学生队列建设规范

1学生队列建设规范本文件规定了学生队列建设的学生队列模型、数据元素结构、队列基础数据、数据采集、数据清理和质量控制、数据整合、数据存储、数据安全等数据处理活动应遵循的总体要求和技术要求。本文件适用于学生队列建设。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T2260中华人民共和国行政区划代码GB/T2261.1个人基本信息分类与代码第1部分：人的性别代码GB/T2659.1世界各国和地区及其行政区划名称代码第1部分：国家和地区代码GB/T3304中国各民族名称的罗马字母拼写法和代码GB/T4658学历代码GB/T4761家庭关系代码GB/T7408.1日期和时间信息交换表示法第1部分：基本原则GB/T11533—2011标准对数视力表GB11643公民身份号码GB18030信息技术中文编码字符集GB/T33782信息技术学习、教育和培训GB/T35298信息技术学习、教育和培训教育管理基础代码教育管理基础信息JY/T0633—2022教育基础数据JY/T1001教育管理信息教育管理基础代码WS/T364.7—2023卫生健康信息数据元值域代码第7部分：体格检查3术语和定义GB/T33782、GB/T35298界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1学生队列studentcohort以具有共同因素特征为线索的一组学生群体。3.2随访followup完成学生对象纳入和基础资料收集后，确定暴露组和对照组，研究教育结局变量发生情况的过程。3.3现场调查fieldsurvey经过培训的调查人员通过问卷调查等方式对研究对象完成信息收集的数据采集方式。3.4数据清理datacleaning对数据进行重新审查和校验，发现并纠正数据文件中可识别错误的过程。3.5应答率responserate参与队列研究的研究对象中有效参与调查研究的对象所占的比例。3.6获取率acquisitionrate2实际获取样本量占计划获取样本量的比例。3.7失访losstofollowup参与队列研究的研究对象样本数量丢失的情况。4学生队列模型学生队列使用下列数据类描述：a)队列数据类；b)学校（机构）基础数据类；c)学生基础数据类；d)家庭成员数据类；e)教师基础数据类；f)学生生理层面类；g)学生心理层面类；h)学生行为层面类。5数据元素结构5.1数据元素组成数据元素通过数据项进行描述和规范，数据元素的元数据结构如下：a)编号：数据元素的唯一标识；b)中文名称：数据元素的中文指称；c)约束：数据元素约束状态的描述，字母“M”表示“必备”数据元素、字母“O”表示“可选”数据元素；d)数据类型：数据元素的数据类型要求；e)数据格式：数据元素的格式要求；f)值域：数据元素的允许值集合；g)说明：数据元素的解释、举例。5.2数据类型和取值数据类型和取值见表1。表1数据类型和取值CNDBS5.3数据格式数据格式中使用的字符含义如下：a)字母“a”表示字符；b)字母“n”表示数值；c)字母“a”或“n”之后的自然数表示定长个字符（字符集默认为GB18030），或数值的十进制最大位数；d)字符串“..ul”表示长度不确定；3e)逗号“,”隔开的两个自然数“p,q”表示数值最大p个十进制位数，小数点后q位；f)双点号“..”表示从最小长度到最大长度，前面附加最小长度，后面附加最大长度；g)字符串“YYYYMMDD”中的“YYYY”表示年份，“MM”表示月份，“DD”表示日期，可视实际情况组合使用。5.4值域根据相应属性中规定的数据类型、长度而决定的数据元素的允许值集合。值域可不作要求或通过下列方式给出：a)通过参考和引用相关标准；b)通过文字描述给出值域的限制；c)通过一一列举的方式给出所有可能的取值，以及每一个值对应的实例或含义；d)通过规则间接给出；e)无要求。6队列基础数据6.1队列数据类队列的数据元素，其组成应符合表2的规定。表2队列数据类1MC/2MC/3MC/4MC/5MD6MD7MN/8MN/9MC/MC/MC/MC/MC研究参与者在整个随访过程和多个随访MC/6.2学校（机构）基础数据类学校（机构）的基础数据元素，其组成应符合JY/T0633—2022中表2的规定。6.3学生基础数据类学生的基础数据元素，其组成应符合JY/T0633—2022中表3的规定。6.4家庭成员数据类家庭成员的数据类数据元素，其组成应符合表3的规定。表3家庭成员数据类1MN/2MC//3MD/440N/5MC/60C/70C//8MN/9MN/MN本人接受由国家教育行政部门认可的各类学0C//MN//MN/MN/MN/6.5教师基础数据类教师的基础数据元素，其组成应符合JY/T0633—2022中表3的规定。6.6学生生理层面类学生的生理数据元素，其组成应符合表4的规定。表4学生生理层面类1ONn4..5,1/学生身高的测量值，计量2ONn3..5,1/学生体重的测量值，计量3ON/体重公斤数除以身高米数4ON//5ONn..3,1//6O/7O/8O/9ON/ON/ON/6.7学生心理层面类学生的心理数据元素，其组成应符合表5的规定。表5学生心理层面类1OC个人预料会有某种不良后果或模糊性威胁将出现时产生的一种不愉快的情绪，其特点是2OC学校适应通常指学生在学业、学校参与、人际交往和情绪方面的适应，是衡量学生心理健康状况的重要指标，一般包含学校态度、常规适应、同伴关系、师生关系、学业适应53OC4OC学习压力是由与学习活动有关的刺激事件引起的心理负担和紧张。按照压力来源可以划5OC一种以显著而持久的心境低落为主要特征的6OC相同或相似年龄的心理发展水平的个体间通过交往而建立与发展起来的一种人际关系。可以从同伴群体规模，同伴关系评价和同伴7OC教师与学生之间的基本人际关系，也是儿童社会过程中的得要社会关系之一。包括师生亲密性、师生冲突性、师生支持性、师生满8OC9ONn..3,1对长期目标的坚持和激情，分为努力持续性OCOC个人在学习情境和处理信息的惯用或自然模OCOCOCOC通过分析个人的能力、兴趣、价值观和社会环境，制定出一个有效的、可操作的职业发ONn..3,1ONn..3,1ONn..3,1思维从某一点出发，沿多个方向发散，突破已有的思维定式，以获得大量不同解决方案ONn..3,1崇尚真知，能理解和掌握基本的科学原理和方法；尊重事实和证据，有实证意识和严谨的求知态度；逻辑清晰，能运用科学的思维ONn..3,1ONn..3,1ONn..3,1关于美术的价值观、能力和行为实践的有机ONn..3,1关于音乐的价值观、能力和行为实践的有机ONn..3,1/ONn..3,1/ONn..3,1学生能够理解证实和证伪的基本原理，并在ONn..3,1/ONn..3,1/6ONn..3,1学生在日常生活、道路交通、网络信息、灾ONn..3,1学生对生命的自由价值、超越性质、敬畏意ONn..3,1学生正确认识公平、弘扬社会正义的基本意ONn..3,1学生在日常生活、道路交通、网络信息、灾ONn..3,1ONn..3,1ONn..3,1ONn..3,1ONn..3,1学生对环境要素及其关系的基本认识、保护ONn..3,1ONn..3,1一个民族所广泛持有的，且能持久推动其生ONn..3,1具备热爱伟大祖国、中华民族、中华文化、中国共产党、中国特色社会主义的情感，以及为中华民族伟大复兴而奋斗的志向，能够自觉践行和弘扬社会主义核心价值观。政治认同主要表现为政治方向、价值取向和家国ONn..3,1ONn..3,1不同文化背景的人们在相互交际时，不仅能对异国文化有敏感度，而且能自觉调整自己ONn..3,1ONn..3,1ONn..3,1/ONn..3,1/6.8学生行为层面类学生的行为数据元素，其组成应符合表6的规定。表6学生行为层面类1OC学习者对学习进行计划、控制与调2OC是否能提出问题以及提出问题的质3OC对测评任务初始条件的理解是否到4OC5OC6OC7OC学生能够识别观点间的拟推理关系或实际推理关系，主要包括识别隐8OC79OCOC学生在动手操作独自解决生活应用、科学实验等问题或任务中，具OC为有效实现既定目标，灵活使用各类方法并调动各种资源，整合组织OC能够迁移、整合、比较基本人文知OCOCOC学生能够准确、快速地找到文本中OC学生能够深入理解所阅读文本的能力OC学生是否掌握了足够的词汇量和语法结构，能够用正确的语法和恰当OC学生是否能够流畅地表达自己的意思，使用恰当的连词、过渡词，以及适当的语言技巧使表达更加清OCOCOC物理、化学、生物等学科知识测试OCOCOCOCOCOCONn..3,1OCOCOCOCOCOCOCOCOCOCOCOCOCODODOCOC8OCOCOCOCOCOCOCOC7数据采集7.1内部数据7.1.1直接采集从学校（机构）直接采集数据，宜采用定时抽取方式获取有关数据，有条件的情况下宜使用备份数据进行采集，可以使用关系型数据库原表（或关系型数据库视图）或其他通用数据接口方式进行数据采集。7.1.2伴随式采集7.1.2.1围绕学生活动的时空过程如空间、时间、尺度、语义等多维度特征，制定多场域学生活动数据采集标准，构建适用于学生学习活动的数据采集信息描述模型，并建立采集数据分类编码规范。7.1.2.2通过学生活动场景中主体特征关联及活动过程的时空约束机制，对采集对象的身份进行认证，并对采集数据的对象化进行组织。同时，基于多源采集数据统一注册服务机制，对多场域数据进行实时接入管理。7.1.2.3通过伴随式采集设备的时空元数据配准，映射多源异构数据在统一时空的坐标，通过场域特征关联，对多场域数据进行特征融合处理。7.1.2.4伴随式采集应符合下列要求：a)获取率：实际采集数据量/计划采集数据量≥95%;b)时空精度：定位误差≤10m，时间同步误差≤1s；c)数据完整性：缺失值比例≤5％。7.1.2.5应定期对伴随式采集设备进行校准与维护。7.2现场调查数据7.2.1调查人员7.2.1.1现场调查人员应经过相关培训并通过考核。7.2.1.2根据岗位设置和工作职责，学生队列现场调查人员可分为下列类型：a)宣教人员：负责学校（机构）、学生、家长的宣教、常见问题解答等工作；b)现场调查人员：负责对学生队列研究对象进行现场调查、数据录入等工作；c)质量控制专职人员：负责现场调查的质量控制，包括现场调查管理、信息采集、录入质量控制等各环节。7.2.2现场条件7.2.2.1调查现场可包括学校（机构）、家庭、社区、科技场馆。7.2.2.2调查现场宜具备下列条件：a)交通便利，具备开展现场调查的场地条件；b)具备电脑和网络等基本设备设施；c)日常供电稳定，室内设有足够外接的电源插口；d)安静、舒适，周边无噪音干扰或其他显著污染；7.2.3宣传97.2.3.1宜采用招募对象易于接受的宣传形式，可采用的宣传形式包括：a)宣传海报、易拉宝、视频展播等；b)专用宣传网站、微信公众号等网络宣传；c)所在学校（机构）、社区、科技场馆的网站、微信公众号等官方宣传；d)向招募对象进行面对面宣传。7.2.3.2宣传内容包括下列几个方面：a)学生队列的研究目的、意义和内容；b)参与研究需配合完成的工作，包括采集的信息；c)可能的风险和受益；d)参与和退出学生队列的方式。7.2.4宣教宣教活动由宣教人员面对面向学生、家长和教师进行学生队列介绍和常见问题解答。宣教要求如下：a)向学生、家长和教师如实介绍宣教内容；b)宣教内容通俗而全面，易于让招募对象理解和接受；c)宣教内容根据实际情况及时更新。7.2.5研究对象招募有意向加入学生队列的研究对象在自愿原则下签署知情同意书。知情同意书内容根据不同中心实际情况制定，内容可包括：a)研究的背景及目的；b)招募研究对象标准，研究内容及实施流程；c)研究持续时间；d)可能的风险和受益；e)隐私保护；f)退出研究的途径；g)同意声明；h)研究对象签名。7.2.6测评工具7.2.6.1理论模型建构7.2.6.1.1采用内容分析法对核心素养和综合素质相关的文件、标准与文献进行梳理和分析，从概念内涵、价值导向、内容维度等方面对学生核心素养的与综合素质评价的内容进行分析，并对关键概念进行量化统计，分析研究现状与相关问题，总结与评估与学生核心素养和综合素质相关的内容维度及其发展趋势。7.2.6.1.2界定涵盖德智体美劳全要素的综合素养概念内涵和价值导向，设计以自主发展、文化基础和社会参与为主要内容维度的综合素养理论框架，并对主要内容维度的概念内涵进行界定。7.2.6.1.3邀请核心素养、综合素质、教育评价、高考改革、教育大数据等方面的专家，通过多轮专家论证会，从可行性、共通性、发展性等方面确定综合素养概念内涵和价值导向，论证综合素养各主要内容维度内涵与范畴的合理性，完成综合素养理论模型的建构。7.2.6.2指标体系及测评工具开发7.2.6.2.1基于7.2.6.1的综合素养理论模型，组织专家构建综合素养指标体系，并进行特性评估，确定指标的层级关系，形成学生综合素养理论指标体系。7.2.6.2.2针对学生综合素养理论指标体系，开发包含量表、测验、活动的新型测评工具，经过小规模试用、6人访谈、预试数据分析等流程，形成学生综合素养指标测评工具。7.2.6.2.3确定数据与指标间的对应关系，设计真实场景的活动方案，形成真实场景活动测评方案，在多场域测试学生综合素养指标测评工具。7.2.6.3质量保证7.2.6.3.1构建质量保证组织体系与运行机制，组建由教育学、心理学领域专家及教育行政领导等构成的质量保证专家委员会，通过专家组深度调研、讨论与研究形成质量保证制度、规范、流程与操作性方案。7.2.6.3.2针对长周期跨地域代表性样本的实际测评数据与访谈数据开展重测信度分析、分半信度分析、同质性信度分析、内部一致性信度分析、跨群体和跨场景的稳定性评估等信度检验以及结构效度分析、内容效度分析、表面效度分析、效标效度分析等效度检验，评估学生综合素养指标体系与测评工具的信效度。7.2.6.3.3结合由资深教师、测评专家、数据分析师及心理学和教育学领域专家等提供的论证意见及针对长周期跨地域代表性样本的实际测评数据与访谈数据，开展涵盖验证性因素分析、模型拟合验证、因素负荷等值弱检验测验、质性内容分析等内容的测验等值性分析，评估学生综合素养指标体系及测评工具的公平性和合理性。7.2.6.3.4组建由中小学校长、资深教师、家长、学生代表及心理学和教育学领域专家组成的伦理委员会，对学生综合素养指标体系与测评工具和数据采集、分析、存储方法与流程以及测评材料、方法和流程等进行独立地审查、同意和跟踪监督。7.2.7调查实施7.2.7.1现场调查内容包括研究对象的基本信息、与研究设计和目的相关的信息。7.2.7.2现场调查使用的测评工具可为纸质问卷或电子问卷形式。电子问卷可借助台式电脑、平板电脑或手机等设备完成调查。7.2.7.3可在现场随机抽取调查问卷，进行基础信息数据复查。7.2.7.4可在被调查者知情同意后，采用录音方式或现场随机抽取调查问卷进行问卷复查，及时发现问题并进行纠正。7.2.8数据录入和归档7.2.8.1电子问卷现场核实是否上传成功，若未上传成功，则核查原因并排除故障；纸质问卷由现场调查人员负责整理。7.2.8.2现场调查产生的文件，包括知情同意书、纸质问卷等应及时整理，宜在现场调查结束一个月之内完成录入并归档。7.2.8.3质量控制人员应评估录入的数据的完整性和规范性。对关键数据进行逻辑检错功能，出现错误时进行提醒或禁止录入。应采用双录入比对机制，两次录入不一致率应不大于0.5％。7.2.8.4纸质问卷、电子问卷应分别归档：a)纸质及电子文件归档时，标记存储位置，保存于封闭的上锁房间，做好防火、防水、防盗、防霉、防蛀等措施，宜将原始纸质资料扫描为电子文档保存；b)电子文档由专人负责统一保存在安全的设备内。7.3随访数据7.3.1随访按7.2.1、7.2.3、7.2.4、7.2.5、7.2.7、7.2.8的规定执行，也可采取电话调查、自媒体调查等方式进行。7.3.2如有研究对象拒访，可采取下列处理措施：a)与研究对象耐心沟通，了解拒访原因；b)处理拒访者诉求和问题，尽可能解决该研究对象在可接受范围内的要求，争取让研究对象自愿继续参加随访；c)若调查对象明确要求不能使用其信息，相应信息应作删除或封存；d)统计具体拒访原因，讨论分析应对措施。7.3.3如有研究对象失访，可采取下列处理措施：a)对失访的研究对象，宜采集新的联系方式，发送后续随访提醒；b)在研究对象没有明确提出退出学生队列的情况下，可通过不同合规途径获取信息；c)定期对失访名单进行汇总，统计失访原因，讨论分析应对措施；d)失访率宜不超过20％。7.3.4对于申请退出学生队列者，应根据其本人意愿，将其可识别的个人数据和信息从学生队列成员数据库中去除，但可保留基本特征信息，如年龄、性别、教育程度等，以估计选择偏倚的可能性。8数据清理和质量控制8.1数据检查8.1.1规范性检查应对数据文件和变量属性进行规范性检查，检查其是否符合现行或本研究制定的数据标准、规范或要求。若数据已经过清理和质量控制，可不进行规范性检查。8.1.2完整性检查应对数据的样本量和变量信息进行完整性检查，识别缺失数据。缺失类型及检查内容如下：a)记录缺失：重复数据，应检查学生队列实际样本量或记录数与应获取数目是否相同；b)变量缺失：重复变量，应检查学生队列中已有变量数是否少于应获取的变量数；c)变量值缺失：应检查学生队列中特定单元格是否存在信息缺失。8.1.3唯一性检查应对学生队列内或学生队列间的研究变量或有效记录进行唯一性检查，可检查学生队列内或队列间不同研究对象的个体唯一性标识和有效记录是否重复。8.1.4一致性检查应对不同学生队列间的一致性进行检查。可检查现场调查与长期随访学生队列间的研究对象唯一性标识以及数据标准是否一致。8.1.5准确性检查应对数据内容的准确性进行检查，及时发现并纠正可识别的异常值或错误。8.1.6逻辑性检查应对学生队列内或学生队列间的数据逻辑性进行检查，及时识别并纠正冲突值。8.2数据处置8.2.1补遗缺失、异常值和错误的数据应经核实，并根据实际情况再次收集或重新测量后补充。8.2.2订正不规范数据应依据统一要求进行订正。对于异常、错误或逻辑冲突的数据，应经核实或再次收集该部分信息后在学生队列中订正。8.2.3去重重复数据应经核实后选择性删除。8.2.4保留若存在缺失数据无法填补或重复数据无法核实等暂时不可修改的问题时，应记录并保留所有问题数据，在再次调查或随访时进行数据收集和确认，分批次处理问题。对于一些特殊问题，宜在条件许可或具备问题处理能力时开展专项调查。8.3质量控制8.3.1统计学监测8.3.1.1统计学监测主要通过绘制数据获取进度图/表、数据质控图、逻辑检查及综合运用统计学分析方法对收集的学生队列数据进行分析和比较，识别可能存在的问题并及时反馈。8.3.1.2监测内容包括数据获取进度、样本量及数据质量等。8.3.1.3应依据调查方案和实际情况合理设定监测频度。8.3.2控制方法8.3.2.1数据获取进度图/表现场调查和长期随访监测过程中，根据实际情况设定数据上报时限，并绘制数据获取进度图/表，及时记录每次数据的获取日期及样本量。8.3.2.2数据质控图数据清理过程中，绘制质控图，客观地评价数据分布情况，实现统计异常的可视化。可选择散点图、直方图、折线图等方式，从下列五个方面展示数据分布特性：a)数据中心值的集中位置；b)数据分布对称与否；c)数据是否遵循特定分布规律；d)数据分布中的峰形及峰值；e)数据中的离群值。8.3.2.3逻辑检查8.3.2.3.1数据清理过程中，通过计算均值或中位数、标准差、构成比、变异系数等统计学指标反映数据的分布情况和离散程度，识别数据中的异常值。8.3.2.3.2通过缺失值和重复数据分析，了解学生队列中缺失和重复数据的分布特征。8.3.2.3.3每次数据清理完成后，建立核查问题汇总表，从规范性、完整性、唯一性、一致性、准确性和逻辑性等方面记录学生队列中存在的相应问题并及时反馈，采取问题处置方法。8.3.3控制指标8.3.3.1准时率在规定时限内提交的数据集数目占所有提交数据集的百分比。8.3.3.2应答率及获取率依据数据获取进度图/表，在调查过程中及时监测研究对象的应答率或数据获取率，掌握学生队列数据的样本变化情况和调查质量情况。8.3.3.3失访率长期动态追踪研究对象的失访情况，掌握学生队列人群变化情况。9数据整合9.1整合要求9.1.1结构化数据常见的结构化数据形式包括现场调查数据和长期随访数据，数据整合过程应区分敏感信息和一般信息，并与学生队列中已有学生队列建立连接。9.1.2非结构化数据非结构化数据整合形式如下：a)只保存原始文件和资料，并与已有的学生队列建立连接；b)在保存原始文件和资料的基础上，提取关键信息以结构化数据的形式整合到数据库。9.2整合过程数据整合宜进行分步骤、分阶段进行管理，以应对项目实施的不同时期、不同阶段的数据管理需求。宜将数据转化和整合过程分成四个阶段：a)实时数据环境：实时数据环境存储和管理学生队列研究不同环节获取的实时、动态的原始信息，用于项目现场运行和日常管理，数据需进一步处理或清理才能用于研究；b)数据开发环境：在实时数据环境的基础上进一步整合其他离线数据和非结构化数据文件，主要用于数据清理和整合；c)数据分析环境：在各方协作下，对相关数据进行处理形成统一的新变量用于后续的分析研究，例如计算量表得分、确定疾病诊断、衍生暴露综合变量等。在该阶段的环境中应注意隐私保护，去除个人敏感信息；d)数据分析固定环境：定期将数据分析环境形成固定版本，供研究团队内部和/或外部人员使用。数据分析固定环境应采用合适的数据格式、并配备必要的说明文档和数据使用协议，应注意隐私保护和数据安全。10数据存储10.1全量库存储全量库应保存全部数据，全量库采用的数据管理系统应支持结构化、非结构化数据的混合处理，并满足快速数据存取和数据并发处理要求。10.2主题库存储10.2.1主题库用于保存授权研究者根据入选/排除条件从全量库筛选所得的研究对象及预先指定的数据变量和数据值。10.2.2主题库应提供其保存数据的追溯性。主题库采用的数据管理系统宜便于进行数据统计和分析处11数据安全11.1访问权限控制学生队列采用多级授权管理模式，对用户权限进行管理，可针对用户、数据等进行权限配置。11.2数据加密11.2.1存储加密学生队列数据应先加密再存储，防止重要数据丢失，防止数据文件被复制、篡改或盗用。加密过程应选择加密强度较高的加密算法，提供数据逻辑性和有效性的自动校验功能，对输入信息进行安全检查。11.2.2传输加密采用加密技术实现数据的加密传输或加密存储，防止信息在传输或存储中被窃取、破坏及篡改。数据加密可支持多种加密形式及数据加密提醒。11.2.3数据脱敏应提供数据脱敏功能，将需要导出的敏感信息自动替换为随机乱码或特殊符号，隐藏输出信息中敏感数据或身份数据信息。对于安全级别较高的数据，应进行重点监控，此部分数据的修改、访问、拷贝等操作都应记入操作日志。数据脱敏方法包括：a)替代：使用伪装数据替换源数据中的敏感数据以保证安全；b)混洗：对敏感数据进行随机变换打破原有的关联关系；c)数值变换：通过随机函数对数值型数据进行可控的调整；d)加密：加密处理待脱敏数据，外部用户只能看到无意义的加密数据；e)遮挡：对敏感数据的部分内容用掩饰字符进行统一替换，使敏感数据保持部分内容公开；f)空值插入：将敏感数据删除或置为NULL值。11.3安全审计11.3.1审计内容包括人员审计、管理审计、技术审计（系统、网络、操作、日志审计等）。11.3.2任何操作，包括登录、创建、修改和删除记录的行为，都应自动生成带有时间标记的审计记录,包括但不限于修改时间、修改原因、修改内容、修改人及签名等信息，并可供审计。11.3.3应制定和部署学生队列活动审计政策，重点对于学生队列的访问及操作的合规性进行审计。确定必要的审计控制范围和需要审计的数据。11.3.4应制定审计操作流程，确定异常报告所需的审计跟踪数据和监视程序的类型。11.3.5审计记录应安全存储并实施访问控制，只允许授权人员能够查看相关记录，保存的内容应反映整个研究过程。11.4数据操作日志学生队列应该建立访问操作日志记录，通过高易用性的日志功能，对所有操作过程轨迹进行记录，为应用系统操作漏洞分析提供原始证据。日志记录应包括操作轨迹的记录、应用系统错误日志记录、访问日志数据存储和分析等。11.5数据备份11.5.1应11.5.2应建立备份和恢复机制，对学生队列进行保护；通过备份恢复设备，对重要数据进行备份保护。根据业务特点及数据性质，制定相应的备份策略，并安排运维人员，对备份进行监控，如遇备份失败，应第一时间进行故障定位并重启备份任务。（规范性）学生队列代码集A.1随访完成度码随访完成度的代码，应符合表A.1的规定。表A.1随访完成度代码表值完成度小于50%完成度100%A.2研究完成情况码研究完成情况的代码，应符合表A.2的规定。表A.2研究完成情况代码表值A.3等级代码等级的代码，应符合表A.3的规定。表A.3等级代码表值好A.4焦虑倾向焦虑倾向的代码，应符合表A.4的规定。表A.4焦虑倾向代码表值A.5学业压力学业压力的代码，应符合表A.5的规定。表A.5学业压力代码表值A.