陈孙延 张端鸿
摘 要：随着智能时代的到来，高校内部治理变革必将进入“依数治理”时代，用“数据驱动决策”从而有效提升高校治理能力。院校研究的本质是决策支持，通过数据的收集、完善与分析揭示高校发展过程中所产生的内部问题，建立起基于数据信息的决策机制，在智能决策、数据治理以及数字化转型方面具有不可替代的作用，助力高校智慧治理。以A大学为案例，构建专业化的院校研究团队，形成院校研究的高效闭合系统，为智能决策提供支持；
建立并完善院校研究数据系统，促进数据治理；
立足数字孪生的运营，建设智慧校园下的智能化管理与决策应用，为我国高校通过院校研究促进智慧治理提供参考经验。
关键词：院校研究；
智慧治理；
智能决策；
数字化转型
大学治理在国家治理体系中具有独特的地位和作用。随着大数据智能时代的到来，“依数治理”“数据驱动决策”是推动国家治理体系和治理能力现代化的客观要求。院校研究作为以需求为导向的咨询研究或应用研究，具有明显的数据特征，致力于为特定院校发展中的管理与决策提供有效信息支持，与“依数治理”的要求不谋而合。因此，高校应以院校研究为抓手，用数字赋能大学治理，促进高校智慧治理，推动高等教育事业高质量发展，为发展新质生产力提供支撑。
院校研究的内涵
院校研究最早起源于美国。第二次世界大战后，美国高等教育规模迅速扩大，提高高等教育管理水平日益迫切，院校研究应运而生。1965年，美国成立院校研究会，院校研究就从少数高校项目机构的零星研究转变为绝大多数高校所进行的有组织的活动，普及范围进一步扩大，逐渐成为一个独立的领域。
院校研究在一定程度上是保证高等教育质量的有组织的活动。胡森（Torsten Husen，1985年）认为，“院校研究”是对高等教育机构的计划、进程和环境数据及信息进行有组织地收集、记录和分析的研究活动。阿尔特巴赫（Philip G. Altbach，1985年）定义院校研究是个别院校机构为了收集数据而开展的研究，是关于高等教育机构自身的运行和项目的分析。[1]索普（Joe Saupe，1990年）强调院校研究是一种研究模式与工作模式，在高校运行过程中系统地收集整理相关数据，并对数据进行科学分析，为高校管理提供有关规划、政策和决策支持。
院校研究具有鲜明的特征：在研究对象方面，院校研究是以特定的某个高校为研究对象的个案研究；
在研究任务方面，院校研究是一种咨询研究或以需求为导向的应用研究，为特定院校发展中的管理与决策提供有效的信息支持，一定意义上是高校发展的智库；
在研究手段方面，院校研究具有明显的数据特征，院校研究依靠数据的收集、完善与分析对于院校发展过程中所产生的内部问题提供信息。院校研究强调信息的科学性与定量化，归根结底是一种基于数据信息的决策机制。
院校研究与高校治理
院校研究在发展之初局限于为高校管理层提供描述性统计数据以及为高校发展的各利益相关者提供有效资料。关于院校研究在美国高校发展中的作用有“黄金三角形理论”之说，具体表现在：一是政策分析，为关键决策者提供依据；
二是战略规划、招生和财务管理；
三是结果评估、项目审查、问责和有效性认证。[2]在这三个功能的基础上，院校研究人员认为需要被赋予新的角色：高校领域的知识分析者、新项目和新知识的生产者。[3]罗纳德·埃伦伯格（Ronald G. Ehrenberg，2004年）以其多年以来的研究案例为基础，阐释了数据在院校研究中的极高价值，即构建数据仓库，通过分析数据和挖掘数据背后的信息，从而以“数据驱动决策”，有效地提升高校的决策绩效。[4]
20世纪八九十年代，院校研究被介绍到国内，催生了我国高校院校研究的迅速发展。陈廷柱（2020年）认为，院校研究的出现取决于两种需求：一种是来自于政府、评估机构等组织对高校报送、回复相关事项的外部需求；
另一种是高校运行过程中领导决策、职能部门或师生关切问题的解决所需提供的数据与方案支持的内部需求。[5]前者是对外数据等信息的报送窗口；
后者是对内作为高校的智库，发挥决策咨询功能。内外需求联动也导致了院校研究的职能可以分为基本功能和高级功能两个方面：基本功能是数据信息的收集、处理和分析；
高级功能是项目的评估、论证与规划。针对高校运行管理过程中产生的特定问题进行的专题或论证研究，旨在对问题进行解释、探索产生的原因以及提出相应的解决方法。院校研究通过数据分析与信息挖掘，提升决策科学性，强化管理效能，增强高校透明度，提升治理评价绩效，不断促进高校治理结构改善，加快高校治理的现代化进程。
院校研究促进高校智慧治理
院校研究的本质是决策支持，为高校智慧治理提供决策依据，主要体现在推进智能决策、数据治理和数字化转型三个方面。通过院校研究提高智慧治理能力，推动高校在智能时代实现治理现代化。
1.院校研究促进智能决策
院校研究能有力地推动高校决策的智能化。通过“数据驱动决策”，全面提升决策的科学性与有效性，是院校研究推动智能决策的主要途径。院校研究通过对高校发展过程中产生的大量数据进行收集与分析，形成多元化的报告，为高校领导者提供理性信息，让其了解现有情况的同时，更多地从数据中发现规律和趋势，为解决潜生性问题进行科学决策，摒弃经验型决策和直觉型决策。
在高校治理过程中，院校研究在战略规划、资源配置和变革创新方面也发挥着不可替代的作用，为高校智能决策提供支持。一是以院校研究为基础，运用超前思维通过前瞻性思考，切实做好高校战略规划。二是通过院校研究加强管理，优化高校资源配置。院校研究基于数据的分析能够充分反映高校在教学、科研、国际交流等各方面的资源利用情况，以科学决策实现资源的合理配置，帮助高校提升资源利用效率。三是院校研究助力高校变革创新。近年来，院校研究被认为不应该仅为高校各个部门提供能够支持决策的相关数据，而且还应该利用组织变革等相关研究支持高校转型与变革。
总体而言，院校研究不是为了装点门面，而是要建立起院校的“仪表盘”和“晴雨表”，运用科学的思维方法，对收集的数据进行分析与综合，为领导者决策提供依据，促进高校智能决策，是高校可持续发展的重要支撑。
2.院校研究促进数据治理
院校研究通过收集、分析及报告的方式呈现不同类型的数据，需要解决数据的获取、储存、分析与分享。院校研究推动数据治理的功能主要体现在数据的收集与管理、数据的安全与隐私保护、数据的分析与挖掘、数据的共享与开放四个方面。
在数据的收集与管理方面，院校研究需要大量数据支持，这促使高校建立完善的数据收集和管理机制。院校研究在处理既有数据以及收集新数据时，还须规范数据收集流程、建立统一的数据标准和分类体系，从而提高数据的质量。
院校研究的深入发展会不断扩大高校数据的应用范围，师生等相关信息都包含敏感信息，数据的安全和隐私保护显得格外重要。因此，高校在使用数据时，应强化数据安全意识，建立完善的数据安全管理制度与体系。
院校研究为计划与决策提供支撑信息的分析和挖掘。院校研究涉及大量数据，其功能核心在于对数据进行分析和挖掘，并发现数据背后的信息，而这一功能的有效实现得益于在实践过程中对于工具和技术使用的能力。高校建立起具有数据分析与挖掘能力的专业化院校研究团队，引入先进的数据分析工具和技术，促进数据治理水平提升，努力改变高校数据丰富但数据传递信息贫乏的局面。
就数据共享与开放而言，院校研究虽然已成为院校决策和院校竞争的内在需求，但其作为知识生产者的学术与专业倾向，意味着分析高校发展过程中产生的数据而得出的相关结论与建议，仍具有重要的科研价值。高校可通过院校研究建立一定范围的数据共享机制，与其他学校和机构共享交流，共同促进高等教育领域内共性问题的解决，实现合作共赢。
3.院校研究促进数字化转型
随着大数据、人工智能等不断发展，高校数字化转型迫在眉睫，期待高校全面推进教学、科研、管理等信息化，打造“智慧校园”，实现“依数治理”。[6]在促进数据治理的基础上，院校研究提倡借助新兴工具实现更深度的数据智能分析，进一步促进高校数字化转型。
高校数字化转型不仅是数字技术等手段的介入，而且是智能时代高校发展过程的系统性设计所带来的深刻变革。一是院校研究有助于识别数字化转型的机遇和挑战，帮助高校明确数字化转型的关键需求以及相应的困难，并确定符合实际情况的数字化转型方向和策略。二是院校研究有助于逐步积累数字化转型的经验和技能探索，如人工智能、大数据分析、虚拟现实等新技术和新应用的探索。三是院校研究能够优化高校管理与运营，通过设计和实施数字化管理方案提高管理和运营的效率。四是高校数字化转型急需跨学科合作与创新，院校研究则能够促进不同学科、不同机构、不同部门之间的交流，推进知识和经验的共享，从而促进跨学科、跨领域的合作与创新。
A大学以院校研究推动智慧治理的实践
长期以来，院校研究是A大学高度重视的研究领域，A大学坚持将战略规划、院校研究和质量评估进行有效整合，建设院校研究专业化团队，构建行政与学术相融合的院校研究工作模式，积极对接学校决策支持的需求，努力寻求职能部门之间的协同，与院系之间建立伙伴关系，适度寻求外部合作和拓展外部资源，在院校研究促进高校智慧治理方面取得了显著成效。
1.支持院校治理：为智能决策提供依据
院校研究具有管理与行政的双重职能，同时也具有学术与专业的倾向。在管理与行政角色方面，院校研究具有信息收集与分析、政策分析、高校运行诊断的职能。与此同时，院校研究也扮演着学术研究者和知识生产者的角色，具有学术和专业倾向。在组织机构方面，A大学整合行政机构发展规划与学科建设部、办学质量评估部门以及学术研究机构高等教育研究所，共同构成一体化的发展规划研究中心，作为校级院校研究机构。
A大学的院校研究始终以为学校提供决策咨询服务为立足点，以数据为中心，形成了“理论研究—战略规划—政策研究—质量评估”的高效闭合系统。[7]例如：在A大学的“十四五”规划编制中，院校研究人员通过收集相关数据对学校内部情况（人才培养、科学研究、师资队伍和社会服务等）分析，并与兄弟院校的发展情况进行横向比较，结合宏观环境分析评估了学校发展面临的内外部环境，形成了《A大学“十四五”发展规划环境分析报告》，从而确定了学校在“十四五”发展期间的优势、劣势、机会和威胁，为高校战略规划的编制提供智力支持。
2.促进数据治理：构建院校研究数据系统
A大学坚持“自上而下”和“自下而上”相结合的原则，逐步构建起院校研究数据系统。院校研究数据系统的基础是完成了校级数据仓库的构建，建设了基于数据仓库的决策分析平台。A大学校级数据仓库的构建并非一蹴而就。一是需要通过对各业务部门开展调研访谈，进行信息探索，了解并收集各系统的业务和数据，接着从系统、表级、字段层面对数据进行由宏观到微观、由整体到细节的分析，了解各数据表的业务内涵和特点，从而确定入仓的数据和策略。二是在信息探索的基础上，借鉴国内外教育及相关行业的数据标准，制定形成数据标准框架。为保证数据的一致性，采用面向主题的设计方法设计出A大学逻辑模型。以逻辑模型为基础，设计并实施数据仓库模型，进行系统开发和单元测试；
上线调配，将系统交付客户。三是通过抽取—转换—加载过程等，形成项目总结报告。[8]整个过程实现了从感性具体到思维抽象，再从思维抽象到思维具体的飞跃。
数据仓库包含高校范围内有关各主题的数据，提升了数据的规范性，实现了高校数据“汇起来”。完成数据仓库的构建后，在底层数据仓库的基础上进行精炼，形成数据集市。数据集市是为特定的需求或应用而建立的独立数据结构，能够独立于数据仓库并服务于特定的需求。A大学通过建立数据集市可以在较长时间范围内更准确地检索和分析与特定主题密切相关的信息，相关部门可以通过管理数据集市完全控制数据的加载和管理，做到了将高校数据“管起来”。与此同时，引入外部数据监测主题，支持与兄弟院校的横向比较分析，进一步明确了数据服务的应用需求，运用智能化工具对数据进行分析，丰富数据分析的应用场景，实现了将高校数据“用起来”，发挥数据价值，推动了A大学的数据治理。
3.推动数字化转型：建设智慧校园
A大学的院校研究聚焦数字教育，探索数字化转型之路。基于数字孪生的校园运营，着力建设“一网统管”校园运营管理平台，探索智慧校园下的智能化管理与决策应用。具体而言，重点建设教育教学质量监测大数据系统、学生就业大数据系统、教师发展一体化服务系统、校园空间与资产大数据系统、专业知识图谱建设工程、数字化教材建设工程等十大数字化系统，形成一套完整的治理体系，着力打造智慧校园的网、云、数、算中台。A大学数字化转型的阶段性成果实现了对校园运行情况的管理与应用。
与此同时，A大学积极推进智慧教育教学环境的建设。自2019年起共建成各类智慧教室311间，占全校公共教室总数的70.5%。通过5G技术支撑、人工智能技术赋能，形成无边界教学模式，催生教学、学习、管理、评价、测试相融合的教育教学发展新形态。除此之外，通过物联网实现物联设备的统一接入和统一管理，构建了校园数字孪生体，实现了校园的数字化和可视化。
当前，面对百年未有之大变局，时代呼唤中国高等教育大规模孵化“新质院校”，实现从高等教育大国向高等教育强国的跃升。数字化赋能高等教育，实现“依数治理”是大势所趋，我国的院校研究也须乘势而上，激发创新潜力，有效促进智能决策、数据治理和数字化转型，厚植高等教育的新质生产力。
参考文献：
[1]CHIRIKOV I. Research universities as knowledge networks：
the role of institutional research [J]. Studies in Higher Education， 2013， 38（3）：
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[2]VOLKWEIN J F .The foundations and evolution of institutional research[J].New Directions for Higher Education， 2008（141）：5-20.
[3]DELANEY A M. Institutional researchers" expanding roles：
Policy， planning， program evaluation， assessment， and new research methodologies [J]. New Directions for Institutional Research，2009 （143）：
29-41.
[4]常桐善. 如何提高大学决策绩效——院校研究与“数据驱动决策”模式的视角[J]. 复旦教育论坛， 2013， 11（2）：
54-60.
[5]陈廷柱. 高校自主办学是中国院校研究有效开展必备的外部条件 [J]. 高等教育研究， 2020， 41（9）：
60-64.
[6]申国昌， 周璇. 数字化赋能高校内部治理现代化的动因、内涵及路径 [J]. 现代教育管理， 2023（10）：
62-71.
[7]蔡三发， 靳霄琪， 刘雨萌. 数据治理视域下院校研究的信息化创新路径——以T大学为例 [J]. 现代教育管理， 2023 （1）：
22-30.
[8]张端鸿， 刘波， 卞月妍. 院校数据仓库架构与建设的过程研究 [J]. 高校教育管理， 2017， 11（2）：
26-33.
[作者单位：陈孙延，上海中医药大学发展规划处（学科建设办公室）；
张端鸿，同济大学高等教育研究所]
[责任编辑：苑聪雯]
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