国家政策：

2014年，国务院学位委员会、教育部下发《关于加强学位与研究生教育质量保证和监督体系建设的意见》，要求开展博士、硕士学位论文抽检工作，强化学位授予单位、导师和研究生的质量意识，加强学位授予管理，保证学位授予质量。

2018年教育部《教育信息化2.0行动计划》明确指出：“为深入贯彻落实党的十九大精神，加快教育现代化和教育强国建设，推进新时代教育信息化发展，培育创新驱动发展新引擎，结合国家“互联网+”、大数据、新一代人工智能等重大战略的任务安排和《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》《国家教育事业发展“十三五”规划》《教育信息化十年发展规划（2011—2020年）》《教育信息化“十三五”规划》等文件要求，制定本计划。”

建设背景：

研究生教育是教育结构中高水平、高层次的存在，有着为国家培养高层次创新性人才的重要使命。在“双一流”建设的背景下，高校对研究生的培养和研究生质量的提高越来越重视，加强学科建设、建设一流师资队伍、优化人才培养、提升科学研究水平、不断提升研究生教育质量逐渐成为各高校研究生培养的目标。因此需要构建一套能够反映研究生教学质量的平台来反映研究生培养中存在的问题，从而有效的对研究生教育质量进行提升。

学校痛点：

● 研究生数据的不规范或缺

● 研究生教学质量评价指标单一

● 课程设置不合理

● 导师指导力不从心

解决方案：

   学位与研究生大数据解决方案构建了一个平台，实现三个统一。

三个统一：在整个平台建立过程中，统一数据来源、统一数据定义、统一研究生教学模型展示。

一个平台：分析平台，在此平台上完成研究生教学过程全覆盖分析决策支持；完成各种主体性业务分析展现。

    通过学位与研究生大数据解决方案的建设，构建了包含采集、上报、管理一体化的研究生教学数据库，改变了目前数据分散在各个处室、各个项目、各个管理人员的现状，避免出现数据毁损、缺失、泄密的情况，保证高校研究生相关数据的安全性、完整性和连续性。

    本平台提供研究生教学质量分析的领导驾驶舱、质量监测、学生画像、导师画像、主题分析、预警预测和质量报告七大功能。其中领导驾驶舱实时展示领导所关心的反映研究生教学状态的核心指标，为决策提供数据依据(应用如下图所示)；质量监测对研究生培养输入、过程和输出全过程的关键指标进行了监测分析；研究生画像和导师画像综合展示了每个学生和导师的特征，帮助管理者全面快捷了解师生情况；主题分析利用关联挖掘分析形成主题分析报告；预测预警从研究生学业和导师培养分别对学生和导师进行预测预警；并定时向全校领导、管理者提供研究生质量报告。通过各大功能的纵向和横向分析对比，能够充分发挥数据的聚合作用，发现研究生培养过程中更深层次的问题。

   完善平台角色权限分配功能，能根据不同的角色和不同的分析内容将不同的研究生教学分析结果展现给对应人员，确保数据安全保密。

平台特色：

● 研究生教学模型分析商店

基于Smartbi产品开发的研究生教学模型分析商店，将所需的研究生教学分析模型转换成可视化的模型，在行业内属于模式创新。

● 完善的指标体系

在学位与研究生大数据解决方案中，质量监测的指标与观测点是以教育部学位中心全国研究生教学质量大数据分析平台的指标体系为基础，再结合高校自身特点与需求，和专家进行沟通讨论后所确定的校级指标体系。

● 动态管理与数据挖掘

1. 研究生动态管理、行为矫正、预测预警、发展变化分析，并为领导决策提供有力的数据支撑，提高研究生教育评估的准确性和科学性。

2. 分析研究生课程教学、学术训练、科研活动等相关数据，客观呈现实际运行状态，对运行状态是否按照预定计划发展，是否向预定目标靠近等进行监控、预警。

3. 分析研究生学术活动、科研参与、生活轨迹等状态，并利用关联分析等数据挖掘技术，能够发掘这些数据中蕴含的有效信息以及彼此间的相互关系，全面掌握和提高研究生科研水平与创新能力。

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● 课程设置不合理

● 导师指导力不从心

●主题分析 

应用价值：

● 相应国家研究生教育政策方针

1.改革研究生教育评价机制，建立了以培养单位为主体质量保障体系。把大数据分析技术应用于高等教育人才培养质量评价，助推高等教育改革的深入发展；

2.研究生教学大数据分析覆盖研究生教育质量全过程，发现教育质量问题再进行精准出击。

● 建立量化的研究生教学质量评价

1.对研究生输入、过程和输出全过程的质量监测，避免了人为主观性评判，使研究生培养过程中存在的问题展现更加客观；

2.量化的质量监测评价和保障的是研究生培养的全过程，而不是某一个阶段。

建设背景:

   随着高校信息化建设的全面深入，业务系统越来越多，数据中心的数据量快速增长，对系统的性能与可扩展性等方面的要求也会越来越高。根据系统的现状和未来规划，高校有必要引进合理的能够适应未来增长的数据中心存储架构及先进的服务应用管理技术，以加强对校内各种数据资源的保护、共享、维护、管理，同时满足未来需求的的系统扩展能力。

目前高校常见的问题：

系  

    各类应用系统独立建设，缺乏统一信息标准，系统之间交互困难，信息孤岛现象突出。数据重复录入，重复管理，且存在大量不一致，更难以谈及对全局数据的应用与辅助决策！

数据资源丰富，但很难很快找到有价值数据。大量的对外上报数据都需要重复多次进行填报，极大的增加了教师的工作量！

缺少统一技术体系标准及详细的整体建设规划，不利于高校的长期发展！

 ● 权威数据发中心，并对数据进行标准化、规范化、准确化的处理 

● 权威数据发中心，并对数据进行标准化、规范化、准确化的处理 

● 权威数据发布中心：通过统一的数据采集入口，将校内数据统一到数据中心，并对数据进行标准化、规范化、准确化的处理，形成校内唯一的对内对外数据服务中心。将校内数据通过标准接口提供给校内系统使用，并为对外数据报送服务提供准确、权威的数据来源。

  ● 数据应用服务中心：提升校内数据资源的重复利用率，提升高校教学水平，以满足不同层次教师、学生的基本需求，从各方面提高高校教学、科研、管理等水平，给校内改革创新提供新的思路。 

数据中心建设思路:

    校内数据的复杂性和个性化程度非常高，数据中心的建设没有一蹴而就的捷径，必须是一个循序渐进、逐步提升的过程。从信息标准的重新梳理开始，到校级统一数据中心的建设，再到基于主数据的数据盘点和数据利用，基于数据应用的持续建设，牵引并发现数据问题，在数据源头优化数据质量，在这个过程中需要根据学校的实际业务发展与需要，不断调整校内信息标准与数据状况，才能建成符合学校业务发展需要的数据中心。

难以谈及

数据中心方案特点:

   该方案提出是基于Hadoop/Oracle大数据平台的数据中心建设方案,极大地降低了使用和维护成本,Hadoop /Oracle生态圈包含了各类的组件模块, 能够解决建设和使用中遇到的各类问题,提高了数据中心的性能，并具有极强的可扩展性。

建立数据标准:

优异的数据处理功能:

具体业务应用:

● 服务于校情分析—提供 领导驾驶舱、辅助领导决策；

● 服务于教学质量监控：提供在线的评估流程、评估结果分析报告、评估排名，推动各个学院、专业更好的发展；

● 服务于教师发展中心：提供教师画像-—精准督导教师，辅助教师职称评定；

● 服务于本科学生管理：提供学生画像 、异常学生预警 —精准帮扶学生；

● 服务于研究生教学管理：研究生科研与创新分析、研究生教学质量监控、学生预警；

● 服务于人才培养：提供数据分析挖掘实训平台，提升学生应用技术与技能，提升学生就业率。

建设背景：

    人才培养是一项复杂的系统工程，国家中长期教育改革和发展规划纲要中确定了质量是高等教育生命线的重要方针，教育部《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》也指出“建立以提高教育质量为导向的管理制度和工作机制，把教育资源配置和学校工作重点集中到强化教学环节、提高教育质量上来。”

    高校建立科学的教学质量监控体系已势在必行，需要一套常态的、及时的、一体的教学运行数据，为管理决策层在资源分配、政策制定、规划与发展、个性化培养等多方面发挥辅助决策的作用。

学校教学过程中存在的问题:

建设思路：

    高校教学质量实时监测大数据平台是围绕教学质量工作目标，建立科学的考核指标体系，帮助学校构建全面、科学、高效、准确的教学质量评测、评价和监测平台。它以数据为基础、以评教、评学、评管工作为重点，以结果指标为导向，遵循定量与定性相结合、静态与动态相结合的原则，实现以数据采集平台为载体，实现常态化、智能化、一体化的教学信息管理，确保动态化的日常教学管理监控，为教育教学改革提供实时、科学、系统的决策建议。

解决方案：

1.平台总体架构 

图：总体架构图

2.平台包含的功能模块

产品的特点和优势：

l 一站式审核评估服务 ：协助学校做好从常态化数据采集、报告解读 、自评自建，到专家进校前、进校中、离校后的准备工作。

l 一站式教育质量保障服务：提供专业评估、院系评估、课程评估、教师教学评价、分析解读。

l 报告解读，挖掘明细：提供报告解读，解读数据来源算法、并且通过 多维度分析、细化分析找到学校更多的问题与不足，让自评、自建工作更加科学。

l 部级经验，专家资源：部级 、厅级版本承建经验，专家资源丰富。

l BI 平台、自助分析：让用户只需简单拖拽，就可实现从多方面、多角度的分析学校数据。

l 前沿科技、人工智能：结合 AI 技术，可以 通过手机语音即可打开系统的资源。

l 开放架构、扩展性强：系统基于大数据分析平台结合可视化 bpm 流程工具，扩展能力强。并且可以结合数据仓库使用，也可以直接连接 ERP/CRM 等系统的数据源，扩展现有系统的功能，更好的利用现有 IT 资产。系统采用开放的 SOA 架构，提供丰富的 API接口，能够方便的与其它 IT 应用集成。

建设背景：

    在中国已经成为“华盛顿协议”的正式成员国的新形势新使命下，工程专业认证是中国教育迈向国际化的重要一环，是衡量工程专业人才培养质量标准，对高校工程专业质量体系保障能发挥积极作用，促使学校建立起以学生为中心、成果导向的人才培养体系，构建持续改进的质量保障机制，不断提升大学工程专业竞争力和人才培养质量。 

     思迈特的工程专业认证解决方案，是基于OBE理念，以教育部工程专业认证的标准和规范为基础，贯穿“教学业务设计”、“学习成果导向评价”、“持续改进”应用，建立从培养目标到毕业要求到课程体系再到教学目标、教学环节的支撑，建立课程质量评价、毕业要求达成评价机制，构建多种闭环反馈解决方案，帮助专业发现教学和学生能力短板，提升教学质量，实现可持续发展的人才培养新生态。

   思迈特师范专业认证以“学生中心、产出导向、持续改进”为基本理念、学生为中心，强调遵循师范生成长成才规律，以师范生为中心配置教育资源、组织课程和实施教学；产出导向，强调以师范生的学习效果为导向，对照师范毕业生核心能力素质要求，评价师范类专业人才培养质量；持续改进，强调对师范类专业教学进行全方位、全过程评价，并将评价结果应用于教学改进，推动师范类专业人才培养质量的持续提升。

提供的服务

产品优势:

数据：自动抽取基本状态库数据或院系补录数据，自动生成院系分析报告、数据解读报告、问题列表。

指标：配置多套指标，对指标和算法生成进行指导，三级指标管理，定性与定量相结合。

专家线上评估：专家在线打分、填写建议，自动输出专家打分汇总；线上展示专家评估报告。

问题整改：学校对专家评估报告和提出的整改建议进行解读输出整改问题汇总，线上对整改问题任务分解和跟踪，实时监控专业整改问题的流程进展。

定制化：根据学校自身情况，可对指标、算法、流程进行定制。

专业评估系统

产品优势:

数据：自动抽取基本状态库数据或省级平台数据，专业补录数据，自动生成专业分析报告、数据解读报告、问题列表

指标：配置多套指标，对指标和算法生成进行指导，三级指标管理，定性与定量相结合

专家线上评估：专家在线打分、填写建议，自动输出专家打分汇总；全程跟踪专家线下考察（考察内容包括：支撑材料、教师上课资料、学生成绩、课堂等）；线上展示专家评估报告。

问题整改：学校对专家评估报告和提出的整改建议进行解读输出整改问题汇总，线上对整改问题任务分解和跟踪，实时监控专业整改问题的流程进展

定制化：根据学校自身情况，可对指标、算法、流程进行定制