智能治理背景下人工智能嵌入教育統計數據分析的應用風險和防范機制

一、人工智能嵌入教育統計數據分析的重要性

首先，人工智能嵌入教育統計數據分析能有效提升教育決策的科學性。教育決策關乎教育事業的發展方向與質量。傳統的教育統計數據分析方法，受限于人工處理能力，難以對海量、復雜的數據進行深度剖析。人工智能技術能夠快速處理和分析大規模的教育統計數據，挖掘數據間的潛在關聯與趨勢。其次，人工智能嵌入教育統計數據分析形成的決策能合理優化教育資源配置。合理配置教育資源是實現教育公平與高效發展的關鍵。基于人工智能所開展的分析能夠對學生數量、學校分布、師資力量等多層次、多維度的數據進行挖掘與梳理，實現教育資源的精準調配。最后，人工智能嵌人教育統計數據分析的結果在一定程度上推動了教育質量的提升。人工智能通過對教育統計數據的深度挖掘，能夠實現對教育質量的全面、客觀評估，為各級各類教育未來的發展提供有針對性的改革發展建議，從而推動教育質量的整體提升。

二、人工智能嵌入教育統計數據分析的應用現狀

目前，眾多高校和教育管理機構開始探索人工智能在教育統計數據分析中的應用。在學校人才隊伍建設方面，許多高校已經開始通過分析教育工作者的學歷結構、課時分配、行為數據等，及時發現教育工作者在授課及個人職業規劃中存在的問題，提供個性化的支持與幫助。在學校管理方面，部分高校利用人工智能對學校的各類資源（如評估課程、學科、專業質量等）進行監測與分析，為學校的改革發展提供指導。在政策制定方面，教育行政部門在教育規劃、政策制定、教育督導等方面廣泛應用人工智能技術進行教育統計數據分析，通過對區域內教育數據的綜合分析，了解教育發展的整體態勢，發現教育發展中存在的問題與不足，制定科學合理的教育政策。

三、應用風險分析

（一）技術層面的風險

1.算法偏見

算法偏見是人工智能技術在教育統計數據分析中面臨的關鍵風險之一。算法的訓練依賴于大量的數據，若數據存在偏差或不完整，就會導致算法產生偏見。在教育領域，算法偏見可能會導致教育政策失準及資源分配不公，影響教育公平。算法偏見的產生原因主要包括數據收集過程中的偏差、算法設計不合理以及對數據特征的不當選擇等。在數據收集過程中，如果樣本不具有代表性，就會導致數據偏差。

2.數據安全

人工智能在教育統計數據分析中的應用需要大量的教育數據作為支撐，這些數據涉及學生、教育工作者、學校等多方面的敏感信息。一旦數據安全出現問題，將對個人隱私和教育機構的正常運行造成嚴重威脅。數據安全風險主要來自技術層面和管理層面。在技術層面，黑客攻擊、惡意軟件入侵等可能導致數據泄露和篡改。在管理層面，數據存儲和使用過程中的安全管理制度不完善、人員安全意識淡薄等也容易引發數據安全問題。

（二）應用層面的風險

1.技術過度依賴

在教育統計數據分析中過度依賴人工智能技術，可能會削弱教育工作者的主觀能動性和專業判斷能力。教育工作者長期依賴人工智能系統進行決策和分析，可能會逐漸失去對數據的敏感度和獨立思考能力，導致在面對復雜的教育問題時無法做出準確的判斷。在教學評價中，如果完全依賴智能教學評估系統，而忽視教育工作者的主觀評價和經驗判斷，可能會導致評價結果片面，無法真實反映教學質量。

2.算法不透明

人工智能算法通常被視為“黑箱”，其內部的運行機制和決策過程難以理解和解釋。在教育決策中，算法的不透明性可能會導致決策缺乏透明度和可解釋性，使教育工作者和學生對決策結果產生懷疑。在政策制定或資源分配過程中，如果采用人工智能算法進行評定，而利益相關者無法了解算法的具體規則和評定過程，就可能會對評定結果的公正性產生懷疑。這種懷疑不僅會影響利益相關者的積極性，也會削弱教育決策的權威性和公信力。

3.數據質量問題

人工智能分析的準確性高度依賴于數據質量。如果教育統計數據存在錯誤、缺失、重復等問題，就會導致分析結果出現偏差，甚至得出錯誤的結論。數據質量問題產生的原因包括數據收集過程中的不規范、數據錄入錯誤、數據更新不及時等。在數據收集過程中，如果沒有明確的數據收集標準和規范，就容易導致數據質量參差不齊。數據錄入人員的疏忽或操作失誤也可能導致數據錯誤。此外，教育數據是動態變化的，如果不能及時更新數據，就會使分析結果失去時效性。

四、西安工程大學防范機制構建實踐

（一）技術層面的防范措施

1.優化算法設計

在校園信息化建設過程中，由西安工程大學（以下簡稱學校）網絡與信息化處牽頭，相關職能部門分層分類采集校園專屬數據，針對教學、科研、管理等場景，建立細分數據集，通過脫敏處理和聯邦學習技術保護隱私，確保數據合規可用。網絡與信息化處聯合教務處、學生處、后勤管理處等部門梳理業務痛點，形成算法優化需求清單，確保數據采集落地貼合實際場景。同時，學校建立算法審查機制，聯合省內外高等教育、數據科學等領域專業人士參與算法審查，對算法的公平性、透明度和可靠性進行評估和審查，及時發現和糾正算法中存在的問題，確保算法的設計和應用符合教育公平原則和社會價值觀。

2.強化數據安全管理

由學校相關職能部門（教務處、科研院、財務處、人事處等）牽頭，全面梳理校園數據資產（學生學籍、科研成果、財務數據、人事數據等），按照《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》要求劃定“核心敏感數據”“重要數據”“一般數據”，實施差異化保護策略。明確各部門數據安全責任人，制定數據采集、存儲、共享、銷毀全流程合規審查表，定期開展數據安全風險評估。學校對存儲在數據庫、云端的敏感數據實施加密存儲，在數據共享場景中使用動態脫敏技術，確保數據“可想不可見”。在數據傳輸過程中，學校相關職能部門在網絡與信息化處的指導下采用安全的傳輸協議，確保數據的完整性和保密性；同時，網絡與信息化處建立數據安全監測系統，實時監測數據的安全狀況，及時發現和處理數據安全事件，定期備份數據，防止數據丟失。學校發布《西安工程大學數據安全管理辦法》，對違反數據安全規定的行為，要依法追究責任。

（二）應用層面的防范措施

1.提升人員素養

學校通過開展教育工作者的培訓，提升他們的數字素養和人工智能應用能力。學校教師發展中心定期開展主題培訓，使教育工作者能夠正確理解和運用人工智能技術，避免過度依賴技術；根據人工智能最新發展，不斷更新培訓內容，包括人工智能發展動態、教育統計數據分析方法、數據安全意識等諸多方面。教師發展中心定期開展人工智能應用培訓課程，邀請校外人工智能領域專家進行授課，通過理論講解和實踐操作相結合的方式，提高教育工作者的人工智能應用能力。學校制定《西安工程大學數據安全事件應急預案》，明確數據泄露、病毒攻擊等場景的處置流程，每年由網絡與信息化處牽頭，聯合保衛處、校醫院等部門開展至少1次全流程應急演練。

2.完善數據質量管理

學校建立了一系列數據質量管理體系，加強對教育統計數據的收集、整理、存儲和使用的全過程管理。在數據收集階段，學校制定《西安工程大學數據收集管理規范》，確保數據的準確性和完整性。在數據整理階段，由各相關職能部門對收集到的數據進行清洗和預處理，去除錯誤數據和重復數據；在數據存儲階段，由學校網絡與信息化處建立規范的數據存儲結構，方便數據的查詢和使用；在數據使用階段，各相關職能部門嚴格遵守數據使用規定，確保數據的合理使用；由學校高等教育研究與質量評估中心建立數據質量評估指標體系，從數據的準確性、完整性、一致性、時效性等多個方面對數據質量進行評估；學校根據評估結果，及時發現和解決數據質量問題，確保教育統計數據的質量能夠滿足人工智能分析的需求。

3.促進人機協作

學校建立人機協作的工作模式，充分發揮人工智能技術和教育工作者各自的優勢。在教育統計數據分析中，人工智能技術負責數據的處理和分析，為教育決策提供數據支持和決策建議；教育工作者則憑借專業知識和經驗，對分析結果進行審核和判斷，做出最終的決策。學校明確要求在教育政策制定過程中，要能夠利用人工智能技術對大量教育統計數據進行分析，提供政策制定的依據和建議；教育政策制定者則能夠根據這些建議，結合教育實際情況和教育發展戰略，制定科學合理的教育政策。

五、結論與展望

人工智能嵌入教育統計數據分析在智能治理背景下具有重要的意義，為教育領域的發展帶來了新的機遇。然而，這一應用過程中也存在著諸多風險，包括技術層面的算法偏見和數據安全問題，以及應用層面的技術過度依賴、算法不透明和數據質量問題等。這些風險不僅影響了人工智能技術在教育領域的應用效果，也對教育公平、數據安全和教育決策的科學性構成了威脅。

為了應對這些風險，高校和教育管理機構需要構建全面的防范機制。在技術層面，要優化算法設計，強化數據安全管理；在應用層面，要提升人員素養，促進人機協作，完善數據質量管理。通過這些防范機制，高校和教育管理相關機構能夠有效降低人工智能嵌入教育統計數據分析的應用風險，充分發揮人工智能技術的優勢，推動教育智能治理健康發展。

展望未來，教育從業者應積極擁抱人工智能技術帶來的變革，同時高度重視其帶來的風險和挑戰，通過不斷探索和創新，構建更加科學、合理、安全的教育智能治理體系，為扎實推進中國特色社會主義教育強國建設提供有力支持。

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基金項目：陜西省教育廳2024年度科學研究計劃項目“人工智能賦能教育統計創新路徑探索”，項目編號：24JM016。

（作者單位：西安工程大學）