數(shù)據(jù)驅(qū)動的高校教育管理智慧化轉(zhuǎn)型路徑研究

中圖分類號：G647

文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2025.20.036

Research on the Path of Smart Transformation of Higher Education Management Driven by Data

ZHANG Yifan

（Guizhou Normal University， Guiyang， Guizhou

AbstractWith therapid development of information technology，data has become the core driving force for the transformationofeducation management.Data driven approach can solve problemssuch as informationsilos anddecisionmaking lag in traditional management models，provide support for personalized educationand resource optimization，and promote high-qualitydevelopmentofeducation.Starting from the existing problems inhigher educationmanagement，this articlecombinesbigatatchnologyartificialinteligence，andtheintegrationofeducationmanagementtoexplorethedatadriven path of intelligent transformation in higher education management. Universities need to establish a management system centered on data，optimize data colection，analysis，and application processes，and enhance management efficiency and decision-making scientificity through technological empowerment.They should also establish a dynamic evaluation mechanism to ensure the effectiveness of transformation.

Keywordshigher education management; intelligent transformation; data-driven

1高校教育管理存在的問題分析

1.1數(shù)據(jù)整合難度大

當前高校教育管理面臨的首要問題是數(shù)據(jù)分散并且互不聯(lián)通。教務(wù)、學工、科研、后勤等系統(tǒng)通常獨立運行，數(shù)據(jù)格式與標準不統(tǒng)一，跨部門協(xié)作效率低下。比如，學生學籍信息由教務(wù)部門管理，宿舍分配數(shù)據(jù)歸屬后勤部門，二者缺乏實時共享機制，可能引發(fā)信息更新滯后的問題。再有教學行為數(shù)據(jù)、科研項目數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)等分散存儲于不同平臺，難以形成全局性分析視角。

1.2缺乏動態(tài)數(shù)據(jù)支持

高校管理高度依賴個人經(jīng)驗與歷史數(shù)據(jù)，難以適應(yīng)快速變化的教育需求。在專業(yè)設(shè)置調(diào)整、招生計劃制定等關(guān)鍵決策中，部分高校仍以過去幾年的靜態(tài)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，缺乏對就業(yè)市場趨勢、學生能力發(fā)展等動態(tài)因素的實時分析。另外，由于數(shù)據(jù)獲取與處理技術(shù)落后，管理者沒辦法及時掌握真實的教學反饋、學生心理健康狀態(tài)等關(guān)鍵信息。這樣，課程設(shè)置與行業(yè)需求脫節(jié)，也會產(chǎn)生師資分配不合理的問題。

1.3資源配置效率有待提升

部分高校教育資源分配長期存在粗放化傾向，缺乏基于數(shù)據(jù)的調(diào)控機制。例如，實驗室設(shè)備采購因缺乏使用率數(shù)據(jù)支持而重復(fù)購置；教室與宿舍的調(diào)配常因人工統(tǒng)計效率低下，無法實現(xiàn)空間資源的最優(yōu)利用。另外，教師工作量考核依賴課時數(shù)等單一指標，忽視教學創(chuàng)新、科研成果轉(zhuǎn)化等。粗放化分配模式降低了資源使用效率，加劇了院系間的資源爭奪矛盾，制約高校整體競爭力的提升。

2數(shù)據(jù)驅(qū)動的高校教育管理智慧化的意義

2.1提升管理決策的科學性

數(shù)據(jù)驅(qū)動模式通過整合多源數(shù)據(jù)，為高校管理提供實時、精準的決策依據(jù)。高校管理人員可以分析學生學習行為數(shù)據(jù)，如在線學習時長、作業(yè)完成率等，快速識別教學薄弱環(huán)節(jié)并調(diào)整課程設(shè)置。通過監(jiān)測科研項目進展與成果轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，優(yōu)化科研經(jīng)費分配策略。借助人工智能技術(shù)構(gòu)建預(yù)測模型，預(yù)判招生趨勢、畢業(yè)生就業(yè)風險等，實現(xiàn)從被動應(yīng)對向主動干預(yù)的轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策機制能夠減少主觀經(jīng)驗帶來的偏差，提升管理效能。

2.2提高教育資源配置效率

數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理智慧化實現(xiàn)資源分配的動態(tài)化。一方面，管理人員利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)采集教室、實驗室的實時使用數(shù)據(jù)，結(jié)合課程安排與學生人數(shù)，自動生成空間調(diào)度方案。還可以分析圖書借閱數(shù)據(jù)與電子資源訪問記錄，幫助圖書館精準采購高頻需求書籍，減少資源浪費。另一方面，在師資管理方面，數(shù)據(jù)平臺綜合評估教師的教學質(zhì)量、科研產(chǎn)出與社會貢獻，為職稱評審、績效分配提供客觀依據(jù)。高?；跀?shù)據(jù)進行資源分配，能有效緩解供需矛盾，推動高校資源利用效率最大化。

2.3推動個性化教育與學生全面發(fā)展

智慧化管理服務(wù)于行政決策，更能直接賦能教育教學改革。高校采集學生課堂互動、在線測試、社會實踐等多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建個性化學習畫像，識別其能力優(yōu)勢與發(fā)展短板。例如，針對學業(yè)預(yù)警學生，系統(tǒng)自動推送定制化學習資源或輔導建議；針對職業(yè)規(guī)劃模糊的學生，基于行業(yè)需求數(shù)據(jù)與能力匹配模型提供就業(yè)指導。進一步地，數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理模式還能促進跨學科協(xié)作，推動交叉學科項目孵化，為學生提供多元發(fā)展路徑，促進高等教育高質(zhì)量發(fā)展。

3數(shù)據(jù)驅(qū)動的高校教育管理智慧化轉(zhuǎn)型路徑

3.1構(gòu)建全域協(xié)同的數(shù)據(jù)治理體系

3.1.1建設(shè)校級數(shù)據(jù)中臺

數(shù)據(jù)治理是實現(xiàn)高校教育管理智慧化轉(zhuǎn)型的基石。高校從數(shù)據(jù)整合入手，建立校級數(shù)據(jù)中臺，統(tǒng)一接入教務(wù)、學工、科研、財務(wù)等各個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。通過ETL技術(shù)，數(shù)據(jù)中臺能夠?qū)崿F(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換與融合。例如，不同系統(tǒng)中的學生信息可能存在格式不一致、重復(fù)等問題，ETL技術(shù)將這些數(shù)據(jù)進行標準化處理，形成統(tǒng)一、準確的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。某高校成功搭建數(shù)據(jù)中臺，將原本分散在12個部門的3.5億條數(shù)據(jù)整合在一起，使得跨部門數(shù)據(jù)調(diào)用效率提升了60% ，節(jié)省了數(shù)據(jù)獲取的時間成本，提高了數(shù)據(jù)的準確性。

3.1.2統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準與元數(shù)據(jù)管理

一方面，高校明確數(shù)據(jù)的定義、格式、更新周期等，避免標準混亂導致的分析偏差。以學生成績數(shù)據(jù)為例，學校應(yīng)統(tǒng)一采用百分制或等級制，并標注課程性質(zhì)與學分權(quán)重。另一方面，元數(shù)據(jù)管理有助于數(shù)據(jù)分類、標注和檢索，提高數(shù)據(jù)的使用效率。高校建立元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，使數(shù)據(jù)的來源、用途、更新情況等信息清晰明了，方便數(shù)據(jù)的管理和維護，促進高校教育管理的一體化發(fā)展。

3.1.3數(shù)據(jù)共享與開放機制

對于教師，數(shù)據(jù)共享可以幫助他們更好地了解學生的學習情況，進行個性化的教學。教師根據(jù)學生的學習畫像，調(diào)整教學內(nèi)容和方法，提高教學效果。對于研究人員，開放的數(shù)據(jù)接口為其提供豐富的研究素材，促進教育領(lǐng)域的學術(shù)研究和創(chuàng)新。例如，研究人員可以通過分析學生的行為數(shù)據(jù)，探索教育規(guī)律，提出新的教育方法。

3.2打造智能化的技術(shù)支撐平臺

3.2.1構(gòu)建全鏈路系統(tǒng)

技術(shù)平臺是數(shù)據(jù)驅(qū)動管理的核心載體，對于實現(xiàn)高校教育管理的智慧化轉(zhuǎn)型至關(guān)重要。高校應(yīng)融合大數(shù)據(jù)、人工智能與云計算等先進技術(shù)，引入分布式存儲與計算框架，將數(shù)據(jù)分散存儲在多個節(jié)點上，并行處理數(shù)據(jù)，大大提高數(shù)據(jù)處理效率。

3.2.2分析層模型與算法開發(fā)

在分析層，高校開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘模型與算法庫。例如，基于機器學習的學業(yè)預(yù)警模型可以通過分析學生的學習數(shù)據(jù)，如課堂表現(xiàn)、作業(yè)完成情況、考試成績等，提前預(yù)測學生可能出現(xiàn)的學習問題并及時發(fā)出預(yù)警。

在應(yīng)用層，構(gòu)建可視化決策支持系統(tǒng)，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀的圖表，輔助管理者快速定位問題，作出決策。以某雙一流高校為例，其搭建的“智慧教育大腦\"平臺整合了課堂教學情況、學生行為日志、科研項目進度等多種數(shù)據(jù)。AI算法生成教學質(zhì)量評估報告與資源調(diào)配建議，使管理決策響應(yīng)時間縮短至24小時內(nèi)。

3.2.3物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)采集優(yōu)化

高校引入邊緣計算與5G技術(shù)，在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備端進行數(shù)據(jù)處理和分析，減輕數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫说膲毫?，提高?shù)據(jù)處理的實時性。5G技術(shù)具有高速率、低時延、大容量的特點，能夠?qū)崿F(xiàn)管理的全域覆蓋和實時監(jiān)控。在校園的安防監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)測等方面，通過引入邊緣計算和5G技術(shù)，可以實時采集和分析數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)異常情況并采取措施，為師生創(chuàng)建更加舒適、便捷的學習和生活環(huán)境。

3.3深化多場景的智慧管理應(yīng)用

其一，在教學管理方面，通過采集課堂考勤、在線學習、作業(yè)完成率等數(shù)據(jù)，構(gòu)建學生個體與群體的學習畫像。學習畫像全面反映學生學習習慣、學習進度、學習能力等方面的情況，準確識別高風險學生并自動觸發(fā)干預(yù)機制。例如，系統(tǒng)對缺勤率超過 30% 的學生發(fā)出預(yù)警通知，并聯(lián)動輔導員進行定向輔導。同時，利用課程評價數(shù)據(jù)與畢業(yè)生就業(yè)反饋，建立課程質(zhì)量動態(tài)優(yōu)化模型。該模型可以根據(jù)學生的評價和就業(yè)市場需求，淘汰過時課程，增設(shè)跨學科融合課程，以滿足學生的多元化學習需求和社會發(fā)展對人才的需求。

其二，在系統(tǒng)管理方面，整合教師科研項目申報、經(jīng)費使用、成果產(chǎn)出等數(shù)據(jù)，構(gòu)建科研績效評估體系。學校重點通過文本挖掘技術(shù)分析國內(nèi)外研究熱點，為科研規(guī)劃提供參考；利用合作網(wǎng)絡(luò)分析算法，識別跨學科團隊組建機會，促進跨學科合作與創(chuàng)新。如某高校分析近五年論文合作數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)材料科學與人工智能領(lǐng)域的交叉研究潛力巨大，成功推動3個跨學院重點實驗室的建設(shè)，促進學科的交叉融合，提高了學校的科研水平和創(chuàng)新能力。

其三，服務(wù)管理方面，堅持人性化原則，利用數(shù)據(jù)提升服務(wù)質(zhì)量和效率。在后勤服務(wù)中，基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測食堂人流高峰，動態(tài)調(diào)整餐飲供應(yīng)，滿足學生的就餐需求。例如，食堂分析學生在不同時間段的就餐數(shù)據(jù)，提前做好食材準備和人員安排，避免出現(xiàn)就餐擁擠和食物浪費的情況。在心理健康領(lǐng)域，學校可以分析學生社交網(wǎng)絡(luò)行為與咨詢記錄，建立心理危機預(yù)警模型，及時發(fā)現(xiàn)并干預(yù)潛在的心理問題。比如，利用校園卡消費數(shù)據(jù)與圖書館出入記錄，識別出具有社交孤立傾向的學生，及時提供心理干預(yù)和支持，為學生提供貼心、周到的心理健康服務(wù)。

3.4完善轉(zhuǎn)型保障機制

3.4.1制度化推進框架

智慧化轉(zhuǎn)型的可持續(xù)性依賴制度保障。高校建立制度化的推進框架，將數(shù)據(jù)驅(qū)動納入戰(zhàn)略規(guī)劃之中，成立由校領(lǐng)導牽頭的數(shù)據(jù)治理委員會，明確各部門在智慧化轉(zhuǎn)型中的職責與協(xié)作流程。其一，制定《教育數(shù)據(jù)管理辦法》等制度文件，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、存儲、使用與銷毀的全生命周期管理規(guī)范化，確保數(shù)據(jù)合法合規(guī)使用。其二，設(shè)立專項基金，用于技術(shù)研發(fā)、設(shè)備采購、人員培訓等方面，為智慧化轉(zhuǎn)型提供有力的資金保障，確保智慧化轉(zhuǎn)型工作順利開展。

3.4.2數(shù)據(jù)安全與倫理防線

筑牢數(shù)據(jù)安全與倫理防線是保障智慧化轉(zhuǎn)型順利進行的關(guān)鍵。高校應(yīng)采用區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)操作的可追溯性，防止數(shù)據(jù)被篡改或泄露。區(qū)塊鏈技術(shù)具有去中心化、不可篡改、安全可靠等特點，能夠有效保障數(shù)據(jù)的安全性。在此基礎(chǔ)上，通過隱私計算技術(shù)實現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)的加密分析，保護學生和教師的隱私，對學生行為預(yù)測、教師績效評估等模型進行合規(guī)性審核，避免算法歧視或過度監(jiān)控等問題的發(fā)生。

3.4.3復(fù)合型人才隊伍培育

高校開展管理人員數(shù)據(jù)素養(yǎng)培訓，重點提升他們的數(shù)據(jù)解讀與決策應(yīng)用能力。其一，確保管理人員能夠熟練運用數(shù)據(jù)分析工具和方法，從數(shù)據(jù)中獲取有價值的信息，為管理決策提供支持。引進數(shù)據(jù)分析師與技術(shù)專家，組建跨學科支持團隊，為智慧化轉(zhuǎn)型提供專業(yè)的技術(shù)支持。比如，開設(shè)“教育大數(shù)據(jù)分析”研修班，覆蓋 80% 的中層管理者，使他們能夠獨立使用BI工具生成管理報表，提升數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理決策能力。其二，構(gòu)建動態(tài)評估與迭代機制，設(shè)計涵蓋數(shù)據(jù)質(zhì)量、技術(shù)效能、管理效益的評估指標體系。高校每季度開展轉(zhuǎn)型效果診斷，驗證新模型的有效性，對比傳統(tǒng)經(jīng)驗決策與數(shù)據(jù)驅(qū)動決策在教室調(diào)配中的效率差異。根據(jù)反饋結(jié)果，持續(xù)優(yōu)化技術(shù)方案與管理流程，形成“規(guī)劃一實施一評估一改進”的閉環(huán)，推動智慧化轉(zhuǎn)型向更高水平邁進。

4結(jié)語

在數(shù)字時代，數(shù)據(jù)驅(qū)動教育管理向智慧化轉(zhuǎn)型，高校應(yīng)當建立全域覆蓋的數(shù)據(jù)治理體系，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準與共享機制，打破部門間的數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)教學、科研、行政等場景的數(shù)據(jù)融合。在此基礎(chǔ)上，推動人工智能、云計算等技術(shù)與教育管理的深度融合，開發(fā)智能決策支持系統(tǒng)，通過學生行為數(shù)據(jù)預(yù)測學業(yè)風險，或依據(jù)資源使用數(shù)據(jù)優(yōu)化校園設(shè)施配置。最終驅(qū)動教育管理進一步向?qū)崟r化、透明化方向發(fā)展，進而推動智慧化轉(zhuǎn)型。

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