国际中文教育亟须提升数据治理能力
2022年09月20日 09:12 来源:《中国社会科学报》2022年9月20日第2495期 作者:郑东晓 杜敏

  近年来,在国际中文教育领域,随着网络和现实边界的不断消解,数据的内涵持续丰富,其潜在价值也日益凸显。数据思维正在逐渐成为一种系统审视国际中文教育的科学视角,使国际中文教育生态发生着全面而深刻的变革。然而,目前国际中文教育界对数据的认知尚处于萌芽阶段,相关数据依然存在质量不佳、覆盖不全、使用率低、流通性差、安全风险高等问题。对此,国际中文教育迫切需要树立数据治理观念,提升数据治理能力,切实做好数据资源的开发、利用和保护等工作。

  双重含义

  随着数字化时代的到来,数据已突破传统定义限制,被赋予了更为丰富的内涵。在国际中文教育语境下,数据是指网络空间所记录的涵盖教育全域的符号集合。也就是说,在数字技术支持下,数据不再仅表征定量的事物,国际中文教育全要素、全流程、全场景皆可通过编码进行数据化。这些数据分为结构化、半结构化和非结构化等类型,具体呈现形态包括数字、文档、图片、图表、视频、音频等。

  在数据思维框架下,国际中文教育数据治理形成了两个层面的含义。一是对数据进行治理,二是用数据进行治理。前者是指为提高数据标准性、有序性、全面性、可用性、共享性、安全性等,针对重要数据资源进行规范化处理的过程;后者是指运用优质数据资源进行教育管理、中文教学、科学研究等一系列行为的集合。前者强调的是改善数据质量,数据是治理的对象;后者强调的是加强数据应用,数据是治理的手段。从逻辑上来看,二者具有顺承关系,前者是后者的前提和保障,后者是前者的延续和深化。

  重要价值

  提升数据治理能力是激活国际中文教育数据价值的必然选择和重要途径。其重要效用是推动并实现教育全域由“小样本+经验”驱动向全数据驱动转型。这种转变能够优化现实问题的解决方案,有力提升国际中文教育效率、效能和效益,具体体现在以下几个方面。

  一是助力精细管理和科学决策。数据驱动型管理与决策是一种基于全域数据的新探索,有助于切实提升管理效能和决策水平,有利于有效提高风险防范与应对处置能力。这种模式通常以全面、实时、准确的数据为基础,然后运用特定算法对国际中文教育进行现状分析、前景预判、舆情监测、风险控制等操作,最后根据所获的信息作出正确的管理决策。比如,为改善国际中文教育资源布局不均衡的状况,可以根据大数据所映射出的教育资源全球分布和发展现状,更加精准地配置国际中文教育资源。

  二是实现运营成本的优化和工作效率的提升。尽管数据治理前期需要投入较大的建设经费,但从长远来看,数据的广泛应用与流通能够大幅降低教育机构的运营成本,有效提高相关人员的工作效率。一方面,标准化的数据环境让各部门之间的数据流动更加顺畅,大大促进了“数据多跑路,人员少跑路”这一目标的实现,有效降低由于数据标准不一致而产生的各类运营和人力成本。另一方面,良好的数据生态和服务,有助于管理、教学以及科研人员自主、便捷、快速地查询所需数据,避免不必要的协调、审批等流程,使效率得以显著提升。

  三是赋能教学范式转型升级。数据驱动型教学依赖于成熟的数据生态群落。在这种生态群落中,数据作为核心要素贯穿于整个教学流程中,教师与学生的行为围绕数据展开。数据生态群落的构建,首先需要通过移动终端采集师生基本信息、学习与教学行为等数据;然后借助学习平台存储、分析并挖掘这些数据蕴含的有价值的信息;最后根据这些信息,教师可以更有针对性地优化教学流程,学生可以更高效地进行个性化学习。这种生态有利于重塑教学理念、再造教学流程,从而发展出更加精准和高效的教学模式。

  四是增强教育数据安全系数。保障数据安全既是数据有序自由流动的必要条件,又是数据发挥实际功效的必然要求。数据保护工作首先需要对数据进行全面梳理,识别其中的重要及敏感信息;然后借助数据安全处理技术如数据加密、数据访问控制、数据分级授权等;最终做到有效防止重要数据被篡改、敏感数据遭泄露等现象的出现,从而确保数据依规合理使用。

  关键举措

  数据是国际中文教育的新型战略资源,大力推进和深化数据治理不仅能够帮助我们更直观地认清国际中文教育的客观事实和发展规律,还能有效推动数据资源向数据资产转化,从而实现教育事业的创新发展。因此,现阶段我们要聚焦国际中文教育数据,积极探索行之有效的数据治理之路。

  一是树立数据思维,做好顶层设计。树立数据思维是开展数据治理工作的先决条件。应首先形成统一思想,提高对数据的重视程度,确立数据驱动的发展理念。然后可以通过宣传培训、政策激励等方式,自上而下地推动各级管理人员以及教师树立数据思维,营造一种“用数据思考、用数据管理、用数据教学、用数据评价”的数据文化。数据治理涉及面广、过程复杂,并且极具探索性,有关部门需要将其纳入国际中文教育发展规划,从全局视角进行系统谋划,从而避免低层次重复建设。要摸清数据治理现状、明确数据治理目标、制定数据治理实施路线,并做好数据治理协调推进和监控考核工作。

  二是建设数据治理保障体系,打造专业化人才队伍。数据治理保障体系包括组织架构与制度流程,是确保数据治理成功的关键。一方面,要建立专门管理国际中文教育数据治理的组织体系,明确各级数据管理部门以及其他参与方的职责。另一方面,要建立并完善国际中文教育数据治理制度,规范数据新增、变更以及使用的流程。人才是推动数据治理顺利开展的核心力量。目前,国际中文教育领域亟须建立数据治理人才培养与引进机制,打造一支专业化人才队伍。有关部门应秉持“内部发掘,外部引进”的理念,培养一批了解业务流程、熟悉数据分析、掌握技术应用的复合型人才。此外,有关部门还要加强与科技企业沟通交流,积极探索人才合作新模式。

  三是汇聚数字教学资源,搭建数据管理平台。中文学习平台是汇聚教学资源以及采集数据的重要媒介。目前这一平台迫切需要建立一个基于知识图谱的颗粒化教学资源框架,然后通过主动整合、自主开发以及将传统教学资源数据化等方式不断汇聚数字教学资源。同时,搭建统一的数据管理平台是打通应用系统之间数据孤岛的客观要求。有关部门需要全面盘点重要数据资源,将中文学习平台、汉语考试服务系统、国际中文教师项目平台等各级各类系统中的重要数据统一汇集到数据仓库中,然后创建完备的数据资源目录,方便用户随时查找、分析,从而实现数据的互联互通。

  总而言之,数据治理是一项长期而复杂的工程,需要随着业务、技术的更新而不断迭代和持续优化。因此,我们需要建立长效运营机制,采用“急用优先,迭代优化”的理念开展数据治理工作,这样才能取得良好的成效,从而实现国际中文教育高质量可持续发展的目标。

  (本文系教育部中外语言交流合作中心国际中文教育研究课题青年项目“基于老挝语母语者的HSK数智词典APP设计与开发研究”(21YH26D)阶段性成果)

  (作者单位:陕西师范大学文学院、遵义医科大学国际教育学院;陕西师范大学学报编辑部)

责任编辑:张晶
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