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2023年5月29日，习近平总书记在中共中央政治局第五次集体学习时发表重要讲话，强调要建设以教育理念、体系、制度、内容、方法、治理现代化为基础路径的教育强国，并指出教育数字化是中国教育发展的关键突破口。教育强国的建设是推进中华民族伟大复兴的重要基础工程，需要加快推进教育数字化转型，利用大数据赋能教育治理现代化，助力教育强国建设。

一、深刻理解数据驱动教育决策的重要性

2015年，习近平总书记在致国际教育信息化大会的贺信中提到，现代信息技术正在深刻改变人类的生活方式，大数据已成为推动经济发展的重要因素。据统计，2020年全球数据量达到64.2ZB，预计到2025年将达到181ZB，这表明数据已经成为不可或缺的生产要素。数据的开发和利用有助于提升创新能力、提高效率、优化结构和增强竞争力，从而推动经济、科技和社会的发展。

大数据的基本特点可以用3V或4V来描述：Volume（数据规模庞大）、Variety（数据类型多样）、Value（数据价值巨大）、Velocity（数据更新频繁）。大数据不仅包含了传统的结构化数据，还包括非结构化和半结构化数据，这些数据蕴含着重要的信息和价值。大数据通过高速率生成、流动和积累，成为提升政府治理能力的重要手段。

早在2015年，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，确立了未来5至10年中国大数据发展的顶层设计和总体部署，旨在通过高效采集、有效整合、深化应用政府数据和社会数据，提升政府决策和风险防范水平。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》也提出了提高数字政府建设水平的目标，将数字技术广泛应用于政府管理服务，推动政府治理流程再造和模式优化，提高决策科学性和服务效率。

全球教育发达国家纷纷将大数据应用于教育决策，通过制定教育数字化战略，明确大数据在教育治理方面的目标、任务和措施，建设教育大数据平台，整合教育资源，为教育决策提供数据支撑。例如，美国国家教育统计中心、英国高等教育统计局和日本国立教育政策研究所等机构，在规范管理与开放共享国家教育数据、辅助科学教育决策方面发挥了重要作用。

大数据环境下，通过对数据内部关系和非线性效应的深入研究，可以更好地理解和把握整体现象。大数据分析和挖掘技术可以揭示数据中的模式和规律，帮助教育决策者发现新的教育治理趋势、教学模式和学习者行为模式。

大数据服务教育决策可以归纳为四个方面：

1. 循数决策：数据驱动的决策范式取代了传统的反应式处理方式，使决策者能够以数据为基础进行决策、管理和创新。
2. 智能决策：大数据与人工智能技术结合，帮助决策者更有效地处理和分析数据，发现潜在变量和相关关系，提高决策的科学性和准确性。
3. 简化决策：大数据处理的核心目标在于简化复杂的教育数据，挖掘数据背后的信息，将其转化为直观易懂的规律模式，使决策者更全面地理解教育系统的运行情况。
4. 协同治理：在大数据时代，教育决策不再是单极化的过程，而是涉及多方利益相关者的协同治理过程，形成开放和协同的治理模式。

二、教育大数据应用的现状与问题

党的二十大报告首次将“推进教育数字化”写入党代会报告，教育部加快了大数据在教育治理中的应用，推动教育管理和服务的数字化转型。目前，教育大数据正在逐步赋能政府决策，使其从单一决策向综合决策转化，从孤立数据源向多元数据源转化，从静态数据分析向动态数据分析转化，从封闭数据管理向开放数据共享转化。

然而，教育大数据应用仍面临一些挑战：

1. 数据开放性问题：由于教育系统的复杂性，数据安全与开放之间的矛盾导致数据不完整或缺失，影响大数据在教育决策中的应用效果。
2. 数据孤岛问题：各部门独立开发数据系统，数据分散存储，难以实现数据的集中管理和共享，阻碍了数据的多维度价值。
3. 大数据处理挑战：随着数据规模的爆炸式增长和数据生成更新的高速性，现有的数据处理软硬件架构难以满足需求，需要新技术支持。

三、把握大数据支持教育决策的核心

（一）思维模式的变革

大数据的应用需要思维模式的变革，从依靠经验向基于证据的循证思维转变。传统思维与大数据思维在数据来源、数据处理方式、决策速度和面向未知的适应性等方面存在显著差异。

（二）数据收集和整合

教育数据的收集和整合正在发生变化，涵盖多源数据、实时数据采集、自动化数据收集、数据云存储和跨系统数据整合，提高了数据的多样性和实时性。

（三）研究范式转换

大数据正在引领科学研究范式的演变，从实验科学、理论科学和计算科学逐步进入“数据密集型科学”范式，这种范式依赖于大数据技术和分析方法，为解决复杂问题提供了新的途径。

四、教育大数据运用于教育决策的未来走向

（一）认识大数据的局限

大数据存在不完整性、难以获取性、不具代表性、飘移、算法干扰、脏数据和敏感性等局限，需要认识到这些局限，避免过度依赖。

（二）避免过度依赖大数据

大数据工具虽然强大，但其局限性和潜在的假定也需要明确。研究人员应明确数字研究工具的潜在能力及其局限性，以避免沉迷于数据的表面客观性。

（三）呼唤“社会学的想象力”

在大数据时代，需要发挥“社会学的想象力”，将数据与教育决策之间连接起来。这种想象力是在专业经验和思考的基础上形成的假设，可以弥补大数据的不足。

（四）推动教育大数据支撑服务教育强国建设

要深入贯彻党的二十大精神，加强教育大数据标准化建设，聚焦决策应用场景，建立教育大数据共享融合机制，提升教育决策主体的数据素养，加强大数据在教育决策中的应用，以支撑教育强国建设。

以上内容是对原文的改写，确保不扭曲原文事实和核心信息，同时通过同义词替换、句式重组等方式提高文章的紧凑性和可读性。