数据驱动高校教育治理现代化的关键思路和实践模型分析

2022-09-14孙阳崔丹詹颖

经济师 2022年9期

●孙阳崔丹詹颖

随着经济质量的提升，我国正处于全面建设小康社会的关键时期，为了应对经济全球化深入发展以及日新月异的科技进步，所显示的对人才的要求更加全面化和综合化。因此，人们对于高等教育的认可和需求也越来越高，从过去家里三代人培养一个大学生的情况已经逐渐迈向大众化阶段，正在向普及化阶段迈进。根据我国相关数据统计，2009—2021年，我国高等教育总规模从2979万人增加到3550万人，毛入学率从24.2%提高到40%，预测我国这一指标的全球排位可能上升20位以上。但是从教育手段、教育资源、教育质量而言，仍然只能相当于多数欧洲国家20世纪后期平均水平，还没有真正成为高等教育强国，这也意味着我国高等教育向高质量发展还有很长一段路要走。

2017年党的十九大明确提出，我国正处于飞速发展的时期，各个领域都要依据国家发展规划确定好自己的使命和任务，对高等教育而言，要把握好时代发展的需求，寻找新动力，明确新定位。2019年党的十九届四中全会中，强调了我国当前对于完善国家治理相关层级和制度以及发展现代化治理能力的需求，这也为促进我国在教育领域全面落实治理现代化提供了思路。在会议中，鼓励各级教育主体要加强学会运用政策引导和善于树立法治观念，要通过完善的法律制度提升自己的工作能力，从而不断完善教育管理制度，提高管理效率，真真正正地将教育治理现代化工作落实到位，加快实现教育从“管理”向“治理”转变。

目前，国内有关教育治理现代化的研究主要以提升教育事业质量为目标，以对其任务方法的探讨为主要内容，包括教育资源、教育监控、教育体系等等，缺乏了以新信息技术作为推动力的角度去研究怎样落实教育治理现代化的任务。随着新信息时代的到来，“大智移云”等新型技术手段为全面实现教育治理现代化提供了新的手段和新的方向，而其中以大数据作为教育治理的驱动力势必是未来不可阻挡的趋势。

一、数据驱动教育治理现代化的关键思路

教育治理由传统向现代化发展，必然需要信息技术的支撑，而大数据是实现这一转变的重要技术手段，这意味着数据的采集积累和合理运用是一切的基础，具体体现在：

（一）以数据作为思量高校教育治理方式的基础

任何科学领域都有定型与定量的分析与研究，相比没有统一标准的定性分析，定量研究更加容易度量和操作，而数据是最好的定量分析基础。虽然大数据思维是较为空泛的行为意识形态，但是所依据的数据确是真真切切存在，是可以被人们利用并解决各种问题的动力。以数据作为基础去思量高校教育治理方式是否合理，首先要求治理主体要具备善用数据的意识和能力，可以通过对数据进行采集、汇总、整合和分析的过程发现数据反映的实质和问题，能够透过数据之间的联系和矛盾找到数据所反映的本质，真正体现出数据应用的意义。同时，也要鼓励治理主体可以打破惯有思维，不要固守传统的经验论，而是学会用数据说话，在充分的、科学的数据基础上，结合经验，挖掘问题的根源并设计解决方案。

（二）以数据作为制定高校相关教育政策的依据

在大数据背景下，数据驱动政策的制定与修正是高校教育治理现代化的典型应用。传统的政策制定主要依据经验判断，或是基于非全部的样本调研结果进行判断，这种政策制定由于条件受限没有办法覆盖全体样本，而在大数据技术的支持下，由于数据通过云端平台进行传输和更新，免去了人工反复收集和更新的过程，更加全面、真实和实时，使得治理主体可以随时获取信息进行分析，及时关注到数据中的异常变化。在这种情况下所得到的样本分析结果也更加客观，一是样本数量足够，二是涵盖了过去可能忽视的特殊样本，在此基础上所做出决策更加科学和合理。当然，依据数据不是意味着一切以数据至上，而是高校教育治理主体在运用数据时要结合区域、地域等实际需求，把握好数据的运用尺度，充分挖掘数据的最大效用。

（三）以数据作为监控高校教育质量等内容的手段

传统的教育治理大多是一种以结果为导向的管理活动，例如政府对高校信息的汇总也是基于事后归总与分析的目的，而高校内部对教学活动的管理也主要是基于结果的处理，这些管理行为以总结、处理、协调等为核心。利用大数据监控是一种可以达到全覆盖化、实时化、迅速化的信息手段，因此在高校教育治理中通过关注实时变化的数据信息达到全流程监控的目的。例如，政府层级通过大数据，将高校所汇总上的信息在数据云端储存，在后期数据发生变化时，由高校在云端及时上传信息，缩短了信息传递的时间差，便于政府及时进行政策监督以及进行相关决策，同时，政府的处理结果通过云端再反馈给各高校，形成信息的实时互动和闭环。如图1，某省教育厅主要工作职责所示。

图1某省教育厅主要工作职责

再比如，高校也可以利用自建的数据云端平台对自己内部进行行政管理工作和教学管理工作。高校将人员信息和学生信息等关键个人资料汇总到数据平台，对教学资源、教学课程、教学活动、教学内容、人员变化等进行监控，有利于内部资源进行协调和平衡。同时，高校将内部信息向外界传递，也减少了高校内外部信息的壁垒，有利于外部治理主体对高校进行监督和管理。如图2所示，教育信息在高校内外部收集和传递流程。

图2教育信息在高校内外部收集和传递流程

二、数据驱动高校教育治理现代化的实践要素

教育治理现代化是一种更高阶的教育管理阶段，是需要政府、高校等教育治理主体共同配合协同才能完成的模式，在这个活动中，每个主体需要承担各自的职责和义务，做好数据的收集、汇总、分析等任务，才能确保数据在各主体之间的畅通和有效。本文基于教育治理现代化的任务，以高校个体为例，结合高校教育活动的实际需求和大数据的技术手段，尝试分析高校内部教育治理现代化的实践要素，包括基础条件，数据来源、治理因由、治理内容、制度保障。

（一）基础条件

数据驱动高校教育治理现代化的前提是建立数据共享平台，这意味着高校需要投入足够的资本才可以。由于这项工作难度较大，高校独自无法完成，因此可以选择和第三方软件技术企业进行协同开发。但是值得注意的是，由于技术开发人员往往对教育领域不了解，所以在设计数据平台时，对于数据的收集口径、转换标准等需要明确。

同时，在建立了相关数据运行平台后，并不代表着工作已经完成，而是在后期运行和使用中依然需要不断对数据运行平台进行建设、维护和完善，这意味着高校在和第三方企业合作开发数据平台后，需要自己具备专业的大数据平台维护人员来负责整个平台的稳定运行；同时，数据在分析过程中需要有专业的人员进行操作，这要求使用数据的人员既要了解教育的体制和规范，也要善用计算机程序，对人员的综合能力提出了更高的要求。而对高校而言，由于行政管理者多数都具有管理类、哲学类、教育类等偏文科化的履历背景，且长期在教育管理岗位工作，因此对于高等教育相关制度非常了解，也可以迅速适应和掌握于简单的计算机操作流程，但对于像“大智移云”这些新型信息技术手段还处于陌生或刚刚接触的阶段，因此，培养和具备大数据专业人才是非常关键的基础条件，只有能利用教育大数据平台去挖掘信息、整合信息，大数据才具备价值。

（二）数据来源

对高校而言，其主要获取的信息可以分为内部信息和外部信息。内部信息主要包括学生、教师、行政人员等个人信息，以及内部所形成的相关教学数据。如学生所产出的学习成绩、就业渠道、考研情况等和教师所产出的教学行为、教学活动、教学资料等；外部信息主要来自于外部主体所传递和反馈的信息，如政府、家长、其他组织，可能有关于各项政策，或是社会认可度等。

（三）治理因由

随着“双一流”大学建设需求，很多高校亟需加强内部教育质量，但这依赖于教师教学行为的提升和教学活动的丰富，通过大数据的实时监控可以有助于管理者及时把握教师个人、专业和课程的发展路径。同时，在高校内部很多教育资源在教学院系之间分布不均衡，资源缺乏或资源共享不足，或是在教学院系中出现的教学问题尚未解决，在数据的调动下，可以快速锁定问题以及找到问题的根源。

以此可以发现，高校利用大数据进行教育治理，旨在解决内部存在影响教育质量、教育资源、教育结构、教育法制、行政活动等方面的内容。同时利用大数据协调好与政府、社会之间，与机制、体制之间的各要素关系。

（四）治理内容

高校实施数据驱动下的教育治理，主要是站在微观的层面为国家全面实现教育现代化奠定基础。基于高校自身，其主要的治理内容来自于四方面，分别是教育决策、教育执行、教育监管和教育评估。以数据作为教育决策的前提，然后执行决策，在过程中通过数据进行实时监管，随时纠正和优化，并通过事后的总结和评估过程将信息回传给决策，形成信息传递和使用的闭环。如图3所示。