基于大数据的成人高等教育课程评价体系建构

■姚 翔/邵阳学院

目前，我国高等教育处于大众化阶段，与全日制高等教育相比，成人高等教育因其学习组织方式的灵活性、多样性，为许多因主客观原因而无法接受全日制高等教育的学员提供了接受高等教育的机会。其发展的速度与规模对我国高等教育的发展，实现高等教育由大众化向普及化转换具有重要意义，因而应积极研究探索成人高等教育教学改革，使其具备规范的办学机制、较高的教育质量、健全的评价体系。然而，目前成人高等教育的课程评价还存在评价形式单一、实施评价不够严格等问题，这种问题评价导向势必对成人高等教育的教学质量产生消极影响，因而，本文拟结合当前信息化高度发达的社会背景，利用教育大数据的优势，优化成人高等教育的课程评价体系。

一、成人高等教育课程评价存在的问题

（一）成人高等教育课程评价的评价形式单一

目前，我国成人高等教育课程评价一般采用期末考试或考核的方式进行，评价的形式单一。评价侧重的是学习者的学习结果，对学习者的学习过程关注甚少，过程性评价活动特别少。部分学习者利用评价方式的特点，平时不学习，期末重点突击就可应对期末考试，因而即使学习者通过了考试，但并不表示学习者已经掌握了学习内容。这些学习者即使最后获得了相应的毕业证及学位，但其自身的知识技能水平并没有得到相应的提高，不利于学习者自身的成长也不利于我国成人高等教育事业的健康发展。

（二）成人高等教育课程评价的评价主体单一

成人高等教育课程的评价主体一般是课程教师，学习者自身以及学习者的同伴鲜少参与。而当前教育领域提倡评价主体多元化，由教师、学习者、同伴（甚至家长）、用人单位共同构成课程评价主体，从不同主体的角度对学习者的学习过程和学习结果进行评价，从而避免单一评价主体的片面性。

（三）成人高等教育课程评价的评价实施相对松懈

成人高等教育课程评价实施过程存在一定的松懈现象。由于成人高等教育在社会某些领域的认可度较低，这一社会认识在一定程度上反推高等教育教学工作者和学习者，使其对自身的活动标准和要求降低，在实施评价时不免存在“网开一面”、“行个方便”的现象，使得部分原本没有达到考核要求的学习者也顺利通过了考核。

（四）成人高等教育评价体系不够完整

高等教育评价体系由评价主体、评价指标体系、评价实施流程以及反馈系统构成。除了评价形式单一、主体单一等问题之外，在实施评价之前，组织者通常会设计一个相对完整的评价指标体系，用以评价成人高等教育课程的整个过程，最后对成人高等教育课程进行终结性评价。成人高等教育与普通高等教育相比，它自身的特点更为鲜明。成人高等教育因其学习组织方式的灵活性、多样性，以及学习的自主性，决定了普通高等教育课程评价体系不适合成人高等教育。因为大量关于成人教育课程的信息涌现，这种信息具有随机性、剧变性和多样性的特点，在一定时间范围内无法用常规软件工具进行捕捉、管理和处理，也无法保证各层级数据完整性和准确性，所以开展以随机评价为主要形式的评价体系，充分利用随机数据进行微调成人高等教育课程评价，诊断问题，分析问题，才是成人高等教育课程评价的发展方向。

二、大数据及其应用于成人高等教育可行性分析

（一）大数据理念的兴起

2009 年《第四范式：数据密集型科学发现》的出版， 标志当代科学的研究范式已经从计算科学转向了数据密集型科学。大数据是信息时代的产物，“它的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望”。大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。当前大数据的数据文化和数据技术已经在生活的各领域传播、利用，对社会的智能化发展起到了巨大的促进作用。教育领域尤其是以网络学习、自主学习为主要学习方式的成人高等教育领域存在着巨大的潜在数据。

（二）大数据应用于成人高等教育评价的可行性分析

1、大数据的教育应用已较广泛

自2009年以来，国内外许多的学者纷纷开展大数据教育应用，研究范围涉及教育大数据挖掘技术、教育大数据分析技术、大数据优化教育管理、教师素质提升等等。已有的这些研究表明大数据的教育领域有广阔的应用空间，在教育教学和教育管理的过程中合理利用大数据的支持可以使得教育教学和教育管理具备更高的效率和更好的效果。

2、成人高等教育领域存在巨大的数据信息

成人高等教育与全日制高等教育的主要区别之一是前者的集中授课时间较少，更多的要求学习者进行自主学习，而通过网络平台进行自主学习是当前成人高等教育学习者学习的主要方式。学习者登录网络平台后，其浏览历史、回答问题、参与讨论等行为或活动中存在巨大可收集的潜在数据。

3、大数据的应用使成人高等教育评价更客观全面

网络学习平台通过嵌入数据挖掘、数据分析软件，可以对学习者行为活动进行全面的追踪记录。这种全面性体现时间和空间两方面，一是时间上贯穿学习者学习的始终，即从学习开始到学习结束的整个过程中学习者在网络学习平台上的所有活动；二是空间上包括学习活动的各个方面，即从学习者的浏览历史、停留时间到学习者的互动参与、发言内容在内的所有行为活动。与传统评价方式期末考试相比，大数据支持的成人高等教育评价使得评价结果更加全面合理。

图1 网络课程资源集

三、基于大数据的成人高等教育课程评价体系建构

本研究借鉴Boudett和Steele的《行动中的数据智慧：使用数据提升教学的真实学校故事》中的相关经验，将基于大数据的成人高等教育课程评价体系构建分为三个部分：建设网络课程资源集、实施课程与数据挖掘、数据分析与课程评估三个部分。

（一）建设网络课程资源集

网络课程资源集建设是成人高等教育课程的核心，其质量水平直接影响后续评价设计与实施、学习者学习收获。网络课程资源集的建设需要组建由学科教师、技术专家共同构成的课程开发团队，这些人员可以根据学校实际情况由本校教师组成，或聘请外校、企业的相关专家。资源课程资源集主要包括三大模块：内容资源、学习支持软件、大数据相关软件（如图1所示）。

内容资源设计与制作应体现“学习者中心”的原则，从学习者的角度出发设计课程内容，既注重课程的实用性又注重课程的趣味性，吸引学习者积极主动的开展学习。课程内容资源形式多样化，可以有课件、教学视频、案例、小组活动、讨论活动、拓展资料、相关链接等，学习者可以根据自身偏好以及能力水平进行学习。

学习支持软件主要是支持学习者的自主学习以及学习者与教师、同伴之间交流，包括平台软件也包括电子邮件、微信、QQ等通讯工具，学习者通过这些学习支持软件的帮助能随时随地和他人进行交流互动，解决自己的疑难问题同时也可以发表自己对其他学习者或教师提出问题的看法。

大数据相关软件主要负责对学习者学习过程中所生成的数据进行追踪记录和分析。

（二）实施课程与数据挖掘

学习者登录网络课程教学平台，并注册个人账号。教学平台为了获取更多有关学习者的信息，学习者在首次登录时一般还要填写一些关于学习风格、学习基础方面的调查问卷。课程实施并非像传统课程一样具有明显的预设性，而是基础内容与个性化内容的组合。学习基础内容是指学习者在平台上观看教学视频、参与问题讨论和小组活动，完成教师事先规定的必须进行的相关测试活动。个性化内容是网络平台根据学习者在学习基础内容等一系列活动中生成的数据进行追踪、记录、分析后对学习者学习状况的进行评价，并根据评价结果给学习者推送与其相适应的个性化学习内容。

（三）数据分析课程评估

虽然在学习者学习过程中一直伴随着数据挖掘与数据分析，并适时根据数据分析结果做出与之匹配的调整。在整个课程学习结束后对学习者的评价仍取决于数据分析的结果，因此，这要求课程教师团队提前设计好学习成绩的依据项目以及各项目的权重值，形成数据算法，由数据分析软件执行。在课程结束时网络平台会根据教师设计好的数据算法计算每个学习者的最终成绩，计算机软件在记录学习者数据时是客观的，不带任何的主观偏好，从而使得学习者最终成绩的客观公正。同样的，网络教学平台还可以通过收集教师活动的信息形成相应数据并进行分析从而对教师进行评价；通过调查问卷收集学习者对网络课程的态度并结合学习者的学习作品、考核成绩等数据形成对课程的总体评价信息，为课程的优化提供参考。

四、结语

当前信息技术的高速发展给社会生活带来了诸多实惠和便利，促进社会不断进步发展。成人高等教育事业的发展同样应该与时俱进顺应时代发展潮流，积极探索“互联网+”信息化大背景下的改革发展，促进成人高等教育事业不断规范发展、扩大。基于大数据的成人高等教育课程评价将使评价活动更加全面、客观、公正、高效，然而这仅仅处于构想阶段，若要将这一评价体系付诸实践还有较长的路要走，这需要社会、政府、企业各界的共同努力。