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中小学校数据治理包括两个层面：第一层面是对数据的管理，涵盖数据获取、存储、整合、分析、应用、呈现、归档和销毁等全生命周期各个环节的管理，以实现数据的第二层面是对数据的运用，即开发和利用数据，充分发挥数据作为工具的价值。数据治理是实现数据赋能的重要基础和关键举措，中小学校数据治理的目标是提升数据价值，实现数据对学校高质量管理和教学的充分赋能。
当前，我国中小学校数据管理和数据利用水平参差不齐。对数据认知不足、数据管理和数据运用能力有限、数据质量不高、缺乏数据治理机制等问题制约了中小学校数据治理发展。本研究采用访谈法与文献研究法，总结中小学校数据治理的重要价值与存在的困境，并根据国家标准《信息技术服务—治理第5部分：数据治理规范》（简称《规范》）所提供的宏观框架和关键维度，以及教育部发布的系列基础教育数据标准，结合中小学校实际情况提出对策建议，以期为改进中小学校数据治理提供些许参考。
中小学校通过收集与整合学校数据信息资源，借助数据技术，可从以下维度提升学校管理质量。首先，校长的决策理性有赖于高质量的数据和大数据技术提供的建议。中小学校理想的数据治理状态是运用人工智能、大数据分析等现代科技手段，全面、快速、动态地抓取和分析学校教育管理和教学数据，为校长制定相关决策提供更加全面、精确的数据支持，从而提升校长的决策理性。其次，学校可以通过收集教师的教育背景、职称证书、考评数据等信息进行分类、整理和分析，以快速了解教师的队伍结构、资格水平和教育教学特长，为优化教师队伍建设和教师培训提供数据支持。同时，教学计划、教学组织和教学质量管理是学校教学管理的主要环节，通过数据治理实现对教学管理各环节工作的分析预测、动态监管和评估分析，从而有针对性地制订教学管理计划，进一步优化教学组织管理流程，提高教学管理的效能。
首先，数据治理可以提高教师的教学效率。课前，通过实时的学生数据分析，可以更精准地把握学生学情、教学进度以及教学的重难点，帮助教师提高备课精准度和效率，优化教学准备；课后，教师可以通过教学数据反馈进行教学反思和自我评估，识别课程的薄弱环节，促进教学研究并改进教学策略。同时，教学情绪是教师教学效能的评价维度之一。数据治理能优化作业和考试，减少过去教师在批改作业、出试卷和组织考试等工作中的时间压力和过重负担，提升教师的教学情绪。其次，数据治理有助于满足学生个性化需求。教师可以通过学生的数据信息评估学生的学习状况，分析学生的学习能力水准、风格偏好、优势与不足等，理性判定学生学习起点高低、学习过程好坏以及学习结果优劣，为学生制订个性化的学习计划，最大程度地满足和激发学生的学习需求和潜力，给予学生良好的学习体验，提升学生成绩。
学校利用大数据改进学生管理，如加强对中小学生社会实践、思想品德、课外阅读和技能培养等综合素质开放性数据的管理，可以评估和掌握中小学生全面发展的程度、综合素质、学科能力和身心健康的全面情况，为学生制订个性化的发展计划，如给予学生更多时间投入体育锻炼、文化活动和社会实践等，从而促进学生健康全面发展。
当前在全国范围内，部分中小学校已经开始关注和重视数据治理，但大部分中小学校的数据治理水平相对较低。笔者通过对中小学校长、中层管理者及教师的访谈，结合文献研究发现，当前中小学校数据治理主要面临主体能力不足、数据质量不高、数据治理机制不健全的困境，使得数据在学校教育教学管理以及校长决策中的运用还很有限。
中小学校数据治理主体包括对数据具有管理权和运用权的管理者和教师。主体的数据治理要包括对数据的认知能力、管理能力和运用能力。访谈发现，多数中小学校管理者和教师对数据治理的认知模糊，表现为对学校数据及数据治理不能够清晰理解和清楚表达，对数据的认识描述还停留在基础数据统计报表阶段。在价值认知维度，2021年一项对我国东西中部10个省份共计3000余名中小学教师的问卷调查发现：多数中小学教师无法充分认识到学校数据的重要价值和作用[1]。同时，中小学校管理者和教师的数据管理能力及运用能力不足。对数据的洞察力、判断力等数据思维以及数据应用相关软硬件的技能掌握可作为主体数据管理和运用能力的评价尺度，2021年的一项中小学教师数据素养调查研究显示，中小学教师对教育数据的洞察力和判断力处于较低水平[2]。也有调查研究报告显示，整体来看，中小学教师队伍对数据治理有关的应用管理平台、工具以及数据处理、数据分析的基本流程缺乏认识[3]。
数据质量是中小学校数据治理的薄弱环节。具体表现为：一是数据源绝对质量不高。数据源的绝对质量维度包括数据的真实性、一致性、准确性、时效性、安全性、可用性、价值性和易于理解性[4]。部分中小学校对数据质量不够重视，或者缺乏数据业务操作规范，数据编写录入随意，导致数据的准确性和完整性无法保障。早在2012年，教育部发布《教育信息化十年发展规划（2011—2020年）》和《教育管理信息 教育管理基础代码》等七个教育信息化行业标准，就强调制定教育管理信息标准，2017年发布《基础教育教学资源元数据》系列教育行业标准，细化了基础教育的数据标准，但存在部分学校未按标准执行的情况[5]，导致学校之间、学校内部各系统之间的数据标准不统一，阻碍着数据治理协作过程中的顺畅沟通。二是数据分散，制约了数据整合与数据联通。根据来源划分，中小学校的数据主要包括：学校自身的数据，例如学生成绩、班级信息、考试信息、学校人事或财务信息等；由学生和家长提供的数据，如家庭住址、家庭收入等；学校与企业合作的数据，如学习技能分析系统或技术平台中的数据。多元的数据零散地存储于中小学校各科室独立的信息化系统中，如人事管理系统、财务管理系统、教务管理系统、资产管理系统、审计管理系统、招生管理系统等，这些系统长期独立运行，数据类型和格式都不同，数据之间不联通、难联通。
数据治理规划、数据治理组织机构与内外部环境（数据文化、人财物保障、法律政策环境）优化是数据治理机制的重要维度。当下，有一定数量的中小学校已经开始数据治理探索，但多数是项目级、部门级或模块级的，如教务部门掌握学生成绩数据，招生部门掌握学生个人信息数据，教学部门掌握学生平时成绩数据，财务部门掌握学校财务数据等，缺乏全局性规划，也未建立明确的数据治理组织机构和权责体系。同时，中小学校数据治理的内外部环境面临挑战，内部环境挑战突出表现在比较匮乏的数据文化和人财物保障方面。访谈发现，中小学校开展数据治理存在数据治理人才数量有限、能力有限、精力不足等问题。国内除了发展较好的智慧化建设试点学校和其他具备足够经费投入、数据治理软硬件设施的学校外，很多中小学校存在经费投入总量不足和经费结构性短缺问题。中小学校数据治理的外部环境挑战在于履行数据合规义务的能力有限，存在潜在违规、违法风险。一项对我国232名中小学校长开展的调查问卷显示，近50%的校长表示对于我国数据治理领域的法律法规不了解[6]。
根据《规范》提供的数据治理宏观框架和关键维度，以及教育部系列基础教育数据标准，结合中小学校实际情况，本节以数据治理主体、治理客体以及治理机制三要素为逻辑进路提出以下对策。
根据2021年工业和信息化部发布的《大数据从业人员能力要求》，知识、技能和经验是大数据从业人员能力要素的三个维度。首先，对数据科学的基础知识、基本理念等的认知是基础和前提，可通过各种方式的宣传、培训提升中小学校数据治理主体的数据基础知识。然后，通过有组织的培训、自学等方式使学校管理者和教师学会使用数据工具，掌握使用数据工具挖掘、处理、分析和解读数据的技能方法，培养其使用数据辅助管理和教学决策的习惯。如培育相关主体数据挖掘的能力，使其知道从哪里可以获取有用数据、哪些数据对改善管理和教学有帮助，以及如何利用数据辅助管理与教学决策，能够正确解读和分析相关数据报告，更重要的是将数据思维创造性用于学校管理，运用数据思维革新教学模式，从而提升数据管理能力和数据运用能力。最后，在实践中积累经验或学习成功经验，各类主体可通过深度参与体验数据治理，如调研、参观学习数据治理试点学校，深刻理解数据治理理念及其在提升学校管理和教学质量中的重要价值。此外，数据治理的成功实施，需要学校各级领导、各教育教学职能部门核心人员、信息技术核心人员共同关注与通力合作，校长领导驱动，上下联动广泛参与。
数据作为数据治理的客体，其质量至关重要。根据《规范》，数据质量的优化需要从数据的调研、评估和梳理方面做好基础工作，统一数据标准并规范数据流程管理。
经过多年信息化建设，我国中小学积累了大量的数据资源，为了实现这些数据的汇聚、共享和利用，首先需要通过调研对学校的数据管理现状进行深入掌握。数据调研的内容一般包括学校数据的类型、分布和储存情况。然后，对学校的数据及其管理现状进行评估，包括数据是否定义清晰、数据模型是否完整、数据标准是否健全，还可以从组织、人员配置、制度和流程、技术平台和工具、数据应用和资金保障等关键方面进行考量。最后是数据梳理，包括对数据的结构、内容和关系等进行分析。以数据的结构分析为例，可采用自上而下的数据梳理模式划分出学校各职能部门的数据模块，如财务数据、学生数据等，再对每个数据模块进行细化，如教务部门的学生数据包括学生个人信息、学生作业成绩、学生考试成绩、学生考勤和学生违纪情况等。
数据标准化是指将数据的名称、代码、分类编码、数据类型、精度、单位和格式等要素规范化的过程。这不仅是实现不同系统之间数据共享的“必要”，也是确保数据在系统内保持连贯性和一致性的“必需”[7]。中小学校应对标教育部系列教育行业标准的数据规范，结合学校自身实际条件，自查数据标准执行情况和存在的问题。
数据管理是一个持续性工作，规范的流程是确保数据可信、有效、安全并最终适合应用的关键。数据管理流程规范应贯穿数据全生命周期，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据传输、数据交换、数据销毁六个阶段的业务流程。如在数据的使用、存储和传输过程中的质量管理应当做到：正确使用数据，将其存储在适当的介质上，保证数据传输的效率和正确性，适时开展数据治理检查和评估，及时发现问题并持续改进。
数据治理规划关注全局性和体系性，中小学校数据治理规划应以全局视角对所涉及的各方面、各层次、各要素进行统筹考虑。数据治理规划包含但不限于数据治理目标、愿景和原则等，决定了学校数据管理和数据应用的方向。一是明确目标。在以教育数字化助力教育强国建设、教育高质量发展背景下，数据治理的目标应与政策目标、中小学校的教育教学目标和管理目标保持一致，即提升数据价值，以确保数据充分赋能学校管理与教学提质增效。二是明确原则。中小学校数据治理的原则一般应包括：质量原则，即保证数据的准确性、完整性、一致性等；安全原则，即保证数据的安全性；可靠性原则，确保数据能够有效传输和采集，且不受外部干扰；可控原则，通过权限控制、数据安全技术和数据备份机制，确保数据的完整性和机密性可以得到有效控制；透明度原则，有明晰的数据使用流程，避免非法或未授权的使用；可追溯性原则，可以追溯数据的使用过程，确保数据是有效和可靠的；可审计性原则，建立相关审计机制，定期检查和评估数据合规情况。
中小学校数据治理需要依靠具有强大且高效的管理与协调能力的组织。校长领导力是推动数据治理的内核力，建议中小学校设立由校长和各职能部门负责人组成的数据治理委员会（有的叫数据资产委员会或网络和信息化领导小组），下设由数据治理委员会中各相关部门负责人主持的数据治理工作组，并且要设置数据质量分析员、数据管理员等至少一位数据分析管理人员，把数据治理工作内容嵌入有序的常规组织结构，建立内部自上而下的数据治理组织架构和确权认责机制，以此保障数据规则能线. 建设数据文化
数据文化是指中小学校的所有人员都对数据价值有共识，能够借助数据思考、表达和作决策
[8]。中小学校建立数据文化可以从理念和实践层面进行[9]，通过培训、宣传等方式向学校管理者和教师普及数据的基本知识和基本理念，使中小学校各类主体将数据理念内化于心；更为重要的是将数据文化外化于行，学校管理者和教师要在教育管理和教学实践中运用数据，如将数据用于辅助教育决策、教育评价和教育科研等；最后是将成熟的数据治理经验固化为学校制度，制度作为文化的一种载体，具有监督和控制功能，能帮助数据文化发挥长效作用。4. 完善人财物保障机制
首先，建立中小学校数据治理的经费保障机制，为中小学校引进数据治理人才，购买、使用和维护数据治理工具等提供资金支持。其次，应加大经费总体投入力度，科学配置资源，平衡数据治理经费的投入结构，科学使用经费，提高经费使用效能。如遵循需求导向的数据治理硬件建设思路，使有限的硬件资源投入最大化满足学校数据治理的实际需求，避免盲目投入
[10]。此外，有条件的中小学校可以引入第三方数据治理机构外包数据治理服务或辅助学校进行数据治理。5.构建数据合规管理和数据治理绩效评估机制
数据合规的目的包括保障数据安全、保护个人信息和避免学校违规违法风险，保障数据应用长效发展。我国已经形成了包括《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》三位一体的数据合规法律上位框架，其中不仅规定了覆盖数据全生命周期的基本处理规则，而且设置专章规定了数据合规管理义务，对数据领域进行预防性监管
[11]。中小学校应以个人信息保护、数据安全、数据获取合法合规和促进数据利用为目标，从制定数据合规制度、完善数据合规实施流程、营造数据合规文化等方面具体构建数据合规体系。为了监督和评价数据治理的绩效，中小学校可建立必要的数据治理绩效评估机制。建议学校探索构建自身的数据治理绩效评价指标体系，或者引入第三方专业机构协助建立，以不断优化数据治理实施策略、方法和流程，提升数据治理水平。该绩效评价指标体系可包括数据治理相关的资源、环境、能力、实施等方面。
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