教育数字化战略背景下高校教学档案的构建研究

■赖信含

引言

我国高等教育在“十四五”计划期间,依托于5G技术、网络安全、物联网、虚拟现实、大数据分析、人工智能等现代信息系统,形成自动化、感知化、泛用化的全智能教育创新体系，开启了教学模式的新阶段,这给高校教学档案工作带来了巨大的冲击，信息技术的广泛运用，使高校教学档案工作面临空前的挑战。

本文在分析高校数字化教学档案管理现状的基础上,着重就如何做好高校数字化教学档案工作提出了方案建议,为提升高校教学档案管理水平提供参考。

一、高校数字化教学档案管理的现状

高校数字化教学档案,是指直接记录和反映在高校日常教学和教学管理过程中形成的、具有一定保存价值的文本、图表、声像、实物、源码等各种载体的档案资料。随着信息化与智能化科技的高速发展,高校数字化教学档案管理在提高高校教学和科研管理水平、完善高校教学管理等方面有着积极的现实意义,但在建设过程中,存在如下问题。

(一)高校数字化教学档案管理水平有待提高

高校数字化教学档案存在信息相对分散化和成套化、内容的层次化、类型的多样化等特点，但在数字化教学档案的管理过程中,由于缺乏统一规范的操作流程,存在着数字化档案信息收集不齐全、不准确、不完整的现象。

(二)高校数字化教学档案标准欠缺

国家档案部门为了促进档案数字化建设进程,制订了一系列的技术标准,如《纸质档案数字化规范》《电子文件归档和电子档案管理办法》《录音录像档案数字化规范》等，但具体到有关高校教学档案数字化的标准却无所遵循，这在很大程度上影响了高校数字化教学档案的内在质量。

(三)复合型档案管理人员缺乏

高校数字化教学档案管理是一个专业技术要求很高的职位,但由于方方面面的原因，许多高校档案管理人员，不掌握相关的数字化教学档案管理的专业知识,导致高校数字化教学档案管理不科学、不规范。

(四)数字资源共享程度不高

近年来,高校内部各部门频繁使用各类系统软件,形成一个个数据孤岛,没有形成有效的数据中台,高校数字化教学档案管理系统不能实现各系统间的数据交换共享,这样极大地限制了信息交流范围，阻碍了高校数字化教学档案管理工作的顺利开展。

二、高校数字化教学档案的构建

（一）优化高校数字化教学档案管理流程

基于高校一线教师的教学实践,立足课前、课中再到课后的教学实践,总结提炼了与教学相关的数字化教学档案管理流程,构建数字化教学档案管理系统。如图1所示。

图1 高校数字化教学档案构建图

基于数字化教育资源(如MOOC等)和数字化教育平台(如智慧教育平台、学堂在线、爱课程等),以及运用线上教学工具(如雨课堂、蓝墨云班课、腾讯课堂等),把分散的、有层次的、内容丰富的数字化教学档案整合为系统进行建构。高校数字化教学档案包含以下主要内容:

教师在课前通过线上教学工具进行数字化教育资源的推送,并且获得学生的反馈。主要对应的就是课前教学计划的安排,这一份教学档案主要包括:按照学科培养方案编写的教学大纲;选择适合的教材;课程计划进度;课程教案等。该过程关注终端侧数据采集，例如PC端、教学平板、手机端教学APP小程序等，通过终端数据采集、数据清洗、数据建模，将课前数字化教学档案的数字模型搭建完成，支撑平台侧应用。

课中数字化教学档案即课堂教学过程中形成的与教学相关的数字化教学档案,它主要包括教学重点难点、教学形式、教学方式方法、课堂练习题库、课堂小测考核、过程性考核以及教学监督与督导相关文件等。在课堂教学中,教师运用线上教学工具授课,与学生在课堂上实时互动,并根据得到的学生反馈进行实时调整。该过程重点关注平台侧数据整合，构建面向应用可拓展，面向数据可共享，面向内容可制作的一体化教学档案服务引擎，发挥云网一体优势，推进技术融合，打造“5G+AI+大数据”贯通的能力平台。建设统一的应用集成环境，实现统一身份认证、统一消息、统一数据。

课后作业、考查、考试等属于这一部分的内容,课后数字化档案主要包括课后作业、考查及考查形式、考试及考试形式(开、闭卷)、考查或考试题库、成绩及评价(根据平时、考试或考查所占比例)等。该过程关注AI算法算力方面的技术引入，训练“教、学、管、评、考”等流程算法模型，全面支撑落地AI教育场景方案，提供个性化的教学、AI管理、智能安防、考试测评等教学档案数字化应用。

（二）强化数字化教学档案数据中台建设

应对数据资源进行规划和梳理,数据资源梳理结果应作为教学档案数字化项目数据建设的依据,针对已经整理后的教学档案，利用OCR文字识别技术将电子文件全文录入到专门的数据库,运营数据资源(包括已建设系统、待建设系统和已规划系统等),进行合理分类和梳理,按照分类标准要求，明确分类视角、分类维度和分类方法,并逐层进行分类实施(首层固定为数据性质分类,包括主数据和业务数据),分类结果输出为《数据资源分类说明书》，分类输出结果应确保对数据资源的覆盖率达到100%。

主要收录教学档案中的年度、内容、类型、档号、时间、地点、关键词等,目的是把一个教学档案的所有项目全部记录在数据库中,为后期档案收集、整理、分类、编目、利用、查询、统计打下重要基础。数据采集要支持结构化数据、半结构数据和非结构化数据采集，支持不同数据库存储类型的数据采集。烟囱系统经过平台的数据采集、数据标准管理、主数据管理、元数据管理、数据质量管理，解决系统间的数据割裂现象，打通数据孤岛，形成统一标准的、更有价值的数据资产。

为更加科学高效地使用教学档案数据及业务系统数据,对各业务系统数据进行全方位数据治理,构建满足未来发展的数据治理体系。数据开发管理及数据服务管理要求平台具备快速的、可视化的数据开发能力，能够让数据动起来，实现数据的流动性，以及对数据进行二次开发、封装、开放，从而快速、灵活地满足上层个性化数据及应用的需要。

数据建模需要根据标准化的数据模型进行数据的提取并最终对外提供服务,数据建模需要支撑数据治理中的数据标准、数据处理、数据服务等多个模块工作。数据模型经过平台治理和开发后具有统一性、标准性、高质量的特性，我们可以利用数据模型共享交换管理，在中台监测下，将数据资产按需共享与交换出去，实现数据的价值。

数据服务基于教学档案的数据资源,结合实际业务需求，服务包含数据资源检索服务、数据共享与交换服务、数据分析挖掘支撑服务、数据可视化服务、综合管控业务支撑服务等。

（三）健全高校数字化教学档案安全体系

一是健全高校数字化教学档案安全机制,加强数字化教学档案管理人员的职业安全意识、社会责任感。

二是做好高校数字化教学档案系统平台的安全管理工作,做好信息安全技术保护,例如多级授权信息控制技术,防止对数字化教学档案信息的私自存取、修改和损毁等。

三是硬件安全管理工作,协助高校的信息化相关技术人员,做好数字化教学档案系统失效、损坏和系统损伤的预防性技术保护措施,做好对数字化教学档案系统容灾备份的技术保护等。