以數據驅動提升教育考試數字化水平

摘 " 要：隨著教育考試信息化程度的提高以及考試規模的擴大，教育考試數據已成為教育大數據的重要組成部分，其蘊含的巨大價值和信息對提升教育考試數字化水平、教育精準決策具有顯著意義。當前，教育考試數據應用中主要存在管理體系不健全、應用水平不高、服務能力不強、安全防護不精細等現實問題，在不同程度上制約了教育考試數字化發展進程。為解決這些問題，從采數據、匯數據、治數據、用數據、數據服務、數據安全六個方面入手，提出以數據驅動提升教育考試數字化水平的相關路徑：牢固樹立數據驅動思維，通過拓寬數據采集通道、加強數據整合匯聚、推進數據治理體系建設、提升數據應用水平、增強數據服務能力、筑牢數據安全之基等，系統性地構建符合新時代要求的教育考試數字化體系。

關鍵詞：教育考試數據；考試評價；信息基礎設施；數據治理；數據安全

中圖分類號：G405；G434 " " "文獻標志碼：A " " "文章編號：1673-8454（2024）06-0073-09

數據作為全社會數字化轉型的核心動力源，能夠通過流動、共享、分析和挖掘產生巨大價值，需從戰略的高度加以整合規劃。2019年10月，黨的十九屆四中全會表決通過《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度 推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》，首次提出將數據作為生產要素參與收益分配，不僅肯定了數據在國民經濟發展中的突出作用，彰顯了數字經濟高速發展形勢下分配制度的與時俱進，也標志著我國正式進入“數字紅利”大規模釋放時代。2020年，《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》的出臺，強調要加快培育數據要素市場，支持數據在農業、工業、交通、教育、安防、城市管理等領域的規范化開發利用，為數據要素的改革確立了方向[1]。

教育考試作為教學過程中不可或缺的環節之一，對選才育人、評價教學效果、提升教育質量起著重要的作用。然而在大力提倡素質教育的今天，教育考試仍存在形式內容單一、重選拔輕評價、反饋診斷效果差等異化現象，直接影響著教育考試的健康發展。這種矛盾是結構性的，表現為人民日益增長的全面評價人的需要與不平衡不充分發展之間的矛盾，表面上看是教育考試制度的弊端，實則是現行教育考試評價技術還難以支撐教育考試發展的需要。2020年，《深化新時代教育評價改革總體方案》正式出臺，提出要扭轉不科學的教育評價導向，充分發揮信息技術在結果評價、過程評價、增值評價、綜合評價中的關鍵作用，為教育考試走出困境指明道路[2]。

隨著信息技術在考試組織與管理、考試題庫、考試實施、考試閱卷與反饋、考試評價等環節的普遍運用，各類教育考試數據得以被電子化記錄，通過對接教育管理數據、教學過程數據和經濟社會發展數據，以數據分析為主的教育考試評價成為可能。立足新發展階段，貫徹新發展理念，提升教育考試數字化水平，是深化新時代教育評價改革、推動教育高質量發展的必由之路。本研究在明確教育考試數據建設必要性的基礎上，對當前教育考試數據管理和應用中存在的問題進行分析，并提出以數據驅動提升教育考試數字化水平的相關實施路徑。

一、教育考試數據建設的必要性

（一）緊跟數字化發展浪潮的需要

當前，全球數字化進程不斷提速，人類正在經歷工業經濟之后的數字經濟時代。在數字化轉型過程中，數據作為重要的生產要素，是推動數字化發展前進的關鍵因素，數據處理分析平臺和應用場景因數而生、以數賦能。教育作為國之根本，自然要緊跟時代發展的浪潮，站在新的歷史起點，教育行業的數字化轉型已不是“選修課”，而是關乎未來長久發展的“必修課”。

2022年，教育部提出實施教育數字化戰略行動，不僅體現了教育數字化轉型的必要性，也彰顯了國家推進教育事業現代化的決心。考試作為教育的重要組成部分，對教育教學和教育管理具有牽一發而動全身的作用，自然是轉型升級的重點。因此，教育考試機構既要善于將信息技術應用于考試的各個環節，還要重視數據規劃、數據治理和數據的深度挖掘應用，通過數據全方位賦能教育考試業務，為教育考試數字化轉型打下堅實的基礎。

（二）深化新時代教育評價改革的需要

深化新時代教育評價改革之路并非一蹴而就，但數據驅動有望讓科學、全面的評價變為現實。傳統的教育考試，功能主要集中在篩選、分流上，忽視了以考促評、以評促進學生全面發展的使命，考試結果被作為評價學生、教師和區域教育質量的唯一參考。一些西方發達國家意識到考試數據在教育評價中的效用，在將其引入現代教育評價體系的過程中開展了大量的實踐。2019年，時任國際教育評估協會（IAEA）主席的任迪·貝內特（Randy Bennett）在展望教育測評未來發展時指出，基于學習過程數據和新技術的評價模式是教育測評未來發展的重要方向。

在踐行核心素養的今天，我們的教育考試還無法滿足系統性、全方位、多樣化評價學生的需求[3]。因此，在推動考試制度不斷改革的基礎上，還需深入思考如何發揮教育考試大數據的價值，引導改進教學、監測評價教育質量，為學習者提供精準評價和針對性指導建議。隨著大數據技術在教育領域的應用和發展，不僅能將學生在各教育階段的校內外數據完整記錄下來，還可以解決傳統評價方式在數據處理分析方面能力不足的問題，延伸評價內容的廣度和深度，實現對學生、教師、學校、教育行政部門等教育主體的全方位評價，為全面深化新時代教育評價改革提供強有力的技術支撐。

（三）提升教育考試服務能力的需要

作為一個考試大國，我國每天都有各種層次和類型的教育考試發生，產生的數據量之多、數據維度之廣、可發掘的信息量之大已具備大數據的相關特征。雖然部分地區已著手將基于數據的考試評價結果應用于考試綜合管理和相關政策制定，但大部分教育考試機構的服務能力還不高，集中表現為只能提供考試結果成績單，無法為學生提供過程診斷和引導改進服務。隨著“服務型”政府建設理念的不斷深入，教育考試機構的服務能力和水平亟待進一步提升。

在教育活動中，學生、教師、學校、科研人員、教育行政部門等都是教育考試的相關方，教育考試數據因其數量多、質量高、真實性強的特點，對上述服務對象均具有顯著價值。對學生而言，權威統一的考試資源庫，可有效縮短學生搜集學習資料的時間，讓其更專注于學科知識學習和技能培養。此外，基于學習過程數據、教育考試數據的分析，有助于反映學生多年來的學習積累和不足，以便針對性地推薦學習資源，幫助學生開展自適應學習；對教師而言，通過教育考試數據分析，可幫助教師總結班級考試結果，并聯系、反饋、反思到日常教學，直至找到影響考試結果的教師教學因素，從而客觀理性地評價自身教學的不足，以便發揮考試的導向作用；對學校而言，借助教育考試數據分析，管理人員可以掌握學校在所屬區域內的相對水平及不足之處，為針對性地改進教學管理提供事實支撐；對科研人員而言，教育考試數據分析有助于研究由“經驗型”向“科學型”轉變，從而實現精準科研；對教育行政部門而言，教育考試數據分析可以幫助決策者在宏觀層面了解區域的整體教育水平和質量，以便針對性地調整教育政策，布局教育資源。從中可以看出，數據對于提升教育考試服務的能力具有顯著作用，因此需要重視教育考試數據建設，積極開展數據匯聚、數據分析等方面的研究，逐步實現以數據賦能教育考試服務。

（四）加強教育考試數據安全治理的需要

近年來，隨著移動互聯網、人工智能、物聯網等技術的飛速發展，各類新型基礎設施無時無刻不在生成和處理大量數據，且數據量呈幾何級的激增。由于數據的資產價值屬性已被廣泛關注和認可，針對數據的威脅和風險也迅速升級，數據安全的重要性達到了前所未有的高度。2021年，我國密集出臺《中華人民共和國數據安全法》《關鍵信息基礎設施安全保護條例》《中華人民共和國個人信息保護法》等法律法規，將個人信息和數據安全保護提到立法層面[4][5]。據此，各行業在相關法律法規的推動下，數據安全治理的需求急劇增加，亟待結合業務特性尋找合規途徑，落實合規措施。

教育行業是關乎民族振興和社會發展的基礎性行業，也是關鍵信息基礎設施所涵蓋的行業。教育考試因其行業屬性，在業務運行的過程中會產生大量高價值的個人信息，個人信息泄露不僅會影響考生個人，嚴重情況下甚至會損害教育考試機構的聲譽和公信力。2016年，不法分子利用黑客技術入侵“山東省高考網上報名信息系統”網站竊取考生信息，造成轟動全國的“徐玉玉”案，反映了教育系統數據安全的脆弱性和危害性。為了更好地貫徹黨中央關于網絡安全工作的決策部署，落實數據安全相關法律法規，保障教育考試業務健康有序發展，各級教育考試機構亟需加強數據安全治理。

二、教育考試數據工作的困境

（一）數據管理體系不健全

近年來，大數據已成為省級機構改革的一大亮點。據統計，在全國省級行政區中，已有30個行政單位設立了大數據管理機構。這也表明各地政府部門已充分認識到大數據的重要性，正積極通過行政管理體制改革推動大數據建設，進而提高數字政府建設水平。反觀作為負責教育類考試的工作管理機構，目前尚存在數據管理體系不健全等情況，具體如下：

一是缺乏數據管理制度規范。出臺過教育考試數據管理辦法的地方較少，相關機構數據價值觀薄弱導致部門整體的數據思維能力不足，進而無法從戰略的高度理解數據資產的創造性價值。二是數據管理組織架構不健全。目前大多數教育考試機構未設置專門的數據管理部門，數據管理工作一般由信息管理處或網絡信息中心負責。但上述機構在完成教育考試信息化建設、網絡安全管理、網上評卷錄取等保障工作之余，已缺乏寬裕的時間對教育考試數據進行深入的分析應用。三是數據共享和流通不暢。受現行管理體制的影響，教育考試數據被分散存儲在不同地域和部門，相互之間缺乏安全有效的共享渠道和機制；從單一考試項目出發開展數據分析時影響不大，但是從終身學習的角度出發，對學生跨學段的學業數據進行綜合分析時會出現一定的困難。

（二）數據應用水平不高

數據只有運用到具體業務中，才能發揮其價值。近年來，大數據在金融、互聯網、交通等領域的發展均取得較好成效。但從教育考試數據的應用現狀來看還存在以下問題：

一是數據應用廣度不高。近年來，刊發關于教育考試數據研究的期刊數量較少，且研究視角主要聚焦在成績分析上，報名、知識庫、閱卷、錄取、考務等數據很少被挖掘。另外，研究所使用的數據具有小樣本、隨機性強的特征，大多數研究是基于單個時期、單個區域的數據展開，大數據背景下全樣本、多模態、動態性的優勢未得到有效發揮[6]。二是數據應用深度不足。目前，大多數教育考試機構的數據應用水平還停留在查詢統計階段，表現為以實現教育考試業務辦理的流程化、自動化為導向，依托數據庫技術對數據進行存儲，針對業務發展中的核心指標進行簡單描述統計和趨勢分析，以獲悉業務發展的基本水平，對隱藏在教育考試數據背后的信息缺乏深入聯想和研究[7]。三是數據應用效能一般。首先是運行效能，當前大部分教育考試數據應用主要依靠人力，行業的智能化水平普遍不高；其次是產出效能，市面上關于教育考試數據應用的產品較多，在數據處理、數據應用方面都提供了豐富的功能，但能用足、用好、用活的案例不多。

（三）數據服務能力不強

教育考試不只是診斷、鑒別，更是一個反饋、引導和激勵的過程，要發揮數據在教育考試評價決策中的服務作用，從而在根本上引導教育教學的變革。數據服務作為一種新型服務形式，與傳統服務相比，具有服務面廣、客觀性強、時效性高的特點，是角色理念和技術能力改變的體現。當前，各級教育考試機構普遍存在數據服務能力不強的現象，主要呈現以下特征：

一是服務理念不深刻。美國的《不讓一個孩子掉隊法》（No Child Left Behind Act）規定，教育考試機構實施的測驗必須向學生、教師和家長提供學業診斷信息，同時還規定了考試分數報告涵蓋的內容；日本的一些教育集團通過分析考試數據中所反映的核心學術能力，為考生升學報考提供建議；美國ACT公司以綜合能力測評框架為基礎，不斷為學生入學就業提供教育考試評價和職業規劃服務[8]。目前，國內大多數教育考試機構僅為考生提供單一的成績數據，這種服務形式既不能幫助考生深入了解自己的學習水平，也難為教師改進教學提供參考輔助。

二是數據整合匯聚程度不高。隨著教育信息化程度的提高，各類教育考試信息系統已積累了大量的數據，但主要是按照招生考試類別或業務環節分散存儲，少數地區建立了綜合性的教育考試大數據資源庫。隨著教育改革步伐的不斷加快，部分教育考試機構已經認識到，如果沒有數據的整合匯聚，就難以滿足全面多樣的業務需求。

三是平臺能力不足。教育考試數據服務是一項復雜的系統性工程，需要多種工具和軟件的支撐，包括以數據資產目錄為核心的數據資源管理工具、以數據連接復用為核心的數據中臺、以人工智能技術為核心的教育大腦等，但目前缺平臺、缺產品是多數教育考試機構對外輸出服務時普遍遇到的問題。

（四）數據安全防護不精細

隨著教育考試信息化程度的不斷提高，針對數據的安全威脅日益嚴峻。教育考試因其業務的獨特性，數據涉及大量個人信息，應在有效理解和分析數據的基礎上開展差異化防護。重要數據顯然需要更嚴格的保護機制，如果缺乏差異化數據管控，可能會低估數據集的風險等級，導致嚴重的安全事件；而對所有數據都采取最高級別的保護，毫無疑問又會造成資源的浪費。

當前，大多數教育考試機構在數據安全防護上秉持“一刀切”的態度，究其原因：一是數據資產梳理不到位。當前教育考試機構數據治理水平普遍不高，對于敏感數據的分布、流轉、采取的安全防護措施等一系列問題難以較好地回答。二是數據分類分級開展不充分。相較于其他教育數據，教育考試數據具有更高的敏感度，主管機構出于安全考慮，以往對數據共享流通采取“封閉”的措施[9]。但隨著《中華人民共和國數據安全法》的實施，教育考試機構亟需開展數據分類分級，讓數據在安全的環境下得到有效使用。三是數據庫安全防護力度有待加強。教育考試機構主要依靠網絡防火墻、入侵防御等產品對數據實施防護，但這些安全防護設施對數據庫層面的防護力度一般。因此，需要設計一套涵蓋數據全生命周期的安全管控體系，通過PDCA循環方法，即Plan（計劃）、Do（執行）、Check（檢查）、 Act（處理）的循環，持續改善數據安全環境。

三、以數據驅動

提升教育考試數字化水平的相關路徑

針對目前教育考試數據管理和應用過程中存在的問題，本文從采數據、匯數據、治數據、用數據、數據服務、數據安全六個方面入手，全方位、系統性地提出以數據驅動提升教育考試數字化水平的相關路徑。

（一）信息基礎設施

信息基礎設施是提升教育考試數字化水平的前提，其不僅解決了傳統業務管理模式電子化和效率提升的問題，更重要的是為數字經濟持續輸出數據資源。“十四五”時期，教育考試應廣泛應用現代信息技術，完善信息基礎設施構建，以更好地提升教育考試信息化水平。結合我國教育考試工作的實際情況，可從以下幾個方面推進信息基礎設施建設：

一是優化標準化考場配置。標準化考場的功能集視頻監控、網上巡查、身份鑒別、作弊防控和考試標準化用語發布于一體，能有效解決傳統教育考試數據采集難、管理效率不足、智能程度低下的問題，從而保障教育公平[10]；并可進一步加強標準化考場的建設：①提高使用率，讓標準化考場服務更多的教育考試項目；②升級完善功能，在現有功能的基礎上加強標準化考場物聯感知、圖像識別、考務管理等方面的建設，以科技辦考提升各參與方對教育考試的滿意度。

二是推進現有教育考試管理平臺整合。目前，除國家級的教育考試外，各地還有一些自行組織的教育考試項目。由于缺乏統一規劃，出現了各類教育考試管理平臺標準不統一、數據共享難、功能不兼容的問題。為應對未來教育考試方式轉變和評價變革帶來的挑戰，應在分析現有管理平臺功能設計、數據底數、運行環境等現狀的基礎上，明確教育考試管理平臺統一的技術框架、數據規范和接口標準，加強平臺的集約管理；通過統一開發管理、統一用戶管理和統一運維保障，逐步推進現有教育考試管理平臺整合，為數據共享和流通打下基礎。

三是深化核心素養測評和綜合素質評價系統應用。隨著核心素養統領下的新一輪教學改革的推進，以及綜合素質評價的落地實施，開發有效的系統測評核心素養和綜合素質已成為教育管理部門面臨的重點任務。得益于技術的進步，新型的游戲化、模擬式、交互式測評方式已能對學生學業外的批判性思維能力、協作溝通能力、問題解決能力等進行測評。因此，未來應深化核心素養測評和綜合素質評價系統建設，為教育評價提供重要的數據支撐。

四是推廣規模化機考應用。機考作為一種以系統智能組卷、無紙化答卷、自行評卷為特征的新型考試形式，突破了傳統的時空和人員限制。與紙質化考試相比，既提高了考試效率，又實現了考試全流程數據的伴隨式采集。“十四五”期間，應加強網絡學習空間與機考平臺的互聯互通，網絡學習空間為機考平臺提供試題資源、知識圖譜體系、學生學習情況等數據；機考平臺作為網絡學習空間的延伸，通過自動評卷、題目解析等功能，幫助學生有計劃地開展自適應學習。

（二）數據匯聚

數據匯聚是提升教育考試數字化水平的基礎。信息基礎設施在提升考試業務治理能力的同時，后臺也產生了大量數據，這些數據是對教育考試業務全過程的真實記錄，無論是開展趨勢分析或與其他業務數據進行關聯分析，均具有較高的應用價值。因此需要加強數據匯聚能力的建設，實現教育考試各業務域、各環節、各類型數據的整合匯聚[11]。基于不同類型的數據對匯聚能力要求的不同，在面向具體場景時，可以根據數據類型將匯聚對象分為結構化和非結構化、離線和實時。

除了數據匯聚能力外，數據匯聚內容也需要統籌規劃。首先是教育考試數據本身，包括考生信息、報考信息、試題試卷信息、考試信息、評閱卷信息、成績信息、招生錄取信息等，這些數據能為教育考試研究、管理和宏觀決策提供必要的實證支撐。其次是與教育考試相關聯的教育數據，如學生品質、學習、紀律、勞動、衛生等方面的數據，以及教師教學教案數據和學校辦學數據，對相關數據的分析能夠為教育評價發現個體差異的影響因素。最后是為實現教育考試數據更加廣泛的應用，還需要對接外部第三方數據，如經濟社會數據、信用體系數據、公安人社數據、互聯網數據等，為教育考試輿情管理、考務管理等提供服務。

（三）數據治理

數據治理是提升教育考試數字化水平的關鍵。數據的資產屬性已廣為人知，但簡單堆積的數據并不會產生價值，反而會增加管理成本，只有經過治理后的數據才能輸出價值。數據治理在教育考試數字化提升工程中起著承上啟下的作用，對上向業務輸送動力，支撐以數據驅動為導向的各類教育考試應用，對下依托數據湖對匯聚的各類教育考試相關數據實施全生命周期管理，提升數據管理水平。

“十四五”期間，教育考試機構可從以下四個方面加強數據治理體系建設：一是完善制度建設。通過制定統一的數據資產管理辦法，規范各參與方在實際工作中的權責分工，明確具體的管理流程和實施內容，為全面實現“依法治數，依法管數”打下堅實的基礎。

二是提升數據管理水平。當前，教育考試機構的數據管理水平普遍不高，數據不可知、不可管、不可聯、難使用等問題長期存在。因此，需要在全面梳理教育考試相關數據的基礎上，通過制定統一數據標準體系、明確各類主數據的權威數據源、構建全域數據資產地圖、開展數據質量提升工程、規范數據共享流通等管理活動，充實教育考試數據治理框架。

三是輸出數據資產。數據治理的本質是通過一系列的數據管理活動，將雜亂無序的數據整理形成井井有條的數據。因此，需要通過數據治理直觀、詳實地呈現教育考試數據“家底”，實現數據從“看不到”到“看得到”再到“看得懂”的階段跨越，以高質量的教育考試數據為考試評價、師生評價、教育綜合決策等提供強有力的數據支撐。

四是培育數據人才。數據治理實施的過程，也是逐步加深教育考試數據認識的過程。當前，教育考試機構普遍存在業務條塊化管理的問題，各部門對自身管理的業務數據比較熟悉，但需要從全局的角度對教育考試數據進行分析決策時卻較難應對。因此，需要持續推進數據文化建設，培養相關人員的數據思維和數字素養，通過逐步完善數據管理人員的提升和選拔機制，加快數據人才的培養，為數據治理的深化推進夯實基礎。

（四）數據應用

數據應用是提升教育考試數字化水平的核心。經過治理后的數據，并不能直接向業務部門或管理決策者傳遞價值，還需經過聚合、加工、統計分析等方法，把數據變為一種服務能力，進而參與到業務中，為管理、服務和決策輸出有效的信息。

教育考試根據應用模式和場景的不同，可加強以下功能建設：一是查詢服務。查詢是最基礎、最常見的數據應用場景之一，如根據身份信息查詢成績信息、錄取信息、證書信息等。建立統一的查詢服務能力，既可以解決信息系統功能重復建設的問題，還能提升工作效率。

二是統計報表。統計報表主要集中在描述性統計的層面，通過下鉆、對比、關聯分析等功能實現對教育考試數據自由靈活地查看。統計報表的優勢在于能夠將數據的一部分外在特征呈現給業務人員，如頻次、比率、趨勢、離散程度等，將數據轉變為可以讀懂的信息。

三是數據分析挖掘。數據分析挖掘屬于進階的數據應用，主要集中在探索性數據分析和驗證性數據分析的層面。在全面采集教育考試業務全域數據的基礎上，通過考試大數據分析挖掘平臺內置的回歸、聚類、分類、關聯、預測等模塊，持續對教育考試數據進行研究和分析，從雜亂無章、看起來毫無關聯的數據中發現背后隱藏的價值，為各類考試研究和教育反饋提供支撐[12]。

四是可視化大屏。多數場景下，圖形、影像等媒介對信息的傳遞效率會優于表格文字，可視化大屏主要面向管理決策者，旨在把一些統計性、結論性、預測性的信息多維度、可視化地呈現出來。因而建立統一的數據可視化大屏，可以提升教育考試數據的感知、監控和應變能力。

五是智能應用。智能應用屬于高階的數據應用，它結合了數據建模、人工智能等多項技術，旨在從數據中發掘有揭示性和可操作性的信息。當前，人工智能在題庫建設、自動閱卷等領域已經取得較好的成效[13]。未來可進一步擴大人工智能在考務管理、考試評價等領域的應用，為教育考試綜合改革、深化新時代教育評價、培養面向未來具有核心素養的人才等方面提供有效的智能支持[14]。

（五）數據服務大廳

數據服務大廳是提升教育考試數字化水平的抓手，可以充分展現數字化建設工作的進展和成效。在全社會深化“放管服”改革，深入推進“互聯網+政務服務”的背景下，面對數以萬計的受眾，教育考試機構要主動轉變服務理念，將互聯網和移動互聯網作為服務學生、家長、學校、社會公眾等參與方的主要手段，通過建設集多種數據服務能力于一體的綜合服務大廳，為各類人群提供個性化的信息服務，提升教育考試數字化服務體驗和獲得感[15]。如通過教育考試報名、繳費、知識庫、查分、報告分析、證書檔案管理等服務內容的集成，為學生提供“一站式”服務[16]；通過信息發布推送服務，將教育考試最新政策法規解讀對外公布或推送給學生家長，輔助學生、家長、社會公眾了解教育考試發展動態及最新政策；通過學生學業成績分析服務，輔助教師改進教學；通過教育考試數據超市，讓數據可以為科研人員所用，逐步解決科研與考試業務相脫節的問題；通過深層次分析綜合素質評價數據，反映學生內在能力和素養發展情況，輔助高校與考生之間的“精準匹配”；通過考試數據分析服務，輔助考務人員評價命題質量，以便快速應對教育考試命題帶來的難題，提升命題質量；通過決策駕駛艙、智慧看板等服務，輔助管理決策者直觀準確地了解區域整體教育水平和質量。

（六）數據安全治理

數據安全治理是提升教育考試數字化水平的保障，目標是讓數據更安全地使用，涉及組織、制度和技術三方面內容的規劃與實施[17]。當前，教育考試機構普遍具備基礎的網絡安全防護能力，在數據成為生產要素的新形勢下，為應對日益嚴峻的數據安全威脅，需要建立以數據為核心的安全防護體系，以保障教育考試數據的安全與隱私。在組織方面，教育考試機構應重視建立專門負責數據安全治理的工作團隊，通過定崗定員、專業化分工，推動數據安全治理的運轉。在制度方面，深度解讀《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》及教育行業在數據安全方面的規范要求，制定教育考試數據安全管理制度、操作流程及規范性文件，以指引數據安全技術體系的建設。在技術方面，并不是簡單的采購產品或搭建平臺，而是依據數據安全治理目標，圍繞教育考試數據全生命周期的要求，建立與制度流程相配套的技術體系，通過資產梳理、分類分級、資源隔離、數據加密、容災備份、風險監測、落地稽核等方式來保障數據的安全可控，持續提升教育考試數據安全防護能力。

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Improving the Digitalization Level of Education Examinations through Data Driven Approach

Feng XU1， Wei HONG2， Kun WAN3

（1.Jiangxi Provincial Education Examination Institute， Nanchang 330038， Jiangxi;

2.Jiangxi Provincial Institute of Education Evaluation and Monitoring， Nanchang 330038， Jiangxi;

3.Education Informatization Research Center， Shangrao Normal University， Shangrao 334001， Jiangxi）

Abstract： With the improvement of information technology in education exams and the expansion of exam scale， education exam data has become an important component of education big data. The enormous value and information it contains are of significant significance for improving the digitalization level of education exams and making accurate educational decisions. At present， there are mainly practical problems in the application of educational examination data， such as incomplete management system， low application level， weak service ability， and inadequate security protection. These problems， to varying degrees， constrain the digital development process of educational examinations. To solve these problems needs to ， starting from six aspects： data collection， data aggregation， data governance， data utilization， data services， and data security， and several paths to improve the digitalization level of education exams through data-driven approach are proposed： firmly establish data-driven thinking， expand data collection channels， strengthen data integration and aggregation， promote the construction of data governance system， improve data application level， enhance data service capabilities， and build a solid foundation for data security. "Systematically constructing a digital education exam system that meets the requirements of the new era.

Keywords： Education exam data; Examination evaluation; Information iInfrastructure; Data governance; Data security

編輯：李曉萍 " 校對：王天鵬

DOI：10.3969/j.issn.1673-8454.2024.06.008

作者簡介：徐峰，江西省教育考試院實驗師，博士（江西南昌 330038）；洪偉，通訊作者，江西省教育評估監測研究院統計師（江西南昌 330038）；萬昆，上饒師范學院教育信息化研究中心副教授，博士（江西上饒 334001）

基金項目：江西省教育科學“十四五”規劃2022年度課題“教育考試數據治理的實踐路徑研究”（編號：22PTYB227）