大數據時代研究生培養質量反饋工作思考

占志勇　陳明燦+易小西+王志超

摘 要 研究生培養質量反饋工作存在反饋主體相對單一、質量反饋意識不強、反饋機制不系統、信息采集方式落伍等問題，結合大數據時代的特點，對研究生培養質量反饋工作進行了思考，認為研究生培養質量反饋工作的深度與廣度將逐步發生變革以適應大數據時代的發展。

關鍵詞 大數據時代 研究生培養質量 反饋

中圖分類號：G643 文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2015.08.023

Postgraduate Education Quality Feedback Thoughts in Big Data Era

ZHAN Zhiyong， CHEN Mingchan， YI Xiaoxi， WANG Zhichao

（Harbin Engineering University， Harbin， Heilongjiang 150001）

Abstract： Work quality of postgraduate training feedback main body is relatively simple， strong sense of quality feedback， the feedback mechanism is not the system， outdated methods of gathering information and other issues， combined with the characteristics of the era of big data， for quality of postgraduate training feedback work thinking that the quality of graduate education the depth and breadth of feedback work will occur gradually change to adapt to the era of big data.

Keywords： big data era; postgraduate training quality; feedback

近年來，隨著信息技術的飛速發展，大數據、云計算、慕課、翻轉課堂、顛倒教室等信息化時代的新名詞如雨后春筍般不斷涌現出來，2013年被媒體稱為“大數據元年”，大數據時代已經來臨。數據科學家舍恩伯格提出：“現有的認知和體系是建立在稀缺數據上的成果，人們思維和工作方式必須發生變革以適應大數據時代的到來”。①在新時代來臨之際，教育的各個環節面臨著重新洗牌的可能。

1 大數據時代

1.1 大數據

“大數據”概念源于20世紀90年代，隨著互聯網技術的發展，大數據的內涵由“無法用傳統方法進行分析的數據集合”逐漸轉變為“具有超強決策力、洞察力和流程優化能力，與先進數據處理方式緊密相關的海量、多樣的信息資產”。②在一定條件下，可通過先進計算機技術，對此類信息資產進行有目的的設計與分析，揭示隱藏其中的各類信息，為我們進行研究、決策、管理提供可靠依據。

大數據具有以下特點：（1）大量性。大數據的數據信息量巨大，有人稱其起始計量單位至少是P（1000個T）。（2）價值性。大數據具有很高價值，但其價值密度低，通過先進技術在海量信息中提取高價值信息是大數據發展的關鍵。（3）繁雜性。大數據的類型多樣，包括文本資料、網絡日志、圖片、音頻、視頻、搜索信息等各類結構化、非結構化及半結構化數據。（4）高時效性。很多大數據信息要求處理速度快，高時效性是大數據區別于傳統數據挖掘的顯著特征。

1.2 大數據時代

大數據時代是指基于大數據的各類信息及其相關技術發展與創新的信息時代，社會各領域的決策逐步由傳統的經驗決策轉變為數據決策、由注重因果關系轉變為相關關系。大數據時代開啟全新的時代，逐步影響著我們的生活、工作和思維，并且正在深刻改變傳統社會的商業、教育模式。

大數據時代具有以下特點：③（1）信息生產泛在。信息的產生無時不有、無處不在，存在人類生產生活的各個領域，大數據的生產過程以及相應挖掘技術呈指數增長。（2）信息民主公開。絕大多數的數據產生于公共開放的網絡環境中，所有人可以是信息數據的生產者也可以是消費者。（3）反饋信息及時豐富。各類新型信息分析技術可對巨量數據及時分析判斷，為信息反饋工作提供了無盡可能。（4）信息具有相關性。數據信息在理論上能在各個維度無限使用與傳播，能在各種不同系統與應用中傳遞，在不同的環境中與不同數據有機結合能表達完全不同的涵義。（5）引導社會發展無限可能。如果說工業化時代使得機械力迅速增長，拓展了人類體力邊界;那么大數據時代使得智力無限增長，讓人類社會與處理信息充滿了無盡的想象空間。大數據時代，人類社會的各個領域即將或正在發生變革，以“慕課”為代表的教育領域也正在經歷一場革命。

2 研究生培養質量反饋工作

研究生培養質量是指在一定環境下研究生培養工作的各類特性總和，主要由培養過程質量（如教師授課質量、導師指導水平等）和產出成果質量即教育產品或服務的質量（如研究生科研成果質量、創新能力以及服務社會的質量等）有機組成。④研究生培養質量反饋機制指對研究生培養工作起調節指導作用的機制，即研究生培養“輸出”的研究生培養質量“反作用”于研究生培養工作各環節，指導研究生培養工作的過程。

我國研究生培養單位歷來重視研究生培養質量反饋工作，各個培養單位做法不盡相同，或成立研究生培養質量管理部門管理或邀請校外專業評估機構或相應管理部門開展以座談、問卷調查等方式的基于樣本數據形式的質量評價工作。目前，研究生培養質量反饋工作普遍存在以下問題。

（1）反饋主體相對單一。一方面，在研究生培養質量反饋工作中，研究生培養單位是質量反饋工作的實施者，政府、行業機構或者專業的調查機構參與較少。另一方面，在研究生培養單位中，實施培養質量反饋工作的部門主要是就業和研究生管理部門，而這些部門的職能很多，難以投入大量精力從事培養質量反饋工作。缺少社會參與、培養單位精力有限，難免出現反饋工作不科學，反饋信息不全面、不準確的現象。

（2）質量反饋意識不強。多數研究生培養單位的工作重心在研究生的過程管理以及就業管理方面，注重研究生的培養過程質量和產出成果質量，對培養質量反饋工作的重要性認識不足，未能系統全面思考研究生培養質量反饋工作，常常造成研究生培養質量反饋工作流于形式，導致反饋信息不夠全面及時，無法有效指導研究生培養管理工作，研究生培養工作與社會需求脫節。

（3）反饋機制不系統。目前，各個研究生培養單位在研究生培養的日常工作中，對研究生培養質量反饋工作進行了許多有益嘗試，如采取研究生評教、專家評教、座談、問卷調查等方式來改進管理工作，但這些工作多數停留在“頭疼醫頭腳疼醫腳”的層面，各項工作相對獨立，反饋結果難以有效利用，效率低下，反饋機制不成體系。往往是就業部門的反饋工作僅限就業部門使用，未能將反饋信息及時應用到研究生培養及其他相關部門，各部門間的質量反饋工作相互脫節。

（4）信息采集方式落伍。現行的信息采集方式一般為調研，是培養質量反饋工作的重要內容，現行調研工作一般采用問卷調查、座談會以及電話調研等傳統方式進行，但傳統調研形式存在以下局限性：一是被調研者當時狀態影響調研結果，不同環境下被調研者的狀態也有不同，造成調研結果與實際情況存在誤差;二是調研群體代表性不強，傳統調研方法選取一定數量樣本進行調研，其必然無法代表全體;三是信息調研工作量較大，信息采集費時費力，同時要對采集到的信息進行分析研究;四是信息采集量不全面，調查問卷、座談等調研不能設計太多問題，許多被忽視的信息可能對研究生培養質量有重大影響;五是傳統調研工作過分強調因果關系，不注重相關關系。

研究生培養質量反饋工作與數據緊密相關，而大數據時代則為研究生培養質量反饋工作的研究與發展提供了無限可能。

3 大數據時代下研究生培養質量反饋工作的變革方向

大數據時代的特點決定了現階段研究生培養質量反饋工作存在的問題將逐步解決，同時，研究生培養質量反饋工作的深度與廣度必然將逐步發生相應的轉變以適應形勢發展。

（1）反饋信息數據采集方式不斷拓展。傳統研究生培養質量反饋機制相關數據一般來源于調查問卷、座談會、訪談以及相關信息統計等經典調研手段，大數據時代的數據采集工作不僅可以使用傳統調研手段獲取，絕大多數是從研究生的日常學習、生活信息以及身體信息中獲取，將來有可能出現從研究生幼兒學會說話的時間來判斷研究生的創造潛力，也有可能從研究生中學時期的習慣、愛好來判斷其科研潛力。同時，以往研究生培養工作尤其是課程教學工作中，由于缺乏相應數據支撐特別是對研究生數據的全面、深入分析，研究生培養工作往往形成整齊劃一的“工業流水線”，培養的是“標準件”，研究生的個性差異和創新能力培養得不到充分體現，而在大數據時代，研究生的所有學習行為都被網絡“神不知鬼不覺”地采集下來，研究生培養單位依據采集的數據對培養過程實時進行動態調整，針對每位研究生的不同特點實施個性化培養。⑤

（2）數據分析統計方法不斷改進。一般質量反饋工作常采用傳統統計方法通過普通計算機或手工方式來處理結構化數據，而大數據時代的數據可以是半結構、非結構數據，其統計分析以相關關系為基礎展開，數據分析統計方法也隨著現代計算機技術的發展而不斷改進。⑥

（3）研究生培養質量反饋機制逐步深化。隨著大數據時代的來臨，研究生培養管理過程與現代計算機網絡技術的聯系愈加緊密，不斷發生變革，如研究生課程教學的慕課沖擊、研究生學位論文的查重要求、研究生學位論文盲審系統的開發使用等，研究生培養管理過程的“在線化”變革必然導致相應的研究生培養反饋機制的逐步深化。同時，對于實施培養質量反饋工作的管理者來講，應提高個人數據素養，努力學習數據分析的基本原理和方法，發現并搜集反映研究生培養各個環節運行狀態和存在問題的狀態數據，加強其基于數據來進行決策和采取相應措施來保證研究生培養質量的自主性。

（4）教育第三方全面介入。大數據時代，數據挖掘分析技術飛速發展，研究生培養單位已沒有能力依靠自身實力對研究生培養質量的大量相關數據進行深度挖掘。而作為數據挖掘分析見長的第三方，如專業數據挖掘公司、專業研究生培養質量評估機構甚至是學校計算機網絡中心必將不斷開發技術、拓展業務，與研究生培養單位圍繞研究生培養質量反饋工作開展全面合作，擔負研究生培養質量數據的挖掘與分析工作，為研究生培養質量反饋工作提供技術支持。

（5）研究生培養工作各單元逐步融合。對于國家的教育系統來講，研究生教育屬于頂層教育，前期各層次的教育質量無不對研究生培養質量產生重要的影響，大數據時代將使得研究生培養質量反饋工作不再單純局限于研究生培養階段，應將整個教育過程如幼兒教育、小學、初中、高中以及大學等個層面的教育納入其中，將其作為一個系統來通盤謀劃。對于研究生培養單位來講，研究生培養質量反饋工作不應局限在研究生管理部門，應結合研究生的招生、培養、就業乃至校友溝通等各個層面，加強研究生各層面研究生培養數據資源的整合是大數據時代研究生培養單位在研究生培養質量反饋工作的重點。

注釋

① 舍恩伯格.大數據時代[M].袁杰，譯.浙江人民出版社，2012.

② 楊旭，湯海京等.數據科學導論[M].北京理工大學出版社，2014.

③ 鄭毅.大數據時代的特點[J].新金融評論，2012（1）.

④ 占志勇，侯彥芬等.基于系統論的研究生課程教學機制探討[J].黑龍江高等教育研究，2013（9）.

⑤ 桑新民，謝陽斌等.“慕課”潮流對大學影響的深層解讀與未來展望[J].中國高等教育，2014（3）.

⑥ 朱建平，李秋雅.大數據對大學教學的影響[J].中國大學教學，2014（9）.