高职院校数据治理与数智校园建设规划方案 ——基于DCMM扩展模型的数据治理体系与数据资产建设路径

高职院校数据治理与数智校园建设规划方案

——基于DCMM扩展模型的数据治理体系与数据资产建设路径

目录

一、建设背景与总体战略思考

（一）教育数字化发展背景

（二）高职院校数字化转型面临的问题

（三）高职院校数据治理建设的必要性

（四）总体建设目标

二、高职院校数据治理总体设计

（一）建设理念

（二）总体建设思路

（三）总体架构设计

（四）建设原则

1. 战略引领原则
2. 业务驱动原则
3. 数据资产化原则
4. 统一治理原则
5. 价值赋能原则

三、基于DCMM扩展的高职院校数据治理成熟度模型

（一）模型设计思路

（二）成熟度等级设计

一级：基础起步阶段——数据资源分散管理

二级：规范建设阶段——数据治理体系建立

三级：体系成熟阶段——数据资产形成与业务融合

四级：量化运营阶段——数据驱动管理决策

五级：智能优化阶段——数智校园生态形成

（三）高职院校特色十大数据治理能力域

1. 数据战略治理能力

建设内容：

• 数据治理战略规划
• 数智校园发展规划
• 数据资产发展规划

建设目标：

形成学校数据发展方向和长期建设路径。

2. 数据组织治理能力

建设内容：

• 数据治理委员会
• 数据治理办公室
• 数据负责人体系
• 数据管理员体系

建设目标：

明确数据责任主体，实现“数据有人管”。

3. 数据标准治理能力

建设内容：

• 基础数据标准
• 主数据标准
• 业务数据标准
• 指标数据标准
• 数据交换标准

建设目标：

实现全校数据统一口径。

4. 数据架构治理能力

建设内容：

• 数据架构规划
• 数据模型设计
• 数据流转管理
• 数据共享架构

建设目标：

形成统一的数据底座。

5. 数据质量治理能力

建设内容：

• 数据质量规则
• 数据质量监测
• 数据问题整改
• 数据质量评价

建设目标：

提升数据准确性、完整性、一致性和及时性。

6. 数据安全治理能力

建设内容：

• 数据分类分级
• 数据权限管理
• 数据脱敏
• 数据安全审计

建设目标：

保障教育数据安全合规。

7. 专业建设数据治理能力（高职特色）

建设内容：

• 专业数字画像
• 专业群发展分析
• 专业产业匹配分析
• 专业动态调整模型

建设目标：

实现专业建设数据驱动。

8. 人才培养数据治理能力（高职特色）

建设内容：

• 学生成长档案
• 学习行为分析
• 技能能力评价
• 就业质量分析

建设目标：

实现人才培养全过程数字化。

9. 教师发展数据治理能力（高职特色）

建设内容：

• 教师数字画像
• 双师型教师管理
• 教师能力发展分析
• 教师成长评价

建设目标：

实现教师队伍精准发展。

10. 产教融合数据治理能力（高职特色）

建设内容：

• 企业资源数据
• 岗位需求数据
• 技术需求数据
• 校企合作数据

建设目标：

形成产业需求驱动人才培养机制。

四、高职院校数据资产体系建设方案

（一）数据资产建设总体思路

从：

数据资源

↓

数据治理

↓

数据资产

↓

数据服务

↓

数据价值

实现数据由“资源”向“资产”的转变。

（二）数据资产总体架构

“一中心、五领域、多应用”的数据资产体系

一中心：

学校数据资产管理中心

负责：

• 数据目录管理
• 数据资产登记
• 数据共享服务
• 数据运营管理

五大核心数据资产领域

1. 专业建设数据资产

建设内容

包括：

• 专业基础数据
• 专业建设过程数据
• 专业评价数据
• 专业产业匹配数据

形成：

专业数字画像。

支撑：

• 专业布局优化
• 专业群建设
• 专业动态调整

2. 人才培养数据资产

建设内容

包括：

• 招生数据
• 学习数据
• 教学过程数据
• 实践训练数据
• 技能竞赛数据
• 就业数据

形成：

学生成长数字画像。

支撑：

• 学业预警
• 精准培养
• 就业指导

3. 教师发展数据资产

建设内容

包括：

• 教师基础信息
• 教学能力数据
• 企业实践数据
• 技能水平数据
• 科研与技术服务数据

形成：

教师发展数字画像。

支撑：

• 师资规划
• 双师建设
• 教师成长评价

4. 产教融合数据资产

建设内容

包括：

• 企业资源
• 行业数据
• 岗位需求
• 技术需求
• 校企合作成果

形成：

产业需求数据空间。

支撑：

• 专业调整
• 课程改革
• 校企合作深化

5. 学校治理数据资产

建设内容

包括：

• 教学运行数据
• 人事管理数据
• 财务数据
• 资产数据
• 办学评价数据

形成：

学校运行数据体系。

支撑：

• 科学决策
• 资源优化
• 精细治理

五、高职院校数据治理平台建设方案

（一）数据治理基础平台

建设：

1. 数据资源目录平台

实现：

• 数据资产盘点
• 数据目录管理
• 数据查询服务

2. 元数据管理平台

管理：

• 数据来源
• 数据关系
• 数据变化过程

3. 数据标准管理平台

实现：

• 标准发布
• 标准维护
• 标准执行

4. 数据质量管理平台

实现：

• 自动检测
• 问题发现
• 整改闭环

5. 数据共享交换平台

实现：

系统之间的数据流通。

六、数智校园应用体系建设方案

（一）学校治理智能中心

面向：

学校领导和管理部门。

建设：

校长数字驾驶舱。

应用：

• 办学质量分析
• 资源配置分析
• 发展趋势分析

（二）专业发展智能中心

服务：

专业建设。

应用：

• 专业竞争力分析
• 产业匹配分析
• 专业调整预测

（三）人才培养智能中心

服务：

学生发展。

应用：

• 学生成长画像
• 学业风险预警
• 培养质量评价

（四）教师发展智能中心

服务：

教师成长。

应用：

• 教师能力画像
• 双师能力分析
• 教师发展规划

（五）产业服务智能中心

服务：

产教融合。

应用：

• 企业需求分析
• 岗位趋势分析
• 校企合作评价

七、高职院校数据治理实施路线图

第一阶段：数据治理基础建设阶段（0—6个月）

建设目标

完成：

“摸清数据资源、建立治理体系”。

主要任务

1. 数据资源普查

形成：

《学校数据资源目录》。

2. 数据治理成熟度评估

形成：

《数据治理能力评估报告》。

3. 建立治理组织体系

形成：

数据治理组织架构。

4. 制定治理制度

形成：

数据管理制度体系。

第二阶段：数据治理体系建设阶段（6—18个月）

建设目标

完成：

“数据统一管理”。

主要任务

1. 建设数据标准体系

2. 建设数据共享交换体系

3. 建设数据质量管理体系

4. 建设数据安全体系

5. 建设数据资产目录体系

第三阶段：数据资产运营阶段（18—30个月）

建设目标

完成：

“数据服务业务”。

主要任务

建设：

1. 专业画像体系

2. 学生成长画像体系

3. 教师发展画像体系

4. 产教融合分析体系

5. 学校治理分析体系

第四阶段：数智校园提升阶段（30—36个月）

建设目标

实现：

“数据驱动学校发展”。

主要任务

建设：

• AI辅助决策体系
• 智能分析体系
• 数据服务体系
• 数字化治理体系

八、建设保障体系

（一）组织保障

建立：

校级数据治理委员会。

（二）制度保障

形成：

完整数据管理制度。

（三）技术保障

建设：

安全可靠的数据基础设施。

（四）人才保障

培养：

• 数据管理员
• 数据分析人员
• 业务数据专家

九、建设成效与发展愿景

通过数据治理建设，高职院校将实现：

从信息化向数字化转变

由系统建设转向数据治理。

从数字化向数智化转变

由数据管理转向智能决策。

从管理驱动向数据驱动转变

由经验治理转向科学治理。

最终形成：

以数据治理为基础，以数据资产为核心，以专业建设为牵引，以学生成长和教师发展为双主体，以产教融合为特色的高职院校数智校园发展模式。

实现：

“产业需求可感知、专业建设可优化、人才培养可评价、教师发展可规划、学校治理可决策”的高质量发展目标。

第一章 建设背景与政策依据

一、国家教育数字化与人工智能发展政策演进

2018年以来，我国教育数字化发展经历了三个阶段：

第一阶段（2018—2020年）：教育信息化向数字化转型阶段

核心任务：

从“建设信息系统”转向“应用数据提升教育治理能力”。

政策重点：

• 教育信息化2.0
• 人工智能教育探索
• 智慧校园建设

第二阶段（2021—2023年）：教育数字化战略实施阶段

核心任务：

建设国家教育数字化体系，推动数据资源共享和智能化应用。

政策重点：

• 国家教育数字化战略行动
• 数字校园建设
• 数据资源体系建设

第三阶段（2024—2026年）：人工智能+教育深度融合阶段

核心任务：

推动人工智能融入教育全过程，实现：

• AI辅助教学
• AI赋能治理
• 智能人才培养
• 数智校园升级

政策重点：

• 教育强国建设
• 人工智能+行动
• 教育大模型
• 智慧教育生态

二、2018—2026年国家相关政策体系

（一）2018年：《教育信息化2.0行动计划》

发布部门

教育部

发布时间

2018年4月

政策定位

这是我国教育数字化发展的重要起点。

文件提出：

推动教育信息化从1.0阶段向2.0阶段转变。

由：

信息技术应用

转向：

信息技术与教育教学深度融合。

与高职院校数据治理相关内容

重点包括：

1. 建设教育数据资源体系

要求：

推动教育数据汇聚、共享和应用。

对应：

• 数据中心建设
• 数据治理体系
• 数据共享交换平台

2. 推动教育治理能力现代化

要求：

利用：

• 大数据
• 云计算
• 人工智能

提升教育管理水平。

对应：

• 校级数据驾驶舱
• 智能决策平台

对高职院校启示

高职院校需要从：

“系统建设”

转向：

“数据治理”。

建设：

• 数据标准体系
• 数据资产体系
• 数据应用体系

（二）2018年：《高等学校人工智能创新行动计划》

发布部门

教育部

发布时间

2018年4月

政策定位

我国高校人工智能教育和科研发展的重要政策文件。(维基百科)

核心内容

提出：

推动人工智能：

• 学科建设
• 人才培养
• 科技创新
• 教育应用

对高职院校启示

虽然该文件主要面向高校人工智能创新能力建设，但对高职院校具有重要借鉴意义。

高职院校需要建设：

人工智能人才培养体系

包括：

• AI专业建设
• AI课程体系
• AI技能培养

AI赋能专业建设

例如：

智能制造：

• AI+制造

智慧物流：

• AI+物流

数字营销：

• AI+商业

（三）2019年：《中国教育现代化2035》

发布部门

中共中央、国务院

发布时间

2019年2月

政策定位

提出未来教育现代化发展战略。

与数据治理相关要求

提出：

• 建设智能化教育体系
• 推进教育治理现代化
• 加快信息技术与教育融合创新

对高职院校启示

学校发展需要：

从经验管理：

↓

数据驱动管理

形成：

• 办学数据分析
• 专业发展分析
• 人才培养评价

（四）2019年：《国家职业教育改革实施方案》

发布部门

国务院

发布时间

2019年1月

（简称“职教20条”）

政策定位

新时代职业教育改革纲领性文件。

与数据治理相关要求

强调：

• 提升职业教育质量
• 深化产教融合
• 完善人才培养体系
• 推进职业教育现代化

对高职院校数据治理启示

高职数据治理必须突出职业教育特色：

形成：

产业需求数据

↓

专业建设数据

↓

教师能力数据

↓

人才培养数据

↓

就业质量数据

闭环。

（五）2019年：《关于实施中国特色高水平高职学校和专业建设计划的意见》

发布部门

教育部、财政部

发布时间

2019年

（双高计划）

政策定位

推动建设中国特色高水平高职学校和专业群。

对数据治理建设要求

“双高计划”涉及：

• 专业群建设
• 师资队伍建设
• 技术技能人才培养
• 校企合作

这些任务必须依靠数据支撑。

对应数据资产建设

形成：

专业建设数据资产

包括：

• 专业布局
• 产业匹配
• 就业质量

教师发展数据资产

包括：

• 双师能力
• 企业实践
• 技术服务能力

人才培养数据资产

包括：

• 技能水平
• 成长过程
• 就业发展

（六）2021年：《教育部等六部门关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》

发布部门

教育部等六部门

发布时间

2021年

政策定位

提出教育新基建。

核心内容

建设：

• 智能化基础设施
• 数据资源体系
• 智慧教育环境

对高职院校启示

推动建设：

• 数据中台
• 数据治理平台
• 智慧教学环境
• 智能实训环境

（七）2021年：《高等学校数字校园建设规范（试行）》

发布部门

教育部

发布时间

2021年

政策定位

指导高校数字校园建设的重要规范。

核心要求

数字校园建设包括：

• 网络基础设施
• 数据资源
• 信息系统
• 智能服务
• 网络安全

对高职院校启示

数字校园建设重点：

不是增加系统数量，

而是：

建设统一数据体系。

（八）2022年：国家教育数字化战略行动

发布部门

教育部

发布时间

2022年启动

政策定位

我国教育数字化转型的重要战略行动。

核心内容

建设：

• 国家智慧教育平台
• 教育资源体系
• 数字化服务体系

对高职院校启示

推动学校：

从：

数字校园

迈向：

智慧校园、数智校园。

（九）2022年：《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》

发布部门

中共中央、国务院

发布时间

2022年12月

简称：

“数据二十条”

政策定位

我国数据要素市场建设的重要制度文件。

核心要求

提出：

推动：

• 数据资源开发利用
• 数据价值释放
• 数据流通应用

对高校数据治理启示

高校数据应从：

数据资源

↓

数据资产

↓

数据服务

↓

数据价值

转变。

（十）2023年：《数字中国建设整体布局规划》

发布部门

中共中央、国务院

发布时间

2023年2月

政策定位

国家数字化发展总体战略。

与高校相关内容

提出：

推进：

• 数字教育
• 数据资源开发利用
• 数字治理

对高职院校启示

学校建设应纳入：

数字中国建设体系。

（十一）2024年：《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》

发布部门

中共中央、国务院

发布时间

2025年公开发布实施

政策定位

建设教育强国的重要战略文件。

与人工智能相关要求

强调：

推动：

• 数字教育发展
• 人工智能赋能教育
• 教育治理创新

对高职院校启示

未来学校建设重点：

AI+专业建设

AI+人才培养

AI+教师发展

AI+学校治理

（十二）2025年：《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》

发布部门

国务院

发布时间

2025年

政策定位

国家推动人工智能与各行业深度融合的重要政策。

教育领域要求

提出：

推动人工智能融入：

• 教育教学全过程
• 人才培养全过程

探索：

• 智能学伴
• 智能教师
• 人机协同教学模式。(CERNET)

对高职院校启示

推动建设：

AI赋能专业建设

利用AI分析：

产业趋势、岗位变化。

AI赋能人才培养

建设：

学生智能画像。

AI赋能教师发展

建设：

教师能力模型。

AI赋能学校治理

建设：

智能决策中心。

（十三）2025—2026年：《“人工智能+教育”行动计划》

发布部门

教育部等五部门：

教育部、国家发展改革委、工业和信息化部、科技部、国家数据局

文件名称：

《“人工智能+教育”行动计划》

文号：

教科信〔2026〕1号

(教育部)

政策定位

标志着教育数字化进入人工智能深度融合阶段。

核心要求

提出：

推动人工智能：

• 与教育全要素融合
• 与教育全过程贯通
• 与教育全场景覆盖

建设：

• 智慧教育新形态
• 人机协同教育模式
• AI教育生态。(深圳政府在线)

对高职院校启示

未来数智校园建设方向：

1. AI+数据治理

建设：

智能数据治理平台。

2. AI+专业建设

建设：

专业智能分析模型。

3. AI+教师发展

建设：

教师成长智能助手。

4. AI+人才培养

建设：

学生成长智能画像。

三、政策体系对高职院校数据治理建设的支撑关系

四、政策驱动下高职院校数据治理建设方向

综合2018—2026年国家政策，高职院校未来数据治理应形成：

一个底座

学校统一数据治理平台。

两类核心画像

学生成长画像

支撑人才培养。

教师发展画像

支撑师资建设。

三个关键闭环

专业发展闭环

产业需求 → 专业调整 → 人才培养 → 就业反馈

教师发展闭环

专业需求 → 能力分析 → 培养提升 → 教学质量

学生成长闭环

学习过程 → 能力评价 → 就业发展 → 培养优化

最终形成：

以国家教育数字化战略为指导，以数据治理为基础，以数据资产为核心，以人工智能赋能为方向，以专业建设、人才培养、教师发展和产教融合为特色的高职院校数智校园体系。