基于职教大脑的北信数字驾驶舱研究与应用

关键字：职教大脑、数字驾驶舱、智慧校园

1 北信智慧校园数字化转型的现实需求

信息职业技术学院作为第一批数字校园标杆校，积极搭建校园数字基建，逐步建设完善了学校教务系统、学籍管理系统、教学服务系统等各子系统，学校的智慧教学环境和智慧办公环境逐步形成，智慧校园数据服务水平显著提升。但随着多个业务平台的建立与使用，在校园数据的顶层管理、维护和使用等工作中遇到了很多问题。

1.1 智慧校园缺乏顶层设计，数字基建基础相对薄弱

随着学校数字化转型规模的不断扩大，信息职业技术学院原有的数字化建设顶层设计已经无法满足现实需求，各个业务系统相互独立，缺乏统一的调度平台，数据孤岛现象日益凸显，严重影响了教育资源的优化配置和管理效率的提升。同时，多部门表示各系统之间缺乏协同机制，无法实现业务流程的自动化和智能化，制约了学校数字治理水平的提升与发展。

因此，构建智慧校园数字化建设整体方案，打通各个业务系统，实现信息的共享与协同，已成为北信智慧校园数字化转型的迫切需求。

1.2 数据治理缺乏标准流程，影响教育治理模式升级

当前，数据已成为学校管理、教学、科研等各个领域不可或缺的资源。然而，在北信实际应用中，数据来源多样、格式不统一、质量参差不齐等问题导致数据的使用效率受到严重影响。以教务系统为例，每年在上报高职状态数据库时，许多填报指标就需要调取各个业务部门的数据，然而各业务系统之间的数据差异不仅增加数据调取难度，还影响数据的准确性，影响工作效率。

因此，完善基层数据治理，制定统一的数据治理规范是满足各类业务场景多元需求的基础

1.3 数据资产效能发挥不足，平台应用功能难以支撑

随着北信智慧校园数字化转型的加速推进，学校现有的平台数据呈现方式较为单一，无法满足院校领导、教师、行政人员、学生等多主体的应用需求，还需要提升平台本身的应用功能，比如收集和分析学生的学习数据，形成学生学习画像，一方面为教师提供学生学习情况的反馈，帮助他们更好地调整教学方法和策略。另一方面为其提供个性化资源的推荐，提升学生的学习体验。

1.4 数字转型陷入形式误区，应用服务导向不够明显

近年来。信息职业技术学院一直面临从传统教育模式向信息化、智能化教育模式转变的挑战，在教育数字化转型的过程中陷入了“重形式、轻效果”的误区，需要在一线应用中进一步突出服务导向。主要表现在以下几个方面：在教育环境变革方面，本校致力于为学生提供更加个性化的教学模式，为了适应这一变革，需要运用数据分析技术，深入理解学生的学习习惯、兴趣爱好、能力特长等，从而提供更加个性化、精准化的教育服务。在优化教育资源配置方面，随着院校规模的不断扩大，教育资源的配置问题日益突出。在提升教育质量方面，通过数据智能分析，可以对学生的学习成果、教师的教学效果等进行量化评估，发现存在的问题和不足，从而有针对性地改进教学方法和手段，提升教育质量。在教育决策科学化方面，传统的决策方式往往依赖于经验和直觉，而数据智能分析可以为教育决策提供客观、全面的数据支持，使决策更加科学、合理。

2 数字驾驶舱的功能设计

北信智慧校园数字化“职教大脑”使数据资产应用落在实地，释放数字倍增效能，客观支撑教育决策。随着新一代学生自我主体性的不断增强，信息职业技术学院积极投身于为不同学生提供个性化培养的研究道路上，并设计出依托北信“职教大脑”的应用服务平台——数字驾驶舱（图 1），支撑学生个性化培养教育决策的设计思路，致力于为实现学生个性化培养的实地实践提供一定的理论依据。

图1 数字驾驶舱开发架构

教育管理智能应用体系包含两个系统：业务仪表盘（数据开发管理系统）和数字驾驶舱（教育管理决策系统）。业务仪表盘是数字驾驶舱的数据指标来源，主要根据学校的业务需求承担数据资产的全生命周期管理、数据开发管理、指标自由配置和模型自主搭建等功能，为数字驾驶舱的多元业务展示需求提供数据指标资源库。数字驾驶舱对学校数据资产进行动态化可视化展示的平台。

2.1 数据类目重构，分步拓展数据资产

在智慧校园数字化“职教大脑”构建过程中，发现现有国家和教育部门的数据标准主要是从“业务管理”的角度来进行分类，这种分类模式对于学校数字化场景和需求来说并不完全适用。为了解决这些问题，课题组以“对象”为核心，重构了数据类目，通过划分不同数据的使用目的、存放内容、质量要求、治理运维方式等多个方面进行分类，将学校的数据资产分类为五个大类，包括学校基础数据资产、教师数据资产、学生数据资产 、业务领域数据资产和指标数据资产。

2.2 自设管理指标，搭建学校业务模型

基于以对象为核心的数据类目，业务仪表盘进一步拓宽平台功能，使系统平台并不仅仅为信息中心所用，而是为校领导、教师等主体分别开设不同的权限，使智慧校园数字化建设成果惠及校园的每一个主体。由此业务仪表盘和数字驾驶舱的设计进一步拓宽了学校主体在系统平台的应用功能，将数字技术提升教育教学工作效率的理念落在实处提升学校数字治理能力与治理水平。

2.3 分类动态展示，实现多元联动分析

数字驾驶舱（教育管理决策系统）是用于进行教育管理决策的智能应用系统。可以按照业务主题呈现数据分析结果。数字驾驶舱主要展示四个模块的内容“校情主题监测”、“对象画像”。

“校情主题监测”模块用于展示学校基本概况，包括基本办学指标、学生、招生、教学、就业、科研、资产、财务、人事几个方面的主要指标数据。

以“对象画像”为例，学校用户可在数字驾驶舱的“指标配置板块”灵活选择业务仪表盘中设置好的数据指标以及相应的展示位置，由此实现在数字驾驶舱画像主体不同指标的可视化展示与分析。

数字驾驶舱将学生发展、师资建设、专业建设、教学改革、产教融合的数据打通，进行“全对象”“全维度”联动分析，利用人工智能与机器学习建立预测模型，为学校教育管理决策提供更全面、更精准的数据支持，为学校提高办学质量发掘更系统、更精细、更有效的改进抓手。

3 驾驶舱赋能个性化培养

为了使数字驾驶舱的应用功能设计落在实处，依托《全国职业教育智慧大脑院校中台高职数据标准及接口规范》中85 张表为数据基础，构建出学生成长发展全流程的学生画像，并利用教育管理智能应用体系的技术手段，进行画像展示，为个性化培养教育决策提供客观数据支撑。

3.1 明确培养目标，数字赋能分类培养

由于招生途径增多、学生基数增大，生源结构呈现复杂多样的发展趋势。在北信智慧校园的建设过程中，业务仪表盘构建了以学生为主体的的数据资产体系，汇聚了学生从入校到毕业就业的全过程成长数据，数据驾驶舱中指标灵活配置、数据联动分析、数据可视化展示和数据详情下钻等功能为分类构建个性化人才培养方案的实现提供数字化智能技术支撑。校领导与教师能够利用数据驾驶舱中的平台功能，分析学生群体在基本来源、学习学情、兴趣爱好、生活偏好等方面的数据差异，从而从不同维度对学生进行分类，构建适配的人才培养方案，并实施过程性的数据监控，灵活动态调整方案，从而利用数字手段助力分类人才培养方案的构建。

3.2 构建学生画像，分类规划个性培养

在重构学校数据类目，实现将数据资产以主体的维度进行分类的基础之上，要实现学生个性化培养目标，还需要构建学生画像模型实现对学生特征的提取和分类。以《全国职业教育智慧大脑院校中台高职数据标准及接口规范》中85 张表的数据范围为例，构建出学生主体维度的学生数据宽表和学生画像模型，如表1 所示。该模型根据《职业院校大数据中心建设指南》中对学生数据分析的应用功能规范，构建出学生属性模块、学生行为模块和学生成果模块全发展流程的学生画像。

为实现分类规划个性培养，构建差异化的人才培养方案，学校可根据学生的属性画像对学生进行基本的分类。基于85 张表构建出的学生属性画像可依据专业层次、学制为新生进行初步的分类，亦可结合学校校本数据（如培养方式、学习形式、入学分数、生源地等）综合辅助学生分类，支撑分类人才培养方案的分类规划。

3.3 全程联动分析，支撑个性培养决策

在制定落实差异化的人才培养方案的基础上，可利用学生的行为画像在数字驾驶舱中的可视化展示加强过程性评价，对学生学习投入、学习效果、社团参与等方面定期开展智能分析，为不同学习/生活类型的学生群体标记标签。以学生社团参与情况为例，社团参与积极性表示此类学生群体参与社团以及各类活动的心向与积极程度。这个指标可以将学生群体大致分为积极性较高、积极性中等、积极性较低三类群体。

数字驾驶舱的功能设计满足了各类教师对学生行为数据进行定期监测与分析的需求，从而对开展个性化培养，为落实差异化教、智慧化评等方面的教育决策提供数据支撑。

3.4 破解同质化问题，助力学生多样成才

个性化培养的根本目标是提升北信学生培养质量，实现每一个学生成长成才。学生成果画像全面展示了学习成绩、奖赛证和升学就业等各个方面的学生成就，校领导可以利用学生成果画像直观掌握学生培养情况和整体水平，访企拓岗、双选会等促进就业决策提供一定支撑。根据学生个人画像全流程数据分析结果，客观归纳其优劣势，破解学生就业迷茫问题，帮助其寻职业道路，拓展不同学生多样成才之路。

综上所述，通过构建北信“职教大脑”顶层设计，拓展数字驾驶舱等应用系统平台的功能，一方面能够初步形成北信新时代教育管理数字化制度体系，优化整合信息平台建设；另一方面能够不断提升学校数字治理水平与治理能力，使数据走向“指尖”，调动学校各类人群的多元参与，通过指标数据的自设自配，最大程度解放数据服务的倍增效应，使学校数据真正服务与教育决策、教师教学、学生发展。

4 北信数字驾驶舱的应用与效果分析

4.1 应用场景与案例

北信数字驾驶舱已在某职业院校进行了试点应用。在教学管理方面，系统帮助教师实时监控教学进度，优化课程安排；在学生管理方面，系统为学生提供个性化学习建议，提高了学习效率；在实训管理方面，系统优化了实训资源配置，提高了实训效果；在数据分析方面，系统为学校管理层提供了直观的数据支持，辅助决策制定。

图3 数字驾驶舱教师队伍分析场景

4.2 应用效果评估

通过对试点应用的跟踪评估，我们发现北信数字驾驶舱显著提高了教学管理效率，教师的工作负担减轻了30% ；学生的学习积极性明显提高，平均成绩提升了 15%： ；实训资源利用率提高了 25% ；管理决策的科学性和时效性得到了显著改善。展示了系统应用前后的关键指标对比。

图4 数字驾驶舱关键指标对比

5 结语

本文聚焦三个核心科学问题：一是如何破解智慧校园建设中"信息孤岛"与"功能悬浮"的双重困境，实现数据资源的高效整合；二是如何依托职教大脑技术底座，设计适配职业院校特色的数字驾驶舱模型；三是数字驾驶舱能否有效赋能学生个性化培养，提升教学管理效能。针对这些问题，本研究拟构建基于职教大脑的北信数字驾驶舱，通过数据类目重构、管理指标自设、分类动态展示等技术路径，整合教学、实训、学生管理等多维度数据，构建学生画像模型，探索数据治理对教育教学的赋能机制。

设计了基于职教大脑的北信数字驾驶舱，并验证了其对学生个性化培养的赋能效果。研究通过数据类目重构、三维学生画像模型构建等方法，验证了数字驾驶舱在改善决策科学性和时效性方面。

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2023 年市教委数字教育研究课题研究项目，课题编号：BDEC2023619018