大数据背景下高职院校学生素质教育项目化评测体系构建研究

王锋

（苏州经贸职业技术学院 江苏 苏州 215009）

大数据背景下高职院校学生素质教育项目化评测体系构建研究

王锋

（苏州经贸职业技术学院 江苏 苏州 215009）

素质教育作为校内育人体系，项目化得素质教育模式更加完备和成熟，经过多年实践积累，建立全面科学的素质教育评测体系，通过对素质教育过程中各种数据的统计分析，得出科学决策行为，对于促进素质教育的发展，发挥有力的辅助作用。文章针对素质教育数据信息面临的问题进行了分析，利用大数据的优势，创建高职院校学生素质教育项目化评测体系，以供参考。

大数据；高职院校；素质教育；项目化评测体系

本文著录格式：王锋，大数据背景下高职院校学生素质教育项目化评测体系构建研究[J].软件，2016，37（12）：233-236

0 引言

素质教育是指一种以提高受教育者诸方面素质为目标的教育模式。多年来的实践证明，素质教育是切合中国国情、富有中国特色的教育思想和教育理念。高职院校结合自身办学特色和区域特点，对学生实施的素质教育内容和体系不尽相同，但其核心教育思想和实现的途径大同小异，随着素质教育的逐渐推广，深入人心，素质教育已经关联到学生日常学习生活的方方面面，如何对开展的各项活动所产生的数据进行记录，对教育的成果进行分析研究，传统方式已经不能满足现在的需求。

1 素质教育数据信息面临的问题

1.1 需要存储的数据量大，数据种类多

每年组织的素质教育活动场次多，内容形式多样，每名学生全年下来会产生多次不同类的数据，各类数据的记录方式因其特殊性会提出不同的要求，如此庞大繁杂的数据在存储和审核方面按照传统模式会带来大量人力物力的投入，但其结果往往不尽如人意。

1.2 存储地点分散不固定，缺乏统一标准，信息安全不保证

现在多数学校习惯按照谁组织谁记录谁保存的原则，对学生素质教育的各项数据进行处理，这样就出现了同一学生数据分散在不同地点，依据不同操作人的理解和习惯，随意的记录和摘取数据，同一人的数据集中到一起无法进行有价值的深层加工，另因缺乏安全意识和安全手段，信息数据存在严重的安全隐患。

1.3 数据的后期整理、统计、分析困难，实用价值差

由于数据量大，格式多样，存储分散，随着时间的延移和人员的变迁，对于其中个别数据的真伪也难以辨识，丢失、损坏、混乱的问题严重影响数据的集中统计分析工作，有效的统计分析受影响，得出的结果和提出的对策对于提高和完善素质教育的内涵和途径造成偏移和失误，无法为提高和完善素质教育内容提供有效准确的参考数据。

1.4 不支持互联网访问，学生自主查询困难

数据信息现在基本都是存储于办公电脑中，但电脑只是存放的道具，没有合适的软件平台作为支撑，数据信息不能利用互联网实现信息的共享和查询，学生对自身信息的查询和核对缺乏实时性、简捷性和互通性，管理者和参与者之间信息不对等，不利于活动的开展。

2 大数据使用的优势

最早提出大数据概念是麦肯锡公司，他的全球研究所给出大数据的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，国际数据公司定义了大数据的四大特征：具有海量的数据规模、快速的数据流转和动态的数据体系、多样的数据类型、巨大的数据价值等几大特征[1]。大数据的处理流程可分为：数据采集、数据预处理、数据存储、数据分析挖掘、结果展示等几步骤。在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。

各类机构和组织，乃至国家层面将大数据作为重要的战略资源，阿里巴巴集团的服务器多达上万台，而谷歌的服务器超过了50万台。2013年6月在英国北爱尔兰召开G8会议，签署了《开放数据宪章》，要求各国政府对数据分类并且公开14类核心数据。大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域大数据时代的来临，带给我们众多的冲击，每个人都应当与时俱进、不断提升，放弃残缺的守旧思想，大胆接受新的挑战。

3 高职院校学生素质教育项目化评测体系的创建

高职院校学生素质教育项目化评测体系架构图如下图1所示：构图

图1 高职院校学生素质教育项目化评测体系架

3.1 办学条件评估

由教育部门和地方政府对高职院校的合法办学进行审批与管理，对高职院校的办学条件进行定期的核查和监控，不仅需要考虑独立教育评估机构对高职院校的专业评估等级，还需要对法律规定的相关办学标准进行评估，此外还应该听取学生的意见，实现对高职院校办学条件的综合评估，并下拨相应的教育经费。

3.2 人力资源评估

政府应该对高职院校的人力资源进行综合评估，如教职员薪酬变化、技能证书考核状况、职称评审状况、教职工变更以及升迁等。现阶段，可以采用大数据技术以及云计算技术等，对人力资源信息进行采集、整理以及计算等，并将其作为评估高职院校教学质量的重要标准。

3.3 院校自我评估

高职院校在实施自我评价时，需要高职院校在教育教学过程中进行自我监控和管理，以此实现对自身教学目标的完成情况进行评估。同时，高职院校还应该对其他主题对自身教育治疗的评估信息或者借鉴其他院校的成功经验，对自身的教学措施、方法等进行调整和优化。院校自我评估中学校对教师队伍和教学设施进行监控和管理，以此不断的提高教学水平。

3.4 第三方评估

所谓第三方评估指的是社会独立运行的专门从事于学校教育质量评估的专业机构，具有独立于企业、学校、政府等的评估方法和指标，由第三方评估机构利用大数据技术，对高职院校的各种数据信息进行综合评估，主要包括：（1）学生个人信息数据：此部分数据主要包括两大类内容，一类为学生家庭信息，如家庭地址、家庭成员情况等。另一类为学生在校信息,如姓名、性别、出生年月、身份证号、班级、专业、电话等，两类信息根据实际需要尽可能考虑详细全面。（2）学生成绩数据：学生成绩是在校期间专业理论知识和实践动手能力的具体反映，学习成绩的高低与学生在校的表现情况有较强的关联性，成绩的好坏于表现的优劣往往成因果关系，可以成为学生综合素质好坏的对比参照；（3）校园活动数据，包括活动时间、地点、组织方、活动性质、活动级别、活动结果等相关内容。（4）社会工作数据：主要是学生在校期间担任的社会职务，在这些组织中担任不同职务是学生能力锻炼的有效途径，是学生素质能力的重要体现，是学生在校表现的有力证据。（5）政治表现数据，到大学阶段，学生的政治面貌绝大部分都是共青团员，个别是党员或群众。在大学生中积极培养和发展新党员是高校党建工作的重要内容，学校每年都会发展一定数量的学生中的优秀份子加入党组织，政治面貌是学生综合素质高低的集中体现。

3.5 学生评价学校

学生接受教育后，根据自身素质提升、掌握能力、所学知识等，对学校的教学服务质量进行评估。

3.6 单位评价员工

学生在用人单位实习，由单位对学生在单位的实际工作质量进行公正、真实、客观的评估，从侧面反映高职院校的教学质量。

3.7 家长评价学校

家长作为学生接受教育服务的“出资人”，学校教学质量是家长非常关心的环节，通过观察子女的变化，能够评价教学质量的高低。因此，家长的评价会对其他学生家长选择报考学校产生直接的影响。

4 大数据在评测体系构建中的应用策略

4.1 既能满足教师管理功能需要，又要兼顾学生使用需求

素质教育是教师和学生共同参与的学习实践育人活动，评测体系的功能设计要综合考虑教师管理和学生使用的不同需求，打造教师和学生双向访问的动态数据平台。教师可以进行活动的发起宣传，成绩输入和修改，成绩的查询、统计和分析，学生信息查询，同特定群体或个人进行对话交流等功能。学生可以查询本人成绩，修改个人信息，参与活动和提交材料，反应意见建议等功能。

4.2 全面的数据统计分析功能，整体数据与个体数据兼顾

建立评测体系的目的就是对素质教育的相关数据进行记录和深度挖掘。随着数据不断完善更新，总量的不断积累。可供分析的有效观测点可分整体和个体对象，得出的分析结果能对改进和提高素质教育工作提供有力的事实依据。

4.3 既重视教育结果，又兼顾过程评价

素质教育有别于专业知识教授主要通过课堂教学进行的模式，期末考试成绩的高低直观体现本门课堂学习好坏。而素质教育更侧重于学生学习过程中得体验感悟，主要通过第二课堂的活动，如志愿服务、培训讲座、文体活动等。学生在活动中或身体力行，或静心聆听，或亲眼所见，或思想共鸣，在身临其境中欣欣然得到提升，评测体系要重视记录过程学习的情况。[6]

5 问题与建议

5.1 无纸化办公理

随着信息化无纸化办公理念的深入人心，学校中各职能部门都会采购使用相关办公软件来解决常规工作，办公软件的使用极大简化了工作流程，节约了成本，提高了办事效率。然而局限于一对一的解决问题，如教务系统、财务系统等等，伴随着市场上越来越多类似办公软件的普及使用，软件间后台无法互认对接的客观矛盾对学校数字化办公的发展造成了瓶颈，应运而生的数字化校园建设工程成为近几年来各学院重点工作，通过数字化校园的建设，打通各办公软件互通的问题。只有立足于数字化校园的建设，解决软件后台无缝对接，才能真正实现各功能使用，大数据的优势得以体现。

5.2 数据信息

作为一种资源，它的完整性、可用性、保密性和可靠性对评测体系的构建具有特别重要的意义，在实际使用中会受到信息泄露、破坏信息的完整性、计算机病毒、人员操作不慎等意外情况的威胁，如何保护信息系统或信息网络中的信息资源免受各种类型的威胁、干扰和破坏，即保证信息的安全性，是在软件设计中所着重考虑的问题，必须综合应用各种保密措施，即通过技术的、管理的、行政的手段，实现信源、信号、信息三个环节的保护，藉以达到秘密信息安全的目的。[7]

5.3 管理软件系统

成熟的管理软件系统在完成软件设计和硬件配置的基础上，对于具体操作使用他的人的挑选培训直接影响软件使用的效果，正如一件高精尖的武器，要想发挥他的设计威力，操作员的正确操作至关重要，素质教育工作牵头部门多，涉及面广，只有多部门通力合作，形成专门人员专门负责的工作机制，安排具有计算机专业知识背景，个人素质能力强，尽职负责的人员，在法规政策、管理标准、信息安全、技术等方面进行系统培训学习，实现人机有效结合。大数据时代带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，人类抛弃繁复、冗长、枯燥的手工记录和分析统计，迎来简单高效的数据时代，大数据正在为我们呈现一个全新的信息社会、智慧社会，学校的素质教育要主动利用大数据技术，构建合适的评测体系和操作平台，实现素质教育成果的信息化、数据化，为不断改进提高素质教育的育人质量提供详实准确的统计分析结果，使得素质教育内容更贴近学生需求，考核评价标准更科学合理。[8]

[1] 赵国栋.大数据时代的历史机遇[M].北京：清华大学出版社，2013.11-20.

[2] 丁铁.大数据背景下高职院校学生综合测评的探析[J].南方职业教育学刊，2014,4（3）:52-56.

[3] 黄泽文.大数据时代下高职就业质量体系的的构建[J].深圳职业技术学院学报，2015（3）：71-75.

[4] 徐正巧，赵德伟.基于大数据的高校学生综合评测系统设计[J].电脑开发与应用，2014,27（12）:65-67

[5] 贺宁,汤明伟,贺萌. 大数据课程在高职学院中的建设和发展[J].软件,2015,10:50-52.

[6] 高金宝. 高职院校就业指导上存在的问题及对策研究[D].河北师范大学,2013.

[7] 高伟. 高职高专院校学生综合素质测评研究[D].河北科技大学,2014.

[8] 肖东,罗中良,柯佳鹏. 高校学生团队管理系统的设计与实现[J].软件,2014,08:50-54.

Research on Construction of Quality Education Project-orinented Evaluation System of Higher Vocational College Students under Big Data Background

Wang Feng

（Suzhou Institute of Trade and Commerce, Suzhou, Jiangsu 215009）

as school education system, project-orinented quality education mode is becoming more complete and mature. After years of practice and accumulation, construction of comprehensive and scientific quality education evalua tion system, based on statistical analysis of data in process of quality education, obtaining scientific decisions, plays eff ectivesupporting role for development of quality education. The article analyzed problems of data information of qualit y education, and establishment of project-orinented evaluation system of quality education for higher vocational college students with advantage of big data for reference.

big data; higher vocational college; quality education; project-orinented evaluation system

G648.2

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2016.12.051

2015年江苏省高等教育教学改革研究课题“高职院校学生素质教育与创新教育项目化管理研究”（2015JSJG524）

王锋（1978—），男，辽宁丹东人，讲师，硕士，研究方向：学生管理。