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摘要:目前,很多高校都在使用綜合性的教務網絡管理系統,這些系統的應用在一定程度上實現了教務管理工作的規范化、科學化、網絡化和現代化。但是這些系統的數據統計和分析能力卻較弱,能直接用于教務管理的數據分析十分有限。大數據技術的普及,探究教務網絡管理系統的改革和優化設計,進而不斷提高高校教務管理水平是目前眾多高校面臨的問題。
關鍵詞:高校;大數據;改革;教務;管理
隨著信息技術與高校教育的深入融合,對高校教務管理工作提出了更高的要求,如何對繁雜、海量的教務數據進行整理歸并及制定相應措施,如何在原來簡單的查詢與存儲操作的基礎上實現完善、優化和創新,從而得到有用的知識和信息,以有效指導教務管理改革等,成為當前新建本科院校二級學院共同面對的新問題。
1教務網絡管理系統的現狀
隨著高校的不斷發展,尤其對于新建本科院校,提高高校競爭力關系著高校的持續良好的發展,而高校的發展重點是人才培養,人才培養的中心就是教學教務管理,教學教務管理的主體是教師和學生群體,承擔著計劃、組織、協調、運行等工作。高校信息化建設的發展和信息技術在教師和學生中的普及,對教務信息的科學化管理產生了深刻影響,高校教務管理涉及的內容多而雜,要求嚴而細,各個環節都與教師教學與學生發展息息相關,需要教務人員快速獲取與分類,以便工作正常運行,教務網絡管理系統的應用正好促進教務管理效能的提高。近來,很多高校都在應用綜合性的教務網絡管理系統,這些系統的應用在一定程度上實現了教務管理工作的規范化、科學化、網絡化和現代化。實現了學生選課、學生評教、學籍管理、教師教學、成績錄入等多方面的信息化,在長期的運行過程中積累了大量的數據,但在大數據技術得到廣泛關注和應用的背景下,已有的高校教務管理系統也暴露出一些不適應新的發展形勢的缺陷。(1)管理方式缺乏創新雖然很多高校采用了教務網絡管理平臺,但是紙質文檔材料還是保存數據的主要方式,網絡化管理僅限某些方面,覆蓋面不廣泛,教務管理的制度混亂和不健全,導致教務管理的效率低下,工作與實際需求的矛盾逐漸加大。(2)信息缺乏兼容性很多高校二級學院管理根據各自工作的需要,分別采用不同的教務信息管理平臺,這些網絡平臺互不兼容,無法實現信息共享和同步,導致數據不規范、不一致,數據信息無法參考,同時很多功能模塊與實際情況不相符合,導致資源信息的浪費。(3)缺乏交流互動目前,高校教務網絡管理系統主要針對日常信息與查詢為主,系統與教師、學生的互動不強,信息反饋缺失。同時,很多高校教學管理人員受傳統教學管理模式的影響,對大數據的新管理模式不適應和不會應用,不如傳統治理方式便捷,從而致使他們都不太愿意去應用計算機網絡技術來進行管理。
2大數據教務管理概述
嵇會祥等界定了“大數據教務管理”的定義,提出樹立大數據教務管理理念,以制度規范大數據管理、進行技術改造,打破信息孤島,實現大數據共享,同時加強教務管理隊伍的能力培養,完善管理隊伍人才結構等針對性的建議。大數據理念與教務管理的結合應用,實施對教務的精細化管理和科學決策,主要實現學生相關信息集成管理、教師相關信息集成管理、專業相關信息集成管理、學生與教師關聯管理及智能決策等高效教務個性化管理的重組過程。
3大數據技術在教務網絡管理系統中的實踐探索
教務網絡管理系統主要對相關數據基本的增、刪、改、差,大數據技術對教務管理工作的應用,主要是在及時獲取相關數據的基礎上深度融合,利用大數據技術總結算法,對相關教務信息進行挖掘分析,并對分析數據結果做出對應的判斷,促進教與學的有效發展。
3.1教務管理大數據意識
高校教務管理信息日益豐富,教師教學與學生學習發展都離不開信息的集成管理,信息化應用對傳統教育、管理模式的沖擊與挑戰,推進“教”與“學”的改革,大量信息的生成促進數據分析技術的提升,這就給教務管理人員的素養提出了非常高的需求,首先應當要擁有非常好的信息素養和信息化意識,即要求教務管理人員擁有大數據采集意識和大數據分析管理意識,針對性地對大數據信息采集與分析應用,數據信息的整合,進而提高教務管理效率。
3.2教務網絡管理系統設計
目前筆者所在學校包含咨詢的各大新建本科院校已有的教務網絡管理系統主要包括學生管理、師資管理、教學計劃管理、考試管理、選課管理、成績管理、輔修管理、畢業生管理、排課管理等信息,這些功能模塊實現了基本的數據查詢分析,但緊密性還不夠,同時也沒有實現與實際掛鉤的需求分析,所以結合實際需求,進行系統二次設計。系統的二次設計主要針對數據分析需求決定的,確定怎樣分析哪些數據得到相對真實的結果,以便提供科學決策的依據。首先,數據信息主要針對數據庫的建設,教務信息繁雜,對數據庫的要求比較高,既要保證數據庫的準確性,又要提高數據庫的數據量。針對后臺數據的數據庫建設,對數據及時開展保存、跟蹤、更新,同時高效深入挖掘分析,學生信息、教師信息以及學生與教師的交叉關聯信息分析。現以教師數據庫、學生數據庫來分析數據庫的建設。教師數據庫,主要是管理教師相關信息以及對教師教學行為的跟蹤。教師相關信息主要包含教師個人基本信息、教師教學個人信息、教師課程教學基本信息、教師課程教學關聯信息等;教師教學行為的跟蹤主要是指含課程初期學生評價、課程中期學生評價、課程期末學生評價、課程整改方案、課程同行評價、課程綜合評價等。學生數據庫,主要是管理學生相關信息以及對學生學習行為的跟蹤。學生相關信息主要包含學生個人基本信息、學生學籍信息、學生學習基本信息、學生課程學習基本信息;學生學習行為的跟蹤主要是指課程初期教師評價、課程中期教師評價、課程期末教師評價、學期教師評價、學年教師評價、綜合學習評價等。當然,課堂教與學生學不孤立于校內,與校外社會需求相結合,建立對外網有用教務資源的收集、推送。其次,數據庫建立完成后,建立數據化信息的采集與管理機制,對于數據錄入和收集過程要實現數據信息收集的明確化、規范化,數據信息量巨大,對數據后期的進行分析挖掘就要先實現前期數據的采樣與整理,教務管理過程會產生各種類型數據,選取合適的方法將數據完整且正確的存入數據庫中。然后,數據分析計算,教務網絡管理系統雖是教學日常辦公的需求,但也要讓非計算機人員熟練掌握操作,這就使系統分析計算設計簡單、實用。根據神經網絡、遺傳算法、決策樹等方法挖掘校網系統、教務系統、校友系統的有用數據信息,以完成學習數據、教學資源的融合與共享。針對高校自身的教育教學培養目標,以及社會企業對人才知識技能的需求,進行學生數據信息的搜集、存儲與分析,指導教學部門在科學研究、教學教學方面進行創新,由此推動學生教學管理的大數據化,進而提高高校學生教學管理的效率與質量?,F以教師管理模塊、學生管理模塊、專業管理模塊、學籍管理模塊來分析。教師管理模塊,橫向分析師資質量和水平,動態數據監控教師的授課水平和學生學習反饋,培養教師和學生良好的上課意識與行為習慣,促進教師教學水平的提高,教與學的統一和因材施教。例如,對教師課程教學的效果開展前期學生學習反饋,促進教師教學調整,繼續開展中期學生學習反饋,促進教師對教學的優化,最后開展后期學生學習反饋,促進教師教學反思。縱向分析教師結構和隊伍建設,教師課程教學變化分析,做好教師教學技能培訓,促進整體師資質量提高。學生管理模塊,橫向分析學生課程學習情況,根據學生反應的學習基本情況,及時能對學生對教學以及學習的變化做到有效的評估,進而做到因材施教,促進學生學習和課程的建設。例如,對某一門課程的作業分數進行數據分析,發現其中問題,真正做到解決問題,提高學習成績??v向分析學生學期、學年學習情況,對學生持續的學習狀態和學習情況跟蹤挖掘和分析,對學生持續的系統化、全面化評估,促進學生統籌調整,綜合發展。專業管理模塊,橫向分析學生專業學習情況,學生專業技能和專業競爭,以及學生專業課程設置。對專業課程學習,課程教學,課程綜合評價進而分析專業設置的合理性,例如,對學生專業各課程學習進行數據分析,綜合分析此專業課程方向等設置的合理性??v向分析學科之間關聯分析,研究專業學科課程體系等發展變化規律,促進課程調整合理化,專業整體安排與目前專業發展需求切合度,與社會崗位需求切合度,與學生競爭力等是否相符。學籍管理模塊,包括在籍學生異動信息分析、學業警示分析、畢業審核檢查分析等,提前為亮“紅燈”的學生進行教學行為規范。設置學籍跟蹤反饋機制,針對學生學習等情況自動啟動學業警示,將相關信息反饋給學生本人、學生管理輔導員,防患于未然。以上四個模塊構成了教務網絡管理系統主要設計。當然針對所挖掘的數據信息進行合理科學的評估,判斷挖掘到的數據內容是否符合自身的期望,如沒有達到預期目標,則回到最初的步驟重新進行數據篩選。
4結束語
教務網絡管理系統的有效應用和不斷優化不僅能提高教學管理,促進教學科學化決策[6],也能加強特別是新建本科院校的社會競爭力。
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作者:張平平 李侗 單位:成都師范學院 新光小學