大數據智能化驅動職業教育治理：學理邏輯、關鍵要素與路徑設計

摘 要 利用大數據智能化提升職業教育治理能效成為一個亟待解決的重大時代命題。大數據智能化驅動職業教育治理的學理邏輯表現在改變治理思維和決策模式、強化行為分析和事件預測、改變管理體制和運行機制、變革服務效能和治理績效等四個方面，并具有驅動源、驅動強度、驅動閾值、驅動機制等4個關鍵要素。進一步優化大數據智能化驅動職業教育治理路徑，應更新治理理念以引導大數據智能化驅動的有效嵌入，健全制度建設以保障大數據智能化驅動的有效支撐，優化機制設計以實現大數據智能化驅動的有效推進，創新治理模式以構建大數據智能化驅動的有效機制，重構評估模式以確立大數據智能化驅動的有效價值。

關鍵詞 大數據智能化;職業教育治理;學理邏輯;關鍵要素;路徑設計

中圖分類號 G715 文獻標識碼 A 文章編號 1008-3219（2019）19-0031-07

一、引言

近年來，伴隨著新一代信息技術的快速迭代，人類社會正在向以互聯網、大數據、人工智能等大數據智能化技術為核心的新信息時代轉型。大數據智能化不僅被認為是第四次工業革命的推動力，還被看作是“數據密集型科學發現”的科學研究“第四范式”[1]。在信息化浪潮驅動下，大數據智能化在智能決策、深度學習、情感計算等領域展現出獨特優勢[2]，正在引發包括職業教育在內的社會系統及其治理變革，黨的十九大報告提出“提高社會治理智能化”的戰略要求，運用大數據及智能技術提升職業教育治理能力和水平已經成為大勢所趨。

作為與經濟社會發展具有高度同構性的職業教育系統，在治理問題上面臨新的挑戰。首先，職業教育正面臨著“現實和虛擬兩個環境界面并存的復雜挑戰”[3]，愈發呈現出主體多元化、訴求復雜化、場景網絡化等特點。而大數據智能化技術與治理的融合正賦予其新的組織形態、生存空間、社會主體和行為模式，成為構成教育治理的基礎環境和重要工具[4]，將從經驗走向精準、從封閉走向開放、從碎片化走向整體性，應從新技術、新手段和新方法出發，以智能化信息技術賦能智慧治理[5]。其次，職業教育涉及政治、經濟、社會、制度、技術等復雜要素，其發展與技術進步密不可分[6]。現有研究看似聚焦于大數據智能化技術對人才培養模式、教學模式、流程再造、學習分析、質量評估等方面的影響上[7][8][9]，實則對變革教育治理提出了新訴求，一個由數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的新職業教育形態正在迸發鏈式突破。基于此，就具有多重利益格局、結構關系復雜的職業教育系統而言，其治理對象、模式、機制等必然隨著大數據智能化加速而變化，理應從智能技術與人類共生角度架構治理的技術路徑。事實上，大數據智能化已經從工具轉為一種理念和制度。著名社會物理學家彭特蘭（Alex Pentland）分析了如何利用集體智能和數據驅動參與互動、塑造組織、變革組織及進行組織干預等問題[10]，指出大數據智能化將在社會動員、調節社會網絡、影響社會契約這三個方面大顯身手，其對于職業教育治理的價值在于實現技術創新有效融入并提升治理能效，通過對數據的分析和挖掘而產生的“智慧”火花并完成知識再生產的過程，重塑政府、社會、組織與公民間的關系，形成多元共治的職業教育治理格局。

在大數據智能化驅動的智慧社會背景下，職業教育正面臨一個更加不確定性和復雜多變的治理環境。為此，要正視職業教育治理環境的巨大變化，不僅要在職業教育人才培養領域加快推進人工智能與職業教育的深度融合和創新發展，更要從“技術—社會”融合的視角深入研究大數據智能化驅動的職業教育治理創新，厘清系統要素，澄清作用機制，完整解析其系統結構和功能，化解制約因素，明確發展路徑，為我國職業教育治理在數字經濟和新時代背景下的改革創新提供借鑒和參考。

二、大數據智能化驅動職業教育治理的學理邏輯

人類社會正處在由網絡技術、大數據技術、人工智能技術三位一體相互疊加的過渡時代，這于技術進步的邏輯層面是自然而言的過程：網絡技術形成了廣泛的多維連接，數字技術提供了大量的信息與數據，進而催生出人工智能來處理數據和進行決策。根據摩爾定律所揭示的信息技術進步速度，未來一段時期內，各類新信息技術仍將層出不窮，大數據、云計算和智能技術甚至被認為是人類突破認知極限、超越自身智慧的“臨界點”“奇點”“爆發點”，在推動社會治理體系和治理能力現代化進程中發揮巨大作用[11]。那么，大數據智能化是如何驅動職業教育治理改革以及治理模式轉變的呢？

（一）改變職業教育治理思維和決策模式

作為一種通用性、顛覆性技術變革，大數據智能化帶來了數據密集型科學發現或數據智能驅動的知識增長，開啟了以數據信息為基礎、以算法規則為核心、以相關關系為關聯、表征物質世界真實復雜關系的研究方法論，更因此帶來了一種思想觀念、思維方式及認知方式的變化[12]。如今，人們獲取信息、建立認知越來越依賴于大數據智能化及其數據模型，且又都受制于規律、模型以及原理法則，為人類社會的學習、生產、生活及教育治理創造了前所未有的可以量化的維度，正在改變人類理解現實問題、進行交流互動、做出決策的方式。事實上，隨著大數據智能化技術廣泛地應用于傳統行業，那些大量使用體力勞動的繁瑣枯燥、機械重復性的職業或崗位正在被智能化機器人所代替，一些專家化的決策工作也面臨著被替代的風險，比如基于大數據智能化技術開展的智能醫療診斷工作。大數據智能化驅動的治理系統所搜集到的數據信息覆蓋面更廣、更全，周期跨度更長，能夠通過對數據的智能化搜集和分析發現不同社會群體對治理中涉及的有關話題的不同看法和態度，分析所得出結論的精準度是傳統治理決策望塵莫及的。基于此，大數據智能化業已成為面向智慧社會的職業教育治理變革的方法論基礎，為職業教育治理決策分析及路徑設計提供了新的視角和思路。

（二）強化職業教育行為分析和事件預測

盡管人類社會認識世界的方式已經進入到科學階段和實證階段，但建立在個人經驗積累基礎之上的主觀認識仍然具有一定局限性，會受到多種社會性因素的影響，甚至會形成“信息繭房”效應[13]，限制治理行為主體對社會的認知。伴隨著大數據智能化時代的到來，通過數據、算法和智能工具構建的多層次、跨領域的表征現實模型，可以呈現客觀世界超越人類認知能力的深層次內在邏輯聯系，在更宏大的參照結構中擴大治理行為主體的認知范圍，既暢通了大眾科學獲取信息、科學認知社會的渠道，解決了社會科學表征社會現實的效度問題，也構建了人類認識客觀世界、改造客觀世界的全新系統，其最大特征在于增強了行為分析和事件預測的效度。基于此，大數據智能化有助于揭示職業教育治理領域的管理、合作、決策、監督等行為的規律性，提高治理決策的科學性和精準性。過去，人類行為被認為是難以預測的，也是不可能完成的任務。但大數據智能化讓人類社會在三元空間中留下了無所遁形的電子蹤跡，這被社會物理學家彭特蘭稱之為“數字面包屑”，也正是這種“數字面包屑”使職業教育領域的場景可重現性和行為可預測性與自然科學不相上下，利用大數據智能化工具對職業教育個體、群體甚至整個職業教育系統的行為研究及量化、預測成為可能。

（三）改變職業教育系統結構和運行機制

自20世紀80年代興起“新公共管理運動”以來，職業教育領域如何破除官僚制模式成為理論研究和改革實踐的重點。大數據智能化技術的演進，潛移默化地讓職業教育組織管理體制、功能職責、業務流程和運作方式等發生革命性變化，過去那種官僚制或者科層制已經不再適應當前職業教育創新發展的需要，轉而逐漸成為體制性制約因素。不可否認，大數據智能化正在進一步推動教育管理體制的變革[14]，其中具有支撐作用的至少有三個層面：一是網絡技術使得傳統的等級科層制官僚體系下傳統信息結構被打破，逐漸向去中心、非科層、多元化的網絡型職業教育系統結構轉換，消解了單一的信息權威。二是大數據技術利用其無所不在的“跨區域、跨層級、跨時點”的數據感知、采集、記錄與分析能力，使得職業教育組織具備了較為精準的跨時空場景重建能力。三是人工智能技術則讓人類社會迎來一個人機融合的智慧時代，不僅將產生具有類人類智能的機器人這種智慧主體，還將機器智慧深刻地嵌入職業教育系統。基于此，大數據智能化必將帶來更為開放、透明和負責的政府及社會組織，必然會促進職業教育治理系統的整合優化，有助于改變傳統的游戲規則，建立運行平穩、安全高效的治理運行新機制，構建以人為本的現代職業教育治理服務新體系，有效提升對內對外的治理效率。

（四）提升職業教育服務效能和治理績效

對于職業教育治理而言，大數據智能化的運用更加強化了價值目標達成。一方面，為強化職業教育服務效率和治理效能提供了技術支撐，為優化職業教育領域所涉及的海量數據提供了可能，可以更為高效、精確、科學地對數據加以分析與整合，有效強化了治理過程中各個參與主體的能力。大數據智能化的運用還拓寬了職業教育及其服務供給渠道，根據業務創新的邏輯不斷優化流程設計，強化了職業教育服務及治理過程的開放化與透明化，并通過打破時空局限，解決了傳統服務及治理模式下的信息盲區，有效提升了服務的個性化。另一方面，大數據智能化在職業教育治理領域的有機嵌入，比如深度學習、遺傳算法、神經網絡算法等的介入，讓過去那種事事親力親為的參與主體運作模式發生變化，消除了傳統行政模式下可能存在的人浮于事、職責不清、邊界模糊等問題，從而圍繞創新驅動、數據共享、內部競爭、服務細分、智慧決策、科學監督等方面不斷改進組織績效。

三、大數據智能化驅動職業教育治理的關鍵要素

從內在邏輯看，治理的出發點是為了“鼓勵期望的行為及結果而確定的決策權歸屬及責任擔當框架”[15]，其本質目標在于價值實現和風險管控，前者強調治理的效率、效果、效能的提升，后者則強調避免失誤、化解風險、降低損失。大數據智能化驅動職業教育治理體系是在大數據智能化技術手段應用于職業教育治理過程中，圍繞價值實現和風險管控而建立的權利與責任的相互制衡系統。因此，大數據智能化時代，教育治理呈現出智慧性、整體性、動態性、協同性、透明性等新特征，應該是多個子系統的有效耦合。沿著“技術—社會”的演化范式，大數據智能化驅動職業教育治理旨在利用大數據智能化技術提供的實時性、數量化、可視化等強大的信息采集、運算與分析能力，結合現代治理理論，實現對復雜的職業教育體系的運行規律、主體行為、利益訴求等方面變化趨勢及規律的有效回應，進而通過預期行為結果和科學決策實現職業教育領域智慧治理，達到實現價值和管控風險的目的。基于此，圍繞大數據智能化驅動治理的關鍵域，將驅動要素歸結為驅動源、驅動強度、驅動閾值以及驅動機制四個方面。

（一）驅動源

大數據智能化驅動職業教育治理向網絡化、系統化、智慧化發展的決定力量正是以網絡、大數據、人工智能等為核心的現代信息技術，他們作為基礎性要素存在。首先，大數據是實現職業教育智慧治理的根本，被認為是在一種規模足夠大且具有速度足夠快、類型足夠多、價值密度卻相對較低等多維特征的數據集合，以致于在數據獲取、存儲、管理、分析等方面都超出了傳統數據處理軟件工具能力范圍。基于大數據技術，可以對職業教育領域的各類現象進行更加全面、精準的刻畫和描繪。其次，人工智能通常被定義為機器特別是計算機擁有了類人類智能的能力，是用人工的方法使用機器模擬人類智能或者在機器上實現的智能，包括人類的感知能力、行為能力、思維能力、語言能力、學習能力等。當然，從技術邏輯上看，需要讓機器通過有效算法從數據中挖掘信息，從信息中歸納知識，通過深度學習來實現人工智能。第三，大數據智能化實際上代表的是一組未來前沿科技，代表著一個智慧化的新型社會生態系統，更代表了一種方法論體系，都指向數字經濟發展模式創新，未來社會基于網絡技術和大數據技術的有效運用，打破了以往單一科層制、條塊分割的管理體系，可以對不同治理主體行為過程信息全程收集、精準把控，實現動態治理、精細化治理，充分體現個性化、差異化和智能化。

（二）驅動強度

大數據智能化在多大程度上驅動職業教育治理變革創新取決于大數據智能化支撐治理行動主體決策能力的強度。首先，智能社會的發展本身是各類先進信息技術和社會制度不斷滲透融合的結果，在改變信息流通路徑和交換方式的基礎上，促使職業教育系統逐漸轉變為一個更加開放的系統，在不斷整合和適應之中形成自我組織、自我構建機制和動態平衡[16]。其次，作為使能、增能、賦能的技術手段，大數據智能化對職業教育治理驅動的強度指數必然取決于數據信息開放程度和計算水平，只有推進職業教育領域所涉及的有關政府、主管部門、院校等數據系統開放，才能實現數據效用的最大化，進而創造出高強度的治理價值。第三，驅動強度還取決于數據信息傳輸的方式與頻度，這就要求職業教育治理領域的行為主體要充分認識大數據智能化的積極價值，打破數據孤島和壁壘，讓大數據智能化從人為的應景式、表面化參與轉化為真正指向對人類信息的獲取與理解，實現主動實時地傳輸反饋各類數據，并轉換為決策能力，演變為一種以價值實現為核心的智慧治理范式。

（三）驅動閾值

大數據智能化的產生、存在并不能自然而然地促使職業教育治理發生變化，其治理變遷只有在某個特定閾值觸發的階段才會發生，這種大數據智能化驅動職業教育治理演化臨界點就是驅動閾值。首先，隨著經濟社會發展，職業教育領域的參與主體數量大幅度增加，且信息化程度越來越高，越發成為一個多維度網絡化組織系統，并開始產生自我增益的效果，其治理的對象、方式和目標就必然會發生重大變化，適時打破過去需要通過機構重組或制度改革才能實現協同互動的傳統模式以實現治理結構變遷成為內在訴求。其次，隨著國家大數據智能化戰略的推進，政策制定與實施、基礎性平臺建設、智能化產業發展、政府數據共享開放等開始產生規模效應，職業教育領域的教學輔助、過程重構、場景重建、要素重組等都在發生，社會分工進一步加快，大數據智能化驅動職業教育治理的方式、效率和效果呈現出新變化，促使傳統的職業教育治理系統轉向全方位的智能化升級與功能重構。第三，職業教育治理是一項龐大而復雜的系統工程，信息超載或者信息匱乏都會導致其治理過程的低效率[17]，這就需要打造智能融合的應用系統，優化信息的生產與再生產，只有當數據系統呈現出近似零邊際成本和遞增的邊際效應且不再被視為權力資本而被少數部門壟斷、控制時，才能成為推動職業教育治理模式重構的力量。

（四）驅動機制

利用大數據智能化驅動社會治理變革創新，終極目標一定是圍繞善治展開的，追求的是可持續價值的實現。為此，需要設計相應的規則、制度和流程，考慮合理的分配決策權和科學的責任分工，就精準決策機制、激勵約束機制、多維監督機制作出安排。首先，精準決策機制是一套與大數據智能化應用相關的決策規則、程序、評價機制、責任追究制度，當然還要遵循大數據智能化技術的作用邏輯，明確相關的決策權力組織及其相應的決策內容及范圍，讓“數據信息—量化分析—科研研判—治理決策—實施評價”成為規范流程，真正做到“循數治理”，這是保障決策質量、決策效率的重要措施。其次，激勵約束機制由一整套包括激勵、約束、平衡和協調規則在內的規則體系構成，是促進職業教育治理領域各參與主體激勵和約束活動發揮效力的載體，讓大數據智能化價值實現作為工作績效的考量指標，協調其中的利益分歧，降低治理成本，從而解決大數據智能化驅動背景下職業教育系統組織發展的動力與方向問題。第三，多維監督機制是為了確保大數據智能化驅動職業教育治理有效推進而建立的一種對各參與主體實施控制的行為方式，必須面向職業教育治理全過程和各參與主體，充分發揮現代信息技術支撐下的指導、評估和監控，形成新的智慧治理體系以達成職業教育治理目標。

四、大數據智能化驅動職業教育治理的路徑設計

大數據智能化正在推動形成一個以數據價值為核心、以智能化技術為支撐的智慧型治理體系。鑒于我國目前職業教育領域體制性障礙依然存在、信息孤島劣勢較明顯、有效協同相對匱乏、專業性人才過于稀缺等問題導致的大數據智能化嵌入職業教育治理的現實阻滯，沿著“技術—社會”融合的范式，應圍繞并不限于以下方面優化設計大數據智能化驅動職業教育治理的路徑。

（一）更新治理理念，引導大數據智能化驅動的有效嵌入

大數據智能化技術為職業教育治理創新提供了新的契機，可以對職業教育領域各類資源進行智能化整合和配置，從而實現職業教育治理及服務的科學化、動態化、精細化。但是，大數據智能化能否有效嵌入到職業教育治理實踐并發揮應有作用，自然要取決于相關治理主體的認知、態度和看法。首先，通過政策引導，在當前國家大力發展大數據智能化產業及其與經濟社會融合的背景下，有效增強各級政府機構、學校和社會組織的智慧治理意識，切實擺脫大數據智能化僅僅是技術應用的認知甚至是技術侵入的不良偏見，樹立積極的接納姿態和科學的行動理念，實現職業教育治理過程由當前的數字化向更加智慧化躍進提升，進而形成以大數據智能化為支撐的職業教育治理過程及政策導向。其次，充分認識大數據智能化信息技術在推動職業教育治理體系變革及能力現代化進程中的作用及價值，高度重視現代治理變革的大數據、云計算、人工智能等信息技術基礎的研究，及時追蹤并優化整合各類智能化信息技術手段，加強支撐職業教育治理走向智慧治理的相關技術研發與應用，實現治理方法手段的精準有效、技術驅動的嵌入融合、智能運行的互動協同[18]。當然，在推進大數據智能化驅動職業教育智慧治理的過程中，要始終秉持開放融合的思想，充分運用好互聯網思維、平臺思維、跨界思維、聚合思維、用戶思維、底線思維等，以辦人民滿意的職業教育作為衡量治理成效的根本標準。

（二）健全制度建設，保障大數據智能化驅動的有效支撐

在大數據智能化快速發展的同時，有關制度建設卻明顯落后于技術發展。盡管近期我國有關政策不斷問世，也明確了發展形勢、戰略目標及相關部署和任務，但具體應用層面的制度建設依然不充分，緊靠對傳統治理規則的修補已無法滿足需要[19]。首先，建立大數據智能化的開放與共享標準制度。大數據智能化在多大程度上支撐職業教育治理創新突破，取決于數據信息的開放和共享程度，這又必然涉及到數據信息的采集標準、法律邊界、開放范圍、數據價值實現等問題，在其參與社會治理過程中就面臨著責任劃分、隱私及產權保護等共性法律問題，必須盡快啟動相關立法工作，制定和遵守一些基本的法律準則，完善大數據智能化資源采集、共享和利用的相關制度，建立政府公共數據及職業教育領域數據的開放與共享標準。其次，制定大數據智能化驅動治理的統一規范和標準。隨著現代信息技術迭代速度加快，“人人互聯，物物互聯”已成常態，組織機構的去中心化、去科層化及網絡化、扁平化成為組織發展的方向，這會導致大數據智能化場域的權威變化和市場作用的動力不足，要加強大數據智能化背景下治理創新及制度建設的研究，加強數據信息的收集、分析、應用與反饋形成的運行制度，構建有關治理機制、治理原則、治理方式以及治理機構設置相應的制度規范和標準體系，為真正提高大數據智能化背景下職業教育治理的社會化、法治化、智能化、專業化水平奠定堅實的制度保障。

（三）優化機制設計，實現大數據智能化驅動的有效推進

盡管大數據智能化已上升為驅動國家治理體系現代化建設的創新性要素和基礎性資源，但職業教育治理很大程度上未跳出傳統治理框架。要實現將技術嵌入和融合到具體治理場景中帶來的智慧治理，須優化甚至重構有關治理機制，構建新的機制框架。首先，構建大數據智能化互聯互通機制。面對當前存在的機構設置冗余化、決策周期冗長化以及行政成本擴張化等問題，對多元主體的回應不夠及時迅捷，讓職業教育治理效能整體偏低，這與大數據智能化創新發展邏輯相沖突。通過市場、政府、法律等途徑加強數據信息的互聯互通，提供可定制化的信息和數據服務[20]，增強治理過程的適應性和靈活性，實現大數據智能化參與職業教育治理活動的創新紅利和價值最大化。其次，構建多元主體協同治理機制。因為場景比技術有更多的增值空間，故而大數據智能化在內在邏輯上離不開不同場景、不同領域的多種社會力量的參與支持，需要多元主體的協同配合，形成縱向貫通、橫向聯動、斜向呼應的組織運行體系，著力提升職業教育領域內各個參與主體的大數據智能化素養和信息技術能力水平，進而支撐各部門、單位、主體之間提升協同治理水平。當然，還要在實踐中建構專業性的領導機制，完善數據信息監控機制，為各項大數據智能化參與治理活動的順利開展提供強有力的組織保障;通過構建深度合作機制，培養大數據智能化復合型人才。

（四）創新治理模式，構建大數據智能化驅動的有效機制

任何治理行為都應建立一種具有自身特色的模式，大數據智能化驅動的職業教育智慧型治理亦如此，這是以大數據、云計算、人工智能等新興的智能化信息技術為支撐，通過實時感知、即時反饋、智能分析、科學預測等優化決策流程，輔助決策者更加科學有效、客觀透明地進行決策并采取行動，從而實現職業教育領域公共利益最大化的一種智慧治理模式。首先，建構大數據智能化信息處理系統。要強化對職業教育治理的數據采集、挖掘、存儲和分析系統的建設力度，實現對種類繁多的非結構化數據進行有效整合和動態管理[21]，又要在智能技術支撐下于人機交互過程中增強數據信息的處理效率，從而相較于以往讓治理過程更加自主化、智能化、個性化、動態化、透明化和精準化。其次，構建以大數據智能化為基礎的職業教育治理流程。要按照教育信息化2.0行動計劃的要求，全面升級傳統的數字校園系統，推進智慧校園建設，實現對治理和服務對象的自動感知、智能識別和跟蹤，推進職業教育治理能力實現不斷提升并智慧化轉型，讓治理過程中的組織模式、行動模式、決策模式和實施模式都呈現出數字化、網絡化和智能化的趨勢。這樣，可以在復雜的經濟社會環境條件下，有效克服傳統治理模式下數據信息供給不充分、有效性不足、分析成本過高、治理模式失靈等問題，建構以數據為基本連接、以大數據智能化技術為載體的職業教育智慧治理機制，實現治理領域互通。

（五）重構評估模式，確立大數據智能化驅動的有效價值

當前，大數據智能化發展與社會治理融合發展在整體上還處在相對較弱的發展階段，需要就治理成效建立相應的評估機制或評價模式。首先，建立大數據智能化驅動職業教育治理的關鍵要素模型，透視驅動源、驅動強度、驅動閾值及驅動機制之間的實證關系，分析信息規模和機構對治理效能影響的程度，構建驅動強度測量指標及其相互影響關系，測算大數據智能化驅動對職業教育治理結構發生突變的條件，從而因地制宜地制定與實施治理策略，確保治理過程的安全、暢通與和諧。其次，建立大數據智能化驅動職業教育治理的評估體系，對治理過程中涉及到的評估對象的發展動態、目標方向、業績水平等進行實時監測、論證和考量，不斷檢驗、改進評估體系的準確性、有效性和穩健性，形成相應的治理效能矯正機制，對參與主體行為進行動態篩查與補正，盡可能地堵塞大數據智能化應用中可能出現的技術漏洞和現實缺憾，優化職業教育治理系統。第三，建立第三方社會力量參與式評估模式，以便在堅持對大數據智能化驅動職業教育治理開展內部評估的同時，以基于大數據智能化嵌入職業教育治理過程中的可能性風險為核心，從第三方視角全面評估有關治理的目標達成、風險可能等，盡可能提升職業教育治理評估過程的科學性和全面性。

五、結語

如今，大數據智能化已經成為人類文明的一個顯著特征，是人類社會空間、物理空間和網絡空間“三元空間”尤其是后者的支柱要素。正如英國知名學者卡魯姆·蔡斯（Calum Chace）所言，大數據智能化的價值“盡管通往那里的路還充滿挑戰，但是一旦我們成功到達，生活將變得美輪美奐”[22]。對于職業教育治理而言，大數據智能化技術的發展和嵌入應用，必然給治理創新與變革帶來巨大挑戰，需要通過資源整合、系統耦合以營造大數據智能化治理生態體系，并經由優化設計提升新時代職業教育治理能力。當然，這并不是說在大數據智能化所帶來的全是正面價值，一些可能的風險依然存在，比如：在大數據智能化提供精準服務的同時可能加劇階層固化[23]、可能產生技術依賴和盲目崇拜、可能顛覆治理的本來內涵，從而難免陷入“數字利維坦”的誘惑和陷阱之中。為了遏制其中潛在的負面消極影響、追求風險管控與價值實現的平衡，在大數據智能化驅動職業教育治理過程中，要注意調整職業教育治理與技術之間的互動關系，實現技術與社會的共存、共生、共融，還要強化風險評估、規避及危機應對機制，構建一種配合適當、邊界清晰、協調有序的動態治理體系，讓大數據智能化更好地服務于職業教育治理現代化

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Study on Academic Logic， Key Elements and Path Design of Vocational Education Governance Driven by Big Data and Intelligence

Zhang Pei

Abstract ?Using big data and intelligence to improve the efficiency of vocational education governance has become a major proposition to be solved urgently. The academic logic of vocational education governance driven by big data and intelligence is reflected in four angles： to change governance thinking and decision-making mode， to strengthen behavior analysis and event prediction， to change management system and operation mechanism， to change service efficiency and governance performance. And it contains four key elements of driving source， driving intensity， driving threshold and driving mechanism. To further optimize vocational education governance path driven by big data and intelligence， we should update the governance concept to guide the effective embedding， perfect the system construction to guarantee the effective support， optimize the mechanism design to achieve the effective propulsion， innovate the governance mode to build an effective mechanism， reconstruct the evaluation mode to establish the effective value.

Key words ?big data and intelligence; vocational education governance; academic logic; key element; path design

Author ?Zhang Pei， doctoral candidate in Education of Faculty of Education of Southwest University; lecturer of Development and Planning Department of Chongqing Technology & Business Institute （Chongqing 401520）

作者簡介

張培（1986- ），女，西南大學教育學部博士研究生，重慶工商職業學院發展規劃處講師，研究方向：教育經濟與管理

基金項目

2018年度重慶市社會科學規劃項目“大數據智能化驅動高等教育治理變革創新研究”（2018YBJY103），主持人：南旭光;2019年度重慶市高等教育教學改革研究重點項目“‘互聯網+1+X技術技能型人才培養模式研究與實踐探索”（192080），主持人：張培;國家開放大學2018年度科研課題“智能化時代開放大學辦學模式及治理創新研究”（G18A3502Y），主持人：張培