周宇 沈丽燕 张宇燕

摘要： 以项目制为主的高校信息化建设手段落后，孤岛林立，缺乏良好的信息生态，导致教育治理发展受限。文章基于云计算、人工智能等前沿技术，建设了一套高校数字化转型解决方案，赋能人才培养模式、教育管理体系和科研建设生态，促使高校的教育治理过程更加精准化、智能化。

关键词： 教育治理; 云计算; 人工智能; 数字化转型

中图分类号：G434;TP3-05          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2021）10-107-04

Research on the influence of frontier technology on the education

governance and the countermeasures

Zhou Yu， Shen Liyan， Zhang Yuyan

（Information Technology Center of Zhejiang University， Hangzhou， Zhejiang 310012， China）

Abstract： The means of information construction in colleges and universities based on project system are backward， and there are many isolated islands and lack of good information ecology， which leads to the limited development of education governance. Based on the cloud computing， AI and other frontier technologies， this paper built a digital transformation solution to empower the talent training mode， education management system and scientific research in university， and to promote the process of education governance in colleges and universities more accurate and intelligent.

Key words： education governance; cloud computing; AI; digital transformation

0 引言

以互联网、云计算、大数据、移动通信、人工智能为代表的信息技术把我们带向智能社会。前沿科技带来的社会变革必然推动教育领域的根本转变，促使教育部门以数字化服务为导向，以物联网智能科技、大数据技术为主要工具，以虚实融合为主要治理领域，对教育服务模式和治理理念进行创新，形成扁平化、协同化、网络化的组织结构，同时提升教育数据治理能力，向数据化、智能化和精准化方向发展，以适应智能社会需要。

1 前沿技术的相关概述

信息技术创新的热点前沿领域主要包括云计算、大数据、人工智能和区块链。这些技术的基础性、引领性和创新性特征明显，对于激发、赋能和提升数字经济发展至关重要，其意义已经远远超出技术和工具层面，形成全方位、战略性影响。

图1展示了这些技术的作用和关联，云计算作为互联网的神经中枢，赋予IT资源可伸缩的力量，提供超强的计算能力，是有力的底层支撑。云计算产出的数据量大，数据形式非结构化。大数据中的分布式、NoSQL等技术解决了海量数据处理、存储等问题，形成了新的数据持久层。数据组织完成后，人工智能开始探寻数据背后的信息，对海量数据进行挖掘和学习，并通过机器自行决策最终产出一个收敛的结果。区块链最终确保了整个互联网生态讯息流转的可信度，解决数据丢失、篡改等问题，让数据真正发挥作用，并有效驱动教育管理工作的各个场景落到实处。

2 前沿技术应用在教育治理中的重要性

2.1 前沿技术创新教育环境

从国际教育变化的角度来看，“互联网+教育”作为推进教育信息化、促进教育质量提升和创新人才的关键举措，在世界各国得到高度重视和广泛发展，发达国家纷纷加强创新教育，注重依赖信息技术创新教育环境，培养学生的创新精神和动手实践能力。

2.2 前沿技术推动教育公平

从我国教育改革变化来看，推动教育公平、实现义务教育的均衡，是当今教育必须破解的民生问题。《教育信息化2.0行动计划》将教育信息化作为教育系统性变革的内生变量，支撑和引领教育现代化发展，推动教育理念更新、模式变革和体系重构。

2.3 前沿技术改变教育治理模式

我国正在探索和尝试利用信息化创新教育管理模式提高治理能力，破解教育治理体系和治理能力现代化改革难点。推动从教育专用资源向教育大资源转变、从提升师生信息技术应用能力向全面提升其信息素养转变、从融合应用向创新发展转变， 探索信息时代教育治理新模式。

3 当前教育治理面临的主要问题

教育管理主要看高校，教育信息化的引领也在高校，因此，本文以高校为主要研究目标，针对高校教育管理发展存在的问题展开论述。

3.1 传统高校信息化手段落后

在传统的以项目制为主的高校信息化建设中，往往系统单一，技术封闭，数据不连通，资源不共享，无法形成良好的生态闭环，形成了一个又一个的信息孤岛;技术手段也依然处于较为落后的阶段，以云计算、大数据分析、人工智能、物联网技术为代表的数据科技的应用乏善可陈，高校信息化与数字化時代的核心生产力之间存在着很大的差距。

3.2 传统高校治理体系发展受限

传统高校治理结构采用逐层传递式结构，受时间和空间上的各种边界限制，顶层的高校管理者无法及时、直接和有效地获知“底层”需求，因此只能通过“感知”来进行治理，提供的公共服务往往偏移真实一线需求，只能依靠“在试错中不断改进，持续前进”。

3.3 传统人才培养模式固化

“因材施教”是中国自古有之的教育理论，精准个性化教育的理念与它一脉相承，但在传统的数据时代，缺乏获取和分析的手段与方法，数据是在阶段性的评估中获取，凸显的是群体水平，解释的是宏观教育状况，缺乏对受教育者的特点和个性差异的了解。采用标准、统一的班级授课模式，无法培养出富有个性和创新精神的人才，更难以适应未来信息化和知识化社会的变革与发展。

3.4 传统科研模式缺乏协同溯源机制

在传统的学术研究网络中，交流被固化为包括学者通信、学术会议、学术期刊等有限的方式中，很难进行全面深入的交流。研究者迫切需要一种具备自我扩张能力和自我驱动能力的交流和协同新范式，以此加快创造科学信息以及沟通、复制和再利用科学知识及数据的速度。同时，科研人员的知识产权是可溯源的，从而保障科研人员权益。

4 教育治理数字化转型方案

4.1 建设可联动共享的云平台基建

数字化支撑保障体系是高校数字化的底座，由基础IT和IT管理两部分组成，其中基础IT建设必须考虑将数据分析的能力囊括进来，构建数据分析基础平台支持从底层IT到顶层决策的数据展现和分析，同时基础IT建设也要考虑信息安全基础设施。IT管理由IT治理和IT风险管理组成，在高校数字化中，流程管理和投资管理被提到更高的位置，需要更加精细的IT流程管理，为整个数字化演进过程提供与之匹配的能力和资源。整体来看，基础IT和IT管理概念的创新与组成元素相比传统高校信息化已经得到了极大的拓展，这就需要数字化支撑保障体系以联动共享为核心思路进行建设。

显然，传统的基础设施和管理方式很难满足联动共享的需求，无论是从宏观的教育资源共享，还是微观的可用性安全性角度看，高校上云都是必然趋势。云端高校的架构图如图2所示。

云端高校的建设路径可分为以下三个阶段。

⑴ 构建校级专有云平台，将校级IT资源统一管理，实现计算、存储、网络等资源的云化共享，通过云计算技术提高资源利用率。

⑵ 打通专有云和公有云，实现计算、存储、网络等资源的弹性扩展，以此应对突发的资源需求，保证高校数字化服务的水平。

⑶ 融合校级云与院系IT资源，减少数据和IT资源孤岛，提高校级云和院系IT资源利用率。

以云计算技术实现资源互通，提高整个高校的IT资源利用率，实现完整资源的联动共享。有了扎实的底座，上层的数据和平台建设才能得到有力的保障。

4.2 建立智能透明的治理体系

数字治理的思想早在多个国家政府就已经有一定的研究和应用，美国联邦政府[1]基于人工智能的工具来支持政府决策、实施和互动，涵盖了部分行政的工作，这种管理思想，在高校里面也可以借用和采纳，比如对学生招生概率的预测，以及辍学风险的预测。德国奥尔登堡大学[2]研究了一个有关辍学的开发预警系统以检测第一年的高风险学生或预测本科生的流失。

高校要实现数据治理，数据的在线统一是非常重要的一环，为了避免各部门数据孤岛林立，提高平台整合、数据分析时复杂冗长的数据下载和整理效率，高校数据上云也是必然要完成的议题。

云平台底座为数据提供了对内统一归集，对外实时供给的能力。一方面数据在云平台上被整合呈现全量的特征，又以云平台强大的计算力为基础确保实时获取、实时分析，云平台的强大兼容性则为需要数据的业务系统顺畅提供所需数据。需要说明的是，数据上云不是数据存储在云存储平台上或是伴随着业务系统的上云而完成的，而是完整的、基于云的数据存储、数据逻辑和数据平台化，即建设数据中台，实现数据统一标准，增强系统间交互，通过数据治理来完成。高校数据中台的演进分为三个步骤，如图3所示。

在数据上云，建设数据中台之后，高校已经初步具备了实现高校数智治理和高效率公共服务的数据能力，管理部门可以对数据进行智能化的处理和挖掘，结合人工智能降低核心治理功能的成本，提高决策质量，并释放行政数据的力量，从而使治理过程更具透明度和针对性，图4表示了基于大数据的数字化治理演进步骤。

基于对数据进行分类统计，可以获取财务、师生属性、教学数据等报表，在报表基础上进行建模，进一步挖掘对应的教学管理策略，通过对模型的预测，公共服务可进一步感知近期师生的服务需求，主动给出教学建议，以及学生选课推荐等等。人工智能有力推动新的治理形态发展，让高校等治理主体可以在物理世界、数字信息世界交互中实现即时感知、科学决策、主动服务、智能监管。特别是依托数据分析、机器学习和精准算法等，可以有效超越时间局限和地域限制。

4.3 创造精准化人才培养模式

传统的高等教育中，教与学的边界非常明显，学生通过传统的课本和统一课堂灌输获得标准化、统一化的教学，学生的潜力和创造力在这一过程被忽略;、教室是唯一的教学环境，对“互动”极为不利。

4.3.1 定制化教学路径

在教学路径方面，人工智能因为其在分析、评估和预测上的优势，可以用来挖掘教学过程中学习的情况，进行归纳总结，结合知识图谱和专家经验等领域模型给予反馈。智能导师系统（ITS）就是人工智能技术和教育结合的产物[3]，结构如图5所示。

它可以用来模拟对学生一对一的辅导，有效地实现个性化教育。ITS基于学习模型、算法和神经网络，结合学生的行为动作做出准确的判断和记录，为个人生成定制化的学习路径，生成学生开放型模型，总结出学生在學习中遇到的问题并逐步解决，循循渐进。

4.3.2 无边界教学环境

在教学环境方面，在去年全球疫情的影响下，在线教育无疑被推上风口，线上教学[4]也逐渐成为高校教学的重要阵地。传统的线上课程主要局限在对教师上课的录制，学生经常出现无法听清老师声音，也看不清老师课件板书等诸多体验问题。而基于AI能力，给音视频赋能，对资源编目元数据进行自定义编辑，并结合智能化应用实现结构化标签、语音识别、字母识别，方便学生在线上可以更加清晰高效率的获取教学内容，同时该标签也可以为后续检索功能的实现做必要的铺垫。对于不同语种的课程，AI可以嵌入翻译的功能，进行同声传译，消除线上课程语种之间的代差。除了文本的识别之外，AI还可以对视频中的人物进行识别提取，便于后续的多维度检索以及进行大数据平台的深度分析。

4.4 构建协同可溯源的科研环境

现代科研经常需要多种资源才能完成计算任务，除去计算、存储这一类的硬件资源之外，还需要诸如统计、数据处理类的软件资源，诸如SPSS、Hadoop、TensorFlow等，在整个资源的配置、管理的过程中，都会涉及到安全、規范种种问题。如果每个组织在科研的同时都需要完成该部分工作，则严重的影响科研效率。为了降低这部分成本，高校可基于云平台底座进行科研资源整合，打造一站式全流程线上科研空间，基于科研项目、人员、经费、资源等维度对空间进行划分，不同的科研团队可以在空间里进行资源的共享利用和项目管理协同。

开放的科研环境前提是安全可靠，若科研数据或者学术成果被不正当的使用，则学者们的知识产权将受到侵害。区块链[5]作为一种分散的共享共用账本，一经写入不可篡改，可为上传科研数据的学者提供数字化证明，所有的版权信息都是公开透明、可被查询、追溯、应用，便于在遇到版权问题进行查阅和举证，杜绝抄袭现象。区块链在教育科研领域具有较大的应用潜力，有助于打造更加开放和更具公信力的科研系统。

5 结束语

综上，本文提出了一种高校数字化转型的方案，基于云服务的底座实现资源的联动共享，推进教学、治理和科研等与各类前沿技术融合，从而全面实现高校业务智能化。新一代技术对传统的大学进行系统性重塑，随着该方案的落地和成熟，未来将会在更多高校进行复制，开创大学的新形态。

参考文献（References）：

[1] Engstrom， D.F.， Ho， D.E.， Sharkey， C.M.， Cuellar， M.F.：Government by algorithm： Artificial intelligence in federal administrative agencies. Stanford Law School，2020.

[2] Zawacki-Richter， O.， Marín， V.I.， Bond， M. et al.Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education-where are the educators？. Int J Educ Technol High Educ 16， 39 （2019）.https：//doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0

[3] Almasri， A.， et al. （2019）. "Intelligent Tutoring SystemsSurvey for the Period 2000-2018." International Journal of Academic Engineering Research （IJAER），3（5）：21-37

[4] 黄文祥，李亚东，张喜生.我国本科高校线上教学的质量状况，评价及建议[J].中国高等教育，2020.8.

[5] 李青，张鑫.区块链：以技术推动教育的开放和公信[J].远程教育杂志2017.1：36-44