课题申报书基于大数据和云计算技术的毕业生质量评价方法.docx

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课题申报书基于大数据和云计算技术的毕业生质量评价方法

课题申报范例精选

【导语】课题要坚持正确的政治方向，充分体现中央有关精神和要求，具有鲜明的问题导向和创新价值。

应用对策类选题要有现实性、针对性和前瞻性；基础理论类选题要立足学术前沿，具有原创性和开拓性；跨学科类选题要体现学科交叉渗透的属性和特点。

选题文字表述科学、严谨、规范。

以下是课题优秀成果，是各类教师进行课题申报、开展课题研究、撰写研究报告的参考模板和范例。

基于大数据和云计算技术的毕业生质量评价方法

课题名称：

基于大数据和云计算技术的毕业生质量评价方法

关键词：

大数据云计算毕业生质量评价

申报级别：

全国教育信息技术研究课题

课题类别：

专项课题

学科分类：

其他

研究类型：

其他

预期研究成果：

立项号：

课题设计论证

1．本课题国内外研究现状述评、选题意义和研究价值

1.1本课题选题意义和研究价值

长期以来，评价教育机构的指针总是滑向简单可视的数字，如中学的升学分数、大学的论文数量，“应试教育”备受苛责但又无法根除。

其根本原因是，中学的分数、大学的论文数量这些指标是目前条件下少数的能公平度量的指标，我们没有更好的指标来取代它们。

教育的最根本任务是培养高素质的劳动者，评判一家教育机构的好坏，最根本的指标应是其培养的毕业生在人力资源市场的竞争力。

如果我们能准确评价并比较每一间教育机构的毕业生在职场的长期表现，以此作为家长择校、用人单位选才、政府资助的指引，那将把家长、社会、政府、教育机构的注意力都吸引到对培养结果的关注上，长此以往，必将促使中国教育真正转到素质教育上来。

在传统技术条件下，这是一个无法达成的梦想。

受限于成本和技术，目前无论是高校自主调查、第三方调查、还是政府组织的调查，所有的调查方式都是人工抽样调查。

人工抽样调查方式样本有限，花费大、耗时长，且难以清除被测主观情绪等各种人为因素对数据的干扰。

其成本过高，结果的权威性难以保证，导致目前政府对教育机构进行评估时，始终无法把毕业生质量调查数据用作决定性指标，难以发挥这一指标应有的作用。

风起云涌的大数据和云计算技术可望助我们实现上述梦想！

本课题设想，用客观存在的政府数据和市场数据取代专项调查，用全样本数据取代抽样数据，用经过法律规整的相对准确的数据取代随意性相对大的个人自主填报数据，用统一规范的取值标准取代各校、各地自设标准，实现全国范围内各级各类教育机构的毕业生职业发展能力和发展结果可视化比较。

由于上述数据体量巨大、实时变化，应用传统计算设备和计算方法难以计算，日益成熟的云计算技术以其强大的运算能力，可望实现实时计算。

本研究具有深远意见和现实可能性，若能实现，其成果将有广泛用途，如用于评估各级各类教育机构，引导“应试教育”转向素质教育；用于调控专业设置，减少因结构错配而导致的人力资源浪费；用于预测人力资源需求；用于估测人力资源存量数据和新增数据；用于判断行业景气，等等。

1.2本课题国内外研究现状述评

近年来，大数据应用正受到各国政府空前重视。

美国提出大数据的战略地位堪比工业时代的石油，其大数据产业已广泛渗透到经济、政治、教育、安全和社会管理等众多领域。

我国各级政府关于大数据应用的平台目前主要是“智慧城市”，规划中的应用领域主要有安全、交通、环境、城市规划、健康、电子政务等方面，也有在教育领域的应用规划，但未见用于评价毕业生质量的。

企业界将大数据分析用于评价产品情况倒是有大量成熟应用。

如通过分析社交媒体搜索数据判断产品受欢迎程度，通过分析电商交易数据分析不同品类市场占有率等。

这些分析方法可予借鉴。

2．  本课题的研究目标、研究内容、主要观点和创新之处

2.1本课题的研究目标

本课题提出了一种全新的毕业生质量评价方法，通过挖掘政府大数据和商业机构现成的大数据，实时、准确、低成本地评价各级各类教育机构的毕业生就业质量，以部分取代现行的毕业生就业质量调查方法。

鉴于目前从制度和实务层面暂还无法实现对政府大数据的实际统一应用，而商业机构的数据使用还有待规范，所以，本课题只是提出技术路径的构想，不做实际应用案例。

2.2本课题的研究内容

在政府和企业中有巨量的与就业有关的数据，本课题设想，通过挖掘政府和企业既有数据，运用云计算技术进行分析，准确评估每个学生毕业后的长期表现。

通过分析不同毕业生群体的变化轨迹，可评价各级各类教育机构培养的“产品”的质量，其结果可广泛应用于各个政府管理和社会管理领域。

本课题还将研究，此项目若能实施，其实施主体是谁为宜。

本课题重点研究政府大数据，市场数据部分只作为参考。

2.3本课题的主要观点

2.3.1政府非教育部门拥有的公共数据资源通过深度开发、统合利用可在教育领域产生巨大的经济和社会效益。

2.3.2应用大数据和云计算技术可部分替代现行人工进行的毕业生质量跟踪调查工作，且其先进性远超传统方法。

2.3.3这项技术的应用管理职能可由政府教育信息管理机构承担。

2.4本课题的创新之处

2.4.1本课题提出的毕业生质量评价技术较之现有人工抽样调查方法，在全面性、精准度、及时性、成本控制方面都具有无可比拟的优势。

一旦成功应用，将产生难以估量的社会和经济效益。

2.4.2经检索万方、维普、知网、XX等大型文献数据库，未见应用政府公共大数据或云计算进行毕业生质量评价的研究文献和应用案例。

经询人力资源界专家，暂未发现国外有此类研究文献和应用案例。

本课题可能是这一领域较新的一项研究。

2.4.3本课题提出的跨部门综合利用数据的方式，反映了未来政府数据开发开放的大趋势，可为政府大数据领域的研究提供新视角。

2.4.4本课题的成果今后若能实施，将极大拓展政府教育信息管理机构职能的高度、广度和社会影响力。

3.本课题的研究思路、研究方法、技术路线和实施步骤

3.1本课题的研究思路

找出政府和商业机构中与就业有关的数据；

对这些巨量数据进行不同组合并统筹归集；

提出对上述数据进行实时计算的主要算法；

提出上述大数据收集、计算、发布流程中安全管理的主要机制；

提出毕业生就业大数据结果应用的方向和方式；

提出由各级政府教育信息管理机构承担本项技术实施后的运行管理职能。

3.2本课题的研究方法

3.2.1文献查阅法：

收集、归纳目前各级政府拥有的与就业有关的数据的现状。

3.2.2社会调查法：

利用访谈与座谈会，与相关政府机构专家、高校就业部门专家研讨本研究提出的观点和方法的科学性与应用前景。

3.3本课题的技术路线和实施步骤

3.3.1了解与就业有关的政府公共数据和商业机构数据的现状。

劳动者职业生涯的每一步都会产生相应的劳动关系、收入、纳税、社保“数据脚印”。

如社保机构的用人单位情况、职工花名册、社保缴费记录、失业登记数据，税务、统计、人事、公安等机构也拥有大量与就业相关数据，再加上教育机构的学生录取名册、毕业生名册、学生档案，将可画出每一位劳动者接受教育、步入职场、接受继续教育、岗位变动、收入增减、职业转移、职业发展，甚至未来退出职场的完整轨迹。

要摸清与毕业生职业发展有关的公共数据和商业数据的“家底”。

3.3.2设计数据相关性集合。

根据主要的应用方向，设计若干组数据集合，以期反映毕业生是否就业、就业方向、薪酬水平、职业迁移、薪酬变化、岗位晋升等情况。

3.3.3甄选分析方法。

云计算技术对于不同数据类型、不同应用目的有不同的数据提取、数据清洗、数据分析方法，根据本研究目的和数据状态，提出数据提取和分析以什么算法为宜。

3.3.4提出应用大数据的安全措施

上述数据大量涉及个人信息，要提出如何即合理使用又保护个人隐私的措施。

3.3.5提出结果如何应用。

提出结果如何应用于评价教育机构、改善教育质量、如何应用于政府对教育的宏观管理、如何满足公众的信息需求。

3.3.6探讨本项技术的运行管理机制。

从人员、技术、物质基础方面，职能定位、国家教育信息化未来发展目标看，由中央电化教育馆和各级教育信息管理机构统筹此项技术的应用是最合适的。

将对此进行详细论述。

还将简要探讨与企业合作购买部分数据和计算服务的可能性。

课题可行性分析

 1.已取得的相关研究成果和主要参考文献a. 陈红敏.应用大数促进充分就业的路径.职业，2014（6）.b. 浙江省教育评估院.2012届浙江省高校毕业生职业发展状况及人才培养质量调查报告.2013-11.c. 维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思-库克耶.大数据时代:

生活、工作与思维的大变革.浙江：

浙江人民出版社，2013.d. 刘典文.数据挖掘技术在公共管理领域的应用.行政论坛,2010

（2）.e. 周建.全球化背景下加强我国政府对统计数据质量管理的对策研究——基于公共管理视角的政策取向.中国软科学，2005（6）.f. 王晓明.发达国家推行大数据的战略经验.中国经济时报，2014-3-20.g. 张植卿，程鲜彩.大数据对教育领域产生的革命性影响.经济研究导刊，2014（5）h. 赵伶俐.基于云计算与大数据的高等教育质量指数建构—技术、理论、机制.复旦教育论坛.2013（6）i. 沈学珺.大数据对教育意味着什么.上海教育科研，2013（9）.j. 张韫。

当教育邂逅大数据。

大众科学，2014（4）k. 宫玉玲。

让大数据活起来助“云教育”发展。

中国远程教育。

资讯，20132.主要参加者的学术背景和研究经验、组成结构课题负责人在职业院校从事人力资源管理二十余年，熟悉人力资源管理业务，在就业指导方面有一定经验和成果，系高级经济师、国际高级人力资源管理师、杭州市就业管理局大学生就业创业导师、杭州市企业高级经营管理人才评荐中心顾问。

本课题负责人具有较强的研究能力，曾主持和参与多项理论研究和应用研究，完成的社会服务项目《**集团青年员工职业生涯规划测评》已在企业实际应用多年，效果良好；完成的应用研究《高职学院组织气氛实证研究》已在提升高校管理水平中发挥作用；完成的其它研究项目成果有被政府有关部门采纳的。

课题负责人还发表了多篇论文，去年以来将研究方向聚焦于大数据在人力资源领域的应用，已公开发表独著论文《应用大数据促进充分就业的路径》，另有一篇有关大数据应用的论文正待发表。

大数据和云计算是跨学科技术，与此相应，本课题以开放意识组建研究团队。

本课题需要在不同政府机构做数据提取和调研，团队成员刘春富系浙江省最优秀医院的中层干部，在政府机构有丰富人脉，可承担调研工作；团队成员徐佩兰是高职学院从事学生管理的中层干部，经常参与毕业生质量跟踪调查，在毕业生就业方面有丰富经验；团队成员丁岳枫是人力资源管理方向博士，现在杭州市就业管理局工作，在人才评价方面有丰富实战经验；团队成员张中华是知名IT集团数据工程师，在云计算方面有丰富的理论基础和实战经验；主要参与人员王奕是数学硕士，可在数据统计方法方面提供思路。

团队成员均是有一定工作经验的中青年专业人员，平均年龄不足40岁，接受新事务快，思维活跃，能提供创新型的思维和解决方案。

3.完成课题的保障条件3.1课题负责人和部分成员所在的学校有42万册纸质藏书，具备万方、维普等主流的科研成果电子查询系统，与香港理工大学图书馆有合作共享关系。

课题负责人还拥有多家公共图书馆和其它高校图书馆查阅权限，与政府人力资源管理机构工作人员也有较多联系沟通，可通过多渠道收集本研究所需资料。

其它团队成员所在单位是著名高校，或知名高科技企业，或政府机关，也有很强的科研支持能力。

3.2课题组配备了计算机、打印机等设备及相关软件，团队成员张中华所在的企业有大型数据处理设备、专业软件，有专业云计算团队，可以满足研究所需。

3.3课题负责人和多数成员有充裕的寒暑假时间和业余时间可进行研究，所在单位对于科研工作也很支持，对于完成研究有时间保证。

3.4团队负责人所在单位对于获得上级立项的纵向课题有较高的配套经费支持。

团队成员都有志于从事科研，自愿付出时间和精力参与研究。

预期研究成果