新冠肺炎疫情发生后（hòu），在疫情处置上，有关（guān）部（bù）门根据疫情数据，调用医（yī）疗物资（zī）、应急生产（chǎn）转产、分批（pī）驰援、及时救治（zhì），实（shí）现应急动（dòng）态调度。在疫情防控上，一些疫情APP纷纷开发（fā）使用，一些地方实施智慧防疫（yì），管理部门借助大数据及时锁定传染源、追踪接触人群。在宣传引（yǐn）导上，各种基于大（dà）数据（jù）的疫情研究报告频频发（fā）布，辟谣平台让谣言（yán）无所（suǒ）遁形（xíng）。在复工复产上，很多地方推出复工指数，整合现（xiàn）有（yǒu）数据，为复（fù）工（gōng）复产（chǎn）企业提（tí）供（gòng）优质服务。大数据全流程（chéng）用于（yú）疫情防控（kòng）的经验值得大（dà）力总结，这为中（zhōng）国（guó）治理体系和（hé）治理能力现（xiàn）代化建（jiàn）设提供了现实依据。

据（jù）中国互联网（wǎng）络信息（xī）中心统计，截至（zhì）2019年6月，我国（guó）在线政务（wù）服务用户规模达5.09亿，占整体网（wǎng）民的59.6%；在线教（jiāo）育用（yòng）户规模达2.32亿（yì），占（zhàn）整（zhěng）体网（wǎng）民的27.2%。加（jiā）快推（tuī）进国家治理体系和治理（lǐ）能力现（xiàn）代化（huà）必须把教育治理（lǐ）现代（dài）化（huà）作为（wéi）重要先手棋，放在优先位（wèi）置。高等（děng）教育是教育事业的龙头，更应（yīng）该走在（zài）前列。

善用大（dà）数（shù）据技术，推进高等教育决策科学化

调（diào）查研究（jiū）是决策科（kē）学化的基础，充分、及时、准确的信息是科（kē）学决策的前（qián）提。利用好大数据技术，能较（jiào）好地改（gǎi）变传（chuán）统决策较难克（kè）服的信（xìn）息不全、依（yī）据不准（zhǔn）的顽疾，减少“拍（pāi）脑袋（dài）”、“拍胸脯”现象的发生。比（bǐ）如，美（měi）国全国（guó）教育进展（zhǎn）测评项目对全国（guó）中小学（xué）的（de）阅读、数学、写作、科（kē）学、历史、地理、公民教育等学（xué）科，以（yǐ）及家庭、社区和学校对学生成绩影响等（děng）非智力（lì）因素进（jìn）行了全面测评，根（gēn）据（jù）近50年的数据积累，不但能准确看到美国基础教（jiāo）育的（de）整体（tǐ）状况，不（bú）同群（qún）体（tǐ）的（de）成绩和群体之间的成绩差距，以及学生（shēng）成（chéng）绩的发展过程（chéng）和变化趋（qū）势，还能帮（bāng）助（zhù）中小学（xué）校长（zhǎng）利用（yòng）这个测（cè）评工具（jù）进行自身决策科学性和有（yǒu）效性的监控（kòng）与评估。

当前，各大高（gāo）校的智（zhì）慧校园、数字（zì）校（xiào）园（yuán）建设已（yǐ）经具（jù）有了一定基础，教育主（zhǔ）客体在教学过（guò）程中的行为、情态（tài）已（yǐ）经（jīng）可以进行数（shù）据刻画。利用（yòng）大（dà）数据模型，在输入决策变量后，还可以提前“预演”“兵棋（qí）推（tuī）演”，对比不同方案优劣，使决策方案（àn）“场景化、模（mó）拟化”等。比如，2020年全国硕士研究生招生规（guī）模，较去年同比或增加18.9万人，计划（huá）精准投放，侧重增加一些重点领域，特别（bié）是公（gōng）共卫（wèi）生领域（yù）研究生名额（é）。这些（xiē）研究生名额到底该（gāi）如（rú）何分配，不同（tóng）领（lǐng）域名额（é）增加之（zhī）后，未来持（chí）续影响如何，是恰好匹配未来岗位需求，还是会带来某些领域毕业生过剩，事先可以应用大数据模型模拟预测。如（rú）此大数据（jù）决策，自然能够达到科学决策的程序性、创造性（xìng）、择优（yōu）性、指导（dǎo）性要求，真正（zhèng）实现科（kē）学化。

善用大数（shù）据技术，推进（jìn）高等教育（yù）育人精细化

“立德树人、培养合格的社会（huì）主义建设（shè）者和（hé）接班人”是（shì）高等（děng）教育的（de）首要目（mù）标，也是高等教育（yù）治理现代化（huà）的终极目标（biāo）。在（zài）日益（yì）复杂的社会环境下，采用传统（tǒng）方（fāng）法，高校管理（lǐ）者和教师很难做到精准“识材”、动态“知（zhī）材”，自然也难以做到“因（yīn）材、因时”施教。而现代化高等（děng）教育治理利用大数据技术，在（zài）保护隐私前提下，依（yī）法依（yī）规挖掘学生的行为、学业大数据，完全可以赋能高校管理者和教师，精准掌（zhǎng）握不同年级、不同专（zhuān）业（yè）、不（bú）同（tóng）类（lèi）型学生（shēng），甚至每一个学生的（de）生活习惯（guàn）、学习状（zhuàng）态、思想动（dòng）态，精准发（fā）现每一个学生的特点、特长、可提（tí）升（shēng）空（kōng）间、问题点（diǎn）和问题根源，既能帮助宏观上制定（dìng）统一的有针对性的教育方案，又（yòu）能助（zhù）力微观上一人一策，精细管理，精准（zhǔn）教学，精确引导（dǎo），化解困境，助（zhù）力出彩，切实实现“育人成才，一个都（dōu）不能少”的理想目标。

利用大（dà）数（shù）据（jù）助力精准育人的成功案例（lì）已经很多（duō），比如：国内（nèi）很（hěn）多高校已经（jīng）开始利（lì）用大数据技术（shù）精（jīng）准识别家庭（tíng）经济困难（nán）学生，实施人性化的“隐形资（zī）助”；有高校（xiào）通过大数据分（fèn）析发现，大学生的综（zōng）合成绩与去过多少次教学楼、图书馆并（bìng）无很大关联，而与（yǔ）生活是否规律高（gāo）度相（xiàng）关，据此对学（xué）生的学习和生活进行规律性的引导。这些（xiē）案例证明，利用大数据的确可以实现对学生成长（zhǎng）过程（chéng）的精确（què）掌（zhǎng）握，有助于教育者（zhě）精细管理，精准教（jiāo）学，精心（xīn）育人。

善（shàn）用大数据技术，推（tuī）进高等（děng）教（jiāo）育评价精确化

扭转不科学的教（jiāo）育评价（jià）导向，克服唯分数、唯升（shēng）学、唯文（wén）凭、唯论（lùn）文（wén）、唯帽子的顽（wán）瘴痼疾，从根本上解决（jué）教（jiāo）育（yù）评价指挥棒（bàng）问题，是高等教育治理（lǐ）现代化的最关键（jiàn）一环，也是最难（nán）一环。教育评价（jià），尤其是高（gāo）等教（jiāo）育评价的痛点主要（yào）是（shì）对（duì）教学、科（kē）研（yán）的精确评价，唯论文、唯帽子是管理者避难就（jiù）易的应急之策，是“没办法的办法（fǎ）”，单纯施压管理者（zhě）并非（fēi）解决（jué）问题（tí）的根本之策。

利用大数据技术，借助信（xìn）息化教学、智慧教室，采集教学全（quán）过（guò）程数据，挖掘（jué）教（jiāo）学（xué）效果影（yǐng）响因子，结（jié）合不同课程（chéng）的教学特点，研究并开发以学生“获得感”为导向的教学效果评价测评体（tǐ）系，将能（néng）较好地解决教学效果评价难的（de）问题。利用文本（běn）挖（wā）掘技术、知识图谱（pǔ）分析（xī）技术、知识本体构（gòu）建（jiàn）技术等大数据技术，分（fèn）析（xī）科研成果的创新程度，再仿照豆瓣评分系统等研究建立学术论文注册专家或专业读者打分（fèn）系（xì）统，结合传（chuán）统的影响（xiǎng）因子分析（xī）技术，可以开发（fā）建设一套新型的大（dà）数据（jù）科研评价系统，从而解决高等教育科研评价（jià）难题。在此（cǐ）基础上，可以利用高等教育大（dà）数据（jù）信息系（xì）统，分析不同学科、专业的教学、科（kē）研（yán）数据（jù）特征，整合开发适合（hé）于不同学科不同（tóng）教师类型的教学科研（yán）综合评价（jià）系统，从（cóng）而实现对（duì）高等教育的（de）精确评（píng）价。

当前，在（zài）我国已经有公司利用深度神经（jīng）网络（luò）目标检测定位技术（shù）、深（shēn）度（dù）学习（xí）和课堂行为分析、人脸模型等技术，能够实（shí）现教室场（chǎng）景（jǐng）内人员个体的动态人（rén）脸识（shí）别、表情识别，并依据教育行为分析理论，对课堂教（jiāo）学过程全面（miàn）采集、编码、分析，从而对课堂教学活动、教师教授状况、学生（shēng）整（zhěng）体或个体学（xué）习状况（kuàng）提供多维度、客观量化分析。华中师范大学2018年荣获（huò）国家级（jí）教学成果特等（děng）奖，其核心板块之（zhī）一即是基于数（shù）据面向教师、学生、课程和（hé）课堂开展多元化、过程化、发展（zhǎn）性综合评价（jià）。

（作者系华北电力大学大（dà）数据与哲学社会（huì）科学实验室主任；本文系河（hé）北省高等（děng）教（jiāo）育教学改革（gé）研究与实践项目“高校思政课堂教学‘学生获得感’测度研究——基（jī）于大数据方法的分析［2018GJJG408］”成果）