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基于大数据驱动的教育信息管理系统决策模型 　　[摘要]数据驱动学校的提出加快了高校信息化建设的步伐，然而，在大数据背景下，数据质量带来的挑战阻碍了许多学校的信息化发展进程。本文在分析教育信息管理系统用途、特点及抑制因素的基础上，基于五阶段概念，提出了一种能帮助管理员进行高质量决策的模型。该模型丰富了大数据条件下教育信息管理系统的应用场景，奠定了教育决策的理论基础。 　　[关键词]信息管理系统数据驱动大数据教育决策 　　引言 　　随着信息技术的发展，利用数据为教育决策者提供信息参考引起了各界越来越多的关注，不断整合和改善学校的计算机管理系统，在大数据的驱动下，从个体化到同构化的转变使得教育决策越来越依赖于数据。为了提高信息技术的效率，学校普遍采用了信息管理系统。大数据的出现引起了包括学术界在内的许多行业的关注，随着数据单元从gb和tb移动到pb，全局数据量呈指数级扩展[1]。教育者和管理者能从各种途径获取和评估大数据，为其了解学生的需求、改进教学方法、课程，以及预测学生出勤率和学业成绩等提供了依据。但这也为学校提出了新的要求，如必须准确、及时获取高质量的数据，且具备相关技术人员等。在大数据时代下，教育信息管理系统还被称为学生信息系统、教育信息系统等，其设计与学校的结构、管理任务、教学过程和特殊需要等息息相关[2]。 　　大数据背景下教育信息管理系统分析 　　1.教育信息管理系统功能分析 　　教育信息管理系统是学校用来支持各种管理任务，如监控出勤率、评估记录、报告、财务管理、资源和工作人员分配等的工具。在许多情况下，教育信息管理系统被用来完成日常的教学管理任务，如记录出勤情况并与家长保持沟通等。在战略上，教育信息管理系统能帮助管理者确定学校的目标，制订长期计划，更好地分配资源，评估教师的表现，为其确定未来的教育策略提供依据。教育信息管理系统有助于数据数字化，增强了教师之间的沟通及教师与家长的交流，提高了学校的管理效率，减少了教育者的工作量[3]。教育信息管理系统也可以告知教师学生的非认知技能情况，如勇气、动机、自我效能感，还有韧性等。这些软技能虽不像学习成绩一样与学术水平发生直接联系，但对学生的整体发展至关重要。 　　2.教育信息管理系统特点分析 　　通常，教育信息管理系统会将数据累积到基于web的数据门户中[4]，以方便用户访问。这些数据还可以定制以满足学生、教育者、家长和其他利益相关者的需求。研究表明，教育信息管理系统应具有多种特定的特征，包括教师、管理者、家长及多种数据元素，如学生出勤率统计、形成性和终结性评估结果、标准化考试分数等。 　　高校的教育信息管理系统应该能够挖掘和生成指定的报告，包括详细的查询和特别报告，便于管理者利用数据作出决策，并内置基准评估，协助教师进行课程评估和规划。一般来说，系统应该采用相关且易于访问的格式并支持教师和管理员进行决策。 　　随着大数据时代的到来，基于数据驱动的教育信息管理系统应该具备支持个性化学习、注重循证学习、提高学校效率、促进连续的创新等四个关键目标。个性化学习就是“定制的、动态的，针对特定人的能力、兴趣和需求而定制的以学生数据为基础，以历史数据为依据的学习”。循证学习是指教育工作者能够快速方便地获取记录，用数据告知他们决策的相关信息。学校效率注重用大数据分析教育者和管理者的做法及学生的表现。连续的创新旨在使系统能够以某种形式向特定的利益相关者提供相关数据。这些对于改进决策、发现新见解和产生预测能力都很有价值。 　　3.教育信息管理系统制约因素分析 　　一个基于数据驱动的教育信息管理系统可以为决策者提供有效帮助。在大数据时代，决策者必须关注信息管理系统中的数据质量[5]。在这一大背景下，数据质量也面临诸多挑战，大数据的特点包括4v：体积、速度、多样性和价值。体积是指大量的数据;速度是指数据的形成及其对数据分析需要的迫切程度;多样性表明各种数据类型，包括结构化数据和非结构化数据，需要更高的数据处理能力;价值表示从系统中挖掘数据的相关性，以及决策者将大量数据转化为可操作的结果的能力。 　　目前，在教育管理中使用教育信息管理系统面临的挑战包括自我效能感低、信息不够及时、有限的指导和准备、缺少行政支持、技术匮乏等，具体来讲，包括以下方面： 　　（1）数据的可访问性，以及管理员如何有效理解、使用生成的数据。数据的及时性是一个制约因素，很多评估的结果是通常在学生升入下一个年级后才可访问，对此，教育信息管理系统应该使数据实时相关。 　　（2）维护系统的能力不足。数据的大量生成需要不断更新和提高业务人员的维护能力，要求管理员必须确保数据及时且对每位教师的课程敏感并熟悉，对此