教育数据要素价值转化机制及其对高校转型的驱动作用研究

一、引言

在大数据、人工智能技术迅猛发展进程中，数据逐渐被列为第五大生产要素，其战略价值在社会各领域都有所渗透。作为知识生产人才培育主阵地，教育领域正以前所未有的规模生成海量教育数据，尤其会多产于数字化教学、科研、管理过程中，如教学行为数据、学习过程数据、管理决策数据、科研实验数据等。这些数据不仅对教育过程进行记录，也驱动教育系统性变革。

当前，就价值挖掘而言，教育数据要素仍处于初级阶段。孤立系统之中有大量数据在沉睡，这些数据潜在价值并未有效地向教育生产力转化。作为教育数据富集地，高校需要解决不少关键问题，如数据资源利用效率低下、薄弱的数据驱动决策能力、数据价值向教育质量提升转化机制不畅等。结合以上背景，需要对教育数据要素价值转化机制进行深入探究，揭示其如何对高校的人才培养、科学研究进行系统性驱动、对管理服务、组织文化等方面实现深层次转型，其理论价值重大。

二、教育数据要素价值转化的核心障碍与机制构建

江苏高校数据价值转化需要解决四大困境：采不准-治不清-用不深-流不

教学科研系统标准不一，管理服务各自为政，使得数据孤岛低质碎片化；就校级层面而言，治理框架仍然需要覆盖全生命周期，就数据归属而言，单位“宁不用不错”，使得访问、追责、脱敏无规可循；就应用而言，仍停止步于对课表、报表、成绩进行初级统计，缺少对学习行为、科研过程数据的挖掘，尚缺少个性化教学、预测预警等高价值场景。

破解困局需要对技术、制度、场景、生态进行联动。结合技术端对校级数据中台进行建设，对教学 - 科研 - 管理 - 服务等多源异构数据进行汇聚，通过元数据管理、治理主数据、实时质量监控使得“采得全、治得净、管得住”得以实现；以大数据分析、机器学习、学习分析引擎为依托，对学生画像、知识图谱进行构建、建立科研网络、校园仿真智能模型。对数据治理委员会进行统筹，制定全生命周期规范，以采集、存储、开放、共享、隐私、安全、伦理作为行动周期，对分级分类进行明确，把绩效经费分配纳入数据贡献度，使得“数据多跑路”成为硬约束。

在场景端，主战场为教学科研，服务评价为副战场，对学习行为数据进行实时诊断盲区，在此基础上对个性化路径进行推送；与此同时，从科研项目到设备数据，实现跨学科选题成果转化；对多维过程性增值评价体系进行构建，包括学生、教师、学科、机构等环节；结合生态层面，对部门学科壁垒进行打破，建立学工—教学—后勤等数据实时联动机制，对区域教育大数据平台 + 产教融合实验室进行共建，在安全隐私前提下对新数据进行开放共享，在多元协作进程中，使得数据价值不断放大。

三、教育数据要素价值转化对高校转型的深层驱动

在高效运转价值转化机制运行过程中，首先要对人才培养范式进行撬动，从“标准化”走向“个性化 + 精准化”。对学习行为数据进行系统实时汇聚，对每名学生知识短板进行精准刻画、实现内容节奏差异化推送，对“一生一策”落地进行实现；据此由经验向数据驱动得转化过程中，教师需课前精准设定目标，对课中策略进行实时调整，课后依据证据进行改进评价，混合式教学、翻转课堂的成效被量化验证；评价体系由终结性分数转向融合过程之中，对多维度能力增值进行综合画像，使学生成长被更立体地记录反馈。

结合科研领域，对价值转化机制进行催生，实现“智能协作” + “范式革新”。将数据密集型科研逐渐过度成为主流，对文献综述、实验设计、数据模拟进行结果分析，AI 助手自动完成。对校级科研数据开放平台进行学科破壁，通过共享数据，研究者快速发现交叉点，对虚拟团队进行协同攻关；科研过程全数据被实时采集，用于资源精准投放、风险早期预警，对成果转化路径优化进行重点关注，使科研管理实现由粗放到精细化得华丽蜕变。

最终，由数据价值转化触发，对组织文化生态实现深层变革。通过共享需求对部门进行倒逼、完成院系条块分割，实现向扁平化、网络化、平台化演进；通过将数据逐步转化为组织通用语言，基于事实决策使诊断评估成为共识，使运行透明度有所提升；最终使得数据素养被确立为核心能力，贯穿管理者、教研人员乃至学生。对全员培训考核计划进行同步落地，在校园里，使得数据驱动文化开放协同地生根发芽。

四、推进路径与政策建议

高校应对“释放教育数据要素价值”等口号式表达进行淡化，在长期战略与数字化转型主线中，将数据能力进行悄悄嵌入：由校长直接牵头，使得数据治理应用成为学校章程，对“十四五”行动计划进行专项资金配套，使得年度滚动预算成为可量化阶段目标，而不是额外任务，让“用数据说话”成为默认逻辑，直接对资源进行配置、干部进行考核。

接着做好两件事：一是要让数据“流得动”，二是要让数据“用得好”。一方面，对开放可扩展校级数据中台进行建设，用两到三年建成。

一次性把教学科研、管理服务系统接口打通，另设首席数据官带领专职团队，为把安全合规做成后台默认选项，设置轻量级规则，使得采集清洗、存储共享实现全流程覆盖；另一方面，在三条主赛道各选一个痛点，覆盖人才培养、科学研究、管理服务。为避免“运动式”推广，形成可复制模板后再扩散，以师生真实体验改进迭代，对标杆项目进行低调启动，包括“智慧教学平台”“科研大脑”“学生成长导航系统”等。

最后，把数据协作变成日常习惯。对校内建立数据共享协调例会，使跨部门数据共享得以实现，另在二级单位绩效考核过程中，把数据贡献量悄悄计入；对区域教育大数据联盟进行设，使得产教融合实验室实现数据不出域，联合兄弟高校、龙头企业、地方政府三方力量共训模型。为实现共享数据“像使用校园卡一样自然”，可在职称评聘、奖学金评定过程中，把数据素养纳入考量，使得“尊重数据、善用数据”完成丝滑渗透。

五、结论

作为核心驱动力，教育数据要素已逐渐超越简单信息载体，成为重塑高校形态战略性资源，可驱动系统性转型。在其价值高效转化过程中，仍旧需要持续地对协同机制进行优化，涵盖技术、场景、制度、生态四个维度。这一过程深刻驱动着模式跃迁：从传统经验模式向数据驱动。高校对个性化进行重塑、人才培养范式实现精准化，都要受到此跃迁过程深刻影响。综合来看，为实现科学精细化管理决策，需要对智能协作化科研组织模式进行革新；并最终实现数据驱动的组织文化生态，实现服务体系精准主动化，达到开放协同的效果。

对教育数据要素价值实现转化 + 深度应用，不仅需要对高校自身治理效进行提升。其教育教学质量和科研创新水平的提升也是必然选择。在数字经济时代，为了服务国家创新驱动发展战略，对其核心竞争力进行构筑、数字中国建设的成为键路径。在此背景之下，作为新型生产要素，数据这一的澎湃动能需要充分激发，高校亟需将数据要素置于战略核心。为破除障碍，要以机制创新为抓手，利用场景深化释放价值，对生态协同进行凝聚合力，在数字化浪潮中，引领高等教育实现内涵式、高质量发展。

参考文献：

[1] 维克托·迈尔 - 舍恩伯格 , 肯尼思·库克耶 . 大数据时代 : 生活、工作与思维的大变革[M]. 杭州: 浙江人民出版社, 2013.

[2] 国务院 .“十四五”数字经济发展规划 [Z]. 2021.

基金项目 2025 年度江苏高校哲学社会科学研究一般项目“新质生产力驱动下高校数据素养教育范式转型路径研究”（2025SJYB1129）， 主持人：郑玉洁