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【摘要】教務管理在高校教育管理工作中处于核心地位，教务管理的管理质量也会对高校的正常运作和教学质量产生直接影响。随着高校招生数量逐年扩大和网络大数据信息时代快速发展的环境下，对于传统高校教务管理提出了更大的要求和挑战。文章主要分析目前教务管理工作存在的问题，提出在大数据背景下管理改革新思路。
【关键词】大数据 高校 教务管理
【中图分类号】G647 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2018）32-0243-01
引言
高校教务管理对于高校教学活动具有重要的影响，教务管理的有序性可以推动教学活动良性运行，教务管理的高效性可以节约教学资源。随着现代社会信息化建设的不断发展，教育也走向信息化、网络化趋势，教育信息化发展过程中产生丰富的数据资源，能否合理利用并分析这些数据资源来反映教学管理中存在的问题，这就对教务管理提出新的挑战。对教务系统从目前的高校教务管理实践来看，要想有针对性地、科学合理的开展教学管理活动，需要有丰富的数据资料做支撑，若要掌握精准的教学数据有一个运行良好的教务系统是非常有必要的。
一、高校教务工作特点和面临的问题
教务和学籍是高校教务工作中的核心部分，教务管理日常工作需处理大量的数据，教学计划、课程信息、教师基本信息、学生基本信息、排课选课、考试安排、课程成绩评定等各个方面的数据信息。在实际中工作中也面临一些常见问题。
1.现有的教务系统功能不完整，存在数据安全隐患。好的工具将为高效工作提供有力保障，现有的所有基础数据不完善，所有操作均需手动完成，手动录入教学计划，手动排课，单一的冲突预警不能满足排课的准确性，经常导致排课死循环，难以统一导出排课数据、更无法从分散的大量的排课数据中分析总结教学运行过程中存在的问题。
成绩数据管理由人工来检查校验数据准确性，缺乏自动检测成绩合理性功能，导致经常出现成绩录入不符合成绩管理规定，在整体成绩库处理时系统缺乏现代化数据处理功能，只能将数据反复的导入和导出利用系统以外的数据处理软件来查询和处理，在跨平台间将存在数据格式不统一问题，进而导致数据精准度受到影响；缺乏学业预警功能，毕业审核工作开展艰难，百万条记录均为人工处理，给教务人员带来极大的工作量及压力；在数据查询方面，查询条目简单，对数据的处理仅仅限于EXCEL表中简单筛选，对全部的数据进行分析时难以深入，无法实现多条件复杂查询，给领导宏观把握教学数据分析教学运行情况造成困扰。
2.高校教务人员工作模式有待改进。高校教务人员自身所学专业与教务管理工作不完全对口，缺乏专业的岗位培训与学习，整天忙于事务性工作，难有时间提升自己，难以达到高效率工作；缺乏激励和竞争机制，教务处工作繁琐，难以量化，平时的工作成果不显山不显水，在工资和晋升空间方面机会也很少，缺乏一定的支持，在日常工作量分配方面难以达到平衡，导致工作中互相推诿责任，做多做少劳动所得一样，有被动拖延工作现象。
随着在校生规模逐年扩大，教务数据量成倍扩大，现有的教务系统仅仅起到记录数据的作用，难以从大量教务数据中分析各种潜在联系及影响因素，难以为学校管理和人才培养提供有力的信息支持，如要提高教务管理的科学性、针对性和效率，特别是从教务数据中分析原因对课程设置、教学计划制订和教学实践起到重要的指导作用，就需要引进现代化的智能教务系统，掌握大数据处理的方法，深度挖掘数据背后的信息，为教务管理决策者提供实践依据。
二、大数据背景下对教务管理提出的挑战
继云计算、物联网之后，IT行业又出现颠覆性的技术革命，那就是大数据。大数据是由人类日益普及的网络行为所伴生的，大数据时代到来，为社会生活的方方面面带来重要的影响，对教育领域的影响尤为重大。在当前学院向应用型院校转型的背景下，如何培养更多的满足社会发展需求的应用型人才，如何走好学校内涵式发展道路至关重要。这些政策性规划需要建立在大量的数据和对数据分析的基础之上，而教务系统中的数据是最基础、最核心的数据，如能将教务大数据做合理的分析处理，才能把握好学校人才培养的正确方向。
数据挖掘技术可对教务管理数据进行深层次的分析，可将对数据的应用从低层的数据查询提升到决策支持、信息预测。挖掘课程和成绩，了解掌握教师、学生信息，不同程度、不同角度分析学生成绩和分布规律；挖掘评教信息，分析教学效果与课程教学目标、课程计划、教学过程等几个方面存在的因果关系，分析教师队伍结构对教学效果的影响。因此，教务管理人员应树立大数据教务理念，顺应时代发展，主动分析数据背后隐藏的有价值的教务信息，将数据变为服务我们工作的工具，而不是被日常大量的教务数据降低工作效率。
三、大数据背景下高校教务管理新对策
1.加强领导重视，适当更新教务管理制度。领导要肯定教务人员的工作，适时适当的给教务人员一些激励机制，提供晋升机会和平台；重视教务工作在学校中的核心地位，教务岗位数量设置充分。适当教务管理制度，顺应教育信息化发展。
2.树立大数据教务管理理念，组建大数据管理团队。结合本校特点，以大数据教务管理理念指导规划、探索新的教务管理模式，促进教务管理的与时俱进，满足数据挖掘的需要，服务于应用型人才培养。
3.及时引进现代化智能教务管理系统。教务各类数据量不断扩大，现有的教务系统老化，很难承担大数据压力，存在数据安全隐患，系统功能不完善，给教务工作带来很大困扰。
4.放眼全校资源，实现大数据共享。高校各部门均有自己独立的数据管理平台，从资源共享的角度出发，各部门应加强数据资源共享方面的协调与合作。教务人员应学会将其他部门的数据应用到教务管理来，以教务管理为导向，构建共享信息系统，实现更大范围的数据共享，为加快高校教育信息化发展做强有力的后盾。
结语
大数据时代，数据是最大的资源和财富，教务大数据对高校来说是重中之重，如能将数据进行高层次的处理分析是影响应用型人才培养质量的重要因素。因此，在新时代网络教育信息化大发展的背景下，高校教务管理应转变管理理念、改变管理模式、更新工作方式，借助于现代化智能教务系统，真正从管理层的角度重构教务管理体系，提高管理水平，服务于应用型人才培养质量的提高。
参考文献：
[1]赵凯威.数据挖掘技术在高校教务管理中的应用研究[J].中国管理信息化，2018，（4）：123-124.
[2]陈娟.浅析提高高校教务员工作效率的策略[J].人力资源管理，2018，（1）：251.
【关键词】大数据 高校 教务管理
【中图分类号】G647 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2018）32-0243-01
引言
高校教务管理对于高校教学活动具有重要的影响，教务管理的有序性可以推动教学活动良性运行，教务管理的高效性可以节约教学资源。随着现代社会信息化建设的不断发展，教育也走向信息化、网络化趋势，教育信息化发展过程中产生丰富的数据资源，能否合理利用并分析这些数据资源来反映教学管理中存在的问题，这就对教务管理提出新的挑战。对教务系统从目前的高校教务管理实践来看，要想有针对性地、科学合理的开展教学管理活动，需要有丰富的数据资料做支撑，若要掌握精准的教学数据有一个运行良好的教务系统是非常有必要的。
一、高校教务工作特点和面临的问题
教务和学籍是高校教务工作中的核心部分，教务管理日常工作需处理大量的数据，教学计划、课程信息、教师基本信息、学生基本信息、排课选课、考试安排、课程成绩评定等各个方面的数据信息。在实际中工作中也面临一些常见问题。
1.现有的教务系统功能不完整，存在数据安全隐患。好的工具将为高效工作提供有力保障，现有的所有基础数据不完善，所有操作均需手动完成，手动录入教学计划，手动排课，单一的冲突预警不能满足排课的准确性，经常导致排课死循环，难以统一导出排课数据、更无法从分散的大量的排课数据中分析总结教学运行过程中存在的问题。
成绩数据管理由人工来检查校验数据准确性，缺乏自动检测成绩合理性功能，导致经常出现成绩录入不符合成绩管理规定，在整体成绩库处理时系统缺乏现代化数据处理功能，只能将数据反复的导入和导出利用系统以外的数据处理软件来查询和处理，在跨平台间将存在数据格式不统一问题，进而导致数据精准度受到影响；缺乏学业预警功能，毕业审核工作开展艰难，百万条记录均为人工处理，给教务人员带来极大的工作量及压力；在数据查询方面，查询条目简单，对数据的处理仅仅限于EXCEL表中简单筛选，对全部的数据进行分析时难以深入，无法实现多条件复杂查询，给领导宏观把握教学数据分析教学运行情况造成困扰。
2.高校教务人员工作模式有待改进。高校教务人员自身所学专业与教务管理工作不完全对口，缺乏专业的岗位培训与学习，整天忙于事务性工作，难有时间提升自己，难以达到高效率工作；缺乏激励和竞争机制，教务处工作繁琐，难以量化，平时的工作成果不显山不显水，在工资和晋升空间方面机会也很少，缺乏一定的支持，在日常工作量分配方面难以达到平衡，导致工作中互相推诿责任，做多做少劳动所得一样，有被动拖延工作现象。
随着在校生规模逐年扩大，教务数据量成倍扩大，现有的教务系统仅仅起到记录数据的作用，难以从大量教务数据中分析各种潜在联系及影响因素，难以为学校管理和人才培养提供有力的信息支持，如要提高教务管理的科学性、针对性和效率，特别是从教务数据中分析原因对课程设置、教学计划制订和教学实践起到重要的指导作用，就需要引进现代化的智能教务系统，掌握大数据处理的方法，深度挖掘数据背后的信息，为教务管理决策者提供实践依据。
二、大数据背景下对教务管理提出的挑战
继云计算、物联网之后，IT行业又出现颠覆性的技术革命，那就是大数据。大数据是由人类日益普及的网络行为所伴生的，大数据时代到来，为社会生活的方方面面带来重要的影响，对教育领域的影响尤为重大。在当前学院向应用型院校转型的背景下，如何培养更多的满足社会发展需求的应用型人才，如何走好学校内涵式发展道路至关重要。这些政策性规划需要建立在大量的数据和对数据分析的基础之上，而教务系统中的数据是最基础、最核心的数据，如能将教务大数据做合理的分析处理，才能把握好学校人才培养的正确方向。
数据挖掘技术可对教务管理数据进行深层次的分析，可将对数据的应用从低层的数据查询提升到决策支持、信息预测。挖掘课程和成绩，了解掌握教师、学生信息，不同程度、不同角度分析学生成绩和分布规律；挖掘评教信息，分析教学效果与课程教学目标、课程计划、教学过程等几个方面存在的因果关系，分析教师队伍结构对教学效果的影响。因此，教务管理人员应树立大数据教务理念，顺应时代发展，主动分析数据背后隐藏的有价值的教务信息，将数据变为服务我们工作的工具，而不是被日常大量的教务数据降低工作效率。
三、大数据背景下高校教务管理新对策
1.加强领导重视，适当更新教务管理制度。领导要肯定教务人员的工作，适时适当的给教务人员一些激励机制，提供晋升机会和平台；重视教务工作在学校中的核心地位，教务岗位数量设置充分。适当教务管理制度，顺应教育信息化发展。
2.树立大数据教务管理理念，组建大数据管理团队。结合本校特点，以大数据教务管理理念指导规划、探索新的教务管理模式，促进教务管理的与时俱进，满足数据挖掘的需要，服务于应用型人才培养。
3.及时引进现代化智能教务管理系统。教务各类数据量不断扩大，现有的教务系统老化，很难承担大数据压力，存在数据安全隐患，系统功能不完善，给教务工作带来很大困扰。
4.放眼全校资源，实现大数据共享。高校各部门均有自己独立的数据管理平台，从资源共享的角度出发，各部门应加强数据资源共享方面的协调与合作。教务人员应学会将其他部门的数据应用到教务管理来，以教务管理为导向，构建共享信息系统，实现更大范围的数据共享，为加快高校教育信息化发展做强有力的后盾。
结语
大数据时代，数据是最大的资源和财富，教务大数据对高校来说是重中之重，如能将数据进行高层次的处理分析是影响应用型人才培养质量的重要因素。因此，在新时代网络教育信息化大发展的背景下，高校教务管理应转变管理理念、改变管理模式、更新工作方式，借助于现代化智能教务系统，真正从管理层的角度重构教务管理体系，提高管理水平，服务于应用型人才培养质量的提高。
参考文献：
[1]赵凯威.数据挖掘技术在高校教务管理中的应用研究[J].中国管理信息化，2018，（4）：123-124.
[2]陈娟.浅析提高高校教务员工作效率的策略[J].人力资源管理，2018，（1）：251.