[摘要] 教育数据要素的高效流通是实现教育数字化转型的重要驱动力，然而实践中面临教育数据要素流通信任性阻滞、系统性梗阻和制度性藩篱等多重困境。为此，研究聚焦构建教育可信数据空间治理框架，该框架遵循“安全可控、价值共创、生态开放”三大核心原则，支持贯通数据源层、传输处理层、中间服务层、数据控制层与数据应用层的数据全流程管控，建立覆盖教育数据全生命周期的标准化体系。在此治理框架基础上，构建覆盖基础设施、安全保障、场景驱动及人才支撑的协同治理体系，通过可落地的实践路径打通理论与现实的鸿沟，以期能够有效平衡隐私保护与数据治理之间的价值张力，为实现跨区域教育数据要素流通提供系统性的治理方案与理论支撑。
[关键词] 教育数字化；教育数据要素流通；可信数据空间；数据共享；数据治理
[中图分类号] G434 [文献标志码] A
DOI: 10.13811/j.cnki.eer.2025.10.005
[作者简介] 王涛（1986—），男，河南辉县人。副教授，博士，主要从事教育数据安全与伦理、人工智能安全、隐私计算研究。E-mail：tmac@ccnu.edu.cn。刘清堂为通信作者，E-mail：liuqtang@mail.ccnu.edu.cn。
基金项目： 2025 年国家自然科学基金面上项目“信息化课堂中多模态学习数据的隐私保护方法及应用研究”（项目编号：62477017）；2023 年国家自然科学基金面上项目“融合多模态数据的信息化课堂教学交互行为识别及模式挖掘研究”（项目编号：62277021）。
一、引言
随着人工智能、云计算、物联网等技术的快速发展，教育数字化转型成为推动教育高质量发展的关键战略。教育大数据作为核心生产要素，覆盖了从学生个体到学校、教育机构乃至社会的广泛信息。然而，在数字教育经济市场中，数据生产者因数据安全隐忧，共享积极性不足；各区域教育数据管理系统多以自建、自管、自用为主[1]，导致数据分级治理困难、隐私保护不足，缺乏统一标准规范，严重制约了教育数据要素的价值释放，并加剧了教育资源分配不均的问题。中共中央、国务院印发的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称“数据二十条”）及国家数据局等十七部门印发的《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026 年）》均强调激活数据潜能、发展新质生产力，但在具体实践中数据要素流通落地困难。现有研究多聚焦数据感知、价值转化[2]及高校与区域教育数据治理[3]的宏观层面，而在数据流通路径分析与技术路径解决方案方面仍存在明显不足。
鉴于此，本研究基于教育数据要素流通现状，构建并阐述教育可信数据空间治理框架，探讨其关键技术路径，旨在推动跨区域教育数据的高度互操作，破解数据共享与隐私保护之间的难题，促进教育数据要素的高效流通与价值释放，为教育数字化转型提供理论支撑与实践指导。
二、教育数据要素流通的作用机理及困境分析
本研究聚焦数据要素在教育体系中的作用机制，通过系统性分析与梳理，深入剖析教育数据要素的现状及其所面临的困境，旨在为教育数据要素流通的系统性转型提供科学指引，推动教育数字化转型与高质量发展。
（一）教育数据要素流通的作用机理
数据要素作为新型生产要素，其独特属性使其在任何生产经营活动中均以生产要素的形式参与价值创造，并通过流通实现其潜在价值。数据要素的显著乘数效应，使其成为新质生产力的核心生产要素[4]。在流通环节，数据要素的作用尤为关键，其流通能够打破传统流通模式下的“数据孤岛”，实现数据资源的高效配置与价值释放。数据要素的流通性是其乘数效应得以发挥的基础，只有实现数据的“供得出”“流得动”“用得好”，才能推动数据要素在生产、分配、流通、消费等环节的广泛应用，进而赋能经济社会的高质量发展。
教育数据要素流通涉及将数据在教育体系内外进行有效传递和利用，从而促进教育资源的优化配置、教育质量的提升以及教育公平的发展。随着人工智能与教育的深度融合，以及区块链等新兴技术的应用，使得校、师、生被有效链接，深度参与教育教学的全过程，从底层逻辑上重塑教育的每个环节[5]。教育数据要素流通的核心在于实现教育教学全周期过程流的关联，即通过人—物—活动的集成化设计[6]，打破传统教育模式下的“数据孤岛”，推动教育数据要素在教育场景中的高效流动与价值释放。这一过程不仅需要技术的支持，还需要完善的制度保障，以确保数据的安全性、合规性与可用性。
具体而言，按教育数据不同特征及用途划分数据类别，教育数据可分为公共教育数据、个体教育数据、研究教育数据和跨界教育数据。公共教育数据通常由教育部门、学校、研究机构等公开发布，旨在促进教育透明性、公平性和科研创新；个体教育数据即个人的教育信息，如学生成绩、个人行为记录、健康信息等，使用这类数据受到严格的隐私保护和法律限制；研究教育数据通常用于教育科学研究、学术探索等，需要经过科学方法的收集和处理；跨界教育数据则在教育领域与其他领域或行业之间共享、整合或跨界使用。
教育数据要素流通是实现教育数字化转型与高质量发展的关键环节。其核心在于通过数据的资源化与资产化，将原始数据转化为具有经济和社会价值的生产要素[7]，通过场景赋能推动教育领域的创新应用。在教育数字化转型的背景下，推动教育数据要素流通不仅是技术层面的创新，更是教育治理模式的变革。通过构建完善的政策框架、技术支撑体系和安全保障机制，实现数据价值的最大化，从而为教育公平、教育资源优化配置以及教育质量提升提供有力支持。
（二）教育数据要素流通的多维困境
尽管信息技术显著提升了对海量教育数据的存储、处理和分析能力，数据采集方式的多样化进一步推动了教育数据的开放性，教育信息平台的响应速度也得到了有效提升。然而，数据要素流通的复杂性不断增加，行业之间、地区之间缺乏统一基准[8]，这不仅阻碍了教育数据的应用与发展，也成为制约教育数字化与现代化发展的关键问题。
1. 教育数据要素流通的信任性阻滞：质量缺陷、可信缺失与伦理风险
当前教育数据要素流通面临的信任性阻滞主要表现在三个方面：其一，质量缺陷形成流通基底塌陷。教育数据的全生命周期管理存在结构性漏洞，数据采集环节因范围界定模糊与流程规范性不足（如课堂行为捕捉设备覆盖不全、教学评价指标设计粗放），导致数据资源配置低，供需之间难以进行有效匹配[9]。这种“脏数据”在流通过程中引发“数据通货膨胀”效应——低价值密度数据占据存储资源却难以支撑精准决策，致使供需双方陷入“数据过载却有效信息匮乏”的悖论。其二，可信缺失动摇流通价值根基。数据要素全过程流通涉及数据的采集、组织、存储、加工、传输与利用等过程[10]，数据要素在跨区域流通中遭遇信任衰减，表现为“采集—传输—应用”链条的认证机制断裂。当教育机构间进行数据共享时，因缺乏基于区块链的时间戳存证、智能合约驱动的权限控制等可信认证技术，数据篡改风险呈指数级增长，且错误数据一旦进入AI训练集将产生算法偏见扩散的“蝴蝶效应”，最终消解数据要素的可信价值。其三，伦理风险触发流通生态异化。教育数据的敏感性特征与流通场景扩展形成根本性冲突，师生教学轨迹数据、家庭背景数据在缺乏合规流通框架时，可能存在未成年人敏感信息曝光、家庭隐私信息被挖掘等应用隐患[11]，这将会引发公众对教育数据资本化滥用的深度焦虑，形成阻碍数据流通的社会认知壁垒。
2. 教育数据要素流通的系统性梗阻：异构系统阻隔与数字鸿沟的双重挑战
教育数据要素的空间流动正遭遇双重结构性障碍，其梗阻效应已渗透至技术架构与社会资源配置的深层维度：一方面，异构系统阻隔引发“数据巴别塔”困局。教育数字化生态中，多源异构系统因缺乏遵循IEEE 1484.12（学习对象元数据标准）的统一数据接口规范，导致跨系统互操作失效。这种“数字方言”的割裂状态，迫使数据流通不得不依赖高成本的定制化中间件，严重削弱了教育大数据的时空连续性价值。另一方面，数字鸿沟演化为“教育算力马太效应”。区域数字基建失衡加剧数据流通势能差，经济发达地区已建成支持5G+边缘计算的智能教育专网，而偏远学校仍受限于低带宽网络，这种基础设施代差导致的数据势能落差，使得欠发达地区的教育数据在跨区域流通时遭遇“降维碾压”——其低时效性、碎片化的数据难以融入智能教育中枢的决策闭环，先进地区的数据孤岛与欠发达地区的数字荒漠并存，背离“全要素流通”的战略目标。
3. 教育数据要素流通的制度性藩篱：法律缺位、治理碎片化与行政壁垒
当前，教育数据治理普遍存在失衡现象，教育数据要素流通的制度环境存在结构性矛盾：第一，法律体系存在靶向性空白。当前，我国在教育数据要素流通领域的法律框架尚不健全，缺乏针对教育数据要素流通的专门法律规范[12]。虽然《中华人民共和国个人信息保护法》和《中华人民共和国数据安全法》为数据隐私和安全提供了一定的保障，但这些法律的规定多侧重于普遍性原则，而对教育数据的具体应用缺乏针对性和操作性。第二，治理架构呈现条块化分割。教育数据的多主体管理特征引发权责失序，表现为教育数据授权机制权力的模糊[13]。从纵向维度看，中央与地方教育数据管理权限划分不清；从横向维度看，教育部门与网信、工信等部门的数据标准冲突；从主体维度看，学校、企业、科研机构间的数据授权协议标准化率极低，这种碎片化治理导致数据要素市场呈现“蜂窝状”封闭结构，严重制约跨区域数据融合。第三，行政壁垒形成空间性梗阻。一些地方政府出于保护本地数据利益的考虑，往往采取限制性政策，造成了教育数据要素无法形成有效的交互和融合，制约了综合数据分析和决策支持的能力。
三、教育可信数据空间治理框架的构建
可信数据空间作为一种新型基础设施和技术解决方案，可精准控制数据的使用对象、范围和方式，并提供数据流通处理的日志存证，形成内外部合规记录。其基于“可用不可见、可控可计量”的应用模式，为数据供需双方提供中间服务，降低数据共享门槛，提升数据流通效率，促进数据要素资源的价值转换[14]。为有效解决教育数据要素流通的困境，亟须构建全社会要素资源的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用体系[15]。针对教育数据要素流通信任性阻滞、系统性梗阻和制度性藩篱等困境，本研究提出教育可信数据空间治理框架。
该框架围绕三大核心原则，结合零信任架构的空间框架，融合区块链、身份治理等技术，建立跨区域数据共享机制与标准化体系，旨在系统解决教育数据要素流通的多维困境。
（一）基于“安全可控、价值共创、生态开放”原则，实现教育数据可信利用
在教育数字化转型背景下，教育可信数据空间治理框架的设计应遵循“安全可控、价值共创、生态开放”三大核心原则。其中，安全可控作为核心保障，确保数据的安全性与合规性；价值共创作为驱动力，促进各方协同合作，共享资源和成果；生态开放作为创新动力，推动数据共享与开放，激发多方创新潜力。整体架构的设计围绕数据全生命周期的可信治理展开，在保障数据安全与隐私的前提下，最大限度实现教育资源的共享与价值创造。具体设计目标体现在以下三个方面：一是数据可信管理，借助区块链技术与智能合约，构建全面的数据血缘追溯机制[16]。采用可验证秘密共享算法应对协作用户的隐私泄露或合谋攻击，同时利用智能合约激励协作用户并增强查询集发送的竞争性[17]，确保从数据采集、存储到使用全过程的透明性与不可篡改性。二是跨系统互操作性，旨在通过制定统一的数据描述格式与语义标准，实现异构系统间的无缝对接与协同工作。这一过程依赖标准化的技术协议与语义模型，以确保不同数据源和应用平台之间的信息能够准确、有效地交换与解析。通过这些技术手段，学籍管理系统与在线教育平台之间可以在不依赖复杂的中间件的情况下，进行高效的数据交互与共享，从而提升教育系统的集成度与应用效率。三是市场化价值配置，旨在通过构建精确的数据贡献度量模型，结合Shapley 值法与数据要素定价机制，激励各方主体（如学校、企业及个人）积极参与数据共享与协同创新。具体而言，可结合数据要素定价机制，通过为数据赋予市场化价值，可以建立起数据资源流转的价格体系，从而推动数据的有效利用与高效配置。通过这一过程，学校、企业及个人的数据资源的市场化价值配置能有效促进整个教育生态系统的高效运作。
（二）构建零信任架构的空间框架，支撑数据流通生态稳健发展
基于零信任架构（Zero Trust Architecture，ZTA）的教育可信数据空间治理框架，旨在通过动态访问控制与细粒度权限管理，支撑数据流通生态的稳健发展。零信任架构以“永不信任，始终验证”为核心理念，摒弃传统基于网络边界的信任模型，将身份认证与授权作为访问控制的基础[18]。在此框架下，服务器管理员需确保客户端的访问行为不被泄露给任何第三方，同时网络内外的所有连接和端点均被视为潜在威胁[19]，通过实时网络安全态势感知、持续身份认证、访问行为分析以及细粒度访问控制，零信任架构能够有效降低安全风险[20]。本研究采用可信数据空间的五层架构模型实现数据全流程管控，具体包括数据源层、传输处理层、中间服务层、数据控制层及数据应用层。各层功能与技术实现如下：
1. 数据源层
数据源层作为教育数据的最初来源，产生于多种数字化教育工具、设备和平台。其核心功能为数据收集、初步筛选及数据溯源，通过对数据的采集时间、地点、设备等元数据进行记录，并对所有数据采集终端进行身份认证和设备信任评估，确保数据的可追溯性，保证数据的来源可信。为确保数据的真实性与不可篡改性，本研究提出的功能实现主要依赖区块链技术与数字签名技术。具体而言，通过区块链的分布式账本特性，结合哈希算法和共识机制，同时，采用增强型身份治理（Identity and Access Management，IAM）技术，为数据采集终端和用户分配唯一身份标识[21]，并结合多因素身份认证（Multi-Factor Authentication，MFA）机制，进一步提升身份认证的可靠性和安全性[22]。此外，利用可信代理（Trusted Proxy）对数据源进行加密处理，确保数据在采集端的安全性[23]。这种结合区块链、数字签名、增强型身份治理以及可信代理的技术方案，能够为数据流通生态提供全方位的安全保障，满足零信任架构下的动态访问控制需求。
2. 传输处理层
传输处理层的核心功能是实现数据的加密传输与初步处理。在零信任架构下，该层需确保数据在传输过程中的严格加密与动态访问控制。为此，传输处理层需采用加密协议（如SSL/TLS）对数据进行加密传输，确保数据在传输过程中的保密性和防篡改性。同时，通过细粒度的访问控制策略，确保只有经过授权的人员才能够访问敏感数据。无论是对原始数据进行去噪、格式化和标准化处理，还是进行数据分类、存档和生命周期管理，都需要依赖高效的算力设施和先进的数据模型，才能确保数据分析和机器学习模型在海量数据下高效运行，从而提升数据处理的性能和效率。同时，通过可信代理对数据流进行加密和解密[24]，并动态调整数据传输路径，以应对潜在的安全威胁。
3. 中间服务层
在零信任架构下，中间服务层通过微分段（Micro-Segmentation）和持续信任评估（Continuous Trust Assessment）技术增强其安全性[25]，同时实现灵活的数据管理和高效的服务对接。通过将中间服务层划分为多个独立的安全区域，每个安全区域根据数据的敏感度和业务需求配置独立的访问控制策略，有效限制潜在威胁的横向移动，从而降低数据安全事件的扩散风险。同时，部署信任评估引擎（Trust Assessment Engine），实时监控数据访问行为，并结合用户行为分析（User and Entity Behavior Analytics，UEBA）技术，动态调整访问权限。该引擎能够基于用户行为模式、设备状态和上下文信息，持续评估访问请求的信任级别，确保每次访问请求均符合安全策略[26]。通过提供灵活的算法开发环境和高效的计算资源，中间服务层能够满足教育平台在智能化服务方面的多样化需求。中间服务层还需具备数据分级与分类功能，能够根据数据的隐私性和重要性将其划分为不同的敏感度级别。基于数据分类结果，实施差异化的管理策略。这不仅实现了数据的精细化管理和动态安全防护，还为教育平台的多样化服务提供了强大的技术支持。
4. 数据控制层
为确保数据的访问与操作权限仅授予经过授权的用户或系统，防止未经授权的数据泄露或篡改，数据控制层承担着至关重要的角色。数据控制层通过全面的监管与管理机制，包括多因素身份认证（MFA）技术[27]、基于属性的动态访问控制（Attribute-Based Access Control，ABAC）[28]等，实现对数据访问的实时监控、审计与记录，涵盖每一次访问、修改和删除操作，从而保障数据使用过程的透明性。在数据的全生命周期管理中，数据控制层需依据相关法规和标准，对不再使用或达到存储期限的数据进行安全销毁。这一过程不仅符合数据保护法规的要求，还能有效防止信息泄露。数据控制层不仅能够有效防止未经授权的数据访问和篡改，还能满足教育领域对数据安全与合规性的严格要求，为教育数据的可信流通提供坚实保障。
5. 数据应用层
数据应用层作为教育可信数据空间治理框架的实际应用层，主要涉及数据的可视化、汇聚与共享。在此层，需实现“可用不可见”的数据共享模式，通过隐私计算技术[29]确保数据在使用过程中的隐私性。同时，考虑到数据隐私的重要性，实施最小化访问控制策略，确保用户仅能访问其所需的最小数据集。该层整合来自不同平台和层级的教育数据，形成全面的教育数据集，支持数据的汇聚、共享与协同应用。通过数据治理和数据流通机制，促进不同学校之间共享教学资源，以及跨地区教育研究机构共享数据集以进行联合研究。此外，数据应用层通过数据可视化，直观呈现复杂数据，帮助教育管理者、教师、学生等不同角色快速理解数据背后的信息和趋势。同时，利用大数据分析技术和机器学习算法，对教育数据进行深入挖掘，发现潜在规律和趋势。这种多层次的数据应用模式不仅能够提升数据的利用效率，还能够为教育数字化转型提供坚实的技术支撑。
（三）基于顶层设计构建核心标准体系，优化教育数据空间标准化工作
标准体系建设是保障教育数据可信共享的关键手段。为推动教育数据空间标准化工作的有效实施，必须加强顶层设计，明确战略规划和整体框架。通过参考《国家数据标准体系建设指南》制定针对数据空间建设的宏观指导文件[30]，明确数据空间标准化的具体任务与实施路径，为数据空间的建设提供制度保障。具体而言，构建一个覆盖教育数据全生命周期的标准化体系，需制定以下六项核心标准，旨在确保数据在分类、共享、安全、存证、评估及运维管理等方面的规范化与系统化，进而提升数据使用的效率和安全性，推动教育数据的可信共享与高效利用。
- 教育数据资源分类分级指南标准：通过对教育数据进行L1 至L4 的敏感等级划分，明确不同数据级别的脱敏规则，确保数据在跨区域共享时的安全传输与合规管理。其主要应用场景是在跨区域、跨系统的数据共享过程中，能够准确评估数据的敏感性，有效防止数据泄露。
- 跨区域数据共享接口标准：该标准定义了数据交换协议的数据交换接口，确保不同教育信息系统之间能够实现高效、稳定的数据共享。特别适用于异构系统的对接场景，能够在多样化的教育数据平台之间实现无缝对接，促进数据流动。
- 教育数据安全销毁标准：该标准需明确数据销毁的双重要求，包括物理销毁与逻辑覆盖两种方式，确保在数据存储终止后，特别是在毕业生数据清理等场景下，能够彻底销毁个人敏感数据，防止泄露，从而保障数据隐私与安全。
- 教育区块链存证技术标准：该标准需针对教育领域的区块链存证技术进行细化，定义存证链节点的准入机制与共识算法，主要应用于学业证书存证等场景，利用区块链的不可篡改性与可追溯性，增强数据的公信力和透明度，确保教育证书和成绩的安全性。
- 教育数据贡献度评估标准：通过采用熵权法与Shapley 值组合模型[31]，该标准对教育数据的贡献度进行量化评估，为数据收益分配提供科学依据。在大规模教育数据流通与共享中，此标准可以合理评估各参与方对数据价值的贡献，为教育资源的合理配置与利益分配提供理论支持。
- 教育数据空间运维管理标准：通过制定服务等级协议（Service-Level Agreement，SLA）与故障响应流程，确保教育数据系统在长期运行中的稳定性与高效性[32]。主要应用于教育信息系统的运维保障，确保系统出现故障时能迅速响应并恢复运行，从而保障教育服务的连续性与稳定性。
四、教育数据要素流通的协同支撑体系与实践路径
教育数据要素的高效流通是教育数字化转型的核心驱动力，但其复杂性源于技术、制度与主体协同的多维挑战。为实现教育数据要素的跨区域共享与价值释放，需构建覆盖基础设施、安全保障、场景驱动及人才支撑的协同治理体系，并通过可落地的实践路径打通理论与现实的鸿沟。本研究立足“技术—制度—伦理”协同框架，聚焦基础设施共建、安全机制完善、场景融合创新与人才培养体系优化四大维度，系统阐释教育数据要素流通的支撑逻辑与实施策略，为破解教育数据要素流通的碎片化困境提供系统性解决方案。
（一）推动基础设施共建，增强信息技术服务能力
教育数据要素流通是教育数字化转型的关键环节，其核心在于通过高效、稳定的技术支持，提升教育管理与服务的智能化水平。为此，需优化教育数据技术架构，构建统一的数据交换平台，实现学生信息、课程内容、教学活动等各类教育数据的无缝对接。一是国家级教育数据枢纽节点建设。可依托京津冀、长三角及粤港澳三大区域，布局国家级教育数据枢纽节点，采用“中心—边缘”混合云架构，其中，中心节点承担核心业务处理，边缘节点负责支持低延迟数据访问。通过该架构的部署，跨省数据查询将大幅度加快，查询的时效性与服务效率将得到极大提升。这一架构的构建，能有效解决传统数据中心在数据处理与传输过程中面临的延迟问题，为教育数据要素的高效流动提供有力支撑。二是教育数据分布式存储网络构建。通过构建教育数据的分布式存储网络，进行区域间数据多节点的数据存储与备份，有效降低数据丢失的风险。在实际应用中，当某区域因服务器故障发生数据中断时，系统恢复时间将大幅缩短，数据恢复能力与服务连续性将显著提升。分布式存储网络的构建，不仅能够增强数据的安全性，还可以为教育数据的长期稳定运行提供保障。
（二）完善教育数据安全保障机制，确保教育数据要素流通的有效运行
在数字化教育时代，教育数据的可信性和安全性是提升教育质量的前提。为此，需建立健全教育数据质量控制体系，制定统一的数据采集标准和流程，引入智能数据验证机制，确保数据的准确性和一致性。同时，加强数据隐私保护与安全防护，对敏感数据进行加密存储与传输，并采用防火墙、入侵检测系统等技术防范外部攻击。一是建立数据共享激励机制，这是推动数据流通与共享的关键。借助“数据贡献积分”制度，量化学校教育数据共享量和数据质量等维度，将其转化为可交易的积分，进行资源兑换。这种双向激励机制可以促进数据共享，优化教育资源配置，实现数据价值的最大化。二是跨省协同立法，保障跨区域教育数据共享的合法性与合规性。通过明确数据权属和使用边界，协同立法不仅规范了数据共享的行为，还为数据共享过程中的争议提供了明确的解决路径。这种立法模式的创新，能够为教育数据在更广泛区域内的流通和共享奠定基础。在此基础上，完善数据隐私保护法律法规，明确数据所有权与保护责任，并设立第三方机构定期审计数据的安全性与合规性，确保数据流通的公正与透明。
（三）应用场景驱动多源数据融合，拓展教育数据要素共享与应用的深度和广度
在教育数字化转型背景下，教育数据共享与应用的深度和广度不断拓展，但“数据孤岛”问题依然是制约教育数字化发展的关键问题。为推动教育数据在跨区域教育场景中的高效应用，通过跨区域学业互认、教师数字画像等实践探索，为数据共享的可持续发展提供有力支撑。一是跨区域学业互认。依托学分银行区块链系统，构建跨省课程学分转换平台，该平台以区块链技术为支撑，通过分布式账本的不可篡改特性，支持学分的跨省互认[33]，实现学业成绩的统一标准化与学分流动，打破区域间教育数据流通的壁垒，提供更加灵活的学习路径，促进区域间教育资源共享与协同发展。二是构建教师数字画像系统。通过多维度数据集成、融合与分析，构建教师的多场景数字画像。画像系统基于权威的教师能力评价框架，采用层级化标签体系，从多层级维度对教师能力进行精准描摹，进而优化教师岗位配置，提升教师资源的配置效率与教育质量。这不仅为跨校师资调配提供了科学依据，还能支持教师专业发展的个性化路径规划，为教师培训、智能研修、绩效评价等场景提供有力支撑。
（四）构建高质量教育支撑体系，推动教育数字化转型
在教育数字化转型背景下，高素质的教育数据人才是提升教育质量、优化教育管理的重要保障。为此，需从以下两个方面着手：一是夯实教育数据人才培养体系，推动人才培养的标准化。尤其要重视数字化背景下教师和管理者的数字领导力、学生数字素养等的发展规划[34]。具体措施包括：加强数据人才培养的制度设计与政策支持，鼓励各类教育机构根据市场需求和社会发展需要，开设数据分析、数据科学、大数据技术、人工智能等课程或专业，建立产学研深度融合机制，推动高校、职业院校与企业的协同合作，形成全方位的人才培养体系。二是推动教育数据要素流通政策落地与实施，需通过典型案例示范，选择部分省市或学校作为试点，探索教育数据要素流通路径，并通过经验交流会等形式推广成功经验。同时，强化政策支持与激励机制，设立专项资金，奖励数据共享的突出贡献者，吸引更多主体参与。此外，鼓励社会公众参与数据要素流通的监督，建立健全监督机制，防止数据滥用和侵犯隐私，确保政策落地的公正与透明。未来，随着技术的不断演进和制度的持续完善，教育可信数据空间治理框架有望为教育数字化的高质量发展提供更为坚实的支撑，推动教育数据在更广泛的场景中实现深度共享与应用。
五、结束语
教育数据要素流通的复杂性源于其多主体性、场景敏感性与技术异构性，亟须通过系统性治理实现从分散管控到协同共享的范式跃迁。本研究提出教育可信数据空间治理框架，通过技术融合与制度创新的双向驱动，为跨区域数据互通提供了解决方案。未来研究需进一步深化三个方面的探索：其一，完善动态适配的法律政策体系，平衡数据开放与隐私保护的价值诉求；其二，推动技术架构与治理规则的深度融合，构建弹性化的数据流通生态；其三，强化伦理风险的前瞻性防控机制，弥合技术赋能与社会信任之间的认知鸿沟。
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