课题申报书：多元数据驱动下地方院校学科治理体系的构建与运行研究

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证求知探理明教育，创新铸魂兴未来。多元数据驱动下地方院校学科治理体系的构建与运行研究课题设计论证研究现状：目前地方院校学科治理面临诸多问题。一方面，存在治理目标同质化、主体单一化、资源配置失衡等情况。例如，一些地方院校在学科发展规划上缺乏特色，导致学科目标趋同；治理主体往往以行政部门为主导，缺乏多元主体的有效参与；在资源分配上，容易出现向优势学科过度倾斜，而弱势学科、边缘学科得不到足够支持的现象。另一方面，数据治理意识薄弱、多元主体协同参与的信息化渠道有限。我国中小学校的治理现代化发展水平总体上并不高，普遍存在学校治理对外部监督重视不足、学校数据治理意识较为薄弱、多元主体协同参与治理的信息化渠道有限等问题。省属大学学科治理也存在类似困境，如学科治理主体和结构过于“领导化”和单一化，责权利不对等、决策机制不科学、行政权力主导、学科治理组织虚化和“他化”等问题突出。同时学术权力组织缺位加剧了行政权力与学术权力的不均衡。学术管理方式高度行政化，与学科治理强调的多元主体共同参与相悖。选题意义：在大数据时代，数据作为一种有效的治理工具，对加速实现学校治理现代化具有重要价值。构建多元数据驱动的学科治理体系，有助于提升地方院校学科治理成效，服务区域经济发展。地方院校作为区域经济发展的重要支撑，其学科治理水平的提升能够为区域培养更多高素质的专业人才，促进科技创新和产业升级。研究价值：为地方院校学科治理提供新的思路和方法。通过引入多元数据驱动的治理模式，改变传统学科管理模式下学科建设行政化、学科竞争功利化、学术权力薄弱化等矛盾。以数据变革治理范式，精准制定治理目标，实现学校治理体系和治理能力的现代化。推动教育治理精准化、高效化、透明化。数据驱动的学校治理现代化能够通过追踪教育主体和教育业务产生的教育数据，透视学校发展的潜在问题。例如，利用大数据技术分析学生的行为数据，合理调整平台的功能模块、学习资源的类型，更好地调动学习者的积极主动性；通过数据的动态采集为实现教育动态监管奠定基础，由“碎片化”管理转向“网格型”管理。二、研究目标、研究内容、重要观点1.研究目标本课题旨在构建多元数据驱动下地方院校学科治理体系，提高治理成效，促进学科高质量发展。具体而言，通过明确治理主体、客体和机制，创新资源配置方式，提升治理能力，实现地方院校学科治理的现代化。同时，以服务区域经济发展为导向，为地方培养更多高素质的专业人才，促进科技创新和产业升级。2.研究内容明确治理主体、客体和机制：治理主体方面，借鉴数据驱动学校治理现代化的逻辑框架，构建多元协同共治的治理主体，包括内部治理主体（教师、学生、管理者）和外部治理主体（社会、家庭、第三方机构）。转变地方院校学科治理主体单一化的现状，建立多元主体共治机制，充分发挥各主体在学科治理中的作用。治理客体明确为涉及课程建设、教学模式、学习方式、评价方式和校务管理等方面。通过对这些客体的治理，实现学科治理的全面覆盖。治理机制上，贯彻“循数”治理理念，包括决策机制、执行机制和监督机制。以数据为依据，精准制定治理目标，提高决策的科学性和执行的有效性，同时加强监督，确保治理过程的公正透明。创新资源配置方式：改变当前地方院校学科资源配置失衡的状况，避免向优势学科过度倾斜，加大对弱势学科、边缘学科的支持力度。创新资源配置方式，以多元数据为驱动，根据学科发展需求和区域经济发展需要，合理分配资源，提高资源利用效率。提升治理能力：提升地方院校学科治理能力是本课题的重要内容。通过转变学科治理理念，建立多元主体共治机制，创新资源配置方式等措施，提高教育主体在治理过程中所需具备的能力，拓宽教育主体参与治理的途径，保障教育主体参与治理过程中的权利。3.重要观点转变学科治理理念：当前地方高校学科治理面临治理目标同质化、主体单一化、资源配置失衡化等现实困境。必须转变学科治理理念，从传统的行政化管理向多元数据驱动的现代化治理转变。以数据变革治理范式，精准制定治理目标，实现学校治理体系和治理能力的现代化。建立多元主体共治机制：地方院校学科治理应建立多元主体共治机制，包括教师、学生、管理者、社会、家庭、第三方机构等。各主体在学校章程的指导下协同参与学校事务，在法律法规的约束下监督、评估学校的发展。例如，高校实践育人可建立以高校为核心的“一核三治”工作体系，分配不同角色的定位和职责，协同推进高校治理视域下的实践育人新提升和新突破。以服务区域经济发展为依据进行学科治理：地方高校的学科治理要以服务区域经济发展为依据，不断提高治理成效。地方院校作为区域经济发展的重要支撑，其学科治理水平的提升能够为区域培养更多高素质的专业人才，促进科技创新和产业升级。例如，山东财经大学通过深化校地企合作、强化智库建设创新、打造服务新平台等举措，服务山东区域经济社会发展。同时，地方高校学科建设与服务区域经济互动双赢，一方面从服务中得到信息、资源等，促进学科建设；另一方面为区域经济发展提供智力支持，实现高校与社会和谐发展。三、研究思路、研究方法、创新之处1.研究思路首先，深入分析地方院校学科治理的现状问题，包括治理目标同质化、主体单一化、资源配置失衡以及数据治理意识薄弱、多元主体协同参与的信息化渠道有限等。接着，确定本课题的研究目标和内容，明确要构建多元数据驱动下的地方院校学科治理体系，提高治理成效，促进学科高质量发展。然后，构建治理体系，借鉴数据驱动学校治理现代化的逻辑框架，确定多元协同共治的治理主体，明确涉及课程建设、教学模式、学习方式、评价方式和校务管理等方面的治理客体，贯彻“循数”治理理念的治理机制。最后，进行实践验证和完善，在地方院校中实施构建的学科治理体系，根据实践反馈不断调整和优化体系，以实现地方院校学科治理的现代化。2.研究方法文献研究法：查阅国内外关于数据驱动学校治理、地方院校学科治理等方面的文献资料，了解研究现状和前沿动态，为本课题的研究提供理论支持。案例分析法：分析国内外成功的数据驱动学校治理案例，如北京市通州区南关小学、上海市金山中学、重庆市璧山中学、北京外国语大学附属小学、厦门市湖滨中学以及上海市长宁区的绿苑小学等，总结其经验和做法，为地方院校学科治理提供借鉴。实证研究法：在地方院校中开展实证研究，收集数据，分析多元数据驱动下学科治理体系的实施效果，验证体系的有效性和可行性，并根据实际情况进行调整和完善。3.创新之处本课题的创新之处在于运用多元数据驱动学科治理，构建新型治理体系和运行机制。具体体现在以下几个方面：治理主体创新：借鉴数据驱动学校治理现代化的逻辑框架，构建多元协同共治的治理主体，包括内部治理主体（教师、学生、管理者）和外部治理主体（社会、家庭、第三方机构），转变地方院校学科治理主体单一化的现状，充分发挥各主体在学科治理中的作用。治理客体创新：明确治理客体为涉及课程建设、教学模式、学习方式、评价方式和校务管理等方面，实现学科治理的全面覆盖，突破传统学科治理客体的局限性。治理机制创新：贯彻“循数”治理理念，建立包括决策机制、执行机制和监督机制在内的治理机制。以数据为依据，精准制定治理目标，提高决策的科学性和执行的有效性，同时加强监督，确保治理过程的公正透明。四、研究基础、条件保障、研究步骤研究基础：已有相关研究成果和实践经验为本次课题提供了坚实的研究基础。例如，众多学者对省属大学学科建设、数据驱动学校治理现代化、学科治理的基本依据与运行机制等方面进行了深入研究，揭示了当前学科治理中存在的问题以及可能的解决路径。研究团队具备相关专业知识和研究能力。团队成员涵盖了教育领域的专家学者、高校管理者以及数据技术专业人员，能够从不同角度为课题研究提供有力支持。条件保障：学校提供资源支持。学校高度重视学科治理研究，将为课题研究提供必要的经费、场地和设备支持，确保研究工作的顺利开展。合作单位提供数据和技术支持。与相关企业和科研机构建立合作关系，他们将为课题提供丰富的数据资源以及先进的数据处理技术，助力多元数据驱动下学科治理体系的构建。研究步骤：准备阶段：组建研究团队，明确成员分工。收集和整理国内外相关文献资料，深入了解学科治理的研究现状和前沿动态。与合作单位沟通协调，确定数据和技术支持的具体方式。实施阶段：深入分析地方院校学科治理的现状问题，明确治理目标和内容。借鉴数据驱动学校治理现代化的逻辑框架，构建多元协同共治的治理主体、明确治理客体、贯彻“循数”治理理念的治理机制。创新资源配置方式，根据学科发展需求和区域经济发展需要，合理分配资源。在地方院校中开展实证研究，收集数据，分析多元数据驱动下学科治理体系的实施效果。总结阶段：对实证研究结果进行总结和分析，评估学科治理体系的有效性和可行性。根据实践反馈不断调整和优化体系，形成最终的研究报告和成果。推广研究成果，为地方院校学科治理提供借鉴和参考。（全文共3727字）课题评审意见：本课题针对教育领域的重要问题进行了深入探索，展现出了较高的研究价值和实际意义。研究目标明确且具体，研究方法科学严谨，数据采集和分析过程规范，确保了研究成果的可靠性和有效性。通过本课题的研究，不仅丰富了相关领域的理论知识，还为教育实践提供了有益的参考和指导。课题组成员在研究中展现出了扎实的专业素养和严谨的研究态度，对问题的剖析深入透彻，提出的解决方案和创新点具有较强的可操作性和实用性。此外，本课题在研究方法、数据分析等方面也具有一定的创新性，为相关领域的研究提供了新的思路和视角。总之，这是一项具有较高水平和质量的教科研课题，对于推动教育事业的发展和进步具有重要意义。课题评审标准：1、研究价值与创新性评审关注课题是否针对教育领域的重要或前沿问题进行研究，是否具有理论或实践上的创新点，能否为相关领域带来新的见解或解决方案。2、研究设计与科学性课题的研究设计是否合理，研究方法是否科学严谨，数据收集与分析过程是否规范，以及结论是否基于充分的数据支持，是评审的