高等教育管理數字化在推動高等教育數字化轉型中發揮著重要作用。大數據、人工智慧、雲計算等數字技術的廣泛應用，成為優化教育過程、重建教育場景與改善教育評價的重要推力。然而在高等教育管理數字化推進過程中，也暴露出一些問題，諸如數據使用意識淡薄、數據採集處理品質不高、數據分析能力不足等，直接影響到高等教育數字化轉型的成效。因此，有效提升數據使用效能，提升高等教育管理數字化水準，解決高等教育數字化領域中的應用問題，關鍵要從數據的“想用、好用、活用”三個層面著手。

“想用”：強化數據使用意識

在當前的高等教育管理實踐中，如教學資源、學習過程、考試成績、教學管理、教學評價等各類數據，往往被分別存放在各個平臺和系統中，未能充分發揮其潛在價值，而管理和決策過程仍依賴傳統的經驗主義和慣性思維。出現這一狀況的首要原因是數據使用意識不強。從教育管理角度看，必須充分重視數據在高等教育數字化轉型中的基礎地位，不再把數據視為靜態記錄，而是作為洞察、評估和決策的有價值資源，強化“想用”數據的意識，挖掘各種數據的教育應用空間，為高等教育數字化轉型提供堅實支撐。

一是充分認識數據的重要價值。加強對數據重要價值的宣傳教育，強調數據在提升教育品質中的重要功能，讓教師、學生以及教學管理和服務者都意識到數據在教育和學習中的關鍵作用，推廣數據的教育應用自覺。可以通過具體案例研究和實踐展示數據如何在現實中發揮作用，例如，通過數據分析來識別學生的學習差異、定制個性化學習計劃，通過跟蹤數據來評估教學方法的有效性等。

二是構建數據賦能的教育思維。制定和推行數據使用政策，明確數據在教育中的角色和價值，鼓勵在教學和管理中主動利用數據，逐漸養成“讓數據説話”的工作理念，以數據思維全面賦能學生學習、教師教學、教學管理以及教學創新等各個方面。

三是促進教育數據的效能轉化。在教育教學管理決策過程中，積極推動教育數據向教育成效的實踐轉化機制。建立數據分析團隊，專門負責蒐集、分析和解讀數據，為教育決策提供依據，並將結果反饋到數據分析中，形成閉環改進機制。

“好用”：提高數據處理品質

數據具有準確性、全面性、適用性等特徵，能夠為分析、解決相關問題提供支撐。隨著高等教育數字化轉型向縱深發展，數據逐漸呈現出來源多元化、格式多樣化、屬性多維化趨勢。但在數據使用中，經常出現“數據不能用”“低價值數據”和“不易清洗數據”等難題，制約了數據運用效果。數據採集處理的品質不高，數據採集的規範體系尚未建立，影響了教育管理數字化向教育數字化的轉化。必須建立科學完善的數據採集體系，把好數據準入端口，提高數據採集處理品質，為全流程高等教育數字化管理提供支撐。

首先，建立完善的數據治理體系。該體系可有效提高數據採集和處理的品質，確保數據的準確性和可靠性，使數據更加好用。教育部建設了高等教育品質監測國家數據平臺，通過收集各高校在7個維度75個監測點上的標準化高品質數據，對全國高校實現常規監測，並以此作為評估各高校教學水準、人才培養品質以及專業建設成效的重要依據。高等院校也可根據自身學科和專業的具體情況，設置數據採集的完備體系，保證數據入口端的品質。

其次，建立完善的數據管理制度。這對於提高數據採集處理的品質發揮著直接、顯著的作用。重點是明確相關部門、崗位在數據採集中的職責和許可權，規範多元數據採集中需求確定、數據收集、數據處理、數據提交等環節的程式與標準，確保數據的合規性和準確性。

最後，建立數據共用平臺及關連線制。通過該平臺及機制，將不同來源、不同類型的數據進行關聯和整合，形成完整的數據鏈條，實現數據互通和共用。這樣一方面可以促進不同部門間的聯繫合作，提高數據利用效率和價值，另一方面也有助於提高數據準確性和全面性，保證教育數據在整個教育流程中的運轉品質。

“活用”：提升數據分析能力

充分、靈活地運用數據是提升數據運用效能的“最後一公里”。隨著高等教育數字化轉型進入“後半程”與“深水區”，強大的數據分析能力愈發重要。對此，必須確保相關數據能被有效解讀並應用於實際決策，擴展其在高等教育數字化管理中的應用場景、應用功能與應用價值。

一是提升數據處理能力。通過培訓和實踐，提高廣大高等教育工作者在數據採集、整理、分析等方面的技能，使他們能熟練掌握數據分析工具和方法，對數據進行有效挖掘和應用。例如，中國人民公安大學通過對50余萬條學生評教文本數據的深度挖掘，構建了包含5個維度23個層級的教學品質評價模型，有效實現了對教師教學品質的精準評估和診斷。

二是創新數據分析方法。運用大數據分析、雲計算、人工智慧等技術對數據分析方法進行創新，可以深入挖掘教育數據，建立教育管理大模型，更好地發揮數據的潛在應用價值。例如，重慶大學通過建立教學數據模型，實現了教學品質的動態監測和評估，推動了教學品質的精準判斷和科學決策。

三是加強數據可視化展示。複雜的數據通過可視化轉化為易於理解的圖形、圖像、圖譜等形式，可以提高數據的可讀性和知識化，便於教育工作者和使用者理解、應用。例如，北京理工大學著力推動“三譜合一”（知識圖譜、素質圖譜、能力圖譜）下的人才培養，通過將知識圖譜與學生的素質圖譜進行匹配，構建出學生的能力圖譜。

綜上，高等教育管理數字化是高等教育數字化的重要推力。在我國高等教育數字化轉型向縱深推進的關鍵階段，數據的運用效能是決定轉型品質的關鍵因素。通過強化數據使用意識、提高數據採集和處理品質，提升數據分析能力等舉措，可以有效提升數據運用效能，提升高等教育管理數字化水準，賦能高等教育數字化轉型，推動高等教育向高品質、智慧化、個性化方向發展，為建成教育強國提供有力支撐。

（作者：李建龍、牛振東，分別係中國人民公安大學教務處助理研究員、北京理工大學教育學博士生，北京理工大學教授、博士生導師）