基于大數據的實踐技能評價方法*

◆胡畔

1 引言

由于實踐教學過程和評價目標描述抽象性等原因，對學生的實踐技能水平評價往往缺乏評價的信度與效度，對學生實踐情況的評價往往存在“重數量、輕質量，重表象、輕內涵”[1]現象，而對學生實踐能力形成過程中真正欠缺的、亟待加強或提高的方面沒有任何可溯源的合理解釋。另外，單純的實踐活動往往缺乏對理論知識的反芻、升華和反思，這種低效度的能力評價恰好又促進了不具任何思辨的、簡單重復的低水平實踐活動，這與實踐教學的人才培養目標相背離，不僅阻礙了學生思維活動的具體化和外化，也導致學生實踐能力的低效培養與片面發展。

本課題運用大數據數據分析和數據挖掘等方法開展研究，對校內已經積累的海量、龐雜的記錄學生在校期間學習“軌跡”的大數據進行分析，探索學生實踐能力培養的構成因素，設計更加科學合理的實踐能力評價方法和評價體系，以發揮評價體系在實踐能力培養中的導向性作用，引導學生主動學習、自我發展和完善，促進更好開展教育實踐教學工作，縮短實踐方面的校企間差距，最終為學生全面發展提供有力的支撐和保障。

2 各階段研究說明

實踐技能構成因素探索和分析教育科學理論對實踐能力的認識從多個不同角度形成一系列的定義和描述，如：“實踐能力是個體在實踐生活中獲取潛隱知識和背景信息、定義問題及解決問題的一種能力，它可以較好地預測個體未來的工作表現”[2]；“實踐能力是保證個體順利運用已有知識、技能去解決實際問題所必須具備的那些生理和心理特征”[3]；等等。

美國國家教育和經濟中心等將實踐能力分為問題解決、交流工具和技巧、信息工具和技巧、學習和自我管理的工具和技巧、與他人共同工作的工具和技巧[4]；國內典型觀點認為“實踐能力劃分為四個基本構成要素：實踐動機、一般實踐能力因素、專項實踐能力因素和情境實踐能力因素”，“實踐能力分為動手操作能力、日常生活實踐能力、職業活動實踐能力、人際交往實踐能力”[5]。總之，對實踐能力的各種描述都是聚焦于“能力”層面的認識，對一般性實踐活動中人的素質情況的內涵探究討論范圍更加寬泛，而實踐技能則更強調運用某一項專門技術的能力，即在實際工作中表現出來的技術應用情況、對工作崗位的適應情況等。

本文結合近年來學生就業后從事的工作崗位情況，在大量調研和分析基礎上對實踐技能的內涵做如下描述。

1）專業崗位技術能力。從企業人力資源管理的角度出發，一般通過績效方式達到量化考核的目的。表面上看，該能力的形成主要來源于企業崗位技能培訓活動，而實際上是學生在校階段學習過程中專業理論知識和專業實踐技能沉淀的基礎上的一種升華凝結。

2）交流與溝通技能。現代工業的標準化、自動化及流水線形式的大規模協作生產形式，使任何一個組織在創造價值過程中內部人員之間的聯系更加緊密，成員的協同、協作、團隊組織、發展創新等都依賴于人的溝通交流，甚至有觀點認為“溝通就是生產力”。

3）發現、分析、解決問題能力。優秀的企業員工應善于發現其崗位工作中各種新問題，在結合自己經驗初步判斷基礎上，根據其崗位職責和工作流程設計，對出現的新問題做出合適的解決方案設計。

實踐技能量化評價方案設計

1）設計思路。實踐技能評價有助于學校、企業了解學生技能水平情況，同時便于學生個人及時調整自己的學習目標和方向，提高就業競爭力。確定實踐技能評價方案的設計思路如下。

①面向實踐技能內涵的三個方面，結合專業培養目標，圍繞培養方案設置，找出其能力形成來源，研究高校教育階段的貢獻情況，析出觀測點，初步解決在校知識學習和職業技能需求的貫通問題。

②實踐技能評價應涵蓋在校理論教學、實踐教學和課程設計等多個培養環節，所涉及的觀測點結合教學活動開展，為簡化評價過程和提高評價準確率，應可以直接從教學工作中采集原始成績用于評價使用。

③實踐技能評價在綜合學生多方面學習質量評價的基礎上，應進一步探索采集學生創新、協作、思辨等隱性因素對實踐技能形成的評價研究，通過發揮全面發展和個性發展相結合的技能評價設置，避免陷入同質化的人才培養傾向。

④評價體系的設計工作是一個持續更新與不斷完善的過程，這項工作涉及高校教師、企業員工、學生個人等多個類型的用戶，對評價結果的校對可能需要一個更長期的反饋過程，所以應充分結合校內教學管理、學生就業、校友信息等現有平臺接口和信息資源。

2）對歷史數據進行評價。學生在校學習期間形成大量評價數據，包括考試成績、平時作業記錄、課程設計報告、畢業設計報告、實習報告等，但由于原始成績數據中存在大量不完整、不一致、異常等情況，可能影響到后期數據分析的執行效率，甚至可能導致結果偏差，因此對采集到的數據首先進行清洗、集成、變換、規約等一系列的數據預處理。

①數據清洗。從統計上說，缺失的數據可能會產生有偏估計，從而使樣本數據不能很好地代表總體。本項目中有極少部分學生的學習記錄出現缺失值情況，其原因主要為患病、入伍等退學情況導致，在調研樣本中已失去后期進一步調查的意義，且該部分數據量極少，故采用刪除法處理。在本項目中出現異常值情況的原因主要是人為輸入的錯誤，對出現異常值的記錄根據對比結果進行相應的更正處理。

②數據集成。本項目中模式匹配主要涉及多張二維表的合并，學校內部對學生數據具有天然形成的關鍵字——學號，且學號同時包含學生入學年份、專業、班級等信息，并能夠保證其對記錄的唯一性標識。

數據冗余可能存在兩種情況：重復記錄和重復（相關性）屬性。如果一致性檢查較好完成，則重復記錄情況將可以基本避免；而重復（相關性）屬性情況則可能較普遍存在，如專業基礎課和專業課中存在聯系比較緊密的兩門課程，學生一般在這兩門課的考核中可能形成相對同樣的評價結果成績。對應重復（相關性）屬性需要相關分析進行查找，按步驟把現有的同一類別的成績整理成二維表格后導入軟件中進行各屬性相關分析，將相關系數小于0.1的屬性去除。

③數據變換。數據聚集是對數據進行匯總；數據概化是將屬性中的低層數據概念化到高層概念。如外語類成績由多個學期的外語課程成績組成，為了提高成績評價的穩定性，對成績使用數據聚集的形式進行處理，處理后該類下的多門成績聚合為一項。

數據規范化是將數據按比例縮放，使之落入一個特定的區域，如[0,1]。規范化可以保證輸入值在一個相對小的范圍內，這對基于距離的聚類算法和神經網絡算法是非常重要的。本項目主要使用最小—最大規范化，將聚集和概化后的數據整理到[0,1]范圍內。

整理后的數據基本可以滿足實踐技能形成要素顯性來源分析各項目的評價數據來源要求，且該評價結果所給出分數真實、客觀，能反映出學生的在校學習情況。

對已就業學生在工作中表現的實踐能力評價實踐技能形成要素中的隱性來源不易直接形成評價數據，故采用設計調查問卷的形式，設計恰當題目，采用合理計分法，覆蓋實踐技能形成要素隱性來源的各個項目，并制作題目—項目覆蓋量表，以最大化地應用每道題目蘊含的功能。使用此方法對學生進行調查，在獲得調研答卷后綜合打分，再形成評價數據。

1）隱性項目調查問卷設計。調查問卷擬在Web 頁面端提供答題接口，參加答題的人員包括即將畢業D 學生和已就業的部分學生。為了避免偏向性、選項不完備等問題，在命題過程中也要進行充分論證，盡量保證題目精干而覆蓋面廣泛。

優秀的、高價值的調查問卷應能真實反映參試人群實際情況，問卷設計的題目應表述明確和選項梯度清晰，問卷涵蓋調研全面整體、邏輯連貫。課題組在這項工作中進行了大量的調研工作，多次研究討論，極力避免問卷命題偏差，但該項工作仍需要在實踐中不斷改進完善。

2）收集評價數據。評價數據是學生畢業后在工作中實際表現出的實踐技能情況，按本項目研究設定，實踐技能可以量化評價打分并由專業崗位技術能力、交流與溝通技能、發現—分析—解決問題能力三個方面組成，但畢業生就業后所從事行業有較大區別，所從事的崗位對實踐技能的要求有其不同的表述形式，因此，設計一套完全統一的量化打分辦法是本項目研究難點之一。為此，課題組通過大量的調研和分析，為實踐技能評價設計問卷調查題目，試圖在技能水平抽象的基礎上對畢業生工作后所表現出的實踐技能給予全景勾勒。將設計好的調查問卷導入基于Web的調查問卷系統，并將該系統開放給部分在校生和已畢業學生進行施測。

3 結語

實踐技能具備豐富知識融合特征與人文素質內涵，這與黨的十九大報告所提倡的弘揚和傳承的工匠精神敬業、精益、專注、創新的內容完全一致。要實現既定的培養目標,必須要建立起科學、高效的技能評價體系，既要考慮從培養方案、實踐內容和考核評價等幾個方面入手，也要考慮從學生自我評價、行業社會評價和實踐單位評價等多維角度衡量。

大數據革命是一場正在發生的信息革命，并即將為人們帶來政治、生產、生活、認知等全方位的變革。對于高校而言，應重視加強對大學生自主學習能力、信息獲取能力、觀察分析能力、實驗研究能力、表達溝通能力、交往合作能力等實踐能力的培養，更好地應對可能的變革。■