“智能+教育”場域下數(shù)據(jù)治理的挑戰(zhàn)與應然取向

趙磊磊,吳小凡

(江南大學 教育學院，江蘇 無錫 214122)

隨著信息技術的不斷發(fā)展，智能技術與教育教學的深度融合已成為教育創(chuàng)新發(fā)展的必然趨勢?？v觀教育領域中人工智能的應用發(fā)展歷程，從初期基于規(guī)則的知識表征與推理，發(fā)展至當前基于深度學習的自然語言處理、關系挖掘與自適應算法，人工智能與數(shù)據(jù)的邏輯關系成為“人工智能+教育”相關產(chǎn)品與服務不容忽視的抓手[1]。無論是算法模型的改進還是模型預測分析，數(shù)據(jù)已成為人工智能賦能教育教學的信息媒介。數(shù)據(jù)智能成為人工智能融入教育發(fā)展新時期的關注焦點，在一定程度上驅動教育教學邁向智能化階段。但數(shù)據(jù)智能并非完美之物，其服務也未絕對成熟，仍然處于不斷改進與修正階段。將此類處于進階階段的技術產(chǎn)物置于教育場域，有可能引發(fā)與數(shù)據(jù)所有權、隱私、安全和使用倫理相關的倫理問題[2]?！叭斯ぶ悄?教育”的實踐過程中出現(xiàn)一些諸如數(shù)據(jù)監(jiān)管不嚴、數(shù)據(jù)應用失范、數(shù)據(jù)隱私泄露等問題正是具體體現(xiàn)。由此引發(fā)一個極為關鍵的現(xiàn)實議題：“智能+教育”場域下數(shù)據(jù)應如何治理？智能時代的到來，盡管為教育數(shù)據(jù)的采集與處理提供了新的技術支撐與平臺輔助，但“智能+教育”場域下數(shù)據(jù)治理也面臨眾多問題。因此，理清“智能+教育”場域下數(shù)據(jù)治理面臨的實然困境與應然取向，對于促進教育教學智能化轉型而言極具現(xiàn)實意義。

一、“智能+教育”場域下數(shù)據(jù)治理的內(nèi)涵詮釋

(一)“智能+教育”

以人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)為代表的新科技正對人類生活進行全方位改造，中國已置身于全球“第四次工業(yè)革命”[3]。人工智能是計算機科學的前沿領域之一，是基于數(shù)據(jù)結構模仿、延伸人的智能的機器或應用系統(tǒng)，其具備超強的計算思維與數(shù)據(jù)分析能力?！爸悄?教育”與人工智能教育有所不同，它將人工智能應用于教育教學的全新領域，教學模型、學習者模型和領域知識模型是其核心[4]。作為“智能+教育”的重要實現(xiàn)形式，機器學習、自適應學習、智能教學系統(tǒng)(ITS)、智能計算機輔助學習系統(tǒng)(CAL)拓展了學習科學的外延。這表明，人類的科學演變已從單一的“數(shù)值計算”發(fā)展到系統(tǒng)的“邏輯計算”，計算機系統(tǒng)正逐步納入基于人工智能的信息工程學內(nèi)容，應對當前出現(xiàn)的“信息管理”和“信息交換”的智能時代難題?！爸悄?教育”場域下的數(shù)據(jù)使用與監(jiān)管也在一定程度上呼喚公眾審慎思考教育教學及其治理議題。

(二)數(shù)據(jù)治理

近年來，治理一詞已成為學術界的流行用語。對公共行政而言，面對時代的變遷，針對許多新發(fā)展的公共議題，運用契約外包、公共課責、協(xié)力關系等非傳統(tǒng)的公共行政知識難以得到妥善處理，需要新的理論概念來分析和解決問題，治理正好符合此新趨勢的需求。治理意味著一種改變，其基本定義是“領航”或“掌舵”，但會因其使用者的需要，借用不同的理論進行研究，也因而有不同的涵義。這使得治理難以使用通用的定義和理論，各種新名詞隨之提出，如企業(yè)治理、網(wǎng)絡治理、全球治理、良善治理。它們以治理為名，但實質為不同的概念，極易造成觀念的混淆。因此，有關治理的研究尚未成熟，還有可供深入探討的空間。正如麥克·查普(Mike Chapple)所述，政府巨量數(shù)據(jù)不斷增加，但其現(xiàn)有數(shù)據(jù)政策與架構卻無法處理巨量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，需要系統(tǒng)性的方法技術與制度文化作為支撐[5]。數(shù)據(jù)逐漸由附屬于特定業(yè)務信息系統(tǒng)功能的客體，轉而成為被期待能驅動創(chuàng)新應用的主體，進而凸顯了數(shù)據(jù)治理的迫切需求?；诿绹髷?shù)據(jù)研究方面的權威機構“數(shù)據(jù)治理研究所”(The Data Governance Institute，DGI)的定義，數(shù)據(jù)治理是指針對系統(tǒng)數(shù)據(jù)相關事務的決策制定和權責明晰，說明誰(who)在什么樣的情況(what)，可使用什么方法與采取什么行動(how)[6]，本研究將以此界定作為數(shù)據(jù)治理的基本解釋。

(三)“智能+教育”場域下的數(shù)據(jù)治理

目前，學界對于“智能+教育”場域下的數(shù)據(jù)治理并未進行明確界定。但從詞源學角度而言，這一概念可被視為“智能+教育”治理與數(shù)據(jù)治理兩個領域的交叉產(chǎn)物。“智能+教育”場域下的數(shù)據(jù)治理必然需要以“數(shù)據(jù)善治”(Data Good Governance)作為起點或原則，通過收集、組織、分析及呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，最大化釋放教育數(shù)據(jù)的實際價值。在“智能+”時代，人工智能、大數(shù)據(jù)等科技飛速發(fā)展，且在多個領域產(chǎn)生了顛覆性的變革，但對于教育領域的滲透尚存在較多困境，其中便有智能技術與教育數(shù)據(jù)聯(lián)動受阻等方面的原因[7]。此外，智能終端的數(shù)量劇增、智能設備高速運轉的背后伴隨著教育大數(shù)據(jù)的極速增長，并且在眾多終端層面數(shù)據(jù)的流動速度也愈發(fā)加快。與各類教育數(shù)據(jù)相對應的數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)產(chǎn)權、數(shù)據(jù)價值等議題成為“智能+教育”可持續(xù)發(fā)展的關鍵影響因素。如何在教育領域充分開發(fā)大數(shù)據(jù)與人工智能所蘊含的無限潛能，成為數(shù)據(jù)治理過程中無可回避的重大挑戰(zhàn)。

無論各種主體以何種方式開展數(shù)據(jù)治理，其核心都是要推動數(shù)據(jù)自由安全地流動，以便最大程度地挖掘和釋放數(shù)據(jù)價值。“智能+教育”為“機器”的“類人化”發(fā)展提供了新的契機，其所承載的數(shù)據(jù)服務也極具“個性化”色彩，數(shù)據(jù)獲取及流動漸趨定制化與智慧化已成為“智能+教育”場域下數(shù)據(jù)治理不可忽視的目標取向。

二、“智能+教育”場域下數(shù)據(jù)治理的現(xiàn)實挑戰(zhàn)

當前人工智能進入校園仍處于初步發(fā)展階段，學校治理人員對數(shù)據(jù)的關注度一般低于技術本身，不少學校管理者側重于對外宣傳“眼花繚亂”的人工智能應用，對于數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)治理機構、師生數(shù)據(jù)素養(yǎng)等方面建設的專業(yè)認知與能力存在嚴重滯后的問題，這也影響了學校數(shù)據(jù)服務的專業(yè)化供給效率與質量。人工智能、大數(shù)據(jù)等技術的發(fā)展為信息輸送與交換提供了更多便利，也帶來諸多隱憂。例如，校園內(nèi)部的數(shù)據(jù)應用領域與渠道極速擴增，學生的相關數(shù)據(jù)通過各種途徑擴散到多個平臺與行業(yè)，甚至落入不法之人手中，這些數(shù)據(jù)是否能得到有效保護、是否被濫用則難以預測，而且教育數(shù)據(jù)產(chǎn)權的歸屬問題尚缺乏明確的限定，等等。綜合來看，可將“智能+教育”場域下數(shù)據(jù)治理的現(xiàn)實挑戰(zhàn)概括如下：

(一)治理主體的數(shù)據(jù)治理能力較低

國內(nèi)數(shù)據(jù)治理智慧化的建設尚處于初步發(fā)展階段，較為強調以技術管理為中心，易忽略數(shù)據(jù)治理主體專業(yè)素質不過關、用戶個性化需求未凸顯、人工智能與決策管理應用耦合不緊密等問題[8]。從“智能+教育”場域來看，治理主體的數(shù)據(jù)治理能力較低已成為制約數(shù)據(jù)治理成效的關鍵要素，這也在一定程度上呼喚治理主體數(shù)據(jù)治理能力的有效提升。首先，當前教育數(shù)據(jù)治理主體缺乏對數(shù)據(jù)特征、數(shù)據(jù)邏輯與信息轉化的精準分析和把握，在知識學習、知識圖譜與自然語言處理等人工智能技術掌握方面有所欠缺，并未形成面向大數(shù)據(jù)智能化時代的信息分析范式。其次，治理主體的數(shù)據(jù)治理能力培養(yǎng)尚未被納入當前教育數(shù)據(jù)治理框架的核心層，數(shù)據(jù)治理主體缺乏基于大量實踐的教育證據(jù)而形成科學的數(shù)據(jù)決策意識，具有智適應特征的數(shù)據(jù)服務體系尚未建立，相應的教育數(shù)據(jù)安全保障機制與政策法規(guī)尚未有效制定與落實。再次，“智能+教育”場域下的數(shù)據(jù)治理情境多變且復雜，教育數(shù)據(jù)治理主體數(shù)據(jù)素養(yǎng)欠缺。治理主體在教育關鍵數(shù)據(jù)提取、深度分析、科學應用及實現(xiàn)關鍵信息到科學數(shù)據(jù)歸納的能力與專業(yè)素質方面存在嚴重不足，缺乏數(shù)據(jù)安全防范與化解意識，很難及時且有效地應對學校教育中的數(shù)據(jù)風險與技術風險。

(二)數(shù)據(jù)采集及共享商業(yè)化現(xiàn)象嚴重

人工智能賦能教育教學的同時，促使用戶數(shù)據(jù)共享程度越來越高，隨之也帶來了用戶隱私信息安全問題，影響著移動互聯(lián)網(wǎng)中教育數(shù)據(jù)的規(guī)范化運作[9]。教育教學與社會層面的商業(yè)往來也日益增多，部分技術開發(fā)商與供應商價值取向偏離教育本質，遏制了教育信息化發(fā)展?！爸悄?教育”場域下數(shù)據(jù)高速流轉，一經(jīng)產(chǎn)生，就脫離了自己的母體，易被各大商業(yè)平臺與校外機構用于商業(yè)用途，造成師生教育隱私泄露。為謀求商業(yè)利益，數(shù)據(jù)的過度采集與違規(guī)使用可能導致個人隱私信息泄露或被竊取，此外，非法交易數(shù)據(jù)等問題層出不窮，數(shù)據(jù)采集及共享商業(yè)化現(xiàn)象嚴重成為數(shù)據(jù)治理的一大困境[10]。首先，教育數(shù)據(jù)來源多樣化導致的隱患?！爸悄?教育”場域下數(shù)據(jù)來源多樣、要素分散、結構開放且無整體性，使得管理員很難對其進行逐一篩查跟蹤。極易因監(jiān)管不力導致信息泄露。其次，教育數(shù)據(jù)傳輸安全方面的隱患。網(wǎng)絡傳輸協(xié)議安全性的升級有可能滯后于智能技術本身，“智能+教育”場域下的數(shù)據(jù)傳輸可能依然使用傳統(tǒng)的傳輸協(xié)議，網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸可能遭到竊聽、攔截、假冒等第三方的攻擊。再次，教育數(shù)據(jù)存儲和應用方面的隱患。數(shù)據(jù)存儲受專業(yè)設備管理、規(guī)章制度制定等眾多因素影響，其流程對人力、物力與財力消耗巨大。然而，學校在人、財、物等方面的投入可能具有局限性。若缺乏對數(shù)據(jù)隱私的有力保護，則會導致師生校園活動、課堂教學、飲食習慣等方面的私人數(shù)據(jù)流向非正當渠道[11]。此外，教育相關部門數(shù)據(jù)保護意識、內(nèi)部管理、技防能力薄弱，數(shù)據(jù)泄露事件時有發(fā)生，電信欺詐、騷擾電話等現(xiàn)象屢禁不止，嚴重侵害師生權益。

(三)數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設及產(chǎn)權意識薄弱

數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值發(fā)揮是推進“智能+教育”發(fā)展的重要助力[12]。然而，“智能+教育”場域下數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設存在產(chǎn)權意識薄弱的問題。例如，教育數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權行政管理機構建設滯后、教育資產(chǎn)建設理念落后、教育數(shù)據(jù)產(chǎn)權歸屬不清晰、教育數(shù)據(jù)專利審批制度不健全等[13]。盡管多年的教育信息化建設已為中小學數(shù)據(jù)存儲及管理設備的更新奠定了基礎，但由于“智能+教育”場域下的數(shù)據(jù)生成速度極快，教育數(shù)據(jù)資產(chǎn)化集聚的實現(xiàn)，仍需依賴于學校管理者、師生數(shù)據(jù)觀念及其產(chǎn)權意識的轉變。首先，數(shù)據(jù)資產(chǎn)實質上是一種軟資產(chǎn)，其來源廣泛且標準不一，暫時難以被劃定歸屬范圍。其次，當前學校教育數(shù)據(jù)產(chǎn)權制度尚未健全，教育數(shù)據(jù)的使用主體對教育數(shù)據(jù)的使用權、下載權、共享權的認識僅停留在初步感知階段。不少管理者、師生未能有效關注有意義數(shù)據(jù)的采集與存儲，也未將教育數(shù)據(jù)資產(chǎn)所隱藏的教育特征與規(guī)律予以精準挖掘，難以基于證據(jù)挖掘進行精準分析與預測，使數(shù)據(jù)具有“智能”且能“說話”的能力嚴重欠缺。

(四)數(shù)據(jù)應用及監(jiān)管標準缺乏一致性

當前“智能+教育”服務在數(shù)據(jù)應用及監(jiān)管方面依舊存在不少技術局限性[14]，不同機構間的教育數(shù)據(jù)標準存在較大差異，不同智能系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)接口存在對接障礙，教育數(shù)據(jù)的定向流動與全局共享受到重大影響。在此背景下，數(shù)據(jù)應用及監(jiān)管標準缺乏一致性成為“人工智能+教育”場域下數(shù)據(jù)治理的一大困境。首先，由于業(yè)務條線繁雜、業(yè)務種類多樣，多個教育部門往往數(shù)據(jù)采集標準不一，統(tǒng)計口徑各異，同一數(shù)據(jù)源在不同部門的表述可能完全不同，看似相同的數(shù)據(jù)實際含義也可能大相徑庭，數(shù)據(jù)一致性難以保障。其次，不同教育部門基于維護各方利益造成信息封鎖，導致信息資源使用效率不高，不同教育主體間數(shù)據(jù)共享與開放程度較低，數(shù)據(jù)資源浪費現(xiàn)象多有發(fā)生。同時，基于信息資源開發(fā)的市場機制還未健全，統(tǒng)一的信息資源管理協(xié)調機構尚未建立，維護教育信息資源共享的法律法規(guī)相對滯后。再次，如何實現(xiàn)不同智能教育應用系統(tǒng)之間的跨領域整合與無縫流轉，仍然是教育數(shù)據(jù)治理的一大難點。由此導致教育數(shù)據(jù)采集與共享存在信息遺失與失真，造成基于教育數(shù)據(jù)的個性化決策難以精準捕捉師生利益需求的問題。無論是智能教學、智能管理，還是智能校園生活，大批量的數(shù)據(jù)來源于為完成特定任務而開發(fā)的各式軟件服務，相應的軟件服務所生成的數(shù)據(jù)在內(nèi)容、維度、性質、用途等多個方面存在交叉與區(qū)別[15]，而且不同軟件服務的數(shù)據(jù)格式缺乏統(tǒng)一的要求與規(guī)范，不同軟件服務所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)一般暫時封存在各自的數(shù)據(jù)平臺。

三、“智能+教育”場域下數(shù)據(jù)治理的應然取向

基于“智能+教育”場域下數(shù)據(jù)治理的困境分析，當前數(shù)據(jù)治理應從以下四個方面建構未來教育數(shù)據(jù)治理的實踐取向。

(一)立足人才培育，加強師生智慧化數(shù)據(jù)治理能力培養(yǎng)

教育數(shù)據(jù)治理專業(yè)人才的培育對于數(shù)據(jù)驅動下的“智能+教育”發(fā)展具有基礎導向價值。師生作為教育數(shù)據(jù)治理體系中的核心群體，加強其智慧化數(shù)據(jù)治理能力培養(yǎng)，對于夯實教育數(shù)據(jù)人才儲備，實現(xiàn)教育數(shù)據(jù)增值，提升教育數(shù)據(jù)加工成效等具有重要的現(xiàn)實意義。首先，注重師生專業(yè)化數(shù)據(jù)加工能力的培育?！爸悄?教育”場域下數(shù)據(jù)治理的關鍵不在于搜集龐大的數(shù)據(jù)資料，而是將教育數(shù)據(jù)有效化、意義化與價值化，要求師生具有專業(yè)化的數(shù)據(jù)加工能力。其次，促進師生計算思維能力的發(fā)展。師生計算思維能力的培養(yǎng)是影響其數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析效果的關鍵因素，應引導師生學習計算機科學(如數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等人工智能技術)、數(shù)學等專業(yè)基礎知識，并在數(shù)據(jù)獲取、存儲和檢索等方面進行深入了解和投入到教育數(shù)據(jù)治理實踐，學會在實踐中總結智能教育服務進程中的數(shù)據(jù)處理特征與規(guī)律，積極感知當前人工智能進校園所面臨的數(shù)據(jù)困境或難題，從知識學習與數(shù)據(jù)感知的角度，有效提升師生的計算思維能力。

(二)基于區(qū)塊鏈應用，構建教育數(shù)據(jù)安全防范與化解機制

以點對點傳輸、公式算法等技術為核心的區(qū)塊鏈，可為“智能+教育”場域下數(shù)據(jù)流動提供新的便捷途徑。目前，數(shù)據(jù)采集及共享商業(yè)化現(xiàn)象嚴重，數(shù)據(jù)安全隱患突出?；趨^(qū)塊鏈應用，構建教育數(shù)據(jù)安全防范與化解機制，有利于將“智能+教育”場域的數(shù)據(jù)傳輸及共享納入較為規(guī)范且安全的跨域數(shù)據(jù)治理結構體系。首先，應建立基于區(qū)塊鏈的教育數(shù)據(jù)跨區(qū)域多主體協(xié)同共享機制。加強跨界合作可以有效提高數(shù)據(jù)質量[16]，政府應牽頭組織建立基于區(qū)塊鏈的教育數(shù)據(jù)跨區(qū)域共享機制與治理標準，在政府、企業(yè)、學校不同主體間組建教育數(shù)據(jù)采集與整合專門監(jiān)測機構，明確教育部門、學校及師生的數(shù)據(jù)訪問權責，智能監(jiān)測及抓取數(shù)據(jù)調用行為記錄，實現(xiàn)數(shù)據(jù)安全問題的精準問責。其次，應利用區(qū)塊鏈技術，打造智能數(shù)據(jù)治理合約，力求盡快實現(xiàn)不同種類數(shù)據(jù)的采集、聚類與分離，利用深度學習進行智能認知，有針對性地解決“重復性數(shù)據(jù)、交叉性數(shù)據(jù)、缺失性數(shù)據(jù)、單一性數(shù)據(jù)”等方面的數(shù)據(jù)難題，并實現(xiàn)智能數(shù)據(jù)風險預警與自動執(zhí)法。再次，應充分利用區(qū)塊鏈的分布式存儲及加密技術，結合圖像分析、語音識別等智能感知技術，加強教育大數(shù)據(jù)挖掘與分析平臺的建設，完善教育數(shù)據(jù)的結構化存儲與安全過濾方案，實現(xiàn)“倫理—靈活—精準—高效”的一體化集成的大數(shù)據(jù)信息交換中心，保障數(shù)據(jù)在教育主體、教育場景、技術平臺間流轉的真實性，形成符合教育倫理與數(shù)據(jù)倫理的防范機制，化解數(shù)據(jù)倫理失范風險。

(三)指向數(shù)據(jù)價值激發(fā)，注重培育數(shù)據(jù)產(chǎn)權意識與專業(yè)數(shù)據(jù)管理機構

數(shù)據(jù)治理不僅涉及短期層面數(shù)據(jù)質量的提升，更是一個長期持續(xù)完善和優(yōu)化的過程[17]，這在一定程度上要求數(shù)據(jù)治理者具備不斷發(fā)現(xiàn)與挖掘數(shù)據(jù)價值的意識與能力。數(shù)據(jù)資產(chǎn)建設及產(chǎn)權意識薄弱屬于當前我國教育數(shù)據(jù)治理的一大困境。因此，應指向數(shù)據(jù)價值激發(fā)，注重培育數(shù)據(jù)產(chǎn)權意識與專業(yè)管理機構，這對于數(shù)據(jù)治理的可持續(xù)發(fā)展尤為關鍵。首先，應明確教育數(shù)據(jù)產(chǎn)權歸屬問題，建立安全長效的數(shù)據(jù)產(chǎn)權及隱私保障機制。引導數(shù)據(jù)治理參與者在關注新技術及其效能的同時，關注技術應用背后所隱含的數(shù)據(jù)價值及其主體歸屬，培育不同治理主體的數(shù)據(jù)產(chǎn)權意識，進而降低教育數(shù)據(jù)接觸者竊取數(shù)據(jù)動機的可能性。其次，應注重培育專業(yè)的教育數(shù)據(jù)管理機構。教育數(shù)據(jù)價值的實現(xiàn)關鍵在于教育決策者以客觀數(shù)據(jù)為基礎，以智能分析為指導，作出符合教育發(fā)展規(guī)律的決策或提供較為精準的個性化教育服務。然而，“智能+教育”場域下數(shù)據(jù)的生成、采集與共享往往具有隨機性，且教育數(shù)據(jù)的類型與質量可能存在較大差異，這在一定程度會影響到教育決策與服務的質量。為此，建立專業(yè)的教育數(shù)據(jù)管理機構，注重教育數(shù)據(jù)的過濾、存儲與定制化使用，有利于最大限度激發(fā)教育數(shù)據(jù)價值。

(四)落位信息偏差控制，架構系統(tǒng)化的教育數(shù)據(jù)應用與監(jiān)管體系

當前，數(shù)據(jù)應用及監(jiān)管標準缺乏一致性成為“智能+教育”場域下數(shù)據(jù)治理的一大難題。為此，落位信息偏差控制，架構系統(tǒng)化的教育數(shù)據(jù)應用與監(jiān)管體系，極具實踐價值。首先，深入挖掘信息處理規(guī)律，嘗試構建校級數(shù)據(jù)運行與處理審查機制。應深度剖析人工智能進校園背后的數(shù)據(jù)處理規(guī)律與特征，拋開智能技術的表層光環(huán)，由校級教育數(shù)據(jù)治理委員會或小組思考教育數(shù)據(jù)生成、交換、分析、應用等方面的實際問題，消除惡意數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)倫理失范等基礎性信息漏洞。其次，落位信息服務分級，構建校本化的人工智能校級數(shù)據(jù)需求評估機構。基于機器學習、自然語言處理等智能技術，審視教育人員信息需求的動態(tài)變化趨勢，分析不同數(shù)據(jù)服務間的邏輯關系與結構模型，根據(jù)數(shù)據(jù)服務優(yōu)先級與數(shù)據(jù)治理管理標準，對數(shù)據(jù)需求的滿足進行動態(tài)調節(jié)，盡可能滿足教育公共利益基礎上的數(shù)據(jù)需求。再次，關注信息處理協(xié)同，注重構建系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)風險預警與防范機制。以預警與防范為起點，實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理主體的多領域信息處理協(xié)同，提升數(shù)據(jù)治理對于教育大數(shù)據(jù)風險的識別與判斷能力?；谌斯ぶ悄艿淖R別與預測技術，及時預警重大數(shù)據(jù)應用風險的發(fā)生范圍與可能后果，保障師生的數(shù)據(jù)資產(chǎn)與權益。

以情感計算、機器學習、自然語言處理等為代表的人工智能技術的運用，及時地實現(xiàn)了教育資訊與信息的獲取，對于教育數(shù)據(jù)采集與流動等眾多方面的變革提供了新的時代機遇。教育大數(shù)據(jù)決策服務平臺、課堂教學行為監(jiān)測系統(tǒng)、學情追蹤與分析系統(tǒng)、機器學習等眾多應用場景所產(chǎn)生的教育數(shù)據(jù)并非僅僅停留于校園內(nèi)部，而是有可能被輸送到不同的大數(shù)據(jù)平臺或計算機云端。如何保障教育數(shù)據(jù)精準輸送到定點接收方的同時而不被竊取？如何保障教育數(shù)據(jù)在流動與共享方面暢通無阻？相關問題的解決將在很大程度上影響“智能+教育”場域下數(shù)據(jù)治理的持續(xù)推進。在未來智能教育發(fā)展過程中，如何保障師生數(shù)據(jù)利益及產(chǎn)權不受非法侵犯，仍是任重道遠的現(xiàn)實議題。