陆续上线一站式服务大厅、统一身份认证、人事信息管理、智慧党建平台等信息系统;实施“一把手”工程,负责数据治理的决策、指导和监督;建立完整的数据质量体系,更好地为业务服务;以“到梦空间”丰富第二课堂,助力学生成长;构建智能化的排课及选课系统,使课程采购数量从400多门精简至160多门;先后被评为“河南省职业教育信息化标杆学校”“全国职业院校数字校园试点建设单位”……这是新乡职业技术学院聚焦数据治理,提升办学治校水平和人才培养质量的部分成果。
近年来,学校围绕数据采集、存储、治理、应用、服务等关键词,充分利用信息技术,从建标准、定制度、搭平台、接数据、建指标、提质量、控安全、促应用、抓创新等方面发力,推进教育数据治理改革,持续加强智慧校园建设,得到了师生用户的高度好评。在与本刊对话中,学校党委书记张林表示,数据治理工作是一个复杂的系统性工程,只有起点,没有终点。未来几年,借助AI技术加强对物联网等非结构化数据的治理和应用会越来越多,数据治理会更高效、更智能,“AI+数据创新场景应用”将赋能学校高质量发展。
以治促用,构建数据治理新生态
数据规划和标准不统一,数据管理不规范,数据孤岛现象严重,数据质量有待提升……
为了破解这些难题,提升教育教学管理水平,新乡职院在推行教育数据治理项目的第一阶段,就从数据资产分布、数据质量、数据管理现状、数据应用需求等方面入手,对各部门业务开展调研,确定数据治理项目的目标和范围,评估数据治理成熟度,确定改进内容和方向并达成共识。
“数据高质量供给是数据应用的基本要求,校本数据中心建设刻不容缓。从当前工作看,我们急需具备落地可控、可管的数据上报能力的数据采集工具;从长期考虑看,我们需要打造安全可靠的数据平台,用于开展全面的数据治理,以发挥数据助力决策的重要价值。”在张林看来,大量分散、重复、残缺、冗余的数据只有经过系统治理才能发挥价值,成为改进决策和教育教学的依据。
对此,学校精心打造了“1234”数据治理与服务体系。具体包括:一个综合平台,即全面整合数据治理与共享功能的一体化平台;双重支撑体系,数据管理体系为数据质量护航,安全保障体系则确保数据安全无忧;三级服务层次,个人级、部门级、校级三级数据服务中心,满足不同层级需求;四库协同运作,基础库奠定基石,主题库聚焦核心,专题库深入探索,指标库量化评估,四库相辅相成,共同构建数据资源体系。
在探索之初,学校便将教育数据治理确定为“一把手”工程,组建了由校党委书记、校长任组长的高规格数据治理工作领导小组,负责数据治理的决策、指导和监督,同时协调各部门,强力推进各项工作。
在推进实践中,学校首先按照业务主题对数据资产进行梳理,制订相应数据资产标准。“数据治理的成功,首先需定义数据资产元模型标准,包括元数据标准;其次,需对学校核心数据资产进行标准化处理;第三,要对业务指标属性进行标准化,统一数据格式、分类和标签化,便于后续分析应用。”张林说,目前,学校元数据管理平台的数据字典已整合多个标准数据域和共享数据集,并接入了多个业务系统。
与此同时,学校对数据进行分级建模管控,根据数据价值和特征梳理出学校核心数据资产,分级分类后通过数据治理工具进行建模,以保证数据的合规合法使用。
在此基础上,学校开放服务促应用,赋能业务抓创新。通过数据资产目录、微服务等技术,促进了数据在各部门间的共享和应用;通过汇聚和治理数据,将洞察结果应用到实际业务中,推动了学校业务和管理的创新。学校还依托大数据中心提供的指标能力,持续性的构建和完善指标体系;使用BI大屏进行直观展示,以可视化方式反映各项业务开展的现状,让数据说话,用直观的数据促进业务的持续提升。基于这一系列的探索与实践,学校逐渐形成了“以治促用”的数据治理新生态。
多措并举,提升数据质量促创新
尽管许多职业院校已经建立了数据治理体系,但数据质量管理仍然是一个普遍面临的挑战。为了提升数据质量水平,新乡职院从完整性、及时性、准确性、一致性、唯一性、有效性六个维度出发,明确了各类数据的质量需求,并制订了学校数据质量管理的目标。学校还定期开展数据质量检查和质量分析,不断优化纠偏措施。同时,数据治理工作组积极发挥协调作用,帮助数据专员解决在查找数据源过程中遇到的问题,并对数据责任部门下达通知书,限期改正,以提升数据对接的质量。
张林表示,学校不仅提升了数据的准确性和可靠性,还拓展了数据的应用场景,为学校管理和服务带来了更多的创新和可能性。以“到梦空间”App为例,学校团委将学生的参与活动、志愿服务、社会实践等数据整合到这一平台中,客观记录学生的第二课堂活动,提供科学评价、情况反馈和成绩认证。同时,其大数据分析功能还为人才培养和第二课堂工作提供了咨询诊断、具体建议和决策参考,满足了团组织对学生活动全面、深入管理的需求,助力学生成长。
此外,学校还成功开发了一个智能化的排课选课系统。该系统经过精心设计,能够综合考虑学生的选课偏好、教师的教学专长以及教室的实时使用情况,实现课程的自动化排布与个性化推荐,不仅极大地提高了排课的效率,也显著增强了课程与学生需求的契合度。
张林也坦言,在数据治理实践中,学校同样面临着诸多挑战。比如,数据治理文化的培育不足,师生对数据治理的认识和重视程度不够;数据治理专业人才匮乏,技术人员短缺且能力无法满足需求;数据采集不全面、不及时,共享受限,且缺乏数据决策模型;部分业务系统接口不开放或类型不满足需求,等等。“在此过程中,我们已逐步攻克了数据孤岛、数据质量控制、数据安全等问题,未来还将进一步解决更多难题。”
“AI+数据创新场景应用”赋能高质量发展
新时代对职业教育发展及其治理创新有新的希冀。为了提升管理效率、教学质量、科研创新能力以及增强竞争力,学校将数据治理视为推动发展的关键一环,同时也是适应教育数字化转型的重要举措。新乡职业技术学院通过实践探索总结出的数据治理经验有四:
一是注重完善体制机制。学校明确了数据治理的顶层设计和系统性推进策略,确保各单位责权清晰,实现了信息化部门、数据治理公司和业务部门的共建共赢,从而推动了数据治理工作的可持续发展。二是制订科学、安全、规范的数据管理办法。学校建立了配套制度,明确了数据治理的原则、流程和规范,并持续进行数据质量监测和改进,以确保数据的准确性、及时性和可靠性。三是高度重视培养数据意识和组建专业团队。全校上下,特别是领导层和数据治理相关部门,深刻认识到数据治理的重要性和必要性,并在人财物等方面给予全方位支持。同时,学校建立了一支高素质的专业队伍,确保数据治理工作从规划、实施到日常运维都能得到有效执行。四是将数据治理工作纳入校级绩效考核。学校通过重大项目监管平台和质量管理平台进行全生命周期管理,明确了责任分工,实行奖惩分明的制度保障,为数据治理工作提供了强有力的支持。
张林强调:“数据治理工作是一个复杂的系统性工程,只有起点,没有终点。”他认为,在未来几年,借助AI技术加强对物联网等非结构化数据的治理和应用会越来越多,数据治理将变得更高效、更智能,“AI+数据创新场景应用”将赋能学校高质量发展。
对于未来发展,学校有着明确的近期目标和长远规划。近期目标是升级建设校本大数据中心,为数据融通、高效共享和决策分析提供强大技术引擎;巩固结构化数据治理成果,挖掘数据分析与应用价值;并加强数据治理人才队伍建设,打造一支创新型、应用型、复合型的数字化人才队伍。长远规划则是探索数据赋能工作的新场景,如实时采集物联网数据以提升学校运行效能、对学生进行精准画像以指导个性化成长、利用课堂教学数据为人才培养提供持续数据赋能等。
“数据治理是一个螺旋上升的过程,需要不断地迭代和优化。学校致力于将数据治理变成一种机制、一种文化、一种习惯,并相信每一次迭代优化都将预示着数据战略目标的再出发。”张林总结道。
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