数据驱动教育治理现代化:实践框架、现实挑战与实施路径
发布时间:2021-08-29 10:15
大数据时代,教育治理面临新的机遇和挑战,如何使大数据与教育治理有机结合,促进教育治理现代化,是一个全新而重要的时代命题。数据驱动的教育治理现代化是指以与教育治理有关的数据为核心,通过利用大数据技术、资源、政策等,构建政府、学校与社会的新型关系,实现教育治理数据与教育治理业务的全面深度融合,发挥多元教育治理主体的积极性,进而提升教育治理水平。就实践框架而言,数据驱动教育治理现代化需考虑三个层次(宏观国家教育治理、中观区域教育治理和微观学校教育治理)、四个环节(教育决策、教育执行、教育监督和教育评估)、三大目标(底线目标、重要目标、终极目标)和N类数据(人口、教育、经济、医疗卫生等)。就现实挑战而言,当前我国数据驱动教育治理现代化仍然面临相关制度不健全、治理主体数据素养低、专业人才匮乏、平台条件不完善、研究薄弱等问题。为此,我国应实施制度优化工程、数据素养提升工程、基础平台建设工程、研究引领工程、治理模式改革工程等五大工程来切实推进和实现数据驱动的教育治理现代化。
【文章来源】:现代远程教育研究. 2020,32(02)北大核心CSSCI
【文章页数】:12 页
【部分图文】:
教育治理3W模型
基于数据驱动教育治理现代化的三大核心理念,本研究尝试构建了数据驱动教育治理现代化的实践框架(见图2),包括三个层次、四个重要环节、三大目标以及N类数据。数据驱动教育治理现代化的核心是基于数据的教育治理(即数治),包括教育数据、人口数据、经济数据、医疗数据等多种跨界跨领域的数据。其中,教育数据有教师行为、学生学习、课堂状态、作业情况以及家校沟通等数据;人口数据有总人口数、出生率、性别构成以及受教育程度等数据;经济数据有人员就业、家庭收入以及家庭消费水平等数据;医疗数据有体质情况、病例记录以及过敏药物等数据。将教育数据、人口数据、经济数据、医疗数据等不同类型的数据资源与教育治理业务进行深度融合,通过汇聚整合与关联分析,形成一个数据驱动的“教育决策→教育执行→教育监督→教育评估→教育决策”的正向循环,从而精准提升教育治理的过程与结果。
在数据驱动的教育治理现代化中,为避免职能部门权责不明晰和职责交叉,可成立专门的教育治理组织机构(见图3),实现组织结构的系统化与规范化。教育治理组织结构主要包括教育治理指导委员会、教育治理执行委员会、教育治理办公室、基础业务部、首席数据官、数据管理中心和督导评估组。其中,教育治理指导委员会主要起领导作用,包括在解决冲突方面发挥领导作用、制定政策与计划、监督组织设施的维护等。教育治理执行委员会主要执行教育治理指导委员会下发的各种政策与计划,并为教育治理计划或项目提供管理支持,为相关问题解决提供操作性帮助。教育治理办公室负责数据驱动教育治理现代化过程中的日常事务,包括材料整理、专家接待、会议论证等。基础业务部负责教育决策、教育执行、教育监管、教育评估等教育治理业务的运行。首席数据官负责指导大数据技术在教育治理中的应用,并且统筹管理相关大数据系统。数据管理中心的主要职责是对数据进行治理,进而形成高质量、可用的数据。督导评估组负责对数据驱动教育治理现代化的整体评估,及时指出教育治理现代化过程中存在的问题。(3)健全法律法规,完善教育治理数据的使用规范与惩戒制度
【参考文献】:
期刊论文
[1]教育何以是大数据的[J]. 杨开城. 电化教育研究. 2019(02)
[2]教育治理信息化:价值、结构及实施路径[J]. 赵磊磊,梁茜,吴学峰. 现代远距离教育. 2019(01)
[3]数据治理驱动教育管办评分离的系统设计[J]. 郭滇华. 教育发展研究. 2018(23)
[4]数据互联互通 助力教育管理向教育治理转变——以宁波教育GIS系统为例[J]. 张曦,王磊,叶赛君. 中国教育信息化. 2018(15)
[5]大数据时代教育治理现代化的内涵、愿景及体系构建[J]. 刘来兵,张慕文. 教育研究与实验. 2017(02)
[6]教育治理现代化研究热点及政策演进——基于SATI的可视化分析[J]. 朱皆笑. 教育科学研究. 2017(03)
[7]大数据背景下的教育治理能力现代化研究[J]. 陈良雨,陈建. 现代教育技术. 2017(02)
[8]区域教育大数据中心平台建设探讨[J]. 徐超超,陈世超,赵鑫硕,杨现民. 现代教育技术. 2016(11)
[9]教育治理体系与治理能力现代化的几点思考[J]. 陈金芳,万作芳. 教育研究. 2016(10)
[10]大数据时代教育治理转型的前瞻性分析:机遇、挑战及演进逻辑[J]. 姚松. 现代远程教育研究. 2016(04)
博士论文
[1]基于“国家教育科学决策服务系统”的教育决策支持体系研究[D]. 李伟涛.华东师范大学 2017
本文编号:3370468
【文章来源】:现代远程教育研究. 2020,32(02)北大核心CSSCI
【文章页数】:12 页
【部分图文】:
教育治理3W模型
基于数据驱动教育治理现代化的三大核心理念,本研究尝试构建了数据驱动教育治理现代化的实践框架(见图2),包括三个层次、四个重要环节、三大目标以及N类数据。数据驱动教育治理现代化的核心是基于数据的教育治理(即数治),包括教育数据、人口数据、经济数据、医疗数据等多种跨界跨领域的数据。其中,教育数据有教师行为、学生学习、课堂状态、作业情况以及家校沟通等数据;人口数据有总人口数、出生率、性别构成以及受教育程度等数据;经济数据有人员就业、家庭收入以及家庭消费水平等数据;医疗数据有体质情况、病例记录以及过敏药物等数据。将教育数据、人口数据、经济数据、医疗数据等不同类型的数据资源与教育治理业务进行深度融合,通过汇聚整合与关联分析,形成一个数据驱动的“教育决策→教育执行→教育监督→教育评估→教育决策”的正向循环,从而精准提升教育治理的过程与结果。
在数据驱动的教育治理现代化中,为避免职能部门权责不明晰和职责交叉,可成立专门的教育治理组织机构(见图3),实现组织结构的系统化与规范化。教育治理组织结构主要包括教育治理指导委员会、教育治理执行委员会、教育治理办公室、基础业务部、首席数据官、数据管理中心和督导评估组。其中,教育治理指导委员会主要起领导作用,包括在解决冲突方面发挥领导作用、制定政策与计划、监督组织设施的维护等。教育治理执行委员会主要执行教育治理指导委员会下发的各种政策与计划,并为教育治理计划或项目提供管理支持,为相关问题解决提供操作性帮助。教育治理办公室负责数据驱动教育治理现代化过程中的日常事务,包括材料整理、专家接待、会议论证等。基础业务部负责教育决策、教育执行、教育监管、教育评估等教育治理业务的运行。首席数据官负责指导大数据技术在教育治理中的应用,并且统筹管理相关大数据系统。数据管理中心的主要职责是对数据进行治理,进而形成高质量、可用的数据。督导评估组负责对数据驱动教育治理现代化的整体评估,及时指出教育治理现代化过程中存在的问题。(3)健全法律法规,完善教育治理数据的使用规范与惩戒制度
【参考文献】:
期刊论文
[1]教育何以是大数据的[J]. 杨开城. 电化教育研究. 2019(02)
[2]教育治理信息化:价值、结构及实施路径[J]. 赵磊磊,梁茜,吴学峰. 现代远距离教育. 2019(01)
[3]数据治理驱动教育管办评分离的系统设计[J]. 郭滇华. 教育发展研究. 2018(23)
[4]数据互联互通 助力教育管理向教育治理转变——以宁波教育GIS系统为例[J]. 张曦,王磊,叶赛君. 中国教育信息化. 2018(15)
[5]大数据时代教育治理现代化的内涵、愿景及体系构建[J]. 刘来兵,张慕文. 教育研究与实验. 2017(02)
[6]教育治理现代化研究热点及政策演进——基于SATI的可视化分析[J]. 朱皆笑. 教育科学研究. 2017(03)
[7]大数据背景下的教育治理能力现代化研究[J]. 陈良雨,陈建. 现代教育技术. 2017(02)
[8]区域教育大数据中心平台建设探讨[J]. 徐超超,陈世超,赵鑫硕,杨现民. 现代教育技术. 2016(11)
[9]教育治理体系与治理能力现代化的几点思考[J]. 陈金芳,万作芳. 教育研究. 2016(10)
[10]大数据时代教育治理转型的前瞻性分析:机遇、挑战及演进逻辑[J]. 姚松. 现代远程教育研究. 2016(04)
博士论文
[1]基于“国家教育科学决策服务系统”的教育决策支持体系研究[D]. 李伟涛.华东师范大学 2017
本文编号:3370468
本文链接:https://www.wllwen.com/jiaoyulunwen/jiaoyugaigechuangxinlunwen/3370468.html
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