（本文根据重庆市南岸区教育委员会和润萌教育研究院主办的“区域儿童发展大数据发布会暨构建儿童友好环境研讨会”曾晓东老师发言整理。）
一、数据治理
数据治理是指通过大数据信息提升政府的治理现代化。什么是治理现代化、治理体系建设呢？实际上在这个过程当中，中央的文件已经说得很清楚了，就是上下对接，横向交流。
（1）计量经济学以往一直采取通过挖掘数据内在的关系，强行建立起某种规律的数据画像方法来进行研究，但随着研究的推进，我们发现研究材料中存在大量的非数据化信息，比如故事、流程、案例等，不再适用于数据画像的方法，而是需要我们去了解、分析的。
（2）关于机构。在我们运行的过程当中，机构带来很多新的制约，比如我们研究教师个体，发现教师个体只有在学校这个机构中才能发挥其作用，学校对教师的行为有着很重要的影响。
二、多层数据结构及其功能
（一）数据结构
数据结构包括4种类型结构：（1）满足政府督导的基本职能，即将5大支柱——办园条件、安全卫生、保育教育、教师队伍、内部管理等基本信息放在平台上，满足政府的督导职能。（2）监测核心成本，包括投入和收费。幼儿园虽然小，但是它的管理极其复杂。幼儿园阶段存在多种体制，包括家庭和财政之间的协同，家庭分担了多少，财政投入多少，这个问题异常的复杂。（3）产出，即儿童的发展。（4）家长满意度。这点主要是为了通过历史性数据进行组内差异分析。
督导标准中的信息分类
运行经费信息
教职工信息
1.岗位
在以往的数据画像中，教职工信息里只有人数、学历、性别、职称等，却没有机构画像所需要的岗位。在机构画像里，它需要解决这样一个问题，即是哪些老师在什么岗位上。
对一个机构来说，管理的不是多少老师具有多少学历，他们的职称是什么？不是这样的逻辑，而是有多少老师，他们都达标了吗？他们在什么岗位上？今年他们除了完成各自的岗位教学以外，都贡献了什么样的科研变量？这是机构画像所能够呈现的和过去的数据画像不一样的体系。
3.教研变量
除了岗位达标以外，还可以建立教研变量，因为对幼儿园来说，它的特色是需要体现和教研之间的关系的，游戏、课程资源、主题活动这些都是教研变量。比如课程资源，通过信息化，就可以发现不同幼儿园的特色和相应的支持体系是否是完整的。这样的体系可以很好地促进幼儿园的有效教研，在整个统计体系里面能够发现教研变量，能够使得成果系统化，这就是把常规发展、常规管理和发展性管理结合起来。
儿童发展和课程信息
（二）数据治理的功能
三、督导标准和常规信息搜集
包括办园条件，如办园资质、园舍与场地、设施设备；安全卫生，如安全制度、安全饮水等；保育教育，如教育计划、区角活动（室内区角活动、户外活动时间达成率）。
四、家庭支出和财政投入的数据基础
重庆市南岸区幼儿园财政的数据虽然还不太完整，但是这些数据已经可以给我们提供很多关于生均成本的信息，这些信息一次不足以提供整体的趋势，但是随着时间的推移，它前后矫正，可以提供非常有价值的关于生均成本的基本信息。
教学和服务成本占总成本的比例，设备和设施占总成本的比例，这些都可以不断地帮助我们清晰学校或者幼儿园机构运行过程当中的一些基本规律。
五、儿童发展数据和相应的制度基础
对儿童发展的过程性进行评估是非常重要的，但是又备受质疑。仔细研究澳大利亚、新西兰等国家的儿童评估手段和方法发现，教师在其中发挥重要作用，而从我国现在幼儿园的活动模式及幼儿教师的一日工作量来看，让我们幼儿园的教师像澳大利亚、新西兰的幼儿园教师那样进行评估很难。我们的幼儿园一日生活教学环节转换太多，老师们需要不断转换环节、维持活动秩序，很难有时间和余暇对儿童发展过程进行评估。
六、总结
第一，数据治理对学前教育非常适用。因为传统的督导对学前教育来说技术上不适用，所以信息化就给它便利。
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文章转载自微信公众号：教育
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