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干货分享丨职业院校数据治理的实践范式
发布日期:
2024-02-22

校本数据治理在国家推动职业院校数字校园建构的战略背景下显露出自身优势,院校数据治理可从价值体系、过程机制、技术载体及功能系统等方面进行整体性重塑。


数据治理价值体系重塑

国家“智慧大脑”下的共生共治


根据教育部《职业院校数字校园规范》和国家“职业教育智慧大脑”中台数据对接工作的总体部署,职业院校校本数据治理应从联通全局、数据文化建构、数据领导力、赋能师生成长、建构教学场景、提升管理服务效能等范畴着手推进,通过校本数据治理引领职业院校治理现代化进程。


在数据治理价值体系建构层面,首要任务是基于整体性治理范式重塑“政校行企”四维一体的数据治理格局,在数据治理层面达成共生共治。职业院校校本数据治理应抢抓本次国家“智慧大脑”中台服务架构建设的契机,推动四维治理主体在数据结构上接入国家“智慧大脑”平台,系统设计院校校本数据治理的治理结构、技术标准、数据规范、配套体系、运行机制、诊断流程和评价标准等,构建纵横联通、共生交互的国家全局数据治理体系。


要着力打造职业院校数据领导力。数据领导力要求职业院校领导者除了主动担起键入数据理念、数据价值、数据思维的率先垂范作用外,还应重视引导其他治理主体建立“多元数据治理思维”,使得组织上下能够形成协同高效的数据治理能力及安全可靠的数据应用环境。因此,将管理与技术相融合、构建“人文 数据”共管的新型治理模式,尤为重要。


强化对接国家职业院校中台数据的技术能力,健全校本数据对接机制。职业院校应整体设计“国家数据大脑”对接方案和具体的对接流程,同时,借助新兴数据技术监管校本数据对接国家“智慧大脑”过程中的标准、安全、质量等问题,以实现自动化数据预警、清理与销毁等功能。对接机制要基于数据生命周期充分考量校本数据的采集、保管、维护与更新,特别是建立数据迭代机制,形成真正意义上的校本数据治理中心与国家数据治理中台共生共治的局面。


数据治理过程机制构建

数据生命周期下的全链条管理


职业院校内部数据治理的高效推展还需依赖职业院校多方治理主体的融合,通过打造内、外循环互通的全链条治理框架,满足职业院校校本数据治理的建设需求,最大程度地提高职业院校数据质量。职业院校内外循环互通的数据治理过程机制建构可依从以下步骤:


01 全面准确收集数据

职业院校校本数据的采集首先需要从数据中心遴选有效数据,制定并规范数据标准,严格把控数据质量,并将相关资源有效转化为可以共生共享的数据资源,为“国家职业教育智慧大脑”、院校决策以及师生成长提供高质量数据源。


02 建构内部循环数据治理链条

打破各储存系统间的数据壁垒,构建院校校本数据治理全链条管理系统。通过数据生命周期管理,职业院校校本数据在采集、传输、储存以及分析共享的流动过程中进行规范化整合,同时与院校治理工作流程紧密结合起来,在数据生命周期不同阶段映射数据治理建设要素,共同推进院校数据治理的有序开展。


03 疏通“政校行企”数据融合路径

通过使用数据分析、挖掘、重组等技术对数据资源进行结构优化,同时,进行数据抽取式质量监控,分别从数据采标率、标准性、完整性等方面进行数据质量检测,及时发现问题并形成数据报告,形成“存储→提取→应用→服务”的全链数据治理模式。


此外,基于职业教育生态系统治理思维,职业院校需重视建立内外交互、循环互通的数据共治体系,提升数据在职业院校治理生态链中的价值和效用。


数据治理技术载体建制

多源异构数据的分层治理与融合


职业院校各治理单元在数据生成与利用上也存在分立、混沌等现象。如何在混沌中探寻与把握各治理主体在数据治理过程中的共生关联和共利路径,成为院校数据治理的重要议题。


其一,构建校本数据分层治理框架。职业院校校本数据的分层治理旨在有效管理和维护学校内部的各种数据,以支持学校决策和赋能师生成长。一是确定学校的各种校本数据类型,依据制度形态(制度酝酿、颁布、实施到评价的全链数据)、流程形态(微观的部门数据格式)、人员形态(师生员工、企业人员等产生的数据)及其他资产形态数据,分层细化每一类型数据所对应的数据规格和标准,强化分类治理意识,以便更好地组织和管理数据。二是数据采集和整合。职业院校内部数据繁杂且具有动态性,需要从各个部门、渠道以传感器、数据库、网络爬虫等形式采集数据,确保数据全面、准确,以保证后续数据分析的可靠性。数据分析是分层治理的核心环节,通过采用统计分析、机器学习、人工智能等技术对清洗后的数据进行统计、计算和建模等操作,便于院校决策者发现数据规律、趋势和关联性,从而做出更合理的决策和预测。与此同时,职业院校通过可视化软件、编程语言等工具和技术将决策过程图像化,使得数据以更为直观的方式呈现给院校领导者、管理人员和师生。


其二,实现多源异构数据有效融合。提升职业院校的治理效能,需要充分发挥多源异构数据融合的天然优势。一是需要制定相应的数据集成规范和标准,保证数据质量。在采集层,职业院校应加强审核数据质量,启用数据质量框架、建立数据成熟度模型以及数据管理社区等方式加强院校数据质量管理和测评。在处理层,要明确数据格式;在储存层,需统一数据格式,可借助信息抽取模型和语义关联模型等构建数据标识。通过发挥数字采集、计算、储存等多维功能,促进信息的采集与共享,建构高效的内部数据治理融合系统,推进多元主体数据的多源。二是建设主体间的集成数据平台。各治理主体着力打造自己的教育治理基础数据库,为教育数据治理奠定基础。在建立完善各治理单位的基础数据库基础上,强化主体间的数据融合品质,建构规模化与高效能的联合数据库,为职业院校多元共生治理体系的建构提供数据支撑。同时,基于职业教育数据共生共治理念,推动职业院校数据开放共享平台迈向实体运作,将校本数据资料有序接入“全国职业教育智慧大脑院校中台”,实现各主体间数据的交互联动以及之间的融合共享。