会上，罗强主任从“高品质学业质量监测的苏州实践”“苏州监测的数据分析系统构架”以及“苏州监测的数据库应用实践”三个方面介绍了苏州监测经验。他认为，通过构建智能化的教育测评系统，建立数据化的教育生态空间，从而打开教育的黑匣子，认识教育真相、教育规律；诊断预警、循证改进。

罗强主任简要介绍了苏州监测的发展历程。该项目启动于2015年，在起步阶段，苏州监测在中国基础教育质量监测协同创新中心的大力支持下，全面学习国家监测的专业技术、规范流程。2018年起，苏州市开始独立自主开展这一项目，2022年，苏州监测已覆盖了全市初中三个年级的所有初中学生，共32.9万名学生。苏州监测连续八年追踪采集了横纵可比的数据，建立了多维的、海量的、高质量的、结构化且相互关联紧密的监测大数据库。

基于数据部沈健老师主持下的研究成果，罗强主任系统介绍了苏州监测的数据库系统构架，以数据湖的理念为基础，通过“原始数据与项目数据的分离”“基于项目的数据库虚拟分层”“涉密数据库的分级管理”“敏感数据的脱敏和还原”“算法规则资产库的建立”5个方面开展监测数据库的建设，以支持监测业务的流程和逻辑结构的需求。

基于数据治理的理念，“原始数据与项目数据的分离”和“基于项目的数据库虚拟分层”是支持多个分析项目并行处理的主要技术手段，“涉密数据库的分级管理”和“敏感数据的脱敏和还原”共同保障了数据库的安全，“算法规则资产库”则实现了算法上的技术储备和迭代。

罗强主任认为，智能技术是开展质量监测的基本保障，苏州监测已经构建了具有苏州特色的区域教育质量监测数据分析系统，并在大规模数据库的支撑下，逐步实现了标准化数据治理、智能化数据分析、可视化数据呈现等技术突破。

罗强主任在总结中强调，监测评估已经成为教育评价改革的一支生力军，对区域、学校教育生态全方位的数据描述，将为我们打开认识教育活动、教育过程和教育结果的全新视角，形成了教育理念与教育行为的全新迁跃，也能更好地推进教育治理体系和教育治理能力的现代化。