教育政務數據開放風險識別與仿真研究

摘要：教育政務數據開放風險識別是實現(xiàn)數據要素價值，促進教育政務數據有效共享與合理利用的前提。為此，文章首先采用德爾菲法確定了教育政務數據開放風險的來源，分別為參與主客體風險、制度環(huán)境風險、技術平臺風險和經濟成本風險。然后，文章利用熵權法確定了各風險因素的比重，在此基礎上構建了基于系統(tǒng)動力學的教育政務數據開放風險識別模型，并進行了模擬仿真。結果表明：教育政務數據開放風險受技術平臺的影響最大，技術提前介入可有效降低風險；制度環(huán)境風險在前中期較為顯著，而參與主客體風險同期相對較弱；隨著數據周期延長，數據本身的風險會顯著下降。最后，文章基于以上發(fā)現(xiàn)提出了教育政務數據開放風險防控的具體建議，以期為教育科學決策和數據價值實現(xiàn)提供參考。

關鍵詞：教育政務數據；數據開放風險識別；系統(tǒng)動力學；模擬仿真

【中圖分類號】G40-057 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009—8097（2025）03—0118—11"【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2025.03.012

教育政務數據是推進教育數字化轉型與教育治理工作的重要驅動力，為此教育部出臺了若干政策文件來推進教育政務數據開放工作。例如，《教育信息化2.0行動計劃》明確提出，要“實施教育政務數據的共享開放……，切實讓百姓少跑腿、數據多跑路，增強人民群眾獲得感”^[1]；《關于加強新時代教育管理信息化工作的通知》也強調，要“提高教育數據管理水平……，穩(wěn)步推進教育數據向社會開放，促進數據的開發(fā)利用，支撐教育決策和管理”^[2]。可見，教育政務數據開放是實現(xiàn)數據要素價值的前提條件，也是教育數字化轉型工作的重要內容，對支撐教育治理體系和治理能力現(xiàn)代化具有重要意義。確保數據安全是開展一切數據處理活動的先決條件，我國在2021年專門了頒發(fā)《中華人民共和國數據安全法》^[3]，以規(guī)范包括教育政務數據在內的數據開放活動，保障政務數據開放共享的安全。然而，隨著教育政務數據開放程度的不斷提升^[4]，教育政務數據開放所帶來的風險愈發(fā)顯現(xiàn)，如何精準識別、有效預警、及時管控并規(guī)避教育政務數據開放過程中的風險因素，成為保障安全開展教育政務數據開放共享活動的首要前提。為此，本研究將從教育政務數據開放活動的全過程視角出發(fā)，運用系統(tǒng)動力學方法進行模擬仿真，通過構建教育政務數據開放風險系統(tǒng)模型，模擬教育政務數據開放的風險演化過程、各風險因素之間的作用關系，以期為教育科學決策和數據價值實現(xiàn)提供參考。

一 教育政務數據開放概述

教育政務數據開放與共享既符合當前教育數字化轉型的發(fā)展趨勢，對于實現(xiàn)數據驅動的更高質量、更加公平的中國式教育現(xiàn)代化也具有重要意義。作為政府信息公開的重要組成部分，教育政務數據開放主要是指各級各類教育部門依據相關規(guī)章制度，向社會發(fā)布教育公共事務處理中產生與存儲的數據信息，并允許不同的社會主體或機構對這些數據進行分析、應用與傳播。而數據生命周期反映了數據從收集到應用的完整使用過程^[5]，因此教育政務數據開放的基本過程與數據本身的生命周期息息相關。

1 教育政務數據開放風險因素

教育政務數據開放受教育系統(tǒng)內外部多重因素的影響，而在開放共享過程中技術工具、制度機制、人員素養(yǎng)、管理方式等因素的不良影響會大大增加教育政務數據開放安全風險，如西南某地曾發(fā)生上千名教師個人信息泄露的教育數據安全風險事件^[6]，國外在線教育平臺Unacademy也發(fā)生過1100萬用戶的教育數據泄露事件^[7]。因此，威脅教育政務數據開放的風險因素有哪些、如何對其進行有效識別等問題，受到了廣大研究者的關注。有研究者提出，公眾認知觀念、組織體系與文化、數據管理水平、數據結構、開放技術、相關人員的信息技能水平等，都是形成政務數據開放風險的潛在因素^[8]。同時，研究者也普遍關注數據分析過程及相關技術可能帶來的數據風險，如王凡等^[9]指出在大量數據匯聚后，關聯(lián)分析、推理攻擊、統(tǒng)計分析等環(huán)節(jié)極易出現(xiàn)數據安全風險事件；劉新萍等^[10]指出，在數據開放機制方面，以往的數據開放法律與標準體系不完備、數據再利用的法律約束與政策引導相對滯后，以及數據開放過程缺乏系統(tǒng)、科學的規(guī)章制度與流程規(guī)范等問題，是造成包括教育政務數據在內的數據開放風險的間接因素。此外，教育政務數據開放還可能受相關或所依賴的社會經濟、政策環(huán)境、社會信用環(huán)境和人文環(huán)境等因素的影響^[11]。

為有效識別教育政務數據開放風險的影響因素，本研究在上述文獻分析的基礎上，進一步采用德爾菲法，并在行業(yè)專家的建議與指導下，對教育政務數據開放風險因素進行修正和完善，最終將教育政務數據開放風險來源主要歸為四個方面，分別為參與主客體風險、制度環(huán)境風險、技術平臺風險和經濟成本風險，由此形成了教育政務數據開放風險識別框架，如表1所示。

2 系統(tǒng)動力學在數字信息化研究中的應用

系統(tǒng)動力學方法主要用于解決系統(tǒng)中的要素矛盾問題，能夠較好地分析復雜系統(tǒng)反饋結構，對于風險管控具有良好的適用性^[24]。值得關注的是，系統(tǒng)動力學方法已在數據開放、風險防控等信息化領域有相對廣泛的應用：在數據開放方面，是沁等^[25]借助系統(tǒng)動力學模型模擬數據開放共享的過程，揭示了不同層級的變量對數據開發(fā)共享具有正向影響作用；王晶等^[26]基于技術-組織-環(huán)境理論（Technology-Organization-Environment，TOE）挖掘了影響開放政府數據價值實現(xiàn)的因素，通過構建系統(tǒng)動力學模型探析了各因素的作用機理；高曉寧等^[27]運用系統(tǒng)動力學方法，分析了影響科研數據共享效率的因素。在風險防控方面，田志剛等^[28]通過構建風險動力學模型，將高校實驗室安全管理系統(tǒng)劃分為六個子系統(tǒng)，結合仿真結果提出增進實驗室安全管控效果的舉措；錢冬明等^[29]借助系統(tǒng)動力學方法，對教育信息化過程中的風險因素進行演化分析，為教育信息化項目風險管控提供了科學參考。

二 基于系統(tǒng)動力學的教育政務數據開放風險識別模型構建

1 模型假設

教育政務數據開放風險主要來自參與主客體、制度環(huán)境、技術平臺和經濟成本四個方面，對這四個方面的風險進行量化處理，并將輔助變量“教育政務數據開放風險水平”設定為受這四個方面風險影響的結果，即教育政務數據開放風險的總量。②通過專家打分的方式對邊界風險賦值，結合熵權法來確定同一級各項風險因素所占權重的大小，權重越大，表明反饋信息量越大，指標變異越小。③各水平變量初始值為0，將初始狀態(tài)的公眾參與度設置為50%。④結合專家打分結果和教育政務數據開放過程的實際情況，設定模型運行時間為12個季度，全過程采用無量綱化處理。⑤模型具有普適性，只考慮系統(tǒng)邊界內因素的影響，不考慮系統(tǒng)外部因素的重大變革和其他非正常情況導致系統(tǒng)崩潰的情況。

2 開放風險因果關系

系統(tǒng)動力學中的因果關系圖可直觀地描繪教育政務數據開放過程中各風險因素之間的因果關系。為此，在厘清教育政務數據開放過程所涉及的風險因素并進行其因果關系分析的基礎上，本研究采用Vensim PLE9.1.1軟件分析、模擬并直觀描繪教育政務數據開放風險的因果關系，如圖1所示。

進一步分析發(fā)現(xiàn)，在教育政務數據開放風險的因果關系圖中存在一條負反饋回路和一條正反饋回路，具體如表2所示：①回路1呈現(xiàn)了教育政務數據開放政策環(huán)境中的信息網絡安全風險、數據管控風險等因素影響教育政務數據開放風險的過程。需要注意的是，教育政務數據開放政策環(huán)境中的諸多風險正向影響教育政務數據開放風險，而教育政務數據風險負向影響政策執(zhí)行完備度。②回路2呈現(xiàn)了多元利益主體影響教育政務數據開放的具體過程。長期來看，隨著利益主體的增長和多元化，教育政務數據開放的體量及所披露的內容也會同步增長，導致教育政務數據開放風險增大，隱私泄露風險相應增加，進而對多元利益主體產生負向影響。

3 模型分析

教育政務數據開放風險識別系統(tǒng)反映了教育政務數據開放全過程的各類風險因素變量及其相互作用形式，包含4個水平變量、5個速率變量、13個輔助變量和28個常量。基于以上對教育政務數據開放風險識別系統(tǒng)變量的設定、對教育政務數據開放風險因果關系圖中反饋回路的量化，本研究構建了基于系統(tǒng)動力學的教育政務數據開放風險識別模型，如圖2所示。

三 教育政務數據開放風險識別的系統(tǒng)動力學仿真分析

1 系統(tǒng)動力學方程建立

由于基于系統(tǒng)動力學的教育政務數據開放風險識別模型中各級變量的定義存在差異，且每一級類型變量關系獨立分明，因此有必要對不同類型的變量采用不同的方式進行處理。為此，本研究首先向教育大數據研究領域的五位專家發(fā)放咨詢問卷（被征詢的五位專家均在教育數字化、大數據等相關研究領域取得過代表性成果），請其對每個風險因素進行變量特性判斷并打分（分值為0～100分），以通過專家的驗證和指導對上述風險識別模型進行相應的補充完善。之后，采用熵權法，對已經確定好的各變量進行權重計算。需要指出的是，熵權法是根據客觀樣本本身的影響大小來確定權重，受個人主觀影響較小。權重計算在Excel中運用信息熵公式實現(xiàn)，如公式（1）所示。其中，i表示第i個風險因素，j表示第j位專家，表示每一項風險因素占總數的比例，H_i表示該風險因素所占的權重，其值介于0～1之間。最后，對系統(tǒng)的邊界常量進行賦值計算。由于常量屬于外生變量，不受系統(tǒng)內部影響，且無法通過直接獲取數據方式進行賦值，因此邊界常量的賦值先由每位專家對每個邊界常量給出最低分、最可能得分、最高分，分值為0～10分。

公式（1）

在專家打分的基礎上，本研究參照白芙蓉等^[30]的相關研究，利用公式（2）對邊界常量進行求值。其中，x、n、y分別表示該風險因素的最小值、最可能值、最大值，則表示該常量的賦值。為保證系統(tǒng)模型仿真運行正常、結果清晰可辨，本研究經過多輪調試與論證，將仿真時長設定為12個季度，仿真步長DT為1個季度。

公式（2）

2 模型參數及函數關系式

本研究利用公式（1）、公式（2）計算得出邊界風險因素的初始值及其所占權重，如表3所示。這些邊界風險因素均為基于系統(tǒng)動力學的教育政務數據開放風險識別模型中的邊界常量。

之后，本研究根據各項風險因素在模型當中的變量特性，選定Vensim PLE9.1.1軟件中的函數關系式進行表征。4個水平變量選取的是取整函數，5個速率變量與13個輔助變量均取相加函數。另外，教育政務數據開放風險中10個有著特殊函數關系的常量風險，其函數關系式分別選取的是延遲函數、單脈沖函數、表函數和斜坡函數，如表4所示。

3 仿真結果分析

本研究通過Vensim"PLE9.1.1軟件對基于系統(tǒng)動力學的教育政務數據開放風險識別模型的有效性、一致性與適用性進行檢驗，得到教育政務數據開放風險水平與4個水平變量的變化趨勢如圖3所示。在圖3中，這5個變量的變化均呈上升趨勢，其中教育政務數據開放風險水平在4個水平變量的影響下，初期增長緩慢，中期增長加快，后期保持增速不變。具體來看，在教育政務數據開放初期，開放數據體量不足，且各要素之間的影響聯(lián)結變化不夠明顯，開放風險處于較低水平。但隨著開放主客體逐漸多元化、制度環(huán)境漸趨復雜、技術平臺常態(tài)應用、經濟成本增加，教育政務數據開放中的風險因素趨向復雜，教育政務數據開放風險水平也處于上升趨勢。此外，通過比較各個風險的走勢可以發(fā)現(xiàn)：在數據開放初期，制度環(huán)境風險對教育政務數據開放風險的影響最大，參與主客體風險對教育政務數據開放風險的影響最小；而在數據開放后期，技術平臺風險對教育政務數據開放風險的影響最大，經濟成本風險對教育政務數據開放風險的影響最小。究其原因，主要在于數據開放初期的數據開放主體數量不多，開放的教育政務數據數量有限，故制度環(huán)境成為教育政務數據開放風險的主要影響因素。而隨著教育政務數據開放工作的推進，相關資金投入也會不斷增加，相關的體制機制趨于完善，教育政務數據開放水平也實現(xiàn)了提升，技術平臺層面的應用與管理風險成為影響教育政務數據開放的首要風險因素。

（1）模型邊界風險因素對比分析

為了分析各邊界風險因素對相應水平變量的影響程度，本研究將表3中邊界風險因素參數值提高50%，其他風險因素參數值保持不變，得到四個水平變量的風險變化趨勢仿真結果，如圖4所示。

①參與主客體風險：圖4（a）為選取9個相關風險因素并進行9次仿真后得到的主客體風險變化趨勢。由此圖可知，在教育政務數據開放前中期，公眾認知觀念對參與主客體風險的影響最為顯著。原因是完善科學的教育政務數據開放流程尚未完全確立，教育政務數據開放工作未能常態(tài)化有效進行，教育政務數據開放的起點水平主要取決于社會公眾的認知觀念。而在教育政務數據開放后期，資源配置、公眾認知觀念、專業(yè)隊伍建設對參與主客體風險的影響程度排名前三。這說明，隨著教育政務數據開放工作的推進及相關流程的完善，參與主客體更加多元化，不同利益主體的數據開放訴求也對其參與教育政務數據開放的方式產生影響，進而影響教育政務數據開放風險的變化趨勢。

②制度環(huán)境風險：在選取8個相關風險因素進行8次仿真后，本研究得到了如圖4（b）所示的制度環(huán)境風險變化趨勢。由此圖可知，政策戰(zhàn)略定位、政策了解程度、人員管控三個風險因素對制度環(huán)境風險系統(tǒng)產生了顯著一致的影響；信用環(huán)境、監(jiān)督評估、安全審計、人文環(huán)境、開放標準對制度環(huán)境風險系統(tǒng)的影響次之且其影響程度一致，但在教育政務數據開放后期，信用環(huán)境的影響程度相較于其他四個風險因素稍高。這表明政策的制定與執(zhí)行在教育政務數據開放的制度環(huán)境建設中具有重要作用，良好的政策導向是科學開放機制運行的基礎，不斷完善制度環(huán)境并形成良好的信用環(huán)境是開放機制成熟的基礎條件。

③技術平臺風險：圖4（c）是選取3個相關風險因素進行3次仿真后得到的技術平臺風險變化趨勢。其中，元數據對技術平臺風險的影響最為顯著，平臺的互聯(lián)互通和開放協(xié)議對技術平臺風險的影響次之且兩者的影響程度一致。元數據是指描述數據信息的數據，規(guī)定了開放數據的標準，對整個數據開放過程至關重要，元數據標準建設也是我國開放數據的重要基礎與核心工作之一。此外，數據開放平臺的互聯(lián)互通需要建立在統(tǒng)一的平臺協(xié)議基礎之上，因此兩者的影響程度一致。

④經濟成本風險：在選取2個相關風險因素進行2次仿真后，本研究得到了經濟成本風險變化趨勢，如圖4（d）所示。由此圖可知，在數據開放的全過程中，經費管理、資源配置對經濟成本風險的影響程度是一致的。這是因為，無論是在數據開放的前期、中期還是后期，經費管理與資源配置工作都是同步進行的，數據開放需要各種軟硬件設施的支持，當決定教育政務數據開放的資源供給方式時，經費管理的方式與內容也隨之確定。

（2）模型常量風險變化分析

為分析系統(tǒng)常量風險值的變化趨勢，本研究對表4中設定的時間參數進行調整，對前后風險變化進行比較分析，得到系統(tǒng)常量風險的變化趨勢仿真結果，如圖5所示。

①公眾參與度：將公眾參與度由初始狀態(tài)設定的50%分別調整為0和100%，與原始狀態(tài)進行比較。如圖5（a）所示，在數據開放的前兩個月，公眾參與度對參與主客體風險影響的變化趨勢一致；兩個月之后，公眾參與度為100%的影響程度顯著上升，而公眾參與度為0的影響程度明顯低于初始狀態(tài)，這表明數據開放越到后期，公眾參與度對參與主客體風險的影響就越大。可見，社會公眾作為數據來源的生力軍，直接決定了開放數據的體量與質量，當開放數據的體量不斷增大時，開放風險也呈指數級變化。

②數據風險：將數據風險中各要素的脈沖持續(xù)時間均增加一個單位，即延長該要素作用的時長，再與初始狀態(tài)數據風險變化趨勢進行比較。如圖5（b）所示，脈沖時間延長后的數據風險整體低于初始狀態(tài)的數據風險；初始狀態(tài)下的數據風險經歷了“爬臺階式”的變化過程，而脈沖時間延長后的數據風險變化趨勢呈“山字型”。這表明，當數據運行的各環(huán)節(jié)作用時長增加（即數據流通時長增加）時，數據內部各風險對沖；在數據運行的各環(huán)節(jié)逐漸趨于穩(wěn)定后，整體數據的風險值下降。

③技術風險：將技術風險中各要素的起始時間提前一個單位，即技術提前介入到數據開放過程中，選取兩次的技術風險變化趨勢進行比較。如圖5（c）所示，在0～10月，兩次技術風險的變化趨勢一致，即剛開始3個月均在緩慢增長，至第4個月后增速加快。但在第10個月之后，技術提前介入的技術風險變化趨于穩(wěn)定。結果表明，技術風險在數據開放前期較小，隨著數據開放逐步深入，數據開放體系增大，技術關聯(lián)的技術風險也隨之增大；技術的提前介入能夠有效降低教育政務數據開放的風險水平，因此應對數據開放全過程進行前端設計。

四 教育政務數據開放風險防控的建議

1 加強參與主客體數據責任意識：形成政府主導、多元主體參與的數據治理模式

教育政務數據本身是一種集政府性、服務性、私密性為一體的特殊數據，其開放與運營涉及從教育部到省、市、縣教育局以及信息化企業(yè)等多個不同層級的主體部門，必然要貫徹政府主導、多元主體參與的數據治理模式。在此模式中，參與主客體的數據責任意識和數字領導力就顯得極為重要。正如本次仿真模擬所示，大部分參與主客體風險產生于認知層面，包括社會公眾、主體隊伍、師生等。為此，應加強參與主客體的數據責任意識，加速形成穩(wěn)定的且由政府主導、多元主體參與的教育政務數據治理模式，這就要堅持以政府為主導的數據開放管理機制；明確各參與主體之間的職權劃分；定期組織專職人員進行數字能力提升培訓，提高其責任意識、效率、協(xié)同能力。

2 升級數據開放管理機制：以技術賦能進行數據風險防控系統(tǒng)的智能改造

技術平臺是數據開放的“底座”。數據開放技術的提前介入，能夠顯著降低數據泄露的風險。因此，以技術賦能進行數據風險防控系統(tǒng)的智能改造將成為未來數據治理的重要方向：①依據數據生命周期升級數據開放管理機制，包括構建完善的數據開放風險防控識別機制、評估機制、預警機制等，加強系統(tǒng)內部的監(jiān)管與漏洞排查力度^[31]，杜絕數據泄露、數據篡改、數據誤導、數據孤島。②打造技術支撐的數據開放智能安全管理系統(tǒng)。通過接入人工智能大模型進行深度數據分析，實時監(jiān)測數據風險；應用區(qū)塊鏈技術對數據隱私進行加密保護，降低數據存儲、傳輸和共享中的數據安全風險等^[32]。③動態(tài)調整數據管理策略。教育政務數據開放風險貫穿于整個數據生命周期。這就意味著，管理者能夠以單一的靜態(tài)防控機制為兜底措施來提高數據開放效率，也可以基于管理權限動態(tài)探索更優(yōu)的數據開放運營機制。

3 優(yōu)化資金運作模式：建立教育政務數據開放的高效運作與風險對沖機制

教育政務數據開放的穩(wěn)定運行，需要配以大量的資金成本投入。可以說，經濟成本在一定程度上直接影響技術平臺的建設與使用效率，進而制約數據開放的整體效能，并引發(fā)經濟成本風險。為此，應竭力優(yōu)化資金運作模式，弱化經濟成本風險：①拓寬資金來源渠道，建立多層次、多樣化的資金運作體系，以政策引領、項目合作的方式，吸引包括學校、企業(yè)、社會機構的參與，避免單一資金來源結構觸發(fā)經濟風險。②堅持社會效益和經濟效益的雙軌并進，重點關注跨界資金的協(xié)同運作，通過數據開放成果的持續(xù)優(yōu)化，逐步形成資金、技術和社會資源的良性互動循環(huán)，增強參與各方的積極性。③不斷優(yōu)化和調整資金運作模式，構建風險對沖模型，確保教育政務數據開放的資金運作與經濟風險得到有效控制，為數據開放過程的各個環(huán)節(jié)提供更為堅實的保障。

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Research on Opening Risk Identification and Simulation Study of Data for Educational Government Affairs

——Evolutionary Analysis Based on System Dynamics

HUANG Jia-Song¹""""WAN Kun²""""ZHENG Xu-Dong^{1[Corresponding Author]}""""LI Rong-Hui³

（1. Jiangsu Education Informatization Engineering Technology Research Center， Jiangsu Normal University，

Xuzhou， Jiangsu， China 221000; 2. Education Informatization Research Center， Shangrao Normal University，

Shangrao， Jiangxi， China 334000; 3. School of Education， Shanghai Normal University， Shanghai， China 200030）

Abstract："The opening risk identification of data for education government affairs is the prerequisite for realizing the value of data elements and promoting the effective sharing and rational utilization of data for education government affairs. Therefore， this paper firstly adopted the Delphi method to determine the opening risk sources of data for education government affairs as the risks of participating subject and object， institutional environment， technology platform and economic cost. Then， the weights of the risk factors were determined by using the entropy weight method， and the opening risk identification model data for education government affairs based on system dynamics was constructed， and the simulation was carried out. The results showed that the opening risk of data for education government affairs was most affected by the technology platform， and technology intervention in advance can effectively reduce the risk; the"institutional environment risk was more significant in the first and middle periods， while the risk of the participating subject and object was relatively weak in the same period; with the extension of the data cycle， the risk of the data itself will decrease significantly. Finally， based on the above findings， this paper put forward specific suggestions on the opening risk prevention and control of data for education government affairs， in order to provide references for educational scientific decision-making and data value realization.

Keywords："data of education government affairs; opening risk identification of data; system dynamics; simulation

*基金項目：本文為江蘇省教育廳未來網絡科研基金項目“教育政務數據開放風險識別與防控研究”（項目編號：FNSRFP-2021-YB-45）、江西省哲學社會科學重點研究基地項目“教育數字化促進鄉(xiāng)村教育資源均衡配置的作用機理與對策研究”（項目編號：23ZXSKJD08）的階段性研究成果。

作者簡介：黃嘉松，助教，碩士，研究方向為教育大數據、系統(tǒng)動力學，郵箱為511485750@qq.com。

收稿日期：2024年11月20日

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