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大数据时代统计工作面临的问题及对策探讨随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当今社会各行业的一个重要资源和工具。
统计工作作为大数据时代的重要组成部分，也面临着诸多挑战和问题。
本文将从数据的质量、数据的分析和应用以及数据隐私保护等方面探讨大数据时代统计工作面临的问题，并提出相应的对策。
一、数据的质量问题在大数据时代，数据的质量问题愈发突出。
大数据涉及的数据量巨大，数据质量不高将会导致分析结果出现偏差，进而影响决策的准确性。
大数据来源复杂，数据的一致性和完整性难以保证，这也会对统计工作的可靠性产生负面影响。
大数据中还存在数据孤岛和数据质量不一致的问题，这使得大数据的处理和应用相对困难。
应对数据质量问题的对策：1. 强化数据采集和存储管理，提高数据的准确性和一致性。
统计部门应制定统一的数据采集标准，加强数据质量监控和管理，确保数据的准确性和一致性。
2. 运用先进的数据清洗和整合技术，及时发现和修复数据中的错误和缺失，提高数据的完整性。
3. 建立数据质量评估体系，通过数据质量分析和评估工具，定期对数据质量进行评估和监控，及时发现和解决数据质量问题。
二、数据的分析和应用问题大数据时代的统计工作，主要面临着数据分析和应用的问题。
由于大数据的复杂性和多样性，传统的统计分析方法和工具已经无法满足实际需求，统计工作面临着分析方法不足、技术手段不够先进等问题。
大数据的应用也面临着巨大的挑战，包括数据可视化、大数据应用平台建设等方面的问题。
应对数据分析和应用问题的对策：1. 不断更新和完善统计分析方法和工具，引入先进的数据科学技术和算法。
统计部门可以通过培训和引进人才等方式，不断完善自身的技术水平，提高数据分析的效率和准确性。
2. 加强大数据可视化技术的研发和应用，通过可视化展示数据，提高数据的解释性和实用性，为决策提供更直观、更全面的支持。
3. 统计部门应积极参与大数据应用平台的建设和运维工作，推动大数据应用的深入发展，为各行业提供更可靠的数据服务和支持。
28继党的十九届中央委员会第四次全体会议首次将数据作为生产要素提出后，2022年发布的《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》进一步明确了数据要素治理的战略性意义。
对于教育而言，有效的数据治理对实现学校教育的系统性重塑、助力基础教育高质量发展、助推教育强国建设等方面具有革命性意义。
数据难以激活：中小学数据治理面临的多重挑战在实施教育数字化战略行动后，我国已建成了学校、教师、学生三大基础数据库并加速推动教育数字化大数据中心规划建设，为教育数据要素建设奠定了坚实基础。
面对数据的快速增长，广大中小学如何以有效治理激活数据价值？当前，学校实践仍面临诸多挑战。
第一重挑战是如何让数据“活”起来。
尽管我国的教育数据建设进展迅速，但由于我国有近3亿学生和50多万所中小学的巨大教育体量，且区域间、城乡间、学校间的差异客观存在，因而对于一些数字化转型水平较低的学校而言，获取并调用有限的数据以赋能教育改革发展是一项艰巨的挑战。
有的学校虽然在数字化转型过程中沉淀了一些数据，但如何通过高水平治理实现数据的流转调用，避免大量数据在系统中沉睡，也是摆在学校面前的一道难题。
第二重挑战是如何让数据“用”起来。
在中小学的数据治理实践中，往往存在数据难以有效使用的尴尬。
一种情况是学校可以获得一些数据，但数据质量不高，或只有少量的可用数据。
也有一种情况是学校可以得到大量的数据，却无法辨别或提取出对提升教育教学质量有用的数据。
还有一种情况是学校可以获得一些高质量数据，但如何科学分析这些数据学校却力有不逮。
第三重挑战是如何让数据“跑”起来。
如何做好数据管控是中小学数据治理中的瓶颈性难题。
一是数据资产认定难。
有的学校虽然非常重视数据建设，但面对大量多源、多类型的数据，学校往往不知道如何对数据的权责利进行界定。
二是数据流疏通难。
“数畅其流”是数据动起来、用起来的前提条件，但一些学校对如何面向不同教育活动需求，打通来自不同信息系统的数据流，缺乏必要的技术能力与经验，导致数据“淤积”。
浅析大数据金融发展存在的问题与对策随着当今社会信息化程度的不断提升，大数据已经成为金融行业发展的重要驱动力之一。
大数据技术的应用不仅可以提高金融机构的运营效率，还可以为金融市场带来更多创新和机遇。
大数据金融发展还存在着一些问题，需要进行深入的分析和对策的探讨。
一、现阶段大数据金融发展存在的问题：1. 数据隐私保护不足：随着大数据技术的广泛应用，金融机构在收集和运用客户数据时，存在着数据隐私保护不足的问题。
一些金融机构在运用大数据技术时，往往会涉及到客户的个人隐私信息，比如身份证信息、财务信息等。
如果这些信息被不法分子获取，将极大地威胁到客户的财产安全和个人隐私，也会对金融机构的信誉和经营造成严重的影响。
2. 数据安全风险增加：大数据技术的应用，意味着金融机构需要处理更多的数据，并且数据的存储和传输也会更加复杂，这就增加了数据安全的风险。
一旦出现数据泄露或者被攻击，就会对金融机构和客户造成不可估量的损失。
3. 数据质量不高：在大数据的处理过程中，存在着一定程度的数据质量问题，比如数据的准确性、完整性、一致性等。
这些问题会直接影响到大数据的分析和应用结果的准确性和可靠性，导致金融决策和风险控制的准确性受到影响。
4. 技术投入巨大：大数据技术的应用需要大量的技术支持和专业人才，金融机构在引入和应用大数据技术时，往往需要进行巨大的技术投入，这对于一些中小金融机构来说，可能会带来较大的负担。
二、解决大数据金融发展问题的对策：1. 加强数据隐私保护：金融机构在收集和利用客户数据时，应当严格遵守相关的法律法规和标准，确保客户的个人隐私得到有效保护。
金融机构可以通过加强数据加密、权限管理和监控等措施，来提高数据安全性和防范数据泄露的风险。
2. 提高数据安全保障：金融机构可通过引入先进的数据安全技术和系统，建立完善的数据安全管理和应急响应机制，提高数据的安全性和稳定性。
金融机构还可以加强内部员工的数据安全培训和教育，提高员工的安全意识和数据管理水平。
大数据时代信息资源管理的问题与对策摘要：当今社会已进入大数据时代,海量信息的产生与应用正在深刻改变人类生活。
在这一背景下,信息资源的管理日益成为各类组织与企业亟待解决的重要问题。
有效运用大数据提供的丰富信息资源,不仅关系到组织的经营效率,也将对其核心竞争力产生深远影响。
因此,本文旨在探讨大数据时代信息资源管理所面临的问题，并提供相应的对策。
文章定义了信息资源管理的概念和作用，强调其在数据驱动决策和业务成功中的关键作用。
本文详细探讨了大数据时代信息资源管理的主要问题，包括数据爆炸、数据安全和隐私问题、数据质量和一致性挑战，以及技术和工具的快速演进。
文章提供了一系列对策，包括数据治理、隐私保护和安全措施、技术和工具的管理，以及人员和培训方面的建议，帮助组织更好地应对这些挑战。
关键词：信息资源管理；大数据时代；数据爆炸，数据安全引言：随着数字化时代的到来，组织和企业积累了大量的数据和信息资源，这些资源成为了决策制定和业务发展的关键因素。
然而，在大数据时代，有效地管理和利用这些信息资源变得愈发复杂和关键。
信息资源管理不仅关乎数据的存储和处理，还涉及到数据的质量、安全性、隐私保护以及合理的利用。
一、信息资源管理的定义和作用信息资源管理是指组织和管理一个机构或企业内部的信息资源，以便高效、安全、合规地收集、存储、处理、传输和共享信息。
它涵盖了数据、文档、知识、技术和人员等各种信息资源的管理。
信息资源管理的主要目标是确保信息资源的可用性、完整性、保密性和可信度，以支持组织的决策制定、战略规划、业务流程优化和创新发展。
信息资源管理的作用包括：通过提供高质量、实时的信息资源，帮助管理层做出明智的决策，促进组织的战略目标实现。
有效的信息资源管理可以减少数据泄露、损坏或滥用的风险，确保合规性和安全性。
最大化信息资源的价值，减少重复工作，提高效率，降低成本。
通过信息资源的分析和创新利用，帮助组织更好地适应市场变化，保持竞争优势。
215区域治理WISDOM EXCHANGE作者简介：杨简暄，生于1994年，本科，研究实习员，研究方向为信息化管理。
大数据背景下高校管理信息化创新的难点与对策——以F 学院为例中国民用航空飞行学院 杨简暄摘要：随着科学技术的快速发展，信息化改革与高校管理密切相关。
在大数据背景下，各高校也意识到管理信息化的必要性。
从校园发展实际需求入手，发现高校管理信息化的创新价值与难点，逐个击破，才能提供更好的校园环境，为高校发展注入新的动力。
关键词：高校；信息化；数据；管理；难点；创新中图分类号：C93文献标识码：A文章编号：2096-4595（2020）30-0215-0001高校的有效管理是学生实现个人学习目标与发展目标的重要前提。
在大数据背景下，用新的方式实施校园管理工作，为学生提供具有现代化特征的教育管理服务。
了解学生的学习需求、发展需求，才能让学生成为校园管理中的主体，最终实现校园管理目标。
一、大数据背景下校园管理信息化难点（一）大数据技术应用意识不强缺乏大数据技术的应用意识，是在高校推行信息化管理的最大阻碍。
高校管理人员普遍缺少信息化专业背景，如果信息化意识再弱化，便很难认识到大数据技术的价值以及它在校园管理中的积极作用。
根据调研，部分高校工作人员存在对大数据技术存疑或者对技术运用有心无力的情况，相较之下更习惯于利用传统的方法开展校园管理工作。
加之大数据技术应用与高校实际工作之间的存在一定矛盾，加大了部分管理人员的负面情绪。
受到技术条件与数据模型等因素的影响，无法建立完善大数据技术使用制度，导致应用意识难以强化。
（二）信息化管理标准不一建立数据库是信息化的重要环节，但缺少标准的数据处理标准，让数据库建立失去必要前提。
高校的学生管理工作较为复杂，在大数据背景下做好学生管理工作，要建立学生信息系统与教学管理系统等。
各类系统的共同运转，以及各类信息的协调统一，才能让信息化管理工作规范起来。
但受到原始数据与新增数据格式不一问题的影响，数据不能互通，管理工作效率也受到较大影响。
智慧校园环境下高校大数据治理中信息安全问题及对策探析智慧校园是指以物联网、云计算、大数据、人工智能等技术为支撑，运用信息技术手段智能化管理和服务学校的校园环境。
在智慧校园建设中，大数据治理是一个重要的内容，它可以为学校提供数据支持和决策依据。
在大数据治理过程中，信息安全问题是需要引起高度重视的。
本文将对智慧校园环境下高校大数据治理中信息安全问题进行分析，并提出相应的对策。
1. 数据泄露风险在智慧校园环境下，大量的数据被收集和积累，包括学生、教师、行政人员的个人信息、学习成绩、工作记录等。
如果这些数据泄露，可能会给个人隐私、学校声誉和社会稳定带来巨大的影响。
2. 数据滥用问题在大数据治理中，如果数据被不法分子获取并滥用，可能会导致一系列不良后果，如学术造假、招生舞弊等。
3. 数据安全管理不规范在智慧校园环境中，大数据管理由于缺乏相关规范和标准，容易导致数据安全管理不规范，存在信息冗余、数据重复录入、数据被篡改等问题。
二、对策探析1. 加强数据加密技术在智慧校园环境下，高校应加强对敏感数据的加密技术，确保数据在传输和储存过程中不被窃取或篡改。
应建立完善的数据安全管理制度，规范数据的采集、存储、传输和使用流程，确保数据的安全性和合法性。
2. 完善权限管理机制高校应建立完善的权限管理机制，对不同的用户设立不同的权限，确保数据的合理使用和授权访问，并建立完善的数据访问日志进行监控。
3. 强化信息安全意识教育加强对师生的信息安全教育和培训，提高他们对信息安全问题的认识和防范意识。
定期组织信息安全培训，加强对信息安全风险的认知和防范，提高师生的数据安全素养。
4. 建立数据安全审核机制建立数据安全审核机制，并建立专门的数据安全审核部门或委员会，对数据的采集、存储、传输和使用过程进行定期审核，及时发现和纠正可能存在的漏洞和问题。
5. 合作建设信息安全联盟联合相关的高校、科研机构、政府监管部门、企业等建立信息安全联盟，形成合力，共同应对信息安全问题，共享信息安全经验和技术、开展信息安全合作，共同维护校园信息安全。
教育管理中存在的问题和对策一、现状分析：教育管理中存在的问题教育管理是促进学校和教师发展，以提高学生成绩和学习效果为目标的重要工作。
然而，在实践中，我们也面临着许多问题。
1. 教育资源不均衡分配：在许多地区，高质量的教育资源不平等地分布。
优质教师普遍集中在城市或发达地区的学校，而农村和落后地区的学校则面临人才匮乏问题。
这导致了城乡之间、地区之间的教育差距加大。
2. 学生压力过大：当前，学生面临着来自家庭、社会和学校对于成绩的巨大压力。
特别是在升学方面，竞争激烈导致学生心理健康问题增加。
一些学校过分追求升学率而忽视了个体素质全面发展。
3. 教师培训不足：很多教师入职时缺乏系统的专业培训，无法有效应对日益复杂多样化的教育任务和挑战。
此外，由于职业发展通道不畅、薪酬待遇相对低，学校难以留住和吸引优秀的教师。
4. 考试导向教育：长期以来，中国的教育过分注重考试成绩，忽视学生的综合素质培养。
这种应试教育模式容易导致学生缺乏实践能力、创新思维和自主学习能力。
二、对策建议：改进教育管理的路径为了解决上述问题，我们需要采取一系列的对策措施来改进教育管理。
1. 实现资源均衡配置：政府应加大农村和落后地区教育投入，提高基础设施建设水平，并制定严格的人才流动政策，促进优秀教师资源向城乡结合部倾斜。
同时，推行优质资源共享计划，通过网络等方式让所有学生都能享受到高质量的教育资源。
2. 关注学生全面发展：减轻学生过度压力是关键。
除了减少课业负担外，要加强心理健康教育，在学校中设置心理辅导机构并普及心理咨询服务。
此外，要推进素质教育，在课程中注重学生综合能力培养，提供更多的选修课和社会实践机会。
3. 强化教师培训体系：建立完善的师资培训体系，加大对教师的职业培训力度，提高其教学技能水平和教育教学理论素养。
同时，为了更好地吸引和留住优秀人才，应提高教师待遇、完善晋升机制，并增设岗位分级评审机制来确保公平性。
4. 推进全面素质评价：改革考试评价制度是培养创新人才的关键。
教育大数据应用中存在的问题、原因及对策1 前言教育大数据是整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合[1]。
借助于教育大数据分析，可有效促进教育教学发展，在个性化教学环境定制、提升教学水平、优化教学质量等方面具有积极意义。
但亦应指出的是，大数据虽然带来思维方式的巨大变革，但是也可能成为一种过度膨胀的力量，使教育管理者寄希望于大数据能够解决教育领域的诸多问题。
教育是培养人的过程，具有复杂性、公益性的特征。
这一方面要求大数据的质量不断提高，另一方面在认识上应明确大数据不能代替丰富、动态、变化的教育教学实践活动，它仅是一种实践的指导，使实践更具理性化的特征。
因此，如何基于实践的观点认识大数据，如何正确认识大数据，提升数据质量，如何利用教育大数据更好地服务于教育，是摆在教育工作者面前亟待解决的问题。
2 教育大数据应用过程中面临的主要问题及原因数据共享存在障碍大数据相信全量数据，通过分析几乎全样本的数据来思考和分析问题。
从抽样中得到的结论总是有水分的，而全部样本中得到的结论水分就很少，数据量越大，真实性也就越大。
然而各地学校之间教育信息化基础设施环境的建设往往各具特色，互不兼容，限制了数据的共享，使得“数据孤岛”成为制约教育大数据发展的瓶颈。
数据体系混杂出于计量的需要，总是习惯于把教育分解，然而分解后的数据指标体系所描述的属性特征并不保证是教育的真实再现。
由于缺乏标准的数据体系，各学校对数据指标的性质差异以及数值差异所表示的实际意义存在认识上的分歧，各学校都倾向于强化本校数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低的指标的作用，导致在数据收集和分析时存在指标各异、标准不同、口径不一的情况。
教育大数据既包括常规的结构化数据（如成绩、学籍、就业率、出勤记录等），也包括海量难以分析的非结构化数据（如图片、视频、教学软件、学习游戏等）。
不仅结构复杂，而且在收集数据的过程中因为操作系统以及版本的不同，数据收集的结果可能会存在多份的情况，造成不必要的数据冗余。
大数据发展过程中存在的问题及对策1.数据隐私保护问题日益突出，需要加强数据安全管理。
The issue of data privacy protection is becoming increasingly prominent, and it is necessary to strengthen data security management.2.数据采集过程中可能存在数据质量问题，需要建立严格的数据质量控制体系。
There may be data quality issues in the data collection process, so it is necessary to establish a strict dataquality control system.3.数据治理体系不够健全，需要建立完善的数据治理机制。
The data governance system is not sound enough, and it is necessary to establish a complete data governance mechanism.4.数据分析人才短缺，需加强人才培养和引进。
There is a shortage of data analysis talent, and it is necessary to strengthen talent training and introduction.5.数据安全漏洞频发，需要加强数据安全管理和技术防护。
Data security vulnerabilities are frequent, and it is necessary to strengthen data security management andtechnical protection.6.数据孤岛现象严重，需要建立数据共享与交换机制。
The phenomenon of data silos is serious, and it is necessary to establish a mechanism for data sharing and exchange.7.大数据存储和计算成本较高，要优化大数据存储和计算技术。
177数字通信世界2023.12近年来，智慧教育发展如火如荼，5G 技术技术与教育领域深度融合已经成为必然趋势[1]。
5G 技术作为一种新一代宽带无线移动通信技术，其高速率、低时延、大容量等技术优势，可为教育信息化提供更优质的网络基础设施支撑，加速推动智慧教育从数字化到网络化再到智能化发展。
1 “5G+智慧教育”模式1.1 “5G+智慧教育”概述“5G+智慧教育”是以5G 技术为支撑，应用人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术，通过网络、平台、应用和终端四个层次构建的新型教育模式。
5G 时代的到来，使各种场景应用趋于智能化。
以5G 技术为代表的新一代信息技术的迅猛发展，推动了教育教学的深刻变革。
在5G 技术的加持下，教育将更具实时性、交互性，“5G+智慧教育”将成为一种新的教育模式和教学生态，更好地满足学生个性化发展需求，并在智慧校园、智慧教育等场景中得到广泛应用。
一是通过建立开放学习平台和智能服务终端实现对学习资源的管理、共享与协同应用；二是通过建设“云”教室，利用云计算、大数据等技术，实现教、学、管、评等各环节的智能化；三是利用人工智能、物联网等技术为学生提供个性化学习资源；四是构建科学合理的评价体系（见图1）。
图1 智慧教育的模式“5G+智慧教育”背景下的校园网络建设存在的问题及对策皇甫绎达（苏州市电化教育馆，江苏 苏州 215011）摘要：文章以“5G+智慧教育”建设为背景，首先介绍了“5G+智慧教育”的基本概念和应用场景，然后深入分析了其中存在的问题，最后提出了“5G+智慧教育”环境下校园网络建设的策略。
关键词：“5G+智慧教育”；校园网络建设doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.12.057中图分类号：TN 929.5 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2023）12-0177-04The Problems and Countermeasures of Campus Network Construction under theBackground of "5G+Smart Education"HUANGFU Yida(Suzhou Electronic Education Museum, Suzhou 215011, China)Abstract: The article takes the construction of "5G+Smart Education" as the background, first introduces the basic concept and application scenarios of "5G+Smart Education", then deeply analyzes the existing problems, and finally proposes strategies for campus network construction under the environment of "5G+Smart Education".Key words: "5G+Smart education"; campus network construction system1.2 应用场景当前，在“5G+智慧教育”发展方面，国内众多高校已进行了探索和实践。
教育大数据应用中存在的问题、原因及对策作者：卢文青秦志永来源：《中国教育技术装备》2017年第17期摘要目前在教育大数据应用过程中仍存在数据共享障碍、数据体系混杂、数据挖掘难度大、数据安全与隐私缺乏监管以及数据结论存在缺陷等问题，针对问题进行深入分析，并在数据共享、数据挖掘、数据标准体系构建、数据服务、数据管理等方面提出对策建议。
关键词教育大数据；教育信息化；数据挖掘；数据管理中图分类号：G630 文献标识码：B文章编号：1671-489X（2017）17-0078-031 前言教育大数据是整个教育活动过程中所产生的以及根据教育需要采集到的一切用于教育发展并可创造巨大潜在价值的数据集合[1]。
借助于教育大数据分析，可有效促进教育教学发展，在个性化教学环境定制、提升教学水平、优化教学质量等方面具有积极意义。
但亦应指出的是，大数据虽然带来思维方式的巨大变革，但是也可能成为一种过度膨胀的力量，使教育管理者寄希望于大数据能够解决教育领域的诸多问题。
教育是培养人的过程，具有复杂性、公益性的特征。
这一方面要求大数据的质量不断提高，另一方面在认识上应明确大数据不能代替丰富、动态、变化的教育教学实践活动，它仅是一种实践的指导，使实践更具理性化的特征。
因此，如何基于实践的观点认识大数据，如何正确认识大数据，提升数据质量，如何利用教育大数据更好地服务于教育，是摆在教育工作者面前亟待解决的问题。
2 教育大数据应用过程中面临的主要问题及原因数据共享存在障碍大数据相信全量数据，通过分析几乎全样本的数据来思考和分析问题。
从抽样中得到的结论总是有水分的，而全部样本中得到的结论水分就很少，数据量越大，真实性也就越大。
然而各地学校之间教育信息化基础设施环境的建设往往各具特色，互不兼容，限制了数据的共享，使得“数据孤岛”成为制约教育大数据发展的瓶颈。
数据体系混杂出于计量的需要，总是习惯于把教育分解，然而分解后的数据指标体系所描述的属性特征并不保证是教育的真实再现。
由于缺乏标准的数据体系，各学校对数据指标的性质差异以及数值差异所表示的实际意义存在认识上的分歧，各学校都倾向于强化本校数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低的指标的作用，导致在数据收集和分析时存在指标各异、标准不同、口径不一的情况。
教育大数据既包括常规的结构化数据（如成绩、学籍、就业率、出勤记录等），也包括海量难以分析的非结构化数据（如图片、视频、教学软件、学习游戏等）。
不仅结构复杂，而且在收集数据的过程中因为操作系统以及版本的不同，数据收集的结果可能会存在多份的情况，造成不必要的数据冗余。
另外，由于数据的真实性无法全部保证，数据中还可能存在许多的“伪数据”。
由此可知，数据体系的混杂不仅增加了数据收集的难度，而且削弱了数据整合的价值。
数据挖掘难度大教育大数据的价值就在于数据挖掘，没经过挖掘的大数据只是没有开采出来的原油，不具有实用价值，而数据挖掘就是通过算法模型搜索隐藏于其中的信息的过程。
教育大数据中的非结构化数据将越来越占据主导地位，但是要把视频和图片等转换成有用的数据信息，则必须首先定义视频或图片等的价值。
大数据时代信息分析的难点就在于对海量的非结构化数据的分析，而在此领域的研究尚不成熟。
在海量、复杂、多维的数据中去挖掘数据之间的相关性，使用的数据越多，分析的难度越大，则讨论、分析、争议的时间、人力、财力等成本也会相应提高。
而采用的数据过少，则又不能充分认识教育过程的本质。
因此，数据挖掘的算法模型很重要，但是创建模型的人经常不清楚建模依据的历史数据在未来是否稳定，而使用模型的人也不知道整个数据模型的加工过程；创建模型的人可能不知道此种模型效果好不好，而使用模型的人也不知道该怎么去反馈使用的结果[2]。
这样一来，信息不对称现象严重，影响了算法模型的质量优化。
数据挖掘的本质就是还原。
虽然好的数据模型是一种有益的提炼，但有时候也会因为缺少场景数据的支持，在某种程度上造成信息的歪曲。
事实表明，一些不易收集的量更直接影响人的行为，如健康、情绪、性格、兴趣、习惯等。
缺少了这些背景数据的支持，数据分析的结果可能会失真，甚至与事实大相径庭。
数据安全与隐私亟待有效监管教育大数据收集了各种来源、各种类型的数据，其中也包含很多和用户隐私相关的信息。
由于国家在教育大数据方面并没有出台相应的法律法规，保护不当可能会带来严重的安全风险。
在大数据时代，个体面临的威胁并不仅限于个人的隐私泄露，还在于基于大数据对人们状态和行为的预测，而这种隐性的数据暴露往往是个人无法预知和控制的。
如通过分析学生关于阅读的历史纪录，得到学生的爱好、兴趣倾向等信息。
教育是塑造人的过程，而这种重塑是建立在社会的遗忘机制之上的。
因为有了随时间模糊的遗忘机制，个体才能够不停地在记忆中构建和重构自己的过去，进而接受不断发展的自我与别人，才有能力从过去的经历中吸取教训，并调整自身的行为以融入未来的社会[3]。
由于数字化记忆缺少人类记忆中自主遗忘的功能，因此，完善的数字化记忆带来的寒蝉效应（指用户害怕自己的言行遭到指责或者惩罚，不敢发表言论，如同蝉在寒冷天气中噤声一般）可能会改变或约束学生的行为，进而影响学生的健康成长。
数据结论存在缺陷虽然在教育实践中运用数据指标来评价教育并不一定是最好的方式，但也是必然要选择的方式，因为无计量则无管理。
由于教育中人的性格、美感、道德、价值观等方面难以量化的现实，造成对教育指标体系的“简单化”处理。
换言之，在实践中利用某些数据（如成绩）指标，并不是因为最有价值，而是最易计量。
数据分析的结论具有导向作用，由于数据体系的不完整以及算法模型的不完美，管理者的决策空间就会相应地受到挤压。
虽然数据结论有一定的片面性，但是数据结论赋予管理策略合理性，加剧了学校对成绩的关注而忽略了人文精神的培养。
简单的教育培养了简单的学生：专制、占有欲强、缺乏审美情趣和道德感、自制力缺乏、攀比心太强……凡此种种，都是“简单人格”的写照，而在教育的轮回中，又在不断复制并加剧这种“简单化”。
由此可见，数据结论的缺陷不仅反映了计量的必要性与科学性之间产生了矛盾，也体现了教育目标的长远性与计量的短视性之间的矛盾。
在数据结论的表达方面，许多的数据结论虽然是正确的，但相对于非统计专业的学校管理者来讲，要么晦涩难懂，要么枯燥乏味，缺乏高效的数据表达方式，降低了信息传递和沟通的质量。
3 教育大数据应用过程中的对策针对教育大数据应用过程中存在的问题，提出以下对策。
互联互通是基础统筹建设信息化基础设施和应用环境，达到高速可用、安全可靠、可信共享、泛在开放的水平，推动各级各类学校逐步优化教育信息化基础应用环境，完善信息化设施配备，提升网络保障能力。
以可持续发展的教育信息化应用环境为基础，构建省市级教育大数据平台，促进各级各类学校数据共享，实现数据的统一开放、实时分析，破除“数据孤岛”，推动教育大数据建设。
标准的数据指标体系是根本国家正在推行学生的“终身一人一号”统一学籍信息管理制度，各项数据都有了身份标签，为持续性记录每个学生的学业表现与全面发展情况提供制度保障。
在数据指标体系方面，需要加强基础设计，制定与国家教育信息化标准相衔接的统一的标准与规范，涉及数据的收集、分析与管理等方面，涵盖基础标准、数据处理标准、数据安全标准、数据质量标准、数据服务标准等。
只有确保标准的一致性和权威性，才能在统一的大数据平台内统筹梳理数据来源和流向，集中管理各类基础数据，确保数据完整、可用、可整合，实现教育大数据的快速抽取、统一共享、及时挖掘。
人才与技术是关键大数据时代课堂变得无处不在，如翻转课堂的引入、数字校园的流行、云课堂的设想……课堂将不再是单一和被动的模式化、固态化的传统课堂。
课堂既可以是校内的，也可以是校外的；既可以是现场的，也可以是网络的，课堂空间被无限拓宽，课堂形式变得自由多元[4]。
在动态变换的场景下面向多版本、多操作系统收集教育数据，定义非结构化数据的价值，研究新的算法模型以探寻教育因素之间的相关性等方面，都迫切需要人才与技术的支持。
新形势下的教育不仅关注知识与技能的学习，更加注重人文精神的培养。
利用大数据挖掘兴趣、性格等心理特征在教学与个人成长中的价值，更是需要多学科人才的合作。
因此，需要组织教育学、数学、计算机科学、统计学等多学科的人员成立专门的教育大数据挖掘中心，打破信息不对称，集聚各方智慧，引入多角度的评价方式，建立多样化的指标体系，通过技术攻关破解数据挖掘中的难题，并探究出美学形式与现实功能兼顾的数据可视化手段，实现数据结论的有效传达与沟通。
数据服务与教学的深度融合是核心教育大数据既服务于教育教学，又来源于教育教学，因此有必要通过优质数字化教育资源的建设与共享，深化信息技术与课堂教学的融合，拓展数据收集的类型与规模，提升教育大数据的服务空间。
由于技术水平的限制，不可能把千变万化的教育行为提炼归纳进一套或几套模型里。
数据模型的局限性决定了在教育实践中需要对模型进行检验，并通过技术改进实现模型的迭代优化，形成持续反馈的机制，进而不断提升数据分析的价值和有效性。
由此可见，深化数据服务与教育教学的融合，不仅是促进教学改革、提升教育质量、实现教育均衡的重要手段，更是实现教育大数据驱动教育发展的必然选择，无融合则无数据，无数据则无服务，无服务则无反馈，无反馈则无优化。
数据管理是保障注重数据的隐私保护与安全管理，出台相关的管理办法。
按照分级管理、逐级负责的原则，健全网络与信息安全管理责任体系，完善网络与信息安全管理制度。
明确数据管理各部门、人员的安全管理职责，建立数据资源的保密等级，设计高性能、高可信度的教育大数据存储系统，建立数据安全应急保障机制，为大数据平台提供充分的安全保障。
学生的成长是一个过程，这一过程可能是缓慢而复杂的。
针对教育大数据建立生命周期管理制度非常必要，对数据只进行一定的控制，允许数据被模糊、被遗忘。
给学生留一些自身需要的空间来定义自己，尊重学生重新塑造自己身份的自由，促使其在成长的道路上甩掉过去的包袱，调整自身的行为并融入未来，帮助其健康成长。
4 结语教育发展必将迎来大数据驱动的新时代，大数据将帮助教育工作者找到更加合适的方法，提供更加广阔的思路来为教育教学的决策提供数据支撑。
立足于大数据发展的理论前沿和教育实践的需要，才能强化数据对教育教学的服务与支撑，逐步完善对教育的认识，回归教育复杂性的本质。
参考文献[1]杨现民，王榴卉，唐斯斯.教育大数据的应用模式与政策建议[J].电化教育研究，2015（9）：54-61.[2]车品觉.决战大数据[M].杭州：浙江人民出版社，2014.[3]舍恩伯格.删除：大数据取舍之道[M].袁杰，译.杭州：浙江人民出版社，2013.[4]吴地花.大数据时代的教育创新研究[J].教育探索，2016（4）：120-123.。
