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Smartbi 研究生教学大数据服务平台

国家政策:

2014年,国务院学位委员会、教育部下发《关于加强学位与研究生教育质量保证和监督体系建设的意见》,要求开展博士、硕士学位论文抽检工作,强化学位授予单位、导师和研究生的质量意识,加强学位授予管理,保证学位授予质量。

2016年12月习近平总书记在全国高校思想政治工作会议中提出:“高校思想政治工作关系高校培养什么样的人、如何培养人以及为谁培养人这个根本问题。要坚持把立德树人作为中心环节,把思想政治工作贯穿教育教学全过程,实现全程育人、全方位育人,努力开创我国高等教育事业发展新局面。立德树人是我国教育事业的根本任务,也是新时代思想政治教育工作的理论导向和实践指南。”

2018年教育部《教育信息化2.0行动计划》明确指出:“为深入贯彻落实党的十九大精神,加快教育现代化和教育强国建设,推进新时代教育信息化发展,培育创新驱动发展新引擎,结合国家“互联网+”、大数据、新一代人工智能等重大战略的任务安排和《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》《国家教育事业发展“十三五”规划》《教育信息化十年发展规划(2011—2020年)》《教育信息化“十三五”规划》等文件要求,制定本计划。”


项目背景:

研究生教育是教育结构中高水平、高层次的存在,有着为国家培养高层次创新性人才的重要使命。在“双一流”建设的背景下,高校对研究生的培养和研究生质量的提高越来越重视,加强学科建设、建设一流师资队伍、优化人才培养、提升科学研究水平、不断提升研究生教育质量逐渐成为各高校研究生培养的目标。因此需要构建一套能够反映研究生教学质量的平台来反映研究生培养中存在的问题,从而有效的对研究生教育质量进行提升。


客户痛点:

● 研究生数据的不规范或缺失

高校中的很多数据都是并不规范的EXCEL版本或者是纸质版,并且未进行统一规划管理。从而导致在对研究生教学进行监测中,冗余数据过多或者缺少必要的数据。因此,形成一个包含采集、上报、监测的系统化管理的数据库也是必要的。另外,在研究生培养过程中由于数据收集不及时,导致很多研究生科研数据统计出现遗漏,这就需要利用爬虫技术对研究生科研数据进行爬取。

● 研究生教学质量评价指标单一

目前在研究生教学的评价体系中,各高校的评价指标过于单一,例如仅通过成绩、升学率或就业率来反映教学质量。这就造成了高校无法真正认识到自己在研究生培养各环节中存在的问题。

● 课程设置不合理

很多高校针对专业学位硕士研究生的课程不合理,主要原因是因为没有根据专业学位研究生的培养目标和特点进行设置。在授课上,也是以理论讲授为主,缺少实践类的课程,缺乏互动性。在上课方式上也没有和学术型研究生区别开来,还是按照传统的授课方式进行上课。

● 导师指导力不从心

研究生培养过程中导师起着举足轻重的作用。研究生教育质量的高低很大程度上取决于研究生导师的水平高低和敬业心的强弱。随着研究生的扩招,研究生导师的遴选门槛降低,因此在某些专业师生比的问题非常突出,甚至有些导师对研究生的放任自流、不管不问,从而导致研究生的教育质量较差。


解决方案:

研究生教学大数据服务平台构建了一个平台,实现三个统一。

三个统一:在整个平台建立过程中,统一数据来源、统一数据定义、统一研究生教学模型展示。

一个平台:分析平台,在此平台上完成研究生教学过程全覆盖分析决策支持;完成各种主体性业务分析展现。


研究生教学大数据服务平台架构.png


图:研究生教学大数据服务平台架构


通过研究生教学大数据服务平台的建设,构建了包含采集、上报、管理一体化的研究生教学数据库,改变了目前数据分散在各个处室、各个项目、各个管理人员的现状,避免出现数据毁损、缺失、泄密的情况,保证高校研究生相关数据的安全性、完整性和连续性。

本平台提供研究生教学质量分析的领导驾驶舱、质量监测、学生画像、导师画像、主题分析、预警预测和质量报告七大功能。其中领导驾驶舱实时展示领导所关心的反应反映研究生教学状态的核心指标,为决策提供数据依据(应用如下图所示);质量监测对研究生培养输入、过程和输出全过程的关键指标进行了监测分析;研究生画像和导师画像综合展示了每个学生和导师的特征,帮助管理者全面快捷了解师生情况;主题分析利用关联挖掘分析形成主题分析报告;预测预警从研究生学业和导师培养分别对学生和导师进行预测预警;并定时向全校领导、管理者提供研究生质量报告。通过各大功能的纵向和横向分析对比,能够充分发挥数据的聚合作用,发现研究生培养过程中更深层次的问题。


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图:研究生教学大数据服务平台功能点


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图:领导驾驶舱


完善平台角色权限分配功能,能根据不同的角色和不同的分析内容将不同的研究生教学分析结果展现给对应人员,确保数据安全保密。


平台特色:

● 研究生教学模型分析商店

基于Smartbi产品开发的研究生教学模型分析商店,将所需的研究生教学分析模型转换成可视化的模型,在行业内属于模式创新。

● 完善的指标体系

在研究生教学大数据服务平台中,质量监测的指标与观测点是以教育部学位中心全国研究生教学质量大数据分析平台的指标体系为基础,再结合高校自身特点与需求,和专家进行沟通讨论后所确定的校级指标体系。

研究生教育质量指标体系.png


图:研究生教育质量指标体系

● 跨业务系统数据库关联查询

研究生教学大数据服务分析数据的主要来源是高校各业务部门进行上报,这就需要在现实数据分析中抽取不同数据的表进行关联查询。以往是将不同数据库中的数据都转换到同一个数据库中,这样既费时费力,而且不熟悉数据的人员也无法操作。那么现在Smartbi实现跨库查询就很好的解决了这一问题。通过Smartbi可以直接不同类型的数据库,直接拖拽表进行关联,无需再进行转换。

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图:跨业务系统数据库关联查询

● 高性能挖掘组件

内置多种算法组件内置多种挖掘组件,数据导入平台后,通过拖拽的方式,借助组件,灵活地建立模型流程来解决行业自身的业务场景。

挖掘组件.png


图:挖掘组件

应用价值:

● 相应国家研究生教育政策方针

1.改革研究生教育评价机制,建立了以培养单位为主体质量保障体系。把大数据分析技术应用于高等教育人才培养质量评价,助推高等教育改革的深入发展;

2.研究生教学大数据分析覆盖研究生教育质量全过程,发现教育质量问题再进行精准出击。

● 建立量化的研究生教学质量评价

1.对研究生输入、过程和输出全过程的质量监测,避免了人为主观性评判,使研究生培养过程中存在的问题展现更加客观;

2.量化的质量监测评价和保障的是研究生培养的全过程,而不是某一个阶段。

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