大數據賦能高校學籍管理研究

宋永磊

(1.重慶第二師范學院 經濟與工商管理學院,重慶 400065;2.西南大學 教育學部,重慶 400715)

0 引言

隨著數字技術在高等教育治理領域的應用,傳統學籍管理方式已難以適應新時代學分制改革需求。大數據支持下的學籍管理能夠全過程采集學生教學、生活、心理等方面的數據,可以精準分析學生在校表現,推動學籍管理從大規模管理向個性化服務轉型。2019年10月,教育部印發《關于深化本科教育教學改革全面提高人才培養質量的意見》[1],旨在支持高校進一步完善學分制,擴大學生學習自主權、選擇權,逐步推行輔修專業,支持符合條件的高校開展雙學士學位人才培養以及跨校聯合人才培養。2021年3月,教育部印發《關于加強新時代教育管理信息化工作的通知》[2],提出要利用新一代信息技術提升教育管理數字化、網絡化、智能化水平,探索基于大數據的用戶行為分析,為廣大師生提供個性化的教育服務,促進學生的個性化成長。由此,大數據已成為提升高校學籍變革的重要手段,利用大數據推進學籍管理變革已成為高校治理現代化的迫切需求。本研究探析大數據賦能高校學籍管理變革的邏輯,闡釋大數據賦能高校學籍管理變革的作用機理,提出大數據賦能高校學籍管理變革的實踐路徑,以期為高等教育數字治理場景建設提供有益參考。

1 大數據賦能高校學籍管理變革的基本邏輯

1.1 價值邏輯——大數據的技術優勢及其與學籍管理契合

維克托·邁爾·舍恩伯格(Viktor Mayer Schonberger)在《大數據時代》中指出,大數據是人們獲得新的認知,創造新的價值的源泉;大數據還是改變市場、組織機構,以及政府與公民關系的方法[3]。大數據具有大量性(Volume)、高速性(Velocity)、高價值性(Value)、多樣性(Variety)等特征,包含的關鍵技術有數據挖掘、數據分析、數據可視化、云計算、并行計算等技術。大數據因其卓越的技術優勢在各領域得到廣泛應用,其能夠“采集”“存儲”“分析”“解讀”大量復雜數據,不僅能破解數據管理難題,提高決策效率,還可以預見和引導未來發展趨勢。

學籍管理是通過信息技術完成學生信息的采集、處理和利用,實現學生信息的有效管理,保障教育公正和高效,是現代教育管理制度的重要組成部分,具有天然的數據屬性,數據支持是學籍管理實現其功能的必要條件。

數字技術推動了學籍管理創新的同時,學籍管理也依賴于技術的幫助進行優化和升級。大數據技術的不斷發展,為學籍管理實現數據化運營提供了理想的應用環境。二者之間的深度融合,充分體現了大數據賦能學籍管理的價值邏輯:一方面,大數據為學籍管理提供了精細化的方法和手段,并通過在教育管理領域的應用來擴大自身影響力,實現自身價值的增值;另一方面,學籍管理可以賦予大數據技術更廣泛的應用場景,提高技術的核心競爭力,確保其服務于教育的公正和高效。

1.2 目標邏輯——構建“大數據+學籍管理”新生態

學籍管理的特點是學生數據的采集、存儲、利用分布在校內各個業務系統中,如學工處存儲詳細的學生個人、家庭、心理健康等數據;教務處存儲學生學籍異動、成績、輔修、招生等數據;財務處存儲學生一卡通消費、學費等數據;體育健康中心存儲學生每天活動數據;圖書館存儲學生借閱信息、門禁等數據。而各業務系統相互獨立,缺乏數據共享,數據分析與可視化利用較弱,這是大數據時代學籍管理存在的短板。此外,在實際管理中,還存在學生信息的更新滯后、個性化響應不及時等現象,導致學籍管理效率低下。為發揮大數據技術優勢,充分利用數據挖掘、數據分析等技術,構建基于數據驅動的學籍管理模式,利用人工智能對學情進行分析,實施精準化管理,以滿足多樣化、個性化的學籍管理需求。通過構建“大數據+學籍管理”的新型教育管理生態,形成一個數據驅動、信息共享、自動化預警,以及可視化決策等為一體的智能學籍服務新生態。其主要要素包含學籍數據大平臺、動態預警、可視化分析、精準決策等內容,打破數據孤島,實現學籍全生命周期管理。

1.3 實踐邏輯——以大數據驅動學籍管理精準化、個性化發展

“大數據+”學籍管理是在單業務系統管理的基礎上進行的“數據融合”升級。學籍管理具有較強的“數據”屬性,學生的成績、學籍、輔修、雙學位、跨校培養過程產生大量數據,通過對學生的個人信息、學習情況、行為軌跡等多維度數據的結構化處理、數據化生成并進行海量計算,有利于通過數據融合開展數據分析,實現對學生數據的深度挖掘和精準管理,促進學籍管理向精細化治理轉向。大數據技術創新驅動學籍管理的場景,在學業預警、轉專業、跨校成績認定、貧困資助、心理健康監測以及畢業數據審核等方面催生新形態與新特征,為學籍管理的精準化和個性化發展提供新動能。因此,大數據與學籍管理的融合實踐,有助于學籍管理數字化轉型,進而提升內部治理效能。

2 大數據賦能高校學籍管理變革的作用機理

大數據嵌入高校學籍管理體系后,引發學籍管理在科學決策、風險預警、精準服務方面的場景創新。

2.1 大數據分析促進學籍管理科學決策

大數據賦能高校學籍管理決策由“傳統經驗式”向“數據驅動式”轉向。大數據技術可以全過程、全要素采集學生教育教學產生的數據[4],通過數據融合,利用數據分析及可視化技術,實現數據驅動的智能決策。

第一,“管理者”角色被人工智能替代。傳統的學籍管理員不再僅僅是單一學籍信息的維護者和管理者,而是轉變為學籍管理的“規劃者”。大數據可以實現自動整合學生信息、自動分析學生數據、自動識別學生問題、提供個性化的服務建議以及對學生的發展進行評估和規劃等方面的工作,從而將管理員從煩瑣的數據錄入、數據檢查等重復性工作中解放出來。

第二,學籍管理方式智能化。隨著大數據技術在學籍管理中的應用,一體化大平臺的學籍管理系統可以利用人工智能技術實現數據的精準處理,滿足個性化管理的需要。

第三,大數據技術促進學籍管理方式多樣化。管理者通過多元數據分析,可以動態實時發現學籍管理中存在的問題,實現由傳統的結果處理向預警干預模式轉向,避免學籍管理風險。

2.2 大數據應用推動學籍管理風險預警

在教育管理中,學籍信息是學生教育過程中非常重要的數據之一,然而傳統的學籍管理方式往往僅停留在數據收集與保存的層面,對于管理風險的預防以及學生的個性化需求無法有效響應。

大數據為學籍管理風險預警提供技術支撐。第一,大數據技術能實現對學籍數據的高效處理和深度分析,如在學生學習行為、學業預警、心理危機等方面進行綜合分析,有助于及時發現潛在的風險。以學業預警為例,大數據可以有效分析學生在學習空間的學習進度、話題討論、作業回答等數據,進而分析學生學習狀態,對達到預警條件的學生發出人工干預提醒。

第二,大數據可以有效分析學生行為模式。以學生一卡通消費為例,大數據通過比對學生消費習慣及金額,并與學校常模數據對比分析,可以有效識別家庭困難學生及學生異常情況,進而向輔導員及相關工作人員發出風險預警,及時開展人工干預。

第三,數據畫像服務學生個性化成長。通過大數據平臺,整合學生人格特質、一卡通消費、圖書借閱、成績、心理等多源數據,構建基于大數據的學生畫像,可以有效幫助決策者在問題出現之前制定精準的服務策略和干預措施,提升服務的能動性。

2.3 大數據提升學籍管理精準服務

大數據技術支撐學籍精準服務,滿足學生個性化發展需求[5],提升管理效能。一是大數據賦能學業學習。通過學生基本信息、學習習慣、課程選擇、成績變動、行為模式等多源數據,大數據可以分析學生個性化發展需求,幫助學校提供更精準、更具有針對性的服務。二是大數據賦能學籍管理的自動化和精準化。傳統的學籍管理需要學籍管理人員跨系統數據導入及處理,存在人為錯誤的風險,而且效率低下。大數據可以在多系統之間動態同步更新學籍數據,保障了數據的準確性和一致性。三是大數據賦能學生個性化發展需求。當前,高校普遍采用學分制,學生擁有主輔修、轉專業、跨校學習、出國交流等形式多樣的人才培養方式,大數據可以有效匯集學生學習記錄,實時監測學生學習狀態,提供個性化選課建議,以此保障在學習年限內完成學業進度,實現由傳統的學生申請向系統推薦轉向,使管理服務更加主動,提升學生滿意度。

3 大數據賦能高校學籍管理的實施路徑

大數據賦能學籍管理的價值和目標,需通過搭建學籍數據大平臺,加強數據治理;數據中臺加載微服務,創設學籍個性化服務新場景;挖掘學籍數據價值,提升高校數字治理能力3個方面實現。

3.1 搭建學籍數據大平臺,加強數據治理

構建全生命周期的學籍數據大平臺,夯實學籍數據底座。一是加強對不同階段的學籍信息進行全周期、全要素數據采集,包括但不限于學生的基本信息、學習經歷、學術成果、行為習慣等,盡可能全面和細致地覆蓋學生在校生活的所有方面。二是打破數據孤島,融通校內網業務系統。通過對所收集的信息進行清洗、整合和處理,連通校內網業務系統,利用數據分析工具和方法,加強學籍數據挖掘分析,創設應用領域,支撐學業風險預警、智能決策等業務,釋放數據價值。三是加強數據安全與隱私保護[6]。保護好個人信息和數據安全是構建大平臺的前提,需要確保在采集、存儲、處理、分享和使用數據的各個環節都能有效保護數據的安全和隱私。

學籍管理實現“依數治理”的關鍵在于加強數據治理[7]。高校應加強學籍相關基礎數據規范,統一數據質量標準,創建數據字典,為數據融合共享奠定基礎。一方面,高校內部須建立學籍數據標準,在滿足國家相關數據標準基礎上,進一步統一校內學工、教務、財務、圖書館、后勤、招生等部門數據,以便實現業務系統之間數據共享共用;另一方面,發揮數據治理技術優勢,利用人工智能、數據可視化、數據挖掘分析等技術搭建數據處理與分析插件,建設面向學籍管理場景應用的“數據集”,提升數據分析與處理的效率。

3.2 數據中臺加載微服務,創設學籍個性化服務新場景

數據中臺是集成學籍相關數據,為學籍管理業務提供服務的平臺[8]。通過搭建學籍數據中臺可有效打破數據孤島,提高數據治理效率,提升學籍數據共享和服務能力。一方面,學籍數據中臺可以明晰業務數字化流程,通過統一數據標準的數據資產層,組建學籍個性化服務智慧生態;另一方面,可以構建全生命周期的學籍管理微服務架構,設計數字化服務流程和要素,為學生提供個性化學籍服務。

服務場景是學籍大數據平臺應用的重要載體。一方面,以學生為中心,設計滿足學生個性化發展的場景,如搭建一網通辦服務場景,為學生打印學籍證明、申請轉專業、查詢成績和學歷學位等業務提供一站式服務;另一方面,以管理者或決策者為中心,設計滿足精細化治理和科學決策的場景,如構建學生畫像、基于人工智能的學業預警、基于大數據的貧困生篩查等場景,提升高校數字治理效能。

3.3 挖掘學籍數據價值,提升高校數字治理能力

學籍數據具有深厚的價值,是高校重要的數據資產,是體現學校綜合治理的重要媒介。因此,挖掘學籍數據資源,呈現高校內部治理能力,是學籍管理工作參與學校數字治理的重要方式。一方面,學籍數據可以彰顯高校影響力。高校的人才培養質量以及畢業生滿意度是影響高校招生的重要指標。利用大數據分析技術,剖析歷年招生信息和畢業生就業信息,可以體現高校在人才培養中是否注重教學質量、核心能力培養。另一方面,學籍數據可以體現高校內部治理能力。如利用大數據開展學業預警,將學困生信息自動推送輔導員、教師、學籍管理員等人員,通過學業幫扶機制,提升學困生學習成效,彰顯學校內部治理能力。

4 結語

伴隨著新一代數字技術與高等教育不斷融合,數字技術支撐高等教育內部治理也隨之提質增效?！督逃?023年工作要點》指出,加快高等教育數字化轉型,打造高等教育教學新形態。因此,加快數字化轉型,助力高校數字治理提檔升級是當前發展之需。高校學籍管理工作需借助大數據技術,建立全過程全要素全鏈條的教育教學數據,創設學籍管理新場景,服務高校治理數字化轉型,推進高校治理體系和治理能力現代化。本文結合大數據技術發展的背景,探討了大數據賦能高校學籍管理變革的作用機制,然后從搭建學籍數據大平臺、創設學籍服務新場景、提升數字治理能力方面給出可行路徑,為高校學籍管理變革提供方向指引。