高職院校產業學院數據治理：現實動因、基本思路和推進路徑

◎張 秦

教育治理是國家治理的重要組成部分，是推進教育改革的重要路徑，也是實現教育現代化的根本遵循。高職院校產業學院治理研究是我國教育治理研究中不可或缺的內容，也是推動職業教育改革的有益探索。作為新型生產要素的大數據為教育治理開啟了嶄新的治理視域，也給高職院校產業學院治理帶來了機遇與挑戰。在大數據時代背景下，數據治理是推進高職院校產業學院現代化、推動產業學院可持續發展的有效手段，開展高職院校產業學院數據治理研究既是必然趨勢，也是當務之急。

一、高職院校產業學院數據治理的概念界定

教育數據治理是一個新的研究領域，當前學界尚未對其定義達成統一認識。教育數據治理屬于合成概念，即由教育治理和數據治理這兩個概念組合形成[1]。產業學院數據治理屬于教育數據治理范疇，是將產業學院治理與數據治理這兩個概念組合起來而形成的合成概念。在這個合成概念中，產業學院治理是將產業學院作為治理對象，通過產業學院治理促進產業學院的可持續發展；數據治理是在將數據作為治理對象的同時，也將數據作為治理工具，以提升產業學院治理能力。因此，產業學院數據治理是產業學院治理和數據治理的融合，可以將其理解為數據既是產業學院的治理對象，也是產業學院的治理工具，是通過將更多數據納入產業學院治理過程中，實現產業學院治理能力的提升。

隨著產業學院的興起與發展，產業學院治理相關研究逐漸展開。當前，高職院校產業學院存在產權不清、辦學職能不明、治理體系不完善等問題，不同利益群體間充斥著各種沖突，如辦學管理的主導權與自主權的沖突、利益主體的投入成本與預期收入的沖突、教育供給的公益性與私益性的沖突等，急需探索新的治理模式來破解高職院校產業學院所面臨的困境[2-3]。為此，有學者提出，數據治理是提升高職教育產教融合質量的有效手段，應從目標設定、標準制定、團隊組建、平臺搭建、制度確立等維度探尋大數據與高職教育產教融合質量評價的契合之處[4]。顯然，大數據為教育治理注入了新的生命力。在以大數據為代表的新興技術迅速發展的背景下，高職院校產業學院治理如何結合大數據創新治理方式、提升治理能力，成為高職院校產業學院發展的應有之義。

二、高職院校產業學院數據治理的現實動因

完善高職院校產業學院治理體系，提升其治理能力，是職業教育深化綜合改革的重要內容。隨著大數據時代的來臨，無論是在政策驅動層面，還是在治理需求層面，或是在技術發展層面，高職院校產業學院治理轉向數據治理新方式都將是一種必然選擇。

（一）政策驅動層面

近年來，我國在推進治理能力現代化頂層設計和總體部署的同時，也為大數據產業發展和大數據運用提供了政策指引。這些政策共同驅動著高職院校產業學院治理轉向數據治理新方式，以更好地提升治理質量。

首先，國家提升治理能力的相關政策驅動著高職院校產業學院實施數據治理。2013年，《中共中央關于全面深化改革若干重大問題的決定》首次提出，要建立國家治理體系，推進國家治理能力的現代化；2014年，國家教育體制改革領導小組辦公室印發的《關于進一步落實和擴大高校辦學自主權 完善高校內部治理結構的意見》強調，要進一步完善高校內部治理結構，這標志著我國教育管理向教育治理轉變的開始；2020年，教育部辦公廳、工業和信息化部辦公廳印發了《現代產業學院建設指南（試行）》，這是我國產業學院建設的第一個專項指導文件，為高職院校產業學院高質量發展提供了制度保障。黨的十八大以來，承載著產教融合、校企合作重任的產業學院是推動職業教育改革的重要抓手，急需提高治理能力以促進政校行企及社會各界積極參與產業學院建設。大數據產業的快速發展為高職院校產業學院通過數據治理提高治理能力提供了重要契機。

其次，國家促進和規范大數據運用的政策驅動著高職院校產業學院順應大數據技術發展。2015年8月，國務院印發了《促進大數據發展行動綱要》；2015年10月，中共十八屆五中全會首次提出“國家大數據戰略”；2016年12月，工業和信息化部印發《大數據產業發展規劃（2016—2020年）》；2021年3月，我國公布的“十四五”規劃中關于“數據”的相關表述高達53處。作為新型生產要素的數據不僅推動著我國大數據政策的持續發展，也給教育治理領域帶來了深刻變革。2017年1月，國務院印發的《國家教育事業發展“十三五”規劃》強調大力建設教育大數據，加快構建教育云服務體系和教育數據資源共享機制；2020年4月，《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》強調大數據對教育發展的重要作用，并提出建立和規范教育領域數據開發機制。當前，教育大數據正在以空前的速度持續產生并服務于各大教育領域。教育大數據建設是促進教育教學改革的新途徑，能為促進教育治理能力現代化提供重要支撐。高職院校產業學院必須積極響應國家推進大數據建設與運用的政策，順應大數據技術發展趨勢，通過數據治理創新高職院校產業學院治理方式，提升治理能力。

（二）治理需求層面

產業學院作為深化產教融合的新形式和新樣態，在我國職業教育改革中發揮著重要作用。當前，高職院校產業學院治理決策存在法律地位模糊、治理體系不完善、治理結構不健全、治理效率低下等問題[5]，而大數據與高職院校產業學院治理的結合是破解當前問題、滿足產業學院治理需求的重要手段。

首先，數據治理推動高職院校產業學院決策走向科學化。決策制度是高職院校產業學院治理體系的重要組成部分，決策質量決定著后續政策的執行和監管水平。高職院校產業學院是職業教育和產業相互融合發展而形成的一種較為復雜的教育組織形態，以往的傳統信息傳遞途徑已不足以支撐其要面對和處理的各種決策壓力和挑戰。而依托于不斷成熟的大數據技術，產業學院將改變依靠經驗感知進行決策的現狀，轉向基于客觀有效、體量巨大的信息支持進行決策，這將大幅度提高高職院校產業學院決策的科學性。

其次，數據治理推動高職院校產業學院決策走向精準化。隨著現代信息技術的快速發展，各行各業正逐漸進入“互聯網+大數據”時代，大數據已嵌入人們生活的方方面面，深刻改變著人們的思維、生產和生活方式。高職院校產業學院治理涉及的領域較廣，主體多元，內容瑣碎，這些易導致治理決策不夠精準。而大數據具有容量大、類型多、價值高、速度快等特點，將大數據應用于產業學院治理，不僅可以科學處理大批量繁雜的各類信息，還可以通過數據挖掘和模型設定等方法實現產業學院治理的個性化和精準化。

（三）技術發展層面

大數據發展給社會各領域發展和人們生活帶來了翻天覆地的變化。同樣，數據治理也給高職院校產業學院治理帶來了機遇和挑戰。

首先，大數據發展為高職院校產業學院數據治理的實施提供了技術可能。通過大數據技術，高職院校產業學院可以快速地收集、篩選和傳輸各類信息，極大地提高了產業學院的信息傳輸能力和資源獲取能力。同時，大數據能為高職院校產業學院治理提供先進的數據痕跡保留技術，產業學院的所有活動痕跡和相關信息都能以數據形式保存下來，這有助于提高產業學院治理的公開性和透明性。

其次，大數據發展對高職院校產業學院實施數據治理提出了客觀要求。大數據在為高職院校產業學院發展“技術賦權”的同時，也要求其必須適應時代發展，積極推進數據治理，將大數據技術應用于產業學院治理。高職院校應充分發揮大數據在產業學院治理中的作用，將大數據技術應用于產業學院的決策、管理、教學、科研等環節，全面提升產業學院數據治理能力，否則，高職院校產業學院治理將受制于大數據技術發展帶來的挑戰。

三、高職院校產業學院數據治理的基本思路

（一）治理目標：以學生為中心，促進學生全面發展

治理目標是高職院校產業學院數據治理的行動指南，指明了產業學院數據治理的方向，體現了高職院校產業學院發展的使命與愿景。在龐大繁雜、實時產生的大數據面前，要想實現科學化、智能化管理就必須要有明確的治理目標。高職院校產業學院數據治理目標是高職院校在對產業學院發展的內外部環境進行深入分析后，根據自身發展訴求所作出的發展規劃。高職院校產業學院的主要功能是人才培養和社會服務，立德樹人是其根本任務，在人才培養方面強調“德技并修”“工匠精神”“知行合一”。因此，高職院校產業學院數據治理目標應在兼顧教育邏輯與經濟邏輯、社會需求與人的發展、利益與價值的基礎上，堅持“以學生為中心”的教育理念，根據高職產業學院的發展需求，提高產業學院的教學和管理效率，最終實現學生的全面發展、可持續發展和個性發展，為經濟社會發展提供高素質的技術技能人才。

（二）治理主體：以數據系統為核心，政、校、行、企等多元利益主體共同參與

當前，從治理主體角度看，我國高職院校產業學院的治理模式主要有學校—企業雙主體模式、學校—協會雙主體模式、政府—學校—行業—企業多主體模式等。其中，政府—學校—行業—企業多主體模式是目前在我國產業學院建設中占比較高的類型，其主要特點是參與主體多、鏈接資源廣。在這個模式中，行業、企業雖是治理主體，但其話語權相對較小，在產業學院管理中能起到的權利制衡作用有限。高職院校產業學院數據治理改變了以往的治理主體模式，轉向政府、學校、行業、企業等多元利益主體以數據系統為核心所構成的協同運行的新型治理機制。在高職院校產業學院數據治理中，數據系統既是數據處理中心，也是產業學院數據治理體系的核心，存儲了產業學院所有相關數據，能完成數據的存儲、轉換、清洗與可視化等處理工作。同時，在高職院校產業學院數據治理中，行業和企業等治理主體的地位和作用將得到大幅度提高，享有的權利與義務也將更加多樣，這使得政府、學校、行業、企業等多元利益主體的地位趨向平衡，并以數據系統為核心，共同參與和服務高職院校產業學院治理。

（三）治理范式：以數據—信息—策略的轉換為主線，探索數據治理新路徑

數據治理作為高職院校產業學院的一種新型治理方式，其治理范式表現為數據—信息—策略的轉換，即數據的感性認知階段—數據的信息化轉換階段—信息的策略化轉換階段。第一，數據的感性認知階段。在此階段，治理主體可以通過客觀數據獲取對高職院校產業學院發展的感性認識。高職院校產業學院數據治理中的數據由內部數據和外部數據組成。內部數據指高職院校產業學院的教學數據、財務數據、科研數據、學生管理數據及基建數據等；外部數據指高職院校產業學院內部數據之外且與產業學院相關的數據，如產業結構、就業率等。第二，數據的信息化轉換階段。在此階段，治理主體在篩選、整理數據后，通過厘清和分析數據間的聯系，將相互聯系的客觀數據綜合起來轉化為有效信息。第三，信息的策略化轉換階段。在此階段，治理主體可以通過對有效信息的深入分析，把握高職院校產業學院治理的認知規律，辨別高職院校產業學院治理的共識與分歧，最終將感性認知轉化為理性認知。總體來說，高職院校產業學院數據治理的范式是先將客觀數據轉換為信息，再將結構化和規律化的信息轉換為治理決策。

（四）治理功能：以效果為導向，行為規范、關系協調、資源配置、預測決策等功能層層遞進

高職院校產業學院數據治理的功能指其能達到或所追求的大數據治理的作用或效果[6]。高職院校產業學院數據治理具有行為規范、關系協調、資源配置及預測決策等功能。第一，行為規范功能。行為規范功能指數據治理能夠引導高職院校產業學院數據治理多元主體的行為符合數據治理要求，并糾正其偏離數據治理目標的行為。高職院校產業學院數據治理對所有數據相關者形成了一定的約束力和影響力，制約著各治理主體的行為，避免數據治理偏離治理目標。第二，關系協調功能。關系協調功能指數據治理能積極協調高職院校產業學院數據治理各要素的關系，以實現數據治理目標。高職院校產業學院涉及收益與成本、開放與隱私、安全與風險等多重關系，數據治理能從整體全局的高度對這些關系進行有效協調，從而發揮數據治理的積極作用。第三，資源配置功能。資源配置功能指高職院校產業學院數據治理通過資源優化配置獲得最佳治理效果。高職院校產業學院數據治理能有效合理地配置教學、行政管理、科研等領域的資源，避免資源的爭搶與濫用，促進數據治理活動的正常進行。第四，預測決策功能。高職院校產業學院數據治理能夠有效追蹤學生學習軌跡，描述學生學習行為和教師教學行為，評估專業設置、人才培養方案、教學資源配置的合理性，診斷學生的學習效果和心理狀態，監控與評價高職院校產業學院多元主體的合作動機、合作行為與合作效果，優化產教融合的形式與內容，最終實現高職院校產業學院的科學、精準決策。

四、高職院校產業學院數據治理實現的推進路徑

（一）強化高職院校產業學院數據治理的頂層設計

做好高職院校產業學院數據治理的頂層設計，可以引導高職院校產業學院數據治理的發展方向，有效解決多元治理主體之間的矛盾和問題，實現各主體間的合作共贏，推動產業學院的高質量發展。為了更準確細致地分析高職院校產業學院各主體、各環節、各活動數據的特點和價值，高職院校應從宏觀層、中觀層、微觀層出發，強化產業學院數據治理的頂層設計。宏觀層面上，高職院校要明確產業學院數據治理的概念體系和體系框架，其中，概念體系包括治理目標、治理主體等方面，體系框架包括決策機制、約束機制和激勵機制等治理制度，以及組織架構、職責分工等方面；中觀層面主要包括管理機制、工作部署和工作計劃等；微觀層面主要指高職院校產業學院數據治理的流程、規范和工具等。具體如圖1所示。高職院校產業學院數據治理是一項系統工程，需要各個方面的協調配合，只有從宏觀、中觀、微觀三個方面出發共同做好高職院校產業學院數據治理的頂層設計，才能推動高職院校產業學院的健康、快速和可持續發展。

圖1 高職院校產業學院數據治理的層次模型

（二）搭建高職院校產業學院數據治理的大數據平臺

大數據平臺是高職院校產業學院數據治理的物理實現基礎，包括“大數據存儲與預處理”“大數據挖掘與分析”“大數據應用”三大模塊[7]。“大數據存儲與預處理”模塊可以完成高職院校產業學院數據的分布式存儲、轉換、檢索和清洗等功能，主要包括對產業學院內部系統，如“教務系統”“學工系統”“科研系統”“圖書館系統”“財務系統”等系統數據的接入與整合，以及對產業學院外部互聯網數據的抓取、檢索、過濾和清洗。“大數據挖掘與分析”模塊是將大數據算法和數據模型應用在真實的高職院校產業學院教育教學情境中，通過定義問題、建立數據挖掘庫、準備數據、建立模型、分析數據等過程，解決產業學院的具體教育教學問題，為產業學院提供個性化和精細化服務。“大數據應用”模塊是根據“大數據挖掘與分析”模塊的結果進行智能化分析與數據預測，為高職院校產業學院的多元治理主體提供科學發展分析和智能決策，為相關部門提供數據管理依據。具體如圖2所示。

圖2 高職院校產業學院數據治理的大數據平臺架構

（三）實現高職院校產業學院數據的共享共生

數據的開放共享是大數據應用和發展的重要前提，能為高職院校產業學院數據治理的實施營造良好的發展環境。數據獲取渠道不暢通會極大地阻礙大數據價值的實現，因此，高職院校產業學院應注重發揮大數據平臺的共享功能，避免“數據孤島”的出現。一方面，應鼓勵高職院校產業學院各主體打破信息壁壘，積極推進數據資源的公開與共享，在政府、學校、行業、企業等多元主體間實現信息互通與共享。另一方面，在推進高職院校產業學院數據共享共生的同時要保障數據信息的安全。數據共享是把雙刃劍，在實時傳遞信息、實現教育數據資源有效共享的同時，也可能會面臨數據泄露、黑客攻擊等信息安全漏洞，從而誤導教育行為。因此，政府及相關部門應當制定數據使用標準與規范，對高職院校產業學院領域的數據收集、分析與應用等進行規范，建立有效的數據產權保護體系，防止信息的泄露與濫用，依法保障教育數據資源安全。

（四）加快高職院校產業學院數據治理的法制建設

完備的法律體系是大數據順利應用于高職院校產業學院治理的法律前提與制度保障，也是高職院校產業學院數據治理工作開展的依據和準繩。政府應制定高職院校產業學院數據治理的相關法律法規，明確各治理主體參與高職院校產業學院數據治理的權利與義務。一要在深入了解高職院校產業學院數據治理特點的基礎上，大力支持各地各部門有效結合《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等立法思路，研究制定高職院校產業學院數據治理的細化配套措施，以政府的高效協調與監管確保相關法規制度順利落地，為高職院校產業學院數據治理提供堅實后盾。二要明確高職院校產業學院各治理主體的數據權利與義務，確定各治理主體的數據使用權限、數據使用流程和數據應用規范，保障高職院校產業學院數據治理的安全性和穩定性，推進高職院校產業學院數據治理的順利實現[8]。