楊凌職業(yè)技術學院 劉凱
隨著職業(yè)教育的快速發(fā)展,數字化校園建設已經進入更深層次。本文以某高職院校為例,分析了信息化建設的現狀,提出了全域數據治理。全域數據治理可以提升信息化服務能力,挖掘數據資產價值,提升職業(yè)教育數據治理水平。
近年來,國家加快構建現代職業(yè)教育體系,職業(yè)教育是與素質教育同等層的不同類型的教育形式。職業(yè)教育與普通高等教育相比具有鮮明的特征。高職院校作為職業(yè)教育的主要實施者,承擔著國家職業(yè)教育的重擔。職業(yè)教育由于其本身所具有的特征,必須進行理論與實踐相結合的學習模式,其中實踐鍛煉在學生培養(yǎng)過程中尤為重要,而校內實驗實訓基地建設成本高昂,校外合作的實訓基地管理難度大,實訓效果保障困難。利用信息化手段保障培養(yǎng)質量,監(jiān)測學生培養(yǎng)全過程,確保學生培養(yǎng)質量,分析教育培養(yǎng)過程全域數據,為教育決策提供支持。
高職院校的信息化工作相對普通本科院校較晚,其教學過程和管理過程更加復雜,對信息化需求更加迫切。高職院校針對自身業(yè)務需要在信息化方面建設不同的業(yè)務系統(tǒng)[1],如:辦公系統(tǒng)、教務系統(tǒng)、頂崗實習系統(tǒng)、人事系統(tǒng)、學工系統(tǒng)、財務系統(tǒng)、招生就業(yè)系統(tǒng)等。這些業(yè)務系統(tǒng)為對應業(yè)務部門的日常工作提供了極大地便利。隨著學生數量的增加以及業(yè)務部門相互之間的本質聯系,相互獨立的業(yè)務系統(tǒng)逐漸暴露了不足。因此,部分高職院校進行了數字化校園建設,主要圍繞三大平臺即:數據中心平臺、門戶平臺和認證平臺[2]。三大平臺有力促進了全校信息化的推進,各部門作為數據的貢獻者,同時也是受益者。
全域數據治理是一項復雜的工作,必須全校配合,全校參與,打破數據孤島是基本要求,而在新的系統(tǒng)建設過程中不能制造新的數據孤島。必須建成標準化的開放性的,易于擴展的數據中臺。因此,全域的數據治理的建設應由全校各部門配合,全業(yè)務數據收集,全校師生受益。
高職院校經過了數字化校園建設,數據孤島問題依然存在,校內主要業(yè)務系統(tǒng)均與數據中心實現了數據對接,但對接標準不清晰,數據質量參差不齊[3]。學校軟件系統(tǒng)的建設沒有形成規(guī)范的程序,業(yè)務部門自行購買軟件,導致沒有形成學校數據標準統(tǒng)一的全域數據中心。現有數據中心沒有嚴格的數據標準作為準則,數據管理缺乏規(guī)劃。不同業(yè)務系統(tǒng)對數據中心提供的業(yè)務數據不能相互校驗,形成了個別矛盾的數據,數據質量差[4]。隨著數字化、智能化不斷深入師生工作與生活,學校業(yè)務系統(tǒng)產生了大量業(yè)務數據,形成了信息大爆炸,而數據中心難以服務師生,更難以對所堆集的數據進行有效的數據分析,早期的數據中心已經不能滿足當前的學校發(fā)展。
隨著數據量的不斷積累以及接入數據不斷增加,早期的數據中心僅簡單的將不同業(yè)務系統(tǒng)所產生的數據堆集,簡單的數據堆集難以滿足學校的發(fā)展。數據標準不統(tǒng)一,沒有嚴格的數據標準,導致數據質量差,難以分析利用。不同的數據由不同的業(yè)務系統(tǒng)提供,數據中心缺乏數據校驗功能,個別數據存在相互矛盾,同時又有大量冗余數據。數據的堆集難以呈現學校自身的特色,沒有針對具體問題進行有效的數據分析和數據挖掘,難以呈現數據價值,不能形成有效的數據資產。因此,必須對大量的混雜的,質量較差的數據進行科學治理,制定統(tǒng)一的數據標準,打破數據孤島,融合校內數據,實現數據自身的業(yè)務邏輯。挖掘數據潛在價值,精準給不同師生推介有價值的相關數據,使信息化工作落地,使師生獲益。對不同部門所提供的標準化高質量數據進行不同維度的分析,使學校管理部門能夠從數據變化角度掌握學校的發(fā)展變化,為科學決策提供依據。利用精細化的數據,實現精細化的管理,提升學校管理水平。
全域數據治理必須解決數據的可知、可控、可取、可聯以及可用性的問題。必須厘清數據源頭,學校數據平臺接入了哪些業(yè)務系統(tǒng)數據,這些數據之間有什么關系,即解決數據可知性問題;每一條數據是由哪個系統(tǒng)所提供的,是否按照統(tǒng)一的數據標準所提供,錯誤數據、冗余數據如何校驗清除等解決數據可控性問題;全域數據中心不僅是獲取學校業(yè)務系統(tǒng)的數據,更重要是為相關部門提供規(guī)范的、準確的數據,讓全校師生既是全域數據治理的貢獻者也是獲益者,即解決數據便捷的可取性問題;不同業(yè)務系統(tǒng)數據需要被關聯,數據的合理關聯一定會產生矛盾數據、錯誤數據、冗余數據,全域數據治理必須解決數據關聯性問題,此外,全域數據治理在數據關聯性方面不僅需要做數據的橫向關聯,更重要的是數據縱向關聯,將歷史數據和當前數據關聯,將當前不同業(yè)務系統(tǒng)數據相互關聯,進而形成一張張數據網,根據不同需要將數據科學關聯;全域數據中心的目的是解決數據可用性問題,只有在數據可知、可控、可聯等基礎上才能進一步挖掘數據資產價值。
智慧校園是信息化建設的根本目標是利用信息化手段為師生提供便捷服務[5]。通過全域數據治理的建設,可以落地學校服務師生的信息化理念,為業(yè)務流程重組,校內信息共享和交換提供保障,實現業(yè)務服務數字化、智能化,基于數據實現日常服務精準推送。全域數據治理是智慧校園的基礎,只有扎實的數據治理才能為智慧校園建設提供堅實的根基。
全域數據治理必須按照統(tǒng)一規(guī)劃、分步實施、重點突破、資源整合、融合共享的建設原則。全域數據中心涉及到計算機技術、網絡技術、通訊技術與網絡工程、軟件工程等多個方面技術,同時也是學校管理模式的一次重大轉變,是一項龐大的系統(tǒng)工程,具有投資高、建設難、周期長、涉及部門和人員多等特點,因此必須站在學校全局的角度,做好頂層設計,整體考慮、統(tǒng)一規(guī)劃,既要考慮當前的實際需要求又要兼顧學校遠期發(fā)展的需求。
全域數據治理的關鍵是資源整合,建設必須考慮保護原有的建設成果,充分利用已有的軟件資源,充分發(fā)揮現有信息化項目的作用。因此,全域數據中心建設必須將整合已有資源和開發(fā)新資源相結合,建立高效的資源整合和管理機制,融合共享學校原有的信息孤島。因此,全域數據治理必須確保各個信息系統(tǒng)之間的數據共享、交換以及關聯數據的自動校驗。
全域數據治理由于其本身的復雜性必須分步實施,全域數據中心建設周期較長,涉及到方案論證、系統(tǒng)選型、部署集成、人員培訓、推廣應用、運行反饋、修改完善等多個環(huán)節(jié),因此整個建設過程必須統(tǒng)籌安排、分步實施,確保進度和質量。全域數據治理建設難度大,涉及全校所有部門。在實施過程可以優(yōu)先協(xié)調一些部門,按照學校規(guī)模及結構、辦學定位以及特色,在統(tǒng)一的技術規(guī)范體系下制定個性化的功能和配置要求,突出學校辦學特色,將主要建設方向指向學校重點和薄弱環(huán)節(jié)。
2.2.1 制定標準規(guī)范
數據標準是指保障數據的內外部使用和交換的一致性和準確性的規(guī)范性約束。數據標準制定是建立一套以國家教育部信息標準為基礎的數字校園建議標準之上,還應結合各業(yè)務部門數據標準,如人事處、教務處、學工處、財務處等不同標準,然后再經過充分的實際調研之后,根據學校的實際情況進行修正,最終形成學校的實際數據標準。
為實現高頻、實時、動態(tài)、多形式的交互和數據共享問題,必須依據教育部頒布的《教育部教育管理信息標準》進行建設,并依據學校的具體需求進行本地化擴充。通過對數據進行梳理,得到相關數據項標準、代碼標準、編號標準,并依賴于系統(tǒng)對數據項進行重新組合,最終形成學校的數據資源目錄。全域數據治理應有效利用學?,F有的數據資產與利用原有的信息化成果,建立有效的校園數據標準。
如圖1所示,數據標準的建立必須結合學校之前的數據標準、通用數據標準和學校現有業(yè)務系統(tǒng)及數據庫所存儲的數據制定科學規(guī)范的數據標準。同時應參考其他院校數據標準的制定,結合學校自身的發(fā)展計劃,建立擴展性強有一定未來預見性的數據標準。通過數據標準的建設,可以有效提升數據質量,理清數據構成,形成有效數據資產。
圖1 數據標準的建立Fig.1 Establishment of data standards
2.2.2 平臺建設
職業(yè)院校業(yè)務數據為基礎,充分利用大數據、云計算、人工智能、隱私計算等新型技術,遵循科學性與前瞻性,構建融數據匯聚、數據治理、數據開發(fā)、數據服務共享、數據分析、數據質量與安全管理為一體的決策支撐平臺。通過平臺,解決信息孤島,保證數據統(tǒng)一,構筑全域數據治理體系,激發(fā)數據要素潛力,提升學校專業(yè)建設與人才培養(yǎng)質量。
首先,部署對應平臺和工具,根據規(guī)劃要求完成數據倉庫的部署規(guī)劃,完成數據中臺對應組件的安裝部署。其次,接入數據。按照需求調研結果,將各種來源、各種類型的數據,通過統(tǒng)一數據開發(fā)平臺中的數據集成工具將這些零散的數據整合在一起,經過清洗轉換進入數據倉庫各個層級中,這一過程需要符合數據治理平臺定義各種數據標準、質量規(guī)則、開發(fā)規(guī)則、數據命名規(guī)則等。最終形成強有力的組織是保證規(guī)范實施、集成實施和共享實施的重要因素。
2.2.3 數據采集
數據治理的建設并不是由一套系統(tǒng)就能簡單完成的,要想實現學校常態(tài)化數據治理的閉環(huán),必然需要建立相應的數據管理體系,并在使用過程中,對學校的數據管理不斷修正、完善。例如:當數據項和字典標準失效或刪減后,要形成數據變更機制,首先是參照數據標準管理規(guī)范進行數據規(guī)范管理;其次如果管理辦法不能有效解決數據變更問題,需要及時上報數據治理管理小組,并協(xié)調各業(yè)務部門進行整體的調整,升級之前要遵從管理標準,適應標準。
各個業(yè)務部門對各自部門的數據負有對解釋、定義和修改的職責,有義務維護好自己部門的數據。通過為全域數據治理提供多少數據標準,數據在哪些部門使用,體現出各業(yè)務部門的業(yè)績和價值。
2.3.1 統(tǒng)一數據開放
全域數據治理的建設從根本上提升了數據資產的管理和運維能力。統(tǒng)一學校標準體系、統(tǒng)一代碼標準、存儲標準、治理標準、管理標準、業(yè)務標準,消除二義性,制定智慧標準底座;統(tǒng)一全域數據資產,建設數據資源目錄,實現基于數據地圖和數據全鏈路管理,實現數據安全分級,形成全校師生參與的數據治理體系,提升數據治理水平和數據感知力度;統(tǒng)一數據服務管道,形成數據生產、采集、對外服務的標準化數據管道,為使用者、查詢者、管理者提供可復用、可監(jiān)管、可追溯的數據服務;統(tǒng)一數據開發(fā)平臺,建設標準、完備、功能強大的數據開發(fā)工具,為業(yè)務領導、師生個人提供全方位的數據能力中心,讓數據服務構建更靈活、業(yè)務建設更順暢、數據運營更簡單。
在數據治理結果的基礎上,按規(guī)劃、按需求為數據使用者開放數據接口,屏蔽標準層、主題層和專題層的對外直接訪問,保障數據安全。同時,數據開放階段應集中呈現給所有需要了解數據的管理部門及院系教職工,形成學校統(tǒng)一的數據資產目錄。
2.3.2 挖掘數據資產價值
全域數據治理的建設形成了數據質量高、數據種類全,靈活、強大的數據共享平臺。隨著數據分析算法的不斷發(fā)展,全域數據治理可以從全方位對每一位師生進行多角度評價分析,縱向來看,可以刻畫每位師生的成長軌跡。這就為學生管理、教師培養(yǎng)發(fā)展獲取到真實的適合學校特色的經驗。在對各部門,甚至是校領導等管理機構和管理人員進行管理評價時,發(fā)現學校發(fā)展的薄弱環(huán)節(jié),增強學校的特色不斷發(fā)展,為科學決策提供依據。隨著對歷史數據的梳理,根據不同需要,可以展示數據大屏,呈現學校發(fā)展的變化情況,分析學校發(fā)展的薄弱環(huán)節(jié)。針對每位學生及教師形成全方位的個人數據畫像,全面客觀對師生相關數據呈現,形成師生個人數字檔案,尤其是針對學生不僅以考試成績對學生評價,對學生評價更加全面。綜合數據聚類分析形成告警信息,為學生管理、學生培養(yǎng)等提供幫助。根據不同主題角度,匯總數據大屏直觀展示相關數據。通過對全域數據分析定期形成數據報告,反映學校發(fā)展變化。針對接入的物聯網設備可以有效匯總數據,為進一步物聯網數據分析奠定基礎。
建設全域數據中心是構建智慧校園的核心,是實現教育行業(yè)數字化轉型的基礎。智慧校園的建設規(guī)劃應優(yōu)先考慮構建數據平臺,關注各業(yè)務系統(tǒng)和功能組件與數據平臺的對接,充分分享和利用數據的價值。通過全面采集和分析校園內的各類信息,實現基于數據的精細化管理和快速決策。除了從傳統(tǒng)的教務、學工、人事、財務等業(yè)務系統(tǒng)采集數據之外,全域數據治理建設還可以充分利用物聯網數據、日志分析等新技術全面關愛學生的生活、學習行為。通過全面的數據素材和自動化的數據統(tǒng)計分析,來挖掘數據價值,實現學校精準人才培養(yǎng)。
引用
[1]胡欽太,鄭凱,林南暉.教育信息化的發(fā)展轉型:從“數字校園”到“智慧校園”[J].中國電化教育,2014(1):35-39.
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[5]饒瑋娟,張牧,宋明虎,等.高校治理現代化視域下的智慧校園建設研究[J].網絡安全技術與應用,2022(8):86-88.