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高校BI數據應用,到底應該怎么做?

永洪科技
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2023-02-21 11:42
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2022年,全國教育工作會議提出“教育數字化戰略行動”,指出要強化需求牽引,深化融合、創新賦能、應用驅動,推進教育新型基礎設施建設,強化數據挖掘和分析,健全教育信息化標準規范體系,為促進教育事業高質量發展注入新動力。
 
如今,各大高校的信息系統建設基本完善,開始嘗試構建數據應用體系,挖掘數據價值,推動智慧校園的發展。如何有序開展工作,解決數據應用特點?
 
當前我國高校數字化現狀
 
目前我國教育正在由信息化邁向數字化,以提升教育質量、學校運營質量等,實現高等教育高質量發展。數字化已然成為當前我國教育現代化發展的關鍵創新路徑,是建設高質量教育體系的重要戰略。
 
根據教育部數據顯示,2021年中國教育信息化的教育財政投入達4640億元,同比增長9.4%。
 
高校BI數據應用,到底應該怎么做?
 
2012-2021年教育信息化經費投入情況
數據來源:教育部
 
高校信息化的發展已歷經30年。從信息化建設階段來看,可以分為四個階段。
 
第一階段以設備和網絡為建設核心,主要職責是校園網規劃、建設、管理、維護以及學校互聯網接入,建設成果為各種中心,例如“電教中心”、“計算機中心”;
 
第二階段以數字化校園建設為核心,主要職責是數字化校園的規劃、建設、管理、維護,例如“智慧教室”,“在線教學平臺”;
 
第三階段以數據為核心,主要職責是著眼于智慧校園規劃、建設、管理、維護,擔負決策支持、組織與業務流程再造之重任,例如有些學校已經把“網絡信息中心”更名為“大數據中心”。這也是目前大多數高校處于的階段。
 
第四階段為建立智慧大腦、人工智能的問題解決平臺的發展階段,例如自動解答海量疑問、智能辦理校內業務、建立人工智能問題解決平臺等。
 
可以看出高校的數字化轉型,并非只是將線下課堂在線化,而是將學校相關的所有工作數字化,實現全場景、全流程的數據應用,將數據深度融合到學校日常教育管理工作的過程中,實現各項工作的精細化、智能化、個性化。
 
高校數據應用存在的痛點
 
業務痛點:管理脫節,決策失效
 
(1)教學方面
 
課程與實際應用脫節,理論與動手實踐分離,教師所期望的和學生所需要的相差甚遠,教學質量欠缺,教師考核公正性以及學業預警等都是高校教學發展中的痛點。
 
(2)管理服務方面
 
當前,我國眾多高校仍無法脫離“行政化” 的管理方式。盡管各級部門不斷優化業務流程、梳理服務目錄、改進工作方式,但鑒于業務流形成閉環,數據孤島林立,高校內部跨部門業務數據缺乏有效的共享與交互,仍無法解決行政事務管理流程繁瑣、跨部門業務辦理困難且效率低下的問題。學生身心健康發展尤其學生安全問題提前防范困難。
 
(3)綜合決策方面
 
綜合決策涉及的對象是高校的領導者和管理者。綜合決策需要深入掌握基礎數據、準備把握發展不足、敏感抓牢政策動態,需要校級層面的決策,諸如:招生計劃決策、財務狀況與政策決策、師資隊伍發展狀況與人才政策決策、科研發展狀況與學科建設決策、教學評估狀與人才培養模式決策等一系列關乎高校生死存亡的決策項。然而大多高校目前尚沒有建立起有效的數據應用體系,以數據輔助支撐管理決策,“拍腦袋”的現象依然普遍。
 
數據痛點:數據基礎差,應用難度大
 
(1)缺乏基礎數據:無法為學校教學、科研及管理提供基礎的信息化數據服務。同時,各個學校的基礎建設存在著較大的差異,有些學校只是使用了一卡通,數據類型單一,許多重要的基礎數據缺失,導致大多高校只是“有什么數據就做什么事情”,產生了許多個性化的需求。例如一些高校教務數據比較完善,但缺乏研究生系統,資產系統等數據。
 
(2)缺乏數據規范:全校數據缺乏統一規范,沒有形成統一數據標準,導致數據質量差。出現了數據來源復雜、數據質量參差不齊、基礎數據分散、數據不一致、統計口徑不統一等問題,導致在應用時數據質量得不到保障,數據無法匹配、數據不可識別、數據不一致、冗余重復、時效性不強、精度不夠等問題頻發,數據結果與實際情況不匹配,無法作為業務改善及經營決策的參考依據,難以支撐上層應用,無法完全釋放數據的真正價值。
 
在數據輸入和管理過程中,存在著數據輸入規范不統一等問題,不同部門對于同一個數據指標有著不同的理解,在輸入時導致數據元描述和理解存在差異,導致數據沖突或矛盾。這類錯誤在清洗加工過程中很難得以修正,后期補充完善的成本高。
 
高校數據應用的破局之道
 
數字化轉型是一項系統性工程,體系龐大,過程漫長,所涉及的業務范圍較廣。在轉型過程中,高校存在時間、資金、人力等資源有限的困難,尤其是在疫情等外部環境條件下,諸多高校縮減了數字化轉型的經費,大多聚焦于教學設備和平臺的引入,而減少了信息化建設的投入。
 
因此,在構建數據應用體系時,應當明確整體思路與目的,建立清晰明確的戰略目標,深入挖掘業務需求,將業務與技術相結合,從而達到敏捷高效,降低資源浪費。
 
例如,高校可設立“提升高校管理能力 提升高校辦學質量和口碑”的戰略目標,分別建立業務端與數據端的分目標,使二者緊密結合,共同支撐戰略目標的達成:
 
(1)業務:培養數據思維、領導重視最重要。
 
  1. 傳播數據價值 :簡明直觀最重要、每個人都能讀懂;
  2. 一致性:統一數據口徑、統一業務指標;
  3. 激發活力:全方位對比分析、樹立內部競爭意識;
  4. 業務閉環:通過數據發現問題,管理閉環驅動改善;
  5. 多終端觸達:手機、電腦、大屏,隨時掌握高校情況。
 
(2)技術:數據全打通、提升數據分析能力。
 
  1. 數據全打通:統一標準、統一質量、打破壁壘;
  2. 融合外部數據:教育行業數據、輿情;
  3. 深入業務完善指標體系:結果指標、過程指標、行為指標;
  4. 敏捷平臺:提升數據分析效率、快速響應業務;
  5. 自助分析:賦能業務、尋根溯源、持續優化。
 
數據應用體系的有效實施,關鍵在于使數據與高校業務緊密結合,使數據生于業務、用于業務。數字化背景下的高校平臺建設應該積極依托教學大數據,圍繞師生各種活動來展開,數據動態糾偏、數據預警,以數據靜態標簽、動態標簽、模型標簽等為指引,為數據注入人的生命力,構建高校人才培養的大數據路標。
 
(1)基于大數據構建全景畫像系統,支撐學校評估決策分析
 
在專業情況、師資情況、學生情況、教學情況人才培養、教育科研、創新創業、思政教育等方面進行可視化數據分析,提升高校教育教學治理現代化效能。
 
(2)大數據驅動下的教學評價,更精細刻畫師生教與學的特點
 
利用大數據驅動,創新教學評價工具,積極探索基于OBE教育理念的學生學習情況全過程、全要素評價,并針對性的實施教學內容和服務,促進評價過程與學習過程緊密結合,形成規模化教育和個性化培養相互融合的教育評價體系,賦能實現個性化教學,從而推動教育質量的變革發展。
高校BI數據應用,到底應該怎么做?

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原文標題: 高校BI數據應用,到底應該怎么做?

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