大數據時代高校綜合素質測評模型優化研究

禹 云

(婁底職業技術學院，湖南 婁底 417000)

0 引言

高校學生管理以及素質測評工作經常會涉及海量數據信息，如果只是單純地依靠人工操作的方式進行信息的整理，不僅會消耗大量資源，還無法保證處理結果的準確性和全面性。合理應用大數據技術，能夠有效建設相關數據平臺，在提升測評工作便捷性的同時，為高校教學工作的優化提供支持，這對于學生綜合素質的提升以及高校的平穩發展具有非常重要的意義。因此，有必要針對相關內容進行深入的研究。

1 淺析高校綜合素質測評

高校的綜合素質測評，實際就是利用綜合性指標對學生能力、智育以及德育等方面進行評價的活動，其可以根據學生的在校學習、活動，按照相應的比例計算分數，并以此為基礎，對學生進行評優，決定獎學金的評定。我國自古以來就有“品學兼優”這一評價指標。盡管在教育領域長期的發展過程中，教學體制經過了多次改革，但評價系統及方法缺乏科學性的情況依然存在，這也導致綜合測評工作極易流于形式，且受到應試教育的影響，社會以及家庭都有成績決定一切的思想，使得人們片面追求成績，以學生成績為主導的測評體系始終存在，嚴重影響了學生的個性培養與發展。

2 大數據時代背景下優化高校綜合素質測評模型的方法

2.1 通過大數據反映學生日常行為

大數據一方面代表著海量數據資料，另一方面意味著可以通過海量數據的收集、整理和分析，發現新內容、創造新價值。大數據時代的到來使得高校教學以及學生學習都發生了很大的改變，也為學生學習途徑以及在校表現的信息探查提供了可能。例如，通過電腦、平板以及手機，就能夠對學生的多元信息進行采集，包括：學習、愛好以及實踐等，同時能夠將學生的學習態度、學習能力以及交往范圍記錄在案，對這些信息進行整理、分析和挖掘，清晰地展現學生行為輪廓，并給出明確的引導，確保評價的全面性。

在應用大數據技術優化素質測評模型的過程中，還要對相關測評體系進行有效的建設，明確其中的指標因素，而各指標的權重則反映了指標因素的重要程度以及這些指標的關系。所以，需要通過對權重的科學配置，提升測評的科學性與合理性[1]。

2.2 對大數據背后的思想動態加強識別，發現教學的不足

隨著大眾創業以及萬眾創新政策的全面深化，高校應該針對創新創業教育積極進行質量評價體系的建設，而大數據則為高校的信息收集、分析以及共享提供了新的方法。但在對龐大數據進行整理的過程中，不能總是盲人摸象，應該對相關評價體系加強建設與完善，要讓學校管理者、教師、社會、學生以及家長充分參與其中，利用數據對學生的微觀特質進行捕捉，并通過數據的不斷匯聚，完成對教學狀態的相關描述。

通過大數據全面獲取數據資源，高校完全可以對傳統測評方式進行改進和優化，不僅可以對學生的學習活動以及學習過程進行記錄，還能通過對數據的挖掘與分析，掌握學生的學習進展情況和特征情況，從而形成反思性教學法，與傳統二元形式的“教學-評價”方法相比，能夠對高校教學活動及學生學習情況進行回顧式分析和前瞻性分析。

例如，可以設置5項考核內容對學生的綜合素質進行評價，包括：學習成績、實踐能力、思想政治表現、科研創新能力、社會工作及文體活動。通過對學生學習實踐活動進行考察，設計相應的計算公式，結合相關計算方法對學生的思想動態以及綜合表現進行大數據識別，并根據識別結果判斷學生的表現，相對精準、科學地完成學生綜合素質的定量界定，使學校可以對學生思想狀況進行精準的識別和動態的把握，確保引導工作的及時性和有效性[2]。

2.3 對大數據系統進行整合建設，提升評價合力

對于綜合素質測評，不能單純地憑借分數、經驗甚至感覺來進行，需要有科學的數據、規范的程序以及合理的制度作為支撐，才能對教師的教學工作以及學生的學習活動進行科學的引導，實現對教育工作的有效檢驗和優化。特別是在當前階段，我國正處在轉型升級的關鍵時期，大管理、大教育以及大培育已經成為社會發展的必然趨勢，利用大數據對高校綜合素質測評模型進行優化，要保證各層級之間的緊密相連，確保數據網絡能夠對教育的各個方面進行有效的覆蓋，并通過對各項工作目標、方法及內容的有效調整，實現綜合素質評價模型的合理優化[3]。

首先，要針對大數據的實際應用建立相應的保障機制以及領導機制，要將高校綜合素質測評工作納入到教育框架中，根據國家對高校教育的要求，對相應的激勵機制以及約束機制進行建設與落實，并保證測評工作的公正性和公開性，推動素質教育目標的實現，使評價與監控實現雙向互動。

其次，要對相應的工作隊伍加強建設，積極引入專業的大數據人才，從而為綜合測評模型的有效優化提供支持。由于大數據需要進行數據的收集和處理、實現碎片化信息的整理，并從非結構性、混亂性數據集合中發現有價值的數據，原來以教師和輔導員作為主要測評人員的模式已經不適合現代測評工作的開展，特別是這些測評人員數量不足且專業能力有限，很難推動現代測評模型的優化。因此，高校還需要加強測評團隊建設，在對綜合測評方面的資料進行全面收集的同時，對測評技術、方法及內容進行不斷地研究與完善，將學生以及社會的發展作為中心，對相關制度進行編制，確保相關工作機制的科學性和可行性，為數據化教學管理工作的有效落實提供支持[4]。

2.4 利用“學習證據”創建多元評價機制

對于現代高校中的綜合素質測評來說，過程性評價的權重越來越高，使得評價體系帶給學生的不再是單純的分數，還涉及潛質、特長、能力以及知識等方面的監測，且可以幫助高校對數據背后潛藏的人才培養模式、教育發展規律以及學生成長軌跡進行探索，而這將會對教育政策、教師教學以及學生的學習產生巨大的影響。但由于每個學生都具有與眾不同的發展軌跡，單純依靠人工監控及測評的方式，并不能保證測評工作的全面性和準確性。因此，可以在評優評先過程中，應用大數據技術的記錄、跟蹤、分析及處理功能，對各個學生的數據進行處理，并對學生在學校中的微觀行為進行捕捉，包括：課堂出勤情況、互動情況、作業完成情況、課外競賽及社團活動參與情況等，都可以轉化為數據信息，而利用這種方式進行測評模型的優化，能夠對學生的內在給予更多的關注，幫助學校對學生潛能進行挖掘和引導，實現教學工作的有效改進，使學生和高校共同成長[5]。

2.5 將以人為本作為基本原則

在落實綜合素質測評的過程中，受到諸多因素的影響，可能會出現漏洞或者各種突發事件，且在決策依據方面也可能會受到測評成員主觀意識的影響。因此，需要利用規范化的組織程序降低人為因素的干擾。在高校中，綜合素質評價是一項較為基礎的工作，在落實該項工作的過程中，不僅要利用大數據的相關理論及方法提升評價的精確性，還要對量化以及分類進行準確的判斷，確保行動的有效性，使問題的解決措施更具針對性。

在對綜合素質測評模型進行優化的過程中，還要堅持以人為本，充分考慮大學生的意見，盡可能地設計出以大數據為基礎且符合學校實際情況的評價體系。要積極組建校級、院級、班級評價執行機構，并對評價方法加強學習，對于評價結果應做好公示工作。在強化輿論監督的基礎上，還要將學生自我服務、自我管理以及自我教育的作用發揮出來。要不斷提升測評方法的有效性和科學性，將學生成長作為測評的中心，實現終結性評價與過程性評價的有效結合，不但要對學生的成績保持關注，還要對學生各方面的潛能進行挖掘，使學生能夠更好地認識自我，提升其自信心，實現養成教育[6]。

3 結語

綜上所述，在大數據時代背景下，對高校綜合素質測評模型進行優化，能夠使高校綜合素質測評工作的科學性以及可行性得到進一步提升，這對于高校教學管理質量的提升以及人才的有效培養具有非常積極的作用。因此，高校一定要保持高度的重視，在充分研究大數據的同時，根據自身實際對大數據進行合理的應用，推動自身綜合素質測評模型的優化，為高校的健康發展提供支持。