大數據智能計算背景下藝術專業學位研究生教育管理轉型*

周 熹 易 岑 鄧德祥

（重慶郵電大學,重慶 400065）

2022年2月8日，《教育部2022年工作要點》發布，強調增強需求牽引，深化融合、創新賦能、應用驅動，加快推進教育數字轉型和智能升級，強化數據挖掘和分析，構建基于數據的教育治理新模式。數據已成為國家基礎性戰略資源，也是行業發展的新型動能，當今已進入大數據時代，教育大數據正日益成為教育領域不可忽視的新型驅動力，而大數據智能計算正驅動教育管理的轉型升級。

2022年9月13日，國務院學位委員會、教育部關于印發《研究生教育學科專業目錄（2022年）》，將原藝術碩士專業學位的音樂、戲劇、戲曲、電影、廣播電視、舞蹈、美術、藝術設計八個領域，重組升級成為音樂、舞蹈、戲劇與影視、戲曲與曲藝、美術與書法、設計六個一級學科的專業學位，包括藝術碩士專業學位教育和藝術博士專業學位教育（本文通稱“藝術專業學位研究生教育”），藝術專業學位研究生教育正迎來藝術碩士專業學位教育向藝術博士專業學位教育挺進的蛻變式發展期。如何提升藝術專業學位研究生教育管理水平，促進其高速和高質量發展，是藝術教育在時代契機下的新命題。大數據智能計算的時代背景下，藝術專業學位研究生教育的數字化管理向智能信息化管理轉型升級將成為必然。

一、藝術專業學位研究生教育特殊性與教育管理復雜性

（一）藝術專業學位研究生教育的特殊性

藝術碩士和藝術博士教育“旨在培養具有系統專業知識高水平創作和表演技能高層次、應用型藝術專門人才”[1]。其6個一級學科育教學千差萬別，各學科下專業方向眾多，造就了藝術專業學位研究生教育的特殊性。

1.課程設置的自主性與廣泛性：藝術專業學位研究生教育因眾多專業方向，各學科的學位課程及開放性實驗課程設置都不相同，各學校根據資源優勢和所在地域的經濟文化特色發展專業方向特色，其課程體系各不相同，學位課程、開放性實驗課程、特色選修課程、學生特長課程、社會實踐課程、專業展演和比賽課程、學術課程等等課程門類繁復、課程數量眾多。因此，藝術專業學位研究生教育的課程設置具有自主性和廣泛性。

2.教學內容的創新性：藝術教育是以藝術理論素養為基礎、創作實踐為主導的創新教育，包括創新思維訓練和創新表現能力不斷提升的實驗性教學，教學內容的創新性是決定藝術創新思維和創新表現力的前置條件，藝術專業學位研究生教育亦然，相同名稱的課程，其課程內容和知識的則重點也各不相同，即便是使用同以教材，教師們也以各自的創新教學內容在滿足專業特色、應對學生個性的基礎上，立足藝術文化的傳承和激發學生創新思維和創造力。因此，教學內容的創新性成為藝術專業學位教育與眾不同的重要特征。

3.教學方法獨特性：藝術專業學位研究生教育通過理論引導實踐、實踐貫穿理論、經驗引導創新、案例激發創新、技術為支點的創新表達等教學方法，因時因地、因師因生、因學科特點、因專業特色等在藝術專業學位教學中單獨應用或綜合應用，其教學方法獨特。

4.教學多模態性：經過藝術碩士教育18年的創新探索，其教學模式呈多樣化發展，建立了課堂制、工作室制、校企聯合培養制、混合制、訓練營制等多種教學模態，每種教學模態的教學流程管理大相徑庭，反映出藝術專業學位研究生教學模態多樣性表征和本質。

5.教學過程的引導性：藝術教學的過程是創新意識、創新思維和創新能力培育與不斷提升的過程，創新是無止境的，是被不斷突破和刷新的，藝術專業學位研究生教育是老師引導學生進行不斷創新突破的教學活動，教學過程的創新引導性是其教學最為突出的特征，其引導性又因學生的潛質、個體差異等因材施教。

6.考核形式獨特性與評價非標準性：藝術專業學位研究生的教學考核多以作品創作的形式展開，其作品的考核具有極強的開放性，考核評價多以任課老師或評委組進行評價，評價者的主觀因素和審美傾向差異導致評價結果存在一定的不確定性，其考核形式特殊且評價非標準性，加之教學過程管理評價多維性和無定性，給教育管理增加了難度。

（二）藝術專業學位研究生教育管理的復雜性

藝術專業學位研究生教育的特殊性和開放性，以及藝術專業學位學科領域多樣性下的眾多專業，以及專業特色教育和人才個性化培育，再疊加龐大的師生數量，相對于其他學科專業的教育管理，藝士專業研究生教育管理的就顯得更加龐雜繁復，其教育管理更趨復雜性、探索性。

二、大數據智能計算催化藝術碩士教育數字化管理向藝術專業學位研究生教育智能信息化管理的轉型

（一）藝術碩士專業學位研究生教育數字化管理的量變

我國藝術碩教育誕生于網絡信息與數字化時代。從藝術碩士教育伊始，全國藝術專業學位研究生教育指導委員會搭建起了“中國藝術碩士網”統籌開展全國藝術碩士教育的網絡管理，各藝術碩士授權點院校依托研究生院的網絡管理平臺開展藝術碩教育的數字化管理，經過藝術碩士專業學位教育18年的發展和數字化管理，累計了海量的數據。時值藝術專業學位教育的8個領域重組升級為現藝術學科門類的6個一級學科專業學位研究生教育之際，也是大數據智能計算技術成熟應用之時，藝術碩士教育數字化管理的量變達到了質變的臨界點。

（二）大數據智能計算技術催化藝術專業學位研究生教育智能信息化管理質變的升華

大數據智能計算，使教育管理決策由經驗驅動到數據驅動的演進，推進數字化管理向智能信息化管理的躍升。2022年整合升級后的藝術專業學位研究生教育6個一級學科，各學科專業學位研究生教育在教學方法、教學模式、教學過程、教學成果、教學形式、設備場地、人力資源、師資結構、作品形態等方面各不相同，其教育管理極具復雜性，雖然實現了藝術碩士的數字化管理，但教育數據分散在各高校平臺，數據的共享獲取通道沒打通，各平臺存在數據智能化計算程度低，數據資源管理應用率不高、缺少核心數據平臺等局限性。只要國家層面引領各高校數字化管理平臺的互聯互通，藝術專業學位研究生教育的大量數據就會轉化為大數據，此時，大數據智能計算技術猶如一劑催化劑，催化藝術專業學位研究生教育的數字化管理量變向智能信息化管理質變的升華。

三、大數據智能計算的智能信息化管理適宜藝術專業學位研究生教育管理之需

（一）宏觀管理之要

藝術專業學位研究生教育，由于其學科教育的特殊性和教育管理的復雜性，基于大數據智能計算的智能信息化管理，可以實現藝術專業學位研究生教育管理突破經驗管理，向科學管理、智能響應、智慧決策的現代教育管理轉型升級。以國家藝術專業學位研究生教育管理機構所建的中心平臺升級為母平臺，并鏈接各學位授予單位的教育教學管理的子平臺的數據，采集各藝術專業學位研究生教育單位的數據，形成百川入海源源不斷的數據流，通過大數據智能計算對各高校藝術專業學位教育資數據流的統籌整合、分類挖掘處理、動態分析歸納等形成大數據，使大數據實時呈現藝術專業學位研究生教育教學狀態，將大數據及其智能計算的數據結果作為管理決策的基礎，為藝術專業學位研究生教育的宏觀管理的動態監測和科學決策提供支撐，建立起藝術專業學位教育管理用數據說話、靠數據決策的常態機制，通過大數據觀察教育發展狀態、發現教育管理規律、開展教育管理研究，開創教育管理新局面。

（二）中觀管理之需

通過母平臺的智能大數據輸出的統計數據，供教育評估機構進行動態進行各學位授予單位的教學水平評估；可更具相關的歷史數據開展縱向評估，評估本行業教育或某教學單位教學的綜合或單項指標的發展情況；也可供教育評估機構定期根據同一時期的數據開展橫向評估，評估各教學單位的教學水平，或高校之間橫向對比自己的優劣、取長補短共同發展；也可以根據需要進行跟蹤評估。管理者通過評估情況制定發展政策，實施獎懲方案，促進教育發展。

（三）微觀管理之用

1.教學過程管理：目前，藝術碩士專業學位研究生教學過程管理，大多是督導巡查和抽查聽課模式，教學過程管理存在較大的盲區，對教師的教學評價處于督導的點狀維度，其評價結果難免有一些片面。教育過程的管理是提升教學質量的核心，其教學過程性數據是教師教學評價的重要依據。借助大數據智能計算將上傳的課程大綱、授課計劃、講義、課件和教學過程的教學組織、講授、研討、考核等視屏以及教學檔案材料等教學全過程材料自動整合資料并存檔，供管理者監管抽檢或日后師生按需搜索觀看學習，或自己回看總結、反思進而優化教學過程。通過全網絡智能化的實時掌握教師教學進程和教學動態，智能反饋教師教學過程中的問題便于及時糾正和整改。

2.評價模式的拓展：藝術專業學位研究生教育以作品創作訓練為主要教學路徑，其創作種類繁多、數量龐大，作品創作的評價以主觀感性評價，創作作品評價和管理成為藝術專業學位研究生教育管理的一大難題。作品數字信息化和大數據智能計算，能夠為藝術專業學位研究生作品評定提供另一種理性化、精細化、系統化的評估模式。大數據智能計算根據學生上傳的創作思路、創作步驟、藝術表現等全流程的課程作業或創作實踐的資料，智能評價生成成績做參考成績或與任課教師網上人工評價成績按比例生成最終成績，可推動作品創作成績評定活動從人為主觀判斷轉向主觀與客觀的結合。大數據智能計算可自動檢測學生上傳作品的相似度，評判其原創度，創新度等，協助激勵創新和抄襲預警等教學管理。

3.作品管理與創作智慧儲存：藝術專業學位教學作品數量多、分類雜。想要依靠人工整理和存儲并非易事，并且實物儲存作品的方式在查閱時也有一定難度。數字信息化和智能計算技術可使藝術專業學位教育的師生作品智能地按學校、作品類別、時間等歸類存檔、分類搜索調取，供各級教育管理部門通過作品把脈教學水平發展狀況，利于高高校藝術專業學位研究生之間學習借鑒；根據需要，數據管理方定期識別階段性優秀師生作品和學成果生成網上展演并開展評獎工作。藝術專業學位研究生教育過程中產生各類設計作品應是人類重要的創新思維智慧的結晶的一部分，如不進行智慧信息化管理，這些創作作品大多會隨著成績的評定或學業任務的完成而丟失或死態地分散存入電子儲存器里，難以活態地為后繼教育學子們激發創作靈感而影響創作水平的提升。

四、基于大數據智能計算網絡管理平臺的藝術專業學位研究生教育智能信息化管理轉型策略

（一）統籌建設大數據智能計算的智慧教育管理平臺

全國藝術專業學位研究生教育指導委員會統籌建設大數據智能計算的智慧教育管理平臺。

1.智慧管理母平臺建設：升級建設“中國藝術碩士網”為“中國藝術專業學位研究生教育網”，使之成為藝術專業學位研究生教育信息化管理的核心平臺、大數據生成中心、大數據智能計算的大腦，通過大數據智能計算實時分析、定制分析以及定性定量分析教育大數據，并將相關分析數據以視覺可視化的界面呈現和生成下載文本呈現供相關管理者使用。智慧管理母平臺應建成孿生A、B雙平臺，A平臺為管理應用平臺，B平臺（隱藏IP地址）為備份平臺，同步備份A平臺的數據并根據信息技術的發展進行技術升級，技術升級后的B平臺轉化為新的A平臺運行，原A平臺則轉變為新的B平臺備份新A平臺的數據和進行新的技術升級，A、B平臺不斷循環轉換中升級供教育管理使用，以保證數據安全和平臺技術的先進性服務教育管理。

2.智慧管理子平臺建設：各藝術專業學位授權點單位的研究生院，在智慧管理母平臺建設框架下建設子平臺，子平臺既是藝術專業學位研究生教育數據的采集通道，也教育單位的教育管理通道。

3.構建區塊鏈與大數據智能計算為核心技術的管理平臺：為保證教育管理數據不被竄改而保持相關教育管理數據的原效性，以及避免數據篡改前后智能計算結果的差異影響管理數據的公信力等問題，同時，督促藝術專業學位授權管理部門及其師生謹慎和認真提供教育管理數據。特建議以區塊鏈與大數據智能計算為核心技術建設管理平臺，確保平臺原效性數據智能計算，以權威性的計算結論廣泛、可信地應用于藝術專業學位研究生教育的智能信息化管理。

（二）數據采集與安全

1.數據采集與大數據生成，各藝術專業學位授權點單位研究生教育管理部門，通過子平臺將招生、培養、授位等研究生教育全過程以及師資、教學條件、教學成效等材料數字化上傳到母平臺上，以子平臺的資料管理數據的結構化數據源、圖文影音的半結構化和非結構化數據源等實時流數據源，實時或定時生成全網絡分層、分類、開放的海量數據庫。

2.數據安全：數據是信息社會時代最重要的資源，既要發揮藝術專業學位研究生教育數據的最大化價值，也要防止該資源濫用或被不法分子盜用，在藝術專業學位教育、教學管理領域的相關機構和人員中，合理、分層、分級、實名使用平臺數據；針對不同數據確定其類型和安全等級，對不同的使用者設置管理與訪問權限。以藝術專業學位研究生管理機構和學位授予單位為訪問端設置權限訪問數據，智能阻止未經過授權的設備接入系統和非法用戶侵入系統訪問數據或竊取數據，智能實時監控數據訪問身份和行為的合法性，規范使用者數據復制及其使用范圍以及超范圍使用的責任。以人工智能技術智能提示數據的采集、存儲、共享、發布等風險等級。

大數據的應用：通過大數據智能計算將實時數據，時時、定時的智能化生成計算結果，供教指委、教育行政管理部門、教育科研機構、教育單位、教育行業組織、教學評估組織，用于教育管理的政策決策、教育水平評估、教育教學改革、教育科研等活動。大數據智能計算的智慧數據庫為教育管理和專業教育發展提供更多維度的服務。

結語

大數據智能計算技術將助推藝術專業學位研究生教育的數字化管理向智能信息化管理轉型升級，政府、高校、師生應凝聚共識，共同推動其教育管理轉型升級，促進藝術專業學位研究生教育發展邁向更高層次。