数据驱动决策支持系统在高校教育质量管理中的应用

毕天睿 王昕

摘 要：高校教育质量产生于教学过程之中，本研究提出了满足教育质量管理需要的“高校数据驱动决策支持系统”的总体设计方案。系统采用了数据仓库技术的设计理念，设计由“教学基本数据采集”、“教育质量信息数据库”、“分析决策指标定义”、“分析决策报告输出”四个功能模块构成，具有信息共享性、操作灵活性、系统拓展性特征，能够采集、储存、关联、共享海量教学信息数据。相关实践证实基于海量数据的所形成的决策信息能为提高教育质量管理的科学化水平提供有力支撑。

关键词：数据驱动；决策支持；教育质量；质量管理；数据仓库

中图分类号：G647 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2016）03-0060-03

正如维克托教授在《与大数据同行：学习和教育的未来》一书中指出：“大学率先感受大数据的浪潮”，“高校必须做出极大的改变，才能从大数据中受益”。当前，高校学生规模庞大，课程类型多样，学生在学习过程中产生了大量的学习行为与学习绩效数据，但这些数据并未被有效收集、储存、处理与分析，专业的设置、课程的开设、学习的评价等关乎教育质量高下的教学关键环节的决策，在很大程度上依赖于教师与管理者的直觉与经验。信息技术的发展使得在海量数据基础上应用数据驱动决策支持系统，能发现、理解进而满足学生的多样化学习需求，改善学习绩效，提升教育质量水平，使高校管理者的决策更加具有科学性。

一、高校数据驱动决策支持系统的建设目标

《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》中明确指出，未来10年“提高质量是高等教育发展的核心任务，是建设高等教育强国的基本要求。”质量是教育事业的生命线，教育质量产生于教学过程之中。教育质量信息搜集和分析评价是教育质量管理活动的重要内容，通过基于教学信息的分析评价，发现影响教育质量的重要因素和关键环节，从而有针对性的采取改进措施，促进教育质量持续提升，确保教学满足学生全面、和谐发展需求。[1]

目前，国内高校都非常注重在教育质量管理过程中加强基于网络的教学管理信息系统建设。特别是国家教育部已牵头搭建了本科教学状态数据库，定期采集教学状态信息数据，状态数据库包括了教育教学、师资队伍、学科建设、科研情况、学生基本情况、教学科研仪器、教育经费、教学条件、学生课外活动等11大类的近860个状态数据项。[2]该数据库目前已成为教育部制定宏观教育政策，提高高校教育质量管理不可或缺的重要支撑。

本科教学状态数据库包含的数据非常全面，这些数据有利于不同高校之间进行对比分析，但是对高校教育质量管理的支撑作用却非常有限。高校教育质量管理的重点是把握教育质量“动”的特性，需要在动态数据、明细数据中发现教学运行过程中的问题及教育质量的变化。因此，建立满足高校教育质量管理需要的数据驱动决策支持系统，不仅有利于推进全国高校教学基本状态数据库建设、高校教育质量报告编写等管理工作的效率和水平，而且能够为高校持续改进教学工作、学生管理工作、行政管理工作等提供决策支持服务。[3]高校数据驱动决策支持系统建设目标主要有：

（1）通过运用标准规范的信息数据采集方法，构建基于二级教学单位的教学基本信息数据库，确保高校整体教学基本信息数据的唯一性、准确性、共享性。

（2）通过构建全面系统的教学运行指标分析，及时全面了解教学运行状况，为教育管理科学决策提供支撑。

（3）为开展教师教学绩效评价、专业评估等提供相关信息服务，成为高校教育质量管理体系的重要基础信息平台。

二、高校数据驱动决策支持系统的功能特点

1.教学信息的共享性

高校数据驱动决策支持系统提供基于浏览器的共享信息数据服务，并通过严格的用户权限划分，在实现数据信息共享的同时保障数据信息应用的安全性。系统应当划分至少五类用户，拥有不同权限，主要包括：信息管理、信息审核、信息查看、教师个人查看、学生个人查看。不同的用户权限划分，有利于保障数据的唯一性、准确性、完整性，有利于不同岗位员工共享数据集成、数据分析的便利。

2.数据处理的灵活性

高校数据驱动决策支持系统在数据采集、数据查看、报告输出的各环节都可提供灵活的数据处理方法和便捷的系统操作功能。在数据采集方面，系统不仅支持以Excel文件方式从其他业务系统导入数据，还能够支持在线录入与审核数据。此外，结合一线教学管理的需要，系统还能够根据预先的配置，将采集的基础信息表进行计算分析后形成相应的信息采集表，替代原来工作中在需要在业务系统之外利用Excel进行传统手工数据计算分析的方法，提高数据处理的效率。在报告输出方面，高校数据驱动决策支持系统能够支持不同的二级教学单位按照各自的情况定制不同内容组合的运行报告与质量报告，并允许依据用户根据数据自定义数据分析的文字描述，这种灵活个性化的报告输出设置，方便二级教学单位根据各自的教育质量管理侧重点进行重点分析报告。此外，系统还能够提供多样化的数据查询方式、便捷的数据在线编辑操作、多类型文件的数据输出等功能。

3.系统的拓展性

高校数据驱动决策支持系统在现有功能框架基础上，能通过扩大采集表的范围，拓展系统基础数据的覆盖面；能通过增加交叉查询表，拓展教育质量信息数据库的规模；能通过增加数据分析指标，加深教育质量信息的分析层次；能通过增加数据业务处理流程，将更多传统手工的业务数据处理集成在系统中。系统能够在现有框架基础上充分运用现代信息技术手段和先进数据分析处理技术，成为高校教育质量管理的有力工具。[4]

三、高校数据驱动决策支持系统的基本框架

“高校数据驱动决策支持系统”包括“教学基本数据采集”、“教育质量信息数据库”、“分析决策指标定义”、“分析决策报告输出”四个功能模块（如图1所示）。基础数据以多种方式输入或者导入系统，经过一定的数据验证和重新组合，组成教育质量信息数据库，并通过事先设定的不同指标统计方法，将数据加工成为与原始数据保持动态链接的以指标存储的教学信息，同时这些指标信息能按照教育质量管理的需要形成报告输出。[5]

1.“教学基本数据采集”模块

能够通过Excel文件导入、表单录入审核、在线表格填写等方式进行教学基本信息数据采集工作，并提供数据验证、数据转换、数据筛查、数据扩展等功能，主要由系统一级菜单“数据采集”、“数据审核”及其所属功能选项实现。该模块的技术重点在于保证数据导入的易操作性，并解决来自不同来源的不同结构的数据能有效重构和组合，以便建立符合系统应用要求的基础数据库。

2.“教育质量信息数据库”模块

在数据采集表的基础上形成的交叉查询表格或多表联动查询表格，并提供数据模糊条件查询、分类条件查询、查询结果导出等功能，主要由系统一级菜单“数据查看”及其所属功能选项实现。该模块的技术重点在于在建立准确的基于多个采集表的数据关联及良好的数据库查询性能，将零散的数据采集表通过优良的数据库结构，集合成为教学基础信息数据网络。

3.“分析决策指标定义”模块

在教学基础信息库中实时查询统计各类指标，为指标计算创建动态图表，并提供指标的数据来源索引，建立规范的指标统计口径、数据来源、统计方法等方面的详细说明，主要由系统一级菜单“指标统计”及其所属功能选项实现。该模块的技术重点在于良好的指标实时统计能力和清晰的指标溯源功能，能够帮助用户及时了解指标各项数据的来源，增强指标计算的可信赖度。

4.“分析决策报告输出”模块

能够按学期或学年形成教学运行分析报告和教育质量分析报告，报告包括文字描述、数据表格、图形图表等多项内容，以Word文件形式输出，主要由系统一级菜单“分析报告”及其所属功能选项实现。该模块的技术重点在于实现图文并茂的报告内容及支持个性化输出报告定义，以支持不同管理侧重的需要。

四、数据仓库技术在系统设计方案中的应用

（1）数据层。用于实现对数据的转换、抽取、汇总等处理过程，形成信息数据，并存储在中心信息数据库中。在系统设计方案中，主要由“教学基本数据采集”功能模块完成原始数据的采集，需要注意的是，数据源的丰富必须以管理需要为前提，系统必须围绕反映教学运行和教育质量为核心进行数据采集，不论是从现有的教务管理系统中直接采集信息还是以其他方式采集信息，首先要保证信息采集的准确性。

（2）应用层。通过联机分析处理实现对信息数据的分析。在系统中，主要由“教育质量信息数据库”功能模块和“分析决策指标定义”两个功能模块共同完成数据仓库的这一层次功能。教育质量信息数据库的建立，必须依赖ETL技术，ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、清洗（Cleansing）、装载（Load）的过程。面对教育质量信息数据库中的各类信息，不能仅仅据现在某一个指标数据上，因为在庞大的状态数据库中，单一数据并不一定有意义，但在很多情况下，一些数据与其他数据相互关联后才会有用。

（3）表现层。用户可以通过系统前端分析工具，可以将统计分析、状态报表、数据发掘、联机分析的结论展现在眼前。在系统中，主要由“分析决策报告输出”功能模块完成数据仓库的这一层次功能，根据具体管理需求，将用户关心的指标、查询表格以图文并茂的形式展现给用户，并能通过邮件系统发送给指定管理者，以满足精细化管理的需求。[6]教学信息产生后，必须要保证信息在业务流程中进行使用。否则，整个数据驱动决策支持系统将失去应用价值。

目前，高校数据驱动决策支持系统的设计实施引入了数据仓库技术的理念，但在历史性分析、趋势性分析、相关性分析等方面还不够深入，需要进一步引入在商业企业取得诸多成功应用经验的联机分析处理技术、数据挖掘技术、商业智能技术等，结合高校教育质量管理的需要，提升大数据时代高校教育教学的数据分析水平，为提高高校管理决策科学化水平提供有力支撑。

参考文献：

[1]胡守敏.高等教育强国视域下大学实践教学宏观制度创新[J].中国成人教育，2013（4）：42—44.

[2]蔺跟荣，赵秀元.高等学校本科教学基本状态数据库建设探讨[J].上海教育评估研究，2014（1）：66-69.

[3]许晓东.全国高校教学基本状态数据库的研究与应用[J].中国大学教学，2012（4）：83-87.

[4]柳叶青.国外教育领域数据驱动决策研究述评[J].上海教育科研，2013（9）：14-18.

[5]常桐善.如何提高大学决策绩效—院校研究与“数据驱动决策”模式研究[J].复旦教育论坛，2013（2）：54-60.

[6]王振霖.让数据驱动决策——建立有效的决策支持系统[J].中国计算机用户，2004（28）：47.

（编辑：王晓明）