關鍵詞：智慧大腦；諾蘭模型；ETL工具；數(shù)據(jù)倉庫分層；數(shù)據(jù)孤島

0 引言

黨的二十大報告提出：“推進教育數(shù)字化，建設全民終身學習的學習型社會、學習型大國?！边@是“推進教育數(shù)字化”首次被寫入黨代會報告，標志著教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型進入了新的歷史階段。為貫徹落實國家教育數(shù)字化戰(zhàn)略行動，進一步推進全國職業(yè)院校數(shù)字校園建設工作，教育部發(fā)布了《全國職業(yè)教育智慧大腦院校中臺（高職/中職）數(shù)據(jù)標準及接口規(guī)范（試行）》和《全國職業(yè)院校大數(shù)據(jù)中心建設指南》，為職業(yè)院校數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了新要求、新標準、新思路[1]。在人工智能、云計算、機器學習等新一代信息技術(shù)的推動下，海量教育數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)，教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為必然趨勢[2]。然而，當前高職院校在數(shù)據(jù)管理方面仍面臨著數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、數(shù)據(jù)匯聚整合困難、數(shù)據(jù)共享缺乏管控等問題，嚴重制約著學校數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程。

為破解高職院校數(shù)據(jù)治理難題，本文以常州紡織服裝職業(yè)技術(shù)學院為例，探索構(gòu)建基于教育部智慧大腦中臺的校本數(shù)據(jù)智能采集與推送平臺，為職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理提供參考和借鑒。

1 數(shù)據(jù)管理現(xiàn)狀與問題分析

1.1 數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊

在信息化建設初期，高職院校普遍缺乏頂層設計和統(tǒng)籌規(guī)劃，導致各類業(yè)務管理系統(tǒng)各自為政，形成了典型的“煙囪式”架構(gòu)。由于各個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)不一致，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準[3]，導致數(shù)據(jù)難以關聯(lián)匯總和分析，形成“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象。此外，由于功能缺陷、管理缺位、操作不當?shù)仍颍瑪?shù)據(jù)缺失、格式不統(tǒng)一等數(shù)據(jù)質(zhì)量問題普遍存在[4]，例如學生籍貫信息填寫不規(guī)范等。這種參差不齊的數(shù)據(jù)質(zhì)量狀況，嚴重影響了學?；跀?shù)據(jù)的科學決策和管理效率，給教學質(zhì)量評估、資源配置等工作造成困擾[5]。

1.2 數(shù)據(jù)匯聚整合困難、數(shù)據(jù)共享缺乏管控

各部門獨立運作的信息系統(tǒng)在數(shù)據(jù)格式、接口標準和存儲方式上存在差異，導致學校數(shù)據(jù)難以互聯(lián)互通，需要進行復雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和適配工作。同時，由于缺乏明確的數(shù)據(jù)共享政策和規(guī)范，數(shù)據(jù)共享存在較大的隨意性和風險性，容易造成學生個人隱私信息、學校財務信息等敏感數(shù)據(jù)泄露和濫用。此外，數(shù)據(jù)共享缺乏有效的監(jiān)督和評估機制，共享過程中的不當行為難以及時發(fā)現(xiàn)和糾正。

2 教育部智慧中臺的研究分析

2.1 頂層設計先行

數(shù)據(jù)是重要的戰(zhàn)略資產(chǎn)和生產(chǎn)要素，高職院校應高度重視數(shù)據(jù)治理工作，將其作為一項系統(tǒng)工程來抓。在數(shù)據(jù)治理過程中，要堅持頂層設計先行，制定科學合理的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)治理體系、建立健全的數(shù)據(jù)全生命周期管理機制。具體而言，在數(shù)據(jù)戰(zhàn)略方面，院校需要明確數(shù)據(jù)在學校發(fā)展中的定位和作用，確定長期的數(shù)據(jù)發(fā)展目標和方向，并將其納入學校整體發(fā)展規(guī)劃。在數(shù)據(jù)治理體系方面，要明確各部門在數(shù)據(jù)管理中的職責和權(quán)限，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和規(guī)范，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和數(shù)據(jù)安全保障機制。在數(shù)據(jù)全生命周期管理機制方面，要涵蓋數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、采集、存儲、處理、分析、應用和銷毀等各個環(huán)節(jié)，確保數(shù)據(jù)在各個環(huán)節(jié)的安全性和合規(guī)性。

2.2 數(shù)據(jù)標準與數(shù)據(jù)架構(gòu)設計

數(shù)據(jù)標準是數(shù)據(jù)治理的基礎，統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準是實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和互操作的前提。高職院校應在參考國家和行業(yè)標準的基礎上，結(jié)合學校實際情況，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準，包括數(shù)據(jù)元、參考數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)、指標數(shù)據(jù)等。

數(shù)據(jù)架構(gòu)設計是數(shù)據(jù)治理的藍圖，合理的架構(gòu)設計能夠有效地組織和管理數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)的可用性和價值。在數(shù)據(jù)架構(gòu)設計方面，可以參考教育部智慧大腦中臺的架構(gòu)設計理念，構(gòu)建以數(shù)據(jù)倉庫為核心的數(shù)據(jù)管理平臺。數(shù)據(jù)倉庫可以集中存儲學校各個業(yè)務系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換、整合，為學校提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務[6]。

2.3 數(shù)據(jù)安全與隱私保護

在數(shù)據(jù)治理過程中，要高度重視數(shù)據(jù)安全和隱私保護，建立健全數(shù)據(jù)安全管理制度，明確數(shù)據(jù)安全責任，加強數(shù)據(jù)安全技術(shù)防護，防止數(shù)據(jù)泄露、篡改和濫用。要嚴格遵守國家有關法律法規(guī)，加強對學生個人信息的保護，明確數(shù)據(jù)收集、使用、存儲、傳輸?shù)拳h(huán)節(jié)的安全要求，建立數(shù)據(jù)安全應急預案，定期開展數(shù)據(jù)安全風險評估和安全審計工作，確保學校數(shù)據(jù)安全。

3 校本數(shù)據(jù)智能采集與推送平臺

3.1 功能概述

諾蘭模型[7]是描述信息系統(tǒng)發(fā)展階段的抽象化模型，它將信息系統(tǒng)的成長過程劃分為起步、擴展、控制、集成、數(shù)據(jù)管理、成熟6個階段。參照諾蘭模型的成長階段，職業(yè)院校信息化建設過程可劃分為煙囪式建設初期、集成式建設中期和數(shù)據(jù)管理與智能應用后期，如圖1所示。

參照諾蘭模型，職業(yè)院校信息化建設已進入“數(shù)據(jù)管理與智能應用”階段。面對數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)共享困難等問題，該校第一時間組織梳理數(shù)據(jù)資產(chǎn)，厘清全校業(yè)務系統(tǒng)，分析整合現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源，以ETL工具為數(shù)據(jù)抽取底座，采用數(shù)據(jù)倉庫分層設計思路搭建校本數(shù)據(jù)智能采集與推送平臺。

該平臺協(xié)助該校完成與教育部全國職業(yè)教育智慧大腦院校中臺85張表的數(shù)據(jù)對接工作，形成常態(tài)化數(shù)據(jù)治理機制，助推學校高質(zhì)量發(fā)展。

3.2 數(shù)據(jù)采集

1） 界面化填報。針對學生畢業(yè)升學、就業(yè)、未就業(yè)等暫無系統(tǒng)對接的業(yè)務情景，該平臺利用低代碼表單引擎靈活定制文本、下拉、日期等格式的數(shù)據(jù)字段，依據(jù)推送要求，完成設置字段是否為必填項，在表單界面完成數(shù)據(jù)錄入后，通過流程審批的方式對數(shù)據(jù)層層把關，有效保證填報質(zhì)量。該采集方式解決了無數(shù)據(jù)源對接的難題，但填報時效性差。

2） 模板匯總導入。對于產(chǎn)學合作類等暫無系統(tǒng)對接且涉及產(chǎn)教處、教務處等多部門協(xié)作的業(yè)務情況，該平臺提供采集模板進行數(shù)據(jù)收集，標準引用代碼在模板中為下拉項。數(shù)據(jù)歸口部門負責數(shù)據(jù)收集工作，協(xié)作部門配合提供相關數(shù)據(jù)。這種采集方式提高了部門之間的合作意愿，一定程度上解決了因部門數(shù)據(jù)標準不統(tǒng)一導致的數(shù)據(jù)質(zhì)量偏低問題。但是，采集時效性較差，數(shù)據(jù)質(zhì)量受人為因素影響較大。

3） 數(shù)據(jù)對接。對于教學、科研、服務管理類等可進行數(shù)據(jù)對接的業(yè)務情景，該平臺利用開源KETTLE[8]工具從關系型數(shù)據(jù)庫、文件、非關系型數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)源抽取源數(shù)據(jù)，參照數(shù)據(jù)集標準，對源數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗、聚合、格式轉(zhuǎn)換、字段映射以及加解密，最后完成數(shù)據(jù)裝載，實現(xiàn)全流程自動化數(shù)據(jù)傳輸，具體工作原理如圖2所示。

數(shù)據(jù)對接方式顯著提高了采集效率，降低了數(shù)據(jù)質(zhì)量受人為因素的影響，但學習成本高，技術(shù)難度大，對接過程容易造成數(shù)據(jù)泄露等安全隱患。

3.3 數(shù)據(jù)同步

數(shù)據(jù)同步分為全量同步和增量同步兩種模式。全量同步將數(shù)據(jù)源中的全部數(shù)據(jù)一次性傳輸至數(shù)據(jù)集。增量同步傳輸自上次同步后新增或者修改的數(shù)據(jù)。全量同步操作簡單，數(shù)據(jù)不易丟失，但同步時間較長。反之，增量同步耗時短，適用于數(shù)據(jù)實時性要求較高的場景。

該同步模塊采用B/S 架構(gòu)，通過SpringBoot+Vue 實現(xiàn)前后端分離。后端采用基于MVVM 模型的SpringBoot 框架搭配RabbitMQ消息隊列的方式保證同步任務有序執(zhí)行。前端使用Vue+Element-UI的方式開發(fā)管理界面，實現(xiàn)可視化配置數(shù)據(jù)源連接信息與計劃任務功能。

該校使用“首次全量+永久增量”的同步策略。在初次同步時使用全量同步建立基準數(shù)據(jù)，然后使用增量同步進行日常的數(shù)據(jù)更新和變化跟蹤。這種混合策略確保了數(shù)據(jù)一致性、提高了同步效率、降低了資源消耗。

3.4 數(shù)據(jù)推送

數(shù)據(jù)推送模塊包含表字段映射、推送規(guī)則設置、數(shù)據(jù)校驗、數(shù)據(jù)推送、結(jié)果查詢等功能，覆蓋了數(shù)據(jù)推送的全生命周期。

推送平臺對推送表結(jié)構(gòu)與清洗轉(zhuǎn)換后的表結(jié)構(gòu)進行字段映射，根據(jù)預先配置的計劃任務同步85張表數(shù)據(jù)集合，對待推送數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)內(nèi)容與關聯(lián)性校驗，最后依據(jù)推送規(guī)則上報合規(guī)數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)上報過程中，為規(guī)避全量數(shù)據(jù)上報耗時長、能耗大等弊端，該校采用比對特征值的方式增量上報變更數(shù)據(jù)，特征值計算方法如式（1） 所示：

式中：tzz表示特征值，valuei表示數(shù)據(jù)子類表中第i 個數(shù)據(jù)項值，md5[9]對數(shù)據(jù)項集合進行哈希計算，輸出32位長度數(shù)值，利用tzz校驗數(shù)據(jù)完整性，當tzz變化時表明數(shù)據(jù)有變更，tzz不變時表明數(shù)據(jù)未發(fā)生更新，平臺上報tzz變化的數(shù)據(jù)集合。

3.5 數(shù)據(jù)看板

數(shù)據(jù)看板通過FineReport技術(shù)搭建而成，主要包含數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析報表、數(shù)據(jù)預警等模塊，對多維度數(shù)據(jù)進行分析展示，直觀反映學校發(fā)展現(xiàn)狀，助力院校實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理和決策。

數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控模塊對照八大數(shù)據(jù)集指標項對每日推送數(shù)據(jù)進行質(zhì)量監(jiān)測，采用柱狀圖、條形圖、餅圖等圖表方式展示歷史數(shù)據(jù)推送質(zhì)量。

同時，參照教育部職教大腦監(jiān)測大屏，深刻理解各數(shù)據(jù)指標計算公式，搭建校本數(shù)據(jù)分析報表，實時呈現(xiàn)數(shù)據(jù)上報狀況。

數(shù)據(jù)預警模塊對異常數(shù)據(jù)進行告警。對在上報周期前尚未完成數(shù)據(jù)準備的部門進行消息提醒，提高了數(shù)據(jù)上報的時效性。通過列表方式展示推送失敗數(shù)據(jù)集合，方便數(shù)據(jù)歸口部門直觀發(fā)現(xiàn)并修正錯誤數(shù)據(jù)。

3.6 平臺設計架構(gòu)

1） 數(shù)據(jù)倉庫分層設計?？紤]到院校數(shù)據(jù)復雜多變、安全性要求高等特點，建立與業(yè)務需求、組織結(jié)構(gòu)以及管理流程匹配的數(shù)據(jù)模型尤為重要。為了提高數(shù)據(jù)的采集、管理、流轉(zhuǎn)和使用，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)從接入、存儲、開發(fā)、輸出到展示的全生命周期管理，該平臺采用數(shù)據(jù)倉庫分層模型[10]，如圖3所示。

該模型將數(shù)據(jù)倉庫劃分為ODS、DWD、DWS、ADS 四個層次。其中ODS即操作數(shù)據(jù)存儲層，用于存儲從學校各業(yè)務系統(tǒng)實時或定期抽取最細顆粒度的原始數(shù)據(jù)，包括學生信息、課程信息、教學活動數(shù)據(jù)等，形成數(shù)據(jù)湖；DWD即數(shù)據(jù)倉庫明細層，對ODS層的數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換、規(guī)范化、關聯(lián)整合等處理，構(gòu)建出更清晰、準確、一致的明細數(shù)據(jù)；DWS即數(shù)據(jù)倉庫匯總層，在DWD層基礎上進行一定程度的聚合和匯總，形成主題相關的、具有一定概括性的數(shù)據(jù)集合。例如，從學年、專業(yè)等維度對學生升學與就業(yè)情況進行匯總。ADS即應用數(shù)據(jù)存儲層，對DWS層數(shù)據(jù)進一步加工和定制，以直接支持院校特定的業(yè)務功能和數(shù)據(jù)分析場景。

2） 調(diào)度中心。該平臺搭建任務調(diào)度中心[11]，統(tǒng)一管理數(shù)據(jù)同步、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)推送等作業(yè)計劃。

調(diào)度中心從各數(shù)據(jù)源抽取教學、科研、黨建類校本數(shù)據(jù)至本平臺，形成數(shù)據(jù)湖，統(tǒng)一調(diào)度數(shù)據(jù)處理計劃任務，將清洗轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)裝載至目標庫，依據(jù)字段映射計劃任務將處理后的數(shù)據(jù)集合映射至推送平臺目標表，最后依據(jù)推送規(guī)則統(tǒng)籌調(diào)配資源完成數(shù)據(jù)推送作業(yè)。

該調(diào)度中心實時記錄所有計劃任務的執(zhí)行狀態(tài)，當任務執(zhí)行失敗時能夠?qū)︻A先設定的郵箱發(fā)送告警信息，以便管理員及時知曉任務執(zhí)行狀況。同時，能夠在線修改生效cron表達式，在異常作業(yè)修復后可快速進行二次執(zhí)行，顯著提高了運行效率。

該調(diào)度中心合理分配系統(tǒng)資源，確保計劃任務運行穩(wěn)定，同時具備可視化監(jiān)控與管理功能，能夠?qū)崟r查看任務列表、任務狀態(tài)、執(zhí)行日志等信息，實現(xiàn)了對定時任務的統(tǒng)一管理。

4 結(jié)束語

在深刻剖析教育部智慧大腦中臺建設內(nèi)容的基礎上，構(gòu)建出以數(shù)據(jù)倉庫分層為核心的校本數(shù)據(jù)智能采集與推送平臺。該平臺解耦數(shù)據(jù)收集與數(shù)據(jù)推送功能，提高了數(shù)據(jù)處理效能。但是，平臺使用的KETTLE工具學習成本高，難以采集非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如何利用AI技術(shù)采集非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)將是下一步的研究方向，比如利用教室監(jiān)控收集學生簽到率與認真聽課率；對招聘網(wǎng)站進行爬蟲，計算課程專業(yè)市場匹配度；對教學云平臺學生作業(yè)進行AI評估，智能分析學生知識薄弱點等。