數字治理賦能教學實施路徑研究

摘要：高職院校數據治理基于數據要素間的復雜互動，逐步形成了獨特的運作模式。隨著治理機制的不斷演變，數據賦能高職院校治理的模式也須不斷優化。為提升高職院校數據治理效能，文章構建了一個高職院校數據治理要素模型，包括支持要素、核心要素、促成因素和成果產出等關鍵構成。該模型從數據治理體系、要素配置、治理理念和風險控制四個維度出發，深入分析了影響治理效能的內在邏輯。在實施路徑方面，提出了包括數據治理層次關系優化、精細數據質量管控、專業化隊伍建設、數據驅動決策、數據安全保護等具體策略，為構建有效的數據治理機制提供了保障。此外，模型通過優化數據治理結構，提升數據應用能力，為高職院校內涵式發展提供了可操作的新范式和參考路徑，也為高職院校在數據驅動的教育管理和服務提升上提供了重要支撐。

關鍵詞：高職院校；數據治理；路徑模型

中圖分類號：G642" " " 文獻標志碼：A

文章編號：1009-3044（2025）16-0067-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

1 基礎概念

高職院校治理為總體框架，數字治理是其現代化模式，而大數據則是技術支撐。大數據推動治理的科學化、數字化，使決策更精準；數字治理則是大數據在高職院校治理中的實際應用，共同推動治理的智能化發展。

1） 高職院校治理是推動高等教育改革、實現現代化治理的關鍵，包括內部與外部治理。內部治理聚焦于校內管理和學術事務，保障權責平衡與管理透明；外部治理則關注校企合作、政府支持與社會資源的整合，確保政策支持和資源供給的有效性。兩者相互促進，共同推進高職院校治理體系與能力現代化。

2） 大數據指的是具有大容量（Volume） 、高速率（Velocity） 、多樣性（Variety） 和真實性（Veracity） 等特征的數據集合[1]。在高職院校治理中，大數據應用的意義在于為決策提供了更廣泛和實時的數據支持，使管理者能夠基于全面的數據洞察進行科學決策。例如，通過分析學生學習行為、教學資源使用情況、就業數據等，大數據能夠有效優化教學資源配置、調整教育政策，并有助于提升學校運營效率和管理質量。高職院校利用大數據技術推動教育信息化和管理流程優化，為治理的現代化提供了強有力的數據支撐。

3） 高職院校數字治理依托大數據、云計算、區塊鏈等技術，旨在優化管理與服務，提升治理的數字化水平[2]。在具體實踐中，數字治理致力于通過數據的有效利用來提升教學質量、創新管理模式，實現個性化教育與精準管理。例如，基于大數據技術，數字治理能夠實現對學生學業進展、就業傾向的預測分析，從而調整教育資源投放，支持教育的個性化發展。數字治理不僅支持教學質量提升與個性化教育，還面臨技術異化、數據濫用等風險，須構建數據安全體系，以實現治理的精細化和現代化。

2 數據賦能高職院校治理場景和要素

2.1 數據賦能的治理場景

1） 數據化決策。高職院校傳統決策多依賴個人經驗，缺乏科學性。隨著教育信息化的發展，“數據決策”逐步取代經驗決策，成為治理的核心。基于數據倉庫和AI技術，數據化決策通過采集和分析院校數據，全面評估師生需求與資源狀況，提供決策支持。例如，在資源配置上，利用數據分析各專業的就業需求與市場變化，高職院校能夠優化專業設置，及時調整教學資源，增強適應性。這種決策方式開放共享，有助于多元主體的參與，推動治理的民主化和科學化。

2） 精準化服務。在大數據支持下，高職院校治理從粗放式轉向精細化。以“精準就業”為例，院校通過大數據分析識別就業困難學生，建立個人檔案，動態追蹤求職進展，智能匹配企業資源，精準推送崗位信息，有效提升就業服務的匹配度。此外，通過分析學生消費和借閱數據，院校可以識別經濟困難學生并實施精準資助。智能預警系統實時監測學生消費動態，當出現異常時及時發出警報并調整資助策略，從而確保資助的及時性與準確性。這些精準服務措施不僅提高了資源利用效率，也顯著提升了學生的滿意度和管理的科學性。

3） 個性化教育。大數據技術在個性化教育中的應用推動了高職院校治理的轉型。通過分析學生的學習軌跡、課程參與度、考試成績等，院校能夠準確掌握學生的學情，進而制定有針對性的培養方案。例如，通過分析某類課程的學習行為數據，院校可以為學生定制個性化學習建議并及時干預學業進展，幫助學生取得最佳學習效果。此外，院校可以基于學生的生活習慣、思想動態等數據，為思想教育與心理輔導提供數據支撐，幫助學生實現全面發展。數據驅動的個性化教育不僅提升了教學質量，也增強了學生的學習主動性和成長動力。

2.2 數據賦能的關鍵要素

1） 目標要素。目標要素為高職院校數據治理設定了方向，旨在構建公開、公正、科學的治理環境，確保資源高效利用。宏觀上，目標是服務教育公平、提升院校價值；微觀上則保障數據完整、安全與高效應用。以學生管理為例，治理目標強調數據安全與隱私保護，并提高數據在個性化教育、精準服務中的應用效果，為治理框架提供清晰的指引。

2） 推進要素。推進要素涵蓋基礎設施、保障機制和治理主體。基礎設施包括數據采集設備、分析平臺和安全系統，提供治理的物質基礎。例如，通過數據分析平臺實時采集學生學業信息，優化資源配置。保障機制則制定數據標準和安全協議，推動數據流通與共享。治理主體多元化，涵蓋校領導、師生和外部合作單位，各司其職，確保數據治理透明高效。目標要素為推進要素指明方向，如“精準就業”目標下，各部門協同配置資源，保障數據采集、分析與應用的精準性。

3） 核心要素。核心要素集中于數據質量與安全。數據質量關乎治理成效的可靠性，數據安全則保障數據合規使用。數據質量管理從采集到分析，確保信息準確及時，如學生成績和學習數據的采集分析有助于制定個性化指導方案。數據安全通過訪問控制和數據加密，防止數據泄露，尤其在處理學生隱私時尤為重要。質量與安全并重，保證數據的持續可靠應用。

4） 支撐要素。支撐要素提供技術和資源支持，包括數據采集、清洗、存儲和分析等流程。技術工具確保數據采集的準確，業務流程規范數據應用，提升治理的科學性與透明度。例如，分析學生學習行為數據，優化教學內容，實現精準教學。支撐要素與核心要素緊密相連，數據技術為質量管理提供支持，業務流程規范數據的安全使用。

數據治理體系中，目標要素提供方向，指導推進要素搭建基礎設施和機制；核心要素中的數據質量和安全確保治理可靠；支撐要素通過技術和資源支持核心要素的實現。這些要素協同作用，推動高職院校數據驅動的治理現代化。

3 高職院校數據治理要素模型建構

本研究采用文獻研究、案例研究和模型構建相結合的研究方法。分析了DGI、ISO、HESA、IBM和DAMA等現有數據治理模型[3]，各模型在數據治理框架、標準和實施策略上各有側重：DGI模型重視治理流程的標準化和數據生命周期管理，適合結構復雜的院校；ISO 8000則側重數據質量的評估和保證，關注數據的準確性和完整性；HESA模型更關注教育數據的開放性和共享，適用于高等教育環境中的數據共享需求。

IBM數據治理模型強調通過標準和規范提高數據質量，突出數據風險評估和管理。這種以風險管理為核心的數據治理模式，尤其適合于數據管理成熟度尚不高、但治理需求較高的高校環境，從而使高職院校數據的完整性、一致性和規范性得以確保，對于促進組織收入增長、優化管理成本與控制風險、推動組織機制創新等方面，均展現出了至關重要的影響力。此外，它還能深入挖掘數據潛能，充分發揮數據價值，進而全面提升高校的綜合管理水平。本文以IBM模型為框架基礎構建數據治理要素模型，細化了4個核心領域：支持要素、核心要素、促成因素和成果產出[4]。具體模型如圖1所示。其中，支撐領域含數據架構、分類、元數據、審計日志及報告；核心領域則包括數據質量、生命周期、安全管理。推進因素有組織結構、意識、政策及職責；成果主要體現在風險管控、合規與價值實現兩方面。結合高職院校的具體特點模型強化了組織結構、政策支持和責任分配的要素，以適應高職院校復雜的專業管理、多樣的行政職能和高度依賴的數據共享需求。

例如，某高職校開發了一個基于大數據的精準幫扶貧困學生平臺。該平臺可實現數據采集與集成，整合學生事務管理系統、教學質量監測平臺和師生服務大廳的數據；精準分析與建模，對20萬余條學生消費和行為數據進行采集，重點分析消費金額、消費地點等；運用生活行為模式指數和社交關系模型，通過算法計算學生家庭經濟困難指數，實現對貧困學生的精準識別；個性化幫扶服務，基于貧困生大數據信息庫，提供實時跟蹤和動態幫扶，確保幫扶資源的合理分配和及時響應。平臺通過數據清洗、標準化及多維分析，使幫扶體系的各個環節緊密銜接，從而提高了對幫扶對象的識別率與精度。結合多維度特征分析，不僅顯著提升了幫扶識別效率，還達到了95%以上的準確率。這一成果不僅體現了數據治理模型的實用性，也說明了基于IBM數據治理框架的模型在高職院校環境下的可行性和適應性。

4 數據賦能高職院校治理的實踐路徑

4.1 數據治理層次關系優化

為提升數據質量，高職院校可從技術、管理和業務三方面優化數據治理層次。技術優化使用聚類算法分析學生行為模式，為個性化教學提供支持；采用推薦系統為師生定制化資源推送；引入數據庫管理工具（如PostgreSQL、MongoDB） ，結合云計算平臺（如AWS、阿里云） 進行數據整合，構建高效的數據處理框架。建立數據管理監督平臺，統一數據標準、格式和評估機制，實現全生命周期的數據管理。可參考ISO 8000數據質量標準，設定質量指標并建立監控機制，確保數據從采集到應用的高效流通。業務規范通過定期審核和數據評分系統（如完整性、一致性、準確性評分） ，實時監測數據質量。此過程建立了從數據采集、清洗到質量檢查的閉環機制，以確保數據高標準支持治理決策。

4.2 精細化數據質量管控

高職院校須建立系統化的數據質量管理體系，關注數據的完整性、一致性、準確性和及時性。規則制定與評估：結合國家標準和高職院校業務特點，設立數據質量指標。以學生管理系統為例，通過數據字典和定期審核機制，確保學生檔案信息的完整性和準確性，避免冗余或錯誤數據影響決策。技術工具與糾錯：構建大數據糾錯機制，例如應用Apache Spark進行實時數據處理和問題檢測，及時修正錯誤數據。通過數據監控和自動化糾錯工具（如OpenRefine） 優化數據流通質量，為院校決策提供可靠的數據基礎。

4.3 高職院校數據治理專業化隊伍建設

高質量的數據治理須依賴具備專業素養的團隊。人才培養通過數據治理培訓和跨校項目，提升管理者的大數據技能。高職院校可與知名企業（如華為、阿里） 合作，參與真實大數據項目，將企業治理經驗融入院校管理。校企合作與外包支持方面，引入數據治理專業人才，并將部分數據治理業務（如數據安全監控） 外包給專業公司，如通過數據加密和風險監控的定制服務，確保數據治理更高效、更安全。

4.4 數據驅動的決策機制

高職院校可以通過數據分析優化決策流程，提升治理效率和精準度。教學決策：基于學生學習行為數據構建個性化教學模型，例如，通過分析出勤率、成績變化趨勢和學習時長識別學習表現欠佳的學生，及早進行干預。某高職院校利用此方法提升了20%的學生通過率。資源配置：通過數據分析識別各專業資源需求，動態分配教學設備和師資力量，優化教育資源利用效率。例如，通過分析就業市場數據，校方可以及時調整課程內容，更好地適應社會需求。

4.5 數據治理安全機制

數據安全是高職院校數據治理的核心保障。安全技術采取數據加密（如AES加密） 、訪問控制（如多因素認證） 、和審計追蹤等措施，保護數據在存儲和傳輸過程中的安全性。高校通過定期的安全審計和漏洞檢測，可以有效降低數據泄密風險。法治保障遵循《中華人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》等法律政策，構建法治校園，確保數據治理合規。例如，設置專人負責數據安全，制訂和執行數據訪問權限清單，確保在合規范圍內使用數據資源。

4.6 部門數據管理職能界定

明確部門職責，避免數據治理中的職能重疊。職能劃分按照“一數一源”原則，確保數據源頭統一，并明確各部門職責，尤其是學生管理、教務、財務等部門的分工，通過規范化流程減少重復數據的產生[5]。建立首問責任制，設置問題反饋渠道，確保數據問題及時處理。例如，某院校通過數據問題反饋機制縮短了問題處理時間，有效提升了數據質量。

5 結束語

本文構建了適應高職院校環境的數據治理策略框架，包括數據治理層次優化、精細的數據質量管理、專業化團隊建設及安全保障體系，形成了系統化的高職院校數據治理模型。該模型在資源配置、管理效率和教學質量提升方面展現了顯著的應用價值，推動高職院校治理從傳統模式向數據驅動的精細化管理轉型。未來將進一步完善此模型：深化大數據在教學內容、學習路徑及考核上的應用，實現精準化教育支持；構建跨校數據共享框架，推動資源互補，提升教育質量；在保障數據隱私的同時，優化數據在管理決策中的應用，探索更成熟的安全措施以平衡數據價值與安全。大數據為高職院校治理注入了創新思維，推動治理模式向智能化、數據驅動方向邁進，為教育數字化和治理效能的提升提供了有力支持。

參考文獻：

[1] BOYD D，CRAWFORD K.Critical questions for big data：provocations for a cultural，technological，and scholarly phenomenon[J].Information Communication and Society，2012，15（5）：662-679.

[2] 張輝，李健明，楊強.大數據視角下高校數據治理體系研究與實踐[J].中國高等教育，2022（S2）：16-18.

[3] 陳方方，何小波.高職院校數據治理機制探索及成效[J].中國管理信息化，2019（19）：219-222.

[4] 彭華友，彭益，車志明.基于大數據的職業教育教學質量治理體系建構：結構模型及實現途徑[J].中國職業技術教育，2022（8）：20-28.

[5] 董曉輝.活動理論視角下高職院校教育數據治理體系構成要素研究[J].中國電化教育，2021（3）：79-87.

【通聯編輯：梁書】