基于大数据技术的高职教育质量监测因素研究
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摘 要：随着科学技术的发展和信息技术时代的到来，通讯技术与云计算已逐渐发展成熟，这对社会中的各行各业都产生了影响，在高职教育领域中也不例外，在大数据技术的背景下，高职教育的教学模式和方法都发生了改变，也影响着教育质量的监测。本文将先介绍大数据技术的概念，再说明高职教育质量监测的因素。
关键词：大数据技术;高职教育;质量监测
1 大数据技术概念
大数据技术指的是在现代信息技术的影响下，产生了较大规模的、复杂的数据集合体，这一数据集合体具有一定的规模性、多样性和快速性特点，所以，它包括以下几个方面的具体内容：第一个是数据量十分庞大，数据量通常都大于10TB，第二个是数据比较复杂，类型多样，有结构式的、半结构式的和非结构式的，用户可以根据不同的情况选择不同的结构类型，第三个是虽然大数据有着较高的利用价值，但是利用率低下，基本不能得到正确使用，第四个是大数据具有较高的时效性，数据的产生和传播都非常快。
现阶段，大数据技术已经应用于社会生活的各行各业，比如生产与销售环节，但是就现实的实际需要来看，人们对大数据技术的需求明显多于大数据人才的供给，也就是说大数据技术人才的供给较少，比如以美国为例，美国在2018年的大数据技术的人才供给就不足，缺口明显。在我国，同样存在这样的问题，面对大数据技术的人才需求和供给矛盾，高校中开始开设大数据技术专业和学院，比如贵州大学就成立了我国第一个大数据学院，包含的专业范围之广，比如电子技术、通信工程、信息管理等，大数据技术在高校中的开设，为专业人才的培养奠定了基础，不仅能够培养出社会需要的人，还能为大数据专业提供优秀的人才支持，促进大数据技术的发展。
2 高职教育中大数据的价值
在大数据的时代背景下，高职院校的教学模式和教学方法正发生着改变，高职院校的数据库中拥有广阔的数据资源，包括结构式数据和非结构式数据，这些数据的实时性和随机性较强，当人员从数据库中提取出想要的数据时，就能够提高信息的利用效率，实现信息资源的共享，促进信息统一一体化，人员要做的就是将这些信息资源转化为知识，然后对其进行教学管理，这才是数据库的正确利用方式，实现真实价值。高职院校在大数据时代背景下的改革，其实是以信息技术为核心，利用现代教学技术和服务方式开展的一种教育改革。随着大数据技术的广泛应有，越来越多的人学会了在信息数据中挖掘有价值的信息数据，这也已经形成了较为完善的系统，促进了互联网信息技术的发展，同时也对其他社会领域带来了较大冲击和挑战，在高职院校中，已经开始应用大数据技术，而且其价值也得到了彰显，要求人员及时把握大数据技术的市场发展动态，思考大数据技术在高职教育中将会遇到的挑战，并想办法解决，要建立起高水平的大数据平台，推进高职教育中大数据技术的发展。
3 基于大数据技术的高职教育质量监测作用
3.1 有利于形成高职教育质量监测评价体系
高职教育在大数据技术时代的背景下，根据市场和高职教育现状的发展要求，正在寻求与高职教育体系相关的质量监测评价体系，面对高职教育目前存在的问题，需要人员利用大数据技术执行高等教育质量监测，对其中存在的原因进行分析，有目标、针对性的建立起高职教育质量监测评价体系。对于一些利用大数据技术分析的监测因素，比利用普通技术实行的监测更加高效，将大数据技术分析的监测因素应用于高职教育质量监测环节中，将有利于改善质量监测水平，更好地提升高职院校专业人才的培养水平。
3.2 提高高职教育质量与人才培养水平
在大数据的时代背景下，更加注重创新，所以在建立高职教育数据质量监测平台时，需要平台能够提供给用户质量诊断和科学、合理的数据，能够全面把握人才培养的需求和其他方面，按照质量监测的其他要求，利用大数据技术可以系统高效地分析质量监测的因素，改进和诊断高职院校教育平台，反映出一个学校的办学水平、师资条件、人才培养和教学实际情况等，建立起与高职院校实际情况相匹配的质量监测体系。
4 基于大数据技术的高职教育质量监测因素
4.1 办学资源
在高职教育质量监测的办学资源条件中，还包括以下几个因素：第一个是教育设施条件、第二个是软件资源、第三个是软件资源等，教育设施通常指的是基础教育设施，主要分析的是高职院校的基础设施教育资源，其中包括教室的数量、多媒体设备和实验室的数量等，这些设施为高职院校开展教育教学活动提供了资源上的支持，有利于利用大数据来分析教育设施的基本情况;第二个是软件资源条件，这些主要是利用高职院校中教育相关的图书、信息平台和质量监控系统、信息化教学等软件资源数据，运用软件数据，能够把握高职教育中的软件资源情况;对与学校中的实践资源，可以通过高职院校中的实践培训和实践场所来实现，把握分析教育资源现状，掌握高职教育实践实训的水平，这些都可以通过大数据技术的分析来实现，通过分析实践资源数据，可以监测高职院校中的实践资源状况。
4.2 教育教学条件
在高职院校的教育教学条件中，主要包括人才培养方案、课程体系、教材以及学校的实践实习等因素。第一个因素是人才培养方案，人才培养方案能够反映出一个社会对于人才的需求以及人才供给状况，主要是通过人才培养方案反映出来，通过人才方案对的修订和整改，以及对人才方案的监测，能够提高人才培养方案的设计水平;其次是对于教材的建设，利用数据可以分析出国家以及省市使用教材的情况，分析教师编写教材的情况;对于实践实训，也可以利用数据分析高职教育实践教学的数据。
4.3 师资队伍因素
关于教师的师资队伍，首先是教师的学历，主要通过数据监测，可以进行专业的分析，运用比较制定出切实可行的师资培养方案;其次是师资队伍的职称，主要通过高职院校教师系别和教辅系列的数据分析，再进行年度数据的比较，对比职称，掌握各个高职院校教师职称的数据情况;最后是教师的教学水平，通过对比教师的教学水平，可以使用的方法有教学效果评价、教学竞赛以及教研情况，对其进行数据分析。
4.4 学生学习状况
首先是学生的学业完成情况，利用数据监测学生学业完成度，反映高职院校学生学业完成的概率，对比分析学生入学的数量、毕业的数量，从学业完成情况数据监测完成率较低的专业和学生情况，掌握学业完成度低的原因;其次是学生学业成绩情况，与学业完成度相关，依据程度划分出优、良、中、合格与不合格五个等级，分析每个专业、年级的不同情况，监测学业成绩，运用数据分析出不同年级、课程之间的学业成绩;对于学生的技能成绩，主要通过对比各技能证书的通过概率、报考人数以及优秀率来进行监测，把握学生通过技能证书的情况，提高学生的就业竞争力;然后是学生的继续教育和升学情况等，主要利用數据分析学生参与自学考试和继续升学的数据，掌握学生继续深造的情况，分析高职学生进修的数据，需求和存在的不足和原因等情况;最后是学生就业质量，分析监测就业质量以及就业率，分析对比高职每个专业学生就业数据，利用年度对比表，掌握高职教育质量的就业竞争力情况。
5 结语
总之，在大数据的时代背景下，高职院校必须要重视分析教育教学质量，通过分析原因，掌握高职教育中存在的问题，将质量检测用于高职教育质量分析中，促进高职院校教育质量的提升。
参考文献：
[1]冯萍.基于大数据技术的高职教育质量监测因素研究[J].劳动保障世界，2018（11）.
[2]肖帅.大数据背景下的高职计算机教学方法研究[J].计算机产品与流通，2018（10）.
[3]柯轶凡.基于大数据的高职教育管理改进路径分析[J].江西电力职业技术学院学报，2018（7）.
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