“校本数据治理”范式以教育部提出的建构职业院校“校本大数据中心”和数据治理一体化平台构想为价值起点，特指职业院校以国家职业教育“智慧大脑”数据结构为框架指引，结合职业院校、区域政府、产业行业特色，建构兼具结构规范和院校特色的数据治理范式。“校本数据治理”理念和核心技术给职业院校带来新的发展契机，也有助于职业院校保持对外部数据环境变革的敏捷适应性。

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校本数据治理的价值逻辑

职业院校全局数据治理是指在职业院校校务决策、战略规划、资源配置、师资管理、学生支持、产教融合、基地建设、校园文化等多层面建立起综合统一的数据管理、维护、挖掘与使用规程，以整体提升职业院校的治理效能和外部适应性。教育生态理论将教育要素、教育资源、学校结构、外部环境与技术条件视为完整的教育生态系统，系统内部的各要素处于不同的生态位，发挥与其结构相对应的生态功能。从教育生态系统视域分析，职业院校校本数据治理的各治理单元和治理系统之间并非分立存在，而应向着整体联通、多维联动、耦合交互的方向进行系统性建构。因此，校本数据治理的核心价值转向是从碎片化转向全局性建构，将“政府—院校—企业—行业”多源数据纳入全局进行考量，以构建一个具有全局性、一致性的和谐职业教育校本数据治理生态圈。

在推动职业院校数据治理体系现代化的进程中，“全局数据理念”具有高度价值，其强调通过多主体、多维度融合来实现数据共享、协同治理，有助于形成职业院校数据治理的整体性方案。

其一，全局数据治理可以赋能职业院校战略规划和科学决策，强调从数据集成源头、数据采集过程来确保数据来源的可靠度，降低战略规划偏差和决策失误风险，同时也助力职业院校快速响应产业人才需求和外部环境变革。如院校在进行专业设置顶层规划时，可以通过实时的产教融合数据监测板块调取产业人力资源需求数据，建立人才需求预测模型辅助决策，调整专业和学科方向，动态精准匹配产业需求。

其二，全局数据治理理念有助于推动职业院校形成多元主体的数据治理格局。全局数据治理以信息和数据为平台核心，形成校本“数据治理智慧大脑”，全面推进政府、院校、行业、企业等治理主体互联，有序流动和共享其数据资源，实现职业院校治理数据的多元主体交流和反馈，并逐步形成职业院校治理效能评价系统的数据资源共享生态和多元主体协同共治平台。

其三，全局数据治理有助于改善职业院校治理的系统性问题。通过使用大数据智能分析工具，为职业院校治理提供更全面、更深层、更具体的指导，妥善解决治理过程中的流动壁垒、信息安全等问题，同时也助力于决策者制定更切合实际的教育政策。例如，职业院校可以利用数据收集学生的学术表现、就业状况以及毕业后的职业发展情况，通过数据指标来评估学校综合绩效，及时调整院校治理方案，确保其治理目标与各利益相关者的期望相一致。

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校本数据治理的过程逻辑

职业教育共生理论学派认为，职业教育系统内部各单元、各种资源形态存在相互吸引与协作、互补与依存的共生关系，且持续地激发资源、信息在不同共生单元之间交互与叠合，并最终使得所拥有的资源优势充分发挥。职业院校校本数据在整合过程中存在诸多“数据孤岛”“睡眠数据”等问题，为提升职业院校校本数据治理质量，亟须转向数据共生。而要实现各治理单元间的数据共生，则需要将治理系统、课程设置、招生工作、财务管理等多方面的数据资源进行融合，形成共生融合的数据链条。

其一，数据共生为职业院校治理提供全方位的数据支持系统。例如，职业院校通过“云原生+一体化”的数据技术，为职业院校各治理主体提供统一入口，将其产生的不同数据统一到数字化协同运作平台，实现全业务、全模块、全流程、全人员的“四全”数据治理过程模式，推动职业院校数据治理从“各自为政”走向“协同共赢”，从“数据孤岛”走向“数据共生”。

其二，数据共生助力职业院校构建协同育人过程机制。数据共生系统的建构联合了多元主体和多生态位共生单位，延展了多元主体深度参与职业院校治理全过程的通道。特别是在职业院校人才培养适应性的动态跟踪数据联动方面，因为多元主体数据治理格局的建构，学生职业知识、职业技能、职业伦理与态度等素养的形成过程得以动态精准匹配职业技能型人才岗位能力迭代的要求，实现职业院校技能型人才精准供给的过程性监测。

其三，数据共生有助于推进院校内部数据的便捷、高效流动。大数据视域下，职业院校可对数据进行采集、确权、精准鉴别后，利用大数据数仓对较大价值数据进行存储、处理、加工，建立职业技能训练库并持续维护，为应用层提供丰富多样、安全完整的数据服务，挖掘数据价值，实现全面流转，形成完整的院校内部数据治理体系。

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校本数据治理的技术逻辑

职业院校校本数据治理的表征体现在让职业院校的治理信息以数据化形式揭示，并成为可激发职业院校治理效能的潜在资源。因此，职业院校数据治理可通过多源数据集成方式，深度挖掘数据信息，发挥大数据提升职业教育治理效能的价值。

其一，借助多源数据集成提升职业院校数据源治理的广度。职业院校内部数据可分为院校决策数据、管理过程数据、教师成长数据、学生成长数据、教学效果数据、产教融合数据等多维形态，具有多源、复杂及动态特征。借助大数据技术构建融通院校各层级数据信息的大数据平台，为职业院校不同层次的治理提供精准数据支持。同时，通过对数据治理主体产生的海量实时在线数据进行深度挖掘，可以呈现职业院校人才培养过程的全景图像，如职业院校可以通过分析学生的专业理论知识数据、专业实践技能训练数据和就业趋势，预测不同课程设置对学生未来职业发展的影响。这种数据驱动的实验性治理方式可以最大程度地减少决策的主观性和偏见，提高治理的科学性和合理性。

其二，云计算助力职业院校治理数据的深度挖掘，显著提高数据深度挖掘的效率、精度和实时性。云计算所具有的高可靠性、高延展性、高敏捷度、瞬时更新能力强等算力优势，可以在降低数据治理成本的同时，助力职业院校深入挖掘数据，从中发现隐藏的模式、关联和趋势，使数据治理赋能职业院校精准决策和精准施策成为可能。此外，高效地挖掘职业院校数据价值，需要依托物联网、云计算、区块链等数字技术，打造先进的智慧教育新生态。例如，学生学习、教师教学、院校治理、校企合作的整体性效能监测，可以通过后台的数据汇聚和分析后生成效能监测报告，形成院校综合治理的效能画像，为院校治理提供最准确的现实依据。

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校本数据治理的功能逻辑

职业院校校本数据是院校现代化治理体系的基本构成，校本数据治理所遵循的功能逻辑即是从过去的被动适应性数据管理转向主动预测性的数据治理，能动发挥高速化和大容量校本数据的价值与功能。校本数据治理预测功能发挥需要借助大数据和云计算等核心技术，多源采集、深度挖掘与共融互通职业教育数据，折射职业院校治理的价值逻辑，推动院校数据治理从过往的被动适应转向主动预测。

其一，职业院校数据治理催化院校内部业务流程再造，提升校本数据治理体系洞察教育教学规律的主体动能。传统的院校数据治理未能形成规范化数据集成框架，缺少对数据的深度挖掘，数据辅助决策存在滞后性，导致难以精准把握与动态预测教育教学规律。校本数据治理体系通过建立更高效的数据收集、存储和分析机制，提升了职业院校把握教学规律和预测师生教学需求的功能。

其二，数据治理在职业院校治理中发挥预测功能。大数据技术包含数据采集、存储、分析、应用与预测等一系列手段，其中预测分析技术是实现数据价值的关键。在数据治理过程中，利用数据中台对过程性数据进行数据筛选、分析、监测、集成、融合与可视化，实现职业院校人才需求预测、教学诊断预警、就业趋势分析等多个系统的智慧决策。当过程性数据或分析结果存在异常时，数据治理中台能及时传递预警信号，职业院校则可以根据数据预警结果调整治理方向和制定相应策略。当前部分职业院校建构的智慧校园管理系统已经实现了上述功能，学校通过追踪学生在校行为轨迹（如食堂门禁记录、消费记录），可以刻画学生学习和生活的画像，帮助教师及时了解学生的成长过程。

来源丨《教育与职业》2024年第2期