蘭國帥 魏家財 黃春雨 李蒲 李晴文

摘? ?要：美國高等教育信息技術(shù)專業(yè)機構(gòu)EDUCAUSE于2022年7月首次發(fā)布的《EDUCAUSE地平線報告2022（數(shù)據(jù)分析版）》，對各國政府預(yù)測和研判未來高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型來說是一個重要的參考。分析該報告的內(nèi)容有助于探明塑造高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的宏觀趨勢、關(guān)鍵技術(shù)與實踐以及未來發(fā)展場景，從而有益于為我國高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展制定前瞻性決策和戰(zhàn)略規(guī)劃?；诖?，文章從非工具性分析視角，提出我國高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的未來創(chuàng)新發(fā)展路徑：一是完善專業(yè)化數(shù)據(jù)分析服務(wù)，建立現(xiàn)代化高等教育數(shù)據(jù)架構(gòu)，奠定機構(gòu)數(shù)據(jù)分析的技術(shù)應(yīng)用基礎(chǔ);二是采用數(shù)據(jù)治理思維，構(gòu)建科學(xué)合理的數(shù)據(jù)治理體系，推動高等教育數(shù)據(jù)治理現(xiàn)代化;三是堅持需求導(dǎo)向，開展數(shù)據(jù)素養(yǎng)培訓(xùn)，提升利益相關(guān)者的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，奠定高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的數(shù)字能力基礎(chǔ);四是完善數(shù)據(jù)治理政策法規(guī)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的多樣性、公平性和包容性，推動我國高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵詞：地平線報告;宏觀發(fā)展趨勢;關(guān)鍵技術(shù)與實踐;未來發(fā)展場景;教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型;數(shù)據(jù)素養(yǎng);數(shù)據(jù)分析

中圖分類號：G434;G649.1? ? ?文獻標(biāo)志碼：A? ? ?文章編號：1673-8454（2022）10-0018-13

一、相關(guān)背景

新冠肺炎疫情促使全球高等教育的格局和運作方式發(fā)生深刻轉(zhuǎn)變。作為高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心要素之一，高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域已成為我國高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型與高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵決定因素[1]。

當(dāng)前，我國高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用實踐主要存在以下問題：基于數(shù)據(jù)決策的思想文化與教育數(shù)據(jù)的現(xiàn)實應(yīng)用規(guī)范不符[2]、基于經(jīng)驗的教學(xué)管理與決策弱化了教學(xué)管理的規(guī)范性和科學(xué)性、師生數(shù)據(jù)素養(yǎng)薄弱等[3]，也反映出高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的相關(guān)主體數(shù)據(jù)素養(yǎng)薄弱的現(xiàn)實困境。

為充分發(fā)揮高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域在高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級和高質(zhì)量發(fā)展進程中的重要作用，亟需立足發(fā)展現(xiàn)狀，基于非工具性分析視角，創(chuàng)新思考塑造未來高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的宏觀趨勢、關(guān)鍵技術(shù)與實踐、未來發(fā)展場景。

美國高等教育信息技術(shù)專業(yè)機構(gòu)EDUCAUSE于2022年7月首次發(fā)布的《EDUCAUSE地平線報告2022（數(shù)據(jù)分析版）》（2022 EDUCAUSE Horizon Report，Data and Analytics Edition，以下簡稱《數(shù)據(jù)報告》），為各國政府預(yù)測和研判未來高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了重要參考。

《數(shù)據(jù)報告》采用改進的德爾菲法、技術(shù)預(yù)見方法、“STEEP趨勢框架”，以及“設(shè)想替代未來”和“4種場景原型”工具，呈現(xiàn)了影響全球高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的15種宏觀趨勢、6項關(guān)鍵技術(shù)與實踐、4種未來發(fā)展場景、6個典型案例及專家反思觀點（見圖1）。分析該報告的內(nèi)容及其價值趨向，有助于在借鑒經(jīng)驗的同時自查自省，從而為我國高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展制定前瞻性戰(zhàn)略規(guī)劃提供參考。

二、塑造未來高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的

宏觀趨勢

《數(shù)據(jù)報告》采用德爾菲法（即專家調(diào)查法），從社會、技術(shù)、經(jīng)濟、環(huán)境、政治五個趨勢類別的全球視角，綜合世界各類高等教育機構(gòu)以及不同區(qū)域的復(fù)雜性和多變性，為探索未來高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型拓展了思路。

（一）社會趨勢：數(shù)據(jù)驅(qū)動教育決策、彌合數(shù)字鴻溝、滿足公平的學(xué)習(xí)和工作環(huán)境的現(xiàn)實需求

為應(yīng)對社會、政治和經(jīng)濟變化對高等教育未來穩(wěn)定的威脅，高等教育機構(gòu)日益依賴數(shù)據(jù)分析作為應(yīng)對廣泛社會問題的解決方案。然而，這種對數(shù)據(jù)的依賴需要高等教育機構(gòu)大量投資于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)治理，還需要對高等教育機構(gòu)文化和運作進行有意識的協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)變。隨著高等教育機構(gòu)高層領(lǐng)導(dǎo)在進行重要戰(zhàn)略決策時對基于數(shù)據(jù)分析的因素越來越重視，相關(guān)研究機構(gòu)在高校中的作用也變得越來越重要。

數(shù)據(jù)的收集、分析和報告都依賴于人類模型和分類過程，即將復(fù)雜的現(xiàn)象分解成更簡單、更容易理解的信息片段。人類模型和分類過程容易受到偏見的影響，使信息過于簡化和不完整，或者產(chǎn)生最壞情況，即邊緣化、錯誤分類和惡意歪曲，使學(xué)生個體遭受傷害。高等教育機構(gòu)進行其數(shù)據(jù)分析實踐時，必須采取有助于發(fā)現(xiàn)和解決不平等的措施。

高等教育機構(gòu)將繼續(xù)推進其使命和目標(biāo)，以服務(wù)不同的學(xué)生群體和支持多樣化的勞動力，而公眾對提高學(xué)習(xí)結(jié)果公平性的需求將進一步強化高等教育機構(gòu)的承諾。數(shù)據(jù)分析專業(yè)人員將有機會使其實踐更具包容性，為數(shù)據(jù)分析尋找多元化的可替代方案開辟更多空間。

（二）技術(shù)趨勢：更新數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、實施數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)、提升數(shù)據(jù)素養(yǎng)和人工智能技能

人工智能、機器學(xué)習(xí)和自然語言處理等先進工具的采用，使大規(guī)模數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的應(yīng)用更為普遍和復(fù)雜。學(xué)生信息系統(tǒng)（Student Information System，簡稱SIS）等高等教育機構(gòu)內(nèi)部系統(tǒng)日益落后于其他部門基于云的技術(shù)進步，這將無法滿足日益復(fù)雜的期望以及學(xué)生、員工和領(lǐng)導(dǎo)的需求。跨職能單位和部門孤立數(shù)據(jù)源的持續(xù)存在，將繼續(xù)產(chǎn)生不可靠和無效的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

數(shù)據(jù)治理是一個艱巨的挑戰(zhàn)，需要高等教育機構(gòu)進行深刻的文化變革和持續(xù)的跨部門協(xié)作，應(yīng)設(shè)立專門的領(lǐng)導(dǎo)職位，以及與更廣泛的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施和戰(zhàn)略保持一致。缺乏對任意一個關(guān)鍵組成部分的治理，或者無視其他因素而過分強調(diào)某一因素，都會阻礙數(shù)據(jù)治理計劃的實施，導(dǎo)致對高等教育機構(gòu)數(shù)據(jù)資源的持續(xù)浪費和濫用。

在未來幾年內(nèi)，包括機器學(xué)習(xí)和自然語言處理在內(nèi)的大數(shù)據(jù)技術(shù)的進步，將會加速推動跨部門協(xié)作發(fā)展，技術(shù)的應(yīng)用需要新的勞動力技能和終端用戶數(shù)據(jù)素養(yǎng)的支持。各個高等教育機構(gòu)需要為擁有專業(yè)知識和技能的新型領(lǐng)導(dǎo)者、專業(yè)人員創(chuàng)造專業(yè)發(fā)展空間，為學(xué)生和工作人員開發(fā)資源、開展數(shù)據(jù)素養(yǎng)培訓(xùn)。

（三）經(jīng)濟趨勢：非認證平臺證書普及化、大學(xué)學(xué)位價值受到質(zhì)疑、技術(shù)專業(yè)人員工資指數(shù)級增長等多重危機

高等教育機構(gòu)必須學(xué)會適應(yīng)并應(yīng)對不斷變化的金融狀況和勞動力趨勢。谷歌和亞馬遜等公司決定將非認證形式的培訓(xùn)和教育同傳統(tǒng)大學(xué)學(xué)位置于同等水平，這將成為組織和機構(gòu)聘用非傳統(tǒng)候選人（未受過傳統(tǒng)高等教育的群體）擔(dān)任重要領(lǐng)導(dǎo)崗位和員工職位的前景。高等教育機構(gòu)將經(jīng)歷的這些變化，既可以增加低成本項目對學(xué)生入學(xué)人數(shù)的競爭，也可以從非傳統(tǒng)候選人群體中注入新的勞動力人才。隨著技術(shù)在社會和經(jīng)濟生活中日益發(fā)揮著核心作用，專業(yè)技術(shù)人員的工資更是呈現(xiàn)指數(shù)級增長。支持技術(shù)所需的高級專業(yè)技能為專業(yè)技術(shù)人員提供了談判更高薪酬的籌碼。許多高等教育機構(gòu)將竭力吸引并留住所需的人才。

（四）環(huán)境趨勢：高等教育機構(gòu)物理空間使用、通勤模式、綠色IT服務(wù)需求的多重挑戰(zhàn)

隨著高等教育機構(gòu)更加認真地考慮物理校園空間的使用，并尋求作出更環(huán)保的決策，校園設(shè)施、占地面積、入住率以及其他相關(guān)數(shù)據(jù)的清單，可以幫助確保這些決策的恰當(dāng)和有效。然而，由于高等教育機構(gòu)對這些領(lǐng)域的以往數(shù)據(jù)未能全面收集和妥善維護，致使許多高等教育機構(gòu)還未能充分利用這種分析能力。

新冠肺炎疫情的常態(tài)化導(dǎo)致人們的交通和工作模式發(fā)生新的變化，并將為尋求作出最佳決策以滿足其特定工作環(huán)境和員工需求的高等教育機構(gòu)，開辟了數(shù)據(jù)知情決策的新領(lǐng)域。靈活的工作環(huán)境將使高等教育機構(gòu)能夠吸引和留住數(shù)據(jù)分析人才，將更好地滿足其數(shù)據(jù)需求。IT運營的碳足跡可能相當(dāng)大，因為數(shù)據(jù)中心尤其依賴于驅(qū)動能源消耗和排放的強大設(shè)備。隨著高等教育機構(gòu)開發(fā)更可持續(xù)和更環(huán)保的技術(shù)和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的壓力增加，云計算和虛擬化等解決方案可以減少物理設(shè)備的使用，并降低數(shù)據(jù)中心的功耗。

（五）政治趨勢：數(shù)據(jù)隱私法、公共教育的政治參與、人工智能新應(yīng)用的深刻影響

即使是規(guī)模最大、資金最充足的高等教育機構(gòu)，也會在數(shù)據(jù)收集、存儲和共享方面，面臨著無法跟上不斷發(fā)展且日益復(fù)雜的國家和國際法律的局面。由于數(shù)據(jù)法律和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)各異，以及全球政治的緊張局勢侵蝕了信任和合作意愿，國際合作和數(shù)據(jù)共享將變得更加困難。國家和地方政治領(lǐng)導(dǎo)人將公立高等教育機構(gòu)視為傳遞特定世界觀、保護和建設(shè)所期望的未來社會的重要平臺。隨著高等教育機構(gòu)受到的關(guān)注和審查越來越密切，有關(guān)機構(gòu)運作、學(xué)生成績的準(zhǔn)確、可核實的數(shù)據(jù)等，對于問責(zé)以及防止謊言和指控至關(guān)重要。

隨著國際領(lǐng)域政治分歧的加劇，沖突和暴力的風(fēng)險在世界各地的大學(xué)校園里蔓延。許多高等教育機構(gòu)將依靠人工智能技術(shù)來增強其校園監(jiān)控能力，這也引發(fā)了關(guān)于使用此類技術(shù)的法律和道德問題的質(zhì)疑和辯論。支持這些技術(shù)的算法將受到更嚴格的審查，并迫使高等教育機構(gòu)在所有人工智能應(yīng)用中開發(fā)更公平的分析實踐，而不僅僅是監(jiān)督和監(jiān)管。

三、影響未來高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的

關(guān)鍵技術(shù)與實踐

專家小組成員通過小組討論和幾輪投票，確定了其認為將對未來高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域產(chǎn)生重大影響的6項關(guān)鍵技術(shù)與實踐。

此外，《數(shù)據(jù)報告》對高校在推進這6項關(guān)鍵技術(shù)與實踐時可能遇到的挑戰(zhàn)，及其影響的性質(zhì)、程度等，從以下6個維度進行了評估（見圖2）：①在多大程度上需要關(guān)鍵利益相關(guān)者的支持？②它對高等教育機構(gòu)戰(zhàn)略目標(biāo)產(chǎn)生重要和積極影響的潛力是什么？③它在支持高等教育機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面有何潛力？④整個高等教育機構(gòu)的優(yōu)化需要多少機構(gòu)支出？⑤優(yōu)化會以何種方式影響高等教育機構(gòu)的勞動力群體？⑥優(yōu)化在多大程度上需要提高或重新培養(yǎng)高等教育機構(gòu)現(xiàn)有員工的技能。

通過這種方式，專家小組成員不僅確定了高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的可能影響因素，還預(yù)測了其可能產(chǎn)生的影響?！稊?shù)據(jù)報告》還提供了利用這6項關(guān)鍵技術(shù)與實踐，進行高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域創(chuàng)新實踐的全球范例項目（見表1）。

（一）數(shù)據(jù)管理和治理

數(shù)據(jù)管理和治理包括廣泛的高等教育機構(gòu)流程，包括但不限于工作流程自動化、訪問管理、系統(tǒng)集成、數(shù)據(jù)完整性管理、自助服務(wù)儀表盤、數(shù)據(jù)隱私和安全、許可管理等。這些流程對于高等教育機構(gòu)的成功至關(guān)重要，通常需要利益相關(guān)者的廣泛參與。這些工作流程依賴于高等教育機構(gòu)各部門跨越部門界限的協(xié)調(diào)運作，但高等教育機構(gòu)往往缺乏這方面的專職人員和資源投入。

數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域?qū)I(yè)人員正在倡導(dǎo)借助自動化系統(tǒng)和人工智能增強的流程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理的進步，并幫助高等教育機構(gòu)最大限度地減少因領(lǐng)導(dǎo)層和員工流動造成的干擾。這些技術(shù)驅(qū)動的變革在基層實施起來可能具有一定的挑戰(zhàn)性，特別是對于那些文化上抵制這種變革的高等教育機構(gòu)而言，更是一種較大的挑戰(zhàn)。與此同時，這些變革具有深刻和廣泛的性質(zhì)，可能使關(guān)鍵利益相關(guān)者難以完全理解什么是數(shù)據(jù)管理和治理，以及為什么需要支持數(shù)據(jù)管理和治理。因此，數(shù)據(jù)分析領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)隨時準(zhǔn)備幫助利益相關(guān)者和社區(qū)，了解改進數(shù)據(jù)管理和治理的必要性和好處。

數(shù)據(jù)管理和治理與高等教育數(shù)據(jù)分析的相關(guān)性主要體現(xiàn)在以下兩個方面：

一是基礎(chǔ)實踐。數(shù)據(jù)的有效管理和治理需要對高等教育機構(gòu)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)實踐進行真實評估，并一致和系統(tǒng)地采用創(chuàng)新實踐。專家小組成員建議可開發(fā)數(shù)據(jù)管理和治理方面的新基礎(chǔ)實踐，將規(guī)劃、創(chuàng)建、測試、運行和監(jiān)控設(shè)置在一個反饋循環(huán)周期中，以實現(xiàn)持續(xù)改進和優(yōu)化。

二是網(wǎng)絡(luò)安全。本土和國際數(shù)據(jù)隱私和保護法正在全球范圍內(nèi)迅速普及。云存儲和軟件服務(wù)解決方案的增長，再加上遠程工作的普及，導(dǎo)致人們越來越關(guān)注數(shù)據(jù)存儲的實際位置、數(shù)據(jù)訪問的位置和方式，以及如何保護數(shù)據(jù)。特別是零信任架構(gòu)（Zero Trust Architecture）的原則可以成為高等教育機構(gòu)的解決方案。雖然真正的“零信任”不可能實現(xiàn)，但隱私專家正在努力通過對數(shù)據(jù)過程的驗證和監(jiān)控來減少對信任的依賴。

（二）統(tǒng)一數(shù)據(jù)源

作為復(fù)雜的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，高等教育機構(gòu)擁有大量的數(shù)據(jù)存儲，這些數(shù)據(jù)存儲通常在互不通信的計算系統(tǒng)之間脫節(jié)，削弱了高等教育機構(gòu)參與整體數(shù)據(jù)分析和決策實踐的能力。數(shù)據(jù)專家正在敦促高等教育領(lǐng)導(dǎo)者支持重大的文化變革和金融投資，以統(tǒng)一數(shù)據(jù)源。實際上，統(tǒng)一數(shù)據(jù)源是數(shù)據(jù)管理和治理的一部分。統(tǒng)一數(shù)據(jù)源需要持久標(biāo)識符、一致的數(shù)據(jù)字典、嚴格的安全措施等要素。專家小組認為統(tǒng)一數(shù)據(jù)源對高等教育機構(gòu)的戰(zhàn)略目標(biāo)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有重大的潛在影響。

統(tǒng)一數(shù)據(jù)源和高等教育數(shù)據(jù)分析的相關(guān)性主要體現(xiàn)在以下兩個方面：

一是戰(zhàn)略行動。隨著高等教育機構(gòu)領(lǐng)導(dǎo)人日益注重作出基于數(shù)據(jù)的教育決策和戰(zhàn)略計劃，也越來越依賴集成高等教育機構(gòu)多個職能領(lǐng)域的穩(wěn)健數(shù)據(jù)集。轉(zhuǎn)向統(tǒng)一數(shù)據(jù)系統(tǒng)將使高等教育機構(gòu)利益相關(guān)者能夠進行更有意義的分析，以解決復(fù)雜的主題，如各種學(xué)位項目的投資回報率（Return on Investment，簡稱ROI）、終身學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)投入或?qū)W習(xí)者在高等教育機構(gòu)各種服務(wù)中的不同體驗。

二是跨機構(gòu)合作。統(tǒng)一數(shù)據(jù)源有望激發(fā)更廣泛的努力，促使在高等教育機構(gòu)和其他相關(guān)數(shù)據(jù)源之間整合數(shù)據(jù)與分析。要在統(tǒng)一數(shù)據(jù)源方面取得進展，需要國家層面的數(shù)據(jù)解決方案和各高等教育機構(gòu)更有效地參與。

（三）現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)

現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)是數(shù)據(jù)管理和治理的另一個關(guān)鍵組成部分。統(tǒng)一數(shù)據(jù)源后，必須建立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以便分析。許多現(xiàn)代軟件和服務(wù)解決方案可用于維護高等教育機構(gòu)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但沒有一種得到廣泛采用。此外，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)架構(gòu)無法支持機器學(xué)習(xí)和自然語言處理等更復(fù)雜的分析功能。如果沒有可擴展、適應(yīng)性強且靈活的數(shù)據(jù)架構(gòu)，數(shù)據(jù)用戶就無法有效地使用現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析功能，數(shù)據(jù)分析的可信度也會受到質(zhì)疑?，F(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)在2022年所有關(guān)鍵技術(shù)和實踐中排名最高，要求提高和重新培訓(xùn)高等教育機構(gòu)現(xiàn)有員工的技能，以及增加高等教育機構(gòu)在優(yōu)化現(xiàn)有數(shù)據(jù)架構(gòu)方面所需的支出。

現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)和高等教育數(shù)據(jù)分析的相關(guān)性主要體現(xiàn)在以下兩個方面：

一是現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)不僅需要存儲大量數(shù)據(jù)，還需要為用戶提供對有邏輯、有組織和可用的數(shù)據(jù)庫的訪問。高等教育機構(gòu)一直在使用數(shù)據(jù)湖存儲原始數(shù)據(jù)，同時使用數(shù)據(jù)倉庫來存儲經(jīng)過清理和組織并可供使用的數(shù)據(jù)。

二是柱狀數(shù)據(jù)庫是一種較新的數(shù)據(jù)架構(gòu)方法，便于跨不同數(shù)據(jù)集進行分析。與傳統(tǒng)面向行的數(shù)據(jù)庫不同，柱狀數(shù)據(jù)庫格式更有效、更綜合。在這種格式中，每列數(shù)據(jù)都存儲為一個單行項目。查詢列數(shù)據(jù)庫時，只需要查詢相關(guān)的數(shù)據(jù)列，就能實現(xiàn)更快、更高效的分析。

（四）數(shù)據(jù)素養(yǎng)培訓(xùn)

2022年所有關(guān)鍵技術(shù)與實踐的共同主題是對“大數(shù)據(jù)”見解的需求增加。但終端用戶從數(shù)據(jù)中產(chǎn)生見解的能力，要求他們理解這些數(shù)據(jù)代表什么，知道如何解釋和負責(zé)任地使用這些數(shù)據(jù)。因此，專家小組成員將數(shù)據(jù)素養(yǎng)培訓(xùn)提升為今年6項關(guān)鍵技術(shù)與實踐之一。

盡管近年來高等教育機構(gòu)收集的數(shù)據(jù)數(shù)量和類型顯著增加，但并沒有看到終端用戶解釋和使用研究結(jié)果的能力有相應(yīng)的進步。高等教育機構(gòu)開展大規(guī)模的數(shù)據(jù)素養(yǎng)提升活動可能成本高昂、耗時較長，但這也可能帶來巨大的投資回報。由于在使用數(shù)據(jù)方面有了更多的專業(yè)知識和舒適度，整個高等教育機構(gòu)的利益相關(guān)者（包括員工、教師和學(xué)生）可以更有效地使用數(shù)據(jù)，為其決策和實踐提供信息，改善學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，并且這種方式尊重隱私，將數(shù)據(jù)訪問和共享的風(fēng)險降至最低。專家小組成員預(yù)計，與其他關(guān)鍵技術(shù)與實踐相比，數(shù)據(jù)素養(yǎng)培訓(xùn)對高等教育機構(gòu)的勞動力規(guī)模影響不大，成本相對較低。

數(shù)據(jù)素養(yǎng)是當(dāng)今以數(shù)據(jù)為中心的專業(yè)市場中領(lǐng)導(dǎo)者和員工所需的最重要的基本技能之一。然而，與數(shù)據(jù)分析相關(guān)性不大的專業(yè)很少提供專業(yè)的數(shù)據(jù)素養(yǎng)技能培訓(xùn)。因此，高等教育機構(gòu)有義務(wù)通過讓員工在工作中理解和使用數(shù)據(jù)，來支持其作為數(shù)據(jù)分析專業(yè)人員的專業(yè)成長。

此外，數(shù)據(jù)素養(yǎng)培訓(xùn)可以個性化定制。高等教育機構(gòu)所有層次利益相關(guān)者——從董事會成員到行政管理人員、教師、學(xué)生和工作人員，都可從數(shù)據(jù)素養(yǎng)培訓(xùn)的投資中獲益。但每種類型的利益相關(guān)者都以不同方式使用和交換數(shù)據(jù)。分析學(xué)生成績數(shù)據(jù)以改善教學(xué)的教師與解釋收入報告的董事會成員的需求有很大的差異。因此，各高等教育機構(gòu)必須為數(shù)據(jù)素養(yǎng)培訓(xùn)創(chuàng)建特定的角色和通用資源。

（五）數(shù)據(jù)分析的多樣性、公平性和包容性

數(shù)據(jù)分析專業(yè)人員在收集、管理和分析數(shù)據(jù)的方式上日益注重多樣性、公平性和包容性。除了避免不道德的實踐外，利益相關(guān)者還致力于利用數(shù)據(jù)分析來推動高等教育的公平。然而，數(shù)據(jù)分析的專業(yè)規(guī)范是由大多數(shù)人制定，也是為大多數(shù)人制定的。數(shù)據(jù)分析專業(yè)人士正以批判的眼光審視和質(zhì)疑這些規(guī)范。總之，該領(lǐng)域正在重新審視誰在選擇和收集什么數(shù)據(jù)、如何收集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)的用途，以及每一步都隱含哪些偏見。

除此之外，數(shù)據(jù)分析專業(yè)人員正致力于利用數(shù)據(jù)分析來支持多樣性、公平性、包容性的目標(biāo)和戰(zhàn)略計劃。高等教育機構(gòu)領(lǐng)導(dǎo)人正在編寫具體化、可觀察結(jié)果的目標(biāo)，以便通過數(shù)據(jù)分析評估進展情況。通過這種方式，數(shù)據(jù)分析可以用來檢查各種利益相關(guān)者群體如何受到當(dāng)前機構(gòu)結(jié)構(gòu)的差異影響，并設(shè)計新的結(jié)構(gòu)以消除差異影響，以及評估這些新結(jié)構(gòu)的結(jié)果。

數(shù)據(jù)分析的多樣性、公平性和包容性與高等教育數(shù)據(jù)分析的相關(guān)性主要體現(xiàn)在以下兩個方面：

一是數(shù)據(jù)分析方法。公平分析的最佳實踐不斷變化。分析人員正在學(xué)習(xí)如何收集包括人口統(tǒng)計信息在內(nèi)的準(zhǔn)確完整的數(shù)據(jù)集，同時確保不會對代表性不足的群體造成進一步傷害。利益相關(guān)者正在討論數(shù)據(jù)作為高等教育機構(gòu)成果證據(jù)的合理性。

二是數(shù)據(jù)分析中的偏見意識。數(shù)據(jù)分析的目的是從可觀察數(shù)據(jù)中得出有意義的結(jié)論。但提出什么問題、分析什么數(shù)據(jù)、如何進行分析以及產(chǎn)生什么數(shù)據(jù)見解都是由人們決定。由于每個人都有隱含的偏見和不同的解釋世界的方式，這些偏見和差異就會被納入分析過程中。隨著對這些問題的認識逐漸變得清晰，高等教育利益相關(guān)者將越來越多地檢查分析工具中嵌入的假設(shè)。

（六）評估和改進高等教育機構(gòu)數(shù)據(jù)分析能力

高等教育機構(gòu)正在審查機構(gòu)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和分析過程的有效性。盡管高等教育的主要功能之一是產(chǎn)生新知識，但機構(gòu)實踐本身往往落后于當(dāng)前的創(chuàng)新。無論所面臨的挑戰(zhàn)是資金有限還是缺乏戰(zhàn)略支持，數(shù)據(jù)分析專業(yè)人士都在評估和提高自身能力，以滿足對高質(zhì)量、有影響力的分析見解的強烈期望。專家小組成員將評估和改進高等教育機構(gòu)數(shù)據(jù)分析能力列為最具影響力的實踐之一。

評估和改進高等教育機構(gòu)數(shù)據(jù)分析能力與高等教育數(shù)據(jù)分析的相關(guān)性主要體現(xiàn)在以下兩個方面：

一是全面評估。高等教育日趨復(fù)雜化，也使得以前孤立的數(shù)據(jù)分析辦公室和人員必須進行協(xié)作、共享資源，特別是內(nèi)容知識和技術(shù)技能。在此背景下，“全面”不僅意味著跨部門合作，還意味著必須統(tǒng)籌高等教育機構(gòu)數(shù)據(jù)分析工作流程的每一步。收集、存儲和分析數(shù)據(jù)的方法以及傳播數(shù)據(jù)見解的過程也必須經(jīng)過協(xié)調(diào)評估。對數(shù)據(jù)分析能力的全面評估，需要高等教育機構(gòu)各級領(lǐng)導(dǎo)人的支持，并配以適當(dāng)類型的人員和專門知識。

二是提高評估效率。收集更多數(shù)據(jù)和使用機器學(xué)習(xí)算法等工具的努力并不總能帶來更好的結(jié)果，高等教育機構(gòu)也常常發(fā)現(xiàn)自身面臨著更大的問題，如設(shè)計可擴展的道德實踐、安全存儲和保護私人數(shù)據(jù)。評估和提高高等教育機構(gòu)的數(shù)據(jù)分析能力，需要高等教育機構(gòu)領(lǐng)導(dǎo)人和專業(yè)分析人士判斷其是否能夠有效地利用龐大的數(shù)據(jù)存儲來產(chǎn)生有益的數(shù)據(jù)見解。隨著數(shù)據(jù)分析流程的優(yōu)化，高等教育機構(gòu)領(lǐng)導(dǎo)人可以思考數(shù)據(jù)分析在未來可以發(fā)揮什么作用，跨機構(gòu)合作也將更加安全、實用、有利。

四、預(yù)測未來高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域

的發(fā)展場景

《數(shù)據(jù)報告》借助未來研究所的“技術(shù)預(yù)見方法”，從不同視角設(shè)想了2022—2032年高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的四種未來發(fā)展場景，以更好地預(yù)測和調(diào)整高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的未來發(fā)展趨向，并為之提前作好戰(zhàn)略規(guī)劃（見表2）。

（一）增長場景：高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域蓬勃發(fā)展，但仍有關(guān)鍵問題未得到充分解決

在“假新聞”文化盛行和公眾不信任的壓力下，越來越多的高等教育機構(gòu)被要求堅持數(shù)據(jù)驅(qū)動的教育決策過程。從制定新政策到實時響應(yīng)突發(fā)事件，每個教育決策都必須有數(shù)據(jù)分析的支持。高等教育機構(gòu)的政策與實踐受到政治壓力的嚴重影響。“只有測量才重要”幾乎用于所有高等教育機構(gòu)成果的設(shè)計和評估。私營機構(gòu)也已經(jīng)過渡到數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，并能夠提供一些“具有吸引力”的福利，如靈活的工作時間、遠程工作，以及比高等教育機構(gòu)高兩到三倍的薪酬。因此，高等教育機構(gòu)正在經(jīng)歷合格數(shù)據(jù)分析師的嚴重短缺，被迫用更少的資源做更多的工作。

此外，由于工作負擔(dān)過重，高等教育機構(gòu)數(shù)據(jù)分析人員沒有時間進行專業(yè)發(fā)展，也無法更新技術(shù)上已經(jīng)過時的計算機系統(tǒng)或應(yīng)用程序。高等教育機構(gòu)收集、存儲和共享數(shù)據(jù)的過程幾乎與十年前相同，其數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險也正在加速。

一些高等教育機構(gòu)抵制“大數(shù)據(jù)”文化的轉(zhuǎn)變。在數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，許多利益相關(guān)者看不到小規(guī)模定性數(shù)據(jù)的價值。事實上，“數(shù)據(jù)”現(xiàn)在幾乎被普遍理解為大規(guī)模的量化數(shù)據(jù)，以前被稱為大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)模型在很大程度上忽視了歷史上被邊緣化的學(xué)生群體。致力于數(shù)據(jù)驅(qū)動流程的院校繼續(xù)流失學(xué)生，而采用數(shù)據(jù)引導(dǎo)流程的院校正迎來新的入學(xué)高峰。

（二）約束場景：高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域受核心指導(dǎo)價值觀支配

自本世紀(jì)20年代初以來，用更少的資源完成更多工作的必要性從未減弱。近年來，大多數(shù)高等教育機構(gòu)沒有足夠的資金更新日常運營基礎(chǔ)設(shè)施，尤其是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。負責(zé)基礎(chǔ)設(shè)施工作的IT員工越來越少，并且員工只是在為過時和混亂的系統(tǒng)提供零碎的維護。數(shù)據(jù)分析專業(yè)人員只能試圖用越來越多的問題數(shù)據(jù)為關(guān)鍵的機構(gòu)決策提供信息。

主流媒體質(zhì)疑高等教育機構(gòu)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生見解的真實性。保守派政治家主張增加數(shù)據(jù)處理的立法，以保護個人隱私和安全。然而，由于沒有解決數(shù)據(jù)分析最佳實踐的國際標(biāo)準(zhǔn)，人類數(shù)據(jù)收集、存儲和使用的全球法規(guī)變得越來越復(fù)雜，這種復(fù)雜性給已經(jīng)不堪重負的高等教育體系又增加了一層負擔(dān)。

由于高等教育機構(gòu)領(lǐng)導(dǎo)人一直在努力以較少的資源來優(yōu)先處理日益增長的工作量，數(shù)據(jù)分析人員尚未確定如何公平地收集、分析和傳播數(shù)據(jù)。因此，不公平的數(shù)據(jù)實踐仍然沒有改變，世界各地數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的公平差距繼續(xù)擴大。學(xué)生和一些數(shù)據(jù)分析師正在向各高等教育機構(gòu)施壓，要求其在數(shù)據(jù)處理中采用區(qū)塊鏈技術(shù)。大量證據(jù)表明，轉(zhuǎn)向區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的機構(gòu)總體上效果更好。在當(dāng)前經(jīng)濟形勢下，高等教育機構(gòu)的領(lǐng)導(dǎo)者在制定機構(gòu)優(yōu)先事項時，預(yù)算變化繼續(xù)成為重要的影響因素。

（三）崩潰場景：高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域受自身無法控制的變革力量困擾并遭受重創(chuàng)

21世紀(jì)20年代初，傳統(tǒng)高等教育學(xué)位的價值和投資回報率受到質(zhì)疑。學(xué)生們開始意識到自己是擁有選擇權(quán)的高等教育產(chǎn)品消費者。高等教育機構(gòu)比以往任何時候都更加努力地吸引新生。招生的新方法包括分享大量有關(guān)學(xué)生滿意度和工作成就的數(shù)據(jù)。然而，這些額外的分析負擔(dān)并沒有很好地配備數(shù)據(jù)分析人員。高等教育機構(gòu)難以招聘和留住數(shù)據(jù)分析人員，因為其無法與行業(yè)薪資競爭，而且許多高等教育機構(gòu)拒絕提供遠程或混合工作。由于沒有必要的數(shù)據(jù)分析人員支持內(nèi)部分析，高等教育機構(gòu)越來越依賴于成本更低、更容易實施的外部數(shù)據(jù)解決方案，但這往往會削弱高等教育機構(gòu)領(lǐng)導(dǎo)力和員工的參與度，以及對決策數(shù)據(jù)的信任。學(xué)生也正在為自身教育尋求更公平的選擇。因此，許多高等教育機構(gòu)的入學(xué)人數(shù)正在下降，許多高等教育機構(gòu)也正在關(guān)閉。

從高等教育機構(gòu)到個體教育者，任何人現(xiàn)在都可以通過區(qū)塊鏈教育提供免費或低成本的證書。雖然這還不是高等教育和繼續(xù)教育最普遍的選擇，但它在高等教育領(lǐng)域正逐漸興起并日益被認可。學(xué)生可以將多個經(jīng)認證和非認證項目的區(qū)塊鏈證書組合起來，作為一個自主生成的類似學(xué)位的投資組合。所有的微認證選擇加劇了對認證高等教育學(xué)位需求的下降。自由市場競爭導(dǎo)致以更低的成本提供更好的項目。盡管傳統(tǒng)的高等教育體系正在面臨非認證項目興起而引發(fā)的大學(xué)學(xué)位價值信任危機，但新技術(shù)仍在繼續(xù)促進人們獲得新的教育選擇。開放獲取、靈活性和自主性是高等教育的新支柱。

（四）轉(zhuǎn)型場景：高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域重新建立發(fā)展新范式

近年來，高等教育面臨的最大挑戰(zhàn)之一是通過重新定義物理空間的目的和用途，來改善全球生態(tài)系統(tǒng)的健康。高等教育機構(gòu)正在利用最新技術(shù)，在更高效的教學(xué)、學(xué)習(xí)和工作方面引領(lǐng)世界。高等教育機構(gòu)領(lǐng)導(dǎo)人不可避免地轉(zhuǎn)向日益復(fù)雜的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，依靠改進的數(shù)據(jù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)素養(yǎng)方案，為戰(zhàn)略決策提供信息。

過去十年中，遠程工作和學(xué)習(xí)受到了廣泛關(guān)注，技術(shù)人員競相跟上迅速變化的世界。雖然一些利益相關(guān)者仍在關(guān)注如何更好地開展遠程或混合工作與學(xué)習(xí)，而其他利益相關(guān)者已經(jīng)將注意力轉(zhuǎn)向支持遠程或混合工作與學(xué)習(xí)活動開展所需的計算變革。隨著對面向用戶過程的關(guān)注，軟件系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)展到支持更復(fù)雜的數(shù)據(jù)架構(gòu)和執(zhí)行更強大的計算。然而，硬件開發(fā)一直相對滯后。目前，全世界正在努力改進硬件流程，普遍致力于最大程度地降低IT對環(huán)境的影響。各高等教育機構(gòu)面臨著越來越大的政治壓力，要求高校盡可能地轉(zhuǎn)向虛擬運營，以證明高校對地球健康的承諾。

五、我國高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域

創(chuàng)新發(fā)展路徑

《數(shù)據(jù)報告》為教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型時代，我國高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)高等教育數(shù)據(jù)架構(gòu)，構(gòu)建科學(xué)合理的數(shù)據(jù)治理體系，奠定高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)字化能力基礎(chǔ)，促進數(shù)據(jù)分析的多樣性、包容性和公平性，提供了啟示與參考。

（一）完善專業(yè)化數(shù)據(jù)分析服務(wù)，建立現(xiàn)代化高等教育數(shù)據(jù)架構(gòu)，奠定機構(gòu)數(shù)據(jù)分析的技術(shù)應(yīng)用基礎(chǔ)

《數(shù)據(jù)報告》指出，高等教育教學(xué)中所挖掘的數(shù)據(jù)分析建模，可以促進管理者更理性地進行教育決策、精準(zhǔn)分析，以均衡教育資源配置，還可以推進教師教學(xué)能力的流轉(zhuǎn)，改善教育方式單調(diào)化等難題[4]。然而，要建設(shè)持續(xù)、動態(tài)匯聚海量數(shù)據(jù)架構(gòu)，就要破解教育決策缺乏數(shù)據(jù)支撐、教育資源分配不合理、發(fā)展不平衡、教師數(shù)據(jù)能力欠缺、外部支持不足等一系列挑戰(zhàn)。要構(gòu)建穩(wěn)固的高等教育數(shù)據(jù)架構(gòu)，就要瞄準(zhǔn)專業(yè)化數(shù)據(jù)分析服務(wù)，直面高等教育現(xiàn)代化的顯性難題，完善高等教育數(shù)據(jù)分析的技術(shù)應(yīng)用基礎(chǔ)。

首先，在數(shù)據(jù)驅(qū)動教育科學(xué)決策方面，教育管理者要關(guān)注教育大數(shù)據(jù)的整體應(yīng)用， 將數(shù)據(jù)搜集、分析、儲存都納入法律法規(guī)的制定范圍內(nèi)，增加教育數(shù)據(jù)保護的全面性[5]。還要從傳統(tǒng)經(jīng)驗決策轉(zhuǎn)型到數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，利用教育數(shù)據(jù)準(zhǔn)確地了解教育教學(xué)情況，預(yù)測不利事件， 更加科學(xué)合理地作出教育決策[6]。

其次，在數(shù)據(jù)促進教育資源分配方面，要加大投資各級數(shù)據(jù)庫力度，充分利用數(shù)據(jù)深度分析、動態(tài)審查掌握各區(qū)域的教育教學(xué)現(xiàn)狀，并結(jié)合區(qū)域背景，模擬未來區(qū)域教育運行，合理布局、調(diào)配師資、劃撥教育經(jīng)費等，進而實現(xiàn)高質(zhì)量的教育資源均衡配置[7]。

最后，在數(shù)據(jù)驅(qū)動教師隊伍建設(shè)方面，要充分發(fā)揮數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢作用，精準(zhǔn)識別教師專業(yè)發(fā)展的動態(tài)性和個性化需求，設(shè)計更加精準(zhǔn)、個性化的細化目標(biāo)[8]，改進教師管理服務(wù)，進而輔助高等教育相關(guān)管理部門實現(xiàn)對教師隊伍的精準(zhǔn)治理，促進教師隊伍治理的現(xiàn)代化[9]。

（二）采用數(shù)據(jù)治理思維，構(gòu)建科學(xué)合理的數(shù)據(jù)治理體系，推動高等教育數(shù)據(jù)治理現(xiàn)代化

高校教育數(shù)據(jù)治理，不僅能夠提高教育數(shù)據(jù)質(zhì)量、解決教育數(shù)據(jù)流向混亂、共享不足等問題，更有利于提高高校決策的科學(xué)性與管理效率[10]。然而，如何治理日益龐大的數(shù)據(jù)集、高效整合數(shù)據(jù)資源、釋放數(shù)據(jù)價值、創(chuàng)新深化數(shù)據(jù)應(yīng)用，從而更好地服務(wù)于高校的精準(zhǔn)管理和科學(xué)決策，是亟需解決的現(xiàn)實問題[11]。

首先，設(shè)置首席數(shù)據(jù)官，明確首席數(shù)據(jù)官的職能定位與權(quán)責(zé)配置。作為領(lǐng)導(dǎo)者，首席數(shù)據(jù)官要發(fā)揮導(dǎo)向功能，確保數(shù)據(jù)驅(qū)動決策;作為協(xié)調(diào)者，首席數(shù)據(jù)官應(yīng)與首席信息官、數(shù)據(jù)管理員以及其他利益相關(guān)者深入合作，建立一種新型的合作管理機制，共同推進數(shù)據(jù)的使用與分析[2];作為賦能者，首席數(shù)據(jù)官要積極尋找組織開發(fā)利用大數(shù)據(jù)的新機會，促進教育數(shù)據(jù)價值的挖掘與應(yīng)用。

其次，著眼于高校實際需求，構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺，提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值。高校應(yīng)當(dāng)在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)上，建立校級統(tǒng)一共享的集數(shù)據(jù)歸類、存儲、共享、治理、分析、應(yīng)用等功能于一體的數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的全生命周期管理，提升數(shù)據(jù)治理水平[11]。

最后，融合多方人才的智慧與優(yōu)勢，構(gòu)建基于數(shù)據(jù)責(zé)權(quán)厘定的智能化精準(zhǔn)數(shù)據(jù)決策體系。一方面，高校應(yīng)充分調(diào)動教師、學(xué)生和學(xué)校管理者等協(xié)同參與數(shù)據(jù)治理，在高校數(shù)據(jù)采集、存儲、共享、應(yīng)用等方面做好責(zé)權(quán)劃分，形成完善的數(shù)據(jù)治理組織閉環(huán)[12]。另一方面，可充分利用關(guān)聯(lián)分析、區(qū)塊鏈、人工智能等技術(shù)，加強軟件和硬件建設(shè)，為教育數(shù)據(jù)治理提供堅實的技術(shù)保障。此外，在人工智能與高等教育數(shù)據(jù)治理的深度融合中，在處理數(shù)據(jù)、技術(shù)與人的相互關(guān)系時，應(yīng)遵循“有用”和“無害”的倫理訴求，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)和技術(shù)的育人價值[13]。

（三）堅持需求導(dǎo)向開展數(shù)據(jù)素養(yǎng)培訓(xùn)，提升利益相關(guān)者的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，奠定高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域數(shù)字能力基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)是高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心要素[2]，要發(fā)揮數(shù)據(jù)要素在高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的重要作用，就必須提升包括教育決策者、教師、學(xué)習(xí)者等所有教育利益相關(guān)者的數(shù)字素養(yǎng)，從用戶側(cè)驅(qū)動高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型[14]。

當(dāng)前，我國高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程中，暴露出教育決策者基于經(jīng)驗的教學(xué)管理與決策缺乏規(guī)范性和科學(xué)性、教師借助數(shù)字化創(chuàng)新教學(xué)的實踐能力薄弱、學(xué)習(xí)者缺乏數(shù)字化學(xué)習(xí)的自我管理能力等數(shù)據(jù)素養(yǎng)薄弱的局限[3]。若要顯著提升高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型利益相關(guān)者的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，就必須面向教育決策者、教師和學(xué)生等不同群體開展數(shù)據(jù)素養(yǎng)培訓(xùn)，為高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域奠定數(shù)字能力基礎(chǔ)。

在提升教育決策者數(shù)據(jù)素養(yǎng)層面，可布局數(shù)據(jù)自動化采集與智能化分析技術(shù)體系，記錄師生在各類情境中認知、行為、情感等多方面真實表現(xiàn)的數(shù)據(jù)，基于多維數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)交叉分析，同時結(jié)合專業(yè)知識和實踐智慧作出科學(xué)循證決策[15]。

在提升教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)層面，鑒于當(dāng)前教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)常規(guī)培訓(xùn)形式（線上、線下或者線上線下混合）效果欠佳的現(xiàn)狀，可堅持“場景嵌入式、服務(wù)伴隨式、學(xué)習(xí)泛在式”的基本理念，重點結(jié)合一線教師的工作場景設(shè)計數(shù)據(jù)應(yīng)用案例與策略，通過活動促進、榜樣示范、環(huán)境熏陶等途徑，全方位滲透數(shù)據(jù)意識、知識、技能與思維[16]。

在提升學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)素養(yǎng)層面，要致力于培養(yǎng)學(xué)習(xí)者科學(xué)的數(shù)據(jù)意識、倫理和規(guī)范，使其具備數(shù)據(jù)收集與評估、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用等方面的知識技能。在認知階段，注重提升大學(xué)生數(shù)據(jù)意識、安全意識和法規(guī)意識;在能力階段，重點培養(yǎng)大學(xué)生數(shù)據(jù)收集、評估、管理和分析能力;在應(yīng)用階段，培育大學(xué)生數(shù)據(jù)利用、表達與交流能力，具備批判精神[17]。

（四）完善數(shù)據(jù)治理政策法規(guī)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的多樣性、公平性和包容性，推動我國高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型

隨著以5G、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)為核心支撐的智能時代的到來，教育數(shù)據(jù)治理面臨著全新的挑戰(zhàn)[18]，如數(shù)字鴻溝擴大、數(shù)據(jù)分析中隱含偏見、數(shù)據(jù)隱私法越來越復(fù)雜、教育數(shù)據(jù)收集和分析手段有待改進等。從本質(zhì)上看，這些問題是由于缺乏大數(shù)據(jù)治理的法律和規(guī)章制度方面的保障[19]。

為確保數(shù)據(jù)分析的公平性，實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理高效化，加快高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型，需要重點加強以下幾個方面的探索與實踐：

首先，要采取自上而下的政策機制，出臺高等教育數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型國家層面的法律和規(guī)章制度，為數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)監(jiān)管、隱私保護、數(shù)據(jù)公開、信息使用、教育數(shù)據(jù)服務(wù)倫理秩序等提供專業(yè)規(guī)范。同時，還要加強頂層設(shè)計，消除當(dāng)前存在的“數(shù)據(jù)壁壘”，建立一個系統(tǒng)集成、互聯(lián)互通、協(xié)同共享的教育領(lǐng)域數(shù)據(jù)治理框架，實現(xiàn)從政府主導(dǎo)的傳統(tǒng)治理模式向多元主體廣泛參與的共同治理模式轉(zhuǎn)變[20]。

其次，采取有力措施，建立由政府、高等教育學(xué)會和高校聯(lián)盟等組織協(xié)調(diào)的，集高等教育和社會與經(jīng)濟為一體的、多層面的高等教育大數(shù)據(jù)共享平臺。數(shù)據(jù)平臺的建立可實現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范化、數(shù)據(jù)內(nèi)容清晰化、數(shù)據(jù)收集簡便化、數(shù)據(jù)管理脈絡(luò)化，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析高效化，并從教學(xué)、科研、管理、服務(wù)等方面全方位提升高校數(shù)據(jù)分析能力。

最后，倫理是人類共生共存的底線。數(shù)據(jù)治理中，除認真遵守法律法規(guī)外，還必須從科技研發(fā)、推廣與使用等環(huán)節(jié)系統(tǒng)性地植入倫理規(guī)則，使倫理成為法律創(chuàng)新的指南針，從而實現(xiàn)法律與倫理的有效對接[21]。

注：本文部分內(nèi)容來自2022 EDUCAUSE Horizon Report，Data and Analytics Edition，報告網(wǎng)址如下：https：//library.educause.edu/-/media/files/library/2022/7/2022hrdataandanalytics.pdf？la=en&hash=9FA4BFE5CDA22F19AEB4F7B46F8F1AAC 6206BE3F

參考文獻：

[1]徐曉飛，張策.我國高等教育數(shù)字化改革的要素與途徑[J].中國高教研究，2022（7）：31-35.

[2]蘭國帥，魏家財，黃春雨，等.國際高等教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型和中國實施路徑[J].開放教育研究，2022，28（3）：25-38.

[3]李銘，韓錫斌，李夢，等.高等教育教學(xué)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的愿景、挑戰(zhàn)與對策[J].中國電化教育，2022（7）：23-30.

[4]EDUCAUSE. 2022 EDUCAUSE Horizon Report | Data and Analytics Edition[EB/OL]. （2022-07-18）[2022-08-13]. https：//library.educause.edu/-/media/files/library/2022/7/2022 hrdataandanalytics.pdf？la=en&hash=9FA4BFE5CDA22F19AEB 4F7B46F8F1AAC6206BE3F.

[5]郭春雷.教育大數(shù)據(jù)在教育管理中的運用分析[J].教學(xué)與管理，2017（9）：37-39.

[6]余勝泉，李曉慶.基于大數(shù)據(jù)的區(qū)域教育質(zhì)量分析與改進研究[J].電化教育研究，2017，38（7）：5-12.

[7]楊現(xiàn)民，陳世超，唐斯斯.大數(shù)據(jù)時代區(qū)域教育數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)及關(guān)鍵問題探討[J].電化教育研究，2017（1）：37-46.

[8]馮曉英，郭婉瑢，黃洛穎.智能時代的教師專業(yè)發(fā)展：挑戰(zhàn)與路徑[J].中國遠程教育，2021（11）：1-8，76.

[9]崔延強，權(quán)培培，吳葉林.基于大數(shù)據(jù)的教師隊伍精準(zhǔn)治理實現(xiàn)路徑研究[J].國家教育行政學(xué)院學(xué)報，2018（4）：9-15，95.

[10]董曉輝.活動理論視角下高校教育數(shù)據(jù)治理體系構(gòu)成要素研究[J].中國電化教育，2021（3）：79-87.

[11]周煒.大數(shù)據(jù)視域下高校數(shù)據(jù)治理優(yōu)化路徑研究[J].教育發(fā)展研究，2021，41（9）：78-84.

[12]趙磊磊.人工智能賦能高校數(shù)據(jù)治理：邏輯、挑戰(zhàn)與實踐[J].重慶高教研究，2022，10（1）：71-79.

[13]蘭國帥，魏家財，張怡，等.未來高等教育教學(xué)：宏觀趨勢、關(guān)鍵技術(shù)實踐和未來發(fā)展場景——《2021年地平線報告（教學(xué)版）》要點與思考[J].開放教育研究，2021，27（3）：15-28.

[14]楊現(xiàn)民.開辟教育全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型新局面[EB/OL].（2022-04-07）[2022-08-14].https：//mp.weixin.qq.com/s/chHX0b5GiqWw8SFoQQlHKA.

[15]郝祥軍，顧小清.高等教育如何轉(zhuǎn)向未來技能培養(yǎng)——來自德國“未來技能”項目報告的啟示[J].現(xiàn)代遠距離教育，2021（5）：33-42.

[16]楊現(xiàn)民，張瑤.教育規(guī)?；c個性化矛盾何以破解？——數(shù)據(jù)驅(qū)動規(guī)模化因材施教的邏輯框架與實踐路徑[J].中國遠程教育，2022（8）：42-52，79.

[17]張薇薇，施茜薷.基于知識建構(gòu)的本科數(shù)據(jù)素養(yǎng)教育學(xué)習(xí)環(huán)境設(shè)計[J].現(xiàn)代情報，2021，41（3）：121-130.

[18]趙磊磊，張黎，代蕊華.智能時代教育數(shù)據(jù)風(fēng)險治理：實然困境與實踐路徑[J].湖南師范大學(xué)教育科學(xué)學(xué)報，2021，20（6）：94-102.

[19]常桐善.高等教育大數(shù)據(jù)建設(shè)路徑——美國的經(jīng)驗及其對中國的啟示[J].重慶高教研究，2022，10（4）：20-30.

[20]張培，夏海鷹.教育領(lǐng)域數(shù)據(jù)治理的基本思路與實踐路徑[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2020，30（5）：19-25.

[21]黎四奇.數(shù)據(jù)科技倫理法律化問題探究[J/OL].中國法學(xué)：1-21[2022-08-17].https：//kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx？dbcode=CAPJ&dbname=CAPJLAST&filename=ZGFX 20220721006&uniplatform=NZKPT&v=QcpUsEBxFrcu9lNG-bs26kFz6YJdsUXF6QZMPUTl_EEjLCakp1M9DTji02KEYVnd.

作者簡介：

蘭國帥，副教授，博士，教育學(xué)博士后，主要研究方向為智能技術(shù)教育應(yīng)用，郵箱： cqdxlgs@163.com;

魏家財，碩士研究生，主要研究方向為信息技術(shù)教育應(yīng)用，郵箱：3070204732@qq.com;

黃春雨，碩士研究生，主要研究方向為信息技術(shù)教育應(yīng)用，郵箱：1214747358@qq.com;

李蒲，碩士研究生，主要研究方向為信息技術(shù)教育應(yīng)用，郵箱：2503129275@qq.com;

李晴文，碩士研究生，主要研究方向為信息技術(shù)教育應(yīng)用，郵箱：XYSYLQW@163.com。

Digital Transformation in the Field of Higher Education Data and Analytics： Macro Trends， Technical Practices and Future Scenarios

——Interpretation of US 2022 EDUCAUSE Horizon Report， Data and Analytics Edition

Guoshuai LAN1，2， Jiacai WEI1， Chunyu HUANG1， Pu LI1， Qingwen LI1

（1.Faculty of Education， Henan University， Kaifeng Henan 475004;

2.Education Informatization Development Research Center in Henan Province， Kaifeng Henan 475004）

Abstract： The 2022 EDUCAUSE Horizon Report， Data and Analytics Edition， firstly released by the Higher Education information technology institution（EDUCAUSE） in July 2022， is an important reference for governments to predict and analyze the digital transformation of higher education in the field of data and analytics. Analyzing its contents would be helpful to figure out macro development trends， key technology and its practices and future development scenarios in the fields of higher education data and analysis， so as to make forward-looking and strategic decisions and plans for digital transformation and high-quality development of higher education in China. Based on the perspective of non-instrumental analysis， this paper proposes the future innovative development path of digital transformation in the field of higher education data and analysis in China： Firstly， improving professional data analysis services， establishing a modern higher education data architecture， so as to lay the technical application foundation for institutional data and analysis; secondly， adopting data governance thinking， constructing scientific and reasonable data governance system， promoting the modernization of higher education data governance; thirdly， insisting on demand-oriented data literacy training， improving the data literacy of stakeholders and laying the foundation of digital capability for digital transformation; fourthly， improving data governance policies and regulations to achieve diversity， equity and inclusiveness in data and analytics， then promoting the digital transformation of data and analytics in higher education in China.

Keywords： Horizon Report; Macro development trends; Key technologies and practices; Future development scenarios; Digital transformation of education; Data literacy; Data and analytics

編輯：李曉萍? ?校對：王天鵬