Page 41 - 高校公共体育教学发展研究

第一章 高校体育教学发展

麦肯锡提出来的，可以译为“大量的数据”，因此大数据涉及的数量巨大，可以
认为有巨量资料，也可以大到无边无界。这个量已经无法通过人工在合理的时间
和区间内达到街区、管理、处理，并整理成为人类所能够解读的信息。
2. 大数据的时代特征

国际数据公司（IDC）认为，大数据具有“4V”特征，即海量的数据规模
（Volume）、快速的数据生成和数据动态体系（Velocity）、数据种类的多样化
（Variety）、价值（Value）。其中，Volume 是指数据的存储容量巨大。Velocity
是指数据分析速度极快，通常是以秒为计时单位来输出数据结果。Variety 是指数

据类型和表现形式纷繁复杂，如一些非结构性和结构性的数据资料，具体包括文
字、图片、视频、微博、微信等。Value 是指隐藏在数据背后的重要信息，这些
信息需要人们进一步进行挖掘和发现，也就是大数据所含有的社会价值和商业价
值。因此，大数据最终的意义通俗地讲就是将信号转化为数据，把数据分析为信

息，把信息提炼为知识，以促成决策和行动。
（二）大数据时代高校体育教学管理工作的意义
高校体育教学管理的核心价值取向是实现体育教学目标，让学生接受体育教
学活动中更多地接受体育知识，掌握相关体育技能，并养成积极参与体育锻炼的

习惯。2012 年，美国教育部在《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报
告中对教育的大数据进行了定义，指出广义的教育大数据泛指所有来源于日常教
育活动中人类的行为数据，它具有层级性、时序性和情境性的特征；而狭义的教
育大数据是指学习者行为数据，它主要来源于学生管理系统、在线学习平台和课

程管理平台等。
因此，“大数据”对于高校体育教学管理的作用，可以理解为在体育教学管
理过程中所涉及的行为数据。例如：在体育教学活动过程中，体育教师与班级学
生之间的教与学的活动过程中，采用在线体育课程学习，以及体育课程选课、管

理平台等方面涉及的数据。在日常的教学管理过程中，可以通过对以上行为数据
的汇总、整理、筛选、分析和应用等程序，利用计算机等技术工具，发掘出体育
教学管理实践过程中所隐含的实际问题和一些特征，并将这些信号转化成为数据
符号，通过对数据符号的处理、提炼、分析，进而挖掘隐藏在数据背后的有用价

值，揭示体育教学管理工作问题背后的本质，以便优化体育教学改革、建立全新
的体育教学模式提供决策。

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