教育数字化转型中数据要素的价值发挥与管理*

杨现民 吴贵芬 李 新

教育数字化转型中数据要素的价值发挥与管理*

杨现民1吴贵芬1李 新2

（1．江苏师范大学 江苏省教育信息化工程技术研究中心，江苏徐州 221116；2．北京师范大学 教育技术学院，北京 100089）

2022年是开启全面建设社会主义现代化国家新征程的奠基之年，教育部正式启动“教育数字化战略行动”，吹响了教育领域全面数字化转型的号角。新一轮教育数字化转型是高度数据化的，数据要素在转型过程中承担“动力引擎”的重要角色，是驱动数字化教育创新发展的关键力量。基于此，文章首先明晰了新时代教育数字化转型的战略背景、内涵与特征。随后，文章阐释了数据要素化的重大意义和教育数据要素的价值发挥逻辑，集中体现为显著增强教育的解释力、诊断力、预测力、决策力与监督力。最后，文章从地方实践的视角，提出教育数据要素在交换共享、深度开发、安全防护、绩效评估环节的实施建议，以期为各地教育数字化转型工作提供借鉴和指导。

教育数字化转型；教育数据要素；数据要素；价值发挥；数据要素管理

一 教育数字化转型的战略背景、内涵与特征

2022年全国教育工作会议指出，新时代教育工作要做到“五个深刻认识和把握”，明确提出“实施教育数字化战略行动”。该行动的核心是实现教育领域全面数字化转型，在促进“十四五”时期我国教育事业的高质量发展过程中具有基础性、全局性和先导性的地位。而明确教育数字化转型的战略背景、内涵与特征，对于系统推进“十四五”期间的教育数字化转型至关重要。

1 教育数字化转型的战略背景

（1）数字中国战略的部署与实施

党的十九大报告提出“加快建设数字中国”[1]，标志着数字中国正式上升为国家战略。数字中国建设是我国积极应对以信息技术为核心的新一轮科技革命和产业革命的战略选择，是实现中华民族伟大复兴的关键一步。一个强大的数字中国必然需要一种高度适应数字经济与社会发展的数字教育作支撑，教育全面数字化转型是构建高质量数字教育体系的必由之路。

（2）建设教育强国的战略谋划

教育是民族振兴和社会进步的基石。十九大报告指出：“建设教育强国是中华民族伟大复兴的基础工程，必须把教育事业放在优先位置，加快教育现代化，办好人民满意的教育。”[2]教育强国建设要“坚持以人民为中心”，满足人民群众的高品质、个性化学习需要，这就必然要求信息化全面赋能教育，实现教育全面数字化转型，以提供“更高质量、更加公平、更多选择、更加便捷、更加开放、更加灵活”的教育服务。

（3）教育现代化战略的加速推进

《中国教育现代化2035》的第八项战略任务是“加快信息化时代教育变革”[3]，具体可从智能环境、人才培养模式、教育服务业态、教育治理方式四个维度协同推进教育信息化事业发展。教育数字化既是当前教育信息化事业发展的主要任务，也是教育现代化的关键特征和核心指标，数字化转型的广度和深度直接影响现代教育体系构建的速度和质量。为实现2035年建成服务全民终身学习的现代教育体系的发展目标，必须大力推进教育全面数字化转型。

2 教育数字化转型的内涵

数字化转型是第三次数字革命，是建立在数字化转换、数字化升级基础上的转型[4]。目前，业界对于“数字化转型”尚未形成统一的认识。有学者提出可以从三个层面对数字化转型进行定义[5]：①技术层面，数字化转型是基于新的数字技术的应用，如社交媒体、移动设备、分析或嵌入式设备；②组织层面，数字化转型涉及组织流程或新商业模式的变化；③社会层面，数字化转型是影响人类生活各个方面的现象。此外，还有一些组织和学者分别从过程观、策略观、进化观探讨了数字化转型，如美国高等教育信息化协会（EDUCAUSE）将数字化转型定义为“优化和转变机构运营、战略方向和价值主张的过程”[6]；有学者认为数字化转型是一种通过数字技术转型去解决通信、管理等问题的策略和方法[7]；有学者认为数字化转型是一种商业模式的进化或者创造等[8]。

在教育领域，祝智庭等[9]率先对教育数字化转型进行了基本的概念界定，指出教育数字化转型是运用数字技术推动教育全方位创新与变革的过程。《现代汉语词典》对“转型”的解释是“社会经济结构、文化形态、价值观念等发生转变”[10]。也就是说，转型既是一种动作，也是一个过程。本研究高度认同教育数字化转型的过程观，并进行了如下概念界定：教育数字化转型是通过数字技术和数据技术的综合创新应用，促使教育要素、教育业务、教育场景实现全面数字化，逐步形成与现代经济社会发展高度适配的高质量教育体系的持续过程。

3 教育数字化转型的特征

教育数字化转型是一个复杂、动态的过程，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的影响，其在不同发展阶段有不同的发展使命和特点。“十四五”时期的国家教育数字化战略行动是对《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》提出的“中国数字教育2020”行动计划的全面升级[11]，要突出解决新时代教育改革发展面临的重大现实问题、要着重满足人民群众对美好教育的期盼、要显著增强对高质量教育体系构建与教育现代化事业发展的支撑能力。新时代的教育数字化转型绝非以往教育信息化工作的机械重复，而是步入新时代后教育系统把握新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局的战略性举措，该举措呈现了五个方面的新特征：

①业务覆盖全面化，坚持“需求牵引，数字赋能”的原则，创设覆盖“教—学—管—考—评—研—训”的教育业务数字化场景，实现教育业务的高效化、简易化、精细化、人性化；

②人员参与全体化，所有教育利益相关者都能积极参与其中，在教育数字化的建设、应用、宣传、推广、探索、研究等各环节发挥作用，形成“人人参与、人人贡献、人人享受”的良好局面，并在参与过程中实现全员数字素养提升；

③融合应用深入化，信息技术与教育教学融合达到“有深度、有广度、有温度”的新水平，形成“人人乐用、处处能用、时时可用”的信息化应用新常态，并不断创新信息化应用模式；

④教育数据要素化，建立教育数据采集处理、交换共享、开发利用的完备机制，加速教育数据在特定平台和空间中的合法合规流通，持续发挥教育数据价值，驱动教育改革与创新；

⑤发展机制创新化，以更大魄力破除影响教育数字化转型的体制机制障碍，探索形成更科学适用的数字资源与服务供给、专职队伍建设、组织架构运行、经费支持保障等机制。

二 教育数据要素化及其价值发挥

如前所述，教育数字化转型的关键特征之一是“教育数据要素化”。那么，何谓“数据要素化”？教育数据要素在教育数字化转型过程中如何发挥价值？这些问题亟待进一步厘清。

1 数据要素化及其重大意义

步入大数据时代，数据已成为国家基础性战略资源[12]。2020年4月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次将“数据要素”增设为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素[13]，并通过单独一章对“加快培育数据要素市场”进行了总体设计，明确提出要支持构建教育领域规范化数据开发利用的场景，提升教育数据要素价值。2021年11月，工业和信息化部颁布《“十四五”大数据产业发展规划》，指出要坚持数据要素观，深度参与数据要素的采集、存储、加工、流通等全生命周期，从而激活数据要素的潜能、释放数据要素的价值[14]。

然而，数据是一种虚拟性资源，原始数据本身是没有价值的，只有经过采集、整理、融合、分析、运用等加工处理才能实现“要素化”，产出可在市场交易流通的数据产品和服务，进而转变为生产力，作用于现实世界的社会生产和经营活动[15]。数据作为新的生产要素，必须通过市场化配置才能真正地流通起来，进而更好地发挥其价值，创造更大的效益[16]。为此，有地方出台了数据要素市场化配置的政策。2021年8月，广东省人民政府发布《广东省数据要素市场化配置改革行动方案》，提出加快数据新型基础设施、数据运营机构、数据交易场所等核心枢纽的建设[17]，促进数据要素生产、流通、应用等环节的规范有序、高效公平。

数据要素化意义重大，主要体现在三个方面：①赋予数据进行市场交换的合法性，可以加速数据要素在不同场景、平台、组织之间的跨界自由流通，进而充分释放数据价值；②为国家数字经济的健康快速发展提供更庞大、更灵活、更强劲的数据资源支撑，带动更多传统产业实现数字转型、智能升级；③更好地服务数字社会建设，增强人们的数据资产意识，提升人们通过数据产品与服务使用带来的获得感。然而，数据要素毕竟是一个新生事物，我国在数据要素化过程中还存在数据权利边界不清晰、数据分类分级不统一、数据价值计量难度大、数据流通机制不完善等诸多现实难题[18]，亟待政-产-学-研-用多方协同攻关，以加速构建完备的数据要素市场，充分激活、释放数据要素价值。

2 教育数据要素的价值发挥

理解了数据要素化的内涵及意义，接下来需要深入教育领域洞悉教育数据要素价值发挥的逻辑。新一轮的教育数字化转型一定是高度数据化的，数据要素在转型过程中将承担“动力引擎”的重要角色。为此，本研究通过梳理教育数据要素交换、开发、应用的一般流程，设计了教育数据要素价值发挥的逻辑框架，如图1所示。该框架显示，通过搭建教育数据共享交换平台，可以有效联通数据供需双方，结合完备的数据交换与开发利用规范等机制设计，能够让更多机构和个人合法、合规地获取教育数据，并加以深度开发加工，产出高品质的教育数据产品和服务，再反馈应用到不同的教育场景，进而实现教育生产力提升。

其中，数据要素驱动的教育生产力提升可以概括为“显著增强五个变革力”：①通过客观数据观测分析教育教学现象、透视教育教学规律，揭开教育教学的过程“黑箱”，还原教育教学过程的全貌，显著增强教育解释力；②通过多维数据的关联交叉分析，识别以往单凭经验分析难以发现的教育教学问题和短板，显著增强教育诊断力；③结合教育场景和业务需求，利用教育教学与管理历史数据构建预测模型，显著增强教育预测力；④通过全样本数据采集与全方位、多层次的数据分析研判，以及基于大数据的教育计算实验，实现基于多维证据的教育科学决策，显著增强教育决策力；⑤通过教育业务进程隐藏的“数据流”对教育政策实施过程与成效进行实时监控，显著增强教育监督力。

图1 教育数据要素价值发挥的逻辑框架

数据要素的教育变革力价值发挥依赖必要的外部条件，集中体现为“五个依赖”：①依赖教育数据的规模与质量。教育数据的大规模化和高质量化是激发教育变革力的基础条件，小规模且低质量的教育数据难以满足教育数据要素市场需求，其不仅无益于教育教学质量改进，反而会影响教育科学决策，对教育发展起到负作用。②依赖数据要素市场的制度保障。建立健全数据要素市场交易规则、数据权属确认机制、数据价值评估机制等，才能支撑教育数据供需方有效联通、高效供给，促进教育数据要素规范、稳定、安全的交易流通。③依赖教育数据加工的技术水平。唯有运用先进、安全、适用的数据采集、处理与分析挖掘技术对教育数据进行深度加工，才能从海量的教育数据中挖掘到高价值的信息，供给更高品质的教育数据产品和服务。④依赖教育用户的数据素养水平。高水平的数据素养能够帮助教育用户高效开展精准教学与教研、教育科学决策与管理、教育风险分析与预警等，进而整体提升数字化教育教学与教育治理现代化水平。⑤依赖教育数据产品和服务品质。唯有好用、易用、有用、耐用的教育数据产品与服务才能得到市场认可，才易被广大教育用户所使用，进而才能转化为教育生产力，推动教育变革与创新发展。

三 教育数据要素管理的实施建议

教育数据要素价值的发挥，离不开高水平的数据要素管理。换言之，教育数据要素的管理能力直接影响教育全面数字化转型的推进速度与成效。2021年3月，教育部发布《关于加强新时代教育管理信息化工作的通知》，明确提出要提高教育数据管理水平，推进教育数据开放共享，保障教育数据的质量和安全，从而充分发挥教育数据的效能[19]。接下来，本研究将重点围绕教育数据要素的交换共享、深度开发、安全防护、绩效评估四方面问题展开探讨，提出相关实施建议，以期为各地教育数字化转型工作中教育数据要素的发展提供借鉴和指导。

1 教育数据要素的交换共享

随着全球开放数据运动的兴起，我国数据开放范围由科学数据逐步拓展到政府数据、商业数据和个人数据[20]。其中，教育领域的数据开放共享是实现教育数据资产增值的基础保障，是提升政府教育治理能力的有效举措，是推动教育高质量和高层次发展的重要动力[21]。为促进教育数据要素有序流通、合理共享，本研究建议各地着重做好以下三方面工作：

（1）加快培育教育数据要素市场，激发教育数据要素市场活力

根据中共中央、国务院《关于加快建设全国统一大市场的意见》的相关文件精神[22]，各地要加快研制适合地方实情的数据要素市场配置指导意见或实施方案，努力构建高效规范、公平竞争、适度开放的数据要素市场，并将教育领域纳入数据要素市场化的试点范围；同时，充分调研分析教育领域数据要素的供需双方需求，明确划定数据要素供需双方的角色权限，设计清晰、简约的数据要素流通交换程序，促使教育数据要素在市场的作用下进行高效分配、流通与交换。此外，各地政府还应加强数据要素营业主体及其交易过程的合法性和合规性督查，积极营造公平竞争、清朗文明的教育数据要素市场。

（2）统筹建设教育数据基础设施，打造教育数据要素交换枢纽

贯彻落实教育部等六部门《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》的相关文件精神[23]，各地要规划、整合教育行政部门和学校“低小散旧”的数据中心，实现教育数据中心的集约化、一体化、绿色化建设；建立横纵联通的教育业务系统“数据总线”，打破“信息壁垒”和“数据烟囱”，实现关键基础数据的动态汇聚、更新与系统交换。同时，借鉴美国、英国等国家政务数据开放经验，要进一步健全国家与地方联动的政务数据开放平台体系，优化政务数据开放平台的相关功能和机制，重点扩增教育政务数据集规模，提高教育政务数据开放的质量、安全性与管理效能[24]。

（3）健全教育数据要素共享机制，实现教育数据要素高效能共享

影响教育数据要素交换共享的首要障碍是机制缺陷，而非技术难题。一方面，各地应严格遵守《政务信息资源共享管理暂行办法》《科学数据管理办法》等国家政策、大数据国家标准以及教育部教育信息化行业标准，确保各类业务系统的标准化建设；另一方面，应结合地方实际需求，加快研制地方性教育数据要素管理办法与技术标准，围绕教育数据要素的开放原则、开放标准、开放范围、开放路径、开放协议等形成系统完备的机制，同时加强各项制度机制的执行监督，切实保障教育数据要素高效、透明的交换与共享。

2 教育数据要素的深度开发

数据要素从“原材料”变成“产品和服务”，需经过劳动者的加工处理，这是数据要素实现其自身价值的必由之路。当前，教育领域数据要素的开发力度和开发深度还远远不够，很难满足教育高质量发展的需求，也难以支撑教育全面数字化转型向纵深方向发展。为此，本研究建议各地着重做好以下两方面工作：

（1）系统调研用户应用需求，创新教育数据要素应用场景

做好调查研究是实现教育数据要素深度开发、精准开发的前提。各地应组建一支由高校科研人员、地方教育行政人员、一线教师、信息化行业人员组成的调研队伍，对学生、教师、家长、研究者、学校、教育行政部门、行业企业等教育用户的数据要素应用需求开展深度调研，精准捕捉现有需求、敏锐发现潜在需求。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要素应用示范场景，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，逐步形成具有地方特色的教育数据要素应用范式。

（2）推进教育数据要素协同开发，供给高品质教育数据产品和服务

教育数据要素用户需求清单应动态更新并及时向社会公开，以吸引科研机构、行业企业等精准投入研发力量，开发更多好用、易用、有用的教育数据产品和服务。地方大数据管理局可以统筹教育数据要素资源，针对教育重大需求，协同科技局、发改委等部门定期发布“揭榜挂帅”科技项目，吸引高水平科研团队集体攻关。地方软件行业协会、人工智能学会等社会组织，一方面应联合高校加强高端数据人才培养、开展员工数据研发能力培训；另一方面可以定期开展精品数据产品与服务的遴选、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。

3 教育数据要素的安全防护

教育数据要素在促进教育数据资产增值、提高教育现代化治理能力、推动教育数字化发展等方面具有巨大价值潜能，但同时也面临较大的安全隐患和风险[25]。各地在推进教育全面数字化转型的过程中，要坚持“安全底线思维”，重点建设好以下“四道”教育数据要素安全防护墙：

（1）优化教育数据要素安全防护机制，从管理侧筑牢数据要素安全防护墙

各地应依据国家《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》，对区域教育数据要素流通存在的重大安全隐患和风险挑战进行系统分析研判，出台地方教育数据要素安全管理与隐私保护相关办法，对教育数据收集、存储、处理、应用等关键环节的操作规范、教育管理部门职责分工、应急管理与安全检查机制、责任追究等进行全方位规定，夯实制度基础。探索组建教育数据要素安全管理中心，设置教育数据安全专员岗位，统筹开展教育数据安全防范、风险评估、应急处置等各项工作。

（2）强化教育数据要素安全技术体系，从技术侧筑牢数据要素安全防护墙

综合运用匿名保护、数据加密、访问控制等安全技术，构建覆盖数据要素全流程的安防技术体系，全天候实时监测数据泄露、数据侵权、数据误读、数据操纵等，发现异常立即依法启动应急处理预案。基于区块链技术构建安全、可信的区域教育数据网络，有效防止教育数据被伪造和篡改，为教育数据要素大范围、长周期的开放共享提供安全保障。利用深度学习技术，构建教育数据要素安全预警模型，对视频、图像、语音等多媒体教育数据进行智能检测，精准识别非法数据、被篡改数据等，提高教育数据要素安全管理的智能化水平。

（3）提升用户教育数据安全防护能力，从用户侧筑牢数据要素安全防护墙

针对教师、教育管理者等重点群体，各地应强化教育数据安全专题培训，将数据安全作为必修内容纳入中小学教师信息技术应用能力培训体系和管理者信息化领导力培训体系，同时强化过程与结果考核。对于中小学生，应依托信息科技课程讲授网络与数据安全专题知识，开展安全防护基础技术实训，培养学生数据安全素养。组织力量建好教育数据安全典型案例库，加强对正反两方案例的宣传，推动形成区域教育数据安全文化。此外，面向全体公众，加强国家《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》的法制宣传教育，提升全民数据道德责任意识和数据权利意识。

（4）重视数据分析结果的可靠性，从应用侧筑牢数据要素安全防护墙

数据安全是全过程的，涉及数据采集、存储、处理、分析、展示、应用等环节。数据分析结果的准确性、可信度，将直接影响数据应用的成效，也是当前教育数据安全的薄弱点。弱可信、低可靠的数据分析结果，往往会误导教育决策，带来教育安全风险。为发挥教育数据价值，提高数据应用的精准性和科学性，需要加快建立教育数据要素“分析—应用—评价—反馈”的运行闭环。例如，由教研、财务、师培等业务部门牵头，结合工作场景提出数据应用需求；然后由信息化部门组织专业力量协同研发数据分析模型，开展试用测试；最后由业务部门进行效果评估与反馈，以实现数据分析结果与应用绩效的持续改进。

4 教育数据要素的绩效评估

绩效评估是教育数据要素管理的关键环节，也是评判教育数据要素价值的重要方法。推进教育全面数字化转型，不仅要关注教育数据要素的流通共享与资源投入，还需关注教育数据要素的产出和效益。围绕教育数据要素绩效评估，各地应着重做好以下两项工作：

（1）基于绩效评估经典理论，构建教育数据要素绩效评估体系

组建由绩效评价专家、教育技术专家等构成的专家团队，以系统论、利益相关者理论、成本效益分析理论、资源配置效益理论等为指导，构建区域教育数据要素绩效评价体系框架，解决好“谁来评”“评什么”“如何评”三个基本问题，明确绩效评估的关键要素、参与主体、评估流程、评估方法等，以指导教育行政部门或专门评估机构开展更为系统、科学的教育数据要素绩效评估工作。

（2）开展数据要素绩效评估示范，形成教育数据要素绩效评估机制

选择不同教育数据要素应用场景，有序开展绩效评估试点示范，检验教育数据要素绩效评估体系的科学性和可行性，及时总结绩效评估的试点示范经验，针对遇到的实践问题进一步完善评估流程和方法工具，逐步提升绩效评估质量，同时建立评估结果反馈机制，以持续优化教育数据要素的开发和管理，发挥教育数据要素价值，有力推动教育全面数字化转型。

四 结语

新时期的教育数字化转型具有显著的数据化特征，而教育数据是驱动教育系统数字转型、智能升级的“动力引擎”。加速完善教育数据要素市场，加强教育数据全方位、全流程治理和深度开发，充分发挥数据要素价值，是“十四五”时期各地推进教育数字化转型的重点和难点。

本研究在厘清教育数字化转型之战略背景、内涵与特征的基础上，重点探讨了教育数字化转型过程中教育数据要素的价值发挥逻辑及其管理策略。需要注意的是，围绕教育数字化转型与教育数据要素化，还有诸多理论与实践问题亟待突破，主要包括：①教育数字化转型制度机制的系统化设计；②教育数字化转型相关技术标准的研制；③教育数据要素市场的科学构建与可持续运行；④教育数据要素协同治理的机制与技术；⑤教育用户数字素养培养课程体系与培养模式的构建。

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The Value Play and Management of Data Elements in Educational Digital Transformation

YANG Xian-min1WU Gui-fen1LI Xin2

2022 is the year of laying the foundation for China to embark on a new journey to build a socialist modern country in an all-around way. The Ministry of Education has officially launched the “strategic action of educational digitization”, and sounded the horn of comprehensive digital transformation of education. The new round of educational digital transformation is highly data-oriented, and the data elements could play an important role of the “power engine” in the transformation, which is the key force driving the innovation and development of digital education. Based on this, this paper firstly clarified the strategic background, new connotation and characteristics of the educational digital transformation in the new era. Secondly, it explained the significant meanings of data elements and the logic of the value play of educational data elements, which was embodied in the significant enhancements of the explanation power, diagnosis power, prediction power, decision-making power and supervision power. Finally, from the perspective of logical practice, the implementation suggestions of educational data elements in the links of exchange and sharing, in-depth development, security protection and performance evaluation were proposed, in order to provide reference and guidance for the educational digital transformation of in various places.

educational digital transformation; educational data element; data element; value play; the management of data elements

G40-057

A

1009—8097（2022）08—0005—09

10.3969/j.issn.1009-8097.2022.08.001

本文为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）的阶段性研究成果。

杨现民，教授，博士，研究方向为智慧教育、教育大数据、网络学习资源、技术增强学习等，邮箱为yangxianmin8888@163.com。

2022年4月30日

编辑：小时