中央大学响应教育部政策，携手丽台科技大数据团队积极推动校务研究，成功垂直与横向整合跨部门异质资料，打造校务研究最强资料仓储，并以多种演算法进行交叉预测分析。一改传统共识决办学方式，以大数据分析，落实智慧教育。

中央大学携手丽台科技以校务研究落实智慧教育

《美国新闻与世界报导》公布2019年「全球最隹大学」排名，中央大学连续五年稳居全国第四，成功改写既有「台清交」排名迷思。近年来台湾高等教育面临许多挑战，引起学校逐渐重视办学绩效与高教公共性之议题。中央大学校务研究办公室主任苏木春博士提到，「过去学校大多采取共识决来决定学校未来办学方向，往往难以因应复杂的大学治理需求。

以资料导向为基础的校务研究结果，是学校找到未来办学方针的最隹解决方式」。然而在实务上，校务研究的发展，面临资料存放於不同处室系统，以及资料型态多元，横跨影音、文字、LOG资料和Excel资料等问题。让资料收集、盘点、清洗及建立资料仓储困难重重。深深影响後期分析及策略规划。最严重的是，不完善的资料仓储将无法因应快速变化需求，增加建置成本、拖慢分析模型建置时间，错失决策时机。

校务研究重要推手的苏主任坚定地说到，「资料仓储是校务研究的核心基础」。为此，中央大学决定把校务研究基石做得最稳固，以最严苛的标准建置校务研究资料仓储。而其中最难克服的，在於协助学校与各单位沟通，引导各单位提供有意义的资料。

丽台科技专案经理许龄方说，「透过我们在多所学校所累积的校务研究实务经验，能协助学校在建置初期找出问题症结，快速利用成熟的资料清洗技术，整合跨部门的异质资料，并转换成标准且统一的格式，建置符合学校中长程发展目标之资料集合。」

中央大学已准备好进行下一阶段的描述分析、诊断分析、预测分析以及探讨如何达到目标的处方分析。丽台科技将分析结果以客制化统计图表方式呈现，让决策者快速掌握即时状况，以科学数据提升决策正确性。举例来说：在入学阶段，可透过生源分析拟定招生策略，或针对入学管道交叉分析在校成绩表现，预测并调整未来的招生名额和比例，让招生策略提升其有效性。

值得一提的是，中央大学於「在学阶段」，除了建立学生学习成效预警和辅助机制，更致力於教学软实力的提升，建立学校留才系统，统整教师研究、教学成就和专业获奖荣誉等，建立教师专业资料库及明确的升等机制，以留住教学人才。

苏主任表示，「透过数据为导向的政策发展模式，能有效的厘清学校发现的问题，提供实证资料作为决策基础。甚至从资料的趋势分析，在问题发生前就做出预测，落实了解过去、正视现在、改变未来。」