以“診改”理念引領高職院校大數據平臺建設

宿 莉 孫 鑫

(重慶城市管理職業學院 重慶 401331)

在深化教育改革、推進“管辦評”分離的背景下，教育部先后出臺了一系列文件，啟動了高職院校的“診斷與改進”工作(后面簡稱“診改”)。“診改”要求高職院校作為人才培養質量的第一責任主體，要以社會需求為導向，建立和完善內部質量保證體系，通過實時監測和常態化的診斷與改進，提高人才培養質量，加快發展現代職業教育。[1]“診改”提出了提高人才培養質量的新理念，一是“質量為本，服務需求”，“診改”的宗旨是提高人才培養質量，就是要以需求為導向，不斷提高學生、社會、用人單位、政府對人才培養質量的滿意度。[2]二是“目標為首，制定標準”，“診改”強調質量達成要設置具體目標，而目標實現要制定對應標準來衡量。[3]三是“改進為主，監測預警”，“診改”助推質量提升的運行機制，是在工作計劃和任務實施中，利用監測預警，持續地診斷和改進。四是“文化為魂，培育質量文化”，“診改”認為只有質量文化的形成和沉淀，才能真正推動學校管理與決策的科學化。

國務院頒布的《大數據行動綱要》特別提出要發揮大數據對教育的支撐作用，而《高等職業教育創新發展行動計劃(2015-2018)》也強調了數據在宏觀管理、行動決策、院校治理、教學改革等的基礎性作用。為數據充分發揮信息功能、決策功能提供最有力支持的是大數據平臺。高職院校大數據平臺是通過持續和及時地采集、清洗、集成、應用高等職業教育數據，對教育過程進行常態監測預警，提供教育決策的數據資源共享平臺。[4]建設大數據平臺對高職院校有特別重要的意義，以“診改”理念引領大數據平臺的建設，會使平臺的頂層設計高屋建瓴、建設思路脈絡清晰，建設過程有的放矢。

一、高職院校大數據平臺建設意義

(一)大數據平臺是高職院校內部質量保證體系的支撐

高職院校內部質量保證體系是一個“把人才培養各個環節、各個部門活動和職能合理組織起來，形成一個任務、職責、權限明確，能相互協調、相互促進的網絡化、全覆蓋的有機整體。”[5]而在這全要素網絡化的內部質量保證體系中，每一個人，每一件事務，每一個時刻都會產生許多數據，形成無數的點、線、面和軌跡，它們錯綜復雜、相互關聯。所有數據的自動采集、記錄與分析、信息的互聯互通需要大數據平臺支撐，來實現源頭采集、即時采集、開放共享、智能監測、預警預測。由大數據平臺支撐的高職院校內部質量保證體系真正才能成為一個“有機整體”，在教育全過程中保證人才培養的質量。

(二)大數據平臺提升高職院校科學管理和決策能力

高職院校在管理和決策中往往依賴經驗、依賴上級指導意見、依賴直覺。大數據平臺除了匯集了豐富的數據，還通過數據分析、數據挖掘技術以及質量指標等把數據背后的信息傳導出來供人決策。利用大數據平臺，用數據說話，基于數據決策，提升決策的科學性、全面性、系統性和客觀性。以數據導向或數據驅動的決策模式的形成，會改變傳統思維模式，從而提升高職院校科學管理和決策的能力。

(三)大數據平臺能滿足高職學生個性化的需求和社會需求的統一

高職教育質量的宗旨是“零缺陷”的教育，每一位高職學院畢業的學生都是社會所需要的人才。而每個學生都有自己個性化的需求，都有自身的成長和發展的需要。大數據平臺對學生全方位的數據采集和精準畫像，幫助學生和教育者充分了解學生個性、特長和職業需求，選擇適合自己的學習發展道路。同時大數據平臺也不斷對社會所需的職業、崗位等做分析，幫助高職院校挖掘專業所需的知識、技能、素養、能力，從而有針對性和有效地培養學生，使得學生個性化需求與社會需求得到統一。

二、高職院校大數據平臺的架構

高職院校大數據平臺本著數據開發、共享、安全的原則設計。大數據平臺的功能架構分四層，采集層、存儲層、管理層、應用層。平臺的底層是數據采集中心，采集來自人事、教務、科研、財務、學工管理等業務系統的結構化數據，采集來自“一卡通”、日志等非結構化設備數據，采集行業動態、企業社會需求、政府政策、招聘網站等互聯網數據。大數據平臺第二層是數據治理和儲存中心，對采集到的原始數據進行清洗和規范化格式轉換后，進入統一的標準庫和主題數據庫。在儲存層的基礎上是大數據平臺的管理中心，負責數據的計算、運維、安全、API(Application Programming Interface)管理等。大數據平臺的最上層是大數據業務應用，利用統計、行業模型、數據挖掘算法和可視化技術展現大數據各種業務應用，如管理駕駛艙、綜合預警、財務分析、輿情分析、高職院校“診改”情況、學生個性化分析等。[6]

三、“診改”理念下的高職院校大數據平臺建設實踐

以“診改”理念引領高職院校大數據平臺建設，首先在“質量為本，服務需求”的理念下以各主體的需求為導向，厘清現狀，挖掘各層面的需求，做好需求分析；其次在“目標為先，制定標準”理念指導下，根據需求分析明確高職院校大數據平臺建設的具體目標，并制定一套質量達成的標準體系；再次以“改進為主，監測預警”的理念進行任務實施，以常態“診改”機制解決在大數據平臺建設中可能存在的種種問題；并在建設中處處滲透以數據說話的質量意識，踐行“文化為魂，培育質量文化”理念。

(一)以社會需求為導向，做好平臺需求分析

高職院校信息化建設基本完備了信息基礎設施和網絡服務，建成和開放了部分網上應用系統。但是，前期的信息化建設也帶來了信息孤島的問題，各個業務系統互不相通和互不關聯。一個學生的信息被分割在教務系統、學工系統、學籍系統、招生系統、“一卡通”、圖書館情報信息等系統，或者手工記錄表中。學校的二級單位在工作中相互追討數據，甚至有些數據根本沒有記錄或采集。而老師、學生在申辦業務的時候，常常不知道流程是什么，流程走到哪一步，卡在哪一步。信息壁壘、信息缺失、業務流程的不流暢、不便利是高職院校治理現代化需要解決的問題，要打破信息壁壘，打通信息孤島，實現信息互聯互通、透明共享。

事實上，學校各層面對學校的信息化都有具體的需求。學校決策層需要從全局上把握學校的發展，看到學校的全貌數據、實時數據、質量指標，而精準的數據和分析不僅能反映出學校的特征、發展變化趨勢，還能對未來趨勢進行預測，為決策層的科學決策提供數據支撐。學校二級教學單位的專業建設需要獲取市場崗位所需知識、技能要求，需要掌握學生“進口”基本情況和“出口”后各方面滿意度的數據，需要厘清專業建設保障情況如師資、實訓條件、教學資源等，需要記錄建設過程和衡量建設成效。教師、學生需要一個刻畫自己的完整畫像，包括衡量工作的各種質量指標，橫縱向的比較分析，從而明確自己發展定位、發展方向和目標。大數據平臺需要整合所有的需求，以需求為導向，服務各層面。

(二)以需求分析為根本，設定平臺建設目標

根據前面挖掘的需求分析，構建大數據平臺首先要樹立目標。目標對應需求，目標才更加明確。大數據平臺要實現如下目標：

1.實現數據集成與數據共享。打通學校各業務系統的數據，實時采集業務系統全量數據、增量數據、硬件設備數據和所需的互聯網數據，并將所有數據進行清洗和治理(因為原始數據會存在大量的重復數據、錯誤數據、不可用數據和缺失數據)，并對數據進行標準化規范化處理、關聯和集成。集成的數據存儲在數據標準庫或數據主題庫中，能夠提供高速查詢與搜索，平臺能夠和業務系統進行數據交換，數據實時更新，各個業務系統之間就有了互聯互通的高速通道。大數據平臺還要提供API接口，供第三方系統訂閱和二次開發。在數據安全、保密的基礎上實現數據共享，解決信息孤島的痛點問題。

2.實現各層面和各主體的畫像。依據及時采集和集成的大數據，對內部質量保證體系里的學校、專業、課程、教師、學生做全面畫像；對各個職能部門做主題畫像，如人事主題、財務主題、科研主題、學工主題畫像等。畫像充分刻畫對象或主題的特征，畫像里的指標進行校內與校外橫向和縱向比較、利用預警值進行預警。甚至可以通過較為復雜的大數據算法，獲取有價值的信息。這樣數據才能真正轉化為信息，幫助學校各層面科學決策，提升治理能力。

3.實現流程自動化和網上辦事。利用流程自動化開發工具快速地開發辦公流程、各種審批流程，從而實現方便、快捷地網上辦事和網上辦公。同時記錄流程數據，對流程數據做分析、監測和預警，對流程不斷改善和優化。這可以解決學校業務工作的不便利和不流暢的痛點問題，不斷提升服務對象的滿意度。

4.實現基于大數據的個性化門戶。個性化需求是教師、學生的內生需求，而只有大數據才能真正做到個性化。在大數據平臺上教師、學生都擁有自己的個性化門戶，一鍵登錄進入門戶看到集成了所有系統有關自己的信息，自我的畫像分析，需要接受的任務，相關業務工作的進展等，個性化門戶有助于教師和學生實現自我個性化的發展。

5.實現一鍵上報。大數據平臺可以使上報數據不再是低效率的人工采集、重復采集工作。大數據平臺能夠自動采集學校的上級部門要求的填報數據，設置采集時間，按照設置填寫審核流程，采集后能進行增補和修訂，最后能夠一鍵提交上報系統，如教育部的高職院校人才培養狀態數據采集系統、國務院督導辦公室要求高職院校適應社會能力評估系統等。

(三)以建設目標為依托，制定平臺質量標準體系

質量的目標是否達成，要有標準來衡量。建設大數據平臺的標準體系要有如下幾個部分。

對應”實現數據集成與數據共享”和“實現一鍵上報”的目標，首先要制定數據標準。數據標準是構造平臺、數據治理的重要基礎，是保證數據質量的關鍵所在。而高職院校存在數據標識不清楚、不唯一、數據不能共享的問題，其最基本原因是學校各部門各自為政，各領域數據標準混亂，甚至就根本沒有數據標準。數據標準包括數據建設標準和數據管理標準。其中數據建設標準包括學校代碼集建設標準、學校主數據庫建設標準、學校數據質量建設標準等；而數據管理標準則包括數據清洗治理、元數據管理、主數據管理、數據質量管理等標準和制度。其他重要數據標準包括數據安全標準、數據查詢檢索標準、數據服務接口標準等。這些標準要以國標、部標為基礎，同時整合行業通用標準和遵循學校特有的標準要求。

對應“實現各層面和各主體的畫像”目標制定質量指標標準庫。人才培養質量也是用質量指標去衡量。質量指標標準庫是一個質量指標體系，需要定義指標目錄系統、質量指標名稱、內涵說明、算法、統計維度、采集范圍、周期，以及預警值的設置等。而大數據平臺對質量指標的管理，即新建、編輯、發布、廢棄、分類、查詢、維護的流程和規范也要制定相應標準。對數據指標的分析和畫像、可視化呈現，也要遵循相應的數據可視化技術標準，采用先進的交互設計技術和理念，在各類統計圖表中，支持逐級下鉆，層層深入，展示不同粒度的數據。

對應“流程自動化和網上辦事”目標制定流程標準庫。學校所有的管理和服務都是需要梳理和制定流程，大數據平臺需要將學校制定好的各個流程存入流程標準庫中，形成個性化的標準流程庫，支撐整個學校網上辦事和辦公。同時大數據平臺也支持鼠標拖拽的方式實現流程的自定義，當流程發生改變或者調整時，可以流程靈活自定義與可配置。

任何標準不是一成不變的，標準值的大小根據學校的具體情況設定。信息化程度較高的學校應該提高標準，標準的內涵也要更加完善。

(四)以“診改”機制為抓手，持續推進建設任務

各種標準的制定其實也是平臺建設的首要任務。有了標準，就有了方圓，在標準之上建設，建設的脈絡也會非常清晰。常態“診改”讓我們不斷在過程中進行診斷，針對問題，提出改進。例如有些數據標準已經過時了，不用了，需要刪除，有些數據標準要增加或者改動，各部門的數據標準需要進一步統一。標準建設也是動態循環的過程，在常態“診改”的機制下不斷地改進和完善。

建設大數據平臺，可將具體目標分解為若干個任務，每個任務制定任務周期、責任人、以及完成標準，整個過程留有軌跡，在任務周期中插入監測點，制定質量指標，比如完成率、達標率和對應的預警值。因為有及時預警，可以采取措施及時改進。建設大數據平臺沒有非常成熟的模式，所以一定會發現和提出這樣那樣的問題，只有依賴學習、創新、改進來解決。在實踐中一定又會發現更多的需求，提出更高的目標和標準，這樣在下一個信息化建設循環中又繼續制定新的任務。

(五)以客觀數據為依據，促進質量文化建設

建設大數據平臺過程也是用數據說話的質量意識和質量文化處處滲透和建設的過程。首先，在對大數據平臺需求分析調研中，要求各層面、二級單位理清所管理的數據、業務流程、質量指標，并思考需要采集什么數據、怎樣管理數據、怎樣利用數據提高工作質量，從而對大數據平臺提出功能要求。需求分析過程就是用數據說話的質量意識形成過程。其次，在制定質量標準的時候，需要將各種標準進行量化，用客觀數據來衡量，而要科學制定量化標準也要以數據來支撐，利用歷史數據、面板數據進行橫縱向的比較分析，制定質量標準的過程，必然也是以數據為依據的質量意識建設過程。再次，大數據平臺是要利用各種質量指標對教育教學過程進行監測預警，對監測對象與業務進行數據畫像，用什么樣的質量指標，怎樣畫像，這些建設過程實質就是用數據說話的質量文化滲透過程。

在高職教育從規模擴張到質量提升的轉型期，高職院校應該切實發揮人才培養的第一責任主體作用，解決學校信息化的痛點，在“診改”工作的契機下，以“診改”理念引領大數據平臺建設，對數據進行實時采集、清洗、集成和應用，對教育過程進行常態監測預警，形成用數據說話的質量文化，推進學校進一步走向現代治理。