在国家教育数字化战略行动深入推进的背景下，构建全域贯通的省、市、县（区）、校四级教育数据基座，已成为破解教育数据孤岛、释放数据要素价值、推动教育治理现代化的关键抓手。作为教育数字化转型的 “神经中枢”，数据基座的建设需立足教育规律与技术特性，以数据中台为核心引擎，通过四级协同架构实现数据全生命周期的科学化管理。从教育行业发展规律出发，四级数据基座的构建应遵循 “战略引领、标准先行、安全为基、应用驱动、持续迭代” 的基本原则，形成覆盖数据治理、技术架构、应用生态的完整体系。

顶层设计：以系统思维构建四级协同治理体系

教育数据基座的顶层设计需突破传统行政层级壁垒，建立兼具战略高度与实操性的治理框架。省级层面作为战略规划核心，应聚焦教育数字化转型的全局性需求，将数据基座建设纳入教育强省发展规划，成立由教育行政部门牵头、科技、财政、网信等多部门参与的省级教育数据治理委员会。该委员会需承担三大职能：一是制定《全省教育数据基座建设白皮书》，明确四级架构的功能定位与协同规则，其中省级中台侧重宏观决策支持与核心标准供给，如 AI 智能体基础模型研发、全省教育资源均衡监测指标体系构建；二是建立跨部门数据共享机制，打破教育数据与政务数据的流通壁垒，例如与公安部门协同打通学籍数据与人口信息核验通道；三是统筹省级财政投入方向，重点保障基础性、普惠性数据基础设施建设，将 AI 智能体核心技术研发、省级同步资源库等纳入省级专项资金保障范围。

市级层面作为区域协同枢纽，其核心价值在于实现省级战略与县域实践的精准衔接。市级教育行政部门应组建由教育管理者、技术专家、教研人员构成的专项工作组，重点解决三大问题：一是构建市域数据治理规则体系，在省级标准框架下制定《市级教育数据共享管理规范》，明确跨县（区）数据流转的权责边界与安全要求；二是建立市级财政引导 + 区县配套 的投入机制，结合区域经济发展水平差异化配置资源，对教育薄弱县区给予倾斜支持，重点采购智慧作业平台、虚拟仿真实验共享库等具有规模效应的中观应用；三是搭建市级数据中台运维中心，为区县和学校提供技术支撑与能力培训，确保省级标准的落地质量。

县（区）级层面作为落地执行关键环节，需聚焦最后一公里 的实施效能。县级教育行政部门应建立 教育局 - 学校 二级联动机制：在治理架构上，成立由局长牵头的数据基座建设领导小组，将数据治理要求纳入对学校的年度考核指标；在资源配置上，县级财政需坚持 基础优先、应保尽保 原则，将智慧教务、智慧校务、校园安全等基础应用的全覆盖作为硬性指标，确保每所学校具备基本的数据采集与应用能力；在实施路径上，推行 试点 - 推广 - 优化 的渐进式策略，选择 2-3 所不同类型学校开展试点，总结形成可复制的校本化实施经验后逐步推开。

学校层面作为数据产生与应用的末端节点，其治理重点在于建立 用数据说话、用数据决策、用数据改进 的办学机制。校级治理需实现三个转变：一是决策机制转变，成立由校长、教务主任、信息技术负责人、教师代表组成的数据治理工作小组，将数据指标纳入办学质量评价体系；二是资源配置转变，在校级财政预算中设立数据基座专项经费，重点采购贴合校本需求的心理健康测评、教师专业发展档案等个性化应用；三是教学管理转变，将数据采集与分析要求融入日常教学常规，例如要求教师通过智慧课堂系统完成教学数据的实时记录与分析。

各级教育数字基座建设与使用的核心模块侧重

省级教育数字基座：战略级模块的统筹建设与普惠应用

省级基座作为全省教育数字化的 大脑，建设阶段需重点攻坚四大核心模块：一是全域数据标准体系模块，包括教育核心术语库、基础数据元规范、跨部门接口标准等，需联合教研机构、高校专家完成体系化构建，为各级基座提供通用语言；二是核心数据资产管理模块，建立覆盖学前到高中全学段的教育数据资产总目录，重点管理教育治理类、教学质量类、学生成长类核心数据，实现数据资产的价值评估与分级管理；三是安全合规管控模块，构建数据分级分类框架、敏感数据防护体系、跨区域数据流转审批机制，部署省级数据安全审计平台，为全量数据穿上 防护衣；四是宏观决策支持模块，开发教育资源均衡监测模型、教育质量评估模型、教育风险预警模型等战略级分析工具，支撑省级教育治理科学决策。

在使用层面，省级基座应重点推广三大服务模块：一是优质资源共享模块，通过省级同步资源库、学科网资源平台等，向市县开放精品课程、名师课件等优质资源，缩小区域资源差距；二是AI 智能体基础能力模块，提供智能内容推荐、数据分析引擎等共性技术接口，支撑下级单位快速开发特色应用；三是数据可视化决策模块，为教育行政部门提供 全省教育发展态势仪表盘，动态展示政策落实成效、资源配置状况等关键指标。

市级教育数字基座：区域级模块的协同建设与特色应用

市级基座作为承上启下的 枢纽，建设阶段需聚焦四大关键模块：一是市域数据协同共享模块，构建跨县（区）数据交换平台，制定数据共享清单与接口规范，打破县域数据壁垒；二是中观应用集成模块，重点建设智慧作业系统、虚拟仿真实验共享库、跨校教研平台等区域级应用，通过统一采购降低学校负担；三是数据质量管控模块，部署自动化数据清洗工具、质量监测仪表盘，建立跨校数据一致性校验规则，保障区域数据可信可用；四是区域治理分析模块，开发市域教学质量分析模型、义务教育学位预警模型，为市级教育决策提供数据支撑。

使用层面需重点落地三大服务模块：一是区域资源协同模块，通过虚拟仿真实验共享库实现优质实验资源跨校共享，通过智慧作业系统实现区域内作业设计、批改、分析的一体化管理；二是教研支持服务模块，为区县教研机构提供 学科质量分析报告教学问题诊断清单 等数据服务，提升教研精准度；三是教师发展服务模块，开发教师培训资源推荐、教研活动匹配等服务，支撑区域教师专业成长。

县（区）级教育数字基座：基础级模块的全覆盖建设与深度应用

县级基座作为落地执行的 关键节点，建设阶段需确保四大基础模块全覆盖：一是基础数据采集与汇聚模块，部署标准化数据采集工具，对接辖区内所有学校的教务、德育、后勤等系统，实现数据 应采尽采；二是基础应用支撑模块，全面部署智慧教务、智慧校务、校园安全等标准化应用，确保每所学校具备数字化管理能力；三是家校协同服务模块，建设统一的家校沟通平台，打通学校与家庭的数据连接通道；四是校本应用适配模块，为学校个性化应用提供数据接口与技术支撑，实现基础数据与校本应用的顺畅联动。

使用层面需重点推动三大模块深度应用：一是教学常规数字化模块，通过智慧教务系统实现排课、成绩管理、教学计划等日常工作数字化，提升管理效率；二是校园安全管理模块，利用校园安全系统实现视频监控、出入管理、隐患排查等功能的一体化管理，保障校园安全；三是区域教学监控模块，通过数据看板实时监测辖区内学校教学进度、质量状况，及时发现并解决教学问题。

校级教育数字基座：校本化模块的场景化建设与实操应用

学校基座作为数据产生与应用的 末梢神经，建设阶段需重点打造四大校本模块：一是校本数据采集模块，部署课堂互动记录工具、作业数据采集系统、学生行为追踪工具等，实现教学过程数据的实时采集；二是教学应用支撑模块，配备智慧课堂系统、校本资源库、个性化练习推送工具等，支撑日常教学数字化；三是学生成长管理模块，建设学生综合素质评价系统、体质健康监测软件、心理健康测评工具，全面记录学生成长轨迹；四是校本管理服务模块，开发简易的校务管理系统、教师发展档案工具，满足学校个性化管理需求。

使用层面需重点用好三大实操模块：一是课堂教学数字化模块，通过智慧课堂系统实现课件展示、互动提问、即时测评等功能，提升课堂效率；二是学生发展支持模块，利用学生成长管理系统生成 学生成长画像，为因材施教提供依据，通过心理健康测评工具及时发现学生心理问题并干预；三是家校沟通模块，通过家校平台向家长推送学生在校表现、学业进展等数据，促进家校协同育人。

数据资产盘点：构建全要素数据资产化管理体系

教育数据作为新型生产要素，其价值释放始于科学系统的数据资产盘点。省级层面需建立覆盖 学前 - 义务教育 - 高中 全学段的教育数据资产总目录，采用 业务域 - 数据主题 - 数据项三级分类法，实现数据资源的可视化管理。从教育业务逻辑出发，省级数据资产盘点应重点关注三类核心数据：一是教育治理类数据，包括各级各类学校办学条件、师资配置、经费投入等，为教育资源均衡配置提供数据支撑；二是教学质量类数据，涵盖学业水平监测、课程实施质量等，服务于教育质量评价改革；三是学生成长类数据，包括学籍变动、综合素质发展等，支撑五育并举人才培养体系。在盘点过程中，需同步完成数据资产的价值评估，标注数据的敏感等级、共享范围与应用场景，为省级财政投入提供精准依据，例如将 AI 智能体应用所需的基础数据资源纳入省级重点保障范畴。

市级层面的数据资产盘点需体现区域特色与协同价值，构建省级标准 + 市级特色的混合型资产目录。在承接省级核心数据目录的基础上，重点补充两类数据资产：一是区域教育改革试点数据，如地方课程实施成效、特色办学模式等，服务于区域教育品牌建设；二是跨部门协同数据，如课后服务参与率、家校协同育人成效等，支撑双减等政策的精准落地。市级盘点的核心价值在于建立数据资产的动态更新机制，通过 月调度、季更新、年评估 的方式，实时掌握辖区内数据资源的完整性与应用价值，为智慧作业、虚拟仿真实验等市级应用采购提供数据基础。例如，针对课后服务数据，需明确服务时长、参与人次、课程类型等核心数据项的采集标准与更新频率，确保数据能有效支撑市级监管与资源调配。

县（区）级层面作为数据汇聚的关键节点，其盘点工作需兼具精细化与实操性。县级教育行政部门应组织专业技术团队深入学校，开展 地毯式 数据资产普查，重点完成三项任务：一是建立 一校一档的数据资产台账，详细记录每所学校的数据来源、存储方式、质量状况；二是编制县级数据资产应用清单，明确哪些数据可支撑教学改进、哪些数据服务于管理优化，例如将智慧德育数据与学生综合素质评价直接关联；三是建立数据质量问题清单，针对学籍数据不完整、教学数据不准确等共性问题制定整改方案。县级财政投入需与数据盘点结果精准对接，将智慧教务、智能排课等基础应用的采购优先级与数据资产完备度挂钩，形成 数据驱动资源配置 的良性机制。

学校层面的数据资产盘点需回归教育教学本质，构建教学闭环 + 管理闭环 的校本数据资产体系。从教育教学实际场景出发，校本数据资产应涵盖四大类：一是学生发展数据，包括学业成绩、课堂表现、体质健康、兴趣特长等，支撑个性化教育实施；二是教师发展数据，涵盖教学能力、教研成果、培训经历等，服务于教师专业成长；三是教学过程数据，包括课程实施、作业批改、课堂互动等，助力教学质量提升；四是校园运行数据，如安全管理、后勤服务等，保障学校正常运转。学校需建立数据资产责任制度，明确班主任、任课教师、管理人员的数据采集职责，将综合素质评价、体质健康监测等校本应用的数据需求纳入日常教学管理流程，确保数据资产的完整性与时效性。

数据标准体系：构建全域统一的教育数据通用语言

教育数据的互联互通始于统一的标准体系，四级数据基座需建立 省级统标、市级拓标、县级落标、校级执标的标准实施机制。省级层面作为标准供给核心，应立足教育行业特性与技术发展趋势，构建覆盖 术语定义 - 数据元 - 代码集 - 接口规范 - 安全要求的完整标准体系。从教育业务规范性出发，核心标准应包括：一是教育核心业务术语标准，统一学困生优质课 等关键概念的定义，例如将 学困生 界定为 连续两次学业水平测试核心科目不达标且课堂参与度低于 60% 的学生，避免歧义；二是基础数据元标准，规范学籍号、教师编号等核心数据项的格式、类型与约束条件，如学籍号采用 19 位编码规则，包含省份、地市、县区、学校代码段；三是数据接口标准，明确各级中台之间、中台与应用之间的数据交换格式与协议，采用 JSON/XML 作为标准格式，HTTPS 作为传输协议。省级财政应设立标准研发专项经费，支持教育数据标准与国家政务数据标准的衔接适配，同时开发标准符合性检测工具，为下级单位提供技术支撑。

市级层面在标准实施中承担承上启下 的关键作用，需在省级标准框架下开展两项工作：一是制定市级扩展标准，针对地方课程、区域特色教育等省级标准未覆盖的领域，补充制定数据元与代码标准，例如为本地非遗课程设置专门的数据采集项，并报省级备案；二是建立标准实施校验机制，开发市级标准校验平台，对县（区）和学校上报的数据进行自动化检测，重点校验数据格式一致性、代码规范性等问题，例如检查教师职称代码是否与省级枚举值一致。市级财政需保障标准培训与落地支持，通过线上 + 线下 结合的方式开展全员培训，确保教育管理者、教师、技术人员都能准确理解和执行标准。对智慧作业、虚拟仿真实验等市级采购应用，需将标准符合性作为采购前置条件，要求应用系统输出数据必须符合省级接口标准。

县（区）级层面是标准落地的 主战场，需将标准要求转化为具体操作规范。县级教育行政部门应重点做好三项工作：一是编制《县级教育数据标准实施指南》，将省级抽象标准转化为学校可直接执行的操作手册，例如明确成绩等级 A/B/C 对应 90-100 分 / 80-89 分 / 70-79 分 的具体映射规则；二是开展标准落地专项攻坚，针对辖区内学校的存量系统进行改造，使其输出数据符合省市标准，对不具备改造条件的老旧系统制定淘汰替换计划；三是建立标准执行考核机制，将数据标准符合率纳入对学校的年度考核，对连续不达标的学校进行专项督导。县级财政需优先保障标准落地所需的技术改造投入，为学校配备标准校验工具，确保数据 出门即合规。

学校层面作为标准执行的末端，需将数据标准融入日常教育教学流程。从实操角度出发，校级标准执行应聚焦三个环节：一是数据采集环节，在学生信息录入、成绩登记等环节嵌入标准校验规则，例如通过系统限制成绩录入范围为 0-100 分，自动校验身份证号格式；二是数据应用环节，采购心理健康、教师发展档案等校本应用时，明确要求应用系统必须兼容县级数据标准，能够顺畅汇入县（区）级中台；三是数据自查环节，每周开展校本数据标准执行检查，重点核查数据完整性、格式规范性等问题，建立问题整改台账。学校应将标准执行要求纳入教师培训内容，通过案例教学、实操演练等方式提升教师的标准意识，确保数据从产生源头就符合规范要求。

数据清洗与质量：建立全流程质量管控机制

教育数据的质量直接决定其应用价值，四级数据基座需构建 预防 - 检测 - 整改 - 优化 的全流程质量管控体系。省级层面作为质量监管核心，应聚焦宏观质量指标的监测与改进，建立全省教育数据质量仪表盘。从教育治理需求出发，省级重点监控三类质量指标：一是核心数据完整性，如学籍数据完整率、教师信息完备率等，确保宏观决策数据无遗漏；二是跨区域数据一致性，如各地市上报的教育经费数据、师资配置数据的逻辑一致性，避免数据矛盾；三是数据更新及时性，如学业水平监测数据、招生数据的更新时效，保障决策时效性。省级财政应投入建设自动化质量检测平台，通过规则引擎实现质量问题的智能识别，例如自动检测 6 岁高中生 这类出生日期与学段矛盾的异常数据，并向相关地市发出预警。对连续出现质量问题的区域，应建立约谈机制与整改销号制度，将数据质量纳入教育督导评价体系。

市级层面的质量管控需体现区域协同特性，建立市域巡检 + 重点攻坚的工作模式。市级应制定《教育数据质量评估规范》，从完整性、准确性、一致性、及时性四个维度设置量化指标，对县（区）和学校进行月度评估。针对跨县（区）、跨校的数据质量问题，如同一学生在不同学校的学籍信息冲突，需组织专项攻坚小组，通过 数据溯源 - 问题定位 - 规则优化三步法解决根源问题。市级财政需保障数据清洗工具的升级迭代，引入机器学习算法提升质量问题识别的精准度，例如通过聚类分析发现成绩录入中的异常模式。建立数据质量红黄蓝预警机制，对连续预警的单位限制其数据共享权限，直至整改达标，同时将智慧阅卷、智能排课等应用的使用权限与数据质量挂钩，形成 质量决定应用 的约束机制。

县（区）级层面作为数据质量管控的 关键防线，需实施全量数据的 入口把关。县级中台应建立学校上传 - 自动清洗 - 人工复核 - 反馈整改的闭环流程：在技术层面，部署数据清洗工具对学校上报数据进行全量校验，自动完成格式转换、逻辑纠错、重复数据去除等基础清洗工作；在管理层面，设立数据质量专员岗位，对自动化清洗无法解决的问题进行人工复核，例如联系班主任核实缺失的学生监护人信息；在反馈层面，建立一校一报告 的质量反馈机制，每周向学校推送数据质量问题清单及整改建议。县级财政需将数据质量工具采购与维护纳入常规预算，重点保障基础质控工具的全覆盖，同时建立数据质量与经费挂钩机制，对数据质量优秀的学校给予校本应用采购倾斜。

学校层面的数据质量管控需立足 源头治理，将质量要求融入教育教学常规。从实操角度看，校级质量管控应抓住三个关键节点：一是数据采集节点，在教师录入成绩、登记学生信息等环节设置实时校验规则，如成绩输入时限制范围为 0-100 分，身份证号输入时自动校验位数与校验码；二是数据审核节点，建立 录入者自审 - 年级组长复审 - 教务处终审 的三级审核制度，重点审核毕业年级数据、评优评先数据等关键信息；三是数据应用节点，通过校本数据看板实时展示各班数据质量指标，将数据完整性纳入教师绩效考核。学校应利用校级财政配置简单易用的校本校验工具，如 Excel 数据校验模板、小程序端数据核对工具等，降低教师的数据质量管控负担，同时定期开展数据质量培训，通过 案例讲解 + 实操训练 提升教师的数据素养。

数据安全与合规：筑牢全层级安全防护屏障

教育数据安全关乎师生权益与教育系统稳定，四级数据基座需构建 人防 + 技防 + 制防的立体化安全防护体系。省级层面作为安全战略核心，应聚焦制度建设与顶层设计，制定《全省教育数据安全管理规范》，明确数据分级分类标准与安全防护要求。从教育数据特性出发，需将数据划分为三级：一级为极高敏感数据，包括学生身份证号、家庭住址、病历、心理测评原始数据等，需采用加密存储、动态脱敏等最高级别防护；二级为高敏感数据，如成绩排名、奖惩记录等，需实施访问权限严格管控；三级为一般敏感数据，如课堂互动数据、考勤记录等，需规范使用范围。省级财政应重点保障安全基础设施建设，部署省级数据安全审计平台，对跨区域数据流转进行全程监控，同时建立省级应急响应中心，定期组织安全演练，提升突发安全事件的处置能力。

市级层面的安全防护需强化区域协同与落地执行，建立市级统筹 + 区县落实的安全管理机制。市级应开展两项核心工作：一是建立敏感数据共享审批制度，对跨县（区）共享的一级、二级数据实行一事一审批，例如审核县（区）申请共享学生心理数据的用途与范围；二是组织开展安全专项检查，重点检查学校敏感数据存储、访问日志记录等情况，对发现的漏洞隐患下达整改通知书。市级财政需保障安全检测与培训投入，每年组织县（区）和学校开展数据安全培训与应急演练，模拟敏感数据泄露系统被入侵 等场景，提升一线人员的安全意识与处置能力。对智慧作业平台等市级采购应用，需将安全合规作为准入条件，要求开发方通过等保三级认证。

县（区）级层面作为安全管理的实施主体，需将安全要求转化为具体操作规范。县级应重点落实三项措施：一是实施统一身份认证与权限管理，为辖区内所有学校建立基于角色的访问控制体系，如班主任仅能查看本班学生非敏感数据，校长可查看全校汇总数据但不可导出明细；二是推广安全技术工具应用，为学校配备数据加密、防泄漏等基础安全工具，例如对学生敏感数据存储采用 AES 加密算法；三是建立安全日常检查制度，每月对学校数据系统进行安全巡查，重点检查数据备份情况、访问日志完整性等。县级财政需优先保障基础安全设施投入，确保每所学校具备基本的安全防护能力，同时设立安全整改专项资金，对发现的安全隐患及时整改。

学校层面的安全防护需聚焦末端防控，将安全要求融入日常管理细节。校级安全管理应建立三项机制：一是数据访问管理制度，明确各类数据的查看、导出、修改权限，建立谁访问、谁负责的追溯机制，例如要求教师查看学生心理数据需填写申请单并经校长审批；二是安全操作规范，制定《教师数据操作手册》，明确 U 盘使用、邮箱传输等场景的安全要求，禁止将敏感数据存储在个人设备；三是家长告知机制，在采集学生敏感数据前履行告知义务，通过家长告知书明确数据用途、保存期限和安全措施，获得家长同意后方可采集。学校需利用校级财政采购必要的安全工具，如数据防泄漏软件、U 盘加密工具等，同时每学期开展安全培训与应急演练，提升全体教职工的安全意识。

数据整合与建模：释放全层级数据价值潜能

教育数据的价值释放依赖科学的整合与建模，四级数据基座需构建宏观 - 中观 - 微观 三级模型体系。省级层面作为宏观决策核心，应构建全域教育数据湖与主题数据仓库，重点开发战略级分析模型。从教育治理需求出发，省级需建立三类核心模型：一是教育资源均衡监测模型，整合全省师资配置、生均经费、办学条件等数据，生成市域教育均衡指数，为资源调配提供依据；二是教育质量评估模型，通过分析学业水平监测、课程实施等数据，构建教育质量发展图谱，支撑教育评价改革；三是教育风险预警模型，结合学籍变动、经济困难学生数据等，识别辍学风险、教育乱收费等潜在问题。省级财政应重点支持模型研发与 AI 技术应用，采购 AI 智能体核心算法，例如通过机器学习识别教育资源配置中的薄弱环节，提升决策精准度。

市级层面的建模需聚焦区域治理与资源协同，构建市域主题数据仓库与中观分析模型。市级应重点开发两类模型：一是区域教学质量分析模型，整合各县（区）教学数据、考试数据，生成学科质量分析报告教学问题诊断清单，为教研指导提供数据支撑；二是教育服务供给模型，结合人口变化、学位需求等数据，构建义务教育学位预警模型，提前规划学位供给。市级模型需实现上下联动：向上对接省级模型需求，提供市域分析数据；向下为县（区）和学校提供模型应用接口，例如将学业预警模型 接口开放给学校使用。市级财政需保障模型工具采购与应用推广，重点支持智慧阅卷、智能排课等应用的模型集成，通过 以用促建 提升模型实用性。

县（区）级层面的建模需立足区域管理与校本应用衔接，构建中微观分析模型。县级应重点开发两类模型：一是教学过程优化模型，整合辖区内学校的课堂互动、作业完成、考试成绩等数据，生成知识点掌握热力图教学策略建议，辅助教师改进教学；二是学生成长支持模型，结合学生行为、学业、体质等数据，识别学习困难、心理问题等风险，联动学校和家庭进行干预。县级模型建设需坚持轻量化 原则，避免过度技术化，重点开发 Excel 插件、Web 端轻应用等易于学校使用的工具。县级财政需将模型工具采购与基础应用整合，例如在智慧教务系统中嵌入学生学业分析模块，降低学校使用门槛。

学校层面的建模需回归教育教学本质，构建校本化微观应用模型。校级应重点开发两类模型：一是学生个性化成长模型，整合学生课堂表现、作业完成、兴趣特长等数据，生成学生成长画像，为因材施教提供依据；二是教师教学诊断模型，通过分析备课资料、课堂录像、学生评价等数据，生成 教学能力提升报告，助力教师专业发展。校本模型建设需坚持 实用导向，优先开发能直接服务教学的轻量级应用，例如通过 Excel VBA 开发简易的 班级成绩分析工具，或利用校本数据看板展示学生作业完成率趋势。学校应利用校级财政采购贴合教学需求的应用工具，如综合素质评价系统、体质健康监测软件等，将模型应用融入日常教学管理流程。

数据服务与应用：构建全场景教育应用生态

教育数据基座的价值最终需通过应用生态落地体现，四级数据基座需构建 平台 + 接口 + 应用 的服务体系。省级层面作为应用生态核心，应建设全省统一的数据服务门户，提供标准化 API 接口与核心应用服务。省级重点打造三类服务：一是宏观决策服务，开发省级教育数据仪表盘，为教育行政部门提供 全省教育发展态势重点政策落实成效 等可视化展示；二是资源共享服务，建设省级同步资源库、学科网资源平台，通过数据接口向市县和学校开放优质资源；三是技术支撑服务，提供 AI 智能体基础能力接口，如 智能内容推荐数据分析引擎 等，支撑下级单位开发特色应用。省级财政需重点保障核心应用的普惠性供给，通过 以奖代补 鼓励各地使用省级资源，降低区域间数字鸿沟。

市级层面作为应用生态枢纽，需打造市域数据服务中台，实现省级服务的本地化适配与特色应用开发。市级重点提供三类服务：一是区域治理服务，开发市级决策驾驶舱，为市长、教育局长提供市域教育质量监测义务教育学位预警等动态指标；二是教学协同服务，建设跨校教研平台、智慧作业系统，通过数据接口连接辖区内学校，促进资源共享；三是专业支持服务，开发教师培训资源推荐教研活动匹配 等服务，支撑教师专业发展。市级财政需平衡共性需求与特色发展，重点采购智慧作业、虚拟仿真实验等具有区域共享价值的应用，通过统一采购 + 按需分配 降低学校负担。

县（区）级层面作为应用落地关键，需聚焦基础应用全覆盖与服务下沉。县级重点提供三类服务：一是基础管理服务，部署智慧教务、智慧校务、校园安全等标准化应用，实现学校管理数字化；二是教学支持服务，整合区域内优质教学资源，通过 校本资源库 + 数据接口 方式推送给学校；三是家校协同服务，开发家校沟通平台，为家长提供 学生在校表现学业进展 等数据服务。县级应用推广需坚持 应建尽建 原则，将基础应用覆盖作为硬性指标，同时建立应用使用考核机制，定期通报学校应用使用率，对使用效果好的学校给予奖励。县级财政需保障基础应用的采购与运维，确保每所学校都能享受到数字化红利。

学校层面作为应用落地末端，需推动数据服务与教学场景深度融合。校级重点用好三类服务：一是教学应用服务，通过智慧课堂系统调用 知识点分析 接口，为学生推送个性化练习；二是管理应用服务，利用智慧教务系统完成排课、成绩管理等日常工作，提升管理效率；三是家校服务，通过家校平台向家长推送学生成长数据，促进家校协同。学校应结合校本特色选择个性化应用，如心理健康测评系统、教师发展档案工具等，将数据应用融入教学常规，例如要求教师每周查看 学生学业预警 并制定干预措施。校级财政需合理规划应用采购，优先保障能直接提升教学质量的应用，避免盲目追求技术先进而脱离实际需求。

持续监控与优化：建立全周期迭代改进机制

教育数据基座的长效发展依赖科学的监控与优化机制，四级体系需构建 评估 - 反馈 - 改进 - 提升的闭环。省级层面作为全局监控核心，应建立年度评估机制，制定《教育数据基座建设评估指标体系》。评估指标应涵盖四大维度：一是数据治理成熟度，包括标准执行度、质量达标率等；二是安全合规水平，包括安全事件发生率、合规审查通过率等；三是应用成效，包括应用覆盖率、用户满意度等；四是价值贡献，包括决策支撑效果、资源优化成效等。省级评估结果应与财政投入挂钩，对建设成效好的地市给予资金倾斜，对问题突出的地区进行专项督导。省级财政需保障评估机制运行，定期组织专家团队开展评估，同时建立问题整改 - 成效复核的跟踪机制。

市级层面应建立季度督导机制，聚焦过程性监控与问题解决。市级督导需重点关注三项内容：一是标准落地情况，检查县（区）和学校是否严格执行省市数据标准；二是应用使用效果，通过日志分析、问卷调查等方式评估智慧作业、虚拟仿真实验等应用的实际价值；三是安全合规状况，抽查学校敏感数据管理、访问日志记录等情况。市级督导应采用 问题导向，对发现的问题下达整改通知书，明确整改时限与责任人，同时组织经验交流活动，推广先进县（区）和学校的做法。市级财政需保障督导工作经费，同时设立应用优化专项资金，支持对使用率低的应用进行功能改进。

县（区）级层面应建立月度检查机制，确保各项要求落地见效。县级检查需聚焦三个重点：一是数据质量日常监控，通过仪表盘实时查看学校数据完整率、准确率，对异常波动及时干预；二是应用使用监测，定期统计各学校应用登录次数、功能使用率，对使用不足的学校进行专项指导；三是安全措施落实，检查学校数据备份、权限管理等基础安全工作。县级需建立检查 - 通报 - 整改 机制，每月发布检查通报，将检查结果纳入学校年度考核，对连续不达标的学校进行约谈。县级财政需保障检查工具的配置，同时建立激励机制，对建设成效好的学校给予应用采购奖励。

学校层面应建立周度自查机制，确保日常运行规范。校级自查需关注三个方面：一是数据更新情况，检查是否及时录入新生信息、成绩等数据；二是应用使用情况，统计教师应用登录次数、功能使用频率，对使用不足的教师进行提醒；三是安全管理状况，检查敏感数据存储、访问记录等是否符合要求。学校需建立自查台账，每周召开自查会议，分析问题原因并制定改进措施，同时将自查结果上报县（区）级教育局。校级应利用有限的财政资源优化应用体验，例如根据教师反馈调整校本应用的操作流程，提升用户满意度。

教育数据基座的建设是一项系统工程，需要省、市、县（区）、校四级协同发力，更需要立足教育本质，避免技术至上的误区。从教育行业发展规律看，四级数据基座的核心价值不在于技术的先进性，而在于能否真正支撑教育教学改革、促进教育公平、提升教育质量。未来，随着人工智能、大数据等技术的深入应用，数据基座还需不断进化，但其服务教育、赋能师生的本质定位始终不能改变。只有坚持教育为体、技术为用的理念，才能构建出真正有生命力的教育数据基座，为教育现代化提供坚实支撑。