基于大數據的鄉村教育治理路徑與策略

摘 要：目前，我國農村工作重心已從脫貧攻堅全面轉向鄉村振興，提升鄉村治理能力是落實鄉村全面振興計劃的關鍵性保障。本研究以提升鄉村教育治理的成效為導向，梳理當前國內的相關研究，分析當前我國鄉村教育治理的現實困境，構建基于大數據的區域教育治理服務體系模型，提出基于大數據的鄉村教育治理實施路徑，旨在提升鄉村教育治理能力，豐富相關學理和實踐邏輯，實現鄉村教育治理從經驗治理到數據治理，由教育共治走向教育善治，全面提升鄉村教育治理績效。

關鍵詞：大數據;鄉村教育治理;鄉村全面振興

黨和政府歷來高度重視鄉村教育問題。黨的十八大以來，在習近平總書記“扶貧必扶智”思想的引領下，我國構建了完善的教育扶貧制度體系，深入實施了一大批教育扶貧項目，使千百萬鄉村學子享受到普惠政策。2022年2月印發的《中共中央 國務院關于做好2022年全面推進鄉村振興重點工作的意見》指出，大力推進數字鄉村建設，突出實效改進鄉村治理，推行網格化管理、數字化賦能、精細化服務。近年，大數據技術不斷成熟，逐漸成為推動政府治理能力現代化的重要技術手段。中共中央、國務院印發的《中國教育現代化2035》將推進我國教育治理體系和治理能力現代化作為重要戰略之一。因此，從治理成效角度出發，借助大數據技術探索鄉村教育治理的實施策略與路徑，對于當下我國鄉村教育治理實踐有著重要的理論意義和應用價值。

一、鄉村教育治理的相關研究及現實困境

（一）大數據應用于鄉村治理的相關研究

筆者通過對國內文獻進行梳理和總結發現，國內學術界對于大數據應用于鄉村治理的研究主要集中在構建機制、模式和提出建議等方面：程明等認為返貧預警機制應由監督預警機制、脫貧長效機制與鄉村振興耦合機制三個方面構成;范和生主張通過構建返貧預警機制來應對返貧問題，包括構建預警信息機制、組織預警機制、長效銜接機制、利益聯結機制和考核監督機制;胡世文等則提出通過構建監測技術體系、創新信息管理機制等來實施返貧治理的建議;李會琴等分別從信息監測機制、長效幫扶機制、利益聯結機制和監督反饋機制等方面，構建了返貧預警機制框架。綜上可知，大數據應用于鄉村治理的研究還處在初期摸索階段，相關實證研究尚顯不足，不能滿足當前鄉村教育治理的需要。

（二）鄉村教育治理的現實困境

當前，我國鄉村教育治理主要面臨以下問題：一是治理主體單一，與現代治理理念相差甚遠。從傳統意義上講，鄉鎮政府是鄉村教育治理的主體，但由于長期受計劃經濟影響，政府往往扮演著“全面手”“救火隊員”的角色，而其他治理主體參與意識不強，未能體現“共治”。二是治理能力經驗化。由于受經濟、技術等因素的影響，鄉鎮政府的治理主要依靠經驗進行分析，缺少數據支撐，導致相關決策缺乏科學依據。三是治理過程形式化。傳統治理工作中存在“大運動式治理”“一步式治理”等形式化方式，離“善治”目標尚遠。

二、基于大數據的鄉村教育治理實施路徑

（一）組建治理團隊，提供人員保障

專業化的治理團隊是支撐整個鄉村教育治理體系運轉的軸心。基于區域內利益相關者需求，需要構建以鄉鎮政府、縣級教育行政部門、農村中小學、高校教育專家為主的教育大數據治理團隊，對研究對象進行深度調查。一是了解鄉村教育治理過程中來自政府、企業、農村中小學、家長等不同主體的訴求。具體而言，調查對象包括市級學校、縣級學校、農村學校（同時覆蓋公立學校和私立學校），調查數據主要通過省市級教育行政部門發文征集和網絡調研的方式獲取。二是調查中要注重深度訪談、參與式觀察和問卷調查相結合。凡是參與到本項目的人，如管理人員、技術人員、脫貧監測對象等都是深度訪談對象。要注意收集與本項目有關的政策文件和訪談材料。

（二）完善大數據平臺，確保技術支撐

筆者以某市籌建教育治理大數據平臺為例，構建基于大數據的鄉村教育治理服務體系模型。該模型自下而上分別為數據采集層、數據處理層、數據分析層、數據應用層，其中數據標準與安全監控體系是整個服務體系的生命線，貫穿始終，如圖1所示。

1.數據采集層

該層的主要任務是實現數據源的采集。數據源主要包括教育基礎數據和防控返貧基礎數據。基礎數據包括個人基本信息、教育基本信息、教育類型等。該層主要通過兩種方式進行數據采集：一是數據庫同步采集，主要指從教育行政部門業務平臺的數據庫中進行數據采集;二是人工采集，主要指政府部門建檔立卡數據和實時數據的采集。

2.數據處理層

數據采集以后需要進行預處理，包括數據清洗、數據轉換、數據存儲等程序，以保障采集數據的質量和可靠性，為建立數據模型打下基礎。原有教育大數據平臺匯集各個部門的數據，缺乏統一的數據標準，不可避免地面臨數據質量和可靠性等問題，因此需要將數據轉換成統一的格式進行建模。首先要對采集數據出現的各種問題進行處理、修復，然后將來源不同的數據轉換成一致的格式。在進行數據預處理后，即可運用關聯算法和聚類分析等進行描述性分析、診斷性分析、預測性分析，建立數據分析模型，為數據應用層上的配置和監測功能打下基礎。

3.數據分析層

該層是最為關鍵的一層。該層的主要任務是對大數據進行描述性分析、診斷性分析、預測性分析。描述性分析是對數據進行整體情況的描述，主要包括對教育數據進行集中性統計和分散性統計，如區域內基礎教育經費投入、師生比等數據。診斷性分析主要回答為什么，如對輟學原因、教育振興計劃進行精準分析。預測性分析主要對未來進行預測。

4.數據應用層

該層的主要任務是為管理者提供教育決策依據。教育部門可以利用數據應用層的相關功能實現教育治理。數據應用層包括數據分析、績效考核、配置教育資源、教育質量監測等功能模塊，對數據分析結果進行可視化展現，全面反映鄉村教育治理工作動態，以幫助決策者了解和掌握區域內縣、村、戶的教育信息。為了使治理達到實效，筆者在教育治理大數據平臺的數據應用層設置“遠程教育幫扶”教學系統。該系統基于教育治理大數據平臺，由本地區教育行政部門負責管理，主要面向區域內基礎教育領域，分為教育學情系統和遠程教研系統，如圖2所示。

遠程教研系統依托教育治理大數據平臺提供的數據，針對傳統教師培訓方式的不足，開展遠程集體備課、遠程教學研究等活動，借此改進教學方法，提升教學能力，形成資源共享、精準幫扶、協作交流的新型教師研修機制。教育學情系統支持收集、分析學生學習行為數據，對學生實現精準化指導，智能化推送學習內容，支持學生使用在線學習空間中的學習資源進行自主學習，讓學生在教師的引導下養成自主學習的習慣。

三、基于大數據的鄉村教育治理未來方向

（一）提升教育大數據的應用素養

要想真正實現從經驗治理向數據治理的轉型，應從治理主體、治理方式兩個方面入手。治理主體包括政府、社會、公眾等。首先，治理主體應轉變工作思維，從上到下樹立積極運用大數據的意識。其次，治理主體應初步具備應用大數據的能力，這種能力體現在能把鄉村教育遇到的實際問題和需求抽象成具體的模型，并根據模型分析數據，形成報告，為管理層決策提供科學依據。在治理方式上，政府要擺脫過于依賴經驗的思維，自覺提升自身數據素養。一是加強對大數據管理人員的業務能力培訓。二是加強對高校大數據相關專業人才的培養。三是加強與相關大數據企業的合作。四是加強大數據基礎設施建設，包括大數據采集平臺建設、大數據采集設備更新等基礎功能建設。

（二）構建基于大數據的鄉村教育治理體系

通過大數據推進鄉村教育治理政策科學化、教育評價體系客觀化、城鄉教育資源均衡化。一是要能夠科學整合零散數據，形成數據資源，然后利用分析軟件深度挖掘，依據數據分析結果支撐政府決策，并通過對數據的長期分析輔助教育評估。二是建立完善的、各部門協同的大數據關聯模型，利用數據挖掘技術實現對教育數據的深度分析，為教育決策者提供更加智能的決策支持。三是建立統一開放的教育大數據共享機制，建立健全數據互通機制，保障數據采集暢通、高效。橫向上，建立各部門互通機制，加強政府各部門的數據整合力度，打通數據壁壘，保障數據的準確性。縱向上，區域大數據平臺應能夠與上一級教育公共平臺對接，保障數據源的權威性。以上措施是實現從經驗治理到數據治理轉型的根本保證。

（三）建立基于大數據的鄉村教育治理長效機制

鄉村教育治理既要關注技術層面的問題，也應關注機制層面的問題，只有建立長效機制才能實現鄉村教育治理的可持續發展。因此需要加強對制度、資源、人才和組織的優化整合，以提高鄉村教育治理績效。一是建立完善的治理行政組織機制。首先建立高效的組織機構，建立省、市、縣三級鄉村教育治理小組，實現從上到下、從宏觀到微觀、從縱向到橫向的有效銜接。二是完善鄉村教育治理評價監督機制。要使鄉村教育治理措施落到實處，需要政府、公眾、高校、企業等治理主體協同配合。政府加強鄉村教育治理巡查，企業負責技術開發，高校負責培養人才，公眾負責社會監督，形成有效的利益聯結機制。三是構建區域鄉村教育幫扶系統。從長遠看，對教育資源相對落后的區域內的教師和學生進行長期幫扶是鄉村教育治理的直接手段，也是切斷貧困代際傳遞最直接、最有效的方法。

參考文獻：

[1]中共中央 國務院關于做好2022年全面推進鄉村振興重點工作的意見[EB/OL].（2022-02-22）.http：//

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責編：瀚 海

基金項目：2021年度河南省科技廳軟科學項目“大數據驅動下的區域教育精準扶貧長效機制研究”（編號：212400410118）;2021年度河南省高等學校重點科研項目“大數據背景下區域教育治理路徑研究”（編號：21B880027）

作者簡介：徐林（1979— ），男，商丘師范學院教師教育學院副教授，研究方向為教育大數據、教育信息化。