前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的高等教育质量监测数据平台建设，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
摘要：
高等教育质量监测数据平台是以现代信息技术和计算机技术为基础，通过对高等学校有关数据的持续收集和深入分析，常态监测高等教育状态，为多元主体价值判断和科学决策提供客观依据的数据资源共享平台。平台建设的核心理念是：创新驱动，争创一流；共建共享，协调发展；绿色评估，预测预警；众创众筹，开放发展；共享发展，提高质量。平台建设的目标是构建以教学为中心、以学校为根本，技术先进、功能强大、中国特色、国际领先的高等教育质量保障平台，为高等教育多元利益主体服务。为此，需要在数据采集与整合、数据挖掘与分析及数据可视化等方面持续创新平台建设方法。
关键词：
新发展理念；高等教育；质量监测；数据平台
实现“十三五”时期高等教育发展目标，推动由高等教育大国向高等教育强国的历史性跨越，在高等教育质量保障体系建设方面既要有新思想、新思维、新思路，更要树立新理念、明确新目标、运用新方法。十八届五中全会颁布的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》提出创新、协调、绿色、开放、共享新发展理念，是我国社会发展思路、发展方向、发展着力点的灵魂，也是构建我国高等教育质量保障体系的指导思想。构建新时期我国高等教育质量保障体系，全面提高高等教育质量，必须以新发展理念为引领，加快推进高等教育质量监测数据平台建设。
一、高等教育质量监测数据平台建设的核心理念
理念是哲学中的一个基本问题,内涵十分丰富、复杂。黑格尔从本体论出发认为，“理念是自在自为的真理，是概念和客观性的绝对统一，其本质上是一个过程。”［1］马克思主义从认识论出发认为，理念属于理性认识的范畴，它源于实践，并接受实践的检验。科学的理念不仅在思想观念中具有思维操作性、在现实实践中具有实践操作性，而且还能从总体上指导实践操作［2］。作为理念的下位概念，教育理念是教育主体在教育实践中形成的，对教育活动的一种理性认识。它一旦形成，可以进一步规定和指导教育实践。以新理念指导高等教育质量保障体系建设的首要任务就是要建立高等教育质量监测数据平台。它是以现代信息技术和计算机技术为基础，通过对高等学校有关数据的持续收集和深入分析，常态监测高等教育状态，为多元主体价值判断和科学决策提供客观依据的数据资源共享平台，是实施高等教育监测评估的基础。
1.创新驱动，争创一流。
著名管理学家迈克尔•波特以钻石模型为分析工具，将社会经济发展划分为要素驱动、投资驱动、创新驱动、财富驱动四个阶段。从当今世界范围看，创新驱动被各国认为是促进经济发展，提高国家竞争优势的宏观战略。厚植以创新驱动为根基的高等教育质量监测数据平台，凸显了创新这个“第一动力”在激发高等教育质量保障体系活力中的作用，能推动我国高等教育质量保障体系更高质量、更有效率、更持续发展。以创新驱动为根基，就是通过富有创新精神和创新能力的多元主体，以观念创新、制度创新、技术创新等多种方式，利用新的思维方式、新的技术等，全面加快平台的建设和发展。观念创新是以遵循教育规律为基础，始终树立平等互利、共建共享、大众创业万众创新和开源的理念，不断激发全部参与者的创新智慧和创新能力；深化总体思维、数据思维、即时思维、预测思维、量化思维、整合思维和决策思维等，不断创新平台建设活力。制度创新是不断完善平台建设的各项规章制度，建立能够维系平台有效运行，具有稳定性、可调整性和具有演化性的一系列内外部规范，使多元主体在制度和法律基础之上构建相互影响的规则，建立平等、合作的关系。技术创新是利用现代信息技术，通过构建高等教育质量常态监测数据平台，运用数据整合和分析等多种技术与手段，不断拓展常态监测和预测预警等功能，使平台在高等教育质量保障建设与创新中发挥独特性、引领性作用。观念创新体现了平台建设过程中思想、观念和价值取向等内在规定性的变革；制度创新为平台建设提供了政策保障、法律依据、资源支持和制度规范等必要的外部环境保障；技术创新是平台持续发展的内部动力，为支撑观念、制度和技术三螺旋合作创新机制提供了稳固结构。
2.常态监测，协调发展。
2011年颁布的《教育部关于普通高等学校本科教学评估工作的意见》明确将“教学基本状态数据常态监测”作为一项重要的内容专门提出：建立本科教学工作及其质量常态监测机制。路易斯等人在探讨评估未来发展趋势也时强调，随着技术的发展、人们关注度的提高，评估结果的有效周期会越来越短，所以需要采用高效率低成本的监测技术进行实时评估［3］。对高等教育教学状态进行常态监测，一方面，平台通过对高等学校教育教学的师资队伍、招生情况、在校生规模、生师比、教学经费、专业课程、教学管理、学生就业、学生社团、科学研究、学科建设等有关数据进行常规性、连续性、系统性与制度化的采集，直观呈现高等学校在师资队伍、办学条件、德育工作、教学管理、质量监控与改进等方面的基本状态，实现对高等教育教学状态监测的常态化［4］；另一方面，高等学校可以对平台中的数据资源进行实时查询，并根据实际需要开展多维度、多层面、系统性的分析和比较，实时了解全国、区域、行业、甚至整个高等教育状态，剖析自身存在的问题，持续改进教育教学质量，回应社会公众、教育主管部门对高等教育质量的关切。平台对高等学校教育教学状态的常态监测，能够整体反映高等学校教育教学的基本面貌和特征，对各个高等学校都适用，具有普适性的特点。同时，平台也能够根据高等学校的实际需求，呈现各自的办学特色和办学水平，并可以针对不同类型和层次高等学校开展各项教育评估。
3.绿色评估，预测预警。
绿色发展作为指导我国教育发展的核心理念之一，具有鲜明的时代特征和针对性。用绿色发展理念引领高等教育质量保障风尚，就是要突出和强化数据在高等教育质量保障中的地位与作用，用数据直观呈现高等教育教学的基本状态。当前，在美国学术界关于数据的地位与作用达成了一项普遍共识，即数据被视为知识的来源。正如著名美国管理学家W•爱德华•戴明所主张的唯有数据才是科学的度量。高等教育质量监测数据平台充分强调用数据说话，就是通过数据库提供的大量、详实的数据和事实材料，对高等教育教学信息进行整理、分析和详尽解读，并利用“绿色指标”，实现对高等教育的“绿色评估”，服务、影响和促进高等教育的科学决策和有效管理，推动我国高等教育的“绿色”发展。用数据进行绿色评估，才能真正提高对高等教育教学状态诊断的科学性和有用性，找到制约高等教育发展的关键因素，增强对高等教育评估的说服力，推动高等教育内涵式发展。这种用数据进行绿色评估的方式，把传统以专家进校为主的教育评估方式转变为基于网络和数据的常态监测，减少了对评估工作的人为干扰，减小了对参评高等学校日常工作的影响，确保评估过程更加绿色、环保，评估方法更加科学、合理，评估结果更加客观、公正，有效地实现了绿色评估、阳光评估。但是，评估不是目的，而是手段。利用高等教育质量监测数据平台实施绿色评估，是为了更好地实现对高等教育教学状态的运行机制和演化趋势进行预期性评价，预警不正常的时空范围及危害程度，提前发现高等教育运行可能出现的问题，并深入剖析成因，最终为危机的防范和化解提出具体措施，保证高等教育持续健康发展。
4.众创众筹，开放发展。
2015年国务院印发的《统筹推进世界一流大学和一流学科建设总体方案》中明确提出：我国要在本世纪中叶基本建成高等教育强国。实现建设高等教育强国的目标，需要不断更新理念，发挥多元主体的聪明才智，以更加开放的姿态推动高等教育质量监测数据平台建设。其中，众创是基础，众筹是关键，开放是手段。众创是在平台建设的目标、指标体系方案的设计、数据的遴选、使用与共享等方面汇聚多元主体智慧，有效拓展平台创新与高校资源、社会需求的对接通道，搭建多方参与的高效协同机制，丰富平台组织形态，优化信息、知识、技术、管理、资本等资源的配置方式，形成平台的持续创新动力；众筹是积极吸纳和鼓励多元主体共同合作平台系统的开发、建设、使用与维护，拓展平台建设和发展的新渠道；开放是通过向多元主体开放平台数据、源代码、技术等资源，提供多种技术支撑和服务，共享平台的各类数据资源，打造大众建设、万众创新的高等教育质量保障新载体。以众创众筹作为理念，体现了平台建设自下而上、面向不同层面的开放互动性。开放意味着打破封闭的界限，互动则激发了平台建设思想和观念的无限可能。以众创众筹、开放发展指导平台建设，能激发蕴藏在多元主体之中的无穷智慧和创造力，拓展平台建设新空间，汇聚发展新动能，搭建多方共同平等参与的高效协同机制，丰富平台组织形态，为多元主体广泛平等参与平台创新提供更多元的途径和更广阔的空间。
5.提高质量，共享发展。
当前，我国高等教育站在了由大向强的新起点上，加快推进高等教育现代化进程的战略选择就是全面提高教育质量［5］。全面提高高等教育质量，要求高等教育质量监测数据平台建设应树立以质量为核心，以共享为价值追求的理念，使之为推进高等教育现代化、建设高等教育强国发挥应有之功效。以质量为核心，就是要紧密围绕提高高等教育教学质量这一核心任务，不断提高平台数据采集质量，增强平台数据分析能力，强化平台常态监测机制，突起平台持续改进教育教学质量的功效。高等教育质量监测数据平台是以高等教育教学的规律为指导，以国家“质量工程”提出的人才培养目标为导向，为我国高等教育事业的持续健康发展提供基于状态数据环境下的准确预测，以减少盲目性，增强科学性，促进高等教育改革和教育质量的提升［6］。为此，要充分调动多元利益主体参与平台建设的积极性和主动性，深化多元主体之间平等协商、共建共享的关系，在契约和法律的基础之上，主动对多元主体开放平台数据资源，与之共享平台建设红利和发展成果，形成多元共育、全面协同、共建共享的良好高等教育质量保障生态系统。
二、高等教育质量监测数据平台建设的目标
高等教育质量监测数据平台的建设目标是，在新发展理念的引领下，以教学为中心，以高等学校为根本，通过构建技术先进、功能强大、中国特色、国际领先的高等教育质量保障平台，使之更好地为高等教育多元利益主体服务，提升我国高等教育的内涵，从而为实现我国高等教育现代化、推动高等教育强国建设提供有力支撑。
1.服务大众，提高质量。
服务社会发展是高等教育的基本价值取向之一。建设高等教育教学质量监测数据平台的目的在于，通过对平台庞大的数据资源进行深入挖掘和分析，对高等教育教学状态进行常态监测、及时预测预警和持续改进，为社会大众服务，为我国高等教育的发展提供有力保障。服务大众一是为高等学校自我诊断与建设服务，帮助高等学校有效诊断教育教学状态，对教育教学的不足之处进行持续改进，对优势指标和工作予以发扬，形成学校办学特色，推动学校走内涵式发展道路；二是为政策制定者服务，平台通过对高等教育教育教学数据的深度剖析，能为政府科学制定教育决策提供数据支持，提高政策制定的科学性、有效性和精准性，服务于政府宏观管理，按教育规律办事；三是为社会公众进行价值判断服务，帮助社会公众了解、掌握和监督高等教育发展状态，保障社会公众的知情权、参与权和监督权，强化社会公众对高等教育的问责。当前，我国高等教育已经进入中等程度大众化阶段［7］。高等教育的任务由强调扩大规模、重视投入和硬件建设的粗放式、外延式发展，转向重视人才培养质量、重视制度和文化的内涵式发展道路上来。高等教育质量监测数据平台通过对高等教育教学状态的常态监测，用数据说话直观呈现教育质量，及时反馈与持续改进教育教学质量，建立多元主体对质量状况进行价值判断的监测数据平台。它对于不断完善高等教育质量保障体系，促进我国高等教育树立稳定规模、优化结构、突出特色、注重创新的科学发展观，推动着我国高等教育走以质量提升为核心的内涵式发展道路将发挥关键性的作用。
2.教学中心，以校为主。
教学是大学一切活动的中心，是教育目标达成的基本途径［8］。高等教育质量监测数据平台建设的出发点是为了促进高等学校教学改革，规范学校教学管理，提高教育教学质量。平台通过对师资队伍、课程建设、教学安排、教学经费投入、教学教风、实习实训场所（基地）、教学管理制度、教学信息化、教学质量监控体系、教学成效等教育教学基本数据的采集、整合和分析等，帮助多元主体精准掌握教高等教育教学运行状态，为提高教育教学质量提供数据支持。高等学校是高等教育的实践主体，是高等教育质量责任的实际承担者［9］。落实高等学校作为内部质量保障的第一责任人和具体执行者，就是要在平台的建设过程中始终追求和秉承以校为本，持续促进高等学校自身建设和发展的目标。平台能够为高等学校从横向纵向提供技术帮助和数据支持，帮助高等学校及时掌握自身的教育教学状态。平台通过对高等学校教育质量的常态监测，能够为高等学校教育质量的分析、预警提供可靠的数据支持，帮助学校及时发现教育教学过程中存在的不足及需要改进之处，更好地推动学校持续健康发展。同时，以学校为本，就是以高等学校的需求为根本，不断完善平台各项功能，持续为学校提供多元化、个性化服务，使平台为高等学校在更大范围内谋划综合改革、更广领域部署改革、更深层次推进改革发挥关键性作用。
3.技术先进，功能强大。
高等教育质量监测数据平台是在信息化环境背景下构建的，用以改进评估方式、提高评估效率的数据资源平台。它利用现代技术系统采集高等教育教学数据，并把采集到的数据进行存储、分类和组织，形成了一个庞大的数据资源仓库。数据库不仅需要满足不同类别教学状态数据的收集，还需满足高校、评估专家、评估中心等不同类型用户从多个维度对数据进行查询、管理与分析，并且还要为教育主管部门提供决策支持［10］。平台运用数据整合技术，对数据进行多层次、多角度、及时性的分析与整合，能有效地解决信息孤岛问题；根据国家、省市、高等学校等不同主体的需求，结合先进的统计分析模型，提供多条件、多模式的组合查询，建立快速定制的数据分析系统，以有效满足不同层次、不同类型用户的需求。采用人机交互操作，运用数据仓库前端分析工具能够方便地产生各种多维比较、报表和统计图形，形成一个即时、动态的信息反馈系统，实现对高等教育教学状态的常态监测。通过设定监测指标阈值的方式，对高等学校的教育教学指标进行综合等级评判，特别是当某一指标接近或达到警戒阈值时，平台会给予及时报警，为高等学校及时发现不足提供有力支持，为多元主体持续改进教育教学质量和科学决策提供客观依据。
4.中国特色，国际领先。
中国的高等教育质量保障体系建设，更多的是根植于中国高等教育质量保障与评估的实践，并能及时总结和借鉴国内外理论与实践经验，不断自我调整和自我更新的结果［11］。高等教育质量监测数据平台是伴随着我国新一轮评估制度的确立应运而生的，是适应我国高等教育发展新阶段、新形势而建立的一种高等教育质量保障手段。它的建设是我国新一轮评估制度的重大创新，是我国建立中国特色、世界一流的高等教育质量保障体系的重要基础和关键组成部分。就要素内涵而言，中国特色不仅体现在平台建设的理念、方向上，更体现在平台建设始终立足于我国高等教育实际、努力遵循教育规律上，根本反映在平台能呈现我国高等教育教学状态上，更好地服务于社会主义现代化建设事业、更好地为多元主体服务上。就其实质特征而言，这里的中国特色源于我国高等教育现实和长远发展需要，源于中国高等教育与中国的政治、经济、历史等的有机结合。具体地说，坚持提高高等教育质量，推动高等教育内涵式发展，是平台建设的根本遵循。
三、高等教育质量监测数据平台建设的方法
高等教育质量监测数据平台建设是以现代信息技术为基础，在数据采集、数据整合、数据挖掘与分析以及数据的可视化等方面采用了诸多科学方法，以此来提升平台的整体水平和功效。
1.科学采集数据粒度，拓展平台数据资源。
数据采集是高等教育质量监测数据平台建设的基础。对数据的采集主要解决平台数据来源问题。平台采集的数据，是大规模、全覆盖、深层次的全样本数据。在规模上，平台采用在线高频次甚至是实时的方式，对高等教育教学数据颗粒进行广泛采集。采集对象既包括“985工程”“211工程”院校，更包括数量众多的地方普通高校和高职高专院校。采集的数据既涵盖本科教育教学数据，也囊括研究生和专科教育教学数据；在覆盖面上，既包括全国经济、人口、财政收入等有关社会经济发展水平的公开数据，也吸纳高等学校和社会机构的教学管理数据、科学研究数据、满意度调查数据、社交网络数据等。在深度上，既包括不同国家、地区的宏观数据，更包括高等学校内部的课程、教师、学生、学科建设等微观数据。在时效性上，通过每季度或每月、每周、每日甚至实时动态采集，保证数据的连贯性和完整性。在数据采集的过程中，平台通过对指标项进行科学规范的设计和界定，使数据统计的概念清晰，统计的标准、尺度和要求统一，保证数据的规范性、可靠性与准确性。
2.建立主题数据仓库，强化数据整合能力。
高等教育质量监测平台采集到的数据不是系统的数据集合，而是单个的、分散的数据。要发挥这些数据的功效，需要对这些大量未相互连接的、碎片化的数据进行归纳、分类和整合。平台运用现代信息技术，构建多维模型、关系模型和层次模型以及分析模型等，建立面向主体进行联机分析处理和数据挖掘的数据仓库，实现了对高等教育教学数据的有效整合。数据仓库针对采集到的数据，进行抽取、筛选、清理，并进行有效集成，按照主题进行组织，形成一个数据集合。数据库的建立是以数据库技术和互联网技术为基础，将数据采集、存储、分析、可视化等服务功能整合到云端，使院校不必搭建专门的服务器，使用桌面终端就可以在线访问状态数据库［12］。它是整个监测平台的数据源，覆盖范围可以分为企业级数据仓库和数据集市，能够为全国、区域和高等学校之间的纵向与横向的对比和分析提供大量、可靠的数据支持。目前，教育部高等教育教学评估中心已经建立了全国高校教学基本状态数据库，该数据库采集的数据共包括基本信息、基本办学条件、学科专业、教师信息、人才培养、学生信息、教学管理与质量监控等7大类572项指标［13］。这一数据库的建立为高等教育质量监测数据平台建设提供了重要参考。
3.提升挖掘与分析技术，提高辅助决策能力。
在任何情况下，对于决策而言，搜集和整理资料都是必须的，但这只是评估工作两个重要部分之一，如果缺失了另一部分，即对资料的综合，也就称不上什么评估了［14］。对资料的综合就是要通过对数据的深入挖掘和分析，整理和鉴别数据的相对价值。数据挖掘的目标是在数据仓库中发现模型、趋势和规则，来评估（预测或评价）预期采取的战略［15］。高等教育质量监测数据平台的数据挖掘是以数据仓库中的大量数据为基础，自动发掘数据之间的潜在模式，并从中提炼出高附加价值的信息。数据挖掘按照数据的属性和特征，通过识别数据之间的内在的关联，构建数据之间关联规则和序列模型，建立不同的组类，对数据之间的规律进行精准掌握。利用构建神经网络、决策树分类等分类模型，分层聚类器等聚类模型，预测关联等关联规则模型，时间序列预测模型等，对数据进行不同层次的粒度分析，精准理解数据内在结构特征，科学预判高等教育教学状态。在高等教育质量监测数据平台建设的过程中，如何选择适切、有效的数据分析方式，从而为准确判断高等教育教学状态提供科学有力的支持，是平台建设面临的一个重要挑战。平台通过对数据仓库中的数据进行清理、集成、变换、归约等预处理，改善数据质量，提高数据分析效率。采用联机分析技术、关联分析技术、聚类分析技术、分类分析技术等技术，对有关数据的关联度进行多维度、多层次的分析，准确判断高等学校教育教学状态，及时发现教育教学中存在的问题，并进行及时的预测预警，为高等学校持续改进教育教学质量，进行科学管理和精准决策提供有力支持。其中，联机分析技术是将数据库中的各种属性看作描述数据属性的“维”，通过充分调动用户的积极性参与数据分析，并根据他们提出的需求分析，动态选择分析算法，方便的组合维度、指标，多角度多层次的探察和分析数据，快速识别影响教育教学的因素。构建时间序列模型，运用线性模型法和移动平均法等，从时间域、频率域的角度利用线性趋势和非线性趋势进行周期分析和时间序列预测，能够对高等教育教学状态进行精准预测。
4.创新数据呈现形式，回应用户现实需求。
面对海量数据，如何以有效的方式方法加以呈现，对平台建设来说显得尤为重要。高等教育质量监测数据平台充分运用各种可视化的工具和方法，直观、生动地反映出数据及数据之间的关联和状态，为多元主体了解和掌握高等教育教学状态提供了良好支持。平台采用条形图、柱状图、直方图、散点图、三维曲面图形等多种图形，一目了然地把数据之间的关联特征和相互关系直观地呈现出来，简单、直接，具有可读性和生动性，为多元主体了解高等教育状态、走向及变化趋势提供了一种形象、直觉的解读和展现数据方式，有助于透彻地理解数据所包含的价值。这些可视化的数据呈现方式具有的直观化、关联化、艺术化和交互性等特点，有着非凡的艺术吸引力和强烈的色彩感染力与穿透力，能够强化多元主体的认知效果和记忆力，更有利于信息的传递。在数据的可视化方面，平台十分重视用户的体验。所谓用户的体验，即用户为了充分了解和掌握平台功效，在使用平台的过程中所得到有用性、易用性、友好性的认知印象与回应。在数据可视化的进程中，平台十分强调从用户体验的角度进行优化方案，并根据用户的认知提出解决方案，使数据可视化中数据结构的建立与用户认知过程中的感知进行通力合作，有效地促进用户的理解力。从用户体验的角度来说，数据可视化中数据结构的调整与建立也需要建立在用户体验的基础上，从使用者的角度来整理与筛选数据，选取更匹配的可视化元素来表现，能够促使数据的呈现更加科学、合理。“十三五”时期是我国高等教育事业攻坚克难的关键时期。实现《教育规划纲要》提出的高等教育发展目标，以及到本世纪中叶基本建成高等教育强国的目标，要求在高等教育质量保障体系建设过程中深入贯彻和落实新发展理念，准确把握新时期我国高等教育内涵的深刻变化，以新理念、新目标、新方法引领和推动高等教育质量保障监测平台建设，使之为实现我国高等教育强国目标发挥重要作用。
作者：王战军 乔刚 单位：北京理工大学学位与研究生教育研究中心 延安大学教育科学学院
参考文献
［1］北京大学哲学系外国哲学史教研室.西方哲学原著选读(下卷)［M］.北京:商务印书馆,1982:427.
［2］陈鹏勇.论现代高等教育多元发展理念的整合［J］.高教探索,2015(1).
［4］王战军,乔刚,李芬.高等教育质量保障新类型:监测评估［J］.高等教育研究,2015(4).
［5］瞿振元.扎实推进高等教育现代化［N］.人民日报,2016-1-31.
［6］李小梅.本科教学基本状态数据库研究及运用［J］.高教发展与评估,2014(2).
［7］瞿振元.建设中国特色高等教育治理体系推进治理能力现代化［J］.中国高教研究,2014(1).
［8］林杰,刘国瑞.关于深化中国特色高等教育人才培养体系改革的几个问题［J］.中国高教研究,2015(3).
［9］李国强.高校内部质量保障体系建设的成效、问题及展望［J］.中国高教研究,2016(2).
［10］刘旭,等.教学状态数据库系统在高校本科教学工作合格评估中的应用［J］.高等工程教育研究,2014(4).
［11］王战军,乔伟峰.中国高等教育质量保障的新理念和新制度［J］.清华大学教育研究,2013(3).
［12］王战军,乔伟峰,李江波.数据密集型评估:高等教育监测评估的内涵、方法与展望［J］.教育研究,2015(6).
［13］教育部教育教学评估中心.国家高校本科教学基本状态数据库数据表格及内涵说明(2.0.5版)［EB/OL］.(2014-7-1)［2016-3-3］
［15］路易斯•戈麦斯-梅西亚,戴维•鲍尔金,罗伯特•卡迪.管理学———原理、案例和实践(第3版)［M］.詹正茂,译.北京:人民邮电出版社,2009:514
