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摘要
世界已進入大數據時代，高職院校學籍數據規模大，種類復雜，數據處理要求高，新形勢下學籍處理工作面臨全新的挑戰。通過分析高職院校學籍管理中的大數據特征，指出現階段學籍工作中出現的不足，并提出相應的解決方案，為今后學籍工作的發展方向提供依據。
關鍵詞
當前社會已步入大數據時代，數據處理和價值分析與應用在新時期背景下正在逐步改變著人類的生活。學籍管理是高職院校學生學習過程的記載與組織、協調與控制，是人才培養不可或缺的學生管理工作［1］。大數據背景下，高職院校中的學籍管理工作也面臨著全新的挑戰。
1高職院校學籍管理中的大數據
舍恩伯格用4V概括大數據的4個特征：vol－ume（體量大）、variety（多樣性）、velocity（速度快）、value（價值密度低）。伴隨著大數據時代的到來，高職院校需要廣泛采用和處理大量的教育教學數據。高職院校學籍管理在大數據背景下有以下特征。
1．1數據規模大
Volume特指數量巨大，也是大數據最顯著的特征。根據MGI（麥肯錫全球研究院）預測，全球數據使用量到2020年將達到35ZB（1ZB＝10245MB）［2］。自上世紀80年代起至今，作為高等教育的重要組成部分，高等職業教育在發揮我國人力資源優勢方面做出了杰出的貢獻［3］。高職教育事業的蓬勃發展使得學生報到入學人數逐年增加，學籍注冊，成績數據與學生檔案等學籍信息數據量不斷擴大，數據量驟增讓學籍管理人員工作面臨新的壓力。
1．2種類復雜
Variety指數據形態多種多樣，既包括傳統的結構化數據，又包括高維度非結構化數據［4］。高職院校面對入學新生、在校生、畢業生、社會機構和相關部門等多類人群，學籍管理工作包括入學資格審核、新生學籍注冊、新生學籍自查、在校生學年注冊、休學、復學、退學、轉專業等學籍異動、課程成績監管、畢業生學歷注冊、補辦畢業證明材料等。除此之外，高職學院還承擔著培養專業技能人才的重任，學生會有半年至以上的時間在外頂崗實習。數據類型來源廣泛，結構復雜，針對多源數據的分析處理是高職院校學籍管理工作的重要趨勢。
1．3數據處理要求高
大數據的第三個特性Velocity和第四個特性Value分別指數據處理速度加快和數據價值提取空間大?，F階段數據在創建、分析和傳播的速度已經遠遠超出了傳統系統，讓低速的離線處理方式面臨淘汰。然而目前數據價值密度是和數據總量呈反比的，如何通過高效的數據處理體系和方法來實現數據價值“提純”是大數據背景下的關鍵［5］。計算機軟件及互聯網的發展為高職院校的學籍信息管理提供了新的平臺和豐富的資源。在大數據環境下，為適應高等教育發展的需要，不斷提高學籍的數據實時性與準確性，教育部2009年頒布《關于加強普通高等教育學生學籍電子注冊工作的通知》，運用現代信息技術手段，建立和使用全國高等學生信息管理平臺（學信網），嚴格明確了新生電子注冊和在校生學年電子注冊的截止時間。高職院校需要在限定時間內完成電子注冊，并做到一個不錯。在速度和精準度方面對高職院校的學籍數據工作提出了新的要求。
2高職院校學籍管理面臨的問題
大數據環境下，高職院校的學籍數據也迅速增加，教育部學信網和學校開發的教學管理體系也在實時更新，做到網上實時數據共享和數據同步，大大提高了工作效率。然而，在數據從傳統手工錄入轉向電子化和網絡化的過程中，數據的處理技術、專業人才的培養以及學籍制度的規范制定依然面臨著許多的問題，還需要不斷的深入挖掘和研究。
2．1數據提取效率低
現階段各高職院校根據學信網平臺開發了符合自身辦學特色的學籍管理系統，漸漸告別了傳統的手工抄錄，大大提高了數據分析處理效率［6］。然而各學校學籍管理平臺的信息共享性差，與各部門機構的信息傳輸不同步，新生入學時各部門統計的數據差異性高，給學籍數據核對和注冊帶來困難。同時，在日常工作中出現的學籍異動帶來各部門的數據更替頻繁，頻繁的導入導出既容易出錯又降低工作效率。
2．2缺乏專業的學籍數據管理人才
數據規模的擴大以及數據結構的復雜化加大了學籍管理人員工作的難度。學籍工作細致繁瑣，傳統手工錄入的方法已面臨淘汰，學籍管理人員需要的不僅僅是耐心和責任心，更需要專業的數據處理分析能力和計算機軟件應用能力。然而現階段，學籍工作仍被限定為事務性工作，崗位聘用時未重點關注數據分析處理的專業技能，上崗前沒有接受崗位技術和文件制度的專業培訓，導致在短期內無法熟練掌握學籍軟件和分析處理數據。同時，日常工作又占據了學籍管理人員大部分精力。在大數據背景下，學籍信息時效性增加，需實時更新，實時同步，才能不斷適應高職教育發展的需要。
2．3學籍管理制度有待完善
學籍管理是整個高職教育體系重要的數據支撐，它包含入學注冊和學歷注冊，成績和考核，同時還包括轉專業、轉學、休學、復學、留級、退學、保留學籍、學籍信息修改等多維度復雜的學籍異動，是高職院校教學管理部門實施管理，保障教學運行的政策保障，也是各個部門學生管理的原始依據。現如今教育部對于各項學籍電子異動已嚴格規范，頒布各項文件明確異動辦理流程。但隨著數據更替的加快，非結構化數據的不斷加大，各學校制定的學籍管理規定一直沿用過去的教學方式，未做到及時更新。大數據背景下非結構化類型數據增多，高職院校應多采用規范化和人性化相結合的方式，與時俱進，不斷完善學籍管理制度。
3大數據背景下高職院校學籍管理特征
3．1學籍管理數字化
數據量的急劇上漲無疑加大了數據處理的難度。而學籍數據是學生在校的唯一合法身份，也是學生維護自身權益的法律憑證，如何高效規范學籍數據的精確性，使得學籍數據與校內各學生管理部門的數據達到動態平衡是新時期大數據時代的要求。以新生入學注冊為例。入學注冊的數據源一般有兩個，一個是學信網平臺提供的錄取數據，由教育部提供。另一個是學生入學編班的具體數據，由各學院提供。學信網錄取數據雖精準無誤，但一般院校的報到率不會達到100％，且數據中不含班級、學號等信息，數據無法變更，因此不能直接將所有的錄取信息直接進行網上電子注冊。各學院提供的入學數據雖然可以體現實際報到人數，但錄入數據方式復雜，數據量繁多，格式不統一，信息容易出現錯誤，若不加以核對、修改、匹配就直接電子注冊，將導致錯登、漏登的現象頻頻，最終注冊失敗。因此如何保證注冊數據的準確無誤，第一步，我們將各學院提供的數據匯總，統一格式，整理成一個完整的Excel表格；第二步，將報到數據（bdsj．xls）和錄取數據（lqsj．dbf）統一導入Access數據庫，運用SQL語句（select＊frombdsjleftouterjoinlqsjonbdsj．身份證號＝lqsj．sfzh；），以身份證號或考生號作鏈接字段接連匹配，生成新Excel表格進行篩選；第三步，對匹配不成功的數據運用同樣的方法進行姓名比對，比對不成功的數據進行手工校驗處理；第四步，重復上述方法反復匹配直至數據完全準確為止。接著，我們將準確的報到學生數據設立學號，設計信息校對單供新生核對簽字。最后生成學信網規定的（．dbf）格式文件，按照省廳的時限要求及時完成學信網電子注冊。在處理學籍電子注冊之外，此方法還適用于在校生學年注冊、學歷注冊等大批量數據匹配，在日常工作中也可運用適合的SQL語句實現數據連接、篩選和整理，短時間內在復雜數據結構中迅速找出錯誤、漏登等異常項目，提高數據數據精確率，為學籍數據管理節省大量寶貴時間。
3．2學籍異動規范化
隨著數據量與數據種類的日益增多，教育部為了規范學籍異動處理的各項要求，2005年頒布了《普通高等學校學生管理規定》，對轉學、轉專業、退學等學籍異動做了詳盡說明。近年來省教育廳嚴抓學籍異動，在轉學、轉專業、學籍信息變更等方面有全面的完善和嚴格的規定。高職院校在貫徹執行上級文件規定的基礎上，制定符合學校辦學特色的學籍管理規定，在休學、復學、留級、退學、轉專業等學籍異動審批上細化程序，設立符合要求的配套表格，相關部門嚴格落實職責分配，強調歸口辦理，逐級審核，所有材料充分利用且保留備查.
3．3人才培養專業化
大數據背景下給專業的數據處理人員提出更高的要求，在培養數據敏感力、高效率數據分析以及多源數據結構的軟件處理能力等等均要適應社會需求。
3．3．1培養數據敏感能力
學籍管理人員日常工作面臨大量復雜的數據結構，主要包含學生個人基本數據（姓名、考生號、性別、民族、出生日期、身份證號、入學年月），錄取數據（錄取院校、學院、專業、層次、類型），以及在校信息（班級、學號、課程、成績）等。其中，考生號、身份證號、學號等龐大冗雜的數據格式均含10位數字以上，且數據獲取時來源多樣，極容易出錯，這就要求學籍管理人員培養數據敏感能力，善于洞察和發現規律，迅速監測異常數據，運用Excel、Access等現代技術手段整理清洗，從而將數據由雜亂無章變成結構化的、可供分析的數據。
3．3．2培養高效率數據分析能力
為保障學生的權益，如何能短期內在大量的數據信息中排查出錯項、漏項、余項，在規定時間內完成學籍電子標注，傳統的手工錄入模式已不再適應大數據環境的要求。現階段學籍工作趨向無紙化，學信網平臺以及校內的教學管理系統的數據處理整合也趨向結構化，專業化。學籍管理人員需要具備較好的邏輯分析能力和數理統計知識，培養專業的數據處理能力，熟練運用SQL語句實現數據篩選、排查和整理，高效率使用學信網、教務系統操作方法，最終通過計算機相關知識得以實現。
3．3．3建立科學有效的培訓激勵機制
學籍工作的繁瑣復雜性使得學籍管理人員難得從日常的工作中抽離出來投身教學或科研，因此對他們的職稱競聘帶來困難，未來的職業發展空間非常有限。馬斯洛的需要層次理論認為自我價值實現是人的五大需要之一［7］。赫茲伯格的雙因素理論認為人的滿意來自于激勵因素，不滿意來自于保健因素，在工作中應該重視學籍工作職業發展規劃，設置全面詳盡的崗位分析，建立切實可行的考核機制，將激勵因素和保健因素有機結合起來，綜合提高學籍員工的整體工作滿意度［8］。另外，加強學籍管理人員集中培訓和教育，除了及時進行計算機專業技術的知識更新，之外，還應該提高工作責任心與耐心，隨時具備為學生奉獻的服務意識。同時，促進各職業院校之間的交流溝通，多方面汲取新鮮的學籍管理創新方法，保持學籍工作高效穩健的向前邁進。
4小結
高職院校的學籍管理工作隨著大數據時代變化而不斷推進?，F代化學籍管理工作所面臨的數據量日益擴大，數據種類日益繁多，在工作性質、業務技術難度和人才培養的專業性方面均有高標準要求。作為一份嚴謹、細致而原則性強的工作，必須不斷提高學籍管理工作人員專業技術知識和數據處理能力，實時跟進和完善學籍管理制度，才能更好適應大數據背景下不斷發展的高職教育改革發展的要求。
作者：戰菲 生力軍 單位：武漢軟件工程職業學院 武漢船舶職業技術學院
參考文獻
［1］聶娟．高校學籍管理制度建設研究［J］．湖南大學，2005，（10）：1．
［2］李廣建．我們的大數據時代［M］．北京：中國人事出版社，2015：3－6．
［3］戰菲．高等職業教育與社會需求對接的問題及對策淺析［M］∥又要出發———高職教育研究論文集．武漢：武漢理工大學出版社，2015：3－7．
［4］劉小雨．談大數據時代下的高校信息化發展［J］．信息與電腦：理論版，2014：45．
［6］陳春華．基于計算機應用技術的高職院校學籍管理工作［J］．科教文匯，2009，（1）：51－52．
