区域统一构建教育数据中台 推进智慧校园转型升级

李晓晓 谢忠新

上海市浦东教育发展研究院

自智慧校园被写入全国教育信息化工作要点以来，全国各教育阶段掀起了智慧校园的建设热潮。受“重硬轻软”和“头痛医头、脚痛医脚”等建设理念的影响， 局部点缀和补充式的信息化系统架构模式使得智慧校园建成的各类业务信息系统比较庞杂，且在数据集成方面存在功能缺陷［1］，由此也出现了“智慧校园不智慧”的声音。随着各种新型信息技术的迅猛发展及其在教育领域的广泛应用，校园智慧化的进程在不断探索中推进。《教育信息化2.0行动计划》明确提出“智慧教育创新发展行动”，以人工智能、大数据、物联网等新兴技术为基础，推动新技术支持下教育的模式变革和生态重构［2］。《中国教育现代化2035》将加快信息化时代教育变革上升为战略任务，提出利用现代技术实现规模化教育和个性化培养有机结合［3］。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革［4］。智能时代数据资产价值逐步体现，学校如何利用新兴技术打通数据壁垒、实现数据汇聚、统一数据治理以及萃取数据价值，实现数据驱动的智慧教学、智慧管理和智慧决策，是智慧校园转型升级不可回避的问题。

一、 对智慧校园内涵的认识与理解

智慧是具有时代特征的。智慧校园建设初期聚焦校园信息化软硬件基础设施建设，主要特征表现是环境感知、网络无缝互通、信息化平台整合等，如校园无线网络统一身份认证、校园一卡通、信息管理平台等。当下时代云计算、大数据、人工智能等技术层出不穷，技术正在以其革命性的力量重塑教育生态。智慧校园的内涵应从“器”和“术”的层面上升到“道”和“法”的层面。既要基于技术工具性，又要超越技术工具性，立足于以人为本，将立德树人作为出发点，坚持以智能应用引领智慧建设，围绕教学、评价、研修、治理四大核心业务，推进信息化支撑平台的深度融合和业务协同，以数据驱动服务升级和管理转型，重构智慧校园生态。智慧校园总体框架如图1所示。

图1 智慧校园总体框架

（一） 以智能应用引领智慧建设

中小学智慧校园应从应用需求出发，将以人工智能、大数据等为典型代表的新兴信息技术综合运用到课程教学、教师研修、教育评价及学校治理中，通过人类智慧与机器智能的高度结合实现学校核心业务的关键流程再造和创新应用。

1. 智能化教学

智能化教学主要表现在教学模式的变革，促进大规模因材施教的发生。教师借助智能信息技术开展贯穿课前、课中、课后教学全过程的探索与实践，创生出线上线下相结合的混合式教学、虚拟空间与现实空间相结合的双空间教学等多种技术深度融合的新型教学模式。“智能”主要体现在课前备课资源自动化推荐，学生学情个性化分析，教学活动高交互设计；课中人机协同高效交互，学生掌握的情况即时呈现，教学调整优化有据可依；课后作业智能化批阅，答疑解惑针对性辅导，查漏补缺精准化推送。

2. 智能化评价

智能化评价意在回归教育本质，对学生发展进行更全面、更客观、更真实、更准确的评价。主要体现在两个方面：一是创新原有评价手段形式，通过智能技术实现评价的减负增效。例如利用智能技术实现学生理化实验操作考试的自动评价赋分等。二是延展评价维度，基于大数据提供更加精准的综合素质评价。在现有数据的基础上，各种智能识别技术和可穿戴设备可以无感知、伴随式地采集学生发展数据，通过计算建模及分析，全方位可视化勾勒学生发展数字画像，促进学生德智体美劳全面发展。

3. 智能化研修

智能化研修是充分利用信息技术开展教师教研、培训、科研等各项与教师专业发展相关的活动。主要表现在两个方面：一是开展智能化的研修活动，利用各种智能技术，为教师提供线上线下融合的研修互动。二是支撑教师精准研修，关注每个教师的信息素养、专业成长和个性需求，通过智能化的方式帮助教师找到适切的学习内容和学习方式；通过智能技术采集教师全过程多模态的研修数据，个性化、可视化表征教师画像，辅助教师专业发展决策。

4. 智能化治理

智能化治理将各种智能技术应用在校园管理、学生管理、教师管理、教务管理的各个方面，改变传统金字塔型管理模式，逐渐走向扁平化和网络化，实现科学高效的现代学校治理。依托智能物联实现校园安全无感知管理，安全监管全方位、有预警、可溯源。基于一站式信息化平台实现校园高效能管理，信息资源聚合流动、快速反馈。打造学校教育良性生态，多方教育力量智能互动，实现协同育人新常态。

（二） 以数据驱动智慧校园转型发展

教育大数据是智慧校园建设与应用必须关注和落实的。数据驱动，简单来讲就是以数据为中心依据进行决策和行动。中小学智慧校园要建立“数据驱动”意识，重视对校园内各信息化软硬件系统的各类数据的归集、治理和挖掘，有效支持智慧校园的个性化教与学、精细化管理、精准决策，实现智慧校园的“依数而智”。

1. 数据归集与治理

学校日常业务开展过程中伴随式产生的海量数据，是分散在各信息化软硬件系统中且互相独立、格式异构的。数据归集指的是利用数据中台平台将学校各业务系统（软件、硬件、物联网等）的各类数据进行采集和汇聚，实现统一的校园数据集成。数据治理是指对初步归集的数据进行清洗、转换、加工，形成并存储在面向教育主题的数据仓库中［5］。

2. 数据挖掘

数据挖掘是将来自中小学智慧校园各软硬件系统的原始数据转换为有用信息的过程。通过综合运用数据挖掘技术和学习分析技术，对中小学智慧校园主题仓库的数据进行处理和分析，构建相关教育模型，发现结果与过程、资源和行为等教育变量的相关关系，为教育教学决策提供有效支持。

3. 数据共享应用

数据共享应用是指通过开发面向不同应用场景的数据服务API，将教育数据挖掘结果分享给有需要的智慧校园应用场景。通过将数据挖掘和分析结果反馈给各数据源对应的业务系统，实现基于数据的智慧校园各业务优化。利用汇聚的数据支撑中小学开展基于大数据的可视化分析、趋势预测、精准决策等智能化创新发展业务。将校级大数据共享给上级教育大数据平台，方便区域教育管理者对学校发展情况进行了解，也能为区域教育管理者的概况总览、统筹协调、精准决策提供辅助。

二、 当前数据驱动智慧校园建设的问题与困难

学校从传统学校发展为数字化校园，再到迈向智慧校园，整个建设及应用进程中搭建了各类信息化软硬件系统，在学校日常业务开展过程中产生了大量的教育教学及管理等方面的数据，却无法为学校开展个性化教与学、精准决策、精细化管理提供有效的决策依据，无法发挥教育大数据的价值。究其原因，主要存在如下问题：

一是关注软硬件功能，缺乏对校园各种数据的重视。在开展学校信息化建设过程中，人们往往关注软硬件设施与平台的功能，对数据的重视程度及价值认识不够，导致各信息化系统数据质量不一、价值化数据比例低、已有积累数据与实际应用需求偏差严重等。

二是新建系统与原有系统之间数据不通。学校信息化涉及各种软件平台，这些平台的建设分散在不同时期，各业务系统建设时使用的信息标准各不相同，相同的信息在各业务系统中的描述往往各不相同，造成数据冗余且无法共享。各信息化业务系统零散建设，采用的开发技术及数据库系统也不尽相同，建设过程中很少考虑甚至没有考虑要与其他业务系统实现数据共享，导致各系统数据无法共享、无法交换。

三是公有云部署的系统与私有云部署的系统之间数据不通。随着云计算的快速发展，学校信息化软件平台可能部署在区域统一构建的教育专有云中，也有可能部分信息化软件平台部署在公有云，甚至一些学校不开发建设软件平台，直接使用企业通过公有云方式提供的在线平台。不同软件平台部署物理位置的差异造成这些软件平台所产生的学校、教师、学生的相关数据无法有效汇聚起来。

四是IoT物联网系统与软件系统之间数据不通。随着物联网技术在学校智慧校园建设中的应用，校园中的各种传感器能采集到校园的大量数据，同时随着人工智能技术的发展，校园智能摄像头也能采集到学生、教师在校园中的各种行为数据。这些数据与智慧校园软件平台所积累的数据还没有有效汇聚起来。

三、 基于教育数据中台实现数据驱动的智慧校园

教育数据中台可以帮助学校形成教育数据全生命周期闭环，消除各信息化业务系统底层计算和存储架构多源和异构形成的数据孤岛，实现数据资源复用，提供与校园业务应用场景相匹配的数据服务能力，开展基于数据服务的个性化应用，重塑智慧校园教育生态，赋能智慧教育创新发展。

（一） 教育数据中台概述

“中台”的字面解释为居于前台和后台之间。数据中台可以看作是数据的“公共服务平台”，是一座搭建在业务数据与业务应用之间的桥梁，取之于业务，用之于业务。数据中台保护原有软硬件平台的投入，能打通、梳理和激活底层的数据资源，打通所有相关数据库，兼容全类型开发数据，支撑上层具有无限可能和想象力的数据应用。教育数据中台通过数据技术，对学校业务开展中产生的海量教育数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径，形成标准数据，再进行存储，形成教育大数据资产，支撑不同的教育智能应用场景，真正实现学校业务之间的互融互通，为教育用户提供高效服务。

（二） 智慧校园建设对于教育数据中台的诉求

教育数据中台可以解决学校数据“存、通、用、智”的问题。通过采集学校日常业务活动过程中产生的海量数据，打通不同业务系统的数据孤岛，进行全局数据运营，为教师、学生、管理者提供数据分析和挖掘支持，建设智能场景应用。其作用主要表现在以下几个方面：

一是打通数据孤岛，降低数据建设成本。教育数据中台在分散的底层数据库和上层应用之间建立起一套数据架构，可以汇聚校园各独立系统的数据，通过统一的数据标准打通多源异构数据，使系统之间发生联系，避免数据重复建设和多源维护。

二是数据复用提效，满足应用的个性需求。教育数据中台可以为各教育应用提供“可复用性”的数据服务，允许各业务系统根据统一的数据建设规范和数据消费规范，进行数据共享和跨业务调用，灵活高效地满足教育应用的个性化需求。

三是激活数据价值，辅助教育智慧决策。教育数据中台对学校“教、研、评、治”业务系统中各类型数据进行高效的开发、应用和质量管理，将其纳入一个可对比、可计算的范围，方便学校在日常业务开展中进行搜索、过滤和管理，激活教育数据的附加价值，辅助智慧教育创新发展决策。

（三） 智慧校园中教育数据中台的建设方案

目前高校在智慧校园建设推进中，已经开始尝试数据中台的构建。对于中小学智慧校园建设，目前总体趋势与要求是智慧校园的软件系统要基于区域教育专有云统一部署。中小学智慧校园中，若由各个学校各自开展教育数据中台的建设，一方面建设成本比较高，另一方面也不便于学校数据中心与区域数据中心的数据互通，因而区域统一基于区域教育专有云构建智慧校园的数据中台是一种趋势。通过“1+N”形式部署教育数据中台，其中1表示1个区域数据仓库，N表示N个学校逻辑数据仓库。这样，一方面能方便地实现一个学校内各种软硬件系统平台产生的数据的统一归集与治理，另一方面又便于实现区校之间的数据互通。

智慧校园教育数据中台首先需要采集和引入校园全业务、多终端、多形态的教育数据，经过数据清洗、转换、加工，存储到数据仓库中，实现学校教育数据资产管理，开发满足教育业务应用的特点的数据模型、标签体系等多种智能应用数据服务［6］，为校园各教育业务需求的满足以及区域教育部门提供各类数据服务。智慧校园教育数据中台架构如图2所示。

图2 智慧校园教育数据中台架构

1. 学校全域数据采集

智慧校园数据中台采集的数据是期望覆盖校园全部业务、所有终端、各种数据格式的全域数据，包括业务数据库、日志数据、埋点数据、爬虫数据、外部数据等。数据的来源可以是结构化数据、半结构化数据或者非结构化的数据。目前，绝大部分智慧校园建设都采用云资源租用的方式获得计算资源和存储资源，学校各信息化业务系统上云，为业务数据化提供了便利。对于教师、学生在物理世界中的行为数据也可以通过物联网、人工智能等各种智能识别技术和可穿戴设备实现获取和跟踪。

2. 学校数据归集治理

利用数据中台平台采集和汇聚学校教育教学管理的全域数据，实现对校园数据的统一集成。然后，基于数据中台对已经初步归集的数据进行清洗、转换和加工，之后存储在面向教育主题的数据仓库中。例如，浦东新区在推进智慧校园建设中，利用ROMA数据融合平台助力校园中各类数据的归集与治理，如图3所示。

图3 基于数据中台的智慧校园统一数据管理

3. 学校数据资产管理

《中国基础教育大数据发展蓝皮书（2015）》指出数据将成为学校重要的资产。数据资产管理是对数据管理、数据治理及数据资产化的管理过程。智慧校园数据中台需要建立一系列管理规范和准则，实现对学校数据标准、数据模型、元数据、主数据、数据质量、数据安全和数据共享的管理职能，从而控制、保护、交付和提高学校数据资产的价值。

4. 按需开发数据服务集

智慧校园数据中台在提供数据采集、融通聚合、管理服务的基础上，通过API接口的方式向前台业务应用及上级教育部门提供数据能力，实现数据共享应用。一方面，面向智能教学、研修、评价、治理等校园核心业务构建统一的数据服务接口与数据查询逻辑，提供数据分析与可视化展示，形成以校园业务为核心对象的连接和标签体系，深度萃取教育数据价值；另一方面，根据需要将校级大数据共享给区域教育部门，盘活区域教育大数据，挖掘数据隐含价值，促进区域教育的转型发展。

四、 结束语

校园智慧化进程是一个动态演进的过程。智能时代的智慧校园凸显智能应用引领、数据驱动转型的特征。区域统一构建中小学智慧校园教育数据中台，既提高了财政资金投入的使用效益，又方便了学校实现数据汇聚集成、提纯加工、可视化服务以及价值萃取，辅助推进校园管理改革和业务流程再造，同时还为区域教育管理者总览区域教育概况、统筹协调及精准决策提供了依据，助力区域教育现代化的良性发展。