一、大数据时代教育数字化转型概念界定
（1）大数据内涵及特征
很多学者和机构从不同的角度对大数据的定义进行解释，IBM认为任何不能使用传统数据管理组件和技术进行采集、管理和/或处理的数据，被称为“大数据”。麦肯锡在《Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity》报告中也给出类似的定义，“大数据是指大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集合。”
对于大数据的特征，国际数据中心（IDC）提出了4V理论，即Volume（数据量大）、Variety（数据种类多）、Velocity（数据处理速度快、增长速度快）、Value（数据价值密度低）。
（2）教育数字化转型内涵
伴随物联网、大数据、人工智能、5G等信息技术的出现，全球各行各业都在经历着数字化转型的风暴洗礼，教育行业也处于转型的关键期，与其相关的概念层出不穷，例如“互联网+”教育、智慧教育、教育信息化等。华为发布的《教育数字化转型的发展机遇白皮书（2022年）》中对其概念进行了解释“一般认为，教育数字化转型是通过运用数字技术（digital technology）和数字战略（digital strategy）重构教育领域的组织业务和运营流程，从而促成新的组织运行能力和治理能力，提高教育领域的运营绩效。”
二、大数据时代高等教育数字化转型中面临的挑战
（1）传统的教育理念挑战。
在传统的教育理念中，“教”与“学”的层级关系非常显著，在教学结构上是以教师为中心而非以学生为中心。教师会按照自己对课程内容的知识储备以及个人理解进行课程的授课准备，在讲授时，学生会在老师监督下完成相应的教学活动，在整个过程中处于被动接受状态。这种方式虽然比较有秩序性，易于教学开展，但从长远来说，容易导致学生对课程无法产生足够兴趣，无法深入思考，限制了学生创新能力的培养。传统的教育评价机制主要考核学生对课程内容的掌握程度，一般以学科知识考试的形式来进行，关注学习结果的评价，这种机制缺乏个性化、多元性，是依赖经验判断或主观评价的，缺乏可靠的判断依据。
（2）大数据技术挑战
在大数据时代，教育的各个环节都会产生海量数据，这些数据的处理流程包括了数据的获取、数据的存储、数据的分析以及结果的输出。对于相关功能系统开发者来说，首先面对的是如何利用大数据技术，例如LinkedIn的Kafka、基于Hadoop的Chukwa等，对海量数据进行有效采集；接下来需要解决的问题是对海量数据的存储和分析，这是数据处理的核心环节，对数字化转型来说也是最显著的挑战，分布式存储和并行计算作为解决方案得到了广泛的运用；最后是如何形象有效的将结果输出，数字可视化技术快速发展起来。除此以外，在数字化转型过程中还面临着数据兼容性挑战，问题起因在于各高校在数字化转型的初期，往往缺乏对系统建设的统一部署，在一定程度上会导致不同功能模块选择不同的数据存储系统或数据处理系统，在后期的运行和使用过程就会出现不同系统中的数据编码和格式不统一，最终导致不同系统间的数据和功能模块共享困难。
（3）隐私和道德伦理挑战
自从信息技术、互联网技术出现以来，对于隐私和道德伦理的讨论就从未休止，高等教育在数字化转型过程中同样面临着这个挑战。学生的个人教育记录数据在数字化转型中作为重要的有效有用数据会被收集起来，用于教育数据挖掘和学习分析，这项工作可以由校方或第三方机构来完成，在实施过程中，特别是由第三方机构来进行时，要注意保护学生的隐私。此外，通过数据挖掘和学习分析得到的结果可以进行学生学习行为或工作行为的预测和推荐，这在一定程度上会增加学生未来学习和工作活动的透明性，有可能会带来社会伦理道德问题。
三、大数据时代高等教育数字化转型的实践研究
（1）在教育理念方面
《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》中 指出：“强化信息技术应用，提高教师应用信息技术的水平，更新教学观念，改进教学方法，提高教学效果。”大数据时代高校教师应紧跟国家政策，感知社会需求，积极主动提升自身的信息技术能力；同时高校也应开展专题教师培训，旨在使教师能够适应大数据给高等教育带来的变革，具备一定的数据分析能力，更好的利用数据服务于教学过程。此外，高校教师在教学过程中，在讲授专业理论知识以外，可以采取更多的现代化教学理念和方式，例如采取翻转课堂的形式，将理论知识和实践教学融为一体，培养学生的实践能力。同时可以结合大规模在线开放课程（MOOC）、智慧教学平台（雨课堂）等对学生的学习内容、学习行为和进程进行监控。在此基础上，可以初步的形成对个体学生的学习规划，满足不同学生的需要，使学生能够按照自己节奏进行学习，极大的提高学生学习的主动性和创新性。
（2）大数据技术方面
我国大数据技术发展非常迅速，但存在区域资源分布不均的问题，在未来的建设中，要进一步推进数据挖掘、云计算等先进信息技术的普及，加强全区域的数字化技术设施建设。对于系统兼容性问题，最佳解决方案是采取顶层设计的原则，具体的功能模块由教育部相关部门设定数据格式和数据结构的统一规范，以此为标准，各级高等教育机构或第三方机构在进行相应功能系统规划和建设时可以以统一规范和格式进行设计和操作，这种做法可以有效解决系统的兼容性问题，数据的共享可以在不同系统之间进行，功能也可以跨系统跨平台实现。
（3）法律制度方面。
数字化转型给高等教育带来红利的同时也带来诸多法律制度和隐私保护方面的问题，因此，在转型过程中要将在采集和处理数据时可能会涉及到的隐私问题充分考虑，采取合适的方法进行规避。同时在前文中所提到的学生未来学习和工作活动的透明性所引发的道德伦理问题，需要有更加完善的法律法规和制度进行约束，以避免滥用大数据技术造成更加深层次的社会危机。
结语：综上所述，我们已经进入到大数据时代，传统教育势必要经过大数据技术的洗礼而重获新生，“教育数字化转型”已经成为教育行业必然的发展趋势。我国对于数字化转型概念从提出至今已有十余年，但对于高等教育的数字化转型相关的研究和应用尚处于启蒙阶段，因此，我们更加需要整合现有资源，借鉴先进的理念和实践经验，运用先进的大数据技术，全面实现高等教育数字化转型。高校教育数字化转型可以使学生的个体化教育得以实现，每一个学生的学习过程都可以被记录并分析，根据分析结果可以获得更加优质的，适合的教育资源，最终达到个体价值最大化体现。
参考文献
[1] UN Global Pulse (May 2012) Big Data for Development: Challenges and Opportunities [DB/OL]. 2012-05-01
[2] 国务院：“十四五”数字经济发展规划[EB/OL]. https://www.gov.cn/zhengce/content/2022-01/12/content_5667817.htm，2022-01-12
[3] 教育部：教育部2022年工作要点[EB/OL]. http://www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/moe_164/202202/t20220208_597666.html，2022-10-16
[4] 习近平：高举中国特色社会主义伟大旗帜 为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告[EB/OL]. 人民日报，2022-10-26
[5] 教育部：加快建设高质量教育体系 办好人民满意的教育——2023年全国教育工作会议召开[EB/OL]. http://www.moe.gov.cn/jyb_zzjg/huodong/202301/t20230112_1039188.html，2023-01-12
[6] 国务院：数字中国建设整体布局规划[EB/OL]. https://www.gov.cn/zhengce/2023-02/27/content_5743484.htm，2023-02-27
