大數據視域下基于數字畫像的大學生綜合素質評價體系研究

摘" 要：高等教育是我國教育體系的重要組成部分，以高質量教育體系支撐教育強國建設，是新時代中國高等教育的使命與任務。在教育數字化背景下，如何利用“五育”全要素數據來全面、精確刻畫學生綜合素質評價的數字畫像，對打造高質量教育體系提出了新的挑戰。文章圍繞基于學生數字畫像的綜合素質評價體系，從構建評價體系框架到應用策略開展研究。首先，基于政策文本和學術論文梳理數字畫像在高校綜合素質評價中的研究現狀。其次，構建綜合素質評價體系并用于全面、客觀、準確的描繪個人數字畫像。最后，從教育教學改革、學業指導、資助育人、精準就業和網絡思政等方面闡述綜合素質評價的具體應用策略，體現出該體系對深入推進“五育融合”理念在新時代復合型人才培養過程中的價值。

關鍵詞：數字畫像;大學生綜合素質評價;數據驅動;應用策略

中圖分類號：G40-057" " 文獻標識碼：A" " 文章編號：1673-7164（2024）25-0137-04

落實立德樹人根本任務，加強大學生核心素養和綜合素質教育，不斷深化“五育并舉”的教育體系，是當下教育綜合改革的發展方向。2020年10月，中共中央、國務院印發的《深化新時代教育評價改革總體方案》指出“到2035年，基本形成富有時代特征、彰顯中國特色、體現世界水平的教育評價體系”。[1]推進綜合素質評價從定性到定量、從主觀到客觀、從結果到過程、從單一到全面的改進，有利于優化人才培養體系和促進更高質量的人才培養工作。進入人工智能時代，在數據挖掘和機器學習等信息技術支撐下，通過收集學生基本信息、學業信息、成長信息和發展信息等數據進行建模分析，[2]為數字畫像賦能大學生綜合素質評價創造了有利條件。本研究圍繞基于數字畫像的綜合素質評價這一主題，以學生“五育數據”為驅動，以學生“行為數據”為參照，構建了綜合素質評價體系框架，進一步闡述了該體系的應用策略和實際價值，充分發揮綜合評價促進學生全面發展的實效。

一、數字畫像在高校綜合素質評價中的研究現狀

學生數字畫像由用戶畫像概念遷移而來，[3]通過數據挖掘、數據處理等技術生成用戶畫像，使得評價結果更直觀、清晰、全面的呈現。芮喜等通過收集學生的日常行為數據、探索了基于學生畫像的精準思政路徑，并用于指導實際工作。[4]黃煒等以學生數字畫像的呈現及應用圍繞“畫什么、怎么畫，畫后看、畫后用”展開研究，構建了基于“五育融合”的學生數字畫像，從實踐領域的角度討論了如何基于“五育融合”建構學生數字畫像進而開展學校層面的學生綜合素質評價。[5]董燁等以整合學生基礎數據資源、學生畫像需求、標簽設計等構建了學生畫像，用于精準施策，提升思政教育實效。[6]綜上，基于數字畫像的綜合素質評價有助于發揮過程性評價的優勢，強化“五育融合”，落實五育并舉。但如何運用數據挖掘、機器學習等信息技術對“五育”全要素數據全面、精準、深度地刻畫數字畫像是破解學生綜合素質評價難點的關鍵，從而形成一套評價時效性強、結論精準性高、過程參與性全的綜合評價方法。

二、基于數字畫像的綜合素質評價體系框架

本研究設計了基于數字畫像的大學生綜合素質評價體系，包含數字畫像物理層、數據采集實踐層、數字畫像傳輸層、數字畫像網絡層、數字畫像業務層五大板塊，旨在重點挖掘數字畫像賦能綜合素質評價的潛能，探索多元、多維、異構的數據，對學生進行全面客觀、有據可循的綜合素質評價。各板塊詳述如下。

第一，數字畫像物理層。制訂畫像標簽是數字畫像構建的基礎，其關鍵在于綜合素質評價目標的定義與分類、原則的制定與實施、評價的指標與內容，由此才能高效挖掘和分析海量教育數據。本研究以大學生核心素養和綜合素質為基礎，以學生發展為目標，以文化基礎、自主發展、社會參與為抓手，以“德智體美勞”數據為指標體系源，充分挖掘大學生核心素養和綜合素質所包含的多源異構數據，構建綜合評價指標體系模型，為后續數字畫像賦能綜合素質評價的標簽集構建奠定基礎。

第二，數據采集實踐層。該板塊是構建基于數字畫像的綜合素質評價體系的前提。本研究聚焦高校人才培養、教學改革、教育管理，從教育的目標對象、學生成長發展、教輔單位等多部門、多維度、多源頭構建“全周期、全過程、全方位”的數據采集實踐層，將海量教育大數據轉化為教育發展資源。“全周期”指數據采集的樣本涵蓋學生從入學到畢業、從就業到持續發展的全鏈條數據信息。“全過程”指數據通過智慧校園、智慧學工、智慧教室和線上學習平臺等獲取各類行為數據，采集的樣本包含教師教育教學、學生成長發展等全生命周期過程數據。“全方位”指在采集校內第一課堂的教育教學數據的同時，結合第二課堂成績單、科技創新成果、社會服務等多元數據，豐富大學生數字畫像維度。

第三，數字畫像傳輸層。該板塊是對采集到的多源異構數據進行數據清洗、特征提取、聚類分析，形成綜合素質評價模型的標簽數據。利用Onehot獨熱編碼、NLP自然語言處理、K-means聚類算法等方式，對采集的業務數據、離線數據、網絡數據、行為數據和發展數據等進行網絡化、標準化、智能化預處理，通過對數據的采集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸，為綜合素質評價模型提供有效的數據信息。

第四，數字畫像網絡層。該板塊是將經過預處理后的數據信息傳入服務器，對數據進行標簽劃分，其包括學生認知標簽、學習行為標簽、個性發展標簽、學習態度標簽和發展關系標簽等。利用神經網絡、機器學習算法等對多源異構數據進行特征提取，得到學生綜合素質評價特征向量（N1，N2…Nt），通過神經網絡模型對特征向量的訓練，得到最優的綜合素質評價模型權重，并用于綜合素質評價預測、關聯和應用。

第五，數字畫像業務層。該板塊是基于數字畫像的綜合素質評價結果應用的具體實踐。該體系的評價結果可用于學生評獎評優精準評選、資助工作精準開展、升學就業精準推薦、教學改革重要參考、畢業鑒定基礎數據、推優入黨重要參考等，形成終身化評價記錄、伴隨式評價教育、智能化提升建議和可視化應用指導。可為教師教學成效給出科學、定量的描述性結論，輸出全面、精準的教學反饋報告;為學生學業成績、身心健康、成長發展和就業升學趨勢進行預測和評估;為教輔職能部門專業課程建設和培養方案制訂提供智能決策分析。

三、基于數字畫像的綜合素質評價應用策略

（一）教育教學改革創新的應用策略

教育數字化轉型推動了高質量教育體系的建設，其中數據要素是教育數字化轉型的核心要素。[7]基于數字畫像的綜合素質評價體系以數據為驅動助力教育教學改革創新，促進學生全面個性化發展，為一線教師、教學單位、教輔部門教學改革、課程優化、培養方案制訂等提供科學的決策依據。評價體系能夠全面、客觀、準確地呈現學生的學習狀況，便于教師對學生學習需求和技能特長有更深入的了解，為教師調整教學策略和授課重點提供參考，滿足學生個性化學習需求和復合型人才培養目的，全面提高人才培養質量。與此同時，該體系在一定程度上能夠幫助學校把握人才培養的方向，兼顧學生道德、知識、能力、素質等方面，挖掘學生在不同領域的發展潛力，因材施教，化解教學過程中教與學的主要矛盾。

（二）精準開展學業指導的應用策略

高校肩負著人才培養、學術研究、社會服務、文化傳承創新、國際交流合作的重要使命，學業指導是人才培養和學術研究的重要環節。[8]傳統的高校學業指導模式主要依賴任課教師對學生進行課堂考勤、反饋學生學業情況至輔導員、期末考試成績反饋至教務處等方式開展，由輔導員進行談心談話教育引導、學業輔導和學業預警。傳統的學業指導主要以結果為導向，延遲性和被動性強，實時性和主動性弱，只有當學生出現學業危機時才能及時干預。基于數字畫像的綜合評價模式精準開展學業指導，實時監測學生學習狀態，對“背離跑道之勢”及時進行干預和學業預警。采集學業發展相關數據內容如下：學業表現上，學業成績、日常上課表現、作業完成情況、科技競賽獲獎、借閱圖書次數、課程設計等;學習情感上，對學習重要性的認識、對持續性學習的看法、學習態度是否端正、能夠主動拓寬知識面等;學習能力上，自我歸納總結的意識、學習目標的制定、學習習慣的養成、協同合作能力的培養等;學術精神上，科學理論知識與工程實際問題的結合、自主思考問題解決方案的能力、面對困難能夠堅持探索研究等，將以上學業發展維度的數據作為數字畫像標簽化處理的數據依據。通過對以上多源異構數據進行數據挖掘、數據清洗、聚類分析、標簽制定、模型訓練、評價結果輸出等數據分析處理，從而構建學生學業畫像，清晰地展示學生各階段的學業情況。針對學生學業薄弱環節，如專業培養、課程學習、學科競賽、畢業設計等及時提供針對性幫扶指導，避免學生出現無法正常完成學業的現象。

（三）精準開展資助育人的應用策略

當前，高校的評獎評優和資助育人等事務性工作主要以學生提出申請后提交材料，再由輔導員牽頭成立評議小組進行評定的方式開展。該方式存在認定流程單一、精細化程度低、過程參與性低、缺乏持續性教育引導、依賴于評定材料主觀性較大等問題。基于數字畫像的綜合評價模式精準資助育人，可以提高開展資助工作的效率和精準性，讓資助工作轉變為以結果為主導，以過程為補充的綜合評價模式。

借助基于數字畫像的綜合評價體系，精準識別家庭經濟困難學生，初步形成困難學生名單，并通過收集學生在校生活數據，如食堂消費、學費繳納、貸款情況、生活消費、外出游玩等信息，形成精準資助的數據基礎，并對數據進行分析處理，設置標簽文件、通過模型預測輸出家庭經濟困難等級的評定結果，有效避免在班級評議過程中標準不統一等因素的干擾，做到評定過程有數據，評定結果有依據。評價體系，還能辨別出因“礙于顏面”等不愿意申請而真實困難的學生或評議認定貧困學生中的非貧困學生，提高資助工作的精準性。最后，通過學生數字畫像的動態更新，可以監測學生在受資助后的成長發展和經濟狀況，了解學生所獲得的助學金是否用于改善生活條件，確保資助育人的實效。

（四）精準施策提升就業的應用策略

就業是青年大學生的迫切需求、發展之基，高校畢業生就業關系民生福祉、經濟發展和國家未來。當前，高校學生就業指導通常以開設職業規劃與就業指導課程、發布企業招聘信息、簡歷制作指導等方式為主，而大學生就業是“求職學生—高校—用人單位”三者之間信息互換的實踐過程，單一片面化培養易造成就業指導課程內容與企業人才需求脫離、崗位勝任力與學生專業能力不匹配等問題。基于數字畫像的綜合評價模式精準施策提升就業質量，建立融合畢業生素質畫像和崗位勝任力要求畫像，集數據采集處理、分析應用為一體的精準就業服務系統，涵蓋就業素質能力評價提升、基礎就業服務、就業信息雙向推送、個性化求職指引和就業趨勢分析的功能，既能在求職過程中提供精準指導，也能輸出評價結果，幫助學生找準求職定位。有利于解決目前招聘求職供給側信息不對稱的難點，有利于學校進一步健全更充分更高質量就業促進機制和優化人才培養體系，有利于求職學生更快更準地找到合適的工作和實現自身的價值，有利于用人單位提高招聘的質量和效率。

（五）強化網絡思政建設的應用策略

隨著新媒體的快速發展，高校思想政治教育面臨著新的挑戰和機遇。越來越多的輔導員嘗試利用公眾號、視頻號等開展網絡思政，以實現在思想價值引領、職業規劃、就業創業指導、心理健康教育、人際交往引導、學業指導等方面的工作模式創新，但也面臨著諸多挑戰和困難。如常見的公眾號推文，輔導員認為重要且對學生非常實用的文章卻無法達到預期的閱讀效果，原因在于當前的內容以教師為主體，而并非以學生為主體，借助基于數字畫像的綜合評價模式強化網絡思政建設。不同地區、高校、年齡的學生群體特征屬性呈現差異，根據專業背景、學科類型、學生年齡、職業目標、興趣愛好等屬性標簽進行分類，以實際問題為導向，以思想政治教育為目標，以網絡媒介為抓手，進行用戶畫像構建。通過挖掘個體和群體畫像的共性問題，圍繞學生實際訴求和痛點，確定公眾號建設方向，優化文章內容，引發學生共鳴。通過數字畫像動態反饋網絡思政育人效果，伴隨目標群體特征屬性的變化，及時更新內容建設和呈現形式，實現精準網絡思政。

四、結語

學生綜合評價涵蓋德智體美勞各維度表現，本研究依托學生在“智慧校園”中所產生的各類特征信息，充分挖掘學生多來源、多維度、多模態成長數據，構建基于數字畫像的學生綜合評價體系，促進學生綜合評價由結果性向伴隨性轉變，由主觀性向客觀性轉變，由滯后性向發展性轉變。從教育教學改革、學業指導、資助育人、精準就業和網絡思政等五個教育場景闡述了綜合素質評價的應用策略并進行實踐探索。在實踐過程中也發現一些困難，如學生在校期間的數據通常由可視化數據和非可視化數據構成，需要使用標簽定義不同的字段。由于畫像數據量較大，類別較多，后續研究需要從多維度、多方位綜合考量設定標簽，精準描繪高校學生的在校行為和發展情況。

參考文獻：

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（薦稿人：鄭太雄，重慶郵電大學先進制造工程學院副院長，教授）

（責任編輯：羅欣）