1.1大数据的内涵
2011年5月，著名管理咨询公司麦肯锡公司发表了题为《大数据：改革、竞争和生产的下一个领域》的报告。在这份报告中，它首先提出了“大数据”的概念。以计算机和互联网为代表的第三次工业革命的到来，使大数据渗透到社会生活的方方面面，改变了人们的思维模式、生产活动和信息存储方式。总之，大数据是一种实用价值高、数量大、种类多、处理速度快的数据集。它的内涵可以从对象、技术和应用三个方面来解释。从对象的角度看，大数据是一个庞大、快速、复杂、多样的信息数据集，它超越了传统的数据处理和存储方法。从技术上讲，大数据是一个极具潜力的技术系统，它集数据存储、处理、分析、高速传输和可视化于一体，在应用上，大数据是一种利用技术系统获取海量数据集中有效信息，并试图识别、理解的方法通过数据预测存在。大数据是未来精神和物质世界的基础。”Victor Meir schenberg说。
高等教育1.2大数据内涵
顾名思义，高等教育大数据是高等教育领域的数据集，是大数据的子集，通常用于教学、科研活动和日常管理。可以说，所有有关高等教育发展的数据，都可以用来培养高素质的人才，具有很大的应用价值，可以称之为高等教育数据。可见，高等教育的大数据也具有高等教育的碎片化、持久性、相关性和多样性的特点。高等教育的碎片化是由于高校学生的多样性、个体的生活方式和学习习惯等因素造成的，同时产生的数据也是支离破碎的。更重要的是，随着移动设备和互联网的飞速发展，如Muk和Vic等的出现，学生通过新媒体获得的信息越来越分散、不相关、不系统。长期存在的问题是高等教育大数据不能仅根据学生的考试成绩、图书记录、校园网浏览信息等短期信息获得准确的数据，从而获得准确的结果，更有效地指导教学工作。其相关性体现在这样一个事实，即只有在对学生校园生活的多元数据进行全面统计的情况下，才能准确地反映学生的特点。例如，考试的结果和论文的结果反映了学生的学习效果，网络浏览和参与的校园活动反映了学生的业余兴趣。在数据大的背景下，高等教育教学方法的多样化体现在多样化，课堂已不再是学生获取知识的唯一途径。学习软件、网络课堂和多媒体教学为学生提供了多种学习方法.同时，收集和筛选产生的多样性数据，以找到有效的信息。
2在高等教育大数据
2.1大数据改变传统教学模式
16世纪，西方著名教育家夸美纽斯提出了一对多的课堂教学模式，即施教者在相对固定的教学时间和场所中，利用教学工具面对面地对受教者进行单方面的知识灌输。这种传统的教学模式使得教学受时间和空间的影响，并一直沿用至今。随着大数据时代的到来，时间和空间都较为死板的课堂不再是教学活动的唯一模式，线上学习得到了广泛的普及和应用。现如今，互联网和移动设备技术以不可估量的速度飞速发展，在网上可以轻易地获取世界名校的网络课程，而且网络的多样性使学习者可以根据自身情况选择适合自己的课程，这种网络课程的出现，打破了传统的一对多的教学模式，实现了一对一、多对一的针对性教学，大大提高了学习效率。网络课程虽然具备上述的诸多优点，但线上学习很难获得到面对面的指导，学生在学习过程中遇到的问题，难以和老师及时地进行沟通，因此网络课堂也有一定的弊端，并不能适合所有的学习者。在如今高等教育大数据的支持下，更为普遍的是线上、线下课堂相结合的教学方式，老师利用网络进行线上视频教学，并为学生布置网络作业;学生通过网络将已完成的作业和问题反馈给老师;老师对收到的反馈信息进行整理之后，在线下课堂面对面地对学生进行针对性地教学指导。在大数据技术的支持下，实现了传统教学模式和新教学模式的结合，两种模式优势互补，有效提升了教学活动的质量。
2.2大数据新教育平台
穆课程(MOOC)和火热的出现吸引了众多教育工作者认为，通过网络这个完全虚拟教室的数据，你可以设立教育向所有人开放的平台，消除高等教育“门槛入学。 “毫无疑问，创造全民教育的新路。哈佛大学并于2012年麻省理工学院宣布，将通过网络平台投入数千万美元建立一个自由和开放的网络教育平台的世界，这个世界可以同步学习，通过这个平台，作业的老师，人分布在世界各地，并且可以在学生工作完成，并接受老师的分数。
2.3大数据为个性化教学提供了可能
我国历来提倡因材施教，但由于教育资源的限制，在固化的课堂教学体系下难以实现。在我国，大多数高校仍采用统一的班级课程和标准考试模式进行教学。在“规模统一的批量生产”模式下，忽视学生的个体差异和兴趣，导致学生缺乏创新和批判性思维，人才同质化严重。然而，在大数据时代，因材施教已不再是一句空洞的口号。学生们将脱离过去同样的训练模式。每个学生都有自己的学习计划和目标选择。通过收集、整理、分析学生的各种校园教育数据，系统、全面地掌握每个学生的情况。例如，分析学生浏览校园网的痕迹，可以了解学生的兴趣爱好;分析学生图书馆的借阅记录和网络课程的学习进度，可以掌握学生的学习情况;收集学生刷卡记录，可以了解学生的生活习惯等，在大数据的支持下，充分了解和了解学生，分析学生的差异和需求，进而根据个体差异开发个性化教学模式，提供多样化的学习资源，为个性化教学的全面普及提供了可能。
2.4大数据有助于进行科学研究。
教育是一个需要与时并进，不断创新的事业要发展，只有及时掌握最新的知识和技术的情况下，为了实现有意义的科学研究，肩负着培养高素质人才为更高的社会责任教育更是如此。在大数据时代，信息的传播完全打破了地域的限制，大数据的教育传统教育无法比拟的教育工作者和大学的研究人员之间的传播速度之快。在过去，远程教育的联系方式大多是信件，信件，除去转移还需要一段时间导致信件的内容不说，对文本的交换的时效性差得多的图像，声音，甚至脸以面对面的沟通直接和生动。此外，由于在不同的地方教育工作者的交流有限，缺乏信息，导致了传统教育闭塞，许多研究人员已经做了很多重复性的工作，这是对资源的极大浪费。大数据的出现后，教育研究人员可以轻松地收发电子邮件，音频或视频对话，海量科学数据的即时分享。大数据技术是使工作更容易书籍和文件，访问访问那些谁不再需要去图书馆中有大量的实体，这只能是一个关键字来搜索关键字在搜索栏中看书，进入网络库，你可以很容易在网上阅读，信息技术的普及节省了大量的时间和精力去研究工作者。在大数据时代，“分享”和“合作”是科研工作的核心词汇，研究了他们的世界，共享资源，交流与合作，共同推动研究和开发。
大数据时代的高等教育改革路径
3.1升级管理系统并建立大数据平台
上海互软公司与东华大学合作成立了大数据联合研究实验室。学生综合管理数据的分析是实验室的主要研究内容。据报道，在平台完成后，可以对在校期间的所有数据进行监控和记录，通过对数据的综合分析，可以获得与学校、学生和学习条件相关的数据，为学校的管理提供操作建议。如果这个大数据平台可以广泛推广和应用于高校的管理，既可以提高高校管理的效率，又拓展了教学管理的范围，摆脱了传统的记录学生的教学管理模式”的成绩和考勤记录，以全面的方式更好地理解和管理学生,大数据技术的发展为高校的精细化和科学的教学管理提供了可能,大数据可以记录学校管理的各项决定,并通过信息技术进行综合分析,根据分析结果,了解决策实施的效果,在此基础上不断优化高校的管理模式,支持大数据,高校管理过程数据的挖掘和管理透明度可以显著提高，首先，现有的高校信息管理系统主要集中于收集结果数据，忽视收集过程数据，学生的学习过程和教师的教学过程数据对于分析和研究往往更有价值。其次，数据决策模型可以改变以前的高级决策模型，管理过程和模型更加透明、开放，便于教师和学生进行监督。
3.2符合大数据人才培养的发展趋势
目前，北京大学、中国人民大学等国内知名高校纷纷开设大数据相关课程，以培养高素质的大数据专业人才。高等教育本身最重要的功能就是培养人才，满足社会发展对各类高级专门人才的需求。如今，大数据已经发挥了巨大的社会作用，其潜在价值的开发是社会发展最紧迫的任务。因此，建立大数据专业人才队伍，培养适应社会需求的人才，是高校的首要任务。同时，高校还应积极调整师资和管理队伍，适应时代发展趋势，及时引进高素质、能力强、专业技术优秀的大数据人才，完善岗位设置，通过人才引进培养人才，为大数据发展提供智力支持，促进高等教育信息化有序发展。
3.3认识大数据，加强数据文化建设
要培养社会需要的人才，高等教育必须在时代的发展中不断地自我创新。高等教育在大数据时代，首先要充分理解大数据，正如前面所提到的，大数据不仅是一种技术，也是一种思维方式，是现代社会人们认识世界的方法论。第二，高校应积极引导数据文化建设，对建立更开放、透明的数据决策模式具有重要意义。
3.4制定政策，引导大型数据的健康发展
2016年发布的《中国高等教育质量报告》指出，中国高等教育在大数据研究领域取得了一些进展，如针对性教学、个性化管理等，但也存在数据安全、个人隐私和数据所有权等诸多问题。在这种情况下，高校管理部门应制定正确的教育大数据应用指导政策，如明确大数据的使用权限、限制大数据的访问范围、监督大数据的应用等，从而促进高等教育大数据的健康发展。
