一、汇聚治理学生全息数据，构建学生评价数据生态

（一）规划顶层设计采集学生全息数据

以采集学生的全息数据为驱动，做好智慧校园顶层设计。按照“大平台+微服务”的建设思路，对教务、研究生、学工、人事、科研等关键业务信息系统进行规划设计，通过数据流向梳理，带动业务协作，实现新生入校、学业评价、评奖评优、毕业生离校等跨系统业务流程的整合和优化，按照“一数一源”的原则采集学生在校业务系统的结构化数据。

（二）开展综合治理促进数据有效共享

一是出台重庆邮电大学数据管理办法。二是编制学校信息系统基础数据标准、信息编码标准和系统接口规范。三是出台重庆邮电大学网络安全管理办法。四是以“业务需求+数据驱动”为牵引开展教师、学生、课程等相关数据的伴随式治理，对来自教务处、研究生院、学生处、招就处等业务部门的数据进行清理和标准化。五是构建了“一中心三库”的校园数据服务体系，形成了全校统一的权威数据交换中心，建成了教师、学生、课程三个基础数据库。

二、研发全息智能平台，探索学生评价决策创新应用

（一）研发智能平台实现学生全息画像

面向人才培养过程各个环节，立足“学生中心、产出导向、持续改进”的先进理念，自主研发包含数据层、配置层、应用层、展示层的“全息智能学生评价决策平台”，汇聚学生政治面貌、学习行为、学习效果、体育锻炼、劳动教育、学术科技、就业、校园活动轨迹等德智体美劳相关的全息数据。

（二）探索创新应用推动学生综合评价和精准决策服务

一是以可视化展示、学生画像、综合素质测评等应用探索学生综合评价。对学生个体、群体的数据进行大屏展示，为学校管理者、教师和学生提供统计、分析等可视化数据服务；连续五年常态开展“毕业生画像”“我这一学年”等学生画像数据服务，对学生的学业、成果、资助、奖惩、活动、财务、就业等在校期间全生命周期数据进行汇聚和分析，建立学生成长档案，对优秀毕业生进行画像，描绘优秀学生成长路径。

二是以学业预警、考研预测等服务探索学生成长预测。基于学生学业成绩、评优评奖、社团工作经历、宿舍出入记录、图书馆出入记录、上网记录、运动记录等学生在校学习、行为全息数据，以往届学生数据为训练集，通过数据预处理、确定学生群体、构造数据库、设计机器学习模型、数据工具分析等步骤，利用大数据技术对学生的期末学业、延迟毕业等进行预测预警，提醒学生及时调整学习状态，预防各类学籍处理情况发生，帮助辅导员及时掌握学生学业状态和安排针对性的学业辅导；基于学生考研意愿和在校学习、行为全息数据，从学生每日学习时长、各科复习时间等特征刻画学生的考研准备情况。

三是以精准资助、就业推荐等服务探索教育决策推荐。动态分析学生校园消费情况，利用食堂消费数据、超市消费数据、贷款数据、欠费数据、水卡消费数据、校车数据等多个维度数据，建立精准识别统计模型，进行贫困学生精准识别、精准资助、精准管理，促进贫困生资助工作更加公平、透明、高效，提升学生资助精准化水平；对企业招聘信息进行深度挖掘，建立招聘信息知识词典库，重点对毕业生求职简历、就业状况、求职意愿和求职心态等进行全面摸排，将企业招聘需求与学生求职意向进行精准化匹配，提升就业推荐的精准度和成功率。

 

作者：熊余 田航 储雯 阮昆 黄容 蔡婷

来源：2023年度智慧教育优秀案例