数据安全已成为教育数字化的重要保障。教育行业正积累着海量业务数据和个人信息，为教育行政部门和学校推进教育数字化提供了有力支撑。教育部等九部门联合印发的《关于加快推进教育数字化的意见》明确指出，要筑牢教育数字化安全屏障，构建网络安全防护体系，全面落实教育数据全生命周期安全防护。新发布的《教育数据分类分级指南》就是为响应这一需求而制定的行业标准。

《教育数据分类分级指南》详细规定了教育数据分类分级的规则、方法和流程。该标准适用于各级教育行政部门及其直属单位、各级各类学校开展数据分类分级工作。在数据分类维度上，教育数据根据内容属性可分为机构数据、人员数据和业务数据三大类：

丨机构数据：包括表征学校特征或描述学校活动情况的数据，按业务属性分为招生考试、经费预算等方向。

丨人员数据：指可表征自然人特征或描述自然人活动情况的各种数据，不包括脱敏、统计、标签化处理的衍生数据。

丨业务数据：则是学校或个人在开展教育活动时所产生的过程数据。

数据分级方面，教育数据按照重要性、精度、规模、安全风险等分为核心数据、重要数据和一般数据，数据级别由高到低划分为4级至1级。

教育机构在推进数据分类分级工作中面临着多重挑战。数据资产庞大而复杂，各级教育行政部门和学校在日常运营中积累了海量数据，如何准确识别和分类这些数据成为首要难题。

另外，教育数据的敏感性和特殊性也给安全防护带来挑战。学生个人信息、成绩记录、教师评价等数据一旦泄露，将对个人权益造成严重影响。这些数据不仅是隐私问题，还可能涉及校园安全和师生关系。

随着校园信息化的深入，数据泄露途径日益多样化。除了传统的网络攻击，拍摄泄密行为已成为教育数据安全的新隐患。学生或教职工仅需几秒钟的拍照或录像，就可能造成敏感数据的大规模泄露。

面对《教育数据分类分级指南》的要求，教育机构需要建立完善的数据安全建设框架。

数据管理遵循动态调整原则：数据类别和级别可能因时间变化、政策变化、安全事件发生或不同业务场景的敏感性变化等发生改变，需要对数据分类分级进行定期审核并及时调整。

制定明确的数据分类分级：根据《指南》要求，应制定工作计划，包括拟开展分类的数据范围、明确预期分类结果、实施方案及进度安排、分类结果的维护方案等。

制定差异化防护策略：核心数据和重要数据需采用最严格的安全防护措施，包括数据加密、访问控制、操作审计等。一般数据则可采取相对简化的安全措施，平衡安全与效率。

加强技术防护手段建设：针对教育场景的特殊性，可部署专门的数据防泄露系统。例如，敏捷科技发布的“终端行为感知系统”可以智能检测拍摄行为，在检测到异常时立即锁定屏幕，防止信息泄露。这种防护系统在开放办公环境、敏感数据操作场景下尤为必要。

落实教育数据全生命周期安全管控：从数据采集、存储、处理、传输到销毁，每个环节都应有相应的安全措施。对于个人信息，还需特别关注合规存储、使用和共享的规范。

随着国家教育数字化战略行动的深入推进，教育行业的数据安全管理正从“可选项”变为“必答题”。教育的未来不仅在于数据的积累与应用，更在于如何在开放共享与安全可控之间找到平衡点，让数智赋能真正为育人服务。