基于大数据技术的研究生教育管理系统构建与应用

2018-09-10张伟程颖

贵州大学学报（社会科学版） 2018年2期

张伟程颖

摘要：在大数据时代背景下，如何将大数据技术与研究生教育管理新思维相结合，进而提升研究生教育质量水平，已成为研究生教育综合改革的重要内容。本文在阐述大数据技术对研究生教育管理工作影响的基础上，重点探讨了基于大数据技术的研究生教育管理系统构建过程中存在的关键问题，并以我国西部某综合型大学研究生教育管理系统为例，展示了大数据技术支持下研究生教育管理系统的应用成效，为大数据技术在研究生教育管理工作中的运用提供参考。

关键词：大数据；研究生教育管理；系统构建；实践运用

中图分类号：G643

文献标识码：A

文章编号：1000-5099（2018）02-0134-05

Abstract：Under the background in the era of big data， how to combine the big data technology with the new thinking in education management for postgraduate students， thereby improving the quality of postgraduate education ， has become the important issue in the comprehensive reform of the postgraduate student education. Based on the illustration of the impact of big data on postgraduate education management， this parer mainly discusses during the process of developing postgraduate education management system based on big data， and through the example of the postgraduate education management system of a comprehensive university in western regions， displays the effect of applying big data to postgraduate education management system with the support of the big data technology， providing references for the application of big data in postgraduate education management.

Key words：big data； postgraduate education management； construction of system； practice

经过多年的建设与发展，目前我国研究生培养高校大多普及应用了一系列管理信息系统，包括研究生教务管理系统、研究生论文评阅系统、研究生学籍管理系统等。这些管理信息系统的设立往往是以职能部门的管理权限划分为依据，进而导致研究生管理部门内的数据库彼此独立，纷繁复杂。长此以往，不仅使得研究生数据的更新难以保持一致，更为重要的是，凌乱的研究生教育管理数据堆砌在一起，使得这些数据后期应用价值大为降低，甚至成为了无用数据。如何收集并管理好研究生数据，使其转变为有价值的信息，是摆在广大研究生教育管理者面前的一道难题。

近年来，全球范围内的大数据浪潮正改变着我们传统的思维方式和行为习惯。大数据技术已逐步应用到经济、社会、文化以及生活等各个领域。在高校研究生教育管理过程中，汇集生成的招生录取、学籍管理、培养质量、毕业生就业、社会评价等海量信息，与大数据的“4V”特性（Volume——体量大，Variety——类型多样化，Value——高价值，Velocity——速度快）相契合。[1]为了顺应时代发展步伐，加快提高研究生培养质量，亟需在研究生教育管理领域探索大数据运用，利用现代数据挖掘技术探索研究生教育管理背后的规律，为优化教育资源配置、辅助学校管理者科学决策提供依据。2015年以来，我国西部某综合型高校积极推动大数据技术在研究生教育管理领域内的开发与应用，取得了较为突出的成效。本文以此为例，在论述该校研究生教育管理系统开发设计的基础上，总结实践经验，以期为高校研究生教育改革提供有益参考。

一、研究生教育管理中的大数据

1.大數据时代高校研究生教育管理工作面临的挑战

所谓“大数据”，简单地说，就是“海量的资料”。大数据时代的来临，给高校研究生教育管理带来了前所未有的挑战：其一，研究生教学手段的多样化。大数据时代背景下，高校研究生教育的方式正在发生变化。传统教师与学生面对面的授课方式，正逐步向“面对面授课”与“学生在导师的指导下利用校内外网络数据自行学习”相结合的混合式教育教学模式发展[2]。这不仅对任课教师及时更新教学内容提出了更高要求，也对高校汇集优秀网络资源、适时调整研究生培养计划提出了严峻挑战；其二，研究生教育数据的庞杂化。研究生教育数据主要包含教学运行数据、社交活动记录数据、基础条件数据、毕业生质量数据等。与传统数据相比，这些数据具有动态、实时、量大的特点[3]。如何快速收集这些海量数据，如何提高海量数据的查询效率，如何对这些数据展开分析并形成有益结论等问题亟待解决。此外，随着研究生招生规模的持续扩大，研究生教育数据的管理过程也越来越复杂，研究生个人及群体行为的发展趋势也变得更加难以预测；其三，研究生教育质量评价主体的多元化。随着现代高等教育评价的快速发展，高等教育体系内部的巨大变革，以及高等教育与社会之间日益密切的联系，使得高等教育质量评价主体日趋多元化，研究生教育质量评价主体也从传统的以行政主管部门为主导的单一主体，转变为包含政府、高校、社会中介等多元主体。然而，传统的研究生教育质量评价体系只能宏观而整体地诠释研究生教育的科研学习成果情况，不能满足多方利益主体对研究生质量评价的实际需求，其实用性较为有限。若想获得客观、及时的研究生教育质量情况，则需要将大数据技术应用到研究生教育质量评价体系当中。

2.大数据技术对高校研究生教育管理的作用

利用大数据技术对研究生教育管理模式进行改革创新，不仅能为研究生动态管理、行为矫正、预警预测、群体或个人行为分析提供有力支持，还能为提高研究生教育评估的准确性和科学性，增强高校研究生教育管理水平提供重要保障：第一，有利于提高研究生教育管理的科学性。研究生教育管理过程中的大数据既包含了从培养单位收集的关于学术队伍、获奖专利、论文专著、科研项目等指标的结构化数据，也包含了从主管部门网站、培养单位官方网站、权威媒体报道等渠道获得的大量文字、圖像、音频、视频等非结构化数据[4]。研究生教育管理大数据系统不仅可以持续、快速、多层次、多维度地收集研究生及导师的个人数据，还能全面客观地记录研究生学术活动、科研参与、生活轨迹等状态。在此基础上，利用关联分析等数据挖掘技术，能够发掘这些数据中蕴含的有效信息以及彼此间的相互关系，同时还能掌握对研究生教育质量有显著影响的行为指标，进而提高研究生教育管理的科学性；第二，有助于促进研究生教育质量评价的即时性。目前，我国学位授权审核、学位点定期评估、学科评估等评估项目的周期一般为3～5年，这些评估类型都存在着周期长、反馈滞后等问题，不能及时准确地反映实时状态，在此基础上提出的改进建议对提升研究生教育质量的作用较为有限[5]。基于大数据的研究生教育管理系统能根据质量评价主体的需求，快速收集、处理、分析海量数据，直观呈现质量状态，从而极大地缩短数据采集与结果反馈的周期，使原来需要在全部工作结束后进行的追忆性质量评价转换为过程进行中的即时性质量评价，这也使得高校研究生教育质量的评价逐步朝着周期性与常态化相结合的方向转变；第三，可增强研究生行为的预警与预测功能。利用大数据技术，持续、动态地收集与分析研究生课程教学、学术训练、科研活动等相关数据，客观呈现实际运行状态，对运行状态是否按照预定计划发展，是否向预定目标靠近等进行监控、预警。这为管理部门及时发现研究生培养过程中存在的问题，剖析其原因提供了依据，同时也为后期改进、修正活动目标偏差提供了方向。此外，高校还可利用大数据预测技术，选择可视化手段，快速展现出研究生教育教学运行未来的“真实”场景。

二、大数据背景下研究生教育管理系统的构建

高校研究生教育管理是一项复杂而细致的工作，包含的内容十分丰富，由此汇集形成的数据规模也非常庞大。在系统构建过程中，一方面，要充分考虑研究生教育管理的特点，明确系统建设的目标，规范数据库结构，保证系统使用的便捷性与安全性；另一方面，要充分发挥大数据技术的优势，强化系统的互联共享，提高系统大数据挖掘分析能力，实现系统大数据管理的及时性与准确性。具体来看，基于大数据技术的研究生教育管理系统在构建过程中，存在以下关键环节：

1.明确系统建设的目标。

基于大数据技术的研究生教育管理系统就是将研究生教育管理的新理念与大数据技术相结合，把提升研究生教育质量的各项制度及措施，以数据的形式融入到系统中去，运用大数据挖掘技术探寻隐藏在海量数据背后的研究生行为规律和趋势，实现研究生培养全过程管理的科学化和精细化。

2.规范数据库结构

数据库技术是信息管理的核心部分，是进行科学研究和决策管理的重要技术手段。只有高度结构化、规范化和标准化的数据库才能确保研究生教育管理系统正常发挥作用。为此，首先，应在教育部现行数据规范要求的基础上，对数据库中每个数据表的字段名称、类型、数据项含义、字段大小等做出具体严格的规定[6]，确保设立科学、规范、标准的数据元；其次，为了满足高级别的数据分析和TB级的数据处理，应采用面向列的Hbase分布式数据库技术建立非结构化数据库，其功能主要包括数据管理、信息查询、数据统计、系统管理等功能模块；再次，对于数据库内部海量数据的处理，应通过采用分布式计算机模型MapReduce来实现。

3.增强系统的互联共享

研究生教育管理系统既是一个综合性的事务管理和信息处理平台，也是一项复杂的信息共享过程。研究生教育管理系统的开发，应强调以招生录取基础数据为核心，一方面，系统与财务缴费、后勤管理、就业等数据库互联互通，确保数据能够便捷地导出和转换，以增强多部门之间数据的互联共享；另一方面，以学生学业信息流为导向，将研究生报名、录取、学籍、培养、学位授予等环节串联起来，实现业务流程再造，保证研究生教育管理部门内数据的一致性与及时性，借以提高研究生教育管理水平和工作效率。

4.深度挖掘数据价值

近年来，国家强力推进的研究生教育综合改革，对提高研究生教育质量提出了更高要求：一方面，规范调整研究生招生类别，研究生生源结构呈现出多样化的特点；另一方面，研究生的培养越来越倾向于导师与研究生、项目组成员之间的互动交流，以学生个人研究和团队学习讨论为主，课堂学习为辅，集体行为少。上述变革使得研究生教育管理数据呈现出琐碎化、零散化、动态化、多样化的特征。基于大数据技术的研究生教育管理系统，不仅可以快速搜集大量的文件、资料等结构化数据，还可以对研究生培养过程中形成的教学视频、学术报告、活动图片、链接信息等大量零散的非结构化数据进行抓取、集成。在此基础上，运用大数据挖掘技术，探寻多源异构数据中隐藏的信息及其相互关系，快速提炼出研究生的学术活动、科研参与、生活轨迹、心理发展等状态，进而对研究生个人及群体行为的发展趋势进行预测，揭示研究生教育管理大数据背后蕴含的价值，为学校管理层决策提供数据支持。

5.注重系统的人性化设计

鉴于研究生教育管理过程的复杂程度，应当努力提高系统使用的兼容性和易操作性，确保不同角色的用户都能按照自己的需求和权限及时查询、分析数据[7]。研究生教育管理系统为教育管理者、导师、学生及用人单位构建了一个充分自由的网络环境，借助研究生教育管理系统，研究生教育教学及管理工作将不再受时间和空间的制约，培养单位、用人单位、学生等角色主体均能根据自己的需求和愿望，选择有利的时间和地点登录系统并获得信息。以研究生教育管理系统的评价功能为例，各角色主体可按照系统设定的权限及自身的需求偏好，查阅、分析系统内的数据，并能利用系统内的统计功能生成评价虚拟表格或评估报告。此外，为了提高系统运用的便捷性、互动性及高效性，还应配套开发基于智能终端的APP应用产品，通过设立“课程/项目讨论组”等形式，鼓励研究生之间、研究生与导师之间进行互动讨论，提升探寻解决方案的效率。

三、研究生教育管理系统应用案例

2014年9月，我国西部某综合型高校搭建了研究生教育管理系统，经过近3年来的不断探索和调整，已成功地将大数据技术与研究生教育管理系统相结合，取得了卓有成效的效果。

一是研究生教育质量评价。为了多维度、多层次地对本校研究生教育质量进行评价，该校除了从培养单位收集关于学术队伍、获奖专利、论文专著、科研项目等指标的结构化数据外，还通过问卷调查、抓取微信公众号、微博、权威网站相关信息的方式收集多維异构数据。在此基础上，以波多里奇卓越绩效标准为核心，从制度建设、师资队伍、培养环境等7个维度，设立118个细化指标，采用主成分分析技术对学校研究生教育质量进行了评价。利用大数据技术对研究生教育过程中形成的海量数据进行测度，这不仅提高了研究生教育质量评价的及时性与科学性，还能为管理层适时调整管理策略提供数据支持。

二是研究生教育资源配置。该校的研究生教育管理系统在开发之初，就将原本被忽略的学科建设模块纳入系统，并将其与研究生招生就业工作进行动态互联：一方面，学校广泛收集学科建设数据，采用投入产出模型对各学科点的建设成效进行量化评价，在此基础上动态调整研究生招生学科方向及名额计划；另一方面，学校持续追踪研究生招生就业数据，并根据数据分析结果，强化对“弱势”学位点的督导，抑或劝诫主动撤销学位点。大数据分析结果为学校优化配置研究生教育资源指引了方向。近3年来，学校逐年向植物保护、生物学、电子科学与技术等学科倾斜研究生招生计划名额；与此同时，从2015年开始，学校主动申请撤销了统计学、力学等硕士授权点，并于2017年申请增设了管理科学与工程、法学等博士授权点。

三是研究生教育供给侧结构性改革。近年来，学校研究生教育规模逐年扩大，结构性矛盾日渐突出：一方面，研究生就业形势越来越严峻；另一方面，用人机构对各类人才需求十分旺盛，急需大量创新型、复合型人才，而研究生教育却不能满足用人单位的需求[8]。为了调和矛盾，学校从2016年开始提出对研究生教育进行供给侧结构性改革。改革中第一项重要工作便是采集、关联研究生在校学习阶段的数据和就业情况数据，并在此基础上，运用回归分析技术，挖掘出研究生学业成绩与就业发展状态之间的联系。用人单位可根据形成的数据分析结果，挑选满足其工作需求的毕业研究生。随后，学校又陆续推行“研究生Seminar制度”“创新实践基地建设”“研究生创新计划”等项目，研究生一次就业率也因此小幅提升，改革成效斐然。以大数据技术为基础的研究生教育供给侧结构性改革，不仅丰富了管理层的策略选择，而且一定程度上提升了政策的精准性和实用性。

四是研究生教育趋势分析与指导。基于大数据技术的研究生教育管理系统，能快速搜集研究生培养过程中形成的海量数据。研究生教育管理人员可通过采用各类数据挖掘技术对数据展开有效分析，及时掌握研究生培养质量的状态和趋势，为管理人员强化薄弱环节的质量监控提供依据。例如，学校研究生教育管理部门与图书馆进行联动，将图书馆硬件设施统计数据、服务满意度调查数据以及研究生登录图书馆网页查阅电子书刊的频次与停留时间数据，收集存储到研究生教育管理系统中，管理人员运用关联规则算法技术，可分析得出在校研究生从事科研活动的情况，为学校管理层制定应对策略、改进校园服务方式和水平提供有益参考。

五是研究生教育教学内容创新。研究生的学习具有较强的自律性，学习的目标也十分明确。因此，借助学校研究生教育管理系统，创建E-learning学习环境，搭建Blackboard教学平台、Moodle等开源学习系统，构建一个协作的虚拟学习社区或学习共同体，学生可根据自己的实际情况，自由安排在线学习时间和地点，随时进行在线作业和测验，合理提高学习效率。[9-10]与此同时，研究生在线学习的所有数据被后台记录下来，导师可利用大数据分析结果，及时掌握每个学生的学习状态，并在此基础上调整教学内容和教学进度，找出适合每个研究生不同的学习模式。此外，在研究生实践教学环节中，综合考察研究生个人学习兴趣、学业专长等因素，将研究生置于合适的教学实践基地中进行实战培养，提高研究生教育教学的科学性和实用性。

四、反思与启示

将大数据技术与研究生教育管理新思维相结合，是提升高校研究生教育管理现代化的有效途径。为了更好地顺应大数据时代发展要求，首先，高校研究生管理部门应从教学与管理两个方面的关键环节入手，构建基于大数据技术的研究生教育管理系统；其次，运用数据挖掘技术，从多源、异构、多模态、不连贯语法或语义的多样化数据中快速提炼出研究生教育教学状态及趋势，发掘蕴含在研究生教育管理数据背后的价值；再次，根据大数据分析与预测结果，探索全面提升高校研究生教育管理质量的新路径，在创新研究生教育教学模式的同时，对研究生全面质量管理机制进行调整优化，促进高校研究生教育健康、持续发展。

研究生教育管理过程中的大数据技术应用，不是传统教育管理理念、机制的修补与完善，而是一种总体思维的改变[11-12]。这就要求教育工作者必须首先树立大数据思维、教育互联网思维和个性化教育的思想，逐步提高自身在信息技术应用、教育数据分析与挖掘方面的能力。对于管理部门而言，必须充分认识大数据技术在研究生教育管理中的应用价值，规范校内管理部门的数据标准，推动校内各部门之间数据的共融、共享，强化大数据技术在研究生教育管理各环节的实践应用。总体来看，基于大数据技术的研究生教育管理实践，尚处于起步探索阶段，面临着人才不足、机制不畅、技术单一等方面的障碍。但值得肯定的是，大数据技术在高校研究生教育管理中的实践运用，必将成为高校下一个创新、竞争和效率提高的前沿领域。因此，我们要抓住机遇，顺应时代发展步伐，不断总结分析大数据技术在研究生教育管理领域实践运用的经验与不足，为研究生教育教学改革和管理创新提供支持，为加快我国研究生教育现代化发展，全面提升研究生教育质量提供保障。

最后需要说的是，将大数据技术应用于研究生教育教学、日常管理与决策分析是一个长期的过程，不可能 “一蹴而就”，需要我们不断地、多方面地、长时间地总结积累。针对目前存在的障碍和困难，我们将在今后的工作实践中积极寻求应对策略，为创新研究生教育管理体制和教育教学模式，进一步深化研究生教育改革提供参考。

参考文献：

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