“双减”背景下教育减负政策的文本特征分析与主题挖掘

Textual Characterization and Theme Mining of Educational Burden Reduction Policies in the Context of “Double Reduction”

摘要: 本文研究了2018~2025年间国家和地方层面的教育减负政策，特别是“双减”政策后的影响。研究运用Python进行文本挖掘，结合jieba分词、gephi可视化和LDA主题模型，分析了政策文本的外部特征(时间分布、发文主体、高频词、文本类型)和主题内容。研究发现：① 中央层面教育减负政策在2021年达到峰值，而地方教育减负政策发文在2021年爆发式增长，在随后一年达到峰值；② 教育局在度中心、中介中心、接近中心均位于首位，体现其绝对领导地位；③ 以“双减”颁布、“双减”颁布一周年为节点，将2018~2025年划分为3个时期分别构建LDA主题模型，得出政策酝酿与初步探索阶段——政策试点与初步落实阶段——政策深化实施阶段的主题，表明教育减负政策不断深化对校外培训机构监管与校内教学服务质量提升，加强校内外资源统筹。基于这些发现，文章提出了针对校外培训机构转型、校内教学质量提升、政策协同以及教育资源整合的建议。

Abstract: This paper investigates the impact of national and local level educational burden reduction policies, especially after the “Double Reduction” policy, during the period of 2018~2025. The study used Python for text mining, combined with jieba segmentation, gephi visualization and LDA topic model, to analyze the external features (time distribution, subject, high-frequency words, and text type) and thematic content of the policy texts. The study found that: ① The central level education burden reduction policy peaked in 2021, while the local education burden reduction policy exploded in 2022 and peaked in the following year; ② The Education Bureau was in the first place in the degree center, intermediary center, and proximity center, reflecting its absolute leadership; ③ The policy of “double-reducing” was enacted in the form of “double-reducing”, “double-reducing”, “double-reducing”, “double-reducing”, “double-reducing”, and so on. Taking the first anniversary of the promulgation of “Double Reduction” as the node, the LDA theme model is constructed by dividing 2018-2025 into three periods, which results in the theme of the policy conception and preliminary exploration stage—the policy pilot and preliminary implementation stage—the theme of the policy deepening implementation stage, indicating that the education burden reduction policy is both continuously deepening the regulation of out-of-school training institutions and emphasizing with the quality of in-school teaching and learning services to strengthen the coordination of in-school and out-of-school resources. Based on these findings, the article puts forward recommendations targeting the transformation of out-of-school training institutions, the improvement of in-school teaching quality, policy synergy, and the integration of educational resources.

1. 引言

“百年大计，教育为本”，教育事关国之大计、党之大计。长期以来，中小学生减负问题一直是我国基础教育改革和教育治理的焦点和难点。1955年，教育部颁布建国以来首次专门指向学生减负的政策性文件《关于减轻中小学生负担过重的指示》，正式提出了“课业负担”的概念。2018年12月29日教育部联合九个部门下发《中小学生减负措施》等一系列文件，针对教育择校热、减负、校外培训等方面给出治理措施，被媒体称为史上最严“减负”年，2021年7月24日，中共中央办公厅、国务院办公厅正式印发《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》(后文简称“双减”)，该政策是党和国家站在实现中华民族伟大复兴战略高度做出的重要决策，旨在通过减轻义务教育阶段学生的作业负担和校外培训负担，推动教育回归育人本质，促进学生全面发展和教育公平，一出台便引发了社会极大的关注和讨论。

“双减”政策实施三年多来已取得初步成效，学生课外作业量得到全面压减、作业难度适配学生现有的能力，教师的作业设计、教学设计能力有所提升、学生的作业情绪反馈正向[1]，全国层面学科类培训机构缩减比例约为88% [2]，减负效果显著，但同时仍存在校外培训机构隐形变异[3]，家长教育焦虑情绪未得到缓解[4]，教师作业负担加重[5]等问题，为此，探究“双减”政策核心关注点，洞悉“双减”政策现状，为政策体系的发展提供参考建议是很有必要的。

当前，关于“双减”政策的研究集中四个方面① 从历史分期法审视减负政策变迁历程，这类视角从政策文本出发，通过时间脉络梳理政策演变[6]；② 从思辨层面阐述“双减”政策的战略价值[7]，重构教育生态[8]，人才培养范式革新[9]的意义。③ 聚焦“双减”政策执行的制约因素与困境，从政策本身与执行层面出发认为“双减”政策存在政策资源碎片化、智能监督机制不足等问题[10]，政策执行碎片化等问题[11]；从教育生态与社会观念层面出发，观念、规范和文化制度阻碍“双减”政策的推行[12]；从“双减”政策利益相关者出发分析执行困境原因，家长自身教育观念的偏差、学校教育质量等问题，使得家长成为显性阻力之一[13]。④ 从政策实施效果出发，较多学者采用自编问卷量表进行线上或线上问卷收集，并通常结合访谈对问卷结果进行补充[14]，研究得出政策实施后，中小学生作业量明显减少，但也存在一些问题，如教室作业设计负担与难度增加，学生自律性差异显现[15]。现有关“双减”政策研究多是关于执行过程困境与效果分析，而少数学者从政策工具视角对政策文本内容进行编码、分类和量化，以探究政策工具使用情况，并提出建议，但编码过程较为繁琐、编码过程具有主观性，难以实现大规模文本数据的快速处理并缺乏自主发现主题的能力。随着政府信息公开化以及互联网的蓬勃发展，政策文本的完备性、时效性、可获取得性、可计算性显著提升，在公共管理与公共政策领域越来越多地应用文本挖掘技术对政策文本内容进行挖掘分析。LDA (Latent Dirichlet Allocation，潜在狄利克雷分配)主题模型是由Blei [16]等人于2003年提出的一种文档主题生成模型，是一种无监督的机器学习方法，具有自动挖掘大样本数据并揭示其中潜在的主题结构与特征，广泛应用于图书情报[17]、政策分析[18]、舆情分析[19]等。

本研究收集我国国家层面出台的“双减”政策文本，利用python的jieba分词以及gephi对政策文本发文时间、发文主体、高频词等外部结构特征进行可视化展示和分析，而后通过python构建LDA主题模型挖掘相应政策的重点，对现有教育减负政策研究进行两点补充：① 以教育减负政策文本为研究对象，弥补过往重执行轻文本的不足，从宏观视角展示政策文本特征与主题，增进对教育减负政策的认知；② 运用文本挖掘技术和可视化软件，为“双减”前后政策焦点变化提供客观数据，助力直观了解教育减负政策动态。

2. 研究设计

2.1. 数据来源与选取

本研究选取2018以来的国家层面和九个“双减”试点城市的教育减负政策。利用北大法宝和教育部官网作为检索平台，以“减轻学生作业负担”、“减轻校外培训负担”、“校外培训机构”、“双减”等关键词进行检索，选取标题与“双减”政策高度相关文本，最终筛选出173份政策文本作为研究样本。

2.2. 研究方法

当前政策文本量化的方法主要分为面向政策结构特征的计量分析方法、面向政策内容特征的内容量化方法、面向政策语义特征的文本挖掘方法。

本研究主要采用面对政策结构特征的计量分析以及面对政策语义特征的文本挖掘，分析政策文本在颁布机构、发布时间、主题分布等内外属性要素进行计量。政策文本挖掘方法是指在大规模政策文本集合中发现潜在信息和隐含知识的过程，包括机器学习、自然语言处理、深度学习、可视化技术、数据库技术等多类技术方法[20]。本研究构建LDA政策主题模型来挖掘政策文本潜在主题，LDA主题模型是一种用于离散数据集合(例如文本语料库)的概率生成模型，由文本–主题–单词三层贝叶斯概率生成。

3. 结果分析

3.1. 政策文本外部属性

3.1.1. 政策时间分布

图1为“双减”政策发布前后政策出台情况，2021年7月中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》，这一具有里程碑意义的政策文件，被教育部党组列为教育改革发展的“一号工程”，标志着国家将义务教育阶段减负工作提升至战略全局高度。中央与地方教育减负政策在2021年达到了爆发式的增长，中央发文数量在这一时间达到峰值，数量较2018年(5项)上涨了2倍多，地方层面的教育减负政策在2018~2019年呈下降态势，2020年小幅回升，2021年爆发式增长，2022年达到顶峰，随后递减。

Figure 1. Line chart of policy texts 2018~2025

图1. 2018~2025政策文本折线图

3.1.2. 政策发文主体合作网络分析

政策主体是在政策制定、实施与评估等过程中，对特定政策问题、政策过程、政策目标群体主动施加影响的发布机构[21]。以2021年7月中共中央办公厅国务院办公厅印发《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》为节点，分析前后政策发文主体社会网络。2018至“双减”政策颁布前，政策发文主体节点数为20，关系数为152，网络密度为0.4，“双减”政策颁布后，政策发文主体节点数为18，关系数为144，密度为0.471，表明“双减”颁布之后发文主体合作更加紧密。而后本文运用以下三个指标来分析发文主体之间的关系：(1) 度中心度(degree centrality)，衡量单个节点在网络中连接强度的指标，反映节点与其他节点直接互动的频繁程度。(2) 中介中心度(betweenness centrality)，衡量节点在网络重作为“桥梁”或“中介”角色重要性的指标，反映该节点在多大程度上控制其他节点之间的信息传递与资源流动。(3) 接近中心度(closeness centrality)取值在[0,1]之间，衡量节点在网络中传递信息或资源的效率的指标，反映节点通过最短路径快速到达其他所有节点的能力。

表1和表2分别为“双减”颁布前后度中心度、中介中心度、接近中心度排名前5的发文主体，市教育局度中心度从144 (“双减”政策前)升至283 (“双减”政策后)更加凸显了其在跨部门协作中的绝对主导地位，且中介中心度以及接近中心度均为首位，表明其是信息传递的关键枢纽。市市监督管理局度中心度、中介中心度、接近中心度，分别从第4，跃升至第2，第3跃升至第2，第3跃升为第2，说明市市场监督管理局成为教育部门协作方，反映其在培训机构资质审核、预收费监管等方面的职责强化，在教育与金融、市场监管等领域的中介作用显著提升，与核心部门的协同效率优化。此外体育、金融部门加入，“双减”对校外培训机构预收费资金监管防控以及“双减”政策不止是对校外培训机构的治理，也对课后服务，如体育课后服务质量的关注，而发改委部门的加入反映资源配置(如培训机构场地规划)在政策中的权重提升。

Table 1. Before the implementation of the “Double Reduction” policy, the top 5 rankings in degree centrality, betweenness centrality, and closeness centrality.

表1. “双减”政策发布前度中心度、中介中心度、接近中心度排名前5位

度中心度		中介中心度		接近中心度
市教育局(委员会)	144	市教育局(委员会)	0.448	市教育局(委员会)	1
市民政局	64	市人力资源和社会保障局	0.055	市人力资源和社会保障局	0.75
市人力资源和社会保障局	80	市市场监督管理局	0.037	市市场监督管理局	0.72
市工商行政管理局	28	市公安局	0.034	市公安局	0.67
市公安局	37	市民政局	0.011	市编办	0.64

Table 2. After the implementation of the “Double Reduction” policy, the top 5 rankings in degree centrality, betweenness centrality, and closeness centrality.

表2. “双减”政策发布后度中心度、中介中心度、接近中心度排名前5位

度中心度		中介中心度		接近中心度
市教育局(委员会)	283	市教育局(委员会)	0.304	市教育局(委员会)	1
市市场监督管理局	112	市市场监督管理局	0.071	市市场监督管理局	0.84
市民政局	100	市民政局	0.057	市民政局	0.8
市体育局	73	中国人民银行	0.031	中国人民银行	0.73
市发展和改革委员会	48	市地方金融监督管理局	0.015	市地方金融监督管理局	0.70

3.1.3. 高频词分析

利用python中的jieba分词对收集到的教育减负政策文本内容高频词进行统计，初步呈现出政策内容关注的热点。

表3为中央和地方教育减负政策文本中top20高频词汇，中央“培训”、“教育”、“监管”、“学生”词频最高，地方“培训”、“培训机构”、“学生”、“教育”词频最高。“双减”政策的焦点集中于对校外培训的治理，但其最终目标在于构建教育生态，因此“双减”的本质不仅要“减负”，更是为了“提质”。在对校外培训机构进行“监管”、“规范”、“依法”治理，仍强调学校教育主阵地的作用，因此“教育”、“学生”、“学校”、“作业”、“课后服务”等成为这一时期减负政策的焦点；而教育减负政策高频词中“学生”、“学校”、“家长”、“教师”、“社会”则表面政策涉及多方利益主体。从中央与地方高频词比较来看，中央政策文本高频词侧重于指导层面，词语较为宏观，而地方则偏向于细化和操作性，例如“服务”、“课程”、“内容”高频词。

3.2. LDA建模与主题分析

政策文本具有典型的长文本特征，其政治术语较多、语义表述较为完整。随着政府信息公开化以及互联网的蓬勃发展，政策文本的完备性质、时效性、可获得性、可计算性显著提升。政策文本量化是数据密集型科研范式下在定量方向上开辟的政策分析新道路，是多学科理论方法在政策文本研究中迁移、

Table 3. Top 20 high-frequency words in policy texts

表3. 政策文本top20高频词汇

中央		地方
关键词	词频	关键词	词频
培训	571	培训	3471
教育	302	培训机构	3427
监管	289	学生	1921
学生	237	教育	1888
依法	239	学校	1515
校外培训机构	215	作业	1338
学校	203	管理	1259
作业	159	机构	1189
课后服务	140	办学	1128
收费	139	教师	940
家长	138	教学	778
教学	117	活动	770
指导	116	服务	681
平台	114	课程	659
体育	112	内容	648
规范	111	监管	611
服务	108	依法	610
教师	107	社会	601
社会	106	人员	583
机制	102	规范	559

发展、融合形成的一种方法类研究范式[22]。传统的词频表达仅能对词频出现次数进行统计，而未能考虑到文本上下语义的关系，而文本挖掘技术构建的LDA主题模型能够识别文本语义关系，挖掘潜在主题，既能处理大量的文本信息，又能够减少人为主观干扰。本文使用python程序构建LDA主题模型，主要分为以下三个步骤：(1) 政策文本的采集以及形成文本语料库；(2) 文本预处理：建立教育减负政策专用词典，例如“校外培训机构”“黑白名单制度”“负面清单制度”等，使用哈工大停用此表，并将“基本”、“旅游”、“过程”等与“双减”无关且无意义的词汇加入停用词表，以对文本进行清理；(3) 训练LDA模型并且调整合适的参数。

本文以教育减负政策关键政策或事件对2018~2025年教育减负政策进行阶段划分，2021年7月21日中共中央办公厅国务院办公厅印发《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》，明确“学生过重作业负担和校外培训负担、家庭教育支出和家长相应精力负担1年内有效减轻、3年内成效显著，因此本研究将2018~2025年划分为2018~2021.7.20、2021.7.21~2022.7.21、2021.7.22~至今这三个时间段分别进行主题建模以及主题演化分析。

3.2.1. 政策酝酿与初步探索阶段

2018~2021.7.20收集中央和地方政策文本共48份，对48份政策文本语料库进行LDA主题模型建模确定最优主题数。如图2所示，当主题数量为3时出现第一次最低拐点，且使用pyLDAvis模块输出可视化主题聚类结果(如图3)时3个主题在图中分布均匀，没有出现重叠现象，因此这个时期最优主题数量为3。

Figure 2. Topics-perplexity variation

图2. 主题–困惑度变化

Figure 3. Visualization of topic clustering results output from pyLDAvis module

图3. pyLDAvis模块输出的可视化主题聚类结果

LDA主题模型训练完毕后，表4展示“主题–词语”概率表，根据“主题–词语”概率分布词频位于前30位的词语，结合教育减负政策语境对词项分布进行人工判定最终得出3个政策主题，将主题以此命名为：校外培训机构准入和规范管理、校外培训机构专项治理、校内外教学服务提质减负。

这一阶段的教育减负政策多集中在整顿校外培训机构，2018年颁布的《关于规范校外培训机构发展的意见》是中国首次针对校外培训机构发展进行的顶层设计和制度安排，以此标志我国校外培训机构正式进入强监管阶段，意见中对校外培训机构设置标准、依法审批登记、规范培训行为、强化监督管理等内容做出了规定。这一时期中央和地方出台的有关校外培训机构多为设置标准、专项治理行动、监督管理、审批登记等政策文件，对校外培训机构合规性进行监管，例如《关于切实减轻中小学生课外负担开展校外培训机构专项治理行动的通知》指出对存在重大安全隐患、未取得办学许可证、未取得营业执照、不具备办证条件、存在不良行为的校外培训机构依法停办整改。而少部分政策涉及校内外教学服务质量如《关于规范校外培训机构发展的意见》中提出提升教学质量，严格规范教育教学行为，努力提高教育教学质量，丰富课后服务。

Table 4. “Topic-word” probability distribution table

表4.“主题–词语”概率分布表

主题	主题前30个高概率特征词	主题识别
Topic 0:	培训机构培训办学教育机构登记管理校外依法民办学校举办者营利性审批民办设立符合实施组织场所学校民办教育申请社会变更内容备案许可规范法律法规教学	校外培训机构准入和规范管理
Topic 1:	培训机构教育校外民办学校学校培训办学社会依法管理发展专项治理组织治理建立机制责任学生登记情况市场监管规范制度完善民办教育营利性审批中小学生教师	校外培训机构专项治理
Topic 2:	培训校外培训机构学生学校教育作业教师备案规范家长教学指导整改管理时间监管体育线上内容严禁课程活动招生服务中小学生考试信息能力学习	校内外教学服务提质减负

3.2.2. 政策试点与初步落实阶段

2021.7.21~2022.7.20收集中央和地方政策文本共64份，对64份政策文本语料库进行LDA主题模型建模确定最优主题数。如图4所示，当主题数量为5时出现第一次最低拐点，且使用pyLDAvis模块输出可视化主题聚类结果时(如图5所示)5个主题在图中分布均匀，没有出现重叠现象，因此这个时期最优主题数量为5。

LDA主题模型训练完毕后，表5展示“主题–词语”概率表，根据“主题–词语”概率分布词频位于前30位的词语，结合教育减负政策语境对词项分布进行人工判定最终得出5个政策主题，将主题以此命名为：校外培训机构准入标准、校外培训机构预收费资金风险防控、校外培训机构专项治理、校内作业设计与课后服务质量优化、校内外课后服务资源统筹。

“双减”政策从作业改革、课后服务、规范校外培训等方面为我国基础教育改革做出相关规定。这一时期校外培训机构准入标准与政策酝酿与初步探索阶段相比更加的详细，中央出台《中小学生校外培训材料管理办法》《校外培训机构从业人员管理办法》等配套措施对校外培训机构“培训材料”“从业

Figure 4. Topics-perplexity variation

图4. 主题–困惑度变化

Figure 5. Visualization of topic clustering results output from pyLDAvis module

图5. pyLDAvis模块输出的可视化主题聚类结果

Table 5. “Topic-word” probability distribution table

表5.“主题–词语”概率分布表

主题	主题前30个高概率特征词	主题识别
Topic 0:	培训机构 培训 校外 机构 办学 管理 登记 人员 符合 内容 教育 场所 学科类 依法 培训材料 举办者 活动 变更 设立 组织 教学 审核 学生 实施 中华人民共和国 许可 社会 标准 审批 非学历	校外培训机构准入标准
Topic 1:	校外教育培训机构培训监管预收费收费风险机构管理监测评估学生学校托管服务资金教师学科类银行实施账户依法落实学员资源保证金制定审批方式	校外培训机构预收费资金风险防控
Topic 2:	培训体育教育校外培训机构服务机构学科类通知做好义务教育社会市场学科管理组织 治理 方式学生阶段规范中小学课题违规落实监管青少年备案面向广告	学科类校外培训机构监管
Topic 3:	学生作业学校教育学习设计评价活动教师机构课程培训机构校外二是一是三是家长学科教学培训管理课堂提升劳动课后服务服务午休能力阅读建立	校内作业设计与课后服务质量优化
Topic 4:	学生学校作业课后服务培训教师校外体育活动教育指导执法组织义务教育资源内容服务机制时间人员管理方式保障建立学习课程家长参与实施提升	校内外课后服务资源统筹

人员”“审批”“登记”等均做出详细地规定。地方如长治市颁布的《长治市面向中小学生的体育类校外培训机构设置标准》对对校外培训机构场地设施、培训人员条件、培训材料均给出较为详细的规定。校外培训治理中预收费与收费管理的监管是重点内容。中央层面出台的《意见》中规定“通过第三方托管、风险储备金等方式，对校外培训机构预收费进行风险管控，加强对培训领域贷款的监管，有效预防‘退费难’、‘卷钱跑路’等问题发生”。之后中央层面出台了《关于加强义务教育阶段学科类校外培训收费监管的通知》《教育部等六个部门关于加强校外培训机构预收费监管工作的通知》两项专项政策，试点城市北京、上海、威海、长治、南通5个试点城市作为首批尝试通过“收费管理”加强对校外培训机构治理。此外《意见》规定做好培训广告监管，在2021年11月中央层面颁布专项政策《关于做好校外培训广告管控的通知》，完善校外培训广告发布审核、整改虚假违法广告内容，对校外培训广告开展全面排查，，从源头切断培训机构通过广告制造焦虑、诱导消费的链条；“双减”既要校外减负又涉及校内教育质量提升，中央层面《意见》，成都教育局发布《关于推广落实“作业管理”10个优秀案例的通知》、长治市《关于印发进一步加强义务教育阶段作业管理实施方案的通知》，广州市《关于切实减轻义务教育阶段学生作业负担提高教学质量的通知》对作业减量提质提出了详细的要求，其作为基础教育改革革新的重要环节，需要学校、教师、学生、家长等多元主体共同参与，达成互动共生，从而实现从价值观念到行为规范的多层面的联动，从而实现学生“减负提质”的目标。《意见》明确规定要提升学校课后服务水平，满足学生多样化需求，在公告服务角度看，课后服务可分由学校提供的“准基本公共服务教育”，由校外培训机构提供的“经营性公共教育服务”，在提高课后服务质量时要坚持学校主阵地的同时，也要引导校外培训机构积极从“营利性”向“非营利性”转变，加强校内外教育资源交流与配置。

3.2.3. 政策深化实施阶段

2022.7.22~至今收集中央和地方政策文本共61份，对61份政策文本语料库进行LDA主题模型建模确定最优主题数。如图6所示，当主题数量为5时出现第一次最低拐点，且使用pyLDAvis模块输出可视化主题聚类结果时(如图7) 5个主题在图中分布均匀，没有出现重叠现象，因此这个时期最优主题数量为5。

LDA主题模型训练完毕后，表6展示“主题–词语”概率表，根据“主题–词语”概率分布词频位于前30位的词语，结合教育减负政策语境对词项分布进行人工判定最终得出5个政策主题，将主题以此命名为：校外培训机构信用监管、非学科类校外培训机构准入、非学科类校外培训规范治理、学科类校外培训机构隐形变异治理治、校内外课后服务资源统筹。

2022年3月3日，教育部、国家发改委、市场监管总局等第三部门联合发布了《关于规范非学科类校外培训的公告》，这是自2021年7月“双减”政策实施以来首个专门针对非学科类培训机构的监管规范性文件，标志着深化校外培训机构治理的进程步入新阶段：学科类、非学科类培训机构分类管理稳步推进，非学科类机构的系统性监管正式拉下序幕，郑州先后印发《郑州市文化艺术类校外培训机构监督管理实施方案》的通知、《郑州市科技类校外培训机构管理办法》的通知、《郑州市体育类校外培训机构设置标准和管理指南》的通知，规范文化艺术类、科技类、体育类校外培训机构分类设置标准与管理；“双减”实施一周年，学科类校外培训机构数量大大压减，线下机构压减比例达95.6%，线上机构压减比

Figure 6. Topics-perplexity variation

图6. 主题–困惑度变化

Figure 7. Visualization of topic clustering results output from pyLDAvis module

图7. pyLDAvis模块输出的可视化主题聚类结果

Table 6. “Topic-word” probability distribution table

表6. “主题–词语”概率分布表

主题	主题前30个高概率特征词	主题识别
Topic0:	培训机构 教师 校外 民办 教育 管理 培训 信息 科技 信用 机构 平台 办学 审核 学校 实行 区县 变更 社会 负担 民办教育 课后服务 规范 保障 黑名单 纳入 教学 实施 编制 登记	校外培训机构信用监管
Topic 1:	培训 培训机构 校外 机构 管理 艺术类 场所 办学 人员 教学 教育 科技类 符合 中华人民共和国 设立 标准 收费 设置 审核 举办者 登记 管理制度 内容 制定 组织 资金 依法 从业人员 条件 学生"	非学科类校外培训机构准入
Topic 2:	培训 校外 培训机构 教育 监管 学校 课后服务 管理 服务 艺术类 规范 机构 信息 学生 非学科类 收费 办学 社会 许可证 信用 指导 平台 机制 学员 内容 提供 做好 情况 责任 艺考	非学科类校外培训规范治理
Topic 3:	培训 校外 监管 教育 学科类 培训机构 存管 违规 体育 资金 经营者 服务 预收 管理 机构 机制 组织 市场 巡查 责任 治理 消费者 隐形变异培训 信息 做好 风险 重点 强化 指导 宣传	学科类校外培训机构隐形变异治理治理
Topic 4:	学生 作业 学校 设计 教师 课程 学习 评价 教育 活动 教学 发展 课堂 二是 一是 阅读 学科 家长 提升 三是 科学 实践 劳动 校外 方式 实施 组织 融合 落实 课后服务	校内外课后服务资源统筹

例达到87.1%，但是出现校外培训机构隐形变异，在“双减”一周年后中央和地方深化对校外培训机构治理，实行黑白名单制度，对校外培训机构实行信用监管，对学科类校外培训机构隐变异现象治理；2023年12月教育部办公厅等四部门印发《关于进一步规范义务教育课后服务有关工作的通知》，“双减”明确规定要不断提升学校课后服务水平，但在实施过程中课后服务政策实施出现不规范行为，因此就开展课后服务资质、范围、收费等内容进行进一步规范，以提高课后服务水平和质量。

4. 建议

4.1. 校外培训机构转型与监管

校外培训是学校教育的补充，要正确认识到校外培训的功能和作用，采取具有针对性的监管措施。教育具有公益属性，教育的价值内核在于“育人”，而在了“经济人”假设下，市场经济中的校外培训易陷入“唯利”“唯分”的局面，使得校外培训市场混乱无序，既容易加重家长焦虑和学生学业负担，又会损害家长和学生的合法权益，因此应以政府为主导，引导、规制校外培训机构聚焦教育“育人”的核心价值，明确校外培训机构是作为学校教育的补充，而非“竞争对象”，在开设课程等方面进行引导，明确校外培训机构的核心地位。目前我政府对于校外培训机构监管的立法比较薄弱，对校外培训的治理主要采用运动式治理，开展大规模的专项治理行动，因此要进一步完善校外培训监管和治理的立法体系。

4.2. 坚持学校主阵地，提高校内教学质量

教育作为一个由多主体构成的复杂生态系统，其平衡与发展依赖于政府、学生、家长等各方的供需关系。基于当前教育实践和研究证据，学校提高教育质量以满足学生和家长需求的有效途径如下：第一作业管理优化，通过科学设计作业、控制作业总量、减少机械重复性作业、控制作业总量来加强对学生作业管理；第二提升课后服务水平，构建“基础托管 + 素质拓展”的课后服务体系，开展艺术、体育、科学等多样化课程，满足学生多样化需求；第三提高课堂教学质量，创新教学方法，利用智慧教育平台资源提高教学效果，提升教师教学能力，促进教师专业发展。

4.3. 加强政策协同，促进教育资源整合

推进校内教育与校外培训有机衔接，共同服务于教育“育人”目标，政府要制定校内外有机衔接的政策，出台相关配套措施，利用智慧化对政策落实进行监管，鼓励社会和家长对政策落实情况等进行监督。具体而言，政府要基于“基础性教育服务 + 个性化发展需求”的校内外分工定位，明确校外培训机构作为学校教育的补充，在校外培训机构课程的设置上要避免重复，确保学校教育课程与校外培训补充课程的有机衔接。使用全国统一的“校外教育培训监管与服务综合平台”，实现机构全流程线上管理，并不断改善平台监管功能；采用多元监督机制，鼓励家长对校外培训机构进行监督，开通举报渠道，建立快速响应机制，定期发布校外培训市场发展白皮书，实行信息公开。