陸曉靜

(北京師范大學(xué) 智慧學(xué)習(xí)研究院， 北京 100082)

2018年4月教育部印發(fā)的《教育信息化2.0行動(dòng)計(jì)劃》指出要“完善教育管理信息化頂層設(shè)計(jì)，全面提高利用大數(shù)據(jù)支撐保障教育管理、決策和公共服務(wù)的能力”，信息技術(shù)對(duì)決策的支撐作用受到重視。國(guó)際上，在決策方面應(yīng)用較廣的信息技術(shù)是商業(yè)智能(Business Intelligence，BI)，其發(fā)端于商業(yè)領(lǐng)域，并在國(guó)外的高校獲得日漸廣泛的應(yīng)用。如何將商業(yè)智能技術(shù)嵌入我國(guó)高校的決策實(shí)踐中？如何進(jìn)一步推進(jìn)我國(guó)高校商業(yè)智能決策支持系統(tǒng)建設(shè)？對(duì)這些問(wèn)題的深入研究將有力促進(jìn)我國(guó)高校決策的科學(xué)化，為“雙一流”建設(shè)添磚加瓦。

一、背景：高校決策科學(xué)化面臨雙重機(jī)遇

(一)高校決策研究關(guān)注信息技術(shù)的價(jià)值

現(xiàn)有高校決策方面的研究主要可分為3個(gè)層面：(1)宏觀制度和價(jià)值觀層面。在制度上，黨委領(lǐng)導(dǎo)下的校長(zhǎng)負(fù)責(zé)制備受關(guān)注。如嚴(yán)蔚剛等認(rèn)為目前黨委會(huì)和校長(zhǎng)辦公會(huì)之間缺乏統(tǒng)籌，需要在議事范圍上進(jìn)行內(nèi)容對(duì)應(yīng)、表述統(tǒng)一的規(guī)定[1]；周雄文等從依法治校的角度提出要從制度層面規(guī)范完善黨委會(huì)、校長(zhǎng)辦公會(huì)和學(xué)術(shù)委員會(huì)的議事決策機(jī)制，完善議事決策規(guī)則，明晰議事決策范圍[2]。在價(jià)值觀上，黃建雄等認(rèn)為高校決策受到集權(quán)本位、工具本位、激進(jìn)本位的價(jià)值取向影響，要提高決策質(zhì)量，需要反思決策模式中的價(jià)值取向[3]。(2)中觀模型和機(jī)制方面。在決策模型上，徐波認(rèn)為高校屬于典型的“有組織的無(wú)序型組織”，高校決策與“垃圾箱”模型具有適切性，并就此提出了實(shí)現(xiàn)條件[4]；王東從決策生態(tài)化的角度考察高校決策，為高校的科學(xué)決策提供了新思路[5]。在決策機(jī)制上，孟彥等從知識(shí)動(dòng)員的角度論證了研究與決策之間的割裂，提出要打通研究與決策之間的溝通渠道，最大限度發(fā)揮知識(shí)在決策過(guò)程中的作用[6]；劉獻(xiàn)君認(rèn)為我國(guó)高校決策支持系統(tǒng)不健全，提出開(kāi)展院校研究，以專業(yè)化的數(shù)據(jù)收集與分析為決策過(guò)程提供支持[7]。(3)微觀方法和技術(shù)方面。在決策方法上，王玉豐對(duì)基于管理者直覺(jué)的超理性決策展開(kāi)研究，分析了在高校中進(jìn)行超理性決策的原因、影響因素及限度[8]。在決策技術(shù)上，舒忠梅等意識(shí)到信息技術(shù)在高校決策中的價(jià)值，認(rèn)為當(dāng)前應(yīng)采用商業(yè)智能等大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，落實(shí)全面的數(shù)據(jù)管理機(jī)制，推進(jìn)高校的管理與決策[9]。

可見(jiàn)，關(guān)于高校決策的研究，既有制度、價(jià)值觀層面的宏觀探討，又有模型、機(jī)制層面的中觀研究，還有決策方法、技術(shù)層面的微觀剖析。其中，以新一代信息技術(shù)為手段支撐高校決策的研究，為高校決策科學(xué)化的實(shí)踐指出了發(fā)展方向，具有啟發(fā)性。但是具體到商業(yè)智能技術(shù)上，其對(duì)我國(guó)高校決策的影響、如何應(yīng)用等問(wèn)題還有待深入探討。

(二)應(yīng)用商業(yè)智能技術(shù)的實(shí)踐不斷發(fā)展

商業(yè)智能是“一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持系統(tǒng)，具有數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、知識(shí)管理以及向決策過(guò)程提供分析等功能”[10]2。加特納·格魯派于1989年提出這一概念，可將其理解為一種能夠?qū)C(jī)構(gòu)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，幫助機(jī)構(gòu)通過(guò)基于事實(shí)和電腦化系統(tǒng)，做出科學(xué)業(yè)務(wù)決策的工具[11]。

商業(yè)智能發(fā)源于20世紀(jì)70年代的決策支持系統(tǒng)，隨后經(jīng)歷了漸進(jìn)的、復(fù)雜的發(fā)展過(guò)程，包括事理系統(tǒng)(Transaction Processing System，TPS)、經(jīng)理信息系統(tǒng)(Executive Information System，EIS)、管理信息系統(tǒng)(Management Information Systems，MIS)、決策支持系統(tǒng)(Decision Support System，DSS)和商業(yè)智能(BI)等不同的發(fā)展階段[10]2。20世紀(jì)90年代，商業(yè)智能首先應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域，隨后高等教育界開(kāi)始關(guān)注商業(yè)智能的價(jià)值，引入了商業(yè)智能的原則、方法及相關(guān)技術(shù)，商業(yè)智能在高校中的實(shí)踐由此開(kāi)始。

二、目標(biāo)：引進(jìn)商業(yè)智能系統(tǒng)支持高校循證決策

(一)循證決策的興起與內(nèi)涵

循證決策(Evidence Based Policy Making，EBPM)從牛津大學(xué)循證醫(yī)學(xué)碩士項(xiàng)目發(fā)展而來(lái)，在此項(xiàng)目中，“參與學(xué)生將臨床等問(wèn)題引入課程，學(xué)生的學(xué)習(xí)采用問(wèn)題解決和自我定向的方式”[12]。1999年，英國(guó)布萊爾政府公布了《政府現(xiàn)代化白皮書》，提出了確保公共政策的戰(zhàn)略性和前瞻性的核心原則，其中就包括“改進(jìn)理論研究成果和證據(jù)的使用”[13]。循證決策原則在公共政策領(lǐng)域提出后，逐漸成為國(guó)際公共政策領(lǐng)域促進(jìn)決策科學(xué)化和理性化的重要實(shí)踐。對(duì)于高等教育科學(xué)決策來(lái)說(shuō)，其價(jià)值也不言而喻，理應(yīng)成為高校決策實(shí)踐的發(fā)展目標(biāo)。

“循證”的概念首先來(lái)源于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，其后不同領(lǐng)域?qū)ρC決策又有了新的理解。Sanderson從政府行政的角度認(rèn)為，循證決策的核心是“使政府的政策行動(dòng)更具理性，更大程度上建立在明智證據(jù)的基礎(chǔ)上”[14]；學(xué)者劉皓分析了高校循證決策的內(nèi)涵，認(rèn)為“高等學(xué)校在管理實(shí)踐中基于可得、可靠、可行證據(jù)而做出決策的過(guò)程就是高校循證決策”[15]。Davis對(duì)循證決策的概念界定更具一般性，受到了更多認(rèn)可，他認(rèn)為“循證決策就是把決策建立在經(jīng)過(guò)研究檢驗(yàn)而確立的客觀證據(jù)上，通過(guò)把可能獲得的最佳證據(jù)置于政策制定和執(zhí)行的核心位置，幫助人們做出更好的決策”[16]。

(二)循證決策的關(guān)鍵是證據(jù)

從循證決策的內(nèi)涵可知，對(duì)循證決策的多種界定都強(qiáng)調(diào)證據(jù)，將其視為一個(gè)證據(jù)應(yīng)用于決策的過(guò)程，證據(jù)成為循證決策的關(guān)鍵。能夠支持決策的證據(jù)，需要滿足深加工、科學(xué)化、廣泛性及高質(zhì)量的要求[16]。首先，在內(nèi)在屬性方面，證據(jù)不同于信息，證據(jù)需要經(jīng)過(guò)科學(xué)加工；其次，在產(chǎn)生方式上，從數(shù)據(jù)、信息到證據(jù)的過(guò)程需要研究者的深度介入，需要現(xiàn)代科學(xué)的研究方法和工具；再次，在證據(jù)來(lái)源方面，必須廣泛，并對(duì)相關(guān)研究成果進(jìn)行系統(tǒng)搜集和梳理；最后，在證據(jù)特征方面，強(qiáng)調(diào)證據(jù)的高質(zhì)量，那些不具備可靠性的證據(jù)不僅不能為決策服務(wù)，反而很可能誤導(dǎo)決策，應(yīng)該排除在外。支持決策的證據(jù)是多樣的，包括研究成果、個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、專家知識(shí)、政治判斷、信念價(jià)值觀等，而數(shù)據(jù)在其中的價(jià)值不言自明。商業(yè)智能技術(shù)在數(shù)據(jù)集成、原始數(shù)據(jù)分析上具有強(qiáng)大工具價(jià)值，能夠有效集成、抽取所需數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析與處理形成證據(jù)，為決策提供支撐。

(三)循證決策的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)

1990年，美國(guó)克萊蒙特大學(xué)教授凱尼斯·格林(Kenneth Green)發(fā)起并主持的一項(xiàng)大型科研項(xiàng)目“信息化校園計(jì)劃”(The campus computing project)[17]，成為全球數(shù)字校園建設(shè)的發(fā)端。我國(guó)高校也在20世紀(jì)90年代開(kāi)始建設(shè)校園局域網(wǎng)，開(kāi)始了信息技術(shù)與高等教育的融合發(fā)展歷程。雖然各高校的建設(shè)力度和進(jìn)度不一，但近30年的實(shí)踐積累了大量的數(shù)據(jù)：一方面，這是高校挖掘、探索發(fā)展規(guī)律的重要材料；另一方面，也因?yàn)閮?nèi)容繁雜、關(guān)系混亂、技術(shù)欠缺而成為高校管理中的巨大負(fù)擔(dān)。例如，國(guó)內(nèi)某一高校的數(shù)據(jù)庫(kù)中就積累了12 000條教職工信息，教務(wù)系統(tǒng)中保存了近38 000條本科生信息、18 000條課程信息和多達(dá)兩億余條的學(xué)生成績(jī)數(shù)據(jù)，各業(yè)務(wù)系統(tǒng)相互割裂并不斷積累新的數(shù)據(jù)，高校面臨大量的、持續(xù)膨脹的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)[18]。一方面，為應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，需引入新技術(shù)以實(shí)施有效的數(shù)據(jù)管理，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，商業(yè)智能正是應(yīng)用較廣的此類技術(shù)之一；另一方面，大量歷史數(shù)據(jù)也為商業(yè)智能系統(tǒng)的引入奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，沒(méi)有前期高校積累的數(shù)據(jù)，商業(yè)智能的建設(shè)也將是無(wú)本之木?？梢哉f(shuō)，我國(guó)高等教育信息化經(jīng)過(guò)近30年的發(fā)展轉(zhuǎn)向智能化，既是源于信息化發(fā)展奠定的基礎(chǔ)，也是破解信息化過(guò)程中所遇難題的必然選擇。

三、借鑒：商業(yè)智能促進(jìn)國(guó)外高校的循證決策

(一)與商業(yè)智能在高校應(yīng)用相關(guān)的術(shù)語(yǔ)及變化

院校研究。商業(yè)智能在高校中的應(yīng)用與高校的院校研究有著天然的聯(lián)系。院校研究(Institutional Research，IR)是高等教育研究的一個(gè)專門領(lǐng)域和研究范式，其基本特征就是系統(tǒng)地收集數(shù)據(jù)，科學(xué)地分析數(shù)據(jù)，以對(duì)本校管理問(wèn)題展開(kāi)研究[19]。美國(guó)院校研究協(xié)會(huì)(Association For Institutional Research，AIR)將其使命確定為“幫助高等教育研究人員收集、分析、解釋數(shù)據(jù)并交流，為有效的決策和計(jì)劃提供策略性的信息使用”?？梢?jiàn)，院校研究離不開(kāi)數(shù)據(jù)支持，而商業(yè)智能技術(shù)能將各類數(shù)據(jù)集成在統(tǒng)一平臺(tái)上，并提供數(shù)據(jù)處理分析，這必將成為院校研究者重要的數(shù)據(jù)來(lái)源和得力的分析助手。同時(shí)，商業(yè)智能系統(tǒng)的搭建、管理也離不開(kāi)院校研究者，二者共同成為決策支持系統(tǒng)的組成部分。

商業(yè)智能與分析。隨著商業(yè)智能在高等教育領(lǐng)域的應(yīng)用，研究者發(fā)現(xiàn)“商業(yè)智能”及其衍生的“商業(yè)分析”等術(shù)語(yǔ)不能很好地表達(dá)高等教育應(yīng)用環(huán)境的需求和目標(biāo)。2005年，研究者提出了學(xué)術(shù)分析(Academic Analytics)的概念，用以形容在管理學(xué)術(shù)型組織時(shí)技術(shù)、信息、管理文化及信息應(yīng)用之間的交叉互動(dòng)[20]。這一概念可以應(yīng)用到學(xué)術(shù)組織管理的所有方面，包括招生、財(cái)務(wù)、學(xué)生管理等。此后，研究者進(jìn)一步縮小指涉范圍，又提出了學(xué)習(xí)分析(Learning Analytics)的概念，如美國(guó)高等教育信息化協(xié)會(huì)(EDUCAUSE)就將“分析”定義為“通過(guò)使用數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)分析、解釋及預(yù)測(cè)模型以獲得某一方面的洞察力并據(jù)此行動(dòng)”，由此，“學(xué)習(xí)分析”可以理解為“通過(guò)數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)分析、解釋及預(yù)測(cè)模型以獲得與學(xué)生學(xué)術(shù)能力有關(guān)的教與學(xué)方面的洞察力并據(jù)此行動(dòng)”[21]。后來(lái)的研究者往往又將商業(yè)智能與分析連用(BI&A)，以更清楚地指涉商業(yè)智能在教育中的應(yīng)用。

(二)高校循證決策實(shí)踐的領(lǐng)域和區(qū)域不斷擴(kuò)展

北美高等教育界較早關(guān)注并應(yīng)用商業(yè)智能。2005年，一份面向美國(guó)高校信息官(CIO)的調(diào)查報(bào)告反映了商業(yè)智能應(yīng)用的早期階段，在受調(diào)查的378所公私立院校中，僅有14%的院校建立了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、創(chuàng)設(shè)了基于數(shù)據(jù)抽取-轉(zhuǎn)化-加載(Extraction-Transformation-Loading，ETL)技術(shù)的多元數(shù)據(jù)中心、應(yīng)用了聯(lián)機(jī)分析工具(Online Analytical Processing Tools，OLAP)[22]。2012年的一份報(bào)告顯示商業(yè)智能的應(yīng)用有所發(fā)展，在受調(diào)查的339所院校中，69%的高校的一些部門和項(xiàng)目組認(rèn)為工作中最主要的技術(shù)就是學(xué)習(xí)分析，28%的學(xué)校認(rèn)為學(xué)習(xí)分析技術(shù)對(duì)高校所有的機(jī)構(gòu)都很重要，而且規(guī)模較大的院校比小型院校更認(rèn)同學(xué)習(xí)分析技術(shù)的重要性[21]。

商業(yè)智能支持北美高校開(kāi)展循證決策，早期主要集中在三大決策領(lǐng)域：學(xué)生錄取、學(xué)生保留干預(yù)以及教與學(xué)的改進(jìn)。在學(xué)生錄取決策上，如貝勒大學(xué)(Baylor University)圍繞未來(lái)學(xué)生收集、分析了大量數(shù)據(jù)，建立了復(fù)雜的錄取策略，保證錄取的成功率并有效降低錄取成本[23]。在學(xué)生保留干預(yù)決策方面，美國(guó)高校尤其是社區(qū)學(xué)院長(zhǎng)期面臨大量學(xué)生流失、無(wú)法按時(shí)畢業(yè)的壓力，為此，辛克萊社區(qū)學(xué)院(Sinclair Community College)使用開(kāi)源的學(xué)習(xí)分析軟件，集成了影響學(xué)生成功的諸方面數(shù)據(jù)，建立了學(xué)生輟學(xué)的早期預(yù)警系統(tǒng)，幫助教師做出恰當(dāng)?shù)母深A(yù)決策[24]。在教學(xué)改進(jìn)決策方面，如普渡大學(xué)(Purdue University)在2007年建立了可以追蹤學(xué)生學(xué)業(yè)表現(xiàn)、監(jiān)測(cè)早期警告信息并提供干預(yù)策略的軟件系統(tǒng)，幫助教師記錄、反饋學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)以支持其教學(xué)，提升了教學(xué)的質(zhì)量[25]。隨后，商業(yè)智能支持高校決策的應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展，在員工評(píng)價(jià)、課程提升以及幫助學(xué)生制定學(xué)習(xí)計(jì)劃、分析學(xué)業(yè)和職業(yè)選擇、在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中做出正確的課程選擇等方面都發(fā)揮了作用。

與此同時(shí)，商業(yè)智能對(duì)北美以外高校的影響也逐漸展開(kāi)。各地高校根據(jù)自身情況開(kāi)始構(gòu)建商業(yè)智能系統(tǒng)并開(kāi)展研究，出現(xiàn)了一批個(gè)案研究成果，商業(yè)智能如何促進(jìn)高校的循證決策，據(jù)此也可見(jiàn)一斑。例如，瑞典的烏普薩拉大學(xué)(Uppsala University)從2000年開(kāi)始建設(shè)商業(yè)智能工具系統(tǒng)(Generalized Management Information System，GMIS)，該系統(tǒng)集成了學(xué)校原有財(cái)務(wù)、人事、學(xué)生、設(shè)施及出版等基礎(chǔ)管理平臺(tái)中的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了不同數(shù)據(jù)源的單一平臺(tái)顯示，并具有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、系統(tǒng)跟蹤、決策支持的復(fù)雜報(bào)告等特點(diǎn)[10]47。葡萄牙科英布拉理工學(xué)院(Polytechnic Institute of Coimbra)為應(yīng)對(duì)申請(qǐng)學(xué)生減少的情況，利用全國(guó)性的數(shù)據(jù)庫(kù)(National Competition for Access to Higher Education，SBIAES)，結(jié)合數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)等技術(shù)建立商業(yè)智能系統(tǒng)，幫助決策者快速分析在學(xué)生錄取過(guò)程中各種理性和非理性傾向[26]。阿拉伯地區(qū)的高校也開(kāi)始應(yīng)用商業(yè)智能，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，破解決策者面對(duì)大量數(shù)據(jù)而無(wú)法得出決策支持證據(jù)的困境[27]。

總之，隨著商業(yè)智能集成數(shù)據(jù)更加多樣、分析技術(shù)更加完善，越來(lái)越多的高校開(kāi)始應(yīng)用商業(yè)智能技術(shù)，而且在促進(jìn)高校循證決策中的功能不斷增強(qiáng)，應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)展，即從早期集中在較窄的學(xué)生管理領(lǐng)域，逐步發(fā)展到更多領(lǐng)域的決策支持，并能發(fā)揮預(yù)測(cè)功能，構(gòu)建高等教育相關(guān)預(yù)警機(jī)制，服務(wù)宏觀的、更加不確定的決策。

(三)高校循證決策所需的技術(shù)及產(chǎn)品不斷豐富

循證決策實(shí)踐需要大量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集成技術(shù)是基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)集成上，商業(yè)智能不斷完善相關(guān)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了不同數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)庫(kù)的集成，并在統(tǒng)一平臺(tái)顯示，為數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)使用提供了簡(jiǎn)潔高效的技術(shù)平臺(tái)。同時(shí)，面對(duì)高校數(shù)據(jù)每日都在產(chǎn)生、變化的情況，商業(yè)智能系統(tǒng)能夠開(kāi)展自主設(shè)定，按照一定周期進(jìn)行數(shù)據(jù)更新，以保證系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

循證決策實(shí)踐的關(guān)鍵是取得證據(jù)，數(shù)據(jù)分析技術(shù)是重點(diǎn)。在原始數(shù)據(jù)分析上，商業(yè)智能系統(tǒng)可集成部署多種數(shù)據(jù)分析技術(shù)，除基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析技術(shù)(Data warehouse)、聯(lián)機(jī)分析技術(shù)(On-line Analytical Processing，OLAP)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)(Data mining)外，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，自動(dòng)分析、預(yù)測(cè)分析等技術(shù)也開(kāi)始出現(xiàn)。商業(yè)智能可以集成的技術(shù)(如圖1)[28]。商業(yè)智能通過(guò)多種分析工具，實(shí)現(xiàn)由數(shù)據(jù)(data)到信息(information)再到知識(shí)(knowledge)的轉(zhuǎn)變。

高校在商業(yè)智能上的實(shí)踐探索也推動(dòng)了相關(guān)技術(shù)發(fā)展。如馬來(lái)西亞理工大學(xué)(Universiti Teknologi Malaysia)為解決多源數(shù)據(jù)集成問(wèn)題，在商業(yè)智能系統(tǒng)框架中結(jié)合抽取、轉(zhuǎn)化及加載技術(shù)(Extract, Transform and Load，ETL)，探索在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集成[29]。另有學(xué)校為提高循證決策中證據(jù)的準(zhǔn)確性，探索了數(shù)據(jù)抽取技術(shù)，通過(guò)研究3種元啟發(fā)式算法在數(shù)據(jù)抽取上的效果，論證抽取算法的優(yōu)劣[30]。此類院校研究豐富了商業(yè)智能的技術(shù)，為高校開(kāi)展循證決策實(shí)踐提供了更多、更適切的技術(shù)工具。

此外，商業(yè)智能技術(shù)產(chǎn)品不斷成熟，為高校的應(yīng)用提供了更多選擇。隨著IBM公司2007年成功收購(gòu)Cognos，IBM公司成為商業(yè)智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，其后推出的IBM Cognos Business Intelligence經(jīng)歷了快速迭代，在2015年發(fā)布了IBM Cognos Ⅱ[31]7。其他在商業(yè)智能領(lǐng)域具有優(yōu)勢(shì)的公司有甲骨文(Oracle)、微軟(Microsoft)和思愛(ài)普(SAP)等，它們也都開(kāi)發(fā)了各自的商業(yè)智能產(chǎn)品。

圖1 商業(yè)智能(BI)技術(shù)的發(fā)展

(四)支持高校循證決策取得三方面效果

支持微觀教學(xué)決策。商業(yè)智能對(duì)教學(xué)決策的支持在應(yīng)用的早期階段就顯現(xiàn)出來(lái)，從改進(jìn)學(xué)生錄取方式、提升學(xué)生畢業(yè)率到促進(jìn)課程教學(xué)質(zhì)量，商業(yè)智能通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)和老師教學(xué)的跟蹤、預(yù)測(cè)，為教學(xué)方面的決策提供可靠的數(shù)據(jù)支持，對(duì)教學(xué)各環(huán)節(jié)都產(chǎn)生了積極作用。隨著學(xué)生方面的數(shù)據(jù)越來(lái)越全面，商業(yè)智能對(duì)學(xué)生個(gè)性特征的刻畫越來(lái)越準(zhǔn)確，形成了360度畫像(360-degree Profiles)，對(duì)高校學(xué)生管理和教學(xué)決策等產(chǎn)生了更加深刻的影響。

支持宏觀管理決策。商業(yè)智能對(duì)高校宏觀管理決策的支持需要更加全面的數(shù)據(jù)信息、更加高級(jí)的分析技術(shù)，因此商業(yè)智能在高校管理決策中的效果是逐步顯現(xiàn)的。從國(guó)外高校的實(shí)踐來(lái)看，商業(yè)智能有利于高校管理效率的提升和決策的科學(xué)化，進(jìn)而提升高校國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，而不少國(guó)外高校愿意投資建設(shè)商業(yè)智能系統(tǒng)，就是同類學(xué)校強(qiáng)大競(jìng)爭(zhēng)壓力的結(jié)果。

促進(jìn)成本控制。商業(yè)智能促進(jìn)高校運(yùn)行成本節(jié)約不是一蹴而就的。商業(yè)智能建設(shè)早期需要投入資金，但建成后的智能系統(tǒng)將通過(guò)節(jié)省人力成本、避免錯(cuò)誤決策等方式實(shí)現(xiàn)成本的回收。在美國(guó)，高校的政府撥款與高校學(xué)生的畢業(yè)率息息相關(guān)，不少高校因?yàn)橥顿Y建設(shè)商業(yè)智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了學(xué)生畢業(yè)率的提升，進(jìn)而獲得了更多的政府撥款。如瓦爾多斯塔州立大學(xué)(Valdosta State University，VSU)通過(guò)商業(yè)智能系統(tǒng)有效降低了學(xué)生的輟學(xué)率，由此預(yù)計(jì)將能獲得200萬(wàn)美元的國(guó)家撥款作為成本補(bǔ)償[31]8。

四、回顧：商業(yè)智能對(duì)我國(guó)高校循證決策的支持需深化

(一)應(yīng)用領(lǐng)域相互割裂，有待集成

在商業(yè)智能系統(tǒng)的應(yīng)用上，我國(guó)多數(shù)高校采取了分步驟推進(jìn)的建設(shè)方式。除了2010年中山大學(xué)開(kāi)展了商業(yè)智能系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)外，其他高校多在財(cái)務(wù)、學(xué)生事務(wù)等單個(gè)業(yè)務(wù)維度開(kāi)展商業(yè)智能試點(diǎn)，如上海交通大學(xué)推出財(cái)務(wù)管理駕駛艙系統(tǒng)、復(fù)旦大學(xué)開(kāi)展學(xué)校師生在校生命周期信息化管理“全覆蓋”等[9]。

分步建設(shè)的路徑有利于加快商業(yè)智能在高校的建設(shè)速度，但也容易造成不同應(yīng)用系統(tǒng)之間的割裂，由此限制了高校商業(yè)智能系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)提供決策服務(wù)的能力。走出“象牙塔”的高校面對(duì)市場(chǎng)、社會(huì)等諸多力量的沖擊，以及高等教育國(guó)際化帶來(lái)的全球競(jìng)爭(zhēng)壓力，高校決策者需要商業(yè)智能提供更為完整、深入的圖景，以發(fā)現(xiàn)決策內(nèi)外部環(huán)境中的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

(二)應(yīng)用技術(shù)相對(duì)淺層，有待深化

與商業(yè)智能在我國(guó)高校中的應(yīng)用領(lǐng)域彼此割裂相對(duì)應(yīng)，商業(yè)智能技術(shù)中基礎(chǔ)性的數(shù)據(jù)集成技術(shù)尚未充分發(fā)揮，由此帶來(lái)我國(guó)高校行政管理中長(zhǎng)期存在數(shù)據(jù)重復(fù)填報(bào)、多頭征集的問(wèn)題。高校前期的信息化建設(shè)將數(shù)據(jù)填報(bào)從有紙化升級(jí)到無(wú)紙化，但由于缺乏數(shù)據(jù)的集成共享，無(wú)助于高校辦公效率的提升，因此商業(yè)智能的引入應(yīng)該著力解決此問(wèn)題。部分高校在建設(shè)商業(yè)智能系統(tǒng)時(shí)，開(kāi)始探索解決高校中數(shù)據(jù)冗雜分割的問(wèn)題，如中國(guó)人民大學(xué)建立了“綜合數(shù)據(jù)填報(bào)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)展示”四大功能的數(shù)據(jù)平臺(tái)，北京大學(xué)前校長(zhǎng)林建華也在2017年的一次協(xié)調(diào)會(huì)議上提出要加強(qiáng)學(xué)校統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)的頂層設(shè)計(jì)和整體規(guī)劃，分階段推進(jìn)學(xué)校數(shù)據(jù)共享[32]。

國(guó)內(nèi)大多數(shù)高校數(shù)據(jù)集成尚未完成，進(jìn)一步的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析技術(shù)自然也就不能充分應(yīng)用。就目前的分析技術(shù)而言，國(guó)內(nèi)大部分高校只使用了OLTP(聯(lián)機(jī)事務(wù)處理系統(tǒng))，針對(duì)數(shù)據(jù)的單一屬性進(jìn)行處理，不具備數(shù)據(jù)的綜合分析功能，弱化了商業(yè)智能對(duì)高校循證決策的支持作用。

(三)應(yīng)用成效相對(duì)有限，有待提升

商業(yè)智能如果不能解決信息化建設(shè)階段的系統(tǒng)割裂問(wèn)題，其為決策者提供整全信息的成效就十分有限。早期的高校信息化建設(shè)主要覆蓋3個(gè)方面：一是包括檔案、人事考勤等的行政管理；二是包括教務(wù)系統(tǒng)、就業(yè)管理、新生入學(xué)管理等在內(nèi)的教學(xué)教輔管理；三是包括網(wǎng)絡(luò)繳費(fèi)、食堂消費(fèi)、門禁等一卡通管理[33]。一份2010年的調(diào)查顯示，我國(guó)高校使用率最高的信息管理系統(tǒng)是圖書館系統(tǒng)，其次是財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)，其他的信息系統(tǒng)還包括人事管理、學(xué)生管理、網(wǎng)上選課、科研管理等[34]。隨后引入的商業(yè)智能技術(shù)仍按照單個(gè)領(lǐng)域試點(diǎn)的方式推進(jìn)，還是未能解決系統(tǒng)割裂的問(wèn)題。從研究文獻(xiàn)和相關(guān)高校建設(shè)案例看，商業(yè)智能主要在招生、財(cái)務(wù)、教務(wù)等業(yè)務(wù)上發(fā)揮作用，如上海外國(guó)語(yǔ)大學(xué)就招生決策管理缺乏規(guī)劃等問(wèn)題，開(kāi)展了基于商業(yè)智能的系統(tǒng)設(shè)計(jì)，優(yōu)化招生管理[35]。

商業(yè)智能未能發(fā)揮在教學(xué)評(píng)價(jià)上的潛力，應(yīng)用效果還有待加強(qiáng)。長(zhǎng)期以來(lái)，高校因缺少教學(xué)過(guò)程性數(shù)據(jù)，很難對(duì)教師的教學(xué)做出客觀評(píng)價(jià)，因此多數(shù)學(xué)校將可以簡(jiǎn)單量化的科研成果作為教師評(píng)價(jià)的重心，從而進(jìn)一步強(qiáng)化了高校教師“重科研輕教學(xué)”的傾向。要實(shí)現(xiàn)科研人才、教學(xué)人才的分類管理，破解高校長(zhǎng)期以來(lái)科研與教學(xué)之間的矛盾，促進(jìn)高校教學(xué)評(píng)價(jià)的科學(xué)化，需要開(kāi)展過(guò)程性的大數(shù)據(jù)分析，商業(yè)智能具有巨大潛力。但目前高校的商業(yè)智能系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域多屬管理層面，深入課堂教學(xué)層面的應(yīng)用系統(tǒng)還不多見(jiàn)，因而其在教學(xué)評(píng)價(jià)上的積極效果尚未出現(xiàn)。

商業(yè)智能未發(fā)揮支持決策民主化的潛力，相關(guān)應(yīng)用措施仍需跟進(jìn)。“雙一流”建設(shè)的總體方案對(duì)高校決策機(jī)制提出了民主化要求，即“完善民主管理和監(jiān)督機(jī)制”“積極探索師生代表參與學(xué)校決策的機(jī)制”。民主化決策將成為高校循證決策的組織體系保障，達(dá)成以決策民主化促進(jìn)決策科學(xué)化的發(fā)展目標(biāo)。決策民主化首先要做到信息公開(kāi)，沒(méi)有公開(kāi)的信息資源，高校民主決策只會(huì)流于形式。商業(yè)智能平臺(tái)通過(guò)數(shù)據(jù)集成和挖掘，能夠面向高校師生提供決策信息，在保證高校師生參與決策的有效性，以及推進(jìn)我國(guó)高校決策民主化、科學(xué)化方面有很大的價(jià)值。但由于當(dāng)前商業(yè)智能應(yīng)用領(lǐng)域的分割、完整數(shù)據(jù)的缺失以及傳統(tǒng)決策方式的慣性，商業(yè)智能在高校決策中的價(jià)值還未受到重視，相關(guān)技術(shù)、組織、機(jī)制等的建設(shè)也需要進(jìn)一步跟進(jìn)。

五、建議：我國(guó)高校深化商業(yè)智能應(yīng)用的思考

伴隨“放管服”改革的不斷推進(jìn)，我國(guó)高校的辦學(xué)自主權(quán)得到加強(qiáng)，與此同時(shí)，高校要承擔(dān)的辦學(xué)責(zé)任也不斷加大。失之毫厘，謬以千里。決策對(duì)高校發(fā)展的重要性日益凸顯，深化商業(yè)智能技術(shù)應(yīng)用、提升應(yīng)用效果以支持高校循證決策應(yīng)成為高校決策下一步的發(fā)展方向。與國(guó)外高校商業(yè)智能的應(yīng)用情況相比，我國(guó)高校在應(yīng)用領(lǐng)域、應(yīng)用技術(shù)及應(yīng)用效果上都還存在差距，借鑒國(guó)外高校在商業(yè)智能上的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合我國(guó)高校決策中商業(yè)智能的應(yīng)用現(xiàn)狀，本文提出深化高校商業(yè)智能應(yīng)用的4點(diǎn)舉措。

(一)加強(qiáng)統(tǒng)籌規(guī)劃，推進(jìn)多系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成

要實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能技術(shù)在我國(guó)高校決策中的應(yīng)用價(jià)值，當(dāng)下最緊迫的是進(jìn)行商業(yè)智能系統(tǒng)建設(shè)的統(tǒng)籌規(guī)劃，促使領(lǐng)導(dǎo)層從觀念上重視起來(lái)，開(kāi)展多部門聯(lián)動(dòng)，完成多系統(tǒng)數(shù)據(jù)的集成共享。為此，首先需要積極尋求領(lǐng)導(dǎo)層的認(rèn)可，先在組織中傳播循證決策的價(jià)值和作用，形成合適的組織文化氛圍，使領(lǐng)導(dǎo)層認(rèn)同循證決策，然后再?gòu)?qiáng)調(diào)商業(yè)智能對(duì)循證決策的技術(shù)支撐作用。其次，高等教育日益走出“象牙塔”，未來(lái)高等教育的發(fā)展環(huán)境更加復(fù)雜，需要平衡政府、市場(chǎng)及大學(xué)3股力量，高校對(duì)科學(xué)決策的需求將會(huì)更加迫切，這將對(duì)高校領(lǐng)導(dǎo)層轉(zhuǎn)變決策方式形成倒逼機(jī)制，激發(fā)領(lǐng)導(dǎo)層循證決策的偏向。然而，實(shí)現(xiàn)多系統(tǒng)數(shù)據(jù)的集成共享僅是統(tǒng)籌規(guī)劃的第一步目標(biāo)。由于我國(guó)高校采用分步驟的方式開(kāi)展商業(yè)智能建設(shè)，應(yīng)用領(lǐng)域彼此割裂，師生員工需多次填表，苦不堪言。因此，統(tǒng)籌規(guī)劃要首先解決此問(wèn)題，以獲得師生員工的支持。只有完成了數(shù)據(jù)集成，后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等處理技術(shù)才能跟進(jìn)，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)高校循證決策的技術(shù)支撐。

(二)開(kāi)展院校研究，促進(jìn)決策支持系統(tǒng)研發(fā)

商業(yè)智能與院校研究?jī)烧呦噍o相成，要始終將兩者結(jié)合起來(lái)。國(guó)外高校在應(yīng)用商業(yè)智能時(shí)，開(kāi)展了相應(yīng)院校研究，發(fā)表了一系列個(gè)案研究成果，其實(shí)踐表明，院校研究能夠解決系統(tǒng)建設(shè)中的技術(shù)問(wèn)題、系統(tǒng)架構(gòu)問(wèn)題。鑒于此，我國(guó)高校中的高等教育研究所(室)、發(fā)展規(guī)劃處等類似機(jī)構(gòu)需要轉(zhuǎn)變機(jī)構(gòu)定位，積極開(kāi)展院校研究和參與商業(yè)智能建設(shè)，為高校決策提供支持[7]。首先，在商業(yè)智能建設(shè)過(guò)程中，院校研究應(yīng)該圍繞建設(shè)中的各類問(wèn)題開(kāi)展研究，以解決系統(tǒng)建設(shè)中的技術(shù)問(wèn)題，并就系統(tǒng)的宏觀架構(gòu)、微觀應(yīng)用等提出意見(jiàn)。其次，在商業(yè)智能系統(tǒng)建設(shè)完成后，仍需要以院校研究的方式將相關(guān)數(shù)據(jù)解讀成信息，并傳遞到?jīng)Q策層，實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能真正為決策服務(wù)的價(jià)值?？傊虡I(yè)智能與院校研究?jī)烧邞?yīng)相向而行，相互促進(jìn)，最終共同構(gòu)成完善的高校決策支持系統(tǒng)。

(三)提升人員信息素養(yǎng)，增強(qiáng)循證決策的效果

深化商業(yè)智能對(duì)循證決策的促進(jìn)效果與兩類專業(yè)技術(shù)人員(信息技術(shù)人員和院校研究人員)的信息素養(yǎng)息息相關(guān)。因此，我國(guó)高校在深化應(yīng)用商業(yè)智能系統(tǒng)時(shí)，需要同步關(guān)注這兩類專業(yè)人才的引進(jìn)和培養(yǎng)。具有優(yōu)秀信息素養(yǎng)的信息技術(shù)人員是數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、平臺(tái)良好運(yùn)行和便捷使用的保障，具有優(yōu)秀信息素養(yǎng)的院校研究人員是系統(tǒng)證據(jù)最終能支持循證決策的重要橋梁。能夠充分利用系統(tǒng)數(shù)據(jù)開(kāi)展院校研究，只有兩類人員各司其職，通力合作，才能實(shí)現(xiàn)未來(lái)商業(yè)智能系統(tǒng)可行性與可用性的統(tǒng)一。此外，高校教學(xué)、管理人員等的信息素養(yǎng)對(duì)商業(yè)智能支持循證決策的效果也有重要影響，需要進(jìn)一步提升。就教學(xué)人員而言，要實(shí)現(xiàn)高校教學(xué)的科學(xué)監(jiān)測(cè)、課程質(zhì)量的持續(xù)改進(jìn)，需要教學(xué)人員掌握商業(yè)智能的基本功能，了解相關(guān)分析工具。就管理人員而言，要保證管理人員在決策民主化的進(jìn)程中有機(jī)會(huì)、有能力查詢和分析相關(guān)數(shù)據(jù)，獲得相關(guān)信息。簡(jiǎn)言之，只有高校的相關(guān)人員都具備了基本的信息素養(yǎng)，商業(yè)智能系統(tǒng)才能被廣泛使用，其支持決策的效果也才愈加凸顯。

(四)提供經(jīng)費(fèi)保障，遵守相關(guān)法律法規(guī)

深化高校商業(yè)智能系統(tǒng)應(yīng)用需要有經(jīng)費(fèi)保障。首先，我國(guó)高?？梢岳秘?cái)政經(jīng)費(fèi)建設(shè)商業(yè)智能系統(tǒng)，隨著我國(guó)教育經(jīng)費(fèi)管理逐步以效益導(dǎo)向的“新型公共管理模式”替代“簡(jiǎn)單撥款模式”[36]，以財(cái)政經(jīng)費(fèi)支持商業(yè)智能建設(shè)，反過(guò)來(lái)可能由于辦學(xué)效率效益的提升而獲得更多的財(cái)政撥款。其次，高?？梢詫で箜?xiàng)目經(jīng)費(fèi)支持商業(yè)智能系統(tǒng)建設(shè)。各級(jí)政府、各類基金委會(huì)發(fā)布教育信息化申報(bào)項(xiàng)目并配以相應(yīng)經(jīng)費(fèi)，這為商業(yè)智能建設(shè)的籌款提供了新渠道。從國(guó)外的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，商業(yè)智能的遠(yuǎn)期收益遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于近期投資，而且有利于高校應(yīng)對(duì)國(guó)際挑戰(zhàn)、實(shí)現(xiàn)超越發(fā)展，因此高校自籌經(jīng)費(fèi)也是一種選擇。

深化高校商業(yè)智能系統(tǒng)應(yīng)用需要滿足法律法規(guī)的要求。首先，商業(yè)智能系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘、存儲(chǔ)及分析等工具不應(yīng)侵犯公民隱私權(quán)，法律對(duì)公民隱私權(quán)的保護(hù)限度應(yīng)成為高校深化應(yīng)用商業(yè)智能系統(tǒng)時(shí)要考慮的重要問(wèn)題。其次，高校應(yīng)用商業(yè)智能系統(tǒng)時(shí)，要保證組織所具有的某些機(jī)密信息不被泄露，并能夠按照國(guó)家規(guī)定進(jìn)行保管和處理。最后，高校運(yùn)用商業(yè)智能系統(tǒng)研究產(chǎn)出的報(bào)告、出版物是否享有同等的版權(quán)保護(hù)，相關(guān)的版權(quán)規(guī)則應(yīng)該厘定清楚。