2013年，教育部出台《意见》，要求深化研究生教育改革，改革质量评价机制。

2014年，国务院学位委员会发布《意见》，提出建设研究生教育质量信息平台，加强质量预警，完善质量保障体系。

2017年，教育部印发“十三五”规划，指出研究生教育要以服务为重点，提高质量，全面提升研究生教育水平和学位授予质量。

不难发现，在双一流建设的背景下，高校越来越重视研究生培养和研究生素质的提高。加强学科建设。建设一流的师资队伍，优化人才培养，提高科研水平，不断提高研究生教育质量，逐渐成为高校研究生培养的目标。

然而，高校教学质量评价仍依赖于传统的人工管理方式。

旧的管理方式存在以下问题：

1.注重目标管理，缺乏过程监控和管理。

传统的研究生教育管理以教育成绩为主，通过设置一些指标来衡量教育质量，很容易导致研究生教育管理的快速成功和立竿见影的效果，导致高校未能真正认识到存在的问题。在研究生培养的各个方面。

2.信息化建设缺乏顶层设计，数据存储复杂。

我国教育信息化建设正处于转型升级的新时代。新阶段，一些人在探索信息化建设时缺乏顶层设计、科学规划、子系统分散，导致数据存储复杂，不利于数据的及时挖掘和利用。

3.研究生评价指标比较单一，不能准确反映研究生教育质量。

目前，高校研究生评价指标内容严重一致，指标单一，教学全过程缺失，不能准确反映研究生教育质量。

4.管理机制僵化，决策缺乏科学性。

许多高校在日常管理过程中，大多依赖以往的管理经验，缺乏必要、充分的数据分析，严重影响了决策的科学性，降低了决策执行的有效性。

因此，有必要建立一套科学、合理、有效的研究生教学大数据服务平台，使研究生培养从经验主义走向数据主义，从单一评价走向综合评价。观远BI 解决了所有这些问题。

1.建立研究生教育质量数据库。

实现数据集中存储、集中管理、集中共享发布。

2.监测研究生教学质量的关键指标。

采集研究生培养全过程数据，实时监测73个观察点，设置预警阈值，推动研究生教育各环节改革发展。

3.研究生-导师-学生-导师画像分析。

准确描述研究生或特定群体的基本情况、学习、生活、社会、科研等，揭示学生在校成长轨迹，全面了解研究生和导师。

4.构建数据挖掘和模型算法。

观远BI挖掘数据仓库中的数据，找到有价值的信息，然后利用这些信息进行预测，建立了很多模型：

①基于大数据的大学博士学位学习期异常值监测预警模型

②研究生教育质量关键监测指标预测模型

③影响研究生论文质量的因素分析模型

④ 研究生论文评价意见的大数据文本分析。

观远BI研究生教学大数据服务平台覆盖研究生教育质量全过程，改革研究生教育评价机制，建立以培养单位为主体的质量保障体系。将大数据分析技术应用于高等教育人才培养质量评价，推动高等教育改革深入开展。