随着教育数字化转型不断深入，教育管理部门、学校及相关机构在教学、科研、管理过程中积累了大量数据资产。数据类型多样、使用场景复杂，在提升教学与治理效率的同时，也对数据安全与合规管理提出了更高要求。
近期发布的《教育数据分类分级指南（JY/T 0661-2025）》从行业视角出发，对教育数据的分类分级原则、对象范围和实施要求进行了系统规范，标志着教育行业数据安全管理进入标准化、体系化推进阶段。
一、为什么教育行业必须推进数据分类分级？
与金融、能源等行业相比，教育行业的数据安全治理长期呈现出三个典型特征：
- 数据来源广泛，既包含学生、教师等个人信息，也涉及科研、教学资源、运行管理等多类数据；
- 数据使用场景开放，教学共享、科研合作、校企协同等需求普遍存在；
- 安全管理基础差异大，不同院校、不同系统之间管理水平不一。
《教育数据分类分级指南》明确提出，通过分类分级手段，识别教育数据的重要性与敏感程度，实施差异化保护措施，是落实数据安全与个人信息保护要求的基础性工作。
二、《指南》明确了什么是“教育数据分类分级”
从标准内容看，《指南》并非简单给出数据清单，而是围绕“统一口径、分级保护、动态管理”构建了一套可落地的分类分级框架。
1. 分类对象：覆盖教育业务全流程数据
《指南》明确，教育数据包括在教育教学、科研活动、管理运行过程中采集、产生、处理和保存的各类数据，涵盖但不限于：
- 教育管理数据
- 教学运行与教学资源数据
- 科研与学术活动数据
- 师生个人相关数据
分类分级不应只聚焦单一系统或单一业务，而是应覆盖教育业务全流程。
2. 分类原则：以业务属性和数据用途为基础
《指南》强调，教育数据分类应综合考虑：
- 数据所支撑的业务属性
- 数据的使用目的与应用场景
- 数据对教育教学、科研管理的重要程度
避免仅从技术视角或系统视角进行分类，防止“分类结果无法指导管理和保护”。
3. 分级逻辑：体现数据安全风险差异
在分级方面，《指南》提出，应结合数据一旦泄露、篡改、滥用后可能带来的影响，从对个人权益、教育秩序、公共利益等方面的风险程度进行综合判定。
分级的核心目的在于：
为后续差异化安全保护措施提供依据，而不是停留在标签层面。
三、教育数据分类分级的实施要求与现实挑战
《指南》在实施层面提出了明确要求，但在实际推进中，教育机构往往面临一些共性问题。
1. 数据资产底数不清，分类对象难以完整覆盖
很多单位的数据分散在教务系统、科研系统、管理平台、历史数据库中，缺乏统一的数据资产视图，导致分类分级难以“全量覆盖”。
2. 分类分级结果难以长期有效
教育数据具有明显的生命周期和使用场景变化特征，例如：
- 教学数据在不同学期的重要性不同
- 学生身份变化带来数据属性变化
如果分类分级结果不能动态维护，很容易失去管理价值。
3. 分类分级与安全管控脱节
在部分实践中，分类分级仅作为一次性合规工作完成，未能与数据访问控制、审计、风险监测等管理活动形成联动，难以真正提升数据安全水平。
四、从“标准要求”走向“持续运行”的关键路径
结合《指南》的要求和行业实践，教育数据分类分级要真正落地，需要关注三个关键点：
- 以数据资产为基础
分类分级应建立在完整、可维护的数据资产清单之上，而不是零散梳理。 - 以业务变化为触发条件
建立分类分级结果的动态调整机制，确保与教学、科研和管理活动同步。 - 与数据安全管理能力联动
将分类分级结果用于指导访问授权、审计监测和风险识别，实现“分级即治理”。
五、技术平台在教育数据分类分级中的支撑价值
从《指南》的要求可以看出，教育数据分类分级并非一次性任务，而是一项需要长期运行和持续维护的基础能力。
在实际推进过程中，一体化的数据安全管理平台可以在以下方面提供支撑：
- 统一梳理教育数据资产，形成可持续维护的数据目录
- 辅助分类分级规则执行与结果管理
- 支撑基于分类分级结果的访问审计与风险监测
原点安全的一体化数据安全平台，围绕数据资产管理、分类分级运行和数据访问安全等能力，为教育机构在落实分类分级标准、推进数据安全治理方面提供技术支撑，帮助分类分级从“标准要求”走向“日常运行”。
结语
《教育数据分类分级指南（JY/T 0661-2025）》为教育行业提供了清晰、统一的分类分级方法论。对教育机构而言，关键不在于是否完成分类分级工作本身，而在于能否将其转化为一项可持续的数据安全管理能力。
只有让分类分级真正融入数据管理和使用过程，才能在教育数字化持续推进的过程中，实现安全与发展的平衡。
