数据驱动的全民终身学习是学习型社会建设的必由之路，然而具体实践中面临着诸多 困境：一是数据流通难，各类终身学习的场所类型下产生的学习行为数据较为碎片化且数 据标准不统一，难以整合流通；二是学习过程链路数据缺乏，现有数据主要聚焦在学习结果， 缺乏对学习者全过程学习行为的数据积累；三是数据利用率低，大量学习数据囿于孤岛， 缺乏数据整合和深度分析挖掘，数据价值难以释放。 基于此，通过构建面向全民终身学习的数字基座，从数据基础设施建设、数据资源共享、 数据驱动应用三方面着手，有效解决目前学习数据碎片化、数据流通难、数据利用价值低 等痛点，充分释放数据价值，促进数据资源的深化利用，推动实现数智动能驱动的全民终 身学习。

1. 数据标准不一问题 基于“一数一源，统一出口”的数据管理原则，建立了高效互通、标准规范、安全可 控的终身学习数据仓库。当前整体数据存储量已达数十 P 级，算力集群 10 余个。 2. 数据指标差异化问题 以元数据管理为核心，通过建设覆盖终身学习全过程的元数据体系，构建关联的数据 模型，形成终身学习数据资产目录。当前已建立贴源数据表上千余张，治理表字段 3000 余个，形成 200 多张标准层数据表，数据标准上百余条。 3. 学习者智能化学习需求问题 基于统一数仓的数据治理，结合大模型、自然语言处理、自适应推荐等技术，为学习 者提供学习陪伴、资源推荐、个性化路径规划、学习成果认证等 + 多项智能服务。 4. 业务跨系统数据整合问题 以终身学习数据仓库为基础，通过数据实时跟踪，实现了精细化的教育过程监测和风 险预警与终身学习数据可视化展示。目前已成功建设了二十余个数据大屏，常态化产出十 多类数据报表，为终身教育决策提供了重要支撑。 5. 缺乏高效的数据资产开放共享机制 通过核心数据链路盘点及改造开发，构建了面向终身学习的教育数据共享平台，提供 标准化数据服务和 API 接口。目前已面向办学体系提供数据资源共享服务，已对接 20 多 个应用系统，累计服务调用 507.13 万次。

技术创新方面，充分运用大模型、数据挖掘、深度学习、人工智能等新兴技术，基于 覆盖学习者全生命周期的学习行为数据，实现了多元智能服务，极大提升终身教育的质量 和服务水平，推动终身教育的数字化、智能化、个性化转型升级。 模式创新方面，建设的数字化终身学习综合服务中心属国内终身学习领域的创新模式， 其通过与线上终身学习平台的融合，形成了贯穿学习者整个生命周期的、完整连续的学习 数据链。 应用创新方面，基于线上线下数据在同一数仓的标准化治理，实现了学情数据、教学 数据和跨领域数据的融合，为更加全面诊断学习效果、优化教学设计提供必要的数据支撑。

经济效益方面，一是降低终身学习数据管理、流通成本，通过统一数仓与数据集成平 台，减少了大规模、多场景的学习数据重复采集、统计、流通、存储等环节的成本开支； 二是提高了教育资源配置效率，通过学习、教学数据的采集、分析和决策辅助，实现了精 准教学，提升了教育管理决策的科学化水平，真正实现教育管理向教育治理的系统性跃迁； 三是创新终身教育服务模式，拓展市场空间，基于海量数据和智能分析实现的个性化学习、 智能等终身学习全链路服务，具有规模化的推广与示范效用，开辟了终身教育服务盈利的 新增长点。社会效益方面，一是推动终身教育服务质量的整体提升。基于数据集成共享打破了终 身学习场景之间的壁垒，实现了学习行为、教学行为的数据采集、教育管理的协同一致， 推动了终身教育服务质量的整体提升。二是提升全民素质，推动普惠性人力资本提升。数 据赋能“千人千面”的个性化学习，全面提升国民的教育素质和人力资本水平。三是为终 身教育构建和学习型社会建设提供支撑。以智能教育创新应用促进了“教育现代化学习终 身化”目标的实现，为推动我国迈向学习型社会提供了有力支撑。