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- 一种基于历史大数据的职业教育数据管理研判系统
- 本发明涉及数据管理研判技术领域，且公开了一种基于历史大数据的职业教育数据管理研判系统，包括用于管理和分析数据的系统的管理研判模块、用于在历史大数据中搜集相关职业教育数据的大数据收集模块、用于在收集的海量数据中采集相关信息...
- 周宪章胡彦周永平
- “嵌入式”教育数据服务生态构建:观念、路径与保障
- 2025年
- 数据作为教育数字化转型的核心要素,对于赋能教育质量提升具有重要价值,而当前区域和学校的教育数据尚未发挥理想的作用,主要问题在于数据并未以服务的形式主动嵌入复杂多样的教育业务中以促进实际问题的解决。为解决以上问题,文章提出一种“嵌入式”的教育数据服务生态,并从三个层面论述其构建过程:一是实现以应用为导向的数据观念转变,从新观念出发把握数据服务与教育治理的关系;二是设计“嵌入式”教育数据服务生态的技术路径,通过“嵌入式”的数据服务渗透并改造原有业务,实现“数据找人”的应用情景转化;三是建立“嵌入式”教育数据服务生态的运行保障,确保数据服务生态的稳定运行和对区域教育治理的持续赋能。文章通过研究,旨在为区域和学校构建数据赋能的教育服务生态提供系统性的解决方案。
- 陈思睿余胜泉
- 关键词：教育质量提升
- 突破价值释放瓶颈:多源异构教育数据通用语义模型的构建与应用
- 2025年
- 如何有效释放多源异构教育数据的价值潜能,已成为教育数据治理领域的核心关切。教育数据“使能”的前提,是以通用语义模型实现教育数据的一致性表达与计算,从而突破多系统间的数据“隔离”,提升数据的规范性与联通性。基于此,该文在分类理论和教育测量理论的基础上,构建了包含语义抽象维度、教育对象维度和数据特征维度的教育数据空间,并设计了与之对应的教育数据模型。进一步,阐明了该模型的数据结构,包括观测对象、层次语义、条件约束、数值指标四个组成部分。基于“数智大脑”系统,以苏州某校为例,展示了教育数据通用语义模型在数据治理实践中的应用方法与过程。研究结果表明,该模型能够有效整合来自多平台、跨场景的多源异构教育数据,支持数据的统一表达与计算,并通过深度画像释放其潜在价值。
- 彭振宇王羽萱
- 构建“以人为本”的教育数据治理生态系统——联合国教科文组织《关注数据:保护学习者的隐私和安全》报告的解读与启示
- 2025年
- 教育数据治理不仅是大数据时代推进教育领域系统性变革的重要支撑,也是发挥教育数据价值、防范教育数据隐私泄露等安全风险的重要保障。为推进全球教育数据治理,联合国教科文组织发布了《关注数据:保护学习者的隐私和安全》报告,报告对数字化时代各方群体如何应对数据隐私安全和管理问题提出了一系列可行方案。这些方案构建了“以人为本”的教育数据治理生态系统,将“人”作为政策规划的主要导向,设计了以学习者数据安全为目的的保护框架,确保了学习者和教育者具备数据保护的意识与技能,为教育决策者和教育者提供了多方位资源支持。基于以上方案的启发,提出构建“以人为本”的教育数据治理生态系统的建议,以期为我国健全教育数据治理体系提供参考。
- 苏福根王帅杰杨伟平
- 关键词：教育数据生态系统
- 教育数字化转型下教育数据的分类治理
- 2025年
- 教育数据是教育数字化转型下的核心要素。依据教育信息在教育活动中的产生过程以及教育数据持有者的不同,可以将其分为个体数据、教研数据、管理数据和行政数据四种类型。当前我国教育数据治理存在多重实践困境,包括教育数据流通与共享的实践困境、教育数据安全保护的实践困境、教育数据治理机制的实践困境。为进一步提升教育数据治理能力,解决现实中存在的实践困境,可以从理念、对象和模式出发实现教育数据的分类治理,在治理理念上强调规制手段和促进手段的分类,在治理对象上实现数据概念和信息概念的区分,在治理模式上厘清法律法规和行业标准的分类,最终完善我国教育数据治理,进而实现教育数字化转型。
- 胡新瑞
- 关键词：教育数据数据安全个人信息保护数据流通
- 质量视角:高等教育数据治理的基本逻辑与实践路径
- 2025年
- 随着高等教育数字化转型的不断深入,教育数据的规模呈指数级增长,数据治理风险也随之而至。数据治理的核心任务是确保数据质量,能够直接影响科学决策、资源优化配置以及教育质量提升。高等教育数据治理面临多重挑战,具体表现为:缺乏统一的数据标准,导致数据价值稀疏,难以有效利用;场景应用中存在“黑箱”,加剧了隐私泄露与安全风险;数据的“合理化”偏好,可能构筑理性化牢笼,诱使数据呈现偏离实际的常识性错误。鉴于此,提出几点建议:从制度规范、能力建设、隐私安全保护及治理体系构建等多维度出发,完善数据治理的质量保障体系;借助可解释人工智能及先进数据工具,增强数据价值变现过程的透明度与可解释性;通过加强培训、深化校企合作及构建资源平台等措施,全面提升师生及管理人员的数据素养。
- 苏福根杨伟平
- 关键词：高等教育数据风险
- 数字化转型中教育数据分类分级的治理制度研究
- 2025年
- 在当前教育领域,数字化转型已成为推动教育事业发展的关键动力。我国教育数字化过程不仅催生了海量的教育数据资源,同时教育数字化转型本身也依赖于庞大的教育数据。当前教育数据分类分级治理制度的现实需求体现在三个方面,包括平衡教育个体隐私信息与教育数据价值的现实需求,完善教育数据安全保护模式的现实需求和优化教育数据治理规范体系架构的现实需求。需要从教育领域、应用场景、教育数据的数据来源者和数据处理者三方面标准对教育数据进行分类治理,具体可以分为教育个体数据、教育公共数据和教育非公共数据三种教育数据类型,需要在规范理念上明确区分公法与私法的治理模式,规范要素上以影响对象和影响程度为标准对教育数据进行分级治理,并针对不同类型数据设计不同的治理制度。最终建立起教育数据分类分级的治理制度,提升教育数据治理效能,助力数字化转型的实现。
- 胡新瑞
- 关键词：教育数据数据安全数据流通
- 数字化转型背景下的教育数据分类分级研究被引量：1
- 2025年
- 作为《中华人民共和国数据安全法》规定的数据安全保护基本制度之一,数据分类分级保护制度的实施是数据安全治理和有效利用的基础环节。考虑到教育行业掌握了大量的教育教学业务数据和师生个人信息,故开展教育数据分类分级工作势在必行。为此,文章遵循“现状分析-问题挖掘-方法构建-案例验证”的研究思路,首先梳理了数字化转型背景下教育数据的发展现状和国内外教育数据分类分级的研究现状;接着,文章从制度、管理、技术三个层面深入剖析了教育数据分类分级面临的困境;然后,文章从教育数据分类分级规则和工作流程两个方面,构建了一套教育数据分类分级方法;最后,文章选取3个教育行政部门和6所高校作为试点单位,验证了教育数据分类分级方法的可行性和有效性。教育数据分类分级方法的提出,旨在解决教育行业数据分类分级中缺乏统一标准的问题,可为教育系统各单位开展数据分类分级提供理论指导。
- 杨伟平曾德华段婷婷赵昱
- 关键词：教育数据
- 数据凝视: 教育数据化的批判性探讨
- 2025年
- 算法分析和人工智能的出现正在拓展教育数据治理的能力与边界,使“数据”在全球范围内重新塑造教育景观。教育数据化的发展不仅使精准的教育评估与教学治理成为可能,同时也带来了诸多挑战,包括:比较逻辑引发的教育政策全球定位困境、行为主义对师生主体性的削弱,以及计算思维催生的数据密集型研究范式的局限性。因此,重新审视数据的教育潜能与价值已迫在眉睫。具体而言:其一,通过最佳实践的在地化处理与创造性建构,推动教育从政策趋同迈向创新干预;其二,基于教师深度参与包容性数据实践,规避数据对教育主体及其实践的标准化约束;其三,借助多元研究范式,推动数据自治与互构性建设,以应对教育研究中的“测量危机”与“技术赤字”困境,从而充分发挥数据的教育潜能。
- 李璇律田莉
- 校长如何用好教育数据
- 2025年
- 在数据驱动学校教育变革的时代背景下,校长如何用好教育数据已成为学校治理领域的关键议题与实践焦点。研究发现,校长数据使用倾向有三种:基于个人经验使用教育数据、教育数据证据化使用倾向、教育数据故事化使用倾向。若上述三种数据使用逻辑有效融通,用好教育数据,讲好数据故事,实现教育故事,则可为学校稳定性与持续性发展注入新能量。
- 王志向周志杰邓雨萌
- 关键词：中小学校长教育数据
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