摘 要：高校科普、大学生科普是我国科普工作的重要组成部分，承担着普及科学知识、培养科学精神、弘扬科学思想的艰巨任务，该工作不仅关乎高校人才培养质量，也关乎全民科学素养的提高。但是，目前高校科普工作依然存在手段落后、效率低下、目标不明确等问题。大数据思想和云计算技术为提高高校科普水平，改善高校科普工作效果提供了新的思路和方法。
关键词：高校科普；大数据；云计算；数据挖掘
中图分类号：G647 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）22-0171-02
科普是科学普及的简称，其主要任务是充分利用各种媒体，通过通俗易懂的方式向社会大众普及科学技术知识、传播科学思想、弘扬科学精神、倡导科学方法。我国的科普工作由科技部负责制定全国科普工作规划，教育部、卫生部、农业部等部委依据其主要职能开展相应的科普工作，各级科协组织是科普工作的主要执行机构，负责科普活动的具体组织实施。高校作为我国科学技术研究、推广、传承、普及的重要机构，不仅承担着对在校大学生开展科学知识普及、传播、推广的重要任务，同时也肩负着面向社会开展科普工作，实施科技扶贫的社会责任。
大数据时代的来临，不仅提供了强大的数据处理技术，同时也带来了全新的数据处理思想，大数据思想已经改变了人类的学习方式、生活方式和思维习惯，对学校教育、社会教育也产生了巨大的影响。科普工作作为社会教育的一个重要组成部分，应该主动接受大数据的思想，来重新审视、评价科普工作的进程、内容、传递方式、工作绩效等；需要主动运用大数据、云计算等新思想、新技术、新成果，将涉及到国计民生的各种知识、技能、思想理念等传播到社会的各个领域。
一、大数据与云计算的概念
大数据（Big Data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应的海量、高增长率和多样化的信息资产。
维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》一书中阐述了大数据时代处理数据理念：第一，数据分析更多，不是随机样本，而是全体数据。云计算技术、数据挖掘技术、虚拟技术等新技术使得数据处理能力有了极大提高，以前科研工作中因为数据处理能力问题而普遍采用的抽样调查等手段将逐渐被淘汰，取而代之的是对所有数据进行采集、分析。第二，分析结果更杂：不是精确性，而是混杂性。大数据系统中关注更多的是非结构化的数据，基本无法用我们目前常用的分析手段进行分析。传统的数据分析会采用许多策略规避样本抽取、分析模型、数据计算中可能出现的错误，但是当我们收集是所有数据而不是抽样数据时，就一定会因为实现成本过高、数据收集标准不一致、分析工具太落后等问题而无法实现。第三，追求结果更好：不是因果关系，而是相关关系。分析相关关系是大数据分析师的工作，而探求因果关系是相关专业科学家的工作。大数据思想彻底改变人们探索未知世界的方法，它更关注“是什么”，将来会“怎么样”，而不是“为什么”，更看重事物的关联性，更多用于预测分析、决策支持等。
云计算技术与大数据的关系就像一个事物的两个方面一样不可分割。大数据技术致力于提出问题，发现问题，而云计算技术致力于解决问题。大数据的“大”决定了其采集的海量数据必然要采用云计算的手段来进行处理。大数据的技术核心在于数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术才有可能得以实现。
二、大数据背景下高校科普工作现状分析
高校作为我国科学技术研究、推广、传承、普及的重要机构，承担大量的科研任务，拥有大量的科普教育的人力资源和物质资源，高校科普应该在大学生科学普及以及社会科普工作中承担重要的任务，处于领先的位置。然而随着互联网思维、大数据技术等新技术和新思想的逐步普及，我们重新审视目前的高校科普工作，会发现高校科普工作的开展依然很不尽如人意，高校科普工作的开展、大学生科普意识的提高仍有很长的路要走。
（一）大学生接受科普教育普遍不够
对在校大学生的调查发现，许多大学生很少阅读科普读物，主动接受科普教育不够。这其中的原因不外乎几个方面：第一，部分科普书籍专业性较强，让其他专业的学生难以读懂，比如霍金的《时间简史》；第二，大学生主动获取科学知识的意识不足，更多把精力投入到有限的专业学习中；第三，科普知识获取渠道相对单一，主要局限在图书馆、标本馆等。
（二）大学教师主动参与科普活动的积极性不高
目前，高校普遍存在的评价机制决定了高校教师必定要把主要精力投入到其专业领域科研工作和教学工作。科普工作既耗费精力，不易出成果，又不被主管部门认可。所以高校教师参与科普工作的热情不高。
（三）高校科普工作的目标不准确，目的性不强
目前的高校科普工作多数还是基于传统教学的单向传输模式，大多数科普活动还是“因科而普”，没有“因事而普”“因需科普”，没有对科普对象进行充分的学习分析，不知道大学生真正关注和需求的热点是什么，不知道大学生真正缺失的是哪些方面的科学知识，没有充分考虑广大受众的需求。相关机构很辛苦地做了很多工作，但并没有取得预期的效果。
（四）高校科普方法单一，缺乏创新
目前高校科普活动的主要形式有科技周、大型科普展览、科技下乡等。具体到某个高校，主要手段依然是通过图书馆、标本馆等进行讲座、展示、展览，大学生亲身参与，亲身体验的机会不多，学习热情不高。
（五） 全社会的认识误区
目前社会上对科普工作的认识普遍存在误区，多数人认为科普工作主要是科协、科技馆的工作，其科普对象主要是青少年和农村人口，没有意识到大学生也需要接受科普教育，没有意识到科普工作对于大学生开阔视野、创新思维、培养科学思想、树立科学精神的重要性。
三、大数据技术应用于科普工作的思考
大数据技术提供的更多是参考意见，而不是标准答案，能够从大量杂乱的、看似没有任何关联的数据中发现事物发展的相关关系，已经被许多行业用于决策支持、预警分析等领域。
（一）利用大数据技术进行学生行为习惯分析
大数据技术使得高校有可能借助物联网技术大量采集学生的日常行为数据，并通过相关的数据挖掘技术进行分析，根据学生的日常行为习惯，发现在某些学生中普遍存在的知识缺口，然后有的放矢地开展相关的知识普及、传授等工作，科普活动目标明确，学生关注度高，效果自然明显。
（二）利用大数据技术进行学生学习习惯分析
现代大学生的学习习惯、学习方式、认知结构等已经和许多科普工作者自身有很大差异，传统的教学方法和知识呈现模式可能无法更多吸引大学生的关注，在此基础上开展的科普活动效果也会大打折扣。利用大数据技术对大学生的学习习惯进行挖掘分析，能够根据学生的学习习惯、学习兴趣、学习方法等采用更合适的教学方法、技术和手段开展工作，起到事半功倍的效果。
（三）利用现代信息技术开展体验式学习
体验式学习充分尊重学习者的认知特点和学习规律，通过创设真实的情境和过程，呈现教学内容，使学生在亲历的过程中理解并建构知识、发展能力、产生情感、生成意义的教学观和教学形式。小米手机的巨大成功，正是得益于充分尊重并鼓励消费者的深度参与和亲身体验。云计算、虚拟技术、VR等技术能够帮助科普工作者创设大量的虚拟或真实环境，可以普遍应用于学习者的体验式学习，让学习者亲身参与，亲身体验，在深度参与中获取知识，锻炼技能，主动思考。
（四）创新科普工作方式，提升科普工作效率
传统科普工作主要基于某一方面的科研成果、科学知识，通过一定的媒体和手段对受众进行单向的知识传播，无法与受众产生互动和共鸣，受众对科普内容的关注度不高，效果没有保障。
大数据背景下，通过数据挖掘技术，可以深度发现广大受众潜在的科普需求和知识缺口。当某一群体事件一旦发生，立刻借助该事件的某个方面为公众提供相关的科学知识和相关技能，利用社会热点事件，吸引公众关注，采用微博、微信等灵活多样的方式，将知识呈现给广大受众，提升科普效率。
四、结语
大数据技术、云计算技术等新的信息技术开创了全新的大数据时代，改变人们的生活方式、学习方式和认知世界的方式，大数据技术要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关关系不要因果关系的特点，使其能够为决策支持、预警分析提供高可信度的参考数据。高校科普工作也需要主动吸收新思想，采用新技术，在大数据思想的指导下，在云计算技术的支持下，积极探索精准科普、高效科普的道路。
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[责任编辑 陈 鹤]