大数据背景下高等教育事业统计工作面临的问题与建议

丁 特

(辽宁教育学院 教育大数据管理中心，辽宁 沈阳 110034)

1988年，中国教育事业统计首次使用计算机汇总数据，告别了手工汇总，迈进了电子信息化时代，开创了中国教育统计工作新纪元。三十多年来，经历了若干次报表指标体系改革和统计技术手段创新。但是，随着教育事业的飞速发展，无论是政府层面对教育治理能力、治理水平提升的要求，还是学生、学校层面对提供个性化方案、助力学生发展的要求，以及社会层面满足经济社会发展对人才的需求等方面，都对新时期的高等教育统计工作提出了更高的要求。

1 高等教育事业统计的现状

当前，中国的高等教育事业统计工作主要通过国家统计局批准执行的教育部十二项统计调查制度中的《高等教育学校(机构)统计报表制度》来完成。统计手段上采用教育部教育管理信息中心研发的单机版“标准版教育统计系统”进行数据采集、核查及上报。

1.1 高等教育事业统计的涵盖机构

《高等教育学校(机构)统计调查制度》涵盖了4大类15小类的高等教育机构。根据《2019年全国教育事业发展统计公报》[1]显示，中国高等教育事业统计涵盖828个培养研究生的科研机构，2 688所(含独立学院257所)普通高校,268所成人高等学校以及784所民办其他高等教育机构。中国高等教育事业统计涵盖机构情况如图1。

1.2 高等教育事业统计的指标构成

中国高等教育事业统计调查制度涵盖40张表，包括学校基本情况、学生、教职工、办学条件及其他等共计1 330个指标项的信息。中国高等教育事业统计调查制度指标构成如图2。

1.3 统计工作流程

整体上，中国高等教育统计工作的流程主要通过：国家级对省级的部署；省级对校级部署；校级对所属部门部署；校级数据汇总；省级数据汇总；国家级数据汇总六个基本流程来完成。对于学校而言，则要通过从接受统计任务到搜集数据、填报录入、复核修改、打印初稿、领导审定签字、加盖公章上报以及学校归档等几个流程完成年度统计任务，中国高等教育事业统计工作流程如图3。

2 大数据背景下高等教育统计工作面临的问题

当前，中国教育大数据的发展与利用虽然具备一定基础，但是与其他行业诸如商业、医疗、环保等领域相比，还存在诸多问题，主要表现在以下几个方面。

2.1 面向大数据的高等教育统计发展制度不健全

2015年9月,国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》[2]明确提出，要完善教育公共服务平台,推进教育文化大数据建设,充分发挥大数据技术对教育变革的支撑作用。但是，目前从国家层面对教育(包括高等教育)大数据发展体制、机制、共享、技术、方法、应用与安全等方面系统的制度规划还有待完善，没有体系化的大数据集成平台以及使用和管理机构。

2.2 统计手段与方法有待改进

从统计手段上来看，目前使用的是单机版统计软件，统计多以教育结果性数据为主，缺少及时的、过程性数据；从统计方式上来看，学年统计的制度从时效上难以满足教育行政决策的诸多诉求。同时，尽管目前高等教育统计指标有一千多项，但数据类型还是较为单一，缺乏个体数据集合，没有形成数据规模效应，对于大数据所需求的海量信息还有一定差距。目前积累的数据量相比于中国庞大的高等教育规模和日新月异的发展趋势而言，发挥的作用还十分有限，还不能满足大数据所要求的Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值)的4V特性。此外，目前教育部涉及高等教育的统计工作有教育事业统计、教育经费统计、高等教育科技与人文统计、高等学校实验室仪器设备信息统计、教育基建统计，此外还包括本科高等教育质量监测国家数据平台、学生信息平台等信息采集平台。由于数据的采集部门不同，时间不同，使用方向的差异导致同一指标在指标解释与内涵上在不同平台之间存在一定的差异。同时，近几年来，随着各级教育行政部门对教育统计信息化的重视，经费投入逐年增加，但是由于合作对象的不同，采用的技术与平台存在差异，导致采集的数据格式不统一、标准不统一，相互之间在指标结构与体系标准上很难做到统一。

2.3 高等教育大数据共享整合与安全保障机制有待完善

“大数据的价值基础在于数据规模大、来源广、共享普遍，然而当前高等教育大数据共享由于平台的分散”[3]，还普遍存在“不能共享”“不敢共享”“不愿共享”的难题，没有形成统一联动的共享整合平台与机制，数据的归集、整合、清洗、比对等普遍滞后。高等教育大数据只有进行跨界整合才能提升价值，如经济、人口、就业数据等。此外，“教育大数据涉及庞大的教育者和受教育者信息，以及教育教学的方方面面，关乎国计民生，现有法律法规有关教育大数据安全的规定并不明确，存在边界模糊情况，既不利于维护数据安全，也不利于数据充分共享。”[4]同时，大数据的存储、传输等都需要严格的网络安全硬件、软件与技术的保障。这些因素一方面对硬件环境提出了要求，同时也对从业人员的专业技术能力提出了更高的要求。

2.4 面向大数据的高等教育统计人才匮乏

与缺标准、缺技术、缺产品相比，人才的匮乏是制约大数据背景下高等教育统计改革与发展的决定性因素。大数据背景下，统计从业人员既要懂业务还需要懂大数据相关知识，虽然技术层面可以与公司企业合作，但无论作为教育管理者或是从业人员，都应具备基础的大数据相关知识，能够用大数据的思维去分析教育现象，解决教育问题，当前的人才匮乏也是教育大数据改革向纵深发展的严重瓶颈之一。

3 面向大数据时代的高等教育统计工作的建议

对于高等教育统计工作而言，当务之急就是要完成以下几项工作：

(1)各级教育行政部门应当贯彻国家大数据发展驱动战略，编制教育行业大数据统计宏观发展规划，推进教育大数据标准规范与法律法规建设，建立大数据下统计信息标准规范体系与共享整合机制，建立完善的信息安全保障体系，构建大数据支撑下的教育统计新生态；

(2)积极搭建教育云服务平台。各级教育行政部门包括学校应充分利用云管理与运营体系实现高等教育大数据的收集、存储、整理、挖掘，要加强教育大数据统计的专网、基础数据库和基本设施建设，为统计工作的信息化、数据化、自流程化、融合化提供保障；

(3)不断提升高等教育大数据统计应用创新能力。各级教育行政部门包括学校要加大教育大数据应用技术的研究力度。指导各部门通过高等教育的资源大数据、管理大数据、行为大数据以及评估大数据完成对高等教育的教育监管监测、教育评估评价、教育趋势预判以及教育精准服务；

(4)注重大数据人才培养。高等教育事业统计改革需要既了解高等教育事业发展，又要懂统计与大数据分析的专业人才，他们是教育改革与发展的坚实根基。专业人才缺乏是制约大数据背景下高等教育统计改革的重要因素，必须把这类专业人才培养作为基础工程抓好抓实。通过高校开设大数据专业，并以市场为导向、开展校企合作等方式解决人才匮乏问题。同时，对于现有教育统计管理者和从业人员，要加大培训力度，采取线上、线下，走出去、请进来等多种渠道提升统计从业人员的大数据相关业务知识与能力，为高等教育统计改革提供坚实的人力保障。

4 结 语

高等教育大数据的价值对于政府而言是要实现教育治理能力和治理水平的提升，更好的提供决策依据；对于学生和学校而言要满足提供学校、教师、学生个性化方案，助力学生发展；对于家长和社会而言要构建有效的家校合作机制，形成良好健康的育人氛围，满足经济社会发展对人才的需求。因此，面对大数据背景下的高等教育统计工作，必须与时俱进，不断在制度建设、平台建设、应用分析与人才培养方面改革创新，从而才能更好的为政府教育决策、学校改革发展、学生个性化学习打下坚实的基础。