面向区域教育治理的学校画像研究*

薛耀锋 曾志通 王亚飞 董晶晶

摘   要：教育治理现代化是国家治理现代化的重要内容，是实现教育强国的必由之路。利用新技术支撑教育治理是教育治理现代化方法论内容之一，文章提出基于画像技术的区域教育治理框架，设计了面向区域教育治理的学校画像，从学校信息、教师、学生、资产、财务、教学、招生和教研科研等维度描绘学校发展画像，画像直观展现区域教育发展概貌，为区域教育管理者和决策者的精细化教育治理提供决策支持工具。

关键词：教育治理现代化;大数据;学校画像;教育决策

中图分类号：G47 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2020）07-0067-04

一、引言

党的十八届三中全会提出要“推进国家治理体系和治理能力现代化”，国家治理体系与治理能力第一次赋予了现代化的内涵。[1]教育治理作为国家现代化治理的重要组成部分，其治理体系与治理能力也逐步得到管理部门的重视。中共中央、国务院发布的《中国教育现代化2035》提出“优先发展教育，大力推进教育理念、体系、制度、内容、方法、治理现代化”，教育治理现代化作为明确要求写进国家教育发展规划。[2]大数据技术对提升教育治理水平的作用已得到普遍的认可。[3]大数据技术正成为推动各级各类组织机构决策方式和治理模式变革创新的新利器。[4] “依数治理”的新型教育治理模式正被广泛关注，用户画像是大数据技术的一种应用形式，依托画像技术生成的区域教育素描，能直观、全面地呈现区域教育发展的概况，为参与区域教育治理、决策的多元主体提供决策支持工具。学校作为教育开展的基本单元，是区域教育治理的主要对象之一。本研究基于区域教育大数据，设计区域学校画像，在描绘区域学校整体概况的同时又可下钻至具体学校，从而为各级决策主体提供决策支持。

二、学校画像相关研究

数据是人工智能等技术的生产原料，是支撑数字时代的基石，大数据已成为重塑国家竞争优势的新机遇，将大数据提升到支撑国家未来发展的战略高度已成为世界各大国的共识。我国政府早在2015年就发布了促进大数据发展的行动纲要，并提出“将大数据作为提升治理能力的重要手段”。[5]用户画像作为大数据技术的一种重要应用形式，已经在电子商务等领域有着非常成功的表现。在教育领域中，政府主导的教育信息化以及资本力量引领的校外在线教育让教育大数据的产生成为可能，将用户画像在电子商务领域的成功复制到教育领域成为教育工作者的迫切任务。

在国内已有众多的学者在此方面有深入的研究。胡小勇等在精准教研视域下的教师画像研究中从教研数据获取出发，剖析了教师画像的实现流程，包括教研数据预处理、教师画像模型建构、教师个体标签体系建立和教师画像质量评估四大环节，从而提供了清晰的教师教研画像框架指引。[6]程小恩等基于学校网络课程平台等已有平台的数据，从师生交流、作业批阅、网络课程使用、考试分析、题库设计和资源建设六个维度对教师网络课程教学画像，帮助教师更直观地了解自身在网络教学的全貌。[7]肖君等基于xAPI提出一种在线学习者画像构建框架，并从知识水平、行为特征和态度特征三个维度构建了在线学者画像模型。[8]朱梓熙等在基于数据分析的学生行为画像分析研究中，通过分析校园数据对学生行为进行画像，为学生管理工作提供决策支撑，促进学生管理与决策的科学化。[9]

已有的关于画像在教育领域的研究大多聚焦在特定场景下学生与教师的行为特征，而对学校的关注较少，在教育治理现代化的要求下，学校画像可为精准教育治理提供支持。

三、面向区域教育治理的学校画像设计

1.面向区域教育治理的学校画像设计框架

在“依数治理”的教育治理模式中，教育治理是一个综合的系统化工程，将传统的依靠人力的教育管理转变为数据驱动的“教育治理”需要将数据与治理目标紧密联系起来。本文设计了面向区域教育治理的学校画像设计框架，如图1所示。框架包括教育治理目标、画像数据收集、画像建模、画像输出和画像评价。

在学校画像的建立过程中，首先需要明确符合本区域教育发展实情的区域教育治理目标，实现公共教育事业利益的最大化是教育治理的根本目的，大数据来源广的特点使精细化教育治理成为可能，能够降低治理成本，提高治理效益。具体讲来，需要做到对学校日常事务精致的管理，对学校教学、项目等实施精准评价，对具体项目等精细执行以保证效率效益，同时还需做到实时监督，使教育管理方式转变为服务引导。[3][10]画像建模是建立在数据的基础上，需要针对画像建立目标收集支撑模型实现的数据集。用数据说话是教育治理现代化的必然要求，教育信息化已在我国大力推行多年，我们并不缺少数据，但已有的数据往往较为分散，彼此独立，呈现出信息孤岛的现象，缺少对数据的整合开发，需要教育管理者进行顶层设计，统筹已有平台数据，建立区域教育治理综合平台。在所有数据确定后需要对数据进行处理，分析与建模，画像建模包括画像标签体系的构建，以及支撑画像标签的数据合成规则，同时，隐私规则是画像建模中需要特别关注的部分。画像输出是画像的具体落地环节，面向区域教育治理的画像可以下钻应用至具体的学校，使校级管理者能专注本校的学校治理，达到多元治理的效果。画像具体落地应用后需要对画像的实际应用效果进行评价，确定其是否达到预期的治理目标，评估的方法可以是问卷调查或者实地走访的形式，基于评估结果对画像的构建进行相应的调整优化。

2.画像设计

现代化的区域教育治理的重要工具是区域教育大数据平台，通过大数据平台实时可视化区域内教育发展态势，数据来源于区域内各级各类学校并应用于区域内各级各类学校。区域学校画像作为区域教育画像的一部分，组成画像的数据必须是标准化的，这样的区域教育画像才能适用于区域内的所有学校。为加快教育信息化進程的要求，保障教育信息化健康有序发展，实现数据互通、资源共享，教育部在2012年发布了七个教育信息化行业标准，以建立教育信息化标准体系。[11]在学校画像建立过程中基于七个教育信息化行业标准所收集的教育数据在数据汇集、数据预处理等过程中具有极大的便利性，同时，标准化的数据来源也是区域学校画像普适性的依据。

本研究基于教育部七个教育信息化行业标准中与基础教育相关的数据集，结合研究所制定的区域教育治理目标以及学校办学质量评价标准，构建了区域学校画像的标签体系。如图2所示，区域学校画像标签体系分为八个维度，每个维度由三级结构构成。八个维度分别为学校信息、教师信息、学生信息、学校资产、学校财务、学校教学、学校招生和学校科研，每一维度中按二级结构形式具体刻画出该维度下画像标签。学校信息维度能呈现区域学校的总体办学信息，该维度描绘的区域学校画像可以呈现学校的如办学学段、学校性质、是否分校和是否寄宿制等基本信息。教师信息维度呈现区域学校内教师的各项信息，展现区域内教师各项发展指标，反映学校师资水平，如教师的学习简历、工作简历、奖惩信息、资质职称以及教师发展等。学生信息维度呈现区域学校内学生的各项信息，学生是学校教育的对象，学生画像能为学校精准施教等提供依据，学生维度包括学生学籍信息、家庭经济情况、生源与毕业去向、校园表现、教育成绩和资助补助等。学校资产维度反映学校各类软硬件资产的信息，学校资产的齐全是学校日常教学活动正常开展的基础，是教育治理的重要管制范畴，具体包括学校用地与建筑情况、硬件设备情况、软件设备情况、图书期刊等资产详细信息。财务是学校正常运转的血液，健康的财务状况是学校稳定运转的必要条件，财务信息是学校画像的必须项，学校画像的财务维度包括学校的经费收入、经费支出、债务信息和教育资助等方面的详细信息。教育教学是学校的第一要务，对学校教学情况的刻画能反映学校的育人质量，是学校画像的重要组成部分，教学维度的画像包括学生的综合素质评价、德育情况、教学管理、体育卫生教育和医疗保健等方面的详细信息。招生信息能反映学生生源地域信息，为区域教育管理者统筹教育资源分布提供依据，对学校层面而言，招生信息包括招生管理、招考与录取方面的详细信息。教研科研能反映学校创新实力，是学校产出的重要指标，也是评价学校实力的依据之一，教研科研维度主要包括学校产出的科技著作、科技论文、学术会议、专利成果、获奖成果和教案课件等方面的详细信息。

四、应用分析

本文将以上海市某区某学校为例，按照本文所设计的研究框架和画像标签体系，收集相关数据，并对数据进行清洗和预处理，依照设计的画像标签形成规则，建立了该学校的画像概貌。

1.数据收集

建立学校画像的数据来源于具体学校以及更高级教育管理部门的相关管理系统，这些数据分散在不同机构的不同数据系统中，实际使用率较低但又具有较高的应用价值。在本例的画像建立过程中，以本文所确立的教育治理目标为引领，按照本文所设计的画像标签体系在相应的系统中抽取相关数据。在本例中，我们从该学校的教务管理、学籍、教师管理等系统中抽取大量的数据，基于这些数据进行画像建模。

2.数据清洗及预处理

从各类系统抽取的原始数据在数据完整性等方面存在较大不足，存在着大量错误、重复的数据，因此需要对数据进行清洗。同时，系统中某些数据的值是按照国家相关标准以代码的形式存储，在数据清洗时需要按照相关标准对数据进行翻译。在原始数据清洗后按照实际所需对部分数据进行预处理。

3.画像建模

本文所设计的面向区域教育治理的学校标签体系覆盖内容较为全面，可为区域教育大数据平台中学校模块的设计提供参考。在本例中由于篇幅有限，不能呈现画像标签体系中的所有内容，因此，本文在呈现时对画像的每一个维度提取部分内容进行画像建构，以最大程度呈现该学校的发展画像概貌。本例所建立的上海市某区某学校的画像概貌如图3所示。学校信息维度多以非数值型数据为主，呈现时描述相关信息即可。学校财务维度对学校财务公示中的各项财务数据进行分析、统计，呈现出学校在主要财政支出方面的实际情况。学生信息维度从学生学籍系统及教务系统中抽取数据，本例呈现多元教育管理者所关心的学生数量及生源分布等信息。教师信息依据学校的教师管理系统，本例呈现的是教师的职称、学历结构和教师发展等与教育治理相关的信息。教研科研维度呈现近年来该学校在区市级以上所获得的教研科研成就，展现学校的教研科研实力。学校教学维度在本例呈现时侧重学校近年来在教学工作上所带来的荣誉。学校资产维度数据来源较广，涉及学校各部门的资产数据，本例在呈现时侧重建筑面积、生活设施、教育资源等方面的情况。学校招生维度呈现的是学校的招生计划和地段。

4.模型分析及应用

学校画像是区域教育实现依数治理的有力工具。在本例中，上海市某区某学校的画像概貌建立后，教育治理的多元参与者可以基于画像以不同的角色对学校发展做出不同的贡献。教育管理部门可以依据画像对该校的教育发展情况做出精准评价，将画像的教研科研、学校教学等维度与区域内其他学校进行比较，教育管理部门可以对该校教学教研情况有全面的了解，从而对该校整体评价时有了参考。学校领导层可以依据画像对学校各项事务精准管理和精细执行。学校管理者可以基于画像的学校财务和学校资产等维度呈现的信息对学校日常管理、资产运维等工作提供指导。学生家长可以依据画像呈现的信息对学校各项工作做出实时监督。学生家长作为教育治理的重要参与者，在学校发展过程中起到不可替代的作用。学生家长可以基于画像的学校财务、学校资产等维度对学校的日常管理进行监督，同时基于学生信息、学校招生和教师信息等维度对区域教育的公平发展问题进行实时监督。

五、结束语

教育治理现代化呼唤现代化的教育治理工具，画像技术是大数据的重要应用之一，能够在教育治理现代化过程中发挥重要作用，实现“依数治理”的教育治理理念。区域教育治理现代化需要多元治理主体的共同参与，依据区域教育数据，从不同的角色视角关注教育发展过程中不同维度问题，共同推动区域教育治理的现代化。区域教育的发展过程中有着大量的教育数据，将数据按标准化的格式存储，建立区域学校发展画像能够为教育治理现代化提供有力的工具。

参考文献：

[1]中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定[Z/OL].http：//politics.people.com.cn/n/2013/1116/c1001-23560979.html.

[2]中共中央国务院印发《中国教育现代化2035》[Z/OL].http：//www.xinhuanet.com//mrdx/2019-02/24/c_137845629.htm.

[3]于方，刘延申.大数据画像——实现高等教育“依数治理”的有效路径[J].江苏高教，2019（3）：50-57.

[4]甘容辉，何高大.大数据时代高等教育改革的价值取向及实现路径[J].中国电化教育，2015（11）：70-76，90.

[5]国发[2015]50号.国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知[Z].

[6]胡小勇，林梓柔.精准教研视域下的教师画像研究[J].电化教育研究，2019（7）：84-91.

[7]程小恩，温川飙，程爱景等.基于网络课程的教师教学画像数据模型构建[J].成都中医药大学学报（教育科学版），2018（4）：94-96.

[8]肖君，乔惠，李雪娇.基于xAPI的在线学习者画像的构建与实证研究[J].中国电化教育，2019（1）：123-129.

[9]朱梓熙，劉文敏，徐宝焱等.基于数据分析的学生行为画像分析[J].中国教育信息化，2018（23）：21-23.

[10]申霞，夏豪杰.大数据背景下教育治理运行机制现代化[J].教育研究与实验，2018（6）：17-22.

[11]教技[2012]3号.教育部关于发布《教育管理信息教育管理基础代码》等七个教育信息化行业标准的通知[Z].

（编辑：王天鹏）