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電子報 2019 vol. 06 校務研究人員的職涯發展-彭森明講座教授專題演講報導 校務倉儲系統建置經驗分享-蔡孟峰助理教授專題演講報導 數字交大 大數據研究中心議題分析及資料申請流程 大數據研究中心近期活動

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電子報 2019 vol. 06

● 校務研究人員的職涯發展-彭森明講座教授專題演講報導

● 校務倉儲系統建置經驗分享-蔡孟峰助理教授專題演講報導

● 數字交大

● 大數據研究中心議題分析及資料申請流程

● 大數據研究中心近期活動

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校務研究人員的職涯發展

清華大學 / 中山大學榮譽講座教授 彭森明

彭教授的學術經歷

彭教授的學歷為國立台灣師範大學英語系學士、美國紐約州立大學小學教育學碩士、美

國紐約州立大學哲學系博士。過去曾任職於北一女中、私立再興中學、臺北市東門國小教師、

美國教育部國立教育統計中心、美國北卡州立大學、賓州 Temple 大學及馬里蘭州立大學、

美國聯邦教育部教育統計中心、清華大學、台灣師範大學及中山大學教授。彭教授在教育領

域的工作經歷相當完整,從小學到大學、從私人研究機構到國家研究中心皆涉略,造就他成

為高等教育的傑出人才。由於彭教授具備英語、電腦、統計及教育等多項專長,使得他在美

國就業期間能接觸到教育部的長期追蹤資料庫,並且有機會與私人研究機構及美國校務研

究協會(Association for Institutional Research, AIR)合作。彭教授提到在美國教育部工作

時,第一次接觸到美國教育部的長期追蹤資料,該資料從學生高三持續追蹤到就業。由於政

府單位的責任是照顧每一位國民,因此追蹤研究多數使用普查,這種國家級的資料是一般研

究者難以取得的。

掌握國家級資料,提升學術能見度

彭教授認為改變他生涯的關鍵點就是接觸國家級的追蹤資料,他提醒校務研究人員應

捉住國家級的大型資料庫,並且找到符合國家政策以及對高等教育有影響性、有價值性的

研究主題進行學術發表,才能增進個人的學術生涯。另外,彭教授也提到要進入校務研究

領域前,須先了解甚麼是校務研究。校務研究是高等教育研究的一部份,高等教育是探討

整個教育改革、教育趨勢。但校務研究是對個別學校進行評估和研究的過程,藉由所蒐集

的數據去評估學校行政單位的行政質量及效率,更重要的是評估教師的教研能量,以及學

生的學習品質和成效。簡言之,校務研究與高等教育研究的差別在於研究對象及研究結果

的推論範圍。

本中心於 2019/9/27(五)邀請

彭森明教授分享校務研究人員的職

涯發展。彭教授藉由自己在台灣及

美國的工作經歷,勉勵大家掌握機

會拓展職涯。也藉由校務研究的角

色功能,定義出校務研究人員所需

具備的專業知識、技能及態度。

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校務研究人員需具備的能力及發展

校務研究辦公室在校內有三種角色,分別為:校務資訊中心、學校智囊團、協助學校和

單位的評估中心。為了有效發揮校務研究的角色功能,校務研究必需執行的工作內容有,建

置數據資料庫、統計分析、訊息推廣及參與學校的決策過程。從事這些工作內容的校務研究

人員必需具備幾項專業能力,1.知識:高等教育的運作、管理、教學的知識和經驗; 2.技能:

教育測量、評估、調查、資料庫建置、統計分析、報告撰寫和口頭發表能力; 3.軟實力:人

際互動技巧、積極主動的工作態度、傾聽能力、可靠、值得信賴、獨立研究、創造性和批判

思維能力、對研究的熱情等。校務研究人員在美國可以從事聯邦和州教育部門、學區辦公室、

私人顧問公司、以及大學和學院之工作,也可投入於私營企業的品質控制辦公室,經驗豐富

的從業人員最終能擔任行政職。但在台灣,許多學校在聘請校務專業人員方面發生問題,特

別是校務研究人員流動率過高的現象。值得去思考如何給予校務研究人員長期發展的條件,

留住願意在此耕耘的人才。

結語

最後,彭教授表示校務研究是一個可以為高等教育做出重大貢獻的學術領域,它會是

一個有意義的職業。要做好這項職業準備就得掌握校務研究工作所必備的一些技能。若要

成為校務研究領域的關鍵人物,則需多加強高等教育之管理和教學方面的經驗和知識。

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校務倉儲系統建置經驗分享 中央大學資訊工程學系助理教授 / 校務研究辦公室校務資訊研究組長 蔡孟峰

本場演講,蔡教授從不同角色與層次

分享建構校務資料倉儲的方法論、實務經

驗與議題。蔡教授認為校務資料倉儲涉及

主管、作業單位、校務研究辦公室、計算

機中心與外部廠商五種角色。這些角色分

別代表決策、需求、協調、資訊科技與人

力資源。角色之間的互動模式直接與校務

倉儲系統的建置與運行有關。依據過往經

驗,校務研究辦公室可以說是校務角色互

動的最大公因數,因此以 IR 辦公室做為中

心來發展校內互動模型是較推薦的做法。

圖一 角色互動示意

如圖一所示,在校務研究辦公室可與主管協調校務資料權責與合作規劃,由各單位提

供單一窗口來接應相關校務資料業務,而計算機中心作為資料存放與樞紐單位,提供資料

匯入、清洗及匯出等各種技術支援。在倉儲系統建置初期,有許多的資料介接、核對作業,

在現行人力資源有限的環境中,可以委請外部廠商完成一些工具及系統的開發,扮演補充

人力的角色。蔡教授認為目前的校務資料維運,正是往這樣的架構(圖一)發展。

角色互動與需求描述的重要性不可忽視

蔡教授也認為在各種協調互動過程中,釐清

需求是最重要的任務。蔡教授以電腦網路術語”

Ad hoc”作為開頭,說明“清楚地描述需求”在

建置過程中的重要性。Ad hoc 是一個拉丁文常用

短語,指的是「特設的、臨時的、專用的」,而校

務研究的需求就像一個 Ad hoc 網路。這是一個非

常巧妙的比喻,在校務研究領域,無論是資料市

集、入學管道分析或年度統計等議題有各種維度

與面向,而這些議題都是以專門、即時之主題存

在。運用這個思維來設計資料倉儲可以在規劃技

術需求時,預設較多元的使用可能,減少傳統關聯

式資料庫思維的盲點。

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蔡教授指出,實務上技術層面的需求規格不會是個問題,比較多的心力都會花費在與

“人”確認需求上。事實上與人確認需求時經常有不可預期的情境,因需求描述不清楚而導

致系統功能修改、資料重置的問題在其服務的學校實際發生過,相信其它的學校也有過這種

經驗。

現行模式 ● 人力成本 ● 基本上對每一需求都須立案並安排負責人事

● 對資訊的準備、匯集、擷取、利用各案分別進行

● 大量重複的資訊相關作業

● 跨單位權責關係複雜

● 運作效率 ● 各案為使用資訊的嚴整性需投入許多釐清、檢核、溝通、學習使用的時間。

● 資訊運作經驗難以傳承,易產生同類品項贅生資訊源(外包),更增加維護困難。

● 原則

● 以整合系統為槓桿。普遍助益各需求(generalized vs Ad hoc)。

發現這種因需求不明確產生問題的時間點,很可能是在執行常態任務時,資訊系統在處

理資料時出現異常。換句話說,校務資料倉儲雖然不直接影響校園資訊系統的運作,但仍有

可能在過程中間接影響其它資訊系統,而這一定不是好事。他笑談: 「這一類的問題只要發

生,大概有人要出來揹黑鍋了。」因此,在建置前一定要把需求定義清楚,什麼樣的資料要

納入、倉儲需要提供什麼資料、資料衝突時如何解決。也是在建置資料倉儲時耗時最多的階

段。

另一個角色互動與需求描述難處在於“單位文化”。他說道,建置資料倉儲和執行其它

的專案很像,算是多生出來的業務,難免會有業務安排上的困擾。因此,有些單位與單位主

管間的默契是以配合程度最小化、不增加過多業務為原則,可能沒有提出需求或僅協助整理

少量資料。這樣一來,資料的匯整勢必受到影響,這是建置校務資料倉儲時最怕碰到的問題。

此時,校務研究辦公室與主管的協調將是解決此問題的關鍵。

圖二 現行模式

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蔡教授表示:「如何協調與各校長期的文化有關,沒有一個通則。很幸運的,我服務

的學校還沒有遇到這個問題,因為上層的指示與宣導,各單位都清楚的知道,資料倉儲是

一件一定會做的事。因此,討論的重點在於如何做,而不是要不要做。」蔡教授提供了一

個模式,供與會者參考(圖二)。至於,面對這個問題該如何解決,真的是因校而異了。

資料倉儲建與維護

回到資料倉儲的技術層面,蔡教授提到建置資料倉儲與開發其它的資訊系統雷同。基

本上參考軟體開發生命週期架構,依各校需稍做修改都可以適用。但是有幾點可以多加注

意,分別是資訊整合、決策支援與對外合作。 資訊整合本質上是跨單位的挑戰,資訊品質

的維護,有助於提升行政效率。決策支援是以證據為本的決策模式,系統一定要能確準提

供分析所需的資料。對外合作則是了解大環境下的自我定位 ,需特別注意個資保護下的資

訊交流。蔡教授引用哥德不完備性定理(Gödel’s Incompleteness Theorem)指出,在一

個夠複雜的系統中,永遠無法取得一個不變的共識。而校務資料倉儲可以視為這種系統,

不可抱持一步到位的思維規劃。例如: 校務研究經常有行政自動化需求、決策支援分析二

種需求,目前單一種資料系統是無法同時滿足這二種需求的(表一)。

表一 行政自動化需求與決策支援分析

有鑑於此,蔡教授建議依學校自身需求擬定建置策略,例如 (A) 資料庫群 (Multiple

DBs):足以應付行政自動化、決策支援分析。但到了有資料市集的需求時(B)資料庫 + 資料

倉儲會比較合適。 在面對非整合性系統、議題導向系統時,以(C)資料庫搭配視覺化軟體則

是較佳的選項。 以這三種策略為例又可將其建置費用、維護配合技術人力、分析功能擴展、

建置時間等納入考量來決定採用時機與範圍。表二是蔡教授所提的評估範例。

行政自動化需求

─ 保證資料變動,維持正確完備 (OLTP)

─ 維持資料間關聯 (資料容量)

─ 關聯式資料庫 Relational Database (DB)

決策支援分析

─ 提供多角度分析可能 (OLAP)

─ 分析基於大量力使合併資料 (時間切面)

─ 多維度結構

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蔡教授強調,建置策略規劃與執行目前稱不上困難之事。當前校務資料倉儲,甚至是校

務研究系統目前面臨最大的問題是如何維護。事實上,我們從哥德不完備性定理可預期系統

不會一步到位,但是學校編列的預算與人力通常在建置完成後就會逐步減少。這對校務資料

倉儲與校務研究系統而言可不是件好事。以他參與大型資訊系統營運的經驗,建置與維護的

投入資源的比重不是 5:5、更不是 8:2。而是 3:7 甚至 1:9。目前大部分的資源分配皆是頭重

腳輕,但資料倉儲系統的長期維護與資料分析健全程度習習相關,這個問題十分值得注意。

結論

校務資料倉儲的建置首重清晰的描述所有關係角色的需求,而這仰賴各關係角色間的

互動,與樞紐角色(校務研究辨公室)的協調。建置的策略因地制宜,沒有優劣之分,切莫

以一步到位的思維規劃。建置校務資料倉儲系統,僅是整個校務研究的第一哩路,長期維

護的方案才能讓校務資料倉儲發揮最大效益。綜上所論,蔡教授提供一個建置校務資料的

重要方針「清楚的描述需求與凝聚共識遠比選擇資料倉儲建置方案重要,而資料倉儲的維

護規劃不宜亞於建置」。

表二 系統類型選擇研擬

系統類型選擇研擬

● 資訊技術能量嚴重不足: multiple DBs

● 投資限制大: DB + 視覺化表單 (非整合型)

● 一次性高額投入: DB + full scale DW

● 階段性持續投入: DB + Data Marts

● 同時以視覺化表單輔助

● 中央現狀: DB (stage DB) + DW + 視覺化表單

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數 字 交 大

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在學學生男女比

資料來源:交通大學校務與財務資訊公開專區、教育部大專校院校務資訊公開網站

圖表製作:國立交通大學大數據研究中心

陽明大學 交通大學

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大數據研究中心近期活動

專題

演講 近期專題演講資訊(如有異動請以中心網站公告為主)

● 10/25(五) 總整課程的學習經驗 -本中心鄭朝陽助理教授

● 11/08(五) 校務系統專利申請 -本中心楊子奇助理教授

● 11/22(五) TA 工作負擔 -本中心張繐礠助理研究員

● 12/06(五) 高教品質與就業力表現分析 -本中心尤珮力博士後研究員

IR

申請 大數據研究中心議題分析及資料申請流程

校務資料申請及利用

1. 校務資料申請:教師因參與教育部及相關計畫須利用到校內資料庫者,請

先完成本校倫理審查委員會各項審查機制(REC)後,憑核定文件再向本中心

申請校務資料。

2. 申請流程:

3. 表單文件下載:請至 http://bigdatacenter.nctu.edu.tw/

(大數據研究中心網頁>>IR 資訊服務),可下載表單文件

表單文件:校務研究服務申請表、校務研究保密切結書

4. 申請快速入口:

★交大服務追蹤系統(資訊中心暨總務處)交大服務追蹤系統(總務處)

★校園系統單一入口

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※ 校務研究專業知能發展工作坊

課程地點:國立臺灣師範大學

詳細活動資訊:報名須知

課程時間:(本課程如有異動,請以台灣校務研究專業協會公告為主)

IR

工作坊

主題 A : 校務研究概念內涵與方法論

日期 時間 課程名稱 講師 時數

10/05(六) 0900-1200 校務治理暨高教政策分析 何希慧

鄭保志

1 小時

3 小時

10/05(六) 1330-1630 數據本位的政策效估與方法學思維 傅遠智

林靜慧

1.5 小時

1.5 小時

10/06(日) 0900-1200 大數據思維與雲端運算技術 楊子奇 3 小時

10/06(日) 1330-1630 教育與心理測量與測驗原理 張繐礠 3 小時

主題 B : 校務研究之資料分析與預測技術

日期 時間 課程名稱 講師 時數

10/19(六) 0900-1200 資料視覺化描述性資料分析-

Tableau Public 應用

陳繼成 3 小時

10/19(六) 1330-1630 空間關係探索與地理資訊系統應用 林怡慧 3 小時

10/20(日) 0900-1200 時間性推估與預測性分析技術 何宗武 3 小時

10/20(日) 1330-1630 潛在變數方法與學習成效評估 邱皓政

林碧芳

3 小時

主題 C : 資料管理與分析

日期 時間 課程名稱 講師 時數

10/23(三) 1830-2130 資料庫建置與管理技術 楊子奇 3 小時

10/24(四) 1830-2130 描述性數據分的計數與應用 陳繼成 3 小時

10/30(三) 1830-2130 數據資料視覺化的技術與應用 邱皓政

何宗武

3 小時

10/31(四) 1830-2130 統計預測與建模方法 何宗武

邱皓政

3 小時