教育信息化背景下中小学数据治理研究

张琳江

（普洱市电化教育馆，云南 普洱 665000）

引言

信息技术的高速发展带来了教育全球化和信息化时代，以数据质量为驱动，融合多项信息化技术的数据治理已成为中小学整合资源、管理学校的新方法。然而，数据治理是将数据作为资产，以数据价值最大化为主要目标，立足于全生命周期理论的一一系列执行工作，这要求中小学院校具有健全的大数据中心和系统平台，然而不少院校缺乏此类基础建设。为此，应在教育信息化迈入3.0时代的背景下，围绕数据治理确保智慧教育切实落地，以“技术赋能教育，创新驱动变革”。

一、教育信息化背景及数据治理界定概述

1.教育信息化背景

党的十九届五中全会强调，要加强教育体系质量，推动教育治理体系建设，并强化治理能力，以实现教育现代化发展。2020年，我国教育部门针对教育信息化与网络安全工作提出要求，重点指出教育行业数据治理问题，进一步统筹规划教育管理信息化，要求教育行业通过积极应用信息化手段，推动教育治理体系的改革进程。2021年，我国发布有关强化教育管理信息化的政策，明确要求教育行业将数据作为驱动力，引用现代化信息技术，有效促进教育治理体系建设，落实现代化治理[1]。由此可知，我国教育未来发展的重要工作，即为融合现代化信息技术，不断优化管理理念、创新管理方式，逐渐加强管理效率、提高管理质量，通过对管理权力进行科学处理，推动教育治理体系建设，强化治理能力，促进教育现代化发展。

2.数据治理概念界定

数据治理即为对于数据的管理过程与方法，是以特定工具与平台为依托的实践[2]。早在大数据库普遍应用的时代中，与数据治理相关的理论与实践便已出现，所以其并非一种新兴概念。但在大数据时代背景下，数据量越来越大，复杂程度也越来越高，这对数据质量提出较高要求。在国际上，数据治理被认为是集合数据资产管理与控制的活动，属于广义信息治理计划的组成，是数据优化、数据隐私保护以及数据变现的相关政策。有学者指出，数据治理的责任在于企业，企业要制定统一、标准的治理模型，对不同层面的数据进行保护。从标准体系维度上看，数据治理即为通过对数据的组织与管控，达到数据标准化目的。从业务范围维度上看，数据治理则为监管数据生产、数据处理、数据使用各环节，以提高数据与业务的相适度。从控制范围维度上看，数据治理务必要整体统计治理人员、流程与系统。从技术支持范围维度上看，数据治理又要得到前端到终端的技术支持。

相较于数据治理，数据管理的定义较为宽泛，其涵盖数据在任何时间中的采集与应用，属于一项重复性流程。有学者认为，数据管理指的是企业在数据生命周期中对其管理所涉及的体系、方法以及实践、过程，其中包括数据治理内容。因此具体而言，数据治理属于数据管理的一部分，其又由管理、标准、技术三大体系所组成。企业开展数据治理，一是务必要设置专门数据管理机构，合理制定相关章程，以实现对数据的全面监管；二是务必要构建标准体系，统一数据各环节的管理，消除各方面存在的差异；三是务必要依托于信息技术，完善数据库与信息系统，提高数据质量，将数据价值充分发挥出来。

二、基于教育信息化背景分析中小学数据治理现状

在全球化发展机制下，大数据技术逐渐成熟，教育事业对数据价值的关注与日俱增。2022年初，有关于数字经济的发展规划和教育部工作要点中明确提出推进“智慧教育”和数字化战略行动，其中涉及教育领域的数字转型与智能升级[3]。在开展数据治理的中小学中，其治理体系目标结构由信息化核心竞争力、数据整合与利用、数据质量安全标准化等，分别是数据治理的愿景、价值体现与关键属性。近几年，中小学数据治理逐渐注重数据类型的划分，根据数据管理需要和应用目的的不同，划分类型包括数据结构、主题、范围、复杂程度等，逐渐细化的教育数据虽然提升院校内部数据治理与应用水平，但其较高的技术含量也给相关工作的开展带来限制。具体体现为：

第一，在教育与经济社会具有高度同构性的情况下，教育领域数据具有跨地域领域、碎片化等特点，导致数据治理难度系数较高。

第二，“信息孤岛”仍是痛点，缺乏围绕数据管理权限的顶层设计，数据价值发挥有限。

第三，即便中小学院校处于教育信息背景下，但在其数据治理过程中普遍存在投入不够的情况，落实到具体工作则体现为数据流通度不够高等，数据应用难度较大。

第四，与高等院校不同，中小学院校涉及的教育内容较浅，校内职工较难认识到数据治理的重要性，当组织内部共识程度较低时，难以保证数据资产得到合理使用。

综上，教育信息化背景下，数据治理是中小学创新数据服务、推动教育数字转型、提高教育资源利用率的重要方法，但是在实践中存在瓶颈，结合院校具体情况提出行之有效的数据治理框架是中小学院校数字转型发展过程中必须解决的课题。

三、研究中小学在教育信息化背景下的数据治理框架

由现状分析可知，在教育信息化背景下，中小学要想实现高效率、高质量的数据治理，需要结合自身实际状况与发展需求，完善顶层设计、加大投入，逐渐打造适用于本校的数据治理框架。

1.强化顶层：优化数据治理运行平台

教育信息化下的数据治理要求中小学院校构建教学管理数据平台，该平台应具有信息数据采集、整合、分析、应用等功能，与此同时，围绕院校数据治理实际成立专门的、面向数据的集中管理机构或部门，加强组织管理，根据管理结果对学校信息化建设整体方案进行优化，确保平台建设与数据治理工作得以有序推进，提升信息化管理部门在全校师生心中的地位。此外，为更快使校内职工认识到数据治理的重要性，还应增加其参与数据治理的参与机会，最好在教学、科研、教职工和学生管理等部门选出合适的信息员，通过利用信息员对自身领域数据情况的了解与熟悉，提升中小学数据治理效率、效果。在某种程度上，这一顶层设计的落实还能够细化、落实数据治理职责，同时实现部门、领域间数据的交流与共享，为某些缺失的关键数据的补充与完善提供支持。

其中，考虑到中小学信息平台的建设投入，可以适当简化基础，落实以Web为基础的数据治理平台方案。具体而言，在教育现代化转型发展过程中，教育部等有关部门制定并落实了一系列推动、建设文件，但是在中小学基础实力、资金投入等方面的限制下，难以全面达到较高的技术水平。因此，为践行教育信息化背景下的数据治理工作，中小学院校可以利用现有平台，在无需投入大量建设资金、技术设备的情况下实现数据治理，目前较为常用的就是Web平台。

目前，Web的高速发展打破了静态信息仓库这一传统标签，以Web为基础的资源和应用愈发丰富，当前具有开放、动态、用户驱动等主要特征，数据治理作为集中人、过程和信息技术的数据管理过程或方法，其主要目的之一是使学校数据资产得到合理运用，依托于数据管理让全校所有人员认识到数据是学校的核心资产，从而逐渐形成一致的管理思维与开放共享共识。故利用Web相对独立的网页、网页间的超链接等，依托于其开放环境的包容性与成长性优化管理者与用户的数据使用体验，为用户提供了海量的、持续生成的、多样性的、适合学习的资源和服务，使数据资源得到有效利用。在院校数据治理平台实际搭建过程中，应以数据的全过程生命周期闭环管理和元数据为基础，全面贯穿信息标准、数据采集与存储、主数据管理、数据应用等从源端到数据中心，再到数据应用端的数据全生命周期的过程管理，从而强化数据中心平台的交互性，打通中小学院校数据壁垒，实现数据互联共享。在条件允许的情况下，中小学开展数据治理时，应根据自身需求持续化整合Web浏览器扩展、人工智能（自动化、认知的增强基础）、网构软件、区块链及以此为基础的DID、WBLRC远期总体模型等，从而为中小学院校数据治理目标的实现提供支持，确保各项治理、管理工作均在教育资源全生命周期内完成，尤其是在教育信息化背景下，推动中小学院校数据治理更加开放、高效[4]。

2.强化发掘：挖掘数据源，集成并共享数据

为使院校数据资产得以有序运用，持续不断的为中小学院校建设与发展提供数据服务，可以借鉴一些高校现有的数据治理技术架构，结合自身实际情况围绕数据挖掘开展相关工作。

2.1 挖掘数据源并盘点院校数据资产。对于中小学院校而言，教育、教学与院校管理活动构成了一个系统，在该系统日常运作过程中产生海量教育数据，此类数据往往具有综合性、隐蔽性等特点，在信息化环境下开展数据治理工作时，应面对此类数据进行全面挖掘与整合，主要目的是分析数据的生产来源，以及分析其管理、使用和受益方，从而使这些数据为院校数据资产的丰富以及数据应用提供支持。此外，开展资产盘点时，主要是全面梳理现有信息化系统平台的日志、数据库、文件资料等，确保学校数据资产条理清晰的同时，也为后续数据补充、应用奠定良好基础。

2.2 数据集成与共享应用。数据异源异构导致的数据孤岛现象是中小学在教育信息化建设下数据治理中的常见问题，因此，为更好开展数据治理相关工作，应对现有系统中包含的数据进行采集、清洗等工作，完成后上传至中心共享数据库。需要注意的是，在实际工作中，应针对结构化和非结构化数据分别使用ETL和Hadoop进行接入。

3.强化管理：加强数据安全质量管理

对于信息化背景下中小学数据治理而言，院校数据资产的安全质量是挖掘数据价值、深化数据应用的重要前提，为此，在开展数据治理时，应注重院校数据质量改进与安全管理，合理落实技术性的审查监督等工作，确保数据更好的为中小学内部管理与建设发展提供服务。

3.1 数据质量管理。为给中小学院校的决策制定、发展规划等工作提供数据支持，在教育信息化环境下，可以通过健全的数据质量处理流程开展观察数据质量问题全过程的闭环管理。具体而言，中小学院校应围绕数据治理建立督察督办机制，并成立相关部门，质量问题处理流程为：①识别数据质量问题，其中包括主动发现问题（调研访谈、数据采集清洗、质量检测）、被动识别问题、反馈问题等；②分析数据质量问题，按照准确性、完整性、一致性、完备性、有效性和及时性原则对质量问题进行分析，并确定相关责任部门与人员，最后评估分析数据质量问题；③数据治理解决质量问题，若是技术方面的问题，比如命名不规范、代码不规范、格式不规范、类型长度不合理等，可运用ETL/数据清洗转换和数据质量检测校验的方式予以解决，若是内容问题，比如内容缺失、内容错误等，则采责任人自查自纠的方式予以解决；④反馈问题，学校领导或是专门的管理小组根据数据质量报告和问题反馈单对源系统修改、纠错补录等环节进行督察督办，最后将得到的质量改进报告发给发现问题和确认问题的管理者，以此实现数据质量问题从发现、到处理、再到最后改进的管理闭环，依托于各个责任部门的协同工作提升院校数据资产质量，为数据价值最大化目标的实现提供有效支持[5]。

3.2 数据安全管理。对于中小学数据资产安全管理，仍要坚持全生命周期的闭环管理理念与原则，确保数据安全这一数据治理的重要组成部分能够贯穿院校数据治理全过程。在实际管理过程中，院校应明确数据安全治理对象，对数据资产中具有较高隐私性的敏感数据提高防范，比如师生身份证号码信息、银行卡号信息、手机号信息等，注重数据治理平台的安全防范，依托于区块链等技术为隐私数据的保护提供强大保障。除此之外，还应根据数据治理中心平台的发展持续化更新数据审查监督方式，比如优化制度规范、增加安全技术保障等，从而保证数据价值的实现，使其更为全面、高效且安全的为中小学院校的管理与发展提供支持。

结语

综上所述，大数据技术的高速发展使得教育信息化水平不断升高，数据治理作为各个领域中的热点话题，如何挖掘、整合、应用中小学数据价值成为该阶段院校发展过程中需要解决的课题。基于上述分析，本文提出的主要落实框架为：以院校实际情况为根本，依托于现有大数据分析与平台优化顶层设计；根据当前较为普遍的“信息孤岛”加强数据价值挖掘与共享；通过数据标准的优化加强数据安全质量管理等，以此解决中小学院校的数据质量问题，推动其在教育信息化环境下平稳发展。