李遠軍
【摘要】:如今國家對高等教育的狀況越來越重視,因其教育質量關系到人才的培養與國家的未來建設方向,因此在對高等教育的數據統計和分析上的要求也越來越高,不僅是數據的完整性、真實性,還有數據分析的精確性和前瞻性,讓高等教育的統計數據能夠更好地促進國家對高等教育機構的優化和調整,迎合國家發展戰略的人才需求培養。對此,本文將對高等教育統計數據的內涵、挑戰以及措施等方面進行分析,有效提高數據統計的質量。
【關鍵詞】:大數據 高等教育統計數據 質量保障體系
一、教育統計基礎數據質量的內涵
教育統計數據是指國家為了了解教育的情況而對各教育機構進行數據統計、整理和分析,從而深度了解目前我國的教育整體發展狀況和發展方向,并對目前教育存在的問題進行分析和解決,從而促進教育質量的提高。而在眾多數據中,基礎數據是最為關鍵的,包括基礎數據的完整性、精確性、一致性等方面。
首先是數據的一致性,這就要求教育統計的基礎數據是真實有效的,并且每一個數據集中的各類數據是一致性的,不存在予以錯誤或者矛盾;其次是數據的完整性,即每一個高等教育機構所包含的教育統計數據都要完整全面,不能出現遺漏,特別是在關鍵數據和基礎數據上要充分收集,例如學校某個競賽的獲獎人數和名次等;最后是數據精確性,要求每一個統計的數據要精確,符合現實情況,不弄虛作假。
二、大數據時代高等教育統計數據質量面臨的挑戰
(一)要求數據具有更高的包容性
為了能夠更加準確地了解高等教育的教育情況以及師生、學校機構等日常生活工作學習的情況,大數據下的高等教育統計數據要有更高包容性,即數據要海量、龐大,可以建立多個不同類別的數據集,讓分析人員可以從不同角度對數據進行分析、比對,從而得出更加精確和符合現實教育狀況的結論,找出教育問題的深層次原因,也為保證數據的精準性、有效性奠定基礎。
(二)要求數據具有更高的時效性
大數據的發展和普及讓數據和信息呈現爆炸式增長,因此數據信息的更新速度極快,這也包括高等教育的統計數據,這些數據時時刻刻可能都會發生變化,為了能夠得出更加貼近當下教育情況的結論和發展方案,在數據統計上要求盡可能提高數據收集、分析的速度,就是讓數據充分展現時效性,教育人員能夠通過更加準確的數據進行分析。
(三)要求數據具有更高的價值效率
大數據下的數據繁雜、密集,為了能夠盡可能擁有更高密度的數據體系,利用大數據可以收集到非常多的數據信息。而且我國的高等教育機構、學校、人數、信息情況等非常多,每年數據數量高達55億條。而在這樣的情況下,并非所有的數據都能對我國的教育發展方針起到作用,甚至有一些數據是虛假、錯誤的,這些數據的利用可能會歪曲整體的教育方法戰略,因此在收集數據時,要需要進行數據的選擇和篩選,保證數據的質量。
三、大數據時代高等教育統計數據質量保障體系建設
(一)推進組織機構建設改革
由于我國的高等教育機構、學生、教職工數量非常龐大,因此沒有專門的組織機構在全國各地區的分設機構進行數據的加工和整理,這些數據是無法發揮作用的。因此,教育機構要加強在每一個地區設立教育數據機構,在每一個地區先進行數據的收集、篩選和分析,將可靠的數據輸送到總部;同時,還要對組織機構人員進行定期培訓和教育,讓他們掌握相關數據分析技能,從而提高工作效率。
(二)優化統計數據指標體系
為防止不適用或者虛假數據進入到數據分析中,國家教育部門要盡快建立健全統計數據指標體系,根據當前的教育情況對數據進行篩選標準的建立,讓工作人員能夠依據該標準對數據進行針對性收集和選擇,從而提高數據的有效性和精確性,為后面的分析工作和教育方向制定提供參考性建議。
(三)加強統計數據質量標準建設
除了保證數據的有效性和準確性,還要對數據采集和分析的工作建立一套完善、科學的規范標準,讓工作人員能夠嚴格按照這一標準制度進行工作,從而提高數據采集和分析的效率,提高統計數據的收集質量,為后續的工作做好準備。
(四)拓寬數據采集方式
由于數據的數量過于繁雜,涉及到的數據種類非常多,僅靠單一的數據收集渠道不僅無法獲得全面的數據,而且收集到的數據很有可能是無效或者錯誤的,而在大數據時代下,網絡通信技術和科技的發展讓數據的收集方式更多,如教育機構的自我收集、教育部門的調查等,這些方式都可以讓數據的收集渠道多元化,而且多方的收集方式有利于檢查數據的真實性。
(五)大力推進教育統計信息化建設
上面已經提到,高等教育的統計數據是非常龐大的,不僅是采集環節上,在篩選環節、分析環節上,眾多的數據僅靠人為是無法完成的,甚至效率低下或者容易出錯。因此要盡快建立教育統計數據的信息化建設,通過龐大的存儲空間和精確的計算機系統計算可以提高工作的效率,減輕工作人員的負擔。
四、結束語
綜上所述,高等教育的統計數據是國家了解目前高等教育發展情況和制定教育方針政策的重要參考標準之一,因此數據的全面性、精準性和時效性非常重要,在大數據時代下,利用大數據的技術和形式可以更好地對數據進行采集、篩選和分析,從而提供更加有效的數據支持。
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