青年|高校数据治理常见挑战与对策( 三 )
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普度大学(Purdue University) 的“院校研究、评估和有效性办公室”(Office of Institutional Research ，Assessment and Effectiveness) 设立了几个委员会 ， 专门负责高校数据治理政策和标准研究 ， 甚至还设立了一个数据质量小组（data quality subcommittee） ， 专注于寻找数据质量问题的解决方案 。
02. 有强大的、标准化的基础设施
数据分析需要更强大的技术架构和熟练的专业人员 。
03. 直观的用户界面和报告
研究用户友好的数据分析产品 ， 使更广泛的校园工作人员参与设计和展示数据分析成为可能 。 当目标明确、可衡量的结果有针对性时 ， 分析效果最佳 。
04. 供应商透明度
为了确保模型和算法是健全的、透明的、没有偏见的 ， 必须密切参与或了解预测模型和算法是如何构建的 。
05. 持续培训
持续介绍有什么数据分析系统可用 ， 如何使用 ， 持续培训会提高使用数据做决策的能力 。
除了确保这些因素到位之外 ， 重要的是确保教师、员工和学生具有数据读写技能 ， 能有效地解析数据 ， 从而在所有领域实现性能改进 。
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作者：汪琼
■ 北京大学数字化学习研究中心教授
来源：《中国教育网络》杂志（10月刊）
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