教育行业数据管理与分析解决方案

 

 

 

 

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项目内容概览

一、 项目背景与概述 1

1.1 通过教育创新推动国家发展 1

1.2 信息化驱动下的教育现代化进程关键作用凸显 1

1.3 利用先进数据分析推动教育数字化转型 2

1.4 大数据驱动的教育改革策略 3

1.5 利用大数据推动教育生态的现代化转型 5

二、 项目需求详情 7

2.1 教育系统改革急需推动信息整合与系统协同 7

2.2 创新教学策略适应现代教学空间的需求 8

2.3 教育革新呼唤评价体系的同步创新 9

2.4 适应新时代需求，人才培养模式亟待创新 9

三、 创新设计理念与实施策略 11

3.1 发掘数据潜力 11

3.2 坚持融合创新 11

3.3 提升师生素养 11

3.4 创新思维方式 12

四、 项目实施的战略导向 13

4.1 构建教育数据管理中枢，驱动应用整合 13

4.2 定制化教育解决方案 13

4.3 变革教与学发展模式，提升师生数据素养 14

4.4 推动教育数字化转型，解决教育发展瓶颈 15

4.5 利用数据智能驱动教育革新 15

4.6 基于大数据推动教育科学决策 16

4.7 推动教育数据应用，全面赋能教育各界 17

五、 全面战略规划 18

5.1 详细设计指南 18

5.1.1 标准化和规范化原则18

5.1.2 开放性和可扩展性原则19

5.1.3 易用性原则20

5.2总体框架20

5.2.1 基础环境21

5.2.2大数据管控中心22

5.2.3 教育大数据应用服务22

5.3技术路线23

5.3.1 大数据技术23

5.3.2 数据融合技术24

5.3.3 大数据分析与可视化24

5.3.4 微服务架构25

六、建设内容26

6.1标准体系建设26

6.1.1 术语和定义26

6.1.2 数据元素结构28

6.1.3 标准规范30

6.2数据库建设39

6.2.2 教师（职工）元数据目录45

6.2.3学校元数据目录57

6.2.4资源元数据目录65

6.3地区级建设（市/区/县）67

区域大数据智能决策支持系统

6.3.2 教学质量大数据应用126

6.3.3 教学发展大数据应用155

6.3.4校园安全大数据应用214

6.4校级建设227

6.4.1 校园大数据中心平台227

6.4.2 教学质量大数据应用280

6.4.3 教学过程大数据应用304

6.4.4新高考应用391

6.4.5智能管理装备421

七、教学服务465

7.1教研活动服务465

7.2教学过程服务466

7.2.1 教育大数据平台服务466

7.2.2 教学质量大数据应用服务466

服务新高考的教学过程大数据应用分析

八、建设模式4688.1资金投入468

8.2建设周期468

8.2.1 分期建设468

8.2.2阶段应用470

九、预期效果472

一、方案背景

1.1以教育现代化支撑国家现代化

《教育强国：基础与愿景》  - 建设教育强国被党的十九大郑重宣示为民族复兴的核心支柱，强调教育事业的首要地位。深度推进教育改革，致力于加速教育现代化进程，以满足人民对优质教育资源的期待。  - 到2020年，教育现代化已实现显著进步；2035年的长远目标是全面达成教育现代化，迈进世界教育强国的行列。  - 教育的卓越品质、普遍覆盖、公平普惠、终身学习以及创新服务功能，共同构成了教育现代化的核心内涵。而教师队伍的专业素养提升、治理体系的现代化、信息技术的应用以及教育的国际化趋势，成为支撑教育现代化的关键要素。

教育现代化，作为国家现代化建设的宏观导向，其内涵包括体系构建的提升、教育普及的深化、教学质量的保障、人才培养结构的优化以及教育服务能力的增强，象征着教育向高水平的飞跃，是对传统教育模式的超越。它涉及教育理念、发展模式与制度体系的全面转型。核心策略聚焦于加速推进教育现代化进程，提升教育品质，确保教育公正，并通过优化教育资源配置，推动教育结构的优化。在信息化时代的背景下，我们致力于推动教育形态和管理方式的创新变革，借力信息技术驱动教育现代化的深入发展。

教育现代化进程中，信息化建设被视为至关重要的组成部分及显著标识。

技术革新：人工智能、大数据与区块链驱动教育转型 这些先进技术的崛起正在深远地重塑人才需求与教育体系的本质。智能环境不仅革新了教学互动模式，还潜移默化地影响着教育的核心理念、文化内涵及生态环境。教育信息化凭借其突破地域与时间界限、高效复制传播与多元化展示的特点，成为提升教育公正、优化教学质量的关键途径，为构建包容性学习环境和推动全民终身学习提供了强有力的保障。它将显著提升教育决策的科学性和综合管理水平，成为新时代我国教育改革与长远发展的基石。依托教育信息化推动教育现代化，恰逢我国建设教育强国与人力资源强国的战略愿景，标志着信息化已成为教育现代化的基石和核心要素，是教育现代化的核心内涵与重要标识。

1.3大数据驱动教育信息化发展

教育在大数据技术与理念的冲击下正在发生一场“静悄悄的革命”，教学范式的转型成为这场革命的先导和核心。伴随着教育数据的持续累积与深度挖掘，大数据在构建新型教学生态、助力教学结构变革、再造教学流程方面的作用日益凸显。

在数据驱动的教学新范式中，教学架构经历扩展，由基础的四元素（教师、学生、媒体和内容）升格为包含五个关键要素（教师、学生、媒体、内容及数据）。数据作为新兴的生态要素融入教学体系，为其智能化运作注入智慧动能。通过对教学大数据的深度剖析和多元解读，能有效揭示隐藏在数据背后的教育价值，从而支持教师在课前进行详尽的教学策划，课堂上实施精准的教学指导、深入的研究探讨以及精确的评价，课后则实施精细化的辅导环节。

中小学校信息化环境的显著提升为全阶段、全方位的教学过程及结果数据采集提供了优越的基础。教学数据流正从课前、课中至课后无缝衔接，推动了数据驱动的教学策略（包括设计、实施与管理）朝着精细化、精准化和优化的方向发展。大数据显示出重塑课堂教学流程和教育生态的潜在力量。

教育数据的价值并非自发显现，而是依赖于机器的深度分析与精细挖掘得以揭示。学习分析技术凭借其卓越能力，能从庞大数据中提炼出隐藏的、蕴含潜力的教学与学习洞察，从而助力教师做出更为科学、高效且精确的教学决策。它对于理解学生的真实特性，如学科专长、知识盲点及学习倾向等方面，具有关键作用。数据驱动教学的成功案例无一不是建立在学习分析技术强大支撑的基础之上。

1.4政策指导大数据推动教育变革

为了实现教育改革与发展迈上新台阶，追求更优质的教育质量，增进教育公平性，提升教育效率，并确保长期稳定的进步，各级政府明确提出了对教育信息化的实质性要求。

在《国家教育事业发展“十三五”规划》中，明确倡导学校应用大数据技术来收集、分析并反馈教育教学活动及学生行为数据，以此促进个性化学习和精准教学实践。规划强调推动各级各类教育机构发展智慧校园，整合互联网、大数据、人工智能以及虚拟现实等先进技术，探索创新未来教育的新教学模式。

《中国教育现代化2035》中提出“建设智能化校园，统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台。利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合。创新教育服务业态，建立数字教育资源共建共享机制，完善利益分配机制、知识产权保护制度和新型教育服务监管制度。推进教育治理方式变革，加快形成现代化的教育管理与监测体系，推进管理精准化和决策科学化。”

在《四川省中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》的指导下，纲要强调通过省级教育管理信息系统为核心，强化对学校管理基础数据的搜集与整合，旨在推动管理流程的标准化、规范化和信息化进程。同时，着重推进中小学校的网络设施建设，致力于打造数字化校园环境。纲要还提出加速省、市、县三级教育资源公共服务平台的构建，稳步提升网络教育资源的覆盖广度和深度。

《成都市教育事业发展“十三五”规划》中要求“鼓励各级各类学校建立支持学校发展和管理决策的数据系统，推动管理信息化与教育教学创新的深度融合，促进学校决策支持科学化、管理过程精准化和教学分析即时化。实施学生成长、教师教学行为数据归集计划，推行基于大数据分析技术的评价方式，实现动态、可持续、形成性和诊断性的绩效评估。建立和完善教育网络服务平台，畅通多方参与治理的渠道，实现政府部门、学校、家长和社会信息快速互通。”

《教育信息化2.0行动计划》强调：通过大数据技术的高效采集与整合，汇聚互联网上的丰富教育资源，包括教学、科研及文化内容，为各级各类学校和全体学习者提供海量且个性化的学习资源服务。同时，优化教育业务管理系统，深入发掘和应用教育大数据，显著提升对教育管理、政务服务以及教学管理等领域的信息化支持能力。致力于构建一个全国覆盖、标准统一、上下联动并共享的教育政务信息资源大数据平台，旨在消除数据隔阂，实行单一数据源头管理和实时数据采集，实现精准伴随式服务。

1.5教育大数据应用生态服务教育现代化

党的十九大报告明确指出要“加快教育现代化”“办好网络教育”。加快教育现代化，推进新时代教育信息化发展，培育创新驱动发展引擎，教育信息化作为教育系统性变革的内生变量，支撑引领教育现代化发展，推动教育理念更新、模式变革、体系重构。教育信息化是加快实现教育现代化的有效途径，教育信息化是教育现代化的基本内涵和显著特征，是“教育现代化的重点内容和重要标志。

致力于教育现代化的实践，我们积极实施教育政策，推动教育信息化2.0的实施，以提升教育教学应用的实效。以教学管理、教师教学和学生学习与发展为核心，借助大数据思维和技术，通过大数据标准化引领教育现代化进程，激发学校与教师在现代化教育中的主动性和积极性，共建教育大数据服务平台。通过整合、统一教育元数据目录和标准，消除信息孤岛，依托结构化与非结构化数据，以‘效益’为导向，运用大数据分析和人工智能等工具，构建教育系统的底层数据采集、清洗、共享体系，并实现机器学习、AI智能分析与数据融合呈现的教育大数据服务中心。这一中心支持国家至地方各级的数据共享与交换，推动教育数据云端化，无缝对接电子政务云平台。依托区域大数据中心，我们构建惠及全民的数据惠民应用体系，丰富基础数据资源，通过个性化智能服务，强化教育数据在教学、资源和测评等领域的支持功能。这将形成覆盖全地区的学校办学水平评估、互联网应用和大数据智慧课堂体系，实现跨业务、跨系统维度的数据分析与决策，从而持续推动教育大数据的健康发展，深化智慧教育内涵，有力促进区域教育质量和跨越式发展。

二、建设需求

推进地区教育体系内的信息交互与系统整合

随着我国教育信息化迈入2.0时代，各地区正经历着深刻的转型。在这个新的发展阶段，创新技术成为驱动教育信息化深化的关键因素。显著的进步体现在教学环境的优化、教育资源的丰富化、信息化教学的广泛普及以及公共教育服务平台的显著提升，服务范围不断扩大。然而，区域教育信息化的独特性，如应用场景的多元性、业务逻辑的复杂性以及需求的多样性，导致各地不得不不断构建多样的应用系统以适应变化，这其中包括了源自不同时期、服务于不同目标、由不同供应商开发并采用不同技术路径的教育信息系统。尽管这些系统的建设初衷是为了解决问题，但在实际操作中，它们往往给使用者带来了相当程度的困扰与挑战。

教育局日常工作中涉及的信息化系统繁多，总计超过数十个，对所有系统的全面熟悉、管理和运用构成了一定的挑战。

频繁地执行跨系统的数据导入、导出及转换操作。

(3)重要数据需要在多个系统中录入；

由于各个系统对同一指标的数据统计存在差异，导致需要投入大量的精力进行人工分析和处理。

大数据驱动的教育信息化方案提供了一套系统性的解决方案。它实现了数据的集成采集，所有应用系统均作为数据源，消除了单一信息化系统局限，解决了数据冗余的问题；通过统一的数据交换机制，实现了非实时的系统间数据共享，显著简化了数据交换技术的复杂性，确保了数据的高效流通；对离线数据进行了标准化处理，包括深度清洗和规范化整理，消除了一致性指标在不同系统中的歧义，防止了数据冲突；同时，将离线与在线数据无缝整合，支持跨场景、多维度的数据分析，拓宽了数据的应用范畴，从而大幅提升了数据的潜在价值。

依托大数据技术，我们实现了知识挖掘、数据分析及学习效果评估等服务，从而为差异化的教学策略、精细化的管理体系以及智能化的服务模式创造了条件。智慧校园的深入运用有力地促进了中小学校管理效能的提升，支持了治理优化，并致力于实现以学生为中心的个性化服务，推动教育管理形态从依赖经验、粗犷且封闭的传统模式，向着精细化、智能化与可视化的现代路径转型。因此，区域教育大数据的发展被视为教育信息化深化进程中的必然产物。

为了适应新型教学环境，迫切需求创新的教学内容和教学策略的革新。

智慧校园的全面智能化趋势势不可挡，其绿色节能管理、精密治理与个性化服务将得以全面贯彻，从而显著提升学校的治理效能。新型教育技术的应用将革新多媒体教室的理念，原有的多媒体展示与基础互动功能的教室必然演进为具备高级智能、个性化特征，并强化智能交互和差异化教学的智能学习空间。

未来课堂的界限日渐交融，物理空间与网络虚拟空间的无缝对接将推动教学模式的多元化。依托信息技术的探究式、讨论式及互动式教学，以及混合式学习等新型教育实践方法将渐趋普及。大数据作为实现个性化大规模学习的关键驱动力，深刻重塑了学生的学习路径和教师的教学策略，为实现个性化、自适应的大规模学习提供了强有力的工具支持。

教育评价体系的革新应与教育元素的变革同步进行

随着新型教育模式的革新，教育评价体系势必将经历深刻的转型。传统的知识传授型教育将让位于以能力培养为核心的教学，被动的记忆式学习模式将逐渐被主动的探索性学习所取代。教育将以主体性、个性化为主导，更加注重人的全面发展，秉持以人为本、开放多元的理念得以充分展现。大数据和人工智能技术的广泛应用将推动精准化评价和智能诊断的普及，教学评价手段智能化程度显著提升，全面覆盖学习全周期，智能评价驱动下的学习干预效果将更为显著。同时，教育管理和督导评估将因大数据及人工智能技术的融入而实现科学性、实时性和精细化的显著提升。

随着新型社会形态的不断发展，人才培养模式的改革已成为当务之急。

随着信息化社会的深入发展，知识生成与传播的速度日益加速，知识更新周期显著缩短，这使得人才的知识结构、技能要求以及综合素质面临着新的挑战。智能技术的革新不仅重塑了诸多行业的基本运营模式，许多传统岗位面临自动化替代，从而引发了对人才需求的重大变革。在这个智能时代，社会迫切呼唤具备批判性思维、协作沟通及创新精神的个性化人才。  信息时代的教育对象，即所谓的数字原住民，伴随着智能手机、平板电脑等智能设备的普及而成长，他们在数字化环境的熏陶下形成了独特的学习习惯。这些学习者依赖互联网获取信息，善于利用各种在线平台进行交流，他们的知识获取路径非线性，追求个性化学习体验，并对课程内容的质量有着极高的期待。他们自然地掌握并运用数字化学习工具，使之成为日常生活的一部分。

大数据应用技术：驱动教育多样性和个性化的重要工具 通过精准描绘每个学习者独特的个体特性，大数据技术在支持大规模教育的同时，实现了对每个学习者个性化需求的定制化教育供应。这有效地解决了教育领域长期存在的规模化与个性化之间的冲突，促进了高质量的教育均衡和终身教育的高水平发展。

三、设计思路

教育领域的革新进程因大数据技术的融入而显著加速，它作为一门科学工具，不仅革新了教学方法，优化了学习体验，还在管理决策层面产生了深远影响。

3.1聚焦数据价值

全面采用教育数据采集与深度分析技术，该技术覆盖教育业务的各类应用系统，包括教学、管理、科研及培训等多个领域。在处理数据时，我们兼顾相关性和因果性的探究，借助数据分析揭示教育领域的实际问题，协助用户深入解析和理解分析结果，从而精准评估当前状况，并洞察未来发展趋势。将数据分析的洞察融入学校的日常运营与服务体系，致力于为师生提供个性化和智能化的服务体验。

3.2坚持融合创新

依托技术创新，革新传统教学范式，深度推进新技术与教育领域的深度融合，实现实质性的从应用整合迈向创新发展的进程。系统性地搜集并精确剖析教育大数据，促使工作重心从依赖个别案例向全面数据分析转移，从而驱动教育决策的演进，由经验主导和粗放管理转向精细管理和智能化操作。

3.3提升师生素养

致力于多元化应用的融合，我们提供全方位、多维度的个性化专业服务，旨在提升师生的信息素养。通过促进技术应用向能力与素质的深度融合，我们的关注点超越了传统的学习成绩，转向学生的身心健康、学术进步、独特技能以及丰富的成长体验。我们致力于培养师生具备高效的信息思维，以及运用信息技术解决教育、学习与生活问题的能力。

3.4转化思维模式

作为学校内涵发展的核心平台，课堂利用大数据手段进行教师课堂教学的实况分析（包括观察、数据收集与评估），以此为基础制定提升策略，从而持续推动教师教学能力的提升。这种融合进一步深化了大数据技术在教师教育中的作用，促进了教师的专业发展，以及教育教学的全面革新与创新进程。

四、建设目标

4.1打造教育大数据平台，统领教育应用

教育大数据依托于"数据集约化、信息资源共享、业务协同运作与应用整合管理"的框架，构建了教育数据应用的综合平台。所有相关应用均整合于大数据体系，通过该平台，数据得以从各个应用源采集，汇集至数据中心进行统一存储，并在应用层面进行标准化调用。在此基础上，对数据进行场景化的深度处理与分析。

教育大数据平台致力于为教育领域的多元角色——教育管理者、教师、家长和学生，提供一体化的综合服务。该平台构建了一个立体化的信息化体系，涵盖了教学（教）、学习（学）、管理（管）、评价（评）、测试（测）以及练习（练）等多个环节，并紧密衔接教育管理机构、学校、教师、家长和学生的全方位需求。平台全面整合用户基础数据，融合学业成绩、教育管理综合信息以及教师专业资料等大数据资源，支持对各类数据进行深度分析和多维度透视。各角色用户可根据自身身份、权限和应用场景，定制并利用平台丰富的教育资源。

4.2提供个性化教学服务

借助对学生历年学术成绩、课程选修、活动参与等多维度数据的深入挖掘，本策略旨在实现精准的个性化教育。首先，利用数据分析手段对学困生实施定制化的干预措施，教师通过集成的学生信息管理系统实时监控其学术动态并提供指导。其次，智能反馈系统能即时反馈学生的学习成效，教师可根据课堂行为分析工具调整教学策略，确保教学的即时性和针对性。此外，大数据在辅助课程选择和课外项目的推荐上也发挥着关键作用，为学生挑选最适合的辅修课程和课外项目提供建议。最后，教师能够根据学生社交行为数据优化团队协作和学习计划，提升日常教学效率和效果。

探索并优化教学与学习模式，强化师生的数据素养提升

通过深入剖析和挖掘教师的教学日志数据、教学资源数据、互动交流数据、评价反馈数据、教学效果指标、继续教育记录以及教学工具使用情况等教学活动中的详细数据，旨在提升教师的数据素养。这将助力教师更有效地获取学生反馈，洞察每个学生的兴趣点和学习难点，从而优化教学设计，调整教学策略，实现个性化教学实践。此外，数据分析还能支持教师精准预估学生考试成绩和未来发展趋势，以便及时介入指导，促进学生学习和发展。同时，它也促进了教师对学生进行全面且公正的评估，促使教育评价方法向基于数据的方向转变，从‘经验主导’迈向‘数据驱动’。数据分析能力的增强还将使教师在教育决策上更为科学精准，进而提高工作效率，并提升学生的学业成绩。最后，它有助于教师识别自身的专业技能短板，推动专业成长和研究深化，以适应数据驱动教学时代的挑战与需求。

致力于对包括学生日志、成绩预警、师生评价、在线交流、伦理隐私及多模态在内的六大数据类型进行深度挖掘与分析，旨在构建学生的数据素养。通过提升他们在数据识别与采集、整合与管理、处理与解读、分享与协同创新等领域的技能，强化他们在数据生成、运用和发布过程中遵循的道德规范。这一举措有助于学生更有效地获取学习反馈，明确自身学习优势与不足，优化学习策略，实现精准化学习；同时，有助于他们预测学习发展动向，引导职业规划；精确追踪和评估学习过程，为综合素质评价提供有力的数据支持；并促进他们发掘高效学习方法，增强自我适应能力，养成终身学习的习惯。

致力于推动学校教育的信息化进程，寻求并有效解决发展中的瓶颈问题

为了加速大数据在教育领域的高效运用，以推动地区教学的迅猛进步，教育行政机构、教育大数据服务商以及中小学校应形成联动，着重从五个核心维度着手实施：一、组织数据素养专项培训，提升教师的数据认知与数据处理技能；二、开发基于大数据的智能学习环境，支持教师实施数据导向的个性化教学；三、推行数据驱动的教学示范项目，探索创新的教学模式；四、建立数据驱动教学实践共同体，推广数据驱动的教学理念；五、深化数据驱动教学专题研究，引领这一教学趋势的深入发展。

4.5挖掘大数据推动教育研究转型

现代教育依托实证数据分析，针对教育领域的具体问题进行深入探究，并依据研究结论来指引政策实践。大数据技术的兴起显著提升了大规模教育研究的可行性，引领教育研究模式向‘数据密集型’科学研究转变。首先，通过纵向数据的持续追踪，实现教育现象的长期动态观察。

维格多教授的研究聚焦于北卡罗来纳州1,500名教师，历时多年，从1997-1998至2007-2008学年的学生学业评估数据出发，探究其对教师薪酬分配的影响，从而提出了基于绩效考核的教师薪酬改革策略。此外，他还主持了一项宏大的横向对比研究，即美国‘全国学生中心’(NSC)关于大学阶段学术成就与高中阶段关联性的深度研究。该研究利用了广泛的州和联邦教育资源数据库，涵盖了全美92%的在校大学生样本，详细考察了入学背景、学生特性与大学录取之间的联系，以及高中学业成绩相近的学生在大学期间的学习表现。这些深入的跨年度追踪研究和大规模的横向比较分析，无疑依赖于强大的大数据支持才能得以实施。

4.6基于大数据推动教育科学决策

地区基础教育质量的全面监测，旨在为决策者提供教育的整体状况和发展动态洞察，同时通过深入剖析家庭背景、教育项目与学业成果之间的关联，影响区域教育资源配置与资助项目的设计。具体策略如下：    1. 利用教育大数据优化学校布局与资源配置：通过分析学龄人口的人口学数据，地区和学校能准确预测学龄人口变化趋势，从而科学规划学校分布和资源分配。    2. 改进学校绩效评估体系：依据学校整体表现和学生个体成就数据，对学校的教育质量和项目执行效果进行评估，以便识别其优势和改进领域。    3. 促进家校紧密合作：借助智慧课堂反馈工具，教师能够实时更新学生课堂行为和任务完成情况，学校与家长能即时了解并共同关注学生的学习进展。    4. 提升学校管理效能：通过学生管理软件在日常活动如出勤、餐饮和校车运营中自动记录数据，分析后提出提升建议，提高学校运营效率。    5. 创新教师评价机制：结合教师执教学生学业成绩，以及他们的职业素养、专业成长和社会贡献等因素，科学衡量教师的专业能力和发展潜力。

推动教育大数据的应用与服务，普惠全体教育相关人员

借助覆盖小学、初中、高中的K12全阶段区域教育生态监控大数据平台，我们对班级、学校和地区的教育教学状况进行全面跟踪诊断。该平台为各级教育行政管理部门实时分析全区域及各学校的教学质量，智能生成教育优化策略，推动全区基础教育质量的智能化提升。同时，为全体教师提供精确的教学参考和改进指导，也为学生和家长提供了解自身学习状况的途径，以及改善方法、资源。此外，它还构建了一个基于移动互联网的教与学互动平台，促进教师、学生和家长间的共同兴趣交流与深入讨论。

五、顶层设计

5.1设计原则

5.1.1标准化和规范化原则

在全面遵循国家法律和相关技术规程的指导下，我们的设计策略涵盖了教育大数据的建设与实施，从业务运营、专业技术到管理体系，均致力于实现标准化和规范化。具体参照的标准规范内容如下：

《教育管理信息教育统计信息》(JY/T1007—2012)

关于《教育管理信息中职学校管理信息》的探讨

《教育管理信息普通中小学校管理信息》(JY/T 1004-2012)

《教育管理信息教育行政管理信息》(JY/T1003—2012)

关于《教育管理信息教育管理基础信息》(JY/T1002—2012)的探讨

《教育管理信息教育管理基础代码》(JY/T 1001-2012)

元数据信息模型：《基础教育教学资源元数据信息模型》

《基础教育教学资源元数据XML绑定》(JY/T0609-2017)

元数据实施指南：《基础教育教学资源元数据实施指南》(JY/T 0610-2017)

《中华人民共和国行政区划代码》(GB/T2260-2002)

《个人基本信息分类与代码第1部分：人的性别代码》

《个人基本信息分类与代码第2部分：婚姻状况代码》

《个人基本信息分类与代码第3部分：健康状况代码》

第4部分：个人从业状况（身份识别）编码标准——《个人基本信息分类与代码第4部分：从业状况（个人身份）代码》(GB/T 2261.4-2003)详细规定

《个人基本信息分类与代码第6部分：人大代表、政协委员代码》(GB/T2261.6-2003)

第七部分：院士信息编码标准——《个人基本信息分类与代码 第7部分：院士代码》

《中央党政机关、人民团体及其他机构代码》(GB/T 4657-2002)

《家庭关系代码》(GB/T 4761-1984)

关于《政治面貌代码》的国家标准(GB/T 4762-1984)规范说明

《党、派代码》(GB/T4763-1984)

5.1.2开放性和可扩展性原则

系统的设计秉持开放性和标准化原则，旨在最大程度地兼容现有的设备、软件和信息资源。系统预留了对新增功能和用户的扩展接口以及二次开发API，确保与相关技术标准相契合，从而能够适应并随着技术进步和需求演变持续拓展其功能和规模。

5.1.3易用性原则

设计文档中，所有关联的系统界面必须确保具备直观、简练且用户友好的中文人机交互特性，操作便捷、灵活动态，易于学习和操作，同时有利于管理与维护的顺畅进行。

5.2总体框架

以满足大数据平台、应用和服务构建的需求，我们整合现有软硬件资源，构建包括计算、存储、网络、容灾和安全在内的数据机房基础设施体系：这涵盖了核心基础数据库的建立、数据采集的全面实施、数据共享的优化、数据挖掘的技术支持、数据控制的精密设计以及数据服务的完善平台。同时，我们将数据标准和数据安全管理纳入管理体系，集成已有的应用管理系统，旨在构建一个创新的大数据应用服务平台，进一步构建全方位的教育服务体系。通过全区域、全学校、全阶段和全程的数据采集，我们汇集教育各环节的关键数据，打破各类应用系统和管理接口的数据隔阂，形成完整的教育数据链。我们运用数据分析、深度挖掘和预警技术，洞察教育决策信息，对教学、管理和学习行为进行聚类、提取和洞察，从而实现教育业务的全面数据驱动。此外，我们借助精准和智能化手段提升教育质量，通过智慧化和个性化的策略培养教与学的行为习惯。

顶层设计架构图

5.2.1基础环境

该基础环境主要构建于教育大数据的核心平台与各类应用系统的底层支撑，包括：云平台设施、网络架构、虚拟化环境以及基础安全保障。硬件设施涵盖专业运维团队，软件基础设施则致力于提供稳定、高效且可靠的运行条件。此外，我们还构建了完善的数据中心安全管理体系，以确保环境的持续有效运行。

5.2.2大数据管控中心

位于基础环境层面的大数据管理中心，专司教育核心大数据的存储与管理。通过实施'一人一号'和'一校一码'策略，确立标准化的数据源头并实施有效管控。同时，它为数据应用提供丰富的信息资源和全面的数据服务。

基础数据库由两部分构成：一是以组织机构、教籍、学籍和学校等教育核心元数据为主构成的核心库；二是围绕教情、学情、考试和教育资源等教育过程数据为中心的主题库。

数据管理流程涵盖数据标准化、代码集管理、数据处理与质量监控等环节，确保对数据的全生命周期——从采集、清洗、应用到更新，每一个阶段的数据变化轨迹都能严谨追踪，从而确保系统的数据质量稳定高效且始终可用。

数据流转的关键环节包括数据采集、共享与挖掘。数据采集坚持单一源头原则（"一数一源"），旨在确保数据来源的唯一性；共享数据则强调多元应用价值（"一源多用"），提炼数据的多重利用可能；挖掘分析则深化数据洞察，形成"一数多链"的深入解读。在各环节中，我们严谨把控数据输入及关联，力求实现数据内容的透明呈现，数据关系的清晰界定，以及数据驱动的决策过程。

确保大数据管控中心各项工作的顺利运行、监管与考核得以实施，关键在于构筑坚实的数据安全体系并确立严谨的数据标准框架。

5.2.3教育大数据应用服务

教育数据采集与服务的双重角色体现在应用服务层：它是教育大数据中心信息化应用系统的承载平台，作为业务运作的核心单元。在数字化进程中，教育大数据应用服务层扮演着至关重要的角色，支撑着教育管理、教学服务以及教育普惠等诸多业务流程的实现。

云端架构采用层次分明的集中部署模式，旨在优化系统维护效率。通过这一设计，我们消除了数据孤立的问题，实现了跨平台、多源的数据采集，并对权限控制实行了集中的统一管理。同时，认证管理和各类应用的提供也因之变得简便高效，丰富的应用资源得以整合并一并供应。

通过各级云平台，教育局和学校等管理机构协同构建多样化的业务应用系统，实现平台间的无缝数据交互与管理。各系统依托这一平台协同开展工作，进而构建起区域教育态势分析、学校发展绩效评估以及教学质量实时监控等教育管理和决策支持体系，同时提供数据服务。教师、学生和家长作为主要的应用使用者，根据教学需求选择相应的服务系统。系统自动收集并分析这些角色的日常活动数据，生成教师能力画像、学生学习画像，进行教学预警，并促进家校信息的深度整合，形成教育教学信息服务的重要维度。

5.3技术路线

5.3.1大数据技术

教育管理系统运营过程中，伴随着多元应用的繁盛，海量业务数据应运而生。这些数据来源广泛且种类繁复，其存储和深度分析的需求呈现出显著规模，对数据展示的清晰度以及处理效率和可用性尤为重视。大数据技术依托云计算的架构，核心在于数据的全面洞察，它致力于通过集成海量数据的采集、分析、挖掘和可视化，强化对数据存储与管理的卓越能力。针对结构化与非结构化数据的混合特性，系统采用MPP并行数据库集群与Hadoop集群的协同模式，以应对百TB乃至EB级别的数据存储与管理挑战。MPP集群专注于高效管理结构化的高质数据，提供强大的SQL查询和在线事务处理（OLTP）服务，而Hadoop集群则专司半结构化和非结构化数据的处理，以支持包括内容搜索、深度挖掘在内的创新应用分析功能。

5.3.2数据融合技术

数据融合技术：一种通过计算机自动分析和综合按时间序列获取的多元观测信息，旨在支持决策和评估任务的信息处理策略。它致力于整合共享数据资源，如数据中心、主数据库、数据集市和数据仓库，通过统一的数据标准规范和接口实现数据集成与接入。其核心功能包括数据标准化管理（从元数据到主数据）、数据仓库的自动同步，以及对各类信息源的有效处理，如信息采集、传输、整合、筛选、关联和综合，从而服务于态势/环境判断、规划、探测、验证、诊断等场景，并为可视化数据分析提供强有力的数据支持。

5.3.3大数据分析与可视化

大规模数据可视化主要依赖于并行算法的设计，旨在高效地利用计算资源，对特定数据集进行深入处理与分析。此类技术常与多分辨率表示等策略相结合，以确保在处理海量数据时能够呈现清晰的2D或3D视觉效果。

交互式表现：数据挖掘与可视化依托于计算处理层展开。其中包括基础的查询分析，如基于表格结构和关系运算；流式分析，聚焦于数据流、事件流及基本统计分析；更深层次的分析则涉及机器学习、图计算等复杂技术。查询分析主要依赖于表格形式和关联函数，而流分析则适应动态数据和事件驱动的分析。常规的可视化是对分析结果的直观呈现，然而，通过交互式可视化手段，用户能够进行探索性提问，激发新的洞察，从而推动分析与可视化的持续深化与迭代。

5.3.4微服务架构

新技术：微服务架构在云端的应用与服务部署策略 微服务架构的核心是将单一应用分解为众多小型、独立且互相分离的服务单元，每个服务独立运行于自身的进程中，开发和发布过程彼此独立，无需相互依赖。服务间通过轻型通信机制如RPC（远程过程调用）或HTTP进行交互。这种架构支持服务的弹性扩展和独立伸缩，每个服务拥有明确的职责划分，而且为了灵活性，不同的服务可能采用不同的编程语言，由专门的团队负责维护和开发。

六、建设内容

6.1标准体系建设

教育大数据的信息资源标准化体系，旨在构建统一的编码体系和数据格式，为教育管理信息的交互与资源共享奠定基石。这一标准规范确保了基础信息数据在采集、处理、交换与传输各环节中具备统一、科学且严谨的分类与描述方法，从而推动信息流通的有序性，最大程度地促进信息资源共享，共同推进教育信息系统协同发展的目标，充分发挥信息资源的综合效能。

6.1.1术语和定义

序号	名称	英文	说明
1	信息	Information	以适合于通信、存储或处理的形式表示的关于事物状态及其运行规律的知识。
2	数据	Data	信息的可再解释的形式化表示。它能够被计算机识别、存储和加工处理。
3	数据元素	Data element	元素通过定义、标识、表示以及允许值等一系列属性描
序号	名称	英文	说明
			述的数据单元，在特定的语义环境中是不可再分的最小数据单元。
4	元数据	Metadata	描述具体的信息资源对象的数据，并能对该对象进行识别和管理，实现信息资源的有效发现与获取。
5	数据项	Data item	具有独立含义的最小标识单位。
6	数据类	Data catalog	描述同一对象（业务环节）的相关数据元素的集合。
7	数据子类	Data subcatalog	数据类所描述的业务环节如可以再分解成若干相对独立的对象，则相对独立对象的相关数据元素的集合称为数据子类。
8	数据集	Data set	本标准描述的所有数据元素的集合。
序号	名称	英文	说明
9	数据子集	Data subset	按教育管理职能域（主要管理业务）划分的数据元素的集合。
10	代码	Code	描述单一对象取值的符号，该符号应具有一定规律性，易于计算机和人识别与处理。

6.1.2 数据元素结构

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