数字新质生产力驱动教育平台智能化重构的治理逻辑

摘" 要：数据不但是开展公共治理的重要介质，而且是网络空间的核心要素。作为打通信息平台与技术空间的纽带，数据之于教育的内在价值超越了现存物理世界的智能化进阶过程。对于教育而言，数字新质生产力则以技术为基础，围绕数字化教育平台进行智能化的服务。一方面，教育平台的智能化运作走向，超越了传统教学工具和手段的单向度认知，有助于提升教育服务的效率与质量，促进教育公益性与服务性的形成。另一方面，在保持教育资源开放性与共享性的基础上，打破数据公共平台的信息孤岛，推动教育数据的挖掘与利用。总体来看，利用人工智能和机器学习技术，教育平台可以对海量数据进行深度挖掘和分析，为教育决策提供科学依据，以便适应不同的教育环境和应用场景。教育平台通过收集用户的基本信息和学习行为，采用智能化的推荐方式，基于用户画像进行数字化管理以及智能的匹配与调度。同时，利用机器学习技术，对教育平台上的数据进行深度扫描，为教育过程提供个性化的智能辅导。

关键词：数字新质生产力；教育平台；智能化重构

DOI：10.16366/j.cnki.1000-2359.2024.06.04

作者简介：董宏建（1976—），男，河南许昌人，博士，北京理工大学教育技术研究中心研究员，主要从事教育信息理论与实践等相关研究。

基金项目：北京市教育科学“十四五”规划重点课题（CAFA24032）

中图分类号：G40-057" 文献标识码：A" 文章编号：1000-2359（2024）06-0021-07" 收稿日期：2024-02-06数字技术的发展不断驱动人类改造客观世界的生产和生活方式，成为新质生产力的主要承载者，并加速推进了新质生产力的形成曾立，谢鹏俊：《加快形成新质生产力的出场语境、功能定位与实践进路》，《经济纵横》，2023年第12期。。新质生产力具有高科技、高效能、高质量三个重要特征，符合新发展理念的先进生产力形态，体现在劳动参与主体对劳动对象全新的技术改造过程。毋庸讳言，人类历史上以“蒸汽革命”“电气革命”“信息时代”为代表的三次科技革命，均是生产力推动技术进步的必然结果万长松，徐志源，柴亚杰：《新质生产力论》，《河南师范大学学报》（哲学社会科学版），2024年第2期。。而数据作为数智时代的关键生产要素，具有基础性、战略性与配置性作用。新质生产力的出现与数字时代的发展密切相关，数字新质生产力的起点在“数字”，关键在“生产力”，落脚在“智能化驱动”，其“质”体现在通过科学技术引领实现治理模式的变革，进而展现出持续的发展动能，从而呈现“质”“量”并重的新业态 魏崇辉：《新质生产力的基本意涵、历史演进与实践路径》，《理论与改革》，2023年第6期。。诚然，在数智化时代，智能技术为教育场域带来了一定的冲击，传统滞后单一的教学手段日益被智能技术替代，“新质生产力”也将同步推动教育技术的变革，并将成为重要发展方向。数字新质生产力创新了传统的要素生产模式，以技术创新驱动为核心形塑数字新质生产力，成为推进教育平台智能化运作的有效抓手。显然，“数字技术”作为社会改造工具具有双重角色，既是推动生产力发展的“通用技术”，又能成为控制劳动者的“专门工具”。在数字技术的推动下，传统生产力正经历前所未有的质变，在教育学科中发挥着关键作用。只有不断强化数字技术在教育场域的核心地位，将数字技术从“通用技术”转变为“专门工具”，才能形成教育数字平台的公共性运作方向 边志锋，张立国：《中国高等教育治理研究的多元特征、演进体系与前沿趋势》，《统计与信息论坛》，2024年第2期。。

一、数字新质生产力：理解教育平台的智能化运作

人类在改造社会实践的过程中，依次大抵经历了原始性创新、经验性创新与超验性创新三个阶段，原始性创新特指前所未有的重大科学发现、技术发明、原理性主导技术等创新成果，意味着在基础研究和高技术研究领域取得独有的发现 宋雨薇，安实，董昌其：《应急科研攻关快速响应与精准研发何以兼顾：基于应急科研攻关项目的政策评价分析》，《行政论坛》，2023年第3期。。而经验性创新贯穿于知识转化为行动和成果的全过程，通过不断积累经验，在实践中总结知识增长的规律，从而挖掘出化解问题的能力。如今的智能技术已经拥有并具备了某种创造性的能力，人类改造客观世界的能力已经达到了“超验性创新”阶段，这就需要教育工作者在教学中深度应用智能技术，“制造”出利用工具进行探究性创新的平台场域。对于数字新质生产力而言，教育平台的智能化运作彰显了高科技、高效能、高质量的三个重要特征。数字新质生产力嵌入教育平台的智能化运作，体现在教育平台智能化工具的使用情况，即新技术、新模式、新场景赋能教育技术治理过程。

（一）提升教育服务效率与质量

概括来看，“大数据以处理非结构化数据和即时流式数据见长，并以数据可视化作为分析结果的展现形式” 董青岭：《大数据与机器学习复杂社会的政治分析》，时事出版社，2017年，第3页。。数字新质生产力的承载主体，如云计算、大数据、人工智能等技术，使得教育平台能够更高效地处理海量数据，实现资源的优化配置和精准推送 宋虹桥，张夏恒：《数字化赋能新质生产力的内在逻辑与实现路径》，《湖湘论坛》，2024年第3期。。通过智能手段分析出学生的学习行为和需求，同时，教育平台能够为学生提供个性化的学习路径和资源推荐，从而提高学习效率和质量，进而推进教育的高质量发展。

1.推动教育模式的创新。数字新质生产力催生了在线教育、智能教育、个性化教育等新型教育模式，打破了传统教育的时空限制，使得教育更加灵活、便捷。教育平台利用虚拟现实、增强现实等技术，为知识受众创造了更加丰富、生动的学习场景和体验。数字技术使得优质教育资源得以跨越地域限制，实现全球范围内的共享 袁辉，韩居伯：《人工智能助推新质生产力发展研究》，《现代经济探讨》，2024年第10期。。

2.落实教育资源的均衡。通过整合和优化教育资源，在线教育平台缓解了资源不均衡的弊端，为更多学生提供了接受高质量教育的机会。教育平台拓展了数字新质生产力的应用场景和市场需求。作为数字新质生产力的重要应用场景之一，教育平台为新技术、新产品的研发和推广提供了广阔的公共应用空间。随着教育行业的数字化转型，对数字新质生产力的需求不断增长，并推动相关智能技术的不断创新和升级。

（二）促进教育资源的共享与利用

在智能工具使用方面，2022年的元宇宙，2023年的chatGPT与Gemini，2024年的Sora文生图智能模型，诸多先进的智能技术将逐渐抹平不同社会阶层群体的信息差，有利于垦拓与建构教育权利的平等分享 王雅洁：《加快形成新质生产力：关键环节、风险挑战与实现路径》，《内蒙古社会科学》，2024年第2期。。现有传统的教育教学已很难实现智能化教学的技术跃迁。在促进教育公平与技术平权方面，数字新质生产力已凸显出了技术进阶的潜能。数字技术通过打破地域限制，实现资源共享与互动以促进教育技术的发展，有效地促进了教育资源的共享与均衡。

1.打破地域限制。智能化学习工具的普及使得学习不再受地域限制，学习者可以通过网络获取到全球范围内的教育资源。虽然传统的教育资源集中在大城市或优质学校，但是互联网的出现打破了区域的限制。不论是城市还是农村，只要运用智能化的教学工具和网络教育平台，学生都可以通过在线学习平台接触到全球顶尖学府的课程和教学资源。

2.教师专业发展。互联网与数字技术的出现不仅拓展了学生的学习渠道，也为教师专业发展提供了新的机遇。通过教师专业培训平台、在线教育研讨会等，教师可以便捷地分享教学经验、更新教育理念，并获取到全球各地的教育最新动态。教师智能化技术的提升不仅有利于传递更好的教育资源给学生，也有助于缩小教师之间的差距，推动教育公平的实现。

（三）推动教育数据的挖掘与改造

从对知识的传递来看，传统板书承载了“‘知识体系’‘学科结构’以及‘经验重构’的价值取向，而板书的教育方式彰显了“教师主导”“学生主体”到“教学相长”的三维互动关系；板书的知识传递方式则贯穿于“美的体验”“美的欣赏”“美的创造”等三重功能向度。而数字新质生产力作为先进生产力的具体形式，则构成了习近平总书记对马克思主义生产力理论的创新性发展 崔占峰，任政存，王青正：《新质生产力形成之问：结合马克思科学技术思想的再考量》，《经济问题》，2024年第10期。。总体来看，教育平台不但汇聚了海量的教育数据，而且数字新质生产力与教育平台之间形成了一定的互促关系。

1.智能化平台汇聚了海量的教育数据。在教育数据的挖掘与利用过程中，智能化平台汇聚了大量的教育数据，包括学生的学习行为、成绩、兴趣爱好等，这些数据为教育研究和决策提供了重要依据。通过挖掘和利用这些数据，可以进一步优化教育资源配置、提升教学质量和效果。教育平台作为教育行业的重要组成部分，其创新发展对于整个行业的现代化转型具有重要意义。通过引入数字新质生产力，教育平台能够推动教育行业的创新发展，为培养未来社会所需的高素质人才提供更多可能性。

2.数字新质生产力与教育平台的互促。数字技术的发展和应用不但构成了新质生产力提升的诱因，而且也成为驱动教育发展的重要技术路径 王学军：《发展新质生产力的政府作用：内在逻辑与实践进路》，《行政论坛》，2024年第3期。。数字新质生产力与教育平台之间相互促进、共同发展，为教育行业的现代化转型和创新发展注入了新的活力。在数字技术与教育平台融合向纵深拓展的过程中，数字技术还可以实现资源的互动，学校和地区可以通过互联网共享教材、教案、教学视频等资源，推动教育数据的改造。

二、智能化重构：新质生产力赋能数据平台的创新特征

某种程度上看，“数据治理是指公共机构为了最大限度地挖掘和释放数据价值，推动数据资源的有序流动，具体对各类元数据进行处理和分析的过程” 张莉：《数据治理与数据安全》，人民邮电出版社，2021年，第12页。。相对于传统生产力而言，新质生产力的发展理念提出之后，就很快向多个学科渗透。在教育领域，可以运用大数据、人工智能、互联网、云计算等新技术与具有一定信息素养的教育工作者相结合。在重构智能化教育平台过程中，教育智能化的公共平台具有公益性与服务性、开放性与共享性、可扩展性与灵活性等特点。

（一）教育数据公共平台配置的基本属性

新技术的融合创新，如人工智能与教育技术的结合，可以创造出新的应用场景，促进数据公共平台要素的创新性配置。智慧教育结合人工智能技术进行分析处理，可以为教育管理提供智能化的解决方案。将教育技术的研发成果转化为实际应用的能力也是新质生产力的重要组成部分。只有将教育技术应用于实际场景，才能真正发挥数据公共平台要素的价值，推动教育质量的提升。教育数据公共平台的基本属性包括公益性与服务性、开放性与共享性、可扩展性与灵活性等特征，这些属性共同构成了教育数据公共平台的核心价值和服务能力。

1.公益性与服务性。作为提供教育资源与服务的平台，公益性与服务性是教育数据的核心属性。这意味着平台的建设和运营旨在为广大教育相关人员（包括教师、学生、家长等）提供便捷高效、优质的教育服务。这种属性体现了教育公平的理念，有助于缩小教育资源的地域和群体差异 王洪才：《创新创业教育：高校适应新质生产力发展的根本选择》，《江苏高教》，2024年第8期。。

2.开放性与共享性。开放性和共享性是教育数据公共平台的重要特征。开放性意味着平台上的教育资源是向所有用户开放，用户可以自由地访问和使用这些资源。共享性则强调平台上的教育资源是可以在用户之间共享，这有助于促进教育资源的优化配置和高效利用。通过开放性和共享性，教育数据公共平台能够打破信息孤岛，实现教育资源的互联互通和共享共赢。

3.可扩展性与灵活性。随着教育需求的不断变化和技术的不断进步，教育数据公共平台需要具备可扩展性和灵活性。这意味着平台能够根据需要随时添加新的模块，不断扩展现有功能，以满足不同用户的需求。同时，平台还需要具备灵活的部署和配置能力，以便适应不同的教育环境和应用场景。

（二）教育数据公共平台配置的基本功能

相对而言，信息技术显得较为灵活开放，“新信息技术不仅是个单纯的应用工具，而且是有待发展的过程，促使使用者和操作者变成同一群人” 黄晓春：《技术治理的运行机制研究：关于中国城市治理信息化的制度分析》，上海大学出版社，2018年，第3页。。新质生产力的核心技术能力，就是围绕数据公共平台进行创新性配置 马峰：《中国式现代化背景下新质生产力发展与智能时代我国社会结构现代化》，《河南社会科学》，2024年第10期。，推动人工智能、大数据公共平台、云计算等在关键领域取得突破，是实现教育数据公共平台要素创新性配置的技术支撑。

1.数据集成与支持。教育公共平台的共享和开放有助于打破数据公共平台的信息孤岛，促进数据公共平台要素在不同领域、不同区域和不同群体之间的自由流动，更好地利用数据公共平台资源，提高数据公共平台的利用效率 刘蕾，张新亚；《新质生产力赋能公共服务高质量发展的机理与进路》，《江苏社会科学》，2024年第4期。。开放的数据公共平台为教育创新提供了肥沃的土壤，教育主管部门可以利用数据平台开发新的应用和服务，为教育平台的智能化发展创造新的机会。教育主体可以利用这些数据平台开发新的服务，使得教育数据能够跨系统、跨平台实现高效集成与共享。通过云计算和大数据技术，不同来源的教育数据可以被整合到统一的数据平台中，为教育工作者提供全面的数据支持。

2.智能分析与决策。利用人工智能和机器学习技术，教育数据平台可以对海量数据进行深度挖掘和分析，为教育决策提供科学依据。通过预测学生表现、评估教学效果等，帮助教育工作者及时调整教学策略和方法。因此，政府应建立有效的教育数据公共平台的共享机制，明确教育数据公共平台运行的原则、流程和标准，鼓励各部门之间以及政府与企业、社会组织之间形成数据的公共平台。建设国家级或地区级的教育数据公共开放平台，集中发布教育主管部门持有的数据公共平台资源，为教育管理机构提供方便快捷的数据访问渠道。推动数据公共平台的共享和开放，促进数据公共平台要素的自由流动和高效配置，为数据公共平台的创新性配置提供丰富的数据资源。

（三）教育数据公共平台配置的基本定位

教育数据公共平台配置立足于数据驱动与智能服务，共同推动教育领域的现代化转型和创新发展唐旭，袁满：《新质生产力助推数字平台高质量发展的路径研究》，《东岳论丛》，2024年第9期。。随着大数据、人工智能等技术的发展，教育数据的公共平台通过收集、分析用户的学习行为、偏好等数据，能够为用户提供更加个性化、精准的学习建议和资源推荐。同时，平台还可以利用智能算法对教学资源进行优化配置和动态调整，以提高教学效果和学习体验。

1.提升教学与管理效率。教育数据平台设施通过数字化手段简化了教学与管理流程，提高了工作效率。智能化的在线教学平台、智能教务管理系统的广泛应用，使得教学活动和管理任务变得更加便捷和高效。同时，根据学生的个性化需求，教育数据平台能够提供定制化的学习资源和路径。通过分析学生的学习行为和偏好，平台可以推荐最适合的学习材料和课程，从而提高学习效果和满意度。个性化的智能教学系统可以根据学生的学习进度和难点，自动调整教学策略和内容，提供个性化的辅导和练习。同时，智能客服系统则可以根据用户的提问和需求，提供快速、准确的解答和帮助。

2.保障数据安全与隐私。“数据安全与隐私保护的各项活动是数据治理的底线保障。” 杜小勇，黄科满，卢卫：《跨域数据治理》，中国人民大学出版社，2024年，第27页。在推动教育数据平台设施发展的过程中，数字技术也注重保障数据安全和个人隐私。通过加密技术、访问控制等手段，确保教育数据在传输和存储过程中的安全性。同时，通过互联网和数字技术，在保护学生隐私的前提下，教育资源可以更加灵活地进行定制，根据学生的不同能力、兴趣和学习风格提供有针对性的教学内容。这种在保证数据安全下的个性化学习不仅能够激发学生的学习兴趣，提高学习效果，还能够实现资源的均衡分配，让每个学生都能享受到优质的教育资源。

3.数据驱动与智能服务。教育数据驱动是一种以数据为基础，结合经验、数据和设计思维的教育研究和实践模式许中缘，郑煌杰：《赋能新质生产力：数据要素资产化的法律配置》，《湖北大学学报》（哲学社会科学版），2024年第5期。。具体通过收集和分析学生在学习过程中产生的数据，如学习进度、学习兴趣、学习方式等，来精准地了解学生的学习需求和行为特征。借助这些数据，教育工作者可以优化教育设计和实践，提供个性化的学习支持和指导，实现更加精准和高效的教学。利用人工智能、大数据等先进技术，为教育领域提供智能化的解决方案和服务。在教育数据驱动的基础上，智能服务可以进一步挖掘数据的潜在价值，提供更加精准和个性化的学习建议和资源库。

三、智能化运作：教育平台重构的治理逻辑

“数据是一种重要的生产要素，需要通过资源化和资本化的过程才能成为有效的数据要素。” 杜小勇，黄科满，卢卫：《跨域数据治理》，中国人民大学出版社，2024年，第7页。教育平台重构的智能化运作逻辑涵盖了用户画像构建与个性化服务、智能教学与辅导、教育资源管理与优化、智能运营与管理以及安全保护等多个方面。这些智能化的运作逻辑共同推动教育平台向更加高效、精准和个性化的方向发展，教育平台重构的智能化运作逻辑主要体现在以下几个方面：

（一）厘定用户画像的特征

用户画像与教育个性化服务密切相关。用户画像是指基于用户的基本信息、行为特征、兴趣爱好等多方面数据构建的虚拟形象，它有助于深入了解用户需求和行为习惯 刁雪桦，朱学芳：《基于用户群体画像分析的慕课平台知识服务策略研究》，《数字图书馆论坛》，2023年第12期。。在教育领域，用户画像被广泛应用于个性化服务中，用户画像在教育个性化服务中发挥着重要作用，它有助于提升用户体验、满足用户需求，并推动教育服务向更加精准和高效的方向发展。

1.立足用户画像的特征。教育平台通过收集用户的基本信息、学习行为、偏好习惯等数据，构建用户画像。利用大数据分析技术，对用户画像进行深入挖掘，可揭示用户特征背后的规律和趋势。通过分析用户的学习历史、兴趣偏好等信息，教育平台可以为用户推荐符合需求的个性化课程，提高学习的满意度和效果。具体通过学习计划制定用户的学习目标和进度，结合用户画像，教育平台帮助用户更高效地达成学习目标。依据用户的学习需求和兴趣，教育平台可以为用户推送相关的学习资源。

2.搭建课程服务体系。基于用户画像，平台采用智能推荐算法，如基于教育课程内容的推荐、协同过滤推荐和深度学习，为用户提供个性化的学习资源和服务。在智能辅导与反馈基础上，借助用户画像，教育平台可以为用户提供专业化的辅导和反馈。一方面，针对用户的弱项提供额外的练习和讲解，帮助用户更好地理解和掌握知识。另一方面，通过用户画像，教育平台可以为用户规划高效的智能化学习路径，帮助用户系统地掌握知识和技能。通过分析用户的学习历史和兴趣偏好，平台能够精准地推荐适合用户的学习内容和课程。

（二）智能教学与辅导

智能教育与辅导是指利用人工智能技术，为学习者提供个性化、精准化的教育服务 吴蔚然等：《教师如何感知生成式人工智能：基于行动者网络理论的质性研究》，《湖南师范大学教育科学学报》，2023年第5期。。在智能化学习的基础上，通过收集和分析学习者的学习数据，如学习进度、知识点掌握情况、学习偏好等，为学习者量身定制完善的学习方案。这有助于满足每个学习者的独特需求，提高学习效率。同时，基于智能辅导，利用自然语言处理和语音识别技术，能够解答学习者的疑问，提供即时反馈。因此，在某些领域，如语言学习和编程教学，智能辅导系统甚至可以达到或超越人类的智能化水平。

1.智能评估与反馈。教育平台利用大数据和机器学习技术，对学生的学习过程和成果进行全方位、多维度的评估。通过智能评估系统，教师可以快速获取学生的学习情况，为学生提供有针对性的反馈和建议。智能教育系统能够自动批改作业、试卷，减轻教师负担。同时，通过大数据分析，系统能够精准评估学习者的学习成效，为教师提供教学改进建议，促进教学质量的提升。

2.虚拟教师与辅导。智能教育与辅导正在逐步改变传统的教育模式，为学习者带来前所未有的学习体验。随着技术的不断进步，智能教育将在教育领域发挥越来越重要的作用。平台借助自然语言处理和语音识别技术，打造虚拟教师角色，为学生提供线上的答疑和辅导服务。虚拟教师能够根据学生的提问和需求，提供即时、准确的解答和辅导，帮助学生解决学习难题。同时结合虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术，落实教学方法的创新，智能教育系统为学习者创造沉浸式的学习体验，使抽象概念具体化，复杂知识直观化，激发学习者的学习兴趣和探索欲。

（三）教育资源管理与优化

教育资源的管理需要完善数字基础设施建设，具体包括“硬、软、云、网”等部分 戎珂，陆志鹏：《数据要素论》，人民出版社，2022年，第106页。。其中硬件为软件运行提供物质基础，主要围绕数据采集、归类、加工等功能，云计算是分布式计算的一种，主要瞄准提升运算能力和效率，结合先进的算法和模型，实现人与物、物与物的流通，对教育平台中大量数据进行深度分析，挖掘出有价值的信息。基于智能匹配，提高教育资源利用效率。同时，智能调度系统可以实时监测和调整教育资源的使用情况，避免资源的闲置和浪费。根据实际需求和教育发展趋势，对教育资源进行前瞻性的规划和布局，实现教育资源的优化配置。具体将优质的教育资源输送到教育资源相对匮乏的地区和学校，缩小城乡教育差距，促进教育公平。

1.教育数字化管理。教育的数字化管理就是利用数字技术和网络平台对教育过程、教育内容和教育手段进行全面的革新和升级。它不仅仅是将传统的线下教育转移到线上，更是一个涉及课程建设理念更新、内容呈现方式多样化、课程实施方式创新、课程结构重构以及教育管理数字化等多个方面的变革过程。教育平台通过云计算和物联网技术，实现教育资源的数字化管理。数字化管理提高了资源的利用效率和覆盖范围，使得优质教育资源能够更广泛地传播和共享。因此，教育数字化管理是教育现代化的重要标志，其不仅能够推动教育公平，提高教育质量，还能促进教育创新，为培养适应未来社会需求的人才提供有力支撑。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，教育数字化管理的未来将更加广阔和光明。

2.教育智能匹配与调度。教育智能匹配与调度是教育领域的一项重要技术，它利用大数据、人工智能等先进技术，实现教育资源的精准匹配和高效调度。教育智能匹配是指根据学生的学习需求、兴趣爱好、学习能力等多方面的信息，通过智能算法自动为其推荐最适合的学习资源和课程。这种匹配方式可以大大提高学生的学习效率和兴趣，实现个性化教学。智能匹配系统通常会收集并分析学生的学习行为数据，如学习时长、进度、成绩等，以及学生的偏好信息，如喜欢的学科、教学方式等，然后利用这些数据进行智能化调度。

（四）教育智能运营与管理

教育智能运营和管理是指对教育资源进行动态、高效的智能化操作，具体包括课程安排、教师分配、教室使用等多个方面 向勇：《新质生产力与数字文化产业高质量发展的价值建构》，江苏社会科学，2024年第5期。。通过智能化管理系统，可以根据学生的实际需求实时调整教育资源的使用情况，避免资源的闲置和浪费，提高教育资源的利用效率。如在教育场域中，如果时间段内某些教室空置，智能运营系统可以将需要亟待使用教室的课程或活动安排到这些教室，从而提高教室的使用率。平台利用智能算法，摸清学生的学习需求和资源供给情况，可以实现课程资源的智能化运营和管理，通过智能化的管理，平台能够确保学生获得最适合自己的学习资源和课程。

1.教育的自动化流程。教育平台可通过智能化手段，实现课程资源的智能匹配、学习进度管理、教学效果评估等环节的自动化。具体来看，要明确教育平台希望通过自动化流程实现的具体业务目标，如提高教学效率、增强师生互动、优化资源分配等。在流程评估的基础上，对现有业务流程进行全面评估，分析流程的复杂度以及涉及的任务数量，不断归纳并优化数据处理的类型等，以便自动化流程降低人力成本，提高运营效率。

2.教育数据分析与决策支持。教育平台可通过收集和分析运营数据，为教育工作者和管理者提供决策支持。具体的数据分析结果有助于教育平台持续优化服务，提升用户体验和教学效果。围绕适用于教育智能化操作的工作场景，模拟人工操作，可自动执行重复性高、耗时长的任务。通过监控工具对自动化流程的执行情况进行实时监控，确保流程的稳定运行，可以提供后台多个系统接口的能力，实现数据的快速整合和共享 杜小勇，黄科满，卢卫：《跨域数据治理》，中国人民大学出版社，2024年，第7页。。

四、结语

作为一种数字化的生存方式，大数据正在改变着我们的生活以及理解世界的方式。“智能化技术是影响公共领域发展的新一代信息技术，具体涉及大数据平台、大数据分析方法和大数据应用。” 刘明雷，丁德宇：《智能密码：智能+场景应用案例解析》，电子工业出版社，2021年，第19页。在智能化时代的浪潮中，数据公共平台如同涌动的洪流，以其独有的力量，推动着数字新质生产力的蓬勃发展。教育平台彰显了公共平台与技术治理的深度融合，共同绘制出一幅智能化发展的图景。站在历史的转折点上，教育数据公共平台要素的配置模式经历了从无到有、从单一到多元的蜕变。展望未来，要根据不同地区的特色和发展需求，设计符合当地实际情况的数字基础设施。建设高效、稳定、安全的数字基础设施，将为教育数据公共平台要素的配置提供坚实的硬件保障。可见，高速的数据公共平台中心可以支持大规模的数据公共平台处理任务，而可靠的云计算平台则可以为用户提供灵活的计算资源。在加强数字基础设施建设的过程中，需要充分考虑不同地区的经济、社会和技术条件，因地制宜地制定建设方案。在经济发达地区，可以重点建设大规模的教育数据公共平台中心和云计算平台，以满足高密度、大规模的数据公共平台处理和存储需求；而在经济欠发达地区，则可以注重发展边缘计算等技术，以实现教育数据公共平台的实时采集和传输。毫无疑问，数字技术正深刻驱动着教育数据平台设施的发展，为教育现代化注入了强大动力。因此，新质生产力的赋能，将引领数据公共平台要素创新性配置迈向新的高度。为了更好地破解数据公共平台权属的迷雾，必须打破数据公共平台流通的壁垒，让数据公共平台在更加自由、安全、高效的智能化环境中流动，为教育治理现代化提供保障。

The Governance Logic of Intelligent Reconstruction of Education Platform Driven by Digital New Quality Productive Forces

Dong Hongjian， Lu Linxiang

（Beijing Institute of Technology，Beijing 100081，China）

Abstract：Data is not only an important medium for conducting public governance， but also a core element of cyberspace. As a link between information platforms and technological spaces， the intrinsic value of data in education goes beyond the intelligent advancement process of the existing physical world. For education， digital new quality productive forces are based on technology and provide intelligent services around digital education platforms. On the one hand， the intelligent operation of educational platforms goes beyond the one-dimensional cognition of traditional teaching tools and methods， which helps improve the efficiency and quality of educational services， and promote the formation of educational public welfare and service. On the other hand， while maintaining the openness and sharing of educational resources，the intelligent operation breaks breaking the information silos of data public platforms and promote the mining and utilization of educational data. Overall， by utilizing artificial intelligence and machine learning technologies， educational platforms can deeply mine and analyze massive amounts of data， providing scientific basis for educational decision-making to adapt to different educational environments and application scenarios. The education platform collects users’ basic information and learning behavior， adopts intelligent recommendations and other methods， and conducts digital management and intelligent matching and scheduling based on user profiles.Meanwhile，it uses machine learning technology to deeply scan data on educational platforms and provide personalized intelligent tutoring for the educational process.

Key words：digital new quality productive forces;education platform;intelligent reconstruction［责任编校" 陈浩天］