目前，我國高校數據治理已走過數十年，通過“面向21世紀教育振興行動計劃”“中國數字教育2020行動計劃”“教育數字化戰略行動”“國家智慧教育公共服務平臺”等一系列重大計劃實施和重大工程建設,高校數據治理取得了顯著成效。數字化轉型時期，數據治理越來越成為高?？茖W決策與管理的研究熱點?，F階段，圍繞數據治理，教育部有哪些重要決策和指導？高校信息化領域有怎樣的聲音？

 

　　我們一起來看——

 

 

 

　　深化教育領域綜合改革，不斷增強教育發展的動力和活力。推進教育數字化，加快國家教育數字化戰略行動步伐，將國家智慧教育平臺打造成教育領域重要的公共服務產品，構建數據驅動的教育治理新模式，不斷推動教育變革和創新，助力建設全民終身學習的學習型社會、學習型大國。

 

　　數字化轉型時期，我國將著重強化數據賦能，提升教書育人效力。數字教育的發展不僅積聚優質資源，也會沉淀海量數據寶藏，這為各國把握教育教學規律、學生成長規律，推動科學教育與人文素養相結合，推動工程教育與實踐能力提升相促進，服務學生全面發展提供了重要的工具和平臺。

 

　　我們將推動教學評價科學化、個性化，運用海量數據形成學習者畫像和教育知識圖譜，更好地實現因材施教。

 

　　我們還將推動教育教學多元化、多樣化，加強數字教育環境下的教學研究，有針對性地幫助教師提高數字化教學能力，更好地創新教育教學模式和測評方式，助推教學質量提升。

 

　　我們將推動教育治理高效化、精準化，通過人工智能、大數據等技術應用，實現業務協同、流程優化、結構重塑、精準管理，從而更好提升教育管理效率和教育決策科學化水平。

 

 

　　要準確把握國家教育數字化戰略行動的總體目標，圍繞立德樹人根本任務，統籌運用數字化思維、理念和技術，以資源和數據為新生產要素，在“助學、助教、助管、助研”上發力，全面探索數字教育新機制新模式新形態。

 

　　要準確把握教育數字化戰略行動的實施策略，建教育數字化資源供給體系。政務服務方面，構建以教師、學生、機構為主的教育基礎數據庫，讓“數據多跑路、師生少跑腿”。

 

 

　　數字教育要承擔兩項戰略使命：一是數字技術賦能教育，二是數字教育應該作為國家數字化轉型的人力資源的支撐。具體而言是提升全民數字素養與技能，培養具有數字意識、數字化邏輯思維、終身學習能力和社會共同體責任感的數字公民，激發他們建設人類命運共同體的積極性、主動性、創造性。

 

　　要深入推進教育教學變革。深入推進教育教學變革是數字技術賦能教育的核心環節，體現在四個方面。一是數據驅動大規模因材施教。二是數據驅動的全過程全要素評價。在數字技術應用中，評價的作用應從遴選回歸為診斷，從比短升級為比長。三是數字技術驅動教育教學場景創新。比如，發展基于人工智能的探究式、個性化教學，基于增強現實和虛擬現實等技術的沉浸式、體驗式教學，基于新一代通信技術的遠端多點協作式教學，基于區塊鏈技術的優質資源分享機制，基于元宇宙技術的游戲化學習范式，基于低代碼輕應用的用戶參與建構的教育教學新生態。四是基于人技協同賦能教師。

 

　　要整體推進教育管理與服務業務流程再造。與傳統業務流程優化不同，教育數字化轉型下教育管理與服務的業務流程再造，首先需要全面梳理物理空間傳統的業務流程，然后抽象建立業務的完整數據流程，運用智能技術統籌數據的處理、流轉、存儲，以數據治理簡化業務流程，最終在數字空間建立新的業務邏輯閉環，調用必要的物理空間的元素來完成最終的業務流程的再造。

 

 

　　數字教育有兩項發展目標與數據相關，一是應賦能教學與評測。強調以知識與數據雙驅動提升教育教學和評價效能，打造創造性、沉浸性和適切性的課堂教學，重塑個性化、精準化、科學化的全過程伴隨式教育評價，撬動課堂教學與評價發生深層次變革，實現兼顧規?；c個性化的教育教學過程。

 

　　二是還應支撐辦學與治理。強調公平包容、開放合作、更高質量、綠色持續的數字辦學新形態，緊密圍繞數字技術的創新運用和數據的集成整合，開展基于大數據驅動、人工智能輔助的教育分析與決策，提高頂層設計的前瞻性和引領性，秉承合作包容共贏的理念，全面實現教育辦學體系與辦學能力的現代化。

 

　　數字教育未來發展路徑之一是要著重打造數據大腦，開展數據驅動的評價創新。數字教育依托數字技術記錄教學過程中的學生數據、學習過程數據、課程數據、學生學習習慣數據等，全面賦能師生動態數據的監測、感知、采集和分析，建立教育基本數據庫，強化大數據支撐的教育教學多元過程評價，開展教師畫像、學生畫像、課程質量等評價活動，助推數據驅動的教育過程評價體系構建，促進建立智能化、科學化、全方位的教育評價系統。

 

 

 

 

　　高校數字化轉型核心在于數據，這里的數據不僅指人員數據，還包括隱藏在學校整體運行管理中的數據。數據是未來高校數字化轉型的基礎，高?？茖W決策脫離數據會寸步難行。數字化轉型正是由一個個決策和一項項行動組成，因此，數據是未來高校數字化轉型的基礎，沒有數據，數字化轉型就像在沒有文本對話數據集的情況下訓練ChatGPT，不可能成功。所以只有在信息化建設基本完成的前提下，勾連各個系統，打通數據，使各系統數據充分地互動、融合、應用起來，才能真正實現高校數字化轉型。

 

 

　　數據是信息化最底層的要素，學校一定要有良好的數據基礎，才能基于數據去開發各種各樣的系統應用。精確的數據是各種系統和服務快速響應的前提。過去幾年間，數據最關鍵的作用體現在兩方面：一是人員信息，全量的人員信息臺賬促進了精準管理；二是電子簽章應用，為線下事務遷移到線上提供了重要支撐。

 

 

 

　　回歸本源，“數據”是新基建工作的中心目標，主要解決信息時代數據的采集、存儲、處理、應用、服務這一系列問題。

 

　　高校教育新基建的第一階段，核心目標是實現“信息化”，即“把現實中的事，以信息化的手段，搬到網上去做”，目的是降低成本、提高效率等，以業務流程的優化和重構為基礎，通過信息技術與實際業務的有效融合，實現組織信息的高效共享和業務的高效協同?！靶畔⒒笔且环N局部優化，并未改變現實業務的邏輯?！靶畔⒒笔菑臉I務到數據。

 

　　高校教育新基建的第二階段，核心目標是實現“數字化”，是基于信息化技術所提供的支持和能力，讓業務和技術真正產生交互，指導業務流程與組織實現變革與再造?！皵底只笔且环N整體優化，不僅僅優化與調整現實業務邏輯，還是以數據指導現實，實現業務流程與組織的再造?！皵底只笔菑臄祿綐I務。在信息化、數字化的過程中，從教學、評價、研訓、管理等四大場景進行布局，探索信息技術推動教育變革的路徑

 

 

 

　　數據為高校治理工作發揮的效用主要體現在幾個方面：

 

　　一是讓治理更加有精度。有了海量的數據做支撐，大數據、人工智能就能派上用場、發揮效能，我們在治理工作中針對問題的挖掘、把握與解析就能更加精準深入，只有立足數據、基于證據去推動問題解決，我們的方案和對策才會更具有科學性和實操性。

 

　　二是讓治理更加有力度。以數據作為連接和紐帶后，我們就可以實現很多的流程優化、重組和再造，讓數據流逐漸替換“人工流”，讓“數據跑路”代替“人工跑腿”，我們的治理就更有力度，實現提質增效。

 

　　三是讓治理更加有溫度。有了數據作支撐，我們的治理工作除做到積極求變、主動應變以外，還可以超前識變，及時對治理工作中關鍵數據進行感知、研判和預測，及時發現問題并進行預警提醒，避免出現“大問題”。

 

 

 

 

　　高校數據治理有兩條路徑，一種是全量治理，一種是場景化治理。全量治理是指學校出臺統一的數據標準，將學校所有數據進行同步并集中到一個數據湖中，然后按照標準對數據進行質量檢查，出具質量報告，要求各數據源按照質量報告對數據進行糾錯、修正、梳理、清洗，這種方法的好處是一次性解決問題，一勞永逸，但缺點是工程量浩大，數據源部門為了維持原業務系統的正常運行，配合意愿低，因此，成功率很低。

 

　　場景化治理是指根據某個場景需要，對場景所涉及的數據進行治理，例如為了應對疫情需要對校內常住人員或經常出入人員進行精細化管理，則重點對人員的基本數據進行治理。場景化治理的優點是需求和目標明確、涉及的數據量較少，部門接受程度高，容易成功，缺點是僅能完成部分數據的治理，缺少總體規劃，實現全部數據的治理所需周期較長。

 

　　華中科技大學的數據治理路徑是將兩者結合，以場景化治理為主，首先是出臺了數據標準，但并沒有立即要求所有系統按照新標準改造，而是在數據共享過程中按需改造，就是需要被別人共享的數據如果不符合標準則需要改造。

 

 

　　數據治理分為三個階段，第一是搭平臺，第二是做治理，第三是建應用。有的高校將搭平臺、做治理及建應用這三個階段的工作平行推進，造成治理和應用各自為政的局面，相互割裂，容易引發很多問題。

 

　　與平行建設模式相對的是串行模式，即先治理，再搭平臺，最后去擴展數據應用場景，缺點是周期長、成本高，而且效果很難預估。比較好的方式是將平行建設模式和串行建設模式進行融合交叉，即做治理和搭平臺的同時，在統一規劃中共同推進應用的實現。

 

　　數據中臺對于“搭平臺”而言是個不錯的選擇，原因在于其具備多方面的功能，包含數據資產的管理平臺、數據標準的管理平臺、算法的管理平臺、二次開發的共享平臺、數據質量的監控平臺，以及數據服務的平臺等。

 

　　此外，要明確各部門的責任。高校數據治理涉及至少三個部門，一是數據的歸口部門，二是業務部門，三是技術部門；還涉及三類數據，一是業務類數據，二是技術類數據，三是應用類數據。由此形成一個數據治理矩陣：橫向是三個部門，縱向是三類數據。矩陣中的每一個數據點，都匯聚了相應的權利和責任，以此對數據進行分類分級等。有了清晰的權責劃分，才能更好地盤點資產、制定標準、做數據清洗和數據建模，然后再搭建應用。

 

 

　　高校想要借助數據進行更好的決策，就要做好信息化工作的頂層設計，通過構建和完善“三個一”工程，統籌數字化轉型全校一盤棋。

 

　　首先是“一張網”工程：讓數據多互聯，讓信息聯成網，用好智能化管理手段。通過數據中臺實現全校數據統籌管理，實現系統與系統間數據與信息的互聯互通，確保數據準確權威，及時更新，消除數據孤島，使各個部門協同聯動效率增速。

 

　　其次是“一張表”工程：讓數據多跑路，讓師生少跑腿，強化現代化管理思維。做好與師生相關的數據匯集與展示，提升管理服務效能和師生滿意度。

 

　　最后是“一張畫”工程：讓數據多說話，讓問題浮出來，實施精準化管理措施。其中，如何更好發揮數據的效用尤為關鍵，用數據描繪教師畫像、學生畫像、干部畫像等個人畫像和學院畫像、部門畫像等群體畫像，通過橫向比較、縱向分析，找出問題，靶向發力，精準干預施策。

 

 

 

　　把數據治理工作做好，首先要抓住核心。數據治理的核心其實就是數據應用。浙江大學的工作思路是：以數據應用為核心，以數據治理為驅動，以數據中臺為支撐，再加上組織、制度、流程、團隊、安全等作為保障。這四個方面互為配合，共同構成了數字治理工作。

 

 

　　高校的數字化轉型應著重加強數據應用驅動。數據作為所有業務流轉和決策支持的基礎，其標準化和交換共享利用應成為信息化建設的重點?；跀祿膫€性化教學、科學化評價、精細化管理、智能化決策、精準化科研等，將對提高教育質量、培養創新人才具有潛在的巨大推動作用。

 

　　推廣典型數據應用，有利于獲得業務使用部門的支持，當其有了獲得感之后，有助于其部門數據資源目錄的梳理和權威數據源的確認。建立易用的數據分析平臺，提供低門檻的BI可視化分析工具，挖掘數據的核心潛能，為教育科學決策提供支持，有助于推進教育治理體系和治理能力現代化。

 

 

 

　　數據治理是長期性工程，高校需持續性地投入和漸進式地改良。目前，廈門大學已圍繞數據治理初步完成了信息化應用“三中心”的建設，包括數據交換中心、身份認證中心和物聯網應用中心。

 

　　數據交換中心在技術層面完成了絕大部分應用系統之間的數據交換，最大程度減少了信息孤島，實現校園信息應用之間的數據共享，為學?；A數據庫和大數據輔助決策提供支持；身份認證中心全面管理學校人員身份信息與應用權限；物聯網應用中心則以數字校園卡為核心，基于智慧校園管理服務的新方式，應用以物聯網為代表的信息化技術全面提升校園的管理和服務能力。

 

 

　　未來高校數據中心建設，應重點關注以下發展趨勢：

 

　　趨勢一：高校數據中心“邊緣化”。從全國一體化大數據中心構建體系來看，未來數據中心建設會朝著兩個方向發展：一是依托云計算平臺的大規模和超大規模云數據中心,二是靠近應用側的邊緣數據中心。

 

　　趨勢二：高校數據中心集約共享。未來高校數據中心的必然趨勢是走集約共享式發展路線。高校信息化部門應發揮主觀能動性，探索數據中心整合發展之路。消除盲目建設和重復建設，實現資源的優化配置，提高資源利用率。

 

　　趨勢三：高校數據中心綠色、節能、小微型化。在“能耗雙控”和“雙碳”背景下，國家不斷出臺政策優化“老舊小散”存量數據中心，尤其是對PUE和機柜功率密度等關鍵指標的優化。毫無疑問，高校在以數據中心改造來積極融入這一進程。

 

 

 

　　一定要保證數據的安全及用戶的隱私。在數字化轉型的過程中，數據安全應該提升到首要地位，要切實遵循《個人信息保護法》，防止數據的泄露及濫用。例如，對于在教室安裝攝像頭獲取教師及學生上課的行為，應該廣泛聽取師生及教學倫理委員會的意見，把錄制及遠程查看功能的確認權交給任課教師，對于如家庭地址等敏感信息的獲取應該采用多次認證方式，并保留查詢的記錄，切實保護信息所有者的隱私。

 

 

 

　　要獲取高質量數據供給，需要做好以下幾項工作：

 

　　提高數據資源處理能力。對于高校而言就是采集、整理、聚合和分析教學數據和業務數據。例如，智慧教室一般具備錄播功能，它會產生大量的課堂實錄（即音視頻數據），借助AI手段，分析這些音視頻數據并將分析結果提供給教師，可以改進教師的教學策略，從而提高教學質量和教學效果。

 

　　數據要分類分級管理。一方面，數據可分為結構化數據、半結構化數據和無結構的非結構化數據，應采用合適的處理方式和技術手段對不同數據進行分類管理；另一方面，國家級基礎數據庫、省市級基礎數據庫和高校本身數據庫，均應開放共享教育數據，以此提供更高質量的數據。

 

　　數據資源標準建設。需要梳理教學資源與業務系統的數據格式、編碼格式和交換接口，參考現有各級標準，結合學校實際制訂相應的數據資源標準、數據開發規范、數據采集規范等數據資源標準體系。

 

　　提升數據管理水平。探索學校各部門之間不同系統和平臺的共享、交換、協作和開放，構建統一的公共數據開放平臺和數據接口，形成完整貫通的數據鏈。

 

 

 

　　數據治理工作應更加注重探索數據驅動的教育數字化轉型。過去，數據是信息化建設的成果，而在教育數字化轉型階段中，數據則真正成為一種生產要素。在數據輔助決策方面，學校的技術部門應與其他管理部門以及教學科研單位通力協作，以解決實際問題為出發點，發揮數據的決策作用。從實踐來看，從技術上構建數據治理體系，建設數據共享機制是容易實現的，但如何發揮數據的價值，打破孤島，實現數據真正的互聯互通則需要學校和多部門的協同。

 

 

　　數據作為生產要素，往往隱藏著很多重要且意想不到的信息，一旦我們揭開數據的面紗，其背后富含價值的信息就會為我們的未來行動帶來依據和指引。大學是社會的大學，是社會的一部分，學校的信息化底座也應充分引入社會資源，而大學資源也應向社會共享。希望以后可以打通、接入更多的社會數據，同時也要思考如何高效率、符合數據安全要求并以需求為導向地去復用社會數據。