大数据背景下高职教务管理系统问题与对策研究

陈彦孜

摘要：大数据作为当前新一代信息技术发展的重要领域，将深入推动教学管理与服务。目前教务管理系统存在信息数据获取有限、数据分析不足、数据资源应用不充分等问题，主要表现在校内信息孤岛、数据采集项不能有效对接高职院校数据采集系统、人才培养方案没有实现系统化管理等方面。改进教务管理系统，要打破信息孤岛，实现数据共享;完善教务管理系统数据采集选项，实现数据有效对接;实现人才培养方案系统化管理。

关键词：大数据;教务管理系统;问题与对策

中图分类号：G642        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）15-0143-02

1 大数据在教育领域的深入和发展

2017年9月《教育部关于进一步推进职业教育信息化发展的指导意见》中指出要加快管理服务平台建设与应用，鼓励职业院校建成集行政、教学、科研、学生和后勤管理于一体的信息服务平台，支持学校实施校企合作信息发布、项目管理、顶岗实习管理、人力资源信息管理、就业信息分析等[1]。2019年2月国务院印发《中国教育现代化2035》和《加快推进教育现代化实施方案（2018—2022）》，要求加快信息化时代教育变革，建设智能化校园，统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台，利用现代技术加快推动人才培养模式改革，着力构建基于信息技术的新型教育教学模式、教育服务供给方式以及教育治理新模式。

大数据作为当前新一代信息技术发展的重要领域，也应成为新一轮教育创新和教育重大变革的重要推手，成为实现教育现代化宏伟目标的重要动力与支撑[2]。教育大数据是教育领域的一个子集，指在所有教育活动过程中产生的以及依据教育需求采集到的，一切用于教育发展并能创造巨大潜在应用价值的数据集合[3]。大数据技术的应用，将深入推动教育教学、教育服务、教育治理等全方位、深层次的变革转型。

教务管理是保障高职院校日常教学管理正常运行的重要环节，贯穿于各种教学活动过程，产生大量的教育数据。教务管理系统涉及教学计划的安排与执行，影响到学籍、学生成绩、考务、教材等教学事务，保证学生管理、教师工作量核算等职能部门的正常工作运转。通过采集和收纳教育活动全过程的所有数据，并对这些数据进行整合和分析，不仅可以为教育教学和教育管理发展提供帮助，其数据本身也存在巨大的科研价值[4]。作为教务管理运行的重要系统支撑，教务系统的良性运转是学校教学工作正常运行的重要保障。分析利用好教务系统产生的巨大的数据，对于完善人才培养方案的制订和修订，促进教学质量稳步提升，保障教学管理工作的正常运行，具有重要的意义。

2 大数据背景下高职院校教务管理系统存在的问题

伴随着教学管理工作的展开，海量的教学数据也随之产生，其中包括教育管理数据、教育教学数据以及科研数据等等。教务系统的良性运转，是教学管理的重要保障。目前教务管理系统存在数据信息获取有限、数据资源分析不足以及数据资源应用不充分等问题，具体表现在以下几个方面。

2.1校内存在信息数据孤岛现象

学校自2018年上线了新教务平台，通过原有的门户可以进入到多个不同的平台，但在实际运行中，不同的平台之间并不能真正实现资源和数据的共享。OA办公、AIC教务平台、实践教学管理平台、科研系统等实际都为独立存在的平台，各项数据并不能实现有效互通，造成一定程度上的数据孤岛。

例如在顶岗实习的安排上，首先各二级学院教学秘书按照各专业教研室的要求在实践教学管理平台做好毕业生毕业设计和指导老師的名单分配，接下来学生通过系统登录上传资料，随后指导老师在平台进行实习指导、实习周记审核、评定成绩等。然而最终的实习成绩并不能直接反映至AIC教务平台，还需再次手动导入成绩，造成一定程度上的工作重复。再如教师工作量的审核上，教学工作量的数据来源于教务平台，而科研工作量又单独统计，造成了工作量的审核上需要依靠不同的系统进行处理。另外在教师档案上仍旧采取纸质化或者半纸质化管理，并没有实现系统化科学化的管理，或者是对于不同的环节采用不同的系统分别管理，而各个系统之间又不能做到数据共享，浪费大量的人力物力，效率低下。

2.2不能有效对接高职数据采集系统

高等职业院校人才培养工作状态数据采集与管理系统所需数据来源于学校各教学部门及职能部门，全面反映了整个院校的基本教学情况及内涵建设情况。数据采集工作是高职院校每年都要完成的一项重要工作任务，因需采集的数据繁多，且因涉及课程变化、教材更新等诸多原因，数据庞大且每年呈动态变化。目前现有的教务系统资源尚不能完整提取需采集的数据，以教材订单为例，在新学期开课表确认、发布教学任务之后由教研室组织任课老师甄选教材，最后形成excel表单作为教材订单，但这些表单的信息尚不能完全对应高校数据采集系统的采集项，在这种情况下，会耗费大量的人工去完成高校数据采集工作，并且因没有启动用系统管理教材数据，不利于数据的留存与管理。

2.3人才培养方案没有实现系统化管理

专业人才培养方案是预先制订的，是关于本专业学生培养的总体构想，在一定程度上决定了学生培养的质量。目前人才培养方案的制订过程中存在一定的问题，尚处于半手工管理阶段，工作量巨大，并且难以跟踪管理。例如培养方案的教学进程表模板等都是手工制作的Excel表格，在制订过程中难以避免数据出错，在开课和排课的过程中，一方面教学进程表上的数据等都需要教务人员手工录入到排课系统，出错难以避免，另一方面任课老师和学生也无法系统实时查询到专业课程设置，毕业要求等。如何做好数据采集和分析工作，实现系统化管理人才培养方案，系统完成制订和修订的全过程，是当前面临的一大困难。实现系统管理，精准管理数据，不但可以实现教学进程的实时更新，例如教学进程表之类的可以系统批量导出，不再出现数据录错等低级错误，还可以实现数据共享，优化人才培养方案的制订和修订，以检查错误为主的审核转向以培养方案质量为主的审核，实现人才培养方案评审的转变。

3 大数据背景下教务管理系统的改进策略

高效地利用教务资源，提升教务管理水平，实现多部门并肩作战、高效运转，是高职院校教务管理系统在功能设计实现上需要考虑的问题。改进教务系统，促使其良性运转，对于培养方案的制订和修订、教学质量保障和高校教学管理运行机制有重要意义。

3.1打破信息孤岛，实现数据共享

一是依据角色，开放权限，实现系统内部审核。教学工作的正常运转，需要多个部門的通力协作。例如工作量的预算和结算是日常教务工作中重要的环节，二级学院会初审任课老师的教学及科研工作量，数据上报给人事部门，人事部门再审核。人工审核，数据烦琐，效率不高，如能实现在系统完成工作量的核对，依据不同的职能部门开放数据共享权限，会大力提高效率。二是科学管理，实时更新数据。教育大数据采集的方式分为集中式采集、伴随式采集及周期性采集[5]。做好数据采集工作，不仅仅依赖于集中式和周期性的采集，平时的数据要做好实时更新，科学管理。三是优化教师端和学生端的功能。教师端要对接好科研系统、教师业务档案等。科研数据和教师业务档案是学校信息资源的重要组成部分，反映了学校的信息化管理水平，体现学校竞争力。利用教务系统中的准确数据，可系统生成教师档案中授课任务、课时量等数据，可更新教师档案，加强学校信息化管理，数据填报时有据可循，另外科研系统的数据也可为每年教学工作量精结算提供依据等。学生端要能对接实践教学管理平台、教育评价等，做好学生顶岗实习等各项数据的采集，深入挖掘数据，做好数据分析，优化专业设置。

3.2完善教务管理系统数据采集选项，实现数据对接

数据采集、分析和应用是大数据的三大核心研究问题，其中数据采集是基础，决定着大数据分析和应用的质量。教务系统的功能在深度和广度上都应得到拓展，要规范基础数据采集，实现数据共享。数据采集工作涉及全国各个高等职业院校，由教育部统一部署，具有模式化、流程化的工作特点，一般在每年的9月省教育厅会下达任务，正值开学时期，各项工作任务繁重。如何解决这一时期繁重的工作任务，就要求完善教务系统的数据采集项，并尽可能地实现数据常态化更新。教务系统的数据选项应根据数据平台的数据项进行设置。例如在开课表确认之后，教研室审核完毕的教材信息里应当包括版本日期、出版社、第一作者、教材性质、教材类型等数据平台要求的关联选项，填好之后可以直接导出。如教材数据缺少相关信息，会导致数据填报时发生大批量的额外零碎工作，也不能保证到数据的准确性。例如根据数据平台中教材性质的六大类：教育部规划教材、教育部精品教材、行业部委统编教材、校企合作开发教材、自编教材、讲义在教务系统中设置规定选项或者下单菜单，系统进行数据选项收集，会给后续数据平台的填报减轻负担。

3.3实现人才培养方案系统化管理

人才培养方案的制订和修订是一项非常复杂的系统工程。精准教务系统资源数据，实现资源共享，可以优化人才培养方案的制订和修订，实现教学管理现代化。一是利用好各种大数据分析，做好人才培养方案的调研工作。教师和学生在人才培养方案的制订中起着重要的作用，教师最了解本学科专业发展和人才培养的要求。学生是学习的主体，同时是消费者、培养方案的实施对象，因此在培养方案修订中，也不应忽视学生的意见[6]。人才培养方案的系统化管理要求教务管理系统要完善教学评价的数据采集及分析。二是要完善教务系统内的人才培养方案系统化建设工作，同时做好各项数据管理，整合好课程资源、教材资源等。目前人才培养方案的修订尚处于人工或者半人工的管理阶段，虽然目前学校把后续的修订工作从纸质申请转移到了在OA办公上提交申请，但鉴于OA办公与教务系统仍然各自独立，实际上修订后的人才培养方案并不能实时反映到教务系统，这就造成了原人才培养方案与修订后的人才培养方案分别管理，另外如若修订的次数过多，多个版本存档不利于统一管理。实现人才培养方案系统化管理，由系统实时管理人才培养方案的制订和修订，并且由系统自动生成开课数据，一来可以减轻工作量，二来最大限度地保证数据的准确性。

参考文献：

[1]教育部.教育部关于进一步推进职业教育信息化发展的指导意见[EB/OL]. http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A07/zcs_zhgg/201709/t20170911_314171.html， （2017-09-05）[2021-05-11].

[2] 沈阳，田浩，曾海军.大数据时代的教育：若干认识与思考——访中国科学院院士梅宏教授[J].电化教育研究，2020，41（7）：5-10.

[3] 杨现民，唐斯斯，李冀红.发展教育大数据：内涵、价值和挑战[J].现代远程教育研究，2016（1）：50-61.

[4] 王晓飞.大数据背景下的高校教育数据分析与应用[J].电脑知识与技术，2021，17（6）：42-43.

[5] 柴唤友，刘三女牙，康令云，等.教育大数据采集机制与关键技术研究[J].大数据，2020，6（6）：14-25.

[6] 卢晓中.高等教育新论[M].北京：高等教育出版社，2016：110.

【通联编辑：王力】