數(shù)據(jù)治理研究是教育組織研究的一種嶄新視角。人類社會正進入以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)性資源和關(guān)鍵驅(qū)動力的數(shù)字經(jīng)濟時代，在起草十九屆四中全會重要文件時，習近平總書記建議“更加重視運用人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)手段提升治理能力和治理水平現(xiàn)代化”。可以說，數(shù)據(jù)治理不僅是一個技術(shù)名詞，更是國家治理體系下重要的治理范式。教育治理是實現(xiàn)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的有機構(gòu)成，隨著數(shù)字化的持續(xù)深化，作為復雜巨系統(tǒng)的教育也必然會產(chǎn)生結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化的大量數(shù)據(jù)，并構(gòu)成驅(qū)動教育變革的基本要素。為此，教育部提出要“強化數(shù)據(jù)挖掘和分析，構(gòu)建基于數(shù)據(jù)的教育治理新模式”。職業(yè)教育作為我國教育體系的半壁江山，其治理能力高低直接決定了教育治理的整體表現(xiàn)。中國已深度融入數(shù)字時代，勢必帶來經(jīng)濟社會與生產(chǎn)生活的一系列變革，進而對職業(yè)教育提出新的挑戰(zhàn)。基于此，職業(yè)院校需要變革數(shù)據(jù)治理策略，實現(xiàn)治理體系的整體優(yōu)化，助推職業(yè)教育高質(zhì)量發(fā)展。
一、關(guān)鍵議題：職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理的動因與障礙
職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理是一項系統(tǒng)工程，職業(yè)教育的跨界性帶來的復雜性和與經(jīng)濟社會密切關(guān)聯(lián)所帶有的動態(tài)性，使職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理面臨“多重障礙疊加”的困境，進而導致職業(yè)教育治理者的理念與實踐難見成效。具體而言，以下痛點問題在短期內(nèi)難以逾越。
（一）教育數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，數(shù)據(jù)異構(gòu)障礙明顯
職業(yè)院校對數(shù)據(jù)的存儲和管理還停留在對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的偏好上，對多元異構(gòu)數(shù)據(jù)的存儲和管理能力嚴重不足。
從時序角度看，我國職業(yè)教育已有近百年辦學史，海量歷史數(shù)據(jù)沉淀在各個院校或教育部門，而每年新增的百萬數(shù)量級的學生和日益復雜化和規(guī)模化的產(chǎn)教合作，又不斷帶來新的海量數(shù)據(jù)。
從空間角度而言，職業(yè)教育的跨界屬性，決定了職業(yè)教育的數(shù)據(jù)不僅來源于職業(yè)院校內(nèi)部，更有來自行業(yè)企業(yè)、政府部門、社會機構(gòu)的龐雜數(shù)據(jù)。伴隨職業(yè)教育數(shù)字化的不斷深化和職業(yè)教育治理作為國家教育治理的重要議題，各類相關(guān)數(shù)據(jù)會持續(xù)匯入“大職業(yè)教育”生態(tài)系統(tǒng)中。
由此，產(chǎn)生了職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理的第一個困境，即如此海量的數(shù)據(jù)如何分析并加以運用？由于職業(yè)教育數(shù)據(jù)的來源、性質(zhì)、用途的異質(zhì)使得數(shù)據(jù)不是結(jié)構(gòu)化和易于分析的。而職業(yè)院校對數(shù)據(jù)的處理往往停留在數(shù)據(jù)可視化的“舒適區(qū)”。各部門或者在書架、文件柜里陳放著幾十年的“非結(jié)構(gòu)化”的檔案資料，或者在電腦、硬盤中“備份”著海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，卻沒有將其進一步加工，成為組織業(yè)務(wù)的價值來源和競爭優(yōu)勢。
（二）數(shù)據(jù)采集能力偏弱，數(shù)據(jù)紅利難以釋放
從技術(shù)視角來看，提升職業(yè)教育數(shù)據(jù)采集能力的基礎(chǔ)在于職業(yè)院校的內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。當前，職業(yè)院校已基本實現(xiàn)無線網(wǎng)絡(luò)、視頻監(jiān)控的全覆蓋，但限于技術(shù)能力，還遠未能實現(xiàn)對日常教學管理數(shù)據(jù)的有效收集，多數(shù)數(shù)據(jù)隨時間的流逝而消失在網(wǎng)絡(luò)中，沒有形成對職業(yè)教育治理的數(shù)據(jù)支撐。
從教育管理的視角而言，充分釋放數(shù)據(jù)紅利是提升數(shù)據(jù)采集能力的主要動力。伴隨數(shù)字化的持續(xù)推進，高職院校多是以任務(wù)導向的方式開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型，“重采集、輕挖掘”，普遍缺乏對各類教育數(shù)據(jù)的深度開發(fā)和利用，大量數(shù)據(jù)“存而不用”既帶來了巨大的儲存壓力，也未能有效挖掘數(shù)據(jù)紅利。
數(shù)據(jù)分析由易到難一般分為描述性、診斷性、預(yù)測性和指導性四種基本類型。當前職業(yè)院校對數(shù)據(jù)的利用還停留在最初級的描述性數(shù)量解析層面，缺少對數(shù)據(jù)的深層次挖掘與診斷性分析。加之科層制的組織慣性致使各類數(shù)據(jù)的生成大多是不同業(yè)務(wù)部門依據(jù)工作經(jīng)驗自行填報，這就難以保障數(shù)據(jù)的標準化、準確性和及時性，數(shù)據(jù)采集達不到預(yù)期效果，最終導致學校層面的數(shù)據(jù)不能全面真實地反映辦學實際，職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理難以向更高成熟度的形態(tài)演化。
（三）數(shù)據(jù)應(yīng)用能力不強，存在價值挖掘障礙
對數(shù)據(jù)的科學認識、精準分析、合理運用是數(shù)字時代教育組織的重要能力。如前所述，阻礙職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型深入推進的原因不在于數(shù)據(jù)的缺失，而是職業(yè)院校缺少對數(shù)據(jù)資源的解析處理能力。提升這一能力的關(guān)鍵是通過對先進技術(shù)的運用實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的挖掘，進而增強職業(yè)教育治理能力。
職業(yè)教育數(shù)據(jù)應(yīng)用能力的發(fā)展主要面臨成本限制和技術(shù)壁壘兩個制約條件。當前，多數(shù)職業(yè)院校的數(shù)字化還停留在借助外部服務(wù)商提供數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用這一階段，并根據(jù)問題共性與教學場景進行模塊組合。在這一過程中，仍是按部門類型設(shè)計應(yīng)用程序，造成不同信息系統(tǒng)之間的“共性模塊”難以實現(xiàn)共享復用，平臺間缺乏有效統(tǒng)合，師生不僅無法在一個程序上辦理近似業(yè)務(wù)，而且導致工作人員重復錄入數(shù)據(jù)，增加了應(yīng)用創(chuàng)新成本。職業(yè)院校內(nèi)部的各類App、公眾號、小程序的初衷是便捷教學和管理，但往往淪為簽到打卡、分享點贊、下載推送等淺層次的應(yīng)用。
總體來看，職業(yè)院校保有大量數(shù)據(jù)資料，卻沒有充分地開發(fā)利用，尚未賦能日常教學管理，沒有對職業(yè)院校事業(yè)發(fā)展起到分析、診斷乃至指導的作用，致使數(shù)據(jù)治理呈現(xiàn)出一種普遍性之下的稀缺。
（四）數(shù)據(jù)互通能力不足，存在體系兼容障礙
隨著職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理的深入，不同系統(tǒng)、不同業(yè)務(wù)部門間的數(shù)據(jù)集成難度日益增大，數(shù)據(jù)孤島問題日漸顯現(xiàn)。
從技術(shù)視角來看，不同組織或部門間的信息架構(gòu)不同，這種剛性導致部門間存在數(shù)據(jù)共享的困境，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)各自分散的“島中島”狀態(tài)。特別是長期存在的諸如“條塊分割”“九龍治水”等問題削弱了不同部門協(xié)同聯(lián)動解決“復雜、動態(tài)及多樣性問題”的能力，形成了“部門治理”“碎片化治理”的格局。跨部門協(xié)作仍舊是制約治理能力提升的瓶頸之一。
從管理層面來看，厚重的“部門墻”阻礙了數(shù)據(jù)的流通。受歷史和現(xiàn)實因素影響，我國職業(yè)院校組織管理模式以嚴密的科層制管理架構(gòu)為主，職業(yè)院校的數(shù)據(jù)往往還停留在縱向流動的階段，缺少跨部門的橫向流動。學校內(nèi)部的組織運行往往需要行政指令協(xié)調(diào)才能推進，管理者陷于事務(wù)性工作的管理，無暇顧及數(shù)據(jù)治理策略的規(guī)劃和落地。不同業(yè)務(wù)部門只關(guān)注自己的“一畝三分地”，缺乏全局數(shù)據(jù)意識，跨部門協(xié)調(diào)困難，內(nèi)耗、摩擦嚴重，數(shù)據(jù)的橫向流通問題無法根除，致使業(yè)務(wù)部門之間溝通成本巨大，效率低下，牽累職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理的整體效能。
二、轉(zhuǎn)型邏輯：職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理的原則
建議遵循整體性、協(xié)同性、調(diào)適性和人本性的轉(zhuǎn)型邏輯以克服職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理過程中的“碎片化”“管理主義”的偏頗性、“過度分權(quán)”的低效率以及過度“數(shù)據(jù)化”等弊端。進而提高職業(yè)教育數(shù)據(jù)質(zhì)量與治理效能。
（一）整體性：克服教育數(shù)據(jù)治理的碎片化
系統(tǒng)科學把某種屬性或特征整體具有而部分不具有的現(xiàn)象稱為整體涌現(xiàn)性。一般系統(tǒng)論創(chuàng)始人馮·貝塔朗菲對此做了形象描述，即“整體大于部分之和”。拉茲洛通過“堆”和“整體”的比喻闡釋了涌現(xiàn)的本質(zhì)。他指出，涌現(xiàn)性存在于整體之中，而“堆”只是各部分的簡單疊加，并沒有帶來實質(zhì)性改變。“整體”是不同部分在相互作用基礎(chǔ)上結(jié)構(gòu)而成，并且為整體帶來了新變化和新性質(zhì)。進一步而言，整體性意味著系統(tǒng)演化的涌現(xiàn)性，即整體具有單一部分沒有或者所有部分簡單疊加所不具備的一些新特性。這些特性的出現(xiàn)源于系統(tǒng)元素之間復雜的非線性相互作用和整合效應(yīng)。技術(shù)帶來了教育整體的轉(zhuǎn)型與生態(tài)的重構(gòu)，……需要從宏觀整體層面而非微觀具體層面去認知和理解教育。
職業(yè)教育碎片化治理困境的本質(zhì)在于治理者從技術(shù)層面解決各類獨立的問題，治理成果缺少整合，也很難形成可資借鑒的標準化、系統(tǒng)性的治理框架。克服這種碎片化的職業(yè)教育治理困境應(yīng)遵循整體性原則，堅持開放性、協(xié)同性、共同演化等系統(tǒng)思維，建立超越單一組織的聯(lián)合治理機構(gòu)，構(gòu)建不同主體通力合作、運轉(zhuǎn)協(xié)調(diào)的治理網(wǎng)絡(luò)。在多范圍、寬領(lǐng)域、多層面加強主體間協(xié)同，實現(xiàn)職業(yè)教育治理的整體涌現(xiàn)性。
（二）協(xié)同性：避免“管理主義”的偏頗性
協(xié)同是指事物系統(tǒng)之間保持集體性、有序性、協(xié)調(diào)性與合作性狀態(tài)和趨勢。無論何種性質(zhì)的組織，很難同時具備資源和知識兩方面的能力來獨自解決遇到的每個問題。因此，就需要組織間取長補短、相互協(xié)作來解決問題。
系統(tǒng)內(nèi)的要素結(jié)構(gòu)決定了其性質(zhì)。在動態(tài)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)中，要素間的協(xié)調(diào)性決定了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的優(yōu)劣。任何系統(tǒng)都是一個有機整體，那種片面認為系統(tǒng)中某個要素變好，整體性能也會變好的機械論觀點是不科學的。
因此，職業(yè)教育治理體系的和諧運轉(zhuǎn)首先需要理順不同主體之間的關(guān)系，以適應(yīng)內(nèi)外環(huán)境的要求，進而提升職業(yè)教育治理效能。
一方面，職業(yè)教育與產(chǎn)業(yè)、行業(yè)緊密關(guān)聯(lián)的特性以及對政策的敏感性，決定了其治理需要政策部門、行業(yè)企業(yè)、職業(yè)院校等多主體的共同參與。借助數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)各主體的適時聯(lián)通，將職業(yè)教育各項事務(wù)納入整體工作框架，最終反映的治理效果是所有主體的非線性共同作用。同時，各教育主體也應(yīng)形成系統(tǒng)思維，將各自工作放在整個系統(tǒng)中考量。
另一方面，作為教育組織的職業(yè)院校相比于政府、行業(yè)企業(yè)掌握的信息相對較少，與前者形成了信息勢差，進而對職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的決策和實踐產(chǎn)生影響。應(yīng)按照協(xié)同性原則，統(tǒng)籌信息環(huán)境建設(shè)，推動信息資源的合理流動，減少信息不對稱。
（三）調(diào)適性：避免“過度分權(quán)”的低效率
調(diào)適性是指通過協(xié)調(diào)系統(tǒng)內(nèi)的信息主體、信息內(nèi)容等的合理流動或交換，促進信息系統(tǒng)整體的動態(tài)與和諧發(fā)展。社會系統(tǒng)中子系統(tǒng)之間以及子系統(tǒng)作用于整體并不是簡單的線性疊加。
具體到教育生態(tài)系統(tǒng)中則表現(xiàn)為系統(tǒng)內(nèi)部不同主體的差異性造成的非平衡狀態(tài)以及由此而生的不同主體間的非線性相互作用。如果只采取“頭疼醫(yī)頭腳痛醫(yī)腳”的問題研究和解決辦法，缺少對相關(guān)主體的兼顧，則難以發(fā)揮系統(tǒng)的整體效益。因此，需要在整體上把握認知對象，用開放性的眼光去認識對象的信息和性質(zhì)，并以此調(diào)整自己的認知，主動實現(xiàn)“視域融合”，用復雜性思維來審視系統(tǒng)問題。
一是需要調(diào)試職業(yè)教育系統(tǒng)中的非線性關(guān)系。職業(yè)教育系統(tǒng)中的各主體之間的關(guān)系并不只是由此及彼的直接影響或相互作用，更多的是間接的影響或作用。因此，需要暢通職業(yè)教育參與主體間的聯(lián)系，理順不同主體間的關(guān)系層次，找準問題解決的關(guān)鍵作用點，才能促進職業(yè)教育系統(tǒng)中的人、信息、資源等的合理流通。
二是需要調(diào)適職業(yè)教育系統(tǒng)的非平衡狀態(tài)。根據(jù)事物發(fā)展規(guī)律，不同發(fā)展階段側(cè)重點必然有所不同。職業(yè)教育系統(tǒng)涉及不同主體，各自訴求與發(fā)展難以做到完全同步。這就需要因事而變、因時而異，靈活審視和協(xié)調(diào)不同主體的活動，增進職業(yè)教育治理的合力。
（四）人本性：避免過度的“數(shù)據(jù)化”治理
過度數(shù)據(jù)化不僅是數(shù)“量”的指數(shù)級增長和無限擴張，更是人們對數(shù)據(jù)的一種依賴、信仰與崇拜。
一是要避免過度依賴數(shù)據(jù)使教育失去“溫度”。對數(shù)據(jù)的過度依賴，致使職業(yè)院校日益脫離支持教與學的方式使用數(shù)據(jù)，更加關(guān)注績效管理和數(shù)據(jù)本身，而不是以人為中心。數(shù)字治理的數(shù)據(jù)化傾向?qū)ⅰ皬碗s的流程簡化為簡單的數(shù)字指標和排名，以用于管理和控制”。然而，教育是價值判斷而不是數(shù)據(jù)和算法推導出的簡單相關(guān)關(guān)系。依托各類數(shù)字技術(shù)構(gòu)建的虛擬學習場域，其算法并不都具備可解釋性，在學習投入和學習結(jié)果之間的算法“黑箱”將會把學習者引入何地還是未知數(shù)。
二是要避免算法造成的“整齊劃一”。正如聯(lián)合國教科文組織所指出的，沒有兩個教學情境是完全相同的，這也部分地解釋了為什么最復雜的機器也無法替代教師所做的關(guān)系性工作。新興技術(shù)一方面增強了教育治理能力，同時技術(shù)也限制了我們的分析能力。由于算法旨在決定學生應(yīng)該學習哪些內(nèi)容，并且確實從課程資源庫中選擇該內(nèi)容，因此，學生對接下來學習什么以及如何學習的選擇被無聲地剝奪了，技術(shù)自然而然地“代表了”學生。因此，過度依賴算法的數(shù)字化學習并不是真正的個性化，反而蛻變?yōu)檎R劃一的、在技術(shù)遮掩下的僵化和單調(diào)，盡管處于該過程核心的人是復雜而獨特的。
三、治理路徑：職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理的具體舉措
針對職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理過程中的問題，結(jié)合治理原則，建議通過完善基礎(chǔ)設(shè)施以奠定職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理基礎(chǔ)，重構(gòu)數(shù)據(jù)標準以優(yōu)化職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理的內(nèi)核，提升數(shù)字素養(yǎng)以增強職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理的適應(yīng)力，重視數(shù)據(jù)倫理以厘清職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理的發(fā)展向度。
（一）完善基礎(chǔ)設(shè)施：奠定職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理的基石
一是優(yōu)化外部政策環(huán)境。第一，加強政策引導和支持。“數(shù)字化”作為對經(jīng)濟社會有著重要影響的橫斷性行業(yè)，政策是其全面發(fā)展的重要前提。政府是現(xiàn)實世界中最為重要的協(xié)調(diào)者和管理者，應(yīng)在政策主導和協(xié)調(diào)下，整合多方資源建設(shè)社會共享的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。破解由少數(shù)主體建設(shè)導致成本過高、影響數(shù)字資源的進一步普及，以及少數(shù)大平臺或頭部企業(yè)壟斷數(shù)據(jù)資源造成的教育不公平問題。第二，加強跨組織間協(xié)作。在政策引導基礎(chǔ)上，通過設(shè)施、標準、渠道的互認，將碎片化的各類數(shù)字設(shè)施納入統(tǒng)一的基礎(chǔ)設(shè)施體系中，減少數(shù)據(jù)煙囪或數(shù)據(jù)孤島給用戶帶來的阻礙，為用戶節(jié)省使用成本，進而提高數(shù)據(jù)治理效能。
二是重塑組織環(huán)境，使職業(yè)院校成為數(shù)據(jù)型組織。以職業(yè)院校為代表的教育組織已經(jīng)具備了必要的人力資源和技術(shù)資源，意識到了數(shù)據(jù)分析的價值，并且已經(jīng)將數(shù)據(jù)分析用于日常業(yè)務(wù)。但多數(shù)職業(yè)院校尚未將數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)化為競爭優(yōu)勢。當前的職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理，往往是不同部門和機構(gòu)的數(shù)字化，而不是整體的數(shù)字化。職業(yè)院校應(yīng)主動成為數(shù)據(jù)型組織，通過對組織業(yè)務(wù)架構(gòu)進行數(shù)據(jù)化改造，將外部環(huán)境數(shù)據(jù)、組織內(nèi)部的各類數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)整合，尋找行業(yè)企業(yè)等合作伙伴并建立持續(xù)的合作關(guān)系，快速分析環(huán)境變化、受眾需求和反饋，切實實現(xiàn)組織宗旨、達成組織目標。數(shù)據(jù)型組織可以憑借新技術(shù)和手段對未來教育治理所有相關(guān)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行全樣本的收集、處理和分析，從而更加全面掌握未來教育治理所面臨的各方面的情況，進而綜合考慮未來教育內(nèi)外部環(huán)境，并據(jù)此做出更加準確和科學的教育治理決策，提升未來教育治理的科學性。
（二）重構(gòu)數(shù)據(jù)標準：優(yōu)化職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理的內(nèi)核
隨著人類社會的日益數(shù)字化，教育活動也日益被數(shù)字充斥，這就決定了教育決策的主要依據(jù)日漸由教育決策者的理論和實踐經(jīng)驗轉(zhuǎn)向教育內(nèi)外部活動所生成的大量數(shù)據(jù)。避免出現(xiàn)“我們在數(shù)據(jù)的海洋中卻沒有知識”的窘境，就需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為支撐職業(yè)教育活動所必需的知識和資源，進而成為職業(yè)院校發(fā)展的競爭優(yōu)勢。
一方面，要明確數(shù)據(jù)質(zhì)量標準。數(shù)據(jù)質(zhì)量的優(yōu)劣直接決定了教育信息生態(tài)是否能夠良性發(fā)展。一定程度上，信息越多就越能消除系統(tǒng)的不確定性，但數(shù)據(jù)往往是信號與噪聲的混合物。低質(zhì)量的數(shù)據(jù)對于任何組織來說都意味著損耗。有研究表明，組織需要花費10%~30%的收入來處理數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。據(jù)IBM估算，2016年，美國由于數(shù)據(jù)質(zhì)量問題而導致的損耗高達3.1萬億美元。因此，必須注重職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理過程中的數(shù)據(jù)質(zhì)量，通過跨職能部門的承諾和協(xié)調(diào)配合，保障各類相關(guān)數(shù)據(jù)真實、全面、可靠。
另一方面，建立高效的數(shù)據(jù)分析生態(tài)系統(tǒng)。建立一個由領(lǐng)導者、員工、外部數(shù)據(jù)分析供應(yīng)商、合作伙伴等組成的數(shù)據(jù)分析生態(tài)系統(tǒng)。隨著數(shù)字技術(shù)日益滲透進教育世界，未來教育治理將涉及多方面的大量數(shù)據(jù)。通過對數(shù)據(jù)的收集、分析和處理，職業(yè)院校較以往將更有能力及時了解和掌握未來教育內(nèi)外部環(huán)境和所處的各種狀態(tài)；能夠?qū)Ω鞣N來源的混雜數(shù)據(jù)進行綜合分析和處理，綜合考慮多方面的情報，利用各方面的情報進行相互印證抵消錯誤；可以在極短的時間內(nèi)使不同教育主體共享彼此的知識，形成更加靈活的協(xié)作環(huán)境。從而使學校的數(shù)據(jù)分析能力得到極大的提升，并做出更加準確的決策，進一步提高教育治理效能。
（三）提升數(shù)字素養(yǎng)：增強職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理的適應(yīng)力
人的能力始終是職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型最根本的動力所在。數(shù)字時代，無論是個體還是組織，其面臨的主要問題都不再是缺乏信息，而是在泥沙俱下的大量信息中如何科學地認識數(shù)據(jù)、甄別數(shù)據(jù)、合理運用數(shù)據(jù)，進而指導個體行動和組織決策。這已成為數(shù)字時代個體與組織的基本能力素養(yǎng)。那些缺乏數(shù)字素養(yǎng)的個體或組織，難免會被數(shù)字社會邊緣化乃至淘汰。研究表明，2018年，美國數(shù)據(jù)專家崗位數(shù)量比2014年增長了5倍，機器學習技術(shù)工程師崗位數(shù)量比2014年增長了12倍。可以窺見數(shù)字素養(yǎng)正成為稀缺技能。
因此，亟須提升職業(yè)教育系統(tǒng)中的各參與主體數(shù)字素養(yǎng)。一是加強政策性引導。面對數(shù)字化的大趨勢，世界各國都爭相開展數(shù)字化戰(zhàn)略，積極搶占數(shù)字技術(shù)、數(shù)字人才、數(shù)字資源的有利位置，以增強國家競爭力。我國也適時出臺了《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》《“十四五”國家信息化規(guī)劃》等重大政策文件，引導國家各個層面進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。各級政策部門要積極響應(yīng)國家需求，將“人力驅(qū)動”思維模式轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”思維模式，通過政策引導激勵，提升大眾的數(shù)字素養(yǎng)，進而推動職業(yè)教育治理模式的轉(zhuǎn)變。二是加強對數(shù)字技能的認證。隨著對STEM教育的不斷強調(diào)，越來越多的組織和個人開始提升和投資于與數(shù)字化相關(guān)的技能。建議通過構(gòu)建層級完善、互通互認的學習培訓框架，完善學習成果認證體系；并提供一系列經(jīng)費和社會支持，提高低技能、低收入等弱勢群體的學習參與度。
（四）重視數(shù)據(jù)倫理：厘清職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理的發(fā)展向度
數(shù)據(jù)倫理是隨著數(shù)據(jù)應(yīng)用不斷深入衍生的新問題。數(shù)據(jù)本身已成為重要的權(quán)力來源，但數(shù)據(jù)在很大程度上仍未得到有效管理。隨著人類經(jīng)濟和社會日益數(shù)字化，人與技術(shù)的關(guān)系、技術(shù)之下的人與人之間的關(guān)系都會呈現(xiàn)新的特征與張力。表面的張力是機器勞動者是否會替代人類勞動者，更深層的張力則是人類對自身認知和人類社會在技術(shù)時代如何發(fā)展的倫理問題。這種張力隨著生成式人工智能的到來更加明顯。數(shù)字時代的倫理問題既有來自客觀上技術(shù)發(fā)展的日益復雜性和不確定性原因，也有主觀上人類對自身與技術(shù)認知的原因。職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理的各主體要認識到數(shù)據(jù)倫理的特點和重要性，應(yīng)明確人的第一性是數(shù)據(jù)倫理的首要原則。數(shù)字時代的治理秩序還是以人為本而不是以機器指令為遵循。因此，一方面，需要審慎對待職業(yè)教育中各類數(shù)據(jù)的采集和分析，確保數(shù)據(jù)治理的用途是為了提高教育質(zhì)量和學生滿意度，而不是為了“窺視”教育系統(tǒng)中的某個群體乃至個體。唯有如此，才能促使職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理更人性、更公平，消解“數(shù)字官僚主義”的弊端，真正實現(xiàn)技術(shù)賦能。另一方面，需要創(chuàng)造機會以不斷完善技術(shù)，使其成為人類的認識伙伴，而不是用智能、“客觀”的“模型”來武斷地代替我們認識世界，多對“標準化”“理想化”以外情景進行考慮，保留更多的治理溫度。
四、結(jié)語
以數(shù)字化推進職業(yè)教育治理現(xiàn)代化已成為重塑職業(yè)教育治理結(jié)構(gòu)、強化治理能力和提升治理水平的一項基礎(chǔ)性工作。數(shù)據(jù)治理不單單是用數(shù)字技術(shù)工具改變教育實踐的過程，還是數(shù)字技術(shù)邏輯與教育治理邏輯深度互嵌的過程。在這一過程中，數(shù)字技術(shù)會與教育組織的科層體系、高度復雜的社會結(jié)構(gòu)、文化理念要素等交互作用，最終將影響治理的結(jié)果與效能的輸出。因此，職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理既要充分考慮技術(shù)環(huán)境對數(shù)字技術(shù)的影響，又要明確技術(shù)本身的局限性。不但要善于正確使用數(shù)字工具，還要立足長遠，通過制度建設(shè)、思想文化建設(shè)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為數(shù)據(jù)治理營造良好的運作空間，防止職業(yè)院校數(shù)據(jù)治理的異化。應(yīng)認識到，技術(shù)嵌入不等于效能產(chǎn)出，要警惕職業(yè)教育治理過程中數(shù)字“賦能”蛻變?yōu)閿?shù)字“負能”。
（中國職業(yè)技術(shù)教育網(wǎng) 2024年11月04日）