高校学籍与成绩管理信息化实践与思考

温可久

摘要：文章结合高校学籍与成绩管理信息化建设和应用的实际情况，分析高校学籍与成绩管理信息化工作的进展和存在的问题，以及企业级信息系统架构技术、人工智能技术在高校信息化建设中的作用，并站在学籍与成绩管理信息化的角度，对未来高校智能化信息系统的建设进行深入思考。

关键词：学籍管理；成绩管理；高校信息化；大语言模型

随着信息技术的飞速发展，高校学籍与成绩管理逐渐迈入了信息化时代。信息化管理不仅提高了管理效率，还为高校提供了更为精准的数据支持，有力地推动了高校教育的现代化进程。《中国教育现代化2035》明确提出建设智能化校园，统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台等加快信息化时代教育变革的目标。高校教务管理工作包括教学计划运行、教学质量监控、学籍管理等，如何充分运用信息技术推动教育管理模式改革，建立高效的现代化教务管理体系，实现精准化管理和科学化决策，成为体现教务管理信息化程度的重要指标。作为高校教务管理的核心工作之一，学籍与成绩管理的信息化水平对教务管理的信息化程度有着决定性的影响。

本文从实践与思考两个方面，探讨高校学籍与成绩管理信息化的发展现状、存在的问题以及未来发展的方向。

一、信息化管理的现状

目前，包括东南大学成贤学院在内的绝大多数高校已经建立了学籍管理系统和成绩管理系统。这些系统通过整合学生的个人信息、学籍信息、课程信息和成绩信息，实现了对学生学习的全程管理。同时，高校通过这些系统进行学籍审核、学业预警、成绩排名等工作，为学校领导和教师提供了决策支持。

下面，笔者简要论述了东南大学成贤学院（以下简称学院）学籍与成绩管理相关的信息化建设工作。

（一）设计实现了学籍与成绩管理信息化所需的数据库系统

该系统包括完整的学生信息数据、课程信息数据、成绩信息数据，可以实现对学生学籍和成绩的全面管理与监控。通过该数据库系统，学院可以及时、准确地获取学生的学籍信息和成绩情况，为学生提供个性化的教学服务和辅导，并支持各类上层应用系统的开发与实现。

（二）开发完成了包括学籍与成绩管理在内的校级教务管理系统

该系统采用Web架构、组件化的程序开发方法，可以通过网络平台实现学生选课、教师授课、成绩录入等环节的信息化管理，提高了教务工作的效率和透明度，实现了学籍与成绩管理的自动化和智能化。该系统还为学生提供个性化的学业规划和成绩分析，能帮助学生更好地了解自己的学业情况和发展方向。

（三）建立完善的学校信息化管理运行体制

高校学籍与成绩管理信息化实践是一个系统工程，需要学院各个部门的通力合作与共同努力，这包括领导机构与责任分工、工作制度的建立与完善、人员岗位设置与培训、与开发商的合作与协调等。通过对学籍与成绩管理等信息系统开展建设、运行、管理、维护工作，学院积累了信息化建设与运维的经验，为各相关岗位培养了所需的人才。

二、信息化管理面临的问题

（一）系统的易用性与操作效率问题

学院现有学籍与成绩管理系统采用的是目前主流的企业级信息系统架构，基于B/S结构，前后端分离，前端使用浏览器访问系统功能，系统所有功能以菜单的形式分门别类地形成一个树形结构，但这种操作方式并不好用。以学院学籍与成绩管理系统的菜单设计为例，学籍与成绩管理相关的菜单项就有3大类，共80多个菜单项，如果算上教务管理的其他功能模块，菜单项会有几百个之多。如果业务人员对系统不熟，或者要找不常用的功能，在这么多菜单项中找到所需功能并非易事，而且有时即使找到了相应功能，对应的操作界面可能会有很多设置项，使用比较复杂。这就需要使用者既要熟悉业务，又要有较好的计算机应用基础。目前大多数企业级信息系统都是这样设计系统的，但这种界面操作模式并不是很好用。

（二）动态发生的各种表格格式转换问题

学院教务处的学籍与成绩管理涉及对内、对外的数据上报部门较多，不同上级部门所需的上报数据要求不同，而且可能会动态变化。以毕业生学位审核名单为例，学籍与成绩管理系统生成的是包括审查批次、学号、姓名、性别、年级、学院、专业方向、出生日期、学制、证件号等30余项信息的汇总表，内容很多，但是某个上级部门并不需要这些明细的全部信息，只需要包括学号、姓名，分专业，以分栏形式每页三列打印的简单报表。这时，系统并没有这种表格转换功能，如果按照信息系统演化的思维，将这作为一个新的需求，就要求合作的软件开发企业将其纳入新版本。这需要一个较长的周期，因为软件开发企业不会随时为用户开发新功能，新版本的迭代涉及新需求的确认、代码开发、测试、部署、交付等完整的过程，而且这种临时出现的需求不一定是稳定长期的，容易造成系统功能的闲置，导致系统臃肿。

（三）随时出现的各种数据比对需求问题

随着高等教育的不断发展，高校对学生的管理越来越精细化、人性化，学籍管理的规定也更加灵活，允许休学、参军、延期、部分课程的成绩替代等，导致某些学生学籍或成绩状态的变化，不同统计口径、不同功能模块产生的统计数据会有差异。比如，某届某专业的学生名单，从本校学籍与成绩管理系统的学籍信息模块导出的是315人，而从中国高等教育学生信息网（学信网）导出的是310人。这就需要对两份数据进行比对，找出差异点，分析原因，确定是否有差错。由于这些比对需求各不相同，所涉及的数据及其格式也各不相同，所以系统中事先并未提供一个统一的数据比对功能，非常影响工作效率。

（四）数据安全性与数据隐私保护问题

学生信息是系统的核心数据，需要制订严格的管理制度，并利用技术手段保证数据的安全。不仅如此，学生信息涉及个人隐私，在各种公开统计数据或交换数据时需要采取隐私保护处理，以便有效控制信息泄露风险。然而，现有的学籍与成绩管理系统是近10年前设计开发的，信息安全方面不是很完善。

（五）其他相关系统互联互通问题

尽管校级信息系统在设计开发时考虑到了系统集成问题，但是校内仍然存在包括学籍与成绩管理系统在内的多个由不同开发商开发的异构业务系统，形成“信息孤岛”。另外，不同高校的信息系统之间、学校与省教育厅系统之间，也需要有效的数据共享和交换机制。目前，这种数据交换还是需要人工进行数据的导出、转换、审核、传送。

三、信息化发展的思考与建议

（一）改进智能化信息系统总体架构

高校应采用基于组件化/微服务技术的开放平台，构建积木式的系统，并在此基础上改进系统的升级维护策略。需求多变是未来个性化、智能化信息系统必须要面对的，而现有的系统维护及版本升级方法太重、太慢，难以满足快速多变的应用需求，所以高校应在开放平台的支持下，实现模块级/微服务级的精细化版本管理与演进，实现小步快跑。同时，高校要制订开放的应用接入标准和数据交换规范，易于第三方应用的接入，快速满足需求变化。

（二）开发基于人工智能技术的低代码/零代码应用开发技术

2022年11月30日，Open AI发布了大语言模型ChatGPT，并在2023年3月达到了社会关注以及基于ChatGPT的应用实践的一个高潮，成为当前人工智能技术的一个主流方向。实践证明，ChatGPT具有强大的自然语言理解和内容生成能力，它能够让用户以自然语言描述应用需求，然后自动生成比较复杂的应用程序代码，这将大大提高应用开发的效率并降低程序员的门槛，使得非计算机专业人员也能编写程序。但是，由于缺乏特定领域的知识，通用ChatGPT模型在生成面向行业的应用时，其代码质量与已有系统的适配尚不能令人满意。因此，高校需要构建教育信息化行业知识图谱和丰富的案例库，然后以高质量的数据源作为训练数据对通用大模型进行微调，构建出面向高校信息化行业的个性化大模型。在此基础上，高校开发基于大模型的低代码/零代码应用开发工具，能支持高校业务人员设计所需应用并通过开放平台接入已有系统。

（三）开发基于人工智能技术的新型人机交互技术

现有企业级信息系统一般是基于大量的树形菜单来组织功能，用户体验并不好，系统很难用。在ChatGPT出现后，其强大的自然语言理解能力和庞大的知识库完全可以成为一个具有多领域知识的智能助手，下一代信息系统的操作方式将可以完全摒弃现有的找菜单模式，用户不需要再在成百上千的菜单中搜寻所需功能，只需要用对话的方式以自然语言描述所要做的工作。

（四）开发基于人工智能技术的秘书助手功能

在信息化实践中遇到的各种数据表格转换、数据比对等问题，通用大模型已经能够较好地处理。当然，通用大模型由于不了解行业数据的特点和表格格式的需求，效果不一定好，但是经过上述微调构建的面向高校信息化行业的个性化大模型能够很好地完成任务。也就是说，对表格格式转换、数据比对等问题，高校不需要开发新的程序，个性化大模型可以很好地完成任务。

（五）加强信息系统安全和隐私保护

学生个人隐私信息泄露的风险需要引起足够的重视，一旦系统出现故障，可能会给高校的正常运行带来严重影响。在大数据和人工智能时代，系统的安全和隐私保护问题变得更加复杂、紧迫，高校业务人员需要认真学习并遵守网络安全法、数据安全法，在管理制度及实现技术等方面共同努力，充分利用数据加密、审计跟踪、隐私保护算法、定期安全评估等技术手段，保证数据安全及用户隐私。

（六）推动信息化管理与教育的深度融合

信息化管理不仅仅是为了提高管理效率，更重要的是要推动教育的深度融合，提高高校管理水平和效率，推动我国教育事业的健康发展，为国家现代化建设培养更多合格的人才。

四、结语

笔者通过对东南大学成贤学院学籍与成绩管理信息化实践情况的分析和总结，站在高校信息系统用户的视角，指出了现有信息系统建设存在的问题与不足，并对高校学籍与成绩管理信息化的未来发展进行了思考，特别是以大语言模型为代表的人工智能技术对高校信息化发展的意义和作用，并在此基础上提出了建议。

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（作者单位：东南大学成贤学院教务处）