加强国家智慧教育平台数据治理：经验洞察与路径优化

杨现民 王娟 李新

摘要：加强数据治理是推进教育数字化战略纵深发展的关键所在。随着国家智慧教育平台的大力推广和普及应用，海量教育数据正在源源不断的加速产生和汇聚。如何对累积下来的数据资源进行科学、高效治理，是国家智慧教育平台高质量运行亟待解决的重要问题。该文在分析总结国内外教育数据治理的积极探索经验的基础上，结合调研发现的现实问题，针对性的提出促进国家平台教育数据治理的五项优化举措：健全系统观指导下的智慧教育平台全局数据治理创新机制，形成全量覆盖、分类分级、动态更新的全国一体化平台数据目录体系，建立一体高效、安全可控的智慧教育平台数据交换共享体系，加强用户画像全生命周期隐私保护与数字伦理建设，大力推进智慧教育平台数据的深度开发与应用场景示范，以期为国家智慧教育平台数据治理提供借鉴指导，加速教育全面数字化转型。

关键词：教育数字化战略行动；国家智慧教育平台；教育数据；数据治理

中图分类号：G434 文献标识码：A

本文系国家自然科学基金面上项目“网络学习资源群体进化的规律识别与预警技术研究”（项目编号：62077030）阶段性研究成果，同时受江苏省高校“青蓝工程”资助。

党的二十大首次将“推进教育数字化”写进党代会报告，提出“推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”。习近平总书记在中共中央政治局第五次集体学习时也指出“教育数字化是我国开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口。进一步推进数字教育，为个性化学习、终身学习、扩大优质教育资源覆盖面和教育现代化提供有效支撑”[1]。国家智慧教育平台作为推进教育数字化战略行动的重要抓手和标志性工程，是教育数字化转型战略部署的“国家队”[2]，其建设、运行与管理水平直接影响各级各类教育数字化转型的进展与成效。经过7次迭代升级，国家智慧教育平台已形成“三平台、一大厅、一专题、一专区”的平台架构和“三横三纵”的数字资源体系[3]，极大丰富了优质数字教育资源与服务的有效供给。在教育部的统筹领导和各地教育行政部门的配合落实下，国家、省、市三级互联互通的智慧教育平台体系正在形成，能够为各级各类教育实现贯通式、一体化、高质量发展搭建“数字化立交桥”。

2023年全国教育工作会议进一步指出“纵深推进教育数字化战略行动，重点做好大数据中心建设、数据充分赋能、有效公共服务、扩大国际合作四件事”[4]。毫无疑问，在教育数字化转型过程中，数据被赋予了重要角色，成为促进教育数字化转型的关键要素和动力引擎[5]。教育数据要素化有助于激发教育数据市场活力、丰富教育数据产品和服务供给、提升教育教学生产力，显著增强教育解释力、教育诊断力、教育预测力、教育决策力与教育监督力[6]。

值得注意的是，教育数据价值的潜能再大，也只是一种可能性，数据要素的实际价值更多依赖于数据治理水平的高低。作为世界第一大教育资源数字化中心和服务平台，国家智慧教育平台具有主体与客体规模庞大、内部交互结构复杂、系统开放性与演化性等特征[7]，数据汇聚共享、数据质量、数据安全与隐私保护等需求愈发突出，亟待建立完备的平台数据治理体系和机制。基于此，本研究分析总结国内外教育数据治理的积极探索经验，聚焦现实问题，针对性地提出国家平台教育数据治理的优化路径，以期为国家教育数字化战略纵深发展提供数据治理的基本思路与参考。

（一）国外教育数据治理实践经验

近年来，国外政府和教育界对数据治理的研究不断深入，本研究聚焦美国、欧盟、日本、澳大利亚等国家，通过文献分析和网络调研等方法，从数据治理体系、数据交换共享以及个人隐私保护等方面系统分析国外数据治理的现状，以期为我国教育数据治理提供参考与借鉴。

1.以系统思维完善数据治理体系

国外在开展数据治理研究方面强调统筹规划与管理，通过系统思维制定并完善数据治理体系，其中美国是代表性国家。早在2008—2009年，美国国家首席信息官协会（National Association of State Chief Information Officers， NASCIO）就发布了《数据治理》系列的第I、II和III部分，系统阐述了数据治理的基本概念、数据治理成熟度模型以及数据治理计划框架[8-10]，这为世界各国开展数据治理研究提供了重要支撑。随后，美国国家教育统计论坛于2020年发布的《论坛数据治理指南》（Forum Guide to Data Governance）系统讨论了有效数据治理计划所需的实践、结构和基本要素，分析了如何设计数据治理程序以满足隐私和安全要求和数据可访问性和共享的需要[11]，体现出对数据治理体系中有关数据安全与个人隐私的关注与完善。与此同时，欧洲也开始关注并完善数据治理方面的机制，其中《欧洲通用数据保护条例》规定了数据的处理必须有合法的理由，明确了数据主体的权利，制定了数据控制者和数据处理者的问责机制，这对合理利用数据起到一定的规范作用[12]。在制定法律法规的基础上，国外也通过设立专门的数据治理机构来提高数据治理效能。比如美国相继成立了国家教育统计中心（National Center for Education Statistics，NCES）、国家首席信息官协会（National Association of State Chief Information Officers，NASCIO）等，分别负责收集、整理、分析和报告有关美国教育状况的完整统计数据职权，以及制定战略规划和计划、管理和開发利用政府信息资源、参与数据治理等工作，这些机构对于推进数据治理的健康可持续发展起到了关键作用。

总的来看，国外针对数据治理的法律法规已相对完善，明确了数据的定义、采集共享和使用等方面的规则，同时建立了专门的数据治理机构和团队，主要负责制定数据战略规划、推动教育数据共享、参与教育数据治理等工作，提高了数据治理的效率和效果，逐渐形成了较为完善的数据治理体系，为我国数据治理的开展提供了参考与启示。

2.以标准化思维推进数据交换共享

数据共享和交换是推动信息技术和科学发展的核心动力。为了保障数据安全、合法、有效的共享和交换，各国相继颁布了一系列标准来规范数据交换和共享行为。为了应对信息技术时代在数据方面的发展和挑战，欧盟委员会于2020年发布《欧盟数据战略》，该战略提出加强数字基础设施投资的举措，以提高数据存储、处理、使用和互操作能力及基础设施建设水平，同时指出要充分释放数据潜力，使得各部门都可以通过使用数据做出更好的决策，推动社会和经济的整体发展。日本提出的“e-Japan战略”“i-Japan计划”等也是积极响应数据交换与共享的全球理念，通过在全球范围内获取、共享和传播信息和知识，推动数据交换共享的标准化进程，其建立的开放数据目录网页也为社会提供了可供二次使用的公共数据信息。此外，美国发布的《数据目录快速指南》《数据目录终极指南》等提出了二十个标准，以明确数据目录内涵、挑战、主体、功能和步骤等，帮助系统完成评估并组织找到最适配的数据目录[13][14]。整体来看，标准化成为推动数据交换共享的关键路径，但是标准化并不是一蹴而就的过程，需要各国政府、企业、学校、社会的共同努力，进而为数据交换与共享研制一条可推广的实践路径。

3.以法制化思维强化个人隐私保护

随着智能技术的不断发展与应用，个人隐私与数据泄露问题逐渐引起人们的关注和重视。在教育数据领域，师生的个人隐私保护尤为复杂且敏感。为此，各国政府和相关机构尝试法律和制度层面对个人隐私进行保护和管理，以尽量规避各方数据使用主体对个人隐私和数据安全的担忧。美国自20世纪70年代就已针对数据隐私问题发布了多个法案，如家庭教育权利和隐私权法案（Family Educational Rights and Privacy Act，FERPA）、儿童在线隐私保护规则（Children’s Online Privacy Protection Rule，COPPA）（2000年发布，2013年修订），以及《保护学生权利修正案》《学生数字隐私和家长权利法案》等法律和标准，均对个人隐私数据保护的范围、流程、权利、义务等做出了明确规定。澳大利亚也相继发布了《隐私修正（提高国民隐私保护）法》《网络安全战略》《信息安全管理指导方针：整合性信息的管理》等法律和标准，旨在提高国民隐私保护的积极性和有效性。数据伦理也是随着数据应用不断深入衍生的新问题，美国针对该问题发布了《联邦数据战略：数据伦理框架》，针对数据伦理框架的预期目标、受众、益处、实例和原则等进行了阐述和规定；英国发布的《隐私与电子通信条例》《数据保护法》《数据伦理框架》等法规条例对于保护个人隐私安全、规避数据安全和防范数据伦理风险等起到了关键作用。整体来看，以法制化思维强化个人隐私保护已成为全球范围内的发展趋势，各国在立法和制定标准过程中，更加注重教育数据应用和师生隐私保护之间的动态平衡关系，实现教育数据的良性治理。

（二）国内教育数据治理实践经验

本研究通过文献分析和网络调研的方法，从政策文件、数据交换共享标准以及数据安全等方面系统梳理了我国教育数据治理的现状、优势与不足，以期为国家智慧教育平台数据治理提供启示与借鉴。

1.出台教育数据治理相关政策文件

近年来，我国在教育数据治理方面相继颁布了一系列政策文件，旨在通过发挥政府的统筹领导作用来规范和引领我国教育数据治理的发展。早在2015年，《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》就提出“完善网络数据共享与应用的安全管理和技术措施，探索建立以行政评议和第三方评估为基础的数据安全流动认证体系，完善数据跨境流动管理制度，确保数据安全”[15]。在2016年，《教育信息化“十三五”规划》进一步提出“制订出台教育数据管理办法，规范数据的采集、存储、处理、使用、共享等全生命周期管理，保证数据的真实、完整、准确、安全及可用，实现教育基础数据的有序开放与共享”[16]。2018年，《教育部机关及直属事业单位教育数据管理办法》从数据采集与存储、数据共享、数据公开、教育政务信息资源目录、数据资源共享与公开平台、数据安全管理等方面对教育数据管理提出要求，以推进各类教育数据的规范管理、互联互通和共享公开，确保数据安全[17]，该文件为教育数据治理提出了明确的指导理念和实施路径。2022年，教育部发布的《教育基础数据》《教育系统人员基础数据》《中小学基础数据》等三项教育行业标准则进一步规范了教育基础数据管理的方式与工作思路，为推进基础数据的合理、合规、合法的利用与开发提供了制度保障[18]。此外，地方政府对教育数据采集、汇聚、共享、开放、安全、保障、监督等也进行了机制体制的设计，例如《北京市教育数据资源管理办法（試行）》《上海教育数据管理办法（试行）》《江苏省公共数据管理办法》《陕西省教育数据管理办法》等文件。随着国家智慧教育平台的规模化运行，其数据治理成为亟需解决的重点难题，因此相关教育应用主体可以借鉴已有研究成果及政策文件，以制定切实的政策决策，推动国家智慧教育平台的有序运行。

2.建立教育数据交换共享标准规范

为促进教育信息资源开放共享，实现数据互通以及国家智慧教育平台数据交换的规范管理，教育部相继发布了《教育管理信息教育管理基础代码》《国家智慧教育公共服务平台接入管理规范（试行）》等行业标准体系及规范。此外，全国信息技术标准化委员会自2008年起，研制了100余个信息技术学习、教育和培训的国家和行业标准，例如《信息技术学习、教育和培训 学习对象元数据XML绑定规范》《信息技术学习、教育和培训 电子课本信息模型》《信息技术学习、教育和培训 在线课程体系 第1部分：框架与基本要求》等系列标准，对信息技术学习、教育和培训中的元数据规范、在线课程、学习资源、教育管理等进行了规范。除国家层面发布的标准规范外，各地方政府也基于各地实际情况制定了标准规范，如浙江省的《公共数据交换技术规范》，湖南省的《政务大数据中心数据交换规范》，此外还有一些企业牵头发布了诸如《数据中台元数据规范》等团体标准。目前，我国已经建立了多个教育数据交换共享标准规范，但作为第一大教育资源公共服务平台，国家智慧教育平台需要制定更加严格、规范的教育数据交换共享的规范，以推进平台的健康可持续发展。

3.出台数据安全与隐私保护相关法律法规

为了应对个人隐私泄露、数据被窃取等社会事件的不断发生，我国出台了系列法律法规，这不仅是数字治理的必然要求，也是我国法制建设的重要内容和方向。我国数据安全管理体系建设始于2002年全国信息安全标准化技术委员会的成立，并逐渐开始关注并重视信息安全的相关工作。现阶段，我国在数据安全和隐私保护方面的法律法规日趋完善，其中最重要的是《中华人民共和国网络安全法》，规定了网络和信息安全的基本原则、网络运营者的安全管理责任、网络安全监测与应急处理等内容，为我国网络安全和数据安全保障提供了法律依据。此外，《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》对个人信息保护和商业数据安全管理做出了明确规定，《个人信息保护法律》则强调对个人信息的保護，进一步规范个人信息的获取、处理、使用、披露等行为，保护公民个人信息的合法权益。

除了法律法规的制定，我国还加强了数据安全和隐私保护的技术支持。例如，国家网络安全宣传周重点普及了网络安全知识，提升公众网络安全意识和能力；“数字中国”战略则指出在实现数字经济和数字社会高质量发展的同时，强调数据安全和隐私保护，网络安全服务认证工作意见则指出以促进网络安全服务认证体系的建设，提高网络安全服务机构能力水平和服务质量。此外，以阿里、腾讯、百度等为代表的IT企业，开始尝试将区块链、隐私计算、深度学习等技术应用到教育数据治理中，以提升数据治理的安全性、可靠性，并取得了阶段性的进展。

2022年11月，笔者所在团队针对“数据全局性治理、隐私保护和数字伦理研究”主题开展了平台、政策、文献等多维度的调研。研究发现，当前国家智慧教育平台的数据治理仍存在一些亟待改进之处，比如贯穿全生命周期的数据治理机制尚未形成、全局联动的分类分级的数据目录体系还不够完备、用户隐私数据防控难度大、数据深度开发能力以及应用示范度有待加强。

教育数据治理是教育数字化转型过程中一项系统性、持续性的重点工作，需要充分调动教育行政部门、信息化企业、学校、教师、家长、学生等多元主体的协同参与，从数据全生命周期视角出发进行全流程、全维度的深度数据治理。本研究以国际流行的多中心治理理论[19]和数据全生命周期理论为指导[20]，以现实问题为依据，提出如下五项优化举措，以期能破解国家智慧教育平台数据治理现实难题，助力教育数字化转型纵深发展。

（一）健全系统观指导下的智慧教育平台全局数据治理创新机制

数据治理不仅仅是一项“技术活”，更是一门“管理艺术”。国家智慧教育平台的数据治理需要坚持战略思维和系统思维，从全局性视角出发加强平台数据治理机制的规划设计。一是确定平台数据治理的战略目标，将国际数据治理经验与我国教育实际相结合，系统设计平台数据治理的组织架构、标准规范、人员队伍、配套机制、技术工具、监督考核等内容，构建横向互通、纵向联动的全国一体化智慧教育平台全局数据治理体系。二是健全平台数据治理的实施机制，编制配套的、细化的、可操作的平台数据治理指南和实施方案，明确数据全生命周期治理的目标、方向、内容、途径、流程以及责任主体的义务与责任，推进平台数据分类分级确权授权使用，促进教育数据开放共享的规范化。平台数据治理既要关注师生身份、行为轨迹、资源使用等原始数据的治理，也要加强用户画像状态、资源推荐结果等衍生数据的治理。综合考虑安全性、实用性、经济性等要素，对平台的静态数据和动态数据实行分类治理，如用户属性等静态数据可由国家平台统一管控，资源使用、用户交互等动态数据可由地方平台负责处理、存储、分析、安全防护、统计结果上传等。三是开展数据治理成效监测与评估，建立多层次的评估指标，对平台数据治理全过程进行系统评估，避免数据治理出现“木桶效应”。遵循生命周期的基本流程，借助新一代智能技术构建数据开放共享的智能监管机制，以实现自动化数据预警、清理与销毁等功能。

（二）形成全量覆盖、分类分级、动态更新的全国一体化平台数据目录体系

数据目录是实现数据高效管理和分析的基础性工具。清晰、规范、一致的数据目录体系是实现国家智慧教育平台体系中跨系统、跨部门、跨层次数据交换共享的关键所在。一是编制平台数据目录。组织力量对智慧教育平台现有数据进行全面梳理，按照“数据域—数据集—数据子集—数据表—数据项”的五级架构组织数据目录，建议七大数据域为学生数据域、教师数据域、管理者数据域、资源数据域、教学数据域、公共服务数据域、其他数据域，可在应用过程中根据平台业务发展情况扩充、调整和优化。为科学高效管理全平台数据目录，需要建立全国统一、分级管理的数据目录管理平台，由教育部管理全国总数据目录，地方教育行政部门通过授权管理地方子数据目录。二是建立数据目录分类定级的管理规范，完善教育行业数据标准体系。按照“划定数据范围—分析数据特征—识别分类要素—完成结构分类”的基本步骤完成平台数据的结构分类和资源标识，根据数据损坏、丢失、泄漏等对个人和组织造成的影响将智慧教育平台数据级别定为一般数据、重要数据和核心数据，探索构建机器自动定级与人工校验相结合的平台数据定级机制。三是健全平台数据目录运维管理体系，建立标准化的多级目录维护的更新机制、审核机制与发布机制。依据“谁建设、谁负责”“谁服务、谁负责”的原则，明确智慧教育平台数据目录的管理维护职责，开发数据目录精准化检索、定位与管理的技术工具，通过数据API接口体系与智能算法，实现国家和地方平台数据目录的自动化对接、审核、互联互通与动态更新，以降低数据目录管理维护负担。

（三）建立一体高效、安全可控的智慧教育平台数据交换共享体系

数据交换共享是一项复杂的系统性工程，除了一体化的数据目录外，还需要从交换技术规范、数据交换平台、共享安全等多个维度加强统筹设计。一是研制国家智慧教育平台体系数据交换技术规范，推进以平台为交换主体、以服务接口为交换主渠道、以申请—审核—授权为交换主流程的数据交换机制，对数据接口模型、交换格式、授权管理等进行详细规定，形成覆盖全平台体系的数据服务接口清单和使用说明，并能进行动态高效的接口管理。二是建立松耦合、易维护、低成本的多源异构数据交换平台，坚持“一数一源，一源多用”的基本原则，在“国家—省—市（高校）—区（县）”四级平台之间通过标准化、高安全的数据服务接口与服务流程，实现跨层级、跨区域、跨部门、跨系统的合规数据交换与共享，设定“单向”与“双向”两种数据交换模式，平台之间可以考虑业务需要、数据类别与级别等要素综合商定。三是筑牢平台数据交换共享安全底线，基于《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国密码法》等国家法律，建立“事前防护—事中检测—事后审计”的平台数据安防机制，充分利用隐私计算、区块链、访问控制、加密等技术，实现各级智慧教育平台数据目录一致性、共享交换行为全程可溯源，自动识别敏感数据并按照国密算法进行加密，以充分保障用户隐私安全。四是建设覆盖全国各级各类学校和教育主管部门、各类受教育者等的巨型超级教育APP，以全国统一的用户身份编码为认证标识，以数据交换和共享平台为纽带和支撑，实现教育数据的伴随式采集，打造有效支持终身学习的“数字校园”“数字政府”“数字学习社区”等数字教育空间，实现教育资源的精准推送和教育管理的随身服务。

（四）加强用户画像全生命周期隐私保护与数字伦理建设

国家智慧教育平台体系服务的用户群体规模巨大，一旦发生隐私泄露等安全事件，后果不堪设想。因此，亟需筑牢用户隐私保护的底线，加强数字伦理规范的建设。一是依法保障平台用户基本知情权，对所有接入国家智慧教育平台体系的平台和移动应用进行数据采集与使用用户告知事项进行全面审查，确保教育数据主体的数据访问权、更正权、删除权、反对权、撤回权及投诉权等，完善用户使用条款和隐私声明。二是加强数据采集、存储、传输、利用等全过程的个人信息保护，加强数据的监控及审计。例如，构建敏感数据规则库，对敏感数据进行识别、标注、留档留痕；对数据采取静态脱敏、数据水印和動态加密等保护措施；对数据发布、使用过程加以逻辑存储安全控制，如鉴权认证、访问控制、日志管理、通信举证等安全配置。三是建立平台算法审查制度和备案制度，对采集、处理、分析、评价、推送、展示等各类算法的可解释度、公平度等能力指标进行评价和分级，通过创建不良算法特征库开展智能算法筛查工作，未经过审核或通过的算法不得在平台中使用，对已通过的算法进行定期审核。四是明确平台数字伦理建设目标和原则和基本范畴，倡导公平、公正、和谐、安全的基本理念，遵循平等与互惠、自由与责任、尊重与无害等基本原则，以构建积极向上、规范有序、和谐共生的智慧教育生态为最终目标，着力推进平台数字伦理建设。需要对平台建设、应用与管理中的各类用户及其之间的网络交往行为进行伦理规约，如“恶意评论”“课堂谩骂”，并对依托平台搭建的数字空间中发生的“事”（负面清单）进行伦理规约。五是组建数字伦理规范研制团队，发挥国内高水平大学和科研机构智力资源优势，整合教育学、伦理学、社会学、信息科学等多学科专家资源以及信息化企业、一线学校等力量，加快研制具有中国特色的智慧教育平台数字伦理规范。

（五）大力推进智慧教育平台数据的深度开发与应用场景示范

数据的深度开发既是数据治理的关键环节，也是影响数据创新应用高度的重要因素。数据开发与应用水平提升，是未来很长一段时间内制约国家智慧教育平台功能与价值升级的关键所在。一是建立教育数据用户需求清单定期公开机制，吸引科研机构、行业企业等力量精准投入研发力量，开发更多好用、有用、易用的教育数据产品和服务。二是加强教育数据资源统筹，针对教育重大需求，设立“揭榜挂帅”科技项目，吸引高水平科研团队进行集体攻关。三是软件行业协会、人工智能学会等社会组织，积极联合高校加强高端数据人才培养，组织开展员工数据研发能力培训与精品数据产品与服务的遴选与推介工作，加速推广优秀教育数据产品与服务，营造有序竞争、奋发向上的行业新生态。四是基于需求牵引，通过征集场景案例、设立专项课题等多渠道创设更丰富的教育数据应用示范场景，并选择有条件的区域和学校开展试点，不断总结和推广试点经验，逐步形成多元化的教育数据应用范式。建立“评估—反馈—优化”的教育数据应用链条，以评估结果为依据，开展数据证据导向的教育决策与教育干预，让数据价值在支撑教育高质量发展中充分彰显[21]。

作为全球第一大教育资源数字化中心，国家智慧教育平台用户已覆盖200多个国家和地区。随着我国教育强国建设进程的推进与国家教育数字化影响力的拓展，预期将有更多全球用户使用平台供给的优质数字资源和服务，进而生成汇聚更大体量、更加复杂的数据资源，数据治理面临的挑战也将更加艰巨。

为此，我们需要提前谋划，围绕如下关键性数据治理议题开展前瞻性研究和探索：一是系统规划设计国家教育数据体系，架构覆盖各级各类教育、横纵贯通的一体化教育数据立交桥；二是构建安全可靠、有序运转的教育数据要素交易平台，发挥市场力量加速数据资源合法、合规的交换共享；三是综合研判教育数据开放风险，特别是在服务国际用户方面存在的潜在安全隐患和文化冲突；四是研制教育数据应用价值计算模型，以价值评估推进教育数据全流程治理。此外，我们还需加强研究成果向教育数据治理相关政策与标准的转化力度，以政策的持续优化和标准的规范执行，推动构建中国特色、高质量教育数据治理体系。

参考文献：

[1] 新华社.习近平在中共中央政治局第五次集体学习时强调加快建设教育强国为中华民族伟大复兴提供有力支撑[EB/OL].https：// baijiahao.baidu.com/s id=1767237319859868022&wfr=spider&for= pc，2023-05-30.

[2] 徐碧波，裴沁雪等.国家中小学智慧教育平台推进基础教育数字化转型的现实意义与优化方向[J].中国电化教育，2023，（2）：74-80.

[3] 中华人民共和国教育部.国家智慧教育平台用户覆盖200多个国家和地区[EB/OL].http：//www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/s5148/202212/ t20221209_1028299.html，2023-03-10.

[4] 中华人民共和国教育部.加快建设高质量教育体系 办好人民满意的教——2023年全国教育工作会议召开[EB/OL].http：//www.moe. gov.cn/jyb_zzjg/huodong/202301/t20230112_1039188.html，2023-04-01.

[5] 杨现民，吴贵芬等.教育数字化转型中数据要素的价值发挥与管理[J].现代教育技术，2022，32（8）：5-13.

[6] 杨现民.开辟教育全面数字化转型新局面[N].中国教育报，2022-04-07（02）.

[7] 柯清超，刘丽丽等.国家智慧教育平台赋能区域教育数字化转型的四重机制[J].中国电化教育，2023，（3）：30-36.

[8] NASCIO.Data Governance-Managing Information As An Enterprise Asset：Part I-An Introduction [EB/OL].https：//www.nascio.org/ resource-center/resources/data-governance-managing-informationas-an-enterprise-asset-part-i-an-introduction/，2023-05-20.

[9] NASCIO.Data Governance Part II：Maturity Models-A Path to Progress [EB/OL].https：//www.nascio.org/resource-center/ resources/data-governance-part-ii-maturity-models-a-path-toprogress/，2023-05-20.

[10] NASCIO.Data Governance Part III：Frameworks-Structure for Organizing Complexity [EB/OL].https：//www.nascio.org/resourcecenter/resources/data-governance-part-iii-frameworks-structurefor-organizing-complexity/，2023-05-20.

[11] National Forum on Education Statistics.Forum Guide to Data Governance [EB/OL].https：//files.eric.ed.gov/fulltext/ED608771. pdf，2023-08-15.

[12] Intersoft Consulting.General Data Protection Regulation [EB/OL]. https：//gdpr-info.eu/，2023-05-20.

[13] CMS.A Quick Guide to Data Catalog [EB/OL].https：//www.cms.gov/ files/document/data-catalog-quick-reference-guide.pdf，2023-05-20.

[14] Dave Wells.The Ultimate Guide to Data Catalogs：Key Things to Consider When Selecting a Data Catalog [EB/OL].https：// www.eckerson.com/register content=ultimate-guide-to-datacatalogs，2023-05-20.

[15] 国发[2015]40号，国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见[Z].

[16] 教技[2016]2号，教育部关于印发《教育信息化“十三五”规划》的通知[Z].

[17] 教发厅[2018]1号，教育部办公厅关于印发《教育部机关及直属事业单位教育数据管理办法》的通知[Z].

[18] 教科信函[2022]57号，教育部关于发布《教育基础数据》等三项教育行业标准的通知[Z].

[19] Ostrom，E.Governing the Commons：The Evolution of Institutions for Collective Action（Canto Classics） [M].Cambridge：Cambridge University Press，2015.

[20] 储节旺，夏莉.嵌入生命周期理论的科学数据管理体系构建研究——牛津大学为例[J].现代情报，2020，40（10）：34-42.

[21] 杨现民.大数据如何充分赋能教育数字化转型——从“原材料”变成“产品和服务”[N].中国教育报，2023-04-15（04）.

作者简介：

杨现民：教授，博士生导师，院长，研究方向为智慧教育、教育大数据、网络学习资源、技术增强学习。

王娟：教授，博士，硕士生导师，研究方向为在线教育、教育大数据、混合式教学。

李新：讲师，博士，研究方向为人工智能教育应用、学习分析、计算机支持的协作学习。

Strengthen Data Governance of National Smart Education Platform： Experience Insights and Path Optimization

Yang Xianmin， Wang Juan， Li Xin

（Research Center of Smart Education， Jiangsu Normal University， Xuzhou 221116， Jiangsu）

Abstract： Strengthening data governance is the key to advancing the deep development of the digitalization strategy in education. With the vigorous promotion and widespread application of the national smart education platform， a massive amount of educational data is being generated and aggregated at an accelerating pace. How to scientifically and efficiently govern the accumulated data resources is an important issue that urgently needs to be addressed for the high-quality operation of the national smart education platform. This article analyzes and summarizes the positive exploratory experiences of education data governance at home and abroad. Focusing on existing problems， it proposes five optimized measures to promote the governance of educational data on the national platform： establishing an innovative mechanism for comprehensive data governance of the smart education platform under the guidance of a systemic view， forming a nationwide integrated platform data catalog system that covers all aspects， is categorized and graded， and is dynamically updated， establishing an integrated， efficient， secure， and controllable data exchange and sharing system for the smart education platform， strengthening privacy protection and digital ethics construction throughout the entire lifecycle of user profiles， and vigorously promoting the deep development and application of data in the smart education platform to demonstrate its potential in various scenarios. It is expected to provide guidance and reference for the governance of educational data on the national smart education platform and accelerate the comprehensive digital transformation in education.

Keywords： educational digitalization strategic action； national smart education platform； education data； data governance

收稿日期：2023年6月6日

責任编辑：赵云建