職業院校大數據平臺建設的問題與對策

【摘要】本文基于職業院校大數據平臺建設中缺乏共享的校本數據中心、大數據支撐平臺和大數據分析應用等問題，論述加強職業院校大數據平臺建設的對策，包括強化校本數據中心建設和框架設計、加強大數據支撐平臺建設及開展數據分析與預警應用，以現有信息資源為基礎，在數據方面進行有效整合及利用，提供多樣化的數據服務，為教學診改科學決策提供數據支持。

【關鍵詞】職業院校 診改 大數據平臺

【中圖分類號】G64 【文獻標識碼】A

【文章編號】0450-9889（2022）09-0077-04

職業院校在內部質量保證體系診斷與改進工作進程中，不斷加快完善數字化建設管理，各大院?；就瓿稍谛畔⒒A設施、軟件與數字資源、智能化信息平臺方面的建設，建成一批業務平臺和應用系統，基本滿足了學校基礎業務的信息化需求。但在信息化不斷深入發展的過程中，也存在一些突出的問題，主要體現在數據的有效整合及利用上。因所建系統的時間不一、開發方式不合理和技術路線不成熟等原因，不同系統基礎數據和公共數據大多存在標準不夠統一等問題。業務系統各自存儲運行，基礎數據、公共數據缺少同步和共享，不能實現集中關聯、數據融合分析應用，不能滿足對數據進行橫向、縱向多維度靈活分析的要求，不能為學校決策提供足夠的數據參考依據。高職院校應針對這些問題采取相應的措施，加強職業院校大數據平臺建設，為教學診改科學決策提供數據支持。

一、大數據平臺建設的問題

診改的目的是要促進職業院校內部質量保證體系建設更加完善，能夠建立保證人才培養質量的常態化機制。要常態化、實時掌握學校、專業、課程、教師和學生五個層面的發展動態，實現教學、管理、服務等全要素信息化自我診改，就要以校本數據中心為依托，實時、常態化采集校本數據，整合優化學校、專業、課程、教師、學生五個層面涉及多部門、多用戶、多系統的信息資源。目前大數據平臺建設主要存在以下問題。

（一）缺乏共享的校本數據中心

大數據平臺不只是單獨建設某個系統那么簡單，更是一個幾乎覆蓋所有核心業務系統，從底層數據打通，系統綜合集成數據共享應用的大平臺。各業務系統多年來積累了海量數據資源，如教學資源、科研資源和各學科資源等，但這些數據未能共享，不能有效地進行數據信息資源的整合及數據采集、加工、管理與利用的全過程管理。數據得不到有效利用，不能發揮應有的價值，而學校內部質量診改需要數據支撐，需要通過現實數據統計、分析、挖掘、評價，才能更好地為學校診改決策與發展服務。

（二）缺乏大數據支撐平臺

在診改視域下建成大數據平臺等一系列信息化平臺的過程中，對數據方面也提出了迫切需求，數據的治理和應用集成不充分，特別是現有各業務系統部分是業務部門自建的，系統之間數據對接困難。數據標準不統一、源頭數據來自不同部門和不同系統，如何將數據進行有效治理和集成共享，保證數據的一致性和準確性是關鍵。傳統的業務系統很難支持持續增加的數據源、不斷變化的數據分析和展示方式。所以需要建立能夠綜合運用大數據智能整合各類數據資源，集大數據存儲、加工、信息推送為一體的大數據支撐平臺。

（三）缺乏大數據分析應用

雖然各校建設了教務、學工、人事、科研、財務等服務學校教育教學和綜合管理的多個主要業務系統，但是主要的業務重點方向也是更趨于業務工作的信息化管理，匯集的數據不能被充分有效利用，使得數據應用在實際工作中體現不出價值，校園信息化管理和大數據的創新應用開發成效不明顯。學校各業務部門都有將業務數據進行分類統計、匯總、分析并可視化展示的需求，通過自動化呈現、數字化描述的方式，建立出數據模型，并用個性化報表進行展示。如此，才能運用數據分析結果對預測評估和科學決策提供有力支撐。

二、解決問題的對策

（一）以校園信息化為基礎，建設校本數據中心

要實現人人參與、處處覆蓋、時時共享的人才培養工作數據采集與管理，需要以校本數據中心建設為核心，消除信息孤島問題，實現數據資源共享。數據來源于學校信息化基礎平臺系統，各業務部門建設涵蓋教學、管理、學工、科研等各種信息管理系統，這些系統積累了大量的基礎數據，將所有業務系統數據匯聚、集成到數據中心，根據不同工作需要提取數據。在內部質量診斷與改進工作中提供全面、智慧化的數據平臺和信息服務，實現多個部門、多個業務系統協同完成任務的工作場景。

1.建設校本數據中心

基于大數據平臺建設校本數據中心，首先要實現數據統一存儲和統一管理，通過完善數據的采集、加載、存儲等過程，進行數據分析和數據應用，提供數據資源的共享服務。建立不同業務主題的專題數據庫，支撐業務系統應用。形成三個統一：統一入口，用戶通過統一的入口，進入統一的信息門戶，實現單點登錄;統一識別，用戶身份統一識別，提供多種認證方式，如數字證書認證、賬號密碼認證、第三方平臺認證等;統一授權，平臺集中授權，從系統入口控制訪問權限，認證內容實現各業務平臺互通（如圖1）。

建立校本數據中心，要制訂統一的數據標準，建設中心數據庫和共享智能交換平臺，通過數據采集、清洗及轉換，消除信息孤島，為內部質量診改各類應用提供海量數據基礎。通過完成部門業務系統與中心數據庫的對接，充分采集、融合各業務子系統的數據，形成標準數據庫。同時根據需要分類，構建各專題診斷分析庫。

2.進行校本數據分析及數據中心框架設計

（1）基礎數據源。由學校現有數據庫、各大業務管理系統提供原始數據，統一數據標準。將各業務系統數據經過采集、清洗轉換、抽取至大數據平臺，實現海量數據存儲，搭建大數據倉庫。

（2）校本數據倉庫。統一數據標準，把校內各業務系統數據集成，抽取可以共享的數據進行統一存儲和管理，以保證數據交換過程的穩定與安全，提升數據集成過程的管理能力。

（3）數據類型。支持結構化數據如MySQL、SQL Server等關系型數據庫表示和存儲、獲取信息;非結構化、半結構化數據，如文檔、文本、圖片、圖像和音視頻、HTML、各類報表等。

（4）數據接入與共享。由于校內接入數據繁多，也存在不同類型的數據，需要有效處理各種數據庫，通過可配置的原則，對海量的數據進行實時接入?？梢酝交虍惒椒绞竭M行數據之間的交換，實現各應用系統的數據在交換和共享時能夠保持一致性和準確性。

（5）數據的應用。統一信息門戶，面向校內各級領導、管理人員、教師和學生等不同角色，分角色進行權限管理和提供各項信息資源服務，并形成常態化的質量監控管理機制（如圖2）。

（二）以數據治理為基礎，建設大數據支撐平臺

對原有信息系統的基礎數據進行梳理，加強數據治理，保障業務部門提供的源頭數據的質量。建設大數據支撐平臺，消除“信息孤島”，整合挖掘校內各大業務系統（教學、政務、人事、財務、科研等）的數據，有效集成、存儲、處理、共享各類校園大數據，平臺實現數據獲取能力最強、數據處理能力最快、數據服務能力最精準，為學校人才培養、科學研究和管理決策提供數據支撐。完成對學校數據資產的統一清理和管理，通過對底層數據采集、存儲和管理，實現對外可提供統一的可視化數據分析和展示應用。構建以下六個中心。

數據采集中心：通過業務系統的數據同步、日志同步等手段匯集全量數據，收集各類數據到大數據平臺，規范數據格式，構建統一的數據標準要求，保證數據的生命周期完整性。

數據治理中心：通過治理工具、治理報告、治理規則和標準化等手段，對數據進行格式轉換、缺失值及內容、邏輯錯誤、非需求錯誤清洗和整治，進行垃圾過濾，實現標準化和統一化，解決學校數據經常出現的數據不一致、不準確和重復等問題。

存儲檢索中心：通過HDFS、HIVE、全量數據備份、建模分析和索引檢索等技術手段，完善數據的存儲和檢索等功能。

實時計算中心：針對數據的實時采集、實時統計、實時查詢展示等要求，進行技術方案的擬定與實現。

挖掘算法中心：通過教育信息化的典型應用模型、通用基礎模型、基礎算法庫，以及DV建模、星型模型和雪花模型等建模方法和分類、聚類、預測等相關技術手段，達到對現有數據的挖掘和分析。

統一數據服務中心：將前期經過收集整理、加工整合和挖掘分析的高價值數據，經過統一的API接口，嚴格按照使用權限和內容提供給各個業務系統使用和展示。共享數據資源，可為學校各部門、師生提供個性化的數據服務。

（三）以數據應用為基礎，進行數據分析與預警應用

大數據平臺建設主要實現數據共享和應用，通過對各類業務基礎數據進行深度挖掘，進行數據分析和實現數據的有效利用。在診改中，按分類指標快速統計、匯總不同角色和不同業務的需求，對學校管理工作進行多維度數據融合分析。最終數據以智能化、直觀化的各種動態圖表的方式展示給數據用戶，通過信息化平臺數據被深度挖掘，有效利用，可視化展現，為學校管理者科學決策提供大數據支撐，發揮重要作用，同時提升信息化服務水平。

1.建設大數據分析應用中心

數據分析應用主要是通過數據動態呈現感受和體驗大數據應用，通過數據分析結果展現出數據應用，為學校管理決策提供基礎支撐作用，為各業務部門提供數據應用服務，優化學校師生管理工作。大數據方面：數據分析層面包括招生專題分析、就業專題分析、教工專題分析、學生專題分析、特殊人群分析預警、生源質量分析、就業情況分析、貧困生分析、學習成績因素分析、圖書館借閱分析、輿情專題分析等功能。

（1）學校校情。如學校師生比，按專業、學生人數排序，學校教師年齡分布，各級師資占比，各部門教職工數統計，各科研項目和論文等成果統計排序，學校資產、經費分類統計等。

（2）學校招生。如招生生源分布，分析近年新生生源分布情況;新生類別、政治面貌類別信息，分析不同學院新生的類別占比情況;招生概況分析，展示學院近年招生概況;招生專業錄取情況分析，展示當前年份的錄取專業情況，包括各個批次各個專業錄取的具體人數，錄取分數，最高分、最低分等情況;院校招生情況分析，展示當前年份的報到情況，包括在各個批次各個專業上的具體人數，錄取分數，最高分、最低分等情況;學校近年招生男女比例的變化。

（3）科學研究。學?？蒲许椖繑盗俊⒖蒲薪涃M統計和管理，在各類期刊發表的論文數量統計，各系部獲得專利數量統計等。

（4）人才培養。學校的學科專業數量、師生比、重點專業等人才培養重要指標統計，國際交流情況統計，學生競賽、活動等獲獎情況統計，全校精品課程資源統計等。

（5）師資隊伍。學校重要人才引進，教師年齡、職務級別分布，教師學習經歷、晉升、海外經歷情況統計，師資來源類型分布等。

2.進行大數據分析及智慧應用

（1）智能畫像。一是刻畫學生畫像，通過心理健康、經濟情況、就業、學生發展指標，建立學生畫像。心理健康方面，全維度分析學生發展特性，深層次挖掘潛在的成長困惑影響因素;經濟方面，完整匯集學生家庭信息、學費繳納、貧困認定信息，實現精準認定、精準資助;就業方面，全面分析學生學業成長階段記錄，根據個體成長發展軌跡提供綜合就業傾向建議，根據專業特點提供畢業前就業指導;學生發展方面，綜合分析學生成長過程中學業成績數據、第二課堂數據、社會實踐鍛煉、實習實訓數據，根據學生不同成長階段特點為學生提供綜合服務，促進學生全面發展。二是刻畫教師畫像，通過績效考評、教師發展、人才引進、科研成果指標，建立教師畫像。全面量化教師工作，科學評估教師績效，分析教師成長和個性引導發展方向，培養優質人才資源，領航科研發展方向。

（2）精準資助。整合學生在校數據，深入解析學生經濟水平，客觀評價學生的貧困程度，結合貧困生認定資助工作，形成校內量化困難等級，精準挖掘困難學生，識別虛假貧困，發現隱形貧困學生并進行幫扶，代替部分學生“比慘”的方式，尊重學生隱私，讓資助更人性化。

（3）危機干預。分析學生在校行為，結合心理咨詢、心理測試結果，判斷學生是否存在潛在的心理危機，及時給予心理疏導和干預，幫助學生盡早化解心理問題。

（4）失聯告警。通過實時監測學生在校數據，了解學生請銷假情況，幫助輔導員高效開展假期管理工作，關注失聯高頻學生狀態。并可實現畢業去向預測，通過對比往屆畢業生的畢業去向，能夠預測應屆畢業生就業方向，教師可以提前幫助有就業困難的學生做好就業準備。

職業院校大數據平臺建設主要致力于解決數據的問題，進行數據的匯集、治理、分析、發布和應用，最終打通數據壁壘，實現數據信息共享，進一步進行數據分析，并圍繞數據生命周期需求打造數據服務平臺，實現流程便捷化、過程透明化、記錄可視化的智慧應用效果，通過挖掘數據價值，洞悉發展趨勢，實現預測、預警等智慧管理。

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注：本文系自然科學研究與技術開發推廣項目-廣西高?？蒲许椖俊啊\改’視角下，基于大數據平臺的校本數據中心建設研究”（YKJ1912）的研究成果。

作者簡介：馬朝霞（1986— ），講師，現就職于廣西農業職業技術大學圖書與信息中心，主要研究方向為計算機信息管理。

（責編 秦越霞）