大数据背景下教育统计数据有效利用的问题与对策

程晶

摘要： 大数据时代对高校教育统计工作提出更高要求，然而由于高校对教育事业统计存在着思想认识不足、统计员业务能力有限、统计分析不到位等问题，大大影响高等教育事业统计功能的发挥。为此，高校教育统计应从数据搜集向数据深度分析转变，依托现代信息技术有效利用统计数据，树立开放办学思维，打破学校信息孤岛；强化统计人员培训，提升统计数据质量；组建研究团队，加强统计数据研究分析；建立基于数据的教育质量保障体系。

Abstract： The era of big data puts forward higher requirements on the statistics work of higher education. However， due to the problems in the education statistics in the colleges and universities， such as， lack of ideological understanding， the limited capacity of statisticians， lack of statistical analysis， and so on， the function of statistics in higher education is greatly affected. Therefore， the statistics of higher education should shift from data collection to data depth analysis， rely on modern information technology to make effective use of statistical data， establish open-minded thinking and break school information silos， strengthen the training of statisticians to improve the quality of statistical data， establish research teams and strengthen statistics data research and analysis， and establish data-based education quality assurance system.

关键词： 大数据；高等教育统计；数据研究

Key words： big data；higher education statistics；data research

中图分类号：G717 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）36-0182-02

0 引言

随着信息技术不断更新换代，以云计算为技术支撑的大数据时代影响着我国经济社会生活的方方面面。大数据典型特征是数据信息量大、数据变化快、数据来源广。[1]如何在如此大容量数据中提取、处理数据，将静态数据转化为有用的信息，为决策者提供依据成为当前社会一个重要技能。在教育领域同样如此，信息资源的开放共享不断冲击学校这一“象牙塔”。我国教育已经开始走出象牙塔，与社会更加频繁和紧密联系，尤其是职业教育这一培养经济社会所需的一线技术技能人才的教育形式。大数据时代要求职业院校必须保持信息畅通，加强教育信息的搜集、统计与分析。只有掌握了教育数据，才有可能将这些数据转换成有用的信息，为学校科学管理和决策提供参考。

1 我国高等教育事业基层统计基本情况

教育部最早从1954年开始教育事业发展统计。随着教育事业的改革和发展，教育统计的内容不断扩展，改革开放后，各相关行政部门陆续开展了一些专项教育事业统计。目前，我国教育统计形成了以教育事业统计和教育经费统计为主体，以各专项统计为补充的中国教育统计体系。[2]目前，我国教育事业统计工作覆盖全国50余万各级各类学校或机构、涉及2.6亿学生和1900多万教职工，每年调查指标1.6万项，数据量达55亿条。高等教育事业统计是我国教育事业统计的重要一部分。

高等教育基層统计工作由教育部发展规划司组织实施，每年10月开始年度教育事业统计。高等教育基层统计主要包括四块内容：学校、学生、教师、办学条件。我国高等教育事业统计采取单位采集，层层上报的方式进行。每年9-10月教育部发布高等教育基层统计相关文件要求，各省教育厅根据教育部精神召开高等教育基层统计工作培训部署会议，各高校相关统计人员接受省厅统一培训，了解当年高等教育基层统计系统及统计指标等相关变化。各高校根据统计系统要求和报表相关指标要求收集统计时间段内的有关数据和信息，经所在部门负责人签字盖章后提交学校党院办或发规处（具体部门根据学校实际情况而定），统计员将信息录入至高等教育基层统计系统，经系统逻辑校验和经验校验通过后提交省教育厅发规处，省厅组织专家对全省各高校报表统一审核，审核无误后提交教育部。一般而言，高校统计数据提交上级教育行政部门审核通过后，当年的高等教育基层统计工作基本结束。

2 当前我国高等教育事业统计分析研究方面存在的问题

从本质上看，数据只是一堆数字，并无太大作用，但如果通过信息技术手段对已有数据进行分析研究，研究结果就是高等教育的信息，此时数据才能转换成信息，为学校精细化和科学化管理提供决策参考。当前，我国高校对教育事业统计存在着思想认识不足、统计员业务能力有限、统计分析不到位等问题，大大影响高等教育事业统计功能的发挥。

2.1 对高等教育事业统计认识不到位，不重视统计工作

当前，很多学校尤其是高职院校对教育事业统计工作的重要性认识不足，对数据采集不严谨，导致教育事业统计存在着虚报、瞒报现象。对很多学校而言，高等教育基层统计工作只是一项行政任务，统计结果只要通过高等教育事业统计系统审核即完成该项工作任务，没有树立数据分析研究的意识，对统计数据的后续分析不够。endprint

2.2 统计员业务能力不足，对统计及数据分析工具不熟悉

高校的统计工作一般由办公室或发规处等有关同志负责，属于兼职的常规工作。统计员对统计指标和统计系统研究不深，没有娴熟的计算机应用技术和数据分析能力，对数据的处理仅限于通过EXCEL表格对进行简单的运算。统计员业务能力不足会直接影响高校统计数据的准确性和真实性，影响统计数据质量，导致学校因统计数据偏差而影响教育决策的科学性。

2.3 高等教育统计相关指标滞后，无法满足学校管理需求

目前对高校统计数据分析监测依据的是教育部2004年颁发的《普通高等学校基本办学条件指标》，该指标主要涉及学校生师比、具有研究生学位教师占专任教师比例、生均教学行政用房、生均教学科研仪器设备值、生均图书等。而随着我国高职教育的发展，高职院校已基本完成基础条件建设，发展方式也从外延式发展转到内涵建设上来，教育部的办学指标对当前高职院校而言早已达标，有些指标甚至远远超出标准水平，这些基本指标对实现学校办学监测作用有限。

2.4 高職院校对教育统计数据开放程度较低，相关数据获取较难

要想实现统计数据为学校发展服务，学校需要在大量统计数据基础上进行横向和纵向的比较研究，纵向研究了解学校近几年的发展态势，掌握学校发展脉络。横向研究则能够让学校了解本校在同类院校中的水平和地位，掌握学校自身发展的短板和优势。[3]然而多数学校将教育统计数据上升到保密程度，对学校相关数据讳莫如深，不肯对外公布，导致学校之间产生信息沟通壁垒，每个学校都成为一个信息孤岛。

3 有效利用高等教育事业统计数据的对策建议

为进一步发挥统计数据作用，高职院校应转变思想，树立开放办学思维，提升教育统计数据质量、提升教育统计运作效率、提升教育统计公信力、提升法治治理教育统计水平。加强统计分析工作，数据分析应用能力，将静态化的数字转化为动态的教学检测指标，提高统计分析工作绩效，完善教育教学诊断预警机制。

3.1 树立开放办学思维，打破学校信息孤岛

教育行政部门应加强教育公共服务平台建设，建立全省高等教育统计数据库，数据库对高校开放共享，为高校教育决策提供服务和研究支持。高校应该转变观念，完善相应信息公开制度，坚持开放办学思维，打破高校之间的信息壁垒，及时了解自身发展情况以及兄弟院校办学水平，互相取长补短，形成良性发展循环，最终提升各高校教育教学质量和办学水平。

3.2 强化统计人员培训，提升统计数据质量

学校要高度重视统计队伍建设，结合工作实际做好培训工作计划，确保培训工作有序开展。组织好教育统计人员专业化培训，确保各岗位教育统计人员上岗前都具备从事教育统计工作的基本素质和技能，全面掌握工作流程、指标解释、填报要求、软件应用等。从源头上确保统计数据的精确性，为学校开展分析研究，进行教育决策提供高质量数据。

3.3 组建研究团队，加强统计数据研究分析

组织一批业务骨干成立高校数据分析中心，中心根据历年高等教育统计数据进行纵向比较和横向分析，每年发布相关数据分析报告，组织相关课题研究，将高校教育统计服务向事后监管、预测预判和对策建议转变。建立覆盖全面、调查准确、计算科学、运作高效、服务优质、保障有力的现代化服务型教育统计研究团队。

3.4 建立基于数据的教育质量保障体系

借助省厅公共服务平台和学校自身数据分析中心力量，对高校统计数据进行精准深度分析，通过对学校近几年核心数据比较，了解学校在专业设置、人才培养质量、师资力量、教育仪器设备等方面改革举措是否有效；通过比较相关院校数据，了解学校的发展优势与短板，建立教育诊改机制，完善教育质量内部保证体系，提升学校治理能力，实现适应大数据时代背景下高校治理体系和治理能力的现代化。

参考文献：

[1]刘凤娟.大数据的教育应用研究综述[J].现代教育技术，2014（8）：13-19.

[2]王青逯.健全教育统计职能，服务教育科学发展[J].现代教育科学，2008（6）：22-25.

[3]杨毅，汪洋.高等教育统计资源有效利用的思考[J].高等理科教育，2001（4）：12-14.endprint