数据治理不仅是技术与管理问题，更是一个融合价值取向、权力结构与制度文化的复杂社会—技术过程，对高等教育系统的组织形态、运行逻辑乃至教育公平与知识生产模式产生深远影响。此项研究系统阐述了数智时代高等教育数据治理的理论内涵、国际经验与中国本土实践。
研究强调，数据治理在高等教育中呈现出多维度的价值张力。一方面，数据驱动为教学质量提升、科研协同创新、管理效率优化提供了新路径；另一方面，也可能导致教育目标被简化为算法优化，学术自主受到“审计文化”侵蚀，并引发隐私保护、算法偏见与数字歧视等伦理问题。研究指出，必须警惕“数据解决主义”倾向，避免将教育复杂议题简化为纯技术问题，而应坚持以人为本、包容共享的治理导向。
通过对国际经验的梳理，研究总结出高等教育数据治理的五大支柱：质量标准、数据服务、能力建设、开放合作与伦理安全。例如，英国高等教育统计局通过闭环质量保障体系提升数据可信度；美国多所大学利用学习分析系统实现对学生学业的早期预警与精准干预；欧盟《通用数据保护条例》与联合国教科文组织《人工智能伦理问题建议书》则为全球数据安全与算法治理提供了重要框架。这些实践表明，成功的数据治理体系需在技术、制度与人文三个层面协同推进。
在我国，高等教育数据治理已从初步探索走向系统建构。国家层面陆续推出《数据管理能力成熟度评估模型》《教育信息化“十三五”规划》等政策文件，为数据标准统一与平台互联奠定制度基础。高校实践中，武汉大学、浙江大学、北京理工大学等率先建设开放科学数据平台、智慧学习系统与全景学生画像系统，推动数据在教学、科研、管理中的深度融合与服务创新。
研究同时指出，当前我国高等教育数据治理仍面临数据质量参差、主体协同不足、治理结构待完善等挑战。未来需进一步构建“国家—地方—院校”多级协同机制，增强师生在数据治理中的参与权与话语权；在技术层面前瞻应对生成式人工智能等新技术带来的伦理与风险；在文化层面培育理性审慎的数据素养，推动数据治理真正服务于“人的全面发展”这一教育根本使命。
研究为高等教育数字化转型提供了兼具国际视野与中国特色的理论参考与实践路径，强调数据治理的最终目标不是追求“技术智能”，而是通过“善治”实现教育系统的质量提升与价值回归。
摘编自《高校教育管理》2025年第6期