基于大數據技術的研究生教育管理系統構建與應用

張偉 程穎

摘 要：在大數據時代背景下，如何將大數據技術與研究生教育管理新思維相結合，進而提升研究生教育質量水平，已成為研究生教育綜合改革的重要內容。本文在闡述大數據技術對研究生教育管理工作影響的基礎上，重點探討了基于大數據技術的研究生教育管理系統構建過程中存在的關鍵問題，并以我國西部某綜合型大學研究生教育管理系統為例，展示了大數據技術支持下研究生教育管理系統的應用成效，為大數據技術在研究生教育管理工作中的運用提供參考。

關鍵詞：大數據；研究生教育管理；系統構建；實踐運用

中圖分類號：G643

文獻標識碼：A

文章編號：1000-5099（2018）02-0134-05

Abstract：Under the background in the era of big data， how to combine the big data technology with the new thinking in education management for postgraduate students， thereby improving the quality of postgraduate education ， has become the important issue in the comprehensive reform of the postgraduate student education. Based on the illustration of the impact of big data on postgraduate education management， this parer mainly discusses during the process of developing postgraduate education management system based on big data， and through the example of the postgraduate education management system of a comprehensive university in western regions， displays the effect of applying big data to postgraduate education management system with the support of the big data technology， providing references for the application of big data in postgraduate education management.

Key words：big data； postgraduate education management； construction of system； practice

經過多年的建設與發展，目前我國研究生培養高校大多普及應用了一系列管理信息系統，包括研究生教務管理系統、研究生論文評閱系統、研究生學籍管理系統等。這些管理信息系統的設立往往是以職能部門的管理權限劃分為依據，進而導致研究生管理部門內的數據庫彼此獨立，紛繁復雜。長此以往，不僅使得研究生數據的更新難以保持一致，更為重要的是，凌亂的研究生教育管理數據堆砌在一起，使得這些數據后期應用價值大為降低，甚至成為了無用數據。如何收集并管理好研究生數據，使其轉變為有價值的信息，是擺在廣大研究生教育管理者面前的一道難題。

近年來，全球范圍內的大數據浪潮正改變著我們傳統的思維方式和行為習慣。大數據技術已逐步應用到經濟、社會、文化以及生活等各個領域。在高校研究生教育管理過程中，匯集生成的招生錄取、學籍管理、培養質量、畢業生就業、社會評價等海量信息，與大數據的“4V”特性（Volume——體量大，Variety——類型多樣化，Value——高價值，Velocity——速度快）相契合。[1]為了順應時代發展步伐，加快提高研究生培養質量，亟需在研究生教育管理領域探索大數據運用，利用現代數據挖掘技術探索研究生教育管理背后的規律，為優化教育資源配置、輔助學校管理者科學決策提供依據。2015年以來，我國西部某綜合型高校積極推動大數據技術在研究生教育管理領域內的開發與應用，取得了較為突出的成效。本文以此為例，在論述該校研究生教育管理系統開發設計的基礎上，總結實踐經驗，以期為高校研究生教育改革提供有益參考。

一、研究生教育管理中的大數據

1.大數據時代高校研究生教育管理工作面臨的挑戰

所謂“大數據”，簡單地說，就是“海量的資料”。大數據時代的來臨，給高校研究生教育管理帶來了前所未有的挑戰：其一，研究生教學手段的多樣化。大數據時代背景下，高校研究生教育的方式正在發生變化。傳統教師與學生面對面的授課方式，正逐步向“面對面授課”與“學生在導師的指導下利用校內外網絡數據自行學習”相結合的混合式教育教學模式發展[2]。這不僅對任課教師及時更新教學內容提出了更高要求，也對高校匯集優秀網絡資源、適時調整研究生培養計劃提出了嚴峻挑戰；其二，研究生教育數據的龐雜化。研究生教育數據主要包含教學運行數據、社交活動記錄數據、基礎條件數據、畢業生質量數據等。與傳統數據相比，這些數據具有動態、實時、量大的特點[3]。如何快速收集這些海量數據，如何提高海量數據的查詢效率，如何對這些數據展開分析并形成有益結論等問題亟待解決。此外，隨著研究生招生規模的持續擴大，研究生教育數據的管理過程也越來越復雜，研究生個人及群體行為的發展趨勢也變得更加難以預測；其三，研究生教育質量評價主體的多元化。隨著現代高等教育評價的快速發展，高等教育體系內部的巨大變革，以及高等教育與社會之間日益密切的聯系，使得高等教育質量評價主體日趨多元化，研究生教育質量評價主體也從傳統的以行政主管部門為主導的單一主體，轉變為包含政府、高校、社會中介等多元主體。然而，傳統的研究生教育質量評價體系只能宏觀而整體地詮釋研究生教育的科研學習成果情況，不能滿足多方利益主體對研究生質量評價的實際需求，其實用性較為有限。若想獲得客觀、及時的研究生教育質量情況，則需要將大數據技術應用到研究生教育質量評價體系當中。

2.大數據技術對高校研究生教育管理的作用

利用大數據技術對研究生教育管理模式進行改革創新，不僅能為研究生動態管理、行為矯正、預警預測、群體或個人行為分析提供有力支持，還能為提高研究生教育評估的準確性和科學性，增強高校研究生教育管理水平提供重要保障：第一，有利于提高研究生教育管理的科學性。研究生教育管理過程中的大數據既包含了從培養單位收集的關于學術隊伍、獲獎專利、論文專著、科研項目等指標的結構化數據，也包含了從主管部門網站、培養單位官方網站、權威媒體報道等渠道獲得的大量文字、圖像、音頻、視頻等非結構化數據[4]。研究生教育管理大數據系統不僅可以持續、快速、多層次、多維度地收集研究生及導師的個人數據，還能全面客觀地記錄研究生學術活動、科研參與、生活軌跡等狀態。在此基礎上，利用關聯分析等數據挖掘技術，能夠發掘這些數據中蘊含的有效信息以及彼此間的相互關系，同時還能掌握對研究生教育質量有顯著影響的行為指標，進而提高研究生教育管理的科學性；第二，有助于促進研究生教育質量評價的即時性。目前，我國學位授權審核、學位點定期評估、學科評估等評估項目的周期一般為3～5年，這些評估類型都存在著周期長、反饋滯后等問題，不能及時準確地反映實時狀態，在此基礎上提出的改進建議對提升研究生教育質量的作用較為有限[5]。基于大數據的研究生教育管理系統能根據質量評價主體的需求，快速收集、處理、分析海量數據，直觀呈現質量狀態，從而極大地縮短數據采集與結果反饋的周期，使原來需要在全部工作結束后進行的追憶性質量評價轉換為過程進行中的即時性質量評價，這也使得高校研究生教育質量的評價逐步朝著周期性與常態化相結合的方向轉變；第三，可增強研究生行為的預警與預測功能。利用大數據技術，持續、動態地收集與分析研究生課程教學、學術訓練、科研活動等相關數據，客觀呈現實際運行狀態，對運行狀態是否按照預定計劃發展，是否向預定目標靠近等進行監控、預警。這為管理部門及時發現研究生培養過程中存在的問題，剖析其原因提供了依據，同時也為后期改進、修正活動目標偏差提供了方向。此外，高校還可利用大數據預測技術，選擇可視化手段，快速展現出研究生教育教學運行未來的“真實”場景。

二、大數據背景下研究生教育管理系統的構建

高校研究生教育管理是一項復雜而細致的工作，包含的內容十分豐富，由此匯集形成的數據規模也非常龐大。在系統構建過程中，一方面，要充分考慮研究生教育管理的特點，明確系統建設的目標，規范數據庫結構，保證系統使用的便捷性與安全性；另一方面，要充分發揮大數據技術的優勢，強化系統的互聯共享，提高系統大數據挖掘分析能力，實現系統大數據管理的及時性與準確性。具體來看，基于大數據技術的研究生教育管理系統在構建過程中，存在以下關鍵環節：

1.明確系統建設的目標。

基于大數據技術的研究生教育管理系統就是將研究生教育管理的新理念與大數據技術相結合，把提升研究生教育質量的各項制度及措施，以數據的形式融入到系統中去，運用大數據挖掘技術探尋隱藏在海量數據背后的研究生行為規律和趨勢，實現研究生培養全過程管理的科學化和精細化。

2.規范數據庫結構

數據庫技術是信息管理的核心部分，是進行科學研究和決策管理的重要技術手段。只有高度結構化、規范化和標準化的數據庫才能確保研究生教育管理系統正常發揮作用。為此，首先，應在教育部現行數據規范要求的基礎上，對數據庫中每個數據表的字段名稱、類型、數據項含義、字段大小等做出具體嚴格的規定[6]，確保設立科學、規范、標準的數據元；其次，為了滿足高級別的數據分析和TB級的數據處理，應采用面向列的Hbase分布式數據庫技術建立非結構化數據庫，其功能主要包括數據管理、信息查詢、數據統計、系統管理等功能模塊；再次，對于數據庫內部海量數據的處理，應通過采用分布式計算機模型MapReduce來實現。

3.增強系統的互聯共享

研究生教育管理系統既是一個綜合性的事務管理和信息處理平臺，也是一項復雜的信息共享過程。研究生教育管理系統的開發，應強調以招生錄取基礎數據為核心，一方面，系統與財務繳費、后勤管理、就業等數據庫互聯互通，確保數據能夠便捷地導出和轉換，以增強多部門之間數據的互聯共享；另一方面，以學生學業信息流為導向，將研究生報名、錄取、學籍、培養、學位授予等環節串聯起來，實現業務流程再造，保證研究生教育管理部門內數據的一致性與及時性，借以提高研究生教育管理水平和工作效率。

4.深度挖掘數據價值

近年來，國家強力推進的研究生教育綜合改革，對提高研究生教育質量提出了更高要求：一方面，規范調整研究生招生類別，研究生生源結構呈現出多樣化的特點；另一方面，研究生的培養越來越傾向于導師與研究生、項目組成員之間的互動交流，以學生個人研究和團隊學習討論為主，課堂學習為輔，集體行為少。上述變革使得研究生教育管理數據呈現出瑣碎化、零散化、動態化、多樣化的特征。基于大數據技術的研究生教育管理系統，不僅可以快速搜集大量的文件、資料等結構化數據，還可以對研究生培養過程中形成的教學視頻、學術報告、活動圖片、鏈接信息等大量零散的非結構化數據進行抓取、集成。在此基礎上，運用大數據挖掘技術，探尋多源異構數據中隱藏的信息及其相互關系，快速提煉出研究生的學術活動、科研參與、生活軌跡、心理發展等狀態，進而對研究生個人及群體行為的發展趨勢進行預測，揭示研究生教育管理大數據背后蘊含的價值，為學校管理層決策提供數據支持。

5.注重系統的人性化設計

鑒于研究生教育管理過程的復雜程度，應當努力提高系統使用的兼容性和易操作性，確保不同角色的用戶都能按照自己的需求和權限及時查詢、分析數據[7]。研究生教育管理系統為教育管理者、導師、學生及用人單位構建了一個充分自由的網絡環境，借助研究生教育管理系統，研究生教育教學及管理工作將不再受時間和空間的制約，培養單位、用人單位、學生等角色主體均能根據自己的需求和愿望，選擇有利的時間和地點登錄系統并獲得信息。以研究生教育管理系統的評價功能為例，各角色主體可按照系統設定的權限及自身的需求偏好，查閱、分析系統內的數據，并能利用系統內的統計功能生成評價虛擬表格或評估報告。此外，為了提高系統運用的便捷性、互動性及高效性，還應配套開發基于智能終端的APP應用產品，通過設立“課程/項目討論組”等形式，鼓勵研究生之間、研究生與導師之間進行互動討論，提升探尋解決方案的效率。

三、研究生教育管理系統應用案例

2014年9月，我國西部某綜合型高校搭建了研究生教育管理系統，經過近3年來的不斷探索和調整，已成功地將大數據技術與研究生教育管理系統相結合，取得了卓有成效的效果。

一是研究生教育質量評價。為了多維度、多層次地對本校研究生教育質量進行評價，該校除了從培養單位收集關于學術隊伍、獲獎專利、論文專著、科研項目等指標的結構化數據外，還通過問卷調查、抓取微信公眾號、微博、權威網站相關信息的方式收集多維異構數據。在此基礎上，以波多里奇卓越績效標準為核心，從制度建設、師資隊伍、培養環境等7個維度，設立118個細化指標，采用主成分分析技術對學校研究生教育質量進行了評價。利用大數據技術對研究生教育過程中形成的海量數據進行測度，這不僅提高了研究生教育質量評價的及時性與科學性，還能為管理層適時調整管理策略提供數據支持。

二是研究生教育資源配置。該校的研究生教育管理系統在開發之初，就將原本被忽略的學科建設模塊納入系統，并將其與研究生招生就業工作進行動態互聯：一方面，學校廣泛收集學科建設數據，采用投入產出模型對各學科點的建設成效進行量化評價，在此基礎上動態調整研究生招生學科方向及名額計劃；另一方面，學校持續追蹤研究生招生就業數據，并根據數據分析結果，強化對“弱勢”學位點的督導，抑或勸誡主動撤銷學位點。大數據分析結果為學校優化配置研究生教育資源指引了方向。近3年來，學校逐年向植物保護、生物學、電子科學與技術等學科傾斜研究生招生計劃名額；與此同時，從2015年開始，學校主動申請撤銷了統計學、力學等碩士授權點，并于2017年申請增設了管理科學與工程、法學等博士授權點。

三是研究生教育供給側結構性改革。近年來，學校研究生教育規模逐年擴大，結構性矛盾日漸突出：一方面，研究生就業形勢越來越嚴峻；另一方面，用人機構對各類人才需求十分旺盛，急需大量創新型、復合型人才，而研究生教育卻不能滿足用人單位的需求[8]。為了調和矛盾，學校從2016年開始提出對研究生教育進行供給側結構性改革。改革中第一項重要工作便是采集、關聯研究生在校學習階段的數據和就業情況數據，并在此基礎上，運用回歸分析技術，挖掘出研究生學業成績與就業發展狀態之間的聯系。用人單位可根據形成的數據分析結果，挑選滿足其工作需求的畢業研究生。隨后，學校又陸續推行“研究生Seminar制度”“創新實踐基地建設”“研究生創新計劃”等項目，研究生一次就業率也因此小幅提升，改革成效斐然。以大數據技術為基礎的研究生教育供給側結構性改革，不僅豐富了管理層的策略選擇，而且一定程度上提升了政策的精準性和實用性。

四是研究生教育趨勢分析與指導。基于大數據技術的研究生教育管理系統，能快速搜集研究生培養過程中形成的海量數據。研究生教育管理人員可通過采用各類數據挖掘技術對數據展開有效分析，及時掌握研究生培養質量的狀態和趨勢，為管理人員強化薄弱環節的質量監控提供依據。例如，學校研究生教育管理部門與圖書館進行聯動，將圖書館硬件設施統計數據、服務滿意度調查數據以及研究生登錄圖書館網頁查閱電子書刊的頻次與停留時間數據，收集存儲到研究生教育管理系統中，管理人員運用關聯規則算法技術，可分析得出在校研究生從事科研活動的情況，為學校管理層制定應對策略、改進校園服務方式和水平提供有益參考。

五是研究生教育教學內容創新。研究生的學習具有較強的自律性，學習的目標也十分明確。因此，借助學校研究生教育管理系統，創建E-learning學習環境，搭建Blackboard教學平臺、Moodle等開源學習系統，構建一個協作的虛擬學習社區或學習共同體，學生可根據自己的實際情況，自由安排在線學習時間和地點，隨時進行在線作業和測驗，合理提高學習效率。[9-10]與此同時，研究生在線學習的所有數據被后臺記錄下來，導師可利用大數據分析結果，及時掌握每個學生的學習狀態，并在此基礎上調整教學內容和教學進度，找出適合每個研究生不同的學習模式。此外，在研究生實踐教學環節中，綜合考察研究生個人學習興趣、學業專長等因素，將研究生置于合適的教學實踐基地中進行實戰培養，提高研究生教育教學的科學性和實用性。

四、反思與啟示

將大數據技術與研究生教育管理新思維相結合，是提升高校研究生教育管理現代化的有效途徑。為了更好地順應大數據時代發展要求，首先，高校研究生管理部門應從教學與管理兩個方面的關鍵環節入手，構建基于大數據技術的研究生教育管理系統；其次，運用數據挖掘技術，從多源、異構、多模態、不連貫語法或語義的多樣化數據中快速提煉出研究生教育教學狀態及趨勢，發掘蘊含在研究生教育管理數據背后的價值；再次，根據大數據分析與預測結果，探索全面提升高校研究生教育管理質量的新路徑，在創新研究生教育教學模式的同時，對研究生全面質量管理機制進行調整優化，促進高校研究生教育健康、持續發展。

研究生教育管理過程中的大數據技術應用，不是傳統教育管理理念、機制的修補與完善，而是一種總體思維的改變[11-12]。這就要求教育工作者必須首先樹立大數據思維、教育互聯網思維和個性化教育的思想，逐步提高自身在信息技術應用、教育數據分析與挖掘方面的能力。對于管理部門而言，必須充分認識大數據技術在研究生教育管理中的應用價值，規范校內管理部門的數據標準，推動校內各部門之間數據的共融、共享，強化大數據技術在研究生教育管理各環節的實踐應用。總體來看，基于大數據技術的研究生教育管理實踐，尚處于起步探索階段，面臨著人才不足、機制不暢、技術單一等方面的障礙。但值得肯定的是，大數據技術在高校研究生教育管理中的實踐運用，必將成為高校下一個創新、競爭和效率提高的前沿領域。因此，我們要抓住機遇，順應時代發展步伐，不斷總結分析大數據技術在研究生教育管理領域實踐運用的經驗與不足，為研究生教育教學改革和管理創新提供支持，為加快我國研究生教育現代化發展，全面提升研究生教育質量提供保障。

最后需要說的是，將大數據技術應用于研究生教育教學、日常管理與決策分析是一個長期的過程，不可能 “一蹴而就”，需要我們不斷地、多方面地、長時間地總結積累。針對目前存在的障礙和困難，我們將在今后的工作實踐中積極尋求應對策略，為創新研究生教育管理體制和教育教學模式，進一步深化研究生教育改革提供參考。

參考文獻：

[1]董素芬，蔡金金，高媛.大數據下研究生培養管理智能決策支持系統[J].河北大學學報（哲學社會科學版），2015（4）：155-156.

[2]邵舉平，沈敏燕，樊星.大數據時代背景下地方高校研究生教育教學模式改革研究——以管理類研究生培養為例[J].魯東大學學報（哲學社會科學版），2015（4）：82-85.

[3]片錦香，浦春鈺，孫煥良，等.大數據時代下的研究生教育質量評價體系研究[J].教育教學論壇，2016（6）：75-76.

[4]王鋒，王翔宇，秦文臻.大數據驅動的高等教育質量監測評估關鍵技術研究[J].黑龍江高教研究，2017（6）：80-83.

[5]李芬，王戰軍.基于大數據的研究生教育監測評估研究[J].學位與研究生教育，2016（7）：15-19.

[6]溫洋，韓惠鵬，孫虹，等.我國農林學科研究生教育動態數據平臺建設研究[J].東北農業大學學報（社會科學版），2010（6）：84-87.

[7]李非，徐華銀，肖子良.新形勢下高校學位與研究生教育管理系統創新路徑探析——以江西師范大學為例[J].科教導刊，2016（1）：11-12.

[8]何海燕，單捷飛.供給側結構性改革思考與研究生教育改革的策略選擇[J].學位與研究生教育，2016（5）：43-46.

[9]張慧琴.大數據背景下基于PBL的非英語專業研究生公共英語教學改革探索[J].中國校外教育，2015（21）：91-81.

[10]常凱，趙艷莉，黃文峰.“新常態”下的研究生教育管理信息化系統設計——以福州大學為例[J].中國遠程教育，2017（1）：71-76.

[11]于亮，孟宇.大數據與高校管理研究[J].無線互聯科技，2016（7）：85-86.

[12]熊發政，李育強，陳英齊.淺析大數據技術在高校學生教育管理工作中的應用路徑[J].才智，2016（23）：74-75+77.

（責任編輯：鐘昭會）