基于塊數據的教育精準扶貧及其模式創新

（陜西師范大學，陜西 西安 710062）

一、問題的提出

2020年是中國全面打贏脫貧攻堅戰收官之年，也是全面建成小康社會關鍵之年。無疑中國有能力在2020年徹底消除絕對貧困，但消除絕對貧困并不意味著貧困問題得到解決，貧困依然會以新的表現和形式存在。中國扶貧工作的重心將轉向解決相對貧困問題，建立解決相對貧困的長效機制刻不容緩，對教育扶貧將提出更高、更嚴格、更精準的要求。教育在脫貧攻堅中具有根基性、阻斷性和回報性特點，在扶貧工作中承擔著重要使命。與其他扶貧方式不同的是，教育扶貧不僅是促進經濟增長的源泉，而且是從根本上阻斷貧困代際傳遞的有效之策。要打好脫貧攻堅戰，就要求教育扶貧必須向精準化邁進，不僅要做到 “真正把教育擺在先行官的位置，努力實現教育、科技、經濟相互支持、相互促進的良性循環”[1]，而且要借助互聯網和大數據等技術手段實現向教育精準扶貧的方向前進。塊數據 （Block Data）作為大數據發展的高級形態，為我們帶來了一場新的科學革命，這場革命是以人為原點的數據社會學范式，更加強調用數據技術分析人的行為、把握人的規律、預測人的未來，核心是上升到人類社會發展規律的高度，推動大數據從技術層面向社會科學跨越和轉型。對后扶貧時代貧困的多維性、復雜性和長期性以及相對貧困進行精準研判，推動 “發展教育脫貧一批”戰略和工作體系順利平穩轉型，多措并舉鞏固教育扶貧成果，不斷創新教育扶貧模式是大數據時代教育扶貧迫切需要解決的關鍵問題。

二、從大數據到塊數據：教育精準扶貧的必然轉向

信息技術與社會的交融觸發了數據的爆炸式增長，大數據是互聯網時代的必然產物，它能夠通過數據集合揭示事物間的內在關聯。2015年4月，習近平總書記在網絡安全與信息化工作座談會上指出：可以發揮互聯網在助推脫貧攻堅中的作用。同年8月，國務院印發了 《促進大數據發展行動綱要》，提出在大數據時代，政府治理需要依靠大數據科技，加快建設數據強國，建立數據化的決策、服務、管理和創新機制。數據驅動已成為全球大勢，大數據將是現代社會中觀測、度量和預測事物的重要依據，也由此將成為國家基礎性戰略資源，大數據的開發與應用將成為提高國家競爭力與提升政府治理能力的新途徑。如果說大數據是推動信息化時代變革的重要產物，那么塊數據的出現則將這一變革又推上了一個全新的螺旋式的高潮。教育扶貧是政府治理的重要領域，要達到 “扶知”、“扶智”和 “扶志”的目標，還得依靠教育。在大數據向塊數據邁進的時代，教育扶貧可借助塊數據技術支持從思維、理念和路線三個方面完成轉向，這是其走向精準化的必由之路。

1.整合辯證的思維變革

思維方式是人們看待事物、思考問題的角度、方式和方法。不同的時代會對人們的思維方式產生不同的影響?！按髷祿r代來臨的重要意義更多的在于引發了人們思維的轉變，讓人們不再像過去將關注點放在解讀為什么，而是轉移到關心未來應該是什么。”[2]“是什么”的追問體現了數據之間的相關關系，這種關聯為大數據判斷現在和預測未來提供了基礎。大數據技術與教育扶貧的聯姻在很大程度上加強了教育扶貧的精準性和靶向性，大數據教育扶貧體現了社會是一個相互聯系、相互制約的有機體，承認了貧困的多維性與致貧因素的多元性與復雜性。與以往傳統教育扶貧中分析貧困與教育之間的因果聯系不同的是，大數據在浩若煙海的數據海洋中轉而尋求事物內部的、復雜的關聯機制。但離散系統的孤立數據 （點數據）和單維度下的數據集合 （條數據），更多的是關于某一領域內的數據的縱深集合，其數據間的聯系呈點狀和直接鏈狀的線性分布，從而忽略了與其他致貧因素間的橫向比較，削弱了數據間聯系的多樣性和多維性，造成了數據間的相對分散與部分割裂，不利于對貧困問題的深層次探究和對教育扶貧價值的深層次挖掘，在某種程度上造成了教育扶貧不徹底與不精準的隱憂。

大數據正在對社會生產生活的各個層面產生巨大而持久的影響，但到目前為止，人類所形成的大數據更多的是以領域、行業為單位，往往是彼此割裂、互不相通的數據。塊數據是與大數據相伴而生的一個全新概念，“意指把各種分散的點數據和分割的條數據匯聚在一個特定的平臺上，使之發生持續聚合效應”[3]。塊數據內含一種高度關聯的機制，這種機制為數據的持續集聚提供了條件。塊數據不是大數據的翻版與附庸，而是將各類數據解構、交叉、融合的數據，是大數據發展的高階形態；它將引發大數據時代的范式革命，標志著大數據時代的真正到來。作為條數據的集合，塊數據實現了條數據的整合與重構，體現著整體性和整合性的思想。在塊數據教育扶貧中，任何與教育、貧困等關鍵詞相關的人、事、物的條數據都將被劃歸到相對應的空間當中，實現數據點、線、面的集合，形成全面、整合的具有辯證性思維的教育扶貧塊數據。在塊數據教育扶貧中，教育扶貧大數據組成的條數據內部不僅具有一定的關聯性，而且在各條數據組成塊數據之后，條數據之間也會形成縱橫多向的聯系；此外，塊數據間的高度關聯同樣也為數據的交換和優化提供了條件，“從而真正達到動態地、全面地、聯系地完成數據識別與價值交換”[4]。

2.開放共享的理念轉變

與傳統的教育扶貧相比，大數據教育扶貧帶有明顯的開放性，但是大數據本身是一個開放與封閉的矛盾結合體。大數據時代的到來促使資源向數據化轉型，“信息資源的低成本復制和快速傳播特性，極大地提高了優質數字教育資源在更大范圍的配置效率”[5]。以大數據為技術支撐的共享教育打破了知識的邊界，突破了時空的重圍，這種以計算機和光纖為傳播載體和路徑的數據化分配方式加速了教育資源配置的公平化，在一定程度上擴大了貧困地區獲取優質教育資源的途徑，為推進優質教育資源下沉與共享、促進城鄉教育均衡發展提供了可能。但是，大數據本身存在著領域單一、數據封閉和極易壟斷的固有弱點，加之它產生于特定的行業領域且信息量單一，在很大程度上是一種“就事論事”的數據，且其本身的條狀形態決定了它難以在大范圍內進行數據交換與共享，極易造成數據孤島，這在教育扶貧過程中就容易造成部門間信息的割裂、過剩以及數據價值流失，使得部門協作與群策群力化為空談與泡影。

塊數據通過對復雜科學思維的技術化處理，讓復雜科學方法論成為可操作的工具，進而形成一種全新的大數據方法論?！皦K”是一個物理區域或行政區劃內眾多條數據的集合，更能反映現實世界和社會的極度復雜性，其綜合應用無疑會帶來數據價值的顯著提升?！伴_放、共享、連接是塊數據形成的基本機制，在一個個 ‘塊’內形成開放、共享、連接的塊數據，再把一個個塊數據開放、共享、連接起來，就會產生更大的塊數據網狀結構?！盵6]塊數據催生的共享文化，將打破行業中的壟斷、信息不對稱等問題，并促進信息在不同領域間的流動。塊數據以其自身具有的特點能夠從數據中體現出更高、更多的價值。要挖掘塊數據的教育扶貧價值，就要不斷推動各個行業、各個領域數據的匯集、聚合、聯通，拓寬政府各部門間數據交換與共享的渠道，形成一個開放與共享的 “數據池”。塊數據能夠依托其整合性特征加強教育扶貧數據采集與處理的靈活性，建立起縱橫交錯的扶貧關系網絡，使得各部門間的數據得到相互印證，增強教育扶貧系統信息的真實性、有效性和權威性。塊數據可實現部門間的數據共享與分工合作，形成立體銜接的教育扶貧信息數據體系，確保各級、各部門的扶貧部門能夠隨時了解和監測教育扶貧的進度，以便統一調度和分配扶貧工作，對教育扶貧的成效進行研判，切實提高各級部門在教育扶貧工作中的工作效率，促進扶貧政策的落實。

3.精準決策的路線革新

教育扶貧決策是管理者為了消除貧困、實現全面建設小康社會的目標，根據貧困地區的現實情況，在具有和掌握大量經驗和事實基礎之上借助一定的輔助工具，通過分析判斷之后做出的決定。個體的經驗源于社會實踐，是人們認識客觀世界的開端，但是教育貧困是一個持續存在與不斷發展的問題，具有復雜性、持久性與多維性等特點，特別是絕對貧困階段的貧困人口數據的不斷變化會對相關教育扶貧政策的延續和新的教育扶貧政策的制定帶來巨大挑戰。絕對貧困時代的教育扶貧是以大數據為基礎，采用政府點數據的分析與統計方法，在大量的數據海洋中及時檢測各貧困地區教育發展的即時動態，對教育貧困的根源進行深層次挖掘以獲得深層次的認知，為決策者提供客觀科學的數據依據，深刻把握教育扶貧的過去和現在，并預測未來走向與發展趨勢，輔助決策者進行智慧決策，加強決策的統籌性和前瞻性。

然而，大數據通常用概率說話且帶有明顯的混雜性。人們在掌握了海量的數據之后，便可從大量數據中分析和挖掘數據內在的規律，對事物發展趨勢進行預測，這就意味著大數據允許不精確的存在，同時也無法實現精確性。此外，大數據掌握的僅僅是有限領域中的有限數據，利用有限的數據進行對全局的預測難免有以偏概全的嫌疑，且預測的時效性也難以得到保證，同時還有可能會造成預測的失真，從而不利于為決策者提供精準的數據判斷依據。就數據的精確性而言，塊數據顯然要高出大數據一籌。一方面，塊數據由各種相關的條數據組合而成，它不但擁有更廣泛的相關數據，而且數據內部還具有自身獨特的邏輯結構和運行規律，能夠保證教育扶貧各項數據間井然有序，避免數據混雜和冗余帶來的模糊分析和粗略決策的問題；另一方面，塊數據內部條數據的微小變化能夠引起整個數據的變化，且數據極具時效性，數據的變化與增長不但能夠及時反映出教育貧困最真實的狀態，還能為決策者提供精確、快速、科學的數據，這無疑是推動教育扶貧決策走向科學的道路的助推器。當然，實現扶貧決策從有偏差的大數據時代轉向精準的塊數據時代，是塊數據驅動下后扶貧時代智慧決策技術路線革新的內在要求和必然趨勢。

三、塊數據與教育精準扶貧的耦合性

“塊數據是大數據發展的高級形態，是大數據融合的核心價值，是大數據時代的解決方案。”[7]塊與大數據相比，塊數據具有主體性、集聚性、關聯性、多維性和強活性五大特征，這些特征與精準扶貧中的精準定位、精準識別、精準幫扶、精準管理和精準監測在內部機制上具有較強的耦合性，它們在內容和邏輯上具有一致性和互補性，能為教育精準扶貧提供理論支撐和學理依據 （見圖1）。塊數據能夠從多個層面沖破 “數據孤島”，彌合教育扶貧中的信息鴻溝，提高教育扶貧的精準化程度進而實現數據價值最大化。

圖1 塊數據與教育精準扶貧的耦合關系

1.主體性：凸顯以人為本的精準定位

人的主體性是個體發展和社會存在不可或缺的重要內容，同時也是構成社會關系以及人類活動的重要基礎。塊數據是以人的需求和活動為中心，圍繞人和與人相關的事物產生的“數”和 “據”。教育扶貧主要任務在于 “扶人”。教育扶貧的功用主要體現在塑造貧困人口的思想觀念、激發貧困人口的內生動力和提升貧困人口的生產技能等方面。人的靜態數據、行為數據和意識數據是教育扶貧塊數據的重要組成部分。人的靜態數據包括人的姓名、職業、年齡、居住地和受教育程度等信息，這是政府部門收錄的人口的基本信息，能夠為貧困人口的篩選和確定提供寶貴的數據資源；人的行為數據主要是記錄人在教育方面的行為活動的數據，包括對教育的投入和接受教育的軌跡等；人的意識數據主要是記錄人的意識和意愿的數據，通常以問卷、訪談和民意采集等形式進行收集。以上三種數據在塊數據教育扶貧中的存在和應用，充分體現了 “以人為本”的哲學命題，能夠依據貧困人口教育塊數據提高教育扶貧的針對性和精準性，為個性化教育扶貧奠定基礎。

人同樣是教育扶貧的主體?！笆澜绮粫M足人，人決心以自己的行動來改變世界”[8]，人的主體性還體現在個體價值的實現上，人的價值的實現不但是人在社會生活中的基本訴求，而且是人維護自身存在和體現主體意義的表現，是人對自身的一種內在關懷。馬克思主義歷史唯物論認為，人是歷史活動的主體，是歷史進程的推動者。教育精準扶貧與先前的自上而下、救濟式教育扶貧的最大區別就在于把扶貧對象同樣視為扶貧主體。貧困人口是精準扶貧脫貧的內生性和關鍵性力量，小康社會的全面建成和扶貧目標的實現都需要充分發揮貧困人口的主體性。在政府和社會各界的傾力幫扶下，貧困人口充分發揮自身的主觀能動性，體現個體的主體性價值，通過接受各類教育，掌握基本和先進的文化知識，提高生產和生活能力，拋卻陳舊腐朽的觀念，轉變貧困落后的思想意識，樹立積極向上的脫貧信念，積極參與配合政府的教育扶貧計劃，在實現個體價值的同時達成協同扶貧和脫貧的目標。

2.集聚性：強調扶貧對象的精準識別

精準識別是精準扶貧的前提。只有精準識別真正的貧困對象，才能夠提高教育扶貧的針對性，保證后續的教育精準幫扶和精準管理的有效實施。自上而下的縱向識別法是中國對貧困對象進行識別的主要方法，在教育扶貧領域當中亦是如此。這種縱向的識別方法主要是遵照上級指示按照區域發展情況制定貧困標準，按照人口比例確定好貧困指標，將指標依次下放到各縣級鄉鎮，由基層領導干部完成教育貧困人口的識別。但是這種識別方式層級過多，過程繁雜，且存在著數據造假的隱患。大數據時代的到來與日趨成熟的技術推動了塊數據在教育扶貧中的應用，這將大大提高教育貧困對象的識別度，但是海量的、復雜的、彼此分散的大數據難免會影響教育貧困對象識別的精準性。因此，對數據進行 “提純”成為大數據時代貧困對象精準識別過程中亟待解決的難題。

作為大數據高階形態的塊數據所具有的更高強度的聚集性特點決定了它是一種結構性的、模型化的數據，它能夠利用數據間的強引力波將與教育貧困對象有關的內在要素?；癁閴K狀，并對殘缺和錯誤數據進行清洗，提高數據的客觀性與精確性，進而實現數據的聚合，實現數據的橫向聚合與縱向深化和從 “數據”到 “數聚”的演變，避免數據的雜亂無章。塊數據技術的出現能夠協助相關部門對相對貧困人口進行建檔立卡，且具有很強的活動性，能夠根據后續數據的不斷錄入，對數據進行更新，對教育貧困地區和貧困戶進行實時動態監測與觀察，避免 “一窮永逸”和 “越扶越貧”現象的發生，實現真正意義上的教育貧困對象精準識別，增強教育貧困地區及貧困戶認定的透明性與公平性，從源頭上保證教育扶貧資源的合理支出與公平分配。

3.關聯性：保障扶貧過程的精準幫扶

精準幫扶是精準扶貧的關鍵。精準幫扶是通過大數據對教育貧困對象的貧困現狀、致貧因素等進行挖掘和精準分析獲得深刻認識的一項重要工作，是教育精準扶貧穩步推進的重要保證。大數據在教育扶貧中的應用提升了教育扶貧幫扶的精準化程度，實現了針對同類型幫扶對象貧困情況的幫扶措施制定。然而，傳統的大數據是利用條數據的處理方式進行數據處理的，這種處理方式將數據困在鏈條上，形成了數據孤島，且條數據是關于某一特定領域的縱向深化，“不同領域之間彼此割裂、互不融通，反映在價值觀上，條數據是一種利我的、閉合的觀念”[9]。教育貧困是一個復雜的問題，造成教育貧困的因素多種多樣，或是經濟因素導致，或是家庭文化資本缺失導致，或是其他因素導致。這種傳統的數據研究范式忽略了教育貧困問題的多元化與致貧機制的復雜性，關注到了教育貧困問題的共性，而忽略了教育貧困問題的特殊性。

“孤立的數據本身不存在價值，只有通過數據與人的互動、關聯和融合，實現數據與人、物、事之間關系的重構，才能最終形成全新的價值鏈條——塊數據價值鏈”。[10]海量數據背后隱藏著一個充滿關聯的世界，高度關聯性是塊數據的顯著特性，這一本質屬性解決了條數據在教育貧困問題解讀淺顯方面的問題。“塊數據之間會形成一種高度關聯的格局，匯聚于平臺上的數據領域交叉、彼此交錯呈空間網狀分布，并具有明顯的網線、節點、脈絡及其自身內在的邏輯運行規律?！盵11]基于塊數據的教育貧困不僅能夠反映教育貧困程度和類型，還能夠反映該貧困地區與貧困戶相關的人與人、人與物和人與地等的關聯，實現數據的融合與重構，建立數據關聯機制，其構建的教育幫扶生態具有靶向性、適切性、個性化和精準化特點。

4.多維性：確保扶貧過程的精準管理

精確管理是精準扶貧的保證。利用信息網絡系統對教育貧困對象信息進行系統和精準的管理是數據化時代教育精準扶貧的契機。在大數據時代，甘肅省率先進行了教育扶貧大數據管理的嘗試，于2016年構建了教育扶貧 “大數據”應用格局并建設了 “甘肅省精準扶貧大數據管理平臺”，完成了全省貧困人口的信息采集工作，并將相關數據納入了教育精準扶貧大數據庫，實現了對省內88萬教育精準扶貧對象的清單式管理和動態監控。[12]利用大數據平臺對教育扶貧對象的信息進行動態管理，能夠在很大程度上提高管理的精準化程度。事物處于永恒的運動和變化當中，動態管理和精準管理并非是矛盾的雙方。動態管理就是要根據現實情況對扶貧對象進行調整，實現教育貧困對象的“有進有退”，可以說動態管理是為了實現更加精準性管理。一方面，大數據式的管理提高了教育貧困對象信息管理的精準化，實現了貧困對象的公開化與教育精準扶貧工作操作的陽光化；另一方面，大數據本身的無序性和零散性也為精準管理帶來了些許不便。

在塊數據形成過程中，既有原始數據的匯集，又有原始數據排列組合后衍生的新數據，這些數據在特定平臺上塊化中發生的聚合效應和最后形成緊密的網狀結構具有明顯的脈絡和節點。與大數據驅動下的數據管理相比，塊數據實現了更加高精度的管理，塊數據中人與人、物與物、人與物的全方位高關聯度形成的關系網絡是其高精度管理的支撐體系。在這個網絡體系中，塊數據實現了點、線、面的集成與融合，分布于網絡中的各相關節點能夠快速聚合，全方位記錄幫扶對象的歷史軌跡，反映數據主體的相關情況，通過塊數據的預測機制，對相關對象進行動態管理與分析，確定貧困對象的教育現狀及其他相關要素，制定切實可行的幫扶措施和項目，使幫扶措施和幫扶項目真正有效地推進，達到預期的目標和結果，集中解決貧困地區和貧困對象在教育和其他方面貧困的突出問題，確保教育精準扶貧有序有效進行。

5.強活性：助力扶貧數據的精準監測

對貧困人口和貧困數據的精準監測是數據精準化管理的必然要求，保障教育扶貧資源得以充分落地的重要環節，同時也是繼幫扶過后繼續提高教育扶貧精準化程度的重要工作。強活性是數據價值的重要體現與衡量指標，互相關聯的數據一般被看作一個整體，在計算機軟件的運行過程中一組數據被讀寫的頻次和周期稱作該組數據的強活性，通俗來講，“強活性是一種能迅速自主反應或促進其他相關反應的激活屬性”[13]，強活性越大說明數據更新的頻率就越快。塊數據的更新和鮮活度主要發生在增量和存量兩個方面。塊數據的來源比大數據廣泛得多，增量不斷地在發生變化，因此數據隨時隨地都在進行著更新，形成源源不斷的應用價值。就存量而言，數據源發生細微的變化都會對數據的精確性和穩定性造成影響，但是塊數據細節級數據顆粒處理和綜合級數據顆粒處理，能夠以最快的速度完成變化存量與其他相關數據的組合，這就為數據的精準監測提供了技術輔助與保障。

貧困問題也是一個強活性的問題，它時時刻刻處在不斷的變化和發展中。隨著教育扶貧工作的不斷推進必然會產生大量的新數據，貧困地區教育基礎設施的不斷完善、貧困人口受教育程度的提高、收入的增加等都是增強教育扶貧數據強活性的重要因素。對數據的精準監測能夠為扶貧開發工作的全局提供支持，為幫扶績效考核提供最重要依據。對扶貧對象的相關數據進行核查和全方位的監測，能夠實時反映幫扶成效，對扶貧對象進行跟蹤調查服務，及時了解和反饋脫貧對象在脫貧過程中和脫貧后的教育、生產、生活狀況，防止返貧；同時通過對貧困對象數據的精準監測和調查，及時對返貧人口實現再識別和再幫扶。

四、塊數據驅動下教育精準扶貧模式創新

人是一切社會關系的總和。今天我們的時代從深層次聯系在一起，形成了不可分割的整體?！白呦蚓珳省笔菈K數據驅動下扶貧工作的必然之路。塊數據驅動下的教育精準扶貧模式是建立在大數據教育扶貧模式之上的，它能利用平臺化實現對扶貧對象的精準識別和精準研判，借助標準化的技術對數據進行可視化處理與解讀，通過數據無界化推動科學決策與施策，采用結構化管理方式完成對相關數據的精準和管理，形成 “精準識別—數據解讀—精準決策—精細管理”的教育扶貧循環模式，打造塊數據教育精準扶貧的大格局 （見圖2）。

1.數據平臺化創新識別路徑

圖2 塊數據驅動下的教育精準扶貧模式

平臺是數據存在的空間與場域，數據平臺是實現從多維數據到共享數據的重要載體，也是數據實現從解構到重構轉換的操作環境。數據平臺的建立實現了數據的吸收與集結。作為大數據時代的范式革命，塊數據驅動下的教育精準扶貧需要創建可靠的元數據，避免出現教育扶貧對象失焦的窘境?；诖髷祿脚_，塊數據也需借助互聯網，依據自身特點建立塊數據公共平臺，但不同的是它需要實現數據平臺從平臺到平臺化的創新?！皬钠脚_到平臺化，描述的是海量數據通過流動實現聚集的過程，也就是從 ‘數據’到 ‘數聚’的過程。在這個過程中，孤立的數據得以聚集，為發現和挖掘數據價值奠定了基礎?！盵14]塊數據平臺化精準識別貧困對象需要以下四個步驟。首先是數據投放環節。塊數據平臺為數據的投放與吸收提供了空間，將所收集的建檔立卡的貧困人員的相關數據匯集于平臺內部等待下一環節。其次是數據匯聚環節。在這一環節，數據根據相關性和內在聯系實現流動匯聚，流動的數據能夠消除數據間的不對稱，在數據平臺上形成巨大的數據連接網絡，并根據數據主體進行區塊劃分，形成區塊鏈。再次是篩選甄別環節。利用區塊鏈的聯結信息，對各貧困對象進行分類與精準識別，辨別該對象是否是由教育致貧，有無接受教育的能力與基礎，是否能夠成為教育扶貧的對象，這一環節實現了對貧困對象的深刻識別，避免了教育資源的浪費。最后是對象確認環節。在分類和甄選之后確定符合標準的貧困對象并對其進行幫扶。

2.技術標準化精細數據解讀

數據的解讀和顯化是塊數據教育扶貧繼對象識別之后的又一核心環節，在教育扶貧的過程中，教育扶貧數據的解讀具有承上啟下的作用。首先，塊數據能夠實現信息公開，使得人民群眾和決策者能夠全面了解和把握教育扶貧的現狀及成效；其次，塊數據能為決策者提供決策的依據與參考。傳統教育扶貧數據的解讀大多是以文本和簡易圖表的形式呈現，然而這種方式對于擁有龐大數量的塊數據來說卻難以實現，不僅工程浩大，而且它無法使塊數據教育扶貧的分析結論以直觀、易懂的方式得以呈現。塊數據將打破傳統信息不對稱和物理區域、行業領域對數據流動的限制，極大地改變數據的采集、傳輸、分析和應用方式，這給教育扶貧模式的創新發展帶來新的驅動力。通過計算機程序當中設置好的標準化參數，對教育扶貧數據進行智能化計算，將相關數據轉化為復合圖表和圖形等，實現教育扶貧數據的可視化呈現與數字化解讀。在數據可視化過程中，多種維度的教育扶貧數據被收集起來并得以塊化，并將教育、貧困、地域和文化間的一些深層次的關系更好地體現出來，同時也為數據間產生對比和映照提供可能。多維信息在圖形上的集成不但可以體現教育扶貧的動態變化過程，而且圖解的過程也是對教育扶貧的情狀進行梳理和整合，為教育精準扶貧決策施策做好準備的過程。

3.數據無界化推動決策施策

教育扶貧重點失實和教育扶貧布局失準是阻礙教育扶貧進程的重要因素，其中政府各部門間的數據壁壘及信息交流的不暢是導致這一現象的根源。塊數據是具有多維性的數據，它的多維性來源于塊數據本身的強聚集性和高關聯性，塊數據的多維性給予了我們看待和分析問題的新思路，讓我們的思維擺脫了單一領域的桎梏。無界化是塊數據多維性的首要體現，它融合了數據對象多方面的數據進而形成了一個更大的數據有機體，在這個數據有機體內，不同領域的數據有著各自的邊界，但這并不妨礙數據之間的流動、交換與傳遞。各部門在共享信息的基礎上，借助可視化數據圖表對教育致貧原因進行全方位、深層次的科學分析，明確教育致貧的根源，是由于基礎教育投入不足和不均衡，還是因為學校數量較少、辦學條件差、辦學質量低，抑或說師資力量不足、結構不合理、綜合素質不高，或是由于家庭經濟因素導致的對教育重視程度不夠，在找到致貧根源之后對其對癥下藥、采取個性化的幫扶決策。此外，“塊數據就是數據世界中混沌理論的代表，它是一種將量化分析與質性思考高度結合的分析方法，其任務是通過無規律、不可預測的數據尋求事物內在規律，實現精準預測”[15]，這無疑有助于輔助幫扶決策的制定與實施。

4.數據結構化支撐精細管理

精細管理是貫穿教育精準過程始終的重要環節，它對于促成教育扶貧對象精準識別、幫扶措施精準和教育脫貧成效精準具有評價意義。一是要實現數據精細管理。教育扶貧對象信息精準管理可通過線下和線上兩種途徑進行，在線下利用走訪、跟蹤調查等方式完成對貧困對象 “扎根式”原始資料的收集與核對，在線上可通過塊數據平臺實現對扶貧對象相關數據的管理。二是要完成對數據的結構化處理。與非結構化的數據相比，結構化的數據一般存在于特定的數據庫中，且數據之間存在著一定的序列和邏輯結構，因此，數據間的關系也可通過可視化方式呈現。結構化的數據更加精確，便于儲存、分析和利用，更能夠反映事物的本質。數據清洗也是數據結構化過程的重要環節，它能夠保證結構化數據的完整、客觀與準確。最后，數據庫的建立和數據的結構化并非是精準管理的重點，各扶貧對象的狀況是處在不斷的變化之中的，隨著國家對教育的投入以及接受基礎教育和職業技術教育人數的增多，先前確立的教育扶貧對象的情況必然會有好轉，因此，要定期對數據庫進行更新，建立實時監測、有進有出的動態化準管理機制，確保扶貧信息真實可靠，最終實現教育扶貧的精細化管理。

五、結語

教育扶貧是阻斷貧困代際傳遞的有效手段，但是教育扶貧對象的失焦、教育幫扶重點的偏移和信息管理的粗放是抑制教育精準扶貧的重要因素。在后扶貧時代利用塊數據的先進理念與技術實現塊數據理念與教育精準扶貧的有效對接，推進塊數據技術在教育扶貧開發領域的應用，建立塊數據教育精準扶貧機制與模式，實現對象識別、數據解讀、決策施策和信息管理的高度精準化，在教育扶貧工作中做到目標清晰、有的放矢，加速教育扶貧工作的精準落地?！叭祟惿鐣刃蛱幱谝粋€歷史性的關鍵拐點。”[16]大數據時代的到來，無疑給中國的教育扶貧事業帶來了前所未有的機遇，但是辯證地看待新事物才能夠促進其更好更快地發展。一方面，作為大數據發展的高級形態，塊數據克服了條數據指向性集聚所帶來的數據孤島、應用價值低、安全風險等問題，[17]以先進的技術和獨特的性質給予教育扶貧向更加精準化方向邁進的可能，為更快實現教育扶貧目標打開綠色通道；另一方面，塊數據作為新興的技術產物，其必然存在著技術方面的不足之處，同時也引起了些許的現實隱憂，如塊數據頂層設計的不完善、塊數據發展過程中的技術漏洞以及數據的隱私問題等。教育扶貧事業是一項長期、艱巨和復雜的任務，塊數據作為新生事物自身還存在極大的完善空間，二者在實施的過程中還需不斷磨合，在雙向發展的過程中進行資源整合與合理配置，共同完成教育精準化扶貧的歷史使命。