Page 156 - 高等教育管理的数字化变革

第四章 行政管理与服务的数字化升级

原专业，造成数据重复和不一致。这种重复数据会使数据分析时对学生人数、专
业分布等指标的统计出现偏差，影响学校的资源配置决策。
为提升数据质量，学校应建立统一的数据采集标准和规范。明确各部门数据

采集的内容、格式、方法和责任，确保数据的一致性和准确性。例如，制定学生
基本信息采集规范，对姓名、身份证号、联系方式等关键信息的录入格式做出统
一规定。加强数据录入环节的审核与校验，采用人工审核与系统自动校验相结合
的方式，如通过系统自动校验身份证号的有效性、银行卡号的格式等，减少错误

数据的进入。
建立数据质量监控与反馈机制也至关重要。定期对各业务系统的数据进行质
量检查，及时发现和纠正数据缺失、错误、重复等问题。设立数据质量反馈通道，
鼓励师生在使用数据过程中发现问题并及时反馈，对反馈问题及时处理并记录。

同时，加强对数据管理人员的培训，提高其数据质量意识和专业素养，使其掌握
数据清洗、校验的方法和技巧。
2. 数据整合与共享困难的现状及破解路径
学校内部众多独立的业务系统形成了一个个“信息孤岛”，严重阻碍了数据

的整合与共享。教务系统专注于课程管理、成绩核算等教学相关数据，学工系统
侧重学生思想政治教育、日常管理等数据，后勤系统则聚焦于校园设施、生活服
务等数据。这些系统由不同的厂商开发，采用不同的数据库技术和数据结构，导
致系统之间接口不兼容，数据难以互通。某高校在推进学生“一站式”服务时，

想要将教务系统的课程表信息与后勤系统的教室使用信息整合，以便学生查询空
教室进行自习，但由于两个系统接口不匹配，最终只能通过人工导出数据后进行
合并处理，费时费力且实时性差。
缺乏有效的数据共享机制是数据整合困难的另一重要原因。各部门出于对数

据安全和部门利益的考虑，往往不愿意共享数据。教务处担心课程数据共享后，
可能被其他部门不当使用，影响教学秩序；后勤部门则顾虑宿舍分配数据外传，
引发学生不满。这种部门壁垒使得数据无法在学校层面实现统筹管理和综合利用。
在开展学生就业质量分析时，需要结合学生的学业成绩、在校表现、就业单位等

多方面数据，但由于教务、学工、就业等部门数据难以共享，分析工作只能局限
于局部数据，无法全面反映学生的就业情况。
数据整合与共享还面临着技术和管理上的挑战。从技术层面看，将不同结构、

·149·