数据赋能职业院校学生成长的价值及其实现

师慧丽 王淑芮

摘 要：数据赋能与职业院校学生的成长有内在的一致性，具有支持以学生为中心的学习、教师精益化教学、实时交互反馈以及提升学校管理科学化等价值。然而，在数据赋能职业院校学生成长的实践领域中，存在综合数据缺失、数据结构化及数据的关联性分析不足等现象。基于此，学生成长导向的数据赋能实现应遵从以下路径：完善数据中心，形成交互共享的一体化数据平台;清洗归类，结构化学生成长行为数据;关联分析诊断，形塑动态的成长数据激励机制。

关键词：数据赋能;职业院校;学生成长;价值

基金项目：2018年度国家社会科学基金教育学一般项目课题“德国职业教育治理体系应对‘工业4.0’的进程、举措、方向研究”（项目编号：BJA180104）

作者简介：师慧丽，女，同济大学职业技术教育学院副教授，博士，主要研究方向为数字化转型与职业教育体制机制建设;王淑芮，女，同济大学职业技术教育学院2021级硕士研究生，主要研究方向为数字化转型背景下职业教育人才培养。

中图分类号：G715 文献标识码：A 文章编号：1674-7747（2022）06-0074-09

互联网时代背景下，信息技术飞速发展，数据逐渐成为组织获取竞争优势的一项重要资源，数据及数据技术对各行各业既成的业态及形态的赋能影响开始受到广泛关注，职业教育领域也不例外。作为与生产实践紧密关联的教育类型，职业教育也需要适应变动不居的外部环境，在经济社会发展、产业转型升级、人民期望不断提升的背景下增强自身“以變应变”的适应性能力。2020年教育部重新颁布《职业院校数字校园规范》，其中明确提及“要以大数据管理为核心，构建数据融合、互通共享、管理和服务业务系统集成的一体化信息服务平台，支持学校精细化管理、智能化服务，提升学校管理服务水平和治理能力”[1]。在数字经济作为我国经济社会各领域发展增长新动能的趋势下，职业教育的人才培养必然需要适应数字技术带来的变革与调整，通过数据要素赋能职业院校的学生培养工作，让职业院校学生的成长在日益复杂的工作生活情形之下更具适应性。然而，审视国内有关数据赋能职业教育的研究，大多聚焦在学理层面的数据驱动、数据挖掘、数据共享、数据管理、数据评价等机制研究以及数据支撑职业教育校园环境建设的实践探索，缺乏以职业院校学生成长为中心的综合大数据的挖掘、分析与利用，其赋能学生成长的价值亟待进一步挖掘。基于此，本文对利用数据赋能职业院校人才培养、助力职业院校学生的成长成才进行了解读，并尝试在梳理数据赋能学生成长的价值基础上，剖析职业院校数据赋能学生成长的现实困境，进而提出针对性的改进举措，以期为数据赋能职业教育改革的探索提供一些参考。

一、数据赋能与职业院校学生成长的内在逻辑

孙新波等学者将数据赋能定义为特定系统基于整体观视角创新数据的运用场景以及技能和方法的运用以获得或提升整体的能力，最终实现数据赋能价值的过程[2]。数据作为客观现象之间关系的逻辑归纳，最先成为企业获取竞争优势的一项重要资源，而后发展成为各行业各领域适应信息化背景、实现数字化转型的重要研究对象。在此背景下，职业院校人才培养体系的改革实践也需面对数字化转型浪潮，充分引进和利用数据技术与平台，赋能学生成长资源的合理配置、成长需求的精准对接和成长路径的优化匹配。而其之所以能够达到赋能目的，便在于通过数据技术与数据互联中心的搭建与使用，赋予学生成长的数据以意义性，厘清学生成长发展的内在状态，同时也能赋予学生成长的多场域以联结性，打造学生成长价值共创共生的交融平台。

（一）赋能数据的意义性：展示职业院校学生成长发展的内在状态

在杜威“教育即生长”的认识论基础上，后辈学者从教育学角度提出了“教育即成长”，认为成长是教育的本质属性，是受教育者身心不断发展变化、不断趋于成熟的表征与状态[3]。无论哪一类型的教育，都应将学生“积极的自我成长”作为教育教学工作的出发点，帮助学生甄别成长过程中的问题与风险，形成成长道路上的理性判断与选择。为了能够更为清晰地界定学生成长的具体表现，美国学者亚瑟·齐克瑞将学生成长发展划分为七个向量：能力发展、情绪管理、自立合作、人际关系、自我同一性确立、目的责任感、品格塑造[4]，较为完整地展示了学生全面发展的成长维度。这为职业院校学生在日益复杂的工作世界中所应具备的成长品质提供了指标参考。因此，厘清职业院校学生在成长过程中不同维度上发展向量的内在状态是教育者采取“学生个性特长”导向的正向激励措施的重要前提。在数据采集与分析技术的支撑下，教育者可将学生成长向量的内在状态转换为具有意义性的数据，并且对其进行进一步的归因分析，诊断学生专业能力、社会能力与自我能力的发展状态，促使教育者依据客观基础，帮助学生形成积极的自我成长态势，这无疑是解决职业教育人才培养质量瓶颈的关键。

（二）赋能数据的关联性：联结学生成长场域的外在价值

学校作为学生成长的主要场域，不仅仅是由教学楼、操场、植被等要素构成的物理空间，也是由课程、教学、师生关系、校园文化等多种因素构成的意义空间。因此，学生成长的场域不仅仅是一个静态的物理空间，更是一个具有自主性和生成性的关系系统，系统中的各种因素和力量并不是彼此独立、互不相干的，而是相互关联和相互作用的，并且通过不断组合与变化形成学生成长的动态场域。职业教育的跨界属性使得影响学生成长的场域更多，且关系性与动态性更为复杂。因而在明晰各场域相关主体权责的前提下，为职业院校学生成长搭建共享共通的平台，使与学生成长相关的场域形成互联互通、协调交互的育人生态，是助力职业院校学生成长价值共创共生的必要前提，也是进一步提升职业教育人才培养质量的外在保障。在数据互联平台的建设下，与学生成长相关的典型场域可以被转化为具有关联性的数据，将与学生成长相关场域的价值要素以有序化、结构化和逻辑化的信息图景实时动态地展示出来，为职业院校多元协同育人机制的建设提供重要资源的供给，以实现数据和数据技术对职业院校学生培养体系的重塑与赋能。

值得注意的是，理解数据赋能职业院校学生成长需明晰以下三个方面。首先，数据本身并不会形成赋能价值，关键在于数据采集、分析和利用的场景、技能与方法。因此，对于数字技术的恰当选取、深度应用是职业教育人才培养数字化转型的重点。其次，数据赋能的主客体并不是单一的、静止的个体或子元素，而是作为整体的、动态的系统或体系。因此，有价值的数据要素需赋能到职业院校学生成长的各个环节之中，以此方能更好地发挥赋能的作用，形成赋能过程与结果、主体和客体的一致与协同。再者，数据赋能的价值产出由主客体共创共享，主体和客体通过数据的有效利用实现积极互动，在协同配合、相互信任的机制下共同拥有创造价值的机会。因此，学生成长助力者会在数据赋能过程中向职业院校学生提供成长价值共创的条件和机会，并对整个成长过程进行管理、控制和评估;学生也会将自身的时间精力、知识技能等投入到数据赋能的过程中，实现与助力者的资源整合，再依靠数据反馈机制将学生成长的各个环节相互衔接，从而使得各主体在资源交换、良性互动、平等对话的基础上完成赋能过程的动态运行。

二、数据赋能职业院校学生成长的价值分析

由于数字技术不断重构社会经济发展的目标和途径，职业教育需要正面迎接这一不可逆转的潮流之势，使之成为自身人才培养方式变革的契机。在职业院校学生成长体系中，学校管理者、教育教学者以及其它利益相关者是影响职业教育目标达成、学生成长的关键要素，因而遵循职业教育教学的规律，利用数据和数据赋能技术整合多场域资源，发挥数据赋能教育教学实施和评价的功能，能更有效地促进职业院校学生的成长。

（一）不同场域数据交互共享，支持以学生为中心的学习

通过新的信息处理模式，数据技术可以在无限延展的时间和范围内采集和处理常规软件工具所无法捕捉到的资源信息，从而拓展和丰富资源的来源场景与应用渠道，并且通过实时通讯，实现不同场域下海量资源信息的连接与共享，促进与学生成长相关的要素互通有无。职业学校学生的成长本身就需要横跨学校、企业、家庭和社会等场域，而通过数据赋能可以实现其跨界有效衔接，使其整体协同成为可能，从而有效支持以学生为中心的学习。例如：由虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）构成的虚拟现实技术，具有沉浸性、交互性、构想性、多感知性、自主性、共享性等特征，可以对真实的职业场景进行虚拟和仿真，并在学校教室内再现接近真实的工作任务，使基于真实工作任务的行动导向学习、学习过程与工作过程一致成为可能;同时，虚拟现实系统中的资源共享可使教师、学生和企业专家共处于一个虚拟环境，成为一个学习共同体，就任务的完成进行学习、探讨、交流和指导。这一方面为成功的行动导向学习提供了保障，另一方面也有效地提升了学生的综合职业能力，促进了学生的成长。

（二）预测对接学生成长需求，支持教师精益化教学

通过对采集而来的数据进行分析与阐释，可以挖掘数据背后的现象本质与问题原因，從而形成对事物发展未来走势的合理判断。因此，将科学的数据分析模型应用于职业院校学生培养，便能够极大地完善学生成长的预警机制，跟踪监测学生的行为过程，识别和预测学生成长过程中潜在的问题风险，从而实现学生成长需求的精准对接。通过数据分析模型预测学生成长的关键是找到影响学生未来发展的问题因素，挖掘学生成长行为数据背后隐含的、潜在的价值，形成关联每一位学生真实情况的个性化数据，帮助教师精准诊断学生的认知特征、能力倾向与情感结构，从而有效提升识别学生的专业能力、社会能力、个性化和自我能力的发展状态与发展阶段的精准性，为教师实施基于学生成长问题与需求的个性化精益教学提供可靠的现实依据。

（三）实时传达共同体反馈，激励学生个性发展

在智能传感设备的支撑下，处于联网计算系统中的每个节点数据都能够被自动采集，并且通过通信识别技术形成相关主体之间的流动与反馈，因而引入动态数据采集平台能够完善职业院校学生成长的反馈机制，并立足于学生个体不同成长阶段的实际发展，形成各主体间及时有效的反馈指导，从而打造紧密衔接、有效对话的学生成长共同体。在数据采集机制的系统性设计下，全面反映真实工作世界情况、企业岗位需求的节点价值信息能够被持续提取，并通过实时对比学生的专业能力、社会能力、个性化发展与自我能力形成相关数据的横纵特征，形成成长共同体内部即时共享的学生成长数据更新体系，继而在科学合理的分析预测之下确定不同学生个体的行为特点与发展差异;而职业院校的管理者与教师作为学生成长的核心行动者便可以据此制定个性化、差异化的成长激励策略，并在各类主体间层层落实，为学生提供精细化、全面性的指引，使不同学生的优势潜能都能得以发展，让学生在多方合作的成长共同体的反馈激励之下延展自身成长边界、拓宽自身成长空间。

（四）整合优化多场域资源，提升学校管理的科学性

基于平台化、分布式的资源组织模式，以“原子”呈现的零散数据可以被整合重组，因而多维异构的数据互联中心能够完善职业院校学生成长的资源体系，联结职业教育的多元利益主体，从而实现多方成长资源的优化配置。借助互联网技术平台的应用，广泛分散在不同场域下的数据能够被统筹与整合，形成不同主体间数据资源的互通共享，从而打破原先各类资源的碎片化、孤岛化局面。基于对数据资源的系统性、整体性分析，能够帮助职业院校管理者真实了解到与学生成长的专业能力、社会能力、个性化和自我能力相关的关键信息，使其站在全局的高度考虑问题，从而形成科学合理的管理决策，为学生配置整体优化的成长资源，避免由“经验治理”所导致的主观臆断性[5]，实现在“循数而行、依数而动、因数而联”[6]的行动框架下为学生匹配最优化的成长路径。

与传统依靠经验积累的人才培育模式相比，数据赋能职业院校学生成长机制将会有效改善学校的管理服务与教育教学现状，从而优化学生的成长路径和满足学生的个性需求。然而，在明晰数据赋能学生成长的积极应用价值的同时，职业院校也应避免滑入数据依赖、数据盲从的工具理性逻辑。一方面，数据赋能的过程须遵循伦理原则并保护伦理诉求，让技术在有温度的方式下秉持为善、构善、向善的伦理旨趣，明确数据赋能的依据与边界，不能任由数据进行无伦理与超越法律底线的赋能行为;另一方面，数据赋能的过程须坚持以“人”而非以“数据”为中心的原则，在承认数据对学生成长赋能作用的同时，更应强化人之为人的本质特征，杜绝用数据代替“人”的现象，意识到在做学生工作时，人与人之间面对面的思想交流与碰撞是数据难以描述的领域。

三、数据赋能职业院校学生成长的现实困境

数据赋能是职业教育数字化转型的关键，能够在优化学习方式、增强师生互动、跨界整合联结等方面重塑学生培养模式，为其成长创造更多的使用价值。但由于职业院校本身信息化建设基础薄弱，致使学校虽然收集了大量数据，但数据的碎片化、孤岛化现象严重，难以有效发挥数据赋能职业院校学生成长的价值。

（一）全面综合数据缺失，难以支撑科学的管理

现代职业教育的跨界、复合性与学生个体特征的复杂性、差异性，使得基于教育者个人主观经验的传统教育管理模式举步维艰。如果缺乏支持决策的客观数据，教育者和管理者仅凭个人经验的积累无法有效整合多渠道、多维度、多层面的信息来源，从而难免在管理决策、策略实施上落入主观片面、模糊不清的窠臼。为了纾解教学管理中基于个人主观经验的弊端，众多职业院校都进行了校园信息化建设的实践探索。然而在目前的应用实践中，受职业院校组织结构的局限，学校各部门之间的分工运作较为独立，各个不同部门所获取的学生数据类属于不同的数据库，在数据信息的来源场景与呈现方式上各有所异，致使各部门，如教务、学工等系统中产生了大量数据却互为孤岛[7]。这些散乱、独立的数据无法为教育管理者提供有效的决策支撑，造成了数据资源的极大浪费和管理工作的低效开展。因此，“学生成长”导向的、全面的、多场景合一的综合数据的缺失，是制约数据赋能管理、促进学生成长的主要瓶颈。

（二）数据结构化及分析不足，难以赋能精益化、个性化教育

在各层级教育信息化建设过程中，职业教育起步相对较晚，在云计算、大数据等信息技术的开发和应用方面较为单一。有学者通过综述大数据在职业教育领域的知识结构与前沿趋势，认为大数据时代背景下职业教育领域中研究者们对个性化教育这一研究还处于初步探索阶段，缺乏深入研究[8]。基于职业教育的类型属性，如何在不同视域下，根据不同的需求目标对综合收集的数据进行结构化分析、处理和应用，已然是职业院校数字教育理论和实践研究的薄弱环节，而这也是教育工作者缺乏个性化、有针对性的教育依据的主要症结。教师在缺少对学生学习状态精确诊断的前提下，只能困于传统的课堂教学模式，遵循“共性化”的培养方针，开展“一刀切”的教学过程，采取“标准化”的教学评价。这无法满足不同学生的成长需求与个性特征，且分层教学与差异化教学的实施更是无从谈起。因此，数据结构化及其进一步的深度挖掘，是职业院校数字校园建设、数字赋能的另一项重要工作。

（三）各类数据的关联性分析不足，难以赋能动态的激励性机制的建构

学生在每个发展阶段的认知结构、能力倾向与情感特征都不尽相同，尤其对于职校生来说，来自教学、学习、家庭、企业以及国际场景等职业教育生态圈的各种因素，都以不同方式、在不同程度上影响着职校生的成长。然而从目前数据的利用现状来看，關于数据含义的解释多为描述性分析，基于关联性分析的预测性、指导性的研究应用很少[9]，致使许多拥有潜在价值的数据处于“休眠”状态，从而隐藏了多样数据之间存在的关联与耦合关系[10]，使交融复杂的职业院校学生成长问题被简单化、静止化、片面化，学生认知、能力与情感发展的问题类型与问题程度无法被精准识别与诊断，难以为长效的、动态的激励性机制建构提供支持。

四、数据赋能职业院校学生成长的实现

在数字化教育背景下，为了有效提升师生间相互沟通的效率，促进教育工作中对学生成长信息的即时获取，推动复杂情境下教育策略对学生即时动态的响应改进和决策制定，本文基于基于数据赋能职业院校学生成长的内在逻辑及其价值，提出以下数据赋能学生成长的路径。

（一）建设数据中心，形成交互共享的一体化数据平台

职业教育作为一个典型的复杂系统，存在各类参与主体的交互联动，涉及不同场域的动态交流。因此，赋能数据要在整体、系统的视域下，关注学生交融复杂的成长生态。数据采集既要能够追溯职业院校学生成长的源头、定位学生成长行为产生的各大功能场所，又要能将各个场景中的数据进行结构化的综合处理，形成能够映射学生成长状态的标准化信息，为进一步的数据赋能奠定基础。在实践中，职业院校可依托学校自身的云终端，收集整理线上线下混合课程学习平台、虚拟仿真实训室、校企合作平台、国际场景模拟平台等多场景数据，建构开发多元场景数据综合处理平台（见图1），打破现有数据系统彼此割裂的不良状态。

通过这种“一网通”数据中心的平台建设，职业院校可对各类资源数据进行归类和保存，并设置系统数据资源统一管理入口，实现不同空间场域下数据的共享交流，建立互联互通的数据管理格局。此外，综合数据平台的建设需涵盖学生课堂学习、企业实践、社会交流、文化交际等关键场域下的行为信息，保障学校、企业、班主任、教师、家庭、学生六位一体的信息畅通，从而为多元利益主体助力学生成长的要素共生提供客观的数据支撑。

（二）清洗归类，结构化学生成长行为数据

数据赋能旨在为教师与管理者的精益化教育决策提供客观数据支持，因此赋能数据应切忌表面化、形式化，而是要作为一种内生变量深度契合学生的成长需求。为此，必须对综合后的数据清洗归类并进行结构化处理。鉴于目前国内对结构化的指标体系尚未达成共识的研究结论，职业院校可以根据不同专业在区域经济发展中的定位及培养目标，也可以基于职业能力形成规律抑或根据亚瑟·齐克瑞关于学生成长发展的七个向量维度等设定科学合理的分类指标;同时，还要深入研究并揭示显性数据背后学生身心发展的内隐因素及特点，力求实现隐性信息显性化、显性信息结构化，从而为教育者的精益化教育策略提供支持。例如，可以构建如表1所示的学生行为数据结构化指标体系，将学生成长的核心影响因素划分为课堂行为、德育行为、学习行为和生活行为四个一级指标;继而基于教育教学理论和实践中已有的研究成果，对每个一级指标进行进一步的细分，如将课堂行为细分为反馈、讨论、问答、模仿、纪律、思考、情绪、态度等;再借助科学的数据分析模型，跟踪学生行为轨迹数据，形成学生行为数据分析模块;最后依据行为数据的聚类分析，对学生的学习状态、技能熟练度、习惯养成、某种思维方式、某个道德品质的形成等作出判断，从而有针对性地为不同学习偏好、不同能力水平、不同道德阶段的学生提供差异化、个性化的支持与服务。

（三）关联诊断，形塑动态的成长数据激励机制

及时有效的反馈应用是数据赋能学生成长的最终旨归，而反馈机制往往基于行为数据的关联诊断，因此赋能数据的应用还需摆脱孤立静止的局面，形成动态关联的信息网络并充分嵌入学生的成长过程。首先，需要关联不同主体在学生成长过程中带来的数据影响与变动，以“教师、班主任、企业、家长”四方协同的方式诊断学生的能力倾向、爱好特长、劣势不足等发展特征，再利用各类资源为学生制定发展目标，进行成长规划。其次，要关联个体自身在不同发展阶段中呈现的数据趋势与偏差，以“专业技能、职业素养、个性发展”三位一体的方式描绘学生的成长画像，不断地动态修正学生的发展目标与成长规划，从而更好地适应职业院校学生的身心发展变化。

基于行为数据模块的诊断与反馈，学生外显与潜在的能力倾向、优势特长能得以被挖掘。一方面，这可以为教师的课堂教学、班主任的建班育人、企业的实习指导、家长的教育帮扶提供精准化施策与个性化评价的客观依据;另一方面，可以再辅之以积极心理学的理论指导，以学生外显和潜在的积极品质为出发点，使学生获得来自四方协同的全方位正向激励。在持续的正向指导之下，学生的积极体验能得以增强，自我效能感随之建立，并且作用于自我探究与自我潜力激发，从而发生行为的正向变化，形成积极的行为习惯发展特征。当学生主动改变或调整自身行为时，在平台中会同时生成新的数据，新的数据又被重新采集归类，形成更进一步的激励，由此建立起稳固长效的动态机制。因此，数据赋能的学生成长数据激励机制并不仅仅只是为了纠正学生的错误、诊断学生的不足，更应该是寻找并发展其外显与内隐的各类积极品质，并通过全方位、全过程的指导，激励学生在实践中实现积极力量与自身学习、生活的良好结合，从而获得自我同一性的发展（如图2所示）。

我国教育信息化已進入2.0时代，加快落实和推进信息技术与职业教育的深度融合势在必行。在数据赋能背景下的职业教育是一种全新的教育形态，但它并非仅仅给职业教育领域带来了新技术，更多的是思维、模式与理念上的全新变革。因此，教师、管理者、家长、企业等参与主体需要主动提升信息化素养，适应数字化思维，借助数据技术形成以学生成长为核心的实践共同体，实现职业院校学生成长的价值共创。

参考文献：

[1] 教育部.教育部关于发布《职业院校数字校园规范》的通知[Z].教职成函〔2020〕3号，2020-06-16.

[2] 孙新波，苏钟海，钱雨，等.数据赋能研究现状及未来展望[J].研究与发展管理，2020，32（2）：155-166.

[3] 李建成.成长，教育的一种定义[J].人民教育，2010（Z3）：65-67.

[4] 周廷勇.齐克瑞的大学生自我同一性发展理论研究[J].复旦教育论坛，2015（6）：33-38.

[5] 代玉，王慧珍.高等教育领域数据处理的逻辑框架与实施路径[J].黑龙江高教研究，2021（10）：41-45.

[6] 南旭光，张培.职业教育数据治理的基本逻辑与行动框架[J].教育与职业，2019（15）：25-31.

[7] 王彬.数据赋能：教学诊改视阈下高职院校教育生态反思[J].中国职业技术教育，2019（35）：49-52.

[8] 陶红，唐婷.大数据在职业教育领域的研究热点与发展态势——基于共词分析的视角[J].职教论坛，2020（6）：145-153.

[9] 徐梦周.数字赋能：内在逻辑、支撑条件与实践取向[J].浙江社会科学，2022（1）：48-49.

[10] 刘桐，沈书生.从表征到决策：教育大数据的价值透视[J]. 电化教育研究，2018（6）：54-59.

[责任编辑    曹   稳]

The Value and Achievement of Data Empowering Vocational College Students to Grow

SHI Huili， WANG Shurui

Abstract： Data empowerment has inherent consistency with the growth of vocational college students， has the value of supporting student-centered learning， teachers' lean teaching， real-time interactive feedback and improving the scientific management of the school. However in the practical field of students in data enabling vocational colleges， there are some phenomena such as lack of comprehensive data， data structure and data correlation analysis. Basd on this， the realization of students growth-oriented data empowerment achievement should follow the paths， that is， to perfect the data center and form an interactive and sharing integrated data platform; cleaning and classifying， structuring students' growth behavior data; correlating diagnosis， shaping dynamic growth data incentive mechanism.

Key words： data empowerment; vocational college; students' growth; value