大数据在职业教育评价中的应用

曾诗怡

摘要：教育评价是教育工作中的重要环节，既是教育工作的收尾与总结，也是下一轮教育工作的起点与依据。科学有效的教育评价依赖于全面、准确的数据收集与分析。大数据收集范围广、囊括类型全、挖掘程度深、分析方法科学，有助于教育评价从小范围、碎片化的经验模式转变。本文以大数据在职业教育评价中的应用为切入点，分别介绍大数据与教育评价的相关内容与发展;大数据对职业教育评价的价值;如何推进大数据在职业教育评价中的运用。

关键词：大数据;职业教育;教育评价

一、引言

近几年，“大数据”成为人民生活中的“热词”大数据的外延内涵不断拓展——包括对数据进行分类、筛选的统计能力;整合数据、发现数据间联系的处理能力;以及对数据做出分析、预测发展趋势、提供相关参考的技术支撑能力。即通过“提纯”，分类、筛选，分类整合原始数据为精准、相对有序的数据信息，加以分析，发现数据间存在的联系，并通过科学的模型推算出联系度。大数据可以为问题的分析与解决提供技术支持，拥有大数据支撑的分析结果更加可靠，预测结果用数据呈现说服力，提供的决策具有技术支撑。

“评价（evaluation）既是教育输出的检验者，又是教育输入的指导者”[1]。通过评价了解教育工作所取得的成果与存在的不足，找出原因加以分析，是促进教育环辩证发展的重要环节。教育评价的核心是学生学习的成果与成长过程，此外还包括在教育活动过程中产生的，可以采集到的，对教育起作用的信息。這些教育信息之大、之广、之繁需要借助大数据进行统计。

二、教育评价中引入大数据

传统教育评价信息数量、范围小，局限于常见教育主体如师生、学校等，数据呈碎片化状态，评价多基于经验的推测而非基于大量数据与模型的科学分析，评价结果可信度较低。此外评价结果主要为教育主管部门、决策部门服务，其它关注教育社会公众难以获得相应数据。

传统教育评价的不足促使大数据的引入，要求大数据对于教育进行全方位、全行业、全程性教育信息的收集。以往很多教育评价是终结性评价（比如中高考），这样的教育评价方式具有片面性与不确定性，且与职业教育的特点不相适应，职业教育所要培养的人才是新时代应用技能型人才，合作能力、共情能力、批判思维能力也是必不可少的，这些能力很难通过一次或两次的考试结果体现出来。通过大数据，建立教育教学过程中的数据追踪，建立多重主体评价——包括专家评价，学生互评，自我评价，教师评价等，根据大数据对学习各阶段作出监测，从而建立一个多维空间、多元主体、多重方面的可靠评价。

三、大数据在职业教育评价中的运用

职业教育为区域经济服务，具有多重利益主体，职业教育具有职业性——市场领域;教育性——公共领域双重属性，运行环境复杂多变，大数据的引入更好的服务职业教育评价这双重属性的体现，提高决策的科学性。

（一）提供大量、精准的数据信息来源

获得大量职业教育的相关数据与外部经济社会子系统进行交换是职业教育评价内容、标准、反馈与改进的基础。教育主管部门根据相关数据，调整行业企业的参与度，加强与社会经济系统的联系。数据支持使评价系统更加科学、合理、有效。

（二）促进反馈的及时性

职业教育具有多元化特征，培养目标是培养新时代实用人才，大数据通过实时监控、分析及预警，把握住时代脉搏，提高职业教育评价的现实参考性，改进决策的针对性，大数据的充分参与便于实时观察教育全过程、及时记录、收集第一手资料。

（三）支持科学决策

政府通过挖掘、分析、建立数据间的联系等方式，将数据信息运用于政府决策制定过程中，成为政策参考的依据或政策改革的“引子”，大数据作为重要的支撑性技术，可以帮助职业教育治理主体开展深度分析和精准决策。

四、推进大数据在职业教育评价中的运用：依靠多重主体

（一）政府设置数据驱动、共享机制

“鉴于任何一种经济社会行为都是嵌入到特定的时代背景及制度环境中去的”，充分利用大数据、云计算等手段，推动职业教育评价由经验式转向“循数”评价;由单一主体转向多元主体;由“粗放式”评价到“集约式”评价;由“碎片化”评价转向整体性评价。需要我们建立以数据为核心的数据驱动机制，将多元系统、多元主体的数据整合起来，打破数据间的壁垒，进行大数据的整合。

建立多层次、多部门、多元主体共同参与的职业教育数据平台，促进数据资源的传播与共享，逐步增加这一平台中共享的数据类型，制定数据共享落实、激励机制，加强数据共享监督、问责机制。建立便捷的搜索，及时更新，国家建立统一的数据采集标准，各个地区积极向统一标准靠拢，以促进数据的便捷使用。

数据安全是数据共享机制的前提和保障，资源是21世纪最大的财富，职业教育相关信息包含了政府部门的政策数据，合作办学企业的业务数据及行业机密，只有在保障数据安全的前提下，数据共享机制才得以建立，“课外学习支持机构也可以在遵循相关制度、保障学生权益的前提下通过利用教育大数据分析学生的学习需求来提高课外学习支援的针对性与有效性。”

（二）学校培育大数据智力资源

大数据在职业教育中的运用，其中的核心不单指大数据本身，更包括对数据进行分析之后归纳、建立数据间的联系及借鉴意义。因此，培育兼具大数据知识技能与了解职业教育背景的复合型人才尤为重要，现如今大数据人才培养情况落后于社会需要，兼具熟练掌握与应用大数据知识与职业教育知识背景的复合型人才更少，学校通过与研究机构进行长期系统培养或短期人才培训，培养有职业教育背景的大数据人才，提高教师，学生，学校管理者等掌握数据分析、管理能力。

（三）优化大数据发展环境

完善数据知识产权，围绕大数据共享等问题出台相应的法律法规;构建多元职业教育评价体系，包括教育主体、业内专家、社会公众、第三方机构等评价组合;采取合适的教育大数据分析主体，与第三方评价机构合作，租借对方的数据分析系统及人员，委托第三方评价公司对教育大数据进行分析。

参考文献：

[1]冯虹，张莹.增值评价：基于大数据的发展性教育评价模式，[J]当代教育科学2016，9，1672-2221）

[2]张冬冬，佟凤辉，梁永玲.大数据分析技术在高等教育人才质量评价体系中的应用研究[J]辽宁广播电视大学学报，2017（3）：6-8.1007-421X

[3]教育大数据的来源与采集技术[J].邢蓓蓓，杨现民，李勤生.现代教育技术.2016（08）