一、引言

随着数字技术与教育的深度融合，智慧校园建设已成为学校实现高质量发展、推进治理现代化的必然选择。智慧校园以数据为核心生产要素，通过大数据、人工智能、物联网等技术的集成应用，实现校园教学、科研、管理、服务的智能化升级，而数据治理作为整合数据资源、挖掘数据价值、规范数据应用的核心环节，是智慧校园建设从“硬件搭建”向“内涵发展”转型的关键支撑。科层制作为现代学校组织管理的主流模式，在规范校园管理流程、保障组织稳定运行、落实各项建设任务方面发挥着不可替代的作用，但其固有的行政主导、层级固化、条块分割等弊端，与智慧校园建设中数据治理追求的多元协同、整体高效、价值导向形成鲜明张力，导致部分学校智慧校园建设陷入“重技术、轻数据”“重建设、轻应用”的困境，数据价值难以充分释放。

现有研究多聚焦于智慧校园建设的技术路径、数据治理的单一维度优化，或单独探讨科层制与数据治理的关系，鲜少将三者结合，分析智慧校园建设背景下科层制学校数据治理的新特征、新困境及优化路径。事实上，智慧校园建设为数据治理提供了丰富的应用场景，也对数据治理的规范化、协同化水平提出了更高要求，而科层制的制度环境既为数据治理提供支撑，也成为制约其效能发挥的重要因素。基于此，本文以智慧校园建设为切入点，重新梳理数据治理、科层制与智慧校园建设的内在关系，剖析智慧校园建设背景下学校数据治理的实践困境，提出兼具场景适配与制度优化的破解路径，以期为学校智慧校园建设与数据治理协同推进提供新的思路与实践参考。

二、智慧校园、数据治理与学校科层制的内涵及相互关系

（一）核心概念内涵界定

智慧校园建设是学校数字化转型的核心载体，是指以“数据驱动、智慧赋能”为核心理念，整合校园内教学、科研、管理、服务等全领域数据资源，依托大数据、人工智能、物联网、云计算等数字技术，构建智能化的校园管理体系、教学服务体系与科研支撑体系，实现校园资源的优化配置、管理服务的精准高效、教学科研的创新升级，最终达成“以智慧赋能育人、以数据支撑决策”的核心目标。其中，AI数智教研员作为智慧教学场景的核心赋能载体，依托智慧校园数据平台整合的教学全流程数据，通过人工智能算法实现教学行为分析、学情诊断、教学资源优化、教研活动精准设计等功能，成为连接数据治理与智慧教学场景的关键纽带。与传统数字化校园相比，智慧校园更强调数据的深度挖掘与价值应用，更注重场景化、个性化服务的供给，是数字化校园的迭代升级形态。

智慧校园建设背景下的学校数据治理，是在传统数据治理“对数据的治理”和“依数据的治理”双重内涵基础上，结合智慧校园建设场景的升级形态。其核心是围绕智慧校园建设的核心需求，对校园全领域数据进行采集、清洗、存储、共享、分析、应用、安全管控等全生命周期管理，既强调数据本身的规范性与安全性，也注重依托数据挖掘支撑智慧教学、智慧科研、智慧管理、智慧服务等场景的落地，尤其要为AI数智教研员的高效运行提供数据支撑，通过整合教师教学数据、学生学习数据、教学资源数据等核心教学数据，保障AI数智教研员实现精准学情诊断、个性化教学建议生成、教研活动优化等功能，实现数据价值与智慧校园建设目标的深度融合，区别于传统数据治理的通用性，更突出场景化、针对性与实效性。

智慧校园建设背景下的学校科层制，呈现出“传统特征+数字化适配”的新形态。其核心特征仍延续马克斯·韦伯提出的规则化专业分工、严格的等级权力体系、完善的规章制度、非人格化理性及客观性用人标准，同时也在逐步吸纳智慧校园建设与数据治理的理念，尝试通过数字技术嵌入优化管理流程、打破部门壁垒、提升服务效能。但从实践来看，科层制的行政主导、层级固化、条块分割等固有弊端并未根本改变，在智慧校园建设中，仍存在“重行政指令、轻场景需求”“重部门利益、轻整体协同”的问题，成为制约数据治理效能发挥与智慧校园建设落地的核心组织因素。

（二）三者的相互关系辨析

智慧校园建设、数据治理与学校科层制三者并非孤立存在，而是形成“场景支撑、技术赋能、制度保障”的三角协同关系，共同服务于学校治理现代化的核心目标。首先，智慧校园建设与数据治理是相互支撑、协同共生的关系：智慧校园建设为数据治理提供了丰富的应用场景，明确了数据治理的核心需求与发展方向，推动数据治理从“通用性管理”向“场景化应用”转型；数据治理则为智慧校园建设提供核心动能，通过整合数据资源、挖掘数据价值，破解智慧校园建设中“数据孤岛”“应用乏力”等问题，支撑智慧教学、智慧科研等场景的落地，提升智慧校园建设的内涵质量。

其次，科层制为智慧校园建设与数据治理提供制度保障，同时也受到二者的反向影响：科层制的组织体系、规章制度与权力架构，为智慧校园建设的统筹推进、数据治理的规范化开展提供了制度支撑，通过明确各部门权责、规范工作流程，保障智慧校园建设与数据治理的有序推进；而智慧校园建设与数据治理的推进，也对科层制改革提出了新要求，倒逼科层制优化治理理念、调整治理结构、创新治理方式，打破行政主导、条块分割的弊端，适应数字化转型与智慧校园建设的发展需求。

最后，三者协同的核心目标是实现学校治理现代化：以智慧校园建设为场景载体，以数据治理为技术抓手，以科层制改革为制度保障，推动三者深度融合，既发挥智慧校园建设的场景赋能作用与数据治理的技术支撑作用，破解科层制的固有弊端，也依托科层制的规范优势，规范智慧校园建设与数据治理的推进，最终实现学校教学、科研、管理、服务的高质量发展，达成学校善治的目标。

三、智慧校园建设背景下科层制学校数据治理的实践困境

智慧校园建设背景下，学校数据治理的场景化需求不断提升，但科层制的固有弊端与数据治理、智慧校园建设的发展需求形成新的张力，导致数据治理实践面临诸多困境，仍集中体现在治理理念、治理主体、治理结构、治理方式四个维度，且呈现出场景适配不足的新特征。

（一）治理理念：技术工具理性与场景价值理性的失衡

智慧校园建设背景下，科层制固有的工具理性至上理念与智慧校园建设的技术属性相互叠加，导致数据治理陷入“双重工具理性”误区，与智慧校园建设的场景价值理性严重失衡。一方面，受科层制工具理性影响，部分学校将智慧校园建设等同于硬件设备搭建、数据系统上线，将数据治理等同于数据采集、存储与系统运维，把数据积累量、智慧校园系统应用率作为部门绩效考核指标，忽视数据治理服务智慧教学、科研、管理、服务的核心场景需求，陷入“重技术建设、轻价值实现”“重数据积累、轻场景应用”的误区。例如，部分学校投入大量资金建设智慧校园数据平台，却未结合教学、科研等核心场景挖掘数据价值，平台仅用于数据统计与展示，难以支撑个性化教学、精准化管理等场景落地。

另一方面，智慧校园建设中的技术赋能为教学教研带来全新机遇，AI数智教研员作为智慧教学场景的核心赋能载体，凭借其强大的数据整合与分析能力，能够精准捕捉学生学习规律、教师教学亮点，为教学教研提供科学支撑。在智慧教学场景中，AI数智教研员可整合多维度教学数据，生成个性化学情诊断报告与教学优化建议，辅助教师精准把握教学重难点，优化教学方法与教研活动设计，有效弥补传统教研中经验化、主观性较强的不足，助力教师提升教学教研水平，同时为学生提供个性化学习指导，充分契合智慧教学“以生为本”的核心价值，推动智慧校园建设向内涵化、高质量方向发展。

（二）治理主体：行政主导、技术支撑与场景需求主体的协同不足

科层制的行政主导模式与智慧校园建设的技术赋能，共同挤压了场景需求主体参与数据治理的空间，导致治理主体协同不足、场景适配性差。一方面，科层制下学校数据治理与智慧校园建设仍以行政管理部门为核心，决策权、执行权高度集中，教师、学生、科研人员等场景需求主体被排除在治理过程之外，即便建设了智慧校园数据平台，也难以实现场景需求主体的实质性参与，数据治理与智慧校园建设仍呈现“行政主导、技术辅助”的单一格局。例如，在智慧科研场景中，科研数据治理的规则制定、流程优化由行政部门与技术部门主导，科研人员缺乏参与权，导致数据治理流程与科研人员的实际需求脱节，难以支撑科研创新。

另一方面，智慧校园建设中的技术部门与教学部门协同发力，为AI数智教研员的高效落地提供有力支撑。AI数智教研员依托智慧校园数据平台，能够深度整合教师教学、学生学习等核心数据，通过智能分析为教学教研提供精准赋能，比如帮助教师快速梳理教学重点、生成教研主题、整合优质教学资源，大幅提升教研效率与针对性。为充分发挥AI数智教研员的应用价值，需强化场景需求主体的参与度，在其系统开发、功能迭代过程中，充分吸纳教师的教学教研经验与学生的学习需求，让AI数智教研员的功能设计更贴合教学实际。同时，加强对教师的专项培训，帮助教师熟练掌握AI数智教研员的应用方法，引导教师将其分析结果与自身教学经验有机结合，实现技术赋能与人文教学的深度融合。此外，明确行政部门、技术部门、教学科研部门的权责划分，建立协同联动机制，推动各部门主动开放核心教学数据，为AI数智教研员提供全面、规范的数据支撑，充分释放其赋能教学教研的核心价值。

（三）治理结构：多层级固化与场景化扁平化的适配冲突

学校科层制的多层级等级架构，与智慧校园建设中数据治理的场景化扁平化需求形成尖锐冲突，制约了数据治理效能与智慧校园场景应用的发挥。科层制下，学校数据治理与智慧校园建设遵循“自上而下”的层级传递模式，数据采集、分析、场景应用等环节需经过多个层级审批，信息传递效率低、易失真，即便建设了智慧校园数据平台，也难以突破多层级的行政壁垒，导致数据价值难以快速转化为场景应用效能。例如，在智慧服务场景中，学生的校园服务需求（如宿舍维修、校园卡补办）需经过学院、学校学生管理部门、后勤部门等多个层级审批，才能通过智慧校园平台获取相关服务，流程繁琐、耗时较长，难以满足学生的个性化、时效性需求，违背了智慧服务“精准高效”的核心目标。

同时，智慧校园建设中数据治理的场景化扁平化赋能与科层制的层级权力体系存在矛盾，部分中层管理者为维护自身权力，刻意阻碍数据的跨层级流动与场景化应用，导致智慧校园数据平台的技术优势难以充分发挥，数据治理的扁平化目标与场景化需求难以实现。此外，学校不同层级对智慧校园建设与数据治理的场景需求存在差异，高层管理者侧重决策支撑场景，中层管理者侧重管理优化场景，基层师生侧重服务获取与教学科研场景，层级间的需求差异与技术应用能力差距，进一步加剧了治理结构的适配冲突，导致数据治理与智慧校园建设难以形成协同合力。

（四）治理方式：条块分割与场景化整体协同的融合难题

科层制的条块分割治理方式，与智慧校园建设中数据治理的场景化整体协同要求存在突出矛盾，导致“数据孤岛”问题虽有所缓解，但场景化数据整合与共享仍存在诸多障碍。科层制下，学校各部门按照专业分工与权责划分开展工作，教学、科研、管理、后勤等部门各自掌握相关场景数据，形成“条块分割、各自为政”的治理格局，即便建设了智慧校园数据平台，也因部门间的权责利划分不清晰、数据共享机制不完善，难以实现场景化数据的跨部门、跨领域整合与共享。

一方面，各部门协同推进数据共享机制建设，主动开放核心场景数据，为智慧校园数据平台提供全面、完整的多场景数据支撑，让数据分析结果更具全面性与精准性，有效支撑各类场景化应用落地。其中，AI数智教研员作为智慧教学场景的核心赋能载体，在获取跨部门整合的教学相关数据后，能够全面分析学生学习状态、教师教学行为，精准生成教研建议与教学优化方案，助力教师优化教学策略、提升教研质量，为智慧教学场景的高质量落地提供坚实保障。另一方面，各部门统一规范场景化数据的标准与格式，推动智慧校园数据平台实现数据的高效清洗与整合，降低数据治理成本与难度；同时，建立跨部门协同运维机制，技术部门、行政部门、教学科研部门加强沟通协作，结合教学教研实际需求，优化平台功能与AI数智教研员的分析模型，让其更好地适配教学教研场景，充分发挥整体协同与场景赋能的优势，推动数据治理与智慧校园建设深度融合。

四、智慧校园建设背景下科层制学校数据治理的优化路径

破解智慧校园建设背景下科层制学校数据治理的困境，需坚持“场景赋能与制度适配并重”的原则，以智慧校园建设为场景载体，以数据治理为技术抓手，以科层制改革为制度保障，推动三者深度融合，实现数据治理提质增效与智慧校园高质量发展。

（一）重塑治理理念：平衡工具理性与价值理性，聚焦场景赋能

破解治理理念的失衡困境，需立足智慧校园建设的核心目标，重塑“场景引领、价值导向、技术赋能”的治理理念，平衡工具理性与价值理性。首先，明确数据治理的核心目标是服务智慧校园场景落地、支撑学校育人与高质量发展，摒弃“重技术建设、轻价值实现”“重数据积累、轻场景应用”的误区，将数据治理与智慧教学、智慧科研、智慧管理、智慧服务等核心场景深度融合，依托数据挖掘场景价值，推动智慧校园建设从“硬件搭建”向“内涵发展”转型。

其次，树立“技术辅助、场景适配、人文引领”的决策理念，充分发挥AI数智教研员的赋能优势，将其作为场景决策的重要辅助工具，结合场景需求主体的实际需求、教育教学的复杂性与人文性，实现数据决策、经验决策与人文决策的有机结合。例如，在智慧教学场景中，将AI数智教研员分析的量化数据与教师教学反思、学生个性化反馈、同行评价等质性评价相结合，既能依托AI数智教研员的精准分析优化教学方案、设计针对性教研活动，提升教研的科学性与实效性，也能充分发挥教师的教学经验与人文关怀，让教学教研更贴合学生成长需求；在智慧服务场景中，结合学生的实际需求与数据系统分析结果，提供精准化、个性化的校园服务。最后，加强对管理者、教师、科研人员的理念培训，强化其数据素养与场景赋能意识，引导其正确认识数据治理、智慧校园建设与AI数智教研员应用的协同价值，熟练掌握AI数智教研员的应用方法，树立“数据赋能场景、场景支撑育人”的核心理念，推动治理理念从工具理性向价值理性回归，充分释放AI数智教研员的应用潜力。

（二）优化治理主体：构建“行政主导、技术支撑、场景主体参与”的协同格局

破解治理主体的协同困境，需打破科层制的行政主导壁垒，构建“行政主导、技术支撑、场景主体参与”的多元协同治理格局，提升数据治理的场景适配性。首先，明确各治理主体的权责边界，建立“一把手”负责的智慧校园建设与数据治理领导小组，统筹协调行政部门、技术部门、教学科研部门、师生等场景主体的参与，明确行政部门的统筹协调职责、技术部门的技术支撑职责、教学科研部门的场景应用职责、师生的参与监督职责，形成权责清晰、分工明确的协同机制，避免出现问题相互推诿的现象。

其次，强化数据治理与智慧校园建设的场景需求适配，在数据平台开发、功能优化、规则制定及AI数智教研员系统迭代过程中，充分调研教师、学生、科研人员等场景主体的实际需求，嵌入场景主体的反馈通道，让场景主体参与到数据治理规则制定、流程优化、平台运维及AI数智教研员功能设计等核心环节，提升数据治理与智慧校园建设的针对性与实效性。例如，在智慧科研场景中，邀请科研人员参与科研数据治理规则的制定，优化数据采集、共享与应用流程，满足科研创新的实际需求；在智慧教学场景中，结合教师的教学需求与学生的学习需求，优化智慧教学平台及AI数智教研员的功能设计，让AI数智教研员更好地发挥数据整合、学情诊断、教学建议生成等优势，为教师教学教研提供精准支撑，提升平台与系统的场景适配性。最后，加强场景主体的数据素养与技术应用能力培训，依托智慧校园数据平台开展常态化培训，重点讲解数据治理规范、智慧校园技术及AI数智教研员的应用方法，提升教师、学生、科研人员对数据治理、智慧校园技术的认知与应用能力，推动其主动运用AI数智教研员等技术工具，参与到数据治理、场景应用优化及系统功能迭代中，充分发挥技术赋能的积极作用。

（三）重构治理结构：推动多层级与场景化扁平化融合，优化数据流动机制

破解治理结构的适配冲突，需依托智慧校园建设的场景赋能，推动科层制多层级架构与数据治理的场景化扁平化需求深度融合，优化数据流动与场景应用机制。首先，精简数据治理与智慧校园建设的层级流程，依托智慧校园数据平台实现数据的实时采集、分析与场景化应用，减少不必要的层级审批环节，推动数据治理从“自上而下”的层级传递向“上下联动、实时高效”的场景化扁平化模式转型。例如，在智慧服务场景中，通过智慧校园数据平台实现学生服务需求的实时提交、处理与反馈，基层辅导员、后勤人员可直接获取相关数据，及时开展针对性服务，无需经过多层级审批；在智慧管理场景中，简化数据统计与上报流程，实现管理数据的实时同步与精准推送，提升管理效率。

其次，建立跨层级的场景化数据协同机制，打破层级壁垒，推动数据在高层决策部门、中层管理部门、基层教学科研部门之间的自由流动与场景化应用，依托智慧校园数据平台搭建跨层级数据共享与场景应用平台，实现数据的实时同步与精准推送。同时，优化智慧校园数据平台的层级适配功能，针对不同层级的场景需求，开发差异化的数据分析与场景应用模块，满足高层管理者的决策支撑场景需求、中层管理者的管理优化场景需求、基层师生的服务获取与教学科研场景需求。最后，强化中层管理者的协同意识与场景赋能意识，推动其从“权力管理者”向“协同服务者”转型，破除层级权力壁垒，主动配合数据的跨层级流动与场景化应用，充分发挥智慧校园数据平台的扁平化赋能优势，提升数据治理效能与场景应用质量。

（四）创新治理方式：打破条块分割，构建场景化整体协同的一体化治理体系

破解治理方式的融合难题，需打破科层制的条块分割格局，依托智慧校园建设场景，构建“数据整合、部门协同、场景赋能”的一体化数据治理体系。首先，建立统一的场景化数据标准与共享机制，由智慧校园建设与数据治理领导小组牵头，联合各部门制定统一的数据采集、存储、清洗、共享标准，规范不同场景数据的格式与使用规范，明确数据共享的范围、权限与流程，打破“数据孤岛”，实现场景化数据的跨部门、跨领域整合与共享。同时，依托智慧校园数据平台搭建全校统一的场景化数据治理平台，整合教学、科研、管理、后勤等各领域场景数据，实现数据的集中管理与统一调度，为场景化应用提供数据支撑。

其次，创新跨部门协同模式，借鉴原文中学校数据治理的“专班制”经验，成立由行政部门、技术部门、教学科研部门骨干组成的场景化数据治理专班，统筹协调跨部门数据治理与智慧校园场景应用工作，重点推进智慧教学场景中AI数智教研员的落地应用与优化，依托智慧校园数据平台开展跨部门数据诊断、分析与场景化应用优化，破解条块分割难题。例如，借鉴浙江大学“专班制”经验，成立智慧教学、智慧科研、智慧服务等专项工作专班，其中智慧教学专班重点负责整合教学相关数据，优化AI数智教研员系统功能，充分发挥其学情诊断、教学资源优化、教研活动设计等核心优势，统筹协调需求对接、技术实施、场景应用推广等事项，依托智慧校园数据平台实现跨部门数据协同，推动AI数智教研员在教学教研中的广泛应用，助力教师提升教学教研水平；华中师范大学成立智慧校园建设专班，统筹协调各部门数据共享与场景应用，重点完善AI数智教研员的运行数据支撑体系，充分发挥其赋能智慧教学的核心作用，构建了“数据整合、部门协同、场景赋能”的一体化治理体系，有效破解了条块分割难题，提升了智慧校园建设质量与AI数智教研员的应用效能。最后，完善智慧校园数据平台的跨部门运维机制，建立技术部门、行政部门、教学科研部门协同运维的工作模式，定期开展平台功能优化与升级，结合场景需求调整平台功能与AI数智教研员的分析模型，进一步强化其数据整合、精准分析、智能赋能等优势，确保平台功能、AI数智教研员应用与跨部门协同治理、场景化应用需求相适配，充分发挥整体协同与场景赋能的优势，提升数据治理的整体效能。

（五）规范技术应用：发挥科层制规范优势，防范场景化数据治理风险

依托科层制的制度优势，规范智慧校园建设与数据治理的技术应用，防范场景化数据治理中的技术异化、信息泄露、权力滥用等风险。首先，完善数据治理相关规章制度，结合《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规，制定学校智慧校园数据治理管理办法、数据平台应用规范、场景化数据使用细则等文件，明确数据治理的边界、智慧校园数据平台的应用范围与权限，规范数据采集、存储、共享、场景应用等各环节的操作流程，防范技术滥用与数据滥用风险。

其次，建立健全场景化数据安全与隐私保护体系，依托科层制的等级权力体系，明确数据安全责任主体，落实“谁主管谁负责，谁运营谁负责，谁使用谁负责”的原则，加强对智慧校园数据平台及AI数智教研员系统的安全防护，完善数据加密、权限管控、日志审计等安全措施，重点防范教学、科研、学生服务等场景中的个人信息泄露、数据篡改等风险，规范AI数智教研员对学生个人学习数据、教师教学数据的采集与使用权限，在保障师生隐私的前提下，充分发挥其数据整合、精准分析、智能赋能的核心优势。同时，规范智慧校园数据平台的数据分析、AI数智教研员的分析结果生成与场景化决策建议生成流程，确保数据使用的公开透明、公平公正，保障场景需求主体的知情权、隐私权与参与权。最后，建立数据治理与智慧校园建设监督机制，依托科层制的监督体系，构建“自上而下+自下而上”的双向监督模式，一方面，由智慧校园建设与数据治理领导小组对数据治理全过程、智慧校园数据平台及AI数智教研员应用情况进行实时监督与动态评估，推动其持续优化升级；另一方面，畅通师生、科研人员等场景主体的监督渠道，鼓励其对数据治理与智慧校园建设中的违规行为进行举报，实现风险防患于未然，推动数据治理与智慧校园建设规范、有序推进，充分释放AI数智教研员的应用价值。

五、结语

智慧校园建设背景下，数据治理已成为学校推进数字化转型、实现高质量发展的核心抓手，而科层制作为学校组织管理的主流模式，既为数据治理与智慧校园建设提供制度支撑，也成为制约其效能发挥的重要因素。学校数据治理的优化，并非单纯的技术升级或制度改革，而是场景赋能、技术支撑与制度适配的协同过程。智慧校园建设为数据治理提供了丰富的应用场景，数据治理为智慧校园建设注入核心动能，而科层制改革则为二者的协同推进提供制度保障。

未来，学校应立足智慧校园建设的核心目标，重塑数据治理理念，优化治理主体协同格局，重构治理结构，创新治理方式，规范技术应用，重点推动AI数智教研员与智慧教学场景的深度融合，依托数据治理为AI数智教研员提供充足、规范的数据支撑，充分发挥其学情诊断、教学优化、教研赋能等核心优势，同时通过科层制改革规范AI数智教研员的应用流程，为其高效运行提供制度保障，推动智慧校园建设、数据治理与科层制的深度融合，实现“场景赋能治理、技术支撑场景、制度规范技术”的良性循环。同时，学校应结合自身办学特色与治理实际，不断优化数据治理模式，充分释放数据价值，提升智慧校园建设的内涵质量与学校治理现代化水平，为教育数字化转型与高质量发展提供有力支撑。此外，还应加强校际交流与合作，分享智慧校园建设中数据治理及AI数智教研员应用的实践经验，推广其赋能教学教研的优秀案例，共同破解科层制下学校数据治理的共性难题，推动我国教育数字化转型迈向新台阶。