教育數據隱私保護的困境與突破

一、教育數據隱私保護的戰略地位與政策框架

數字技術正以前所未有的深度與廣度重塑教育生態，加速教育數字化從工具性應用向生態性變革躍遷（楊宗凱，2018）。我國教育部于2022年啟動了教育數字化戰略行動，其核心目標之一是通過數據驅動優化教育資源配置，提升教育治理效能。這一戰略不僅是推動教育現代化的關鍵路徑，更是全球教育競爭的重要賽道。教育大數據作為核心生產要素深度應用，為個性化學習支持與決策優化提供了前所未有的機遇。然而，教育數字化轉型帶來的挑戰也不容忽視。當前，全球在數據治理方面尚未達成統一共識，數據開放利用與隱私保護之間的沖突越發嚴重（劉三女牙等，2021）。隱私保護作為教育治理中的戰略性議題，正日益受到各國政府和教育機構的重視。如果隱私保護機制不夠完善，不僅可能侵害數據主體的合法權益，還可能削弱公眾信任，阻礙教育數字化轉型的進一步推進。在推動教育數據廣泛應用的同時，構建健康的數據生態系統，平衡技術進步與人文價值，是實現教育數字化可持續發展的關鍵保障（顧小清等，2012；戚萬學amp;謝娟，2019;謝娟，2020）。

全球范圍內教育數據隱私保護的規范化進程，是法律框架的持續演進與多元實踐共同驅動的結果，主要通過兩大維度展開：一是以法律與政策為核心的規范化引領，二是以高校為實踐主體的校本制度創新。前者通過構建嚴謹的法律框架，為數據治理提供統一的原則基礎與操作依據；后者則聚焦具體應用場景，以靈活多樣的機制設計，在數據價值實現與隱私保護之間尋找動態平衡（楊雨濃等，2024）。

不同國家和地區法律體系的建設與演進，持續推動著全球教育數據隱私保護的規范化進程。美國于1974年頒布《家庭教育權和隱私法》（Family EducationalRightsandPrivacyAct，FERPA），首次確立了學生及其家長對教育記錄的知情權和控制權，為教育數據治理奠定了法律基礎。相比之下，歐盟2018年正式實施的《一般數據保護條例》（GeneralDataProtectionRegulation，GDPR）則以更為全面和嚴格的隱私保護標準，為全球數據治理樹立了標桿。亞洲國家在吸收國際經驗的基礎上，結合自身文化與法律傳統，逐步構建起適合本國國情的教育數據隱私保護框架。日本是亞太地區最早制定相關法律的國家之一，其《個人信息保護法》（Act on theProtection of Personal Information，APPI）于2003年頒布，是亞洲乃至全球范圍內的標志性隱私保護法規。韓國也于2011年開始實施《個人信息保護法》（Personal InformationProtectionAct，PIPA），為個人數據的收集、處理、存儲和傳輸提供了全面規范。隨著信息技術的迅速發展和國際環境的變化，APPI和PIPA歷經多次修訂，逐步加強了對跨境數據流動的管理，并針對數據匿名化處理、敏感信息保護等新興議題提供了法律依據。

同樣地，我國以立法為先導，逐步構建了較為完整的數據治理框架，為數據隱私保護奠定了堅實的政策基礎（何淵，2017）。自《中華人民共和國網絡安全法》（2016年）、《中華人民共和國個人信息保護法》（2021年）及《中華人民共和國數據安全法》（2021年）相繼頒布以來，國家層面逐步形成了系統化的法律保障體系。此外，2021年《教育部等七部門關于加強教育系統數據安全工作的通知》，進一步明確了教育數據治理的基本原則與發展方向。然而，法律和政策在教育實踐中的落地與可操作性常顯不足。一方面，現行法律條款較為抽象，難以覆蓋高校多樣化的教育數據應用場景，導致實踐中缺乏具體指導；另一方面，針對教育領域的數據治理尚未出臺細化規定，高校在實際操作中面臨諸多困境。同時，隨著技術的快速迭代，新興數據應用模式屢屢突破現有政策邊界（楊麗媛，2019），而基層執行標準的不統一又進一步加劇了高校在數據隱私保護中的困惑與壓力（吳南中amp;夏海鷹，2017）。

為應對這些挑戰，高校數據隱私保護的校本實踐便顯得尤為重要。高校作為教育數據生成與應用的核心場域，在政策法規的落地實施中扮演著雙重角色：既是法規政策的實踐載體，也是隱私保護制度創新的先行者。高校的校本實踐不僅驗證了全球隱私保護原則在具體情境中的適用性，還為國際法律制度提供了實踐反饋，推動其進一步完善。在學習分析技術廣泛應用的背景下，許多高校已建立校本層面的數據隱私保護政策，尋求實現數據價值與隱私保護的動態平衡（Committee on Education and theWorkforce，2014）。以英國開放大學為例，其《學生數據用于學習分析的倫理使用政策》（PolicyonEthicalUse ofStudentDataforLearningAnalytics）明確了學生數據使用的范圍、目的和透明度，強調了知情同意的核心地位。美國華盛頓大學在其《學術數據分析政策》（Policy onAcademicDataAnalytics）中規范了數據訪問權限，明確要求所有數據分析活動必須直接服務于教學改進和學習體驗優化，禁止用于任何形式的商業化或非教育用途。

因此，分析借鑒世界一流高校在教育數據隱私保護領域的經驗，明確高校數據治理的重點難點，構建既能有效保障數據隱私，又能充分釋放數據價值的中國特色治理框架，對于完善我國教育數據治理機制、實現教育與數據的雙向賦能，具有重要的理論意義與實踐價值。為此，本研究以政策文本為切人點，對USNews2022—2023年排名前100的世界一流高校發布的數據隱私政策文本進行系統分析，通過解構其核心內容與主題框架，總結國際前沿經驗，旨在為構建適合我國高校的數據隱私保護路徑提供切實參考。

二、高校教育數據隱私保護的現實困境

伴隨學習分析與人工智能技術的深入發展，教育大數據的應用在顯著提升教育質量的同時，也帶來了隱私泄露的潛在風險。當前，高校處理的數據種類繁雜，涵蓋個人信息、學習行為、健康記錄等多個領域。如何確保這些數據在收集、存儲、處理與共享的過程中免于濫用或泄露，已成為亟須解決的問題，其復雜性不僅源于數據本身的多樣性與敏感性，還涉及技術、法律、倫理與管理等多重因素的交織影響（鄧國民，2018）。

（一）實時性與全面性：教育大數據特性帶來的管理難題

教育大數據以實時性與全面性為核心特征，不僅體現了現代信息技術在教育領域的深度應用，也是推動教育數字化轉型的強大引擎（楊現民等，2016）。實時性使得教育大數據以高度動態化的方式記錄和反映學生學習的全過程，幫助教育工作者全面掌握學生的學習狀態，發現潛在問題，并根據實時反饋對教學策略和資源配置進行動態優化。這種特性也為個性化教學的實現提供了重要的技術支撐，使教育更加貼合學生的個體需求，從而提升教育的質量和效率。全面性則表現在教育大數據對學習場景的多維覆蓋。無論是學生的學習行為數據、課堂參與情況，還是心理狀態、健康記錄，這些多維數據的整合使得對學生的綜合評估成為可能。與此同時，這些特性也伴隨著巨大的挑戰和風險。實時數據流的動態變化不僅使得數據安全威脅變得更加復雜和多變，還使隱私保護在技術層面面臨全新的難題（舒曉靈amp;朱博文，2016）。全面性則意味著涉及大量敏感數據，任何數據泄露都可能對學生造成深遠的負面影響。因此，傳統的靜態隱私保護框架往往顯得力不從心，難以應對數據動態變化帶來的復雜性，也無法全面覆蓋教育大數據的多維隱私需求。

（二）多層級與多維度：高校數據隱私保護面臨獨特挑戰

高校作為教育數據的集散地，既是教育數字化轉型的先鋒陣地，又是數據隱私保護的重中之重。這種特殊性源于高校教育大數據的獨特特征：生命周期長、層級復雜、維度交錯（Daniel，2019;樂潔玉等，2020）。從招生數據到學術成果發表記錄，從日常校園社交到心理健康評估，高校教育大數據橫跨學術、生活、管理等多個領域，構成了涵蓋學生、教職工以及學校整體運行的復雜數據鏈條。這不僅反映了高校教育活動的全貌，也凸顯了數據治理的多樣化和挑戰性。與商業或醫療領域相比，高校教育數據的特點更為復雜（胡昱東amp;胡高權，2019）。一方面，教育數據具有顯著的時間跨度，貫穿學生從人學到畢業，甚至包括校友階段的長生命周期；另一方面，數據類型涉及學習行為、課堂參與、科研成果、社交網絡等多個維度，并隨著數據量的增加呈現出多層次嵌套的特性。然而，當前高校在數據治理方面普遍面臨困境。過于嚴格的管控可能導致數據孤島現象，限制了數據分析和決策支持的潛力。同時，若開放共享的尺度把控不當，則可能引發隱私泄露甚至倫理風險，給學校的聲譽和師生的權益帶來不可逆的影響。

（三）滯后性與適用性：法律與政策執行中存在實踐障礙

現有法律與政策為教育數據治理提供了基本框架，但在快速變化的技術應用場景中，其適用性、執行力與靈活性正面臨日益嚴峻的考驗。這些問題不僅制約了隱私保護機制的完善，也削弱了教育數據開放與共享所蘊含的巨大潛在價值。因此，從原則機制到操作細則的多方面改進，亟待引起重視。

首先，知情同意原則作為全球隱私保護的核心理念，強調數據主體對數據處理過程的知情權與控制權，以確保信息處理的透明性和正當性（周孟等，2016）。然而，在教育數據治理實踐中，該原則的落地面臨諸多現實困境。一方面，教育數據涉及面廣、類型復雜，學生與家長難以理解冗長而復雜的隱私政策條款，也缺乏評估數據風險與潛在后果的能力。另一方面，教育活動的強制性特征決定了部分數據的采集不可避免，例如出勤記錄或學業評價，這使得完全依賴知情同意原則難以滿足實際需求。

其次，技術發展進程中法律適配性滯后的問題日益凸顯。例如，人工智能驅動的學習分析、行為預測技術生成了大量超越傳統法律框架的新型數據，這些數據的采集、處理和使用帶來了全新的隱私保護挑戰（陳興蜀等，2017）。然而，現行法律往往對這些技術缺乏明確規范，導致高校在面對新技術時陷入無章可循的被動局面。例如，如何平衡新興預測技術的教育效用與師生隱私保護之間的矛盾，法律層面尚未給出明確答案。

最后，現行法律與政策以宏觀原則為主，缺乏針對具體教育數據應用場景的細化指引。例如，數據最小化原則雖然強調在數據采集與使用中盡量減少不必要的信息，但在教育場景中如何操作尚無統一標準；學習分析技術的合法使用邊界更是模糊不清。這種模糊性導致高校在具體執行時既容易陷人“過度保護”導致數據無法有效利用，也容易因“保護不足”引發隱私風險的兩難境地（張毅菁，2016）。

（四）認知薄弱與能力缺失：數據隱私保護的軟實力困境

盡管法律與技術為隱私保護提供了堅實基礎，但真正實現有效治理并非僅靠法律與技術手段即可完成，還高度依賴隱私意識的覺醒與能力的提升。高校師生和管理者群體中這一“軟實力”的缺失已成為教育數據治理的關鍵瓶頸。隱私意識的淡漠與能力的匱乏不僅顯著增加了數據泄露的風險，也限制了現有隱私保護措施的執行效果和覆蓋范圍（Jones etal.，2020;Sun etal.，2019）。因此，隱私保護范式需要從技術治理轉向人文關懷，全面提升隱私文化建設的深度與廣度。

隱私保護的基礎性要件是師生對數據安全的敏感性認知。然而，當前高校師生對隱私風險的認識普遍停留在淺表層面，未能充分意識到數據濫用可能引發的系統性風險。例如，許多師生在使用未經充分審查的教育技術應用時，隨意授予數據訪問權限，將個人敏感信息暴露在潛在威脅中。更令人擔憂的是，部分管理者在制定數據管理政策時，缺乏對隱私保護基本原則的深刻理解，使政策實施流于形式或難以覆蓋實際需求。近年來高校頻發數據泄露事件，如2022年的學習通信息泄露事件（林小紅amp;張君，2023），不僅給受害者帶來了無法挽回的經濟損失與心理創傷，同時也對高校整體聲譽與社會信任度造成了長期負面影響（曠宇青amp;章樂，2018;唐漢衛amp;張姜坤，2020）。這些事件暴露了高校隱私保護體系中的制度性缺陷。為此，高校必須重新審視隱私治理的核心理念，將工作重點從事后補救轉向事前預防，早日構建貫穿數據全生命周期的綜合性風險防控體系。

三、世界一流高校數據隱私政策的多維分析

為深入探討世界一流高校在校本層面的數據隱私保護實踐，本研究以政策文本為切人點，對USNews2022—2023年全球排名前100的高校官方發布的數據隱私政策文本進行了系統收集和分析。首先在高校的官方網站上，用“隱私政策”（privacy policy）“學生數據使用”（student data use）“學習分析”（learninganalytics）等關鍵詞進行全面檢索。隨后對初步搜索結果進行人工篩選，排除與研究主題不相關以及重復的信息，確保所選材料的相關性和準確性。截至2023年12月25日，共收集到79所世界一流高校的102份數據隱私政策文本，其中美國高校30份，英國高校11份，澳大利亞高校8份，荷蘭高校7份，其余政策文本來源于其他國家和地區的高校，數量相對分散。中國有8所高校進人世界高校排名前100，其中4所出臺了個人信息保護政策，分別是北京大學、香港中文大學、香港大學和香港科技大學，另外4所高校尚未公開發布相關政策。

首先通過格式規范化處理、字符清理及語義優化，構建了一個包含1，825個獨立條目的高質量數據集。基于該數據集，使用潛在狄利克雷分配（LatentDirichletAllocation，LDA）模型，對隱私政策文本進行了深人的主題建模分析。根據主題一致性計算結果，選擇“8”作為最優主題數（如圖1所示），并據此識別提煉出高校數據隱私政策的八大主題（如表1所示）。

這些主題不僅揭示了高校數據隱私政策的多維特征，還系統地勾勒出高校教育數據校本治理的邏輯脈絡與實踐路徑。通過對八大主題的深度解析與重組，世界一流高校的數據隱私政策可從“數據軌跡”“信息疆域”以及“權責邊界”三個維度進行分析，進而構建起隱私政策的立體化框架（如圖2所示）。其中：X軸“數據軌跡”完整描繪了數據從采集、存儲、通知、保護直至最終使用的全生命周期；Y軸“信息疆域”聚焦于高校教育數據的多樣性，從普通人學記錄到敏感數據，從網站應用數據流到學術研究數據資產，每一類別的數據均需制定相應的管理與保護規范；Z軸“權責邊界”則奠定了數據治理的制度根基，涵蓋從國家法律法規到校本政策的體系架構，明晰數據所有者的權利與管理者的責任，再延展至爭端解決機制的綜合性框架。此三維框架凝聚了當前世界一流高校在數據治理中的共性關注點，為高等教育數據治理的實踐探索提供了重要的參考依據和方向指引。

（一）數據生命的全面覆蓋

教育數據的復雜性在于其涵蓋了多種類型的數據，從學生的個人信息、行為數據到健康記錄、學術表現，以及錄取數據與科研數據等。數據的多樣性要求高校的隱私保護政策在內容上做到全面覆蓋，確保每一種類型的數據都得到合規且有效的保護。以學生數據為例，賓夕法尼亞大學的隱私政策對學生電子郵件內容的訪問設置了嚴格的審批程序，須經學院院長與法律顧問辦公室的雙重授權。這種審查機制既保證了數據處理的合法性，也防止了濫用風險的發生。同樣，哈佛大學在其教學管理平臺的隱私政策中明確規定，數據采集僅用于支持課程注冊、行政管理和教學服務，從源頭上杜絕信息過度采集的風險。此外，錄取數據的處理也體現了政策的精細化。例如，倫敦瑪麗女王大學的政策覆蓋了從招生信息采集到服務反饋的全鏈條隱私保護，關鍵詞“申請人”（applicant）“同意”（consent）“轉移”（transfer）等均表明透明性與知情同意是核心原則，體現了高校對多樣化教育數據的全面覆蓋能力。

科研數據的隱私保護呈現出數據使用與保護之間的微妙平衡，這也是教育數據治理的重要內容之一。科研數據通常需要較長的保存周期和較高的分析精度，這使得隱私保護策略需要兼顧數據的實用性與安全性。烏得勒支大學通過延長科研數據的保留期限，在滿足科研需求的同時，確保了數據的可追溯性與合規性。密歇根大學采用匿名化與去識別化技術，以降低隱私泄露風險并提升數據分析的科學性。這種差異化的敏感數據保護策略，凸顯了政策在內容覆蓋上的專業化與精細化水平。進一步來看，精細化的隱私政策還需要與數據類型和使用場景相匹配，確保不同數據在不同階段與管理措施動態適配（屈宇，2023）。例如，高校不僅需要關注傳統的數據采集與存儲問題，還需要重視數據共享與跨境轉移中可能出現的隱私隱患。這種全方位且動態調整的隱私保護策略不僅提高了科研活動的合規性，也為教育數據治理提供了可借鑒的制度框架。

（二）作用主體的多元定位

教育數據隱私保護的復雜性源于其多角色參與的治理體系，從關鍵詞“學生”（student）“教職工”（faculty）“機構”（institution）“第三方”（third-party）等可以看出，學生、教師、教育機構和第三方構成了一個相互依存的隱私治理生態系統。每一角色在數據生態中既是數據的使用者，也是數據隱私政策的保護對象，各自的權利與義務需要通過政策明確劃分（蔣美仕amp;陳亮偉，2023;Re-idenbergamp;Schaub，2018）。

學生作為教育數據的核心主體，其隱私保護長期以來是政策的關注重點。例如，哈佛大學與耶魯大學的隱私政策均強調，學生數據的處理必須限定在明確的教育目的范圍內。這一規定既體現了高校對學生權益的尊重，也為防止數據濫用提供了框架支持。針對高敏感數據類型（韓新遠，2024），如健康數據和生物識別信息，耶魯大學制定了嚴格的訪問權限要求，明確規定需獲得數據主體的同意或符合法律要求才能進行訪問。這種精細化的管理措施不僅樹立了學生隱私保護的標桿，也為其他高校提供了可參考的治理模式。針對教職工的隱私保護側重點則有所不同，更注重職業倫理和數據責任。例如，耶魯大學規定若要披露教職工的健康信息和生物識別數據，必須符合美國聯邦和州法律，同時對數據存儲設置高風險保密要求。

教育機構和第三方是教育數據隱私保護中的關鍵責任主體，但由于其涉及廣泛的管理與合作關系，職責定位與規范顯得尤為復雜。教育機構不僅是數據治理的核心責任方，同時也是執行者和監督者。紐約大學通過設立專職數據管理員與治理小組，對數據使用進行全面管理和監督。這種結構化的管理模式確保了教育數據處理的合規性，尤其是在與第三方合作時。例如，在數據共享與跨境轉移過程中，紐約大學要求第三方明確數據用途，并確保其行為與數據保護規則相一致。通過構建制度化的數據治理架構，高校強化了自身在隱私治理中的權威性與可信度，同時也為與第三方的合作建立了牢固的信任基礎。更重要的是，第三方作為數據生態中的參與者，不僅需要承擔數據使用的合規責任，還需要通過技術和政策手段與教育機構協作，以確保數據的安全性與合法性，使教育數據治理在復雜的角色體系中得以實現系統化和高效化。

（三）核心要素的動態協同

在教育數據隱私保護中，數據管理、倫理監督和技術應用的協同是政策設計和執行的核心。三者共同構成了一個動態優化的治理體系，既保障數據處理的合法性與安全性，又確保數據在分析和應用中符合倫理標準。

數據管理是隱私保護的制度化基礎，其作用在于對數據的全生命周期進行嚴格約束，包括采集、存儲、處理、共享與銷毀等環節的具體規范。高校作為數據管理的主要責任主體，需要在每一個環節中明確規則、劃定權限，以防止數據濫用。例如，麻省理工學院嚴格規定，所有數據采集與處理必須基于合法、適當且明晰的目的，明確禁止超范圍或模糊用途的數據使用行為，并對高風險數據（如健康信息和生物識別數據）實行更為嚴格的存儲和訪問控制。劍橋大學進一步細化了數據管理的操作層面，要求所有學生與教職工的個人數據，無論是紙質還是電子記錄，都必須由授權人員在受控環境下進行管理，防范數據濫用的風險，同時提供透明、合規、可審計的數據治理結構。

倫理監督則是數據隱私保護的道德維度，它強調透明度和問責制的重要性，確保數據處理符合倫理要求（謝娟，2020）。例如，賓夕法尼亞大學建立了問責機制，任何發現數據違規行為的個人可按照既定程序向相關部門報告，而相關部門有責任迅速響應并追蹤問題的解決進程。這種問責鏈條的設計，不僅防范了數據處理中的潛在風險，也提高了政策的執行力。同時，數據主體的權利保護也被提升至一個更高的層面。例如，密歇根大學在學習分析項目中，清晰告知學生數據的收集方式、使用目的和共享策略，并允許學生查看、編輯或刪除個人數據。這種倫理監督機制既提高了數據治理的透明度，也增強了數據主體對政策的信任感和主動參與性。

技術應用為隱私保護提供了強大的操作能力，從關鍵詞“處理”（process-ing）“安全”（secure）“技術”（technology）可見，高校采用加密、匿名化和分級權限管理等技術手段，動態維護數據的隱私性與安全性。例如，加利福尼亞大學洛杉磯分校通過結合加密技術與分級權限管理，確保敏感數據僅在必要范圍內被訪問，并為數據共享設定了清晰的權限標準。約翰斯·霍普金斯大學在利用Cookie和網絡信標技術支持個性化服務時，明確限制了數據的存儲時間與用途，從而構建起隱私保護的屏障。

數據管理、倫理監督與技術應用相互依賴，共同形成了教育數據隱私保護的有機整體。這一動態治理體系不僅為隱私保護提供了多維支持，也為教育數據的高效利用和價值釋放創造了更加廣闊的可能性。數據管理提供了法律與制度的硬性約束，明確了治理邊界與操作規范；倫理監督賦予了數據治理以道德意義，強調透明度、問責性和數據主體的權利（馮鑫等，2020）；技術應用為這一體系注人了可操作性與靈活性，使得治理措施能夠適應快速變化的技術環境和復雜的隱私需求。三者的有機結合，使教育數據治理在保證合法性與合規性的同時，還能在科學性與效率方面不斷優化。

四、我國高校教育數據隱私保護的實踐策略

教育數據隱私保護問題是數字化浪潮下高校治理的重要命題。雖然世界一流高校在教育數據隱私政策領域積累了豐富的經驗，但我國更多高校在制度設計中不能照搬已有模式，需基于自身發展狀況，探索本土化解決路徑。結合LDA結果，綜合考慮我國的制度、技術、文化、法律等多維因素，梳理出以法治化、精準化、透明化、技術化、動態化為基礎的高校教育數據治理的核心邏輯，為構建中國特色的教育數據隱私保護體系提供參考（如圖3所示）。

（一）制定融合國家法律的校本政策

教育數據治理是法律與實踐相輔相成的制度性命題。國家法律提供了治理的規范框架和權威指引，而高校作為具體實施者，必須結合自身特點制定切實可行的校本政策（陳桂香amp;吳晨璐，2023）。這種政策設計不僅需要滿足法律的剛性要求，還應深人挖掘高校在科研、教學等方面的特殊需求，做到“因校制宜”（荊鵬amp;呂立杰，2023;Liamp;Jiang，2021），在合規性與靈活性之間找到平衡點。

法律規定往往面臨“原則有余、細節不足”的問題，導致實踐中缺乏可操作性。因此，高校需從實施細則人手，將法律的通用性轉化為適配本校需求的實操性方案。一方面，高校應全面解讀《中華人民共和國個人信息保護法》（2021年）和《中華人民共和國網絡安全法》（2016年）等法律法規，明確數據采集、存儲、使用、共享等環節的具體規范（馮鑫等，2020），特別是針對科研數據和學習分析數據制定單獨的保護措施，例如嚴格區分公開數據與保密數據，控制數據訪問權限，并對跨境數據流動進行合規審查。另一方面，細則的制定需兼顧師生等利益相關方的多元需求，例如在學生隱私保護中平衡知情權與數據最小化原則，在教職工數據管理中明確不同崗位的訪問權限。只有通過制定詳盡且實用的細則，高校才能將政策落到實處，為教育數據治理提供明確的操作依據。

（二）構建精準化教育數據治理體系

隨著《中華人民共和國個人信息保護法》（2021年）的頒布實施，我國對個人信息的分類日益清晰（童云峰，2024）。教育數據因其復雜的層級性與多樣性，迫切需要在區分普通信息與敏感信息的基礎上進一步細化，并構建分級管理體系（戴嶺amp;祝智庭，2023;楊現民等，2018）。這種分類分級不僅是精準化治理的前提，更是提升數據治理效能、減少風險隱患的基礎性工作。通過科學的分級制度，高校能夠針對不同敏感程度的數據采取差異化的管理措施，避免“能收盡收”的負重冗雜，規避數據泛濫的風險，實現數據資源的最優配置

在具體實施過程中，數據敏感性分級的制度化建設尤為重要。高敏感度數據（如健康記錄、生物識別信息）需采取加密存儲、動態訪問控制等高強度保護措施，確保其從采集到傳輸全流程的安全性；中敏感度數據（如教學活動數據）則需在安全性與便捷性之間取得平衡，通過權限分配和訪問審查提高實用性；而低敏感度數據（如課程描述）則可以通過輕量化管理節約資源。在此基礎上，結合“數據最小化”原則，高校可根據具體場景明確數據需求并動態調整管理策略，確保每項數據的采集和使用都符合實際教育目標。通過場景分析與周期性評估，杜絕過度采集與數據沉積，實現從采集到銷毀全過程的高效治理（陳建，2023），最終在隱私保護與數據價值之間構建可持續發展的平衡生態。

（三）搭建公開規范的數據治理框架

全流程公開與可追溯管理是高校實現透明治理的基礎，從數據采集到銷毀的每個環節都需以明確的規范和清晰的記錄為支撐。例如，數據采集環節需嚴格定義范圍和目的，確保信息獲取經過授權且符合法律規定；數據存儲與使用需明確權限和用途，避免越界使用；在數據共享和銷毀階段，通過日志記錄和不可逆技術手段確保合規性（Yeetal.，2021）。此外，高校應通過定期公開政策文件和實踐報告，例如發布年度數據治理白皮書，披露數據治理的成效、安全事件處置情況等，形成信息公開的常態化機制。同時，通過聽證會、問卷調查等多樣化渠道鼓勵師生參與，構建以公開透明為核心的文化生態，讓數據治理成為師生共同參與的過程。

高效的爭端解決機制亦是問責體系的重要組成部分。高校需組建多方參與的數據爭端解決委員會，吸納技術、法律、管理等領域的專家以及師生代表，共同提升問題處理的專業性與公信力。通過設置標準化的爭端處理流程，例如在24小時內完成初步調查、3—5個工作日內完成仲裁建議，確保問題處理快速高效。同時，利用在線爭端解決平臺實現申訴流程的數字化管理，提升便捷性與透明度。此外，高校應定期評估爭端解決機制的運作效率和公正性，發布分析報告以動態優化流程，提升用戶滿意度。在此基礎上，建立預警機制，通過數據異常分析及時發現并化解潛在爭端。

（四）加速數據隱私保護的技術創新

隱私保護的有效推進離不開技術創新的強力支撐。通過引人前沿技術并結合本土場景探索，高校能夠在現代化與智能化的教育數據治理中占據主動地位。差分隱私、聯邦學習等國際先進技術路徑提供了保護敏感信息與分析數據價值的解決方案（羅俊，2016），但這些技術需要與我國高校的實際需求深度融合。例如，在學習行為分析或課程推薦中，需精準權衡隱私保護強度與數據模型精度，以實現技術適用性與保護效果的雙贏。同時，構建本土化的數據倫理規范尤為重要。通過明確技術使用的邊界和倫理框架，高校不僅可以強化對數據主體的尊重，還能確保隱私保護與技術應用在法律與道德層面協同推進（譚

九生amp;楊建武，2019）。

在此基礎上，高校還需積極推動隱私保護技術的研發與推廣。區塊鏈技術因其去中心化和數據不可篡改的特點為高校的數據透明性和安全性提供了新思路（李默妍，2020）；分布式存儲技術通過多節點存儲，可有效降低單點故障的風險（黃超然等，2022）。此外，在隱私計算和邊緣計算的應用中通過分別支持多方協作分析和在數據生成端處理敏感信息，從源頭上減少隱私泄露的可能性。同時，技術推進需與隱私保護保持動態平衡。面對技術進步帶來的潛在隱私風險，高校應建立動態調節機制，通過匿名化、脫敏技術及算法公平性審查等手段優化數據使用的全流程管理，并定期評估技術應用效果，以確保數據治理始終以保護數據主體權益為核心。這樣的策略不僅推動了隱私保護技術的高效落地，也為教育領域隱私治理提供了可持續發展的范例。

（五）提升隱私保護主體意識與能力

數據治理的有效推進不僅依賴技術和制度的完善，更需要廣泛而深刻的意識提升。隱私保護不僅是高校管理者的職責，還需要行政人員、一線教師、技術人員以及普通學生等所有參與者的共同努力（趙磊磊等，2022）。要實現這一目標，高校需開展常態化的培訓活動，強化各層級人員的隱私保護意識與技能（劉革平等，2021;王帥杰amp;楊啟光，2024）。行政管理者應接受有關數據采集合法性審查、數據使用合規性以及數據泄露應急處理等方面的精準培訓；技術人員則需要掌握加密技術、防火墻應用與漏洞修復等高技能操作，確保數據技術層面的安全性。師生群體可通過案例教學和模擬演練了解隱私泄露可能帶來的風險，并掌握應對策略，將隱私保護知識有效轉化為自覺行為。通過制度化的培訓機制，高校不僅能提高培訓的覆蓋面與實效性，還能通過定期反饋和考核機制不斷優化培訓內容，確保隱私保護能力的持續提升。

在此基礎上，隱私保護的長效運行還需依賴多層次的監督與治理網絡。高校應設立專門的隱私委員會作為數據治理的核心監督機構，負責監督數據合規性、審查政策的科學性，并動態調整治理策略。同時，引人第三方監督機制（如數據安全公司、政府監管部門），對校內監督進行補充，尤其在數據共享與跨境流動等敏感領域，第三方機構能夠提供更高的透明度與獨立性。為確保治理網絡的高效協作，校內隱私委員會與外部監督機構須建立定期溝通與雙向評估機制，共同制定整改與優化策略（李青amp;李瑩瑩，2018）。此外，隱私保護不能僅限于專業團隊，師生的廣泛參與也至關重要。高校應形成開放治理文化，可通過設立數據治理公眾參與平臺鼓勵師生提出建議與意見，使數據治理在透明與信任中實現持續優化。

五、結語：數據生態中的教育未來

在教育數據治理的復雜生態中，隱私保護不僅是技術問題，更是關系教育數字化轉型能否順利推進的核心議題。本研究通過分析高校數據隱私保護面臨的獨特挑戰，解構世界一流高校的數據隱私政策，進而探討適用于我國更多高校教育數據隱私保護的可行路徑。未來我國高校在教育數據治理中，應以法治化為基石，以人本主義為導向，以技術創新為動力，以透明和動態的治理模式為核心。通過這些努力，既能釋放教育數據的價值，又能牢牢守住隱私保護的底線，最終實現教育數字化的可持續發展，為全球教育改革提供有力的“中國范式”。

參考文獻

陳桂香，amp;吳晨璐.（2023）.我國高校數據治理體系要素構成、存在問題及解決對策——活動理論視角.高校教育管理（3），63-75.

陳建.（2023）.數字化技術賦能環境治理現代化的路徑優化.哈爾濱工業大學學報（社會科學版）（2），80-90.

陳興蜀，楊露，amp;羅永剛.（2017）.大數據安全保護技術.工程科學與技術（5），1-12.

戴嶺，amp;祝智庭.（2023）.教育數字化轉型的邏輯起點、目標指向和行動路徑.中國教育學刊（7），14-20.

鄧國民.（2018）.大數據和教育研究：認識論和方法論的思考.電化教育研究（6），48-53.

馮鑫，王海燕，amp;牛凡潔.（2020）.對教育大數據中隱私泄露的探究.中國醫學教育技術（5），566-571.

顧小清，張進良，amp;蔡慧英.（2012）.學習分析：正在浮現中的數據技術.遠程教育雜志（1），18-25.

韓新遠.（2024）.敏感個人信息的多維認定與嚴格保護.數字法治（2），106-117.

何淵.（2017）.政府數據開放的整體法律框架.行政法學研究（6），58-68.

胡昱東，amp;胡高權.（2019）.大數據應用于高校思想政治教育的現狀、困境與探索.重慶理工大學學報（社會科學）（6），143-151.

黃超然，佟興，張召，金澈清，楊英杰，amp;秦鋼.（2022）.面向教育的區塊鏈應用合約架構和數據隱私研究.華東師范大學學報（自然科學版）5），61-72.

蔣美仕，amp;陳亮偉.（2023）.教育大數據隱私安全的保護困境及其治理策略.自然辯證法研究（6），100-104.

荊鵬，amp;呂立杰.（2023）.彌合數字鴻溝：教育數字化轉型的國際鏡鑒與本土應對.國家教育行政學院學報（12），46-56.

曠宇青，amp;章樂.（2018）.大數據對于學校德育的意義與挑戰.中小學德育（3），5-8.

李默妍.（2020）.基于聯邦學習的教育數據挖掘隱私保護技術探索.電化教育研究（11），94-100.

李青，amp;李瑩瑩.（2018）.大數據時代學習者隱私保護問題及策略.中國遠程教育（1），29-36.

劉革平，陳瑩，amp;秦渝超.（2021）.教師數據素養的培養模式與策略.教師教育學報（3），21-30.

林小紅，amp;張君.（2023）.如何保護教育數據隱私？現代教育技術（5），109-118.

劉三女牙，劉盛英杰，孫建文，沈筱證，amp;劉智.（2021）.智能教育發展中的若干關鍵問題.中國遠程教育（4），1-7，76.

羅俊.（2016）.計算社會科學與人工智能.貴州師范大學學報（社會科學版）（6），40-42.

戚萬學，amp;謝娟.（2019）.教育大數據的倫理訴求及其實現.教育研究（7），26-35.

屈宇.（2023）.高校科研數據的隱私風險與治理——以圖書館科研數據管理為視角.新世紀圖書館（12），22-29.

舒曉靈，amp;朱博文.（2016）.知識發現與數據挖掘在計算社會科學中的應用.貴州師范大學學報（社會科學版）（6），49-53.

譚九生，amp;楊建武.（2019）.人工智能技術的倫理風險及其協同治理.中國行政管理（10），44-50.

唐漢衛，amp;張姜坤.（2020）.大數據教育應用的限度.華東師范大學學報（教育科學版）（10），60-68.

童云峰.（2024）.個人信息保護法與侵犯公民個人信息罪的銜接機制.中外法學（2），366-385.

王帥杰，amp;楊啟光.（2024）.比較視野下教育數字化轉型的關鍵內容與生態建設路徑——基于創新生態系統理論的歐盟與法國教育數字化轉型分析.現代教育技術（5），35-44.

吳南中，amp;夏海鷹.（2017）.教育大數據范式的基本理念與建構策略.電化教育研究（6），82-87.

謝娟.（2020）.教育數據治理的倫理框架：價值、向度與路徑.現代遠程教育研究（5），15-24.

楊麗媛.（2019）.我國教育大數據研究現狀、問題與建議.教育信息技術（Z1），65-67

楊現民，唐斯斯，amp;李冀紅.（2016）.發展教育大數據：內涵、價值和挑戰.現代遠程教育研究（1），50-61.

楊現民，周寶，郭利明，杜沁儀，amp;邢蓓蓓.（2018）.教育信息化2.0時代教育數據開放的戰略價值與實施路徑.現代遠程教育研究（5），10-21.

楊雨濃，徐澳，張春炯，amp;謝濤.（2024）.基于聯邦多任務學習的智慧教室隱私保護研究.現代教育技術（9），123-132.

楊宗凱.（2018）.教育信息化2.0：顛覆與創新.中國教育網絡（1），18-19.

樂潔玉，羅超洋，丁靜姝，amp;李卿.（2020）.教育大數據隱私保護機制與技術研究.大數據（6），52-63.

張毅菁.（2016）.數據開放環境下個人數據權保護的研究.情報雜志（6），35-39.

趙磊磊，張黎，amp;王靖.（2022）.智能時代教育數據倫理風險：典型表征與治理路徑.中國遠程教育（3），17-25， 77.

周孟，段智宸，amp;上超望.（2016）.大數據時代教育隱私保護三重維度研究.廣西廣播電視大學學報（3），25-28.

Committe on Education and the Workforce.（2O14，June 25）.How data mining threatens student privacy.U.S.Government Publishing Office. https：//www.govinfo.gov/content/pkg/CHRG-113hhrg91448/html/CHRG-113hhrg91448.htm

Daniel，B.K.（2O19）.Big data and data science：A critical review of issues for educational research.BritishJournalofEducational Technology，50（1），101-113.

Jones，K.M.L.，Rubel，A.，amp; LeClere，E. （2O2O）.A mater of trust： Higher education institutions as informa-tion fiduciaries inanage of educational data mining and learning analytics.Journal of the Association for In-formation Science and Technology，71（10），1227-1241.

Li，J.，amp; Jiang，Y.H. （2O21）.The research trend of big data in education and the impact of teacher psychologyon educational development during COVID-19： A systematic review and future perspective.Frontiers inPsychology，12，112.

Reidenberg， J. R.，amp; Schaub，F.（018）. Achieving big data privacy in education. Theory and Research in Edu-cation， 16（3），263-279.

Sun，K.W.，Mhaidli，A.H.，Watel，S.，Brooks，C.A.，amp;Schaub，F.（2o19）.It'smy data！ Tensionsamong stake-holders of a learning analytics dashboard.In Proceedings of the 2O19 CHl conference on human factors incomputing systems （pp. 1-14）. Association for Computing Machinery.

Ye，S.， Cheng，Y.，Yang， Y. G.，amp; Guo，Q. （2O21）. Sensitive data recognition and filtering model of webpagecontent based on decision tree algorithm.In Y.Tian，T.Ma，amp;M.K.Khan （Eds.），Proceedings of the 2020big data and security （pp.510-521）.Springer.

TheDilemmas and Breakthroughs in Educational Data Privacy Protection： A Multidimensional Analysis of Policies from World-Class Universities

Tang Ying， Liu Yu and Xie Tao

Abstract： In the global wave of educational digital transformation， the in-depth application of educational big data has emerged as a core driver for enhancing governance efficiency. However， challenges related to data privacy protection have become increasingly prominent. As the tension between data openness and privacy protection intensifies， striking a balance between innovation and risk has become a critical issue in global education governance. This study delves into the core challenges of privacy protection in higher education data，systematically analyzes 102 data privacy policies from 10o world-class universities to provide insightsforconstructingalocalizeddatagovernanceframework inChina. World-class universities achieve a balance between data value and privacy protection by implementing comprehensive coverage of the data lifecycle， diverse positioning of data subjects，and dynamic coordination of core elements. The study further proposes that higher education data governance should prioritize legal compliance， precision， transparency， technological integration， and adaptability， offering important references for advancing educational digitalization strategies and innovative governance models.

Keywords： education digitalization； world-class universities; data privacy

Authors： Tang Ying，associate professor of educational technology at the Faculty of Education， Southwest University （Chongqing ; Liu Yu， teaching assistant of Mathematical and Physical Sciences Department， Jinzhong Normal Junior College（Jinzhong O306oo）；Xie Tao，associate professor of educational technologyat the Faculty of Education， Southwest University （Corresponding Author： xietao@swu. edu.cn Chongqing

責任編輯 郝丹