基于大數據的研究生綜合素質評價體系研究

農麗萍 史新華

摘 要 科學合理的評價體系是研究生培養質量的可靠保障。當前，高等教育結合大數據適時改革是教育發展的大趨勢，利用大數據技術將成為構建研究生綜合素質評價體系的有效途徑。從研究生發展性評價入手，分析基于大數據的研究生綜合素質評價體系構建的必要性并提出策略，以期拓展全面提高教育質量的理論創新。

關鍵詞 大數據；發展性評價；研究生；綜合素質評價體系

中圖分類號：G643 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2018）06-0011-03

Comprehensive Quality Evaluation System of Postgraduates based on Big Data//NONG Liping， SHI Xinhua

Abstract A scientific and reasonable evaluation system is a guaran-

tee for the quality of postgraduates. At present， the higher education reform combining with big data is the trend of educational develop-ment. It becomes an effective way to construct the comprehensive quality evaluation system of postgraduates with the big data techno-logy. The paper starts with the summary of the developmental eva-

luation of students， which is followed by an analysis of the necessity

of comprehensive quality evaluation system， finally the evaluation strategy is put forward， with the purpose of expanding the theore-tical innovation of improving the quality of education.

Key words big data； developmental evaluation； postgraduates； com-

prehensive quality evaluation system

1 引言

大數據時代的到來對整個社會產生革命性的影響，教育領域正在步入大數據時代，利用大數據促進教育發展、推進教育改革已成為共識。近年來，我國研究生招生規模急劇擴張，研究生教育呈現好兆頭的同時，帶來研究生綜合素質參差不齊的現象[1-2]。《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010—2020年）》提出“完善監測評估體系，定期發布監測評估報告”，“做好學生成長記錄，完善綜合素質評價”[3]。綜合素質評價貫穿研究生教育的全過程，構建適應大數據時代的研究生綜合素質評價體系，對研究生綜合素質進行科學、全面評價，是確保研究生培養質量的必然要求，是我國教育體制創新的需要[4-5]。

2 教育大數據與發展性評價

教育大數據 國際數據公司IDC（International Data Corporation）將大數據定義為“通過使用高效的采集、發現和分析，從超大容量的多樣數據中經濟地提取價值”[6]。業界普遍用“4V”來表征大數據特征，即大量（Volume）、多樣（Variety）、高速（Velocity）、價值（Value）。研究生教育領域數據量巨大，研究生在校園生活和學習的方方面面，教與學的各個環節，都產生海量數據，包括選修課程、學業評定、學術科研活動、圖書借閱、社交網絡、文體活動等各類數據，都呈現動態性、直觀性、多樣化、差異化和迅猛增長的趨勢。這些原始數據蘊含巨大的價值，具有大數據的特征。

發展性評價 目前，發展性及多元化成為學生評價的主流價值取向及發展趨勢。發展性評價指的是在全面、科學地搜集、處理和分析學生數據信息的基礎上，對學生的發展和變化做出判斷，其目的是以評價促進學生全面發展。作為一種現代教育理念，發展性評價在評價中應以學生為中心，將更多的互動和交流貫穿于研究生培養的全過程，充分發揮評價的教育功能，著眼于學生未來的發展潛力。研究生是具有獨立思考意識的主體，對他們的綜合評價需要系統、全面，同時應遵循科學性、可行性、發展性、個性化、多樣性等原則。

在大數據時代開展學生評價，是基于大數據思維的引領和大數據技術的支撐，采集具有“全體性、混雜性、相關性”的教育大數據來開展學生評價。教育大數據與研究生綜合素質評價之間能夠完美契合，比如：教育大數據所呈現的動態性和跟蹤性能夠體現研究生的發展性和評價的過程性，教育大數據的差異化可對應研究生評價的個性化，教育大數據的預警性可體現出研究生評價的及時性。兩者的契合程度說明大數據可以為建立研究生綜合素質評價體系提供思維創新和技術指導。

3 基于大數據的研究生綜合素質評價體系構建的必要性分析

國外的研究生教育歷史悠久，發達國家對研究生綜合素質培養注重從實際出發。美國、英國、德國等國家已建立比較完善的研究生教育質量評價體系[7]。國外的素質評價側重于論文方面的考核，強調論文中的創新能力和實踐能力。國內高校倡導素質教育，主張提升研究生培養質量，建立了一定的評估體系，但傳統的評價體系仍然存在很多缺陷，主要表現為以下幾點。

1）評價內容缺乏整體性和過程性。傳統的評價強調對德、智、體進行考查，但在設計體系時往往只是簡單羅列學習成績、科研成績、文體獲獎，再按一定的比例加分。這樣的評價非常片面，忽視了考核高層次人才的重要特征，比如創新能力、實踐能力、心理素質等重要因素。而且多數高校的考核評價一般選在學期結束時進行，這些評價帶有明顯的階段性和時間限制，容易形成終結性評價，忽視形成性評價，參考價值有限。

2）評價體系注重共性考核，忽視個性化發展。高校在設計評價體系時，往往只是從共性的層面進行思考，比如僅僅用學習或科研來考核，但是對于個性化的一些因素，比如學生的社會責任感、精神價值等，基本被忽視。

3）評價體系的功能定位過于功利化。各高校建立考評體系本意是為了激勵學生，但往往只是為了應付既定的制度或者為了評獎評優而制定，考評體系中僅僅是對學生成績、論文數量、各類獲獎進行簡單歸納，注重分數和名次，但對研究生的科學素養、創新能力等隱性指標極少關注，致使一些研究生急功近利，極個別甚至出現抄襲他人成果等學術不道德現象。

4）評價程序過于煩瑣，評價中存在不公平現象。現行大部分綜合評價指標缺乏明確的定量分析方法，部分評價環節較為主觀，評價過程中或多或少會存在評分不夠民主的缺陷，影響評價結果的公正性、公平性和科學性。

5）傳統的評價體系缺乏心理干預和危機預警機制。傳統的評價體系因其片面性和時間限制性，缺乏反饋機制，難以在評價中發現學生的心理問題，更無法對危機有預警機制。

目前國內對學業評價、科研能力評價的研究較多，但對于研究生綜合素質評價的研究較少，而結合大數據將數據挖掘與高校研究生綜合評價相結合的研究還極少。創新性地開展大數據背景下的研究生綜合素質評價研究，利用大數據挖掘和分析針對研究生群體和個人的行為矯正、動態監測、預警預測，有利于學生發展，在高等教育全面深化改革、著力實現素質教育的背景下，將擁有較大的空間和價值。

4 基于大數據的研究生綜合素質評價策略

發展性綜合素質評價既是重要的理論討論，也是重要的應用實踐研究。研究生的綜合素質評價體系應包括道德素養、文化技能、身心健康、科研能力、實踐能力、創新能力、行為方式等多方面的基本信息，應全面覆蓋研究生成長階段的信息，能夠實現過程評價。構建的評價體系在開放的環境中運行，在實踐中不斷修正和完善指標內容和權重，使得測評工作更加完善和貼近實際。

實施的主要策略 利用數據分析、挖掘工具，可以得到多角色的評價報告單，形成“學生綜合評價報告”。實施的基本框架如圖1所示。

1）樹立大數據理念，搭建有效的研究生教育信息化平臺。目前高校教育信息化程度的不足限制了大數據研究方法的應用。大數據是一種將世間一切數據化的努力和嘗試。基于大數據的理念，嘗試將研究生生活、學習的各種現象數據化。研究生數據復雜多樣，包括結構化數據、非結構化數據、半結構化數據。而建立研究生教育數據庫，并充分利用數據進行決策，是大數據時代構建研究生綜合素質評價體系的優先行動計劃。社會和研究生培養單位在整合原有信息系統的基礎上，建立符合大數據特征要求的研究生教育數據庫，建設和升級數據采集設備、數據傳輸網絡，促進資源共享，推進高校資源配置的優化，將復雜的大數據提供給專業人員處理，為高校管理決策提供證據支撐。

2）多樣性的數據采集。數據采集是大數據技術應用的前提和基礎。采集的研究生數據信息應體現完整性、關聯性和連續性。這就需要將涉及研究生的相關信息盡可能收集到位，除了采集學校里現存的系統如研究生管理系統、迎新系統、心理測評系統、圖書借閱系統的數據外，還要將學生在社會實踐、企業實習的數據、學生家庭數據、學生在網絡媒介上發布的博文、媒體報道、開放在線課程、在線問卷調查等數據一并收集，包括思想品德、行為規范、群體公益、學習科研、創新創造、誠實信用等多方面的關聯度較大的數據信息鏈。此外，由于數據信息的連續性能反映事物的發展變化過程，因此除了采集歷史數據外，還要做好實時信息的收集，通過長時間的積累為應用奠定良好基礎。

3）數據處理。數據處理包括數據篩選和數據挖掘。在采集研究生數據的過程中，為保證數據信息的完整性和最大化，一些虛假、無關或大量重復的數據被收集其中，這就需要進行過濾和篩選，從而提高數據的準確度。此外，對數據應進行分類管理，如校內數據與校外數據、共性數據和個性數據、歷史數據與實時數據等，從而保證數據信息分析的針對性。經過數據采集和篩選后，通過數據挖掘技術在海量數據中發現因果性和相關性，研究和提出融合結構化、半結構化、非結構化數據的發展性評價模型，對采集到的數據進行分析處理。

4）數據利用。經過挖掘和分析的數據最終是希望在實踐中加以利用。將得到的數據轉化為現實的問題，形成針對性強、易于理解的報告，比如個體知識、心理、行為、能力、發展潛質的報告單和群體發展評測報告，同時分析問題產生的原因，形成決策建議反饋給管理部門和機構。比如：將研究生學術訓練、能力提升報告提交給導師組，導師掌握對學生能力提高起關鍵作用的因素，有針對性地開展科研指導；管理人員根據研究生心理報告開展心理輔導；研究生根據發展潛質報告規劃自己的學術和職業發展道路等。

實施的關鍵挑戰 盡管利用教育大數據開展研究生綜合素質評價具有可行性，但是不可否認其間存在巨大的難度和挑戰：

1）大數據存在缺陷，并非所有一切都可以數據化，比如學生的意識、情感、思想、態度等難以用定量的數據加以統計和描述；

2）大數據方法與技術本身不成熟，數據采集、數據清洗、數據規范化處理、數據存儲等，無論是對硬件設備還是算法而言，都是嚴峻挑戰；

3）大數據的應用存在倫理挑戰，數據的收集和應用可能會侵犯學生隱私，如何做到數據收集與隱私保護的平衡非常重要；

4）目前大數據專業人才稀缺，組建和培養一批既懂得高校教育管理又具備大數據思維，能從學生角度發現問題、思考問題和解決問題的數據分析人才，也是決定此項工作實施的關鍵。

應對這些挑戰，如何破解，如何抓住機遇，需要進一步研究和探索，從而為建立科學的評價體系提供保障。

5 結語

大數據對教育產生深刻和全面影響，在繁雜的教育數據信息中運用大數據技術提取有價值的信息，構建研究生綜合素質評價體系，是很有前景的一個發展方向。用大數據思維來構建全方位導向性與激勵性并存的評價體系，加強理論研究和實踐探索，將對促進研究生發展、全面推進素質教育起到重要作用。

參考文獻

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