數據驅動下的開放大學“學分銀行”信息共享平臺建設與思考

李玲

（江蘇開放大學，江蘇 南京 210000）

一、“學分銀行”建設背景與現狀分析

《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010-2020年）》提出要“建立學習成果認證體系，建立‘學分銀行’制度”，開啟了學分銀行從理論研究到實踐探索之路。2013年，《中共中央關于全面深化改革若干重大問題的決定》，明確提出“試行普通高校、高職院校、成人高校之間學分轉換，拓寬終身學習通道”。江蘇開放大學2020年度發布的《中國學分銀行建設進展調查報告》（以下簡稱《調查報告》）針對全國41 家符合條件的“學分銀行”主體展開深度調研，結果顯示，有25 家銀行已經建設了專題門戶網站，近8 成銀行建設了信息管理平臺。信息化服務主要是用于日常信息咨詢及網站留言，只能滿足一些即時的互動交流，并沒有實質性的學分存取、查詢等功能，目前僅有4 成的銀行設有統一的數據標準。

目前“學分銀行”制度已在歐美國家和韓國較好地開展，大學之間通過協議互認或認證中心鑒定的方式幫助社會學習者架起了學分零存整取的“立交橋”，規范化的網上“學分銀行”非常成熟。國內學者從服務平臺、運行機制和管理隊伍三方面提出了中國特色的終身教育“學分銀行”信息服務建設設想，研究了“學分銀行”系統功能模塊設計，提出基于云架構的“學分銀行”信息平臺的設計方案，但這些研究關注的功能相對單一，未有實質性的一體化、一站式服務平臺建設方案完成。

針對上述問題，文章基于國內“學分銀行”的建設情況和發展趨勢，結合“智慧校園一體化服務平臺”建設標準，關注學分銀行業務功能和內涵，以“數據通、流程通、業務通”為整體思想，提出全流程信息管理系統建設方案，支撐國內“學分銀行”體系優化與完善。

二、“學分銀行”信息共享平臺建設需求分析

“學分銀行”的建設目的主要是促進相同教育類型之間的互通、不同教育類型之間的互換，一般承載兩大功能：學習成果的認定和學分累計與轉換。從更宏觀的視野和立場出發，不僅是一個學歷教育的認定機構，也可以成為一個非學歷教育的促進機構。對比實體銀行的組織架構和工作流程，一體化全周期的“學分銀行”信息共享平臺需要包含以下基本功能：

1.統一身份認證。即建立數字檔案，學分銀行作為教育部規劃推廣的學分認證、轉換、累計的戰略工作，擬為每位學習者創建唯一的學習賬戶。根據開放大學《調查報告》顯示，調研的38 家銀行各自獨立，且數據沒有貫通。在國家級大數據中心趨于成熟的情況下，建立一體化的信息共享平臺時可考慮與國家身份認證平臺對接數據，通過唯一的身份標識將身份賬戶與學分賬戶打通，避免多賬戶、多密碼給用戶帶來負擔或造成數據存儲混亂。

2.學分核準認定。數字學分銀行最為核心的功能，需要體現“公平、公正、公開”的認證原則，目前國家還沒有標準的規范確定學分認證準則，學分審核流程一般為學生上傳認證材料——專職管理人員審核——學分認證與記錄。目前數據讀取和分析技術已較為成熟，在認證規范完善的情況下可直接交由系統進行規則認定，減少人為判斷的工作量和錯誤率。

3.數據存儲調用。除了業務流程的梳理，數據的交互和調用也是信息共享平臺必須重點考慮的功能，服務器需要留存足夠的空間用于存儲相關數據，要保證接口連接的順暢，即制訂統一的數據標準與數據規范，為后期功能拓展與系統對接打下良好基礎。

4.學分查詢展示。從用戶層面來講，不需要關注底層數據走向和流程貫通，而需要將上傳（學習者）、審核（管理者）、查詢統計（分別）等功能簡潔展示出來，便于用戶快速查找和使用。

三、數據驅動下的信息共享平臺建設方案

2018年發布的《智慧校園總體框架》標準文件中明確規范了如何部署智慧校園的總體架構以及信息安全體系，“學分銀行”信息共享平臺作為面向終身學習者開放使用的數字化平臺，在建設中也應遵循相應的標準和架構，確保與各類教育資源和管理平臺銜接的順暢。標準化智慧校園信息共享平臺技術架構定義了從底層共性能力支撐平臺（網絡、服務器、計算中心）到頂層用戶應用終端的整體架構。數據中臺的搭建是銜接底層硬件和上層軟件的重要過渡層，數據接口的規范性和數據調用的流暢性決定了平臺的業務功能和使用體驗。

IT 共性能力和智慧網絡都屬于基礎設施層，隨著互聯網的快速發展已經有了完備的解決方案，多網融合、光纖出口從軟硬層面都可以支撐大的信息平臺的數據交互需求；頂層應用層基于web 和html 5 可以分別針對pc 端和移動端設計出友好的人機交互界面。平臺的核心支撐功能在于數據層的建設與應用，設計方案重點也旨在探索統一的數據標準和數據接口，銜接底層硬件和頂層軟件，用無形的數據資產與流程引擎工具的結合來減少人員記錄和核準工作量，進一步可以借助數據分析工具進行課程統計和學分轉化結果分析，為人員就業和企業選拔提供有效參考。

（一）“數據通”為建設基本原則

數據平臺的完善是信息共享平臺建設的基礎，“學分銀行”的面向對象與普通高校有所區別，主要記錄社會學習者的學籍信息、學習成果以及學分累計轉換，而不會過多關注學生的學習行為、作業情況、學習態度等過程性的數據，因此，進入數據平臺的多為結構化數據，從此意義上來講，“學分銀行”的數據平臺建設并不復雜，需要制訂一套規范統一的數據標準和數據接口，確保不同學習平臺（如線下課堂、網絡教程、院校培訓等）的學習成果數據，并依據統一的數據字典進行編碼，確保關鍵數據可直接導入平臺數據庫；另一方面，建成規范的學分數據庫后，需要制訂統一的數據接口對外提供服務，可以實時便利地抓取有效數據來進行學分轉換走向的分析，并根據企業用人需求進行人才的精準配對。

“學分銀行”數據共享平臺的數據來源和數據歸集并不復雜，但是越是簡單的業務越要重視網絡安全和數據安全的防護層建設，設計合理的服務器拓撲結構，在服務器和外網之間增加防火墻，平臺定期進行滲透測試，確保網絡安全；數據中心基于ORACLE 數據庫，通過RAC 雙機環境實現負載均衡，提供服務，數據存放在存儲系統中，提供每周的全備和每天的歸檔備份，確保數據安全。

從管理角度來講，《調查報告》顯示現有的學分銀行大多由省、市、校級機構發文成立，專家也一直在呼吁國家級的管理辦法，讓學分銀行的建設更加有據可依。工業4.0 時代，隨著企業數字化、信息化轉型的快速推進，復刻實體學分銀行的“數字孿生”體既可以充分依托技術手段進行過程管理，減少人員投入，也可以同步暴露出難以預知的問題，反向促進學分銀行體系的完善，故而在建設初期也應依據國家級的數據規范進行，避免后期再出現先前“智慧校園”建設過程中存在的多業務系統數據孤立、數據質量低等問題。

為了確保建設過程中“數據通”，可以從組織、標準、規程和技術保障四個方面構建完整的數據管理體系：

1.在組織上，根據數據管理的目標和主要工作內容，建立教育部、開放大學、學分銀行共同參與的數據管理組織架構，明確數據管理角色和職責。

2.在標準上，統一數據“語言”，不斷優化改進數據標準規范，建立數據標準更新機制和數據質量稽核機制，確保數據的一致性。

3.在規范上，制訂完善的數據所有權管理規范、安全管理和數據服務規范，明確數據權限，做好數據保密工作，防止信息泄漏，保證數據能夠安全、順暢地流動。

4.在技術保障上，統一建設數據服務平臺，提供數據查詢、統計分析等服務，充分發揮數據作為資產的價值，同時建立數據的備份機制和容災機制，確保所有數據有備份、可恢復。

平臺建設以“數據通”為基本準則，最終實現數據全生命周期管理，對數據有效管控，提供全面、統一的數據服務，靈活支撐各項流程和業務，以提升學分銀行運營與管理能力。

（二）“流程通”確保平臺順暢使用

完善的學分銀行信息共享平臺需要涵蓋從用戶注冊、學習記錄、學分存儲、學分兌換以及賬號信息變更、注銷等全生命周期的流程管理與審批。由于學分銀行承擔了終身教育學習情況的認證與記錄，必須保證流程的公開、透明，不能占用太多的人力進行核對校驗。參照企業由資源管理（ERP）向流程管理（BPM）轉型以解決業務集成和信息流轉問題的先進理念，學分銀行的審批流程也可借助輕量化的流程引擎工具，在數據平臺的支撐下搭建多個可快速移植和靈活適配手機端的“微服務”。

對比ERP 和BPM 的項目管理思路可以看出，BPM 轉變了傳統的以職能和資源為管理對象的組織架構，研究出一套完全可復制和推廣的標準化管理體系，是一種以規范化構造端到端的卓越業務流程為中心、以持續提高組織業務績效為目的的系統化方法。而這樣模塊化的管理思維為平臺技術實現提供了良好的基礎，流程引擎通過“表單+架構+流程”的形式實現了業務申請審批流的快速搭建：基于數據平臺的規范標準制作基礎信息表單，基于“部門+崗位+人員”的三元組織架構實現申請及審批的權限配置，以單一事務的動態工作流為指向快速實現流程建模，在流程執行過程中可通過監控平臺（dashboard）查看辦理進度。在業務累計一定的辦理量之后，辦理日志和全量數據也會歸集到數據平臺，為后期的分析與優化提供依據。

“學分銀行”的流程管理以用戶為中心，目標是在時間和空間上提高效率，流程的開放范圍主要有學習者、管理者、評審專家等，對于不同的用戶需要查看的數據均有所不同，因此在流程建設時，需要靈活配置填報數據表單和權限開放范圍，實現從檔案建立到學分管理的一站式服務，在這個過程中，數據質量和流通是流程能夠正常進行的關鍵，而移動終端的智能化和便攜性也逐漸顯示出了服務平臺向手機端轉移的趨勢。

（三）“業務通”提升學分管理水平

從業務功能劃分來看，學分銀行的服務對象主要分為對公和對私，對公業務面向機構和企業開放，對私業務面向學習者個人開放，核心業務依然是學分的記錄和轉換，在數據驅動下共享平臺的功能可從簡單的檔案記錄拓展出更多的應用場景。

1.數據歸集。數據平臺承載了所有注冊用戶的學籍、學分信息，隨著時間的推移和注冊人員的增加，會沉淀大量的數據，平臺要能容納海量的數據并做好數據歸類，為后期的使用和分析打好基礎。

2.數據展示。對公業務和對私業務進行數據打通后，每個學習者可方便地查看自己的學分記錄和轉換情況，通過統一的數據標準還可以進一步打通不同學習平臺的學習記錄，進一步保障了學分認證的準確性和真實性。根據面向對象的不同，展示功能可支持個性化的訂制。

3.數據分析。互聯網時代，海量數據存在著巨大的發掘空間和潛在價值，面向不同的業務場景可通過建立不同的數據模型來輔助推薦和決策，如面向學習資源端，可根據培訓證書的學分含金量來實現優質課程的精準分類，根據職業能力的提升情況優化課程體系的建立；面向學習者，學分轉換的歷史數據以及就業導向也可以幫助他們完成職業能力測評，有針對性地選擇合適的課程和平臺來不斷自我提升；面向企業，能力測評的結果可直接為他們的人員選聘提供科學參考。

在不同應用場景、不同業務類型中數據流轉的情況，面向不同的服務對象（學習者、學習平臺、用人單位）我們需要強調數據“無條件”的匯入數據平臺，但是“有條件”的共享，在數據平臺建立的初期，需要通過大量的調研工作來確定數據分析模型，從而可以有針對性地針對不同業務場景提供決策參考，這其中全量數據的歸集則是共享和分析的前提。

四、總結與展望

文章在研究開放大學“學分銀行”現狀與工作機制的基礎上，從信息技術的角度提出了共享平臺的建設方案。“十四五”規劃啟動以來，不僅是開放大學，很多高等院校在完善新版培養方案時也開始引入“學分銀行”培養思路，拓展學生學習的時間與空間；數據驅動下的“智慧校園”建設也在飛速發展，教育信息化提升教育現代化也是未來發展的必然趨勢，為建成完善的“學分銀行”信息共享平臺，相關機構可以從以下方面進行提升：

1.提升數據采集捕獲能力。從處理效率上講，提升海量數據處理效率，快速完成千萬級、億級數據同步。從處理能力上講，提升實時數據集成能力，實現秒級甚至毫秒級數據同步。提升高校非結構化數據處理能力，覆蓋非結構文本、音頻、視頻數據。

2.完善數據組織管理能力。設計混合數據倉庫架構，解決歷史數據、結構化與非結構化數據交叉存儲、關聯問題；提升數據治理能力，針對組織機構、業務流程多變的特征，提出針對緩慢變化數據的解決方案；探索統一的數據訪問接口，實現數據權限及脫敏管理，保障數據安全。

3.加強數據分析挖掘能力。融合主流數據挖掘手段，建立各類預測預警及決策模型；通過大數據量數據分析、文本語義分析等，提升數據分析效率和數據分析準確性；為師生提供主動式關懷、預警、推薦類服務，提升服務感知體驗及數據服務能力，從根本上提高數據服務內涵和教育教學服務水平。