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大数据时代的高校科研数据管理与应用在大数据时代的高校科研中，科研数据管理与应用变得至关重要。
随着科学研究的进步和科技的发展，高校需要面对不断增长的科研数据量和复杂性。
有效的科研数据管理和合理的数据应用能够提高科研的质量和效率，促进学术研究的进展。
首先，高校需要建立完善的科研数据管理体系。
这个体系应该包括数据收集、存储、整理、共享和保护等环节。
科研人员在进行科学实验和数据采集时应该养成整理和记录数据的习惯，确保数据的准确性和可靠性。
高校可以建立统一的数据存储和管理平台，将科研数据集中存储，并制定数据分类和命名规范，方便科研人员进行数据的搜索和检索。
此外，高校还应该制定相应的数据共享和保护政策，确保科研数据的安全性和隐私。
其次，高校可以利用大数据技术和工具来进行科研数据的应用。
大数据技术可以帮助高校挖掘海量数据中的有价值信息，发现科研的新规律和趋势。
例如，高校可以利用大数据分析技术对科研数据进行统计和分析，快速发现科研成果中的重要信息，从而指导科研工作的展开。
此外，大数据技术还可以帮助高校进行科研资源的优化配置。
通过对科研数据的分析，高校可以及时发现科研资源的利用情况和不足之处，从而合理调配科研资源，提高科研的效益。
另外，高校可以利用科研数据进行智能决策和科学管理。
通过对科研数据的分析和挖掘，高校可以得到科研团队和科研项目的细致信息，帮助高校进行科研项目的评估和决策。
例如，高校可以利用科研数据对项目的进展和成果进行实时监测，及时调整项目的方向和资源分配，确保项目的顺利进行。
此外，高校还可以利用科研数据进行科研人员的绩效评估和激励，根据科研数据的分析结果给予科研人员相应的奖励和支持，提高科研人员的工作积极性和创造力。
在高校科研数据管理和应用中，还需加强数据的开放共享和跨学科合作。
高校可以建立科研数据共享的机制，将科研成果的数据进行公开或有条件的共享。
这样可以促进科研人员之间的交流合作，避免科研数据的重复采集，提高科研效率。
大数据对我国高校教育管理的影响及对策研究大数据对我国高校教育管理的影响及对策研究引言随着信息技术的快速发展与普及，大数据作为一种新兴技术手段，正逐渐渗透到各行各业，包括教育领域。
我国高校教育管理是大数据应用的重要领域之一，利用大数据技术可以收集、分析和利用大量海量的学生、学校和教学等方面的数据，促进高校教育管理的科学化、精细化和智能化。
本文旨在探讨大数据对我国高校教育管理的影响，并提出相应的对策。
一、大数据对我国高校教育管理的影响1. 数据收集与分析能力的提升大数据技术使高校教育管理部门能够收集并处理大量的学生、教师和课程等方面的数据。
通过对这些数据的深度挖掘和分析，可以发现学生的学习习惯、兴趣爱好、学业表现等方面的特点，为教师提供有针对性的教学策略和学生辅导，促进学生的学习效果的提升。
同时，对于高校教育管理部门来说，也能更好地了解学校的资源配置、教师教学水平等方面的情况，为决策提供有效的参考依据。
2. 教学内容和方式的个性化定制利用大数据技术，可以对学生进行个性化的学习和课程定制。
通过数据分析，能够了解学生的兴趣爱好、学习方式和学习进度等方面的情况，根据个体需求进行个性化的教学安排和资源配置，使每个学生都能够得到最适合自己的学习方式和内容，提高学习效果和教学质量。
3. 教学质量的监测与评估传统的评估方式主要依靠通过考试成绩等少量的评价指标。
而大数据技术能够提供更全面的评估指标。
通过收集学生的学习记录和行为数据，可以对学生的学习过程进行全面监测与评估，包括学习时间、学习频率、学习内容等方面的数据。
通过对这些数据的分析和比对，可以更准确地评估学生的学习效果、掌握程度和学业水平，为学校和教育管理部门提供更科学的评估依据。
4. 教育资源的优化配置大数据技术不仅能够提供学生个性化的学习资源和课程内容，也能够对教师和教学资源进行优化配置。
通过对教师教学评价和学生反馈等数据进行分析，可以了解教师的教学水平、教学态度和学生评价等情况，根据这些数据为教师提供有针对性的培训和提升建议。
大数据对我国高校教育管理的影响及对策研究引言：随着科技的不断发展，大数据已经成为当今社会的一个热门话题。
它的强大计算能力和分析能力使得各行各业都对其应用充满了期待。
高校教育管理也不例外，大数据正逐渐渗透其中，对高校教育管理带来了深远的影响。
一、大数据对我国高校教育管理的影响1.教学方面大数据的应用使得高校教学更加个性化和精准化。
通过分析学生的学习行为和表现，可以对学生进行个性化教学和辅导，提高学生的学习效果。
同时，大数据还可以对教学质量进行评估和改进，通过监测学生的学习过程和结果，及时发现问题并进行针对性的改进。
2.学生管理方面大数据对学生管理也起到了重要的作用。
通过对学生的学习情况、行为习惯和心理状态进行分析，可以为学生提供个性化的管理和辅导。
同时，大数据还可以预测学生的危机情况，及时进行干预，保护学生的身心健康。
3.资源配置方面大数据可以对高校的资源进行精细化的管理和配置。
通过分析师生的需求和利用情况，可以提前进行资源的调配和规划，提高资源的利用效率。
同时，大数据还可以对高校的人员配置进行优化，合理分配师资和行政资源，提高教学效果和管理效能。
二、面临的挑战及对策1.数据隐私和安全问题大数据应用的前提是获取和分析大量的个人数据。
然而，学生和教师等相关方可能对个人信息的隐私保护存在担忧。
因此，需要制定相应的法律法规和政策，明确数据使用的权限和范围，加强数据隐私保护措施，并加强数据安全管理，防止泄露和滥用个人数据。
2.数据分析能力与人才培养大数据分析需要一定的技术和专业知识，而目前高校在这方面的培养仍然较为薄弱。
因此，要加强大数据相关专业的培养和教育，增加大数据分析课程的设置，培养一批专业人才，以满足高校大数据分析的需求。
3.教育理念与实践创新大数据对高校教育管理的影响，需要与传统的教育理念和实践相结合，通过创新教学和管理方式，实现数据与教学的有机结合。
因此，高校教育管理者需要加强对大数据的了解和应用，推动教育理念的转变和实践的创新。
大数据技术在高校财务管理中的应用研究【摘要】本文研究了大数据技术在高校财务管理中的应用。
在讨论了研究背景、研究意义和研究目的。
在详细分析了大数据技术在高校财务管理中的理论基础、数据分析、风险管理、决策支持以及监督和审计方面的应用。
结论部分探讨了大数据技术在高校财务管理中的应用前景，提出了未来研究方向并总结了本文的研究成果。
通过本文的研究，可为高校财务管理工作提供更有效的数据支持和决策参考，推动高校财务管理工作向更科学、智能的方向发展。
.【关键词】大数据技术、高校财务管理、数据分析、风险管理、决策支持、监督和审计、应用研究、前景、未来研究、总结1. 引言1.1 研究背景在当今信息化时代，大学财务管理面临着日益复杂的挑战和机遇。
随着大数据技术的不断发展和普及，传统的财务管理模式已经无法满足高校财务管理的需求。
研究如何将大数据技术应用于高校财务管理中成为当前研究热点之一。
随着我国高校规模的不断扩大和多样化的财务活动，高校财务管理面临着诸多挑战，如财务数据量大、数据来源广泛、数据处理复杂等问题。
传统的财务管理模式已经无法满足这些需要，如何更好地利用大数据技术来解决这些问题成为亟待探讨的课题。
大数据技术的应用不仅可以帮助高校更有效地管理和分析财务数据，还可以提升财务决策的准确性和效率，降低风险，增强财务监督和审计的效果。
研究如何将大数据技术应用于高校财务管理中，对于提升高校财务管理的水平和效率具有重要的意义。
本文将从大数据技术在高校财务管理中的理论基础、数据分析、风险管理、决策支持以及监督和审计等方面展开探讨，为高校财务管理实践提供理论支持和借鉴经验。
1.2 研究意义高校财务管理是高校管理工作中的重要组成部分，关乎高校财务收支平衡、资源配置效率、风险防控等方面。
随着大数据技术的快速发展，其在高校财务管理中的应用也日益受到重视。
本文旨在探讨大数据技术在高校财务管理中的应用研究，具体包括其在理论基础、数据分析、风险管理、决策支持以及监督和审计等方面的应用。
大数据在教育领域的应用研究随着信息技术的发展，大数据正逐渐成为教育领域的热门话题。
大数据是指体量巨大、处理速度快、多样性和价值密度较高的信息资产，通过对大数据的采集、存储、管理和分析，可以帮助教育机构更好地理解学生的学习习惯、需求和表现，从而提供更加个性化的教学方案。
本文将从大数据在教育领域的应用现状、优势和挑战等方面进行探讨。
1. 学习数据的收集和分析随着在线学习平台的兴起，学习数据的收集和分析成为了可能。
学生在学习过程中产生了大量的数据，包括听课时长、观看课程视频的次数、完成作业的速度等，这些数据可以通过在线学习平台收集并进行分析。
通过学习数据的收集和分析，教育机构可以更全面地了解学生的学习行为和表现，为学生提供更加个性化的学习方案。
2. 智能教育系统的发展大数据的应用也推动了智能教育系统的发展。
通过对学习数据的分析，智能教育系统可以根据学生的学习特点和需求，智能地推荐学习内容和方式，从而提高学生的学习效果。
智能教育系统还可以通过大数据分析，提供个性化的学习辅导和反馈，帮助学生更好地掌握知识和提高学习成绩。
3. 教育决策的支持大数据的应用还可以为教育决策提供支持。
通过对学习数据的分析，教育机构可以更加精准地了解学生的学习需求和问题，从而制定更科学的教学方案和政策。
教育决策者还可以通过大数据分析，更好地监测和评估教学效果，为教育改革提供可靠的数据支持。
二、大数据在教育领域的优势1. 个性化学习2. 教学效果的提升3. 教育资源的优化配置大数据的应用可以帮助教育机构更加科学地配置教育资源，提高资源利用效率。
通过对学习数据的分析，教育机构可以了解教学资源的使用情况和效果，从而更加合理地配置教学资源，提高资源利用效率。
1. 隐私保护和数据安全大数据的应用意味着学生的学习数据将被收集和分析，这就需要重视学生的隐私保护和数据安全。
教育机构在收集和使用学生学习数据时，需要遵守相关法律法规，保护学生的隐私权和数据安全。
大数据和人工智能在高校财务预算管理中的应用研究【摘要】本文围绕展开探讨。
在分析了研究背景、研究意义和研究目的。
接着，探讨了大数据在高校财务预算管理中的应用、人工智能在高校财务预算管理中的应用以及二者的整合应用，并通过案例分析和影响因素分析进行详细阐述。
最后在总结研究成果、展望未来研究方向，并指出研究存在的缺陷与不足。
本文对高校财务预算管理中大数据和人工智能的应用进行了探讨和分析，为相关领域的研究和实践提供了有益的参考。
【关键词】大数据、人工智能、高校、财务、预算管理、应用研究、案例分析、影响因素分析、研究总结、展望未来、研究缺陷、不足。
1. 引言1.1 研究背景高校财务预算管理作为高校财务管理中至关重要的一环，对于高校的可持续发展和运营至关重要。
传统的财务预算管理方式存在着数据量过大、分析效率低下、决策精准度不高等问题，已经难以适应当今数字化时代的要求。
随着大数据和人工智能技术的不断发展和应用，高校财务预算管理面临着新的机遇和挑战。
大数据技术以其强大的数据处理和分析能力，可以帮助高校财务部门更好地理解和管理财务数据，提高决策的准确性和效率。
人工智能技术则可以通过自动化和智能化的方式，提高预算管理的效率和精准度，减少人力资源的浪费和错误率。
大数据和人工智能的整合应用更可以将二者的优势发挥到极致，为高校财务预算管理带来全新的可能性。
本文旨在探讨大数据和人工智能在高校财务预算管理中的应用，分析其在实际情况中的效果和影响因素，为高校财务管理的数字化转型提供理论支持和实践借鉴。
1.2 研究意义高校财务预算管理是高校管理工作的重要组成部分，其准确性和及时性对于高校的运行和发展至关重要。
随着科技的不断发展，大数据和人工智能技术在各个领域的应用也日益普及和深入，对于高校财务预算管理也带来了新的机遇和挑战。
研究意义在于探讨大数据和人工智能在高校财务预算管理中的应用，可以提高财务预算管理的效率和准确性，帮助高校更好地制定财务预算计划，优化资源配置，提升财务管理水平。
大数据在高校图书馆管理中的应用分析1. 引言1.1 背景介绍现代高校图书馆作为学校教学科研和学习活动的重要支撑，承担着图书馆藏书管理、读者管理、图书馆服务优化和安全管理等重要职责。
随着信息技术的快速发展，传统的图书馆管理模式已经难以满足日益增长的需求。
在这样的背景下，大数据技术应运而生，为高校图书馆管理带来了全新的机遇和挑战。
大数据技术以其强大的数据采集、存储、处理和分析能力，能够帮助图书馆更好地管理海量图书馆藏书、优化读者服务、提高服务质量、加强安全管理等方面。
通过大数据技术，图书馆可以更准确、更高效地了解读者需求，优化服务流程，提升服务体验。
大数据技术还可以帮助图书馆进行数据挖掘和分析，发现藏书倾向、阅读习惯等信息，为图书馆决策提供科学依据。
本文旨在深入探讨大数据在高校图书馆管理中的应用情况，分析大数据技术在图书馆藏书管理、读者管理、图书馆服务优化和安全管理中的具体应用方式，旨在为提升高校图书馆管理水平、推动图书馆智能化发展提供参考和借鉴。
1.2 研究意义高校图书馆作为学术机构中重要的知识资源中心，在高等教育领域具有不可替代的地位。
随着现代信息技术的快速发展，传统的图书馆管理方式已经无法满足日益增长的管理需求。
引入大数据技术对高校图书馆管理进行优化和升级已经成为当前研究的热点之一。
研究意义在于探讨大数据技术在高校图书馆管理中的应用以及其带来的影响，有助于提高图书馆管理的效率和服务质量，满足读者个性化和智能化的需求。
通过分析大数据，图书馆管理员可以更好地了解读者借阅行为、学术研究趋势等，为图书馆资源采购和管理提供科学依据。
大数据技术还可以帮助图书馆构建更加智能化的阅读环境，为读者提供更好的阅读体验和服务。
研究大数据在高校图书馆管理中的应用具有重要的实践意义和理论意义。
深入研究大数据技术在图书馆管理中的应用，对于推动高校图书馆现代化建设，提高图书馆管理水平，促进高校信息化建设，具有重要的现实意义和战略意义。
大数据视域下高校学生教育管理创新研究随着社会发展和科技进步，大数据技术的应用越来越广泛，其对高校学生教育管理的影响愈加明显。
在大数据视域下，高校学生教育管理应该如何进行创新研究，以更好地促进学生的成长与发展？一、大数据技术在高校学生教育管理中的应用随着信息化建设与智能化技术的发展，大数据技术在高校学生教育管理中得到日益广泛的应用。
通过收集和分析学生的学业和生活数据，高校可以从多个维度深入了解学生的需求、问题和特点，为学生提供更为精准、个性化的服务和支持。
具体来说，大数据技术在高校学生教育管理中的应用包括以下几个方面：1. 创新教育教学模式。
通过对学生的学习数据进行分析，高校可以更为精准地掌握每位学生的学习成就和问题，为教师提供参考，帮助他们制定更为科学的教学策略和教学评估方法，从而更好地促进学生的学习成长。
2. 优化管理模式。
通过对学生的生活数据进行分析，高校可以更好地掌握学生的各项需求，例如住宿、饮食、健康等方面的需求，为学生提供更为个性化、便捷的服务。
同时，通过对学生行为数据的分析，可以有效预测学生的行为和情绪，为高校提供预测性管理，减少管理成本和管理难度。
3. 实现智能化决策。
通过对学生数据的分析和挖掘，高校可以更好地辅助管理决策，例如招生、奖学金评选、学业评定等方面的决策，从而提高管理决策的科学性、公正性和精准性。
面对大数据时代下高校学生教育管理的新机遇和挑战，高校应该采取创新的技术和应用模式，为学生提供更为高效、便捷、精准的服务和支持。
具体来说，高校可以采取以下几种创新模式：1. 教育信息化建设。
高校可以通过建设学校教育信息化平台，将学生教育数据实现全面数字化和集中管理，从而实现对学生教育数据的更为全面和精准的管理。
例如，通过建设线上学习平台、数字化教材和教学资源库等，提高学习体验和学习效果；通过建设学生信息系统、考勤系统和智能图书馆等，提高管理效能和管理质量。
2. 数据驱动决策模式。
大数据在教育领域的应用研究随着信息技术和互联网的快速发展，大数据技术在教育领域的应用越来越受到人们的关注。
大数据在教育领域的应用研究主要包括学生学习行为分析、个性化教育、智能教学系统等方面。
本文将对大数据在教育领域的应用研究进行探讨。
大数据技术在教育领域的应用主要体现在学生学习行为分析方面。
传统的教育评估方法主要依靠课堂考试和教师评估，这种方式有一定的局限性，无法全面准确地评估学生的学习情况。
而利用大数据技术，可以收集和分析学生学习过程中的实时数据，包括学生的在线学习行为、交互数据、学习记录等，从而更全面地了解学生的学习情况和学习特点。
通过对学生学习行为的分析，可以找出学生的学习盲点和困难所在，及时采取教学干预和帮助措施，提高学生的学习效果和学业成绩。
大数据技术在教育领域的应用还体现在个性化教育方面。
传统的教育教学模式是“以教师为中心”，即按照相同的教学内容和教学方法进行教学，无法针对不同学生的不同需求进行个性化教育。
而大数据技术可以根据学生的学习数据和个性化需求，为学生提供个性化的学习内容和教学方式。
通过分析学生的学习数据和行为模式，可以了解学生的学习兴趣、学习节奏、学习风格等，为学生量身定制个性化的学习计划和教学方案。
个性化教育可以更好地满足学生的学习需求，提高学生的学习兴趣和学习动力，促进学生的个人发展。
大数据技术还可以应用于智能教学系统的研发。
传统的教学系统主要是静态的，无法根据学生的实际情况进行动态调整和优化。
而利用大数据技术，可以实现智能教学系统的研发，即根据学生的学习数据和行为模式，实时调整和优化教学内容和教学方式。
智能教学系统可以根据学生的学习特点和学习进度，自动生成个性化的学习计划和教学材料，并提供实时的教学反馈和学习指导。
智能教学系统可以大大提高教学效果和教学质量，提高教师的教学效率和教学满意度。
大数据技术在教育领域的应用也面临一些挑战和问题。
隐私和安全问题是大数据应用在教育领域的一大难题。
大数据和人工智能在高校财务预算管理中的应用研究1. 引言1.1 研究背景高校财务预算管理作为高校管理中至关重要的一环，直接关系到高校的经济运作和发展。
随着社会经济的不断发展和信息化技术的迅速普及，大数据和人工智能作为新兴技术已经开始在各个领域得到广泛应用，而在高校财务预算管理中的应用也逐渐引起研究者和管理者的重视。
在以往，高校财务预算管理主要依靠经验、历史数据和少量的统计方法进行预测和决策，这种传统方式存在着数据量有限、分析速度慢、准确性不高等问题。
而随着大数据技术的不断发展，高校可利用大数据技术来收集、存储、处理和分析海量的数据，从而更准确、更及时地进行财务预算管理。
人工智能技术的快速发展也为高校财务预算管理带来了新的机遇和挑战，人工智能可以通过模拟人类智能的方式进行数据分析和预测，为高校财务决策提供更科学、更合理的依据。
研究大数据和人工智能在高校财务预算管理中的应用，对于提高高校财务决策的科学性和精确性具有重要意义。
通过深入研究和探讨，可以为高校提供更有效的财务管理手段，推动高校财务管理的现代化转型，提高高校经济运作的效率和效益。
1.2 研究意义高校财务预算管理是高校管理中的重要组成部分，对于高校的发展和运营至关重要。
而随着社会经济的发展和信息化水平的提高，大数据和人工智能等技术的出现和普及，为高校财务预算管理提供了全新的思路和途径。
研究大数据和人工智能在高校财务预算管理中的应用，具有重要的意义。
大数据和人工智能技术能够帮助高校更准确地了解自身的财务情况和运营状况，提高预算编制的准确性和科学性。
通过分析大量的数据，可以挖掘出隐藏在数据背后的规律和趋势，为预算编制提供有力的支持和依据。
人工智能技术则可以通过智能算法和模型，帮助高校进行预算模拟和优化，提高预算管理的效率和效果。
大数据和人工智能技术还能够帮助高校更好地应对外部环境的变化和挑战，提高预算管理的灵活性和适应性。
在面对复杂多变的市场环境和政策法规变化时，大数据和人工智能技术可以帮助高校及时做出调整和决策，确保预算管理的稳健和可持续发展。
大数据在高校中的应用研究大数据技术在各行各业中的应用越来越广泛与深入，其在高校的发展也是势不可挡，信息化的高校建设更适应现如今的社会。
大数据在我国高校的应用要吸取国外经验、发挥本国优势。
大数据教育和传统教育对比起来有很大的优势，我们应扩大这种优势。
大数据不是无根之木、无源之水，应用大数据技术，应注意到数据从收集到使用的整个过程中的每个细节，可能每个过程都有现阶段的技巧或是问题，我们要努力掌握技巧、解决问题。
国家很看好大数据在高校的发展，社会也是很认同的，事实上高校也是有这类需求的，因此，我们应该积极推动大数据在高校中的应用，但在此之前，我们也应做好大数据在高校中的引用研究。
本文先是对大数据的概念及来源做了一些介绍，然后讲述在高校中大数据技术可以在那些方面发挥巨大作用，接下来举了例子详细说明大数据在高校招生工作中的使用即是在高校招生决策支持系统中大数据技术是如何发挥作用，然后讲述了大数据在高校中应用的难点所在以及使用大数据技术的一些策略，最后则是展望未来大数据在高校的发展。
[关键词]大数据；高校；信息化大数据在高校中的应用研究一、引言这是个数据爆发的时代。
当人类进入信息时代后，数据作为这个时代独一无二的传媒介质便在我们的生活中无处不在。
尤其是伴随着物联网和互联网的快速发展，我们的一切都在被记录、被数据化。
一份国际数据资讯公司的报告提到，数据数量一直在快速增长，这个速度不仅是指数据流的增长，还包括许多全新的数据种类的增多。
现今数据容量增长的速度，已经大大超过了硬件技术的发展速度，到2020年产生的数量将增至44ZB （十万亿亿字节），超出存储空间6ZB（1ZB相当于343.6亿部32GB智能手机的存储容量）。
这些数据正是在告知我们人类已经进入了一个深度研究数据内在信息和核心价值的大数据时代。
“大数据”一词来自于未来学家托夫勒于1980年所著的《第三次浪潮》。
而最早开始对大数据进行应用探索的是2005年雅虎公司的Hadoop项目。
Hadoop其最初知识用来解决网页搜索问题的一个项目，后被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。
Hadoop是有多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。
在这个“第三次的浪潮”中，教育行业在其中有着相当重要的的地位，而其中的高校更是如此，它不但是这场浪潮的参与者，更是大数据发展的推动者。
做为教育行业中典型代表的高校理应更好的管理和利用所拥有的大规模的数据和信息资源，而这也是顺应大数据时代发展趋势、推动自身信息化建设和发展的一个绝佳契机，更是为在以后的教育和科研工作中发挥出举足轻重的作用。
作为信息化高度发展的美国，政府为了顺应、推动大数据这一发展趋势，2012年3月美国奥巴马政府宣布投资2亿元用于“大数据的研究和发展计划”，从此大数据从商业行为上升到国家战略层面。
作为世界大国的我国，对于大数据也很早就给予高度的关注，2012年2月中国工信部发布了《物联网十二五规划》，把信息处理技术作为 4 项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这成为支持中国大数据产业发展的重要依据；2015年9月经李克强总理签批，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》；在《十二五规划纲要》、《十三五规划纲要》等国家战略部署中，也曾多次提到对于大数据的发展。
而国家在高校教育中的大数据的发展方面也是十分重视的，《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》明确提出，在加快教育信息化发展进程中要“加强优质资源教育资源开发与应用……促进优质教育资源普及共享”。
图1 2012-2020年全球大数据市场规模我国在高校大数据研究发展方面有着独特的优势。
据国家统计局2014年的一份报告显示，我国目前在校大学生约2468万人。
《2015年中国大数据交易白皮书》中提到2013年在线教育用户人数达6720万人，同比增长13.8%，预计到 2017 年将达到12032.6 万人。
大数据在高校中的基础变的越来越牢固，但到底我们应该怎样去合理而高效地运用呢，这就是论文的主题大数据在高校的应用研究。
二、大数据在高校的发展（一）大数据1.大数据的概念及目标最早提出“大数据”时代到来的是全球最著名管理咨询公司之一的麦肯锡公司。
2011年5月麦肯锡发布《大数据：下一个竞争、创新和生产力的前沿领域》报告，提到：“数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量的数据的挖掘和应用，预示着新一波的生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”，提出了大数据时代到来。
全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司，高德纳咨询公司在2012年对大数据解释为：“大数据是大量、高速以及多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力和优化处理。
”维基百科对于大数据的定义则更为简单：大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可以容忍时间的数据集。
对于大数据的定义有很多，但无论哪种定义都实际上强调大数据的目标，即获取知识和推测趋势、掌握个性化特征、通过分析辨识真相。
所以，大数据技术的战略层面意义不仅仅是掌握海量的数据信息，而是在于通过将各种数据集合整理后的分析得到大量额外的有价值的信息和数据关系，从而帮助人们优化决策和行为模式。
2.大数据与传统数据的区别信息大爆炸在提醒着我们，未来将因大数据技术而改变。
与传统的数据相比，大数据如此受欢迎，是因为大数据本身的特点。
与传统数据最关键的区别是：其一，数据收集的来源不同。
传统的数据库只是收集基础数据，仅仅使用的是数据本身的含义，而没有深入的挖掘数据的价值。
不同的是大数据从传统的数据中整理和分析，对数据之间的关联更加的重视，也就是主要研究数据之间的关系；其二，数据的应用方向不同。
传统的数据库主要功能是存储和查询，以对过去产生的数据保存为核心。
不同的是大数据是以预测事物发展为核心，通过对庞大数据的科学分析，从而的到将来发展的趋势和将来事件发生的可能性。
通过对海量数据进行分析，得到的发展趋势在未来或推断未来的可能性。
（二）高校中所需的大数据1.高校中的数据源社会每时每刻都会产生大量的数据，高校更是如此。
我国自从教育信息化以来，高校有许多数据被收集并保留下来，从学生来看，有联系方式、宿舍信息、班级信息等基本信息，食堂消费记录、宿舍晚归等生活信息，选课、课后作业完成情况、图书借阅记录、历次学习成绩等学习信息，参加的社团、比赛、讲座等第二课堂信息；从教师来看，有教学任务、课件等教学信息，论文报告、科学研究数据等科研信息；从学校管理者来看，有学校的资产信息、师资信息、社团活动信息、讲座举办信息、招生就业信息等等。
随着高校教育信息化建设的不断深化和逐渐加强，比以往更庞大的数据在快速的积累保存，这些对于高校来说，是一个珍贵的资产。
这些庞大的数据并不仅是简单的数据的积累、记录和保存，如果能有效利用它们，其隐含的价值会对高校的现代化建设产生相当积极的效果。
举例来说，通过对“课程+成绩+就业”等相关数据的科学深入分析，就能在一定程度上对学生选课、教师授课、学校的排课的相关内容进行有效的指导和建议；还有通过对“学生的图书借阅记录+学生选课信息+学生课程成绩”等相关数据的分析，就可以了对学生的兴趣爱好有一定的掌握，并可以对学生未来就业做出具体符合的建议。
在如今的时代，信息就是金钱，大数据技术应用于高校教育信息化将会有更多更加突出表现，展现出其重要的作用。
2.高校中的大数据的特点复旦大学信息办主任宓咏认为，高校信息化过程中产生的数据来自于不同的层次和分类，既有人事、财务、资产、科研等常规管理型业务产生的结构化数据，又有多媒体教学资源等非结构化数据；既有用户使用网络产生的行为数据，又有物联网、移动互联网感知到的位置数据等。
这些数据围绕着对教师和学生的服务与管理而产生，存在碎片化、持续性等特点。
“碎片化”是指无论是业务数据、教学资源数据或网络行为数据，在某种方面来说都是反映行为个体的一个属性。
举例来说，从图书馆获得的论文数据和从科研管理部门拿到的项目数据，都直接或间接反映了教师的科研能力的一个方面，只有将许许多多来自不同地方的数据进行有效整合，并进行量化分析建模，如此便可以具体准确地判断教师的个人能力。
“持续性”则体现了校园科研、教学和管理业务等的规律，比如校园一卡通消费、上网时长、每个学期选修课程、专业课成绩、获得学分以及重修重考等数据能够相对的反映一个学生的生活习惯、个人爱好和学习进步的趋势等，但这必须建立在长期和持续的数据手机、分析的基础上，如若仅靠短期的数据分析所获得的结论则对指导教育教学活动并无多大益处。
高校信息化过程中产生的这些数据，在整体上是满足数量大、种类多、产生快、真实可信和具备分析价值等特点，当然也是完全符合大数据特征的。
（三）与传统教育相比的优势传统教育的课堂教学活动是以教师为中心的。
首先，教师不能完全照顾到课堂中基础和兴趣不尽相同的每个学生，学生只能被动听教师的讲授，因此学生学习的主动性、自主性较低；其次，由于局限于校园和课堂，优秀教师及教育资源的施教面受到限制，不能实现最大化利用和资源共享。
而作为大数据教育，一方面，学生能够做到根据自己的需要自主安排学习计划，自主决定学习时间、地点和选择学习内容。
在网络化的教育模式中，学生学习的自主性、个性化和能动性得到了充分的发挥。
同时，教育资源也得到了充分利用和共享，通过远程传输，同样教育资源的施教能力在空间和时间上被放大了，在不同的时间、有更多的处于不同地域、地点的学生可以学习同一教师所讲授的课程，从而满足了更多求学者的受教育需求。
当然，这也意味着，网络教育对学生的学习主动性和自学能力提出了较高的要求。
大数据教育的网络课程表现形式生动形象、信息容量大、更新快，可综合计算机多媒体信息处理技术的运用，使网络课程表现教学内容的形式更加丰富多彩、生动形象，这些表现形式包括文字、声音、图表、影像、动画等。
网络课程的突出特点是多媒体和交互性。
一方面，教学内容的表现不再只是枯燥的文字和图表，而是配合有精彩动画、影像和声音；另一方面，学生在学习过程中，不再只是被动的看和听，还可以参与实际的模拟操作，与教学内容进行交互。
大数据技术的重大意义不仅在于可以实现教学信息和内容的远程传输和资源共享，更是使得网络可以在任何时间和地点，让教师和学生、学生和学生间进行全方位的双向交互。
这种交互既可以是实时的，也可以是非实时的。
计算机网络使真正的教师与学生、学生与学生之间双向互动、实时全交互的实现成为可能。
大数据教育运用了信息数据库管理技术和双向交互功能，为个性化教学提供了有效的实现途径与条件。
