从多源数据到数字画像的高职生综合评价过程

顾 君

(徐州教育考试院,江苏 徐州 221000)

0 引言

在现代职业教育中,学生综合素质评价已成为考察高职院校教育质量和学生发展水平的核心指标。然而,随着信息技术的迅速发展,传统的评价方法已无法满足学生综合素质进行全面、客观评估的需求。因此,本研究旨在探索从多源数据到数字画像的高职学生综合评价方法与过程。通过充分挖掘多源数据的潜在信息和结合先进的数据处理技术,文章探讨如何能够全面、客观评价高职学生的综合素质。这将确保更准确、更全面的评价结果,为学生个性化发展和教学改进提供有益借鉴[1]。

1 研究内容

1.1 数据来源与整合

确定多样化的数据来源,包括学生成绩记录、实践成果、社会实践经历、教师评价等。整合这些多源数据,建立一个全面、多维度的高职生数据集,为后续的综合评价和数字化画像构建奠定基础。

1.2 数据采集与清洗

为了为后续的数据分析和数字画像构建提供充足的数据支持,需要制定一个数据采集方案,从多个来源收集数据。对数据清洗和整理,解决数据不准确、缺失或重复等问题。保证数据的真实性、有效性和完整性。

1.3 评价指标体系建立

为了全面评估高职生的综合表现,评价指标体系设计应涵盖学术成绩、实践能力、职业素养、创新能力、团队合作能力、综合素质等方面,要确定不同指标之间的权重关系和影响因素,为综合评价提供科学依据。

1.4 数据分析与特征提取

通过运用统计分析、数据挖掘等方法,对采集到的数据进行分析和特征提取,从中挖掘出相关性并找出其中的规律。通过数据分析,揭示高职生的优势和不足之处,为生成综合评价结果提供支持。

1.5 数字画像构建

通过数据分析结果和评价指标体系,设计并生成高职生的数字化画像,直观展现其在各项指标上的表现情况。利用数据可视化技术,将综合评价结果以图表、图形等形式呈现,使得评价结果更具可读性和易理解性。

1.6 综合评价与结果应用

综合上述成果,对高职生进行综合评价,给出综合评价结果,将这些评价结果运用于实际教学,帮助学校更好地了解学生的情况,为学生提供更有效的个性化指导和教学方案,促进学生全面发展和提升教学质量。

2 研究框架

设计研究框架是为后续的数据采集和分析提供指导,确保数据收集的全面性、准确性和可比性,为评价结果的解释和应用提供依据,为后续阶段的结果呈现和推广应用奠定基础[2]。

2.1 规划综合评价指标框架

综合评价高职生时,要考虑学术能力、实践能力、职业素养和社会责任感等多方面因素。设计评价指标体系时应包含不同维度,如学术表现、学业成绩、科研参与等,根据领域专家意见、相关研究文献和实际情况选择指标。

2.2 确定数据采集方法

根据评价指标的不同,数据采集方法也各有侧重。问卷调查适合获取学生自我评价和主观感受,考试测试可评估学术表现,而实地观察和学生档案分析则有助于获得实践能力和职业素养等方面的数据。

2.3 确定数据集和样本

在设计研究框架时,需要确定数据集和样本的范围和规模。数据集可以包括不同年级、不同专业或不同学校的高职生。样本的选择应尽可能代表整个高职生群体,具有一定的代表性和可比性,以保证评价结果的准确性和有效性。

2.4 制定数据处理和分析方案

制定数据处理和分析计划,其中包括数据清理、数据转换、特征提取以及数据融合等环节。可以运用统计分析、机器学习等数据分析技术,将原始的数据转换为数值特征,随后进行全面分析,形成高校生的数字化描述(数字画像)。

2.5 制定评价流程和时间安排

规划评价流程,明确数据收集、数据处理、数据分析的步骤,以保证研究工作的有序进行。制定时间表,将研究任务和里程碑合理分配在不同的阶段,以确保随时了解进展情况,最终顺利完成研究目标。

3 评价过程详解

3.1 规划综合评价指标框架详解

为了构建一个全面、客观、可靠的高职学生综合评价体系,需要设计一个合理的综合评价指标框架,包括以下步骤。

3.1.1 评价指标的确定

根据高职学生综合素质评价的目标和要求,确定评价指标体系的维度和内容。维度可以包括学术能力维度、实践能力维度、创新能力维度、社交能力维度、职业素养维度等方面,内容可以根据实际情况进行细化。

3.1.2 评价指标的权重分配

确定不同指标在综合评价中的权重分配,以反映其在学生综合素质中的重要程度,比如:专业课成绩占比二级指标“学术能力”0.068,公共课成绩占比二级指标“学术能力”0.033。可以通过专家评估、问卷调查等方法来获取权重信息[3]。

3.1.3 评价指标的具体描述

对每个评价指标给出具体的描述,明确其目标和要求。这有助于教师和学生理解评价标准,为评价过程提供明确的指导。

3.1.4 评价指标的标准和量化方法

制定评价指标的评价标准和量化方法,以实现对学生能力和表现的量化评价。可以采用定量评价方法,如分数、百分比等,也可以采用描述性评价方法,如优良中差、级别划分等。

3.1.5 评价指标的测量工具和数据收集方式

选择合适的测量工具和数据收集方式来获得评价指标所需的数据。可以使用问卷调查、测试、观察或者通过现有的数据源收集相关数据。

通过规划综合评价指标框架,来确保评价过程的科学有效,实现高职生综合素质的准确评估,为学校和教师提供有针对性的教学和培养建议。

3.2 设计关键维度和指标要点详解

在构建从多源数据到数字画像的高职学生综合素质评价体系时,需要考虑以下关键维度和指标要点。

3.2.1 学术能力维度

学术能力维度的指标要点可以包括平均绩点、各科成绩、参加学术竞赛并取得的成绩、参与科研项目、发表论文等。

3.2.2 实践能力维度

实践能力维度的指标要点可以包括参与的实习项目、实习表现、获得的职业技能证书及等级、参与社会实践活动和志愿者工作等。

3.2.3 创新能力维度

创新能力维度的指标要点可以包括参与创业项目或创业比赛的经历、获得的创新类奖项或荣誉、自主创作的作品、设计、项目等。

3.2.4 社交能力维度

社交能力维度的指标要点可以包括担任班级干部、组织者等角色,参与团队项目,展现协作能力,参与校园活动、学生社团等。

3.2.5 职业素养维度

职业素养维度的指标要点可以包括表现出的职业操守和道德品质、对未来职业发展的规划和思考、个人时间管理、资源管理等能力。

以上列举了一些构建高职学生综合素质评价体系时关键的维度和指标要点,为确保评价过程涵盖学生全面素质的各个方面,指标要点应该具体明确,可操作性强,有助于评价学生的综合能力和特长。

3.3 数据收集与标签设定详解

通过建立数据标签体系,可以实现对学生数据的标准化管理和分析,能够有效提升评价过程的科学性、全面性和可信度,为高职学生的个性化评价和培养提供有力支持,也为数字画像的构建提供了坚实的基础。以下是关于数据收集方法和标签设定过程的详细阐述。

3.3.1 数据收集方法

学生的学习成绩、出勤情况、参与实习项目、社会活动等数据可由学校学籍系统、教务系统、学工系统、实习系统、毕设系统等收集,学生综合素质表现数据可设计有针对性的问卷,从学生、教师、企业导师等角度进行收集,学生的实时观察数据可通过学生日常表现、课堂互动等方式获取。

3.3.2 实施数据采集

根据设计好的方法和工具,开始实施数据采集工作。可能需要针对不同的评价维度和指标制定具体的数据收集计划和流程,确保数据采集过程符合科研伦理和规范,如:保护个人隐私、获得被调查者的知情同意等。

3.3.3 数据整理与清洗

收集回来的数据需要进行整理和清洗,包括数据录入、校验、缺失值处理、检查异常值和错误、排除干扰因素等步骤,以保证数据的准确性和稳定性。

3.3.4 数据准备与检查

在数据分析准备与检查阶段,需要完成一些前期工作,如利用统计分析工具来检查数据,若发现数据缺失或异常,应及时跟进处理,解决数据质量问题。以确保后续数据分析及数字画像的准确性和可信度。

3.3.5 标签设定过程

根据评价体系的维度和指标要求,将数据确定为不同的标签类别,如学术能力、实践能力等。明确每个标签的定义和评定标准,确保标签的一致性和准确性,要明确负责设定标签的专业人员或团队来监督和管理标签的设定过程。力争将各类标签数据进行全面整合,建立全面、完整的学生数据档案,为后续数字画像提供数据支持。

3.4 数字画像构建详解

将不同维度的数据融合展示,形成直观、全面的数字画像,反映高职生的特点和表现。

3.4.1 数据分析与特征提取

通过利用统计方法、机器学习算法等技术对收集到的数据进行分析与挖掘,提取出不同维度或指标之间的关联性和规律性,为后续数字画像的生成奠定基础。

3.4.2 数字画像设计

根据评价指标体系和数据分析结果,设计数字画像的结构和内容。数字画像应该能够直观地呈现高职生在不同方面的表现和特点。可以采用图表、图形、统计规则等方式来展示数字画像的内容,确保清晰易懂。

3.4.3 数据可视化

结合数据可视化工具,将抽取出的数据特征进行可视化展示。比如绘制柱状图、折线图、雷达图等形式,清晰地展现高职生各项素质和能力的得分情况。数据可视化能够帮助研究人员和决策者更直观地理解评价结果,从而更好地进行决策和改进建议。

3.4.4 数字画像生成

结合数据分析结果和数字画像设计,使用数据可视化工具或编程语言等技术,生成高职生的数字画像,数字画像应该包括各个维度的评价结果以及可能的总体评价得分或等级,为整体评价和比较提供依据。

3.4.5 数字画像解读

生成数字画像后,需要对数字画像进行解读和分析,理解其中蕴含的信息和含义,解读过程应该注重客观、全面,结合实际情况和评价指标,详尽的解读可以让相关人员更好地理解高职生的综合评价情况。

数字画像是多维度数据融合呈现,可作为高职生综合评价直观工具和参考依据,因此,在进行综合评价时要特别注意以下4点。

(1)评价维度整合。

在综合评价和分析阶段,需要将各个评价维度的结果整合到一个综合的评价体系中。可以采用加权平均、主成分分析等方法对不同维度的评价结果进行融合,形成综合评价得分或综合评价指标。

(2)综合评价得分计算。

通过综合评价体系和整合的评价结果,计算高职生的综合评价得分或综合指标。在计算得分时,可以结合各项评价指标的重要性和权重,对不同维度的评价结果进行加权组合,最终得出综合评价得分。

(3)评价结果分析。

通过对综合评价得分进行深入分析和解读,可以按照不同得分水平或等级进行分类评价,如优秀、良好、中等等,来描述高职生的素质和能力情况。同时,分析评价结果是否符合预期和设定的目标,以了解高职生的整体素质水平和特点。

(4)评价结果应用。

学校、教育机构和政府可以利用学生综合评价结果,分析学生的综合素质水平和学习成果,制定相应的教育政策和改进措施。学生通过评价结果可以帮助了解自己的学业水平、学习动力和个人品质等方面的表现,促进学生的自我认知和发展。家长通过评价结果,可以了解学生的学业状况,与学校和教师一起制定合适的学习计划和目标,以促进学生的进步。教师可以根据评价结果,了解学生的学习特点和需要,调整教学策略和方法,提供个性化的教学指导,以提高学生的学习效果和综合素质。

4 结语

本文通过构建综合评价过程,对高职学生的学术能力、实践能力、创新能力、社交能力和职业素养进行了深入分析和评估。在高职学生的综合素质评价过程中,构建合理的综合评价指标框架是关键,通过明确评价指标的维度、内容,权重分配,具体描述、量化方法,可以确保评价过程的科学性和可靠性,设计关键维度和指标要点时,应综合考虑学术能力、实践能力、创新能力、社交能力和职业素养等方面,确保评价的全面性和准确性,数据收集与标签设定阶段需要选择合适的收集方法和处理步骤,以保证数据的质量和准确性。数字画像构建阶段则需要进行数据分析、特征提取,设计数字画像,数据可视化,生成数字画像等步骤,以直观地展示学生的综合素质和能力[4-6]。

数字画像不仅可以直观展现学生的素质和能力,还可以为个性化培养和教育管理提供重要参考,未来的研究可以进一步完善评价指标体系,提升数据分析技术,在数字画像的构建和解读上不断优化,从而更好地实现对学生综合素质的精准评估和个性化培养。