作者：何济 本文字数：2642
　　[摘           要]  随着国家与社会的不断发展、科技力量的作用凸显，以大数据为背景的整体发展形势与社会状态也逐步明确。作为我国未来发展阶段中的主力人群，高校学生的管理与意识强化逐步发展为我国现阶段发展中最为重要的部分。在研究的过程中，以大数据时代与技术为切入点，对高校教育管理等相关工作进行细致的分化与完善，在研究工作进行的过程中，首先提出大数据的起源与发展，完成对大数据技术的全面了解与掌握;而后，罗列大数据在高校教育管理工作中的实际应用与以大数据为背景建设学生工作者队伍，能够在更大程度上凸显大数据的重要作用，对其后续的发展具有推进性意义。
　　[关    键   词]  大数据背景;高校教育管理;大数据意识;数据分析
　　[中图分类号]  G717                   [文献标志码]  A                      [文章编号]  2096-0603（2019）09-0188-02
　　 在当今时代实际发展的过程中，需要具有较为优良的高新技术，该种形势的发展与我国信息时代、大数据时代相呼应，对国家的发展、人民生活的提高具有重要作用。本文主要对大数据与高校教育管理工作进行了探讨与研究，能够在更大程度上增加高校对大数据技术的应用。
　　 一、大数据的起源及其发展
　　 当今时代，科技是社会发展主要的推进力量，在科技迅猛发展的影响下，现代信息的相关技术迅速普及，而大数据在该种形势中逐步形成并应用于各个领域与行业之中，最先提出大数据概念的是麦肯锡公司。而所谓大数据主要指的是，数据规模庞大，若在有限时间内应用常规化软件与工具对其数据进行提取、储存、处理以及管理等工作具有巨大难度的数据集合[1]。随着各个国家不断发展，科技事业与领域也在迅速发达，不同形式的行业与领域在该种发展形势中，自主定义的数据合集也存在明显的差异。以数据量所具备的复杂程度、价值维度等方面作为切入点进行分析，可以了解到的是数据集合的整体状况较为复杂，其所具备的价值主要是能够对大数据进行系统的挖掘与分析。
　　 互联网行业在实际发展的过程中，获取数据的主要方式在于“请求”“响应”，并以该种方式为基准，构建成更加发散式的数据集合，全面落实网路发展的数字化形式[2]。不同形式的大数据分支以不同的形式对现今时代的综合数据与信息进行整合应用，对各个行业与领域的发展都具有十分明显的推进作用。不仅如此，高等教育在科技迅速发展的今天也在不断地扩大整体规模，而学生在现今时代的发展中所承受的压力逐步提升，为了能够在更大程度上保障学生的身心健康，应该建立学生的信息管理系统，更加全面地了解学生的个人需求与发展方向，进而优化学生的服务体系。
　　 二、大数据在高校教育管理工作中的实际应用
　　 （一）树立全新的大数据意识
　　 高校在实际发展的过程中，逐步提升对学生个人身心健康的重视，而要在更大程度上推进该项工作的改革，各个高校的工作人员就需要不断提升看待事物的眼光与思索能力。在大数据时代发展的背景下，教职工作人员落实工作的过程中，需要从以下几方面入手：（1）建立全新的大数据意识。意识形态的形成对人的活动与发展具有重要的作用。优良的意识形态能够全面促进人的发展与进步，而劣质的意识形态则会在较大程度上阻碍人们。（2）意识到信息的双面性。在当代人的生活中，手机、互联网能够为人们快速地提供相应信息，但是信息的真伪、价值也会有利有弊。因此，高校信息教育管理的相关工作者要在实际工作的过程中对数据信息进行收集、整理，并对学生喜爱的网站进行重点研究，增强学生参与的积极性[3]，进而为人才的培养工作提供更多形式的方式与方法。
　　 （二）对学生进行事务管理
　　 对我国现阶段的大部分高校而言，其所承担的工作与事务也是众多的，为了全面提升学生的工作效率与工作完成状况，教师应该指导学生充分利用大数据。使学生通过个人的工作完成选课、学习管理、考试报名以及重修等相关工作，而学生也能在该进程中不断完善个人的工作，使各方面的实际需求能够得到管理与优化，进而全面提升教师与学生之间的参与积极性。
　　 另外，在教育并管理学生的过程中，大数据能够为学生的发展与完善提供相对充足且完善的信息与资源。且在后续的工作与发展中，，还能够逐步完善一对一的在线式服务形式，使相关的教育工作者能够在更深的层次完成对学生个人信息的了解，全面提升对学生个人发展与思想定位的预测与跟踪，实现个性化教育工作[4]。
　　 （三）对学生个体与群体的数据进行分析
　　 教职工作者在实际工作的过程中需要不断完善学生喜好信息的收集、整理等工作，该项工作的完成为数据统计与分析的相关工作奠定了良好的基础。数据在实际研究与分析的过程中，能够全面体现出学生的个人特征与群体特征。因此，后续分析数据的工作能够对其特征分析的结果进行相对科学、完善的证明。数据挖掘主要指的是，对原始的数据进行初始状态的整合处理，并对其加以分析，最终使相关信息能够满足研究与管理人员的工作需要。学习分析主要指的是，对分析与决策的模型、工具以及算法等进行系统化的利用与实践。经过不断分析与学习之后，能够充分利用现阶段发展中的可视化技术，并将最终的分析成果进行相对优良化的认同与理解，最终展示到受众群体中，有助于管理人员及时、有效地改善其存在的问题与不足[5]。比如，高校在进行贫困生评選工作的过程中，相关的工作人员首先要全面整合学生的个人信息与资料，并对其校园内部一卡通的实际消费状况以及日常消费的数据信息等进行整合，并保障数据的安全与严密性，对在该种情形下创立的相应数据模型进行分析，并以此为基础，对实际存在困难的学生进行评估。该种工作方式能够全面改善目前各个高校以主观的印象为基本的评定方式，进而使真正有需要的学生能够得到帮助。