目标导向的高校教学数字化转型策略设计与实践推进*

陈前斌，张 鹏，黄 琼

(重庆邮电大学，重庆 400065)

随着新兴技术与教育的深度融合，传统教育遭遇了由新技术定义的新思路和新模式的挑战，这些新技术和新思路也为传统教育中的问题和困惑提出了新的解决方法和途径。物联网、通讯等技术应用为教与学的全过程提供了前所未有的信息感知能力，能够获取全过程的教师教学状态和学生学习状态；大数据、云计算技术的应用为教育主体提供了个性化的数据处理分析能力，能够实现教学规律发现、教学策略制定、教学过程性评价及预警和教学结论性评价及反馈；人工智能、虚拟现实的应用极大地提升了教师的教学能力，扩大了学生的学习空间，形成了融泛在化与个性化、开放性与协同性为一体的教育新模式。

这一系列变化极大地激发了人类社会在教育领域进行数字化转型的前进动力。2017年，麦肯锡公司首次提出了数字化转型这一概念[1]；2020年，国际电信联盟、联合国教科文组织和联合国儿童基金会联合发布了有关教育数字化的相关报告[2]，随后欧盟、美国等都出台了相关的政策和规划[3-4]。2021年，教育部提出了教育新基建的建设要求[5]，中央网络安全和信息化委员会也先后印发文件提出了数字化建设的系列要求[6]。2022年，教育部明确了要实施教育数字化这一战略行动[7]，高校数字化建设进一步加快。国内一些教育发达地区如上海、浙江省等均已积极开展前期试点探索，出台了相关方案，如上海市教委的《上海市教育数字化转型实施方案(2021-2023)》[8]、浙江省教育厅的《浙江省教育领域数字化改革工作方案》[9]等；重庆市也颁布了《重庆教育现代化2035》《重庆市加快推进教育现代化实施方案(2020-2022年)》等系列文件[10]。通过从内到外、从上到下的政策牵引，国内大量教育工作者开始专注于教学数字化转型的理论研究和实践探索。

一、高校教学数字化转型的意义

深刻理解数字化转型战略是高校成功实施教学数字化转型的基础。祝智庭指出：“教育数字化转型是将数字技术整合到教育领域的各个层面，推动教育组织转变教学范式、组织架构、教学过程、评价方式等全方位的创新与变革，从供给驱动变为需求驱动，实现教育优质公平与支持终身学习，从而形成具有开放性、适应性、柔韧性、永续性的良好教育生态。”[11]高校实施数字化转型，其推进过程涉及设施、环境、人员、管理、教学、保障等领域。本文集中对高校教学领域进行探讨，其转型意义体现在以下几个方面。

(一)促进以学习者为中心的教育理念落地

通过数字化转型，高校教学过程可建立基于数据驱动的教学模式和学习模式，创新人工智能和虚拟现实场景下的教学场景，使得传统教育中需要大规模人力、物力、财力保障的教学组织成本大幅度降低，从而进一步推广以学习者需求为导向的个性化、自主探求的学习范式，教育的整体实施将由供给驱动转向需求驱动。数字化转型累积的大量数据元素，尤其是重点收集的学生的学习目标、学习环境、动机水平、认知风格、学习行为等[12]成为了常态化的观测内容，教育者可通过这些数据推测受教育者在不同学习情境中的学习风格和资源供给需求。通过数字化转型，教学效率将得到极大提升，教师可从低层次、低价值的重复性工作中解脱出来，聚焦学习者本身，以学习者为中心，更多地按照学习者的成长规律发掘其自身潜能，激发其学习兴趣，帮助其在最具兴趣和竞争力的领域成长。

(二)以数字赋能为核心提升教育质量

高校教学的数字化转型将使信息技术深度融合、教育资源无缝整合、教与学高度契合，使教师的作用内涵更为丰富，能在转型过程中构建新型的教学组织方式和管理模式，培养教师的数字意识和数字素养，推动数字应用研究，使教师融合数字工具和数字场景，持续改进教学质量。以课程、用户等数据进行教学数字画像和数据分析，可帮助教师准确把握教学状态和诊断教学问题，反思自己的教学行为和优化教学策略，并结合教学目标，有针对性地开展资源的开发和设计。通过数字赋能，让教师具备自我诊断、自我评价、自我改进的能力，达成教学改革创新的目的，有效提升教学质量。

(三)促进现代教育呈现多元化的发展形态

高校教学的培养体系通过数字化转型将使教育形态变得多元化。人工智能与教育场景深度融合[13]可使教学和实践场景突破时空限制，国家智慧教学平台、慕课、虚拟仿真实验平台等的共建共享使所有学习者可享受同等教学资源，基于数据驱动的因材施教[14]和智能化辅助的终身学习[15]使得每个人都能选择最适合自身的教育服务，不再受学籍、地域、年龄、职业等传统藩篱的约束。数字化转型使得教学的组织过程从终结性教育转向终身化学习、从线性科层制结构转向扁平网络结构、从面授课程形态转向混合课程形态、从统一化教学转向个性化教学，从他律性学习转向自律自主性学习[16]，可促进更多受众的泛在学习和终身学习体系的构建，使现代教育呈现出丰富多样的发展形态。

(四)重塑教育管理和服务模式

高校教学管理服务基于数字化转型实现数据要素的沉淀，可对教育现象进行观测分析，提升其管理服务水平。通过收集、处理、整合、存储、传输和应用等实现数据的集成和分析，识别出以往单凭经验难以发现的教育教学问题和短板；通过全样本、全方位、多层次数据的分析研判，实现预警预判；综合各环节业务的进程数据流，监控政策的实施过程与成效[17]。通过持续的动态监测，可帮助管理人员、教师等利用实时数据对行为策略形成及时反馈，有效克服传统管理手段下策略反馈传导周期过长、过程难以监测把控、结果难以客观评价等困难，为检验目标的达成度和改进相关策略提供助力。通过数字化转型，将促使宏观的价值目标体系、中观的组织机构和管理体制、微观的教学支持平台等发生极大的调整和变化，重塑教育管理和服务模式。

二、高校教学数字化转型面临的问题

从建设智能化教育环境、创新教育教学应用、促进教育高质量发展[18]等角度进行分析可知，当前高校在推进数字化转型的进程中，存在教学环境不适应、模式与应用不匹配、资源建设需求不满足、管理模式准备不充分等问题。

(一)现有教学环境设计与建设对数字化教学学习要求适应不足

数字化时代的高校校园已经不再是传统意义上的物理空间。随着数字技术的广泛应用，学生可以在教室、图书馆等区域开展学习活动，还可以随时利用互联网的接入能力，在各类数字资源平台进行自主学习。学习者能够跨越地域甚至国界，畅通无阻地进行交流。随着线上线下融合教学模式的大量开展，教学场景已从传统的教室、图书馆等转变为以数字资源平台为支持的线上线下的融合和虚实场景的结合，教育场景生态得到了极大的发展。构建基于教室的智能化教学环境、基于校园建设无场地限制的交互环境、基于网络建设无时空限制的学习环境是区别传统的以教室图书馆等为主要载体、实现高校教学数字化转型下教学变革、支撑智慧教育发展的基本要求。但传统教室、多媒体教室、智慧教室、智慧空间等的建设往往都是分步实施、分期部署的，缺乏顶层设计和整体规划。在这种情况下，就容易出现各系统间数据孤岛、场景应用被隔离、教学过程被割裂、交互数据难以汇聚、学习状态难以追踪等问题。部分高校在智慧教室建设规划设计的过程中，没能准确把握教学需求和教学变革中所存在的问题，这容易导致数字化互动环境建设出现困难，如功能设计与实际需求分割、教学过程与实际目标割裂、教学效果与实际建设无关等。对于数额巨大的学校数字化建设投入而言，其建设效益得不到充分体现是难以让人接受的。

(二)现有教学模式与应用设计对数字化教学整体目标支撑不足

在教学数字化转型的过程中，教师已从单一的“讲授者”转变为组织者、指导者、帮助者和促进者，教师和学生从平行的双主体向教学活动的复合主体转变[19]。教师应熟练掌握数字化教学手段，将线上与线下融合，将虚拟与现实结合，形成各种结构和层次的教学场景，逐步构建起以学生为中心、实现个性化教学与学习服务的新教学业态[20]。管理者、教师乃至更多的教学参与者应积极开展数字化创新应用与新教学模式探索，针对教学过程中存在的各种问题进行解决创新。但是，教学本身的复杂性和多样性以及教学组织过程的微观性，容易使教师仅从承担课程任务的个体角度出发去发现和解决问题，教师很难站在整个学科的专业角度准确把握课程的定位和有效分析课程的针对性目标，数字化教学平台可能会出现大量低层次、重复性的建设内容，进而影响教学模式的创新度和可推广度，使数字化教学模式创新和数字化应用建设缺乏统一规划和有效的分工配合。从疫情期间的线上教学实践反馈来看，教学方法尚停留在线上线下融合的初级模式中，出现了教师与学生距离拉大、教学过程反馈效应减弱、教学结果质量跟踪难度加大等一系列问题，其原因在于部分教师对教学数字化转型的整体性、综合性和复杂性认识不足，缺乏目标设计、统筹协调、有的放矢等策略性措施。

(三)现有资源建设和供给对数字化教学资源需求保障不足

开放的教学资源是支持高校教学数字化转型、实现泛在学习的基础，但现有的学习者面临海量资源的选择烦恼，且资源供给方式单一，与学习者的需求不匹配。数字化转型累计的大量数据元素，尤其是学习行为及结果数据应成为常态化观测内容，用于推测学生在不同学习情境中的学习风格和资源供给需求。教师应依据在线学习数据，了解学生对教学的意见及反馈，反思自己的教学行为，优化教学策略，并结合教学目标有针对性地进行资源设计和开发，有效提升教学质量。然而，现有课程资源存在几个突出问题：一是课程目标与人才培养目标关联度不高，各课程资源的学习目标与总体目标缺乏关联性措施和细化指标体系，难以通过数字化进行目标的达成度分析；二是资源设计不能适应数字化转型的需要，传统以多媒体课件、视频资源为主的数字资源，在翻转课堂、游戏化教学、增强现实、虚拟现实或混合现实等新的数字化教学中支撑能力不足；三是资源的保障体系不健全，资源制作专业性强、要求高，普通教师缺乏专门的业务培训和必要的制作资源场地设施，难以生产出高质量的数字化课程资源。

(四)现有教学评价与管理对数据驱动的数字化管理新模式准备不足

高校教学数字化转型给教师、学生、管理者等带来了数字化时代的新观念和新思维，传统模式不能解决的诸多问题，在技术的帮助下都有了突破口和解决途径。传统教育中的统一性在大数据面前已经演变为个体性和多样性，教师与学生宾主、从属的教育关系也因数据赋能发生了根本性变化[21]。传统的学院、系部、教师的组织架构和以课程为单位的粗放式管理模式，在数字化转型背景下无法适应以结果为导向、以教学数据为核心的精准化和精细化管理模式。围绕教学数据要素开展数字化管理，是数字化转型的基本要求，同时也是引领传统教育管理变革的根本。数字化时代的数据要素沉淀可实现客观数据对教育现象的观测分析和对教育规律的透视，分析多维数据可识别以往单凭经验难以发现的教育教学存在的问题和短板，全样本数据采集与全方位、多层次的数据分析研判可实现预判、预测及预警，综合各环节业务进程数据流可监控政策的实施过程与成效[17]。如何通过数字化技术手段开展教学数据治理和数据流互通，推动传统教学管理的数字化转变，围绕人才培养这一目标导向形成对目标的执行、检验、改进和持续改进，是当前亟待解决的问题之一。

三、高校教学数字化转型的策略设计

推进高校教学的数字化转型，首先需要明确数字化转型的目标和战略，并以数字技术体系为支撑，对组织活动、流程、模式等重新定义，弄清教学数字化转型将带来什么样的变化、转变什么、用什么工具、以什么方式等问题，这是数字技术驱动教育模式创新和教育生态系统重构的关键。教学数字化转型是一个渐进式、增量式和迭代式的长期过程，如果提出的战略构想过于宏观、目标设计过于泛化，就容易出现在实际推进过程中具体目标不明、具体路径不清、摸着石头过河的情况；另一方面，如果提出的战略要求脱离具体发展阶段和发展环境，也容易出现在实际建设过程中盲目投入，为数字化转型而数字化转型，重建设轻应用、重形式轻内容、重输入轻输出等一系列问题。因此，应建立清晰的目标体系，以智慧教育技术手段变革传统执行组织与管理评价模式，通过培养目标数字化、教学组织数字化、管理评价数字化等手段，对平台基础体系进行一系列整体设计，确定教学转型问题的核心思路。

(一)借鉴成果导向理念的反向设计机制，建立数字化转型框架

目标管理理论(management by objectives，MBO)是以目标导向为核心的管理理论，它通过目标组织对工作进行绩效评估、对人员进行培养和激励以确保目标的实现。在教学中建立教学质量目标管理体系[22]，其核心是以目标管理理论为指导、以目标为导向，构建科学的评价体系，进行教学质量的管理和监控，及时发现问题并进行反馈和解决，保证教学质量的最终结果。高校教学的数字化转型，关键在于按照教学质量要求，建立可量化、易于评价的目标体系，确保数字化转型能始终围绕教学目标进行组织、实施和反馈改进。成果导向教育(outcome-based education，OBE)是一种以学生的学习成果为导向的教育理念，它认为教学设计和教学实施的目标是学生基于教育过程最后所取得的学习成果[23]。OBE首先由美国学者提出，随后得到广泛传播，并成为指导工程教育改革的重要理念之一。美国工程技术认证委员会发布的工程标准2000明确了工程专业必须达到的8个维度和11项学习要求，其主要特征是从注重输入性要素评估转为注重输出性结果评估，从最低标准的质量保证转向对质量的持续改进和提升。我国工程教育专业认证协会参考国际工程教育界通行的标准和做法，选用了12条毕业要求为结果导向，颁布了《工程教育认证标准》。OBE与MBO都建立了目标导向的工作组织和评价机制，其核心思想一脉相承。对OBE而言，其基于教学建立的反向设计这一自保障机制提出了更具借鉴性和操作性的实现思路。反向设计机制以学生预期学习结果作为教学组织的目标和导向串联起整个培养过程，贯穿课程体系构建、教学设计、教学实施和教学效果评价整个培养体系。在这一过程中，可根据需求确定培养目标，由培养目标确定毕业要求，由毕业要求明确毕业要求指标点，由指标点确定课程体系，由课程体系确定教学要求，由教学要求确定教学内容，由教学内容确定教学模式和课程资源建设，通过校内循环的教学评价方式确保学生达到毕业要求，再通过校外循环的方式确保达成人才培养目标，且通过不断持续改进这一过程最后达到系统的最优解[23]。

借鉴这一反向设计机制，笔者以“三个数字化”构建了高校教学转型的数字化框架(见图1)。

图1 高等教学数字化转型框架示意图

即从专业至课程，再由课程至教学、内容、资源和测评等教学实施环节的数字化目标；围绕数字化目标开展互动环境、工具、方法、方式、考核等数字化教学组织的改造；结合数字化目标，集聚教学、学习、互动、评估等多维数据形成数字化管理评价体系。通过教、学、管、评、研一体化数字化学习平台建设和数字化目标体系、数字化互动环境、数字化资源体系、数字化管理模式教学改革等相关配套建设让具体措施落地。这一借鉴反向设计的成果导向框架，一是有助于高校教学在数字化转型过程中始终围绕人才培养这一根本任务开展教学管理和组织；二是有助于在课程体系的设计、教学要求的制定、教学方式的选择、数字工具的选用、数字设施的建设、管理评价导向等方面建立清晰具象、易于量化、逐级传达落实的分层分级目标；三是有助于防止数字化转型在教学活动中被浅层次应用，有助于教师从教育目标和规律出发提出方案和路径，实现数字化技术与教育体系的有效融合。

(二)借力智慧教学的数字化创新，突破传统教学管理与组织的困境

智慧教育将物联网、云计算、大数据、移动互联网、人工智能、虚拟现实等新一代信息技术与教育理念和实践不断融合，构建了网络化、数字化、智能化的学习空间、学习生态以及现代教育模式和系统，旨在促进教育利益相关者的智慧养成与可持续发展，推动教育的创新与改革[24]。智慧教育呈现出信息技术深度融合、教育资源无缝整合、教与学高度契合等特征，为传统教学组织提供了新思路和新手段，其作用凸显在以下几个方面。

1.以泛在统一的无缝模式重组了教学与学习空间，打破了传统教学以学习者为中心的学习生态结构。学习资源平台、在线学习空间、智慧教室、元宇宙等新技术的持续应用和更新迭代，使得教师教学与学生学习不再受物理空间和时间的限制，整体学习生态系统[25]更重视学习者体验，支持泛在学习和终身学习，对学习过程而言更为友好和开放。

2.人工智能等创新技术重塑了教学手段与方式，突破了传统教学对教学评价、质量评估能力不足的困境。基于5G技术的远程互动教学，基于网络技术的线上线下混合教学，基于图像识别的学习状态分析，基于教学互动数据的用户画像分析、虚拟交互技术的课程辅助教学、文本分析的作业自动评阅、语音识别的语言辅助学习和抄袭检测的学术不端预警等，人工智能、大数据、云计算等创新技术重新定义了教学组织的形式和方式方法，为教师课堂管理、教学分析、质量评估等提供了数字化新模式。

3.使用大数据重绘学习模式与路线，解决了传统教学因材施教、个性发展不足的技术难题。大数据分析技术使得教与学不再传统单一、千人一面，可按照每个学生的特征提供精准、个性的学习方案，并以人工智能应用为学习全过程提供精确指导和实时评价反馈。

4.以深度挖掘的宏观分析和微观评价重构了教学治理形态，解决了传统管理中难以进行显性化分析、客观化评价等问题。通过对学习、教学、管理等数据的使用，构建了宏观分析和微观评价相结合的新型管理方式，建立了教学规律解释、教学问题诊断、问题研判预测、管理决策、实施成效评估改进的新型治理形态。

(三)建立双闭环达成度的分析评价机制，实现质量的持续提升

教育数据要素化是高校教学数字化转型的关键[17]。推动以数据要素为驱动的教育评价改革，应形成需求分析、目标设计、执行实施、达成分析、调整完善的内外联动的双闭环机制，提升人才培养质量。一是以需求分析不断完善目标设计。需求包括外部需求和内部需求两个部分，外部需求由国家、社会、行业传递形成，具体表现为就业单位的用人需求和升学深造的培养需求；内部需求由学校自身的发展定位结合外部需求产生，具体表现为各专业的毕业要求和培养目标。二是以目标为导向，在实施过程中持续跟踪目标的达成情况。通过专业培养目标体系的指标点展开教学组织活动，对教学行为、学习行为、测评互动、质量评估、目标达成等进行数据分析，将教学达成度的评估偏差反馈到各教学组织环节，并通过调节来提升培养质量，完成内部闭环评价。通过单位访谈数据、就业数据、升学数据、三方调研数据等开展数据的集成和分析，将办学达成度的评估偏差反馈到校内各组织环节，通过人才链、产业链、创新链的数据融合来应用提升培养质量，完成外部闭环评价。三是以数字化分析达成在成果导向下的教学动态调整和完善。通过围绕成果导向的内外两个闭环的联动，围绕目标的达成度分析教学结果，推动教学改革的动态调整和改进，充分发挥数字化转型对教学的推动作用。

以数据为核心构建评价机制，要重视“人”这一根本要素的决定性作用，因为教育的实施体与对象体均是人，所有数据也均来源于人。从技术角度来看，高校教学数字化转型受学生数字素养的发展情况、认知与学习方式的转变情况和教师数字技术融入教学的意识、素养、能力、研究转变情况等[26]影响；但人作为一个复杂体，其转型过程既受智力因素影响，也受非智力因素如需求、动机、利益等影响。在以目标为导向设计实施路径时，尤其要注意在非技术的管理政策和实施策略层面进行引导、激励和保障。人员参与数过少会导致数据采集大范围缺失，不完整的数据来源又会使得结果失真、整体失效。

四、高校教学数字化转型的实践推进

依据《中国教育现代化2035》《教育部2022年工作要点》等文件的精神，结合数字化转换、数字化升级、数字化转型的发展情况，按照成果导向、智慧教育助力、数据驱动持续改进的实现策略，高校教学数字化转型应该以数据驱动为抓手，以融合创新为手段，聚焦教学、科研、管理、评价、服务、环境、资源等方面，通过建构数字化目标体系、改善智能化教育环境、创新教学应用、完善数据治理保障等手段，持续优化教学生态，推动高校教育高质量发展。

(一)以培养方案为主线设置教学数字化目标，引导高质量人才培养体系变革

以专业培养方案为主线，从外部需求和内部需求两部分入手，构建和持续完善人才培养的数字化目标体系。外部需求可根据招生情况、就业数据和企业评价数据进行综合评估，以招生数据获取学生的培养方向、以就业数据获取人才的培养需求、以企业评价数据评估人才的培养质量。内部需求的数据来源于教、学、评、管全过程的数据采集，以OBE目标管理、智慧教学互动和质量大数据分析构建教学数据库，通过对数据的挖掘分析，促进课前、课中、课后教学活动小闭环的逐一改进，包括修订培养方案、完善课程资源、改进课内教学方式、辅助课外自主学习、加强针对性督导和及时开展质量评估等。通过外部需求与内部需求数据的联动，实现教学数字化目标体系的动态调整和持续改进；通过教学活动小闭环与人才培养大环境的数据联动，实现对教学数字化目标体系的常态监测和分析，达成专业培养目标。在数字化目标体系的导引下，在教师教学向数字化和个性化、学生学习向主动性和最优化转变的过程中，以数据将教学活动汇聚成人才培养合力，使信息流转通达、目标过程结果环环相扣，构建全过程的数字化联动体系，最终形成具有适用性、创新性和精准性的人才培养体系。

(二)重塑数字化教学与学习环境，推动数字化教学方法和学习方式变革

以数字化为目标开展智慧环境建设内容和目标的再研究和再梳理。一是对高校已有的智慧教室、智慧实验室物理空间和教学平台虚拟空间的沉淀数据进行分析，总结其在教学过程中存在的问题，融合数字化需求，对物理空间和虚拟空间予以进一步的资源整合，以线上与线下融合的方式构建符合泛在学习需求的全开放环境；二是以下一代数字学习环境[27]为内涵，通过数字化教学平台和数字化学习空间构建数字学习环境，充分利用学校现有的各类数字资源为学生构建清晰的目标体系，为其提供可规划的学习路径，满足师生以学习为中心的教学组织和方法创新的需求；三是在数字化目标体系的引导下，通过“教、学、测、评”进行数据汇集，形成清晰可见的具备数字化特征的过程画像，重塑传统单一的教学模式与教学方法，促进教师以数据为驱动创新教学方法；四是对数据进行深度挖掘，为教师提供可量化分析的教学状态观测、学生状态预判、达成情况分析等数据，为学生提供有效的学习状态检测、学习路线规划、学习情况分析等数据，推动教师教学向数字化和个性化、学生学习向主动性和最优化发展转变。

(三)完善数字化资源建设机制，保障数字化转型下的资源供给

以数字化教学与学习环境的资源需求为引导，推进数字化转型的新基建工作。一是推动数字资源中心的建设。通过资源中心开展统一有效的研发、管理和共享推广，可防止出现多头发力、分散开发、重复建设等问题。二是建立资源建设协同推进的分工机制。以管理队伍牵头完善数字资源的规划、管理、评估和改进，以技术队伍完成数字资源的建设和迭代完善，以教师团队推动数字化课堂示范课程和新教学模式的专项改革，以教学督导评估队伍促进系列数字化转型的教学改革研究。三是引入标准，建立互联共通的资源互动体系，形成对资源的有效评价。针对当前存在的多个教学平台间课程资源重复建设、数据无法互联互通、教学行为割裂、难以统一量化评价等问题，以国际课程交互协议Caliper Analytics、QTI(question and test interoperability)、LTI(learning tools interoperability)等为基础定义课程的交互数据标准，推动高校在线课程资源、交互行为、格式转换等方面资源的互通互动，构建资源的统一化评价体系。四是推进共建共享机制的建设，畅通资源流转渠道，充分发挥资源的使用效益。推动校际、省际乃至全国全球的高校资源共享机制建设，通过优质资源的有效流通，降低数字化教学资源的建设成本，提高其利用效率，同时形成对资源开发者的正向激励机制，促进更多优质资源的产生。

(四)优化数据治理和共享机制，构建一体化的数字化管理体系

全领域、全要素、全流程、全业务的数字化意识、思维和应用是数字化管理的基础。保证数据的互联互通和共建共享，可通过对教育态势感知、校园环境监控、教学质量监测、学校创新能力评测、教师教学特征分析、学生学情诊断、教育精准扶贫等方面的数据分析，为教育管理者提供决策支撑，须优化数据治理和共享机制，构建一体化的管理体系。一是完善教学数据采集体系的建设。加强智慧教室、智慧实验室等智慧环境和在线教学平台、各类业务管理信息系统等软件应用平台的数据采集和应用，应注意在满足业务应用需求的同时，实现对校园数据的无感伴随式采集。二是开展教学大数据的创新应用。通过大量的微应用，从业务流角度打通数据流，以好用、易用、有用为标准解决多维度、多样化的高效高质的数据来源问题。三是加强教学数据的共享交换治理。在对采集到的数据进行清洗、处理后，共享到学校数据中心，形成相应的主题数据库，防止数据孤岛的产生。四是开展数据的深度挖掘。以数字化架构的目标数据、数字化平台的行为数据、数字化资源的知识数据、数字化评价的达成数据搭建数据共享交换平台，对数据流进行整理、优化和分析，重构传统业务流程，有效联通数据供需双方，推动数据的深度开发利用。以“数字大脑”帮助管理者进行教学观测、状态监控、规律分析、前期预警、问题诊断和决策参考，将数据转化为生产力，以数据为核心建立评价体系，构建教学数字化管理新模式。

教育领域的数字化转型受经济和社会发展水平、教育思想观念、信息技术发展水平、全民数字素养和技能等诸多要素影响，在不同发展阶段有不同的发展使命和特点，是一个渐进式、增量式和迭代式的长期过程[28]。但是，无论如何，坚持以成果为导向，始终遵循教育规律，不忘人才培养这一根本任务[29]，摈弃样式繁杂、华而不实的数字化概念，远离教育出发点的技术陷阱，是指导高校教学数字化转型的根本准则。本文明确了数字化转型在高校教学改革中的目标内涵和引领意义，重构了教学、管理、评价的逻辑路线，构建了目标、人才、资源、管理等方面比较完整的体系，为数字化学习环境与方法创新、数字化资源体系建构与支撑保障、数字化管理模式建构与数据治理等关键问题提供了解决之道，为高等院校试行教学数字化转型提供了参考方案和路径借鉴，希望借此催生一批具有引领意义的智慧教育探索的典型成果。