作者簡介：劉驥，陝西師範大學教育學院教授，博士，美國哥倫比亞大學兼聘助理教授，主要從事教育經濟學，國際比較教育學，教育數據科學研究。西安 710061；張又，多倫多大學安大略教育學院。加拿大 多倫多 M5S 1V6
內容提要：在大數據迅速發展的新時代背景下，建立完善的教育數據管理與公開體系顯得格外重要。特別是在我國堅持目標導向與問題導向的教育治理理念中，專業且透明的數據管理與公開制度不僅對教育科學研究反映現實問題、尋找改革要點有積極作用，還對社會均衡發展有積極的溢出效應。然而相較於發達國家，我國目前教育數據管理與公開體系仍處於起步階段，在此方面，美國聯邦政府教育數據管理與公開體系具有發展時間較長、數據科目較全、實踐經驗較豐富等特點，可供我國借鑑參考。在教育改革深化新時期，我國應加強教育數據管理與公開體系的全面發展，重視信息採集、數據管理與公開的制度建設，詳定實施細節，發揮具有我國特色的科學化、精準化、證據化教育數據管理頂層設計優勢。
關 鍵 詞：教育政策；教育數據；數據管理；數據公開；美國聯邦教育部
標題注釋：陝西師範大學引進人才科研啟動基金；紐約戴氏基金會(J.T.Tai & Co.Foundation)青年學者教育研究獎資助。
中圖分類號：G40-054 文獻標誌碼：A DOI:10.3969/j.issn.1009-3699.2019.04.012
近年來，我國堅持目標導向與問題導向相結合，正確把握著眼點和著力點。在不斷深化的教育改革過程中，教育政策亟須向科學化、證據化、透明化邁進，然而精準完善的數據管理與積極透明的數據公開制度是實現這些目標的前提。教育數據管理的制度化不僅能提高社會教育關注度，同時還能推動對各級教育部門的效力問責。以我國教育數據體系建構現階段情況來看，美國聯邦教育部的數據採集、管理、公開制度對我們有較多的政策借鑑與啟示意義。通過分析與解構美國聯邦教育部數據管理機制的系統性發展特點、制度細節、實踐意義，我國教育數據管理體系的科學化、精準化、證據化頂層設計與基層探索工作將能更有針對性、更有效地開展。
一、美國聯邦教育部數據管理體系
美國國會於1867年正式立法規定聯邦教育辦公室有法定義務及權利採集各州所有教育相關數據，包括各級別學校的組織、管理、教學情況①。聯邦教育辦公室下屬的國家教育統計中心是聯邦政府數據體系下最早成立的三個聯邦數據機構之一，另兩個分別為經濟研究統計局和農業數據服務中心②。經過多年發展，聯邦教育辦公室在1979年由卡特總統籤署的《教育部組織法》而正式升格為內閣(部)級單位，目前聯邦教育部已擴展為現任聯邦內閣中最重要的部門之一。聯邦教育部內分設三個主要行政單位，其中部長辦公室主理研究與預算規劃，副部長辦公室負責財務和基礎教育，助理部長分管職業與高等教育事宜。
作為聯邦教育部部長辦公室下設的最主要教育數據管理機構，美國國家教育統計中心(NCES)成立於19世紀下半葉，主要負責協調全美50個州教育數據的系統化採集、分析與公開事宜。1870～1920年間的半個世紀是該中心的初級發展時期，其工作範圍以採集各州教育辦公室所上報的行政數據為主。自1920年以後，該中心開始聘任專職教育統計人員分赴各州進行實地調研統計，以保證數據採集的完整性、可靠性和專業性。第二次世界大戰後，大量退伍軍人按照《退伍軍人權利法》領取聯邦津貼回歸校園，大量的新增在校人員對數據管理工作提出了更高的要求，特別是如何高效快速地採集大規模數據。因此，1945～1960年代成為聯邦政府教育數據採集與管理的重要發展階段，國家教育統計中心迅速擴大了在各州數據採集工作的統籌範圍和參與程度。而1960年代至今則是聯邦教育數據採集與管理內容的重要轉型時期，這段時間，國家教育統計中心的數據採集工作從教育投入逐步擴展到以教育產出為重點，以通過科學評估保證各州教育質量為基本目標③。隨著工作範圍的不斷延伸和擴大，國家教育統計中心從早期的數據採集逐漸向數據管理、數據公開、研究支持等重要的新方向轉變。該中心還成了美國國會立法的主要引證來源，為早期教育、基礎教育、高等教育等不同階段相關教育法案的頒布及修正提供了具信服力的數據支持。
（一）制度建設
國家教育統計中心雖隸屬於美國聯邦教育部，但卻具有司法與行政獨立性，這主要得益於美國國會通過立法所建立的獨立的教育政務信息公開體系。首先，國家教育統計中心具有行政自治特點。該中心雖隸屬於聯邦教育部教育科學研究院(IES)，但其中心主任卻不由教育部或研究院選任，而是直接由美國總統提名，經國會參議院審核任命。這樣的行政劃分主要是出於對保證數據採集、管理、公開等過程中公正性、客觀性的考量，這樣的行政從屬關係使該中心工作不受制於上級單位。其次，國家教育統計中心還具有國會的立法保護與授權。《教育統計法》(1994年)和《教育科學改革法》(2002年)均明確規定國家教育統計中心在數據採集、管理和公開方面有法律義務及權力要求各州如實反映教育發展現狀，並明確規定了該中心與各州地方數據統計部門的轄屬關係，即地方數據統計部門必須進行詳盡且及時的數據匯總與匯報。從制度建設方面，行政獨立和司法保障為國家教育統計中心順利開展數據採集與管理工作確立了合法性和嚴肅性。
完善的信息管理和公開體系是教育數據制度化建設的關鍵④。首先，聯邦教育部從項目資助審核制度上規定所有由其資助的項目都必須遞交詳細的數據管理預案(DMP)，接受聯邦教育部監督，並將研究成果通過教育研究學術資料庫(ERIC)向公眾免費開放。其次，聯邦教育部有嚴格的數據管理監督機制對項目把關。這包括要求項目負責人提前申報數據類型、隱秘與保密管理方案、項目人員責任劃分、公開時限、存儲方案、數據公開相關預算等信息。按聯邦教育部規定，一般情況下所有項目數據、文檔、報告強制公開有效期至少為10年。除審核各項目數據管理預案，聯邦教育部還在項目實施與研究執行過程中對數據管理進行嚴格的監督與抽查。各研究團隊不僅需參加聯邦教育部組織的專項數據管理培訓——以保證有效和透明的數據管理，同時還得以定期書面形式匯報數據管理和數據公開情況。聯邦教育部對數據管理與公開的高度重視具有積極的社會溢出效應，敦促各州教育部門、非政府研究機構開始重視數據公開的及時性與準確性⑤。
（二）組織結構
從行政關係上看，統籌教育數據管理的國家教育統計中心上級主管單位為聯邦教育部教育科學研究院。該院的宗旨是為教育實踐和政策制定提供科學依據，而主要職責是負責教育統計、科學研究和影響力評估等事宜。截至2017年9月，該院共有177名正式職員，僅國家教育統計中心就多達109人，超過了該院總人數的60％。國家教育統計中心的主要工作內容為採集、管理整理、分析和報告各州教育動態數據，草擬並發表相關報告，關注並報導國際上的相關教育動態。從行政結構上梳理，國家教育統計中心由主任辦公室統籌，下設三個子部門，分別為評估部、抽樣調查部、數據管理部。評估部在三個子部門中工作人員最多，又下設四個分處：報導與宣傳處、行政支持與服務處、國內評估處、國際評估處。國內評估處主要開展的項目為國家教育進展評估(NAEP)、成人寫作能力評估(NAAL)等大規模全國性測試。國際評估處則主要負責協調國際學生評估項目(PISA)、國際閱讀素養進展研究項目(PIRLS)等國際比較評估調查。抽樣調查部主要制定對聯邦教育部所轄數據進行規劃、實施、分析，該部又細分為縱向追蹤調查處和橫截面調查處。縱向追蹤調查處開展的項目包括了各教育階段的追蹤式調查，例如兒童早期縱向追蹤調查(ECLS)、大學新生追蹤調查(BPS)、本科畢業生就業縱向追蹤研究(B&B)、初任教師縱向調查(BTLS)等。橫截面調查處採集的數據則涵蓋學校、課堂和家庭等多個方面，如全國家庭教育調查(NHES)等。數據管理部下設三個分處：州級縱向追蹤數據處、高等教育數據處、基礎教育數據處。數據管理部則主要負責全年各類統計活動的時間規劃、問卷設計、抽樣運作、調研監督、統計分析等工作⑥。
（三）財政保障
聯邦教育部教育科學研究院是美國聯邦政府開展教育科學與政策研究的重要機構，2017年撥款總預算為6.93億美元。大量資金投入是數據工作質量的基本保證，相對來說教育科學研究院對數據採集、管理、公共宣傳的預算保障較好。其中，該院數據與統計相關預算為1.25億美元，約佔該院總預算的18％；研究與公共宣傳相關費用預算為2.09億美元，約佔總預算的30％；教育質量評估相關預算為1.57億美元，約佔總預算的23％；跨州數據追蹤管理系統預算為8102萬美元，約佔總預算的12％；特殊教育研究與評估預算為1300萬美元，約佔總預算的2％⑦。
聯邦教育部國家教育統計中心2017年的總預算為1.25億美元，各教育數據項目間分配較均衡。該中心所負責的橫截面調查主要採集各級院校、教職工與家庭、人事與校園安全、成人教育等方面數據，其研究預算為1980萬美元，約佔中心總預算的16％。縱向調查主要對學生進行跨年追蹤，主要目的是了解教育經歷與個人特徵間的相互關係影響，研究預算為4377萬美元，約佔總預算的35％。國際比較研究則主要通過與國際數據橫向對比關注美國教育實踐在全球範圍的表現，研究預算為2307萬美元，約佔總預算的18％。數據採集與行政支持內容包含全面的基礎教育監測、公立與私立高校數據、提高數據標準和提供技術支持的相關項目等，預算為2645萬美元，約佔總預算的21％。綜合項目支出預算為1228萬美元，約佔總預算的10％，主要包含與人口普查局合作項目、數據統計質量與效度提升項目、出版物與信息技術項目等⑦。
二、美國聯邦教育數據公開體系
聯邦教育部的主要職責是支持教育科學研究及宏觀政策制定。教育政策的設計和實施不僅需要合理的證據支撐，還需要完善的教育評估體系指明哪些政策失靈應進行修補等。聯邦教育部認為擴大教育數據公開是實現此目標最有效的途徑，特別是通過鼓勵研究者、公眾及媒體對現有政策進行實證分析和討論。聯邦教育部因此出臺了《公共信息獲取規劃與政策條例》(EDPG)，為有效落實教育信息公開建構全局框架、勾勒具體方案⑤。
（一）信息公開框架
聯邦教育部信息公開政策所依託的《公共信息獲取規劃與政策條例》主體框架根據多項美國國會法案制定而成。第一，按照國會《113-76號公共法》和《113-235號公共法》規定，聯邦政府下屬各機構當每年預算總額超過10億美元時，必須設計並執行相應的政務信息公開預案。聯邦教育部的信息公開預案內容包括要求所有接收資助的研究項目組必須做到：①遞交由同行審議評定的最終研究報告；②結題日後12個月內提供報告的在線免費瀏覽稿、數據下載；③遵守所有相關版權責任歸屬規定。第二，根據國會《111-358號公共法》規定，聯邦科學與科技政策局將負責所有非保密文檔、數據、文稿的公眾傳播和長期保存工作，而聯邦教育部有義務向該局提供可供公眾自由查詢的科學研究報告、刊物資料、數據信息等系列相關材料。第三，根據聯邦《信息自由法》要求，公眾有權向聯邦教育部提交申請要求任何由該部資金支持的研究項目公開所有產生的出版物、數據等信息，相關教育部門應積極配合政務與數據公開工作。第四，於2002年頒布的聯邦《電子政務法》明確要求，教育部必須通過網際網路等電子途徑向公眾提供便捷的電子出版物、網際網路數據索引及下載服務。按規定，聯邦教育部電子信息公開渠道分別為聯邦教育部官方網站、教育科學研究院官方網站、教育研究學術資料庫官方網站。
在責任歸屬上，《公共信息獲取規劃與政策條例》將問責制度劃分為三個層級，分別為聯邦教育部、部級下屬單位、獲資助單位與個人。首先，聯邦教育部長作為第一責任人須負責監督教育政務與數據信息公開的全面執行情況；教育科學研究院院長負責協調《公共信息獲取規劃與政策條例》的具體實施，特別是針對數據公開的專項資金管理、與其他機構進行數據協調等工作。第二，聯邦教育部各下屬單位應對所有由該部門資助的子項目提出符合該條例的數據公開方案設計；各分管項目負責人需接受嚴格的數據管理培訓，並配合項目運行中定期的數據公開監督要求。第三，各獲聯邦教育部資助的項目組和其所在院校、機構應按照資助合同中具體規定，積極配合聯邦教育部的要求提交數據管理預案並滿足法律對數據公開的程序性要求。數據管理預案是各項目中數據採集、管理、公開的核心文件，不僅直接指導項目組的數據採集與管理工作，也是聯邦教育部對各項目組實施情況督導、問責的重要文本依據。
（二）信息公開細則
在《公共信息獲取規劃與政策條例》框架下，聯邦教育部針對刊物材料與數據信息兩大類制定了較詳細的管理與公開細則。該細則不僅要求所有由聯邦教育部資助的項目負責人認真履行研究數據公開的基本義務，也規定該條例適用範圍包括所有使用教育部數據的研究者(含內部工作人員)。針對所有接受聯邦教育部資助發表的研究成果，聯邦教育部要求其內容必須存檔於教育研究學術資料庫，並向公眾免費提供。教育研究學術資料庫的信息包含所有由聯邦教育部及各下屬部門財政支持的出版物、研究報告、學術文章，該資料庫是美國影響力較大、存儲數據較全的電子公開渠道，其中不少內容源於《公共信息獲取規劃與政策條例》執行之前。此外，聯邦教育部還根據信息公開表現制定了新項目審批的考核要求。具體實施中，待審批新項目必須通過對現有和此前已完成的項目及數據公開情況進行匯總申報並接受相關評定。數據管理與公開細則中列舉了詳細要求，例如項目結題日後12個月內必須向公眾提供免費在線瀏覽稿、數據下載打包等服務。
聯邦教育部資助科學研究項目主要是為了加強教育政策和實踐中的數據依據，因而針對其資助的項目提出了三點數據要求：第一，所有教育研究項目應在法律允許範圍內將所採集數據對公眾免費開放下載及使用權限。第二，所有教育研究項目組必須制定數據採集、數據管理、隱私和保密信息處理、數據安全、數據公開形式的數據管理預案。第三，各項目負責人在研究倫理審查、對象隱私保護等方面接受嚴格追蹤式監督。這三個步驟將確保各項目能按時、保質地通過常規性監督機制，如年終匯報、例行抽查等。若項目執行中發現與數據管理預案不符的違規行為，聯邦教育部有權要求項目組立即開展行政整改，並可實施相應處罰。同時，數據管理與公開執行情況將直接影響未來項目申請和批覆進度，即新項目審批前提是已有項目按期、保質完成數據公開工作。
積極保護研究對象的隱私和相關權益是聯邦教育部數據採集、管理、公開等工作的重點，其政策宗旨是保護個人隱私、配合倫理審查、遵循地方法規。實踐中，各項目負責人應在數據管理預案中詳細描述項目組將如何通過嚴格遵循規章制度、仔細落實執行程序、創新運用科技手段等方式保護並管理相關研究對象數據的隱私性、匿名性，特別是對未公開的數據做加密處理，剔除任何個人特徵可追蹤變量。然而在較小範圍抽樣的數據情境下，實現完全去隱私的要求格外困難，因此聯邦教育部允許各項目負責人可根據實際情況選擇是否進行數據聚合，即將原始數據以更高抽樣單位形式呈現。若樣本數據結構實在不允許滿足去隱私要求，項目負責人應參照聯邦及各州隱私法限制該項目數據的公開渠道與方式，實行數據公開審核申請制。
三、美國聯邦教育部數據管理的內涵式發展
聯邦教育部國家教育統計中心是聯邦教育部數據信息的主管單位，該中心目前所統籌並管理的教育數據主要分為兩大類：行政監測數據和項目研究數據⑧。行政數據主要來自各州教育部門對中小學、高等學府等地方教育機構的教育行政監測數據，項目研究數據由聯邦教育部直接撥款開展的全國性數據組成，其中包含了橫截面調查、面板追蹤調查、國際比較調查等。
（一）數據管理分類
聯邦教育部國家教育統計中心所執行的行政監測數據工作主要涵蓋了基礎教育概況數據採集、全國教育數據標準制定、數據管理技術推廣等多項內容，其中，該中心管理的主要行政監測資料庫包括共同核心州立標準資料庫(CCSS)、通用教育數據標準系統(CEDS)、高等教育綜合數據系統(IPEDS)、圖書館管理系統(LSP)、學區人口統計系統(SDDS)、州立追蹤數據技術支持系統(TSLDS)。以共同核心州立標準資料庫為例，該資料庫提供大量精確至校級的教育數據，包括各校入學人數、學生家庭背景特徵、輟學人數、高中畢業率、教師信息等相關數據。而通用教育數據標準系統則對學前到大學階段學習、畢業與就業情況等多項指標進行統一和標準化，旨在促進不同機構統計教育數據時能夠有據可依，制定指標時使用相同定義。高等教育綜合數據系統是美國最詳盡的高等教育機構行政資料庫，其中收錄了大量學生背景特徵、高校財政使用情況、學生貸款信息等。餘下三項全國行政資料庫中，圖書館管理系統以全國學術圖書館調查和學校圖書館媒體中心調查數據為基礎，採集了大量圖書館館藏、人員配置、服務平臺使用情況等信息；學區人口統計系統則主要提供各學區人口和地理特徵信息；州立追蹤數據技術支持系統則保證全國50個州能夠高效且準確地利用技術手段採集、管理、使用教育數據，以應教育政策科學化、證據化發展之需。
與此同時，國家教育統計中心還分管聯邦教育部所資助的重大教育數據項目，主要分為三大類：橫截面調查、面板追蹤調查、國際比較調查。表1為美國國家教育統計中心現有教育數據研究項目分類。
第一類調查項目主要包括全國家庭教育調查(NHES)、全國教師與校長調查(NTPS)、快速反應調查(FRSS)、私立學校全面調查(PSS)、校園犯罪與安全調查(SSOCS)、博士學位獲得者調查(SEDUS)等資料庫。全國家庭教育調查是入戶式問卷項目，主要採集與家庭教育相關的早教情況、學前準備、家長認知、校內及課外活動、家長教育參與度、家庭教育情況、家庭擇校情況、家庭公民參與等方面。全國教師與校長調查則關注各州教師和校長職業培訓、各校課程安排、教師與校長群體特徵等指標。快速反應調查系統依託網絡與移動通訊等科技手段，調查如何最大程度降低數據採集對受訪者日常生活工作的影響。作為涵蓋所有非公辦學校的普查，私立學校全面調查起始於1989年，每兩年對各辦學機構的教學資質、生源情況等內容進行追訪，其所收集的數據主要為非公辦教育機構的管理與統籌提供政策依據。校園犯罪與安全調查則針對校園犯罪和紀律處罰等重大校園事件對各階段學校進行數據採集，每期調研約涉及3500所中小學。博士學位獲得者調查則針對在美國境內獲博士學位者，調查數據內容涵蓋其研究領域與就業情況等。該項目由美國國家科學與工程數據中心(NCSES)和國家科學基金會(NSF)資助管理，受國家教育統計中心和聯邦農業部在內的五個機構聯合支持。
第二類聯邦教育數據項目以長期回訪式追蹤調查研究為主。該類項目重點關注教育系統如何培養和影響學生的能力與結果，旨在為家長、學校、政策制定者尋找提高教育質量的有效途徑。主要項目案例有早期教育追蹤調查(ECLS-K)，該項目對兒童早期發展、學前準備、就學體驗等情況進行調研；中學追蹤調查(MGLS)的問卷則針對六年級與八年級學生，關注小升初過程中的學業銜接；高中追蹤調查(HSKS：09)面向九年級學生，主要幫助研究者了解高中學業情況如何影響後期大學發展；大學新生追蹤調查(BPS)主要以新生為樣本，採集入學、學習、就業等指標；全國高等教育學生資助調查(NPSAS)則重點關注本科生、研究生、在職學生通過何種渠道支付高等教育費用；本科畢業與就業追蹤調查(B&B)則追蹤本科畢業生，重點關注受訪人未來教育投入和職業發展情況。
第三大研究項目通常為大型跨國教育調研計劃的子課題，主要是與其他國家橫向比較教育體系的特徵，為美國衡量自身國家競爭力、探討教育對經濟貢獻提供實證依據。以國際教育指標體系項目(INES)為例，該項目由美國聯邦教育部與經濟合作與發展組織(OECD)共同設計，對成員國的相關教育指標統一採集總結，進行跨國教育比較，這些指標包括學生入學情況、學習結果、勞動市場參與度、教育體系特徵、教育財政資源等。而國際計算機與信息素養調查(ICILS)致力於探究學生的計算機和信息技術素養，該項目採集電腦使用度、創造與交流等能力指標；國際早期教育成果研究項目(IECOS)通過國際數據研究幼兒學習效果；國際成人能力評估項目(PIAAC)著重考察適齡勞動力的基本技能，例如認知能力、職場技能等；國際學生評估項目(PISA)每三年對15歲在校生的閱讀、數學和科學素養進行考核，同時關注學校以外獲得知識技能的途徑；國際閱讀素養進展研究項目(PIRLS)針對四年級學生的閱讀素養展開研究，主要採集閱讀理解力、閱讀習慣等指標；國際數學與科學教育成就趨勢調查(TIMSS)則考量四年級和八年級學生的數學及科學素養。
（二）典型案例分析
全國學校和師資調查(SASS)是聯邦教育部國家教育統計中心所資助並管理的重要橫截面調查項目，也是該中心資料庫中最具代表性的典型案例之一。全國學校和師資調查始於1987年，為了更好體現數據內容，於2015～2016年度正式更名為全國教師與校長調查⑨。該調查數據具有覆蓋範圍廣、時間跨度長、涉及教育層級多、測量指標詳細等特點，其中調查對象樣本框包含全美50個州基礎教育階段所有學區、學校和教職工。由於問卷科學可靠，該調查在教育政策研究中使用頻率非常高，是教育數據推動教育政策研究與實踐、促進教育與社會協調並進的典範。
全國教師與校長調查的抽樣樣本框覆蓋基礎教育階段的常規公立學校、特許公立學校、私立學校以及由各印第安部落教育局管理的印第安學校。問卷包含學區、學校、校長、教師和圖書館與媒體中心等不同模塊，主要從不同維度採集學校基本特徵、校園環境及辦學條件、教師和校長背景信息、教師工資與福利情況、教師意願與訴求、學區內教職工招聘與留任政策等信息。數據採集上，全國教師與校長調查分為兩個步驟，第一步為採集跨地區橫截面數據，第二步為跨年份追蹤調查。橫截面數據採集部分按樣本框內不同地區與學校抽樣結果收回調查問卷，追蹤數據部分則僅針對往年已參與過該調查的教職工抽樣，進行追蹤式回訪。該調查各年份間問卷改動較小，有助於數據管理與公開時迅速整合各年數據，鼓勵跨年趨勢研究和跨地區數據比較。
在抽樣方法上，全國教師與校長調查採用分層比例抽樣法(SPS)。分層比例抽樣是指按各層級學校的單位數量佔學校總數量的比例分配各層的樣本數量，採用分層比例抽樣可以提高樣本的全國代表性，保證能夠獲得足夠的學區、學校、校長和教師數量。以2011～2012年數據抽樣為例，該調查樣本涵蓋了5250個學區、9800所公立學校、2940所私立學校、80所印第安學校、56580名教師、12920名校長⑩。數據採集過程先進行學校抽樣，按照四種學校類型(常規公立、特許公立、私立、印第安學校)、四種教育層級(小學、初中、高中、綜合)等學校背景特徵在全美學校列表中進行抽樣。完成學校抽樣後，再針對所選取學校樣本進行校內教師抽樣，被選學校所在的學區、校長、圖書館與媒體中心全部需要參加相關調查。
全國教師與校長調查不僅在學術研究中獲得重視，社會影響也非常廣泛，從而大力推動了以證據為導向的政策制定趨勢，其中該調查數據使用者眾多，包括高等教育機構、研究所與智庫、聯邦和州立等各級政府及教育部門、媒體及社會機構、獨立研究者等。在2005～2015年間，使用該調查數據發表的公開文獻多達1249篇，其中包括學術期刊論文、學位論文、機構報告、書籍等等(11)。該調查的數據公開與廣泛社會傳播還帶來了多方面的積極溢出效應。首先，全國教職工數據的及時公開與公共傳播有效推動政府公信力，讓民眾對政策實施起到了監督作用。其次，對大學和研究機構開放全國型大樣本學校與教職工數據，積極推動了有關學校治理、教師發展等方向實證研究的快速發展。最後，鼓勵各級學校和媒體使用信息化資料庫，能夠推動教育問責制，促進教育實踐革新的具體落實。
四、美國聯邦教育部數據管理經驗對我國教育數據體系發展的啟示
美國聯邦教育部數據採集、管理、公開制度對美國各級教育政策的制定和教育科學研究有著積極的推動作用。全面的教育數據採集體系和科學有序的數據管理制度為美國教育政策、教育研究、教育實踐提供了充分且有力的實證依據，它不僅要求教育政策的制定以科學證據為基礎，同時強調對已實施的政策加強效果評估、數據問責。完善的數據公開制度則對提高社會關注度、宣傳各級政府工作成效起到重要作用，並能有效加強教育政策公信力，推動公眾了解教育事業發展狀況，增加公眾對教育實踐的支持。基於這樣廣泛的政策與社會效用，美國聯邦教育部數據管理機制的發展特點與實施細節對我國教育數據信息採集、管理、公開體系的建構有較為重要的政策啟示作用。
（一）公開的教育數據和廣泛的社會傳播能帶來積極社會效應
完善的數據管理和公開機制對提高社會教育關注度、宣傳各級政府工作成效起到了積極的推動作用和重要的監督作用。特別是在我國堅持以目標導向與問題導向的教育改革中，數據使用透明化與開放化能有效推動教育政策向科學化、精準化、證據化邁進，集中反映現實問題，尋找改革要點，增強人民群眾的獲得感。傳統問責理論認為，政府公信力主要來自於社會對政策實施的監督作用。人民群眾、社會媒體、科研機構對教育數據的便捷獲取，可以有效促進教育政策實施效果問責制的落實和教育的協調發展，使教育政策的社會收益最大化。此外，積極鼓勵對大學、智庫、研究機構等開放全國型大樣本數據能夠有效推動教育實證研究的高水平發展，為未來教育政策改革的頂層設計與基層探索的有機結合提供有力依據。在「十三五」「十四五」教育改革深化的新時期，由教育數據開放所帶來的教育研究實證化與科學化紅利的含義將遠遠超過學科自身發展，帶來更積極的社會溢出效應，推動我國整體落實科學發展觀，深化教育體制機制改革。
（二）教育數據管理體系的制度化建設是數據採集和公開的前提條件
全面的教育數據體系和科學的數據管理制度將為我國教育政策、教育研究、教育實踐提供高質有效的指導產生積極推動作用。制度化的數據採集與公開機制能夠保障政策制定有據可依、細則實施有律可循。在教育大數據的時代背景下，綜合科學且高質透明的教育數據管理體系顯得尤為重要。從美國的經驗看，聯邦教育數據管理與公開體系從無到有，發展歷程耗時一個多世紀才逐步得以完善。結合我國目前國情，首先應完善現有教育標準體系，細化各教育階段人才培養目標與測量標準的制定，特別是應重視建構多目標、多維度、多元參與的全天候教育數據管理體系，探索一條適合我國國情、具有中國教育特點的數據管理道路。具體而言，教育主管部門應重視提高現有各級政府數據部門的行政監測效率，加強現有研究資源的整合與升級，積極建立規範的信息公開制度。在組織建設、細則設計方面，我國應重視新興科技手段在教育數據採集、管理、公開工作中的應用，充分結合我國現階段的科技優勢，全面落實教育數據管理的制度化。
（三）教育數據管理制度需要獨立化、體系化、具體化的實施細則
健全我國教育數據管理機制，應著重建構教育主管部門、教育數據管理部門、教育研究機構之間的新型關係。首先，教育主管部門應考慮進一步深化簡政放權，給予教育數據管理部門相對獨立的工作空間。迅速建成教育主管部門、教育數據管理部門、教育研究機構三者間的新型立體問責關係不僅有利於增強政府公信力，更便於人民群眾加強對我國教育事業發展狀況的了解，增加對教育事業發展的社會支持。其次，我國未來的教育數據管理制度發展中應積極納入現有的教育研究項目體系，在政策評估與制定中發揮教育科學研究的比較優勢，使數據採集、管理、公開「三部曲」成為教育科學研究的新常態。特別是要加強教育數據管理機制與現行項目續約審核、新項目立項等科研經費審批制度的有機結合。提出新要求的同時，教育數據管理部門還應向教育研究機構提供更多支持，特別是加強必要的數據採集、管理、公開的方案培訓，包括如何結合項目設計特點，運用科技手段落實隱秘與保密管理、數據安全存儲等。
（四）教育數據管理制度長遠發展應有立法保障與財政配套方案
高質高效、可持續發展的教育數據管理與公開制度，要求相對完善的立法保障和財政投入機制，特別是在發展初期明確責任歸屬關係，輔以充裕的財政配套方案方可達到深化教育政策科學化、透明化的改革目標。以美國為例，多年來聯邦政府數據收集、管理與公開制度的發展，與其不斷鞏固的組織與制度建設、積極的立法與財政配套密切相關。依據我國具體情況，現階段應優先落實立法保障、完善制度建設，儘快完成國家級教育數據收集、管理與公開體系的組織架構與基礎設施建設。我國未來教育數據管理體系的健康發展也離不開體系化的財政配套方案，特別是應注重從資源分配機制上使數據採集、管理、公開、宣傳分段落實，按政務需求比例獲得撥款項。與此同時，還應確立教育數據管理部門對各項目的財務預算、決算過程的審核與督導關係，加強經費在各項目機構的財務申報制度，特別是建立常規匯報制、隨機抽查制等制度性措施。此外，為了提高財政資源使用效率，我國還應重視對教育科學人才的培養和聘任，利用前沿數據科學方法，結合科技手段降低數據採集與管理所產生的行政費用。
（五）教育數據管理制度應鼓勵採集多類別、連續性教育信息
教育數據不應僅限於學生與教師間、學校與課堂內，而是需要採集更廣泛的家庭背景、學習過程情況、教學管理方式等信息。依據美國聯邦教育部的經驗，行政監測數據與項目研究數據採集並行將有助於實現較全面的信息覆蓋率與獲取途徑。行政監測數據具有普遍性、連續性等重要特點，而項目研究數據則更具靈活性、針對性，能因地制宜依據具體問題和熱點展開研究。在行政監測、項目數據採集方面，我國早在2007年就成立了教育部基礎教育質量監測中心等多家教育數據收集與管理機構，在發展中國家位居前列。然而值得注意的是，我國現有教育類行政監測和項目研究數據多為橫截面數據，即非追蹤回訪式數據，而美國聯邦政府每年花費近40％的教育數據預算進行回訪式追蹤數據採集。長期回訪式追蹤數據的優點是可以較系統地探究教育政策如何影響學生學習、教師教學、學校管理等重要結果。美國對這類全面型、跨年份追蹤式數據的重視是值得我國未來教育數據工作借鑑的。
注釋：
①參見Duncan J,Shelton W:Revolution in United States government statistics 1926-1976(U.S.Department of Commerce,1978)。
②參見Snyder T D E:120 years of American education:A statistical portrait (U.S.Department of Commerce,1993)。
③參見National Center for Education Statistics:Programs and plans of the National Center for Education Statistics (U.S.Department of Education,2005)。
④參見Joshua New:Building a data-driven education eystem in the United States (Center for Data Innovation,2016)。
⑤參見Department of Education:U.S.Department of Education plan and policy development guidance for public access (U.S.Department of Education,2016)。
⑥參見Institute of Educational Statistics:IES organizational chart (U.S.Department of Education,2017)。
⑦參見Department of Education:Fiscal year 2017 budget summary and background information (U.S.Department of Education,2017)。
⑧參見Government Accountability Office:Status of the Department of Education's inventory of its data collections,GAO-13-596R (U.S.Congress,2013)。
⑨參見Ho A,Owens C:Announcing the national teacher and principal survey:Redesigning a key data collection effort (National Center for Education Statistics,2015)。
⑩參見National Center of Educational Statistics:School and staffing survey overview (U.S.Department of Education,2017)。
(11)參見National Center of Educational Statistics:NCES online bibliography search tool (U.S.Department of Education,2017)。