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大數據 大學治校新利器

揭開全球頂尖大學衝高排名祕訣
文 / 謝明彧    
2020-07-27
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大數據 大學治校新利器
「數據倉儲」必須先對焦議題再找對應資料,才不會做白工,圖為中央大學校務研究辦公室主任蘇木春(左三)帶領全體 成員在白板上討論重要指標。黃菁慧攝。
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大數據改變了科技、金融、零售、醫療健康等產業面貌,這股風潮也吹向高教界。「校務研究」(IR)即是從大數據出發,寄望顛覆大學原有的決策模式,找出特色項目,為轉型鋪路,甚至搶攻國際排名。 資料建置、資料分析、策略規劃、成果評估,是大數據治校的SOP。事實上,歐美、日韓、中國、香港、新加坡等國,早就以校務大數據為本,協助學校檢視、定位、優化、擬定策略,更成為這些國家的大學,近年來排名扶搖直上的主因。

運用「數據」分析,解構所有師生的行動軌跡與表現,成為晚近協助高等教育制定政策、優化教學的最佳利器。

事實上,在歐美、日韓、中國、香港、新加坡等國,早有「校務研究」(Institutional Research,IR)以校務大數據為本,協助學校檢視、定位、優化、擬定策略的概念,而且起跑至今,不下十年,而這更成為這些國家的大學,近年來排名扶搖直上的主因。

順應國際趨勢,教育部在2015年推動「大學提升校務專業管理能力計畫」。自此,大數據治校,風行草偃,全台大學也紛紛動員,成立校務研究辦公室或大數據研究中心,一改過去以直覺、經驗為宗,不靠科學,仰賴辯論的校務決策模式。

「未來最大的能源不是石油,是大數據!」台灣校務研究專業協會理事長、中央大學校長周景揚,引用阿里巴巴集團創辦人馬雲的名言,一語道破台灣高教圈若要迎戰未來競爭,就必須回頭從校務資訊這座大數據寶庫中,挖掘學校最有力、也最有利的原油動力。

台灣校務研究專業協會理事長、中央大學校長周景揚強調,治校不能憑直覺,以數據做決策將是未來大學出線關鍵。黃菁慧攝。圖/台灣校務研究專業協會理事長、中央大學校長周景揚強調,治校不能憑直覺,以數據做決策將是未來大學出線關鍵。黃菁慧攝。

缺資料倉儲、沒人才 學校難以活用數據

只是,誠如中央大學校務研究辦公室主任蘇木春所言,以往各大學並沒習慣系統性地對校務資料建檔,如何「撈資料」立馬成為一大考驗。

至於「欠缺優秀分析人才」,則是大數據治校的第二道高牆。過去,懂教育的,通常不擅長寫程式;而懂資訊的,欠缺操盤校務資訊的經驗。就算想攬才,適逢當下各行各業大力數位轉型,對資訊專家求才若渴,以學校的薪資與環境,實在難以與企業匹敵。

蘇木春坦言,以中央大學校務研究的主力人員為例,其實就是他的博士班學生,「如果少了師生人情,實在難找人,更遑論,將來還要擔心留不下來!」

也就是說,即便有了大數據,也難以進一步解構再結構、分析再運用。

周景揚以該校為例,當初光把資料統整、數位化、格式統一就耗盡心力。而《遠見》走訪各校,盤點出了各大學在執行「大數據治校」時的幾個重大盲點。

第1關〉哪些數據應該建檔?先確認需求,才能正確蒐集

首先是,數據包山包海,哪些才該建檔?

交通大學大數據研究中心主任王蒞君分享,很多人以為「資料愈多愈好,統統蒐集起來,以備不時之需。」這種「全面式蒐集」乍聽很美好,其實是典型錯誤的「數據倉儲」概念。其實,建置系統必得盤點現有的資源及人力,聚焦在有用的數據,才能發揮最大效益。

否則,將誠如台北醫學大學數據處處長許明暉所說,許多大學的校務研究最後會無疾而終,多半是在目標不明的狀況下,蒐集一堆根本不實用,還掛一漏萬的數據,徒做白工。

因此,北醫在執行大數據治校時,第一步不是「搜數據」,而是「提議題」。也就是先由校內各重要處室,提出該組織最需解決的議題,以及相對應的必要數據資料,正確對焦後,才能讓撈到的資料正確而關鍵。

中原大學策略長吳肇銘也認為,資料倉儲應該是「先有骨架(議題)、再長肉(數據)」,像中原就是先列出校務四大面向,包括校務經營資訊、提升學習成效的「校務系統研究」、擬定招生策略的「競爭對手與評價分析」,以及危機管理、盲點發掘的「輿情分析」,再從議題需求去補上對應數據,「讓資料蒐集的效率發揮到最大。」

第2關〉資料格式怎麼清洗?轉換成標準、統一格式

另外,資料格式五花八門,該怎麼有效清理?

將原始資料去蕪存菁、重新整理的過程,在校務研究上稱為「資料清洗」,也是所有學校要跨進大數據治校最大的難關之一。尤其國內許多老牌大學,空有大量數據,卻由於建置系統、格式及窗口不一,使得資料採集,難上加難。

對此,蘇木春提出解方,他表示,如果是結構化的資料庫,就得統合與規範固定的欄目、名稱、用詞,把原本各自不同的資料,規格、模組化。「這只能土法煉鋼!」蘇木春說,資料清洗耗費時間和人力,學校若無心、不支持,就難以為繼。

據了解,中央光是資料清洗,就花了三年,而交大則花了上千萬元。所幸完成後,一勞永逸。

至於非結構化、表格化的資料,就需要熟悉原始資料業務的人員參與,協助將非結構化資料,提取關鍵字,予以結構化。

王蒞君舉例,如果要知道「交大學生的跨領域學習成效」,IR研究人員必須和教務處的相關專家討論出「學習成效」的具體指標,然後找出反映或構成指標的數據,「如此才能明確具體地把內容納入資料庫中建檔,又能被理解與搜尋。」

一旦資料庫做好,後續交叉分析及跑報表,都變得輕而易舉。例如,交大在還沒執行資料清洗前,輸入學生名字,只能查到其入學和修課資料。如今,可直接視覺化呈現該名學生四年修過的課、成績變化,還可以比對他與同一高中或同樣管道進入交大的同學,彼此之間的表現。「有目的有系統地清洗,才能讓資料進階到資訊(information)和智慧(intelligent),」王蒞君指出。

第3關〉如何確保個資隱私?不外包、不串接會計與人事

由於學校握有大量的學生個資,一旦被濫用或外洩都非同小可,因此,交大在資料清洗時,不碰會計與人事。

這是因為資料庫系統運作時,難免得與外部串接,「財務和人事資料絕對不能洩漏,我們寧可先跳過,」王蒞君表示。

另外,基於資安考量,交大在進行資料清洗時,就算「無腦工」,依然全由校內人員專門處理,絕不外包。「這也是光是資料清洗就做了三年,且花費2000萬~3000萬的原因。」交大代理校長陳信宏說。

第4關〉校務大數據人才哪找?資工是主力,統計、教育為輔

根據各校經驗,第一是資訊工程人才。例如,中央校務研究辦公室主任蘇木春是資工系教授、中原策略長吳肇銘是資管系教授,交大大數據研究中心主任王蒞君雖說是電機系教授,但專長是計算機工程。

其次是統計專長,例如,政大校務研究辦公室主任洪福聲是經濟系教授,專長總體經濟,擅長統計計量;第三種則是教育背景出身,例如,交大大數據研究中心副主任劉奕蘭,同時也是師資培育中心主任,是前教育所所長。

「校務大數據橫跨資訊、統計、教育等不同專業,相關人才都能發揮,」周景揚說。

但他建議,目前台灣各大學校務研究還在起步階段,系統建置、資料建檔、介面建立,都還是最常發生的需求,資訊工程人仍應該被視為主力,以資訊人才為主,統計人才和教育人才為輔,搭配嫻熟校內行政流程與細節的各處室人員,「可組成磨合最少、協調最佳的團隊,」周景揚說。

最後再搭配「經驗傳承計畫」,透過工作坊和研討會,在校內培訓種子講師,化個人經驗為可傳承紀錄。

善用數據做證據 提升校務專業管理

用大數據來協助治校,目標就是用數據做證據,創造不斷假設、實施、檢證與改善的PDCA循環,周景揚認為,資料建置、資料分析、策略規劃、成果評估,是大數據治校的SOP,也是台灣校務研究專業協會成立的宗旨,以科學化方式帶領台灣各大學接軌國際治校大趨勢,「目前,希望各大學在校務治理上,能透過數據資料做到evidence-based(實證),但我更希望,未來讓數據進一步化為AI,進階到evidence-informed(證據為參考)。」

四步驟活用大數據。圖/四步驟活用大數據。


四步驟活用大數據。圖/四步驟活用大數據。

本文出自 2020 / 08 月號

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