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。
一、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。
其一，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。
其二，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。
其三，要激发数据治理赋能教学场景建构动能，突破师生成长的时空藩篱。利用AR、VR等技术建构真实的工作场景、工作流程和职业技能规格要求，将生产、管理、服务一线的实时场景动态迁移至虚拟网络，推动师生在校内开展模拟生产教学实训，提升学生职业技能和教师专业能力的交互式虚拟学习成效。
其四，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。
二、数据治理过程机制建构：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：
其一，确定数据采集的目标和范围，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。
其二，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。
其三，疏通“政、校、行、企”数据融合的路径。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。
三、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异构系统。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多源数据之间的融合共享。
四、数据治理功能系统调试：师生同频成长支持体系的动力设计
师生同频成长支持体系是指将“教师的教”“学生的学”和“技术资源”进行交互链接，为师生成长提供交互式教学交流平台、瞬时性学习评估系统和真实性职业技能提升场景支持等，以促进师生在职业教育数字世界的同频成长。
其一，构建开放共享的数字化教学平台。职业院校数据治理的关键任务是教学体系数据的高质量治理。搭建具有共生共治特质的职业教育数字化教学平台，是提升职业院校治理效能的核心动力源。构建职业院校数字化教学平台，首先需要精准嵌入“国家职业教育智慧教育平台”，对标“国家级职业教育示范校虚拟仿真实训基地”，以教学体系的数据对接作为推动学校数据治理变革的先行示范领域，激发学校层面的数据治理变革动力。在职业院校层面，数据化教学平台的构建还包括课程资源平台、虚拟仿真实验室、实验实训平台、教师教学服务平台、VR教学云平台等多元的教学平台等。上述平台共同构成新型数字化职业教育教学生态系统，为职业教育的高质量发展提供了全面、创新和可持续的支持。
其二，筑造泛时泛在的技能学习生态系统。泛时泛在特质的职业技能形成生态系统要求职业院校技能训练体系建构突破物理空间和场地资源的多重限制，实现技能学习资源即时即地供给。这一技能学习生态系统融合了人工智能、大数据、互联网、虚拟现实等核心信息技术，是基于职业知识与技术技能形成规律的“人机物”三元协同交互数字教学生态，是实现职业院校学生技能形成分布式学习与交互学习的理想范式。学生可利用虚拟仿真职业场景强化对工作过程、技能形成过程的感知与理解，实现对职业知识的具象解析，持续拓展相关知识领域的职业技能增量，形成跨学科、跨领域的职业素养。教师利用大数据虚拟现实技术，打造虚拟实体教学环境，增强学生对复杂企业生产环境的主动适应能力。职业院校还可利用多源数据有效开展教师实践教学效果监测、学习资源供给耦合程度评价、学情动态分析、学习过程诊断及学习效果评价，打造师生同频成长系统。
其三，动态监测师生同频成长系统效能。动态监测是指职业院校建立数据治理定期持续收集、清洗、融合、预测分析的机制，动态刻画师生同频成长效能，为职业院校多元主体的价值判断和科学决策提供客观依据。数据治理功能通过制约各治理主体行为，协调治理要素的关系，有效配置教学、管理和科研等资源，追踪学生职业能力形成的轨迹，描述学生的技能学习行为和教师的教学过程，监控产教融合的动机、过程及效果等，建立师生同频成长评价体系。同时，数据痕迹保留技术能动态保留学生在校内课堂、校内实训基地、校外实习实训基地的所有技能训练轨迹和信息数据，并利用云计算方式对保存数据进行精准计算，催生职业院校师生同频成长评价系统发挥其泛时泛在与精准嵌入功能。
（黄茂勇，蔡凌 节选自《教育与职业》2024年第2期）
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