中央大學響應教育部政策，攜手麗臺科技大數據團隊積極推動校務研究，成功垂直與橫向整合跨部門異質資料，打造校務研究最強資料倉儲，並以多種演算法進行交叉預測分析。一改傳統共識決辦學方式，以大數據分析，落實智慧教育。

中央大學攜手麗臺科技以校務研究落實智慧教育

《美國新聞與世界報導》公布2019年「全球最佳大學」排名，中央大學連續五年穩居全國第四，成功改寫既有「台清交」排名迷思。近年來台灣高等教育面臨許多挑戰，引起學校逐漸重視辦學績效與高教公共性之議題。中央大學校務研究辦公室主任蘇木春博士提到，「過去學校大多採取共識決來決定學校未來辦學方向，往往難以因應複雜的大學治理需求。

以資料導向為基礎的校務研究結果，是學校找到未來辦學方針的最佳解決方式」。然而在實務上，校務研究的發展，面臨資料存放於不同處室系統，以及資料型態多元，橫跨影音、文字、LOG資料和Excel資料等問題。讓資料收集、盤點、清洗及建立資料倉儲困難重重。深深影響後期分析及策略規劃。最嚴重的是，不完善的資料倉儲將無法因應快速變化需求，增加建置成本、拖慢分析模型建置時間，錯失決策時機。

校務研究重要推手的蘇主任堅定地說到，「資料倉儲是校務研究的核心基礎」。為此，中央大學決定把校務研究基石做得最穩固，以最嚴苛的標準建置校務研究資料倉儲。而其中最難克服的，在於協助學校與各單位溝通，引導各單位提供有意義的資料。

麗臺科技專案經理許齡方說，「透過我們在多所學校所累積的校務研究實務經驗，能協助學校在建置初期找出問題癥結，快速利用成熟的資料清洗技術，整合跨部門的異質資料，並轉換成標準且統一的格式，建置符合學校中長程發展目標之資料集合。」

中央大學已準備好進行下一階段的描述分析、診斷分析、預測分析以及探討如何達到目標的處方分析。麗臺科技將分析結果以客製化統計圖表方式呈現，讓決策者快速掌握即時狀況，以科學數據提升決策正確性。舉例來說：在入學階段，可透過生源分析擬定招生策略，或針對入學管道交叉分析在校成績表現，預測並調整未來的招生名額和比例，讓招生策略提升其有效性。

值得一提的是，中央大學於「在學階段」，除了建立學生學習成效預警和輔助機制，更致力於教學軟實力的提升，建立學校留才系統，統整教師研究、教學成就和專業獲獎榮譽等，建立教師專業資料庫及明確的升等機制，以留住教學人才。

蘇主任表示，「透過數據為導向的政策發展模式，能有效的釐清學校發現的問題，提供實證資料作為決策基礎。甚至從資料的趨勢分析，在問題發生前就做出預測，落實了解過去、正視現在、改變未來。」