大數據背景下基于AI的學生綜合評價系統的研究與實踐

摘要：隨著大數據和人工智能技術的快速發展，教育領域正經歷著前所未有的變革。傳統的學生評價體系一般依賴于主觀評價和標準化考試，存在主觀性強、評價維度單一等弊端。該研究利用大數據和人工智能技術，收集和挖掘大學生學習和生活行為數據，構建大學生綜合素質評價指標體系，并開發學生綜合評價系統，為學生成長、教育教學和擇崗就業提供決策依據。

關鍵詞：大數據；AI；學生綜合評價；評價指標

中圖分類號：TP311" " " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）07-0077-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

在教育領域，學生綜合素質的評價一直是教育改革的重要議題。傳統評價體系往往側重學生的學業成績，忽視了學生綜合素質的全面培養和發展。隨著社會對人才需求的多樣化，迫切需要一種能夠全面反映學生綜合素質的評價體系。大數據和人工智能技術的興起，為這一問題的解決提供了新的思路和方法。為了探索更加科學、客觀的大學生綜合素質評價方式，依托智慧化校園建設，高校可以匯聚海量數據資源。本研究融合大數據處理、知識圖譜構建和人工智能技術，充分挖掘數據價值，發揮大數據在數據采集、存儲與高效處理上的優勢，利用深度學習技術深入挖掘學生行為的特征模式，同時借助知識圖譜的強大分析推理能力，基于豐富的知識庫對學生行為進行智能剖析與探索。這一過程實現了對學生行為模式的精準識別和預測，為風險預警和管理策略制定提供了支持。最終，這些智能化手段為學生管理人員提供了強有力的支撐，顯著提高了工作效能與服務品質，加深了對學生的全面理解，使管理工作更加目標明確、流程規范，從而更好地促進學生的全面發展和健康成長。

1 現狀分析

1.1 國外研究現狀

隨著信息技術的不斷進步，教育領域積累了大量數據，包括學生的學習成績、課堂表現、課外活動參與情況等，這些數據為構建學生綜合評價系統提供了豐富的資源。國外學者對高校學生學業表現的研究主要集中在學生學業表現的理論框架[1]、學業預測數據來源[2]、學業有效指標和模型[3]、預測模型效果評估[4]等方面。從大學生綜合評價的研究層面來看，國外的研究相對缺乏，尤其是以大數據時代為背景的研究。此前，美國教育部2012年發布了《通過教育數據挖掘和學習分析促進教與學》的報告，指出在教育領域，大數據的具體應用是對學習進行分析和對教育數據進行挖掘，以此改進自適應學習系統并實現個性化學習。國外的研究大多集中在教育評價上，而在學生評價或大學生綜合素質評價方面，其評價方式主要側重對大學生學力和學習效果的評測。

從全球視角審視大學生綜合評價的研究領域，國外的研究在這一層面顯得相對薄弱，尤其是在大數據時代的浪潮下，針對大數據如何具體應用于學習行為分析與教育數據挖掘，以優化自適應學習系統并推動個性化學習路徑的發展，相關研究尚顯不足。多數國外研究聚焦于廣義的教育評價體系，側重衡量學生的學術能力和學習成效，而在構建全面反映大學生綜合素質的評價體系方面，其方法多局限于學業成績與學習效果的單一維度。

1.2 國內研究現狀

國內教育數據挖掘領域中的學業表現影響因素模型研究尚處于起步階段，對于預測模型構建的理論框架研究較多，影響較大的研究有清華大學的中國大學生學習與發展追蹤研究、廈門大學的國家大學生學習情況研究。但實證研究偏少，近8年來才出現零星文獻，載于核心期刊中的代表性文獻[5-10]基于數據挖掘技術與方法，分析了學生學習成績、學習風格、學習興趣與成果的影響因素。與國外研究相比，我國關于大數據時代背景下大學生綜合素質評價體系的研究也僅僅處于起步階段，國內的研究在廣度和深度上仍有待加強。

反觀國內，盡管已初步探索在大數據時代背景下構建大學生綜合素質評價體系，但這一領域的研究仍處于萌芽階段，尚待深入挖掘與廣泛實踐。綜合國內外研究現狀可以發現，現有研究大多集中在理論層面，缺乏可操作性強、能夠直接應用于實踐的研究，這在一定程度上制約了大學生綜合素質評價體系的發展與完善。因此，未來研究應更加注重理論與實踐的結合，探索更多具有可操作性的評價方法與模型，以更好地服務于大學生的全面發展與個性化成長需求。

綜上，根據國內外研究現狀分析，目前對大學生綜合素質評價體系的研究普遍存在理論性研究多、可操作性研究少的現象。每一所高校都有其各自的特點，所對應的評價體系也應該有所不同，評價體系應具有足夠的針對性。而且，隨著大數據時代的到來，大學生在學習生活中的點點滴滴都將被追蹤記錄，大學生綜合素質評價也應隨著時代的變化而進步，為學生綜合素質的發展提供反饋，有助于學生自我認識和自我提升，同時也為高校提供改進教育教學工作的依據。AI技術以其強大的數據處理和學習能力，在學生評價中展現出巨大潛力。通過AI算法，系統能夠自動分析學生的學習行為和學習過程，提供個性化的學習建議和指導。同時，AI技術還能根據不同的評價指標和權重，進行個性化評估，使評價更加公正和準確。

2 學生綜合評價系統設計

學生綜合素質評價系統是一個旨在全面評估學生學業成績及各項能力和素質的系統。為達到科學評價的目標，本課題從學生行為數據采集、構建評價指標體系、建設綜合評價系統等方面研究大數據背景下的學生綜合素質評價系統，系統整體架構如圖1所示。

2.1 大學生行為數據采集

2.1.1 梳理數據標準，明確學生行為數據來源

高校學生數據源具有分布廣、存儲形式多樣等特點。以業務域分類，教務系統管理學生學籍、成績、教學等數據，學工系統管理學生獎助貸、誠信處罰等數據，一卡通系統管理學生校園消費數據，團學系統管理第二課堂數據等。以存儲形式分類，結構化數據存儲在Oracle、MySQL、SQL Server等數據庫中，非結構化數據包括大量的文本、圖像、音頻和視頻等，文件系統數據包括日志或日志文件等，API接口包括第三方系統開放的Web API、Web Service接口等。為實現權威數據源管理，需要進行以下兩方面的工作：首先，要出臺政策文件，明確業務部門所負責的數據源類型、存儲形式、采集頻率等要求；其次，要梳理數據標準體系，明確各類數據的編碼規則與標準，如學號編碼定義為10位數字，由年份（2位） +學院代碼（2位） +專業代碼（2位） +性別（1位） +流程號（3位） 組成，數據標準應定期迭代更新，確保其指導作用。

2.1.2 建立大數據平臺，采集學生行為數據

采用湖倉一體數據架構實現數據存儲，結合數據湖（Data Lake） 和數據倉庫（Data Warehouse） 的特點，構建統一平臺來存儲、管理和分析結構化和非結構化數據。該架構包含基礎數據、主題數據、索引數據和元數據等數據角色。基礎數據管理所有結構化和非結構化原始數據，通常是未經處理的或保留初始格式和細節的日志文件、JSON、CSV、圖片、視頻等格式的數據。主題數據庫圍繞組織、人員、教學、科研、財務、資產、服務、位置、公共等9個主題域對數據進行高度抽象，以支持特定的分析任務或業務流程。索引數據是為提高查詢性能而創建的數據結構，可以幫助快速定位和檢索數據。元數據是關于數據的數據，描述了數據的屬性和特征，如數據的來源、格式、內容、創建時間、修改時間、所有者、訪問權限等。湖倉一體架構通過融合數據湖和數據倉庫的優勢，提供了一個靈活且高效的數據管理和分析平臺，使高校能夠在一個統一的平臺上處理各種類型的數據，支持復雜的數據分析和AI機器學習工作負載。

2.2 構建綜合評價指標體系

2.2.1 數據治理， 構建學生評價指標體系

數據治理是將數據從無序狀態轉化為有序聚合的過程。通過編制學校學生行為元數據標準，構建學生行為元數據庫，并搭建元數據管理平臺，實現元數據的版本管理。同時，依據國家標準和教育部標準，建設參考數據主題庫，以解決學生數據的一致性和共享問題。

進一步地，應用數據挖掘方法，發掘數據中隱含的模式和關系，從經濟、學業、心理、生理、行為等維度全面分析學生表現，從而建立一個更加全面和客觀的評價體系。在經濟方面，評估學生教育投資的回報率，即學生在教育上的投入（如考證、培訓、進修等費用） 與其未來收益（如就業機會、薪資水平、職業發展等） 之間的關系。在學業方面，分析學生的知識掌握情況、學習技能、課程成績、學習態度、自主學習能力、學術誠信、批判性思維、應用能力等。在心理方面，分析學生的動機與興趣、情緒調節能力、自我概念、社交能力、適應能力、注意力與專注力、創造力與想象力等。在生理方面，分析學生的健康狀況、生理發育、睡眠質量、飲食習慣、視力與聽力、精細動作能力、生理適應性等。在行為方面，分析學生的課堂行為、學習行為、社交行為、自我管理能力、行為習慣、遵守規則與紀律的情況、道德行為等。

此外，通過關聯分析可以識別學生行為和表現之間的關聯規則，設置合適的支持度和置信度閾值，過濾出最有意義的關聯規則，這些規則可以作為構建評價指標的基礎。進一步地，聚類分析將根據學生特征和表現將其分成不同的群體，這種無監督學習方法可以揭示學生群體之間的自然分布和差異，幫助學校管理者理解哪些特征會將學生歸為某一類別。將關聯分析和聚類分析的結果結合起來，從經濟、學業、心理、生理和行為等多個維度構建學生綜合素質的評價指標，這個體系能夠綜合考慮學生的經濟狀況、學業成績、心理狀態、生理健康和行為習慣，從而構建科學的評價體系。這不僅有助于學校更好地理解學生的需求，而且也能夠為學生提供個性化的支持和干預措施。

2.2.2 數據開發，構建學生評價算法模型

根據數據指標體系，以大數據平臺的主題數據為數據特征，通過使用決策樹、隨機森林、神經網絡等機器學習算法，對德育、智育、體育、美育、勞動教育等學生評價維度進行回歸分析，構建學生評價算法模型。學生評價算法模型從指標說明和數據特征兩個方面進行描述，分別從五育維度對學生的誠信、責任感、同情心、公正等價值觀以及學生的認知能力、學習能力、知識掌握程度和思維技能等進行評估，從相應的指標中獲取數據特征。

2.3 建設綜合評價系統

學生綜合評價系統從德育、智育、體育、美育和勞動教育五個維度評價學生的發展，指導學生成長、教學管理、擇崗就業，并實現自動推薦學生學習建議，從而促進學生個性化發展。系統功能主要包括單點登錄集成、學生綜合評價分析、學生成長分析等。單點登錄集成與學校網上辦事大廳統一認證集成，解決用戶多賬號登錄體驗差的問題；學生綜合評價分析以雷達圖展示，維度坐標為五育評價維度，學生用戶可以查看本人評價模型，管理員可以同時對比多個學生的評價模型，學生可以實時查詢自身的優勢和不足，發揮學生成長指揮棒的作用。學生成長分析主要是結合評價指標體系，對學生不足之處的指標進行說明，在學生成長、教育教學、擇崗就業等方面推送建議。

3 結束語

本文基于高校數據，構建了學生五維數據指標體系，并結合機器學習算法構建了學生五育成長評價模型，最終設計開發了學生綜合評價系統，以支撐學生個性化學習和高校教育教學管理。未來，將進一步研究學生心理素質、社會實踐能力、團隊合作與領導力、創新與創造力、國際視野與跨文化能力等指標和模型，完善學生評價體系。

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