问题——开放教育规模化运行遭遇“数据孤岛”与服务供给不均衡 近年来，教育部组织实施学习型社会建设推进工程，明确学习型社会建设重点任务，一批继续教育与终身学习项目加快落地。作为面向全民终身学习的重要办学平台，国家开放大学依托全国四级办学体系，长期服务大规模线学习群体。随着学习需求从“能学”向“学得好、学得准、学得便捷”升级，开放教育长期积累的结构性难题日益突出：业务条线多、数据口径不一导致信息割裂；传统教学与管理模式相对固化，难以敏捷响应学习者差异化需求；跨地域、跨层级协同成本高，个性化服务供给不足。 原因——技术可部署，治理更关键；数据标准不统一制约智能化跃升 业内人士指出，数字化建设并非单纯技术项目，数据治理需要业务部门深度参与。以常见指标为例，同一“招生数”在不同统计口径下可能产生差异——若缺少统一标准与权责机制——不仅影响管理决策，更会掣肘教学评价、资源配置与服务优化。对全国性办学体系来说，数据不规范带来的影响被放大：一上，分部、学院与各业务系统间难以形成稳定的数据链路；另一方面，质量评价、奖助评审、学习支持等关键环节难以实现流程再造与智能化升级。 影响——从管理到教学的系统性变革，决定终身学习服务的可及性与公平性 在终身学习场景中，数据治理与智能化水平直接关系到服务质量与教育公平。若数据无法贯通，学习者画像不完整、学习过程不可追踪，个性化推荐与精准帮扶便缺乏依据；若质量评价仍依赖线下抽查或经验判断，难以做到及时预警与持续改进。反之，当数据标准统一、流程可追溯、指标可量化，办学质量与资源投向将更透明，奖助评审、学业预警等涉及公平的环节也更可核验、更可监督。 对策——以业务改革牵引数据整合，构建制度、平台、应用一体推进路径 针对上述瓶颈，国家开放大学提出以“集成化、智能化、国际化”为抓手，推动信息化向数字化、智能化升级，重点从治理体系、共享平台与场景应用三端协同发力。 其一，以制度建设夯实数据全生命周期管理。学校修订校务数据管理对应的制度，配套出台数据共享、数据安全等细则，明确数据标准、使用边界与责任链条，为跨部门、跨层级协同提供规则保障。 其二，以共享平台提升数据供给能力。学校建设数据资源共享服务平台，发布89个数据接口，累计为32家分部提供服务调用4.08亿次，数据传输总量2.36TB，推动业务系统由“各自为战”转向“统一调度”。 其三，以应用牵引释放数据价值。面向师生高频需求，上线“一生一表”“一师一表”“班主任管理”等应用，其中“一生一表”访问量达55万人次，“一师一表”访问2.4万次，“班主任管理”访问9.1万次，促进数据从后台走向一线，直接支撑教学管理与学习服务。 其四，以分析与可视化促进科学决策。学校建设涵盖7个业务模块、257项分析指标的数据驾驶舱系统，为40家分部开通500个账号，实现跨地域、跨层级的数据服务与业务管控。一线反馈显示，数据化手段推动部分业务流程提速增效，例如奖学金评选由原先长周期流转缩短至2至3个月，过程留痕增强了透明度与可追溯性，深入夯实公平性基础。 其五，以安全能力护航数据流通。学校上线接口监测平台，对API交互实施动态监测，2025年实现对3.3万个API的全面监测，强化敏感数据交换的安全可控，降低数据流通风险。 前景——以智能技术重塑“教与学”，推动规模化办学迈向个性化支持 在夯实数据底座的基础上，国家开放大学将智能技术特别是生成式技术，作为教学与学习支持升级的重要方向，推动从“资源供给”向“学习服务”转型。业内认为，开放教育的优势在规模，但难点也在规模：如何在大规模条件下实现因材施教，关键在于以统一数据标准形成可计算的学习过程，以智能工具提升教师教学设计与学习支持能力，而非简单替代教师角色。下一步，随着学习数据持续沉淀、评价指标体系健全，个性化资源推荐、学习路径规划、学业风险预警与在线答疑辅导等能力有望进一步成熟，开放教育将在服务灵活就业人员、产业转型群体与老年学习等释放更大效能。
国家开放大学的探索具有重要的示范意义。在推进学习型社会建设的背景下，如何运用数字技术和人工智能重构教与学的范式，已成为教育系统的共同课题。学校以数据为基础、以智能为引擎、以人为中心的转型实践表明，技术创新的价值最终要落实到对学习者的服务上。随着此新模式的深化推广，必将为终身学习提供更加便捷、高效、个性化的解决方案，进而推动全民终身学习体系的建设与完善，为学习型社会建设注入新的活力。