超1300名研究生被清退！DT時代，985高校如何靠大數據「保」質？

西安交通大學

最近，教育部給本科教學質量「打分」：學業挑戰度中等偏下，這一話題上了熱搜，在網絡上引起了人們的廣泛關注和評論。

聯想到前段時間的新聞：近30所高校公布了超過1300名碩博研究生的退學名單，其中包括清華大學、復旦大學、中國人民大學等知名高校。

我們不難發現，教育部這幾年開始嚴查高校學風，嚴抓高校教育質量，學生教育水平，讓高校「學生忙起來、教師強起來、管理嚴起來、效果實起來」。

那麼作為高校，又該如何評估教育質量？如何判斷老師的教學方法是好是壞？問題出在哪裡？如何有效進行教育教學改革？

我們看看Smartbi是如何幫助這所985高校利用大數據管理研究生教育質量的吧。

把握教育痛點，梳理關鍵問題

長期以來，我國高校的教學質量管理中存在數據採集少、課堂評價可信度低、教師督導難、學生反饋慢等四大難題。許多高校的教學質量評估還依賴傳統的人工管理方式，學生學習的真實情況難以掌握，從而造成教育過程中很多環節無法得到有效的監測。因此，需要構建一套科學合理、行之有效的教學質量監測評估體系，實現量化精準、常態持續、全面覆蓋、實時動態的課堂教學綜合質量評價。

這所985高校通過搭建研究生教育質量大數據監測平臺讓教育評價從「經驗主義」走向「數據主義」，從「單一評價」走向「綜合評價」。

大數據全覆蓋，破解四大難題

1、建設研究生教育質量資料庫

該高校首先搭建了研究生教育質量資料庫，實現數據集中存儲、集中管理，集中共享與發布，提高數據管理效率，改變了目前數據分散在各個處室、各個項目、各個管理人員的現狀，避免出現數據毀損、缺失、洩密的情況，保證高校數據的安全性、完整性和連續性。高校可以根據數據實施客觀、定量的評價，促進研究生創新能力的培養和提升。

另外，還構建起以研究生質量監測業務實施為中心的數據倉庫主題模型，包括：業務事實、教育機構、教師、學生、成果、經費、外部實體。

如：碩士研究生導師人均指導學生數數據主要來源於業務事實、教育機構、教師、學生四大主題。

2、監測研究生教學質量關鍵指標

通過收集研究生培養輸入、過程、輸出的全過程數據對生源質量、師資質量、培養過程等七大指標73個觀察點實時監測，設定預警閾值。建立研究生教育質量監測平臺，以研究生教育質量監測為切入點，推進研究生教育各個環節改革與發展，加強研究生教育質量監測與預警，健全完善研究生教育質量保障體系。

3、多維度構建研究生、導師畫像

對研究生個體或特定群體的基本信息、學習、生活、社交、科研等進行精準刻畫，揭示學生的在校成長軌跡，全方位了解研究生與導師

4、分析主題舉例

1）領導駕駛艙

對研究生教育管理全過程數據實時收集，實時監測、不僅能為研究生動態管理、行為矯正、預測預警、發展變化提供數據分析，並為領導決策提供有力的數據支撐，還能為提高研究生教育評估的準確性和科學性。

2）全面掌握研究生科研水平與創新能力

能全面客觀地記錄研究生學術活動、科研參與、生活軌跡等狀態，同時還能掌握對研究生教育質量有顯著影響的行為指標，進而提高研究生教育管理的科學性。

3）研究生行為的預警與預測功能

利用大數據技術，持續、動態地收集與分析研究生課程教學、學術訓練、科研活動等相關數據，客觀呈現實際運行狀態，對運行狀態是否按照預定計劃發展，是 否向預定目標靠近等進行監控、預警。

數據化管理，推動教育現代化

1、減少重複手工勞作

自動生成教學質量分析報告，完成學籍辦、學位辦等報告內容，幫助減少科室統計情況。

2、驅動教育決策科學化

通過行為預警幫助研究生院管理者進行教學管理的宏觀決策，輔助教學生安全管控。

3、助推學校研究生教育質量提升

在滿足批量教學的同時，也注重學生全面個性化發展和教師專業發展，通過學業預警幫助培養辦減少學生在培養過程因成績不及格、不能及時拿到學位證等問題。