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中山大学国家超级计算广州中心主机系统“天河二号”荣获全球超级计算机TOP500排名六连冠
稿件来源：中山大学国家超级计算广州中心 | 作者：袁学锋 | 编辑：蔡珊珊 | 发布日期： | 阅读次数：
& & & &第46届&全球超级计算机TOP500&排名于11月16日在美国奥斯汀举行的世界超级计算大会上正式揭晓，中山大学国家超级计算广州中心（以下简称&广州中心&）主机&天河二号&超级计算机系统连续第六次排名榜首，取得史无前例的六连冠。此外，国产超级计算机系统占据了500榜单中的109席（21.8%），实现了历史性的份额突破，超过了欧洲（107席）位居第二。
& & & &&天河二号&超级计算机一期系统由国防科技大学于2013年6月研制成功，峰值计算速度每秒5.49亿亿次，持续计算速度每秒3.39亿亿次，能效比每瓦特19亿次双精度浮点运算。至2014年底，国防科技大学完成了对&天河二号&的扩容和高速互连升级，当前系统共有17792个计算结点，内存容量大于3PB，系统存储容量大于15PB。广州中心还在上述系统外的两个机柜（共256个计算结点）成功配置了GPGPU卡，使得&天河二号&具备了支撑&CPU+MIC/GPGPU&的多态异构计算环境，使其应用更加广泛。按照国家科技部与国防科技大学的研制合同，于2016年底之前利用自主研制的国产加速卡完成全系统的升级后，&天河二号&的理论计算峰值将达到或超过100 Pflops，实测Linpack效率达到60%以上，能效比超过5 Gflops/W。
& & & &&天河二号&系统集高性能计算、大数据分析和云计算于一体，能高效处理普通云计算不能处理的计算密集型问题，并能满足对复杂大数据开展实时分析的需求。与国内外其它数据中心的主机相比，具有鲜明的&云超算&特征以及资源和技术性能优势。广州中心肩负着五项使命：1）加速学科交叉和信息化发展，促进原始创新；2）加速产业转型与融合，孕育新兴产业；3）汇聚世界一流智力，培养复合型人才；4）支撑智慧城市建设，造就信息化社会；5）探索市场化的科技服务新体制。自从2014年4月超算中心开始试运行至今，使用&天河二号&的累计用户数已经达到614家，支撑国家级课题超过100项，十万核以上应用20多个，百万核以上应用9个。2015年前三季度向用户提供的累计资源超过2个天津超算&天河一号A&的资源总量，应用范围覆盖材料科学与工程计算、生物计算与个性化医疗、数字设计与制造、能源及相关技术数字化设计、天文宇宙科学、地球科学与环境工程、金融、经济、智慧城市大数据和云计算等各大领域，尤其是在大型基因组组装和基因测序、生物医学、高通量药物筛选、宇宙科学研究、污染治理、大型飞机设计制造、高速列车设计制造等事关国计民生的大科学、大工程中发挥了重要的支撑和推动作用。
& & & &在大型工业设计制造领域，依托&天河二号&全数字设计与装备制造应用服务平台，广州中心致力于支撑&中国制造2015&计划，大力支持企业单位和科研机构完成对其大型装备的精细化设计、优化和测试，大幅缩短产品研发周期，提高生产效益。自试运行以来，该平台的应用覆盖了航空、船舶、汽车、能源、电器、半导体等各大领域，完成了诸如机翼选型、船舶减阻、汽车碰撞、电磁环境模拟、器件结构优化等仿真计算，累计有效使用计算资源达1.5亿核&时，支撑了诸如&商用客机全机全参数气动优化设计&、&高速列车隧道气动效应计算&等大型工程项目，并与广东省工业研究院、广汽、广船、格力、亚仿科技等行业龙头企业联合组建了数字制造协同创新中心，与广州光机电研究院等组建了3D打印云制造创新服务平台等，共同推动传统制造业升级转型和协同创新，加速推进&中国制造2015&在&互联网+&时代的信息化进程。
& & & &在材料科学和工程应用领域，依托&天河二号&材料科学与工程计算平台，广州中心致力于支撑国家材料基因组重大专项，打造一个新型材料开发与设计的多尺度模拟平台，模拟和预测各类材料在不同尺度下（纳观、微观、介观以及宏观）的物理化学性质。截至目前，材料科学与工程计算平台已服务用户286位，有效使用计算资源量累计达2.13亿核&时，通过精确的数字模拟打造多尺度、多物理的大规模材料开发设计与工程应用平台，加速新材料研发及其应用，为解决中大科学及民生问题提供有效支持。目前，中心正积极部署面向量子化学的平台，以支持经典量子计算化学软件的全web工作流操作。
& & & &在地球科学、环境工程应用领域，依托&天河二号&上针对海洋、大气和宇宙的演化模拟与环境污染研究的天文、地球科学与环境工程计算应用服务平台，中心致力为用户提供更简便、更强大的计算环境，以研究复杂自然环境，摸索环境变化与人类之间千丝万缕的联系，同时为经济活动、政策制定提供计算支持与科学依据。截至目前，该平台已累计使用计算资源约1.36亿核&时，应用单位覆盖地震模拟，地壳元素含量探测，海浪、海洋预警，海洋数字化管理，天气预报，风能预测和管理，区域气候变迁，宇宙射线，星系诞生，高能物理研究等，逐渐摸索出一套行之有效的、将高性能计算、云计算和大数据有效结合的业务型作业自动化工作流。目前，该平台上已建设了多维城市地理信息模拟系统、城市污染溯源系统、珠江口-南海区域数字化系统、南海海洋预警系统、3km分辨率的全国区域数值预报系统等。在气象领域，中心和广州市气象局共同实现19分钟完成24小时天气预报，支撑中科院青藏高原研究所探索青藏高原和黄土高原复杂地形中的水文情况及其影响。在海洋领域，中科院海洋所开发的南海模型在&天河二号&上实现了运行速度增加2倍，国家海洋局南海预报中心海洋模式也已在&天河二号&上全模式运行，7分钟内即可完成南海78小时的波浪预报。
& & & &在生命科学与个性化医疗领域，针对服务生物信息数据分析、药物设计筛选和医学仿真等重要云超算应用领域，超算中心已建成依托&天河二号&的生物计算与个性化精准医疗平台。该平台支持多尺度和多物理模型的模拟及耦合计算，同时，通过整合各种医疗卫生数据和生物信息数据，利用大数据分析挖掘技术，为我国的公众卫生健康、个性化精准医疗和相关学术研究提供技术支持和保障。在这一平台上完成了用于研究艾滋治疗药物的百万核Hartree-Fock自洽场迭代、以及探究人类环氧角鲨烯环化酶催化机理的QM/MM多尺度模拟。还支撑了用于筛选针对埃博拉、MERS、SARS等病毒应急药物的大规模虚拟药物筛选平台、百万核全基因组基因调控网络研究等关键应用。广州中心与中山大学药学院合作开发药物设计平台，以对外提供化学结构数据库查询与管理、基于配体的药物虚拟筛选、基于高频优势片段的药物设计与发现、基于WEGA的药物重定位与靶标探索等功能***务。广州中心与国内外院校和科研单位在基因工程、生物医药、医疗健康大数据、构建&数字人&等领域展开广泛合作，旨在打造一个集生物信息分析，药物设计和筛选，医学大数据分析和数据挖掘一体化的一站式服务平台，为公众卫生健康、个性化精准医疗和相关学术研究提供服务和技术支持。
& & & &在传统和新能源开发利用领域，依托&天河二号&能源及相关技术平台，超算中心致力为解决日益突出的能源问题提供全方位计算支持。应用范围涉及微尺度沸腾、纳米流体传热、高温蓄热材料研究、生物质燃料燃烧、清洁燃烧、风资源利用、矿产资源回收利用、精细油藏模拟等能源领域的热点问题，为推动能源的高效、清洁和可持续循环使用提供了巨大助力。如在风能发电领域，平台与远景能源合作，充分发挥&天河二号&高性能计算、云计算、大数据三位一体的系统优势，建设全球可再生能源公共服务平台，为风能的有效利用提供了全生命周期的管理。目前，远景的风资源分析平台能够帮助客户提升风场实际投资收益20%以上。基于&天河二号&的硬件优势和中心的技术实力，该分析平台运行速度比国内同类平台快出19%，节省大量时间成本和经济成本。又如在核电领域，广州中心正在与中山大学中法核工程与技术学院以及法国电力集团(EDF)积极开展合作,共同建设核能清洁安全利用仿真平台，为用户提供一套在核能及其他能源系统方面具有世界级工业竞争力的工程设计仿真平台。
& & & &在智慧城市建设和大数据领域，配合国家的&互联网+&行动计划，将&天河二号&与云计算有机结合，广州中心智慧城市、大数据和云计算平台已有一套自主可控的云计算解决方案、技术体系和标准规范，成为电子政务、渲染云服务等重点领域和行业中的典型应用示范。电子政务方面，广东省教育数据中心的主要资源池、广州萝岗区电子政务系统等皆已落户中心，广州道路卡口监控等智能交通管理系统建设业已在&天河二号&平台上陆续展开，广州中心将建成全广州市电子政务云服务平台，成为&智慧广州&的大脑和心脏。此外，广州中心积极联合凡拓、红鹏、长宝信息科技等本地企业拓展&互联网+&新业态新领域的应用，共同搭建&动漫渲染云&、&智能销售云&、&地铁云&等行业云平台，积极推动云计算服务模式创新，实现云计算产品与服务的产业化，引领大数据和云计算产业的深入发展。
& & & &为促进&天河二号&大规模应用，培养高性能计算和云计算专业技术人才，广州中心通过与英国哈璀超级计算中心、爱丁堡大学、布里斯托市政府、布里斯托大学及高新企业孵化园等单位开展多种形式的&云超算&技术交流和培训合作，开发建设了一套完整、规范、高效的&云超算&技术培训体系。截止到2015年11月，广州中心共组织开展了20期&云超算&技术培训活动，来自包括香港、澳门等地在内的全国近1000名学员参加了培训活动，有效地促进了人们对&云超算&技术的认识、理解和学习，带动一大批企事业单位和技术人员运用&天河二号&超级计算机开展技术创新、工程设计和业务应用，在珠江三角洲国家自主创新示范区建设和国家自主创新体系建设发挥了十分积极的支撑作用。如-31日，广州中心积极响应中英两国元首的号召，在开创两国关系黄金时代的大背景下，联合英国科技基础设施委员会、英国哈璀超级计算中心在广州大学城中山大学东校区举办了&第一届NSCC- GZ/Hartree大规模多尺度先进材料模拟高等研讨班&，借助&天河二号&超级计算平台，加速材料技术从研发到大规模工业应用的原始创新，促进&中国制造2025&战略的实施。
& & & &为进一步发挥&天河二号&超级计算机驱动经济发展、产业升级的辐射作用，广州中心通过&中心+分中心&服务模式，通过建立超算分中心，以点带面实现片区服务覆盖。以天河、萝岗、增城分中心为依托，辐射当地企业；以南沙分中心为窗口，开拓港澳和东南亚地区的云超算市场；以中山国家健康科技产业基地为纽带，融合建立起健康云超算产业基地；以惠州仲恺高新技术产业开发区为桥梁，辐射惠东地区电子行业企业；与增城开发区和中国开源软件联盟合作，全力打造数字制造服务平台；以韶关高新园区为突破口，招商引资，振兴粤北老工业基地。
& & & &为进一步发挥&天河二号&服务创新、驱动新兴业态发展的平台作用，超算中心全力推进云超算产业孵化，联合番禺信息技术投资发展有限公司、广州市高新技术创业服务中心、英飞尼迪集团、启迪创业投资管理（北京）有限公司、广州启诚创业投资管理有限公司、香港产业投资公司等围绕广州云超算产业园孵化器建设，针对设立以企业牵头全市场化经营的云超算孵化器管理有限公司、建立创业投资资金池并委托投资基金管理公司管理、建设云超算服务平台和云超算产业学院等事宜进行充分沟通和有益研讨，形成了广州云超算产业园孵化器建设工作方案。
& & & &为打造共同进步国际超算协同创新的氛围，围绕 &一带一路&国家战略，依托&天河二号&平台，广州中心在现有国际科技合作基础上，积极汇点成线：向北，与俄罗斯、捷克、挪威、瑞士、德国、法国、英国等欧州国家超算科研机构强强联合；向南，积极与港澳台、巴基斯坦、印度、东盟、以色列等中东地区科研机构建立全面合作。汇集国际资源、凝聚各方力量，致力构建云超算产业的&一带一路&，如中心积极参与国际大科学工程&&&平方公里阵列射电望远镜&超大规模数据处理，争取成为其数据处理中心。广州中心的超算资源向世界开放，努力成为&金砖国家&科技协作基础设施，并在&天河二号&平台上部署大规模高性能并行计算的应用服务平台，打造国际&云超算科技创新生态圈&，推动世界超算技术及产业向前发展。
& & & &自试运行以来，广州中心各方面工作虽取得了显著成绩，但若要高效实施云超算驱动创新策略，仍需妥善处理好本领域所面临的结构性矛盾：一是超级计算机黄金服役期与云超算应用欠发育之间的矛盾；二是可用性超算应用软件的开发与硬件飞速发展不同步的矛盾；三是当前国内产业升级、转型对云超算需求的日新月异与云超算人才匮乏的矛盾；四是国内大多数用户对国外商业软件的严重依赖与其高昂使用成本的矛盾；五是超算应用领域对优秀开源软件无缝集成的迫切需求与当前国内碎片化的软件研发和项目资助模式之间的矛盾。这既是挑战，也是机遇。广州中心一方面要大胆突破学科和行业间的壁垒，营造云超算创新生态圈，另一方面要把握好云超算领域发展的客观规律，积极探索可持续发展的模式。在&天河二号&超级计算机短短五年的黄金服役期内，为破解上述结构性矛盾，必须充分发挥超算中心的交叉、融合、汇聚、支撑和探索的作用和连接&产、学、研、政、互联网社区&的纽带功能。
& & & &通过六大云超算服务平台建设、云超算应用市场推广、云超算技术培训等各方面工作，广州中心将进一步发挥国之重器&天河二号&世界第一的计算性能，服务于国家战略需求，积极促进高性能计算、大数据和云计算应用与多学科、多行业领域的深度融合以及应用成果转化，大力提高前沿科技创新能力，培养高层次人才，探索寓高性能计算于云平台的市场化服务模式，加强互联网技术在&天河二号&云超算服务中的应用深度和广度，催生新颖业态，培育用户互连网社区，营造中小微企业利用云超算平台创业、创新的新局面，打造涌现智慧产品的&梦工坊&，运用世界最快的超级计算机开辟互联网经济的云超算时代。&
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教育大数据：大数据时代的教育管理模式变革刍议
作者简介：郑立海，四川师范大学 教师培训学院，四川 成都 610068 郑立海，硕士，讲师，研究方向为教师教育、远程教育、教育技术()。
内容提要：当前教育管理的一个重要问题是在于教育管理需要专业化的先进管理工具和技术，教育管理的改进和提升关键在于应用现代信息技术手段，为教育管理决策提供高效、专业化的实现平台。该文首先澄清教育管理的“工具理性”等理论认识问题：工具理性是教育管理实现其管理价值必需的策略与手段；其次在四个维度(目标、任务、方法、效益)上解析教育管理的逻辑框架，探讨大数据的基本特征及其对教育管理的深刻影响，在此基础上，探索构建以“主体、对象、资源、目标”为核心要素的教育大数据管理模式，进而讨论符合教育大数据管理特点的行动路线图，得出初步的意见：在当今，教育管理应全面走向与大数据引向，实现教育管理理论、手段、技术和文化上的方式转变与模式创新。
关 键 词：大数据 教育管理 工具理性 模式变革
一、问题的提出
教育管理是教育主体在教育发展过程中运用相关的管理理念、管理手段和管理方式，对教育资源(包括人、财、物、时间、空间、信息)进行合理配置，使之有效运转，实现组织目标的协调活动过程。这是教育内外部资源聚合、分类、交互和转化的一个开放的复杂巨系统，其外化的形态是多样化、动态化的教育管理模式。教育资源中的任何一个要素或几个要素发生了变化，都会引起教育管理模式的相应变革，尽管变革往往呈现出渐变性。与我国科层行政结构一致，教育管理在组织结构上也是科层式，并且由于教育自身的特殊性，教育管理出现了学校管理与教育行政机构管理的二元矛盾局面，“校长负责制”一直处于理论主张或政治理念状态，其根本原因是学校的“行政化”。“教育资源公平配置”的呼声则是对教育行政机构职能转型的呼吁。笔者认同这样的观点：学校管理是教育管理的核心[1]，但是问题解决的根本办法是“依法办学”和“职能转变”，在这两个方面，不仅需要充足的司法资源，更需要更合理、更科学的资源配置手段，使得学校管理和教育行政管理具有同向的逻辑，使后者成为前者的有力支撑。教育管理的改进和提升关键在于教育管理需要专业化的先进的管理工具和技术，以便教育管理的决策与服务是建立在充足的教育信息和科学的数据处理基础上，以便教育管理能充分挖掘和利用教育系统内外部资源，更好地实现教育发展目标。
局限于定性或“主观”判断等人为因素的传统教育管理模式，在信息化时代遇到的主要问题是如何利用现代信息技术手段和平台，对海量、复杂、多变的教育信息进行高效、专业化的数据处理，以便适应教育大变革的时代需要。
二、教育管理的工具理性导向
在管理学上，工具理性是指管理活动的实效价值取向，即工具价值，主张管理者“最重要的问题就是能够找到解决事情的方法、途径，它最大的兴趣在于选择最优方案、决策和手段，它关心技术上的可操作性。”[2]这是西方管理科学的主流。自从20世纪80年代引进中国后，工具理性也逐渐成为我国管理学领域的主导观点。但是，西方的工具理性和价值理性，并非绝对的相互排斥，而是在于行为者所处的环境而有所侧重。我国的教育管理领域，由于长期的形而上的宏观目标主导，又缺乏相应的目标实现工具和路径，基本上偏向于价值理性。这是我们不能忽视的特殊语境。
但是，过去30多年来，教育管理中到处充斥着各种表现形式的“工具理性”，其中很多甚至可以称之为庸俗化的工具理性：对工具理性的泛化[3]，将方法手段目的化，分数至上的评价导向，“应试教育”泛滥等等。正是这种对工具理性的误解、曲解和滥用，导致了教育的极端功利性[4]，更混淆了教育管理者对工具理性的认知，将“工具”和“价值”断然割裂，一味批评甚至否定“工具理性”，造成了教育管理工具理性和价值理性的“必然”对立与矛盾[5]。那么，在教育管理领域，正确的工具理性是什么？
教育管理是一个多要素复杂关系的实践过程，为分析方便起见，笔者提取教育管理的四个基本要素，构建了一个逻辑框架，如图1所示。
图1 教育管理的四要素
管理目标是一个综合的预期指标，包含教育的预期成果(技术指标)和教育价值期待，在管理过程中始终应发挥导向引领作用；教育发展和改革的任务是一个特定时期的教育实践过程，进行发展性评价和过程性管理；教育方法包含了为完成任务而应用的工具、手段及技术，是教育管理中的关键要素；对教育效益的评估，是多元化多样化的，评估主体有教育行政部门、教育评估专业机构、学校、教师、学生和家长等，评估对象包括区域教育发展、学校教育发展、学生综合素质发展、教师专业发展等。这些要素的信息含量不仅巨大，而且多样化，更重要的是要素之间存在复杂动态的数据关系。教育管理中关注的核心是教育品质，即教育管理的价值理性；但是，如何保障和提升教育品质，需要严谨、专业化的教育过程和方法。因此，教育管理中的工具理性尤为关键，只有以翔实专业的教育过程、方法和技术等“工具”要素为基础、载体、平台、保障，才会产生合格、优质的教育品质，实现教育的目标价值。
可见，现代教育管理中的这种工具理性，不以自身为目的，而是以价值理性的实现为使命。建立在现代科学技术基础之上的教育管理的一个重要属性正是工具理性，并随着“工具--技术”的不断发展升级而相应更新其内涵和外形。以数字化、信息化为主要技术手段与平台的当今教育管理，其“工具理性”也将随之更新换代。
三、教育的大数据时代导向
把云端技术看作是基于超级储存服务器的一种软件技术，这只是网络技术发展进入崭新时代的一个表象，云端的革命性价值在于信息处理的高效率和低成本。由于“云”的产生，信息转型为“大数据”，于是，信息时代跨入了大数据时代。云技术和大数据处理，掀开了智慧世界的序幕。教育管理，也可称之为教育的信息处理过程，不可抗拒地也要进入大数据时代，进入智慧教育[6]的新天地。
教育目标、任务、过程方法、效益评估等诸多要素所富含的数据极为庞大复杂，形成了教育的大数据，也具有大数据的基本特征。即：
1.超级体量
从“数据”的角度看，教育管理所涉及的数据是庞大的。而大数据首先就是超级体量的数据。无论是教育的私有云(如一所学校)，还是区域教育的公有云，其存储的教育数据无法使用目前的GB级资源服务器，显然也很难使用现有的数据库服务器来处理教育大数据。
2.类型繁多
体量宏大的教育数据，是教育过程中的每一个任务类型的活动信息数据化结果，教育自身是一个复杂多变的大系统，教育与社会各个领域、层面的交互所产生的数据也极为庞杂，如此庞大数据的教育体系以视频、音频、文本、图片等格式在云端上“读写”，形成了一个类型繁多的教育虚拟现实。
3.极速处理
面对大体量、多类型的教育数据，云技术的应用使得教育大数据处理变得高效率。理论上，基于云技术的大数据处理，速度极快，且具有很强的灵活性，能够快速处理复杂动态的教育大数据，节约教育管理和教育决策的时间成本。
4.低密价值
大数据几乎能对教育管理过程中所涉及的信息进行“实录”，包含了大量的原始数据和信息，对教育管理行为而言，并非所有的数据都是有管理价值的，相反地，只有极少部分的数据会被管理行为利用。因此，数据处理的大量工作是用于甄别有价值的数据，从而用于教育管理的相关的数据挖掘和信息处理。
以上四个特点，将成为教育管理模式变革与创新的参照系。这是因为在大数据时代，教育管理必须统筹考虑以下几个问题：
1.教育资源的配置问题
教育研究者，乃至其他的社会人士，共识到教育改革的核心问题是教育体制。深入研究会发现，教育体制的实质内涵是对教育资源配置的制度性框架，核心是教育资源配置。在大数据时代，教育资源体量巨大，结构复杂，状态不稳定，专业的、合理的资源配置对教育管理者来说始终是最艰难的工作，如果以现今大多数的教育管理者用人工水平的手段和技术配置教育资源的状况来看，要胜任这项工作更是难以想象的。我们已经有了很好的理念----教育资源公平配置，我们需要实现这一理念的技术手段。这一问题的研究文献大多停留在政策理论或关联性问题研究上，如资源配置效率的研究等。对于如何实现教育资源的公平配置(核心是“公平”，而不是“效率”)，现有的研究成果和实践案例难以提供问题解决的有效方案。
2.教育评估的价值取向问题
没有评估就没有管理，教育评估是教育管理的主要工具之一。评估是对教育目标的指标化计算和检验，衡量教育发展的质量和水平，发现和诊断教育发展问题，为教育改革提供科学依据。现代教育科学发展，已经研发了丰富的教育评估工具。但在教育评估实践中，面临的主要问题不是工具问题，而是价值问题。“应试教育”之所以经久不衰，是庸俗工具理性在不断发酵作用，教育管理者将考试的分数当成了教育发展的数据，用“分数面前人人平等”的伪命题来主张教育评估的价值取向，结果可能造成教育管理中的工具理性与价值理性的割裂。教育评估要以数据为资源支撑，这是毋庸置疑的，问题的关键是：什么是数据？如何处理数据？教育数据的统计分析如何为教育目标的实现提供正确的导航？
3.教育决策的科技含量问题
教育决策是教育管理的高端行为，是对教育发展和改革的战略规划与策略计划。教育决策的可行性、合理性和实践性[7]，取决于教育决策的科技含量，即教育决策行为的工具、手段、逻辑路线等科技要素的应用。有学者指出：“长期以来，地方教育管理部门往往热衷于制定和落实各式各样的政策，但政策评估却是薄弱环节。”[8]教育政策是教育决策的载现方式，这里的“政策”不应简单等同于“政治策略”，教育政策首先应以事实(数据)为依据，以结果(数据)为导向，以专业行动(数据处理)为手段，完成教育发展改革的任务，实现教育目标。
4.教育管理者的专业能力问题
归根结底，教育管理、教育决策的科学性源自于管理者决策者的专业性。“畜牧兽医局局长转任教育局局长”[9]的现象并非个别，在信息化时代，教育管理者的专业能力受到严峻挑战，农村地区更甚。多年来，教育行政领导的行政领导力不断被强化，而专业领导力则变得相当“软”，对此关注也极为罕见[10]。“教育官员”在政策法律培训远远多于业务培训，信息技术应用的培训更是难以满足教育管理中信息技术应用的需要。
对以上两个层面进行交叉分析，可以发现：一方面，大数据时代对教育管理提出了严峻的挑战，后者仍然显得相当被动，应对挑战的策略偏重于“硬件”系统建设，忽视了管理者信息化能力提升问题；另一方面，教育管理迫切需要大数据处理，需要教育云的支撑，需要建设以人为本的智慧管理系统，以便快捷、高效地处理复杂的日常教育事务，科学、正确地引领教育发展。教育管理面I临的大数据时代的挑战与机遇，是双重的考验。从教育信息化到智慧教育，从教育信息管理到教育大数据处理，会引发具有革命性意义的教育管理模式变革，会引起教育发展的断层式跨越，正如席卷全球的工业革命彻底改造了农业生活，数据革命也将很快颠覆传统的工业化生产生活方式，将掀开智慧时代的序幕。这个新时代里，大数据、云处理，成为互联网的原动力。这个问题放在当今复杂多变的世界格局中审视，是一个刻不容缓的战略问题。
四、教育大数据管理模式
大数据对教育管理模式产生深刻的影响，对教育管理模式的构建提供了创新性的技术手段。教育管理的转型与建构也具有大数据的新特点。
1.教育管理的大数据特点
首先，大数据营造了教育管理的开放大环境。基于其开放性，与传统教育管理的科层结构相对应的条块分隔式的信息不对称将被平坦化的教育大数据供给关系取代，对教育管理决策环境的影响是深刻而巨大的[11]；基于大环境，教育管理的顶层设计将不仅使用教育底层数据----诸如学生成长和教师发展的原始数据，而且大量、多变、生成性的教育系统外部的社会资源和数据，可能对教育管理决策产生某种程度的影响----干扰或促进。
其次，大数据的原始性与极速处理特征将促成教育管理的碎片化特点。教育管理与教育活动同伴而行，其对象数据包含了教育过程的最真实的主体、活动、结果等原始数据，需要即时处理，因而教育管理表现为碎片化的行为过程。
最后，大数据的低密价值特征促使教育管理的简约专业化。教育管理系统不仅是教育海量数据的云端储存库，更是教育大数据的专业化处理平台，各级管理层面将按照其管理策略要求，以核心管理要素建立简洁的数据模型，实现高效的管理目标。
2.教育大数据管理的模型构建
20世纪50年代以来，西方教育管理经历了若干种教育管理模式嬗变，从“正规模式”“学院模式”……到“文化模式”[12][13]，不同的模式以各具特色的理论为依据，因而也各具不同的角度。过去三、四年，我国一些年轻学者(硕士、博士)也在研究中西方的教育管理问题，但多是做“理论研究”或者“理论思维模式”建构，基于教育管理实践或者教育管理实践研究(行动研究)的成果有待丰富。正如2014年全国教育工作会议提出的，今后一个时期我国教育管理的目标是“加快推进教育治理体系和治理能力现代化”，我国的教育管理模式将发生质的变革。笔者抛砖引玉，尝试构建的是一种基于教育管理实践核心要素的教育大数据管理模型。
大数据支撑的教育管理模型：以“主体、对象、资源、目标”为核心要素，建立多级连通共享的教育云，构建教育管理复杂系统，利用云技术处理教育云端大数据，为教育公共服务机构、教师和学生提供全天候多终端个性化需求的教育资源服务、专业发展服务和综合素质发展服务，提升教育资源配置的合理性和公平性，提升教育决策科学化水平。大数据教育管理新模式如图2所示。
图2 大数据教育管理新模式
在大数据时代，教育管理主体具有多元化和专业化的双重特性，决定了教育管理行为的多样性和专业性。教育管理体制的多元化，要“允许和鼓励”社会专业机构作为“第三方”参与教育管理过程，承担某些专门领域的教育管理活动，如教育评估；“校长”和“教师”作为管理主体，就是落实“校长负责制”或“第一责任人”的具体方式，让教师----尤其是优秀教师来管理学校，是校本管理的根本标志。
在教育管理中，人的因素是重要的教育数据，是一切教育数据的来源。除了教育系统内部的人员，还包括教育所涉及的社会各方面人士，都是教育数据产生的来源，收集、整理和挖掘“人”的教育数据，将是大数据教育管理体系中最庞杂的行为。
教育资源的配置，首先要进行科学合理的资源分类。或许这样的分类还显得粗糙，但这是教育管理的基本资源配置：人才资源----教育人才和教育所培养的人才，这是核心资源；财物资源----可视为教育的硬件管理或物质配置，财力和物力是教育资源的基础配置；知识资源即教育知识，属于广义的资源，教育内容、教育理论、教育方法、教育经验等，是教育资源配置中的隐性资源，却是根本资源；技术资源是大数据教育管理的生产力资源，教育技术尤其是教育信息技术、大数据、云技术的应用，是管理主体满足教育服务需要，合理配置教育资源的应用型资源。
大数据教育管理的目标是建设以智慧教育为标志的现代教育治理体系：为人人提供适合其发展的教育资源，实现教育资源的公平配置；建立基于数据(Data-based)的现代化教育公共服务体系；提升教育管理主体和教育服务对象的数据挖掘利用的能力，从而实现教育管理模式的根本转变，推进教育的智慧化发展。
3.教育大数据管理的行动路线图
教育大数据管理是一个长远的伟大工程，从当前的教育信息化建设水平和面临的挑战综合考虑，还有相当长的路程要走。我们需要在思想上、理论上和实践上全面推进，迫切需要制订正确而长远的行动路线图(如图3所示)。
图3 教育大数据管理行动路线图
这是三个层级的运行策略：底层是大数据教育管理的基础建设----教育云的建设，各区域应遵循国家教育数据标准，建设分布式教育数据中心(云)----资源库数据库数据关系逻辑的建构，为云端教育教学资源配置提供基础硬件支撑，进而建设三层智慧平台----智慧校园、智慧学堂(课堂)和智慧终端(尤其是移动终端)----应用平台建设，同样作为基础层级的是教育资源的大数据挖掘----对教育过程所产生的数据进行统计、分析、建模等处理，为教育管理决策提供数据应用；位于高层的是教育大数据管理的操作系统，从公共服务到学生个体发展，利用大数据进行教育资源的公平配置和个性化供给，推进教育发展与改革，使人人享有优质恰当的教育资源，促进教育的优质可持续发展，推进教育品牌建设和创新提升，形成高效绿色的教育文化。
五、结束语
综上所述，笔者初步认识：在当今大数据时代，教育管理应全面走向数据挖掘与大数据引向的教育变革，实现教育管理理论、手段、技术和文化上的方式转变与模式创新，这是大数据时代教育管理变革的基本航向，也是现代教育管理面临的重大策略课题。
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责任编辑：陈近梅
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