2015/12/3 16:05:08 基于数字化校园的智能教务管理系统概述、特点与优势

教务管理系统同数字化校园的关系

由于教学工作在高等院校中占有重要地位,因此教务管理系统成为数字化校园的重要组成部分,可以说没有教务系统的有力支撑,数字化校园系统就很难名副其实。因此,在很多高校的数字化校园建设中,均把教务管理系统置于重要的地位来考虑,学校在数字化校园的建设过程中,亦把教务管理系统作为优先开发的子系统。

教务管理信息系统涵盖了教学工作中各个功能部件,从学籍、注册、排课、选课、考试、成绩、教学评价、教材、评价等诸多方面形成一体化管理模式,全面支持广域网络办公模式,大大减少教务管理的手工劳动。系统高效的事务处理机制和信息管理模式,为学校的教务工作提供了直观的评价数据,为提高教务工作效率和推进高校教学改革提供了重要的参考依据。教务管理信息系统和数字校园其他管理系统实现统一身份认证、协同工作、数据共享,是高校教务工作的得力助手。系统以学分制、弹性学制为核心统筹管理涉及教务的师生、班级、院系、教学资源等各个环节,充分达到数据共享,并为校园领导提供先进的教务管理工具。

教务管理系统,集成教务管理理念和现代网络、计算机技术,将教师教学、教务管理、学生学习、网上选课、考试和评估等多项功能有机地联系起来,实现教务管理一体化。教务管理系统强化了教务管理的职能,涵盖了教学管理、学籍管理、课件系统、网上选课系统、排课等多项功能,使教务管理工作日益规范化、制度化和科学化。

对教务管理数据进行深度加工与分析的可行性与必要性

随着高等院校教学及教学管理改革的不断深化,加之学校的规模不断扩大,几乎每所高等院校都存在学生人数的急剧增加与教学资源日趋紧张之间的矛盾。在信息技术飞速发展的情况下,大多数高等院校能够开发针对个别问题的信息管理系统,如学生管理系统、成绩管理系统、人事管理系统等诸多的信息化管理系统,但是大部分系统处于割裂运行的状态,如何有效地运用计算机网络手段将其有效的集成是我们面临的重要课题。

学校的管理系统每学期集聚了大量的数据,目前这些数据的使用主要体现在数据的简单统计和查询上,如为每个学生打印成绩表等。除此之外,大量的数据被闲置,事实上这是一种很大的浪费。选用数据分析处理的相关方法,我们可以尝试唤醒学校大量闲置的有用数据,使其发挥作用。例如对教师评教数据采用分类方法,可以找出优秀教师的共有属性或特征在假设具有很好的评教指标体系的前提下,大部分受学生欢迎的教师其某些指标项是否具有共性,这对鼓励教师专业发展,引进具有某一特质的教师具有特殊的意义。

笔者全面参与了学校公共数据库平台建设,在教务管理系统的建设及应用过程中,不断对使用情况进行总结、分析,找出了当前系统存在的不足,提出构建“智能型高校教务管理系统”设想。

“智能型高校教务管理系统”概述

信息化环境下的“智能型高校教务管理系统”是高校教学及教学管理过程中的重要应用系统,该系统将教学管理过程中的各种数据进行统一管理,将多种教学数据进行有效的梳理、整合、应用。实现数据的集中式管理,为最大程度地实现数据共享提供了可能,为促进高校教务管理的科学化、信息化提供强有力的支持。

该系统可实现各教学管理子系统无缝链接,对各类教学管理数据进行深度处理,最大限度地发挥数据共享、集聚,实现教学动态智能决策分析。

智能型高校教务管理系统基本框架

高校教务管理是高等学校管理的重要组成部分。基于教学管理工作的实际需要,创建智能型高校教务管理系统迫在眉睫,笔者的设计重点是通过对教务管理过程中各个环节的需求进行分析,结合数据分析方法和决策支持理论构建“智能型高校教务管理系统”模型。该系统可以提供智能化的数据分析功能、决策支持功能。根据高校教学过程中产生的基本数据,构建数据仓库,对课程开设情况、学生选课、学生评教、学生成绩等大量数据进行不间断的跟踪和分析。本节笔者将就数据的来源,数据的分析,基本类型框架等方面简明阐述如何建立一个智能决策支持体系模型。

高校数字化校园框架图

智能型高校教务管理系统的数据来源

数字化校园数据来源

智能型高校教务管理系统数据的用途

师资数据。对学校师资队伍数据进行分析,通过差异对比、趋势分析、指标分析,

分析学校教师结构的合理性。为师资队伍建设合理性、人才引进、人才`培养等提供支持。

教学效果,包括成绩分析、四六级、计算机等级、考研、毕业等方面的分析,为学校找出需要加强的教学指标提供支持。

专业数据。专业状况分析,包括各专业现状、配置、队伍结构、学科建设进行分析,为学校专业发展建设提供支持。

课程数据。对课程进行分析,包括课程分布、教材情况、学生欢迎度等,为学校课程安排提供支持。

实践教学。对实践教学进行分析,包括科研、奖励、实习情况,为学校实践、实习安排合理性和经费分配提供支持。

教学管理。对教学管理现状进行分析,包括教学管理队伍结构、教研活动、考试考务、教学秩序、质量监控等,为学校教学管理有效性提供支持。

教学硬件数据。对教学硬件条件进行分析,通过各个指标,分析教学设施配置的程度和结构合理性,为教学设施合理建设提供支持。

智能型高校教务管理系统数据的分析模式

数据的横向对比:主要针对各个院系、专业、年级进行各项数据的对比。

对历史数据的分析:对学校历史教学数据进行分析,揭示其变化趋势。

对数据结构分布情况的分析:分析学校现有师资结构、硬件资源等,观察其配置的合理性。

增长率及趋势:析各种数据的变化情况,对并预测未来的趋势,为合理调配资源提供支持。

智能型高校教务管理系统与整个数字化校园系统之间的关系

智能型高校教务管理系统是数字化校园系统的重要组成部分,它为数字化校园的其他组成部分如学生管理系统、科研系统提供数据共享服务:

智能型高校教务管理系统模型构建

根据智能型高校教务管理系统因该具有决策支持的特点和要求,应包含如下智能分析模块

课程分析模块

教师课堂教学质量评价模块

学生学业评价、预警模块

试卷分析模块

经费分析模块

“智能型高校教务管理系统”的优点

“智能型高校教务管理系统”的优点主要表现在以下七个方面

盘活数据资产

根据学校自身需要,确认建设指标体系,形成数据逻辑模型,用户在不断得到信息服务的同时,可对数据模型进行升级,即在充分利用现有数据资源的前提下,逐步完善数据资源体系,从而达到学校信息资产的充分利用,使学校信息化建设成果成倍增加。

加强学校核心竞争力

在保证信息共享、打破部门数据孤岛的同时,对原有的数据资产进行了盘活,通过数据深层次的应用,对学校的信息化建设和教学、科研等业务进程起到重要的推动作用,为学校提高自身层次,加强核心竞争力提供强有力的保障。

提供全面的数据服务体系

构建面向全局性服务的数据模型,使学校的各类信息有机地关联在一起,并进行数据自身的挖掘和抽取,形成更加有效的数据支撑模型,为学校各类用户提供全面、深化的服务支撑体系,满足学校各类用户的需要。

数化校园提供了多角度、深层次的数据展示服务,为用户提供了切片、钻取、智能关联等多种模式的信息服务手段。

强大的可扩展性和关联性

支持多种查询、报表和分析工具,通过架构本身提供的数据关联工具,使各类信息展现服务结合为一个整体,根据面对用户的不同,展现不同的数据体系,使各类用户能够方便、快捷、有效地得到各类信息服务。

智能化

决策支撑模型智能记载了用户操作数据展现的分析路径,并根据分析路径进行数据挖掘,为用户提供围绕操作主题的目标服务。

有效的环境适应性

逻辑模型对数据来源、方式和质量进行综合分析和监控,在用户应用数据模型前,数据中心提供了完善的数据来源分析体系和支撑要求,用户可根据自身信息化建设程度,选择不同的构建方案,最终形成用户个性化的全方位支撑体系。

强化数据质量

注重于数据质量管理,为学校的数据质量监控提供多种综合分析和清洗手段,减少学校在信息化建设中出现的问题,为数据的有效积累提供保障。

下面以决策管理系统为例具体介绍智能教务管理系统实施的可行性分析:

决策支持系统在教务管理系统中的应用

一个好的教务管理系统不但能够承担数据的累积存储查询等常规功能,还应通过对数据的深度分析,为学校管理者在师资引进、课程改革、教学评价、岗位考核等方面提供决策支持。智能教务管理系统决策支持组建大抵如下:

教师课堂教学评教管理

为师资引进、教师培训、岗位职责考核提供决策依据。

考试质量管理

期中或期末考试结束后,仅仅是学生可以得知自己的成绩。当然现在已经加入了教师对试卷的自评等环节,但事实上学生的考试成绩不仅评估了学生的学习质量,也映射出教师的教学水准,命题水平以及教师的教学工作态度等。对试卷相关数据进行深度分析,不仅可以把握学生“学”和教师“教”的情况,还可以对学校教学质量进行综合评估。

教学经费财务分析

按年、月、日或其它自定义周期来进行实际费用和花费的比较审查过去现金流的趋势,并预测未来的现金需求量复杂项目的预算计划和成本分摊整合各分支机构的财务数据,形成正确、一致的财务报表。

决策支持系统的组件

高校教学管理中有众多的决策问题。决策支持系统可以有效地提高决策的科学性与公正性。

 
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