大数据视角下高校教务管理系统信息化建设研究

摘要：大数据视角下，高校教务管理面临海量数据，管理系统信息化建设势在必行。该文立足大数据视角，介绍了高校教务管理系统信息化建设需求，分析了高校教务管理系统信息化总体设计，论述了建设技术，并提出了几点建设实践措施，希望能够为高校教务管理系统信息化建设实践提供一些参考。

关键词：大数据；高校；教务管理系统；信息化

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.07.014

中图分类号：G 647.3；TP 3 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2024）07-00-04

Research on Informationization Construction of University Academic Management System from the Perspective of Big Data

SONG Peixu

（Xi'an University of Finance and Economics， Xi'an 710100， China）

Abstract： From the perspective of big data， the management of academic affairs in universities is facing massive amounts of data， and the informationization construction of management systems is imperative. Based on the perspective of big data， this article introduces the requirements for the informatization construction of university academic management systems， analyzes the overall design of university academic management system informatization， discusses the construction technology， and proposes several practical measures for construction， hoping to provide some reference for the informatization construction practice of university academic management systems.

Keywords： big data; universities; academic management system; informatization

0 引言

在高等教育事业蓬勃发展的背景下，高校持续探索教育改革新路径，各项管理逐步迈入数字化时代。教务管理是高校内部管理的核心，教务管理的数字化、自动化关乎高校发展。在高校办学规模不断扩大、招生数量迅速增加的进程中，教务管理数据急剧增长，以往管理模式已无法满足管理需求。因此，立足大数据挖掘视角，探究高校教务管理系统的建设具有非常重要的意义。

1 大数据视角下高校教务管理系统信息

化建设需求

1.1 充分利用教务管理数据准确决策

教育改革深层推进背景下，高校教务管理系统应能够全面分析海量信息，在信息真实性判断基础上辅助教务决策[1]。同时系统应具备信息综合分析功能，可以验证决策的可行性。如在教学计划安排时，教务管理系统可根据海量信息进行关键步骤、关键目标论证，科学分析课程体系设置与教师资源，确保教务管理具有可行性。

1.2 快速高质运行

大数据视角下，高校教务管理系统应能够满足高效高质办公要求。系统管理员可以通过系统后台执行学生学籍维护、管理权限调整、学生成绩录入操作，并设置信息备份与还原选项；任课教师可以通过账号登录系统批量录入数据并实现师生互动；学生可以通过学号登录系统查看个人信息并参与评教。

1.3 完善教务管理业务流程

大数据视角下，高校教务管理系统应兼顾流程化与规范化，可以突出本校特色，给予师生良好的使用体验。特别是在部分新业务办理时，高校教务管理系统应具有可开发性，根据新业务开展需要，开发简洁而快速的程序，规避线上线下重复办理、长周期审批、重复填写表格等问题。

2 大数据视角下高校教务管理系统信

息化建设总体设计

2.1 系统运行流程分析

辅助教务管理各项工作是大数据视角下高校教务管理系统信息化建设的主要任务，教学是教务管理的核心。根据高校学生学籍管理规定、人才培养规定等相关文件，可以教学为主线，设定系统用户角色对应在籍学生、任课教师与辅导员、管理员。其中在籍学生主要权限为个人信息查询、考务信息查询、课程信息查询、成绩信息查询与修改以及选课；任课教师与辅导员主要权限为个人信息查询、操作权限查询、成绩信息输入、教学计划上传等；管理员的权限为控制访问用户角色权限、调整教务管理信息化模块等。

在系统用户角色明确等情况下，梳理系统运行流程。第一步，学生入学注册教务管理信息化账号，生成班级信息、学生信息。教务管理系统整合教师数据、课程数据、教室数据，生成课表，支持教学管理。第二步，教务管理系统根据课表信息，进行学期测评、学年考核活动统筹。第三步，更新、汇总学生期末考试成绩、学生基本信息，生成学生成绩档案，为学生成绩管理提供依据。第四步，汇总各学年学生成绩档案信息，为学生学籍管理、毕业管理提供信息支持。

2.2 功能模块设计

根据系统运行流程，可以设计系统功能模块。大数据视角下，高校教务管理系统各个功能模块之间存在联系，可以一个矩形框定义，向下细分各个功能模块的描述，支持数据元素精细化定义，充分满足系统用户需求。如图1所示。

图1 教务管理系统功能模块图

由图1可知，高校教务管理系统包括学生管理、教师管理、教学管理、系统管理、考务管理、其他单位管理等几个功能模块。不同功能模块负责的业务功能具有一定的差异。

2.3 数据库设计

根据高校教务管理系统实际应用需求，可从创建数据库表着手，梳理表结构关系，包括专业信息表、专业信息表、用户信息表、教室信息表等[2]。在表结构关系明确的情况下，严格划分系统数据库操作人员权限，并明晰数据库的使用规则，避免数据库运行缺陷。同时考虑实际数据存在容量与设备性能的正态分配，增设数据预处理与备份模块，允许移动应用程序调用后台数据项，满足数据库的高效率运行。

2.4 工作流引擎设计

工作流引擎可以规范数据流转过程。因此，可以实际系统业务项为依据，借助计算机模拟数据操作过程，完成教务管理系统工作流引擎设计。工作流引擎设计的基础是教务管理工作流程属性数据的明确，涉及工作流程名称、流程类型、流程编号（主键）等。同时为区分不同教务管理工作内容，可以将工作流开展步骤、流程表单存放地址、工作流包含数据字段的汇总到WF_DataName字段，定义一个教务管理业务流程的开展基本信息参数。

从教务管理工作流程开始执行过程来看，可以工作流程接口信息字段值为依托，查询待访问页面表单，支持工作流程实例操作[3]。同时以控制模型为核心，借助引擎控制器，推动流程调度、管理、控制与标准检验工作的规范化开展。流程调度是根据业务流程执行请求（初始化、开始或结束），调用业务处理模块，并将执行结果反馈到请求端；流程管理是直接创建工作流活动实例项，并切换工作流状态；流程控制是明确流程号、流程名称、流程实例、步骤编号、创建者等工作流程状态后，顺序执行下一个活动，或同时处理多个活动项；标准检验是验证工作流之间依赖关系，判定工作流执行期间前数据项、后数据项是否准确。

3 大数据视角下高校教务管理系统信

息化建设技术

3.1 数据挖掘技术

数据挖掘技术是大数据视角下高校教务管理系统信息化建设的基础技术，本质是数据关系探索与钻取，其以机器学习智能算法为主导，以算法模型为支撑，以数据价值充分发掘为核心[4]。数据挖掘的过程是数据处理和分析的全过程，涉及多源数据获取、简单数据处理与数据标准化集成、存储标准化、数据挖掘、知识展示几个过程。一般数据挖掘需要依托Hadoop大数据平台HDFS、MapReduce组件，分别完成海量数据分布式存储、任务分解与调度并行，最终支撑海量数据离线分析与密级数据并行计算。

3.2 工作流技术

工作流技术源于办公自动化，强调将工作事务划分为具体任务、角色，在可控状态下定义规则、过程，为管理水平、工作效率提升提供依据[5]。工作流技术强调按照预定规则自动运行，业务活动之间相互关联，技术核心是实现业务流程的计算机模型，模型内涵盖若干与控制过程相关的运行实例，可以人工、应用程序资源进行恰当调度，也可与应用程序工具进行数据交互。在工作流技术实施过程中，需顺序推进过程建模、过程实例、过程运行。过程建模是将实际教务管理过程转换为工作流模型；过程实例是设定教务管理过程运行参数，并分配执行资源；过程运行是教务管理者、师生与系统之间交互，并跟踪执行过程。

3.3 数据可视化技术

数据可视化是将抽象过程转化为直观图像、图形，并经计算机显示的方法。数据可视化技术的基础是科学计算可视化，强调运用计算机视觉、用户界面、图形图像处理等高级理论方法与手段，将数据集转化为图形，改进数据阐释、处理，支持数据快速处理过程中的决定性策略下达与效果验证。数据可视化技术的经典流程如图2所示。

图2 数据可视化技术的经典流程

由图2可知，数据可视化技术的输入端为数据（含一维数据、二维数据、三维数据与多维数据），输出端为知识，可视化实现的关键是借助模型将数据转换为视图。

4 大数据视角下高校教务管理系统信

息化建设实践

4.1 建设环境

大数据视角下，高校教务管理系统信息化建设无法脱离硬件平台环境的支撑[6]。根据预期建设目标，可以优选高性能机架式服务器平台，将客户端/服务器、浏览器/服务器模式相结合。在前台web.xml内，系统集成配置文件参数，并借助类路径内的文件完成程序定义。

4.2 建设过程

4.2.1 数据采集实现

数据采集是大数据视角下高校教务管理系统信息化建设实现的基础。采集内容主要为学生基本信息、教师基本信息、教学基本信息等。以学生基本信息采集为例。采集对象是每一位学生，以新生入学为节点，采集新生家庭住址、姓名、学号、院系等，为分班管理、学籍管理、考务管理奠定基础。同时在教务管理系统运行过程中，自动执行模糊+组合的查询指令，以关键词搜索或“姓名+学号”两个字段组合搜索的形式，核对学生基本信息真实性，及时更新。在学生基本信息采集的同时，根据学生在校期间表现，教务管理系统自动采集学生奖惩记录、期末成绩、生活记录等信息，并根据学生调转专业、入伍参军、休学、降级或其他意外事件及时更新学籍信息。即在学生学籍信息输入完成后，若无误则选择确认，执行下一个界面，同时对比更改信息，若无误则完成信息提交，后台自动更新，反之则返回修改界面进行调整。

4.2.2 管理工作流实现

根据前期教务管理工作流设计方案，可以实现基于信息化的教务管理工作流[7]。以教学计划管理工作流为例。由教务处管理员登录教务管理系统，组织各相关人员对上一学期课程计划信息进行挖掘，关联上下学期课程计划、人才培养方案、课程教学大纲，汇总不同专业、不同年级、不同班级的任课教师、课程内容、上课教室、上课时间，明确授课进度、教学任务，输出详细的课程进程表。课程进程表运行期间，教务管理系统程序提醒人员注意数据项的选择，后台核对课程安排是否存在冲突，限制不完整数据项、课程安排异常冲突操作，确保教学计划管理顺利推进。同时搭载教学转运功能管理子模块，在教师临时调课或其他意外事件发生时，联动调整相关信息。

4.2.3 数据可视化实现

数据可视化由原始数据层、数据持久层、数据特征层、数据可视化转换层、数据可视化交互层组成，层间使用通用接口，确保层级信息交互效率[8]。其中原始数据层是教务管理数据来源；数据持久层是数据存储库的安全操作层；数据特征层是原始数据空值删除、合并操作、缺失值填充、数据清洗、不确定数据处理、噪声数据处理层；数据可视化转换层是数据挖掘与可视化映射层，可以图像或图表形式直观展示数据；数据可视化交互层是直观数据可视化展示与交互操作层，涉及教务处数据、学生评教数据、教师教学状态信息、教学管理信息等。

根据数据可视化功能需求，可以细分为全校整体情况、学校整体概况、专业情况、数据查询、各教学单位情况、分析拓展等几个功能模块。每一个功能模块均囊括学术表现、高层次人才、师资队伍、教学成果、学习成效、招生毕业、学科专业等内容。比如，在学校整体概况教师维度数据面，着重展示师资队伍数据，并输出最佳教师（含辅导员）、课程、学生比例。

在多功能模块相互关系确定后，以数据持久层为阵地，在分布式计算框架内，配置大数据平台集群（含主节点和若干数据节点）。在大数据平台集群支持下，利用基于JS的简洁化图标库，贯彻轻量级原则，以仪表盘式数据总览形式，实现数据可视化。同时支持数据直观点击、放大缩小、拉拽，将多个可视化对象合并或分割，满足教务管理系统灵活运行要求。

5 结束语

综上所述，大数据背景下，借助多源数据可视化技术构建的教务管理系统，可以从多个维度透视、验证数据，快速发掘教务管理数据关键信息，提高教务管理效率。因此，可着眼于管理，从教务数据采集着手，打造高校教务多源数据可视化模块。以多源数据可视化为核心，围绕教学资源配置、教学方向改革、教学能力提升需求，构建多目标、多层次、多约束的系统，助力高校教务管理升级。

参考文献

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[2] 李关禹．基于大数据背景下的高校教务学籍管理创新模式探究[J]．哈尔滨职业技术学院学报，2023（4）：132-134．

[3] 蔡丽珠．大数据时代应用型高校教务管理数字化发展研究[J]．科教导刊，2022（33）：20-22．

[4] 林志鹏．基于青果系统的教务日常信息管理系统开发[J]．清远职业技术学院学报，2023（1）：52-58．

[5] 苏俊．普适性与个性化：大数据时代高校智慧型教务管理体系的建构与优化[J]．现代职业教育，2021（19）：206-207．

[6] 沈黎，张本文，雷申洪．存储过程在教务管理系统中的应用研究[J]．软件，2022（7）：13-15．

[7] 王春黎．大数据时代高校教务管理数字化发展研究[J]．黑龙江教育（高教研究与评估），2023（12）：39-41．

[8] 张丽莉，范东溟，何永明．基于OBE持续改进机制的教务管理平台系统研究[J]．中国教育技术装备，2023（16）：32-34．