构建研究生大数据,助力高校科学管理

2020/07/02      4656 文章来源:必发365品牌 丨 作者:赵小华

一、时代背景

习近平总书记指出:“要建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制,推进政府管理和社会治理模式创新,实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。”2020年,国务院印发《国家教育事业发展“十四五”规划》,明确提出“加快教育大数据建设与开放共享”。

当前,以大数据为代表的信息技术,正与教育深度融合,海量教育数据的生成、汇聚、融合,一方面为高等教育提供了精准、有效和可靠的数据支持,助力高等院校教育管理向智能化、精细化、可视化方向转变,对推进“双一流”建设、更好地服务于国家现代化建设发挥重要作用;另一方面,构建多维度的科学评价体系,有助于提升高等教育评价精准性、科学性、客观性,促进高等教育内涵式发展。然而,作为大数据技术、平台和人才集聚高地的高等院校,在当前教育大数据使用方面存在短板与问题,尚未发挥教育大数据在推动高校科学管理方面的应有作用。

二、建设目标

陕西必发365品牌依托云计算、大数据、互联网+等新兴技术,与陕西省教育厅签订了《陕西省研究生教育与学科建设大数据平台项目》,在教育大数据领域的探索,实现全省研究生教育与学科建设的发展现状,提高日常工作效率、减少人员成本,实现学科动态监测,电子化历史数据档案,提供决策信息咨询服务:

一是掌握发展现状:全面、准确、及时掌握全省研究生学位授予单位学科建设与研究生教育的整体情况,以及学位授予单位、单个学科的国内外排名和学科的发展水平。

二是提高工作效率:平台所采集的数据将作为全省研究生教育、学位管理、学科建设的重要数据来源,今后涉及到的有关数据,将直接从系统提取,不再需要各单位另行报送。同时,提供日常业务处理功能模块。

三是监测学科动态:对全省高校学科点建设过程进行常态化跟踪监测,掌握学科关键信息,研究学科发展规律,预判学科发展潜在风险,加强质量监测与调控。

四是积累历史数据:将全省相关材料以电子化方式存于系统,为全省学科发展和研究生教育积累大量的历史数据,方便日后查询、分析。

五是提供决策支持:借助数据挖掘技术,对高校的纵向历史数据、横向对标数据、国际对比数据等进行深入分析,为省级职能部门和高校提供决策支持与资讯服务。

核心功能

研究生教育与学科建设大数据平台主要服务于研究生教育与学科建设质量监测与分析,满足日常办公需要。主要功能包括:信息采集、学科监测、业务处理、数据归集、大数据分析、系统管理等。

1、信息采集

对于通过互联网可以获取的公共数据,提供专门的信息采集平台,通过数据挖掘技术,从公开互联网上挖取数据,并整理成结构化数据入库,并提供数据接口。

对于企业高校私有的数据,协助完成数据采集任务。提供单条数据录入、批量导入功能,实现增、删、改、查等基本功能。

2、学科监测

主要包括:学术型学位授权点、专业型学位授权点国家一流学科名单省级一流学科名单、国家重点学科(国家一级重点学科、国家二级重点学科、国家重点培育学科)、省级重点学科(优势特色学科、哲学特色学科)、教育部学科评估ESI学科排名等。

3、业务处理

主要包括:硕士论文抽检、优秀博士论文评审、学士专业申报、学士单位申报、院士工作室申报、示范工作站申报、综合改革项目申报、学位点动态增列调整、专业学位案例等内容流程处理。

4、数据归集

主要包括:全国高校基本库、全国学科建设、高校排名数据、全国师资队伍、国家双一流建设名单、全国学科评估结果数据、国家重点学科建设名单、中国工程院院士名单、中国科学院院士名单、博士特需项目名单、硕士特需单位名单、全省普通本科专业授权库、全省学位授予信息备案库、硕士学位论文抽检数据、优博学位论文评选结果、研究生联合培养示范工作站、学科专项评估结果、学科合格评估结果。

5、大数据设计

对系统中所涉及学科建设、学位管理和研究生教育的所有表格、数据,均能按照任意字段条件组合,实现多维度、快速的查询统计功能,并能以图表的形式予以展示,实现导出、打印等基本功能。

6、大数据分析

按照预定模板,采用完全WORD或PPT的编辑方式,可直接拾取分析图表和指标,进行格式化的排版,无需编写繁琐的代码,只要简单地拖拽,就能轻松制作出丰富的图表,灵活地进行数据分析,快速发现数据中的规律,丰富图表、拖拽操作、图表联动、上卷下钻、个性化排版,形成分析报告。





7、权限分配

主要功能从两个维度进行,省厅主要分为日常办公、数据说明、组织管理、系统配置、系统维护、高校权限配置;高校单位主要分为日常办公、系统管理、数据填报等功能清单。

四、平台价值

1、解决高校之间的数据孤岛

“数据孤岛”现象在高校较为普遍。在高校内部、高校和教育厅之间,不同部门彼此间数据权属分割,形成了物理隔离的“数据孤岛”,教学、科研、行政、后勤等数据系统难以联通和融合的现象比较普遍。在校际和区域间,由于缺失整合、联通的工作机制,推进数据联通和融合工作存在一定困难。在技术上,由于应用标准不统一,由技术迭代产生的部门间的系统异构以及底层数据库兼容性等问题,也在一定程度上加剧了“数据孤岛”现象的形成。

2、解决教育数据应用重点分析

教育大数据具有大容量、多样性、高速性、价值性等特征,其最终价值体现在应用上。当前,在教育大数据应用过程中存在以下误区:重视群体性与一般性规律的数据分析,忽略特殊性数据分析;重视结果性和静态性数据的分析,缺少过程性和动态性数据的分析;重视高校内部环境的数据分析,忽视外部环境中舆情数据的分析等。

3、提高教育大数据应用意识

建议通过有组织和分层次的系统培训,提升高校管理者、教育者对于大数据本质性的认知,充分理解并准确把握教育大数据在推动高等院校内涵式发展过程中所具有的支持性、服务性、变革性作用,重视其在高校科学管理中推进精准教学、精准管理、精准评价、精准决策的多元潜能,从而形成在高校管理实践中重视大数据应用的意识,并转化为行动上的自觉。

4、理顺研究生大数据管理体制机制

以建设教育大数据中心为契机,着力整合数据资源、理顺管理机制、消除“数据孤岛”。一是打破教育数据条块分割,建立教育数据开放共享、互联互通、融汇聚合机制;推动建立统一的高校基础数据标准格式和规范;推动高校校内各部门数据关联与融合,打通校际数据流动渠道。二是强化高校教育大数据分析和应用的保障体制。成立各级教育大数据管理机构,全面统筹教育大数据管理工作;建立跨学科的大数据人才团队,同时保障持续性的资金投入。三是建立高校教育大数据分析和应用规范、伦理与安全保护机制。制定教育大数据收集与存储规范,制定教育大数据分析与应用规范,建立健全教育大数据隐私、安全规范等。

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