大学生综合素质评价系统中现代信息技术的优化与探索＊

戴婷婷 刘宇涵

（1.四川大学电气工程学院，四川 成都 610000；2.北京化工大学国际教育学院，北京 100000）

一、引言

大学生综合素质测评是通过制定科学可行的测评指标，对大学生的思想、品德、学习、技能、身心素质等方面进行综合评价，是学校评奖评优、推优入党等重要依据[1]。目前，针对大学生综合素质测评系统的建立及运用，存在各种各样的信息化技术，例如，数据挖掘技术、行为大数据技术、用户画像构建技术、区块链等。

二、几种信息化技术类比分析

数据挖掘技术运用于学生综合素质测评，在前期处理和筛选大量数据方面，能从数据量庞大的目标数据库中，找出那些满足用户使用需求的潜在有用数据信息。该种技术综合了多学科知识与技术，涵盖了统计学理论、人工智能、数据库技术、模式识别、数据可视化技术等，可以轻松解决传统人工测评方法中存在的各种缺陷和不足，显著改善提升测评管理工作的质量和效率。

基于行为大数据的学生综合素质测评系统，提前构建校园大数据环境，收集学生在校园里与综合素质测评相关的一切行为信息，对所得数据处理分析，建立学生行为数据中心，之后建立学生行为数据和学生综合素质评价标准之间的关系。通过将行为大数据与综合素质考核标准关联分析，横向和纵向比较，能制定出较为科学的行为标准和考核体系[2]。

学生综合素质评价的用户画像对学生在校期间的学习、科研、实习实训、生活等活动中产生和积累的海量数据，利用大数据技术进行存储、加工、治理和交换，通过特征分析、聚类、分类、异常分析和TopN分析，以图与表的形式发现并挖掘学生行为特征的规律性，塑造一个虚拟化的真实学生模型，为学生评价的方法、过程、反馈提供了强大的技术支撑和管理模式[3]。

虽然单独运用以上某种技术也可设计得到综合素质测评体系，但经过类比研究（表1）后发现各个技术有所侧重，若将上述某些技术相互配合，运用在评价系统的不同阶段，则可以制定出从建立到实际运用的较为完善的综合素质评价系统。

表1 三种信息技术的类比分析结果

三、大学生综合素质评价系统中现代信息技术的优化应用

首先，通过以上类比不难发现，数据挖掘技术在数据的挖掘与筛选、提升测评质量方面有巨大的优势，可以将此技术运用于数据收集阶段；行为大数据与综合素质考核标准关联分析，能制定出较为科学的行为标准和考核体系，可以将此技术运用于数据分析阶段；用户画像为学生综合素质评价的提质增效提供事实性参考和科学性预测依据，可以将此技术运用于评价结果及其应用阶段。其次，三种信息技术存在的缺点，可以用对方的优势来进行互补，例如，行为大数据收集到的数据无关项较多，需要数据挖掘技术进行数据筛选和处理；用户画像需要大数据支撑，若数据挖掘不准确，可能导致用户画像与学生真实表现间存在偏差。

将以上的优化设计运用于实际的学生综合素质评价体系中，以文献为例可改变手工录入误差，测评工作效率低下，考核评估指标固化，评价结果呈现单一等问题，显著提升测评管理工作的质量和效率，提高测评的科学性和准确度，考核标准更加科学符合实际需求，评价的结果变革为综合的、多维的、全过程的数据模型。

同时，也应该看到，大学生综合素质的评价结果，不仅为学生的成长发展提供立体多维度的观测视角，还需要应用于教育教学的持续改进环节，更应为人才培养、思政教育工作的不断优化和更新，提供科学依据及技术支持。