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高校教育大数据分析平台的构建目标、原则及其架构
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高校教育大数据分析平台的构建目标
（1）数据全流程。打通日常教学、教学质量评价、学期考试、成绩分析等教学数据周期及各环节。
（2）全角色。面向高校教学组织的各个角色成员（学生、学科教师、班主任/辅导员、学科负责人、院级及校级管理者等）提供数据应用场景。
数据可视化及洞察。分析展现及数据挖掘，可进行数据下钻，对异常预警进行抽丝剥茧、逐层深入，深度展开数据洞察。
（3）随时随地。用户可随时随地掌握教学动态及异常预警，支持微信业务通知、审批待办，分析数据实时查看。
（4）API集成。提供API接口，便于与教务系统和第三方系统数据对接。
高校教育大数据分析平台的构建原则
（1）安全性。高校信息化工作中有许多保密性内容，大数据分析平台应采取安全性高的访问认证机制，同时在平台建设中要充分重视系统自身的安全性以及其他应用系统的安全性。
（2）可扩展性。对高校教育大数据的分析和应用是一项长期持久的工作，随着管理工作的重点、教育信息化工作的变化推进，对于信息平台的规模和要求也会不断变化。因此，要求平台的设计和实施要具有良好的扩展性，以满足不断发展变化的要求。
（3）灵活性。在平台的设计和实施中要考虑到与其他应用系统的整合，开发出多个类型的接口，能够灵活接入其他系统、拓展服务类型。
高校教育大数据分析平台架构
（1）数据层，针对不同系统进行分析，制定系统数据采集范围与目标，收集本校在日常管理和教学中的产生的各类数据，将各种结构化和非结构化数据进行整合，为大数据的分析提供支撑。
（2）大数据采集与存储旨在为各类异构数据研制适配接口，与校内其他各系统对接，并为数据提供适配、转换、存储等基本管理功能。
（3）数据分析和展示是核心业务层，通过数据报表工具，根据需求制定多样的，针对性的数据报表。
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