大数据视域下的区域基础教育治理研究

摘 要：教育领域，尤其是教育治理也迎来了大数据时代。利用大数据促进教育决策的科学性，提升教育治理能力的研究逐渐增加。随着《中国教育现代化2035》和《加快推进教育现代化实施方案（2018-2022年）》的出台，信息化在教育治理体系构建和能力提升等方面的位置显得更加重要。本文通过阐述国内外在教育治理方面的研究成果，其次分析区域基础教育治理现状及问题，最后探讨大数据视域下的区域基础教育治理路径。

关键词：大数据 基础教育 教育治理

引言

2018年12月8日，中共中央、国务院印发《中国教育现代化2035》，要求加快信息化时代教育变革，对创新教育服务业态、推进教育治理方式变革进行了系统谋划。充分发挥市场在资源配置中的作用，实现教育数据以及信息的安全共享，推动教育治理水平提升。由此可见，信息化在教育治理体系构建和能力提升等方面有着举足轻重的位置。大数据时代的到来，使各级各类管理信息急速膨胀，但又出现了部门隔离和数据孤岛，也伴随着数据清洗和二次整合带来的问题。同时，面对目前日益复杂的教育形势，对于大数据视域下的区域基础教育治理路径的探索便显得尤为迫切。[1]

一、区域基础教育治理现状及问题

在大数据视域下，教育治理现代化要实现的是教育数据能在不同教育治理主体间的自由流动，政府、学校、社会等多个治理主体间相互合作与互动，高效解决教育热难点问题。推进教育治理现代化过程中还存在以下问题。[2]

1.传统治理结构不适应大数据时代需求

一是教育治理主体单一，政府、学校及社会之间关系尚未理顺。政府通过相应的审批控制与财务管理起到决定性的地位;学校仍处于辅助地位。二是治理主体对大数据的精髓和实际价值以及未来发展趋势认知模糊，亟待提升数据应用意识，重视数据在治理过程中的核心作用。[3]

2.信息孤岛阻碍教育治理效率的提升

传统治理结构中各部门间权力分配不尽合理，部门之间“孤岛现象”严重存在。由于管理权限，各类业务系统几乎都是独立运行，业务数据不畅通。亟待整合教育数据，提升治理效率。

3.机制体制不完善影响决策的科学性

大数据时代中的信息呈爆炸式增长，新型教育技术手段的不断成熟和运用。当前在教育决策的体制中行政化过重的问题影响着它本身属性的发挥。大数据挖掘和学习分析的分析者和管理者匮乏，其大数据素养亟待提升。

二、大数据视域下区域基础教育治理路径探索

随着全国智慧教育发展的浪潮以及“智慧教育示范区”的建设探索，围绕智能治理的建设目标，建议从政府到学校分层落实教育智能治理，加速教育治理能力现代化进程。

1.政府宏观调控，统筹智能治理

（1）加强数据治理思维引领作用

一是树立政府、学校等各教育治理主体的数据应用意识，重视数据在治理过程中的核心作用。二是正式数据理念在教育中的作用，从这个视角出发，进行相应要素与方式措施的新构建。

（2）构建开放数据交流共享平台

消除数据壁垒，将行政管理、班级管理等整合到区域共享平台上，统一数据标准，维持数据共享性及持续性，实现数据治理中的内部协同化。在线实施督导评估、学校安全管理等一系列工作，实现“数据跑路”。推进教育“互联网+政务服务”，将行政办公、绩效考核、过程监管等工作集成到平台上，实现业务工作随收随办，提高行政办公、绩效考核效率。

（3）培养适应治理现代化大数据人才

探索构建人工智能学习体验中心、大数据评价中心、智能管理中心，着力人员结构调整;重塑教师、教研员知识结构，培养适应治理现代化大数据人才。大力开展教师、校长、管理者培训，扩大培训规模、创新培训模式、增强培训实效，为实现“教育信息化2035”规划目标提供大数据人才保障。

（4）加快智能治理体制机制创新

探索智慧教育协同机制，深化政企合作，与高校深度协作，实施人工智能教育建设，构建形成多元保障、全面投入、高效运维的协同创新格局。积极探索适合于基础教育体系的数据治理模式，引导整个体系的健康发展。

2.学校微观自治，促进智能管理

（1）优化决策，驱动学校管理智慧化

设置数据采集流程，部署软件系统，最大程度将学校管理流程网络化;建立校园大数据监测平台，实施动态掌握学校教学和管理过程数据。例如通过考勤等系统数据，辅助评估班级组织情况，通过智能手环运动数据，动态监测学生体质健康情况。

（2）因材施教，驱动学校教学智慧化

结合学校育人目标和具体学科，建立操作性强的信息技术支持下的因材施教教学模式。集成基于学生不同要素个性特征的信息模型。开展面向学生自然无感的伴随性数据采集，建立学生行为和表现数据集，形成学生个性化的数字画像。构建具备多样化的路径与丰富资源的平台，支持学生自主提升。

（3）理念重構，驱动学校评价智慧化

结合各级关于学生综合素质评价要求，建立学校综合性评价机制，更加关注学生身心健康、个性技能和成长体验。优化更新学生过程性评价数据采集的基础设施，如电子手环等学生情感性数据采集设备，精确采集学生行为数据。要利用现代的数据平台，提供科学算法，实现学校评价智慧化。

（4）生态智能，驱动学校信息环境智慧化

转变学校学习和信息环境架构模式，打破学校地域边界，融合社区，打造无边界“智能学习中心”，形成“区域大学校”大数据生态体系。建立数据交换融合标准，整体上去推动校园系统的构建。部署硬件时，同步引入配套软件服务，实现校园智能环境数据的一体化和可视化。

结语

当前，教育的提升需要与时代相符合，特别是对于基础治理方面更加突出。在基础教育领域步入大数据时代的当下，探索出适合区域实际的教育治理路径尤为重要。本文分析大数据视域下的基础教育治理现状，以期发现其中不足，希望讨论得出的实施路径能为完善区域基础教育治理体系和提升治理能力方面提供借鉴。

参考文献

[1]赵朝辉.县域基础教育治理研究[D].山西大学，2015.

[2]罗伯特·欧文斯.组织行为学（第七版）[M].上海：华东师范大学出版社，2001，488-515.

[3]冯大鸣.美、英、澳教育管理前沿图景[M].北京：教育科学出版社，2004，145-148.

[4]邵泽斌.新中国文务教育治理方式的政策考察[M].北京：北京师范大学出版社，2012.

作者简介

刘一锦（1992.08—），女，籍贯：四川，职称（学位）：学士学位，学历：本科，研究方向：教育管理。