基于教學全流程的大數據治理體系應用研究

趙華，海嘯

（西安歐亞學院，陜西西安 710065)

0 引言

數字化轉型已經成為近兩年社會各領域關注的熱點，國家“十四五”信息化規劃已經明確提出了要加快數字化發展，全面推動產業數字化轉型，要建立起高效利用的數據要素資源體系。進入數字化時代，大數據的應用已經融入社會生活的方方面面，為各行業的持續發展和數字化轉型帶來了新的驅動力。《2021年地平線報告（教學版）》提出了影響未來高等教育教學的六項關鍵技術，其中基于數據的學習分析將會為基于證據的決策提供最佳實踐[1]。新冠疫情加速了各行業的數字化轉型，促進了在線教育快速發展，但也給高等教育帶來了新的機遇和挑戰。面對激烈的生源競爭和就業壓力，以及學生發展的個性化需求，對高校人才培養和質量保障提出了新的要求。部分高校已經提出，要從數字化思維出發建立人才培養過程監控系統，建立貫穿學生成長全過程的數據反饋機制，提升人才培養與社會需求的契合度[2]。越來越多的高校開始將數字化轉型作為了學校發展的新契機，充分運用移動互聯網、大數據等信息技術全面啟動線上線下相融合的新型教學模式。教學大數據應用已經成為數字化時代促進高等教育教學高質量發展的重要驅動力。

1 高校教學大數據應用現狀

隨著數字化時代到來，線上線下融合已成為高等教育新常態，在線教學應用的廣度和深度已經有了質的變化，新的教學模式逐步開始改變傳統課堂教學的思維和運行方式。高校教學信息化建設和應用也取得了顯著成效，業務規則逐漸明晰和規范，各類業務系統逐漸建立。業務數據越來越多，有系統積累的數據，也有非系統產生的數據，這些都為高等教育教學質量提升帶來了創新實踐的契機。為了保障在線教學授課質量和學生學習效果，越來越多的高校開始關注大數據技術在教學領域的應用。通過研究在線教學數據，對課程教學情況、學生的學習行為以及學習效果進行分析，從而促進教學質量提升。從大數據實踐應用教學上看，目前各高校為了解決教學數據共享和數據應用問題，開始重點建設數據共享平臺，“數據孤島”問題已得到初步解決，為學校教學活動、科研管理和日常服務等工作協同發揮了重要作用?；诖髷祿膶W習行為分析、教學效果評價以及教學管理決策等已經成為教學大數據應用研究的熱點內容。然而在實際應用過程中卻發現教學各環節的數據銜接性還不足，數據可用性不高，數據的價值未能真正發揮作用。具體來說，主要存在數據采集不全面、必要的數據字段缺失、數據內容重復、數據值為空、數據更新不及時和數據未能深度應用等問題。數據質量已經成為廣泛關注的問題，嚴重影響了教學大數據應用的效果，這也給高校數字化轉型帶來了阻力。開展教學大數據治理已經成為高校教學信息化重點研究的課題，也是數字化時代高校教學改革面臨的新挑戰和現實問題。

2 基于教學全流程的大數據監測體系建構思路

維克托·邁爾-舍恩伯格認為利用大數據能夠收集到過去很難收集的數據，能夠根據學生個體需求，通過概率預測找到需要優化的學習內容，并不斷進行優化[3]。對于教學大數據研究范圍，除了傳統的結構化數據，如學生基本信息、學習成績等，一般還包括半結構化和非結構化的數據，如提交的作業、系統訪問日志等多種異構數據。這些數據都伴隨著教學活動產生，日積月累形成了海量的教學大數據資源池。但這些教學數據的存儲規范不同，格式不同，數據間關系復雜，傳統技術手段很難從中快速找到有價值的信息。這就需要以問題為導向，以質量控制為目標，運用大數據技術建立數據模型,設置關鍵觀測點，開展數據挖掘分析。教學大數據挖掘的最終目標是通過對不同視點下教學參與者關注的教學現象的監測，完成向最優教學效果逼近的過程[4]。因此，在教學過程中數據監測點的選擇，必須遵循教育教學理念，需要覆蓋關鍵教學環節，數據才能真實反映學生的學習狀態和教學效果。

美國Spady等人1981年提出了OBE教育理念，即成果導向教育(Outcomes-based Education),近年來已成為高等教育教學改革的重要研究方向。成果導向的本質是以學生為中心，關注學生受教育后所獲得的能力以及畢業后能夠做什么的人才培養模式。按照成果導向的教育質量觀，所有的教學活動設計、教學資源配置、教學質量控制都應以保證學生學習目標達成為導向，能夠及時反饋目標達成度，明確改進方向，促進教與學過程持續改進，不斷提升教學質量。為了關注教學全流程，對教學各環節進行數據監測，需要參照“以學生為中心、成果導向、持續改進”的理念構建基于成果導向的教學全流程大數據監測體系。借助移動互聯網及大數據技術，實現對人才培養目標設定、教學過程監控、質量達成評價等三大環節的數據管理，從而在數據收集和信息反饋層面形成閉環，使人才培養過程形成循環、動態、持續改進的教學質量監測管理。其體系結構如圖1所示。

圖1 基于成果導向的教學全流程數據監測體系

根據成果導向教學全流程設計，針對三個關鍵教學環節，可以對應OBE 教學管理系統、在線教學系統和教學質量評價系統這三個子業務系統。通過業務系統設定教學目標，開展課堂教學，記錄學生參與討論、作業、測試等學習活動軌跡，為后續教學分析提供數據支持。

教學大數據平臺是整個教學管理過程的基礎平臺，與三個主要業務系統進行數據對接，為教學全流程提供數據采集、數據交換、數據分析和數據預警等服務，進行各個層面的數據分析，保障教學過程的順利開展，為管理決策提供數據支持。

3 基于數據治理機制的教學大數據平臺建設

高校教學質量評價和管理決策需要依賴真實、可靠和全面的數據。如何在海量的教學運行數據中挖掘出有價值的數據觀測項，對學習成果形成評價反饋，需要我們基于教育教學理論基礎來構建教學大數據平臺，并建立支撐這一平臺高質量運行的數據治理機制。教學大數據監測涵蓋人才培養各個環節，監測點涉及院系、專業、課程、教學活動、資源保障等諸多要素。這些環節涉及的全量數據體量較大，數據質量也千差萬別，給大數據應用帶來了阻力，因此需要結合數據治理工作來建設學校教學數據監測體系和教學大數據平臺。

3.1 以數據治理為依托構建標準數據集成體系

數據治理是指從組織架構、管理制度、操作規范、應用技術、績效考核支持等多個維度對組織的元數據、數據標準、數據質量等領域進行全面管理和持續改進的過程[5]。數據治理主要工作是按照“一數一源”的原則梳理并確定數據源頭，通過對學校各業務系統運行狀態、數據結構、數據集成和共享情況進行分析，梳理學校主業務邏輯，建立各業務域數據信息標準；根據業務域信息標準，對各業務系統數據內容進行數據清洗，配置數據對接流程，并根據業務數據的更新規律和使用需求，配置數據的調度規則，確定不同業務系統的數據集成方案；從而建立從數據源頭梳理、過程質量控制、數據存儲、數據共享到數據應用完整的數據集成體系。具體實現邏輯如圖2所示。

圖2 標準數據集成體系

3.2 建設基于統一數據標準的數據中心

數據治理的核心是建立一個標準規范、來源權威穩定、數據高度融合、數據質量可靠的全量數據平臺，并產生有價值的數據應用[6]。按照以上邏輯框架，學校數據平臺從各業務系統數據庫中抽取出學校的業務數據，完成數據層的集成，構建全量數據中心，即“數據湖”。全量數據中心將覆蓋各業務領域全量數據，通過數據治理工作將數據規范化、標準化，形成標準的高質量的數據中心，即“標準數據倉”。學校各類數據通過數據中心進行統一存儲，讓數據中心成為全校數據的統一出口，并按業務域進行數據管理和展示，實現業務數據報表統計、決策數據分析；同時基于數據中心實現接口發布和數據共享服務，形成學校統一的業務數據集成環境。為保證數據可追溯，需要基于數據中心構建歷史庫，對已產生的業務數據進行歷史版本管理，將所有新增和修改的記錄統一在歷史庫中記錄，實現歷史數據的沉淀。

通過數據中心的歷史庫管理可以查看歷年的各業務系統集成數據，并可根據多條件進行快捷的查詢。同時基于數據中心的全局庫進行數據倉庫事實表和維度表創建，為數據應用及數據分析提供基礎數據。為了使數據中心既能有效保留歷史數據變動信息，又不會浪費存儲空間，可以通過拉鏈表方式，實現主數據、信息編碼數據的定時切片、增量備份。

3.3 建設高性能可擴展的數據交換平臺

為保障教學運行過程中各業務系統數據高效穩定交換，需要基于標準數據倉面向各業務系統提供專業數據交換服務；按照統一的數據模型、數據標準和接口規范，實現接口快速調用、數據自動提取、數據轉換、數據發送、數據校驗、數據審核和接口消息提醒等功能。

數據交換平臺匯集了各類權威數據，可按照業務域分類進行數據表接口查找和調用；通過在線調試和快速調用，實時反饋API 的交互情況，快速解決數據交換問題，實現業務數據及時共享管理。針對教學數據量大，業務邏輯性強的特點，通過采用分布式數據交換技術，提供可隨業務數據量和交換需求增加而平滑擴展的交換平臺框架，滿足當前及未來學校數據服務需求；同時還將提升數據共享交換性能，保障高并發場景下數據交換的效率。

4 結束語

在數字化轉型背景下，借助大數據技術對人才培養過程的各環節進行全流程監測與評價已成為必然趨勢，通過數據驅動學習變革的時代已經到來[7]。通過研究高校教學改革痛點，建立從培養目標、教與學過程，評價反饋等整個教學全流程的大數據監測，開展大數據治理研究，對促進高校教學質量提升具有重要的現實意義。目前開展教學大數據研究的高校較多，也產生了不少研究成果，但真正推動應用并對教學質量提升產生實質效果的并不多。教學大數據應用歸根到底不只是技術問題，更是管理問題。在數字化轉型這個大背景下，各高校還應建立起全員數字化意識，要將數字化意識融入教育教學工作中。大數據技術要與教育教學理論深度融合運用，堅持“以學生為中心，目標導向，持續改進”的原則，與教與學過程緊密結合，充分發揮數據的價值，讓數據成為教學改進的重要支撐，讓決策更加科學、準確。