研究生教育质量大数据监测平台，是国内某985高校的高等教育评估中心以研究生教育质量监测为目标，以学位授予信息数据、学位授予单位数据、学位授权点数据、统计年鉴数据、互联网爬虫数据等为基础，通过数据处理对研究生教育质量进行监督，对教师和研究生相关教育教学等进行数据分析，最终为领导相关决策提供数据支持。
一、痛点分析
该高校针对研究生教育质量问题，从内因和外因等角度开展深入、系统地研究，找出了影响课堂质量的三个核心要素——教师、学生、教学管理，以及影响课堂教学质量的四个突出问题：
1、 数据精准采集难
以往督导抽查、问卷调查的采集方式存在偏主观、时效差、难覆盖、难持续等问题，也很难实时准确采集相关数据。
2、 课堂精准评价难
传统问卷评教方式存在数据源单一、评教指标维度少且粒度粗、评教结果重宏观轻细节，难以适应不同课堂类型，并且具有时空局限性和滞后性。
3、教师精准督导难
传统随机抽查、片段式听课的督导方式因精力和人力所限，往往偏重课堂纪律与外在表现，难以进行课堂教学过程质量的横、纵向比较分析。
4、 学生精准帮扶难
因精力有限，以往的人工方式，难以对所有学生的经济状况、师生关系、学业进展、身心健康等进行逐一分析，并进行有针对地帮扶。
上述四个问题具有基础性、全局性的特点，仅靠传统的人工经验管理方式已很难解决，长此以往，难以落实“以学生和学习为中心”的教育理念。
二、项目目标
建立研究生教育质量大数据监测平台，加强研究生教育质量监测与预警，健全完善研究生教育质量保障体系。
1、研究生教育质量数据库建设
研究生教育质量数据集中存储、集中分析、集中共享、集中管理、集中发布、集中查询。
2、研究生教育质量关键指标的监测
通过收集研究生培养输入、过程、输出的全过程数据对生源状态、师资队伍、国际交流等6大指标、47个观察点实时监测，设定预警阈值。
3、多维度构建研究生、导师画像
对研究生个体或特定群体的基本信息、学习、生活、社交、科研等进行精准刻画，揭示学生的在校成长轨迹，全方位了解研究生与导师。
三、建设方案
该高校基于以上的建设目标，与思迈特软件开展合作，并基于Smartbi建设研究生教育质量大数据监测平台。
1、总体架构
大数据监测平台由学位中心数据、第三方数据及其他数据构建成研究生教育质量数据库，通过质量监测指标体系、大数据算法模型形成研究生教育质量动态监测、研究生教育质量数据分析及研究生教育质量报告模块等应用。
2、数据模型
数据模型由学生、教师、成果、经费、活动、教育机构、外部实体等7大主题构成，例如，指标包括硕士研究生人均指导学生数，主要来源于教育机构、教师、学生三大主题。
3、指标体系
指标体系由生源状态、师资队伍、国际交流、培养过程、研究成果、研究生发展等6大一级指标、47个数据采集指标构成。
4、功能模块
大数据监测平台由以下7大功能模块组成：
系统首页：全国研究生学位授予情况、全国学位授权点情况、双一流建设分析。
质量监测：质量监测指标确认、质量监测分析、质量关联分析。
预警预测：攻读时间预警、导师人均指导学生数预警、论文抽查合格率预警、就读期间核心期刊论文生均篇数预警、导师国内期刊论文篇被引次数预警。
主题分析：从学生论文、学位授予、双一流建设分析等方面进行分析。
基础报表：主要针对统计年鉴、学位备案报表进行开发。
数据资源：主要从师资状况、培养过程、经费投入、科学研究产出、办学资源与条件等指标数据表进行展示。
系统管理：包括用户管理、菜单管理、部门管理、角色管理、字典管理等。
四、成果举例
1、系统首页
对研究生教育管理全过程数据实时收集、实时监测，不仅可以对研究生动态管理、行为矫正、预测预警、发展变化进行数据分析，并为领导决策提供有力的数据支撑，还能提高研究生教育评估的准确性和科学性。
2、研究生教学质量监测
全面掌握研究生科研水平与创新能力，客观记录研究生学术活动、科研参与、生活轨迹等状态，同时还能掌握对研究生教育质量有显著影响的行为指标，进而提高研究生教育管理的科学性。
3、研究生行为的预警与预测
利用大数据技术，持续、动态地收集与分析研究生课程教学、学术训练、科研活动等相关数据，客观呈现实际运行状态，对运行状态是否按照预定计划发展，是否向预定目标靠近等进行监控、预警。
五、项目价值
1、减少重复手工劳作
自动生成教学质量分析报告，完成学籍办、学位办等报告内容，帮助减少科室统计情况。
2、驱动教育评价体系重构
大数据监测平台的搭建，让教育评价从“经验主义”走向“数据主义”，从“单一评价”走向“综合评价”。
3、驱动教育决策科学化
通过行为预警帮助研究生院管理者进行教学管理的宏观决策，并进行安全管控。
4、助推学校研究生教育质量提升
在满足批量教学的同时，也注重学生全面个性化发展和教师专业发展，通过学业预警减少学生在培养过程中因成绩不及格、不能及时拿到学位证等问题。
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