數(shù)據(jù)治理下的區(qū)域教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)探究

摘 " 要：教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析涉及海量的數(shù)據(jù)，迫切需要開(kāi)展數(shù)據(jù)治理相關(guān)理論在教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的研究和運(yùn)用。研究者采用文獻(xiàn)研究和案例分析等方法，明確了教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析階段中數(shù)據(jù)治理的概念，剖析了區(qū)域教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的構(gòu)建原則和框架：由功能模塊、算法支撐和保障體系三個(gè)層級(jí)構(gòu)成，包括12個(gè)功能模塊、4個(gè)算法庫(kù)以及貫穿全過(guò)程的數(shù)據(jù)質(zhì)量保障體系；并以蘇州市教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)為例，闡述了數(shù)據(jù)治理理念在區(qū)域教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)構(gòu)建中的具體應(yīng)用和實(shí)踐：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)深度挖掘、監(jiān)測(cè)工具質(zhì)量分析、增值評(píng)價(jià)等功能的運(yùn)用。最后，展望了區(qū)域教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的未來(lái)拓展方向。

關(guān)鍵詞：教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)；數(shù)據(jù)治理；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)；區(qū)域教育

中圖分類(lèi)號(hào)：G434 " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B " " " " 文章編號(hào)：1673-8454（2023）04-0077-09

一、教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的研究背景

構(gòu)建義務(wù)教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)體系是深化新時(shí)代教育評(píng)價(jià)改革，健全立德樹(shù)人落實(shí)機(jī)制，扭轉(zhuǎn)不科學(xué)教育評(píng)價(jià)導(dǎo)向的一項(xiàng)重要舉措?！秶?guó)家中長(zhǎng)期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010—2020年）》[1]提出，應(yīng)整合國(guó)家教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)評(píng)估機(jī)構(gòu)及資源，完善監(jiān)測(cè)評(píng)估體系，定期發(fā)布監(jiān)測(cè)評(píng)估報(bào)告。教育部于2007年成立基礎(chǔ)教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)中心，2012年成立中國(guó)基礎(chǔ)教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)協(xié)同創(chuàng)新中心，并從2015年起正式在全國(guó)范圍開(kāi)展義務(wù)教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)。目前，國(guó)家基礎(chǔ)教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)已實(shí)現(xiàn)工具研制、監(jiān)測(cè)實(shí)施、數(shù)據(jù)分析、報(bào)告與評(píng)價(jià)等全鏈條、各環(huán)節(jié)的信息化管理與信息化流程的實(shí)施[2]。一些地區(qū)在完成國(guó)家監(jiān)測(cè)本地落實(shí)情況的同時(shí)，成立了省級(jí)、市級(jí)、縣級(jí)教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)中心或評(píng)估中心，并建成較為完善的質(zhì)量監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)機(jī)制[3]。

隨著全國(guó)各地教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)工作的深入推進(jìn)，面對(duì)海量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，如何構(gòu)建專(zhuān)業(yè)化、智能化的教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，對(duì)學(xué)業(yè)質(zhì)量及相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)跟蹤和多維度橫向比較分析，進(jìn)而尋找提升教育質(zhì)量的精準(zhǔn)路徑，成為制約教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)事業(yè)快速發(fā)展的現(xiàn)實(shí)難題。

目前，國(guó)內(nèi)關(guān)于義務(wù)教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)的研究主要著眼于兩個(gè)方面：一是義務(wù)教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)的實(shí)施環(huán)節(jié)及其保障要素，主要包括監(jiān)測(cè)工具研發(fā)[4]、監(jiān)測(cè)組織機(jī)構(gòu)建設(shè)及運(yùn)行[5]、監(jiān)測(cè)結(jié)果應(yīng)用[6][7]、信息技術(shù)對(duì)監(jiān)測(cè)的保障[2][8]等。二是監(jiān)測(cè)項(xiàng)目實(shí)施主體和項(xiàng)目體系構(gòu)建方面的研究，如國(guó)家監(jiān)測(cè)、省級(jí)監(jiān)測(cè)、地市監(jiān)測(cè)和區(qū)縣監(jiān)測(cè)[9-12]。以上兩個(gè)方面互相交織，共同構(gòu)成義務(wù)教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)研究的內(nèi)容體系。但對(duì)于如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)及相關(guān)理論，構(gòu)建教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的相關(guān)研究文獻(xiàn)還比較缺乏。

2015年，蘇州市教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)中心（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“蘇州監(jiān)測(cè)中心”）首次啟動(dòng)了義務(wù)教育學(xué)業(yè)質(zhì)量監(jiān)測(cè)項(xiàng)目（以下簡(jiǎn)稱(chēng)蘇州監(jiān)測(cè)項(xiàng)目），實(shí)現(xiàn)了面向全市初中學(xué)生的連續(xù)追蹤監(jiān)測(cè)，形成了具有國(guó)際視野、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、蘇州特色的義務(wù)教育學(xué)業(yè)質(zhì)量監(jiān)測(cè)體系。該中心積極響應(yīng)人工智能時(shí)代的教育評(píng)價(jià)改革，不斷強(qiáng)化智能技術(shù)在監(jiān)測(cè)實(shí)踐中的應(yīng)用，積極構(gòu)建具有蘇州特色的區(qū)域教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，逐步實(shí)現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)治理、智能化數(shù)據(jù)分析、可視化數(shù)據(jù)呈現(xiàn)等技術(shù)突破。

本研究采用文獻(xiàn)研究和案例分析等方法，以國(guó)內(nèi)外權(quán)威期刊上關(guān)于大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)治理的文獻(xiàn)為來(lái)源，進(jìn)一步明確教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)領(lǐng)域中數(shù)據(jù)治理的概念。同時(shí)，以蘇州市教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的構(gòu)建為例，結(jié)合教育大數(shù)據(jù)的特征和數(shù)據(jù)分析中面臨的問(wèn)題加以討論，形成區(qū)域教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)構(gòu)建的原則和框架。

二、數(shù)據(jù)治理研究現(xiàn)狀

教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)領(lǐng)域涉及海量的數(shù)據(jù)。以2020年蘇州市義務(wù)教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)為例，數(shù)據(jù)采集共產(chǎn)生6000余萬(wàn)條數(shù)據(jù)記錄，每條數(shù)據(jù)記錄包含內(nèi)容維度、能力、素養(yǎng)等不同結(jié)構(gòu)、不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)。同時(shí)，在追蹤分析中還需調(diào)用前幾年的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致需要處理的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)達(dá)上億條。如何處理龐大復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，并通過(guò)數(shù)據(jù)分析從中挖掘有用的信息，是各行各業(yè)面對(duì)大數(shù)據(jù)急需解決的問(wèn)題。因此，數(shù)據(jù)治理也得到了各行各業(yè)的重視，成為業(yè)界研究的熱點(diǎn)和重點(diǎn)。

國(guó)內(nèi)外對(duì)于數(shù)據(jù)治理的定義已有幾十種，但未能形成一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。國(guó)際數(shù)據(jù)管理協(xié)會(huì)認(rèn)為，數(shù)據(jù)治理是對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理行使權(quán)利和控制的活動(dòng)的集合[13]。IBM數(shù)據(jù)治理委員會(huì)通過(guò)結(jié)合數(shù)據(jù)特性和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，有針對(duì)性地提出了數(shù)據(jù)治理的成熟度模型，將數(shù)據(jù)治理分為五級(jí)，即初始階段、基本管理、主動(dòng)管理、量化管理和持續(xù)優(yōu)化[14]。我國(guó)學(xué)者張一鳴將數(shù)字治理從標(biāo)準(zhǔn)體系、業(yè)務(wù)范圍、控制范圍、技術(shù)支持范圍四個(gè)方面進(jìn)行定義，使其涵蓋管理、技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)三大體系[15]。張寧等則認(rèn)為，數(shù)據(jù)治理不僅是通過(guò)數(shù)據(jù)的管理提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，更強(qiáng)調(diào)流程設(shè)定和權(quán)責(zé)劃分，是圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)展開(kāi)的系列工作，以服務(wù)組織各層決策為目標(biāo)，涉及有關(guān)數(shù)據(jù)管理的技術(shù)、過(guò)程、標(biāo)準(zhǔn)和政策的集合[16]。

在信息化浪潮的推動(dòng)下，研究者也對(duì)數(shù)據(jù)治理的框架進(jìn)行了探索。如維賈伊·卡特里（Vijay Khatri）和卡羅爾·V·布朗（Carol V Brown）設(shè)計(jì)出數(shù)據(jù)治理的決策域模型，把數(shù)據(jù)治理劃分為數(shù)據(jù)準(zhǔn)則、數(shù)據(jù)質(zhì)量、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)、數(shù)據(jù)生命周期五個(gè)決策域（見(jiàn)圖 1）[17]。陳火全則將數(shù)據(jù)治理分為標(biāo)準(zhǔn)體系的構(gòu)建、數(shù)據(jù)架構(gòu)的組織、數(shù)據(jù)的管理以及數(shù)據(jù)安全的保障[18]。

在教育領(lǐng)域，李青等提出，教育數(shù)據(jù)治理要做到數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)融合共享、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和用戶(hù)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)[19]。洪偉等針對(duì)目前教育數(shù)據(jù)存在的不可知、不可聯(lián)、不可控、不可取的現(xiàn)狀，構(gòu)建了一套包含治理目標(biāo)、保障機(jī)制、治理域的體系框架[20]。

綜上所述，根據(jù)教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)的特點(diǎn)，本研究認(rèn)為對(duì)于教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)，數(shù)據(jù)治理不單是一個(gè)方法、一個(gè)功能，或是一個(gè)工具，而是一整套體系[21]，應(yīng)當(dāng)在監(jiān)測(cè)全流程中運(yùn)用數(shù)據(jù)治理的思想和方法。在數(shù)據(jù)分析階段，數(shù)據(jù)治理主要指通過(guò)建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化體系，規(guī)范各類(lèi)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通過(guò)數(shù)據(jù)構(gòu)架提升關(guān)鍵數(shù)據(jù)分析的自動(dòng)化、高效化，通過(guò)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化管理和生命周期管理保證數(shù)據(jù)的安全性、有效性、時(shí)效性，通過(guò)安全和規(guī)范管理提升數(shù)據(jù)質(zhì)量的綜合體系。

三、數(shù)據(jù)治理理念下區(qū)域教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)

數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的構(gòu)建原則

在教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)分析中，不僅要面對(duì)海量、多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)管理、存儲(chǔ)、處理和應(yīng)用帶來(lái)的挑戰(zhàn)，在數(shù)據(jù)集成、分析處理時(shí)的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題更加嚴(yán)峻。為構(gòu)建一個(gè)規(guī)范、快速、高可靠性的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，根據(jù)數(shù)據(jù)治理理念，本研究認(rèn)為在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中應(yīng)遵循以下四個(gè)原則（見(jiàn)圖 2）。

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源標(biāo)準(zhǔn)化原則

監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包含學(xué)業(yè)成績(jī)、相關(guān)因素得分等多類(lèi)評(píng)價(jià)指標(biāo)，存在不同的量綱和數(shù)量級(jí)。為保證數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可靠性，需要對(duì)原始指標(biāo)數(shù)據(jù)先進(jìn)行無(wú)量綱化和同趨化的標(biāo)準(zhǔn)化處理[22]。

無(wú)量綱化處理主要解決數(shù)據(jù)的可比性。通過(guò)去除數(shù)據(jù)的單位限制，將其轉(zhuǎn)化為無(wú)量綱的純數(shù)值，便于不同單位或量級(jí)的指標(biāo)能夠進(jìn)行比較和加權(quán)。以蘇州監(jiān)測(cè)項(xiàng)目為例，無(wú)量綱化處理的過(guò)程包括：對(duì)于學(xué)生學(xué)科學(xué)業(yè)成績(jī)，首先運(yùn)用項(xiàng)目反應(yīng)理論計(jì)算得到原始分?jǐn)?shù)，然后將原始分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)（去量綱），再將標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)通過(guò)線(xiàn)性變換轉(zhuǎn)化成量尺分?jǐn)?shù)（如以500分為平均分，100分為標(biāo)準(zhǔn)差）。對(duì)于相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)，除調(diào)查題以百分比的形式呈現(xiàn)、少部分維度以原始分的形式呈現(xiàn)外，其余維度均將原始分轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)分（如以5分為平均分，2分為標(biāo)準(zhǔn)差的T分?jǐn)?shù)）。

數(shù)據(jù)同趨化處理主要解決不同性質(zhì)數(shù)據(jù)問(wèn)題。對(duì)不同性質(zhì)指標(biāo)須先考慮改變逆指標(biāo)數(shù)據(jù)性質(zhì)，使所有指標(biāo)對(duì)測(cè)評(píng)方案的作用力同趨化。在蘇州監(jiān)測(cè)項(xiàng)目中，相關(guān)因素指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)分（T分?jǐn)?shù)）分?jǐn)?shù)越高，表明在該指標(biāo)上的狀況越好，如在“學(xué)習(xí)品質(zhì)”上的得分越高，表明學(xué)生學(xué)習(xí)品質(zhì)越好；在“學(xué)業(yè)負(fù)擔(dān)”上的得分越高，表明學(xué)生學(xué)業(yè)負(fù)擔(dān)越輕。

（二）處理流程自動(dòng)化原則

主要是指規(guī)范數(shù)據(jù)分析流程，固化數(shù)據(jù)操作流程。先將數(shù)據(jù)分析工作分解到操作流程，并為每一步流程制訂規(guī)范，明確“4W1H”標(biāo)準(zhǔn)（What、Who、Where、When、How），在此基礎(chǔ)上形成標(biāo)準(zhǔn)化流程；然后將流程固化為程序模塊，實(shí)現(xiàn)機(jī)器算法替代人工勞動(dòng)，使數(shù)據(jù)分析得以清晰、順暢和高效地自動(dòng)化運(yùn)行[22]。

自動(dòng)化后的流程不會(huì)因執(zhí)行人員的變動(dòng)而出現(xiàn)品質(zhì)和效率的改變，有效地保障了數(shù)據(jù)分析流程執(zhí)行中的穩(wěn)定性，同時(shí)也能提升監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析效率、避免數(shù)據(jù)計(jì)算漏洞，并不斷積累形成技術(shù)儲(chǔ)備。

（三）算法管理資產(chǎn)化原則

該原則指將數(shù)據(jù)分析中的算法視為全新的數(shù)據(jù)資產(chǎn)形態(tài)，并以資產(chǎn)管理的標(biāo)準(zhǔn)和要求，制定相關(guān)規(guī)范、組織相關(guān)流程。在數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中，應(yīng)通過(guò)為各個(gè)功能模塊的算法分別建立各自算法庫(kù)的方式進(jìn)行管理。英國(guó)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心將研究型數(shù)據(jù)的生命周期歸納為有6個(gè)節(jié)點(diǎn)的環(huán)形結(jié)構(gòu)模型：數(shù)據(jù)創(chuàng)建、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)保存、數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)、數(shù)據(jù)再利用[23]。

基于該模型，本研究將數(shù)據(jù)分析算法的生命周期分為：規(guī)劃與定義、固化與存儲(chǔ)、選擇與使用、更新與迭代四個(gè)階段（見(jiàn)圖 3）。在具體使用時(shí)，可以根據(jù)不同的項(xiàng)目需求，開(kāi)發(fā)各類(lèi)算法、各類(lèi)指標(biāo)和圖表，完善后將其加入算法庫(kù)；也可以針對(duì)不同監(jiān)測(cè)項(xiàng)目從已有算法庫(kù)中提取適用的算法，滿(mǎn)足不同監(jiān)測(cè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析的個(gè)性化創(chuàng)新要求。

（四）數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠性原則

數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠性原則是面向數(shù)據(jù)分析全流程的質(zhì)量把控要求。主要涉及元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)監(jiān)控和預(yù)警、數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估等過(guò)程[17]。

以蘇州監(jiān)測(cè)項(xiàng)目為例，在數(shù)據(jù)分析中，對(duì)數(shù)據(jù)分析過(guò)程制定了“雙軌并行，雙盲比對(duì)；無(wú)縫對(duì)接，無(wú)錯(cuò)流轉(zhuǎn)”的規(guī)范制度；對(duì)數(shù)據(jù)監(jiān)控和預(yù)警規(guī)劃了“抽樣校驗(yàn)、逆向校驗(yàn)”的校驗(yàn)技術(shù)方案，最大程度地保障了數(shù)據(jù)的可靠性。又如在數(shù)據(jù)清理環(huán)節(jié)，算法庫(kù)中提供Java和Python兩種編程語(yǔ)言的相關(guān)算法，可從不同路徑獨(dú)立實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清理，并對(duì)清理數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行比對(duì)和校驗(yàn)，確保數(shù)據(jù)可靠無(wú)誤后才能流轉(zhuǎn)到后續(xù)分析環(huán)節(jié)。

四、蘇州市義務(wù)教育學(xué)業(yè)質(zhì)量監(jiān)測(cè)的

總體流程

蘇州市義務(wù)教育學(xué)業(yè)質(zhì)量監(jiān)測(cè)項(xiàng)目采用“學(xué)校全覆蓋、學(xué)生全參與、學(xué)科等比例抽樣”的組織方式，每年對(duì)全市初中三個(gè)年級(jí)學(xué)生開(kāi)展學(xué)業(yè)質(zhì)量及相關(guān)因素的全過(guò)程縱向評(píng)價(jià)和多維度橫向評(píng)價(jià)。監(jiān)測(cè)內(nèi)容主要由學(xué)業(yè)水平測(cè)試、學(xué)生相關(guān)因素問(wèn)卷調(diào)查和教師相關(guān)因素問(wèn)卷調(diào)查三部分構(gòu)成，學(xué)業(yè)水平測(cè)試內(nèi)容包括語(yǔ)文、數(shù)學(xué)、英語(yǔ)和科學(xué)四門(mén)學(xué)科。相關(guān)因素問(wèn)卷包括學(xué)生身心健康、學(xué)習(xí)品質(zhì)、一般學(xué)習(xí)行為、學(xué)業(yè)負(fù)擔(dān)、學(xué)業(yè)支持等維度，以及影響學(xué)生發(fā)展的個(gè)體、學(xué)校、家庭、社會(huì)等多方面因素。

面對(duì)海量的監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)，快速準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)結(jié)果能夠及時(shí)反饋需求，蘇州監(jiān)測(cè)中心在教育部基礎(chǔ)教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)中心的專(zhuān)業(yè)指導(dǎo)下，按照標(biāo)準(zhǔn)化流程和相關(guān)規(guī)范，構(gòu)建了包括“工具研發(fā)、組織實(shí)施、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、結(jié)果運(yùn)用”的蘇州監(jiān)測(cè)工作全流程的運(yùn)行閉環(huán)（見(jiàn)圖 4），并在實(shí)施過(guò)程中，不斷進(jìn)行自我迭代和自我完善。

自2017年起，蘇州監(jiān)測(cè)中心逐步梳理和規(guī)劃監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，以數(shù)據(jù)治理為指導(dǎo)，基于經(jīng)典測(cè)量理論（Classical Test Theory，CTT）和項(xiàng)目反應(yīng)理論（Item Response Theory，IRT），借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，形成了具有蘇州特色的區(qū)域教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)”）。2021年，該系統(tǒng)為蘇州市義務(wù)教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)處理63萬(wàn)余份試卷、6500余萬(wàn)條答題記錄的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，2周內(nèi)高效且高質(zhì)量完成數(shù)據(jù)分析，2月內(nèi)完成了兩個(gè)學(xué)段、三個(gè)層級(jí)、七種類(lèi)型的批量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)報(bào)告模板41套，并面向蘇州市各縣市區(qū)、285所初中和501所小學(xué)發(fā)布監(jiān)測(cè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)報(bào)告3647份，全面保障了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)加工的效能。

五、蘇州市教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)

數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的架構(gòu)

教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)的評(píng)價(jià)功能要求監(jiān)測(cè)工作是一把高度精準(zhǔn)的“刻度尺”，其診斷功能則要求監(jiān)測(cè)工作成為打開(kāi)教育過(guò)程“灰箱”的“體檢儀”，為教育現(xiàn)狀提供全面、便捷、快速、高效的健康體檢[24]。這些功能的背后，在數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，需要具有規(guī)范、快速、高可靠性的系統(tǒng)進(jìn)行技術(shù)支持。蘇州監(jiān)測(cè)中心結(jié)合自身特點(diǎn)，運(yùn)用數(shù)據(jù)治理的思想和方法，遵循數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)構(gòu)建原則，構(gòu)建了蘇州監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的架構(gòu)（如圖 5）。

數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)前承數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，同時(shí)為后續(xù)的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)環(huán)節(jié)提供數(shù)據(jù)支撐。與數(shù)據(jù)分析工作的6個(gè)環(huán)節(jié)相對(duì)應(yīng)，系統(tǒng)由功能模塊、算法支撐和保障體系三個(gè)層級(jí)構(gòu)成，包括12個(gè)功能模塊、4個(gè)算法庫(kù)以及貫穿全過(guò)程的數(shù)據(jù)質(zhì)量保障體系。

數(shù)據(jù)分析流程主要包括“建立項(xiàng)目、數(shù)據(jù)導(dǎo)入、數(shù)據(jù)清理、質(zhì)量分析、計(jì)算分析和數(shù)據(jù)推送”6個(gè)環(huán)節(jié)。在“建立項(xiàng)目”中，設(shè)置本次監(jiān)測(cè)的評(píng)價(jià)對(duì)象、評(píng)價(jià)內(nèi)容、評(píng)價(jià)目標(biāo)相關(guān)的信息數(shù)據(jù)。在“數(shù)據(jù)導(dǎo)入”中，從數(shù)據(jù)采集的各個(gè)系統(tǒng)中導(dǎo)入數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步校驗(yàn)，以確保數(shù)據(jù)格式一致。在“數(shù)據(jù)清理”中對(duì)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，去掉低質(zhì)量、不合要求的數(shù)據(jù)，將其余規(guī)范、合理的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，集中存放在數(shù)據(jù)庫(kù)中?！百|(zhì)量分析”環(huán)節(jié)為監(jiān)測(cè)工具提供質(zhì)量分析報(bào)告，為監(jiān)測(cè)工具的打磨和修訂提供依據(jù)，并生成數(shù)據(jù)反饋到題庫(kù)平臺(tái)，形成業(yè)務(wù)閉環(huán)?！坝?jì)算分析”環(huán)節(jié)對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，并計(jì)算報(bào)告所需的各類(lèi)中間表數(shù)據(jù)。完成計(jì)算后，“數(shù)據(jù)推送”負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)推送到結(jié)果應(yīng)用環(huán)節(jié)的各個(gè)平臺(tái)和系統(tǒng)。

功能模塊層共有12個(gè)模塊，為各個(gè)流程提供支撐：“監(jiān)測(cè)項(xiàng)目管理”是數(shù)據(jù)分析任務(wù)的起點(diǎn)，包含了監(jiān)測(cè)任務(wù)在內(nèi)容、目標(biāo)方面的管理，提供管理多個(gè)數(shù)據(jù)分析任務(wù)并行的服務(wù)?！氨O(jiān)測(cè)對(duì)象管理”為項(xiàng)目的監(jiān)測(cè)對(duì)象構(gòu)建三個(gè)虛擬層級(jí)，提供如“市—區(qū)域—學(xué)?！薄笆小瘓F(tuán)—區(qū)域”等靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以滿(mǎn)足監(jiān)測(cè)項(xiàng)目不同的數(shù)據(jù)分析需求。監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源十分多元，涉及監(jiān)測(cè)對(duì)象基礎(chǔ)信息、工具維度信息以及答題記錄。“數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化”模塊負(fù)責(zé)與這些系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)接，提供標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)接口、整合各類(lèi)數(shù)據(jù)、保障各系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，規(guī)范數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、保持?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完整是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。“數(shù)據(jù)校驗(yàn)”模塊負(fù)責(zé)對(duì)導(dǎo)入后的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式校驗(yàn)和完整性校驗(yàn)，剔除、修復(fù)不良結(jié)構(gòu)?！皩W(xué)科數(shù)據(jù)清理模塊”和“相關(guān)因素清理模塊”能夠有效處理缺失、錯(cuò)誤、重復(fù)的數(shù)據(jù)，保障待處理數(shù)據(jù)的質(zhì)量?！氨O(jiān)測(cè)工具質(zhì)量分析”模塊基于多種統(tǒng)計(jì)分析方法，通過(guò)難度、區(qū)分度、能力值等指標(biāo)，保障學(xué)科監(jiān)測(cè)工具和相關(guān)因素工具的科學(xué)規(guī)范?！皵?shù)據(jù)導(dǎo)出報(bào)告生成”模塊批量生成工具質(zhì)量分析報(bào)告，并導(dǎo)出供題庫(kù)系統(tǒng)導(dǎo)入的工具質(zhì)量數(shù)據(jù)，為工具研磨提供依據(jù)?！皹?biāo)準(zhǔn)分計(jì)算”模塊將原始答題記錄轉(zhuǎn)換為學(xué)科量尺分和相關(guān)因素標(biāo)準(zhǔn)分?！爸虚g表計(jì)算”模塊將標(biāo)準(zhǔn)分轉(zhuǎn)為監(jiān)測(cè)指標(biāo)數(shù)據(jù)，如百分等級(jí)、四水平、增值追蹤等。完成分析任務(wù)后，各項(xiàng)目的結(jié)果數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)，由“數(shù)據(jù)池管理”模塊統(tǒng)一管理，并通過(guò)“數(shù)據(jù)推送控制”模塊按需推送到數(shù)據(jù)呈現(xiàn)環(huán)節(jié)的各個(gè)系統(tǒng)。

算法是數(shù)據(jù)分析的核心。算法層以算法庫(kù)的方式對(duì)數(shù)據(jù)清理、標(biāo)準(zhǔn)分計(jì)算、中間表計(jì)算、圖表生成等各個(gè)模塊算法進(jìn)行統(tǒng)一管理。對(duì)新的數(shù)據(jù)模型開(kāi)發(fā)個(gè)性化算法進(jìn)行穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性測(cè)試，對(duì)成熟穩(wěn)定的算法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化封裝，從而不斷積累技術(shù)儲(chǔ)備，形成蘇州監(jiān)測(cè)算法庫(kù)。

為保障總體框架中的各個(gè)功能系統(tǒng)能夠高質(zhì)量安全運(yùn)行，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)包含標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)治理體系，包括數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)脫敏系統(tǒng)、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制等系統(tǒng)，并建立了一系列配套的數(shù)據(jù)分析的流程規(guī)范和監(jiān)控標(biāo)準(zhǔn)，保障監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的安全、可信和高質(zhì)量。

六、蘇州市教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)

數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的運(yùn)用

教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)需要基于海量的、多維的、結(jié)構(gòu)化的監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)對(duì)區(qū)域教育教學(xué)活動(dòng)進(jìn)行系統(tǒng)的價(jià)值判斷。蘇州監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)極大地提高了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析效率和評(píng)價(jià)效能，可以滿(mǎn)足蘇州市級(jí)各類(lèi)監(jiān)測(cè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析的個(gè)性化需求，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)深度挖掘、監(jiān)測(cè)工具質(zhì)量分析、增值評(píng)價(jià)等功能。

（一）通過(guò)豐富的算法庫(kù)開(kāi)展數(shù)據(jù)深度挖掘

區(qū)域教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的建設(shè)既要有穩(wěn)定的基礎(chǔ)設(shè)計(jì)，也要有靈活的功能拓展。穩(wěn)定的基礎(chǔ)設(shè)計(jì)是數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)自動(dòng)化原則的體現(xiàn)，具有相對(duì)統(tǒng)一的算法標(biāo)準(zhǔn)，邏輯結(jié)構(gòu)也相對(duì)固定；靈活的拓展創(chuàng)新是數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)能服務(wù)于各類(lèi)監(jiān)測(cè)的個(gè)性化需求。兩者共同構(gòu)成數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的算法支撐，使系統(tǒng)穩(wěn)定又不失靈活，提升系統(tǒng)的適用性。

蘇州監(jiān)測(cè)中心的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)將監(jiān)測(cè)算法庫(kù)作為系統(tǒng)核心功能，基于算法庫(kù)支撐，一方面不斷將探索成熟、算法穩(wěn)定后的模型進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化封裝入庫(kù)，固化為成熟算法；另一方面還配合監(jiān)測(cè)中心對(duì)評(píng)價(jià)模型不斷探索，將新的數(shù)據(jù)分析模型轉(zhuǎn)換為算法，然后將算法用計(jì)算機(jī)編程封裝入庫(kù)。數(shù)據(jù)分析時(shí)各個(gè)流程可根據(jù)項(xiàng)目需要從庫(kù)中選擇合適的算法進(jìn)行運(yùn)算，從而推進(jìn)數(shù)據(jù)的深度挖掘。

系統(tǒng)中目前已形成校驗(yàn)規(guī)則庫(kù)、清理規(guī)則庫(kù)、質(zhì)量分析指標(biāo)算法庫(kù)和數(shù)據(jù)分析算法庫(kù)，分別為數(shù)據(jù)導(dǎo)入、數(shù)據(jù)清理、質(zhì)量分析和分析計(jì)算四個(gè)流程提供算法支持。各算法庫(kù)均已積累了一定規(guī)模的算法作為技術(shù)儲(chǔ)備，并隨著監(jiān)測(cè)工作的深入開(kāi)展，正在不斷形成新的算法。以清理規(guī)則庫(kù)為例，到目前為止已包含適應(yīng)各類(lèi)項(xiàng)目需求，針對(duì)缺考、選項(xiàng)矛盾、題間邏輯矛盾、無(wú)效選項(xiàng)等多種情況的清理算法累計(jì)達(dá)106條。以數(shù)據(jù)分析算法庫(kù)為例，既有對(duì)“百分等級(jí)”單一指標(biāo)的不同算法，也有對(duì)描述教育生態(tài)的多維特征指標(biāo)封裝的算法，如教育均衡情況、生態(tài)健康情況等。

（二）開(kāi)展自動(dòng)快速的監(jiān)測(cè)工具質(zhì)量分析

蘇州監(jiān)測(cè)中心的監(jiān)測(cè)工具質(zhì)量分析基于經(jīng)典測(cè)量理論和結(jié)構(gòu)方程模型，通過(guò)構(gòu)建質(zhì)量分析模型和算法，對(duì)監(jiān)測(cè)工具的命制質(zhì)量提供客觀(guān)有“證據(jù)”的數(shù)據(jù)分析，為分析試題、改進(jìn)工具質(zhì)量、改進(jìn)教育教學(xué)提供量化指標(biāo)。監(jiān)測(cè)工具質(zhì)量分析包含兩個(gè)部分，第一部分是學(xué)科工具質(zhì)量分析，對(duì)整卷質(zhì)量的分析采用整卷難度、區(qū)分度、信度、整卷平均值和得分區(qū)間段百分比等指標(biāo)；對(duì)各試題質(zhì)量的分析采用難度、區(qū)分度、得分點(diǎn)的學(xué)生占比及平均能力值、各選項(xiàng)占比曲線(xiàn)、試題得分曲線(xiàn)等指標(biāo)。第二部分是相關(guān)因素工具質(zhì)量分析，主要包括檢驗(yàn)各維度的信效度，信度通過(guò)SPSS軟件進(jìn)行分析，主要呈現(xiàn)各維度信度、刪除該題項(xiàng)后的信度以及各題項(xiàng)的題總相關(guān)。效度通過(guò)Mplus軟件進(jìn)行分析，主要呈現(xiàn)各維度的驗(yàn)證性因子分析結(jié)果，呈現(xiàn)的指標(biāo)包括卡方、自由度、擬合指標(biāo)（RESEA、SRMR、CFI、TLI）以及各題項(xiàng)的因子載荷。

蘇州監(jiān)測(cè)中心的監(jiān)測(cè)工具質(zhì)量分析系統(tǒng)能批量生成圖表和質(zhì)量分析報(bào)告，并支持生成試題質(zhì)量數(shù)據(jù)反饋到題庫(kù)平臺(tái)，從而在監(jiān)測(cè)工具命制上形成業(yè)務(wù)閉環(huán)。以2021年為例，在蘇州監(jiān)測(cè)項(xiàng)目的全流程中，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，自動(dòng)處理并快速生成各科各級(jí)質(zhì)量分析報(bào)告25份，其中學(xué)科工具質(zhì)量分析報(bào)告22份、學(xué)生相關(guān)因素質(zhì)量分析報(bào)告2份、教師相關(guān)因素質(zhì)量分析報(bào)告1份，為監(jiān)測(cè)工具質(zhì)量的改進(jìn)及提升，提供了更加多維可信的量化證據(jù)。

（三）構(gòu)建科學(xué)、簡(jiǎn)明、直觀(guān)的學(xué)生增值評(píng)價(jià)模型

增值評(píng)價(jià)是以學(xué)生進(jìn)步幅度來(lái)衡量學(xué)校努力程度的一種評(píng)價(jià)方式，增值評(píng)價(jià)重視學(xué)生的學(xué)習(xí)起點(diǎn)，關(guān)注學(xué)習(xí)過(guò)程，依據(jù)一段時(shí)間內(nèi)學(xué)生的學(xué)業(yè)水平、綜合能力和素質(zhì)等方面的表現(xiàn)，形成從起點(diǎn)看終點(diǎn)、從入口看出口的增值評(píng)價(jià)。蘇州監(jiān)測(cè)中心構(gòu)建適用于蘇州本土、易于一線(xiàn)教師理解和接受的多種增值評(píng)價(jià)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)學(xué)校的連年追蹤，從而能夠更加公正、科學(xué)、有效地對(duì)各學(xué)校學(xué)業(yè)質(zhì)量的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行精準(zhǔn)的評(píng)估[25]。

為此，蘇州監(jiān)測(cè)中心的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)建立了大規(guī)模的追蹤數(shù)據(jù)庫(kù)，利用智能采集技術(shù)獲取學(xué)生學(xué)業(yè)水平成績(jī)、學(xué)習(xí)品質(zhì)、心理健康等縱向數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)百分等級(jí)增值評(píng)價(jià)模型和四水平增值評(píng)價(jià)的模型；利用數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接技術(shù)實(shí)現(xiàn)學(xué)生數(shù)據(jù)庫(kù)與家庭、教師、學(xué)校等數(shù)據(jù)庫(kù)之間的橫向鏈接，實(shí)現(xiàn)單次監(jiān)測(cè)的增值評(píng)價(jià)模型；通過(guò)SQL Server事件探査器的跟蹤技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤，利用智能技術(shù)完成對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的維護(hù)，為蘇州監(jiān)測(cè)中心構(gòu)建增值評(píng)價(jià)模型提供技術(shù)支持，為開(kāi)展增值評(píng)價(jià)提供了數(shù)據(jù)支撐。

七、蘇州教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)

數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)建設(shè)的展望

經(jīng)過(guò)多年的實(shí)踐探索，蘇州監(jiān)測(cè)中心已初步構(gòu)建了以“高信度的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、高效能的數(shù)據(jù)加工”為特征的區(qū)域級(jí)教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，成為蘇州教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)工作的重要支點(diǎn)。蘇州教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)具有與以往基于經(jīng)驗(yàn)的教育數(shù)據(jù)分析所不具備的獨(dú)特技術(shù)手段和思維方式，實(shí)現(xiàn)了價(jià)值理性、工具理性和實(shí)用理性的完美統(tǒng)一。隨著智能化時(shí)代的到來(lái)，大數(shù)據(jù)和教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)需要更加深度融合，新的目標(biāo)和需求將倒逼教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)分析進(jìn)行技術(shù)突破，不斷拓展廣度、深度、精細(xì)度和效能，也倒逼我們不斷提升專(zhuān)業(yè)能力，推動(dòng)我們的探索走向教育測(cè)評(píng)領(lǐng)域新的無(wú)人區(qū)。

區(qū)域教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的建立并非一日之功，隨著全國(guó)范圍教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)工作的深入推進(jìn)，必將面臨更多的新問(wèn)題和新挑戰(zhàn)，無(wú)論是底層的基礎(chǔ)研究，還是相關(guān)的技術(shù)，從工具研發(fā)、數(shù)據(jù)采集到監(jiān)測(cè)結(jié)果的報(bào)告與使用，每個(gè)環(huán)節(jié)都有很多問(wèn)題值得深入研究與探討[2]。面對(duì)預(yù)先規(guī)劃后采集的教育數(shù)據(jù)富礦，如何利用智能技術(shù)提高數(shù)據(jù)挖掘能力，做到發(fā)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)、尋找問(wèn)題、預(yù)判預(yù)警？如何揭示監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)背后人與情的細(xì)節(jié)、事與理的邏輯，從而精準(zhǔn)指導(dǎo)學(xué)校做好監(jiān)測(cè)結(jié)果運(yùn)用？如何利用智能技術(shù)找準(zhǔn)數(shù)據(jù)之間深層次的聯(lián)結(jié)關(guān)系和作用機(jī)制，從而形成科學(xué)決策？如何基于多維監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，在系統(tǒng)改進(jìn)的層面上促進(jìn)教育生態(tài)的良性發(fā)展？這些新挑戰(zhàn)都有待教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的同行共同努力。

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Exploration and Practice of Regional Education Quality Monitoring Data Analysis System under the Concept of Data Governance

Jian SHEN1， Qiang LUO2

（1.Suzhou High School-SIP， Suzhou 215021， Jiangsu;

2.Suzhou Education Quality Monitoring Center， Suzhou 215006， Jiangsu）

Abstract： Education quality monitoring data analysis involves massive amounts of data and warrants urgent research and application of data governance related theories. This paper employs research methods such as literature review and case analysis， to clarify the concept of data governance in the data analysis stage of education quality monitoring and explore the construction principles and framework of the analysis system. Using the Suzhou Education Quality Monitoring Data Analysis System as a case study， the paper elaborates on the specific application and practice of data governance concepts in the construction of regional education quality monitoring data analysis systems. The overall framework of Suzhou’s monitoring data analysis system consists of three levels， including functional modules， algorithm support， and a guarantee system， which consists of 12 functional modules， 4 algorithm libraries， and a data quality guarantee system that runs throughout the entire process， enabling functions such as deep data mining， quality analysis of monitoring tools， and value-added evaluation. This research can provide a reference for the construction and application of regional education quality monitoring data analysis systems.

Keywords： Education quality monitoring; Data governance; Data standardization; Data analysis system; Regional education

編輯：李曉萍 " 校對(duì)：王天鵬

DOI： 10.3969/j.issn.1673-8454.2023.04.009

作者簡(jiǎn)介：沈健，江蘇省蘇州中學(xué)園區(qū)校一級(jí)教師（江蘇蘇州 215021）；羅強(qiáng)，蘇州市教育質(zhì)量監(jiān)測(cè)中心主任，正高級(jí)教師（江蘇蘇州 215006）

基金項(xiàng)目：江蘇省教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃2019年度重點(diǎn)自籌課題“基于監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)的區(qū)域教育質(zhì)量提升路徑研究”（編號(hào)：E-b/2020/16）