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基于大數據分析的教學管理精細化研究與實踐
——以常州信息職業技術學院為例

2021-01-11 13:28:12
無線互聯科技 2020年22期
關鍵詞:教學管理管理教學

司 蕾

(常州信息職業技術學院,江蘇 常州 213164)

1 精細化管理的應用價值

精細化管理理念主要應用于企業管理中,把該理念引入到高校教學管理中,其目的是遵循以人為本、以生為本,突出教學管理的標準化、規范化。即一方面,要求管理人員在工作的每一個環節,真正做到權、責、利的落實;同時,明確教學管理流程內容,促進教學目標的達成,能較好地克服傳統管理制度中,因管理人員崗位調動的隨意性而導致管理工作缺乏連貫性等問題。另一方面,通過精細化管理方式,促進管理者在教學管理中有效地運用信息技術,提升教學管理工作的時效性[1]。

2 高校教學管理中存在的問題

目前,高校教學管理工作中各個職能部門都有自己的信息管理平臺,運行著不同的數據管理系統,直接進行數據關聯分析幾乎很難實現;同時,教學管理方式通常采用隨機抽樣方式來獲取總體數據的大致信息,無法對數據進行深度利用和分析挖掘,從而導致無法有效地簡化教學管理工作流程,對于學校領導層輔助決策性的數據支撐也欠缺[2]。

另一方面,傳統教學管理模式下,存在著管理目標定位欠清晰,教學管理改革進度滯后于人才培養需求,教學管理內容缺乏創新,教學管理人員缺乏自我發展及創新意識,學校缺乏完善的精細化教學管理評價體系。

鑒于以上問題,為了更好地實施精細化教學管理,應全面推廣教學管理的數據思維,高校教學管理者需要告別以往經驗式的主觀決策,轉變為立足于數據分析,進行有效管理的思維;同時,在數據分析的支撐下,明確精細化管理目標,完善精細化管理內容,改進精細化管理評價體系,為培養高素質人才打下扎實基礎。

3 大數據分析技術的優勢

2015年8月,國務院發布的《促進大數據發展行動綱要》,將大數據定位于推動經濟轉型發展的新動力,重塑國家競爭優勢的新機遇以及提升政府治理能力的新途徑。大數據時代已經到來,大數據的應用已在各行各業推廣開來。強化教學管理、改進管理手段是高校發展及提升人才培養質量的關鍵,在大數據時代,充分利用數據潛在關聯信息,可以提升管理效率和擴大教育資源利用效能,在教育教學管理中引入大數據分析已成為教學管理提升的必然選擇[3]。

本研究運用大數據分析技術,通過對教學工作過程相關數據信息的數據篩選、分析和挖掘等工作,分析教學管理中學生及教師各類數據,包括新生預科信息、數據采集工作數據、專業和學業預警數據、評教數據等,找出教學及管理工作中的弊端及優勢部分,通過合理運用大數據分析技術進行教學精細化管理,提高教學管理工作效率,解決更多實際問題。

4 基于大數據分析的教學管理精細化策略

本文提出基于大數據分析的教學管理精細化策略,充分發揮大數據分析在教學管理中的靈活性、多元性和前瞻性,以及精細化管理的數據化、程序化和制度化,以改變傳統教學管理模式中人工管理帶來的教條主義和經驗主義,從而使得教學管理工作及時、準確和高效。基于大數據分析的教學管理精細化策略流程如圖1所示。

圖1 基于大數據分析的教學管理精細化策略流程

4.1 數據整合與抽取

高職教學管理事務涉及大量數據,包括教學、科研、管理及服務等數據信息,往往涉及多個管理平臺(如圖1所示),與教學管理相關數據來自于教務管理系統、學生信息管理系統、就業信息管理系統、人事信息管理系統、科研信息管理系統以及教學評估系統等,針對不同數據來源,運用大數據技術,采用不同數據抽取方式,運用ETL(Extract-Transform-Load,即數據抽取、轉換及加載)工具,對數據進行抽取,以備分析時使用[4]。

4.2 數據分析

對于抽取得到的數據需進行潛在價值挖掘,才能讓數據在精細化管理過程中起到評價、診斷與改進的作用。可運用常規的SQL語言實現傳統的數據多維度統計分析,也可利用數據挖掘工具如Mahout,對數據進行分析,找出與教學管理、教學質量相關的數據,分析學生之間、教師之間、師生之間以及專業之間相似度,以達到為教學精細化管理提供準確評價信息的目的;同時,可以通過聚類等方法,找出教學質量評價較低的學生、教師或專業的特點并做出比較,及時提出相應預警,以提高教學精細化管理的準確性和時效性。

4.3 數據應用

教學精細化管理需要規范化的制度、科學化的評價體系以及數據化的教學管理思路,依托當前大數據分析技術,通過挖掘與教學管理相關聯的數據,使用機器學習等智能算法進行分析處理,把分析結果以圖表等多種形式展現出來,以達到進一步明確教學精細化管理目標,有針對性地進行制度的規范化,評價體系的多元化改革,克服傳統管理模式的缺陷,提升管理效率,同時,也為學校管理層提供輔助決策信息。

5 教學管理精細化策略的實施與成效

本文所提出的基于大數據分析的教學管理精細化策略,在常州信息職業技術學院得到實施應用,主要工作包括:分析現有數據,優化工作流程;整理歷史數據,數據分析挖掘,輔助精準決策;工作任務分工細化、量化、標準化;根據數據分析結果及時修訂教學管理相關制度文件,精細化教學管理人員考核標準等。

(1)簡化新生預科工作流程,已分析處理2017級預科數據12 015條中7 308門次課程合格,涉及1 786人。表1和表2給出批次-成績合格門次與合格人次統計表,由表1數據可以看出,前三批次成績合格門次占比84.7%,由表2數據可以看出,前三批次成績合格人次占比81.4%。

表1 批次—成績合格門次統計

表2 批次—成績合格人次統計

通過以上數據分析,約80%課程通過的學生集中在前三批,因為剩余的20%,同一個工作流程重復做5遍,嚴重浪費人力。推薦預科批次數據處理從8批次降至4批次,涉及招生辦、預科平臺、教務處的對應數據負責人工作量減半,工作效率提高一倍。

(2)改良狀態數據采集工作流程,提高數據準確度。2017年9—10月教務處負責統籌安排3張基礎數據表,14張常規數據表格過萬條數據。通過分析數據關聯,將數據拆分到各部門負責人。教務處任務分解后,各部門負責人組織填報人員于數據采集平臺手工填報,耗時耗力且數據隨意性較大,容易出現關聯數據沖突,后期查錯工作量大。通過改進工作流程,教務處任務分解后先進行基礎數據表填寫,數據審核確認后,根據基礎表數據關聯,將常規數據表中關鍵數據項進行規范處理,然后再分解任務到各部門負責人,負責人填寫數據表格后可將規范化數據統一導入數據采集平臺,較大程度上節省人力成本,降低數據差錯率,提高工作效率。

(3)專業預警與學業預警:綜合分析人事處師資數據、學工處學生獲獎數據、團委學生獲獎數據、科研處學生教師科研數據,已完成數據ETL。同時,通過學業數據分析每個學生的學業狀態,包括每個學生每門課程的學習狀態、專業的畢業條件,學生學業完成趨勢,不僅統計目前學生的學業完成情況,還要根據大數據來預測學生的將來學習狀況。如從大數據中分析得出,在“程序設計基礎”課程不通過的學生中,有40%的學生在“面向對象程序設計”課程上同樣不及格。這種關聯性的預測能提早對學生進行預警,讓學生在學習“面向對象程序設計”要加倍努力,或是選修課提示改選其他課程。

(5)課程和成績的挖掘分析。結合其他部門(人事處、質控部)數據,從總體上分析各門課的教師和學生信息,了解和掌握教師的實際情況和綜合能力。通過不同范圍、不同角度分析學生的成績和分布規律,研究影響學生成績的因素。根據可視化的圖形方式表現出來的挖掘結果,可以為教學管理者提供改善教學條件,加強教學管理,深化教學改革,提高教學質量等方面的重要依據。

(6)評教信息挖掘分析。評教包括“學”與“教”的評價,結合其他部門(人事處、質控部、學工處、招生處)數據,應用數據挖掘技術,檢查課程計劃、教學程序以至教學目標,探討教學效果的好壞與教師年齡、職稱之間的關系、學生各項素質指標之間的關系等,用來及時地對教師的教學和專業發展以及學生的學習和個性發展提供指導。此外,應用數據挖掘技術對教師個人信息、素質和績效等幾個方面深度分析,為教學部門提供決策支持信息,以達到合理調配一門課程的上課老師,使學生能夠較好地保持良好的學習狀態,提高滿意程度。

(7)修訂教學管理相關制度文件。通過對近三年績效數據、工作量數據分析,2018年學校修訂職能部門績效考核實施辦法和教學與教研工作量計算辦法。職能部門績效考核實施辦法修訂有效解決了職能部門干多干少一個樣,干好干壞一個樣的問題,較為真實地反映了部門間以及部門內部工作完成度、難易度、飽和度、創新度。教學與教研工作量計算辦法的修訂更好量化了廣大教職員工各方面工作,提高了廣大教師的工作積極性。

(8)常規教學運行管理標準化。各高校常規教學運行較為類似,工作流程相對固定,課題組成員系統梳理了常規教學運行管理流程14個,涵蓋課務、考試、學籍主要工作。每個標準化流程圖包含任務點、時間節點、負責人、配合人員,另配有操作說明、注意事項,如此一張圖就清晰完成了任務分工和責任分工,配套的操作說明和注意事項更好的記錄經驗積累過程。同時,標準化的流程有效地提高了人員變動時工作交接效率,一張圖加兩個文檔清晰高效地完成工作介紹和經驗傳授。可推廣至其他高校教務處或者高校其他職能部門。

(9)常規教學運行管理量化。課題組成員系統梳理了常規教學運行管理事務50多個,細化為457條可量化數據,數據包含任務點、開始時間、結束時間、任務量(天)。通過任務列表可以直觀看到每個成員的實際工作量,方便進行任務分工調整,新任務添加和分派,較好的解決分工不均問題。此量化數據為年底績效考核,體現多勞多得提供有效數據支撐。

6 結語

在大數據時代背景下,傳統高職教育管理模式的改革是必然的,大數據分析技術在教學精細化管理方面的優勢更為突出,數據管理工作方式的靈活性、多元性和前瞻性為教學管理各方面工作提供及時、準確和有效的信息與指導。常州信息職業技術學院在大數據分析的基礎上,改革傳統教學管理模式,制定合理教學管理方案,簡化教學管理工作流程,提升教學管理的可預知性,從而進一步提高教學管理效率。

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