摘要：为了应对当下高校教学管理的需求，在大数据发展的情境下，有必要搭建协商式教学管理模式，这种模式能够体现出民主性和智慧性，解决了以往管理的许多遗留问题。本文通过分析教育大数据内涵与协商式教学管理的理论，进一步分析了大数据情境下协商式教学管理的模式构建与实施。

关键词：协商式教学管理；数据挖掘；大数据技术

引言：传统的高校教学管理模式目前已经不再适用于教育改革要求，现阶段开始推进建设协商式教学管理模式，该模式可以有效提高管理效率，为教学工作开展创造更优环境。

1.研究背景

我国高校的日常教学管理工作一直存在着不完善之处，像是许多高校学生临近毕业却学分却未修满，导致无法达到毕业要求，也影响到后续就业，对于这类情况，根本原因在于教学管理的疏忽，学生、教学管理人员以及教师之间的沟通不足，且管理成本始终较高，而随着大数据技术的出现，这种问题将会获得有效的解决办法。借助于先进技术，教学管理的方式可以进一步创新，促进其管理的精确性、开放性以及有效性增强，打破了以往情境教学管理中教师或管理人员对学生单向进行信息传递的模式[1]。

2.相关理论概述

2.1教育大数据内涵

所谓大数据，其本身表示大数据思维或大数据技术，大数据具有的特征主要包括真实性、时效性、多样性、海量化以及价值化，其涉及到五个维度，因而也被称作大数据“5V”特征。目前，不管是学术领域还是各个行业领域都已经认识到大数据的重要作用，其本身蕴含着巨大的潜在价值，因而也开始对大数据进行创造性、深入化挖掘，让其价值能够发挥出来。而教育大数据则是指教育相关的海量价值数据，这种数据可以为教育发展创造无限契机，但数据的最重要优势不在于“大”，而是体现在数据和数据之间的关系价值、数据本身的价值含量，因而可以说大数据的挖掘比数据量重要的多，目前教育领域中，在大数据不断普及过程中已经基本促使了教育大数据成型，相关教育数据信息受到了大数据思想的深刻影响，因而就数据信息的关联方面具有更多思考性思维，对于数据结果及数据决策也产生辩证审视态度，对于数据价值力求于创造，通常所说的教育大数据包含了多个层次的数据，后续也会对数据进行处理将其转变为智慧知识形式，再可视化呈现出来，为教学管理和教育研究工作提供参考依据[2]。

2.2协商式教学管理理论

在我国的社会主义现代化建设过程中，目前开始推进民主化政治建设，党的十八大会议中也明确指出了有关“健全社会主义协商民主制度”的重要要求。基于此，我国各个领域都开始推进“协商”思想和手段的融入，对于教育领域而言，“协商”两字也开始频繁出现，具体落实到教学管理、课程规划以及教学评价等几项方面。本文研究将从教学管理的协商化发展出发，因此也深入探析协商式教学管理内涵，其具体是指将高职院校作为实验样本，以打造出资源信息共享的教育学习平台为基础，进一步促进非线性教学过程管理的开展，而大数据发展的背景下，协商式教学管理模式也正推动应用大数据技术。协商的概念和专制相互对立，协商式教学管理更多地体现出民主性、平等性思想，与党的“协商民主制度”相呼应，协商式教学管理的实质就是教学管理人员同教师、学生进行协商来制定有关教育教学的决策，各方主体也能够共享教学管理工作的一定权利，协商后的结果能够促进多方意愿连接、思想互通以及在各种教学管理手段上达成共识。协商式教学管理模式一般是以教师和学生作为关键对象，让教学管理人员牵头，促进教师和学生在教学管理中参与，其中，教师会具有丰富的教学经验与专业知识，也更了解学科知识的基本结构，能够帮助核心知识内容的形成；而学生则是信息知识传递的接收者，其本身对学习有着一定认知结构，因而可以为教学管理怎样引起核心学习兴趣提供建议。在这种协商推动力作用下，师生之间也能在教学过程中共同对话、共同参与、共同探究，合作完成最终教学任务和学习任务的目标，师生也会对核心学习评价共同执行[3]。然而，在当下大数据情境下，有关教学改革工作的教学管理模式应用研究中，针对大数据技术在协商式教学管理中融入的阐述还比较少，对于如何实现协商式教学管理模式的研究也不够充分，还没有形成并提出相对成熟的思路、流程，因而本文围绕着欠缺的研究内容开展了简要探究。

3.大数据情境下协商式教学管理的模式构建

3.1相关构建思路与依据

基于大数据情境条件，为了实现协商式教学管理，还需对该类管理的模式进行构建，具体来说，需要对当前国内外的相关研究理论综合分析，并依据时代发展的切实需求，能够明确的一点是，对于协商式管理模式的实现需要促进教师、教学管理者以及学生三项主体之间的对话，让其共同进行有关学习与教学管理工作的决策协商，最终教学管理的目的在于让学习者更加乐意、主动开展学习，保证高效学习并成为管理的参与人员，从过去一味被教学管理模式束缚和强制的身份中脱离出来[4]。

本次研究在构建协商式教学管理模式过程中，具体思路是借助于大数据技术的共享性和即时有效性特征，对传统教学管理流程进一步完善，切实解决了以往学生、教学管理人员以及教师之间沟通延迟较长、时间成本较高等问题，最后提出了一种基于大数据的协商式教学管理模式，此模式的最大优势是三项主体之间实现了非线性即时沟通，促进教学管理的效果提升，也便于开展资源共享工作，带动教学共创以及共治[5]。

3.2模式的具体构建

在当前大数据的时代北京中，为了促进教学效率与对应管理效率的提升，有必要借助数据分析技术，开展“教和学”“管和服”相关教学管理的模式创新，基于教育相关数据，再依据当前教学管理改革创新的现实需求以及各大高校发展的实际情况，利用先进技术手段来进行协商式教学模式构建。该模式的具体框架为：最底层为数据收集模块，具体时收集课程层面、个体层面、学校层面、区域层面以及国家层面的教育相关数据，收集到的数据信息会被整合进专业资料库、课程资料库、教学资料库中，并融入教学管理制度与人才培养方案内；其上层为大数据中心，负责对教育大数据信息开展分析和处理工作，利用各种算法和方式进行数据挖掘，如聚类、文本挖掘以及关联规则等手段，进行数据处理，最后形成概念图、知识获取以及序列化工具等处理结果，进行数据分析，围绕着可视化分析、个性化分析以及个性化推荐等几个维度；最上层则是协商模块，即学生、教师以及教学管理者的协商，通过获取并反馈大数据分析处理的各项信息来落实协商[6]。

4.大数据情境下协商式教学管理模式实现的有效路径

以上述构建的协商式教学管理模式为基础，进一步探究大数据情境下协商式教学管理模式实现的有效路径，具体路径与相关模式框架运行流程一致，重点包括一下几点。

4.1采集教育的相关大数据信息

协商式教学管理实施需要采集有价值的教育大数据信息，这也是大数据背景下的必然要求，而对教学管理帮助较大的数据信息来源有五种。一是个体层面的教育数据信息，所谓个体层面就是指教师和学生个体，依据教学管理的要求，需要采集学生与教师个人基本信息，也要采集学生的学籍信息和各项课程相关行为轨迹信息数据，后续将用于个体教学与学习工作规划中；二是课程层面的教育数据信息，教学管理工作的重点就在于课程优化，课程设计关系到对学生知识的传递，因此，协商式教学管理模式也需要收集课程相关数据信息，包括课程的基本落实信息、考核信息、视频资源和实验资源信息以及图书信息，这些信息数据都是在课程运行过程中产生，后续经过分析也将用于调整课程运行；三是学校层面的教育数据信息，学校是开展教育工作的重要场所之一，也是教学管理的重点，具体收集的信息主要是涉及到学校管理的各项规章制度，此外也包括学校发展基本情况信息；四是区域层面的教育数据信息，包括区域内各大高校开展内外培训时在云教育平台中生成的信息数据，其涉及到具体教育行为和成果，同时还包括依据国家相关法律法规对一定区域（一般为省、市、区或县）高校下达的管理条例信息，这些信息对于调整教学管理也是同样关键；五是国家层面的教育数据信息，从宏观角度来说，国家各个区域整合的与教育相关的大量信息数据也可用于协商式教学管理[7]。

4.2对数据信息的挖掘、处理以及分析

对于各个来源收集到的数据信息，还需进一步开展挖掘、处理以及分析工作。

首先是进行数据处理，实施处理的过程中，由于数据信息类型具有差异，其进行处理的方法也会较为不同。比如说针对结构化数据的处理，普遍会运用从大数据库中导入方式来实施处理，而针对非结构化以及半结构化数据的处理，目前主要运用分布式结构方式实施处理并进行储存，而非结构化和半结构化的数据储存还会运用到HDFS技术，若是想要储存结构化数据，通常还好运用RDBMS技术。教育大数据信息在经过处理后，其会生成不同类型的结果，用于后续进一步挖掘与分析，比如说序列化工具、知识萃取以及概念图等[8]。

其次是进行数据挖掘，一般会根据实际数据信息特点来选择不同工具与算法，当前用于数据挖掘的工具主要是包括Oracle Data Mining Oracle、Apache Mahout、Rapid Miner、SAS Data Mining以及Python等，具体来说，数据挖掘的对象性质各不相同，采用的算法也具有差异，这种影响下，许多工具的运用复杂度都会较高，像是Mahout算法中还会包括分类、聚类、频繁子项挖掘以及推荐过滤等方式，故而采用这种算法实施数据挖掘，会进一步实现文本挖掘、聚类分析以及关联规则的分析，在挖掘模块中的工作主要包含两项内容，其一是将处理完成后的数据信息依据特征进行检索并实现数据匹配；其二是使挖掘信息形成系统性知识，再进一步获知数据之间存在的隐含联系。

最后是进行数据分析，此过程普遍会采用数据处理平台，依据大数据的特征来说，建议运用Map Reduce平台，相较于其他处理平台，其对于大数据处理的各项算法更为支持，数据分析过程包括数据清洗、数据排序、数据统计、数据连接查询、图分析、Page Rank、数据分类、数据聚类、最优化、机器学习以及自然语言算法分析等，借助于对应平台可以有效提高数据分析的效率。

4.3对教育数据信息的应用

数据信息再经过挖掘、处理以及分析之后，会生成个性化与可视化的相关分析报告，最后报告最后的数据分析结果可以详细显示在教务系统终端设备上，为进一步实施协商式管理模式提供支持，也便于不同主体之间的交互协商。例如，实时开展教育的“教”和学相关行为轨迹数据信息采集记录之后，所记录的内容会经过筛选并进一步评估，再经过数据挖掘、处理以及分析，获得教与学之间的关系结果，最后将会协助于补充学生吸收的知识，也可帮助教师实现教学反馈，使教师和学生都能获得更为合适的方式来参与教学管理工作，而教学管理人员则也能够全面了解学生和教师当下的各项信息与状态[9]。

站在教师的角度来说，对教育数据信息的应用主要是针对学生学习行动轨迹以及教学培养计划信息进行获取，从而更加客观地认识教学情况及学生当下学习状态，也可基于这些信息数据的整理运用来进一步监控学生在课堂中的学习过程，帮助学生实现高效率学习，有效提高教学管理的水平，发挥出应有的管理作用。另外，教师也可在教务终端设备上开展教学情况综合质量评估，依据评估结果来反思课堂教学中的不足之处，从而实施优化调整，协商式教学管理也鼓励教师和学生在教学工作中建立起平等相处关系，不再存在“一言堂”现象。

站在学生的角度来说，其可以通过教务终端系统来查询自身学籍状态信息，也能对就业形势信息进行预测性查询，第一时间了解当本专业当前就业前景，同时也能分析学情和修业状态，给出预警，让学生有效规避退学或重修风险，降低学生就业压力，以免教育管理工作产生冲突。协商式教学管理模式中依据大数据分析结果，可以让过往每届毕业生的就业情况信息都为学生提供参考，也能进一步改进高校人才培养的目标和规划制定，客观预测未来学生的就业局势，做出科学的人才培养判断[10]。

站在教学管理者的角度来说，能够从教务终端系统切实了解课堂教学情况信息、教学质量综合评估信息以及专业人才培养计划实施信息等，同时基于生成的可视化报告与对应分析结果来直接优化教学管理方式，采用更为科学的管理手段，且及时发现教学管理过程中现存的问题并向教师反馈处理，其也会负责向教师和学生推送个性化的教学管理情况信息，促进三方达成沟通协商。基于大数据技术的对应平台还能将实时数据信息可视化呈现出来，使学院教学管理的周报制定获得更多数据参考，也利用更多情景和创新基础来支持教学管理模式改革工作，通过可视化功能明确教学过程、教学效果、教学结构以及教学文化协同发展的重要方向，逐渐提高高校的教学质量水平，促进当前高等教育发展趋向于内涵式。例如，教学管理者可通过教学管理信息共享来和教师、学生共同协商期末考核方式，最终决定课程考核以平时分占据40%，期末分占据60%的形式实施，使教师指导考核工作变得更容易，学生也更能够接受考核结果，达成统一观念。

5.大数据情境下推动协商式教学管理实施的保障措施

5.1要具备先进的大数据理念并积极推动信息共享

为了保证在大数据情境下协商式教学管理模式能够有效实施，有必要树立起先进的大数据理念，这种理念从本质上来说可看作是全新思维，也是形成协商式教学管理模式的重要基础，在理念思维的推动下，教学管理才能够有力创新，迸发出更高价值，也要借助大数据理念来推动信息共享，提高教学管理的效率。为此，还需围绕着三点进行，第一，教育的相关工作者应当认识到当前教学改革实施的必要性，以及现今教育大数据对教学改革推进产生的作用，其是关键且重要的，在改革过程中，大数据也并不仅仅是作为技术存在，同时也应当融合理念思维，让教学管理工作革新具有数据驱动；第二，要由教学管理人员作为引领者，带动高校中学生和教师对教学管理与决策工作积极参与的氛围，形成一直数据参与机制，贯彻“坚持数据说话”的原则，转变以往粗放型和经验型的教学管理，打造出智能型、精细型以及视觉化的教学管理模式，突显出协商式教学管理的优势，与此同时，也要明白数据不代表一切，对于数据反馈的结果要始终保持辩证性思维，这样有利于在数据信息中发现问题并着手完善；第三，要切实保证对数据信息采集的安全执行，其主要由教学管理人员负责，之后形成的数据库也要促进安全性增强，在大数据技术普及应用的过程中，也暴露了一些缺点，比如说教学管理人员、教师以及学生等主体在使用技术时可能会出现泄露隐私情况，进而产生联动性风险隐患，那么最后教学管理工作可能会增加伦理道德方面的矛盾，不利于改革发展。

5.2对数据信息深入挖掘并促进教育数据的共创

由上述分析可知，在协商式教学管理模式推进实现的过程中，数据挖掘是必不可少的手段之一。而大数据情境下，基于对应技术平台实施构建协商式教学管理模式的过程十分复杂，整体也是一项系统性工程，并不能盲目开展，而是要获得更为强有力的科学依据，因此，为了更好地体现科学依据，还需对数据信息进一步深入挖掘。对教育相关数据信息实施深入挖掘，应当将获得教育环境的独特数据作为目标，这样可以更好地了解当前教育环境以及学生所处的学习环境，进而调整管理来促进教育成效的提高。教学管理实施对教育大数据的挖掘过程时，还会在种类多样且结构复杂的数据中挖掘不同数据或集群之间的关联信息，从而促进教育数据实现共创，服务于教学管理改革工作。一方面，教育大数据的深入挖掘可能会发现许多隐藏的价值信息数据，这些数据能够更为全面地反映出教学管理工作的一些不完善之处，避免存在隐性问题无法解决；另一方面，数据信息深入挖掘的结果也能够成为经验性内容融入到教学管理决策中，切实改变管理工作的执行，使得管理决策更为科学。由此也可见，进行教育数据挖掘是一个从无到有的价值形成过程，其也是数据信息从初步成熟走入更深层次应用的体现，有效提高教育数据信息的利用水平，为协商式教育管理模式落实提供支持[11]。

5.3利用多种手段解决技术问题并实现教育数据共治

对于当前背景下协商式教学管理模式的实施，其最为重要的支持基础就是高校的技术和资金，若没有足够资金和技术资源，教学管理也很难实现改革。而从当前情况来看，许多高校在经费和技术的提供方面受到限制，尤其是技术方面，各种因素的影响都会导致教学管理技术出现问题，比如说目前许多院校的教育工作云计算平台和大数据中心的搭建还没有完全落实，缺少技术和经费导致进程较为缓慢，这会间接影响到协商式教学管理板块的顶层设计，像是在实施教学管理时无法有效获取并处理数据信息或是信息共享不足甚至形成信息孤岛，影响到教学管理推进，因此，当前也需利用多种手段来解决技术支持不足问题，促进实现教育数据的共治。例如，依据多个高校技术方面存在的不足情况，现制定两种解决技术问题的方案，其一是直接由外部引进技术，对于部分资金尚且较为充裕的高校，可以直接安排经费来引进所需先进技术，即采用外部购买手段，以此来支持学校内部开展协商式教学管理；其二是高校与对应企业合作共同开展教学管理模式研发，针对于一些经费不足的则是可以选择合适企业加强研究项目的合作，发挥出高校针对教育管理实施的经验优势和科研成果优势，而企业则是提供大数据分析的先进技术，这样就可以让高校将优秀企业作为研究采用教育大数据技术和云计算技术的基地，而企业也可直接参与高校教学管理模式优化中，吸纳更多优质人才，切实解决了教育数据信息在处理、挖掘以及分析方面遇到的技术难题。此外，各高校也需基于当前教学管理实施现状，为对应合作企业提供真实且有效的教学管理数据信息，推动数据阶段化处理，不断完善管理机制[12]。

5.4运用可视化终端优势来使协商式教学管理模式落地

协商式教学管理模式特征体现还在于不同主体之间的交流性协商，为了有效促进协商达成，使全新教学管理模式落地，还可运用可视化终端技术的优势，让终端平台中，学生、教师以及教学管理人员三项主体顺利开展信息的获取和反馈，教学管理的相关决策也能够协商确定，整理各方意见并达成统一结果，这就是协商式教学管理模式的关键内容。在可视化终端作用下，教学管理人员不再是管理工作的唯一主导者，需基于民主协商的基本制度，认识到多方协商的意义，将共同协商作为教学管理的常态化意识，听取教师方和学生方提出的管理建议，确保沟通互动畅通，也要对协商式教学管理中的“管”和“服”作用进一步明确；对于开展教学工作的教师而言，也能随时查看教学实施情况与学生的学习情况，再通过对应终端平台和学生积极交流，了解学生作为教学管理的承受方体会到的感受，避免产生不良学习状态，帮助教师更好地开展教学工作；而学生在可视化终端可以获取到更多信息资料，还能查看关于自身的学习分析报告，并通过终端平台及时和教师或者教学管理者沟通，反映学习上的问题，但学生本身也要具有正确的意识形态，可以拿数据说话，但不能利用数据信息来威胁教学管理人员或教师改进教学管理，否则就偏离了协商式教学管理模式的中心，教学管理效果也不会增强。

有关协商式教学管理模式的实施情况，可采用调查问卷方式，向150名教师、学生以及教育管理者发放问卷（每个群体各50人），最终回收数量为150份，回收率达到了100%，调查的内容是对于协商式教学管理模式落实的满意度，最终满意率高达95.3%，说明这种教学管理模式具有可行性和科学性。

结论：综上所述，在当前大数据快速发展的背景下，教育领域开始融合大数据理念和技术进行教育改革，逐渐完善教学管理机制，构建出协商式教学管理模式。由本文分析可知，大数据情境下协商式教学管理模式实现的有效路径包括：采集教育的相关大数据信息；对数据信息的挖掘、处理以及分析；对教育数据信息进行应用。

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[作者简介]

姓名：许艳宾，出生年月：1987年2月，性别：女，民族：汉，籍贯：黑龙江，毕业院校：，毕业专业：泰国宣素那他皇家大学教育科学学院，学历：博士研究生在读，工作单位：无，职称：无，研究方向：教育管理