基于大数据的乡村教育治理路径与策略

摘 要：目前，我国农村工作重心已从脱贫攻坚全面转向乡村振兴，提升乡村治理能力是落实乡村全面振兴计划的关键性保障。本研究以提升乡村教育治理的成效为导向，梳理当前国内的相关研究，分析当前我国乡村教育治理的现实困境，构建基于大数据的区域教育治理服务体系模型，提出基于大数据的乡村教育治理实施路径，旨在提升乡村教育治理能力，丰富相关学理和实践逻辑，实现乡村教育治理从经验治理到数据治理，由教育共治走向教育善治，全面提升乡村教育治理绩效。

关键词：大数据;乡村教育治理;乡村全面振兴

党和政府历来高度重视乡村教育问题。党的十八大以来，在习近平总书记“扶贫必扶智”思想的引领下，我国构建了完善的教育扶贫制度体系，深入实施了一大批教育扶贫项目，使千百万乡村学子享受到普惠政策。2022年2月印发的《中共中央 国务院关于做好2022年全面推进乡村振兴重点工作的意见》指出，大力推进数字乡村建设，突出实效改进乡村治理，推行网格化管理、数字化赋能、精细化服务。近年，大数据技术不断成熟，逐渐成为推动政府治理能力现代化的重要技术手段。中共中央、国务院印发的《中国教育现代化2035》将推进我国教育治理体系和治理能力现代化作为重要战略之一。因此，从治理成效角度出发，借助大数据技术探索乡村教育治理的实施策略与路径，对于当下我国乡村教育治理实践有着重要的理论意义和应用价值。

一、乡村教育治理的相关研究及现实困境

（一）大数据应用于乡村治理的相关研究

笔者通过对国内文献进行梳理和总结发现，国内学术界对于大数据应用于乡村治理的研究主要集中在构建机制、模式和提出建议等方面：程明等认为返贫预警机制应由监督预警机制、脱贫长效机制与乡村振兴耦合机制三个方面构成;范和生主张通过构建返贫预警机制来应对返贫问题，包括构建预警信息机制、组织预警机制、长效衔接机制、利益联结机制和考核监督机制;胡世文等则提出通过构建监测技术体系、创新信息管理机制等来实施返贫治理的建议;李会琴等分别从信息监测机制、长效帮扶机制、利益联结机制和监督反馈机制等方面，构建了返贫预警机制框架。综上可知，大数据应用于乡村治理的研究还处在初期摸索阶段，相关实证研究尚显不足，不能满足当前乡村教育治理的需要。

（二）乡村教育治理的现实困境

当前，我国乡村教育治理主要面临以下问题：一是治理主体单一，与现代治理理念相差甚远。从传统意义上讲，乡镇政府是乡村教育治理的主体，但由于长期受计划经济影响，政府往往扮演着“全面手”“救火队员”的角色，而其他治理主体参与意识不强，未能体现“共治”。二是治理能力经验化。由于受经济、技术等因素的影响，乡镇政府的治理主要依靠经验进行分析，缺少数据支撑，导致相关决策缺乏科学依据。三是治理过程形式化。传统治理工作中存在“大运动式治理”“一步式治理”等形式化方式，离“善治”目标尚远。

二、基于大数据的乡村教育治理实施路径

（一）组建治理团队，提供人员保障

专业化的治理团队是支撑整个乡村教育治理体系运转的轴心。基于区域内利益相关者需求，需要构建以乡镇政府、县级教育行政部门、农村中小学、高校教育专家为主的教育大数据治理团队，对研究对象进行深度调查。一是了解乡村教育治理过程中来自政府、企业、农村中小学、家长等不同主体的诉求。具体而言，调查对象包括市级学校、县级学校、农村学校（同时覆盖公立学校和私立学校），调查数据主要通过省市级教育行政部门发文征集和网络调研的方式获取。二是调查中要注重深度访谈、参与式观察和问卷调查相结合。凡是参与到本项目的人，如管理人员、技术人员、脱贫监测对象等都是深度访谈对象。要注意收集与本项目有关的政策文件和访谈材料。

（二）完善大数据平台，确保技术支撑

笔者以某市筹建教育治理大数据平台为例，构建基于大数据的乡村教育治理服务体系模型。该模型自下而上分别为数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据应用层，其中数据标准与安全监控体系是整个服务体系的生命线，贯穿始终，如图1所示。

1.数据采集层

该层的主要任务是实现数据源的采集。数据源主要包括教育基础数据和防控返贫基础数据。基础数据包括个人基本信息、教育基本信息、教育类型等。该层主要通过两种方式进行数据采集：一是数据库同步采集，主要指从教育行政部门业务平台的数据库中进行数据采集;二是人工采集，主要指政府部门建档立卡数据和实时数据的采集。

2.数据处理层

数据采集以后需要进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据存储等程序，以保障采集数据的质量和可靠性，为建立数据模型打下基础。原有教育大数据平台汇集各个部门的数据，缺乏统一的数据标准，不可避免地面临数据质量和可靠性等问题，因此需要将数据转换成统一的格式进行建模。首先要对采集数据出现的各种问题进行处理、修复，然后将来源不同的数据转换成一致的格式。在进行数据预处理后，即可运用关联算法和聚类分析等进行描述性分析、诊断性分析、预测性分析，建立数据分析模型，为数据应用层上的配置和监测功能打下基础。

3.数据分析层

该层是最为关键的一层。该层的主要任务是对大数据进行描述性分析、诊断性分析、预测性分析。描述性分析是对数据进行整体情况的描述，主要包括对教育数据进行集中性统计和分散性统计，如区域内基础教育经费投入、师生比等数据。诊断性分析主要回答为什么，如对辍学原因、教育振兴计划进行精准分析。预测性分析主要对未来进行预测。

4.数据应用层

该层的主要任务是为管理者提供教育决策依据。教育部门可以利用数据应用层的相关功能实现教育治理。数据应用層包括数据分析、绩效考核、配置教育资源、教育质量监测等功能模块，对数据分析结果进行可视化展现，全面反映乡村教育治理工作动态，以帮助决策者了解和掌握区域内县、村、户的教育信息。为了使治理达到实效，笔者在教育治理大数据平台的数据应用层设置“远程教育帮扶”教学系统。该系统基于教育治理大数据平台，由本地区教育行政部门负责管理，主要面向区域内基础教育领域，分为教育学情系统和远程教研系统，如图2所示。

远程教研系统依托教育治理大数据平台提供的数据，针对传统教师培训方式的不足，开展远程集体备课、远程教学研究等活动，借此改进教学方法，提升教学能力，形成资源共享、精准帮扶、协作交流的新型教师研修机制。教育学情系统支持收集、分析学生学习行为数据，对学生实现精准化指导，智能化推送学习内容，支持学生使用在线学习空间中的学习资源进行自主学习，让学生在教师的引导下养成自主学习的习惯。

三、基于大数据的乡村教育治理未来方向

（一）提升教育大数据的应用素养

要想真正实现从经验治理向数据治理的转型，应从治理主体、治理方式两个方面入手。治理主体包括政府、社会、公众等。首先，治理主体应转变工作思维，从上到下树立积极运用大数据的意识。其次，治理主體应初步具备应用大数据的能力，这种能力体现在能把乡村教育遇到的实际问题和需求抽象成具体的模型，并根据模型分析数据，形成报告，为管理层决策提供科学依据。在治理方式上，政府要摆脱过于依赖经验的思维，自觉提升自身数据素养。一是加强对大数据管理人员的业务能力培训。二是加强对高校大数据相关专业人才的培养。三是加强与相关大数据企业的合作。四是加强大数据基础设施建设，包括大数据采集平台建设、大数据采集设备更新等基础功能建设。

（二）构建基于大数据的乡村教育治理体系

通过大数据推进乡村教育治理政策科学化、教育评价体系客观化、城乡教育资源均衡化。一是要能够科学整合零散数据，形成数据资源，然后利用分析软件深度挖掘，依据数据分析结果支撑政府决策，并通过对数据的长期分析辅助教育评估。二是建立完善的、各部门协同的大数据关联模型，利用数据挖掘技术实现对教育数据的深度分析，为教育决策者提供更加智能的决策支持。三是建立统一开放的教育大数据共享机制，建立健全数据互通机制，保障数据采集畅通、高效。横向上，建立各部门互通机制，加强政府各部门的数据整合力度，打通数据壁垒，保障数据的准确性。纵向上，区域大数据平台应能够与上一级教育公共平台对接，保障数据源的权威性。以上措施是实现从经验治理到数据治理转型的根本保证。

（三）建立基于大数据的乡村教育治理长效机制

乡村教育治理既要关注技术层面的问题，也应关注机制层面的问题，只有建立长效机制才能实现乡村教育治理的可持续发展。因此需要加强对制度、资源、人才和组织的优化整合，以提高乡村教育治理绩效。一是建立完善的治理行政组织机制。首先建立高效的组织机构，建立省、市、县三级乡村教育治理小组，实现从上到下、从宏观到微观、从纵向到横向的有效衔接。二是完善乡村教育治理评价监督机制。要使乡村教育治理措施落到实处，需要政府、公众、高校、企业等治理主体协同配合。政府加强乡村教育治理巡查，企业负责技术开发，高校负责培养人才，公众负责社会监督，形成有效的利益联结机制。三是构建区域乡村教育帮扶系统。从长远看，对教育资源相对落后的区域内的教师和学生进行长期帮扶是乡村教育治理的直接手段，也是切断贫困代际传递最直接、最有效的方法。

参考文献：

[1]中共中央 国务院关于做好2022年全面推进乡村振兴重点工作的意见[EB/OL].（2022-02-22）.http：//

www.gov.cn/zhengce/2022-02/22/content_567

5035.htm.

[2]程明，钱力，吴波.“后扶贫时代”返贫治理问题研究[J].重庆理工大学学报（社会科学），2020（3）.

[3]范和生.返贫预警机制构建探究[J].中国特色社会主义研究，2018（1）.

[4]胡世文，曹亚雄.脱贫人口返贫风险监测：机制设置、维度聚焦与实现路径[J].西北农林科技大学学报（社会科学版），2021（1）.

[5]李会琴，张婷.基于风险因素识别的返贫预警机制构建[J].国土资源科技管理，2020（4）.

[6]陈水生，叶小梦，侯德志.后精准扶贫时代的返贫治理机制创新：基于江苏省H县的实证调查[J].江苏行政学院学报，2021（3）.

责编：瀚 海

基金项目：2021年度河南省科技厅软科学项目“大数据驱动下的区域教育精准扶贫长效机制研究”（编号：212400410118）;2021年度河南省高等学校重点科研项目“大数据背景下区域教育治理路径研究”（编号：21B880027）

作者简介：徐林（1979— ），男，商丘师范学院教师教育学院副教授，研究方向为教育大数据、教育信息化。