叶 萌 王 岩 朱 淼
(首都医科大学教务处,北京 100069)
随着高校教育信息化建设的深入开展,业务系统使用方对信息服务的精准化、个性化的要求越来越高。而实现高水平的信息服务需要建立在完整且准确的基础数据之上。其中人员信息是所有业务系统中的基础核心数据之一,人员数据的完整性和准确性直接决定业务系统上线后能否实现预定目标,对后续功能的迭代也会产生巨大的影响。可见,数据已经成为信息化建设中的一项重要资产。在中国信通院发布的《数据资产管理实践白皮书》中,对“数据资产”定义为:由企业拥有或者控制,能够为企业带来未来经济效益,以物理或电子方式记录的数据资源,如文件、电子数据等[1]。
首都医科大学经过多年的信息化建设沉淀了大量的数据资源,而这些数据资源前期未能经过有效的数据治理转变为数据资产,发挥其应有的价值。2018年下半年,教务处在启动新一代教务系统建设工作的同时,同步开展了人员信息的数据治理工作,通过建立数据规范、落实数据清洗和推进信息共享3个阶段的建设,于2021年完成了由数据资源向数据资产的转变,为下一步深入开展教学信息化工作提供了坚实基础。本文梳理了人员信息的数据治理过程,可供各高校、教育研究机构等参考借鉴。
1.1 数据质量不佳
现有的人员信息沉淀数据是在学校推进信息化进程的不同时期留存下来的,这些数据主要来源于不同的功能及信息平台,因当初应用场景不一致,使得数据的准确性、完整性、一致性、可信性以及时效性等方面都不能满足今后信息化工作的要求[2]。经过调研,课题组发现造成这些问题的原因主要有以下两点:一是人员信息管理单位和人员数量多,统计口径不一致。医学院校普遍采取“基础阶段”+“临床阶段”的培养模式,“临床阶段”培养过程中因为教师数和场地等原因限制,需要把学生分配到多家不同的医院完成相应培养。以首都医科大学为例,学校拥有21家临床医学院、12家教学医院,大量临床教师参与临床教学,在统计2019年-2022年授课教师人数时发现,临床教师人数占到全校授课教师总数的90%,得到这个统计结果时令人惊讶,但仔细思考发现这本就是医学院校的特点之一。这些临床教师的人员信息分散于各临床医院的人事处、教育处,使用各自独立的信息系统进行管理。而各部门对人员信息在账号管理和数据定义等方面存在差异,统计和使用口径也不一致,这就造成人员信息在账号信息管理、统计基础和基数等方面始终不能统一。经过数据整理后,教务系统中设置了如下人员信息类型:“在编教师“”临床教师“”外聘教师“”研究生助教“”返聘人员“等对人员信息进行分类管理。二是人员身份信息定位标记缺乏准确性。教务系统历史数据中人员账号信息只是由系统编号、姓名、性别、部门等有限的字段进行身份标记,而在较长时期后,则因为信息管理制度和系统功能不完善等原因,产生系统内人员账号信息重复、错误等问题,导致后期系统内填报教学日历、安排课程、评教等工作中,人员信息定位模糊、错误突出,严重影响了系统平台后续工作的顺利开展。
1.2 数据管理责任不明确
数据治理的一个重要特点是参与管理主体多元化和权力边界明晰化,共同参与、共同管理、共同受益越来越成为数据治理的原则。而在学校推进信息化建设的过程中,早期多是各部门建设满足部门工作需求的信息系统,其关注点在于满足本部门业务需求,不可能从学校顶层设计出发考虑数据管理的整体性,这就导致各部门数据管理的主体责任和权力边界模糊。虽然这些系统的数据信息从产生到产生价值都分别经过采集、通信、处理、共享等流程[3],但由于对数据管理缺乏统一标准和规范流程,最终造成数据质量不佳。以教务系统中人员信息的来源为例,人员信息分别来自20多个部门和单位。其中学校在编人员信息来自人事处、临床人员信息来自各临床医院、研究生助教信息来自研究生院、外聘教师来自各聘任学院,这就导致了人员信息在采集过程中缺乏统一的数据规范,仅信息系统中最常见的日期字段就存在多种格式如YYYYMMDD、YYYY:MM:DD、YYYY-MM-DD等,使得接下来的数据处理以及数据共享环节困难重重。
关于数据治理的理论框架、运行机制、管理体系、数据清洗等方面的研究主要集中在商业环境下,对客户消费习惯、消费喜好、出行习惯等方面数据的收集和分析,为企业创造更多的价值。而在高等学校中开展数据治理工作的情况,目前只是在理论层面开展了一些研究,在实施层面还需要更多的探索。在这方面,我校依托教务系统建设率先开始了数据治理的深入探索,以教务系统建设为抓手,通过明确字段、建立数据规范、开展数据清洗、推进建立信息共享机制等几个步骤,针对医学院校附属医院数量多、医院和学校之间为独立法人关系的特点,抓住临床医学院这个数据产生源头,落实管理责任,在数据生命周期内做好数据管理,将数据治理工作落地做实。
2.1 依据业务需求确认必要字段
教务系统中人员信息分别归属多个单位负责管理,整理难度最大。课题组的工作重点围绕人员信息管理开展,首先调研学校各部门业务系统中所需求的字段,确定人员信息中的人员编号、姓名、性别、民族、出生日期、部门、系科室、教学职称、专业职称、政治面貌、学历、学位、银行卡号、入职日期信息为业务系统必要字段;随后从教学管理角度出发,确认证件类型、证件号码、电话号码、职工类别、岗位状况、职称信息为教务系统必要字段。
2.2 建立规范数据标准
狭义上的数据标准一般指的是元数据标准[4],而教务系统的人员信息数据标准则要建立在教师信息和学生信息两部分之上。为了保证人员数据的一致性、准确性,课题组对系统所用字段进行梳理,除日期类字段外,其余部分建立标准字典表。建立字典表总体遵循“继承性”的原则[5],即尽量采用国家标准,如国家标准不能满足工作要求,则需要结合国标、部标和校标建立。比较特殊的字段是民族信息和职称信息字段,其中民族信息教务系统中设立61类,可满足标记中国学生、留学生和外籍教师需求;而职称信息则是因为在医学院校中临床教师存在大量的双职称现象,如一位医生既有医师系列职称,也有教学系列职称,因此要根据职称信息国标和职称分类的校标,对职称分为两类,即“专业技术职称”和“教学职称”,以满足教学管理工作的需要。
2.3 数据清洗
在建立完整数据标准的基础上,下一步即需要对系统中不规范数据、错误数据、不完整数据以及相似重复数据进行整理。
2.3.1 占比最高的是不规范数据
这部分数据绝大部分可以使用“映射表”进行自动处理。例如将所有标识主治医师的字段内容都转换为“主治医师”,首先需建立信息对照表(表1),其中对照表源部分内容是所有不同表达方式的集合,最终形成统一的表达方式,对照表汇集在后期数据中台的建设过程中会起到关键性作用。
表1 主治医师对照表
2.3.2 不规范数据中比较特殊的一类是身份证号码信息
为了改变历史数据中人员信息无法准确标记的现状,确保人员信息数据准确无误,课题组经过充分研讨,考虑到居民身份证号码是每个公民唯一的、终身不变的身份代码,由公安机关按照公民身份号码国家标准编制[6],是国家法定的证明公民个人身份的有效证件。故决定使用居民身份证号码作为区分身份的唯一字段,并实现了教务系统与全国公民身份信息系统自动身份校验,该系统可提供大陆公民身份信息校验服务,以此系统校验结果作为使用教务系统的重要依据。具体如下操作:①对原有身份证号码数据经过全角、半角和15位升18位转换;②以身份证号码、姓名进行全国公民身份信息系统数据校验;③校验成功的账号锁定身份证号码、姓名信息,并在人员信息系统管理页面标记已校验通过;④对校验不通过的账号进行功能性停用处理;⑤为了不影响教学安排、评教等工作,课题组会及时通知相关单位人员进行信息更正。
2.3.3 数据缺失
数据缺失是一种普遍存在的现象[7]。数据缺失的原因有很多,在采集、传递、存储过程中都有可能发生,其中采集过程中缺失的数据,在后期进行数据处理时补充的难度最大。在完成身份信息字段校验工作后,课题组考虑到教务系统中人员信息数据总量较小,但是对数据准确度要求较高,故一般采取人工确认补全的办法。技术层面要求人员首次登录系统时需要确认个人信息,而长期未登录的用户则采用线下通知的方式收集缺失的字段信息。
2.3.4 重复账号
对于系统内经过数据校验后产生的重复账号,如未区分身份证号码而出现的重名账号。由于此类关键账号关联着不同阶段的历史教学数据,不能简单地进行删除处理,故针对此类数据需要对账号信息进行合并,前提是必须保障账号和身份证号码的唯一性,并重新指定涉及账号信息相关联的教学工作数据。针对不同情况可进行如下工作:①身份证号码相同、人员编号不同的账号,经行合并处理;②身份证号码相同、姓名不同的账号,其中包含校验通过、校验不通过、校验失败3种情况,以校验通过的数据为主,合并校验不通过及校验失败的账号;③身份证号码为空且无人认领的账户,因无法确认信息的真实性,故进行账号停用处理,如以后有人使用,再经相应的信息补录并校验处理;④非中国籍及其他原因没有身份证号码的账户,由系统管理人员人工校验并手动更改校验状态为不校验;⑤在校验过程中发现个别人员身份证信息和系统内填报信息完全符合,但经由全国公民身份信息系统的数据校验不通过的情况,该类属于极低概率事件,由人工校验,并将该条数据在系统内手动予以校验通过标记。
2.3.5 沉默账号
经过人员账户信息补录、校验,系统内包含校验通过、校验不通过、校验失败的重复人员账户信息,包括以下几类:身份证号码相同但姓名不同、身份证号码为空无人认领的账户、非中国籍及其他原因没有身份证号码的人员账户,上述几类账户信息课题组将其归为沉默账户,一并做离岗处理。
2.4 建立共享与数据责任机制
完成数据治理的最终目标是实现全校范围内便捷的数据流转。数据的共享离不开标准化的数据交换规则,构建跨平台业务系统(也可以认为是异构数据库)之间的数据共享机制。课题组采用XML构建数据交换平台,XML又被称为可扩展标记语言,用于不同网络系统通信的数据交换标准定义[8],基于XML对数据交换对数据进行标准化,通过定义数据字典和数据描述规范,在尽量小规模改变各业务系统的前提下,实现不同业务系统之间的数据交换。
信息体系中师生、业务部门身兼数据的生产者、使用者和受益者,只有解决了数据管理权限问题,才能保证后续采集到的数据可追溯、可维护。一是明确数据来源。数据来源可分为两类,一类是教师个人录入数据,另一类是学院部门数据。二是明确管理和监管权限,总体上采取“谁产生谁负责”的原则对数据进行管理,对于教师录入的数据学院审核通过后方可生效,学院及业务部门录入的数据则需由系统使用方的主要部门确认后方可生效。如发现数据错误则由系统使用方的主要部门负责问题数据修改,修改完成后重新提交并进入审核流程。此种管理方式降低了数据采集环节产生错误的可能性,同时建立了数据自我修正的反馈机制,为数据质量提供保证。
3.1 建立了数据自我完善机制
数据治理是逐步实现数据价值的过程[9],数据治理工作的核心在于建立一套完整的数据管理体系,围绕数据生命周期开展的诸如采集、加工、控制、传输、保存等活动[10],规范各个环节工作流程,在数据全生命周期内以“谁产生谁负责“为原则,做到数据源头可追溯。在师生和部门享受信息服务带来便捷的同时也需要承担相应的数据管理责任,通过源头可控,共享标准统一的管理模式,保持高水平的数据质量,使全校数据的一致性、准确性和权威性得到保证。
3.2 高质量的数据成为信息化工作的基石
通过建立数据管理体系和数据清洗工作,保证数据追溯有源头,信息修改有依据。自2018年下半年教务系统上线后,一年半时间内完成了5万余人次的师生数据清洗和数据管理体系框架搭建工作。通过引入可靠的身份校验机制,让身份采集工作有据可依,彻底解决了困扰多年的身份唯一性问题。随后,教务系统上线了多年因为人员信息不准确无法提供的各类信息提醒服务,目前平均每学期为5 000余位参与授课的教师和6 000余名学生提供了点对点的精准教学信息服务,如教师授课提醒、学生上课提醒以及教师和学生的相关教学评价提醒等。2020年初新冠疫情暴发,整个社会被按下了暂停键,为了落实教育部“听课不停学”的工作要求,老师们纷纷化身为主播,借助各类直播平台开展网络直播教学活动,但是老师如何通知学生进入正确的“云教室”成了一大难题。课题组在初步解决人员信息不准确问题的基础上,分析教务系统开课任务数据,梳理教师、学生、课程三者关系,依托学校企业微信平台,迅速上线了基于授课任务的即时信息推送系统,师生使用微信即可完成授课信息互动,较好解决了授课信息沟通阻塞的问题,上线后使用范围和频率越来越高,经统计2021学年第一学期为校本部3千余名学生提供了5万余人次的信息推送服务。2020年底我校为了贯彻落实《深化新时代教育评价改革总体方案》,根据临床教师的教学工作内容及特点,制定了教师教学综合能力评价指标体系,以教务系统中教师信息为基础,上线了教师教学业绩综合能力考核量表填报系统,首次将首医范围内临床教师教学业绩进行了全面的采集并进行科学的量化,为学校开展职称聘任工作提供了准确的业绩统计服务,初步具备建立具有我校特色教师模型的条件,为师资队伍建设开展精准专项支持提供准确的数据支持。为了更好做好业绩填报工作,课题组在总结第一次填报经验的基础上,根据临床教师和教育处使用反馈意见,完成考核量表填报系统2.0版本的建设工作,并应用在今年的填报工作中。经过认真扎实的人员数据治理工作,教务系统的信息服务能力和水平有了飞跃式的提高,已经从信息收集阶段正在向数据挖掘阶段转变,将成为学校发展的重要助推力量。
随着信息化建设的深入开展,数据资源已经成为高校一项重要的资产,而数据治理则是信息化建设必做工作之一。数据治理核心目标是提升数据的质量,加强数据的分析,发挥数据的价值,是技术、过程、标准、管理和监督的集合[11],数据准确度不高、完整度不足、标准不统一等问题都要经过数据治理去解决,数据治理不单是对旧数据的清洗,更重要的是建立对数据管理的机制,形成高质量数据的治理体系,有效降低数据的使用成本,为后续推出新的服务体现、新的价值奠定基础。
利益冲突所有作者均声明不存在利益冲突
作者贡献声明叶萌:提出研究思,设计研究方案,撰写论文;王岩:分析研究实施的可行性,指导修订论文,把控研究方向;朱淼:总体把关,审订论文
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