数据引擎 高校数字化跑出加速度

数据：教育数字化的核心动能

2023年，数字化发展驶入快车道。越来越多的人发现，数字化不仅仅是一种技术革命，更是一种认知革命，是人类思维方式与行为模式的革命。有观点认为，数字化将在战略、组织、管理、运营、人才、服务等方面，带来思维模式上的巨大颠覆与产业实践上的系统变革，并在计算能力、认知方法、数据基础三个方面带来颠覆性的影响。

数据作为数字化转型，乃至数字经济发展的核心引擎，更是引起各方高度关注。我国在数据层面发布一系列政策为数字经济发展保驾护航，从2022年12月发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，到2023年2月发布《数字中国建设整体布局规划》，再到十四届全国人大一次会议表决通过组建国家数据局，统筹数据资源整合共享和开发利用。

伴随政策的逐步细化，数据治理作为释放数据要素价值的重要基础，在各行业进入快速落地期，并不断挖掘数据效能，探索数据治理思路，助力数字化蓬勃发展。

数据同样成为教育领域研究与实践的热点，构建数据驱动的教育治理新模式已成必然趋势。数据被认为是教育信息化创新发展进程中的核心资产，数据治理能科学精准地促进教育运行机制由管理迈向服务，并快速有效地驱动服务模式由被动转为主动，帮助构建真正以人为本的教育教学生态环境。

高等教育是教育数据治理的关键领域，主要是因为高校数据体量更巨大、数据类型更复杂、数据交换更密集，数据治理的需求也更紧迫。那么，我国高校该如何发挥数据效能，推动教育数字化高质量发展？值得我们展开系统性的深入探讨。

机遇在前，挑战犹存

多年来，我国高校数据治理已经在数据体制机制建设、平台搭建、共享与融创等方面进行了大量积极有益的探索与尝试，并在科学决策、高效管理、创新服务和迅速应变等方面都显示出了全方位的功效。疫情三年，数据同样是高校公认的应对疫情的利器。清华大学信息办主任张小平在此前接受采访时表示，数据是疫情期间应对信息化工作的核心助力，没有数据寸步难行，数据治理不好，数字化转型也无从谈起。

然而，与政府政务、金融业、电信业、互联网等领域相比，我国高校数据治理水平仍存在一定差距。这同样是全球高等教育面临的难题，2022年12月23日，发表在《科学》杂志上的一项新研究发现，大学在数据获取方面面临重重挑战，而且在利用数据解决问题和为战略规划提供支持方面严重落后于私营部门与政府实体。究其原因，可以分为以下几个方面：

首先，治理制度方面不够完善。高校数据治理由于缺乏上位法的指导，在数据治理诸多新领域存在制度真空，难以满足数据治理对制度的需求。

高校数据治理具有明显的校园属性，我国目前的相关法律法规无论是在促进高校公共数据公开共享、数据资产变现方面，还是在保护数据隐私与安全、维护数据质量等方面都不够完善，都无法有效满足高校数据治理的所有实践需要。

举例来说，《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》等一系列数据治理相关的法律法规、部门规章相继出台，但均未对教育数据治理作针对性规定；我国教育数据治理相关的规范性文件众多，其中不乏关于智慧教育平台建设的通用管理规范，但涉及高等教育的较少。

其次，缺少先进有效的治理工具。数据平台建设是我国高校常见治理形式，但多数高校仅是将分散在不同部门的应用软件及数据整体迁移到学校大平台，缺乏顶层设计，加之项目制应用软件多呈碎片化状态，导致平台在打通数据梗阻、释放数据价值方面难有质的飞跃。

2023年4月，《中国高校信息化发展报告（2021）》发布。报告显示，截至2021年，近一半高校对接了统一身份认证，超过三分之一高校对接了数据交换和共享中心，比较上一年，数量均稳步提升，高校信息化整合能力得到增强。

但需注意，各类高校在信息整合方面的表现差异明显，双一流建设高校明显优于其他类型高校，甚至将数据交换和共享服务延伸至了非核心业务的信息系统，而其他高职院校难以全面覆盖核心管理信息系统，数据孤岛仍普遍存在。

高校内部各系统之间数据尚未集成整合，数据的整合统一成为高校面临的关键挑战。张小平表示，在治理体系建设过程中，要思考如何将不同部门间的不同标准、不同形式的数据统一起来。

其中难度最大、最重要的工作是统一身份认证，以及基于电子身份的资源配置问题。不久前，《EDUCAUSE2023年度十大IT议题》提出类似观点：对于一些学校来说，问题是在太多的地方有太多的工具，学校需要统一的数据平台，提供足够的应用来满足其所有的数据、分析和报告需求。

第三，数据安全管理有待提高。数据安全和隐私保护是数据利用的底线。高校是高价值信息汇流的地方，也是数据安全问题的高发地带。在数据安全方面，同楼备份、跨楼灾备、同城异地灾备、异城灾备等系统容灾措施，未在大部分高校普及。

数据挖掘环节还面临非授权访问、关键数据流失等风险。上海纽约大学信息技术部主任常潘表示，一定要保证数据的安全及用户的隐私，在数字化转型的过程中，数据安全应该提升到首要地位，要切实遵循《个人信息保护法》，防止数据的泄露及滥用。

还有一点值得关注：虽然我国目前还未合法化ChatGPT的使用，但从全球范围来看，以ChatGPT为代表的人工智能，为高校数据治理带来了新的挑战。ChatGPT对高校数据治理的意义在于提供便捷的数据查询与分析、决策支持、数据可视化等。然而，高校在使用ChatGPT时需要理解其局限性，包括数据安全与隐私、数据质量与准确性、可解释性与透明度，以及伦理和公平性等。高校应该考虑到数据伦理对于数据治理生态性的影响，并且作出调整设计，基于自身业务特色和运行机制，形成适合自身的治理配套体系。

总之，下一阶段，高校须在数据治理中，以合规为准绳、以安全为基线、以师生用户为中心、以数字化发展为导向，让合规治理、风险可控、价值释放三驾马车长期持续发力，打造高质量数字校园。

机制、质量与共享：

高校数据治理的关键

整体来看，我国高校的数据治理之路任重道远。为更好地推进数据治理，须先明确数据治理目标：在保证数据安全的前提下，提高数据质量，推进数据在校内各组织机构部门间的高效整合、对接和共享，从而提升高校整体数字化水平和数据决策服务水平，充分实现数据资产价值变现。这也就意味着，在数字化背景下，确立数据治理机制，提升数据质量与加大数据共享力度，成为高校数据治理的重要突破口。

第一，高校数据治理的宏观目标，是保障数字化战略的实施。这就对建立强有力的数据战略和行之有效的数据治理机制，提出了更高要求。具体而言，可以通过数据的全生命周期管理流程的完善，将数据从无形资产变成有形价值，提升高校决策能力和核心竞争力，从而为实现高校治理现代化目标提供数据支撑，更好发挥高校的基本功能。

数据作为新的生产要素是数字化转型的核心依托。上海海事大学信息化办公室副主任王玉平认为，学校要在数据化转型中成功，必须洞见数据的价值，认识基于数据进行模式改革的必要性，发现数据赋能的途径，应用数据赋能进行业务改革，这里的业务包括了教学、科研、管理和服务。这就要求学校梳理资产，建立强有力的数据战略和行之有效的数据治理机制。

第二，提高数据质量，确保数据安全、可信、可用、可管。数据治理是数据资源的灵魂，高校须树立“事前防范、事中控制、事后治理”三位一体的数据治理管理思路，将数据质量保障工作嵌入数据需求提出、系统建设阶段中，把数据质量问题消除在萌芽阶段，最大限度降低数据质量处理难度与成本。深圳大学信息办主任王志强在此前的采访中谈到，高校要想获取高质量数据供给，需要做好提高数据资源处理能力、分类分级管理数据、建设数据资源标准、提升数据管理水平等四项工作。

安全和隐私保护是数据应用的底线。2021年，我国相继出台了多部适应数字经济发展的法律法规，构筑起数据安全和个人隐私保护的基础性“法律堡垒”，为高校数据治理提供了指引。

上海交通大学信息化推进办公室、网络信息中心副主任姜开达认为，《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》相继正式实施，对包括教育数据在内的各类型数据应用及数据安全提出了新要求，教育数据既要扩大应用范围、拓展应用深度，又要充分授权共享，保障数据安全，同时探索完善教育数据安全的标准规范，以数据赋能教育高质量发展。

最后，平衡数据治理中的“小我”与“大我”，打通数据孤岛，实现数据无障碍共享，推动各方协同运转。数据只有通过共享、流通才能发挥出更大的社会和经济价值。数据的“大我”正是由无数个“小我”连通结网而成，如何在坚持国家利益最大化的原则和前提下，让“小我”在“大我”框架下高质量发展，是一个值得研究的课题。

高校在数据共享应用方面积累丰厚，需求旺盛，作为数字化创新源头将发挥重要作用。通过搭建教育数据共享交换平台，可以有效联通数据供需双方，通过完备的数据交换与开发利用规范等机制设计，能够让更多机构和个人合法合规地获取教育数据，并加以深度开发利用，产出高品质的教育数据产品和服务，再反馈应用到不同的教育场景，进而转化为教育生产力和教育变革力。

近年来，教育部根据国家教育数字化战略行动精神，大力推进数据治理平台建设，已先后与北京大学、清华大学等24所高校签署了战略合作协议，搭建“高校数据共享应用平台”。

今年2月，高校数据共享应用签约仪式暨工作推进研讨会在北京大学举行，正式发布“高校数据共享应用平台”。会议指出，“高校数据共享应用”平台汇聚了中央部委、第三方等丰富的公共数据资源，通过开放的共建共享模式，为高校提供安全、可靠的多类型数据服务，可服务于学生成长、教师发展、学科建设和学校管理等。

此外，区域性的数据共享也受到我国部分地区的重视。以江苏省为例，全力打造贯通国家、省、市、县、校五级的教育数据汇聚交换枢纽，推进教育监管、学生资助、安全防控等数据资源的共建共享和开发利用。高校更是打通了数据共享开放大动脉，通过建设省级的高等教育智慧教育平台、虚拟仿真实验教学共享平台、大学生创新创业训练计划管理平台，实现了优质教育资源共享。

数据赋能高等教育人才培养

5G、人工智能、大数据、区块链等新兴的信息技术引发了深刻的社会变革，也牵引着教育向智慧教育阶段转型和演进。在当下教育数字化转型阶段，更需我们发挥教育数据的价值，实现教育形态、教育服务、教育治理的全方位赋能和综合性变革。

以人为本推进教育数字化转型，是中国式现代化人才支撑的战略性需要，也是“坚持以人民为中心发展教育”的根本要求。依靠数据赋能助力人才培养，同样是立德树人的重要举措。

在数字化转型时期，我国将着重强化数据赋能，提升教书育人效力。今年2月，世界数字教育大会在北京举行，教育部部长怀进鹏在会上指出，数字教育的发展不仅积聚优质资源，也会沉淀海量数据宝藏，这为各国把握教育教学规律、学生成长规律，推动科学教育与人文素养相结合，推动工程教育与实践能力提升相促进，服务学生全面发展提供了重要的工具和平台。

当前，数据技术已在我国教育领域得到广泛应用。赋能教学是诸多数据应用中最为核心的，也是我国各地高校积极探索的方向。深圳建云端学校探索多师协同、跨校组班模式，以云上云下共同体催生学习新样态。云端学校首席信息官陈浩介绍说，学校打破边界探索“跨校组班、多师协同、在校及居家混合”的个性化学习模式，同时着力探索研究引领、技术支撑、数据挖掘、全过程全要素的人才培养评价模式，提升学生的创新精神和实践能力。

利用大数据绘就人才培养路线图，也是高校现阶段应用数据的亮点。浙江省指导浙江农林大学等高校因校制宜探索建设“浙里成长”等应用，集成学生在校期间全成长周期数据，助力辅导员全方位开展教育引导，为学生成长成才保驾护航。

河南职业技术学院自2017年开始启动建设“人职匹配大数据分析平台”，建成了800余万条的学生成长大数据仓库和包含50余万家企业1000余万条岗位信息的职业大数据仓库。该平台还包括“职业性向测评系统”“成长画像学习导航系统”“智慧化精准就业系统”3个子系统，架起了“人—职”数据互联互通的桥梁等。

“大数据技术有效解决了学校教育过程中数据收集困难、信息反馈不畅等问题，实现专业与产业、求职与就业的精准对接，以数字化重塑利于学生多样化成才、个性化发展、更具活力的教育新生态，一定程度上实现差异化的‘教’、个性化的‘学’、科学化的‘评’，人才培养质量明显提升。”河南职业技术学院党委书记李桂贞在接受媒体采访时表示。

眼下，正值毕业季招聘的关键时期，如何通过数据来助力高校毕业生就业，成为高等教育信息化领域的热门话题。2023届全国普通高校毕业生预计达1158万人，全国多地多部门搭建平台、优化服务，助力高校毕业生高质量就业。以浙江义乌为例，相关部门横向打通了社保、学历、户籍等16个数据系统，“一站式”整合了人才就业创业的全流程服务需求。

在这一过程中，我们不难发现，数据效果的实现还离不开师生的恰当使用。数据素养培养与数据平台建设，对于高校数字化而言，同等重要。

不久前，《EDUCAUSE2023年度十大IT议题》强调，成功的学校会将数据素养作为整个员工队伍的能力要求和学校文化的一部分，学校的所有员工都需要更深入地了解数据的来源和数据的含义。学校需要对数据进行投资，从数据存储、数据分析到数据报告和可视化，还需要统一的数据平台来提供足够的应用，以满足其所有的数据、分析和报告需求。

此外，在数据应用高需求的背景之下，传统的人才资源体系无法满足现有需要，适龄的数字化人才供给不足的矛盾凸显，“数据人才”十分紧俏。2022年12月，第一届中国数据治理专业论坛举办，会议强调，团聚一批数据治理专业的高端人才，培育一批具有数据治理、数据科学思维和理念的数字化先导者，对于数据治理的推动非常关键。

总之，随着数字化转型进程的加快，数据的走向也将发生系统性变革，数据必将为师生的教学与科研带来深度变革与全新体验。“数据治理将由‘管理本位’向‘师生中心’转换跃迁”，武汉理工大学信息化办公室主任马斌，在谈及数据未来发展理念时强调。所以无论采取何种对策，学校都要注意平衡好数据开发应用与服务师生之间的关系。

编撰：陈荣

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