如何用好大數(shù)據(jù)預(yù)警這把雙刃劍

1、    如何用好大數(shù)據(jù)預(yù)警這把雙刃劍    佚名大數(shù)據(jù)的發(fā)展為高校的管理決策提供了更多思路。從大學(xué)生的食堂消費(fèi)記錄找出貧困生群體，從課程分?jǐn)?shù)、掛科多少確認(rèn)學(xué)生是否急需輔導(dǎo)，通過往屆學(xué)生的入學(xué)情況預(yù)測今年的招生情況和調(diào)整招生方式近年來，大數(shù)據(jù)在高校中的應(yīng)用越來越精細(xì)化，數(shù)據(jù)的預(yù)測性分析工作成為許多大學(xué)的必備之選。省時(shí)省力、精準(zhǔn)找到“病因”、輔助高?？茖W(xué)決策，有關(guān)大數(shù)據(jù)預(yù)測預(yù)警分析對高校提高教學(xué)質(zhì)量和管理水平的好處已說得太多。換一個(gè)角度來看，發(fā)揮預(yù)警功能的大數(shù)據(jù)也是把雙刃劍。若數(shù)據(jù)沒有得到妥善處理和運(yùn)用，高校不僅無法吸收大數(shù)據(jù)帶來的好處，還會反傷其身。新美國

2、基金會今年上半年發(fā)布的報(bào)告強(qiáng)調(diào)了這一點(diǎn)。在這份名為高等教育預(yù)測分析五種合乎倫理道德的使用指導(dǎo)方針的報(bào)告中，兩位研究員指出，面對新形勢下的壓力和挑戰(zhàn)，越來越多的高校利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析。但如果大數(shù)據(jù)預(yù)測分析的應(yīng)用不加以限制，或者錯(cuò)誤地將數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果用于貌似合理的情境，會加劇教育不公，帶來消極影響。為了避免這些意想不到的后果，研究人員建議，數(shù)據(jù)的預(yù)測性分析工作應(yīng)從五個(gè)方面的使用指導(dǎo)方針出發(fā)，讓大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)發(fā)揮功效。確定目標(biāo)與計(jì)劃為數(shù)據(jù)的使用確定目標(biāo)及配套的計(jì)劃方案，會讓數(shù)據(jù)預(yù)測功能的發(fā)揮更有方向性。在這一初始階段，召集可以起到關(guān)鍵作用的員工和利益相關(guān)者，讓他們參與決策制定并得到他們的支持相當(dāng)重要。

3、參與決策的人員可以有學(xué)術(shù)辦公室的教務(wù)長、招生辦公室的負(fù)責(zé)人、學(xué)生事務(wù)的負(fù)責(zé)人、公共事務(wù)負(fù)責(zé)人、教師代表、數(shù)據(jù)分析人員、大數(shù)據(jù)供應(yīng)商代表和學(xué)生代表等。通過傾聽多方面的聲音，讓高校管理者在數(shù)據(jù)的運(yùn)用上有全方位的考慮和把控。在制定具體計(jì)劃時(shí)，三個(gè)方面的因素需要被涵蓋：其一，預(yù)測性分析的目的。數(shù)據(jù)應(yīng)用計(jì)劃應(yīng)包括學(xué)校希望通過預(yù)測性分析解答的問題和想要達(dá)成的目標(biāo)，以及使用學(xué)生和院校數(shù)據(jù)時(shí)會遇到的潛在危險(xiǎn)。其二，使用預(yù)測性分析的非預(yù)期后果。計(jì)劃中應(yīng)包括學(xué)校和合作伙伴（例如第三方機(jī)構(gòu)）對使用數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測可能帶來的任何意外后果進(jìn)行的討論，以及出現(xiàn)意外后果時(shí)考慮采取的補(bǔ)救措施。其三，可衡量的結(jié)果。該計(jì)劃還應(yīng)列出學(xué)

4、校希望借由數(shù)據(jù)預(yù)測分析取得的結(jié)果。搭建數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施大數(shù)據(jù)的收集和運(yùn)行少不了一個(gè)配套的支持性基礎(chǔ)設(shè)施，但許多高校以前可能并沒有以預(yù)測預(yù)警的用途使用大數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)。在搭建配套的基礎(chǔ)設(shè)施之前，學(xué)校應(yīng)與校領(lǐng)導(dǎo)、教職工和學(xué)生充分說明它的目的和意義，同時(shí)宣傳部門理應(yīng)發(fā)揮關(guān)鍵作用。另外，基礎(chǔ)設(shè)施的搭建需要耗費(fèi)巨大精力，技術(shù)、數(shù)據(jù)設(shè)備、人才、服務(wù)、資金等這些都不可或缺，學(xué)校需要權(quán)衡自己是否有能力承擔(dān)所有的成本和風(fēng)險(xiǎn)。一個(gè)結(jié)構(gòu)完整的支持性的基礎(chǔ)設(shè)施確保了數(shù)據(jù)收集、分析的有效運(yùn)轉(zhuǎn)，讓部門間的數(shù)據(jù)結(jié)果共享變得簡單，也讓校內(nèi)利益相關(guān)者對用于預(yù)測分析的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目接受度更高。確保數(shù)據(jù)的正確使用如何讓數(shù)據(jù)的使用合理且有效？

5、首先要確保的一點(diǎn)是數(shù)據(jù)有足夠高的質(zhì)量回答學(xué)校預(yù)設(shè)的問題?！案哔|(zhì)量”意味著不僅收集的數(shù)據(jù)要準(zhǔn)確，并且對數(shù)據(jù)的考慮要全面。舉例來說，早期預(yù)警系統(tǒng)通常會依據(jù)學(xué)生過去的成績和其他趨勢圖表標(biāo)記處于學(xué)業(yè)危機(jī)的學(xué)生。系統(tǒng)擁有準(zhǔn)確的往期數(shù)據(jù)，但可能會丟失一些重要信息，例如學(xué)生的當(dāng)前學(xué)業(yè)表現(xiàn)。而學(xué)生的當(dāng)前學(xué)業(yè)表現(xiàn)有可能會成為是否應(yīng)將一些“中?！睂W(xué)生劃分為“高?！比后w的關(guān)鍵判斷因素。其次，數(shù)據(jù)應(yīng)得到精準(zhǔn)解讀。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)完畢后，數(shù)據(jù)分析人員會根據(jù)分析和預(yù)測的結(jié)果，對結(jié)果數(shù)據(jù)的數(shù)值大小或意義進(jìn)行解釋。這需要數(shù)據(jù)分析人員不僅有基本的解讀能力，并且對學(xué)校的數(shù)據(jù)相當(dāng)熟悉，能聯(lián)系學(xué)校實(shí)際情況和大環(huán)境進(jìn)行綜合分析。再次，確保數(shù)據(jù)

6、的保密性。如何做到大數(shù)據(jù)采集分析與用戶隱私保護(hù)的平衡一直是高校難以把控的問題。高校在數(shù)據(jù)的使用上應(yīng)時(shí)刻保持警惕態(tài)度，讓數(shù)據(jù)得到良好的保護(hù)而不被無關(guān)人士濫用。在數(shù)據(jù)的所有權(quán)和訪問權(quán)限上，高校應(yīng)有明確清晰的政策規(guī)定，例如：1.學(xué)生顧問有權(quán)利查看他所負(fù)責(zé)的學(xué)生的表現(xiàn)情況分析數(shù)據(jù)。2.教師除了有權(quán)利查看需要他們?nèi)藶楦深A(yù)指導(dǎo)的學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，還有權(quán)利查看所有的在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)數(shù)據(jù)。3.校長和教務(wù)長可以訪問經(jīng)過提煉的高層次學(xué)生分析數(shù)據(jù)，以及剔除了個(gè)人身份信息的系部層面數(shù)據(jù)。4.入學(xué)登記管理人員和財(cái)務(wù)人員在預(yù)測性分析數(shù)據(jù)的訪問上具有排他性。5.若學(xué)生無權(quán)看到總體的預(yù)測性分析數(shù)據(jù)，他們應(yīng)被告知在訪問個(gè)人數(shù)據(jù)上擁有怎

7、樣的權(quán)利。最后，監(jiān)測數(shù)據(jù)的安全性。安全隱患通常有著很長的潛伏期。隨著高校在學(xué)生、教職工數(shù)據(jù)上的存儲量越來越多，如何保證數(shù)據(jù)安全日益成為擺在高校面前的一個(gè)緊迫問題。對此，學(xué)校it部門和大數(shù)據(jù)供應(yīng)商工作人員都應(yīng)嚴(yán)格遵守學(xué)生隱私的安全協(xié)議，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫的安全威脅和潛在風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)成為高校的定期常規(guī)工作，對it部門員工的定期安全培訓(xùn)也應(yīng)成為學(xué)校的頭等大事。減少偏差精確的數(shù)據(jù)結(jié)果和有效的決策，建立在誠實(shí)的預(yù)測模型和算法之上。高校在與設(shè)計(jì)預(yù)測性分析模型和算法的大數(shù)據(jù)服務(wù)供應(yīng)商合作時(shí)，應(yīng)充分強(qiáng)調(diào)這一點(diǎn)。有三類問題值得高校管理者思考：第一，怎樣處理預(yù)測性分析模型和算法產(chǎn)生的偏差？出現(xiàn)偏差后，是選擇中斷預(yù)測模型和算法的

8、使用，還是考慮怎樣縮短針對不同學(xué)生群體的系統(tǒng)干預(yù)措施間的落差？第二，是否理解這些算法的工作原理和它們通過機(jī)器學(xué)習(xí)能自我完善的原理？第三，和大數(shù)據(jù)服務(wù)供應(yīng)商的合作標(biāo)準(zhǔn)是什么？在選擇供應(yīng)商時(shí)我們是否問了該問的問題，例如：你們公司的服務(wù)及產(chǎn)品怎樣與我們學(xué)校相契合？你們公司如何確保數(shù)據(jù)服務(wù)的透明性？對統(tǒng)計(jì)出的學(xué)生數(shù)據(jù)結(jié)果你們將如何負(fù)責(zé)？讓干預(yù)措施更給力分析數(shù)據(jù)結(jié)果，實(shí)施干預(yù)措施是高校應(yīng)用大數(shù)據(jù)預(yù)測性分析的最后一個(gè)步驟。在這一階段，仍有很多需要高校管理者注意的要點(diǎn)。首先，盡管預(yù)測性分析是輔助決策的強(qiáng)有力工具，但它也僅僅是高校工具箱里的一部分。高校管理者依靠大數(shù)據(jù)預(yù)測分析功能實(shí)施的系統(tǒng)干預(yù)和人為干預(yù)措施，需要與其他有助于學(xué)生成長的活動聯(lián)合在一起，才能發(fā)揮綜合作用。其次，盡管高校在數(shù)據(jù)收集、預(yù)測模型和算法設(shè)計(jì)、人員培訓(xùn)上做到盡可能的完善，但錯(cuò)誤有時(shí)也難以避免。因此，高校在對學(xué)生實(shí)施干預(yù)措施時(shí)需要非常小心，避免對學(xué)生造成傷害。當(dāng)出現(xiàn)濫用學(xué)生數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)處理不當(dāng)?shù)那闆r時(shí)，學(xué)校應(yīng)有對應(yīng)的追責(zé)和制裁措施。最后，在實(shí)施干預(yù)時(shí)，應(yīng)注意溝通的內(nèi)容和方式。一方面，高校在與需要被干預(yù)的學(xué)生溝通時(shí)應(yīng)注意遣詞用字，多使用積極正面的語句。另一方面，高校應(yīng)確保目標(biāo)學(xué)生群體能以多種方式接收到學(xué)校的干預(yù)措施和投放的資源，做到有的放矢。大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)為王。每一所高校，無論規(guī)模大小，都在管理