京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代学校管理的创新模式分析
伴随着互联网的发展,大数据的浪潮对于各个领域都产生了深远的影响,在中小学校的管理中,各类信息化管理系统已经取代传统的人工管理模式,随着信息化进程的进一步发展,如何管理海量的数据成为了中小学管理人员面临的挑战。鉴于目前的发展趋势,管理人员有必要转变传统的思维与决策模式,从大数据角度切入,实现学校管理工作的创新。
一、大数据时代的到来
关于“大数据”这一概念,最早由麦肯锡公司在2011年提出,目前,数据已经渗透到了各个领域与行业中。大数据,顾名思义,就是传统数据管理模式无法存储和处理的数据集,大数据不仅是人们获取新知的源泉,也是改变组织机构与市场结构的新技术。大数据有着三个突出的特征:
数据体量大; 数据产生速度快; 数据类别繁多。
笔者所在单位位于山西省沁水县,经过多年的发展,辖区内中小学管理改革工作不断推进,取得了突出的成效,在以往的中小学管理中,数据多采用随机样本处理法,在大数据时代到来后,海量数据不断产生,数据源泉更广阔,变化复杂,导致学校内部管理环境出现了本质的变化,给学校的决策活动带来了不小的困惑。如何适应大数据时代的要求,创新管理模式是现阶段亟待解决的问题。
二、大数据时代学校管理创新模式的应用
(一)强化数据观念
对于中小学校而言,发展是其永恒的主旋律,要实现发展的目的,需要做到科学管理,大数据正是实现创新管理的有益渠道。数据是学生发展的基础,可以为各项精准决策提供依据,数据真实的记录了学校的历史变迁。学校办学理念的完善、办学模式的创新、教育评估机制的制定,都离不开数据的整合与积累。数据资源是中小学实现管理精细化、决策精准化的主要依托,对于学校管理人员而言,需要强化自身的数据观念,做好数据资源的挖掘与利用工作,提高办学质量。
(二)创新管理办法
在大数据时代,各项工作都发生了深刻的变化,大数据让人们掌握了解决问题的新方法:通过数据找到问题的根源,针对性的制定解决策略。在传统管理模式下,中小学难以实现精准化管理,在数据系统方面,也存在种种缺失,缺乏系统性与完整性,教育决策主要由管理层主观决定。迎来大数据时代后,各类新技术推陈出新,学校管理必须从传统管理朝着数据管理的模式转变。在大数据时代之中,每一个师生都会在数据时空中留下特有的印记,这些印记反应出了他们的性格特点、兴趣爱好,学校管理者只要对数据进行精准分析,便可以了解师生的教学、学习需求,从而制定精细化的管理策略。
(三)建立管理模型
纵观西方国家的教育模式,都是通过长时间的发展中逐步摸索、完善而来,经历了诸多的变化,形成了自己的有的管理模式,在大数据时代,我国各个地区也开始研究适宜的学校管理模式。笔者认为,沁水县中小学校有着特殊的历史背景,为了适应大数据时代的管理模式要求,需要积极学习发达国家与地区的先进管理理念,对教育资源进行精准的配置。在大数据时代,主要的教育资源包括三种类型,即教育人才资源、人力资源与人才教育培训资源,在大数据时代,又诞生了信息教育资源、技术资源与管理资源,利用教育大数据、云应用管理与信息技术,可以实现对各类教育资源的合理配置。为此,需要以数据为依托,提高教育管理能力,根据广大师生的要求建立新型管理模式,进一步改善教学管理机制。
(四)拓展管理内容
数据化时代无疑极大推动了学校管理数据化的发展,在长时间的发展过程中,学习积累了大量的科研、管理、教学数据,为数据分析提供了完善的信息支持。学校管理人员需要注重数据的采集、分析,拓展传统的管理内容,加强数据分析,对信息进行有效的把控。如,对于学生的评估,教师只需要利用数据分析即可,不需要囿于自己主观的思维。
在这一过程中,还要关注数据的安全性,大数据将学校的科研、行政、教学、财务信息集合起来,为了充分维护学校教职工、学生的隐私,需要保证数据存储的安全性,这也是大数据时代学校管理工作中需要重点关注的问题。
三、结语
大数据的出现是社会进步、技术发展的必然结果。大数据对于学校的发展既是机遇,也是挑战。直面还是逃避?答案是毫无疑问的。对于中小学管理人员而言,需要树立起全新的管理意识,创新管理思维,直面大数据时代的挑战,提高数据分析和处理能力,同时充分发挥数据分析专家的作用,建设高效的数据治理机制,提升学校的综合效益。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23