[摘要]在大数据时代，数据已经成为基础性资源，文章分析了大数据的基本概念及对决策支持系统的影响，在明确自学考试管理的决策需求基础上，提出了大数据背景下的自学考试决策支持过程模型，描述了大数据与决策行为的对应关系，设计了自学考试决策支持系统功能，包含数据管理子系统、分析模型管理子系统、用户交互环境子系统、数据安全管理子系统等。
　　[关键词]大数据；自学考试；决策支持
　　[中图分类号]G434[文献标志码]A
　　[作者简介]马尚玮（1966-），男，甘肃天水人。副教授，硕士，主要从事教育考试理论与管理方面的研究。
　　人、机、物三元世界的高度融合引发了数据规模的爆炸式增长和数据模式的高度复杂化，世界已进入网络化的大数据（BigData）时代。[1][2]由于大数据隐含着巨大的社会、经济、科研价值，已引起了各行各业的高度重视。[3][4][5]当前对大数据的研究以与国计民生密切相关的科学决策、环境与社会管理、金融工程、应急管理、电子商务以及知识经济为主要应用领域。决策支持系统结构化、非结构化混合的基础数据特征与"大数据"特征高度吻合，不断深入的大数据研究和应用，必将为决策支持系统的建设和应用带来更大的发展空间。
　　一、大数据的特点及对决策支持系统的影响
　　目前对大数据尚未有一个公认的定义，维基百科对大数据的定义是：大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。[6]还有研究者从大数据的特征出发，通过这些特征的阐述和归纳试图给出其定义，在这些定义中，比较有代表性的是3V定义，[7]即大数据的特点可以总结为三个V：规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）。（1）规模性：当前数据集的规模不断扩大，已从GB到TB再到PB级，甚至开始以EB和ZB来计数。（2）多样性：大数据的数据类型，从结构化数据（如关系型数据库中保存的数据），拓展到文本、音频、视频、图片、地理位置、Web页面、微博、即时通讯等其他半结构化或非结构化的数据。（3）高速性：大数据往往以数据流的形式动态、快速地产生，具有很强的时效性，用户只有把握好对数据流的掌控才能有效利用这些数据。另外，数据自身的状态与价值也往往随时空变化而发生演变，数据的涌现特征明显。
　　大数据的3V特征使得数据已从传统意义上的简单处理对象变为一种基础性的资源，这些资源可以用来辅助解决其他领域的问题。在决策支持领域，获取了规模性、多样性和高速性的数据，决策支持系统可以立足于更大、更完整的数据集，通过数据分析，为决策者提供全局性的决策支持。随着"大数据"处理相关的人工智能、数据挖掘、数据可视化、数据分析等技术的进步，决策者可以从中挖掘出更多支持决策的有价值的信息。但同时也应看到，"大数据"时代，由于提供给决策支持系统的数据是全面的，所以要求高度重视决策支持系统的数据安全问题，否则数据泄漏，对决策者可能产生不可估量的损失。
　　二、自学考试管理对决策支持的需求
　　自学考试管理包括专业计划、报考、助学、命题、考务考籍等方面。在整个工作流程中，涉及的数据多、结构复杂、来源广泛，部分数据具有很强的时效性，具有典型的大数据特征。正是由于这些数据中蕴含的大量有价值的知识和信息使得支持自学考试决策成为可能，在自学考试各个环节中产生了大量决策支持需求。随着大数据的规模、种类、真实性等的变化还会产生更多的需求。
　　1.专业计划管理
　　专业计划管理指对已开设的专业和准备开设专业的管理。在新开设和停、并、转某专业时，需要分析目前国家自考管理部门已同意开设专业基本情况及其发展趋势，未开设专业基本情况及其发展趋势，不同专业计划的课程之间是否存在课程顶替的可能性，专业是否符合社会需求等。
　　2.考生报考管理
　　需要分析各专业的报考情况、报考考生基本特征、考生报考趋势等。
　　3.助学组织管理
　　目前自学考试助学组织有高等院校和社会助学组织。管理部门需要及时了解助学组织的招生情况和教学效果，并采取相应的监督、激励措施。助学组织需要及时了解自身的境遇，及时调整办学方向和思路。助学组织还需要为其学生提供个性化的学习策略指导和学习资源支持。

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