教育大数据治理环境下的高校档案部门协同融合路径研究

谢 君

习近平总书记指出：“要运用大数据提升国家治理现代化水平。要建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制，推进政府管理和社会治理模式创新，实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。”2015 年8 月，国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》，提出“建立用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的管理机制，实现基于数据的科学决策，将推动政府管理理念和社会治理模式进步”。

一、教育大数据治理

当今，教育信息化建设正经历着由简单到复杂、由单一到多元、由局部到整体的全方位一体化的发展过程。在全面提升自身教学、科研、管理服务水平的同时，高校日益重视快速发展的大数据技术，逐步将其上升为高校发展的重要战略。大数据与云技术的结合使得教育资源的应用突破了原有格局，通过数据分析、数据挖掘等技术，能够得出隐藏在其背后的数据信息。如何利用这些数据信息优化教育业务流程，提高服务效率？如何科学地制定决策，实现教育治理现代化？所有这一切，都离不开大数据治理。教育大数据治理体系的构建，无疑将进一步解决高校数据管理过程中的种种困境，并为优化数据质量，提升数据管理水平，实现学校数据资产的有效管理和数据的深度共享提供必要的基础条件。大数据的深度治理促使教育大数据应用在高校遍地开花，将驱动高校由经验式教学模式向数据服务教育模式转变，由以管理为中心的管理模式向以用户服务为主导的需求驱动模式转变，由“拍脑袋”的主观决策模式向数据分析的智慧决策模式转变。

尤其近几年，随着“智慧校园”的落地生根，各高校都在积极打造智慧校园。2018 年6 月，国家标准化管理委员会发布国家标准《智慧校园总体框架》（GB/T 36342-2018），助力教育信息化发展，教育数据治理提上日程。同年发布国家标准《信息技术服务 治理 第5 部分:数据治理规范》，以此标准指导教育数据治理工作的开展，着力解决高校各业务系统长期以来存在的“数据不规范、不统一、不准确、共享难”问题，实现“业务驱动”转为“数据驱动”，以达到提升数据质量、规范数据使用、支撑教育教学应用与决策的目的。

可见，在教育治理体系和治理能力现代化建设的推进下，高校档案部门作为教育大数据的拥有者，也正面临着从传统管理向现代化数据治理的转型，并呈现出“撤并与融合”等看似矛盾实则正常的趋势。大数据时代下，档案部门需要思考与业务部门、数据部门的协同合作，积极应用数字技术，参与、融合到教育大数据治理体系的构建中，发挥建言资政作用，找到自己的出路，做出自己的特色。

二、加快档案部门与业务部门协同，实现数据共享

据统计，我校设置学生处、教务处、科技处、人事处、财务处等业务部门共计25 个，其中涉及的业务系统就约有60 个，如OA 办公自动化系统、学生工作管理系统、数字迎新管理系统、教务系统、教学信息反馈系统、科研管理系统、人事管理系统、财务网上综合服务平台等，共计产生1300+张业务表、30000+个字段。这些互相独立的信息管理系统孤立运行，各自生成大量数据，极易形成“信息孤岛”。如何促使这些数字资源得以共享？

档案部门作为这些业务部门数据资源的最终归宿，应该以单轨制为契机，提升档案部门与业务部门的协同合作[1]55。对于高校来说，就是实现档案信息管理平台（以下简称档案平台）与前端业务系统无缝对接，让各单位归档的电子数据可以直接对接到档案平台。从技术上来说可行，由系统开发商进行功能模块设计，增加接口即可。但非常遗憾的是，目前多数高校鉴于安全性等种种原因基本都未启用电子印章和签章，这就限制了电子文件的归档，阻碍单轨制的实施，并且造成“业务系统形成无章电子版——打印成纸质版盖章（归档）——再扫描成电子版（归档）”这一波无奈之举。

就我校而言，2018 年启动“数字化档案信息资源共享平台建设”项目，目前已完成档案信息系统的架构设计，并且设置归档接口，理论上可与各业务系统进行技术上的对接，但由于电子印章问题，无法进行实际上的对接。基于这种现状，档案部门只有做好系统之间技术对接的准备，待时机成熟之际，真正实现与业务部门的协同。

三、加强档案部门与数据部门合作，促进数据共享

目前，我校已在现代教育技术中心成立信息化建设工作办公室——数据中心。目标定位是建立校级全量数据中心，制定数据标准，规范数据格式，实现数据共享，为学校教学、科研、管理和服务工作提供基于数据的辅助决策支撑。这不是和档案部门的大数据管理重合吗？难道档案部门真的如一些专家所说今后要撤销或并入其他部门吗？带着这些疑问和思考，笔者认真研读数据中心的数据资产信息服务平台（以下简称数据平台）发现，相对于档案平台与各业务部门系统对接困难的现实，数据平台却已成功对接学校的人事、研究生、教务、科研、学工、图书馆、OA、设备、财务等所有业务部门系统。但是仔细分析，其对接的数据和档案部门的数据还是有本质区别的。

第一，字段不同。数据平台对接的数据是学校各项现行数据，字段繁多，重复严重。档案平台保存的是有保存价值、办理完毕的数据，字段有所取舍，没有重复。从数量来看，档案平台收集的字段肯定不如数据系统的全面。如，档案平台保存的本科教学数据只包括了学籍卡、成绩单、录取名册、毕业名册这四个方面，涉及学院、专业、学制、姓名、班级、学号、性别、入学日期、课程名称、学分、学时、成绩、绩点、所得学分、评语、毕业设计成绩、等级考试成绩、毕业证书号、学位证书号等约50 个字段。数据平台的本科教学数据却囊括了教务系统的专业信息、课程信息、学籍异动信息、成绩管理、校区信息、教师信息、专业信息、班级信息等共计812 个字段。值得考究的就是，这812 个字段并不是全部都属于档案保管范畴，但在数据为王的时代，未来财富取决于谁拥有数据资源，所以档案部门对大数据的定义范畴也正受到“量”的冲击。从质量来看，数据平台的数据只是通过初步对接形成的，准确性、完整性、时效性、一致性不足，呈现出“有量无质”的局面。而档案平台的数据是经过鉴定流程归档后形成的，具有真实性、原始性、价值性，不可替代。

第二，呈现方式不同。数据平台的数据是以字段形式显示，更像一个完全意义上的数据库，只能以表格的形式展示字段信息，停留在目录级别。档案平台的数据是以可视化、固定化的友好界面呈现，除了能以表格形式导出字段信息，最突出的是以文件、图片的方式。如，展示一个班级的成绩信息，数据平台只能导出一张数据表格。而档案平台除了可以导出数据表格，还能以一张张成绩单的固化形式呈现信息，体现出档案的原始记录价值和凭证价值。也就是说，档案平台除了达到目录级，更具本质意义的是深入到全文级，更有利用价值，这也就决定了数据平台无法替代档案平台。

第三，利用方式、对象不同。数据平台的数据只能与各部门固定系统对接，导入到系统中才可以查看，并且只能面向校内单位，经过申请审批后才可以查询，流程烦琐。档案平台的数据是可以直接利用的原始数据，面向社会，可通过上门、来电、来函等方式查询，更加灵活方便。

教育大数据治理的核心就是利用。数据平台的数据却面临着不可知、不可控、不可取等诸多问题，并不能代替档案资源进行利用。相反，档案部门一直以来都在执行档案开发利用工作，经验丰富，应主动承担起把握教育大数据利用范围和方式的重任，实现数据平台的数据为档案平台所用。

四、采用数据挖掘技术，加强数据开发

数据挖掘是人工智能和数据库领域的热点问题，是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者减少风险，作出正确的决策。其中，数据粒度是指数据的细化和综合程度。根据数据粒度细化标准，细化程度越高，粒度越小；细化程度越低，粒度越大。数据粒度细化值直接影响数据转换成信息再转化为知识的进程，以及辅助教育决策和教育信息化管理的进程。

高校档案部门保存着大量高价值的教育大数据，但一直以来都是粗颗粒度开发，并未充分挖掘出档案数据中的有效信息。教育大数据治理环境下，应对这些数据进行语义级细颗粒化开发，从以往的全宗级、案卷级和文件级管理转向语词级的管理[2]23，以实现教育大数据治理，助力高校进行科学决策。

综上，档案部门作为教育大数据的提供者、参与者、开发者，应当积极参与融合到教育大数据治理体系的构建中，实现教育决策科学化、校园治理精准化、公共服务高效化。但从实践和技术来看，目前档案部门参与教育大数据治理的水平和能力还有待提高，需要加强自身数据管理能力，加快与业务部门和数据部门的协同合作，开创参与教育大数据治理的新局面。