京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代学校管理的创新模式分析
伴随着互联网的发展,大数据的浪潮对于各个领域都产生了深远的影响,在中小学校的管理中,各类信息化管理系统已经取代传统的人工管理模式,随着信息化进程的进一步发展,如何管理海量的数据成为了中小学管理人员面临的挑战。鉴于目前的发展趋势,管理人员有必要转变传统的思维与决策模式,从大数据角度切入,实现学校管理工作的创新。
一、大数据时代的到来
关于“大数据”这一概念,最早由麦肯锡公司在2011年提出,目前,数据已经渗透到了各个领域与行业中。大数据,顾名思义,就是传统数据管理模式无法存储和处理的数据集,大数据不仅是人们获取新知的源泉,也是改变组织机构与市场结构的新技术。大数据有着三个突出的特征:
数据体量大; 数据产生速度快; 数据类别繁多。
笔者所在单位位于山西省沁水县,经过多年的发展,辖区内中小学管理改革工作不断推进,取得了突出的成效,在以往的中小学管理中,数据多采用随机样本处理法,在大数据时代到来后,海量数据不断产生,数据源泉更广阔,变化复杂,导致学校内部管理环境出现了本质的变化,给学校的决策活动带来了不小的困惑。如何适应大数据时代的要求,创新管理模式是现阶段亟待解决的问题。
二、大数据时代学校管理创新模式的应用
(一)强化数据观念
对于中小学校而言,发展是其永恒的主旋律,要实现发展的目的,需要做到科学管理,大数据正是实现创新管理的有益渠道。数据是学生发展的基础,可以为各项精准决策提供依据,数据真实的记录了学校的历史变迁。学校办学理念的完善、办学模式的创新、教育评估机制的制定,都离不开数据的整合与积累。数据资源是中小学实现管理精细化、决策精准化的主要依托,对于学校管理人员而言,需要强化自身的数据观念,做好数据资源的挖掘与利用工作,提高办学质量。
(二)创新管理办法
在大数据时代,各项工作都发生了深刻的变化,大数据让人们掌握了解决问题的新方法:通过数据找到问题的根源,针对性的制定解决策略。在传统管理模式下,中小学难以实现精准化管理,在数据系统方面,也存在种种缺失,缺乏系统性与完整性,教育决策主要由管理层主观决定。迎来大数据时代后,各类新技术推陈出新,学校管理必须从传统管理朝着数据管理的模式转变。在大数据时代之中,每一个师生都会在数据时空中留下特有的印记,这些印记反应出了他们的性格特点、兴趣爱好,学校管理者只要对数据进行精准分析,便可以了解师生的教学、学习需求,从而制定精细化的管理策略。
(三)建立管理模型
纵观西方国家的教育模式,都是通过长时间的发展中逐步摸索、完善而来,经历了诸多的变化,形成了自己的有的管理模式,在大数据时代,我国各个地区也开始研究适宜的学校管理模式。笔者认为,沁水县中小学校有着特殊的历史背景,为了适应大数据时代的管理模式要求,需要积极学习发达国家与地区的先进管理理念,对教育资源进行精准的配置。在大数据时代,主要的教育资源包括三种类型,即教育人才资源、人力资源与人才教育培训资源,在大数据时代,又诞生了信息教育资源、技术资源与管理资源,利用教育大数据、云应用管理与信息技术,可以实现对各类教育资源的合理配置。为此,需要以数据为依托,提高教育管理能力,根据广大师生的要求建立新型管理模式,进一步改善教学管理机制。
(四)拓展管理内容
数据化时代无疑极大推动了学校管理数据化的发展,在长时间的发展过程中,学习积累了大量的科研、管理、教学数据,为数据分析提供了完善的信息支持。学校管理人员需要注重数据的采集、分析,拓展传统的管理内容,加强数据分析,对信息进行有效的把控。如,对于学生的评估,教师只需要利用数据分析即可,不需要囿于自己主观的思维。
在这一过程中,还要关注数据的安全性,大数据将学校的科研、行政、教学、财务信息集合起来,为了充分维护学校教职工、学生的隐私,需要保证数据存储的安全性,这也是大数据时代学校管理工作中需要重点关注的问题。
三、结语
大数据的出现是社会进步、技术发展的必然结果。大数据对于学校的发展既是机遇,也是挑战。直面还是逃避?答案是毫无疑问的。对于中小学管理人员而言,需要树立起全新的管理意识,创新管理思维,直面大数据时代的挑战,提高数据分析和处理能力,同时充分发挥数据分析专家的作用,建设高效的数据治理机制,提升学校的综合效益。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20