大數據時代自學考試數據管理
自學考試是我國高等教育的重要組成部分。隨著大數據時代的到來，高等教育自學考試要向更高層次發展，就必須積極引進網絡和多媒體技術，實現大量數據的采集、統計、計算、分析等方面的工作，實現高效、規范、科學的管理流程，推動自學考試改革創新、持續健康地發展。
大數據技術的積極影響
提升教學技術。大數據促進自學考試教育創新。現代教學評價正在從終結性評價向過程性評價過渡，增強了過程性考核的診斷功能。加強自考生學習過程的考核是自學考試改革的一個組成部分。
學習全過程的量化考核成績可分為考生考試成績和學習行為素質表現量化考核成績。吉林省已經啟動自學考試“網絡學習綜合評價”（以下簡稱“綜合評價”）系統，為考生提供更加優質和便捷的學習輔導，對于考生的綜合評價，主要包括網上課程學習30%（課件學習時長及知識點測評）、網上階段測評40%、網上綜合測評20%及平時的學習表現10%四部分，系統給出這門課程的綜合評價成績。
通過參加“網絡學習綜合評價”，考生可以對課程知識點進行全面、系統的梳理，較好地把握課程重點和難點知識，提高自己學習的能力，有效提高課程理論考試成績。通過數據統計，2014年吉林省自學考試有7000多人參加“網絡學習綜合評價”，其中絕大多數考生綜合評價成績在八九十分。實行過程考核和國家統一考試相結合的學業綜合評價辦法，無疑會使自學考試考評體系對人才的評價更加全面和科學，而自學考試大數據為其提供了堅實的基礎。
推進改革創新。通過精確跟蹤自學考試報名考試數據和在線課堂等學習平臺上獲取的數據，對考生學習軌跡的移動進行更準確、廣泛的比較研究。深入了解考生來源、層次分布、專業需求以及在學習活動中的接收效果，及時有效整合教育資源和調整教學內容。
以吉林省2014年下半年自學考試報考數據為例，通過報考數據還可以統計分析出各專業報考情況及各科目報考情況；社會考生、二學歷考生、高職高專考生分布情況等等。
此外，還可以把報考數據進行橫向比較，獲取報考人數的變化、報考科次的變化以及新生報考人數、報考科次及報考專業的變化等等，做到縱向到底、橫向到邊、全方位的統計分析。從報考數據我們可以統計出缺考人次、違紀人次、及格率（總及格率、實考及格率、各科目及格率）、各科目分數段，甚至各題的得分情況等等。通過對報考數據進行科學的分析研究，對教學效果進行量化的描述，為選擇和修正考試方法和考試內容提供科學的根據和指導。
大數據技術的健康發展
雖然大數據擁有巨大的發展潛力，但是數據的安全性、隱私性、數據的可得性以及可用性問題，日益受到人們的關注。越來越多的人開始收集相關數據，他們是否會故意透露這些數據或通過社交媒體張貼，甚至在不知不覺中公布了一些具體的數字細節，從而泄露他人隱私，影響人們的正常生活。所以，自學考試數據信息的安全保密工作就顯得尤為重要。
分析自學考試巨大的數據集會使人們產生虛假的信心，導致做出不合理甚至錯誤的決定。此外，這些數據被別有用心的人或機構濫用，以達到他們想要的結果，這些問題在一定程度上阻礙了自學考試的健康發展。
目前，自學考試數據管理亟需解決的問題是：
數據管理各自為戰，不成體系。在傳統的數據管理模式下，考試管理機構內部存在著詳細的人員分工，有的管理新生注冊數據，有的負責報考數據，有的管理畢業數據。各部門之間數據格式不一樣，影響自學考試工作正常進行。隨著自學考試的發展，資源利用率低、數據冗余等問題出現。因此，大數據時代自學考試數據管理需要更新思路。
隨著大數據時代的到來，自學考試數據的管理應從三個層面展開：
***層面是理論。從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。同時，需要走出目前認識上的誤區，即大不等于多，大數據時代應該更加強調數據的有效性。
第二層面是技術。自學考試應根據大數據的發展趨勢，盡快開發設計出合理的、實用的計算機數據處理應用程序，使自學考試數據管理工作走上信息化和程序化的軌道。
第三層面是實踐。建立新的自學考試管理系統，實現計算機對自學考試各個環節的全面管理，包括建立健全各類數據電子信息定期收集整理制度、利用數據庫管理系統對數據進行集中管理和發布、配備數據管理員，實現有效管理。
