數據賦能職業院校學生成長的價值及其實現

師慧麗 王淑芮

摘 要：數據賦能與職業院校學生的成長有內在的一致性，具有支持以學生為中心的學習、教師精益化教學、實時交互反饋以及提升學校管理科學化等價值。然而，在數據賦能職業院校學生成長的實踐領域中，存在綜合數據缺失、數據結構化及數據的關聯性分析不足等現象。基于此，學生成長導向的數據賦能實現應遵從以下路徑：完善數據中心，形成交互共享的一體化數據平臺;清洗歸類，結構化學生成長行為數據;關聯分析診斷，形塑動態的成長數據激勵機制。

關鍵詞：數據賦能;職業院校;學生成長;價值

基金項目：2018年度國家社會科學基金教育學一般項目課題“德國職業教育治理體系應對‘工業4.0’的進程、舉措、方向研究”（項目編號：BJA180104）

作者簡介：師慧麗，女，同濟大學職業技術教育學院副教授，博士，主要研究方向為數字化轉型與職業教育體制機制建設;王淑芮，女，同濟大學職業技術教育學院2021級碩士研究生，主要研究方向為數字化轉型背景下職業教育人才培養。

中圖分類號：G715 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7747（2022）06-0074-09

互聯網時代背景下，信息技術飛速發展，數據逐漸成為組織獲取競爭優勢的一項重要資源，數據及數據技術對各行各業既成的業態及形態的賦能影響開始受到廣泛關注，職業教育領域也不例外。作為與生產實踐緊密關聯的教育類型，職業教育也需要適應變動不居的外部環境，在經濟社會發展、產業轉型升級、人民期望不斷提升的背景下增強自身“以變應變”的適應性能力。2020年教育部重新頒布《職業院校數字校園規范》，其中明確提及“要以大數據管理為核心，構建數據融合、互通共享、管理和服務業務系統集成的一體化信息服務平臺，支持學校精細化管理、智能化服務，提升學校管理服務水平和治理能力”[1]。在數字經濟作為我國經濟社會各領域發展增長新動能的趨勢下，職業教育的人才培養必然需要適應數字技術帶來的變革與調整，通過數據要素賦能職業院校的學生培養工作，讓職業院校學生的成長在日益復雜的工作生活情形之下更具適應性。然而，審視國內有關數據賦能職業教育的研究，大多聚焦在學理層面的數據驅動、數據挖掘、數據共享、數據管理、數據評價等機制研究以及數據支撐職業教育校園環境建設的實踐探索，缺乏以職業院校學生成長為中心的綜合大數據的挖掘、分析與利用，其賦能學生成長的價值亟待進一步挖掘。基于此，本文對利用數據賦能職業院校人才培養、助力職業院校學生的成長成才進行了解讀，并嘗試在梳理數據賦能學生成長的價值基礎上，剖析職業院校數據賦能學生成長的現實困境，進而提出針對性的改進舉措，以期為數據賦能職業教育改革的探索提供一些參考。

一、數據賦能與職業院校學生成長的內在邏輯

孫新波等學者將數據賦能定義為特定系統基于整體觀視角創新數據的運用場景以及技能和方法的運用以獲得或提升整體的能力，最終實現數據賦能價值的過程[2]。數據作為客觀現象之間關系的邏輯歸納，最先成為企業獲取競爭優勢的一項重要資源，而后發展成為各行業各領域適應信息化背景、實現數字化轉型的重要研究對象。在此背景下，職業院校人才培養體系的改革實踐也需面對數字化轉型浪潮，充分引進和利用數據技術與平臺，賦能學生成長資源的合理配置、成長需求的精準對接和成長路徑的優化匹配。而其之所以能夠達到賦能目的，便在于通過數據技術與數據互聯中心的搭建與使用，賦予學生成長的數據以意義性，厘清學生成長發展的內在狀態，同時也能賦予學生成長的多場域以聯結性，打造學生成長價值共創共生的交融平臺。

（一）賦能數據的意義性：展示職業院校學生成長發展的內在狀態

在杜威“教育即生長”的認識論基礎上，后輩學者從教育學角度提出了“教育即成長”，認為成長是教育的本質屬性，是受教育者身心不斷發展變化、不斷趨于成熟的表征與狀態[3]。無論哪一類型的教育，都應將學生“積極的自我成長”作為教育教學工作的出發點，幫助學生甄別成長過程中的問題與風險，形成成長道路上的理性判斷與選擇。為了能夠更為清晰地界定學生成長的具體表現，美國學者亞瑟·齊克瑞將學生成長發展劃分為七個向量：能力發展、情緒管理、自立合作、人際關系、自我同一性確立、目的責任感、品格塑造[4]，較為完整地展示了學生全面發展的成長維度。這為職業院校學生在日益復雜的工作世界中所應具備的成長品質提供了指標參考。因此，厘清職業院校學生在成長過程中不同維度上發展向量的內在狀態是教育者采取“學生個性特長”導向的正向激勵措施的重要前提。在數據采集與分析技術的支撐下，教育者可將學生成長向量的內在狀態轉換為具有意義性的數據，并且對其進行進一步的歸因分析，診斷學生專業能力、社會能力與自我能力的發展狀態，促使教育者依據客觀基礎，幫助學生形成積極的自我成長態勢，這無疑是解決職業教育人才培養質量瓶頸的關鍵。

（二）賦能數據的關聯性：聯結學生成長場域的外在價值

學校作為學生成長的主要場域，不僅僅是由教學樓、操場、植被等要素構成的物理空間，也是由課程、教學、師生關系、校園文化等多種因素構成的意義空間。因此，學生成長的場域不僅僅是一個靜態的物理空間，更是一個具有自主性和生成性的關系系統，系統中的各種因素和力量并不是彼此獨立、互不相干的，而是相互關聯和相互作用的，并且通過不斷組合與變化形成學生成長的動態場域。職業教育的跨界屬性使得影響學生成長的場域更多，且關系性與動態性更為復雜。因而在明晰各場域相關主體權責的前提下，為職業院校學生成長搭建共享共通的平臺，使與學生成長相關的場域形成互聯互通、協調交互的育人生態，是助力職業院校學生成長價值共創共生的必要前提，也是進一步提升職業教育人才培養質量的外在保障。在數據互聯平臺的建設下，與學生成長相關的典型場域可以被轉化為具有關聯性的數據，將與學生成長相關場域的價值要素以有序化、結構化和邏輯化的信息圖景實時動態地展示出來，為職業院校多元協同育人機制的建設提供重要資源的供給，以實現數據和數據技術對職業院校學生培養體系的重塑與賦能。

值得注意的是，理解數據賦能職業院校學生成長需明晰以下三個方面。首先，數據本身并不會形成賦能價值，關鍵在于數據采集、分析和利用的場景、技能與方法。因此，對于數字技術的恰當選取、深度應用是職業教育人才培養數字化轉型的重點。其次，數據賦能的主客體并不是單一的、靜止的個體或子元素，而是作為整體的、動態的系統或體系。因此，有價值的數據要素需賦能到職業院校學生成長的各個環節之中，以此方能更好地發揮賦能的作用，形成賦能過程與結果、主體和客體的一致與協同。再者，數據賦能的價值產出由主客體共創共享，主體和客體通過數據的有效利用實現積極互動，在協同配合、相互信任的機制下共同擁有創造價值的機會。因此，學生成長助力者會在數據賦能過程中向職業院校學生提供成長價值共創的條件和機會，并對整個成長過程進行管理、控制和評估;學生也會將自身的時間精力、知識技能等投入到數據賦能的過程中，實現與助力者的資源整合，再依靠數據反饋機制將學生成長的各個環節相互銜接，從而使得各主體在資源交換、良性互動、平等對話的基礎上完成賦能過程的動態運行。

二、數據賦能職業院校學生成長的價值分析

由于數字技術不斷重構社會經濟發展的目標和途徑，職業教育需要正面迎接這一不可逆轉的潮流之勢，使之成為自身人才培養方式變革的契機。在職業院校學生成長體系中，學校管理者、教育教學者以及其它利益相關者是影響職業教育目標達成、學生成長的關鍵要素，因而遵循職業教育教學的規律，利用數據和數據賦能技術整合多場域資源，發揮數據賦能教育教學實施和評價的功能，能更有效地促進職業院校學生的成長。

（一）不同場域數據交互共享，支持以學生為中心的學習

通過新的信息處理模式，數據技術可以在無限延展的時間和范圍內采集和處理常規軟件工具所無法捕捉到的資源信息，從而拓展和豐富資源的來源場景與應用渠道，并且通過實時通訊，實現不同場域下海量資源信息的連接與共享，促進與學生成長相關的要素互通有無。職業學校學生的成長本身就需要橫跨學校、企業、家庭和社會等場域，而通過數據賦能可以實現其跨界有效銜接，使其整體協同成為可能，從而有效支持以學生為中心的學習。例如：由虛擬現實（VR）、增強現實（AR）和混合現實（MR）構成的虛擬現實技術，具有沉浸性、交互性、構想性、多感知性、自主性、共享性等特征，可以對真實的職業場景進行虛擬和仿真，并在學校教室內再現接近真實的工作任務，使基于真實工作任務的行動導向學習、學習過程與工作過程一致成為可能;同時，虛擬現實系統中的資源共享可使教師、學生和企業專家共處于一個虛擬環境，成為一個學習共同體，就任務的完成進行學習、探討、交流和指導。這一方面為成功的行動導向學習提供了保障，另一方面也有效地提升了學生的綜合職業能力，促進了學生的成長。

（二）預測對接學生成長需求，支持教師精益化教學

通過對采集而來的數據進行分析與闡釋，可以挖掘數據背后的現象本質與問題原因，從而形成對事物發展未來走勢的合理判斷。因此，將科學的數據分析模型應用于職業院校學生培養，便能夠極大地完善學生成長的預警機制，跟蹤監測學生的行為過程，識別和預測學生成長過程中潛在的問題風險，從而實現學生成長需求的精準對接。通過數據分析模型預測學生成長的關鍵是找到影響學生未來發展的問題因素，挖掘學生成長行為數據背后隱含的、潛在的價值，形成關聯每一位學生真實情況的個性化數據，幫助教師精準診斷學生的認知特征、能力傾向與情感結構，從而有效提升識別學生的專業能力、社會能力、個性化和自我能力的發展狀態與發展階段的精準性，為教師實施基于學生成長問題與需求的個性化精益教學提供可靠的現實依據。

（三）實時傳達共同體反饋，激勵學生個性發展

在智能傳感設備的支撐下，處于聯網計算系統中的每個節點數據都能夠被自動采集，并且通過通信識別技術形成相關主體之間的流動與反饋，因而引入動態數據采集平臺能夠完善職業院校學生成長的反饋機制，并立足于學生個體不同成長階段的實際發展，形成各主體間及時有效的反饋指導，從而打造緊密銜接、有效對話的學生成長共同體。在數據采集機制的系統性設計下，全面反映真實工作世界情況、企業崗位需求的節點價值信息能夠被持續提取，并通過實時對比學生的專業能力、社會能力、個性化發展與自我能力形成相關數據的橫縱特征，形成成長共同體內部即時共享的學生成長數據更新體系，繼而在科學合理的分析預測之下確定不同學生個體的行為特點與發展差異;而職業院校的管理者與教師作為學生成長的核心行動者便可以據此制定個性化、差異化的成長激勵策略，并在各類主體間層層落實，為學生提供精細化、全面性的指引，使不同學生的優勢潛能都能得以發展，讓學生在多方合作的成長共同體的反饋激勵之下延展自身成長邊界、拓寬自身成長空間。

（四）整合優化多場域資源，提升學校管理的科學性

基于平臺化、分布式的資源組織模式，以“原子”呈現的零散數據可以被整合重組，因而多維異構的數據互聯中心能夠完善職業院校學生成長的資源體系，聯結職業教育的多元利益主體，從而實現多方成長資源的優化配置。借助互聯網技術平臺的應用，廣泛分散在不同場域下的數據能夠被統籌與整合，形成不同主體間數據資源的互通共享，從而打破原先各類資源的碎片化、孤島化局面。基于對數據資源的系統性、整體性分析，能夠幫助職業院校管理者真實了解到與學生成長的專業能力、社會能力、個性化和自我能力相關的關鍵信息，使其站在全局的高度考慮問題，從而形成科學合理的管理決策，為學生配置整體優化的成長資源，避免由“經驗治理”所導致的主觀臆斷性[5]，實現在“循數而行、依數而動、因數而聯”[6]的行動框架下為學生匹配最優化的成長路徑。

與傳統依靠經驗積累的人才培育模式相比，數據賦能職業院校學生成長機制將會有效改善學校的管理服務與教育教學現狀，從而優化學生的成長路徑和滿足學生的個性需求。然而，在明晰數據賦能學生成長的積極應用價值的同時，職業院校也應避免滑入數據依賴、數據盲從的工具理性邏輯。一方面，數據賦能的過程須遵循倫理原則并保護倫理訴求，讓技術在有溫度的方式下秉持為善、構善、向善的倫理旨趣，明確數據賦能的依據與邊界，不能任由數據進行無倫理與超越法律底線的賦能行為;另一方面，數據賦能的過程須堅持以“人”而非以“數據”為中心的原則，在承認數據對學生成長賦能作用的同時，更應強化人之為人的本質特征，杜絕用數據代替“人”的現象，意識到在做學生工作時，人與人之間面對面的思想交流與碰撞是數據難以描述的領域。

三、數據賦能職業院校學生成長的現實困境

數據賦能是職業教育數字化轉型的關鍵，能夠在優化學習方式、增強師生互動、跨界整合聯結等方面重塑學生培養模式，為其成長創造更多的使用價值。但由于職業院校本身信息化建設基礎薄弱，致使學校雖然收集了大量數據，但數據的碎片化、孤島化現象嚴重，難以有效發揮數據賦能職業院校學生成長的價值。

（一）全面綜合數據缺失，難以支撐科學的管理

現代職業教育的跨界、復合性與學生個體特征的復雜性、差異性，使得基于教育者個人主觀經驗的傳統教育管理模式舉步維艱。如果缺乏支持決策的客觀數據，教育者和管理者僅憑個人經驗的積累無法有效整合多渠道、多維度、多層面的信息來源，從而難免在管理決策、策略實施上落入主觀片面、模糊不清的窠臼。為了紓解教學管理中基于個人主觀經驗的弊端，眾多職業院校都進行了校園信息化建設的實踐探索。然而在目前的應用實踐中，受職業院校組織結構的局限，學校各部門之間的分工運作較為獨立，各個不同部門所獲取的學生數據類屬于不同的數據庫，在數據信息的來源場景與呈現方式上各有所異，致使各部門，如教務、學工等系統中產生了大量數據卻互為孤島[7]。這些散亂、獨立的數據無法為教育管理者提供有效的決策支撐，造成了數據資源的極大浪費和管理工作的低效開展。因此，“學生成長”導向的、全面的、多場景合一的綜合數據的缺失，是制約數據賦能管理、促進學生成長的主要瓶頸。

（二）數據結構化及分析不足，難以賦能精益化、個性化教育

在各層級教育信息化建設過程中，職業教育起步相對較晚，在云計算、大數據等信息技術的開發和應用方面較為單一。有學者通過綜述大數據在職業教育領域的知識結構與前沿趨勢，認為大數據時代背景下職業教育領域中研究者們對個性化教育這一研究還處于初步探索階段，缺乏深入研究[8]。基于職業教育的類型屬性，如何在不同視域下，根據不同的需求目標對綜合收集的數據進行結構化分析、處理和應用，已然是職業院校數字教育理論和實踐研究的薄弱環節，而這也是教育工作者缺乏個性化、有針對性的教育依據的主要癥結。教師在缺少對學生學習狀態精確診斷的前提下，只能困于傳統的課堂教學模式，遵循“共性化”的培養方針，開展“一刀切”的教學過程，采取“標準化”的教學評價。這無法滿足不同學生的成長需求與個性特征，且分層教學與差異化教學的實施更是無從談起。因此，數據結構化及其進一步的深度挖掘，是職業院校數字校園建設、數字賦能的另一項重要工作。

（三）各類數據的關聯性分析不足，難以賦能動態的激勵性機制的建構

學生在每個發展階段的認知結構、能力傾向與情感特征都不盡相同，尤其對于職校生來說，來自教學、學習、家庭、企業以及國際場景等職業教育生態圈的各種因素，都以不同方式、在不同程度上影響著職校生的成長。然而從目前數據的利用現狀來看，關于數據含義的解釋多為描述性分析，基于關聯性分析的預測性、指導性的研究應用很少[9]，致使許多擁有潛在價值的數據處于“休眠”狀態，從而隱藏了多樣數據之間存在的關聯與耦合關系[10]，使交融復雜的職業院校學生成長問題被簡單化、靜止化、片面化，學生認知、能力與情感發展的問題類型與問題程度無法被精準識別與診斷，難以為長效的、動態的激勵性機制建構提供支持。

四、數據賦能職業院校學生成長的實現

在數字化教育背景下，為了有效提升師生間相互溝通的效率，促進教育工作中對學生成長信息的即時獲取，推動復雜情境下教育策略對學生即時動態的響應改進和決策制定，本文基于基于數據賦能職業院校學生成長的內在邏輯及其價值，提出以下數據賦能學生成長的路徑。

（一）建設數據中心，形成交互共享的一體化數據平臺

職業教育作為一個典型的復雜系統，存在各類參與主體的交互聯動，涉及不同場域的動態交流。因此，賦能數據要在整體、系統的視域下，關注學生交融復雜的成長生態。數據采集既要能夠追溯職業院校學生成長的源頭、定位學生成長行為產生的各大功能場所，又要能將各個場景中的數據進行結構化的綜合處理，形成能夠映射學生成長狀態的標準化信息，為進一步的數據賦能奠定基礎。在實踐中，職業院校可依托學校自身的云終端，收集整理線上線下混合課程學習平臺、虛擬仿真實訓室、校企合作平臺、國際場景模擬平臺等多場景數據，建構開發多元場景數據綜合處理平臺（見圖1），打破現有數據系統彼此割裂的不良狀態。

通過這種“一網通”數據中心的平臺建設，職業院校可對各類資源數據進行歸類和保存，并設置系統數據資源統一管理入口，實現不同空間場域下數據的共享交流，建立互聯互通的數據管理格局。此外，綜合數據平臺的建設需涵蓋學生課堂學習、企業實踐、社會交流、文化交際等關鍵場域下的行為信息，保障學校、企業、班主任、教師、家庭、學生六位一體的信息暢通，從而為多元利益主體助力學生成長的要素共生提供客觀的數據支撐。

（二）清洗歸類，結構化學生成長行為數據

數據賦能旨在為教師與管理者的精益化教育決策提供客觀數據支持，因此賦能數據應切忌表面化、形式化，而是要作為一種內生變量深度契合學生的成長需求。為此，必須對綜合后的數據清洗歸類并進行結構化處理。鑒于目前國內對結構化的指標體系尚未達成共識的研究結論，職業院校可以根據不同專業在區域經濟發展中的定位及培養目標，也可以基于職業能力形成規律抑或根據亞瑟·齊克瑞關于學生成長發展的七個向量維度等設定科學合理的分類指標;同時，還要深入研究并揭示顯性數據背后學生身心發展的內隱因素及特點，力求實現隱性信息顯性化、顯性信息結構化，從而為教育者的精益化教育策略提供支持。例如，可以構建如表1所示的學生行為數據結構化指標體系，將學生成長的核心影響因素劃分為課堂行為、德育行為、學習行為和生活行為四個一級指標;繼而基于教育教學理論和實踐中已有的研究成果，對每個一級指標進行進一步的細分，如將課堂行為細分為反饋、討論、問答、模仿、紀律、思考、情緒、態度等;再借助科學的數據分析模型，跟蹤學生行為軌跡數據，形成學生行為數據分析模塊;最后依據行為數據的聚類分析，對學生的學習狀態、技能熟練度、習慣養成、某種思維方式、某個道德品質的形成等作出判斷，從而有針對性地為不同學習偏好、不同能力水平、不同道德階段的學生提供差異化、個性化的支持與服務。

（三）關聯診斷，形塑動態的成長數據激勵機制

及時有效的反饋應用是數據賦能學生成長的最終旨歸，而反饋機制往往基于行為數據的關聯診斷，因此賦能數據的應用還需擺脫孤立靜止的局面，形成動態關聯的信息網絡并充分嵌入學生的成長過程。首先，需要關聯不同主體在學生成長過程中帶來的數據影響與變動，以“教師、班主任、企業、家長”四方協同的方式診斷學生的能力傾向、愛好特長、劣勢不足等發展特征，再利用各類資源為學生制定發展目標，進行成長規劃。其次，要關聯個體自身在不同發展階段中呈現的數據趨勢與偏差，以“專業技能、職業素養、個性發展”三位一體的方式描繪學生的成長畫像，不斷地動態修正學生的發展目標與成長規劃，從而更好地適應職業院校學生的身心發展變化。

基于行為數據模塊的診斷與反饋，學生外顯與潛在的能力傾向、優勢特長能得以被挖掘。一方面，這可以為教師的課堂教學、班主任的建班育人、企業的實習指導、家長的教育幫扶提供精準化施策與個性化評價的客觀依據;另一方面，可以再輔之以積極心理學的理論指導，以學生外顯和潛在的積極品質為出發點，使學生獲得來自四方協同的全方位正向激勵。在持續的正向指導之下，學生的積極體驗能得以增強，自我效能感隨之建立，并且作用于自我探究與自我潛力激發，從而發生行為的正向變化，形成積極的行為習慣發展特征。當學生主動改變或調整自身行為時，在平臺中會同時生成新的數據，新的數據又被重新采集歸類，形成更進一步的激勵，由此建立起穩固長效的動態機制。因此，數據賦能的學生成長數據激勵機制并不僅僅只是為了糾正學生的錯誤、診斷學生的不足，更應該是尋找并發展其外顯與內隱的各類積極品質，并通過全方位、全過程的指導，激勵學生在實踐中實現積極力量與自身學習、生活的良好結合，從而獲得自我同一性的發展（如圖2所示）。

我國教育信息化已進入2.0時代，加快落實和推進信息技術與職業教育的深度融合勢在必行。在數據賦能背景下的職業教育是一種全新的教育形態，但它并非僅僅給職業教育領域帶來了新技術，更多的是思維、模式與理念上的全新變革。因此，教師、管理者、家長、企業等參與主體需要主動提升信息化素養，適應數字化思維，借助數據技術形成以學生成長為核心的實踐共同體，實現職業院校學生成長的價值共創。

參考文獻：

[1] 教育部.教育部關于發布《職業院校數字校園規范》的通知[Z].教職成函〔2020〕3號，2020-06-16.

[2] 孫新波，蘇鐘海，錢雨，等.數據賦能研究現狀及未來展望[J].研究與發展管理，2020，32（2）：155-166.

[3] 李建成.成長，教育的一種定義[J].人民教育，2010（Z3）：65-67.

[4] 周廷勇.齊克瑞的大學生自我同一性發展理論研究[J].復旦教育論壇，2015（6）：33-38.

[5] 代玉，王慧珍.高等教育領域數據處理的邏輯框架與實施路徑[J].黑龍江高教研究，2021（10）：41-45.

[6] 南旭光，張培.職業教育數據治理的基本邏輯與行動框架[J].教育與職業，2019（15）：25-31.

[7] 王彬.數據賦能：教學診改視閾下高職院校教育生態反思[J].中國職業技術教育，2019（35）：49-52.

[8] 陶紅，唐婷.大數據在職業教育領域的研究熱點與發展態勢——基于共詞分析的視角[J].職教論壇，2020（6）：145-153.

[9] 徐夢周.數字賦能：內在邏輯、支撐條件與實踐取向[J].浙江社會科學，2022（1）：48-49.

[10] 劉桐，沈書生.從表征到決策：教育大數據的價值透視[J]. 電化教育研究，2018（6）：54-59.

[責任編輯 ? ?曹 ? 穩]

The Value and Achievement of Data Empowering Vocational College Students to Grow

SHI Huili， WANG Shurui

Abstract： Data empowerment has inherent consistency with the growth of vocational college students， has the value of supporting student-centered learning， teachers' lean teaching， real-time interactive feedback and improving the scientific management of the school. However in the practical field of students in data enabling vocational colleges， there are some phenomena such as lack of comprehensive data， data structure and data correlation analysis. Basd on this， the realization of students growth-oriented data empowerment achievement should follow the paths， that is， to perfect the data center and form an interactive and sharing integrated data platform; cleaning and classifying， structuring students' growth behavior data; correlating diagnosis， shaping dynamic growth data incentive mechanism.

Key words： data empowerment; vocational college; students' growth; value