摘要：数据在当今高等院校招生工作中发挥重要的作用，实现其信息化离不开对大量数据的处理和管理。具有准确科学性的数據对高等院校招生工作有着指导意义，根本上提高高等院校生源的质量。作为实际管理数据中最关键的步骤，对于数据进行精确的收集、筛选，有利于高校的各项招生工作，如招生政策、前期准备工作、后续招生工作，使得数据管理成为高校在招生过程中不可忽视的一环。因此，本文对于数据管理在高校招生工作的作用价值，做以下阐述和探索。

关键词：数据管理;采集;高等院校;招生工作;意义

高等院校重视招生工作过程中数据的有效使用，其实是建立一种“招生记忆”模式。招生记忆的存在保证了招生工作的准确性，避免了缺乏科学依据的盲目招生行动，在一定程度上降低了资金成本并提高招生工作的效率。根本上来说，这种数据处理模式，实际就是将数据进行先分类，再汇总，将数据进行加工整理，富有条理性和系统性，由数据得出一个相对精确的结果。

一、高校招生数据管理的意义

（一）数据管理对于招生工作的价值

根据我国教育专家运用的方法论，在招生工作上的差异性也决定了分析方式的不同，主要以分类、联系、回归、聚合四种方式为主，这样有顺序的工作程序，对数据信息的处理也更加便捷。当然，在高校的实际招生中，数据管理也需要接受招生过程中的反馈，必须具有逻辑性和严密性。而招生的完整过程主要有制定合理的招生计划、落实广泛的宣传工作、录取新生，在这些过程中遇到的问题，可以作为数据管理的参考标准，提供实用性的答案。数据接收到这些答案后，生产出更具有实际作用的信息，有利于招生工作的稳步进行。

（二）数据管理对于实现信息化的价值

数据管理不仅对于目前高等招生工作具有指导的意义，这也是建设信息化高等院校和实现教学信息化不可或缺的步骤，数据管理作为基础设施与早期准备，不仅推进高等院校的信息化工作，也有助于开展学生的信息化教学活动。

（三）数据管理对于后续招生的价值

数据的作用不仅体现在现阶段的招生计划中，在将来的招生中，随着招生范围的逐步扩大，数据管理的作用会愈来愈明显，这是一个厚积薄发的过程。

目前随着高校等院校自主招生的占比逐步增高，本院校的招生考核平台作用也越发重要。平台运用的一些自主研发的软件，由于一部分是通过外部渠道购得的，缺乏熟练操作性，因此，如何正确科学会用软件并提高软件性能成为高校招生工作中急需解决的问题。高等院校需要在自主招生工作中发现不足之处，对学生参加自主考试后的对于流程一系列满意度的调查，都能完善目前高等院校自主招生的问题，充分发挥招生考核平台作用，建立完整的高校招生体系，从根本上促进自主招生工作有序进行。在日常招生工作中，通过对数据的管理，高等院校在一系列招生工作上都能提出创新方案，例如建设全新的数字化高校模式，收集各类证件包含的数据，实时跟踪学生的心理健康数据，记录院校服务少数民族学生的情况，注册登记各种系统，对新生入学档案的整理和保存，收取学费等。显然，数据管理的作用渗透到每一个高校专业，保障数字化进程，从侧面上提高了高校的教育教学质量，学生整体素质也有所提升，实现高等院校的可持续发展。

二、高校招生数据管理的方法

（一）落实数据管理准备工作

数据筛选和数据预处理是数据准备工作的前提条件。高校在招生过程中面对的数据规模庞大，涉及诸多的方面。在某些情况下，已经处在数据库中的数据与实际进行深度挖掘的数据并不相符合，因此筛选数据就显得非常必要。其意义也就是为了确保数据挖掘的科学性。之后，筛选后的数据已经符合制定的标准，但由于数据的零散状态，仍需对数据进行增添、删减、转化等，使得相似的数据合并，无关的数据剔除或者创建全新的数据形式，关键在于提高数据挖掘的质量，避免无效信息的重复，尽可能将无效数据转化为有利的精确数据。做好数据准备工作是为之后数据处理奠定牢固的基础。

（二）创建招生数据仓库模式

想要在高校招生发挥数据挖掘技术，就要将数据挖掘技术与数据发掘工具相互配合应用，以数据挖掘模型为基础，通过模型的模拟作用，对招生工作提供最优化的对策。数据挖掘技术应用的数据库基于数据驱动的方法，在一系列系统包括高校教务系统、高校招生系统、学生教育系统、毕业就业系统等获取最全面的综合数据。数据仓库模型的最常见形式有概念模型、物理模型、逻辑模型三种。

（三）选择正确关联规则技术

高考招生不仅仅是录取学生的简单过程，涉及的范围非常广泛，首先是要考虑到学生家长基本的诉求，再其次，高校之间的比较、专业的取舍、未来就业方向，这些大量复杂的数据都是需要分析和管理。这就需要发挥深度数据发掘技术的作用，对数据进行增添、删减、转化等，将无用数据量转化为有效数据，从而高效率、有计划地落实高校的招生宣传工作，给予学生家长招生上的指导并答疑解惑，从而提高新生实际报到率、缓解高校毕业生就业的压力。高校也要根据实际的招生情况，对招生政策进行因时制宜的调整。需要注意的是，要真正实现上述情况就必须充分利用好深度数据发掘技术，将数据挖掘出来之后，要运用关联规则技术，应用到数据处理工作流程中，这都要以正确的挖掘方法为基础。关联规则技术事实上就是寻找各类数据之间存在的共同之处，并以图形等形象的方式将这些共通的地方表现出来，体现了如何正确处理这些庞大的数据。例如，在指导高考考生志愿填报时，关联规则技术就可以加根据考生的信息ID作为连接数据的共同点，整理出考生适宜报考的高校、专业，成为志愿填报的可靠工具。

三 结束语

随着时代的发展和科技的进步，高校招生也采用了更加科技化的数字信息系统，极大地提高了效率。尽管如此，高校还是要注重发展数据挖掘技术，这是促进高校招生、保障新生入学、缓解就业压力的必要条件，制定详细完善的计划，有利于招生有序、高效的开展。

参考文献：

[1]朱雪松.论数据管理对高校招生工作的意义[J].农家参谋.2020（10）

[2]李享.浅论数据管理对高校招生工作的意义[J].中小企业管理与科技（上旬刊）.2019（10）

作者简介：杨楠，男，汉族，1991年7月，陕西省西安市，西安电子科技大学本科生院，高等教育管理，硕士研究生，工程师，陕西省西安市，710126。