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高校数据分析的四大应用场景

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-07-14

  高校管理信息化的三条主线是教学、科研和管理,而支持这三条信息化主线的是校园网络关键基础设施。因此,高校数据分析的主要应用场景有四种类型:校园网络数据分析、教学数据分析、科研数据分析以及面向校级宏观决策的综合数据分析。

  现代校园网络是一个包括终端设备(无线AP、POS机、门禁等)、汇聚交换机、AC控制器、核心交换机、负载均衡设备、流量控制设备、计费系统、防火墙、堡垒机、服务器、存储等诸多设备的复杂系统,这些设备记录着海量的登录和访问日志,对这些数据的分析和挖掘能够为很多业务部门提供有价值的信息。

  校园数据分析对于提升教师能力也有重要的意义。以前的教学主要依靠教师的个人经验和感觉,教师教学能力的学习曲线比较平缓,在教师教学能力提升过程中,教学质量难以得到保证。如果能够对教学资源管理平台中的学生学习数据进行分析,教师就可以得知学生的兴趣点和难点,从而帮助教师有的放矢地把握教学重点和教学难点,提升教学效果。通过对不同老师教学方法和教学效果的横向对比,也可以帮助老师吸取别人的优点,提高教学能力。同时,教学数据也可以为教学管理者提供全面、科学的教师评价依据,而目前,教学管理者对教师的评判只能依据单一的学生评教数据,而学生评教受师生情感、考试分数、学生个人兴趣等诸多因素的影响,主观且不全面,饱受教师们诟病。

  科研水平是衡量现代大学办学质量的重要指标之一。目前的科研数据分析仅是对课题级别(国家级、省部级、厅局级等)、课题类型、资助金额、科研成果质量(发表在何种刊物上)等简单的静态分析,缺乏对科研过程的动态管理和对提高科研质量的决策支持分析。科研管理效率低下、科研质量难以科学评定是长期困扰我国高校科研管理的主要问题。

  将科研成果数据、科研项目数据和教师有关信息进行综合分析,可以获得高投入--产出比的科研项目及其负责人和团队成员,为将来的项目评审提供参考;对科研数据进行动态分析,可以发现高成长的科研人员和科研部门,予以重点关注;对全校科研成果进行聚类分析,可以发现潜在的科研团队和可以进行研究的跨学科课题。

  同时,也可以通过对科研项目数据的挖掘和分析,为项目过程管理提供帮助,比如,可以通过邮件和短信,对项目进度进行提醒,对将要超时的项目进行预警;利用公开科研数据库的有关数据,可以为项目团队成员提供同类研究课题的进展情况报告,以便本校科研人员了解行业最新进展情况。

  作为一个运营单位,高校也有投入和产出,通过对投入和产出的对比分析,可以评价学校教学、科研和管理的效率;通过对过程数据的分析,可以找出学校管理的盲点和弱点,有针对性地进行改进。

  对高校招生数据、学生在校表现数据和校友会数据进行深度分析和挖掘,可以发现哪些地区、学校的学生质量更高,也可以发现保送生和参加考试的学生哪个群体更有潜力,还可以发现学生在大学期间的学习成绩、社会活动等方面的表现与学生将来职业发展之间的相关关系。这些分析不仅可以发现问题,还可以为学校在将来做更优的招生和教学管理决策提供辅助和支持。

  对学科、学院、系所等教学和科研单位的数据分析和挖掘,可以发现哪些学科有更高的边际产出;哪些学科的投入周期比较长,从而需要持续投入;哪些学科的学缘结构不合理,需要调整;哪些学科的交叉性很强,需要学校创造交叉的条件;引进人才和自有人才谁的性价比更高;各学科和各单位投入和产出对比等等有价值的信息。

  如果能够结合其他同类高校和同类专业的数据进行分析,还可以更加详细地了解其他学校和专业与本校及本校的同类专业之间在人才结构、教学设置、科研项目和科研成果等方面存在的差异,为有针对性的改进提供准确的参考数据,对于建设一流大学和一流学科具有重要意义。

  虽然大家对校园数据分析抱有很高的期望和美好的憧憬,但是,由于数据不全、数据量不足、数据整合困难、成功案例太少、资金缺乏等历史和现实原因,当前,高校的校园数据分析尚属于萌芽、起步阶段,只有很少的一些学校做了有限的尝试,还有一些学校处于酝酿、需求调研和立项阶段。虽然市场上有一些成熟的工具可供使用,也有一些成功路径可供参考,还有一些有项目经验的公司可以提供技术协助,但是,由于数据分析有很强的领域性,只有本领域的人才能深刻理解数据之间的逻辑关系和数据挖掘结果的内在含义。因此,如果想让高校数据分析工作发挥最大效能,必须依靠学校自身来主导数据采集、数学建模、分析和结果解读等工作。

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