Page 49 - 高等教育管理的数字化变革
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The Digital Transformation of Higher Education Management
高等教育管理的数字化变革
（三）教育资源配置优化模块
教育资源配置优化模块通过对教育资源使用数据和需求数据的分析，实现教
育资源的合理配置。系统收集学校的师资资源、教学设备资源、课程资源、图书
资源等各类教育资源的使用情况数据，以及学生人数、专业设置、课程需求等资
源需求数据。
利用数据分析技术，评估教育资源的利用效率，发现资源闲置或不足的情况。
例如，通过分析实验室设备的使用时长和预约情况，判断设备是否得到充分利用；
通过分析各专业学生人数和课程开设情况，判断课程资源是否合理配置。
根据分析结果，为教育管理者提供资源配置优化方案，如调整师资结构、增
加或减少教学设备采购、优化课程设置等，提高教育资源的利用效率，满足教学
和科研的需求。
（四）教育政策模拟与决策模块
教育政策模拟与决策模块基于大数据分析和建模技术，对教育政策的实施效
果进行模拟和预测，为教育政策的制定和调整提供决策支持。系统收集教育政策
相关的历史数据、社会经济数据、教育发展数据等，建立教育政策分析模型。
当制定新的教育政策或调整现有政策时，利用模型对政策实施后的效果进行
模拟，预测政策可能带来的影响，如对学生学习成绩、学校招生情况、教育公平
等方面的影响。通过模拟不同的政策方案，比较各方案的实施效果，为教育管理
者选择最优的政策方案提供参考，提高教育政策的科学性和有效性。
三、大数据驱动教育决策支持系统的关键技术支撑
（一）数据采集与存储技术
在大数据驱动教育决策的时代背景下，数据采集与存储技术构成了整个教育
数据生态的基石。高质量的数据采集是获取有效教育信息的前提，而可靠的数据
存储则为后续的分析与决策提供了坚实保障。随着教育信息化的深入发展，教育
数据呈现出多源性、异构性和动态性等特点，对数据采集与存储技术提出了更高
要求。
1. 多元化的数据采集技术及教育应用
（1）传感器技术：捕捉课堂学习行为的微观动态
传感器技术凭借其实时感知与精准测量的特性，成为采集课堂学习行为数据
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