尹譞
關鍵詞:大數據;民辦高校;教育信用體系建設
隨著信息技術的迅猛發展,大數據已成為推動各行各業革新的關鍵力量。在民辦高校教育領域,利用大數據技術構建教育信用體系不僅是提升教育質量和管理效率的有效途徑,也是提高民辦高校競爭力的必要手段。本文旨在探討大數據如何賦能民辦高校教育信用體系建設,以揭示其應用價值和實踐路徑。
大數據技術能顯著提高教育信息的準確性,為構建信用體系奠定了基礎。在傳統管理模式中,學生信息往往靠手動記錄和傳輸,容易產生錯誤和延誤。大數據技術通過自動化收集、實時更新學生的學習行為、成績、參與度等信息,確保了數據的準確性和時效性。
大數據技術通過分析海量數據,可反映學生行為與學習成果之間的關系,為民辦高校管理和教學提供科學的決策依據。這種數據驅動的決策模式有助于民辦高校精準識別教學過程中的問題,如課程難度、學生參與度不足等,并采取針對性的措施加以改進。
在教育信用體系中,有效的風險管理是保障體系穩定運行的關鍵。大數據技術可以幫助民辦高校實現早期風險識別和預防工作,尤其在識別學生學業困難、不誠信行為等潛在風險方面可發揮重要作用[1]。通過對學生行為數據的分析,民辦高校可以及時發現異常問題,從而采取預防措施。
在大數據時代,民辦高校教育信用體系建設需要構建高效、可靠的數據采集和處理機制,從多樣化的數據源中自動收集教育活動相關的數據,并通過高級數據處理和分析技術,將其轉化為有價值的信息和資源,以支持教育決策和信用管理[2]。數據采集要覆蓋廣泛的數據源,包括學生的學習管理系統(LMS)活動數據、在線課程互動數據、圖書館使用數據、參與校內外活動記錄等。這些數據不僅能反映學生學習行為和成績表現、實踐參與度、社交互動和個人發展等多維度的信息。同時,民辦高校應投入資源開發或引入先進的數據采集技術和工具,如學習分析平臺和學生信息系統,確保數據的全面性和實時性。此外,數據處理和分析機制的構建是提升數據價值的關鍵步驟,利用數據的收集、整合和存儲、機器學習、人工智能和統計分析方法對數據進行深入分析總結,以識別出學生學習的偏好模式和發展趨勢,評估教學方法的有效性,預測學生的未來表現和信用風險。
創新的信用評價模型要收集整合學生的學術成績、課堂參與度、社會實踐活動、道德行為等多方面的數據。例如,分析學生在線學習平臺的互動記錄,可以評估其學習積極性和合作能力;通過社會實踐和志愿服務活動的參與記錄,可以評價學生的社會責任感和團隊精神。這些多維度的評價指標能夠更全面地反映學生的綜合素質和信用狀況[3]。大數據技術支持的信用評價模型要持續動態更新和自我優化。民辦高校要持續收集和分析數據,并根據新的數據和反饋實時調整評價指標和權重,使評價結果更加精準和及時。
在監管方面,應設定信用指標和閾值,自動識別異常情況,并透明公開信用記錄,以提升內部信任度和公平性。同時,建立合理激勵機制,促進學生和教師維護良好信用。為加強教師信用意識和素養,開展涵蓋學術誠信、教學道德的培訓活動,提高教師專業水平,促進與學生良好互動,為構建誠信文化和優質教育環境提供支持。
大數據在促進民辦教育信息的準確性、決策的科學性和信用風險的優化管理方面發揮了關鍵作用。隨著技術的不斷進步和教育需求的不斷演變,大數據在教育信用體系建設中扮演愈發重要的角色。為了充分發揮大數據的潛力,民辦高校需要不斷探索和創新,建立健全數據管理和應用機制,為學生提供公平、透明、高效的學習環境,為社會培養出更多具有高度責任感和信用意識的優秀人才。
參考文獻:
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[3]黃建偉,劉軍.社會治理變革中的合作治理:辨析、建構與展望[J].湖南社會科學,2019(1):32-40.
[4]王小梅.社會信用體系的法治建構[N].中國社會科學報,2020-06-17(4).
基金項目:2022年度福建省教育科學“十四五”規劃課題“大數據賦能福建省民辦高校教育信用體系建設研究”(編號:FJJKBK22-182)。
(作者單位:廈門工學院)