淺論數據管理對高校招生工作的意義

李享

（盤錦職業技術學院，遼寧 盤錦124010）

1 數據采集及其準確性保障

數據是將信息量化后的結果，這種量化可以大大提高工作效率和未來工作方向的準確度。高校招生工作涉及的數據是一個十分龐大的系統，以高校為主體的數據采集工作也就需要更加專業、更加科學的思路。

1.1 數據的多維度采集

高校需要采集的數據一部分來源于“大平臺”，也就是全國性的招生計劃設置平臺、報考系統、錄取平臺等，而另一部分則需要高校按需進行主動采集。根據不同工作需要，通常需要結構完全不同的數據。也正是由于數據結構的差異，目前的平臺之間難以形成完善的數據交換，資源有所浪費。因此，高校的招生部門與數字化管理部門需協同合作，按照一定的規則進行人工的數據采集彌補工作。而在實際的采集過程中，即便是拿來主義的數據也仍然口徑不一，須反復嚴謹提煉所需。

數據采集最普遍的方式就是依據采集主體，也就是高校的需求，按照采集對象來進行。例如，招生工作可能涉及的對象包括考生、生源學校、高校、宣傳媒介，甚至還包括就業的一系列相關行業信息、專業流向信息等。

招生工作涉及的數據是層層鋪開、立體多維的，對象不同、維度不同，同一對象也可能存在身份信息、社會生活信息、行為偏好信息等多個維度。而具體數據中還包含數不勝數的具體信息。正如楊正理、史文等人在《大數據背景下高校招生策略預測》中所說，“高校的招生人數、專業設置、生源人數、學生成績等招生數據構成數據子集，這些數據子集來源不同，數據口徑不一，模態千差萬別，形成了海量異構數據”[1]。

就目前的數據采集特點來看，采集的數據更偏重于橫向鋪開上的信息，而縱向上的人本挖掘仍然有所欠缺。例如，不同結構考生的心理健康狀況、就業觀念、升學意愿等，這類數據對于提升招收生源質量、投放招生專業等具有不容忽視的作用。想在縱向采集上有所突破，并真正發揮效用，需要專業的測試或調查分析，是具有可操作性的維度。

1.2 數據采集途徑及準確性、規范性保障

數據包括數字、文字、圖像、聲音等多種形式。高校招生工作涉及數據基本以數字、文字和圖像為主。既然要運用數據，并基于數據提出指導性意見，就必須保證數據的準確性和規范性。

原始數據的采集是工作量極大的工作，尤其是高校招生相關數據的采集，例如，每年高考考生動輒數百上千萬，高校、生源學校數不勝數，而每個考生、每個高校、每個生源學校又存在海量數據。要采集這些初級數據仍然是以人工錄入為主。目前，廣泛應用的數據平臺多數包含對照審核功能，所有涉及考生的信息真實有效性基本得以保障。而以院校為主體的通過網絡或者人為采集的如院校、生源學校等一系列數據，則可能存在誤差。

目前的數據采集依賴的媒介以網絡平臺為主，尤其是報考系統、計劃來源系統、錄取系統、教育部門網站、院校網站、其他網絡平臺等。此外，不同高校也可根據自身所需采取更有效的途徑采集其他高校及生源學校、宣傳媒介的數據，如圖書、教育行政部門、學校、搜索引擎等。在數據共享方面，現今主要是主流大平臺之間的信息公開、互通和共享。而受安全性、完善程度等多方面限制，它們與其他小型平臺之間，如與院校平臺之間的互通共享還明顯不足。

在保障數據采集準確性與規范性上，需要把握幾個原則。首先是宏觀上的數據標準統一。國家相關部門應從宏觀角度保障各地區基礎數據采集維度的基本統一，使之在對照、運用上更加準確規范便捷。其次，保障操作的專業性。這就涉及工作人員的專業素質問題，嚴謹、專業的數據統計分析是數據采集準確規范的基本保障。最后，有一定的大數據思維。這樣的大數據思維包括對數據的整體思維、數據與數據之間的關聯思維、允許存在誤差的容錯思維等。

2 數據管理及其在高校招生工作中的意義

對招生相關數據價值的挖掘，實際上是一種對“招生記憶”的構建方式。通過這樣的記憶努力實現招生工作的精準化，盡量避免由于缺乏科學指導導致出現成本增加、效率降低的情況。這樣的數據管理，其實就是對數據進行審核、分類、匯總，使之條理化、系統化，得出合理結論的過程。具體來說，其對招生工作的意義主要體現在以下幾個方面。

2.1 數據管理對招生工作與招生政策相契合的意義

招生工作在相當程度上具有結果論意義，也就是對院校當年最終的錄取率、報到率、生源質量等具有終極期待。而每個院校的招生類別、考核形式多種多樣，從而導致招生工作成為一項非常系統而龐大的工作。若滿足終極期待，就要求招生工作人員必須提早做好各方面準備工作，提前規劃。而規劃的依據基本來源于高校對各類數據的搜集、統計和分析，這就是數據管理的預測性。

數據管理可以有效發掘招生工作與國家政策之間的契合點。高校運用信息化手段及思維的創新不斷更新數據分析方法，得到的結論細致而驚人。招生工作的開展首先要在教育系統的規則和限制內進行，但如何在規則和限制內最大程度發揮招生效用、達到招生效果是至關重要的。在國家允許的招生形式及生源范圍內，通過對生源類別、數量、地域的統計和分析，可以盡量做到有的放矢。尤其對設置招生專業及計劃幾乎起到決定性作用。

2.2 數據管理對具體招生工作的意義

陳秉杰從在《大數據時代下高職院校招生管理研究》一文中從方法論的角度曾闡釋過數據的不同處理方法對招生工作的現實意義，從對數據的分類、關聯、回歸、聚類四種分析方法入手挖掘信息，具有一定的指導意義[2]。而在實際工作中，具體招生工作的開展對于數據來說其實是一種按需索取的邏輯過程。高校的招生工作主要包括編制各類招生計劃、開展招生宣傳、錄取等工作，在工作中遇到的問題可以向數據索取一定的答案。同時，數據可以提供比答案更豐富的信息以指導工作更有效地開展。

2.3 數據管理對后招生工作的意義

除了對招生工作本身的意義，招生信息化作為信息化校園建設和教育信息化的一個重要組成部分，為校園的信息化建設和學生的信息化管理工作提供了一個重要的基礎信息和前期準備[3]。后招生工作的完善程度對未來招生工作意義同樣不可忽視，其涵蓋范圍非常廣，其意義也更趨于體現在厚積薄發上。

隨著高校自主招生的比重越來越大，高校對本校招生考試平臺的建設更加倚重。高校之中有些自主開發應用軟件，有些從外部采購，但如何合理利用和完善軟件功能對未來招生工作來說異常重要。高校在考生報名考試過程中發現的問題以及針對考生做出的招生考試滿意度相關調查，可以有效促進招生系統的合理改善，發揮數字化平臺的便捷功能，從而促進招生工作的健康發展。

在開展常規工作方面，數據管理可以大大提高工作效率，包括在數字化校園建設方面，發放各類證件所需數據，學生心理健康數據及管理，校園服務涉及的少數民族學生情況、各類系統登記注冊、新生入校學籍檔案的登記管理、學生繳費等。

更重要的是，有效的數據管理可以對各高校專業發展提供數字支撐，為專業規模合理發展、調整服務，從而促進教育教學質量的提高，提升畢業生的質量，實現高校的可持續發展。