高校教育电子政务信息化建设中数据建设研究*

谭 朔，王焕清，杨安娜

（湖南财政经济学院，湖南 长沙 410205）

高校教育电子政务信息化建设中数据建设研究*

谭 朔，王焕清，杨安娜

（湖南财政经济学院，湖南 长沙 410205）

高校教育电子政务信息化的目标是多层次、分阶段逐步实施的。高校教育电子政务信息化建设的核心是信息的按需分配和信息的利用,而数据是信息的基础。本文对高校教育电子政务信息化建设中数据建设的若干问题进行探讨。

电子政务；信息分配；信息利用；数据建设

一、前言

1．数据是生命线

数据是信息系统的生命线，是高校教育电子政务信息化建设的核心所在。它既关系到各项业务工作能否正常开展，也关系到广大师生的利益能否切实得到保障。必须清醒地认识到，提高数据质量是高等教育事业改革发展的客观要求。

提高数据质量,是提升信息系统应用水平的现实要求。部分高校数据情况调查发现，随着高校信息系统的逐步建立和完善，数据库中数据存在的缺项、漏项、逻辑关系错误等问题日益突出,直接影响到统计分析和预测的工作质量，制约了信息系统决策辅助功能的有效发挥。提高数据质量,是进行科学决策的必然要求。随着高校教育电子政务信息化建设工作的不断深入，高校在教育改革方面面临着许多新形势、新任务，而数据是否准确无误,直接关系到高校领导、决策部门对形势判断的正确性及决策的科学性。只有在数据准确的基础上才能做出正确的判断和宏观决策,为政策制定加强管理提供科学依据才有可能更好地为社会服务、为高校服务、为师生服务。高校各级部门的工作人员都要牢固树立 “数据质量无小事”的观念，自觉地把数据准确无误作为追求的工作目标,作为衡量工作质量的重要标准，以高质量的数据为学校领导决策服务、为师生服务。

2.高效的工作来自数据的建立与应用

高校教育电子政务信息化建设的核心并不是通信网络的高速化、管理手段的电子化，而是极大限度地满足不同群体对信息的需求。比如学生群体对知识信息等的需求，教师群体对教学资源信息、科研信息等的需求，管理群体对管理信息的需求。学习、科研、管理的成败都直接与所掌握的信息量多少、是否全面、是否正确、是否及时有关。管理效率的好坏，取决于数据量集结的多少，数据的集中率有多大，数据发布是否及时准确。数据是为管理和决策服务的，其实质是以硬件为载体、以数据为基础、以资源为核心、覆盖无盲点、服务无盲区、身份标识化为原则的信息资源配送服务体系，以极大限度地满足不同群体对信息的需求。因此在高校教育电子政务信息化建设过程中，不要把主要精力用在硬件设施上，万兆以太网、千台计算机绝不意味着已经成了高校教育电子政务体系，必须将主要精力放在数据建设和信息资源建设以及信息资源的配送上。在管理中数据是基础，人们可以在数据中看到问题，在数据中看到成效，通过对数据的归纳和分析，找到问题的根本，为领导的决策提供有力的支持。数据的建立和应用将大大提高师生掌握信息的能力，大大提高师生的工作、学习效率。

3.数据建设为领导监控、预警、决策服务

学校的规模逐年扩大后，传统的管理上的判断手法慢慢失效，例如学校的招生计划、就业培养计划、学生的定向实习计划、教学资源配给计划等都依据常规的数据统计工作来制定。而这种常规的数据统计工作往往不是科学合理的，某些具有相关性的数据在各学院、处室之间并没有得到有效流动，因而所形成的数据不全面、不合理、不规范，导致相关领导最后的决策依据不科学。因此，数据建设对我们的教学管理具有非常实际的指导意义，这项工作做的越早就越能提升学校的整体管理水准，从而提升学校在日新月异的发展格局中的竞争力。高校教育电子政务信息化建设的关键是完全的业务数据整合，全面的业务系统数据为整合提供基础。

二、高校基础数据界定及特点

1.高校基础数据的定义

高校基础数据是指高校各种活动内容的知识、资料、图像、数据、文件的总称。高校基础数据是高校发展规划、高校教学管理、高校科研管理、高校学生管理与实施的前提。只有依靠准确的第一手基础信息数据，高校的规划和管理才能做出正确的决策。采用何种数据客体编码方式与数据采集技术在很大程度上决定了信息数据采集的质量。

2.高校基础数据的特点

高校基础数据种类非常齐全。根据数据的三维分类方法,其分类如图1所示：

概括起来高校基础数据有如下特点:

（1）类型繁多，来源复杂

高校在教学、科研、学生工作活动的过程中，各个环节都会产生类型繁多的信息，不仅本系统内部各个环节有不同种类的信息，而且由于教学系统与其他系统如科研系统、学生管理系统等密切相关，各种基础数据信息的来源、发生处理地点和扩散范围各不相同，使得高校基础数据信息的采集、分类、统计、分析的难度加大。

（2）覆盖面广,信息量大

高校数据具有多种类、大批量的特点,包含了学校的各个环节,使得信息量大增，传统的信息处理技术已不能满足发展的需要。

（3）更新速度快

在高校的教学管理活动中，有些信息动态性特别强,由此产生的大量新信息不断更新原有的数据库。因此,信息处理更加强调信息采集的及时性和信息加工处理的快速。

3.高校数据流程分析

高校的基础数据千头万绪，纵横交错，全面地梳理并非易事。我们可以借用企业业务架构的思想，从战略高度进行考虑，勾勒各个业务区域，理顺业务关系。在此之前，首先要做的工作是明确高校业务的内涵，即弄清楚高校究竟有哪些业务。中国的普通高校，其业务范围基本涵盖教学、科研、管理、生活四大方面，各个学校的业务大体相同，同时也具备一些个性。每个学校必须根据自己学校的实际情况来构件业务架构。

以某高校为例，在信息化建设一开始梳理了学校的业务，把高校业务归纳为：

（1）学生一条线：入学、在校、离校；

（2）教职工一条线：人事、科研等；

（3）财物管理一条线：国资、后勤等；

（4）办公自动化。

以与学生有关的基础数据为例，如图2所示为学生有关信息的交互过程。当信息和流程都梳理清晰后，就可以很容易地开发各类应用了。

4.高校基础数据采集的主要方法

高校基础数据采集技术涉及数据客体编码和数据采集两个环节。目前，主要的高校基础数据采集技术有以下几种：

（1）手工输入

手工输入法是利用人工输入物流单证的传统方法，材质采用传统的纸面形式，此法最大优点是灵活，最大缺点是速度慢，错误率高，可靠性差。

（2）条码技术

条码技术涉及编码与识读两个环节。编码是用“条表示1，空表示0”的方式将既定信息直接转变成计算机语言；识读是通过条空反射率的不同，将光信号转换为电信号，实现信息还原。这种方法可以实现数据的自动化识别，最大优点是快捷，错误率低，可靠性高，性价比高。但易受到污损，必须光学可视识读、适应性差。

（3）磁卡

磁卡是一种磁记录介质卡片，它由高强度、耐高温的塑料或纸质涂覆塑料制成。磁卡上的磁条是一层薄薄的定向排列的铁性氧化粒子组成的材料，用树脂粘合在一起，并粘在非磁性基片上。磁卡数据可读写，但是随着磁卡应用的不断扩大，磁卡技术特别是其安全技术已难以满足越来越多的对安全性要求较高的应用需求。同时，磁卡本身结构简单，磁条暴露在外，存储容量小，缺乏内部安全保密措施，容易被非法破译。

（4）电子标签/阅读器

电子标签又称射频标签、应答器、数据载体；阅读器又称为读出装置、扫描器、读头、通信器、读写器（取决于电子标签是否可以无线改写数据）。电子标签与阅读器之间通过耦合元件实现射频信号的空间（无接触）耦合；在耦合通道内，根据时序关系，实现能量的传递和数据交换，从而达到识别目的。

三、高校数据建设存在的问题

1.总体建设方面存在的问题

高校一直重视数据资源建设，也积累了大量的原始数据和成果数据，这些数据是数字化校园建设的宝贵财富。通过对高校数据现状调研和分析，发现高校在数据完整性、数据质量、数据共享等方面存在一些问题。主要表现为：

（1）数据内容不齐全。某些重要数据尚未建库；已建数据库存在定义不齐全；大部分非结构化数据尚未电子化入库。

（2）数据质量参差不齐。数据存储介质老化，大部分数据以纸介质形式存储；部分数据记录不准确、不一致、不完整；数据重复记录。

（3）数据共享程度不够高。数据资源建设缺乏统一规划，数据分散;数据的标准不统一，存取困难；学生数据、资产数据、运维数据等结构化数据没有专业数据库;数据管理和维护工作量日益增大，难以保证数据的及时更新和维护。

2.基础数据采集存在的问题

（1）高校数据客体在高校信息系统中的逻辑位置或状态表达存在二义性，无法根除。

自然语言天然地具有二义性，极易引发歧义。不能作为计算机语言，于是人们借助代码的形式表示高校客体在计算机中的逻辑位置或属性状态。但在高校应用系统的建设过程中，由于种种原因，不同高校、不同职能部门的各类应用信息系统处于分散开发的状态，各高校或各职能部门在进行信息系统开发时，编制代码的时候没有严格参照公共标准执行，随意性强。不同的信息系统对同一数据客体的代码也不同，差之亳厘，谬之千里。数据客体的逻辑位置或属性状态一旦不能被精准、唯一地表达出来，自然无法准确界定数据客体所承载的高校基础信息，更妄谈高校信息的共享与交换。二义性不仅在单个高校的信息系统中存在，而且也在多个高校的应用信息系统中存在，是个共性的问题，严重制约了高校信息化建设。

（2）基础数据信息采集手段落后，尚未实现自动化，运用现代化技术手段的意识差。

高校基础数据信息采集的技术实现手段差异很大。手工输入、条码、磁卡、电子标签技术等都有不同程度的应用。其中，条码在高校报到系统等环节使用居多，应用水平和效果也较高。但总体上，高校绝大多数的设备资产管理的入库仍然采用手工输入方式，没有使用现有的条码技术、电子标签技术的意识，严重依赖纸面，没有实现电子化和自动化。

（3）高校基础数据标准不统一，准确性差。

垃圾数据泛滥是应用信息系统开发过程中，由于随意性所导致的不良结果之一。由于没有对处于基础位置的数据环境建设给予足够的重视，忽视数据的组织管理技术，致使物流信息数据标准化严重滞后于物流建设本身，造成系统数据结构混乱，造成垃圾数据在数据处理过程中泛滥的问题。高校信息化建设过程中，应遵循“三分技术，七分管理，十二分数据”的原则。数据不准确，数据质量不高往往是信息化不能达到预期目标的基础性原因。

（4）在基础数据建设中常用的各种数据格式和物品编码不统一。

在高校教育电子政务化建设过程中，出现了各地、各行业甚至各高校自成体系的现象，难以在信息系统中共享。这些问题直接影响到了高校教育电子政务化的基础。由于数据客体编码、基础数据格式、基础数据采集技术不统一而导致基础数据采集困难。数据准确性差且不能共享和交换这一现象在高校中普遍存在。即便采用同一种自动识别技术，比如条码，也会因为码制不统一，或者系统底层的信息编码标准不统一、数据传输方式不统一而导致数据采集与共享难以进行。所有这些，严重阻碍着不同层次的数据信息交换和数据共享。

究其原因是高校对数据建设的重要性认识不够，导致整个教育电子政务建设体系推倒重来的现象时有发生，因此我们在建设高校教育电子政务的过程中必须把数据建设作为重中之重来抓。

四、解决高校基础数据采集存在的问题的步骤

1.第一步：确定工作范围

根据数字化校园建设的范围确定哪些数据需要准备，然后确定参与部门和人员配备，进而确定工作计划，切记不可将所有工作只交给一个部门甚至一个人做，必须对此项工作艰难程度有充分的认识。工作计划应注意安排定期的会议，以方便工作人员之间的沟通。

2.第二步：建立必要的编码原则

应用程序的数据管理是通过编码实现的，编码可以对数据进行唯一的标识，并且贯穿以后的查询和应用，建立编码原则是为了使后面的工作有一个可以遵循的原则，也为庞杂的数据确定了数据库可以识别的唯一标识方法。所谓磨刀不误砍柴工，切不可急于求成，忽略了这些重要的工作。

另外，编码原则的制定属于校级标准的建立，应该按照 《教育管理信息化标准》（第一部分：学校管理信息标准）和教育信息化技术标准委员会CELTSC出台的标准制定和管理，尤其对于量大的基础数据，必须由多个部门共同确定方案。

3.第三步：建立公用信息

建立的公用信息包括校级、学生、教学、科研、部门、员工信息、货币代码等基本信息。这些数据会在其他基础数据中被引用，并且数据量不大，可以利用较少的时间和人力完成。如果整理其他数据的时候发现缺少公用信息再补的话，整体效率和进度会大打折扣。

4.第四步：收集第一手资料，将原来的离散数据从不同部门集中

在这些离散数据中，仅学生基本信息一项，字段就包括教务部门、图书馆、宿舍管理、保卫、校医院、卡管理结算中心、学工部、财务等的信息。在这一步中，应利用统一格式的表格在各个部门间交叉流转，让各部门将与自己相关的数据填入表格，完成后传递给下个部门，以此类推，直到完成此步工作。在工作中应注意传递的安排，传递路径需提前确定。为了保证工期，可以让不同部门同时开始，然后交叉传递，或者一个部门完成一小部分后就传递给下个部门。同时，将每张发出的表格统一编号(唯一)，并在部门间交接时作好记录，这样不仅可以控制进度，还能避免数据丢失。

5.第五步：数据检查

（1）完整性检查：完整性即记录数量是否完整。可以请学校中有经验的人员复查或计算一下总数，将其和历史数据比较。同时还要检查字段的完整性，所有的应用软件都有必须输入的字段，如果缺少这些字段就会造成系统的不稳定。另外还有一些非软件要求的必须输入的字段，对学校今后的业务和统计分析有用的字段也要列入检查范围，例如学生分类和所属地区等。

（2）正确性检查：正确性的范围很广，这里不做一一说明，可以由学校自己根据需要制定检查原则。有些错误如会计科目是资产类型的，但是因为人为错误输入成负债类型的，再比如有分类为800元以上的设备，但是录入成低值易耗品，这样的错误在系统上线前必须发现并改正。

（3）唯一性检查：数据的唯一性应该从两个角度检查，常见错误有多个实物编成同一个编码，如果以后录入系统，成熟的应用软件会有提示编码已经存在的提示功能，并拒绝接受。同时一个实物对应多个编码的现象也必须杜绝，这种错误应用软件是发现不了的，必须利用人工查找，否则在上线后会发生多个账务错误。

6.第六步：将数据录入软件系统

录入前应该将基础数据原始档案归档，对于以电子文档保存的数据，应该将数据备份好，并注明整理人员、完成时间和最后版本。如果是打印的纸介质，应该将其保存在专门的文件柜中，作为重要文档管理。

7.第七步：系统检核

完成录入工作后仍然不能彻底放松，必须再次检查，此时最好的方法是利用软件程序测试数据，例如将数据库备份一个新的数据库，将学校常用的流程在新数据库中做一遍，通过检查结果的正确性来验证基础数据的正确性。

五、结论

高校数字化校园建设项目——基础数据的建设是一个系统工程，它的建设涉及高校的方方面面，协调沟通较为复杂，执行较为被动，技术职能部门往往是处在被动服务而不是主动服务的尴尬地位上，亟需一个强力部门加以领导。因此，基础数据建设工程是“一把手”工程。在学校项目的建设过程中，需要加强标准化管理，实施“一票否决”，以免造成新的信息孤岛的出现。在数据中心的建设上，宜采用“联邦制”的松耦合形式，通过中间件，运用数据字典进行转换，实现数据共享，杜绝数据联系上的紧耦合形式。

另外制度的保障也要及时跟上，高校可以在做数据整理工作前，建立奖惩制度，提高录入人员的积极性，督促录入人员在录入的同时进行认真的检查以保证数据录入的正确性。

总之，基础数据建设这项工作的重点不是在数据本身，严密的计划和合理的组织才是完成这项艰巨工作的最好手段。

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（编辑：隗爽）

TP309.2

B

1673-8454（2010）23-0023-04

湖南省科技厅自然科技基金项目（2008JT3027）。