当前，我国各地教育数字化转型工作已全面铺开，“广度”上取得了显著成效，如何发动好“数据引擎”，实现数据充分赋能，是纵深推进教育数字化战略行动的“关键一招”。

数据充分赋能

教育数字化转型的实践逻辑

“充分赋能”强调数据在驱动教育数字化全面转型中的全流程赋能、全要素赋能、全场景赋能。也就是说，数据要素要渗透到教育系统的每一个“细胞”，包括教育环境、教育活动、教育资源等。

这便涉及数据赋能教育数字化转型的实践逻辑，包含自下而上、递进支撑、循环反馈的三层赋能，分别是数据治理层赋能、数据开发层赋能和数据应用层赋能。

·数据治理层赋能要解决好数据自身的质量、交换、安全、隐私等关键问题，发挥数据的基础支撑价值。
·数据开发层赋能重在通过多元数据分析和深度数据挖掘，产出面向具体业务和具体问题的教育数据产品和服务，展现数据的生产加工价值。

·数据应用层赋能指向数据要素在教育业务场景中的示范应用和普及推广，通过合理规范、持续有效的数据应用，逐步提升教育系统的运行效能，推动各项教育事业高质量发展，展现数据的终极应用价值。

数据充分赋能

教育数字化转型面临的现实难题

从国内(nei)教(jiao)育大数据建设与应用实践(jian)来(lai)看，数据充(chong)分赋能(neng)教(jiao)育数字化转型仍面临三项突(tu)出难(nan)题。

一是贯穿全生命周期的数据治理机制尚未健全。数(shu)据(ju)(ju)的全(quan)(quan)生(sheng)命周(zhou)期一般(ban)可划(hua)分为采集、传输、存储、处理(li)(li)(li)(li)、交(jiao)换、销毁(hui)6个阶段。虽然全(quan)(quan)生(sheng)命周(zhou)期数(shu)据(ju)(ju)治(zhi)理(li)(li)(li)(li)的理(li)(li)(li)(li)念逐步深入(ru)实践领(ling)域，但数(shu)据(ju)(ju)质量难以保(bao)障、数(shu)据(ju)(ju)多层(ceng)多级(ji)(ji)交(jiao)换难度大、数(shu)据(ju)(ju)安全(quan)(quan)与隐私泄露(lu)风险大、治(zhi)理(li)(li)(li)(li)主(zhu)体权责不清晰等问(wen)题(ti)依(yi)旧(jiu)存在(zai)。此外，各级(ji)(ji)教育(yu)行政部门(men)大都未建立专门(men)的数(shu)据(ju)(ju)治(zhi)理(li)(li)(li)(li)机构和专职人员队伍，难以对教育(yu)大数(shu)据(ju)(ju)开展专业化、高效化的治(zhi)理(li)(li)(li)(li)，影响数(shu)据(ju)(ju)价值发(fa)挥。

二是用户隐私数据的使用边界不清晰、防护难度大。教育数据交(jiao)换共享过(guo)程中(zhong)容(rong)易引(yin)发数据泄露(lu)、流失、篡改、滥用等(deng)数据安全和(he)伦理问题(ti)。各级智慧(hui)教育平(ping)台(tai)在构建用户画像(xiang)过(guo)程中(zhong)，为实(shi)现更(geng)加(jia)精准的用户画像(xiang)，容(rong)易出现过(guo)度数据采集、敏感数据展示等(deng)现象，侵犯师(shi)生隐私(si)。

三是教育数据的深度开发能力不强、应用示范度和广度不高。数(shu)据(ju)作为一种新型生产要素，从(cong)“原材(cai)料”变成“产品和服务”，须经(jing)过劳(lao)动(dong)者的加工(gong)处理，这是数(shu)据(ju)要素实现(xian)其自身价值的必经(jing)之路。

当(dang)前，不少(shao)地(di)区和学校虽然(ran)在积(ji)极探索数据驱动的(de)精(jing)准教(jiao)学、精(jing)准教(jiao)研(yan)、教(jiao)育科(ke)学决策、教(jiao)师队伍治理等(deng)应用(yong)场景，但整体的(de)应用(yong)深度(du)和频度(du)不足(zu)，数据价(jia)值的(de)激活度(du)不高、普及面(mian)不广，难以满足(zu)教(jiao)育高质量发(fa)(fa)展的(de)现实需求，也难以支(zhi)撑教(jiao)育全面(mian)数字化(hua)转型向纵(zong)深发(fa)(fa)展。

数据充分赋能

教育数字化转型的实施建议

一是健全系统观指导下的全局教育数据治理机制。将国际数(shu)据(ju)(ju)治(zhi)(zhi)理(li)经(jing)验与我国教(jiao)(jiao)育实际相结合(he)，科学设计教(jiao)(jiao)育平(ping)台(tai)数(shu)据(ju)(ju)治(zhi)(zhi)理(li)的组织架构、标准规范、人员队(dui)伍、配套机制(zhi)、技(ji)术工具、监督考核等内容，构建(jian)教(jiao)(jiao)育平(ping)台(tai)全局数(shu)据(ju)(ju)治(zhi)(zhi)理(li)体(ti)系。编制(zhi)配套的、细化的、可操(cao)作的教(jiao)(jiao)育平(ping)台(tai)数(shu)据(ju)(ju)治(zhi)(zhi)理(li)指南(nan)和实施方案，推进(jin)平(ping)台(tai)数(shu)据(ju)(ju)分类分级确权授权使用。

加强各级(ji)平台(tai)数(shu)据规范审查力度，严(yan)格(ge)执行(xing)(xing)国家标准(zhun)和(he)(he)行(xing)(xing)业标准(zhun)，以标准(zhun)的(de)(de)“真应(ying)用”切(qie)实破解“数(shu)据孤岛”顽疾。既(ji)要注重师生(sheng)身份、行(xing)(xing)为轨迹、资(zi)源使用等原始数(shu)据的(de)(de)治理，也要加强用户画像(xiang)状态、资(zi)源推荐结果(guo)等衍生(sheng)数(shu)据的(de)(de)治理。认真研究ChatGPT等生(sheng)成式(shi)人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能技术产品对(dui)(dui)教(jiao)育数(shu)据生(sheng)产、加工(gong)(gong)、流(liu)通和(he)(he)应(ying)用带来的(de)(de)挑(tiao)战及其(qi)应(ying)对(dui)(dui)措施，确(que)保人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)能生(sheng)成数(shu)据的(de)(de)可管(guan)可控。

二是建立用户画像全生命周期隐私保护链。基于国家法律，建立“事(shi)前防(fang)护—事(shi)中检测(ce)—事(shi)后(hou)审计”的平(ping)(ping)台(tai)数(shu)据安防(fang)机制。依法保障平(ping)(ping)台(tai)用户基本知(zhi)情权，对(dui)所有(you)接入智慧(hui)教(jiao)育平(ping)(ping)台(tai)体系的平(ping)(ping)台(tai)和移动应用进行数(shu)据采集与使用用户告知(zhi)事(shi)项进行全面(mian)审查，完善用户使用条款(kuan)和隐私声明。

明(ming)确(que)用户画像全生命周期的(de)(de)隐(yin)私(si)保(bao)(bao)护风(feng)险以及不(bu)(bu)同隐(yin)私(si)等(deng)级(ji)数据(ju)的(de)(de)管理权限(xian)，根据(ju)不(bu)(bu)同业务场景和(he)数据(ju)隐(yin)私(si)等(deng)级(ji)，给予(yu)不(bu)(bu)同的(de)(de)管理权限(xian)和(he)使用规范说明(ming)。建立平台(tai)算法(fa)审查制度和(he)备案制度，对各类算法(fa)的(de)(de)可解(jie)释度、公平度等(deng)能力指标进行评价和(he)分级(ji)，通过创建不(bu)(bu)良(liang)算法(fa)特征(zheng)库(ku)开(kai)展智能算法(fa)筛(shai)查工作，确(que)保(bao)(bao)算法(fa)公平透(tou)明(ming)。

三是打造教育数据深度开发生态圈。建立教(jiao)育(yu)数据用(yong)户需求清单定期公开(kai)机制，吸(xi)引(yin)科(ke)研机构、行业(ye)企业(ye)等力量精(jing)准投(tou)入研发(fa)力量，开(kai)发(fa)更多好用(yong)、有用(yong)、易用(yong)的教(jiao)育(yu)数据产品和服务。加强教(jiao)育(yu)数据资(zi)源统筹，针对教(jiao)育(yu)重大需求，设立“揭榜挂帅(shuai)”科(ke)技项目，吸(xi)引(yin)高水平科(ke)研团队进行集(ji)体攻(gong)关。 

软(ruan)件行(xing)业协会(hui)(hui)、人工(gong)(gong)智能(neng)(neng)学会(hui)(hui)等社会(hui)(hui)组织，积极(ji)联合高校加强(qiang)高端数(shu)据(ju)(ju)人才培养，组织开(kai)展员工(gong)(gong)数(shu)据(ju)(ju)研发能(neng)(neng)力培训与(yu)精品数(shu)据(ju)(ju)产品和服(fu)务的(de)遴选，加速(su)推广优秀教育数(shu)据(ju)(ju)产品和服(fu)务，营造有(you)序(xu)竞争、奋发向上的(de)行(xing)业新生态(tai)。

四是着力推进教育数据应用示范。坚持(chi)“场景嵌入式(shi)(shi)(shi)，服务伴(ban)随(sui)式(shi)(shi)(shi)，学(xue)习泛在式(shi)(shi)(shi)”的基本(ben)理念，面向一线教师和管(guan)理人员(yuan)开展普(pu)及式(shi)(shi)(shi)、渗(shen)透式(shi)(shi)(shi)数(shu)(shu)据(ju)(ju)素养(yang)培养(yang)培训工作，建立一支懂数(shu)(shu)据(ju)(ju)、用(yong)数(shu)(shu)据(ju)(ju)、爱数(shu)(shu)据(ju)(ju)的教师队伍。

坚持“应(ying)用(yong)(yong)为王，服务至(zhi)上(shang)”原则，积极探索(suo)教(jiao)育数(shu)据场景(jing)应(ying)用(yong)(yong)的(de)(de)创(chuang)新(xin)点(dian)，找好数(shu)据驱动教(jiao)育问题解决的(de)(de)突破点(dian)，发挥好创(chuang)新(xin)点(dian)的(de)(de)示范(fan)作(zuo)用(yong)(yong)、突破点(dian)的(de)(de)带动作(zuo)用(yong)(yong)，全面提(ti)升(sheng)教(jiao)育数(shu)据创(chuang)新(xin)应(ying)用(yong)(yong)水平。

通过征集场景(jing)案例、设(she)立专(zhuan)项(xiang)课(ke)题等多渠(qu)道(dao)创设(she)更(geng)丰富的教育数(shu)据(ju)应用示范场景(jing)。建立“评(ping)估—反(fan)馈—优化”的教育数(shu)据(ju)应用链条(tiao)，以评(ping)估结(jie)果为依(yi)据(ju)，开展数(shu)据(ju)证(zheng)据(ju)导向(xiang)的教育决策(ce)与教育干预，让数(shu)据(ju)价值在支撑教育高质量发展中(zhong)充分(fen)彰显(xian)。

作(zuo)者：杨(yang)现民（江苏师范(fan)大学智慧教育学院院长、教授）

来源：中国教育报