數據治理：高等教育治理工具轉型研究*

劉金松

(華東師范大學 國家教育宏觀政策研究院，上海 200062)

2013年，《中共中央關于全面深化改革若干重大問題的決定》提出了“推進國家治理體系和治理能力現代化”的目標，這為我國高等教育治理范式的轉變提供了歷史契機。2014年的全國教育工作會議將“完善科學規范的教育治理體系，形成高水平的教育治理能力”提出上了工作日程。這意味著我國高等教育利益相關者共同治理進入深化階段，在這種時代和實踐背景下，合理界定不同行動者之間權力與責任成為高等教育治理的重要趨向，也成為高等教育治理成敗的重要影響因素。但權責界定后的治理對原有治理工具形成了一定挑戰，所以如何利用合適的治理工具將這種趨勢順利轉化為治理實踐成為目前需要解決的問題[1]。高等教育數據治理因其融合了數據治理、大數據、“互聯網+”等最新的技術和理念，成為我國高等教育治理工具轉型的嘗試，為我國高等教育治理提供了新的思路和路徑。本文嘗試對高等教育數據治理的內涵、邏輯以及其運行的內在機理和外在機制等進行理論探索，進一步豐富高等教育數據治理的理論研究。

一、何謂高等教育數據治理——概念合成理論視角的解析

高等教育數據治理作為一個合成概念，是由高等教育治理和數據治理這兩個概念合成的(如表1所示)。根據概念合成理論的解釋，合成空間是從兩個輸入空間有選擇性地提取了一些結構[2]，從高等教育治理這一目標輸入空間提取應用于何種治理領域和治理目標這些元素；從數據治理這一源輸入空間提取數據治理技術、程序等相關的要素。這兩個輸入空間具有一些相同的結構，即通過一定的技術手段和治理程序達到某種治理目的。理解高等教育數據治理這一合成空間需要不斷地減活(Deactivate)舊的聯系，激活新的聯系，結合語境和儲存在記憶里的知識框架，重構新的空間并進行重組和整合[3]，即需要將高等教育治理與數據治理二者創造性的連接在一起，并賦予其新的內涵。

表1 “高等教育數據治理”概念合成

高等教育數據治理這一合成空間是指向高等教育治理這一目標空間的，即為實現高等教育的善治而進行的治理工具轉型和創新，進而適應新的治理條件和背景。高等教育治理作為目標輸入空間，具有其自身特有的目標指向。隨著經濟全球化和信息技術發展的雙重疊加，高等教育發展中自由與責任之間的張力越來越大，而將這些張力轉化為動力就是治理的過程。高等教育治理主要是指利益相關者參與到高等教育過程中，包含參與高等教育的舉辦、決策和監督，并共享高等教育發展的成果[4]。其核心是指決策權力的分配問題即誰具有高等教育決策的權力以及通過什么樣的程序進行決策，在權力分配和使用的過程中，需要使用一定規則和程序對教育中相互競爭乃至相互沖突的利益各方進行調解，這就涉及到使用具體的治理手段和工具。

數據治理這一源輸入空間為高等教育數據這一合成空間提供了基本屬性和特征。對于數據治理這一概念的理解目前依然存在一定的爭論，不同的學者對數據治理具有不同的理解和界定[5-8]，張寧、袁勤儉通過整理不同學者的理解給出以下界定：數據治理是圍繞數據資產展開的系列工作，以服務組織各層決策為目標，涉及有關數據管理的技術、過程、標準和政策的集合[9]。之所以要對數據進行治理，其目的是為管理者決策提供重要信息，可以有效提高決策的有效性。因此，組織需要將數據作為重要的治理資源，將其視為有效治理的必要依托。但由于組織所掌握的數據準確性存疑、相關性不足、數據更新不及時、異質性過大、半結構化數據處理存在困難等問題，機構數據治理的機遇與挑戰并存。

高等教育數據治理這一合成空間并非簡單地從目標輸入空間(高等教育治理)和源輸入空間(數據治理)提取部分結構，而是在此基礎上形成自我層創結構。在數據治理空間，是通過對數據的治理達到管理優化目的，此時數據是作為治理對象的；在高等教育治理空間，是通過治理安排來促進高等教育良性發展的。而在合成空間，數據治理成為高等教育治理的一種工具選擇，此時數據既是具體治理過程中的對象，同時也是高等教育治理的方法。所以高等教育數據治理這一概念的內涵可以理解為：在高等教育治理中，作為高等教育治理的一種工具，通過對高等教育相關數據的治理，將更多的利益相關者以實質性或非實質性的方式納入到治理過程中來，從而解決以往高等教育治理中利益相關者參與低效、非科學性參與的問題，依靠數據治理實現高等教育的善治。

關于高等教育數據治理，國內學者已經開展了相關研究。許曉東等(2015)認為數據治理是提高高校教育質量、決策科學性以及管理效率的關鍵因素，并提出數據獲取和抽取、整合和分析、解釋和預測高等教育數據治理分析框架[10]；張宏寶(2016)對高等教育治理中數據源流的合法性、邏輯進路和體系建構進行了分析，提出通過數據治理實現高等教育智慧治理[11]；彭雪濤(2017)在分析美國高校數據治理的基礎上，提出我國高校應從頂層設計規劃數據治理、由權責體系落實數據治理、用信息技術保障數據治理、以分析應用推進數據治理[12]；吳剛提出高校大數據治理體系的構建應堅持業務匹配原則、需求導向原則和集約推進原則。策略包括制訂數據標準、增加制度供給、強化風險管控、試行成效評估以及注重應用開發[13]；以上研究者分別從不同層面和視角對高等教育數據治理展開了分析，為本文研究提供了很好的借鑒，但仍需要對高等教育數據治理帶來的變革、其應用的內在邏輯和具體應用進行探索，以推動高等教育數據治理在實踐中的應用。因此，本研究在對高等教育治理為何轉向數據治理進行進一步分析，重點對高等教育數據治理這一工具的應用所帶來的變革以及其應用內在機理和具體應用進行探索。

二、高等教育治理工具為何轉向數據治理

一直以來，高等教育治理為我國高等教育發展做出了很重要的貢獻，其治理工具也隨著高等教育發展、技術工具和國家政策趨向等因素的變化而革新。新的治理工具出現并不是對原有治理工具的否定，而是對其進行有益的補充，以豐富我國高等教育治理的工具選擇。當下，我國高等教育治理工具面臨著需求—技術—政策綜合轉型驅動(如圖1所示)，向數據治理轉型成為我國高等教育治理實踐的必然趨勢，這為高等教育治理提供了新的選擇和可能，也為治理范式的變革提供了工具基礎。

圖1 高等教育治理工具轉型的需求—技術—政策驅動模型

(一)治理需求驅動：復雜化治理現實需要精細、精準治理

隨著高等教育的發展，高等教育領域內的需求、分工、利益分割等越來越復雜，這就使得高等教育治理面臨一個更多元、更復雜的治理對象和治理需求。首先，利益主體的多元化及利益訴求多元化交織，高等教育治理不僅需要科學地處理多元利益相關者參與治理這一問題，還要盡可能滿足紛繁甚至是相互沖突的治理需求，這就導致了治理過程及治理結果合理性的復雜化。其次，高等教育治理所面臨問題的本身變的日益復雜。隨著我國高等教育改革深入與現代大學制度建設推進，高等教育治理內容更加復雜[14]，具體治理問題的指向更加精細化，同時為了提高治理效果，治理過程需要將更多的影響因素考慮其中，如經濟產業發展、社會公正等。治理問題精細化和治理影響因素多元的共振對傳統“項目制”“一攬子”的治理工具和方法提出了挑戰。最后，高等教育問題的敏感性也增加了其治理復雜性，高等教育的發展關涉國家人力資源和科學技術供給，歷史經驗表明錯誤的治理工具不僅會影響其自身發展，更為重要的是會制約社會整體發展，隨著教育問責被納入到政府治理、教育治理之中，使得治理變得更加謹慎，迫使治理主體尋求更為適切的治理范式和治理技術。精細治理就是利益相關者深度參與高等教育治理過程，要求治理手段和治理技術更加專業化，特別是需要借助于大數據的力量，加強對于需要治理問題的把握[15]，這也就為高等教育數據治理的興起提供了機遇。

(二)技術發展驅動：大數據、“互聯網+”為數據治理實施提供了技術可能

信息化時代技術迭代發展，“互聯網+”就是在這種背景下建構的一個概念，同時也作為一種新的工具，“互聯網+”將信息互聯網轉變為智慧互聯網，即智能互聯網，將改變傳統互聯網信息傳輸這一功能，實現對世界認知和感應的連接與傳導[16]，將活動、物質等不同的介質及線上和線下不同場域結構化為有效、可用的信息。在“互聯網+”技術發展的背景下，高等教育相關活動的痕跡將以數據形式保存下來，利益相關主體對現行高等教育的態度以及期望也會形成異構的數據。此外，有關國民經濟發展活動的數據、產業結構及其變化的軌跡數據等都會被納入到“互聯網+”的大數據序列中。隨著大數據技術的發展，會有更多、更全面的數據被治理主體所利用，不斷成熟的數據采集、清洗、可視化技術也促進“互聯網+”的數據成為規范的治理證據。互聯網的開放性和隨著大數據發展而帶來的數據公開可以有效改善傳統治理過程中信息不對稱的問題，從技術層面遏制“暗箱操作”，提升治理的公開性和透明性。2015年，國務院相繼發布了《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》《促進大數據發展行動綱要》等文件，在政策層面進一步推動大數據、“互聯網+”等技術發展，使得高等教育治理具有更為先進的技術保障。

(三)政策驅動：教育治理能力現代化的頂層設計推動數據治理實施

黨的十八大通過的《關于全面深化改革若干重大問題的決定》(以下簡稱《決定》)提出要“推進國家治理體系和治理能力現代化”。國家治理體系作為頂層設計包含諸多內容，其中教育治理能力的提升是我國教育改革成功的重要基礎。因此，提高教育治理能力、實現教育治理能力現代化成為政策頂層設計與實施的重點。而教育治理能力現代化是指治理的價值觀可以得到認同，具有制度創新能力，可以根據實際調適制度實施等[17]，所以是否可以根據政策需求調整治理工具，從而推動高等教育制度創新成為衡量教育治理能力現代化的標準。2016年，教育部印發的《教育信息化“十三五”規劃》提出要“充分釋放教育信息化的潛能”，提高信息化在轉變政府職能、重構教育管理方式和再造教育管理流程的作用，同時也希望通過信息化來提升政府教育決策和提供教育公共服務的水平。2017年國務院印發的《國家教育事業“十三五”規劃》提出要“加快教育大數據建設，形成教育數據資源開放共享制度機制，實現各類數據伴隨式收集和集成化管理，形成支撐教育教學和管理的教育云服務體系”。綜上所述，國家對教育治理能力現代化做出了頂層設計，同時也對應用以教育大數據為代表的信息化技術以提升教育治理能力現代化做出了規劃，這些政策趨向都直接推動數據治理日益成為教育治理重要的工具選擇。

三、高等教育治理工具轉向數據治理后的治理邏輯變革

高等教育治理轉向數據治理是一個系統的變革，但首先是其內在治理邏輯的變革(如表2所示)。正如羅爾斯所言：形式正義要求的力量或遵守制度的程度，其力量明顯有賴于制度的實質性正義和改造它們的可能性[18]。高等教育數據治理整體的價值追求是以治理過程要素的科學化(實質正義)來實現治理的形式正義，以最后實現善治的目的(正義的目的)，這就包含了高等教育治理在具體實施過程中實施模式、治理依憑、過程策略等的內在邏輯的變革。

表2 高等教育傳統治理與數據治理內在邏輯對比

(一)價值追求：從形式正義轉向形式正義與實質正義并重

高等教育治理的本質在于通過高等教育發展推動公共利益的最大化，其最常見的治理模式是設立一個目標，然后通過一定程序形式來實現這一目標。這一治理模式的優勢在于關注治理形式的正義性，將主要目光置于治理程序是否合理，但弱勢是對治理目標是否符合利益相關者的利益訴求卻關注較少。雖然合理的治理形式對于治理效果具有重要意義，但明晰為何要治理則更為根本。高等教育數據治理對于彌補這一弱勢具有重要的作用，其可以將不同利益相關者的利益訴求以數據的形式展現出來，為治理決策者提供足夠的信息支撐。與之前由于信息不飽和可能造成的決策偏誤相比，由大數據中提取的信息最大限度的呈現了不同利益相關者的訴求，決策者來綜合衡量的基礎上可以做出體現公共利益最大化的決策，使利益相關者的利益訴求都得到合理的表達和體現。這種通過數據來表達和體現利益相關者訴求的過程有效彌補了形式治理自身的短處，可以利用一定機制保障治理的形式正義，同時也有效實現了治理的實質正義。

(二)實施模式：由碎片化治理轉向整體性治理

在我國，政府各部門官員會根據其所在部門的利益進行政策制定。政策制定過程中，中央政府各部門之間、中央和地方政府之間、各級地方政府之間在項目談判中往往通過爭論、討價還價才能形成公共政策[19]。特別是我國高等教育采取“項目制”的治理工具后，高等教育治理中不僅存在“條塊分割”，而且“塊塊分割”問題也逐漸顯現，表現為高等教育治理中的人與事的分割，專業分工不同的高等教育管理部門之間互設樊籬，導致高等教育治理的碎片化。雖然專業分工、層級節制的部門內部各類業務間分割、同一級政府各部門間分割以及各地方政府間分割[20]是碎片化形成的基礎性原因，但傳統治理工具的落后也助長了部門之間分割的局面。在高等教育傳統治理工具使用中，各部門協同治理的難度和代價極高也會間接阻隔整體性治理的實施。高等教育治理轉向數據治理后，其基本的治理邏輯即將發生轉變，高等教育數據治理的首要任務在于相關數據的獲取，除了利用互聯網自動抓取部分大數據外，還需要相關部門提供治理所需要的數據材料，以及不同部門之間的數據共享，這本身就需要同時也促進了各部門之間的協作；在大數據獲得后的治理過程中，不同類型數據將原本聯系微弱甚至存在沖突的部門、利益整合在一起，以整體性的視角看待高等教育治理中的問題；最后，大數據為高等教育整體性治理的逆部門化、大部門式治理、一站式服務提供必要的信息服務，為整體性治理直接提供技術支撐。

(三)治理依憑：由基于權威主義的治理轉向基于證據共識的治理

當代中國正處于通過政治改革從全能主義向權威主義、最終向民主主義政治體制轉變的轉型期[21]，在權威主義的影響下，高等教育治理依靠行政力量使得既定政策得以實施，這就為高等教育治理的主觀主義提供了制度土壤。基于權威主義的治理雖然看似具有較高的治理效率，但由于缺乏廣泛的治理共識，其治理措施被質疑、治理政策執行偏差等問題層出不窮，實際治理效果并不盡如人意。因此，高等教育治理需要需求“最大公約數”，必須要確立基于共識的行動邏輯[22]，這就需要保持治理主體之間“持續的互動”，在互動中形成治理共識，以此建立有利于教育現代化的體制、機制。但如果沒有數據作為證據，治理主體之間的互動只是爭辯，而無法形成治理所需要的共識。高等教育數據治理則是遵循詢證的范式，堅持以證據驅動決策，不僅可以將宏觀的治理活動數據化，以數據治理模型推演產生治理證據；還可以將教學等微觀層面的活動以數據形式清晰地刻畫出來，成為治理主體互動的證據。在基于證據互動的基礎上，消弭不同利益主體之間的利益鴻溝，形成一定的治理共識，推動高等教育治理順利實施[23]。

(四)過程策略:由主觀經驗性選擇轉向預測性實驗治理

傳統上，“不科學”的教育政策制定通常被形象地稱為“拍腦袋”[24]，即在政策形成過程中，特別是備選方案選擇時主要考慮平衡各種主流利益訴求，此時多依靠過往的執政經驗做出決策，即經驗在高等教育傳統治理過程中占據重要的位置。雖然過往經驗對于當下事實判斷的作用不可被否認，但由于人理性的有限性，過分倚重經驗的治理往往會滑向主觀主義的深淵，所以高等教育傳統治理中“朝令夕改”“自我否認”現象也就無可避免。為提升高等教育治理過程的客觀性，最大程度的從技術上克服主觀主義和價值偏向，高等教育數據治理過程需要借助數理模型進行實驗治理，即在治理實驗室將不同的治理方案以數據的形式展現出來，然后對不同的方案進行模型推演，將不同治理方案的治理結果以數據結果的方式呈現，最后選擇最優的方案設計。高等教育數據治理的實驗性治理方式可以在最大程度上使得不同治理主體的利益訴求得到有效平衡，使得“拍腦袋”①高等教育數據實驗性治理的方案選擇，雖然是由模型推演結果所決定的，但方案的最后確定仍是由治理主導者確定，所以還是存在“拍腦袋”這一形式，但與上文所述不同，此處為中性的模仿性表述。具有了科學性與合理性，也就在最大程度上尋找到治理的“最大公約數”，穩固治理的合法性基礎。

四、高等教育數據治理的內在機理與外在框架

高等教育數據治理之所以成為一種新的治理工具，不僅僅是概念自身的重構、治理邏輯的轉變，更是因為其實施具有自我獨特的內在機理和外在框架，以區別于其他治理工具。其中高等教育數據治理的內在機理(如圖2所示)是其理論核心，也是治理實施的技術支撐；高等教育數據治理的外在框架是在參考高等教育治理和數據治理框架基礎上的綜合，是高等教育數據治理科學實施必須要遵循的規范。

圖2 數據—信息—知識轉化模型

(一)高等教育數據治理內在機理：數據—信息—知識轉換模型

高等教育數據治理之所以可以被稱作一種新治理工具，是因為其有一套內在規則維持自身的運轉，而這套內在規則主要表現為數據—信息—知識轉換的模型架構。通過數據—信息—知識轉換模型，高等教育數據治理可以將不同類型、不同性質、不同來源的客觀數據轉變為治理決策的策略方案，即完成高等教育數據治理從收集感性數據到理性治理的程序。

高等教育數據治理中的數據包含高等教育內部數據和高等教育外部數據兩大類。高等教育內部數據是指高等教育領域內的數據，分為基礎數據和生成數據兩種。高等教育基礎數據是指國家高等教育統計數據，主要是結構化數據。包含高等教育財政投入、高等教育結構(層次、區域、科類布局等)狀況、高校硬件設施、教師隊伍、在校生學生數、應屆畢業生數等高等教育統計范疇內的所有數據，此類數據刻畫出我國高等教育發展的基本情況。高等教育生成數據是指高等教育管理和發展中生成的數據，主要是半結構化和非結構化數據。包含教育過程中建立或生成的各種教學資源、高校內相關主體(教師、學生、各級管理者等)的行為數據和高校外部管理者的管理行為所產生的數據。高等教育外部數據主要是指與高等教育治理相關的數據，分為宏觀數據和微觀數據兩種。宏觀數據是國數家經濟發展相關統計數據，如國民生產總值、產業發展數據、勞動力需求總數及結構數據等，主要為結構化數據。微觀數據主要是企業對勞動力需求量與質的數據、家長對高等教育的預期數據等，主要以半結構化和非結構化的形式存在。

第一，回答“是什么”的客觀數據。上述無論是結構化、半結構化還是非結構化數據，只要是真實、有效，都是對高等教育及相關領域的客觀反映。這些數據散布在不同領域、不同機構，彼此之間并非都存在積極相關，它們是對高等教育發展及其環境的描述，一般只具有絕對意義，相對意義較弱。這些數據對于高等教育治理主體而言是對高等教育發展的感性認知的主要來源，但并不代表依靠這些數據就可以有效實施治理。如，X專業2017年全國畢業生人數為X1人、Y專業2017年全國招收專業碩士研究生Y1人、2016年江蘇高校“減招”事件等，這些孤立的數據只是極為有限的、孤立的數據，治理主體無法通過這些數據來發現治理應該面對的問題。

第二，回答“怎么樣”的有意義信息。如果將2017年與X專業相關聯的產業發展、人才需求狀況與X專業2017年的畢業生人數關聯起來，就可以預測X專業2017年就業情況，Y專業也如此，將所有專業信息與對應的產業現實發展、未來規劃和人才需求狀況關聯起來就可以觀測到高等教育人才培養的科類結構存在的問題，如果在模型中加入地區、層次布局以及就業等變量，則可以更為立體地呈現高等教育人才培養的情況。高等教育治理主體在將無效、無關數據剔除之后，在某些“真”數據之間形成客觀有效的聯系，以可以表現事物運動狀態及這些狀態變化的數據聯系，來呈現高等教育發展的實際情況、高等教育發展面臨的客觀環境、高等教育現實需求等。這些數據聯系綜合在一起就成為信息，與數據不同的是，信息是經過治理主體篩選的①此處“篩選”與數據階段的抓取、清洗不同，并不是剔除無效數據、進行數據結構化處理，而是治理主體依據一定的理論、模型在有效數據之間建立聯系的過程。、有價值的。但信息對于治理主體而言可以是治理的依據，也可以成為治理任務的來源，但并不能明確指出治理的具體目標及其應對策略，此時，就需要對獲得的信息進行知識化。

第三，回答“解決什么”“如何解決”的知識。數據以一維的方式存在，信息是二維存在的，而知識則以三維的狀態呈現，三者之間表現為數據(表象)—現象(現狀/訴求)—問題(共識/分歧)的關系。三維狀態的知識是指在信息的基礎上對其進行結構化處理，并嘗試尋求規律性認知，即對高等教育治理中的治理需求進行分析，辨別治理中的共識與分歧。如在對2017年X專業畢業生就業率分析時，嘗試尋求其與相關產業規模發展，X專業人才培養規模、質量等變量的相關關系，再對相關專家對該專業發展的研究成果、學生的專業預期以及產業發展規劃對該專業未來發展需求之間的一致與矛盾之處做出分析，在此基礎上做出相應的治理策略安排。此時，由數據—信息轉化而來的知識就成為治理決策的重要參照。

(二)高等教育數據治理的外在框架：主體—系統運行模型

高等教育數據治理的應用與傳統治理工具相比，除卻治理主體更加多元外，更為重要的是改變了原來以行政(政府)為中心的運行機制，將主體從治理技術中剝離，將原來政府自上而下的垂直管理轉變為政府、市場、社會與高校以數據系統為軸心，實現治理生態共同體的構建，并將在共同體互動中形成的科學結構制度化，這就是高等教育數據治理的主體—系統運行機制(如圖3所示)。

圖3 高等教育數據治理的主體—系統運行機制

第一，主體多元化及新型治理互動方式的構建。高等教育傳統治理中，政府是絕對的主導主體，市場和高校作為高等教育治理中的重要因素(要素性主體)，并不具有高度自主性，在政府治理安排中作為信息輸入渠道和治理對象存在。其中，政府控制著三者之間的關系，市場與高校之間的治理關系微弱，高校培養的畢業生雖然流入市場，但高校與市場之間存在政府這一“閥門”，政府既控制著社會整體經濟發展規劃，同時也把控高校人才培養規模和結構。高等教育數據治理首要資源是真實有效的數據，根據上文所述，高等教育數據所需要的數據來源于不同利益主體，為保障數據供給，必須將高等教育治理的利益主體納入治理體系之中，并且要建立新型的互動關系。(1)高等教育數據治理的利益主體應該包含政府、市場、高校和社會，其中社會指的是第三方機構(行業協會、教育第三方研究機構)、受教育者家長(在學和潛在學生群體的家長)。(2)在新型的治理關系中，政府不再是唯一的實質主體，要素性主體(高校、社會)將擁有足夠的自主權和利益表達權等治理權利，同時必須承擔對等的治理義務。而社會這一新增的主體同樣擁有相應的權利和義務。(3)高等教育數據治理互動中，不同主體之間的關系是閉環的，彼此之間不但存在信息交流和互換，更為重要的是為彼此提供必要的反饋，實現治理目標中的高等教育系統均衡發展。

第二，主體與系統互動關系的建立。數據系統是指高等教育數據治理中數據的處理中心，是高等教育數據治理的技術核心，高等教育數據治理所需要的數據均要匯聚于數據系統，數據的清洗、結構化、可視化等均在系統中完成。(1)高等教育數據治理，以數據系統為中介和中心，各治理利益主體及治理過程都主要集中于數據系統，改變過往治理過于分散的問題。(2)對于治理利益主體而言，數據系統是其表達和實現合理治理利益訴求的中介，所有的數據和治理訴求在數據系統匯合，同時又流向不同的治理利益主體，實現不同主體之間信息的交流和共享。(3)同時，經過數據系統的處理，相對應的信息流、知識流又反饋給不同的治理主體，實現不同主體了解彼此的治理訴求以及治理共識和分歧。這種數據—信息—知識流通依照迭代的方式不斷循環，當針對同一治理問題達成共識后則可以生成一定的治理策略。

第三，主體—系統實際運行與操作。高等教育數據治理的主動治理方式，一方面需要系統自身利用數據抓取技術時時抓取互聯網的大數據，進行流式處理，并將處理生成的信息歸類、存儲，以便下一步處理和應用。數據的流式處理主要是為了監測高等教育輿情，發掘可能出現問題的領域，給予管理者日常管理參考。另一方面，不同治理主體要及時提供最新數據更新，對這些數據進行批處理，利用數據系統的計算模型生成指標系數，再依據事前確定的指標對高等教育發展的相關指標進行預警，定期形成預警報告。高等教育數據治理的被動治理方式，一方面，依據先前生成的信息、高等教育發展規劃等確定相關治理議程，以數據系統為中心，與相關治理主體進行信息互動，生成具有利益共識的治理策略。另一方面，應對突發的治理需求，數據系統自動匹配先前類似事件的處理方案以供參考，同時由數據系統中心召集相關主體，提供相關數據、信息，由管理者、研究人員、利益相關者進行現場決策。

作為一種治理工具，高等教育數據治理面臨著數據自身全面性、科學性的問題，也會遇到治理主體對高等教育數據治理系統的認同不足和應用不夠等潛在問題，因而其應用依然需要外在規則和制度建設的保障。盡管如此，高等教育數據治理的應用依然為高等教育治理提供了新的路徑，也為高等教育走向“善治”提供了可能，仍然需要不斷地我們關注其發展、研究其應用。