大数据环境下高校个性化教育评估方案研究

张　澎



大数据环境下高校个性化教育评估方案研究

张澎

（湘南学院 软件与通信工程学院，湖南 郴州423000）

目前，数据正以一种前所未有的速度在不断的递增与积累。大数据逐渐引起了学术界、高校教育界的高度关注。进入“十三五”规划以来，高新技术发展速度的加快、经济全球化发展模式的确定，加快了我国产业化发展格局的变化，人才的需求量逐渐向着多元化的方向发展，社会对人才的需求提出了更为个性化的要求。高校是我国人才培养的主要阵地，对大学生个性化进行个性化教育首先必须重视对大学生的个体差异性教育，因此，在教学过程中对大学生的个性化教育效果的评价方法引起了高校的广泛关注。论文就目前大数据环境下，我国高校大学生个性化教育的评估方案进行探讨，以期为我国大学生个性化教育评估的发展提供参考。

大数据环境；高校；个性化教育；评估方案

一引言

近年来，随着信息技术在各行各业的深入发展与广泛应用，高校教育已经迈入了大数据时代。大数据正以其猛烈态势对各行各业的发展带来巨大的冲击与影响。目前，大数据研究和应用提升到国家战略层面，并引起全球瞩目。大数据开始进入社会经济生活，并很快成为研究热点。大数据必将在教育、科研、教学管理乃至个人职业发展等各方面带来重大变革，产生深远影响。

大数据，亦称巨量信息，其定义是：由巨型数据集组成，这些数据集大小超出人类在可接受时间下的收集、使用、管理和处理能力[1]。大数据主要有4个方面的特点，即所谓的“4V”特性：第一，大量(Volume)，数据量大、计算量大；第二，多样性(Variety)，数据形式多、类型复杂；第三，快速(Velocity)，数据处理速度快；第四，数据价值密度低(Value)，但相关数据的潜在价值高。大数据是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代数据架构与技术[2]。可见，大数据并非是简单的海量数据，通常还具有多种不同类型的数据形式[3]。

我国在教育规划方面已将个性化教育、创新型人才培养纳入教育改革工作范围。近年颁布的国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）中，将个性化教育作为战略目标，纲要指出，要关注学生不同特点和个性差异，发展每一个学生的优势潜能。然而，在我国高校教育领域，统一性教育的机制仍占据主导地位，在进行大学生个性化教育改革的实践过程中仍存在诸多亟待解决的复杂问题。我国对个性化教学的研究起步较晚，相关教育信息化试点工作也相对缺乏，个性化教学未能得到很好的实现。究其主要原因，是尚未提供有效的大学生个性化教育评价手段，在教育信息化建设中，未能形成大数据支撑下的大学生个性化教育方向、环境、过程及成果的评价体系。因而，如何在大数据环境下进行个性化教育的有效评估是大学生个性化教育改革中尤为突出的问题。

二 高校大学生个性化教育评估现状

我国高等教育的基本宗旨就是要促进学生的全面发展，从学生未来发展的本质上看，其实就是学生素质的发展，即包含了学生的气质、性格、思想品德、知识理论、专业技能、智力发展、创造力、身体素质等多方面的发展水平与特征的内容。可见，对大学生的素质发展进行评价是衡量一个大学生身心健康与发展状况的标准。随着高校大学生个性化教育环境的不断发展与完善，高校作为培养当代大学生个性化教育的主要环境，对于高校大学生个性化教育评估显得尤为重要。

近年来，随着高等教育对学生发展评价体系的逐渐完善，很多高校制定出一系列关于大学生综合素质评价的方案和系统，并取得了一定的成效，但是，在我国高校教育工作中，对学生个性化教育的评价体系仍问题频出，例如：评价方式单一、评价标准缺乏系统性，很多高校只是简单地将期末考试成绩作为评价学生的一项重要手段；高校对学生的评价更加重视学生与学生之间的比较和相对性评价，对学生的个性化差异产生的评价认识不足；对大学生的过程性评价与评价结果只是通过平时的考试、期末的考试等就对学生的发展进行评价，对于学生在个性化教育的过程中和所取得的成果的评价严重不足。

随着现代信息技术的高速发展和网络技术的迅速普及，高校教育迎来了大数据时代[4]。在现有的条件下，高校应对学生在个性化教育中涉及到的数据进行大规模的记录、测量、存储、统计、分析[5]，海量的数据将为大学生的个性化教育评价提供全新的思路和实践方式。然而，现有高校大学生个性化教育评估手段仍存在以下三处不足。

（一）评估指标缺乏有效分类

在我国本科教学评估指标设置上，主要是依据教育部于2004年颁布的《普通高等学校本科教学工作评估方案（实行）》来执行的。虽然这一评价标准是经过专家论证、调查、研究、优化后产生的结果，但是其评估方案中的评估指标主要体现出实用性、广泛性、均衡性的特点。因此，在具体的执行过程中，这些评估指标逐渐暴露出一些问题，如：现代大学生个性化教育与评估缺乏个性化指标的设置。在面对高等教育多元化的今天，实行统一的评估方式不仅缺乏科学性，更对高校大学生的个性化教育产生了巨大的阻碍作用。

（二）评估层次缺乏多样化

在传统的高等教育评估体系中，评估的结果很容易受到各种因素的影响，例如：不同的人生观、价值观、评估主体的立场和背景等，这些都将对人的主观判断产生干扰。因此，传统的评估体系很容易在同一评估层面出现评估结果的重合。采取多样化的评估形式有助于实现个性化教育评估方案。另外，很多高校对学生的评估更加注重最终的考试成绩，有的高校将学生的成绩与奖学金的发放联系在一起与学生英语四六级的考试联系在一起，这种缺乏层次结构的评估大大抑制了学生的个性化教育方向。

（三）评估缺乏综合性观念

很多高校的管理者在制定学生评估体系时缺乏综合性观念，仅仅将评估作为一种提升教学质量的手段。如：在评估中有的高校制定了哪些方面获得优秀的学生能够获得什么样的奖励等，这样缺乏综合性观念的评价方式忽略了大学生的个性化教育特点，更未考虑到大学生长远的发展规划。还有的高校将评估看作是一件必须做的事情、是一个任务，再加之缺乏评估反馈和分析，使得很多评估流于形式，缺乏公正性。

三 大数据环境下高校个性化教育评估的要点

在大数据环境下，学生的个性化教育最为重视尊重学生的个体化发展和个性化差异。很多大学生在认知方式、人格、学习习惯、创造力、适应能力等方面存在着明显的差异。在高等教育过程中，对于学生的这些差异必须予以高度重视，不仅要尊重学生的人格和思想道德品质，更要尊重大学生的后天差异。随着高校对大学生个性化教育的逐渐重视，很多高校的教师不断更新自己的教育理念，在个性化教育思想的指引下进行教学，突出了对大学生的个体化差异和多样性发展的必然趋势，为促进当代大学生的个性化教育提供了支持，更促进了大学生个性化教育评估方案的实现与完善。构建大数据环境下高校个性化教育评估方案的重点在于以下三个方面。

（一）转变评价的功能

不同于传统的评价观念，随着知识经济时代的到来和大数据环境的不断完善，对大学生的发展性评价并不在局限于对优秀学生的评价与选拔，而是应及时掌握不同学生在其发展过程中取得的成绩和存在的问题，通过对学生强项与弱项数据的比较与分析，对学生未来的发展方向提出建设性意见。从而进一步发挥大学生的优势能力。因此，在大数据环境下高校个性化教育评估应更加重视对评价主导功能的调整、改进，使教育者、评价者在不断地数据收集过程中了解学生的能力和综合发展方向，并针对学生的发展状况对学生给予指导，以此来保证学生在不同阶段都能充分发挥自己的潜能。

（二）拓宽大学生教育评价指标

信息时代的到来，大数据环境下社会对人才的需求逐渐呈现出多元化的发展趋势。在传统的大学生评价中“德智体美劳综合测评”的内容已经无法体现出新时期对大学生素质教育的要求。因此，高校应根据自身的实际情况和社会对人才的需求，再结合我国高等素质教育的要求，以培养当代大学生的创新能力、实践能力、创业精神为主要目标，拓宽高等教育评估指标，将大学生的个性化发展评估内容扩展到知识技能、思想品德、人际关系、兴趣特点、学习态度、创新精神等方面，通过对大学生的相关海量数据的搜集与整理、通过不同大学生丰富多彩的个性化特征来对人才进行评估。一定要做到既能突出评估重点，又能兼顾其他的原则；既要结合学生的专业发展，又要注重大学生的个性化与全面发展。

（三）做好高校大数据环境下个性化教育评估的技术服务与支持

这就要求各高校必须根据自身的实际情况，结合教育信息化的需求，开展教育信息化标准的实现，为实现当代大学生个性化教育评价标准的制定奠定基础。加强对标准化的宣传与贯彻，大力推动标准化的实施，以此来保证数字教育资源、软硬件资源、教育管理信息资源等方面的规范化、标准化发展。例如：建立完善的教育信息化的创新支撑体系，以多种方式设立教育信息化技术保障，制定完善的信息和网络安全建设管理规范，加强对网络有害行为防范能力与不良信息监督的力度。

四 大数据环境下高校个性化教育评估的要点

大数据时代下，个性化教育首先强调要尊重个体的差异性，教学过程中的个性化教育效果备受关注。个性化教学着眼于个体差异性和多样性，促进了大学生个性化发展，突出了大学生的个性价值，满足了大学生的兴趣和需要。高校教学管理信息化建设工作亟需构建大数据支撑下大学生个性化教育方向、环境、过程及成果的评价体系，形成具体的决策理论、指标体系及评价模型。针对具体问题，需建立高校个性化教育评估方案的决策理论、指标体系、评价模型、评价工具；在大数据环境中实现决策理论的因果论证、指标体系的标准化、评价模型的交叉验证。具体地，构建大数据环境下高校个性化教育评估方案的具体工作分为如下四点：

（1）构建大数据支撑下大学生个性化教育方向的评价体系，提供大学生个性化教育方向的评价方法与实用性的工具。

（2）构建大数据支撑下大学生个性化教育环境的评价

体系，提供大学生个性化教育环境的评价方法与实用性的工具。

（3）构建大数据支撑下大学生个性化教育过程的评价体系，提供大学生个性化教育过程的评价方法与实用性的工具。

（4）构建大数据支撑下大学生个性化教育成果的评价体系，提供大学生个性化教育成果的评价方法与实用性的工具。

[1]姚琪.大数据在“智慧校园”中的价值研究[J].南京工业职业技术学院学报,2013,(4):36-38.

[2]程学旗,靳小龙,等.大数据系统和分析技术综述[J].软件学报,2014,(9):1889-1908.

[3]栾文鹏,王冠,徐大青.支持多种服务和业务融合的高级量测体系架构[J].中国电机工程学报,2014,(29):5088-5095.

[4]宓詠,赵泽宇.大数据创新智慧校园服务[J].中国教育信息化,2013,(24):3-7.

[5]李毅,张作海.数字化校园数据整合的设计与实现[J].计算机应用与软件,2011,(10):131-134.

（责任编校：宫彦军）

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1673-2219（2016）09-0137-02

2016－03－28

湖南省2016年教育信息化试点项目“大数据支撑下学生个性化教育评价探索——高校学生个性化教育评价体系”（湘教通〔2016〕224）的成果。

张澎（1982－），女，湖南郴州人，湘南学院讲师，硕士，研究方向为教育信息化、大数据应用。