大學生綜合素質評價系統中現代信息技術的優化與探索＊

戴婷婷 劉宇涵

（1.四川大學電氣工程學院，四川 成都 610000；2.北京化工大學國際教育學院，北京 100000）

一、引言

大學生綜合素質測評是通過制定科學可行的測評指標，對大學生的思想、品德、學習、技能、身心素質等方面進行綜合評價，是學校評獎評優、推優入黨等重要依據[1]。目前，針對大學生綜合素質測評系統的建立及運用，存在各種各樣的信息化技術，例如，數據挖掘技術、行為大數據技術、用戶畫像構建技術、區塊鏈等。

二、幾種信息化技術類比分析

數據挖掘技術運用于學生綜合素質測評，在前期處理和篩選大量數據方面，能從數據量龐大的目標數據庫中，找出那些滿足用戶使用需求的潛在有用數據信息。該種技術綜合了多學科知識與技術，涵蓋了統計學理論、人工智能、數據庫技術、模式識別、數據可視化技術等，可以輕松解決傳統人工測評方法中存在的各種缺陷和不足，顯著改善提升測評管理工作的質量和效率。

基于行為大數據的學生綜合素質測評系統，提前構建校園大數據環境，收集學生在校園里與綜合素質測評相關的一切行為信息，對所得數據處理分析，建立學生行為數據中心，之后建立學生行為數據和學生綜合素質評價標準之間的關系。通過將行為大數據與綜合素質考核標準關聯分析，橫向和縱向比較，能制定出較為科學的行為標準和考核體系[2]。

學生綜合素質評價的用戶畫像對學生在校期間的學習、科研、實習實訓、生活等活動中產生和積累的海量數據，利用大數據技術進行存儲、加工、治理和交換，通過特征分析、聚類、分類、異常分析和TopN分析，以圖與表的形式發現并挖掘學生行為特征的規律性，塑造一個虛擬化的真實學生模型，為學生評價的方法、過程、反饋提供了強大的技術支撐和管理模式[3]。

雖然單獨運用以上某種技術也可設計得到綜合素質測評體系，但經過類比研究（表1）后發現各個技術有所側重，若將上述某些技術相互配合，運用在評價系統的不同階段，則可以制定出從建立到實際運用的較為完善的綜合素質評價系統。

表1 三種信息技術的類比分析結果

三、大學生綜合素質評價系統中現代信息技術的優化應用

首先，通過以上類比不難發現，數據挖掘技術在數據的挖掘與篩選、提升測評質量方面有巨大的優勢，可以將此技術運用于數據收集階段；行為大數據與綜合素質考核標準關聯分析，能制定出較為科學的行為標準和考核體系，可以將此技術運用于數據分析階段；用戶畫像為學生綜合素質評價的提質增效提供事實性參考和科學性預測依據，可以將此技術運用于評價結果及其應用階段。其次，三種信息技術存在的缺點，可以用對方的優勢來進行互補，例如，行為大數據收集到的數據無關項較多，需要數據挖掘技術進行數據篩選和處理；用戶畫像需要大數據支撐，若數據挖掘不準確，可能導致用戶畫像與學生真實表現間存在偏差。

將以上的優化設計運用于實際的學生綜合素質評價體系中，以文獻為例可改變手工錄入誤差，測評工作效率低下，考核評估指標固化，評價結果呈現單一等問題，顯著提升測評管理工作的質量和效率，提高測評的科學性和準確度，考核標準更加科學符合實際需求，評價的結果變革為綜合的、多維的、全過程的數據模型。

同時，也應該看到，大學生綜合素質的評價結果，不僅為學生的成長發展提供立體多維度的觀測視角，還需要應用于教育教學的持續改進環節，更應為人才培養、思政教育工作的不斷優化和更新，提供科學依據及技術支持。