統一數據模型在高等教育中的未來趨勢與實施路徑

摘" "要：高等教育正在經歷數字化轉型，數據作為核心，對提升高等教育機構的決策與治理效能至關重要。美國高等教育信息技術機構EDUCAUSE發布的《2024年EDUCAUSE地平線行動計劃：統一數據模型》，提出高等教育統一數據模型的未來愿景，即高等教育機構應構建道德、公平、包容、可訪問和以人為本的數據治理實踐，全面支持學生的學習體驗。該報告強調了數據治理政策對學生數據主動權的促進作用，并詳細規劃了一系列跨層級、跨領域的行動方案。通過剖析該報告的愿景目標、實施路徑及行動舉措，結合當前高等教育數據治理的最佳實踐，提出構建數據文化、培養數據人力資源、推進數據實踐等具體實施策略，以期為我國高等教育機構提供一套切實可行的指導方案，推動教育質量的提升和教育公平的實現。

關鍵詞：統一數據模型；數據治理；數據文化；數據人力資源；數據實踐；數據隱私與安全

中圖分類號：G434" " " " "文獻標志碼：A" " " " "文章編號：1673-8454（2024）12-0072-08

一、引言

隨著數字技術的迅猛發展，高等教育領域正在經歷一場深刻變革。數據作為教育數字化轉型的核心驅動力，已成為支撐高等教育機構科學決策和釋放治理效能的關鍵要素。數據分類分級是數據安全和數據治理領域的基礎性工程，[1]而當前高等教育數據治理面臨數據孤島、數據標準不統一等挑戰。在大數據時代，教學治理體系的價值基礎、規制保證、治理操作等內容都發生了改變。[2]因此，數據驅動下的高等教育管理與決策優化是當前亟需研究與探討的重要課題。

面對這一趨勢，美國高等教育信息技術機構EDUCAUSE發布《2024年EDUCAUSE地平線行動計劃：統一數據模型》（2024 EDUCAUSE Horizon Action Plan： Unified Data Models，以下簡稱《2024行動計劃》），旨在推動高等教育機構的數據治理能力，以實現高等教育的現代化與高質量發展。《2024行動計劃》提出統一數據模型的未來愿景，即高等教育機構的文化、系統和流程應以促進學生全面發展為中心，利用道德、公平、包容、可訪問和以人為本的數據治理實踐來支持學生的學習體驗。為實現這一愿景，該計劃還詳細闡述了一系列行動方案，涉及個人、部門、單位以及跨單位或跨機構的團隊。

本研究旨在深入解析《2024行動計劃》中提出的統一數據模型的未來趨勢與實施路徑，并結合當前高等教育數據治理的最佳實踐，探討如何有效實施這一統一數據模型，從數據文化的構建、數據人力資源的培養、數據實踐的推進等方面進行分析，并提出面向未來的具體實施策略。通過本研究，希望能夠為我國高等院校推進數據驅動下的高等教育管理與決策優化提供參考，推動統一數據模型的有效實施，從而促進我國高等教育質量的提升和教育公平的實現。

二、高等教育中實現統一數據模型的

愿景目標

數據作為高等教育機構進行科學決策和提高管理效能的關鍵要素，其重要性日益凸顯。《2024行動計劃》提出一個以學生為中心的未來愿景，即高等教育機構的文化、系統和流程都將全面圍繞學生的成功展開，利用道德、公平、包容、可訪問和以人為本的數據治理實踐來支持學生的學習體驗。這一愿景不僅強調數據治理政策對學生數據權利的促進作用，包括訪問權、隱私權、安全性以及適當的自主權，還強調了數據使用者參與數據需求和成果持續改進的重要性。這有助于推動高等教育向更加全面、個性化、包容的方向發展。[3]

（一）構建數據文化

《2024行動計劃》提出，為實現以學生為中心的愿景，高等教育機構需要構建一種數據文化，這種文化將道德、公平、包容和可訪問性作為其核心原則，確保數據的使用符合最高標準。數據文化不僅意味著機構內部的數據共享和協作，還包括從倫理上對其進行理解和規約。[4]這意味著高等教育機構需要構建教育大數據治理框架，制定清晰的數據治理政策，確保所有利益相關者都了解這些數據的使用、存儲和保護。

為促進數據文化的形成，該計劃強調了為所有教職員工和學生提供數字素養培訓的重要性。通過數字素養培訓，教育學生如何訪問和獲取自身教育過程中的相關數據，從而掌握自身的學習路徑與進程。同時，機構還應該致力于提升和再培訓教職員工以建立數據主動權，并促使他們能夠使用數據進行日常決策，而不需要專門的技術技能。

（二）培養數據人力資源

《2024行動計劃》提出，為實現統一數據模型的愿景，高等教育機構需要培養一支具備數據素養的教職工隊伍。這不僅包括對現有員工進行再培訓，還需要吸引具備數據處理和分析能力的新人才加入。因此，《2024行動計劃》建議高等教育機構建立數據素養專業發展要求，并為教職員工提供持續學習的機會，以確保他們能夠跟上不斷變化的數據技術趨勢。這就要求高等教育機構不僅要提供技術上的支持，還要營造一個鼓勵創新和探索的環境，使數據使用者能夠在沒有高度技術障礙的情況下進行數據探索和分析。

（三）推進數據實踐

《2024行動計劃》認為，為實現統一數據模型的愿景，高等教育機構需要建立一套先進的數據實踐體系，包括創建數據網格架構，以促進不同數據源的統一。領域專家負責在其職能領域內的數據治理，創建框架來定義、清理、驗證、發布數據集和產品。數據要么通過虛擬流水線在領域間連接，要么存儲在機構倉庫中用于更傳統的用途。集中化、全球化的數據治理方法允許最終用戶在職能領域間導出、整合、分析和可視化數據。此外，該計劃還強調了行業廣泛的互操作性標準對于數據字典和數據管理的重要性。這些標準不僅為數據管理提供了必要的基礎設施，還指導了精細化、基于屬性的數據訪問控制，確保利益相關者在尊重個人隱私和減少數據安全風險的同時能夠訪問所需信息。

（四）具體實施策略

為了使統一數據模型有效實施，《2024行動計劃》提出以下實施策略：

一是制定行業標準。為統一數據模型制定行業標準，并保持一定的靈活性。通過對關鍵元素（如互通性、質量保障、訪問控制和數據匿名化）的標準化，促進跨機構的分析和通用工具包的創建；二是共享數據集和工具。推動建設基于行業標準的共享數據集和工具。統一和經過質量驗證的數據及分析工具將促進更廣泛的合作，從而顯著提升學生的體驗；三是倡導透明合作。倡導透明和公平定價的行業合作。在第三方工具的條款和細則中，應明確說明哪些數據被收集，以及這些數據被分析和管理的方式。這種透明度將增強包括學生在內的所有終端用戶的信任；四是規劃未來路徑。通過組織系列活動來明確對未來的愿景，并制訂計劃采取行動。如了解機構需求，與關鍵利益相關者討論統一數據模型的現狀及未來狀態，并制訂下一步計劃。

三、高等教育統一數據模型的行動舉措

為了實現統一數據模型在高等教育中的愿景目標，《2024行動計劃》提出一系列具體的行動舉措。這些舉措旨在促進高等教育機構的數據治理能力，確保數據要素價值的充分釋放，并最終提升高等教育治理的現代化水平。

（一）塑造高等教育數據文化

《2024行動計劃》強調建立積極數據文化的重要性，這種文化應鼓勵機構內外的數據共享和協作，同時確保數據使用的道德性和責任感。為實現這一目標，一是需確立數據管理機制。確保所有利益相關者都了解正在收集哪些數據，誰可以訪問這些數據，以及這些數據如何被使用、存儲和保護；二是提供數字素養培訓。為所有教職員工和學生提供必要的培訓，讓他們了解數據的基本概念、使用方法和倫理準則；三是培養數據主動權。教育學生主動獲取自身的教育數據信息，有效管理自己的學習。同時，提升和再培訓教職員工，使他們能夠使用數據進行日常決策；四是簡化數據查詢和分享。讓數據使用者能夠用自然語言查詢數據，將數據轉化為洞察力，并講述有意義的數據故事來分享他們的工作。

（二）建立教育數據治理制度

《2024行動計劃》強調了制度建設對于實現統一數據模型愿景的重要性，認為建立科學合理的數據治理體系是數據治理有效實施的基礎，而數據治理體系的核心是對其基本要素的分析與配置，[5]并提出以下建議：一是制定數據治理政策。確保數據治理政策能夠促進學生的數據主動權，包括訪問權、隱私權、安全性以及適當的自主權；二是設立專門的數據治理小組。建立一個跨學科、跨部門的數據治理小組，定期審查所收集的學生數據的倫理和隱私影響；三是實施“數據治理優先”原則。隨著新技術和數據的出現，教職員工在評估新機會時，需要將數據治理作為首要考量因素。

（三）加強數據治理技術應用

《2024行動計劃》提出一系列技術措施來支持統一數據模型的實現，具體如下：一是建立數據網格架構。通過數據網格架構促進不同數據源之間的統一和集成，領域專家負責其職能領域內的數據治理，創建框架來定義、清理、驗證、發布數據集和產品；二是開發綜合學習記錄2.0（CLR 2.0）。創建一個全面、縱向的學生活動記錄，整合學生從K-12階段到高等院校的經歷、替代資格證書（例如微證書、認證）和就業安置。利用人工智能工具分析、總結和報告CLR 2.0的最終用戶數據，幫助高等院校設計更有針對性的學習體驗，從而增加招生人數并提高留存率；三是制定行業標準。為統一數據模型制定行業標準，并保持一定的靈活性，以促進跨機構的分析和通用工具包的創建。這些標準有助于機構在起步階段節省時間和成本。

（四）注重教育數據隱私倫理

隨著教育數據規模的不斷擴大和應用的深入，教育數據倫理風險日益凸顯，需要通過相應的治理路徑來保障數據安全與隱私[6]。《2024行動計劃》特別強調保護數據隱私的重要性，具體措施包括：一是將信息安全融入所有策略和流程。確保堅實的數據安全實踐是機構數據符合倫理道德使用和提高效率的基石。在所有流程中，數據分類和訪問權限應當明確無誤；二是遵守數據倫理原則。確保所有數據使用符合倫理準則，包括獲得適當的同意、確保數據的安全性和隱私性；三是倡導透明和公平定價的行業合作。在第三方工具的條款和細則中明確說明哪些數據被收集，以及這些數據被分析和管理的方式，增強終端用戶的信任。

（五）多機構合作

《2024行動計劃》強調了多機構合作對于實現統一數據模型愿景的重要性，主要包括：一是加入國際或國家的實踐社區。分享最佳實踐經驗、面臨的共同挑戰以及資源，利用這些深入的見解，為從日常工作到廣泛的數據素養培訓提供各種建議；二是推動行業標準的制定。通過跨機構合作，推動制定行業廣泛接受的標準，以促進數據的互通性和質量保證；三是利用正式的跨機構合作關系，增強機構集體影響力，通過聯盟或聯合體等形式，增強機構間的合作與交流。

（六）規劃未來的道路

《2024行動計劃》還提出一系列規劃未來的活動與步驟，旨在幫助高等教育機構制定實現統一數據模型的路線圖：一是了解機構需求。深入調研機構利益相關者當前的需求和關注點，包括學術單位、信息技術部門、信息安全團隊、隱私保護專員、學生服務部門、法務部門等多個運營單位；二是制訂下一步計劃。確定專業網絡中可以與機構合作的核心成員，考慮那些已經準備好開始行動的利益相關者、擁有廣泛影響力并能突破障礙的同事，以及可能對變革持有抵觸情緒且需要幫助以理解機構愿景的同事或部門；三是制定行動路線圖。從當前現實情況出發，描述理想未來的目標和要素，并詳述從當前現實帶領機構達到期望未來的短期、中期和長期行動計劃。

四、高等教育統一數據模型的未來規劃

《2024行動計劃》為高等院校提供了指導思路，但要實現這一目標還需要高等教育機構從自身實際情況出發，制定具體的行動計劃。因此，需要從了解機構需求入手，為規劃未來奠定堅實的基礎。

（一）明確起點，了解機構需求

為了確保統一數據模型的實施能夠符合高等教育機構的實際需求，并為未來的規劃奠定堅實的基礎，需深入了解機構內部的利益相關者當前的需求和關注點。這一步驟至關重要，它將為后續的行動提供指導方向。

首先，確定關鍵利益相關者。列出對統一數據模型發展感興趣的機構關鍵利益相關者。通過識別這些利益相關者，可以確保在未來的規劃過程中考慮到不同角度的需求和關切。

其次，訪談與調研。從列出的人員名單中選擇幾位進行深度訪談。與這些關鍵利益相關者討論其所在機構統一數據模型的現狀及未來狀態。通過這些問題，可以深入了解當前統一數據模型的發展情況、遇到的挑戰及潛在的優勢。訪談可圍繞以下幾個方面展開探討：一是現狀分析。了解統一數據模型的當前狀態如何，包括數據治理政策的制定與執行情況、數據收集與分析流程、數據使用的現狀等；二是支持與限制。探討目前如何支持或限制統一數據模型的發展，包括現有的資源、政策和技術設施如何支持統一數據模型的發展，以及識別任何可能阻礙統一數據模型實施的因素，如技術限制、資金不足或缺乏數據治理的專業知識；三是面臨的挑戰。識別在統一數據模型實施過程中遇到的障礙，如數據安全和隱私問題、數據標準化難度、跨部門數據共享的挑戰等，并分析這些挑戰的根本原因，以及它們是如何影響數據治理和分析工作的；四是優勢分析。識別在數據治理和分析方面已經取得的成功案例或優勢領域，探討這些優勢如何能夠被進一步利用或擴大，以支持統一數據模型的實施和發展。

最后，反思與校準。在完成訪談與調研后，需要對收集到的信息進行反思。思考這些調研結果與《2024行動計劃》中的發現有何異同之處。確認機構愿景是否與小組成員的觀點一致，并找出已經準備好采取行動的同事或部門。這一步驟將幫助高等教育機構校準未來規劃的方向，確保所制定的計劃既符合機構的需求，又能與《2024行動計劃》中提出的愿景目標保持一致。

（二）規劃未來，制定行動路線圖

一是描述未來愿景。以《2024行動計劃》中描述的未來為靈感，描述理想未來的目標和要素。理想中的未來應該是一個以學生為中心的高等教育環境，其中數據治理政策促進學生的數據主動權，包括訪問權、隱私權、安全性以及適當的自主權。此外，數據使用者能夠積極參與數據需求和成果的持續改進與發現，從而實現學生學習體驗的持續優化；二是制訂行動計劃。基于“了解機構需求”活動中得到的發現，詳述從當前現實到期望未來的短期、中期和長期行動計劃。短期計劃包括對現有數據治理政策的修訂和完善，以及對教職員工和學生的數據素養培訓。中期計劃涉及建立數據網格架構，以促進不同數據源的統一，并確保數據可在職能領域間自由流動。長期計劃側重于綜合學習記錄的發展，以提供一個全面、縱向的學生活動記錄，并利用人工智能工具分析、總結和報告最終用戶數據，幫助機構設計更有針對性的學習體驗，從而增加招生人數并提高留存率；三是確立里程碑。為確保每一步都有明確的目標和成果，設定短期、中期和長期的里程碑至關重要。短期里程碑可能包括完成數據素養培訓計劃的初步推廣和數據治理小組的建立。中期里程碑可能包括數據網格架構的初步部署和CLR 2.0的初步設計。長期里程碑可能包括數據治理政策的全面實施、成熟的數據治理文化的建立，以及在行業內推廣數據治理的最佳實踐經驗和做法，如圖1所示。

五、對我國高等教育

構建統一數據模型的啟示

《2024行動計劃》為我國高等院校探索數據驅動下的高等教育管理與決策優化，構建統一數據模型的戰略框架、培養數據驅動文化、推進數據治理體系建設、保障數據隱私與安全等方面提供了重要的經驗與啟示。

（一）構建統一數據模型的戰略框架：響應政策號召，邁向數字化轉型

面對《2024行動計劃》所展現的未來趨勢，我國高等教育機構正迎來前所未有的機遇與挑戰。為了更好地應對這一挑戰，高等教育機構亟需從戰略層面出發，構建統一數據模型的戰略框架。這一框架不僅要求進行統一數據模型的頂層設計，確保數據治理政策能夠有效促進數據的標準化、透明度和安全性，還要求建立統一的數據治理政策體系，明確數據治理的目標、原則、策略和措施，為數據的統一管理提供指導。

實際上，我國已經在《教育信息化2.0行動計劃》中強調了數據在教育信息化中的核心地位，提倡通過完善信息基礎設施建設和教育資源服務平臺，促進教育數據的整合、共享與利用，隱含對數據治理的需求性，體現了其對教育信息化發展的關鍵作用。因此，完善教育數據管理制度，制定數據標準體系，[7]構建統一數據模型的戰略框架不僅是對國家最新政策的積極響應，也是高等教育機構邁向數字化轉型的關鍵一步。這意味著高等教育機構需要建立跨部門的數據治理委員會或類似機構，來協調各部門的數據管理工作，確保數據的互聯互通和共享。同時，通過技術手段如數據集成平臺等，實現數據的集中存儲和管理，提高數據的可用性和一致性，從而打破數據孤島現象，促進數據在不同職能領域間的自由流動。

（二）培養數據驅動的文化：落實國家規劃，賦能教育改革

《中國教育現代化2035》明確提出“全面發展、面向人人、終身學習”等基本理念，以及對教育信息化的重視，體現了對數據素養作為未來社會關鍵能力的認可與培養需求，預示著數據素養教育在教育現代化進程中的重要地位。為了落實這一國家規劃，高等教育機構應加強數據驅動文化建設，提高師生數據素養，實現數據驅動決策。具體而言，高等教育機構應將數據素養培訓納入課程體系，開設相關課程和培訓項目，包括數字工具、數據分析、網絡安全等課程，[8]以提高師生數據處理技能和數據分析能力。同時，鼓勵師生認識和了解數據的重要性，并學會利用數據進行決策，以提高教育教學質量和效率。

為了實現這一轉變，高等教育機構需將數據素養作為核心能力來培養，使之成為師生必備的基本素質。不僅要強化技術類專業的數據科學教育，還要在非技術專業中普及數據素養的基礎知識。通過加強信息通信技術與教育教學的融合創新，[9]將數據素養融入各學科的教學中，確保所有學生都能掌握基本的數據分析技能、了解數據倫理原則，并能批判性地評估數據來源和使用方法。此外，高等教育機構還應建立數據分析團隊，提供數據分析工具和支持，基于大數據技術進行動態決策管理，[10]鼓勵師生利用數據進行教學和科研活動。例如，教師可利用學生學習數據調整教學策略以滿足不同學生的需求；研究人員可利用大數據分析工具挖掘新研究方向以加速科學發現過程。

（三）促進數據治理體系建設：遵循政策導向，確保數據安全與標準化

《教育部等八部門關于加快和擴大新時代教育對外開放的意見》體現了高等教育機構數據治理工作的國際化導向。為遵循這一政策導向，高等教育機構應當堅持總體國家安全觀，[11]加強數據治理體系的建設，明確數據治理框架，[12]確保數據治理政策能夠有效促進數據的標準化、透明度和安全性。具體而言，高等教育機構需要建立健全的數據治理制度體系，包括數據分類分級管理制度、數據生命周期管理制度、數據質量管理機制等，以確保數據治理工作的規范化和制度化。

同時，高等教育機構還應積極參與或引領相關數據標準的制定工作，確保數據的互通性和互操作性。這不僅可以提高數據的質量和可用性，還可以促進不同機構之間的數據共享和合作。通過遵循國家政策和行業標準，高等教育機構能夠更好地保障數據的安全性和隱私性，為教育改革的深入發展提供有力支持。

（四）保障數據隱私與安全：強化法律法規，守護個人信息安全

在構建統一數據模型的過程中，保障數據隱私與安全至關重要。我國已經頒布了《中華人民共和國個人信息保護法》等相關法律法規，提出處理個人信息應當遵循合法、正當、必要和誠信原則[13]。為進一步強化數據隱私保護，立法機關及政府監管部門需要完善相關的法律法規體系。應當進行專門立法，對關于隱私權的法律法規進行整合，一改以往分散的狀態[14]。明確數據收集、處理、存儲、傳輸等各個環節的安全要求。高等教育機構應制定教學中的數據使用倫理準則，[15]并采用先進的隱私保護技術，如差分隱私、加密技術、匿名化處理等，以確保個人數據免受未經授權的訪問和使用。通過引入現代加密技術，如端到端加密、零知識證明等，可進一步提升數據在傳輸和存儲過程中的安全性。這些措施的實施將有助于守護個人信息安全，增強師生和社會公眾對高等教育機構數據治理工作的信任度。

通過上述內容，我國高等教育機構可以更好地構建統一數據模型，促進數據的有效管理和利用，提升教育質量和治理水平。這不僅有利于提高我國高等教育的國際競爭力，也有助于培養更多適應數字時代需求的人才。

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Future Trends and Implementation Paths of Unified Data Models in Higher Education

—Analysis and Reflection on 2024 EDUCAUSE Horizon Action Plan： Unified Data Models

Dong QU， Weitao WAN

（School of Education and Training， Nanchang Normal University， Nanchang 330029， Jiangxi）

Abstract： Higher education is undergoing a profound digital transformation， with data serving as a pivotal element crucial for enhancing decision-making and governance efficiency in higher education institutions. The 2024 EDUCAUSE Horizon Action Plan： Unified Data Models released by EDUCAUSE outlines a future vision for unified data models in higher education， advocating for the establishment of ethical， equitable， inclusive， accessible， and student-centered data governance practices that comprehensively support students’ learning experiences. The report underscores the role of data governance policies in empowering students with greater control over their data and outlines a series of cross-level and cross-disciplinary action plans. This study provides an in-depth analysis of the report’s vision， implementation pathways， and action steps. By integrating these insights with current best practices in higher education data governance， the paper proposes specific implementation strategies， including fostering a data culture， developing data-proficient human resources， and advancing data practices， in order to provide a practical and actionable guidance framework for higher education institutions in China， thereby promoting the improvement of educational quality and the achievement of educational equity.

Keywords： Unified data model; Data governance; Data culture; Data human resources; Data practices; Data privacy and security

編輯：李曉萍" "校對：王天鵬