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北京第二外国语学院 以大数据为突破口建设智慧校园

2020-01-01李学龙宋强白娟

中国教育网络 2019年11期
关键词:学风学情校园

文/李学龙 宋强 白娟

(作者单位为北京第二外国语学院网络与信息中心(图书馆))

学校信息化基础条件

一是信息化氛围浓厚,信息化基础设施完善。北京第二外国语学院目前已全面建成万兆骨干,千兆桌面的稳定校园网络。学生、教师、管理、数据、服务各类信息系统趋于完善,校园数据共享中心基本建成。

二是积极实践新技术与学校工作的融合。学校积极探索IT前沿技术在校园管理与服务方面的融合与应用。实现了支付宝、微信为一卡通充值,微信、App 版移动校园,启用人脸识别报到的数字迎新模式,将学校信息化建设的技术创新与应用水平带上了新的台阶。目前已基本建成深度集成与共享的大数据中心,正在进行全面的数据治理工作,下一步准备面向精细化管理与个性化服务提供多维度大数据分析与支持服务。以学校学生大数据应用为突破口,努力实现教师域、管理域、决策域等全面性数据的流转,营造浓郁的校园大数据环境,逐步向形成二外自身特色的“智慧校园”方向迈进。

1.建成校情基本状态数据库。已建立校务数据的集成、管理与使用机制,明确各数据来源,建立及时有效的数据维护机制,建成覆盖学校主要业务基础数据范围的校情基本状态数据库,为学校各业务系统提供权威的、可靠的、完整的校情基础数据共享与交换。

2.探索校园大数据服务平台建设。在学校教育教学、管理服务等领域试点大数据分析与服务,探索高校大数据应用的目标、范围与模式,为学校的精细化管理和智能化管理与服务提供支撑。

3.探索基于校情数据的发展预测与决策模拟服务系统。通过建立校情基本状态数据库和试点大数据服务平台,探索建立面向业务的、多管理域数据综合的校情分析与预测系统,为管理决策提供支持。

主要任务和目标

主要目标

融合创新,以“校园学风学情分析”为突破口,探索校园大数据平台建设的路径,为智慧校园建设提供支撑。拟通过开展“校园学风学情大数据分析”建设,达到充分利用信息化技术促进学生管理工作开展、提高学生管理工作效率、优化学风学情的目标,最终通过数据分析报告,实现学校教学与管理的充分融合,对学校的人才培养工作起到重要的辅助作用。目前,基于现有的数据共享中心,已经有了一定的分析基础和展示效果,在学校教务辅双选课分析、学生失联预警、学校决策数据支持、学生行为明细等方面有了一定的分析成效,已得到学校领导决策层的充分肯定与大力支持,后续会结合本平台的建设进一步加强,实现目标建设。

具体任务

1. 统筹协作,深度调研

与学校学生管理部门紧密合作、密切沟通、加强研判,详细分析学生在入学、生活、学习、管理、毕业、就业等在校全生命周期内影响学情学风的有关因素,广泛听取校内师、生、管、用及社会各界意见建议,总结归纳,形成完备的数据分析工作思路,科学应用成熟的计算机算法,建立大数据分析模型。

2. 数据治理,精细到位

基于学校的学籍、教学、科研、人事、学工、办公、一卡通、网络认证、图书、组织、财务、资产、后勤、报修等各类生产数据的精细化治理,保证学校数据源相对精准,确保分析结果科学、合理、可用。

3. 数据展现,助力研判

通过图表展示校园大数据分析结果,按照不同的需求和策略对数据域、分析域、决策域进行授权(按校内二级单位、职能、需求、临时性等分配),生成全校性学风学情大数据分析一张表,辅助学校学生工作管理,提高学生工作管理水平,从而进一步提高学校育人水平和办学水平。

4. 全面分析,主题报告

(1)学风分析。结合历史考勤和时间段考勤次数、考勤率等变化趋势,根据年级、学院、缺勤、预警等维度进行深度分析,图表展现分析结果。最终可按重点学生类型进行筛选,生成学生考勤预警及明细,助力学生管理与决策。

(2)学情分析。根据学生的考试成绩、不及格情况、辅修情况等,生成学生的学业预警,按照学院、专业、寝室、班级、年级、男女等维度进行图表展示。最终可按重点学生类型进行筛选,查看学校学生学业预警情况及明细,助力管理与决策。

(3)整体性分析。统筹分析上网、消费、门禁(校门、楼宇、自习等)、洗澡、借阅、医院,以及学情、学风等情况,进行整体性分析,最终形成学校学情学风整体性分析解决方案,生成分析报告。

总体推进方案与保障机制

充分应用学校现有的良好工作基础,结合2020 年学校大数据开发项目,科学应用大数据分析、计算机数据仿真、大数据分析算法模型等关键技术进行建设。同时,学校制定了《北京第二外国语学院信息系统建设三年规划》,指出本项目2020 年计划投入150 万元进行校园大数据专项建设,具体任务将在2020 年一年内集中力量逐步完成。

1.领导重视,切实支持信息化工作

学校大力整合现有优势资源,将原教育技术中心与原图书馆合并,成立网络与信息中心(图书馆),明确网信中心统筹开展学校信息化建设的六项职能,在信息化重要基础设施改造方面给予大力的政策支持与资金支持。

2.部门协同,着力形成集中建设合力

在信息化工作领导小组和网络安全工作领导小组的领导下,有效协调财务资产、基建后勤、学工保卫等部门相互配合,形成工作合力。通过努力,学校信息化建设由分散建设转变为集中建设。通过校内立项的方式集中建设,突出专业特点,实现了资源共享、避免了重复投资,同时项目建设更具时效性,取得了良好的效果。

3.以用促建,努力提升信息化建设效果

不断推进信息化成果的应用、推广与深化,形成良性促进与反馈机制。

4.面向服务,切实回应师生信息化应用需求

以服务为根本,立足师生需求开展信息化工作。直击管理与服务的痛点,应用信息技术切实解决服务师生的具体问题,推出自助网费充值、自助成绩单打印等一系列“小而美”的信息化应用,取得了良好的应用效果,得到了广大师生以及社会媒体的认可,也间接地带动了校园信息化建设的热情。

5.基础扎实,前期研究成果丰厚

本项目是管理科学技术以及社会学和计算机理论相结合的问题。申请团队前期对基于大数据分析的学生管理进行了大量的研究与调研。计划依托北京市融合创新“双百”示范行动(申报中)研究以及学校大力支持的数据治理与展示平台项目。近年来进行的有关大数据方面的研习工作,大大提升了学校数据团队的数据分析水平。

6.组织协同,团队合作优势明显

与众多院校的管理者、专家建立了广泛、密切的交流与联系,建立学校大数据分析专业团队,使团队成员能够及时了解行业内最新学术研究动态。团队成员专业方向搭配合理,均具有较好的教育背景和科研成果,利于优势互补。具体团队架构见表1。

表1 学校大数据分析专业团队架构

建设成效与示范效应

1.解决基础问题。切实利用信息化手段和大数据分析技术提升高校学生管理水平,解决学生管理过程中的实际问题。

2.建立数据共享模型。切实利用信息化手段和大数据分析技术打通部门壁垒,尤其是教学和学工等不同系统的不同需求。例如,通过信息化手段和大数据分析技术重点将学校学工管理相关工作与教务教学相关工作打通,解决学生管理与教育教学脱节的问题,进而将这一模式凝练成可推广、复制的数据共享应用模式。切实解决“数据孤岛”问题,使数据共享不再是口号。

3.建立智能化的大数据主题分析报告。辅助学校决策和各职能部门管理、以及二级院系的教学、科研工作。例如,通过精细化的数据分析,指出学生在学习上存在的问题,共同探讨针对性措施,数据分析结果亦可加强师生之间的交流,提高教育教学质量,强化管理,总结得失,查缺补漏,反思教学。同时教育教学也可反向的影响学校进行有针对性的管理决策。

4. 实现智慧校园建设的重要突破。学风学情数据是学校最基础、最核心的数据。以学风学情数据的深度挖掘实现数据的共治、共建、共享、共用,这一项目的研究过程和研究结果将为数据治理和数据标准的建立梳理出有效的途径,将极大地促进智慧校园的大数据建设。同时,也将对国内高校在校园大数据平台的建设和智慧校园的打造上产生重要的示范效应。

5.让数据回归育人本色。学风学情数据不是简单的学工数据,全面的数据分析和应用一方面满足学生管理中的具体需求,另一方面,更重要的是要对学校的整个人才培养工作起到重要支撑,让数据回归高校育人本色。

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