教育信息化2.0背景下高職院校智慧校園數據治理途徑探討*

梁思林

（廣西體育高等專科學校，廣西南寧 530012）

0 引言

隨著信息技術的發展，許多高職院校已經在信息化方面取得了長足的進步，積累了豐富的業務和經驗。由于數據質量較低、大量冗余數據及可用性較差，使得許多數據處理工作仍需要人工介入，從而消耗了大量的人力和時間。隨著高職院校信息化建設的發展，由于缺乏統一的數據規劃與標準，許多數據集成出現了不合理、混亂、重復、無法共享的情況，嚴重損害了數據的安全性與有效性。因此，應當加強對數據規劃和標準的統一，以提高數據質量和可用性。為了更好地管理數據，應建立覆蓋整個學校的數據治理流程體系，以確保數據的完整性和可靠性。

1 高職院校數據治理現狀及需求

1.1 高職院校數據治理現狀

隨著教育信息化的發展，數據已成為高職院校管理的關鍵因素。當前由于高職院校信息化建設沒有考慮到整體的數據規劃與設計，導致了大量的數據無法得到有效的利用，從而使得高職院校的數據質量普遍落后，存在諸多問題，如數據標準不統一、數據來源不清、數據維度不全、數據質量不高、數據流通不充分等，以及存在數據安全風險，這些都嚴重阻礙了高職院校信息化的發展。信息化是教育進步的關鍵，它的成功取決于如何利用數據來提升教學質量。通過對數據的分析、整合和運用，可以更好地推動教育改革和發展，這才是教育信息化的真正意義所在[1]。

1.2 高職院校數據治理需求

學校的信息化正在朝著智慧化的方向發展，數據的質量是決定智慧校園建設成敗的關鍵因素，它不僅是智慧校園發展的基礎，更是智慧校園實現預期目標的保障，數據治理成為確保數據質量的必然需求。通過有效的數據治理，可以充分利用數據，從而實現數據價值的最大化，并且可以有效地改善數據質量，從而實現對整個數據生命周期的有效管控。數據治理是實現信息化的關鍵步驟，也是構建智慧校園的重要組成部分。經過系統的數據治理，可以充分發揮數據的價值，以達成更好的服務。從頂層設計出發，結合科學的規劃，對不同數據進行系統的梳理、收集、處理、存儲、分析、管理，將其應用于不同的業務場景，以此來提高數據的準確性、安全性、可用性，并且有效地解決“數據不一致、質量差、管理混亂、難共享”的問題，進一步提升高職院校的整體運營效率，確保基于可靠的數據，做出的決定既準確又科學，并具有可預測性。采取有效的數據治理技術，不斷完善和優化教育體系，促使教育數字化、智能化、融合創新，使教學更具有針對性和個性，管理更具有科學性和精確度，充分利用數據資源，提升教育治理水平，助力教育現代化的發展。

2 高職院校數據治理的必要性

隨著信息技術的飛速發展，人們接觸到的數據種類和數量都在迅速增加，傳統的數據分析方法已經不能滿足當今社會對于快速、有效解決問題的需求。因此，只有通過先進的數據治理手段才能夠對大量數據及數據隱藏信息進行挖掘和分析，幫助我們更好地理解數據和掌握數據規律，幫助我們進行有效的分析和決策[2]。高職院校擁有大量的數據資產，包括學生信息、教學數據、研究數據等。這些數據是學院的重要資源，對學院的運營、決策和發展起到至關重要的作用。數據治理可以確保數據的價值和合法性，提升數據的質量和可信度；可以幫助學院建立完善的數據安全控制體系，保障敏感數據的安全和隱私；可以幫助學校整合學生的多樣化數據，如學習數據、興趣和偏好數據等，為學生提供個性化的學習和服務體驗，提高學生滿意度和學業成績。顯然，數據治理是非常重要且必不可少的。

3 高職院校數據治理研究動態

國內許多高職院校都在嘗試使用數據治理來提升數據資產的利用價值。上海交通職業技術學院通過建立完善的數據質量管理機制，提高了數據的準確性和完整性。他們制定了評估數據的一系列標準，通過數據清洗和數據整合等手段，對數據進行了有效的處理和優化，提供了高質量的數據支持。廣州城市職業學院在數據治理方面注重實踐應用。他們開展了數據治理能力培訓，提升了師生員工的數據治理水平。同時，他們建立了數據治理實驗室，開展了一系列數據治理相關的研究項目，取得了一些實際成果。通過大量的實際案例，許多高職院校都證明了數據治理的重要性和可行性，并且為其他高職院校的數據治理提供了借鑒。

在大數據時代，數據是教育的核心財富。通過對數據進行有效的管理，可以制定出合適的規劃，并建立完善的數據保護與服務體系，從而更有效地利用它們進行預測與決策。

4 高職院校數據治理途徑

隨著大數據時代的到來，高職院校越來越重視智慧校園的建設，并在不同的層面提高數據治理效率。以統一數據中臺、一站式服務大廳、單點登陸身份認證和領導駕駛艙等為代表的以數據服務為主的應用相繼投入使用，因此迫切需要院校建立一套完備成熟的數據治理途徑。

4.1 數據治理戰略與目標

我們首先需要明確高職院校數據治理的整體戰略和目標，這將有助于確保數據治理框架與學院的發展戰略保持一致，通過多維度的數據治理給相關職能部門獲取準確的數據，為業務決策做出正確的選擇。數據治理的目標包括降低信息孤島數量、提升數據安全系數、加強數據質量管理、優化校級數據資產、提高數據利用價值等。

4.2 數據治理組織架構

建立有效的、科學的組織結構是實現數據治理的關鍵因素。近年來，高職院校十分重視高校信息化建設，信息化建設的核心是數據治理，數據治理要持續推進必須要有完善的組織體系，所以由學校主要領導擔任首席信息官（CIO）成為必然，首席信息官（CIO）可以積極推動學校信息化建設進度和提高數據治理效率[3]。通過數據治理領導小組、數據管理與質量監督團隊等，由專業化數據治理企業提供高效實施的技術支撐團隊，明確各團隊的職責與分工。同時，需要建立數據治理的協作機制，確保各部門和團隊之間的溝通與協作順暢。為了更好地管理高職院校的數據，我們計劃建立有效的決策、協調、考核、評估機制，明確各部門的職能，確保高職院校的數據治理的責任、權力和收益得到有效的分配。

4.3 數據治理政策與規范

在數據治理框架建設中，制定相應的政策和規范至關重要。需要囊括數據的全周期管理、安全、隱私、共享等方面的政策，以明確數據的所有權、責任和使用準則，確保數據的合規性和可持續性。采用先進的技術手段和管理模式，建立完備的、長期有效的高職院校數據規范管控機制，持續迭代數據治理規范，以確保學校信息管理的安全和可靠。

4.4 數據質量管理

高質量的數據可以為高職院校的管理及研究工作提供寶貴的信息，且有助于更好地理解和利用這些信息，這對于高職院校的發展至關重要。數據質量管理主要包括數據質量的監控、評估和改進，通過設立數據質量指標、開展數據質量審查和建立數據質量投訴渠道等手段，建立完善的數據問題發現、解決流程，提供有效的數據反饋和改進通道，形成切實有效的監督機制，以形成數據質量的持續優化閉環，實現數據價值的最大化。

4.5 數據安全及隱私保護管理

數據的安全和隱私保護是高職院校數據管理的關鍵，也是高職院校數據服務業務的重點部分，該項工作從數據創建、儲存、共享、利用到銷毀貫穿了整個生命周期。在進行數據管理時，學校應該清楚地界定數據安全管控的目標，特別是那些可能會影響到師生個人隱私和信息的敏感信息，例如身份證號、手機號、銀行卡號等。首先要加強數據安全管理，其次要制定數據安全策略，最后要明確數據安全責任人[4]。通過建立數據安全防護體系，對數據進行分類分級管理，加強數據訪問控制和數據加密等措施，確保數據安全。尊重用戶的隱私權益，建立數據隱私保護制度，規范數據收集、存儲、處理和使用行為。通過數據脫敏、匿名化等技術手段，降低數據泄露的風險。

4.6 數據的開放與共享

高職院校需要根據自身發展需要，框定數據共享范圍，明確數據共享方式，梳理數據共享流程，從而全面推進高職院校各部門數據的開放與共享，打造數據共享平臺，為師生及合作單位提供數據共享渠道[5]。可以與其他高校、研究機構、企業等建立數據共享合作與伙伴關系。通過建立網絡合作平臺、共享研究數據資源和開展聯合項目等，促進數據的流通和合作，提高數據的價值。

4.7 數據治理能力建設

持續不斷開展數據治理培訓與教育，切實提高教職員工的數據治理意識和能力，打造一支高素質、高水平和高能力的治理隊伍，為高職院校數據治理提供優秀的技術支持與人員保障。高職院校可以圍繞數據素養理論與實踐，融合線上線下教育形式開展定期的集中培訓、崗位培訓及示范課程，還可邀請專家進行講座、研討會等活動，分享數據治理的優秀實踐經驗。同時建立數據治理的激勵機制，鼓勵師生參與數據治理工作，提高工作積極性和主動性。對優秀的數據治理案例進行宣傳和表彰，樹立榜樣，通過能力建設加快數據治理人員能力提升[6]。

4.8 數據評價與監督

制定一套科學合理的、全面有效的數據治理評估指標體系，主要從校園數據量評估指標、數據質量評估指標、數據安全性評估指標、數據利用率評估指標等方面著手搭建。通過定期評估，了解數據治理工作的狀況，并發現問題加以改進。同時應加強數據治理的領導和監督機制，確保數據治理工作得到高層領導的支持和重視。建立數據治理的紀委和監督機構，加大對數據治理政策和流程的監督力度，推動數據治理工作的履行和改進。

5 數據治理成果在高職院校的實際應用

要達到職業教育信息化標桿學校，基本條件就是要打破“信息孤島”、破除數據壁壘，在數據采集、匯聚、分析等方面有一定成效。通過以上數據治理途徑可以大大提升教育信息化的質量和效率，實現數據的統一存儲、統一管理和統一應用，數據治理的本質最終還是要為高職院校的發展服務[7]。

5.1 助力表格填報

可利用全量數據倉庫，為日常工作的填表工作提供所需的數據來源，例如高基報表填報、科研項目填報、設備信息填報等。全量數據倉庫相比之前的數據零散分布的狀態，數據體量、維度、準確性、規范性都有明顯提升，可一站式提供所需的數據，提升工作效率，減少重復工作。

5.2 跨部門數據協調

各部門在實際業務中，為了提升工作效率、改進工作績效，經常需要用到其他部門產生的數據。在之前，跨部門之間的數據調用經常面臨協調難、獲取難、解讀難、成本高等問題。現在可通過全量數據中心，一站式快速獲取工作所需的各項數據（在主管部門的統一授權管理下），無論這些數據原本來自哪個部門。找到數據后，直接在線申請，批復同意后即可連接或下載，可顯著減少協調難度和成本，提高工作效率，甚至可以開創新的工作模式。

5.3 為管理決策提供全方位數據支撐

高職院校的日常教學、科研、管理、決策等過程，都離不開數據支撐。全量數據中心的建設，可為學生入學離校、教學質量診改、內控管理、一站式服務、管理決策支持、一臉通、一碼行、掌上校園、數據共享等各種場景提供跨系統數據支持。依靠標準規范、完整精確的數據保障校園各項業務的順利開展，降低因協調跨部門跨系統數據所帶來的精力和成本損耗。同時可根據高職院校的具體需求，利用BI 工具，定制特色主題數據駕駛艙，協助高職院校決策層實時了解掌握學校的各項動態數據指標，為學校各項工作決策提供科學有效的支撐[8]。

6 結語

當前，高職院校正逐步從管理到治理轉變，這需要依靠數據來推動，并通過業務重構、流程優化、數據交換和綜合整合，來建立全新的高職院校治理體系。本文旨在探討高職院校信息化建設過程中的數據治理及應用問題，并提出有效的解決途徑。因此，我們將明確戰略目標、梳理組織架構、優化政策制度機制、提高數據質量、保障數據安全及隱私、促進數據共享開放、提升數據治理能力素質和形成有效評價監督，以確保數據治理工作的順利開展。數據治理是復雜而持久的過程，需要從目標、組織、管理、技術和應用等多個角度，制定出有效的治理策略和方向，加強數據質量意識和安全保障意識，建立持續優化的數據治理體系，有效體現高職院校數據資產的核心價值，為教學、后勤、科研、管理等工作提供精確、高效的數據信息服務，從而提升高職院校的整體決策水平、管理和治理能力。

（文責自負）