在大數據時代背景下，通過落實教育管理職能，提高辦學效益，提升教育質量，改善教育條件，推動學生全面發(fā)展，逐漸成為教育管理工作者重點探討的問題。從數據應用與整合的角度出發(fā)，通過數據分析、整合、挖掘等技術的應用，可以細化教育管理的內容和方向，優(yōu)化教育管理的方法，教育管理過程變得更加自動化、智能化以及信息化，提升教育管理工作質量。然而，在大數據背景下，教育管理工作面臨著諸多挑戰(zhàn)，需要教育工作者在深人探究教育管理大數據的前提下，對其進行思考與分析。

教育管理工作者的信息化能力與素養(yǎng)薄弱

在大數據背景下，教育管理工作者必須轉變傳統(tǒng)的管理理念，增強自身的信息化意識，提高數據運用與分析的能力。特別是在人才培養(yǎng)標準向“個性化教育與標準化教育相結合”的方向轉變下，教育管理工作者如果缺乏較高的信息能力與素養(yǎng),將導致依托網絡教育的個性化教育難以形成，極大地影響學生的成長成才質量。而教育管理工作者信息能力與素養(yǎng)薄弱的根本原因：首先,我國教育機構還未形成針對性的教育管理工作者的培訓機制，難以結合信息化教學、網絡化教學的發(fā)展需求，提高教育管理工作者的信息化素養(yǎng)和能力。

其次，教育管理工作缺乏對學生發(fā)展的整體考量，無法明確學生的發(fā)展訴求，導致落后的教育管理理念、模式和體系難以得到更新，不利于其信息能力和素養(yǎng)的全面提升。

數字經濟已成為當前最具活力和創(chuàng)新力、輻射最廣泛的經濟形態(tài)，同時也帶來諸多挑戰(zhàn)。

第一，對數據要素的認識不足導致數據要素市場培育面臨挑戰(zhàn)。數據要素作為一種新型生產要素，可從兩個視角來認識：一是本體論視角，數據本身蘊含很多信息、知識、規(guī)律甚至智慧，蘊含著價值;二是方法論視角，數據成為其他生產要素的數字空間“孿生”，從而實現賦值、賦能。數據要素具有獲得的非競爭性、使用的非排他性、價值的非耗竭性、源頭的非稀缺性等獨有特征，能夠通過對其他生產要素的數據化提升效能。目前，數據要素化面臨著諸多挑戰(zhàn)：數據的資產地位尚未確立，數據確權難題尚待破解，數據共享流通障礙重重，數據安全和隱私保護體系尚不健全等。數據要素市場培育是一項綜合性系統(tǒng)工程，需統(tǒng)籌規(guī)劃、強化創(chuàng)新、穩(wěn)步推進。

第二，現行國際治理體系面臨著數字化轉型帶來的巨大挑戰(zhàn)。數字治理是在數字化轉型背景下，以數字化的世界為對象，以構建融合信息技術與多元主體參與的開放多元的新型治理模式、機制和規(guī)則為目的，涵蓋國家、社會、機構、個體以及數字技術、數據治理的復雜系統(tǒng)工程。數字治理包含兩方面含義：一是數字化的治理，以數字化轉型為背景，采取有效戰(zhàn)略和措施保證數字化轉型的實施效果和價值最大化;二是治理的數字化，利用信息技術平臺、工具等對現行治理體系實施數字化轉型。

英國學者、執(zhí)業(yè)律師杰米·薩斯坎德在《算法的力量》一書中提醒人們，過去科技公司只是在市場體系中運行并追求有限經濟利益的私人實體。它并不對廣大公眾負責，而是對它的所有者和利益相關者負責。

但如今，它們成為了數據治理最重要的技術提供者，直接參與提供大量的社會公共服務，因此，它們的角色越來越像公共事業(yè)公司。

不僅如此，薩斯坎德認為，越來越多的權力集中在控制技術的科技公司手中?？梢哉f，這些經濟實體第一次擁有了強大的政治力量。所以，如何約束它們的行為非常關鍵。

沈辛成提到，在美國，比起行政約束，龍頭企業(yè)們視開源共享和自下而上的行規(guī)約束為最好的管控手段。

如果有足夠多的程序員和開發(fā)者能夠共同目擊、監(jiān)督算法的制造，就能夠確保各大科技企業(yè)所開發(fā)的模型和算法是相對透明的。

此外，邀請更多元的主體參與這一過程，盡可能保證高質量、高透明度的公平公正。

北京大學社會學系教授邱澤奇在《科技向善：大科技時代的最優(yōu)選》一書中也做了相關問題的解答。

在他看來，未來企業(yè)要和政府共同承擔規(guī)制責任，而不僅僅是產品責任。

科技產品的迭代速度遠遠快于工業(yè)時代產品的迭代速度，意味著用戶始終會面對新的科技產品，并不知道產品在什么時候產生負面效果。

他認為，在這種情況下，公司要采取告知、引導、預防和解決等一系列措施。