存鴿[4]通過整合分析福建某高校二級學院某年級畢業生就業信息，發掘影響大學生就業的主要因素，為就業指導部門和高校領導提供一定的決策幫助，也為在校學生的職業規劃提供指導幫助。通過深化大數據分析的功用，將多元、深層的數據分析技術手段進行整合，以便更有針對性地拓展畢業生的就業指導和服務路徑，且通過一定的反饋預測可以了解高校畢業生在就業崗位中的服務和決策能力。

2.4高校行政決策方向把控

張丹[5]和王健[6]分別通過大數據背景下的發展對高校人事與后勤管理系統進行了深入探討，通過數據挖掘與分析，有利于更好地開展高校管理決策，實現管理信息化、數據智能分析化，促進管理效果的提升。在多元布局的前提下，就可以全面實現通過多元化統計和分析數據信息內容。從實踐應用來看，如果科學的運用多元化統計分析法，可以對當前高校的現狀模式做出準確的評價，也為其今后的可持續發展奠定基礎，并提供明確的發展方向。

3數據統計分析在高校教育教學管理中面臨的挑戰與對策

隨著以大數據為代表的互聯網等科學技術向教育領域的逐步滲透，為高校教育教學管理提供全面而便捷的資源與數據，通過數據整合、統計分析，提高了辦事效率，工作成效顯著，但是其在應用過程中也存在相應的問題需要解決。

3.1大數據技術應用意識比較薄弱，需要提升管理人員統計水平

高校中部分管理人員缺少對大數據以及信息化管理的重視程度，在日常的管理和重大決策中缺少了數據收集、分析、有效整理的環節以及相關技術手段的利用，因而需要進一步加強大數據分析與應用技術在教育教學管理中的應用，為教育教學管理信息化的實現及發展提供技術支持。通過大數據系統的教學、培訓等方式，提升管理人員的理解，與大家的教學實際多結合。

3.2大數據教育管理的標準化程度比較低，需開發更具智能化的數據管理系統

在對教育管理人員提出技術上的要求之后，就應該建立智能化的管理系統。目前，大多數高校現有的數據庫雖然可以很好地實現對這些數據的存儲、調出和基本維護等功能，但無法發現這些數據中潛在的關系和規則，缺乏綜合分析和輔助決策的能力。這就要求教育管理人員在認識到現階段高校管理過程中存在問題的基礎上進行深入開發，彌補管理過程中的不足。智能化的數據管理系統包括五部分：第一，數據的收集、分析；第二，各類科技的綜合運用；第三，教育系統的開發；第四，學生日常管理和教學管理系統的開發；第五，各高校間的信息共享系統。大數據技術及信息化技術在教育教學管理中的應用更加具有規范性，也就能夠使數據信息的規范性得到保證。

3.3數據共享存在不足，加強不同部門數據的統一管理

現階段高校不同管理部門之間職能不同、統籌管理范圍不同，職權相互限制；數據相互獨立，忽視數據共享，部門之間的聯系有待增強。再加上海量數據在應用過程中存在孤島現象：各部門獲取信息的內容不同，分析手段不同，造成數據錄入與數據維護存在不足，數據整合與分析不到位，數據處理和平臺建設存在不足，這些都有待完善。

4結語

在當前大數據時代背景下，隨著教育工作的發展以及高校自身的發展，數據統計分析已經成為教育教學管理者發展的必備技能及必然要求，必須在傳統方式方法上創新發展。基于這種形勢，高校需要從思想上以及自身的實際情況出發，教育教學管理人員需要充分清楚認識教育管理信息化及數據統計分析方面存在的相關問題，針對這些問題實現教育教學管理中數據信息的利用，并且通過數據分析統計的有效應用，使各種數據信息的作用更好發揮，為上層領導決策提供保障，維持高校健康可持續的發展。

[參考文獻]

[1]葉超.基于數據挖掘技術的學生管理數據分析—以溫州職業技術學院晚歸數據為例[J].科技創新與應用，2020（15）：189-190.

[2]魯瑋.數據挖掘技術在高職學生心理健康數據中的應用研究[D].合肥：安徽大學，2019.

[3]劉譞.基于學生行為的成績預測模型的研究與應用[D].成都：電子科技大學，2017.

[4]韓存鴿.統計分析及決策樹算法在高校就業指導中的應用[J].湖南工業大學學報，2019（5）：57-61.

[5]張丹.如何應用大數據對高校人事管理模式進行改革[J].科學咨詢，2020（10）：97.

[6]王健.大數據背景下高校后勤管理信息化建設探討[J].公關世界，2020（14）：99-100.

作者：陸瑜 單位：長安大學