職業教育智慧大腦院校數據中臺對接的實現路徑

摘要：通過數據調研了解所在學校現有數據情況，并及時對異常數據進行處理，在確保報送的數據質量后進行接口匹配、邏輯驗證和數據推送，這是職業教育智慧大腦院校數據中臺對接教育部數據中臺的核心關鍵。本文提出了數據中臺對接的實現路徑，即校本數據現狀調研處理、流程優化、標準化數據采集、高質量數據推送和數據可視化展示，最終實現雙向數據匯總反饋。

關鍵詞：數據中臺；數據質量；職業教育；實現路徑

中圖分類號：G434" 文獻標識碼：A" 論文編號：1674-2117（2024）08-0094-04

信息技術推動了教育理念、教育內容、教與學方式、教育評價、教育治理體系等全方位的變革，為保證高等職業教育信息化發展的方向對標，從而引導高等職業院校正確制訂符合職業教育內在需求的信息化戰略，2023年6月，教育部要求全國職業院校根據教育部信息中心印發的《全國職業教育智慧大腦院校中臺高職數據標準及接口規范》開始數據上報和數據交互，并將其作為職業院校信息化標桿校建設的重要條件之一。[1]

教育數據中臺的定義

數據中臺是指通過統一標準和口徑對海量數據進行采集、存儲、計算和加工分析[2]，職業院校教育數據中臺是將職業教育過程中產生的數據服務于職業教育體系，它將職業教育全過程各自分割孤立的數據互相關聯、融合，最終經過分析和可視化呈現后為業務應用提供數據支撐，滿足高等職業教育的數字化、智能化、個性化需求。[3][4]

針對高職院校的信息化建設現狀，筆者認為應以全校信息化建設基礎情況盤點為切入點，以智慧大腦校本工作平臺和校內數據常態化采集工作為階段性建設目標，在此過程中結合《職業教育信息化標桿學校監測指標（高等職業教育版）》中針對各評定緯度和場景（師生發展、教育教學、管理服務和網絡安全）的具體建設要求，總結本校的信息化建設優勢特色，對校內各業務信息系統進行查漏補缺，逐步提升全校信息化建設水平，深入推進學校信息化標桿校建設工作。

數據中臺對接的核心內容

職業院校的數據中臺在與教育部對接前，要做好自身的教育數據治理，在摸清數據家底的基礎上完善全量數據采集，結合國家標準和教育部行業標準制訂校級數據標準，形成數據資產目錄、數據倉庫體系、數據交換和清洗庫、元數據庫、數據質量庫等，并同步形成數據治理規范確保數據治理成果不斷更新迭代。[5]

如下頁圖所示，職業院校先在學校智慧大腦校本工作平臺上完成高質量的數據沉淀，再通過對接接口推送數據至教育部職業院校數據中臺，這是數據中臺對接的核心關鍵。智慧大腦校本工作平臺，可以查看數據對接工作進展情況、校內工作部署情況、數據采集情況、數據監測情況、數據推送詳情等，實時反饋與教育部數據中臺對接的情況，在數據推送完成后，自動生成可視化的動態數據駕駛艙以方便學校實時觀測到本校在全國職業教育智慧大腦院校中臺看板中呈現的全景數據狀態，并生成相關數據匯總報告。

數據中臺對接是連接校本數據與教育部職業院校數據中臺的主要橋梁。借助多樣化的數據服務能力，對校本數據中臺的全量數據進行封裝上架，讓數據反哺業務，業務發展產生的新數據進一步回流到校本數據中臺，從而實現數據在業務之間循環流動。在梳理校本不同業務部門提出的共性需求基礎上，借助教育部職業院校數據中臺8大數據集、85張表樹立校本數據標準體系，通過統一規劃、獨立授權等方式構建起數據服務接口和標簽服務，既消除了孤島式接口的重復開發，又通過獨立授權滿足了個性化業務需求，從整體上保證了數據資源和業務需求的統一協調。

數據中臺對接的實現路徑

1.校本數據現狀調研處理

根據《全國職業教育智慧大腦院校中臺中職數據標準及接口規范》梳理出數據的技術標準和業務標準，補充和整理完整的數據字典；調研學校數據中心建設情況和各業務系統數據情況，確定缺項數據。

根據《職業教育信息化標桿學校監測指標（高等職業教育版）》中針對各評定緯度和場景（師生發展、教育教學、管理服務和網絡安全）的具體建設要求盤點各對應業務信息系統的建設、使用和數據積累情況。

根據數據調研工作形成調研報告，內容包括各項業務系統、數據庫的情況、教育部對接缺項數據情況、數據管理部門和責任人/接口人、技術屬性信息、數據使用和質量概況、離線電子數據的情況、歷史數據保存情況等。根據數據調研情況，制訂符合學校現狀的教育部智慧大腦數據對接方案，并結合信息化標桿學校建設監測指標制訂完整的全校信息化水平提升方案。

2.優化流程形成制度化

由于數據類型種類繁多，包涵結構化數據和非結構化數據，涉及校內多個業務部門，因此學校需要在建設過程中建立相應的流程規范，由信息化領導小組辦公室統籌流程，包括采集流程、審核流程、上報流程、反饋流程、數據安全等，為職業院校形成常態化數據上報和信息化標桿校建設提供過程性的制度支撐。

根據《全國職業教育智慧大腦院校中臺[高職]數據標準及計算指標規劃方案》以及《職業教育信息化標桿學校監測指標（高等職業教育版）》里的數據對接要求，以及對學校數據調研的情況，對涉及的職能處室進行數據認領，結合學校制訂的管理辦法，分配好各部門需要負責的數據，在智慧大腦數據對接和績效數據采集的每個環節實現“責任到人，落實到位，監督到責”。

3.標準化數據采集

在與教育部數據中臺對接以及信息化標桿校建設監測指標對應績效數據的采集過程中，除了業務系統能夠直接采集到的數據之外，很多類型的數據是無法靠系統來直接采集的，需要對應的主管部門進行手動采集或者補采。

通過平臺的數據采集模塊可以快速構建一些包含學校需要數據的表單，學校教師可通過數據采集進行表單填寫，在填寫完之后進入審批流程，在審批完成后數據自動保存至智慧大腦校本工作平臺。數據采集模塊可根據學校需求靈活配置，并且解決了手工填報過程煩瑣、易出錯、采集效率低、監控難的問題，以業務驅動構建數據鏈，實現常態化數據補采。

4.高質量數據推送

數據牽頭部門在數據推送前，首先要明確接口對接規范和技術標準，驗證數據邏輯符合度。在實施立即推送后，系統根據教育部平臺對數據推送的要求和頻率，在完成數據加密后，自動將數據推送至教育部數據中臺，在系統中可以查看全校數據表的整體推送情況，包含本次數據監測異常統計，展示數據推送狀態、推送詳細進度，以及每張數據表的數據變化情況、推送情況、驗證情況。

5.數據可視化展示

隨著數據可視化的發展，數據流的重要性逐漸顯現，數據流不是一種物化的存在，而是數據產生、交互的可視化映射。教育中臺中數據的流動能夠極為直觀地展現哪些主體產生了數據，或者這些主體間有交互行為等。[6]通過可視化界面，能展現出職業院校在“全國職業教育智慧大腦院校中臺看板”中呈現的數據，確保在平臺中看到的內容、指標和數據與教育部平臺中的保持一致，還可以查看數據對接工作進展情況、校內工作部署情況、數據采集情況、數據監測情況、數據推送詳情等。可視化界面包括教育教學、實驗實訓、實習就業、今日概覽、校園動態、創新應用等層面指標，并以圖表的形式動態展示，自動生成可視化的動態數據駕駛艙，能方便學校實時觀測到本校在全國職業教育智慧大腦院校中臺看板中呈現的全景數據狀態。

基于數據流的拓展展示模式通常以數據流本身或數據池的形式呈現，將全國數據中臺、校本中臺的數據資源動態變化匯聚到一起，有利于更加真實、直觀、高效地掌握數據資源現狀和變化趨勢。

結論

職業教育智慧大腦院校數據中臺對接首先需要結合教育部數據對接標準，通過數據調研了解學校現有數據情況，形成數據調研報告，確定數據對接方式，制訂可行性對接方案。其次，將學校各業務系統現有及補采的數據集成在學校智慧大腦校本工作平臺中，通過對數據的監測預警，及時對異常數據進行處理，確保報送的數據質量。

同時，智慧大腦校本工作平臺實時反饋與教育部數據中臺對接的情況，在數據推送完成后生成相關數據匯總報告，幫助職業院校快速了解各層面的發展現狀，并結合學校的優勢特色和短板弱項，科學制訂發展規劃及目標，加快教育數字化轉型過程。

參考文獻：

[1]教育部教育管理信息中心.關于印發《全國職業教育智慧大腦院校中臺（高職/中職）數據標準及接口規范（試行）》《全國職業院校大數據中心建設指南》的通知[EB/OL].https：//web.ict.edu.cn/laws/buweidtwj/n20230614_81300.shtml.

[2]李廣乾.什么是數據中臺？[J].中國信息界，2019（06）：72-75.

[3]吳德進，林毅惠.教育數據中臺與微服務在職業教育中的探索與實踐[J].中國新通信，2023，25（05）：84-86.

[4]羅永星，楊帆，胡巨波.基于身份源的教育數據中臺建設與實現[J].中國信息技術教育，2023（07）：97-100.

[5]黃賢明，梁愛南，張漢君，等.教育信息化2.0背景下基于數據中臺的高校數據治理方案研究[J].現代信息科技，2022（18）：24-27.

[6]洪偉，任劍洪，任劍嵐.信息化2.0時代數據中臺在教育行業的應用[J].中國教育信息化，2022，28（01）：31-37.

第一作者簡介：李斌（1974.10—），男，漢族，河南洛陽人，碩士，高級工程師，研究方向為教育信息化、數據分析。

本文系河南省教育科學“十三五”規劃一般課題“基于Hive+Hbase集成架構的高校學生疫情精準防控平臺研究”（項目編號：2020YB0633）；陜西省基礎教育“十四五”教育技術研究規劃課題（2023年度）“增強師生網絡安全防護意識的策略研究”（項目編號：1450279）的階段性成果。