精准掌控学业进度：高校学业监测模型，赋能教务管理提质增效

   当前高校教务系统虽已汇总学业数据，但数据应用仍面临 “层级割裂、维度单一、联动不足” 的核心问题，导致教务管理者难以高效掌握学业进度、精准开展管理与帮扶。

   玉衡智维的学生学业监测模型，以数据治理为基础，实现多维度学业数据的整合与联动分析，为高校教务管理提供 精准高效的学业数据支撑，目前该模型已在某财经类院校完成落地并投入使用。

   即便目前学业数据已汇总至教务系统，实际管理中仍存在以下梗阻：

   层级割裂，穿透查询低效：教务系统内群体（学院/专业/年级）与个体（学生）的学业数据孤立存储，需多次操作切换才能关联数据，无法快速实现 “从学院整体进度到学生个体情况” 的穿透查询。

   模块对比缺失，短板难定位：学业模块（通识/学科/专业/ 实践等）的进度数据，未与培养方案的标准要求做系统化关联，无法直观判断群体/个体在某模块的进度偏差。

   多维度联动不足，原因难追溯：学分进度、分学期数据、课程明细等维度相互独立，无法快速联动定位 “学业滞后对应哪些课程”，帮扶与调整缺乏精准依据。

   维度固定，适配性差：现有教务系统的学业统计维度标准化程度高，难以匹配不同院校（如财经类）的专业特点，无法按需调整数据展示与分析逻辑。

   玉衡智维的学生学业监测模型包含 19 个图表、30 项学业指标、9 种数据切片，支持 19 组图表双向联动与 6 项下钻操作，核心价值聚焦以下模块：

   层级化穿透查询，一键覆盖目标群体：支持 “学院→专业→年级→学生” 的层级穿透查询，搭配 9 种数据切片（学科门类、课程类型等），可快速定位目标群体/个体的学业数据，替代多次系统操作的低效模式

   核心指标聚合展示，关键状态即时掌握：通过30 项学业指标与19个图表卡片，聚合呈现 “修读/有效课程数量、学分获取、成绩/学分绩点” 等核心状态，无需手动统计，关键数据一目了然。

        全模块进度对比，短板精准识别：覆盖通识、学科、专业、实践等全课程模块，同步关联 “本培养方案平均情况”，快速识别目标群体在某模块的进度偏差，为教学资源调整、培养方案优化提供依据。

   多维度联动下钻，原因精准追溯：依托 19 组图表双向联动与 6 项下钻功能，可从模块进度直接关联到对应课程明细，精准定位学业滞后的具体课程原因，提升帮扶与调整的针对性。

   定制化适配，匹配院校特色需求：支持院校根据自身专业特点（如财经类专业的实践模块侧重）、管理需求，调整数据展示维度、分析逻辑，适配不同院校的个性化学业管理场景。

1、教务宏观管理与质量监控场景

   校级/院级领导的教学计划评估：大幅缩短学业进度统计耗时，通过系统化可视化数据快速掌握各学院 / 专业教学计划的实际执行情况，让宏观管理决策更高效、更精准。

   教务处培养方案修订：依托各专业学业完成率的系统化数据，精准定位培养方案中课程设置的短板模块，让方案修订更贴合实际教学需求，提升培养方案的落地适配性。

2、教学过程管理与干预场景

   班主任/辅导员的学业帮扶：无需手动比对成绩单与培养方案，直接获取学生与培养方案的进度差距数据，节省排查时间，让学业帮扶更精准、更及时。

   专业负责人的专业评估/认证：快速输出本专业学业完成进度的可视化对比数据，无需手动整理材料，提升评估材料的专业性与说服力。

3、学生个体发展与预警场景

   学业预警工作的提前介入：批量筛选出学业进度滞后的学生群体，支持提前1-2学期开展预警干预，有效扩大学生补修调整的窗口，降低毕业资格不符的风险。 

   毕业生资格的学业维度审核：依托精准的学业数据支持，减少人工核对的疏忽差错，大幅提升毕业季学业资格审核的效率与准确性。

4、资源调配与决策支持场景

   教学资源优化的优先级判断：通过课程/实践环节的完成率数据，精准判断资源调配的优先级，避免资源错配，让教学资源向进度滞后的环节倾斜更有依据。

   跨群体学业进度的均衡性评估：快速获取跨校区/跨年级的学业进度对比数据，直观识别不同群体的进度差异，辅助调整教学安排，提升教学均衡性。

   本科生学业情况监测模型，通过可视化整合全量学业数据、多维度对比进度差异、明细化追溯滞后原因，解决了高校学业管理中 “数据散、对比难、追溯慢” 的核心问题，实现从群体到个体的学业进度精准掌控，全面赋能教务管理提质增效。

   如需获取模型的界面演示、落地案例或个性化适配方案，可联系我司获取详细资料。