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职业资格认证:FCA-业务分析理论 | FCA-FineBI | FCP-FineBI
【中国数据生产力大赛】用一“帆”解千面数据需求,组一“班”创百万直接价值
单位简介 威海职业学院是一所全日制公办普通高等职业学校,是国家示范性高等职业院校、高技能人才培养示范基地、优质专科高等职业院校、首批“双高计划”建设单位。 学校占地193万平方米,全日制学生20000+人,教职工1200+人,设有软件技术、物大数据技术等51个专业,建成国家级重点专业10个,年技术服务和社会培训到款额5000+万元。 学校坚持以数据驱动教育治理模式升级,深化“产教融合、校企合作,工学结合、知行合一”,人才培养质量和综合办学水平持续提升,先后获全省教育工作先进单位、山东省校企合作示范单位、山东省校企一体化合作办学示范院校等荣誉。2021年,学校改革经验4次获《新闻联播》《新闻直播间》《朝闻天下》等栏目专题报道,影响广泛。   1 发展需求与挑战 外部:数据人才缺口大,供需矛盾突出 《2020年中国数字经济发展报告》显示,我国数字经济发展已进入成熟期,数字产业化已成为数字经济发展的先导产业,产业数字化成为数字经济发展的主阵地。当前,全球疫情又为数字化进程按下了“快进键”,预计到2025年大数据核心人才缺口将高达230万人。需求侧对复合型应用型人才的需求越来越大、要求越来越高,“招不到合用的人”“招了人还要花较长时间培养”仍是高校摆不脱的“槽点”、攻不克的“难点”。 内部:数字化转型迫切,需求千人千面   学校已经建设了教务、学工、办公、人力资源、科研、资产等29个业务系统,基本覆盖校内教学、管理和服务业务。然而,专业人员缺乏、统筹规划不足、资金投入有限、成熟产品固化、部门壁垒高筑、数据标准不一等问题导致数据散乱、采集费时、统计费力,手工报告滞后无法支撑数据决策,校领导、行政部门、一线教职工都不得不频繁“扑救”老问题、“灭火”新问题,“学生评价改革、就业服务需强化过程性管理,但每月数据难统计、预警难实施”“强化学生实习实践,但行踪异常反馈不及时安全隐患大”“教师绩效需及时反馈,但管理系统多、汇总周期长”“校内维修不及时师生投诉多,但后勤部门苦于优化无门”“疫情防控需即时研判但涉及人员多、排查指标常更新、人员填报错漏多”“重大建设项目任务多层级需要下钻和多维度查看,但无系统支持”“办学数据对外报表多、参与人数多,但填报效率低、匹配难”……数字化转型需求千人千面、千变万化,而资金、技术、人力、物力等资源不足使学校面临巨大挑战。    教育信息化2.0时代已然到来,学校亟需构建一个能够支撑目标管理、过程督控、连通内外的数据决策平台,为差异化教学、个性化学习、精细化管理、智能化服务提供数据“地基”,带动师生围绕人才培养目标和学校发展目标制定个人行动计划,在实时、清晰的纵横对比中进入“计划(Plan)、实施(Do)、检查(Check)、行动(Action)”良性循环,以“数治力”增进学生就业竞争力、教师职业发展力和领导科学决策力,推进学校高质量可持续发展。 2 解决方案 经过对标分析,学校清晰认识到自身尚处于数字化转型初级阶段的现实后,于2016年底制定了“数字校园建设规划”,计划通过“三步走”达成“加快信息化融合创新,构建教育治理新模式”目标,确定2017-2021年分2期实施“数据耕耘”行动计划。同时,试点组建“数据分析”卓越工匠班,积聚校企师资智慧,以本校数字校园为核心教学载体探索精英式、实战化人才培养模式,破解“毕业生就业不能上岗”“学校信息化建设人财物资源不足”等问题。 第1期,通过新建和升级使管理与服务信息系统覆盖率提至60%,新建数据决策平台,搭建学校、专业、课程、教师、学生5层面管理驾驶舱,探索关键业务流程可视化及智能化预警反馈,初步实现“应用数字化”。 第2期,通过外采和自建使信息系统覆盖率达到100%,基于数据决策平台强化全局性可视化分析,探索数据驱动的教育治理模式,初步实现“全面系统化”。 第3期,促进虚拟数字校园与现实物理校园深度融合、良性互动,充实数据决策平台应用场景,基本实现混合教学、泛在学习、个性化学习、精细化管理和智能化服务,努力朝向“智慧生态化”。 面对纷繁芜杂的软件市场,结合已建系统费用高、体验差、迭代难、升级贵等问题,学校审慎制定了数据决策平台的选型标准: Ø  企业相对成熟,有良好信誉和发展潜力; Ø  产品易学易操作,能作为教学软件辅助人才培养; Ø  产品性价比高、市场占有率高、售后服务持续给力、用户反馈好。         2018年7月,经过多方考察、招标采购后,“数据分析”卓越工匠班师生开启了以Fine 系列产品打造学校数据决策平台之路。 3 业务应用场景 3.1 场景一:数据平台“补位”应用空白 【痛点问题】 《深化新时代教育评价改革总体方案》要求“改进结果评价,强化过程评价,探索增值评价,健全综合评价”。要实现评价改革,学校必须依据每个学生的个性化目标、所属专业、年级等对进行多维可视化分析,辅助教师教育指导和学生自我诊改。可是100+个评价观测点散落在各种统计表格和多个业务系统中,数据采集难、质量差,评价模型计算复杂,系统要在3个月内上线运行。经过考察,市场未有与之适配的系统,如果定制开发至少耗时6个月、预算+60万元。另外,传统的学生素质分析报告为文字报告、数据统计表,编写周期长、可获取范围有限且阅读理解难度大,对于管理层快速提取关键信息、教师针对性掌握本院问题、学生科学设计学业计划不利。新建业务系统无范例、无外协、无资金,业务部门一筹莫展。 【解决方式】 利用Fine report,通过Excel导入、系统对接等形式整合数据,制作1张学生基本信息表、10+张评价指标事实表。设计“个人画像”分析驾驶舱、“评价积分”移动查询端,按照评价维度重点分析德行表现、学业成绩、第二课堂活动参与、职业技能竞赛获奖、职业资格证书考取等指标,并按照维度-观测点-分值变动历史逐级下钻,全面、完整记录师生绩点,为自我评价、精准帮扶、奖惩评优等提供关键依据。 使用Fine BI ,以学生、教师、管理人员为对象,按照从整体到个体的思路制作可视化分析报告,整体层面重在“看两端、查不足,辅助趋势把握”,二级学院层面突出“做比较、找共性,辅助精准施教”,学生层面在于“亮标杆、看差距,辅助自我诊改”。 【场景价值】 透明的数据和及时的反馈有效打破了过去评价“雾里看花”“盲人摸象”的状态,激活了学生的内生动力,把很多“懒”学生变成了“好”学生,“每天进步一点点”的学风更加浓郁;过程化、信息化的数据采集和自动化、可视化的分析反馈,把月均20个教师7天的工作量缩减到了15人天,节约了大量人力和时间;Fine BI的“过滤组件”被活用为“个人自助查询”,电子报告不仅美观、便于分享还具有了互动性、个性化,一报万“面”给了师生惊喜和美好体验。 3.2 场景二:领导职工“秒诊”项目绩效 【痛点问题】 “双高计划”比肩普通高等教育“双一流”建设,是5年期国家级重点项目,学校总投入13亿元,预计产出1084项成果。项目涉及全校14个二级学院、12个行政部门,被分解为12个任务、117个子任务,学校需对任务、成果进行细化分解,并对任务进展、资金投入、成果产出、案例提炼等进行过程督控、风险评估和统筹调度。在传统项目管理中,项目管理部门设置5人以上专班,用Excel收集进展,期间需反复督促责任部门填报并修改错漏,在反复的复制、粘贴、修改中稍有不慎还会误用版本,艰难收集到材料后用Word写报告,虽文字、表格洋洋洒洒,但时效低、问题不突出;建设部门的每个责任人都需要拿着纸质材料找部门负责人审核签字,找领导、等审核、返回改、再找……无论部门领导还是工作人员都耗时费力、不堪其苦;调度会上,学校领导和责任部门不得不看一摞打印资料,通过读、听、问、画来找出重点,各部门“投入”“产出”口径不一、任务进度争论不休,领导难以辨别绩效、诊断问题,会议往往冗长而低效。软件供应商瞄准“双高计划”项目商机,纷纷推出项目管理系统,报价50~80万元。 【解决方式】 基于办公系统自主开发项目管理系统,资金、任务、成果分解至年、部门、责任人,统一统计口径,每季度初发起提报、延迟提报自动提醒。用Fine report 设计数据决策大屏,对接办公系统读取数据,每日信息自动更新,学校领导、项目管理部门、任务责任人可随时查看了解进展。数据决策大屏以可视化形式直观反映“任务进展”“资金投入”“产出成果”“绩效目标完成率”“工作简报得分”“进度提报延迟”等,相关指标还可下钻查看,清晰反映了项目进展全貌,也形成了项目考核的“数字化”历史档案。 【场景价值】 自主开发的数据决策系统“有用”“管用”“好用”,节约了采购资金,锻炼了师生技术能力,师生以“数据”为抓手,把传统项目管理中领导的阶段性“救治”转化为了责任人过程性“自查”,有效激发了每个参与人员的责任感、主动性,有力提升了项目进度和成果质量;项目管理部门由5人+管1个项目变为1人管3+个项目,责任人提报进度后,部门-分管校领导-项目管理部门-项目管理校领导审核全程“表单跑路”,民怨极深的“无效时间损耗”终于归“0”,项目管理“减负增效”获同行院校好评;调度会上,参会人员从低头看材料到抬头看大屏,“统一口径”让部门不再争辩,“会前审核”让情况汇报环节简练快速、直指问题,“一图胜千言”使领导快速准确定位全局性问题并溯源分析,“一目了然”让滞后任务责任人“红脸”“出汗”化压力为动力直奔“改进措施”,会议时长由4+小时缩减到1-小时,效率和质量显著提升;年终项目考核时,项目管理部门不再需要与责任部门 “追查扣分”“讨价还价”,清晰透明的过程考核令项目管理的公信力、满意度大幅提升。 3.3 场景三:快捷表单“连通”校园内外 【痛点问题】 疫情防控常态化下,1200+人教职工健康排查信息需每日汇总、按时提报地方管理部门,33个部门都至少安排1人专门负责分发、回收Excel统计表,学校安排3人专班汇总、核查,统计人员虽加班加点但各种报表仍因人员变动、排查字段变化、人员误填、操作失误等出错漏、不匹配、误时限,对学校防控工作开展和对上信息提报都有潜在的负面影响。同时,校园管控期间,所有临时入校人员、车辆都需要提前排查,经研判、审批后才能入校,如果使用纸质审批单往往字迹潦草难辨认、多人签字耗时长,还可能造成“接触传播”“门禁拥堵”等衍生风险。 【解决方式】 针对教职工健康信息筛查,使用 Fine report仅用1天开发出“健康打卡”填报表单,以“带入”减少重复填报、以“选项”限定固化内容、以“预设范围”防止异常数据,保证数据采集质量和效率。填报人员可查询个人历史信息,部门管理员、学校管理员可及时比对“应填未填”“健康异常”“行程风险”等信息及时反馈、布控,学校统计人员可一键导出报表上报主管部门。根据疫情防控排查要求的变化,开发人员随时调整采集字段,响应及时“不掉链子”。    针对校园人员入校信息报备,使用 Fine report开发“入校申请”填报表单,生成表单二维码提供给校外人员提前扫码填报,提交申请后表单数据自动同步至校内办公系统并自动发起审批流程,相关负责人审批后安保人员接到“访客临时入校申请单”,即可依据核查情况放行,来访人员“即查即走”,切实保证了校园防控和入校效率。 【场景价值】      面对疫情,学校不得不改变很多原有的管理模式,不得不安排专人完成大量额外工作。基于数据工具自主开发填报表单,极大降低了信息错漏、提高了工作效率,它能依据“瞬息万变”的排查要求灵活改变字段、能有效保护个人信息不在“多手传递”中泄露、能把“每个部门1个专人”解放出来做更有意义的业务工作、能与“不可缺失”的合作企业继续保持紧密联系。同时,“信息化数据采集”潜移默化地提升了管理者、教职工的数据思维和信息素养,大家在学校教学、管理、服务中及个人生活中都更积极地学习和使用数据工具。 4 总结与展望 学徒制“数据分析”卓越工匠班以“Fine report”“Fine BI”为核心工具,以“最适用”“最经济”“最快速”方式解决了学校、合作企业数字化变革中的各种痛点、难点、堵点,师生也在“工学一体”模式中提升了技术水平和实施经验,毕业生供不应求,人才供给打通了“最后一公里”。一方面,师生在《决策菁英》《报表工程师从入门到精通》《BI工程师从入门到精通》等课程中“学做一体”、考取帆软认证“报表工程师”“BI工程师”等证书,同时结合校企项目实施经验自编《0基础学数据分析》教材,积累了“岗课赛证”综合育人机制先试经验。另一方面,师生团队以“涟漪激浪”模式逐个突破数据管理业务难点,累计产出直接经济价值300+万元,使管理层和广大师生深刻理解了数据对办学和个人发展“提质增效”的基础作用、由点及面实实在在享受到了的数据价值、更主动构建数据决策的教育治理新模式,学校“自主抓建”数字校园成为业内标杆。 当前,学校正大力实施数据治理,探索将大数据、人工智能等技术深度融入教育全过程,继续推动改进教学、优化管理、提升绩效。同时,学校将进一步推广“卓越工匠班”建设经验和成果,以“信息技术+”升级传统专业,全面提升师生信息素养,推动从技术应用向能力素质拓展,形成高素质复合型技术技能人才创新引领、压茬推进的高质量发展态势。 【“数据分析”卓越工匠班师生的体会】 行胜于言。“若万事俱备,要你何用?”问题是价值的原点,抱怨无济于事,行动起来是我们不二的选择。 协作共进。亚里士多德说:“能独自生活的人,不是野兽,就是上帝。”工作,特别是信息化建设、数据管理和应用更是如此,换位思考、急人所需是我们的口诀。   拥抱未来。既不因已有成果沾沾自喜,也不因基础薄弱妄自菲薄,数字时代已来,我们在路上!
【2021夏季挑战赛】高职学生综合素质测评成绩分析
一、选手简介1、团队名称:威海职业学院智慧研究院       (1)团队成员 简洁:队长,智慧研究院教师,信息中心主任,从事学校数据管理和应用工作,本校学生综合素质测评系统的开发者之一,帆软认证资深BI工程师(FCBP)。在本次比赛中承担BI分析、说明制作等工作。 柳鹏:智慧研究院院长,服务工业互联网实施专业改造的举措在2021年4月11日《新闻联播》获得报道,利用FineReport等多平台自主开发本校“学生综合素质测评系统”等应用系统,帆软认证BI工程师(FCBA)、“决策菁英”。在本次比赛中承担数据治理、应用系统运维等工作。 朱志涛:智慧研究院教师,本校2017级“数据分析卓越工匠班”学生,毕业后留校任教,参与“学生综合素质测评系统”等多个系统开发、实训室信息化改造项目,帆软认证报表工程师(FCRP)。在本次比赛中承担数据采集、治理、初级处理等工作。        (2)团队照片          2、参赛初衷         “让每个人都有人生出彩的机会”是职业教育者的初心。在数字时代,我们希望能通过数据激发学生的成长力、引导教师的执行力、赢得领导的支持力,为学生“追梦”“避坑”、为教师“精准施教”、为学校“提质增效”提供依据。同时,希望通过比赛提升BI工具的应用水平,并通过比赛让更多人了解、支持职业教育。                                           二、作品介绍          1、需求痛点         教育评价具有“指挥棒”作用,学生综合素质测评指标众多,测评成绩涉及范围广、覆盖周期长、计算模型复杂。本校实时更新学生各类积分变动,每月组织综测成绩分析并实施奖励和专项教育,但是学生工作部门及二级学院的分析报告为传统文字报告、数据统计表,编写周期长、可获取范围有限且阅读理解难度大,对于管理层快速提取关键信息、教师针对性掌握本院问题、学生科学设计学霸进阶计划不利。因此,一份能够快速生成、可视易懂且具有自助使用功能的分析报告成为众望所归。                                                   2、分析思路                校内最关心学生综合测评成绩的人大体可以分为3类:学生自己、以学生工作人员为核心的二级学院教师、以职能部门为代表的学校管理层。据此,按照关注点从整体到个体的思路,将数据报告分为3个部分:      (1)学校整体层面:看两端、查不足,辅助趋势把握                从各二级学院不同年级学生在5个综测等级上的人数分布,对比各二级学院学生人数,重点分析C、D级学生分布情况; 提取各二级学院不同年级第一名学生,制作“状元榜”词云,直观树立典型人物; 分析“信用激励”维度中各个指标(不含学业成绩)获得加分的学生人数和生均分数,查找学生素质短板、观测评价体系分值设置的合理性; 筛选出挂科人数最多的15门课程,为教务处、教学督导室等强化教学质量监测、实施教学改进提供依据;                                                          (2)二级学院层面:做比较、找共性,辅助精准施教                对各二级学院综测成绩中激励加分、违纪减分进行“波士顿矩阵”分析,比较二级学院的管理策略; 对各二级学院挂科学生人数、课程数进行对比分析,为二级学院和专业教师改进教学方法、提高教学质量提供依据; 分惩戒等级统计并展示违纪处分、处理的累计人次,为学生处把握学生管理的整体风险提供依据; 分二级学院展示不同违纪处理级别累计人次,为学生处和二级学院实施学生惩戒、开展针对性教育提供依据; 提取学生违纪最多发的15种违纪类别,为学生处和二级学院把握教育重点提供参考; (3)学生个体层面:亮标杆、看差距,辅助自我诊改                提供学生综测成绩相关信息的个性化自助查询模块; 依据查询对象,动态提供学生所在二级学院、年级学霸的数据画像,为学生寻标对标提供可视化依据; 提供查询对象的数据画像,通过与学霸的直观比较,辅助师生诊断问题、持续改进。                                                          3、数据来源                学校数据:1个学生基本信息表,学业成绩表、第二课堂成绩表等11个评价指标事实表、学生图书借阅历史表。数据为2020年10月综测体系运行后所面向的2019、2020级学生。                                                                      4、数据处理    (1)数据治理及脱敏:逐一检查各表,对原始数据中的缺失值、异常值及非规范值进行处理,例如:从教务系统中导出的学生学业成绩表,成绩状态存在“通过”“合格”“不合格”“不及格”“不通过”及原始分数等非规范值字段,统一处理为“通过”“不通过”。再如:“十佳”竞赛获奖等级在评价体系文件中未列入,通过FineReport初次赋分为“空值”,与业务部门沟通后完成赋分。                   (2)建立自助数据集:将学生基本信息表、评价指标表导入BI,为每个指标分别建立自助数据集。                       指标积分计算:对不能直接赋分、需要二次计算的指标,通过自主数据集计算原始积分,例如:学期学业成绩积分、学生干部履职积分、违纪扣分等。                                                                                        (4)总评成绩计算及等级评定:以学生基本信息表为基础表,通过“左右合并”方式并入各指标积分,依据指标体系建模计算、按条件计算评价等级。                                                                                                                                   (5)主题性分析:依据分析思路,再补充建立“激励指标得分分析”“综测二级学院生均加减分对比”“违纪处理分析”“个人评价指标分析”等自助数据集,实施可视化分析。例如:个人评价指标分析表是将“学业成绩积分”等11个自助数据集进行“另存为”操作,通过“左右合并”方式形成所有学生的单项指标分,再通过“字段设置”方式对字段名更名,统一命名为“指标积分”,之后“新增列”命名该项指标名称,最后通过“上下合并”方式形成所有学生指标分析的一维表。为了便于展示综测基本信息,再通过“左右合并”方式从“20201综测成绩”自助数据集中并入“综测等级”“综测总分”等信息。                                                                                                                                                                           5、可视化报告                                        (1)版式布局                                        学生综合素质测评相关指标及字段含义都比较直观。为了便于打印查阅,报告确定为浅色背景。因本校logo为蓝色主调,寓意工匠精神,故此本报告题目、一级标题背景色选用蓝色系。在综测等级的配色上,取“青出于蓝而胜于蓝”之意, A+级设置为青色,其他等级顺次为深蓝、浅蓝色,C级、D级(如有)分别为具有警示性的黄色、红色。不同可视化图中相同指标设置为相同颜色或选择同色系,保持表意一致,例如:二级学院、挂科课程、违纪处理等。                                        按照分析思路,报告从上到下为报告题目、分层级分析内容、问题与建议、学校校名图片共4个部分,总体上符合人的阅读习惯,便于读者理解内容、接受意见,同时突出本校职教特色和校本特色。                                        (2)分析结论                                        总体上,学生综合测评体系对学生全面发展具有指引作用,学生工作队伍整体对综测工作重视,学校自主开发的测评系统能够支持工作实施。但仍存在问题,例如:                                        学生管理工作方面:从二级学院“各年级综测等级分布”组块可以了解学生规模,对比“违纪处理人次及等级分布”组块却发现某些二级学院违纪处理人次明显低于正常,可以推测在进行学生违纪处理时,这些学院仍采用线下处理和统计模式,导致综测系统中无记录,进一步导致在“二级学院综测加减分对比”组块中对管理策略和效果进行对比分析时“数据”与“现实”不符,不利于职能部门和管理层掌握整体情况,健全学生教育管理机制。 综测体系文件方面:从“激励性指标得分”组块能明显看出加分指标项(因学业成绩积分为每个学生必有的“强制性”加分项,因此此组块未列入)中,除“第二课堂”“劳动实践”指标外其他得分人数和生均加分都比较低,对照“学霸画像”“学生画像”也能发现此规律。对照文件会发现某些指标权重和基础分值本身设置不高,但获得难度较大,例如:“非专业证书”5分/个、“职业资格证书”10分/个。而事实上英语四级证书、某些专业的高级职业资格证书考取难度都较大,据此建议学生处修订指标体系,提升综测的系统性、激励性。 学生教育教学方面:从“二级学院挂科对比”组块可见挂科学生人数与学生规模并不高度相关,则职能部门、二级学院需要从生源素质、课程质量、课程评价等多方面多方面查找问题。从“挂科人数TOP15课程”可以看出,公共课“美育”的挂科人数居然最多,实际情况是大部分学生没有完成线上教学平台的课程学习,“大学生心理健康教育”“思想道德修养与法律基础”“体育与健康”这些公共课也都有20多个学生挂科,另外从“学生画像”还可见,大多数学生在多数激励指标上未获得加分,一方面说明这些学生本人重视不足、素质不突出,另一方面也提示教师需要针对学生个人特点进行培养指导,从而“不让一个学生掉队”“让每个学生都有出彩人生”。 附:完整的仪表板截图 144396                                       附: 作品介绍视频 Your browser does not support video tags. 三、参赛总结                                                                                                                                                         1、FineBI工具                                                                                                                                                         BI是我们理解数据使其“为我所用”的利器。技术学习成本过高、远离业务运行的工具必将让我们这些业务人员敬而远之。FineBI专业、友好、贴心,帆软也提供很多培训课程和学习资源,让我们有信心、有能力应对数字化挑战和业务难题。借此机会,必须点赞一些功能,例如:                                                                                                                                                         “左右合并”“上下合并”对多表处理真是救星,特别是“左右合并”,简直是“删除列”的神器 (#^.^#) “新增列”中的“所有值/组内”“累计值/组内”“排名/组内”等都是特别实用的功能,原来要算好久的数据现在一键搞定O(∩_∩)O “过滤组件”被我们灵活运用为“个人自助查询”,使报告具有了互动性、个性化,一报万“面”,着实给了师生们巨大惊喜╰(*°▽°*)╯ 2、参赛总结                                                                                                                                                       这份报告既是对我校自研“学生综合素质测评系统”试运行期的复盘,也是对学生工作信息化建设的一次推动。在编制报告的过程中,各种“坑”接踵而来:有系统没数据,数据清洗不规范、不彻底,写错计算公式,组件运用不熟练……再加上测评体系指标内涵不清晰、系统填报不规范,我们不停地发现问题、解决问题,所幸学生处和二级学院的同仁们给力,团队小伙伴团结协作,大家在其他工作压力山大的时候,挤出个人休息时间补漏洞、想办法。我们深深体会到:                                                                                                                                                       行胜于言。“若万事俱备,要你何用?”问题是价值的原点,抱怨无济于事,行动起来是我们不二的选择; 协作共进。亚里士多德说:“能独自生活的人,不是野兽,就是上帝。”工作,特别是信息化建设、数据管理和应用工作更是如此,换位思考、急人所需是我们的口诀; 拥抱未来。信息化、数字化永远在路上,既不对已有成果沾沾自喜,也不因基础薄弱妄自菲薄,未来已来,我们在路上! 高职学生综合素质测评成绩分析.pdf (553.38 K) 
零基础教师转型自述:5周拿下FCBP,搭上BI快车
学习初衷:不负使命,寻差补缺 我本是学校中的一名心理学教师,因为组织需要调任为学校质量管理专职人员。在大数据时代,无论是上级要求还是内部需求,都迫切需要以数据辅助工作问题的诊断改进和改革发展的科学决策。为此,我们部门选用了Finereport平台自主开发本校数据平台,并荣幸地在帆软第二届数据生产力大赛中获得了“最具管理价值奖”银奖(【威海职业学院】推动数据在线,数说职教改革,赋能学校转型发展)。 在《数据运营官》课程中,我们既学习到了数据项目实施的流程,还了解到了数据分析和数据挖掘的思路和方法。在我们项目推进的关键时期,作为团队中还有些统计学基础的我,果断报名了《BI工程师从入门到精通实战班(标准版)》课程,希望能够练就一身“数据分析师”的真本领,让我们辛苦采集来的办学数据产生价值。 学习经历:以勤补拙、突破自我 我是数据小白,更是一个信息化小白,是团队中唯一不懂技术的“外行”。虽然我已经提前做好了“克服困难”的心理准备,但是第一次课程作业真是给我从头浇了一桶冰水。虽然Royide老师很贴心的设计了理论题,还将实践作业分出了“基础题”、“进阶题”、“大师题”,让我不至于“全军覆没”,但是我真的是“零基础”到连数据库链接都不会,URL中的小黑点(..)是输入“点”还是哪个具体路径啊?(⊙﹏⊙∥)于是,在那个美好的周末,联系了软件技术专业出身的学生帮忙辅导,奋战到晚上9点了,我对“进阶题”和“大师题”仍然无法突破,叮嘱学生们去休息,我上传了完成的作业。关灯、躺下、思考、开灯、起身、开电脑、操作、失败、再尝试、再失败……一夜无眠、一夜无果。望着曙光的我,反复咀嚼这人生第一次的“完败”。小伙伴安慰我,你是做业务的,技术不是长项。在“术业有专攻”的心理暗示下,我坦诚接受了自己的“无知”,以期盼地心情等待老师的直播讲解和答疑,然后按照指点一步步操作、一点点领会。 于是在之后的学习中: Cherry老师经常会在微信中收到我没有技术含量的提问,帮我检查浏览器问题、设置错误,甚至教我写函数; 学习班群里的小伙伴经常会在群里被我叨扰,小时代、蒋明给了我醍醐灌顶的指点和帮助; 在上课的5个周里,工作之余我以朝4晚12的状态看视频、做作业,艰难地跟随课程进度。这是一段比高考更让我感到紧张、专注的一段学习经历,也是自毕业以来让我感到能力被充实、自我被突破的一段人生经历。 在自己的努力下、在老师、同学、小伙伴、学生的帮助下,我不仅没有放弃、没有掉队,还能按时提交作业,平时成绩居然排到了班级第二名!感谢自己!感谢大家! 学习结果:受益匪浅、学以致用 通过了FCBP,还拿到了三等奖学金。信息化小白被扫盲,数据小白踏出了转型的第一步。开心、满足、斗志昂扬!我们的数据项目获得了越来越多领导和部门的肯定,数据分析需求也越来越多。目前,我们一边履行部门职能,为业务部门提供数据分析服务;另一方面,我们更是“不忘教育使命”,汲取BI课程内容的精髓和“反转课堂”“学练结合”“及时反馈”的模式,开发学生的公共选修课、数据分析专业课以及教师的培训课,将数据运营的思维、方法和技术向师生广泛传播。 Royide老师在直播答疑时说,在作业中我不给你们提示,因为在工作中没人给你们关于“正确答案”的提示。虽然我也为做不出作业而抓狂,但是仍然感谢您的“no”,这让我们不再是以学员完成作业的心态来学习,而是以职业人实施项目的心态来学习,让我们拆卸了“依赖”。 129093 上图是最近利用FineBI进行学业成绩与生源地、图书借阅等分析,发现: 除了主要生源地山东,河北、江苏学霸产出比较高,建议招生部门考虑重点区域扩招; 在人才培养上,学生总量是硬道理,人多了优秀人才产出也比较高; 技术类专业专业课比较难,教师应该做好专业认知和日常教学管理工作; 最拔尖的学生对学校图书馆纸质图书的借阅量很少,可能是图书馆图书无法满足高端需求,也可能是他们在网络或其他渠道找到了更优质的学习资源,因此建议各院系让拔尖学生介绍自己的学习经验,把优质资源渠道告诉更多学生,也便于学校把教育经费投入到更有利于学生学习的资源上。 129095 写在最后 肯学习就能与时代同行,选对学习方式就会事半功倍。人生的奔跑,不在于瞬间的爆发,更取决于途中的坚持。我们纵有千百个放弃的理由,却也总能找一个理由坚持下去。很多时候,成功就是多坚持一分钟,这一分钟不放弃,下一分钟就会有希望。只是我们不知道,这一分钟会在什么时候出现。所以,再苦再累,只要坚持往前走,属于你的风景终会出现。>>点击查看最新开课时间:BI工程师从入门到精通实战班
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