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河南日报报道我校信息化建设成就

发布部门:河南日报   发布时间:2017-01-09   浏览次数:
 
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我校历来高度重视基于大数据的统计分析工作,发挥相关部门和学科的作用,形成协同工作机制,组建数据挖掘团队,为学校办学和发展不断提供数据服务,取得了显著的成效。

19日,河南日报第八版刊登了题为《用数据服务高校管理与决策》的新闻报道,报道了我校多年来在信息化建设过程中积累的大量教学、科研、运行管理等方面的业务数据和对数据的有效利用。并详细阐明了如何以“数据服务”协助管理决策者得到更全面的校情把控,便于科学决策。原文如下:

用数据服务高校管理与决策

——郑州轻工业学院数据挖掘分析与服务取得显著成效

对于郑州轻工业学院2016级新生来说,大学生活的第一个月就给他们留下了深刻而美好的印象。刚一踏进校园,学校的数据挖掘平台就在第一时间通过手机向新生推送学校的简介,提醒他们大学生活中需要注意的事项,帮助他们了解校园信息、所学专业信息、各个专业的性别分布,并推荐人气较高的就餐地点。

进入这个平台,学生们会发现,它的作用可大了:我的校园展现学校的基础信息、提供校园地图连接;专业介绍列出所学专业的授课计划、课程通过率、选修课排行、近五年考研就业排行;老乡校友可以根据学生的基本信息分析同乡、同母校、同专业、同院系的校友信息;图书借阅根据个人借阅情况分析图书借阅水平、阅读偏好,提供阅读历史查询,并根据阅读偏好推荐人气较高的书籍;课程信息列出今日课程信息,提供个人课表信息;我的消费根据个人消费情况,分析个人的消费水平和个人消费偏好,并提供消费历史查询;我的成绩根据个人成绩分析在同专业中的排行,提供个人成绩单查询……

数据挖掘平台已建设8个分析主题

数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘,是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析单位的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整策略,减少风险,做出正确的决策。

多年来,郑州轻工业学院在信息化建设过程中积累了大量的教学、科研、运行管理等方面的业务数据,对数据的有效利用,能让管理决策者得到更全面的校情把控,有助于科学决策。高校大数据挖掘分析与服务目标是:面向领导和管理者提供决策支持的数据服务,面向个人提供数据服务。充分利用各类业务数据开展挖掘分析,服务学校发展和管理的需要,是一项意义重大、任务艰巨的工作。

据郑州轻工业学院数字化管理中心主任李霞介绍,学校数据挖掘平台于2013年开始调研,20148月开始建设,截至目前已完成三期建设。该平台目前建设了人事、学生、科研、资产、教学、图书、一卡通、个人数据服务等8个分析主题,持续建设了480多个数据分析模型进行分析展示。2016年数据挖掘在生源地评估、民族生管理、学生资助、学业预警、图书管理、个人数据等领域初步应用,取得了很好的效果。

为学校办学和发展提供数据服务

学校高度重视基于大数据的统计分析工作,发挥相关部门和学科的作用,形成协同工作机制,组建数据挖掘团队,为学校办学和发展不断提供数据服务,取得了显著的成效。

——教职工个人数据服务。除了为学生提供个人数据服务外,学校还为教职工提供个人数据服务。以微信公众号的消息推送方式,在个人信息、执教历程、科研项目、薪酬待遇、教学活动、班级花名册、代课成绩分析、消息预警等方面为全校教职工提供全方位的个人数据服务;教职工可以查询最近一个月的工资明细,近五年的月薪变化情况,累计工资,工资发放历史等;提供与教职工相关的项目、论文、著作、专利、成果的数量和详细信息以及论文项目的获奖情况;为任课教师列出当日课程的信息和班级花名册,所教课程的任课详细信息,课程的完成进度,并提供个人课表;为辅导员和任课教师提供班级成绩分析入口,分析班级成绩最好和最差的学生,班级挂科率,成绩最差的课程。

——大数据辅助学校精准资助困难生。依据学生在校消费行为(就餐、购物)数据、上网行为数据、学生图书借阅数据、学生在校行为轨迹、学生基本信息数据、学生住宿信息,助学金历史数据、成绩数据,通过困难生发现算法,发现全校学生中的困难生,辅助辅导员及学生处进行困难生评定工作,解决虚假困难难辨别、困难认定方式不合理、自尊心强的困难学生难覆盖等问题。

——大数据提升学校学生安全管理水平。依据学生在校消费行为(就餐、购物)数据、上网行为数据、学生图书借阅数据、学生在校行为轨迹、学生基本信息数据、学生住宿信息、门禁数据,通过实时和定时计算任务发现失联学生,及时推送数据给学生辅导员和院系负责人,达到早知道、早干预,降低学生安全事故发生概率,提升学校学生安全管理水平。

——大数据辅助学校进行招生宣传。高考结束后,如何合理有效地投放宣传资源成为每年学校招生办的重要工作。大数据通过学生的高考成绩、在校四年成绩数据、学生就业数据、考研数据,为学校提供优质生源地和学校的高知名度生源地信息,辅助学校招生资源投入的有的放矢。

——大数据成绩预测告警,提高学生自主学习意识。依据学生在校消费行为(就餐、购物)数据、上网行为数据、学生图书借阅数据、学生在校行为轨迹、学生基本信息数据、学生历史成绩数据,通过成绩预测模型为辅导员、任课教师以及学生本人提供成绩预测告警服务,提醒相关人员和个人加强相关课程的精力投入,提高学校学位获得率,以信息化手段促进。

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