基于大數據分析的理工科大學生創業能力評估*
——以某學院為例

陳亞瓊 吳文博

(湖南工程學院理學院，湖南 湘潭 411104)

習主席在貴州考察大數據應用展示中心時強調，我國大數據采集和應用剛起步，要加強研究、加大投入，力爭走在世界前列。毫無疑問，大數據對人類社會發展影響越來越大。在大數據時代，隨著理工科大學生創業能力培養的內部和外部環境產生的巨大變化，理工科大學生創業能力評估也出現了許多新挑戰、新課題。為了應對新挑戰、解答新課題，理工科大學生創業能力評估必須更新理念、更新手段。適應大數據時代理工科大學生創業能力評估特點，應樹立大數據思維、運用大數據技術，使理工科大學生創業能力評估更加體現時代性、把握規律性、富于創造性，不斷提高科學化水平。

一、大數據時代理工科大學生創業能力評估面臨的新變化

培養理工科大學生創業能力是一項系統工程，對理工科大學生創業能力的培養進行評估理所當然涉及方方面面，其系統性、復雜性不言自明。大數據時代，理工科大學生創業能力評估的諸多環節發生了變動和革新，只有正確認識這些變動和革新，才能找到構建大數據時代理工科大學生創業能力評估體系的發力點和突破口。

(一)評估方式：從抽樣考評到全樣考評

由于受技術、經費和人力等因素限制，傳統的評估方式一般是抽取理工科大學生關于創業能力的部分樣本作為參照，并以此來模擬代表整體狀況，這也是眾多調查研究項目屢試不爽的一種評估方法。但這只是一條捷徑，是在不可收集和分析全部數據的情況下的選擇，它本身存在許多固有的缺陷。它的成功依賴于采樣的絕對隨機性，但是實現采樣的隨機性非常困難。譬如民主測評和創業能力調查問卷發放范圍和數量最多不超過幾百份，得出的結論和建議也并不能被公眾和單位接受。而在大數據時代，伴隨互聯網、物聯網、云計算技術的發展繁榮，理工科大學生創業能力評估可采用全體樣本和所有數據的方法，比如通過對某學院大學生創業基本信息的全樣本分析，可以得知某學院大學生創業的整體情況，包括創業能力高低、創業成功與否等等。采用網絡線上實施，覆蓋該校理工大學生創業各個方面的表現，從而突破物理和地理因素的拘宥，確保不留死角。

(二)評估過程：從階段總結到實時總結

以往的評估工作必須等到理工科大學生創業發展到一定程度方可實施，時間過長也為弄虛作假提供了滋生土壤，導致評估結果成了“表揚稿”“表揚信”。在大數據時代，引入大數據技術后，理工科大學生創業能力評估無需等到創業結束后進行，相反，可以通過海量數據對行為進行分析，一旦有了新情況、新動態就可立即予以關注，從而實現對新生事物的早期干預和分析。大數據甚至可以發現事物發展潛在的規律，具有一定的“智能性”，當每一次的評估數據被收集和整理，并通過有效的方式聯結起來，就會為理工科大學生創業能力評估工作的開展提供全局性評估，我們就可以比較清晰地勾勒出理工科大學生創業的全景圖，并準確地把握其優勢和缺陷，從而輔助決策，進行相應的培養。

(三)評估結果：從現狀分析到預測趨勢

過去的理工科大學生創業能力評估以靜態為主，所謂靜態評估是指在一定時間、空間和環境下對理工科大學生創業的現狀進行評估。靜態評估用以表明現狀，有助于綜合把握理工科大學生創業的績效成果。動態評估則是指在一定時間、空間和情境序列上，對理工科大學生創業變動過程進行評估，用以表明發展能力和發展趨向。同樣由于技術的限制，動態評估在以前往往難以實現。而理工科大學生創業能力評估是一項長期的系統工程，只有靜態評估沒有動態評估，勢必導致評估中出現形而上學的錯誤，看不到理工科大學生創業的發展潛力和發展趨向。預測分析可謂大數據的“圣杯”，恰如“大數據商業應用第一人”維克托·邁爾-舍恩伯格認為的，“大數據時代的核心就是預測”。引入大數據技術，預測理工科大學生創業能力培養越來越具有可能性，通過收集理工科大學生創業能力基礎和現狀的數據，并結合理工科大學生基本態度量表，可精準測算出今后一段時間理工科大學生創業的發展趨勢。

二、大數據時代理工科大學生創業能力評估存在的問題

與大數據緊密相聯的是網絡和信息化，而網絡和信息化是天然的“雙刃劍”，在為理工科大學生創業能力評估帶來機遇的同時，也為提出了一系列新的挑戰和問題，亟需一整套配套措施加以應對。但就目前而言，理工科大學生創業能力培養無論是在大數據建設上抑或管理上都缺少有針對性的舉措。

(一)數據意識淡薄

國人數據意識的淡薄，由來已久，中國近現代著名的思想家胡適就對中國人“凡事差不多、凡事只講大致如此”的習慣和作風深感憂慮。理工學院運用大數據多半是在計算機領域，近來也有學者認為大數據將對評估工作大有裨益，但實踐案例屈指可數，該學院內部推行大數據更是少之又少，形成了“不知、不建、不用、不管”的尷尬局面。當前，理工科大學生創業能力評估在一定程度上還囿于思維定勢，陷于傳統手段。比方說，能力評估應當堅持定性評估與定量評估相結合，既注重對創業效果的評價，又注重對創業過程中量化指標的考核，但在實際操作時，不少指標都是根據領導層的個人經驗、關系親疏來判斷，特別是在評估立場、覺悟、水平等一系列主觀性頗強的指標時。而所謂的量化，也不過是主觀判斷之后的量化，且是部分的量化，與大數據時代的科學評估相去甚遠。

(二)數據質量不高

正確的能力評估是推動理工科大學生創業能力培養的重要環節和重要保證。做到正確評估，持有高質量的評估數據是關鍵。然而，在實際的理工科大學生創業能力評估過程中，評估主體和評估對象任何一方的偏差都會致使評估數據產生謬誤。于評估主體而言，尤其是在能力測評方面，目前絕大多數均是采用發放紙質問卷的形式開展的，評估主體如果是普通大學生，慮及切身利益，所填答案或非自己真實想法，如此結果必然不準確。于評估對象而言，由于評估結果關乎學院或老師對自己的評價，主觀作假的傾向將更為突顯，在匯報工作、遞交材料、召開座談會等環節，或多或少都會存在謊報、虛報乃至瞞報的現象。

(三)數據人才欠缺

應當承認，推動大數據在理工科大學生創業能力評估工作中的應用，根本在于大數據人才。但是，學院大數據專業性人才則相對偏少，這可謂是不爭的事實，特別是信息專業、數據統計專業等科技類人才更少。雖然可以邀請綜合評估組織完成評估，但學院理工科大學生創業能力評估主要由學院內部完成，而學院大數據建設本身就要比較滯后，因此在人才配備方面顯然也是較為欠缺的。此外，即使是在已有的數據人才中，以往的理工科大學生創業能力評估工作也并不注重發揮他們的專長，從這個角度講，數據人才的短缺實質上是數據意識匱乏所導致的必然結果。

三、大數據時代理工科大學生創業能力評估體系的改革進路

大數據的巨大價值已經為政界、商界、學界等各行各業所公認，但毋庸置疑的是目前大數據的研究還處于起步階段，如何開發和應用大數據尚是未知數，問題的解決也需要一個循序漸進的過程。對理工科大學生創業能力評估工作來說，除去對上述三個問題出臺宏觀的應對措施以外，未來大數據微觀出路和做點主要有以下幾個方面。

(一)大數據收集：盡量擴大信息源

擴大信息源，實際上是尊重大數據時代思維模式從“精確性”轉變為“混雜性”的必然結論。傳統的評估主要采取簡單的上級考察和下級測評，并就此得出結論。兩級評估雖然能夠反映部分情況，但對整體真實效果的把握往往力有未遂。大數據時代應當將評估方進行多元化拓展，使評估主體成為集綜合評估組織、學院領導、教師和學生、自主評估為一體的評估體系，而且還加大對互聯網中信息的采集，讓平時隱藏的數據“浮出水面”，最后通過多方評估數據的綜合交叉復驗，可以發現眾多原來兩級評估所不能發現的問題和成績，由此做出精確度更高、指導性更強的評估結果。

(二)大數據存儲：注意集約化

數據存儲是數據收集之后的重要步驟，主要用于存儲器把采集到的評估數據存儲起來，建立相應的數據庫，并進行管理和調用。要達到低成本、高可靠性目標，通常要用到冗余配置、分布化和云計算技術，在存儲時要按照一定規則對數據進行分類。而分類的前提是必須將評估的項目轉化為計算機可以識別的數據。比如學院每個理工科大學生創業中的行為表現是可以轉化為數據的，一個理工科大學生能不能正確處理政府調控與市場經濟的關系，是不是自覺按照市場經濟規律創業，肯不肯主動創新創造，有沒有超出法律和政策許可的范圍謀求個人私利，敢不敢在市場空白領域有所作為，等等，這些行為表現能夠極為準確地反映一名大學生的創業狀態。而后是要對數據進行立體化的標簽標注以便于日后檢索，比如哪些體現理工科大學生的創業能力，哪些是學院培養工作取得的成果，哪些是創業能力必備的具體指標，都應該有具體的歸屬。

(三)大數據處理：注意提純和結構化

“大數據”其中一個特點是Value(價值密度低)，也就是說在一大堆數據當中有用的極有可能屈指可數。因此，當采集了足夠多的相關數據之后，為確保數據物盡其用，需要對數據進行逐個排查，挑選出對理工科大學生創業能力評估有價值的數據，比如代表大學生創業基本狀態的數據、代表創業公司同事觀點的數據、代表具體創業成果的數據等等，過濾掉某些無效數據。大數據的處理也相應地加大了工作人員的工作量，對其工作能力和素質也提出了更高的要求。由于很多相關信息單憑網絡和計算機軟件是無法準確進行排查的，特別是那些主觀性較強的數據，在計算機軟件進行初次排查之后就只能依靠工作人員的經驗進行判斷和識別。所以，我們的評估工作人員應當加強對大數據處理能力的訓練，要弄清數據何時采集、為何采集、怎樣采集、有何作用，從而盡快適應和勝任理工科大學生創業能力評估的工作任務。