基于教學數據可視化聚類分析的學習績效評價

巫濱

摘要：國務院倡導的高等學校創業創新教育改革，指明了高等教育多元化、精細化的培養目標。本研究首先基于類型一特質理論構建了多元化的學習績效評價模型，以改變現有標準化學習績效評價的局限;其次，依據多元評價模型，采集數據以形成發展性評價的教學數據倉庫;然后，運用高維數據的可視化聚類處理方法，對數據庫進行歸類分析，形成學生個體的學習特點及職業性向的傾向性評價;最后，以可視化聚類分析的結果指導差異化教學，以幫助教師發掘出適合大學生個體的專業學習路徑和未來的職業規劃。本文通過實踐案例，驗證了可視化教學數據分析方法對于多元學習績效評價和差異化教學的實際效果。研究表明，本方法對于大學生創業創新能力的提升有著非常積極的意義。

關鍵詞：數據可視化聚類分析;類型一特質評價模型;多元學習績效評價;差異化教學

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）31-0243-05

高等教育對于大學生的培養，一方面注重專業知識的系統化學習，另一方面，也是一個因材施教的過程，需要基于學生的人格特質，擬定多元化的學習和培養目標，并配套相應的評價體系對學習績效進行評估，以幫助大學生發掘自我職業性向，實踐職業規劃。教育部倡導的大學生“創新創業”培養模式，明確了專業創新能力和踐行多元化職業模式的重要性，而當下各高校對于大學生學習績效的評估模式，基本是以教學班為單元進行整體評估，評估的模式偏粗放，僅通過班級整體成績的分布狀況來判斷教學效果是否“正?！被颉昂侠怼?。在這一評價體系下，基本難以對學生個體的人格特質及職業性向進行個性化、差異化的考量，更難以踐行多元化的專業學習和培養目標。新的高等教育培養目標下，這種“標準化”、“批處理”式的學習績效衡量方式是遠遠不夠的，大學生需要過程性的、針對自身特質并結合學科和行業特色的專門引導，才能順利完成職業觀的塑造，在多元化的現代職場中找到自己的位置，發掘出自身創新和創業的潛在能量，邁向適合自身人格及潛能特質的職業生涯。

基于動態的、差異化的特質一類型人格性向評估模型，對大學生的學習績效和職業性向進行評估，需要重點考慮三個因素：特質一類型匹配度，人格的動態發展和職業模式的動態變化。霍蘭德的“人格類型理論”及奧爾波特的“特質論”為本文研究提供了心理學的理論支撐。類型論對于人格和學習情境的分類，使得我們能夠快速地歸納原本極為復雜的人格特質，進而方便地衡量個人與學習情境的匹配度，為職業規劃提供參考。單一類型論的問題在于類型的概括勢必導致中間型被忽視，同時將研究注意力引向類型所具備的突出特征上，導致其他非典型特征被忽略而出現對人格固定、片面的評價。解決這一問題的方法之一是加入對人格特質的考量。特質論是近年來心理學領域對人格研究的重要方法之一，與類型論的概括歸類不同，它提供了人格所包含的一系列特質要素，將人格理解為多個特質維度的綜合體，彌補了類型論可能導致的片面評價的問題。為此，本文建立特質一類型的層次評價模型，對學生的學習績效進行多元化評估;其次，建立基于時序的教學評價數據倉庫，以實現對學習績效的發展性評價;最后，運用數據分析和挖掘技術，對數據倉庫進行可視化聚類分析，以得到多元化的大學生人格特質與職業性向的歸類結果，幫助學生完成自我職業定位的認知，為畢業后的長期職業生涯發展打下基礎。

1多元化學習績效評價體系構建

現行的教學績效評估通常是以教學班為單位進行整體評估，如表1所示，通過成績的分布情況評估班級整體的學習績效是否符合預期。通常當離差值處于“合理”范圍內，且成績的整體分布接近正態分布時，認為學習績效是較為理想的，進而來推斷教學策略是否合適。這種學習績效的評價方式，其背后指導思想是培養目標的標準化，比如學生對于客觀專業知識體系的掌握程度。

與標準化評價體系不同，差異化學習績效評價的指導思想，是用多元評價模式對大學生的人格特質作評估，挖掘個體的潛在的職業性向差異，并以此指導后續的差異化教學。多元化評價及差異化教學將個體的內因一人格特質一視為大學生職業發展的首要內在驅動力，這里的人格特質是基于霍蘭德的“人格類型理論”及奧爾波特的“特質論”對個體學習知識并解決問題的不同模式進行歸類。如圖1所示，傳統的人格類型理論將個體解決工作問題的情境歸納為現實型、企業型、研究型、創新型等不同種類，概括了個體人格特質作為內因對職業性向選擇的驅動關系。不難看出，我國現行倡導的培養“創業創新”型人才，強調的正是大學生內在職業性向的發掘與多元化引導，而非簡單衡量個體對客觀專業知識體系的掌握程度。因此，高等教育的培養目標不再是單一的客觀專業知識的傳授，而是轉為對個體的內在職業性向特質進行深度挖掘并加以引導，使其盡快顯性化并成長定型?；谶@一認知，多元化學習績效評價及差異化教學體系將逐漸取代標準化學習績效評價體系成為高等教育未來的變革方向，當然隨之而來的教育成本也將有所不同。

基于上述分析，本文在人格類型一特質論基礎上對職業性向語境下的人格特質進行了細分，并以此構建了多元化學習績效評價體系，如圖2所示。其中，從未來職業情境的角度將個體的職業素養劃分為創新、協作、執行、溝通、邏輯、專業、置信度等多個維度進行評價。與標準化評價體系不同，多元化評價體系不是將各個指標綜合為一個單一績效指標，而是考慮了職業素養的多元分布模式，最終的評價是一種傾向性評價。舉例而言，如果個體的7項職業素養指標中，執行效率、溝通能力、協作能力和置信度評估相對較高，則評估職業性向相對趨向于企業型，表明個體將來更適于進入企業團隊的職業情境工作;如果創新能力、專業性和溝通能力突出、說明個體的職業性向偏向于創業情境，從事創新創業可能表現出更好的適應性和發展前景;如果是邏輯能力、創新能力和專業能力相對突出，則職業性向更傾向于從事研究型工作，諸如此類。多元化評價體系得出的傾向性推論，可以為后續的差異化教學提供參照。所謂創新創業的“雙創”型人才的培養目標，并不是將大學生統一培養為自主創業的企業家，因為這種粗放的方式忽視了個體內部潛在的職業性向差異性。更合理的培養目標應該是從多元化的個體分布中挖掘出潛在的“雙創”型人才，并通過后續的差異化教學提供模擬的創業學習情境，推動特定學習經驗的積累并促進職業素養的成長，這正是所謂的因材施教。

2學習績效評價數據倉庫設計

上述多元化學習績效評價體系的實施，需要教學統計數據的支持。傳統的教學數據以課程考核成績為主，單一的數據類型難以反映多元的人格特質類型，為此，本文設計了基于差異化教學的數據倉庫，以客觀反映大學生個體的專業知識學習情況。需要注意的是，差異化教學不是對客觀專業知識體系教學標準的拋棄，而是結合個體的內在特質，在教學中采取相應的職業類型情境模擬，以驗證并促進個體職業性向的顯性化和成長。為此，本文將專業課教學分為課堂教學和課內實踐2個環節。前期的課堂教學采取標準化統一教學模式，以保證個體學習專業知識的客觀性和體系的完整性;后期的課內實踐環節，則采取差異化培養，根據多元化評估的傾向性結論，對個體采取不同的實訓模式，并通過發展性評價不斷修正評價結果。

評價數據的來源，主要由理論知識考試成績、學生自我測評、課內實踐環節導師評價、同學評價等部分組成。例如，某門專業課程為2.5學分，總學時為48，其中理論課時為32學時，課內實踐環節占16學時。32學時的理論教學采用課堂統一授課，并進行理論知識考試，考試成績記入教學數據倉庫;16課時的課內實踐環節采取差異化教學，實踐形式包括小組合作項目設計、個人獨立創作、seminar學術討論小組等形式，學生自行選擇相應模式展開實踐，老師以觀察者身份參與指導，過程中記錄自我評價、同學評價和導師評價并輸入教學數據倉庫，如表2所示。綜合多種來源的評價數據以保證評價結果的客觀性。對于評價數據的處理，本文采用了可視化聚類的分析方法，可以快速地形成職業性向的傾向性結論。

3教學數據的可視化聚類分析

多元評價體系的數據為多屬性高維數據，在數據分析時不能采用單一的加權綜合的方法進行處理㈣。本文采用了SOM聚類分析對高維數據進行處理，這樣可以挖掘出復雜數據背后隱藏的分布模式，而數據可視化技術的運用，則為教師提供了可視交互分析的途徑，能根據特定的篩選條件展開數據分析處理。

高維數據的可視化，常用的有散點圖矩陣和平行坐標系等布局形式。本文采用了平行坐標系的布局，其優點在于支持用戶進行多種交互式數據分析。平行坐標系的維度重排，通過對坐標軸的排列順序進行調整，可以在一定程度上減少數據線雜亂的視覺干擾。經過測試，發現以離群數據點數量作為維度重排的依據，對改善視圖繪制效果有著明顯作用，如圖3所示。首先對5個維度的數據進行兩兩屬性的散點圖繪制，得到圖3a的散點圖矩陣?？梢钥闯?，同樣的一組數據，不同的2種維度組合繪制出的散點圖，其離群點的數量是有差異的。根據維度排列的順序對各散點圖的離群點統計值總和進行比對，圖3b為離群點統計值最大時的維度排序，圖3c為離群點統計值最小時的維度排序。對比可知，按照散點圖矩陣離群值最少進行維度排序，平行坐標系數據線的排列相對規整，視覺雜亂的情況有明顯改善。

除了維度重排，平行坐標系還支持通過刷選對數據進行過濾分析，如圖4所示。教師可以自定義數據過濾的組合條件，比如要過濾出教學數據評價傾向于創新創業職業性向的學生，可以依次刷選“創新能力”“專業知識”和“溝通能力”維度上評估值較高的區間，則逐步過濾出所需的學生數據，其余不滿足組合條件的數據則以灰色后退至背景層顯示。

為了進一步提升可視化數據分析的效率和顯示效果，本文還設計了基于分段式骨骼的聚類綁定繪制算法，如圖5所示。圖5a為數據倉庫中原始教學評價數據繪制的視圖，可以看到，未經歸類的數據線雜亂地交織在一起，難以識別各數據職業性向的傾向性。圖5b為分段式骨骼綁定的聚類數據，其繪制原理是首先以SOM聚類對數據進行分析，自動歸類出特定的幾種職業性向類型;然后以聚類的簇為單位，對簇內的數據線進行綁定，綁定的算法為力導向的分段式骨骼綁定;這種綁定方法通過對相鄰坐標軸之間的數據線施加模擬的引力和斥力場，使簇內數據線向聚類中心值聚攏，同時各個簇之間相互排斥以增加簇間距離，從而產生如圖所示的繪制效果。通過聚類綁定繪制，教師可以直觀地識別教學評價數據所表現出的各種職業性向類別，進而為差異化教學提供參照，大大提升了教學數據分析的效率和效果。

4實證案例研究

本文的實踐案例基于藝術設計學科的專業教學展開，其學科門類為藝術類中的藝術設計學。結合藝術設計學科的專業特點，從以下方面展開多元評價及差異化培養的教學設計：1）基于行業現狀進行差異化職業發展的路徑規劃;2）基于人格類型理論，結合特質一因素理論，構建多元化的教學績效評價體系;3）由專業課教師負責，基于多元化職業意識評價，在課內實踐環節實施差異化學習;4）記錄教學全程的評價數據，形成發展性評價數據倉庫。5）通過對數據倉庫的可視化分析，引導多元化的職業意識教學的動態優化，形成相對穩定的差異化職業價值觀。

案例研究中將學生分為實驗組和對照組。實驗組：在專業課教學的課內實踐環節對學生進行差異化教學，并進行連續跟蹤評價;對照組：專業課實施統一課堂教學。兩組同時對學生畢業后2年的從業狀況進行跟蹤評價，數據見表3。

從統計數據可以看出，實驗組和對照組中畢業生的從業主要形式均為人職行業相關的企業，畢業2年后統計企業就職人數的變化率分別為3.5%和4.8%，差別并不明顯。需要注意的是，2年后實驗組中在企業從本專業的畢業生占比為70.2%，明顯高于對照組的46%。畢業2年中選擇自主創業的學生占比，實驗組為17.5%-15.8%，對照組在畢業第一年為20.6%，第二年大幅降至6.3%，明顯低于實驗組。兩組中畢業后繼續讀研深造的畢業生的占比相對接近。畢業后轉行從事其他行業的畢業生占比，實驗組為7%-5.3%，變化率為1.7%，對照組中第一年為23.8%，第二年上升至42.9%，變化率達到了19.1%。最后，綜合考量2年后畢業生從業狀態的變化率，實驗組為6.9%，對照組明顯較高，達到38.2%。

通過分析上述數據，有如下推斷：1）實驗組畢業生的從業狀態變化率明顯低于對照組，表明學生畢業后更快地找準了適合自身的職業定位并穩定下來，而對照組的畢業生畢業后則經歷了一段時間的職業定位探索期和調整期。2）對照組的學生有不少人畢業時選擇了自主創業，但隨后又改變選擇，進入企業供職;實驗組中的選擇自主創業的畢業生占比則相對更高，并表現出了更好的適應性，能較好地渡過初創期的高壓階段。3）實驗組的畢業生對本專業表現出更高的認同感，畢業后選擇從事行業相關的工作。

5總結

通過上述分析可知，基于個人人格特質的多元化教學評價和差異化教學體系，有利于教學過程中對個體潛質差異的評估，踐行因材施教、培養創業創新型人才的教育理念;以此為指導思想構建的教學數據倉庫，有助于將職業性向等內在的隱形因素顯性化并做量化考量;而可視化聚類數據分析手段的運用，則幫助教師快速高效地完成學生特質類型的歸類分析，更好地發揮了教學數據的實際指導作用。需要注意的是，實踐差異化教學可以從專業課程的課內實踐環節人手，課堂理論教學環節不宜采用差異化教學，否則會影響專業理論知識傳播的系統性和客觀性。此外，多元化教學績效的評價，應該是一個發展性評價過程，基于時序的持續測評，才能真正為大學生提供自我調整的借鑒價值。本文的研究，主要是基于藝術類學科及行業的特征展開，差異化職業觀培養所采取的教學形式（如個人工作室，基于項目的課題小組），不見得完全適用于其他各類學科的教學，在未來的研究中，需要不斷結合新的學科特點，進行調整和完善。