全国数据驱动教育改进专题论文4篇

全国数据驱动教育改进专题论文4篇全国数据驱动教育改进专题论文　16总第430期　2019·12A︼｜课改前沿数据驱动，优化教学*——基于数据分析的小学数学教学下面是小编为大家整理的全国数据驱动教育改进专题论文4篇,供大家参考。

篇一：全国数据驱动教育改进专题论文

总第 430 期

　2019 · 12A︼ ｜课 改 前 沿数据驱动，优化教学*——基于数据分析的小学数学教学实践研究陈　刚　

　彭　坚* 本文系 2017 年度江苏省基础教育前瞻性教学改革实验项目“基于数据分析的小学数学教学实践研究”（苏教办基〔2017〕9 号）研究成果之一。收稿日期：2019-09-17作者简介：陈刚，苏州市实验小学校(江苏苏州，215007 )副校长，一级教师，苏州市小学数学学科带头人；彭坚，苏州市实验小学校（江苏苏州， 215007）教科室主任，一级教师。摘要：大数据时代的到来使运用数据驱动教学改进成为教师教学新的关切点。苏州市实验小学校从大数据教学支持系统构建、教师教学的数据素养提升和数据分析优化小学数学教学三个维度，在小学数学教学领域研究与实践适应每一位学生的精准有效的教学，促进学生在小学数学领域的自主、主动、个性化学习，提升小学数学教学效能。关键词：数据分析；小学数学；教学实践中图分类号：G623.5　文献标志码：A　文章编号：1673-9094(2019)12A-0016-06近年来，随着信息技术的革命性突破和泛互联网数据的急剧扩增，以“数据驱动学校，分析变革教育”的教育大数据时代已经来临。数据技术带来的教学过程实时反馈、基于数据分析的学习内容优化和满足个性化学习需求等特征，正在对传统的学校教学产生深刻的影响。运用数据技术，挖掘小学教学活动中的学生学习行为数据，进行科学的数据分析，提升教学有效性和效率，对当前学校教学的发展具有着重要现实意义。苏州市实验小学校在“十二五”期间，在布鲁姆的教学目标分类学、加涅的学习条件理论和基于学习条件理论的教学设计原理等教学心理学理论指导下，开展了“学习分类、目标导向的教学设计”研究与实践，取得了初步成果，教师的教学行为更为符合教学心理学揭示的认知规律，小学数学教学也更为轻负高效。而以现代教学心理学理【项目简介】　　苏州市实验小学校的“基于数据分析的小学数学教学实践研究”是 2017 年江苏省基础教育前瞻性教学改革实验项目。该项目在小学数学教学领域，研究运用大数据理念与技术进行数据挖掘、学习分析，在大量数据的归纳与分析中找到真正影响小学数学教学有效性的重要因素，使教师全面获悉每一位学生学习的真实情况，进行更为精准、高效、适应学生学习的小学数学教学，优化教与学方式，促进因材施教。项目开展近两年来，经历了现状调查与理论学习、顶层设计与分步实施、回顾梳理与反思改进三个阶段，在数据平台构建、数据驱动教学改进等领域取得了一定的研究与实践成果。

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　2019 · 12A17︼ ｜课 改 前 沿论和实证研究为基础的小学数学教学，一直将学生的学习结果数据分析放在重要位置。这为数据分析技术引入小学数学教学领域奠定了良好的前期基础。2017 年，我校申报的“基于数据分析的小学数学教学实践研究”项目被立项为江苏省基础教育前瞻性教学改革实验项目，由此开展了以数据驱动教学改进的研究与实践。一、基于数据分析的小学数学教学实践研究目标本项目研究和实践的目标是运用大数据理念及技术，开发相应的教学支持系统，通过数据挖掘及学习分析，研究并实践基于学生学习需要的小学数学教学方法与程序，促进学生在小学数学领域的自主、主动、个性化学习，提高小学数学教学的有效性。依据目标，我们主要从三个方面推进研究与实践工作：一是建设适应学生学习的教学支持系统，包含适应学生学习的小学数学教学资源开发实践研究和小学数学教学平台建设实践研究；二是基于提升数学学科素养和数据分析素养的教师培训实践研究；三是基于数据分析优化小学数学教学的实践研究。二、基于数据分析的小学数学教学实践路径近两年来，我们围绕研究目标，组建了由小学数学教师、数据技术专家、数学教学专家组成的项目组，在三个维度推进研究与实践工作，取得了以下成果：（一）适应学生学习的教学支持系统建设适应学生学习的教学支持系统包含两个层面：一是适应学生学习的小学数学教学平台建设，二是适应学生学习的小学数学教学资源系统开发。1. 适应学生学习的小学数学教学平台建设建设教学平台需要具备三方面的功能：一是实时收集学生学习行为数据；二是能根据小学数学知识图谱的结构，有效整合教学资源，并根据教师的教学指令推送各类教学资源；三是对学生的学习行为数据进行量化分析并呈现。（1）小学数学教学的平台架构。平台采用 B/S模式（浏览器 + 服务器）的交互方式，B 是教师端和学生端的浏览器，S 是搭建在服务器上的学习平台，由教师在系统上开设课程和定制资源，学生通过终端设备的浏览器访问学习。教师可对学习活动进行组织，参与互动。平台的基础是两库一图。两库是题库和资源库，一图是知识图谱。题库实现存放各科各类的习题，内容涵盖各年级，分填空、判断、选择、简答等形式，与学科知识图谱中的知识点关联。资源库中包含一系列学习视频资源，也与知识点绑定。（2）小学数学教学平台的主要模块。平台设置了多个功能模块，与核心的两库一图相对应，有资源管理、题库管理和知识图谱三大模块。教师可通过这些模块对资源、题库和知识图谱进行维护与更新。从教师端口来看，有教案管理、分组管理等模块，教师可使用这些模块进行教学方案的设计，从两库中调取习题和资源，控制学习任务的下发、暂停或撤回，对学生提交的作业进行评改，组织学生围绕某个主题或者某一个具体的问题在线讨论等。从学生端口来看，有学习任务单、在线讨论等模块，学生可在这些模块中参与学习和互动。（3）小学数学教学平台的主要功能。适应学生学习的小学数学教学平台可实现的主要功能有：教案设计、教学执行、作业批改、分组管理、数据分析（见表 1）。教案设计　　教师在平台上可建立教案本，添加课时计划，配置实施时间、班级等。在进行教案设计时，教师可根据学生个体特征进行分组设计。教学执行　　平台具有帮助教师组织教学的功能，可在课堂教学时由教师选择任务发放给学生，过程中可暂停，可撤回。作业批改　　学生通过浏览器在线答题，参与线上讨论互动。教师在平台上进行批改与点评。学生可根据教师的评语进行订正、复学等活动。分组管理　　教师根据学生个体特征进行分组，设置不同的学习任务，平台可向学生分发不同的学习任务，满足个性化学习需求。数据分析基本统计量 　　平台对各习题的完成情况逐一统计，用统计图表显示出每一题的完成人数，正确、错误人数。学生详情　　平台为每位学生提供了关于学习累计的统计，包括对习题完成情况的统计，按学科、教案章节、知识点、题目类型等进行的分类统计分析。这是教师开展个性化教学的依据。标签管理 　　教师可设定一些常用标签用于学生作业的标注，方便在后续数据统计时从多维度进行分析。表 1　小学数学教学平台主要功能表

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　2019 · 12A︼ ｜课 改 前 沿2. 适应学生学习的小学数字化教学资源系统开发开展基于数据分析的小学数学教学实践研究，首先需要有相应的数字化教学资源，这是一项基础性工作。由于数学学科本身所具有的严谨性、逻辑性，高度的抽象性和广泛的应用性，所以数字化教学资源需要依据小学数学学科本身特点进行系统开发。主要分两步：一是依据小学数学学科的知识结构和学科特性，研究绘制形成小学数学学科的知识图谱。二是依据绘制的知识图谱，运用布鲁姆教育目标分类理论进行系统的适应学生学习需要的教学资源开发与分类。（1）绘制小学数学学科知识图谱。知识图谱是显示知识发展进程与结构关系的图形。小学数学各知识点之间存在着直接或间接关联，这些知识及知识之间的关联形成了立体的、网状结构的知识树。通过绘制可视化的图谱，表述小学数学知识及知识之间的相互关系，形成完整的知识体系图，这就是小学数学的“知识图谱”。这张可视化的图，呈现了小学数学知识之间的关系以及发展演进的路线，能清晰地展现每一个知识的生长点、延伸到哪里，以及相关联的知识。根据小学数学课程标准，以“因数和倍数”知识点为例，我们系统整理小学数学知识绘制而成的知识图谱不仅包括知识点和知识点之间的关系（也就是每个知识点的起点知识和后续知识），还包括知识点的教学目标、所在章节，以及相对应的教与学方法说明（见图 1）。图 1　小学数学知识图谱知识点说明（因数和倍数）知识点因数和倍数章节7.08.01说明数学概念的学习，需要达到理解水平。目标1. 学生能结合乘法的算式，举例说明“因数”和“倍数”的关系。2. 在 1-100 的自然数中，能找到某个数的所有因数；在 1-100 的自然数中，能找出 10 以内某个自然数的全部倍数。学习方式概括知识关联图认识乘法算式倍的认识因数和倍数质数与合数 分解质因数2 和 5 的倍数的特点公因数和最大公因数公倍数和最小公倍数（2）适应学生学习需要的教学资源的开发与分类。知识图谱构建的主要目的是为了在教学平台上进行适应学生学习的教学资源建设。教学资源必须与知识点挂钩并具有梯度层次，这样才能推送给不同学习目标、不同水平层次的学生。资源建设的主要内容是习题库建设和教学微视频开发。我们依据开发的知识图谱，运用布鲁姆教育目标分类理论开发了小学 1~6 年级完整的习题库，每一道习题与相关知识点匹配。同时，依据布鲁姆教育目标两维分类框架，将习题分为记忆、理解、运用、分析、评价、创造六个水平层次，进行习题属性标注，方便老师教学并适应学生学习的需要。在一些基础的数学知识点和重要的数学知识点上，我们还开发了教学微视频资源，供学生自主学习。（二）构建运行“学、研、行”教师培训模式由于以学生素养发展为核心，以大量学习数据为支持的教学，教师没有先例可循。为此，在

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　2019 · 12A19︼ ｜课 改 前 沿项目运行中我们必须开展教师培训来解决这个问题。而目前教师培训普遍采用的现场专题培训、观看网络视频、网上发帖交流等方式，从实际成效上看，有利于达到的学习目标主要是记忆和理解，难以达到运用、分析、评价、创造等更高层次目标。出现这种问题的根源在于：多数培训，无论是关于新理念、新方法的专家讲座，还是优秀教师的示范课，对于参训教师而言，仍然属于事实性或概念性知识，没有亲身的实践体验。“做中学”，很难将其转化成程序性或策略性知识。为此，我们研究构建了“学、研、行”教师校本研训模式（见图2）。

　图 2 揭示了在教师培训中，研究是学习与实践的桥梁，没有研究，教师难以学以致用。提高教师培训实效性的核心在于引导、促进教师在学习、实践中开展研究。所以“学、研、行”教师校本研训模式分为两个阶段：“学、研”阶段和“研、行”阶段。在“学、研”阶段，教师主要学习的是事实性知识和概念性知识；在“研、行”阶段，教师深度学习的是程序性知识、策略性知识、信念性知识等。依据布卢姆教育目标分类学，在“学、研”阶段教师主要处在对新知识的记忆、理解层次，在“研、行”阶段教师处在对新知识的应用、分析、评价、创造层次。“学、研”阶段和“研、行”阶段，是不断循环、螺旋提升的过程。1. 学、研阶段在该阶段研训团队主要学习、研究国内外已有的理论与实践成果。为此我们开发了学、研阶段螺旋式循环提升的五步骤程序：分析需求—确定内容—自主学习—分组研修—讨论深化。

　（1）分析需求：主要通过调研，明确参与研训教师知识结构的不足之处在哪里？其迫切需要解决的问题是什么？发现在大数据时代，教师素养发展上的具体需求。（2）确定内容：在需求分析基础上，我们将培训内容定位为学习科学理论、大数据理论与技术等。书单包括《应用学习科学》《大数据时代》《技术时代重新思考教育》《如何进行个性化教学》等十余本最新的相关理论与方法方面论著。（3）自主学习：教师在明确研究问题的基础上，开展自主阅读。我们强调要带着问题去读书，与现实的教学情境联系起来去读书。教师撰写个人读书笔记、读书心得、读书反思，互相交流。（4）分组研修：我们将参加研训的教师按照不同的研究问题进行分组。各研究小组将前期自主学习中学到的理论与其建立联系，力求找到对研究问题的解释，以及在教学实践中验证的方式。（5）讨论深化：由专家主持召开研讨会，各研训小组分组汇报学习体会，相互质疑，相互补充。随着大家充分地沟通交流、质疑问难，往往会引出更深层次的问题。这些问题会促进教师反思，并投入到新一轮的学习中。2. 研、行阶段该阶段研训团队运用课例研修的方式，通过开展线上与线下混合式教学，使教师在研讨与实践活动中，习得新知。我们开发了研、行阶段螺旋式循环提升的五步骤程序：设计标准—集体备课—课例观摩—评价改进—迁移运用。（1）设计标准：研训核心组成员，研究了教学各环节数据收集、数据分析的基本要求，使基于数据的教学改进意识全面融入教学设计中，形成了教学设计的新标准、新规范。（2）集体备课：全体研训教师分小组依据新开发的教学设计标准，进行教案设计。该阶段要求各小组成员充分交流讨论，运用新学到的知识，整合线上与线下教学资源及新教学情境下的多种教学方法，设计出数据驱动教学的教案样例。（3）课例观摩：各研训小组轮流开设研究课，全体研训教师参与听课活动。另外，邀请课题指导专家全程参与听课。听课后，由开课的研训小组介绍研究课的设计意图、数据挖掘与分析的方法等。（4）评价改进：研究课结束后，组织开展评课活动，研训教师、各位专家发表评课意见。重点围绕数据挖掘与数据分析的有效性，对课堂产生的影响，以及教学效果等方面，开课的小组根据意见建议改进其研究课的设计。（5）迁移运用：每...

篇二：全国数据驱动教育改进专题论文

治理驱动政府治理效能提升的影响机制与优化路径

　 摘 要：提升政府治理效能是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要内容。数据治理是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的技术手段、服务业态和治理方式，并为驱动政府治理效能提升提供新的支撑。数据治理通过驱动思维决策方式转型、价值创造方式转型、市场主体行为方式转型和政府自我调适转型等途径提升政府治理效能。在数字经济时代，政府需主动适应并加快自身数字化转型，进而不断提升数据应用水平。为此，有必要从强化政府数据纵横交融的复杂性、增强政府数据治理与市场发展的适应性以及政府数据治理与社会治理的协同性等方面着力，为推进政府治理数字化转型赋能。

　关键词：数据治理;政府治理;优化路径

　一、引言

　党的十九届四中全会提出，建立健全运用互联网、大数

　据、人工智能等技术手段进行行政管理的制度规则，把我国制度优势更好地转化为国家治理效能。2019年10月，习近平总书记在中央政治局第十八次集体学习时强调，构建区块链产业生态，加快区块链和人工智能、大数据、物联网等前沿信息技术的深度融合，推动集成创新和融合应用。这为数据治理驱动政府治理创新提供了根本指针和发展方向。

　政府治理承担着维护国家公共安全、保障社会经济稳定发展、管理社会公共事务、服务人民群众等重要职责，是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要内容。在数字经济时代，以 5G、区块链、云计算、大数据等为代表的新一代信息技术日新月异，不仅推动着国家治理理念、治理模式、治理手段的深刻转型，也对政府治理的有限性、有序性、有效性提出了新的要求。学术界对大数据在国家治理领域产生的深远影响及其体现的重要价值给予了广泛关注。例如，在大数据影响方面，冯锋认为，大数据是一柄双刃剑，它独特的理念、技术和方法既能有效提升国家治理水平，又使国家治理面临数据处理、隐私保护、数据安全等一系列技术性、社会性的难题和挑战;①在大数据治理方面，王金永和张德才认为，在数据治理背景下实现政府治理创新，需要转变传统的

　治理理念，要求治理方式由封闭管理转向开放治理、由单向管理转向协同治理，在运用大数据思维与技术推动决策方式、管理流程、治理手段进步的基础上，实现技术进步与社会价值相融合、数据开放与数据安全并举、数据共享与协同治理互推共进;②在大数据共享方面，周博文和张再生认为要推进国家治理体系和治理能力现代化，实现有效的社会治理，大数据上升为国家战略势在必行，数据财富应成为全民意识。③随着数字时代的到来，通过大数据、互联网、人工智能等技术充分发挥数据治理驱动政府治理效能提升的优势，是转变和创新政府行政管理运行模式的必由之路。但是，还应看到，基于数据资源共享的大数据整体性管理机制缺位、针对大数据开放共享的制度保障不足、支撑大数据技术开发的人才匮乏以及旨在保证大数据信息安全的法律体系不完善，是当前推动政府治理数字化、网络化、智能化转型过程中亟须解决的难点和要点。④基于此，本文从思维决策方式转型、价值创造方式转型、市场主体行为方式转型和政府自我调适转型等环节入手，探寻数据治理驱动政府治理效能提升的优化路径。

　二、数据治理驱动政府治理效能提升的影响机制

　1.数据治理驱动思维决策方式转型

　随着云计算、物联网、区块链、人工智能等新一代数据基础设施在社会层面的广泛应用和创新发展，数据资源正在形成非线性的、面向不确定性的、自下而上的决策基础。一方面，数据治理推动思维决策观念的转变。在“万物皆数”的时代，越来越多的国家或者组织开始认同“数据即权力，权力即数据”的世界观，即权力被赋予数字化属性，而数据本身也成为一种重要的权力资源。⑤由于数据种类多、覆盖广、多元化且借由前沿技术从宏观群体走向微观个体，数据分析进入全方位事实分析阶段。来自单位内部的数据同时纳入第三方的竞争数据，并以非结构化数据为主的大数据作为决策的支撑基础，使得与之相伴而生的思维决策将根据设定好的参数自动化生成应对策略。另一方面，数据治理极大改变了思维决策的过程。具有智能化、实时性处理海量数据能力的大数据极大地激活了曾经利用率偏低的大量的社会日常运行数据，这意味着数据的产生、加工和结果运用离不开政府、企业、社会组织、公众、个体等主体的共同参与。在大数据时代，决策过程不仅需要领导层的布局与组织，也需要数据分析师的技术支持，最终的决策是双方乃至多方共同参与的结果。决策组织架构的主流模式

　呈现出扁平化、单元式的显著特征。决策链条由组织架构底层向上层传递，决策机制由自上而下的正三角形模式向自下而上的倒三角形机制轉变。实践证明，数据治理驱动政府思维决策方式转型不仅极大改变了政府治理方式和治理工具，还显著提升工作效能，并有效降低行政管理成本。有关资料显示，欧盟政府部门通过大数据应用可在未来 10 年每年创造 1500 亿至 3000 亿欧元的新价值，行政开支额度每年减少 15%—20%。⑥

　2.数据治理驱动价值创造方式转型

　传统政府治理的一个重要任务是保证绩效进而实现价值创造，其评判手段是确定绩效标准并以此进行绩效考核与评估。在这样的评判背景下，治理行为本身极易在标准相对固定的考核与评估过程中偏离最初的目标任务，导致治理为政府的绩效服务。在数据赋能作用下，借助算法对海量的数字化内容进行聚合反应，可以将更多元的治理主体需求进行融合，同时提供更加动态的绩效标准和及时的绩效评估反馈，优化并促进多元治理主体自身利益和价值的实现。一方面，数据赋能价值创造的信息条件。大数据产业的兴起，对传统信息经济理论造成冲击，赋予信息新的价值创造内涵。信息更多以数据形

　式出现，市场参与者将会留下可发掘的活动足迹，决策者可以通过数据驱动有效降低隐藏信息和行为的时间成本，进一步增强大数据本身的交叉聚合突变效应。另一方面，数据赋能价值创造和分配方式。海量的数据资源可以提高价值创造的市场透明度，消除信息不对称，促进数据共创共有共容共享，并创造出新的价值。⑦例如，在市场价值创造过程中，大数据能够对所有潜在的服务对象进行精确细分，以接近精确地了解服务对象的习惯，以便提供更加精准的服务方式，增加新的个性化服务附加值，减少因服务不精准而使服务无效所产生的损失。

　3.数据治理驱动市场主体行为方式转型

　在社会转型期，科层制与市场治理和网络治理组成了复杂的混合体，实现多种治理形态的融合、平衡、协作和统筹成为政府治理的重要内容。⑧对此，“元治理”理论所蕴含的积极价值越来越受到政学两界关注。“元治理”理论主要强调政府对制度保障和凝聚社会共识所担负的首要责任。⑨尤其在数据的多向自由流动趋势下，政府通过实施“元治理”有效整合多方利益，不仅可以保障自组织治理的顺利实施，还可以弥补社会子系统的治理缺失。一方面，数据治理可使市场主体从非结构化的海

　量数据中挖掘出能够与业务融合的新知识，并促进生产模式、商业模式、管理模式等的变革和发展。在通过多种途径提升信息的可访问度、数据透明度及其可广泛获取性的基础上，利用云计算技术能够大规模收集有关潜在消费者的海量数据，并在对信息进行实时、高效分析的基础上作出相应预判，提高消费需求预测的有效性。同时，利用大数据和人工智能勾勒用户“数字剪影”，可以提高服务的量身定制及对产品功能的验证水平，大大缩减产品与最终用户的沟通成本，使实时个性化成为可能。另一方面，数据治理推动市场主体组织结构变革，不断突破信息传输的传统活动空间，使产品设计、生产制造、市场营销等价值链环节全部通过网络完成，为传统组织的改造和新型组织的建立提供组合分工和加大管理跨度的可能性，也使横向组织模式的优势得以充分发挥。在此基础上，动态化、虚拟化组织成为一些企业或其他组织结构的主体，并表现出其对传统管理模式的业务流程再造及实行柔性管理的优势和价值。例如，杭州市余杭区建立涵盖税务、科技、统计等 12 个部门的“多维度市场主体服务平台”，汇聚全区企业、政务、金融、技术等领域资源，为企业提供基于大数据的需求对接、发展指导、技术支持、政策法律咨询等精准服务，极大助力市场主体的高质量发展。⑩

　 4.数据治理驱动政府自我调适转型

　受行政科层体制影响，传统的政府治理侧重于流程管理，而管理的流程化会逐渐退化为流程的刻板化，进而造成治理效能下降。数据治理驱动政府自我调适不仅是从经验驱动向数据驱动决策与执行转变，更重要的是通过对数据的汇集、关联和融合实现基于数据的治理。B11 这种基于数据的治理是一种透明、开放、高效、和谐的政府治理，主要表现在两个方面。一方面，大数据影响政府治理的信息获取模式。信息获取方式从有目的的调查采集转向现有大数据的分析挖掘，制度设计从以机构为中心转向以有需求价值的指标为中心，调查主体从政府单一机构转为社会各机构联合，信息获取的分工由纵向层层布置或者加工汇总上报转变为不同部门直接按照自身需求挖掘整理。另一方面，大數据助力政府治理决策科学化及公共服务个性化、精准化。大数据通过转变公共产品提供方式，助推云服务型政府建设，实现公众的知情权、参与权和监督权，提高政府依法行政的水平和能力。同时，政府通过运用大数据技术可以更好地整合部门职能，为深化企业、财税、金融等方面改革提供有力支持，促进部门间业务协同联动。数字化、网络化、智

　能化的数字政府建设不仅能增强横向部门间的沟通，提高政府资源配置水平，进一步健全宏观调控体系，还能提升部门对综合问题的治理能力，提高政府工作效率和服务能力。例如，贵州省开通了全国首个实现全省政府“统筹存储、统筹共享、统筹标准和统筹安全”的云计算平台——“云上贵州”，该平台可提供云服务器 8000台、云数据库 1300 台、存储空间 10PB，并承载省内 256家政府和企业用户的 730 多个应用系统，为消除“数据孤岛”、打破“部门壁垒”提供有力的技术服务，为政府利用大数据进行科学决策提供支撑。B12

　三、数据治理驱动政府治理效能提升的发展历程

　1.起步阶段：政府信息中心初步建立

　随着计算机的普及和网络信息技术的发展，为了快速提高自身的办公自动化水平和社会管理水平，自 20 世纪 80年代以来，国务院和地方政府以网络信息技术为载体，着手建立独立的信息中心或信息办公室，并启动实施了一系列办公自动化项目建设，积极开展对领导干部和公务员的信息化知识普及与技术培训。经过 10 多年发展，全国政府系统信息化建设取得了长足进步，基本形成了

　政府自动化、信息化办公。20 世纪 90 年代，国务院主导实施“三金工程”（金桥工程、金关工程、金卡工程）建设，奠定了我国经济社会信息化的基础。这一时期，虽然政府在信息资源开发和应用上取得较大进步，但政府科层制的组织弊端加剧了政府职能部门之间碎片化、条块分割的现象，各部门之间缺乏有效沟通机制加剧了信息在组织层面横向及纵向上的不对称性。各部门之间的数据共享机制缺位，导致“信息岛”变为“信息孤岛”，极大制约了政府治理效能提升。

　2.过渡阶段：政府信息公开进程加快

　随着网络信息技术的不断革新以及社会发展的切实需要，政府部门加快了信息中心建设，但各部门之间的数据共享机制建设依旧滞后，导致“业务孤岛”“数据孤岛”“系统孤岛”等现象长期存在且愈加严重。为了打破这种信息垄断，实现政府各部门之间数据共享、提升办事效率、优化办事流程，1999—2001 年，政府逐步建设信息共享系统及政务信息公开工程。在国家层面，推行“政府上网”工程，以尽快实现地方各级政府统一使用的网络平台，从而提升各级政府公共管理与公共服务水平。2008年 5 月，国务院颁布实施《政府信息公开条例》，明确规

　定公民、法人和其他组织有依法获取政府信息的权利。在此背景下，许多地方相继提出了电子政务发展目标，一些沿海发达城市率先开展数字化城市建设。通过多年努力，各地政府部门基本实现了政府信息网上公开，一些政府服务网站、APP 等网络平台还添加了便民服务业务，实现线上线下一体化，并逐渐形成了较为合理高效的电子政务框架和较为系统的网络办公体系，显著提高了政府部门的公共服务水平及行政审批效率。

　3.提升阶段：政府信息共享取得突破

　进入 21 世纪以来，以电子计算机、现代信息技术和现代通信技术为标志的信息化发展，引起了信息时代的综合反应。《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》《物联网“十二五”发展规划》等先后出台，强调要大力支持海量数据存储及其处理技术的研发和产业化，将信息处理技术列为四项关键技术创新工程之一。随着国家大数据战略的实施和数字中国建设步伐的加快，各地区围绕数字政府的探索与实践不断深化，数据共享取得重大突破。例如，浙江省将数字政府建设作为数字经济和数字社会的基础性工程。2017 年 2 月，浙江省人民政府印发《浙江省公共数据和电子政务管理办法》，该办法是全国

　第一部专门规范公共数据和电子政务的省级政府规章;2018 年 11 月，广东省人民政府发布《广东省“数字政府”建设总体规划（2018—2020 年）》，明确了省域“数字政府”建设的路线图。

　四、数据治理驱动政府治理效能提升的优化路径

　在全球范围大数据蓬勃发展的背景下，以数字化、网络化、智能化为特征的新一代信息技...

篇三：全国数据驱动教育改进专题论文

glish TeachersVol.17 No.24引言由中国教育技术协会中小学外语教育信息化应用工作委员会、北京师范大学外国语言文学学院联合举办、翼课网智能化同步教学平台承办的第五届“互联网 + 学校教育”高峰论坛于 2017 年 7 月27 日在山东省烟台市召开。会议为探索教育信息化与外语教学的融合和发展提供了学习和交流的平台，来自全国各地的高等院校、科研机构和中小学学校代表、在读研究生等 3000 多人参加了此次盛会。在本次高峰论坛上，专门召开了以“数据驱动的英语精准教学”为主题的分论坛，有近 300 人参加了会议。会议期间还收到来自全国各地的骨干教师、教育工作者的 50 余篇有关精准教学研讨的论文，经过专家评审，评选出 10 余篇优秀论文并为作者颁发证书。本次专题论坛分为三个部分，即基于互联网的精准教学、数据对于精准教学的指导和教育信息化融入英语课堂的精准教学实践。一、基于互联网的精准教学中国民族师范教育研究中心主任、教育部《英语课程标准》研制组核心成员鲁子问首先就基于互联网的精准教学做了主旨发言。鲁子问认为在实际的英语教学过程中，尽管师生做了很大努力，但是往往很难达到预设的教学成效。在教学目标无重大偏差、教学方法无致命偏离的情况下，导致教学效果严重偏离预设目标的因素是：教学没有针对学习所需。要明确学习所需，英语教师首先要分析学习行为与相应的学习目标设定。分析与设定得越精准，实现目标的可能性就越大。接着，鲁子问引出了“精准教学”这一教学理念，概述了精准教学的起源，即起初教师通过观察并人工记录学生学习行为表现，基于行为结果不断调整教学策略，后来发展为通过评价教学促进学习行为。开始这一教学方式以帮助“学困生”为主，随后逐渐发展到多种教学领域。但是这种传统的记录学生行为数据的方法不仅费时费力，而且数据并不精准，因此多年来没有受到学校和教师的推崇。随着网络的普及和数字化时代的到来，英语的教学和学习方式有了新的转机。基于互联网的在线学习平台不断兴起，使学习行为的记录、分析更加精准，从而促进了精准教学走向科学数据时代。鲁子问也提到了 2016 年 11 月在美国内华达州召开的“第二十九届世界精准教学大会”，会上国内外知名专家针对基于互联网数据的精准教学进行探讨，而且一些工作坊还提到如何有效使用数据指导教数据驱动的英语精准教学论坛会议综述段 沙 韩晓庆【摘 要】概述由中国教育技术协会中小学外语教育信息化应用工作委员会、北京师范大学外国语言文学学院联合举办、翼课网智能化同步教学平台承办的第五届“互联网 + 学校教育”高峰论坛的相关内容。从基于互联网的精准教学、数据对于精准教学的指导和教育信息化融入英语课堂精准教学实践等三个方面梳理与会代表的专题报告内容，分析他们基于数据促进精准教学的观点。【关键词】精准教学；论坛教学；会议综述；教学成效ENGLISH TEACHERS 71PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建

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　2017 年 第 24 期 英语教师学，并出台了精准教学指南等一系列可能对未来教育产生重大影响的文件。另外，他还介绍了美国的学习网站 Knewton。它是专门为学习者提供数字化教育服务的网上教育平台，可追踪学习者行为，记录其学习轨迹，通过数据搜集、推断及建议三部曲为学习者提供个性化的教学，为开展精准教学提供了可能。鲁子问强调英语的精准教学和传统一样，核心都是实现教学目标，促进基于学生核心素养发展的精准教学目标的实现。英语精准教学是一个为了开展有效教学、促进英语课程核心素养实现，而基于精准分析学生学习行为，确定教学与学习精准目标，精准测定学习发展行为，精准支撑后续教学与学习活动决定的教学行为系统（阮敏、鲁子问 2017）。鲁子问还提出，精准教学的基本过程包括四个环节，即行为观察与记录分析、教学设计、教学实施、教学评价。精准的学习行为分析是基础，精准的教学决策是关键。它们可用于测试分析，但不是备考工具。此外，他还提出了精准教学的四个维度，即目标精准，指向所需所能；教学过程与环节精准；活动精准，有效针对问题；评价精准，过程促进结果。鲁子问以数字化学习平台—— — 翼课网智能化同步教学平台为例解释师生如何开展精准教学。课前学生在平台上根据需求精准选择学习资源和活动进行自主学习；课中教师及时检测学习结果，调整教学策略；课后教师根据学习结果进行精准评价。最后，鲁子问再次强调精准教学需要有效数据。虽然当前人类的认知与科学技术水平有限，不可能把握一切数据，但可以把握有效数据。如果教师可以逐步提高教与学的精准度，哪怕从 0.001 开始，日积月累，教学成效也会有很大提升。因此，教育实践者应该全面掌握精准教学的理念和方法，充分利用教学信息化平台进行精准教学实践。二、数据对于精准教学的指导来自华南师范大学的教授穆肃探讨了数据对于指导精准教学的过程和影响，指出随着大数据、人工智能等新兴技术的兴起，有效借助技术分析学习数据和行为对于教师深度挖掘学生潜在的学习过程和影响学习成绩因素，调整教学过程，提高教学效果具有重要意义。穆肃阐释了教育中大数据的概念，并提出了获取数据的四个方面，包括基本行为数据、学习行为数据、学习活动数据、测评数据。大数据教学应用的目的主要表现在以下六个方面：第一，对学生的发展持续关注和记录，发现学生学业水平背后的因素，挖掘学生多元智能的发展状况；第二，实现过程性评估，及时提供个性化学习支持和引导；第三，及时呈现问题，提供问题解决思路，帮助教师及时调整教学策略和方法；第四，根据课内外的数据建立学生模型，提供发展咨询；第五，不断形成教学策略和方法库，提升教学效率和效果；第六，支持教育管理者及时、正确、科学地制订管理办法和策略，帮助教育研究者客观、全面、精细地开展教育教学研究。大数据在教学中的应用有助于师生开展精准教学。对学生而言，可以从行为角度了解自身学习过程的发生机制，并优化学习，使基于学习行为数据的分析推荐学习轨迹，从而开展适应性学习、自我导向学习。对教师和管理人员而言，大数据可以用来评估课程和机构，以改善现有的学校考核方式，并提供更为深入的教学分析，以便教师在数据分析基础上为学生提供更有针对性的精准教学干预。三、教育信息化融入英语课堂精准教学实践来自陕西省西安铁路第一中学的英语教师杜雯分享了自己近年来借助数据精准制定教学对策的成功案例。她首先指出目前英语课堂教学存在的问题，即教师很难抓住每一个学生的兴趣点，也很难精准捕捉学生的弱点。接着她介绍了自己借助翼课网智能化同步教学平台开展英语精准教学的过程，展示了学生在平台上为期 12 周的英语作业、训练、考试成绩的提升，分享了自己如何利用该平台72 ENGLISH TEACHERSPDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建

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　English TeachersVol.17 No.24的有效数据精准判断学生的学情，及时发现问题，从而调整教学策略，精准制订教学设计，有针对性地对学生进行指导的经验。来自辽宁省丹东港市教师进修学校的英语教师吴秀慧做了《将信息技术融入到英语课堂精准教学》的发言。首先，她指出信息技术在现代英语课堂精准教学中的内涵就是把信息技术充分渗透到英语课堂教学的各个环节，精准设计教学目标、教学过程，精准测量，并借助信息技术和网络学习平台的存储和统计能力，精准诊断学生的知识漏洞，从而进行有针对性的教学。其次，她认为信息技术对英语精准教学有两个积极作用：其一，以大数据、云计算为依托的网络学习平台能够记录学生的学习数据和过程，自动分析学习结果，有助于教师及时掌握学生学情，精准定位学生的知识薄弱点，及时调整教学进度，因材施教；其二，信息技术支持下的精准教学能够帮助学生从模糊学习到精准学习，帮助英语教师由经验型转向科学型。通过透明、科学的评价体系，学生能够获得教师有针对性的帮助，真正满足学生的实际学习需求。来自辽宁省营口市鲅鱼圈区实验中学的英语教师李威就信息化英语精准教学实践与发展做了发言。她指出信息技术与英语课程整合一直是教育工作者研究的课题之一，英语教学的信息化和核心素养的培养依然是英语教学的关注点。借助信息技术手段，辅助英语精准化教学，使其与教学活动深度融合并服务、支撑英语教育课程改革是广大基础教育工作者不断思考和探究的课题。李威认为以教学目标和内容为基础才有可能实现英语精准化教学。精准教学要求记录学生日常练习和课堂学习表现，她还指出精准化教学测量的是学习行为的频率，以流畅度作为衡量学生发展的指标。她分享了所在学校学生借助翼课网智能化同步教学平台进行听、说、读、写、测的教学实践过程。翼课网智能化同步教学平台能够记录学生学习过程、分析学习行为、测评考试结果、建立学习档案、储存成长轨迹，生成学习成果报告，充分体现精准教学流畅度的“准确度”和“速度”。学习表现的频率随时间的增长而变化，通过翼课网智能化同步教学平台分析得到的频率数据可以辅助教师和学生判定教学方法是否有效。来自陕西省西安尊德中学的英语教师汪远翔做了《互联网 + 初中英语口语教学的研究与实践探索》的报告。随着信息技术在英语教与学中的不断应用，网络学习平台越来越受到中小学教师的欢迎。汪远翔基于翼课网智能化同步教学平台构建了初中生口语教学模式。学生在线完成训练后，教师能够精准地掌握全班学生的学习情况，及时发现学生存在的共性问题及个别学生存在的个性问题，从而对学生开展有针对性的指导。她还展示了对学生和家长做的调查问卷，问卷结果显示，受教育程度越高的家长对新事物的接受能力越强，越能较好地辅导学生应用网络学习平台。学生在一段时间的训练之后，口语能力有了不同程度的提高。最后，汪远翔分享了班级三名学生口语能力提升的成功案例，为一线英语教师提供了参考和借鉴。来自陕西省西安自达中学的英语教师孙志都分享了《初中英语教学中教育信息化手段促进日常教学的研究》的报告。随着无线网络的普及、移动通讯设备的广泛应用，手机、平板电脑等设备逐渐被应用于课内外教学。与此同时，学生的不合理使用也成了教师和家长们担忧的问题。他首先讲述了学生受手机干扰影响英语学习成绩的现状。然后谈到自达中学引进了翼课网智能化同步教学平台，学生可以在手机、电脑上进行学习和练习，教师能够及时查看学生的成绩，并提到翼课网智能化同步教学平台的一个显著特点就是基于数据分析帮助教师改进教学方法和策略。平台准确地反映出每一个学生的学习情况，教师以此在教学环节中作出相应的调整和改变，有利于实施精准教学策略，从而达到提升教学效果的目的。（下转第 80 页）ENGLISH TEACHERS 73PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建

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　2017 年 第 24 期 英语教师有时间和精力对数据进行全面的采集；另一方面传统课堂教学没有为教师提供一个可以分层教学、“因材施教”的环境，这些往往使得教学效果的精确反馈被忽略，如课堂教学中的某个知识点的教学及在线习题反馈、课后作业中每个学生对每一道题的作答情况、班级考试的整体情况和试题分析等，这些蕴含了大量价值的数据均没有被完全挖掘出来。随着大数据、云计算等技术在教育领域的广泛运用，翼课网智能化同步教学平台等网络教学平台对学习数据深入有效的分析挖掘，使学校开展精准、高效的教学活动成为可能。大数据支持的英语教学逐步实现了实时、全面地记录、跟踪学习者的学习需求和学习行为，实现了为不同层次的学生打造个性化的学习方案，实现了教学中课前精准备课、课中精准决策和课后精准评价。引用文献刘邦奇.2016. “互联网 + ”时代智慧课堂教学设计与实施策略研究[J].中国电化教育， （10）：51-56，73.彭红超，祝智庭.2016.面向智慧学习的精准教学活动生成性设计[J].电化教育研究， （8）：53-62.彭红超，祝智庭.2017.以测辅学：智慧教育境域中精准教学的核心机制[J].电化教育研究， （3）：94-103.祝智庭，彭红超.2016.信息技术支持的高效知识教学：激发精准教学的活力[J].中国电化教育，（1）：18-25.Griffin C P，Murtagh L.2015.Increasing the sight vo-cabulary and reading fluency of children requiringreading support：the use of a Precision Teachingapproach [J].Educational Psychology in Practice，31（2）：186-209.Lindsley，O. R.1991.Precision teaching’s unique lega-cy from B. F. Skinner [J].Journal of Behavioral Edu-cation， （2）：253-266.（聂胜欣，教育技术学硕士，毕业于西北师范大学，现就职于中国教育技术协会中小学外语教育信息化应用工作委员会秘书处；蔡裕方，毕业于浙江师范大学，现为浙江省台州市英语教研员）结束语本届研讨会以“数据驱动的英语精准教学”为主题，是国内英语学术界首次探讨信息技术支持下的英语精准教学大会。在大会的主题演讲与报告中，学者们展示与交流了精准教学理论成果与实践经验，以生动的成果和成功案例告诉人们，利用信息技术对学生的有效数据进行精准分析必将促进英语教师实现教学目标，满足学生个性化的学习需求，真正落实因材施教的原则和教学方法。另外，与会者对翼课网智能化同步教学平台在英语精准教学中的贡献做了充分肯定和赞赏，认为翼课网智能化同步教学平台为英语教学高效化提供...

篇四：全国数据驱动教育改进专题论文

书第２期［总第６８期］２０２２年４月研究生教育研究Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｇｒａｄｕａｔｅ　ＥｄｕｃａｔｉｏｎＮｏ．２Ａｐｒ． ， ２０２２　　 文章编号：

　２０９５ － １６６３ （ ２０２２ ）

　０２ － ０００１ － ０８　　ＤＯＩ ：

　１０．１９８３４ ／ ｊ．ｃｎｋｉ．ｙｊｓｊｙ２０１１．２０２２．０２．０１动态监测：大数据驱动的研究生教育管理新范式王战军，蔺跟荣（北京理工大学 人文与社会科学学院，北京１０００８１ ）收稿日期：

　２０２２ － ０１ － １８作者简介：王战军（ １９５６－ ），男，河北邯郸人，北京理工大学研究生教育研究中心主任，人文与社会科学学院特聘教授，博导。蔺跟荣（ １９８２－ ），男，甘肃天水人，北京理工大学人文与社会科学学院博士生。基金项目：国家自然科学基金重点项目“‘互联网 ＋ ’时代研究生教育管理变革与创新研究”（ ７１８３４００１ ）摘 　 要：动态监测是在“互联网 ＋ ”、大数据、云计算、人工智能等新兴技术迅猛发展，研究生教育发展进入新阶段的背景下形成的大数据驱动的研究生教育管理决策新范式。动态监测利用现代信息技术持续收集、深度挖掘和系统分析数据，以数据融合和交互的方式动态呈现研究生教育实时状态，为多元主体价值判断、科学管理、持续改进提供决策支撑。构建动态监测数据平台，形成以高校为主体、以动态监测为手段的研究生教育管理决策监测评估体系，是实现大数据驱动的研究生教育管理新范式的主要途径。关键词：动态监测；大数据驱动；研究生教育；管理与决策；范式中图分类号：

　Ｇ６４３　　　　 文献标识码：

　Ａ　　 随着我国进入大数据时代，信息技术迅猛发展，人工智能、虚拟现实、大数据、云计算、“互联网 ＋ ”等新兴技术的新理念、新思维、新方法逐渐应用于各个领域 ［１ ］ 。大数据驱动技术的广泛使用促进了社会、经济、教育、文化、科技等领域的认识论和方法论的变革，引发了管理方法变革，对管理理念、决策方式都产生巨大影响，大数据驱动的管理决策方式成为一种新型管理模式 ［２ ］ 。大数据时代，研究生教育管理以数据为基本要素，以动态监测为主要范式，为新时代研究生教育管理问题的解决提供决策支持。一、挑战与机遇：动态监测范式生成动因研究生教育是国家教育体系的最高层次，肩负着高层次人才培养和创新创造的重要使命，是国家发展、社会进步的重要基石，全面提高研究生教育质量是新时期我国研究生教育的核心任务 ［３ ］ 。研究生教育质量提升是一个系统工程，需要化解传统研究生教育管理决策信息的碎片化、静态化、简单化等不利因素，突破管理决策的局部性、线性化和静态性等困境，用大数据驱动的管理决策理念，实现研究生教育科学、理性的管理与决策 ［４ ］ 。大数据驱动技术的快速发展和广泛使用为管理改革注入了新活力 ［５ ］ ，为研究生教育管理范式的创新提供了动力源泉。（一）经验驱动的资源配置不能适应研究生教育改革发展需要２０００ 年以来，我国研究生教育规模迅速扩大。根据教育部公布的《２０２０ 年全国教育事业发展统计公报》，２０２０ 年，全国共有研究生培养单位 ８２７ 个，研究生招生 １１０．６６ 万人，比上一年增加了 １９ 万人，增长２０．７４％ 。其中博士生招生１１．６万人，硕士生招生９９．０５万人。此外，研究生教育在学的总规模达到３１３．９６万人 ［６ ］ 。研究生教育规模激增为中国研究生教育带来了新的发展机遇，随着研究生教育以规模扩张为特征的外延式发展任务的基本完成，全面提高质量、内涵式、高质量发展成为新时代中国研究生教育的核心议题。资源配置成为研究生教育管理面临的复杂难题。资源配置是研究生教育管理决策的核心问题。为保障和提升研究生教育质量，国家不断加大研究网络首发时间：2022-03-31 11:09:55网络首发地址：https://kns.cnki.net/kcms/detail/34.1319.G4.20220329.1457.001.html

　生教育资源投入，以“双一流”建设为例，首轮“双一流”建 设 中央引 导专 项资金、地 方 政 府 投 入 共 计１８００多亿元。然而当前的研究生教育资源配置管理还处于条块分割的行政职能控制之下，主要采取“单位提交材料－领域专家评审－主管部门审核确定”的管理决策方式，管理决策过程主观性较强，单位的文字材料、评审专家的主观判断以及主管部门的经验管理，对研究生教育资源的最终投向起着决定的影响。行政主导的资源配置方式虽然管理效率高，但存在刚性有余而灵活性不足的问题，导致忽视不同地区发展水平、不同学科发展特点、不同机构发展优势。因此，由于管理决策依据的科学性不足，决策过程中的偏差较难控制，以经验驱动的研究生教育资源配置极易形成研究生教育管理过程中“上项目”“争资源”现象，忽视学科建设、人才培养的客观规律，导致重复建设和资源浪费，不能很好适应研究生教育的改革发展与建设研究生教育强国的客观需求。（二）不科学的评价导向不能适应研究生教育高质量发展研究生教育评价是研究生教育发展的指挥棒。习近平总书记在全国教育大会上强调，要深化教育体制改革，健全立德树人落实机制，扭转不科学的教育评价导向，坚决克服唯分数、唯升学、唯文凭、唯论文、唯帽子的顽瘴痼疾，从根本上解决教育评价指挥棒问题 ［７ ］ 。随着我国研究生教育步入内涵式、高质量发展阶段，提高研究生教育管理决策效率，促进研究生教育质量提高成为新时代的主要目标。当前我国研究生教育评价以总结性评价为主，常态和过程的动态监测不足。评价标准由于指标一致性和数据可比性等的限制，多采用静态固定指标，将不同类型院校、学科用相同或相近指标进行评价的现象较为普遍。不同类型的研究生教育评价虽然设置了不同的权重，但其数据指标基本不变，极易导致对评价对象发展多样性的忽视。科学的评价方法是扭转不科学的教育评价导向的基础。以动态监测为基础的监测评估，利用现代信息技术持续收集和深入分析有关信息，通过直观呈现研究生教育状态，为多元主体价值判断和科学管理决策提供客观依据 ［８ ］ 。动态监测体现了开放性、客观性、写实性、动态性的理念。相比传统研究生教育评价，动态监测的指标体系是开放的监测指标体系，可以根据反映研究生教育的特色和实际需要作出调整。动态监测指标采用定量和定性结合的方式，定量指标反映研究生教育客观情况，定性指标用事实说话，辅助呈现研究生教育管理过程。更重要的是，动态监测充分利用大数据驱动的优势，采用动态采集信息，实时更新状态，及时反馈的机制实现了研究生教育的常态评价，提高了评价的有效性。（三）静态的管理决策模式不能适应研究生教育管理科学化传统研究生教育管理决策通常建立在静态的周期性统计报表的基础之上。研究生教育的错综复杂和管理信息数量急剧增加，为研究生教育决策者带来了沉重的负荷。决策者处理信息的能力是有限的，因此迫使决策者不得不依靠更多的人协助分担负荷 ［９ ］ 。同时由于方法的限制，数据分析能力不足，基于海量数据的模型研究滞后，限制了对数据隐含规律的挖掘与呈现。总之，以静态周期报表数据为依据的研究生教育管理决策非常不利于及时采取纠偏措施和有效预防管理决策风险，难以应对日益复杂和发展节奏变快的研究生教育管理现实，研究生教育管理决策亟待建立“用数据说话、用事实说话”的科学管理决策范式。建立动态监测的研究生教育管理决策新范式，需要采用大数据驱动的方式，将大数据作为管理决策的基础，充分利用研究生教育大数据海量增长趋势，解决研究生教育数据的采集和存储碎片化问题，打通研究生教育的“数据孤岛”，有效融合内部数据源与外部数据源，形成多源异构研究生教育数据平台。同时利用研究生教育大数据平台建立研究生教育过程数据的动态采集、挖掘分析处理和实时反馈的动态监测机制，为研究生教育动态监测的科学管理决策提供支撑。二、证实与实时：动态监测范式的内涵探析范式是美国哲学家托马斯·库恩为了解释科学革命是如何发生的而创造的一个概念。范式在不同的研究领域具有不同的认识，在科学哲学的范畴中，范式是对科学的总体观点，即联结科学共同体并且允许常规科学发生的一系列共享的假设、信念和价值观 ［１０ ］ 。在社会学的范畴中，范式指公认的科学成就、具体的科学成就、一套科学习惯 ［１１ ］ 。管理学范畴中的范式强调了从规范管理向实证管理方向的转变，为管理理论提供证实和证伪成为管理学范式发展的显著特点 ［１２ ］ 。从数据形态的角度，图灵奖得主Ｊｉｍ　Ｇｒａｙ 将科学研究的范式分为实验范式、理论范式、仿真范式以及数据密集型范式 ［１３ ］ 。因此范式从·２· 王战军，等：动态监测：大数据驱动的研究生教育管理新范式

　本质上讲是一种理论体系或框架，无论是在实际中还是在逻辑上都接近于科学共同体。随着新兴技术的突破与创新，使人们对复杂的系统进行直接管理和科学决策的渴望变成现实。大数据、人工智能、虚拟现实等信息技术的快速发展带来管理思维和决策方式的转变，研究生教育管理在管理数据密集化的基础上实现了大数据驱动的管理决策，引领研究生教育管理决策方向，形成了研究生教育管理动态监测范式。（一）研究生教育管理动态监测范式的内涵动态监测利用现代信息技术持续收集、深度挖掘和系统分析有关数据，客观呈现研究生教育管理状态，为多元主体价值判断和科学决策提供客观依据 ［１４ ］ 。教育管理系统要素相互作用，其结构关系往往表现为某种模式和模型 ［１５ ］ 。动态监测由“数据收集－系统分析 － 客观呈现”所组成的紧密联系的整体构成。大数据驱动的研究生教育管理需要教育专家和数据专家跨界融合，动态监测通过数据建立突破式的跨界关联、大数据资源治理机制与管理、大数据管理与决策价值分析与发现、大数据分析方法与支撑技术，形成一种新的管理决策范式 ［１６ ］ ，实现研究生教育管理证实写实、多元判断、持续改进的科学管理决策，大数据驱动的研究生教育管理动态监测模型如图 １ 所示。图１　大数据驱动的研究生教育管理动态监测模型大数据驱动的研究生教育管理动态监测具有五方面的属性。一是证实的属性，动态监测使用核心监测定量数据说话，客观反映研究生教育管理的状态，所采用数据与管理状态在一定条件下具有高度相关或者具有相同发展趋势，监测数据能够反映管理状态的变化情况。二是写实的属性，研究生教育管理是一个复杂的系统，对于难以用客观数据量化的维度，需要使用定性的事实写实描述。三是动态的属性，动态监测证实数据和写实事实都基于研究生教育管理周期的实时数据，对研究生教育管理状态实时反馈，动态的实现有赖于数据的实时采集和及时处理反馈。四是精准的属性，动态监测为多元管理主体服务，满足不同主体的诉求，大数据驱动的研究生教育管理决策必须针对不同主体，在功能上实现个性化定制。五是改进的属性，基于定量数据和定性写实，动态监测为研究生教育管理决策提供支撑，实现多元主体价值判断 ［１６ ］ 。（二）研究生教育管理动态监测的方法研究生教育管理动态监测以大数据驱动为基础。信息技术的快速发展使得研究生教育管理能够对研究生教育活动“全样本”进行采集，获得全样本、全周期、全过程、全透明的数据 ［１７ ］ 。在完整的数据基础上，动态监测通过数据清洗，教育专家和数据专家跨界合作，进行数据多变组合，融合其他新变量和潜在变量，生成有用的管理信息。然后利用统计推理、模型分析、数据挖掘与机器学习等方法提取隐含的信息、知识和过程，作出科学管理和决策，支持多元判断、科学决策和持续改进。如图２ 。图２　动态监测数据驱动循环示意图研究生教育管理动态监测以多数据融合为关键。动态监测要求持续收集和深入分析有关信息，实时呈现研究生教育管理状态，实现过程管理和跟踪评价。这就需要突破数据的线性化和静态性，通过数据进行多源异构融合，将定性和定量结合、主观和客观结合，实现数据采集、清洗存储、分析挖掘、决策和反馈等过程个性化、自主化、智能化，提高管理和决策水平，为研究生招生计划制定、学位授权审核等研究生教育管理问题的管理决策提供支撑。研究生教育管理动态监测以数据交互为目的。在大数据背景下，管理决策模式由以流程为主的线性模式转向以数据为中心的扁平化模式 ［１８ ］ ，参与管理的多元主体和数据流向更趋于多元和交互。不同·３· 王战军，等：动态监测：大数据驱动的研究生教育管理新范式

　管理主体可以针对不同问题，基于大数据驱动的动态监测，客观分析并做出科学管理决策，引导管理者自主改善管理方式，改进管理行为，实现研究生教育管理决策的科学化。（三）研究生教育管理动态监测的功能研究生教育管理动态监测是大数据时代教育管理发展的产物。动态监测满足了研究生教育体系高质量发展的内在需求，适应了经济社会发展新常态的外在需要。使用动态监测范式管理决策，对推动研究生教育高质量发展，全面提高研究生教育管理水平、推进研究生教育治理体系和治理能力现代化具有重要意义。动态监测是研究生教育质量保障体系的有机组成。基于研究生教育管理大数据的动态监测，从研究生教育管理的角度出发，可以直观了解研究生教育师资队伍、办学条件、培养过程、德育工作、教学管理、质量监控与改进等环节的状态。根据研究生教育环节动态监测结果，对可能存在的问题进行及时预警，提醒高校和各级教育主管部门及时启动针对异常波动的应急预案，查找和分析原因，并采取有效的干预措施 ［１９ ］ 。同时，深入挖掘研究生教育管理数据，开展多维度、多层次、系统性的关联和因果分析，发现存在的问题，探究研究生教育育人规律、发展规律和管理规律，提高研究生教育培养质量和办学效益。研究生教育管理动态监测为各级参与主体服务。大数据时代下，主要发达国家都从学校、区域、国家与国际四个层面构建研究生教育管理大数据，并积极对管理进行变革 ［２０ ］ 。研究生教育管理参与主体既包括研究生教育主管部门和高校，也包括教师、学生和社会公众等 ［２１ ］ 。动态监测充分发挥研究生教育管理大数据的规模性、多样性、高速性和价值性等特点，利用数据平台强大的统计、分析、...

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