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高校信息化时代,紧跟数据应用脚步 | 推荐

中国教育报

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随着高等教育事业信息化建设的不断推进和大数据时代的到来,数据价值的挖掘和利用,在高校管理中的作用越来越明显。在未来,数据分析将成为高校管理中必不可少的一环,并对学校的发展起着至关重要的作用。

《教育部关于加快建设高水平本科教育 全面提高人才培养能力的意见》(简称高教40条)中明确指出,大力推动大数据等现代技术在教学和管理中的应用,以现代信息技术推动高等教育质量的提升。此外《教育部关于推动高校形成就业与招生计划人才培养联动机制的指导意见》也明确指出,要加强对高校毕业生就业状况的跟踪调查与反馈,充分发挥大数据在反馈过程中的重要作用。在全国教育大会《教育统计管理规定》中要求建立统计数据解读、预测预警机制,鼓励运用现代信息技术手段,深入挖掘数据资源,提高统计分析能力和应用能力。

高校数据化已成趋势

目前越来越多的高校开始应用大数据。从2012年开始,包括复旦大学、华东师范大学、上海财经大学等在内的一批大学开始重视数据的深度分析和应用工作。

复旦大学新闻学院联合澎湃新闻开办了“镜相”非虚构工作室与复旦大学数据未来实验室,推出全球专业创作者开放平台计划,通过大数据进行新媒体创作的标准研究、新媒体创新及人才培养等,开创了教学管理新模式。

在学校管理方面,数据应用已经越来越普遍。精准的高校管理决策越来越依赖于科学的数据支撑。高校只有顺应信息时代的趋势,用好数据,才能更好地帮助招生、教学、科研、学生管理和就业等工作的开展。

高校数据化可以应用于哪些方面?

1.了解学生能力提升情况,实现全面育人

对学校生源和学生适应情况进行了解分析,帮助高校改进招生举措,提高招生工作的有效性。

运用对学生成长研究的数据,了解学生能力和素养增值情况;关注学生的学习投入,帮助学生更好地融入大学生活,提高学习成效。

2.评价教学质量,助力打造“金课”

大数据分析可以应用于教育中的数据挖掘。通过监测、积累大数据,探究学生学习的环境和状态,从而全面掌握学生学习的全过程。通过对数据流的变动分析,了解教学开展情况,总结教育规律,调整教学内容和教学模式,客观全面地评价学生学习成果和教师自身的教学成果,提高整体教学质量。

3.就业跟踪及反馈,提升大学生就业质量

一方面,高校可根据学生就业数据反馈,了解学校或专业最终的培养质量以及与社会需求的匹配程度,从根本上提升高校就业率。另一方面,通过数据分析,根据学生的喜好进行专业引导,根据市场需求改进教学,从而提升学生的就业质量。

4.舆情预测,预防校园极端事件发生

通过分析学生网络访问轨迹,利用其需求、行为、动向等众多数据资源,加强舆情分析和预警。同时,通过对学生数据的追踪和分析,发现情绪不稳定的学生或者受不法分子蛊惑的学生,及时将有可能发生的悲剧扼杀在摇篮里。

用精准的预测分析提升舆情管理工作水平,提高校园管理水平。

5.资源利用,实现资源配置的集约高效

通过收集高校中各学院、各层级以及学生、老师等不同人群的数据,运用“数据说话”“精准发力”“平等共享”等“互联网+”思维,重组高校有限的人力、物力、财力,做到岗位匹配最优化、专业设置最合理,实现资源配置的集约高效。

可以说,在大数据时代,培养数据思维、掌握数据应用是高校工作者必备的核心技能。

在高校信息化发展越来越完善的基础上,获取数据不再是一件难事,难的是对数据价值的有效利用。

如何根据工作场景的需求搜集和整理数据?如何通过数据精准定位学生群体,改善高校整体招生情况?如何改变高校课程枯燥的现状,让学生爱上课堂?如何利用教学评价和学生跟踪数据,改进教学过程和学生就业?

高校管理数据应用分析课程应具备的价值建议

麦可思学院借助十三年、上千所高校数据应用分析的实战经验,基于多年研发,推出“高校管理数据应用分析课程”,对高校数据应用分析课程提出了以下七点课程建议:

1.问题拆解(对标方法)

把工作中的实际问题拆解成数个可测量的指标点来反映问题,教您学会一套全新的对标式数据思维方法。

2.问卷设计注意事项

教您掌握问卷设计的流程和注意点,帮您开展工作中需要的简单调研。

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3.专业排名和评优方法

教您运用指数构建分析方法,应用于专业排名和评优活动等。同时帮您解读排名等问题中可能存在的困惑。

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4.数据钻取

通过案例教您如何进行数据钻取,让您学会关联数据的分析,帮助您更清晰地定位问题及其成因。

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5.建立图表模板

建立一套完整实用的图表模板,让您在日常工作中可以更加便捷高效地制作大部分常规图表。

6.数据解读

用真实案例直观讲解如何解读数据,帮您发现数据对高校或学院管理的重要意义。

7.PPT技巧

系统讲解PPT配色技巧,让您的课件和报表等更加美观耐读。

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此外,除了专业的课程内容、合理的课程设置,课程讲师更应具备丰富的高校管理数据分析和咨询经验。通过课程可以教您如何使用和分析数据,如何让数据有效地服务于工作,如何通过数据发现问题、改进工作,以及学习如何用数据举证工作成效。

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