摘要：随着大数据时代的来临，数据统计工作在高校的整个管理过程中发挥着关键的作用，使学校决策者能够实时根据教育数据制定更好的管理方案，帮助高校持续健康地发展。因此，正确对待数据统计分析工作是至关重要的。文章分析当前数据统计分析在高校教育教学管理工作中的应用及重要性，阐述了在应用过程中存在的问题及相应的改进对策。
关键词：大数据时代；数据统计分析；高校管理
近年来，随着教育不断发展进步，教育与科技之间的联系也越来越紧密。以大数据为代表的科学技术已经深入高校的教育管理中，与高校的管理产生了不可分割的关系。随着大数据时代的来临，人们的数据搜集与整理能力也越来越强。对于高校行政管理工作来说，大数据时代下的管理模式是对以往工作模式的颠覆，是完善高校办学体系的重要部分。它能够促使管理人员从全新的视角开展工作，对提升日常工作效率与质量具有积极作用。因此，大数据时代下，高校管理中必须要加强对数据统计分析工作的重视。
1大数据时代下高校教育教学数据的产生及其特点
大数据时代背景下，信息化技术的应用使得教育教学领域中数据产生与储存呈几何式增长。随着全国高校全面地推行校园一卡通，它成为在校生的通行证与身份信息识别标识，统一了学生管理信息获取的路径，为了解在校学生相关行为数据提供了物质与技术基础。同时，高校各种业务管理系统如教务管理系统、考勤系统的应用确保了高校教育管理的信息化及高效化。近些年，部分高等院校在教育部的支持下，开始使用“学生面部”识别系统，使得学生日常学习及生活相关行为数据的来源更加真实有效。而2020年疫情下互联网在线教学工具的普及应用，更加精准化了学生学习的相关数据，通过网络数据的汇总可以分析师与生、教与学的效果。同时，这些信息化技术手段的使用，使高校学生日常学习、生活产生的数据也较传统教育背景下的数据更加庞杂。因此，大数据时代背景下，高校教育教学管理数据具有真实、准确、高效但却庞杂的特点。
2数据统计在高校教育教学管理中的应用
在教育领域，庞杂的数据涵盖了学生学习、生活和日常管理的方方面面，是学校一笔隐形的资源。充分地利用这些数据获得更深层次的信息，及时地判断和预测学生行为，能为学校在学生日常管理、教学质量评估和学生就业甚至高校行政决策方向把控等方面提供帮助。
2.1学生日常管理工作
叶超[1]运用数据挖掘的思想方法，对某职业技术学院2013年9月至2018年12月的学生晚归数据进行分析，分别研究了学生晚归现象与当日最高温度、晴雨天气以及风力强度的关系，帮助学生公寓管理人员提高了学生管理工作的有效性和针对性。鲁玮[2]以某卫生职业学院某年级高职新生入学时心理健康测评数据为研究对象，通过决策树算法的使用，针对新生中有抑郁症状的学生构造决策树模型，使用关联规则算法对影响心理维度各个因子间的关系进行数据挖掘。找出这些数据信息背后隐藏的规律与知识，分析出心理问题与学生间存在的关系，为高校学生心理健康辅导工作拓展了新思路与新方法。大数据时代下通过数据统计分析提升了学生日常管理的效率。
2.2师生教学管理工作
刘譞[3]对某高校学生行为与生活习惯的相关数据进行充分的挖掘和分析，研究学生行为相关数据中和学生成绩有着较强关联性的潜在行为模式，再通过数据分析挖掘技术建立成绩预测模型，在达到利用学生的日常行为实时掌握学生动态，在前瞻性预测学生成绩目的的同时建立相应的学业辅导机制，从而提高学生学业成绩，为数据挖掘在教育教学领域的应用做了一些探索性工作。大数据支持下的网络授课等活动，都是鼓励学生积极融入学习甚至融入教学活动、社会活动的重要途径，在提高学生学习效率的基础上，会一步步靠近高校的培养目标。通过数据挖掘与分析发现存在潜在学业困难的学生，防患于未然，提高了教育教学管理工作的效率。
2.3就业指导路径探讨
韩存鸽[4]通过整合分析福建某高校二级学院某年级毕业生就业信息，发掘影响大学生就业的主要因素，为就业指导部门和高校领导提供一定的决策帮助，也为在校学生的职业规划提供指导帮助。通过深化大数据分析的功用，将多元、深层的数据分析技术手段进行整合，以便更有针对性地拓展毕业生的就业指导和服务路径，且通过一定的反馈预测可以了解高校毕业生在就业岗位中的服务和决策能力。
2.4高校行政决策方向把控
张丹[5]和王健[6]分别通过大数据背景下的发展对高校人事与后勤管理系统进行了深入探讨，通过数据挖掘与分析，有利于更好地开展高校管理决策，实现管理信息化、数据智能分析化，促进管理效果的提升。在多元布局的前提下，就可以全面实现通过多元化统计和分析数据信息内容。从实践应用来看，如果科学的运用多元化统计分析法，可以对当前高校的现状模式做出准确的评价，也为其今后的可持续发展奠定基础，并提供明确的发展方向。
3数据统计分析在高校教育教学管理中面临的挑战与对策
随着以大数据为代表的互联网等科学技术向教育领域的逐步渗透，为高校教育教学管理提供全面而便捷的资源与数据，通过数据整合、统计分析，提高了办事效率，工作成效显著，但是其在应用过程中也存在相应的问题需要解决。
3.1大数据技术应用意识比较薄弱，需要提升管理人员统计水平
高校中部分管理人员缺少对大数据以及信息化管理的重视程度，在日常的管理和重大决策中缺少了数据收集、分析、有效整理的环节以及相关技术手段的利用，因而需要进一步加强大数据分析与应用技术在教育教学管理中的应用，为教育教学管理信息化的实现及发展提供技术支持。通过大数据系统的教学、培训等方式，提升管理人员的理解，与大家的教学实际多结合。
3.2大数据教育管理的标准化程度比较低，需开发更具智能化的数据管理系统
在对教育管理人员提出技术上的要求之后，就应该建立智能化的管理系统。目前，大多数高校现有的数据库虽然可以很好地实现对这些数据的存储、调出和基本维护等功能，但无法发现这些数据中潜在的关系和规则，缺乏综合分析和辅助决策的能力。这就要求教育管理人员在认识到现阶段高校管理过程中存在问题的基础上进行深入开发，弥补管理过程中的不足。智能化的数据管理系统包括五部分：第一，数据的收集、分析；第二，各类科技的综合运用；第三，教育系统的开发；第四，学生日常管理和教学管理系统的开发；第五，各高校间的信息共享系统。大数据技术及信息化技术在教育教学管理中的应用更加具有规范性，也就能够使数据信息的规范性得到保证。
3.3数据共享存在不足，加强不同部门数据的统一管理
现阶段高校不同管理部门之间职能不同、统筹管理范围不同，职权相互限制；数据相互独立，忽视数据共享，部门之间的联系有待增强。再加上海量数据在应用过程中存在孤岛现象：各部门获取信息的内容不同，分析手段不同，造成数据录入与数据维护存在不足，数据整合与分析不到位，数据处理和平台建设存在不足，这些都有待完善。
4结语
在当前大数据时代背景下，随着教育工作的发展以及高校自身的发展，数据统计分析已经成为教育教学管理者发展的必备技能及必然要求，必须在传统方式方法上创新发展。基于这种形势，高校需要从思想上以及自身的实际情况出发，教育教学管理人员需要充分清楚认识教育管理信息化及数据统计分析方面存在的相关问题，针对这些问题实现教育教学管理中数据信息的利用，并且通过数据分析统计的有效应用，使各种数据信息的作用更好发挥，为上层领导决策提供保障，维持高校健康可持续的发展。
[参考文献]
[1]叶超.基于数据挖掘技术的学生管理数据分析—以温州职业技术学院晚归数据为例[J].科技创新与应用，2020（15）：189-190.
[2]鲁玮.数据挖掘技术在高职学生心理健康数据中的应用研究[D].合肥：安徽大学，2019.
[3]刘譞.基于学生行为的成绩预测模型的研究与应用[D].成都：电子科技大学，2017.
[4]韩存鸽.统计分析及决策树算法在高校就业指导中的应用[J].湖南工业大学学报，2019（5）：57-61.
[5]张丹.如何应用大数据对高校人事管理模式进行改革[J].科学咨询，2020（10）：97.
[6]王健.大数据背景下高校后勤管理信息化建设探讨[J].公关世界，2020（14）：99-100.
作者：陆瑜 单位：长安大学