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摘要：随着我国教育事业不断壮大及教育内涵式发展，统计工作在教育决策过程中所能发挥的辅助作用越发重要。文章在分析公安院校教育统计工作面临问题的基础上，探讨了公安院校数据采集标准的制订方法;并建议从汇总现有年度报表、梳理常规业务范围、收集行业用人需求三方面着手，建立真正反映公安院校办学现状的数据采集标准;最后提出了提高公安院校教育统计工作效率的相关建议。
关键词：公安教育;教育统计;数据采集;数据标准
中图分类号：G647 文献标识码：A 收稿日期：2019-08-24 文章编号：1674-120X（2019）29-0108-03
一、大数据时代加强公安院校教育统计工作的需求
随着我国教育体量和i蹲机科学的不断发展，以及教育内涵式发展的不断推进，形成了以超级体量、类型繁多、极速处理、低密价值为特点的教育大数据。[1]由于教育统计信息具有客观、科学、全面的特点，使得其可以在高校资源配置、教学管理、科研成果评估等方面发挥重要作用。加之大数据技术的迅速发展，使得数据的存储能力和处理能力突破了瓶颈，这大大加快了数据产生的速率，进一步提高了数据的价值。
高校作为教育系统中思想活跃、知识密集、信息技术应用最充分的前沿阵地，其受到大数据的影响更为全面和深刻。[2]目前，许多高校的教学管理工作抓住了大数据技术发展的契机，进一步完善了院校的内部管理、自我评估机制。在此过程中，教育统计已经成为人们了解教育、管理教育、评估教育水平的重要工具。然而长期以来，高校教育管理对经验的依赖程度高[3]，许多高校管理者依然沿袭着传统的经验管理模式，或是“淹没在数据的大海洋”中[4]，与现代管理的科学化、个性化、精细化和智能化要求还有一定距离。因此，如何利用现代信息技术手段和平台，对海量、复杂、多变的教育信息进行高效、专业化的数据处理，从而实现以数据为基础的教育管理转型，就成为一个重要而紧迫的时代议题。
公安教育作为行业教育的一员，受到教育管理部门的指导，要想按照教育部标准进行教学设计和质量监控，同时按照公安行业用人需求确定人才培养目标，就需要通过数据对院校办学现状有清晰、详尽的了解。随着大数据技术的发展，政府对科技强警策略的重视程度也不断提升，公安院校更应当抓住当前的机遇，提升教育质量，提高教育管理效率，进一步激活公安高等教育的先天优势。[5]这就要求公安院校必须做好内部数据采集、挖掘工作，以便及时、精准地定位并解决教育工作中的问题，推动公安院校教育管理向现代管理的人本化、个性化、精细化、前瞻化、智能化等方向转变。
二、制定公安院校教育统计数据采集标准的必要性
目前，我国高校教育统日工作中，普遍面临以下问题[6][7]：
第一，对教育统计工作的重视程度不够。高校管理者未能认识到统计数据所含信息的价值，仅按上级要求将统计报表作为任务来完成，在人员配备、资金支持等方面未能实施有利政策。教职工普遍认为统计即为“填表”，提供信息的随意性强，甚至不能提供真实、全面的统计资料，部分统计人员甚至存在不深入审查数据、得过且过的问题。
第二，队伍不专业、不稳定。许多高校仅有1-.2名专职统计入员，此外均为兼职统计入员，他们没有相关资质，而且其他任务繁重，无暇进行统计培训及学习。加之统计工作不受重视，常由部门新人兼任，由于其对工作内容不熟悉，因此人员更换频繁，使得统计经验积累更为缓慢。
第三，统计手段落后，数据时效性、有效性不高。高校进行统计工作时，多为人工向基层人员收集数据。由于各报表对数据项目的定义有差异，人工采集时容易混淆，出现遗漏、重复、错误的概率较高，“数出多门”“前后矛盾”现象时有发生，数据有效性较低。同时校内不同部门间难以真正实现信息的共享，填报工作需经过分派、填写、汇总、审核、修改等复杂过程，持续时间长，降低了数据的时效性。
第四，未充分发掘数据价值。许多高校仅将每年的统计报表作为留存或公示材料，不进行数据分析挖掘，未能揭示其中隐藏的现有问题。
第五，统比须目不能充分切合学校实际。全国统一报表的设计目的是掌握国内高校的情况，侧重于体现全国高校的共性问题。但为维持数据统一、规范，针对填报中出现的个性化问题，多采用删除不规范数值的方法，而舍弃的往往是能体现各学校特色的数据。
公安院校教育统计工作不仅面临以上问题，且表现更为突出。原因是多方面的，一是教育部的统计报表与公安院校人才培养目标、教学质量监控标准的考察重点存在差异，而公安行业内的统计报表更加侧重于调查公安专业建设情况，因此年度统计报表无法全面、深入反映公安院校办学现状，难以引起上级重视，同时也不利于教职工正确认识教育统计工作的价值;二是公安院校机关的构架与职能，是依照公安部對应职能部门设置的，便于落实公安部指示，加强了纵向联系，却在一定程度上减少了院校内机关间的合作互通，削弱了横向联系。此外部分数据由于涉及国家安全，不能在互联网上传播，数据存储安全风险更大，加剧了“数据孤岛”和“数据竖井”的割裂作用，不利于统汁人员挖掘数据隐含信息。
针对以上问题，许多研究者都认为，[8][9][10][11][12]在大数据技术飞速发展的今天，如果依旧采用以往的方法来统日数据，就难以保障统计结果的合理性、高效性，所以应建立大数据平台，从而有效改善数据质量、减少重复性工作、保证数据时效性，为数据挖掘提供可靠的数据和人力基础。这就要求公安院校必须加快统计工作的信息化进程，采用数据系统采集、维护数据，以期构建符合大数据分析需求的统计数据库。
构建切合需求的数据库，前提是制定符合学校特色的数据采集标准。只有以规范的形式明确统计对象、统计质量要求，才能从根本上改善数据质量;只有根据校内实际情况制定的独特数据采集标准，才能如实反映办学现状，增加数据的分析价值，最终使教育统计工作真正服务于公安院校教育质量提升工程。此外，以院校层面建立数据规范，也有助于提高教职工对统计工作的重视程度，提升统计入员的荣誉感和责任心，促使他们进一步提高自身的综合素质及统计分析能力。 三、公安院校数据采集标准的制定方法
制定数据采集标准一般需明确统计项目的内涵及两者之间的关系。一般统计项目包括统计对象、统计范围、统计时间跨度。公安院校内部的数据采集标准，为提高可行性和工作效率，还可指明统计目的、对口业务及归属部门、数据更新频率、对应明细项目的表头;为提高数据安全、保护隐私，还应指定数据的存储周期、使用时限、访问权限等，以能够建立电子数据库、有效保护数据安全及个人隐私为标准。另外，应当注意明确校内数据采集标准与国家报表项目之间的对应关系，并记录统计项目的曾用名称及代码，以保证变更项目与原有项目之间的对应关系。
数据采集标准定义中，统计对象指统计针对的主体及其某一属性，如学生的科研成果。统计范围指标记为有效条目的条件，如仅记录取得院级以上奖励的学生科研成果。院校统计可在国家统计项目的基础上适当扩大統计范围，以便全面收集信息、及时发现学校发展潜力。统计时间跨度指期望了解统计对象在哪个时间范围内的状态，一般课程、学生情况按学期或学年统计，财务、科研、图书等情况按自然年统计，人事、资产、教学状态等信息的时间跨度应结合工作安排确定，确定的主要原则是在可行范围内缩小统计时间跨度、加快数据更新频率。统计项目间的关系是进行数据分析及深度挖掘的基础，关系越清晰，越有助于理解数据，或创建公式进行数据挖掘分析。
制定符合公安院校特色的数据采集标准，可以从汇总现有年度报表、梳理常规业务范围、收集行业用人需求三方面着手。
（一）汇总现有年度报表
目前，公安院校每年需填报来自教育部和公安部的综合统计、人事统计、党内统计、财务资产统计、科研统计、后勤基建统计、国际交流统计、实验教学统计、图书馆统计等多类统计任务。这些报表为上级任务，按照相关法规要求应按时填报，且高质量完成有助于国家行政部门掌握教育动态、制定符合教育发展趋势的新政策，因此需保留年度报表中的统计项目，并按报表要求的统计时间范围更新数据，以便及时上报。
对于多套报表间的重复统中负目，依照统计对象、统计范围以及统计时间跨度的定义情况，可以采取如下方式：第一，统计对象、范围一致但统计时间跨度不同的，以这个对象及其范围作为一个统日习页目，该项目的更新频率应该兼顾多套报表的统计时间跨度。第二，统计对象一致，但统计范围不同的，以该统计对象及各报表统计范围的并集作为一个统计项目，下设多个子项目，子项目的统计范围、统计时间跨度参考各报表定义设定。第三，统计对象、范围、时间跨度都一致，作为一个统比须目即可。对于不同年度间统汁项目更名或内涵变化的，也可以参考上述方法处理新、旧项目之间的关系。
（二）梳理常规业务范围
由于受到学校阶段性规划、处室职能定位、个人工作习惯等多个因素的影响，常规业务范围涉及数据的梳理工作较为烦琐，可采取以下几种方式：一是参考处室档案，尤其是年度日划及年终总结，梳理完成常规工作必须掌握的对象和信息，作为统计项目。二是梳理阶段性、专项工作计划及总结材料，选取重要信息作为常规统计项目。三是联系对应业务系统开发单位，获取数据库的原数据信息，并结合目前业务安排进行修正，形成统日顶目定义。尽管许多单位均采用了对应业务系统，但多数系统都是在通用系统的基础上做少量修改，难以满足公安院校的个性化需求，尤其对阶段性任务关注较少，因此仍建议先梳理现有业务情况，再吸取系统中的可用部分。确定统计项目后，综合考量工作安排、信息的实际产生频率，确定各统计项目的统计时间跨度及数据更新频率;依据信息来源、影响范围确定信息查阅、修改权限，以保证数据安全。
（三）收集行业用人需求
公安院校培养的人才，在政治、心理、行动力、敏捷程度等方面，应有突出表现，才能胜任公安任务，但公安行业用人需求尚无结构化指标定义，仅有一些模糊的描述。在“校局合作”的基础上，公安院校应当立足现有人才培养目标，利用与行业内的密切联系，促成学校教育专家、教学管理专家与各类公安人员进行频繁、深入的交流，进一步明确最新的用人需求，并参考思想政治教育、心理学、体育等专业的考核标准，通过定性或定量分析，具体化为统计项目，根据院校实际完善为数据采集标准。同时应为这类统计项目制订完善的更新机制，根据用人单位要求及时修正。这项工作不可急于求成、贪多图全，宜先立足现有资料建立少量、模糊的标准，再历经长时间、多方面研究，调整形成全面优化的标准。
以上讨论的数据采集标准制定方法，主要针对的仍是结构化的关系数据，考虑到目前非结构化数据的挖掘方法也日益丰富，建议院校在制定统汁项目时，加大对非结构化数据的关注，确定严谨的指标定义，并尽量提取合适的关键字或标签，确定其与结构化数据的关联关系，以便在将来尽可能多地挖掘出非结构化数据的价值。
公安院校在制定数据采集标准时，应特别关注数据安全问题。由于公安院校数据采集涉及广泛，经常会需要一些内部文件等材料的支持。为了避免泄密及浸犯个人隐私，应当制定数据审核标准，规范数据审核流程，确定每项数据的传播范围、查阅修改权限，在相关文件拷贝、打印等传播的过程中，设置醒目标志，并且采用多重安全措施，杜绝违规传播行为的发生。
四、提高公安院校教育统计工作效率的相关建议
公安院校在建立数据采集标准的同时，可以进行以下五个工作：
第一，出台统计管理规定，明确统计入员岗位职责，建立相关规范、监督考核机制，加强统计入员管理，以提高统计工作效率和数据质量，保证统计数据安全性。
第二，建立统计公报制度，充分利用新媒体的发展，多渠道发布学校数据，这有利于学校教职工了解学校情况，增强归属感，并且对统计工作进行监督;同时也有利于对学校进行全面的、真实的宣传，展示严谨、负责的治学态度，扩大院校影响力。
第三，对统计队伍应实行持续培训。要求统计工作人员及时考取从业资格证，鼓励、支持其学习国家相关法律法规、公安行业发展前沿、教育技术、管理技术、大数据分析技术、可视化技术等。这能促使统日汰员紧密跟踪国内外高等教育发展的最新趋势，全面提高自身素质和工作水平，以战略的思维，从宏观的视野来辩证地分析数据，为教育、管理工作提出完善的意见和建议。 第四，科研辅助教学统计，成立公安院校统计数据挖掘科研团队，吸收各方面人才进行相关研究，及时发现工作中的问题、解决工作难题，更新统计标准，探索数据内隐含的教学、管理弱点，并提出改善建议。
第五，数据开放共享，实现共同进步。建议教育行政部门在加强统一数据平台建设的同时，向各高校开放一些数据可视化、横向比对、综合分析等功能，促进高校有效利用年度统计报表中的数据。
五、结语
数据收集的根本目的是根据需求从数据中提取有用的知识，并將其应用到具体的领域之中[13]。大数据时代已经来临，数据采集标准越细化、全面、更新及时，就越能满足统计分析需求，也将越有利于公安教育乃至全行业的发展。公安院校在着力构建校内数据采集标准的同时，应当特别注重“校局合作”，切实加强公安教育与公安业务的联系，促进行业内标准的形成与不断完善，满足公安行业对人才能力的复合性、复杂性、创新性的新需求[14]，为祖国公安事业输送高质量人才。
参考文献：
[1]郑立海.大数据时代的教育管理模式变革刍议[J].中国电化教育，2015（7）：32-36.
[2]邹太龙.大数据时代高校教育管理的可能走向及实现路径[J].高教探索，2017（11）：10-16.
[3]罗远哲，张健，李雪茹，等.大数据视角下教育管理和决策优化研究[J].中国管理信息化，2019，22（5）：162-164.
[4]陈阳，刘春妍.论大数据背景下我国高等教育管理决策创新研究[J].辽宁教育行政学院学报，2019，36（1）：48-51.
[5]王明志.大数据视阈下公安高校教学质量监控体系的构建[J].公安教育，2017（4）：72-75.
[6]李益平，周荣荣.说说大数据时代的高等教育统计工作[J].中国统计，2018（10）：13-15.
[7]王锶，郑诚德.大数据背景下高等教育管理模式改革探究[J].管理观察，2018（35）：110-111.
[8]曾薇.高校统计工作面临的问题及对策[J].现代经济信息，2018（1）：29-30.
[9]丁超.大数据背景下高等教育统计的思考[J].企业改革与管理，2016（11）：131.
[10]胡健嘉，秦四齐.高校统计工作的现状及对策研究[J].教育现代化，2016，3（23）：110-111.
[11]王胡红，李晓峰.本科教学基本状态数据库建设——以武汉大学为例[J].上海教育评估研究，2017，16（4）：70-75.
[12]袁明，顾海艳，钱汉伟.大数据背景下公安院校数据治理的挑战及对策[J].江苏警官学院学报，2018，33（6）：118-121.
[13]Hal Varia.Data，data，everywhere-A speejal reporton managing imformation[EB/OL].2012-10-02.http：//www.economjst.com/node// 15557443.
[14]曹文明.公安类专业本科教学质量国家标准的研制背景及实践价值[J].公安教育，2018（6）：49-54.
基金项目：河北省高教学会课题“大数据视野下公安院校教学数据平台建设研究”（GJXH2017-155）;河北省统计科研计划项目“警务大数据统计分析建模理论与方法研究”（2018HY08）;全国教育信息技术研究课题“基于警务大数据的虚拟仿真作战室与教学实践研究”（186140038）。
作者简介：杜现（1989-），女，陕西宝鸡人，中国人民警察大学教学质量监控人员，助教，硕士研究生，研究方向：教育统计工作、警务数据分析技术。
关键词：公安教育;教育统计;数据采集;数据标准
中图分类号：G647 文献标识码：A 收稿日期：2019-08-24 文章编号：1674-120X（2019）29-0108-03
一、大数据时代加强公安院校教育统计工作的需求
随着我国教育体量和i蹲机科学的不断发展，以及教育内涵式发展的不断推进，形成了以超级体量、类型繁多、极速处理、低密价值为特点的教育大数据。[1]由于教育统计信息具有客观、科学、全面的特点，使得其可以在高校资源配置、教学管理、科研成果评估等方面发挥重要作用。加之大数据技术的迅速发展，使得数据的存储能力和处理能力突破了瓶颈，这大大加快了数据产生的速率，进一步提高了数据的价值。
高校作为教育系统中思想活跃、知识密集、信息技术应用最充分的前沿阵地，其受到大数据的影响更为全面和深刻。[2]目前，许多高校的教学管理工作抓住了大数据技术发展的契机，进一步完善了院校的内部管理、自我评估机制。在此过程中，教育统计已经成为人们了解教育、管理教育、评估教育水平的重要工具。然而长期以来，高校教育管理对经验的依赖程度高[3]，许多高校管理者依然沿袭着传统的经验管理模式，或是“淹没在数据的大海洋”中[4]，与现代管理的科学化、个性化、精细化和智能化要求还有一定距离。因此，如何利用现代信息技术手段和平台，对海量、复杂、多变的教育信息进行高效、专业化的数据处理，从而实现以数据为基础的教育管理转型，就成为一个重要而紧迫的时代议题。
公安教育作为行业教育的一员，受到教育管理部门的指导，要想按照教育部标准进行教学设计和质量监控，同时按照公安行业用人需求确定人才培养目标，就需要通过数据对院校办学现状有清晰、详尽的了解。随着大数据技术的发展，政府对科技强警策略的重视程度也不断提升，公安院校更应当抓住当前的机遇，提升教育质量，提高教育管理效率，进一步激活公安高等教育的先天优势。[5]这就要求公安院校必须做好内部数据采集、挖掘工作，以便及时、精准地定位并解决教育工作中的问题，推动公安院校教育管理向现代管理的人本化、个性化、精细化、前瞻化、智能化等方向转变。
二、制定公安院校教育统计数据采集标准的必要性
目前，我国高校教育统日工作中，普遍面临以下问题[6][7]：
第一，对教育统计工作的重视程度不够。高校管理者未能认识到统计数据所含信息的价值，仅按上级要求将统计报表作为任务来完成，在人员配备、资金支持等方面未能实施有利政策。教职工普遍认为统计即为“填表”，提供信息的随意性强，甚至不能提供真实、全面的统计资料，部分统计人员甚至存在不深入审查数据、得过且过的问题。
第二，队伍不专业、不稳定。许多高校仅有1-.2名专职统计入员，此外均为兼职统计入员，他们没有相关资质，而且其他任务繁重，无暇进行统计培训及学习。加之统计工作不受重视，常由部门新人兼任，由于其对工作内容不熟悉，因此人员更换频繁，使得统计经验积累更为缓慢。
第三，统计手段落后，数据时效性、有效性不高。高校进行统计工作时，多为人工向基层人员收集数据。由于各报表对数据项目的定义有差异，人工采集时容易混淆，出现遗漏、重复、错误的概率较高，“数出多门”“前后矛盾”现象时有发生，数据有效性较低。同时校内不同部门间难以真正实现信息的共享，填报工作需经过分派、填写、汇总、审核、修改等复杂过程，持续时间长，降低了数据的时效性。
第四，未充分发掘数据价值。许多高校仅将每年的统计报表作为留存或公示材料，不进行数据分析挖掘，未能揭示其中隐藏的现有问题。
第五，统比须目不能充分切合学校实际。全国统一报表的设计目的是掌握国内高校的情况，侧重于体现全国高校的共性问题。但为维持数据统一、规范，针对填报中出现的个性化问题，多采用删除不规范数值的方法，而舍弃的往往是能体现各学校特色的数据。
公安院校教育统计工作不仅面临以上问题，且表现更为突出。原因是多方面的，一是教育部的统计报表与公安院校人才培养目标、教学质量监控标准的考察重点存在差异，而公安行业内的统计报表更加侧重于调查公安专业建设情况，因此年度统计报表无法全面、深入反映公安院校办学现状，难以引起上级重视，同时也不利于教职工正确认识教育统计工作的价值;二是公安院校机关的构架与职能，是依照公安部對应职能部门设置的，便于落实公安部指示，加强了纵向联系，却在一定程度上减少了院校内机关间的合作互通，削弱了横向联系。此外部分数据由于涉及国家安全，不能在互联网上传播，数据存储安全风险更大，加剧了“数据孤岛”和“数据竖井”的割裂作用，不利于统汁人员挖掘数据隐含信息。
针对以上问题，许多研究者都认为，[8][9][10][11][12]在大数据技术飞速发展的今天，如果依旧采用以往的方法来统日数据，就难以保障统计结果的合理性、高效性，所以应建立大数据平台，从而有效改善数据质量、减少重复性工作、保证数据时效性，为数据挖掘提供可靠的数据和人力基础。这就要求公安院校必须加快统计工作的信息化进程，采用数据系统采集、维护数据，以期构建符合大数据分析需求的统计数据库。
构建切合需求的数据库，前提是制定符合学校特色的数据采集标准。只有以规范的形式明确统计对象、统计质量要求，才能从根本上改善数据质量;只有根据校内实际情况制定的独特数据采集标准，才能如实反映办学现状，增加数据的分析价值，最终使教育统计工作真正服务于公安院校教育质量提升工程。此外，以院校层面建立数据规范，也有助于提高教职工对统计工作的重视程度，提升统计入员的荣誉感和责任心，促使他们进一步提高自身的综合素质及统计分析能力。 三、公安院校数据采集标准的制定方法
制定数据采集标准一般需明确统计项目的内涵及两者之间的关系。一般统计项目包括统计对象、统计范围、统计时间跨度。公安院校内部的数据采集标准，为提高可行性和工作效率，还可指明统计目的、对口业务及归属部门、数据更新频率、对应明细项目的表头;为提高数据安全、保护隐私，还应指定数据的存储周期、使用时限、访问权限等，以能够建立电子数据库、有效保护数据安全及个人隐私为标准。另外，应当注意明确校内数据采集标准与国家报表项目之间的对应关系，并记录统计项目的曾用名称及代码，以保证变更项目与原有项目之间的对应关系。
数据采集标准定义中，统计对象指统计针对的主体及其某一属性，如学生的科研成果。统计范围指标记为有效条目的条件，如仅记录取得院级以上奖励的学生科研成果。院校统计可在国家统计项目的基础上适当扩大統计范围，以便全面收集信息、及时发现学校发展潜力。统计时间跨度指期望了解统计对象在哪个时间范围内的状态，一般课程、学生情况按学期或学年统计，财务、科研、图书等情况按自然年统计，人事、资产、教学状态等信息的时间跨度应结合工作安排确定，确定的主要原则是在可行范围内缩小统计时间跨度、加快数据更新频率。统计项目间的关系是进行数据分析及深度挖掘的基础，关系越清晰，越有助于理解数据，或创建公式进行数据挖掘分析。
制定符合公安院校特色的数据采集标准，可以从汇总现有年度报表、梳理常规业务范围、收集行业用人需求三方面着手。
（一）汇总现有年度报表
目前，公安院校每年需填报来自教育部和公安部的综合统计、人事统计、党内统计、财务资产统计、科研统计、后勤基建统计、国际交流统计、实验教学统计、图书馆统计等多类统计任务。这些报表为上级任务，按照相关法规要求应按时填报，且高质量完成有助于国家行政部门掌握教育动态、制定符合教育发展趋势的新政策，因此需保留年度报表中的统计项目，并按报表要求的统计时间范围更新数据，以便及时上报。
对于多套报表间的重复统中负目，依照统计对象、统计范围以及统计时间跨度的定义情况，可以采取如下方式：第一，统计对象、范围一致但统计时间跨度不同的，以这个对象及其范围作为一个统日习页目，该项目的更新频率应该兼顾多套报表的统计时间跨度。第二，统计对象一致，但统计范围不同的，以该统计对象及各报表统计范围的并集作为一个统计项目，下设多个子项目，子项目的统计范围、统计时间跨度参考各报表定义设定。第三，统计对象、范围、时间跨度都一致，作为一个统比须目即可。对于不同年度间统汁项目更名或内涵变化的，也可以参考上述方法处理新、旧项目之间的关系。
（二）梳理常规业务范围
由于受到学校阶段性规划、处室职能定位、个人工作习惯等多个因素的影响，常规业务范围涉及数据的梳理工作较为烦琐，可采取以下几种方式：一是参考处室档案，尤其是年度日划及年终总结，梳理完成常规工作必须掌握的对象和信息，作为统计项目。二是梳理阶段性、专项工作计划及总结材料，选取重要信息作为常规统计项目。三是联系对应业务系统开发单位，获取数据库的原数据信息，并结合目前业务安排进行修正，形成统日顶目定义。尽管许多单位均采用了对应业务系统，但多数系统都是在通用系统的基础上做少量修改，难以满足公安院校的个性化需求，尤其对阶段性任务关注较少，因此仍建议先梳理现有业务情况，再吸取系统中的可用部分。确定统计项目后，综合考量工作安排、信息的实际产生频率，确定各统计项目的统计时间跨度及数据更新频率;依据信息来源、影响范围确定信息查阅、修改权限，以保证数据安全。
（三）收集行业用人需求
公安院校培养的人才，在政治、心理、行动力、敏捷程度等方面，应有突出表现，才能胜任公安任务，但公安行业用人需求尚无结构化指标定义，仅有一些模糊的描述。在“校局合作”的基础上，公安院校应当立足现有人才培养目标，利用与行业内的密切联系，促成学校教育专家、教学管理专家与各类公安人员进行频繁、深入的交流，进一步明确最新的用人需求，并参考思想政治教育、心理学、体育等专业的考核标准，通过定性或定量分析，具体化为统计项目，根据院校实际完善为数据采集标准。同时应为这类统计项目制订完善的更新机制，根据用人单位要求及时修正。这项工作不可急于求成、贪多图全，宜先立足现有资料建立少量、模糊的标准，再历经长时间、多方面研究，调整形成全面优化的标准。
以上讨论的数据采集标准制定方法，主要针对的仍是结构化的关系数据，考虑到目前非结构化数据的挖掘方法也日益丰富，建议院校在制定统汁项目时，加大对非结构化数据的关注，确定严谨的指标定义，并尽量提取合适的关键字或标签，确定其与结构化数据的关联关系，以便在将来尽可能多地挖掘出非结构化数据的价值。
公安院校在制定数据采集标准时，应特别关注数据安全问题。由于公安院校数据采集涉及广泛，经常会需要一些内部文件等材料的支持。为了避免泄密及浸犯个人隐私，应当制定数据审核标准，规范数据审核流程，确定每项数据的传播范围、查阅修改权限，在相关文件拷贝、打印等传播的过程中，设置醒目标志，并且采用多重安全措施，杜绝违规传播行为的发生。
四、提高公安院校教育统计工作效率的相关建议
公安院校在建立数据采集标准的同时，可以进行以下五个工作：
第一，出台统计管理规定，明确统计入员岗位职责，建立相关规范、监督考核机制，加强统计入员管理，以提高统计工作效率和数据质量，保证统计数据安全性。
第二，建立统计公报制度，充分利用新媒体的发展，多渠道发布学校数据，这有利于学校教职工了解学校情况，增强归属感，并且对统计工作进行监督;同时也有利于对学校进行全面的、真实的宣传，展示严谨、负责的治学态度，扩大院校影响力。
第三，对统计队伍应实行持续培训。要求统计工作人员及时考取从业资格证，鼓励、支持其学习国家相关法律法规、公安行业发展前沿、教育技术、管理技术、大数据分析技术、可视化技术等。这能促使统日汰员紧密跟踪国内外高等教育发展的最新趋势，全面提高自身素质和工作水平，以战略的思维，从宏观的视野来辩证地分析数据，为教育、管理工作提出完善的意见和建议。 第四，科研辅助教学统计，成立公安院校统计数据挖掘科研团队，吸收各方面人才进行相关研究，及时发现工作中的问题、解决工作难题，更新统计标准，探索数据内隐含的教学、管理弱点，并提出改善建议。
第五，数据开放共享，实现共同进步。建议教育行政部门在加强统一数据平台建设的同时，向各高校开放一些数据可视化、横向比对、综合分析等功能，促进高校有效利用年度统计报表中的数据。
五、结语
数据收集的根本目的是根据需求从数据中提取有用的知识，并將其应用到具体的领域之中[13]。大数据时代已经来临，数据采集标准越细化、全面、更新及时，就越能满足统计分析需求，也将越有利于公安教育乃至全行业的发展。公安院校在着力构建校内数据采集标准的同时，应当特别注重“校局合作”，切实加强公安教育与公安业务的联系，促进行业内标准的形成与不断完善，满足公安行业对人才能力的复合性、复杂性、创新性的新需求[14]，为祖国公安事业输送高质量人才。
参考文献：
[1]郑立海.大数据时代的教育管理模式变革刍议[J].中国电化教育，2015（7）：32-36.
[2]邹太龙.大数据时代高校教育管理的可能走向及实现路径[J].高教探索，2017（11）：10-16.
[3]罗远哲，张健，李雪茹，等.大数据视角下教育管理和决策优化研究[J].中国管理信息化，2019，22（5）：162-164.
[4]陈阳，刘春妍.论大数据背景下我国高等教育管理决策创新研究[J].辽宁教育行政学院学报，2019，36（1）：48-51.
[5]王明志.大数据视阈下公安高校教学质量监控体系的构建[J].公安教育，2017（4）：72-75.
[6]李益平，周荣荣.说说大数据时代的高等教育统计工作[J].中国统计，2018（10）：13-15.
[7]王锶，郑诚德.大数据背景下高等教育管理模式改革探究[J].管理观察，2018（35）：110-111.
[8]曾薇.高校统计工作面临的问题及对策[J].现代经济信息，2018（1）：29-30.
[9]丁超.大数据背景下高等教育统计的思考[J].企业改革与管理，2016（11）：131.
[10]胡健嘉，秦四齐.高校统计工作的现状及对策研究[J].教育现代化，2016，3（23）：110-111.
[11]王胡红，李晓峰.本科教学基本状态数据库建设——以武汉大学为例[J].上海教育评估研究，2017，16（4）：70-75.
[12]袁明，顾海艳，钱汉伟.大数据背景下公安院校数据治理的挑战及对策[J].江苏警官学院学报，2018，33（6）：118-121.
[13]Hal Varia.Data，data，everywhere-A speejal reporton managing imformation[EB/OL].2012-10-02.http：//www.economjst.com/node// 15557443.
[14]曹文明.公安类专业本科教学质量国家标准的研制背景及实践价值[J].公安教育，2018（6）：49-54.
基金项目：河北省高教学会课题“大数据视野下公安院校教学数据平台建设研究”（GJXH2017-155）;河北省统计科研计划项目“警务大数据统计分析建模理论与方法研究”（2018HY08）;全国教育信息技术研究课题“基于警务大数据的虚拟仿真作战室与教学实践研究”（186140038）。
作者简介：杜现（1989-），女，陕西宝鸡人，中国人民警察大学教学质量监控人员，助教，硕士研究生，研究方向：教育统计工作、警务数据分析技术。