現在、教育情報化の新しいインフラストラクチャが強化され、教育ビジネス システムのアプリケーションが絶えず進歩し、さまざまなソフトウェアおよびハードウェア プラットフォームが継続的に教育データを生成しています。膨大なデータの集約と分析は、教育システムに何をもたらすことができるでしょうか? 教育のデジタルトランスフォーメーションにおける新しいデータ主導のアプローチをどのように探求するか?
「第 14 次 5 カ年計画」では、今後も引き続きデータを使用して「1 ネットワーク化」と「1 ネットワーク統合管理」を強化し、データ ガバナンス システムの遵守と改善を継続し、データを抜本的に再構築することが求められています。ガバナンスの枠組み、および「1 つの学校、1 つのデータベース、1 つのデータ」を遵守します。「1 つのソース、1 つのデータ、複数の用途、および動的な更新」の原則に従って、統一された収集、収集、共有、オープン、および「ワンネットワークサービス」と「ワンネットワーク一元管理」が深海構築期に入る道を開く。
以上の問題点から、データ ガバナンス プラットフォームが教育のデジタル トランスフォーメーションの鍵であることがわかりました.教育シーンにおけるビッグデータ ガバナンスについてお話ししましょう.
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教育業界がデータ ガバナンスを必要とする理由
スマート キャンパスの構築が継続的に深化するにつれて、教育システム全体で大量の情報とリソースが生成され、誰もが日常業務で大量のさまざまな種類のデータを収集しています. 複雑な IT システムなどの問題.大学、不明確な構造、データの混乱が徐々に明らかになりました. . 具体的なパフォーマンスは次のとおりです。
離島問題は深刻で、ほとんどのカレッジや大学は文部省などの上官の要求に応じて制度を整備し、実際に運用する際には独自に運営し、自らのニーズや資金、能力に応じた情報事業を構築し、トップレベルの統一されたデータ計画が欠けています。ビジネス システムの孤立した構築は、最終的に多数の「データ アイランド」を形成しました。これらの孤立した島は、業務機能モジュールの構築を繰り返し、情報の相互運用性の欠如やシステム間の互換性の問題によるリソースの浪費につながる状況があるだけでなく、さまざまな「管理の島」、「システムの島」、および「ビジネスの島」を引き起こします。後期の情報化と一元管理は難しい。
脆弱な管理システム:「スマート キャンパス」のスローガンは長年叫ばれてきましたが、多くの場合、まだ初期段階にあります。まず、情報センターと事業部門が独立しており、情報センターは具体的な業務を理解しておらず、データから価値を発見する力に欠けており、その価値から事業部門が業務に参加するよう説得・推進することが難しい。データ管理; 第二に、データ管理のための統一されたガイドラインの欠如、不十分な管理意欲、および事業部門の関与の低さがあります。情報センターは主にデータベース、ハードウェア、およびネットワークの保守に従事しており、データの効果的な管理と適用が行われていないため、大量のデータの冗長性、競合、および混乱が生じています。第 3 に、ビジネスとデータが分離されており、データが利用できません。 .
教育ビッグデータガバナンスの緊急性と必要性により、大学データプラットフォームにおけるビッグデータガバナンスシステムの位置付けが確立されました。データ サイロは、データ ガバナンスにおける慢性的な問題です. サイロが接続されていないと、データに力を与えることは困難になります. さまざまなアプリケーション、システム、地域からデータを効果的に集約しようとすることは、デジタル トランスフォーメーションの基盤であり、鍵となります。
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教育産業におけるデータガバナンスシステムの実践
技術的な問題はまずテクノロジーで解決する必要があり、教育データ ガバナンスの核心はデータ自体にある.したがって、低品質、不十分なセキュリティ、不十分なオープン性と共有などの教育データの現在の問題を考慮して、私たちは次のことを選択します。データガバナンスの技術的ロジックに導かれ、調和のとれたテクノロジーアプリケーションエコロジーの構築を足場として使用することは、教育データガバナンスの問題の解決を促進し、教育ガバナンスの近代化に向けて進むための重要なポイントです。Yixin Huachen は、教育業界向けのワンストップ データ ガバナンス ソリューションを提供し、教育管理情報化の新時代にある大学を支援します。
全体的なアーキテクチャ
大学におけるビッグデータ構築の全体的なアーキテクチャは、下図に示すように、データ ガバナンス レイヤー、データ プラットフォーム レイヤー、データ サービス レイヤーの 3 つのレベルに分けることができます。各層の主な機能は次のように定義されています。
①最下層 - データガバナンス層。この層は主に、ビジネスデータを中心とした構造化データ、テキストや音声・映像、機械データを中心とした半構造化データや非構造化データの抽出など、統一的な基準やルールの策定を完了し、様々なデータの分析を実現します。組み合わせ、データ標準の策定、メタデータ管理、データ品質とデータ資産の分類、データ セキュリティ管理、データ統合サービスなどにより、学校のビジネス データ、マシン データ、公共データ プール データの管理問題を解決します。将来のデータを提供 ストレージ、交換、およびコンピューティング サービスは、「クリーンで信頼できる」データ リソースを提供します。
②中間層 - データプラットフォーム層。従来のリレーショナル データベースと現在の Hadoop ベースの分散データ ストレージ技術をカバーするハードウェア アーキテクチャ レベルに基づく統合プラットフォーム システムを構築し、大学内外のマルチソース異種大量データ ストレージ、交換、および計算をサポートします。
③トップ層 - データサービス層。データ プラットフォーム層とデータ ガバナンス層に基づいて、さまざまなデータの供給、表示、管理、および意思決定のニーズを満たす完全かつ標準的なデータ サービス システムを構築します。
機能フレームワーク
「5要素管理」（データ標準管理、メタデータ管理、データ品質管理、データ資産管理、データセキュリティ管理を含む）に基づいて、教育用ビッグデータガバナンスシステムの関連機能構築が行われ、その機能フレームワークを下図に示します。
データ標準管理:データの範囲には、ビジネス データ、マシン ログ データ、外部インターネット データなど、大学の内部および外部のデータ操作に関連するデータが含まれます。データ標準に基づくデータ ガバナンス システムは、データのアセット化を実現し、データ操作の全プロセスを実行し、大学データ プラットフォームをコアとしてビッグ データ エコシステムを形成し、大学内外のデータ ユーザーにサービスを提供します。
メタデータ管理:ビッグデータ ガバナンス システムに依存して、大学のデータ ウェアハウス内のデータを便利に管理し、ビジネスの統計指標を調整し、技術メタデータとビジネス メタデータの関連付けを通じて、データ管理者が詳細情報をすばやく参照できるように支援します。指標、ビジネスの包括的な理解、および指標の合理的な使用。
データ品質管理:データ品質管理は、ソース データ アクセスからデータ プラットフォーム、アプリケーション出力までのプロセス全体をカバーします。データ品質には、データ品質管理、データ資産評価、データ品質ルール ベースの策定、およびデータ品質パフォーマンス モニタリングが含まれます。
データ資産管理：データ資産を管理対象とし、資産戦略と資産戦略を指針として、システムの全体的な目標から始め、資産計画、投資、設計、構築、運用、保守、監査、変更、および取り消し、データ資産の生産と使用を効果的に管理および監視し、安全性と効率性を満たすことを前提として、データ資産の品質を継続的に最適化し、データ資産のビジネス価値を実現します。
データセキュリティ管理：データシステムのセキュリティ戦略を改善し、セキュリティポリシー対策の完全なシステムを確立し、セキュリティ管理と制御を全面的に実行し、さまざまな手段を通じてデータプラットフォームのデータガバナンスにおけるデータセキュリティを確保することを目的としています、データの「保管と管理」を完了させ、データガバナンスセキュリティを使用して、「イベント前に管理、イベント中に制御可能、イベント後にチェック可能」を実現します。
プログラム値:
1. 学校内のさまざまなソースからのデータを完全かつ多次元的に統合して、オンザゴー データ リソース サービス システムを形成し、経営上の意思決定、ビジネス管理、および教師学生サービス。
2.高頻度およびホットスポットデータの識別を提供し、対象を絞った定期的なデータ品質検査、フィードバック、修正、および返却作業を実行して、データ品質を改善し、データサービスの障害を減らすための閉ループデータ作業メカニズムを形成します。
3. データ標準策定、データ標準化処理等を統一し、情報の孤立を解消し、学校レベルで統一されたデータビューを形成し、ビジネスデータを利用可能なデータ資産に変換し、データ使用コストを削減します。
4. 学校の一般的な共有ニーズに迅速に対応できるオープン共有市場と特別なアプリケーション市場を提供し、情報アプリケーションの個々のニーズにも迅速に対応して、データ サービスの満足度を高めます。
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教育シナリオにおけるデータ ガバナンスの適用
データ ガバナンス システムが構築された後、それは教育シナリオにどのように適用されるのでしょうか? いくつかの実際的なケースでそれについて話しましょう。
1. 学習意欲の分析
データ統合を通じて、授業前のプレビュー (学習教材、マイクロクラス)、教室のパフォーマンス (教室での相互作用への参加、クラス内演習)、放課後のレビュー (完了宿題、学習カリキュラムのリソース、自主学習など); 次に、データ ガバナンス プラットフォームを使用して、上級管理部門およびその他の関連部門 (民政局、土地管理局など) から学生の他の側面からデータを取得します。 .)、生徒のデータを充実させるために、最終的に学習動機理論を組み合わせ、宿題学習、教室への参加、学習コミュニケーション、問題解決、自立学習、家庭教育などから生徒を包括的に分析し、経験教育を放棄し、教師が観察するのを助ける生徒をより科学的に理解し、生徒を理解し、生徒の学習への関心を高めるのに役立ちます。
2. 教員補助金の支給
データ ガバナンス プラットフォームを通じて、学生の家族の住宅情報、車の購入情報、両親の勤務情報、学生カードの消費情報を取得し、これに基づいて、関連する指導者とのコミュニケーションを通じて学生の貧困指数を確立し、学生の貧困状況を判断します。生徒の自尊心を守るために、この種の行動を通じて、生徒自身のアプリケーションを破棄してください。
3. 学生の出発確認
これまでは、退学した学生が各部署に出向いて手続きを行っていましたが、データに基づくシステムにより、学生の貸出・返却状況を直感的に説明することができ、図書館で退学手続きを行う際は、資料を参照するだけで済みます。延滞金の要否、事務所に出向いてその場で確認する必要がなく、関係部署もオンラインデータを元に出国手続きの確認ができるシステムです。先生も生徒も、一度サービスセンターにログインすれば、ネットコムを通じてすべて行うことができ、「終わりのない手続き、終わりのないスタンプ、終わりのない旅」などの悩みを解決します。
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まとめ
データ ガバナンスが通常の作業である場合、データ駆動型教育の質の高い開発は革命です。データ ガバナンス、データの要素化、およびデータ ドライブは、オールラウンドで体系的で、マルチラウンドの反復プロセスです。データ ガバナンスは最初のステップにすぎません。データを使用してすべての関係者のプロセスとビジネスをリンクし、バランスを取ることによってのみ、将来のデータ対応教育の開発をより適切に実現できます。