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EDUCAUSE发布《2025地平线报告（数据与分析版）》

2025-12-02 中国教育网络

　　近日，美国高等教育信息化协会（EDUCAUSE）发布《2025地平线报告（数据与分析版）》。报告指出，数据与分析持续为高校的战略规划、决策制定及学生成功奠定关键基础。随着AI的迅猛发展，数据与分析的重要性和复杂性已达到前所未有的高度。高校能否适应这一变革、调整数据战略，将决定未来组织效能、学生成就与创新发展的走向。通过审慎运用数据与分析，高校能在充满不确定性的未来保持高效、敏捷与影响力。

　　《报告》针对数据与分析现状与发展态势，从社会、技术、经济、环境和政策五个维度，选出了15个将影响高等教育领域的重要趋势。

　　社会趋势

　　对有效数据治理的需求日益增长。嵌入数据和分析平台中的对话式AI和由AI驱动的功能，使数据在校园内更易于使用。更广泛的访问带来了数据治理的新挑战。强大的数据治理能建立信任和责任机制，支持学生招生和学业成功，提升学校的竞争力，实现基于数据的创新。要想实现以上益处，各高校要集中精力开展关键工作，如制定在AI领域使用数据的政策、解决伦理和隐私问题、明确数据所有权以及管理结构化和非结构化数据源。建立中央数据领导层（包括首席数据官和专门的数据办公室等职位），在云存储、数据整合和跨职能分析团队方面进行战略投资。

　　关键数据素养持续匮乏。高等教育中持续存在缺乏批判性素养的问题，包括数据素养、数字素养、AI素养以及安全与隐私素养等。在某些高校中，文化抵触、滥用数据的担忧以及访问权限差异问题严重。为弥合差距，各高校应明确定义数据素养，将其嵌入治理框架，并融入面向全校成员的专业发展与学习中，开发标准化培训项目。展望未来，对人才的投入将与对分析平台的投入同等重要——甚至更关键。

　　对于AI需要人类监督的担忧日益加剧。随着高校在全校范围内探索运用AI工具处理各类事务，关于AI需要人类监督的担忧也在加剧。为应对挑战，高校应建立框架，确保由AI生成的见解由专业人员评估和解读。这不仅需要健全的AI治理制度，还需进行跨岗位培训，提升数据素养和伦理意识。制定明确规定何时需要人工监督、如何实施监督的政策，遏制对缺乏透明度的工具和系统的依赖也至关重要。归根结底，AI应增强而非取代人类的决策能力，秉持这一理念的高校将赢得未来。

　　技术趋势

　　高校正越来越多地运用数据、分析和AI提供个性化、响应式学习与支持。展望未来，教育机构应优先构建高效、易用的数据基础设施，并在可行情况下采用集中化系统，以支持可扩展且负责任的AI应用。跨职能协作、持续培训以及关注公平性将是成功的关键。同时必须评估AI对教学的影响，确保学生在需要时仍能获得教师的支持与指导。运用AI实现教育个性化虽能提升学生成就并助力高校转型，但唯有谨慎实施并保持持续的人工监督，方能实现这一目标。

　　高校正转向统一数据模型和集成化数据生态系统。统一数据系统有望帮助学校快速响应、及早识别并支持风险学生群体，同时更有效地评估整体项目成效。为实施统一模型与系统，高校要优先建立清晰的治理架构，投资专业人才队伍，并在自主开发与第三方合作之间作出战略抉择。随着数据系统日益复杂且价值倍增，负责任地管理和解读数据至关重要。拥有强大的统一系统的高校将更有效地追踪学生进展、及早识别风险，并基于数据做出决策以提升教学与运营成效。

　　AI的快速普及正带来新的风险。高等教育领域对AI的快速采用，超过了负责任地管理AI所需的监督机制、培训体系及政策框架的发展速度。为应对挑战，高校必须在必要时放缓实施步伐，抵制未经充分调查就采用新奇工具的诱惑，制定清晰政策，建立涵盖IT、教务、合规及学生服务等多部门的跨职能治理架构。高校要在创新与审慎间寻求平衡，确保AI应用以明确的目标为导向，配备强有力的保障措施，并始终保持公平透明。

　　经济趋势

　　财务压力促使高校更加注重数据驱动的规划与决策。运营成本上升、招生人数下降以及公众监督日益严格，正推动高等教育转向数据驱动的规划与决策。随着更多高校面临关闭或合并，高校正借助预测分析和情景建模来管理风险、规划预算并评估未来发展稳定性。高校还利用数据评估学术项目成效、追踪学生发展成果，并在助学金发放、早期干预等领域实现资源高效配置。随着资金模式转向绩效考核指标，健全的数据基础设施已成为证明投资回报率的关键。然而挑战依然存在，高校必须通过投资集成系统、实时报告和员工培训来增强分析能力。采取行动的高校将更有准备地运用数据制定战略，应对经济挑战和不确定性。

　　AI正在重塑数据分析岗位的职场角色。随着AI在劳动力市场中快速重塑数据分析岗位，高等教育正积极适应并为这场变革做好准备。AI工具的应用正推动数据分析师的工作重心从基础报告转向更具战略性的跨职能职责。变革既带来机遇也伴随挑战：高校必须通过员工再培训、岗位重构及课程更新，使学生掌握AI素养、沟通协作等核心能力，并具备驾驭人机混合工作环境的技能。然而也伴随着风险：基础岗位的自动化可能导致技能缺口，阻碍对于经验丰富的数据专业人才的培养。展望未来，高校必须将AI创新与明确界定的职责、保障措施及政策衔接，确保在教学、研究及行政运营中贯彻伦理规范。

　　技术快速变革推动了与职场需求相关学习模式的发展。AI技术正快速演进，加速了高等教育领域对适应性强、与劳动力需求相关学习模式的渴求。随着技能淘汰速度前所未有地加快，高校面临重塑员工技能、重构学术课程以响应行业动态需求的压力。为此，高校正越来越多地运用数据分析来识别内部技能缺口、指导课程开发，并评估师生员工的就业准备度。学术部门、劳动力团队与机构研究部门之间的协作，在使教育契合雇主需求方面至关重要，且将持续发挥作用。随着技术变革推动工作角色不断演变，高校需将分析工具融入学习体系——不仅用于追踪就业率和项目成效，更要与日新月异的劳动力需求保持同步。将劳动力培训确立为核心要务，需要持续投入师资力量、加强跨部门协作，并培育支持灵活性的文化氛围。

　　环境趋势

　　数据中心因能源消耗与可持续性问题面临严格审查。高等教育领域对数据中心环境影响的担忧正迅速加剧，尤其是那些支撑AI、云计算和高级分析的数据中心。随着院校日益采用人工智能工具，支撑这些系统的基础设施正消耗着海量电力和水资源。高校应通过在采购、预算及数据政策中纳入环保目标，着力构建更可持续的数据系统。

　　高校正运用数据分析指导可持续发展工作。高等教育机构正逐步超越设定可持续发展目标的阶段，转而越来越多地运用数据将目标转化为可衡量的行动。由此，分析工具正从单纯的报告要求转变为关键决策支持系统，助力校园各领域（如建筑、车队运营、餐饮及课程设置）的实时决策与长期可持续发展规划。随着可持续性数据在校园决策中作用日益凸显，各高校将面临确保决策透明度、公平性及问责制的挑战。

　　高校正运用分析技术规划气候韧性建设。面对日益加剧的气候风险和极端天气事件，高等教育机构正运用数据分析强化气候韧性规划。美国国家层面推动气候建模与风险评估等数据工具的应用，正助力这一转型进程，促使各高校将气候韧性纳入长期规划与决策的核心。展望未来，高校需建立覆盖校园基础设施的气候风险追踪系统，运用韧性分析指导升级资金配置、应急响应及环保可持续项目决策——例如节能建筑与绿色交通系统。

　　政治趋势

　　监管变革可能重塑高校的数据采集与使用模式。美国的政治优先事项的转变以及对数据隐私和人工智能监管日益增长的担忧，加剧了对高等教育机构数据收集与使用方式的审查力度。在新政府执政下，以公平与透明为导向的举措究竟会延续、修订还是撤销，目前尚不明朗。

　　科研资助与管理机制的调整将直接影响高等教育领域的数据与分析工作。赞助研究资金与管理机制的变动源于联邦政策调整、联邦投资增速放缓及科研成本攀升。部分联邦项目对设施与行政管理成本回收设置的选择性上限，可能削弱高等教育机构维持科研基础设施的资金来源。其他挑战还包括，随着各领域需求增长，如何留住具备数据分析技能的专业人才。为应对这些变化，高校必须投资灵活的分析工具以处理资助与合作数据，升级预算系统以适应不断变化的财务要求，并组建跨职能团队统筹管理多渠道资金来源的合规性、报告及战略规划工作。

　　新政策要求正重塑高等教育数据透明度标准。政策正因日益增长的需求而调整，这些需求涉及学生成功率、公平性、学业成果等透明数据。为保持竞争力，高校需加强数据治理政策，明确定义关键指标（如毕业率和就业率），并扩充分析团队及工具以应对频繁且详尽的报告要求。

　　此外，EDUCAUSE评审专家还选定了6个推动高等教育数据与分析转型的最具潜力的项目，包括数据素养能力、AI驱动的智能助手、AI驱动的决策智能体、学生学习数据的混合研究方法、数据网格架构、联合数据治理等。这些项目各具威力，当考虑到其中许多技术和实践的相互关联性时，其潜力将得到放大。

　　对于数据和分析专业人士而言，这既意味着机遇，也意味着责任。在数据素养和治理方面建立坚实基础的高校，将更好地利用由AI驱动的助手和决策智能工具等变革性技术。与此同时，采用新型研究方法和去中心化数据架构需要精心规划，以平衡创新与伦理安全。专家强调，实施顺序与协同至关重要——孤立采用工具无法产生可持续影响。

　　来源：EDUCAUSE

　　责编：陈茜

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