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高校数据共享路径探索

2025-01-21 中国教育网络

　　高校数据共享是指在高校内部不同部门、系统之间以及高校与外部机构之间，按照一定的规则和权限，实现数据的流通、交互和使用。它不仅仅是数据的简单传递，更是通过整合、分析和利用数据资源，为高校的教学、科研、管理等各项工作提供更全面、准确的信息支持。

　　追因

　　数据治理和数据共享相辅相成

　　提到数据共享，大多数人都会联想到数据治理。其实，数据治理和数据共享相辅相成。数据治理是数据共享的基础，通过建立数据标准、规范数据流程、确保数据质量等措施，为数据共享提供可靠的数据资源。数据共享则是数据治理的目标之一，通过共享数据，实现数据价值最大化，同时也检验和促进数据治理的效果。

　　高校之所以进行数据共享，主要原因包括以下四个方面。

　　一是提高管理效率，避免数据重复采集，让数据多跑路，师生少跑腿；二是促进教学科研，为教师和学生提供更丰富的数据资源，支持教学方法创新和科研项目开展；三是提升决策水平，通过整合多源数据，为学校领导提供更全面的信息，以便做出更科学的决策；四是满足国家和社会需求，响应国家信息化发展战略，提高高校服务社会的能力。

　　数据共享的内容包括但不限于学生信息（如学籍、成绩）、教师信息（如教学、科研、职称）、课程信息、科研项目信息、财务信息、资产信息等。为了给高校各项工作提供更加全面、准确的信息支持，这些数据需要共享到学校的各级管理部门、教学科研单位以及有需求的外部机构。

　　高校可以采用数据接口、数据仓库、数据交换平台等技术手段，同时建立完善的数据共享机制和权限管理体系，实现数据共享，确保数据的安全和合理使用。

　　岁月流转，时代更迭。回望这些年，高校数据共享也已经历了四个发展阶段。

　　一是数据孤岛阶段。高校开始建设各自的业务系统，但这些系统间的数据库是独立的，形成了信息孤岛，没有实现技术上的数据共享。

　　二是网状结构阶段。在这个阶段，高校开始尝试通过不同的数据共享方式（如ETL、数据视图、数据接口等）打通系统数据，实现跨系统的业务协同。但由于缺乏统一规划，数据共享呈现网状结构，系统间的耦合度非常高。

　　三是星状结构阶段。数据成为高校的重要资产，信息化建设的需求转变为如何有效管理和共享数据，降低系统间的耦合度。高校普遍采用星状化架构进行系统间的解耦，建设数据管理和共享的中心节点，将各个系统的数据汇聚到中心节点，再按需分享到需要数据的系统。

　　四是平台化阶段。随着教育部推动实施国家教育数字化战略行动，高校数据共享和应用呈加速发展态势。高校开始建设数据仓库、数据交换平台、数据资源目录、数据中台等。统一标准，规范流程，简化操作，创新应用场景，赋能管理服务。

　　如今，高校数据共享已经迈入新的发展阶段。大语言模型等人工智能技术的发展，为数据共享带来了更多的智能化前景。高校信息化建设中，将更多考虑数据资产的高效管理、安全治理和智能应用前景。我们可以将这个新的阶段称之为“数据安全和深化应用阶段”。该阶段反映了高校数据共享从无到有，从分散到集中，再到平台化、资产化、智能化的过程。

　　破局

　　数字化转型加速

　　高校数据共享涉及数据质量、数据标准、数据安全与隐私保护、管理机制、人才培养等多个关键要素。当前，大部分高校已经开始重视数据共享，建立了数据共享平台或数据中台，实现了数据的集成和共享。但是，数据孤岛现象依然难以完全打破，数据质量、数据标准、数据生命周期等机制难以覆盖全部信息系统并贯彻始终，数据安全和隐私保护压力大，人员数据意识不足等，影响了数据的可用性。

　　针对这些挑战，高校一要加强顶层设计，制定数据共享战略和规划；二要建立统一的数据质量、数据标准、数据生命周期等管理机制；三要采用加密、授权等技术手段，加强数据安全和隐私保护；四要加强人员培训，提高数据意识和技术水平；五要引入先进的数据技术和工具，如人工智能大模型等，提高数据共享的效率和质量。

　　北京师范大学在数据共享方面采取了以下行动。

　　第一，成立校务数据管理中心，从数据汇总、统计、汇报的角度对数据进行有效利用，充分挖掘数据价值，支撑学校决策。这一举措是为了从顶层设计角度制定数据标准和管理办法，使得数据在采集、存储和使用过程中有章可循；并站在学校整体的高度，对数据进行深度统计和分析。

　　第二，建立数据共享平台，对学校的主要数据资源进行整合。制定了数据标准和管理办法，规范数据的采集、存储和使用流程。这一举措是为了支撑学校发展，将各个部门和系统分散的数据整合起来，实现数据的互联互通；为各个部门和系统提供一致、准确的数据基础，便于各部门之间进行协同决策；推送数据快速在不同系统和部门之间流转，使得学校各项业务流程更加顺畅和高效。

　　第三，在数据共享领域积极展开探索，致力于实现数据的有效应用。其一，将数据提供给各个业务系统，以此实现传统的数据利用方式。其二，针对部分轻量化、短平快的数据需求，结合办事大厅、低代码平台以及万能表单等轻应用开发模式，迅速将数据提供给校内师生使用，从而满足师生多样化的需求。这一举措是为了在数据共享领域积极探索有效应用，基于平台化阶段的数据共享探索更高效、更智能的数据应用模式；充分发挥数据价值，满足校内师生的多样化需求，推动数据共享从传统模式向更加灵活、多样的模式转变，从而赋能学校的管理服务。

　　未来

　　拓展数据共享深度和广度

　　数字时代背景下，高校数据共享将更加普及和深入，数据将成为高校的重要资产。2024年3月，2024年政府工作报告提出，健全数据基础制度，大力推动数据开发开放和流通使用；8月，教育部副部长王嘉毅在2024全球智慧教育大会上表示，加强资源共享，促进教育更加公平包容。一系列新指示把高校数据共享推向了高潮。

　　在技术发展和政策支持下，高校可从以下几个方面入手，顺利推动数据共享朝着更高效、更安全、更智能的方向发展。

　　第一，加强领导，提高对数据共享的认识。高校要深刻理解数据共享在现代化管理、教学科研创新以及服务师生等方面的关键作用，在全校范围内营造重视数据共享和数据安全的良好氛围，确保全体师生员工都能认识到数据共享对于学校发展的深远意义。

　　第二，建立健全数据共享机制和管理体系。这是保障数据共享有序进行的基础。高校应制定详细的数据共享规章制度，明确数据的所有权、使用权、管理权等权限划分，规范数据的采集、存储、传输、使用和销毁等各个环节的流程。同时，有条件的高校可以设立专门的数据管理机构，负责统筹协调全校的数据共享工作，加强对数据共享过程的监督和评估，及时发现并解决问题，确保数据共享工作的顺利开展。

　　第三，加强数据治理，提高数据质量。数据质量是数据共享的核心要素，高校要建立完善的数据质量管控体系，对数据进行定期清洗、校验和更新。通过制定数据质量标准，对数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面进行严格把关，确保共享的数据真实可靠、可用有效。其实，高校在系统规划阶段，就应依据数据共享标准进行整体架构设计，确保新系统能够与现有数据共享体系实现无缝对接，数据能够顺畅流通和共享。从数据库表结构的设计到数据字段的定义，尽可能遵循统一的数据共享标准，避免出现数据格式不一致、接口不兼容等问题，为后续的数据整合和共享奠定便捷基础。

　　第四，加强技术创新，提高数据共享的效率和安全性。高校应积极引入先进的信息技术，如大语言模型等人工智能技术。大语言模型为用户提供了自然语言交互的能力，极大简化了数据共享的操作流程，为用户提供智能的数据推荐和个性化服务。对于复杂的数据内容，大语言模型可以提供更深入的解读和语义理解。

　　第五，加强与外部机构的合作，拓展数据共享的范围和深度，为高校发展迎来更多机遇。高校应积极与其他高校、科研机构、企业等建立合作关系，开展数据共享与交流合作。通过与其他高校共享教学资源、科研数据等，促进教育教学质量的提升和科研创新能力的增强；与科研机构合作，共同开展前沿科研项目，实现数据资源的互补和协同创新；与企业合作，将高校的科研成果与市场需求相结合，推动产学研用一体化发展。同时，积极参与国家和地方的数据共享平台建设，融入更大的数据生态系统，为社会发展作出更大贡献。

　　此外，从宏观角度去看，需要加强高校之间的数据共享与合作，建立高校数据共享联盟，共同推动高校数据共享向上生长；加强数据共享的政策支持和资金投入，为高校数据共享提供保障；加强数据共享研究和实践，探索适合高校的数据共享模式与方法，共绘数据共享蓝图。

　　国外高校在这方面已涌现出诸多可资借鉴的范例。譬如，美国校际社会科学数据共享联盟（ICPSR），其早在1962年便已创立，是一个由700多所学术机构和研究机构共同构建的国际联盟存储库。该联盟在为社会科学研究界提供数据访问服务、开展调查以及分析方法培训等方面发挥着引领作用。

　　鉴于此，我们应积极推动高校之间的数据共享与合作进程，充分汲取国外成功经验，结合自身实际情况，探索出一条具有中国特色的高校数据共享与合作之路，以实现高校数据资源的高效利用和优化配置，促进高校教育教学质量的提升、科研创新能力的增强以及社会服务水平的提高，为我国高等教育事业的繁荣发展注入强大动力。

　　近年来，在国家相关政策和战略的加持下，高校数据共享逐渐被打上聚光灯，迈上大舞台，成为提高教育质量、推动教育创新、提升高校治理能力的重要途径。随着数字化转型深入推进，未来高校在数据共享方面仍需深挖数据价值，始终坚持推进数字校园、智慧校园建设，为师生提供个性化、智能化的数据服务。同时，力求与外部机构之间实现数据的流通与共享，共绘数据共享蓝图，合力共建教育强国。

　　来源：《中国教育网络》2024年10月刊

　　作者：孙秋瑞、杨栋（北京师范大学信息化建设办公室）

　　责编：陈永杰

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