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摘 要：随着时代的进步发展，人们已经逐渐进入了大数据时代，高职院校的招生管理计划也有了较大变化。随着近年来高职院校的招生人数不断增加，为了更好地适应时代发展需要，高职院校应该适当地调整招生政策，培养高校招生的大数据意识，提高生源信息的准确性。基于此，本文概述了大数据，简述了高职院校招生模式的现状，对基于大数据时代的高职院校招生模式优化进行了探讨分析。
关键词：大数据 高职院校 招生模式 现状 优化
一、大数据的概述
大数据是指数据量大、数据类别复杂的数据集，这些数据集具有数据量大、数据处理速度快、数据具有多样性和数据价值密度低等特点。大数据无法用传统的数据库进行存储、管理和处理，其需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力，以及海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据时代的到来引起了数据获取、存储、分析、挖掘以及可视化等技术的变革。在信息技术的支持和普及性应用背景下，大数据成为当今时代数据信息的主要发展方向。大数据的应用对社会各行各业的发展产生一定影响。
二、高职院校招生模式的现状分析
目前高职院校在招生和就业方面的政策相较于以前都发生了很大的变化。高职院校的招生管理工作正在面临新形势下的巨大挑战。传统的高校招生宣传模式，成本高，周期长，效率低，考生报考随意性大，录取后报到率偏低，同时高职传统专业设置的滞后已经不能适应部分个性化考生，学校办学目标不明确，专业吸引力不强的弊端凸显。培养方案老旧、教育教学质量不高、教学模式单一、学生动手实践能力较差等不利因素导致就业困难。利用大数据发现共同点和相关性，探索招生管理工作的新途径和新方法，突出高校招生管理工作的精准性和服务性，从而实现科学化招生。高校招生管理工作应该借助各种信息网络平台的力量，把数据信息收集及处理放在首要位置，同时处理涉及到大学生进校后的人才培养方案和出校后的就业形式与压力及企事业单位对大学生的综合评价。现实中一些知名的高职院校同样也面临着招生形势严峻的问题，因此需要使用好考生大数据，利用好有效的宣传管理政策手段。
三、基于大数据时代的高职院校招生模式优化分析
1.利用大数据进行招生宣传。在招生总计划不变又要兼顾生源质量的情况下，高校可利用大数据技术，提高报到率、完成招生计划是关键，其中进行差异化宣传非常重要。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆根据获得的各地区及各中学学生信息资源情况，分析地区差异性，分析不同学生的报考倾向，分析不同地区的宣传策略和宣传方式，克服地域限制及传统招生宣传盲目性等不足，提高高校招生宣传效率。
2.利用大数据辅助学生精准填报志愿，提升招生报到率。大数据的潜力在于把看似一些无用的离散数据，通过计算机系统整理后分析呈现出一定的规律性和超乎想象的潜在价值。为考生开设私人报考指南，及时在线网络咨询，充分利用大数据辅助学生精准填报志愿，就是为高等教育提供潜在优质资源。高职高专院校各自建立了招生管理系统，利用大数据分析，根据考生报考意向及考生信息等具体情况，为其制定个性化的报考指南，辅助学生精准填报志愿。同时高校利用宏观掌握的考生个人有效信息统计分析志愿的报考以及为就业等各类信息提供调阅和处理，实现对考生信息的妥善管理和科学维护。利用数据挖掘技术对生源基本信息进行深度挖掘，从庞大的数据信息中找出适合本校的优质生源，可以有效地提升高校的生源质量。由于生源数量庞大，生源信息整理是招生环节的重点工作，利用数据归纳和数据整理技术可以快速将生源信息进行分类归纳，并且保证生源信息的准确性，从而提升招生报到率。
3.根据宣传效果和报到率，利用大数据调整后期招生政策。大数据的核心是预测，作为人工智能的一部分，通过海量信息找到最好的预测模式，可以对学校招生工作系统进行改进。获取考生数据是高校招生大数据应用的前提，最有效和直接的获取方式就是到基层中学去，将高校办学特色充分展示，介绍就读高职教育的优势，取得学生及家长的信任，收集到有效信息，分析得到家长对学校的期望及改进意见，利用数据分析建立数学模型，为招生宣传、专业改革、学科创新等提供决策参考。通过数据取得学生报考后愿意就读的数据以及报到率，计算出就读概率和毕业就业趋势，有助于决策者明确学校招生不平衡的原因，突出强化科学实效性，调整学院科学健康发展。为此，高职高专院校应该紧紧把握大数据时代的背景，运用大数据挖掘预测技术，帮助制定学校招生计划、招生管理制度，及时调整招生正常等，实现高职院校招生管理的精准化和高效化，促进高校健康创新发展。
综上所述，大数据时代背景下，高职院校招生规模和招生人数不断扩大，生源人数也不断增多，但生源质量却在下降。针对这种情况，在大数据时代，可以利用大数据时代的信息归纳和数据挖掘等网络技术优化高职院校招生模式，因此必须加强对其进行分析。
参考文献
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[3]陈秉洁 大数据时代下高职院校招生管理研究[J].中国管理信息化，2017，（3）。
论文作者:马锋忠
论文发表刊物:《教育学文摘》2018年10月总第278期
论文发表时间:2018/9/4
标签：数据论文; 生源论文; 高职论文; 时代论文; 信息论文; 考生论文; 模式论文; 《教育学文摘》2018年10月总第278期论文;