前言

技术操作系统是测量高等教育质量发展程度的技术支撑平台，主要是对数据进行收集、筛选和整理的体系。在大数据背景下，如何对海量数据进行准确、及时的监测，建立以密集型数据为基础的高等教育质量监测技术就显得尤为迫切。

高等教育质量监测从制定目标出发，针对不同的监测目的选择不同的监测方案和技术手段，制定合理的监测周期和评估反馈机制，这是一个完整的技术系统建构的前提。针对制定的目标进行监测时，要想真实、准确地反映目标内容，必须首先转变目标形态。现有技术体系不论是指标的制定、修改，还是对教育质量发展程度的评估，很大程度上都是从定性手段着手，难免会出现主观偏差，所以技术系统建构的第一步就是将目标定量化，以定量化数据作为评估目标完成度的主要标准。第二步技术系统的监测主要发生在指标作用上。指标对教育质量的影响是连续的、动态的，所以技术系统的跟进要抓住其动态性的特点，实行动态化的跟进监测。指标的内容也在随着当地教育环境的改变而不断革新。由于在前期对于指标的监测会产生大量的信息，包含了数据、图像、表格、访谈等各类内容，在进行比较和计算的过程中差异性非常大，所以技术系统的第三步为数据库分析，即将各类信息换算到相同基准下进行整理、分类、收库，并进行分析和处理。数据库将原始的信息进行加工并输出为可用的数据，这些数据代表了所监测地区教育质量发展的水平。但大量的数据排布不利于直观了解监测结果，可视化技术作为技术系统中不可缺少的环节，将冗杂的数据反映在真实的地理区域上，真实、直观地反映出监测的结果。当然，结果的产出不是最终的内容。结果与目标进行连接的方式就是对监测过程的评估反馈，通过与目标对比进行监测验证，并对目标进行修正，以便于下一次监测。

技术操作系统不是片断或割裂的，随着日常对高等教育质量的监测而进行跟进，这是其最大的特点，也弥补了以往监测技术手段重复的漏洞。同时，技术操作系统闭合的循环结构则为监测结果的评估、目标的修正和持续性的监测提供了基础，能够实现监测技术手段逐渐走向监测技术系统的演变，实现科学化、系统化监测。