大數(shù)據(jù)技術(shù)在高職教師科研能力評價(jià)中的應(yīng)用研究

鄧任鋒

（廣東酒店管理職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣東 東莞 523960）

0 引言

經(jīng)歷了四十年的改革開放，我國社會得到了全面快速的發(fā)展，隨著社會環(huán)境的變化和產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，企業(yè)對應(yīng)用型技術(shù)人才的需求不斷地?cái)U(kuò)大，這給我國的高等職業(yè)教育事業(yè)帶來了快速發(fā)展的機(jī)遇。要想把握好這一發(fā)展機(jī)遇，是否擁有豐富教學(xué)水平和創(chuàng)新科研能力的高職師資隊(duì)伍就顯得尤為關(guān)鍵。不少高職院校已把如何提高高職師資隊(duì)伍綜合能力建設(shè)放在了極為重要的位置，因此在人才引進(jìn)、考核、培養(yǎng)等方面花了很大力氣，作了很多重要的探索和工作，但在這過程中也碰到了不少棘手的問題。如何對高職院校教師科研能力進(jìn)行科學(xué)綜合的評價(jià)就是其中一個(gè)重要部分。

1 當(dāng)前高職教師科研能力評價(jià)系統(tǒng)的現(xiàn)狀及問題

科研能力作為在科研活動中體現(xiàn)出來的一種特殊能力，通常指人在其所從事的專業(yè)中以科學(xué)的思維和適當(dāng)?shù)姆椒▽ξ粗I(lǐng)域進(jìn)行科學(xué)探索的能力，反映其發(fā)現(xiàn)問題、認(rèn)識問題和解決問題的能力，綜合體現(xiàn)一個(gè)人專業(yè)知識的深度和廣度[1]。對這一能力的科學(xué)評價(jià)很早就引起了重視，特別是在高等學(xué)校中。但受制于多方面原因，一直發(fā)展比較慢，很多問題一直沒有得到有效地解決。不少高職院校盡管制定了不少相應(yīng)的政策措施，對教師的科研能力水平進(jìn)行科學(xué)評價(jià)，以激發(fā)教師工作積極性，提高科研水平和社會服務(wù)水平，達(dá)到可持續(xù)發(fā)展，但由于高職教師科研能力的指標(biāo)體系構(gòu)建比較復(fù)雜，而且在很多指標(biāo)評價(jià)偏主觀難以量化，因此在教師科研能力評價(jià)系統(tǒng)建設(shè)一直比較緩慢。

而且當(dāng)前大多數(shù)的教師科研能力評價(jià)類的系統(tǒng)，普遍出現(xiàn)評價(jià)模型不全面、指標(biāo)不具體、數(shù)據(jù)采集費(fèi)時(shí)費(fèi)力不完整，數(shù)據(jù)分析角度單一淺顯、缺乏數(shù)據(jù)深度挖掘、評價(jià)結(jié)果不直觀等主要問題，難以反映教師整體研究能力和水平，無法為學(xué)校和教師的長遠(yuǎn)穩(wěn)定發(fā)展提供建設(shè)性的參考意見。具體表現(xiàn)如下：

（1）不少科研能力評價(jià)系統(tǒng)在模型設(shè)計(jì)時(shí)考慮的角度不全面，經(jīng)常會出現(xiàn)評價(jià)導(dǎo)向簡單化，沒有建立分層、分類的科學(xué)評價(jià)模型，過于注重論文、課題等顯性指標(biāo)，從而忽視了教師的研究綜合能力、學(xué)術(shù)潛力等體現(xiàn)；

（2）很多系統(tǒng)在科研能力評價(jià)的具體指標(biāo)不夠具體，對不同領(lǐng)域、不同門類和不同層次的教師都采用簡單粗獷的量化指標(biāo)來衡量；而高職院校職業(yè)教師由于跟行業(yè)、企業(yè)的緊密度比較高，涉及的專業(yè)門類多而雜，會更強(qiáng)調(diào)解決問題能力，詳細(xì)指標(biāo)會有較大的不同。

（3）不少系統(tǒng)由于前期設(shè)計(jì)和技術(shù)的原因，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)采集的不完整或耗時(shí)耗力等現(xiàn)象，從而降低了客觀數(shù)據(jù)對科研能力的支撐。

（4）不少系統(tǒng)雖然提出了包括品德、知識、能力、業(yè)績等多種衡量科研能力的主要指標(biāo)，但由于采用的分析方法過于簡單，分析角度單一，造成了科研能力評價(jià)的結(jié)果比較淺顯。例如，很多時(shí)候簡單的方法很難對出身企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)豐富的工匠專家和來自教學(xué)領(lǐng)域的資深專家進(jìn)行比較分析。

（5）在科研能力評價(jià)有不少指標(biāo)比較偏主觀，無法通過簡單的數(shù)據(jù)分析獲得深入的評價(jià)結(jié)論，同時(shí)也沒能對高職教師的科研能力的發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)判，無法為高職教師科研能力的培養(yǎng)提供決策依據(jù)。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在高職教師科研能力水平評價(jià)中的應(yīng)用影響

隨著信息化時(shí)代的到來，大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展越來越成熟，讓我們可以把采集到海量、高速、多樣、有價(jià)值的數(shù)據(jù)，通過多維度、多層次的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，進(jìn)行提煉，從而能全面地把握發(fā)展規(guī)律，預(yù)測未來發(fā)展方向和趨勢。

因此，大數(shù)據(jù)技術(shù)也被廣泛地應(yīng)用到了高職教師能力評價(jià)中，從而產(chǎn)生積極的作用。大數(shù)據(jù)技術(shù)的融入使得原本耗時(shí)耗力的數(shù)據(jù)采集工作變得更加容易和方便，這也方便了數(shù)據(jù)的積累，提高了數(shù)據(jù)的完整性，有力地推動了教育信息化建設(shè)[2]。同時(shí)，采集的海量的各類數(shù)據(jù)也為不少主觀的指標(biāo)提供了客觀數(shù)據(jù)支撐，讓這些指標(biāo)更加完善和客觀，更具參考意義。同時(shí)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和平臺的廣泛應(yīng)用使得我們可以更加快速的直觀的獲得數(shù)據(jù)分析結(jié)論，而且可以通過大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)轉(zhuǎn)化成簡潔易懂的界面，方便學(xué)校管理者、教師以及其他相關(guān)機(jī)構(gòu)直觀快速地了解教師的科研能力[3]。另外，結(jié)合聚類算法和機(jī)器學(xué)習(xí)等方法把數(shù)據(jù)進(jìn)一步進(jìn)行挖掘，從而發(fā)現(xiàn)其中的內(nèi)在規(guī)律，搭建適當(dāng)模型，做出教師的科研能力發(fā)展的趨勢預(yù)測和培養(yǎng)建議，從而大大地提供了科研能力評價(jià)系統(tǒng)的實(shí)用性和價(jià)值?？梢哉f，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用為高職教師科研能力評價(jià)系統(tǒng)的完善提供了嶄新的優(yōu)化方案思路。

3 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的高職教師科研能力評價(jià)系統(tǒng)建設(shè)思路

針對當(dāng)前高職教師科研能力評價(jià)中的主要問題和大數(shù)據(jù)技術(shù)的特點(diǎn)，可以結(jié)合主流的科研能力評價(jià)模型，細(xì)化評價(jià)指標(biāo)，通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘等大數(shù)據(jù)技術(shù)來構(gòu)建一套能夠全面反映高職教師科研能力的評價(jià)系統(tǒng)，形成常態(tài)化信息采集和動態(tài)評價(jià)預(yù)警機(jī)制。

3.1 構(gòu)建模型

大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合可以在建設(shè)科研能力評價(jià)系統(tǒng)的時(shí)候?qū)⒃u價(jià)模型與指標(biāo)進(jìn)一步關(guān)聯(lián) ，把定性指標(biāo)與定量指標(biāo)更好地結(jié)合，并落實(shí)到可操作的層面，既可讓系統(tǒng)能夠支撐實(shí)際工作，又能實(shí)現(xiàn)考察高職教師的科研學(xué)術(shù)潛力的可量化評價(jià)。因此，將結(jié)合目前比較主流的評價(jià)理論，考慮把基本科研素養(yǎng)、科研產(chǎn)出影響力、科研管理能力、科研學(xué)術(shù)潛力和科研學(xué)術(shù)地位5個(gè)維度作為科研能力模型的主要組成部分，并為每個(gè)維度都設(shè)置3級可測度的指標(biāo)。其中，定量指標(biāo)采用科技大數(shù)據(jù)提煉出的客觀數(shù)據(jù)，定性指標(biāo)也參照設(shè)計(jì)量化值來進(jìn)行體現(xiàn)，以便全面、及時(shí)、科學(xué)地反映高職教師科研綜合能力。例如，可以通過采集知網(wǎng)、萬方等科技信息大數(shù)據(jù)的論文數(shù)量、被引情況等作為定量指標(biāo)，可以將科研經(jīng)費(fèi)或者是專利轉(zhuǎn)化價(jià)值采用量化的方式來為定性指標(biāo)輔助參考進(jìn)行比較。

3.2 設(shè)計(jì)指標(biāo)

細(xì)化、合理、可執(zhí)行的評價(jià)指標(biāo)是全面落實(shí)高職教師科研能力評價(jià)的重要環(huán)節(jié)。高職科研能力評價(jià)的指標(biāo)體系設(shè)計(jì)可以考慮在傳統(tǒng)的基本科研素養(yǎng)、科研產(chǎn)出影響力、科研管理能力的評價(jià)指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，擴(kuò)展科研學(xué)術(shù)潛力和科研學(xué)術(shù)地位維度指標(biāo)。在指標(biāo)設(shè)計(jì)時(shí)注意具體指標(biāo)的可測度，可以根據(jù)情況把非量化指標(biāo)中難以測度的指標(biāo)去掉或采用其他易考量的指標(biāo)替代，例如，創(chuàng)新能力等；在指標(biāo)設(shè)計(jì)時(shí)還應(yīng)注意傳統(tǒng)的科研產(chǎn)出指標(biāo)中重量不重質(zhì)的問題，可以在考慮科研產(chǎn)出數(shù)量的時(shí)候，結(jié)合科研產(chǎn)出質(zhì)量，加上權(quán)重系數(shù)進(jìn)行靈活調(diào)整；在指標(biāo)設(shè)計(jì)時(shí)還可以考慮加上時(shí)間空間因素條件，以方便對高職教師在不同時(shí)期的科研能力進(jìn)行對比分析，以方便進(jìn)行對其學(xué)術(shù)潛力和科研能力發(fā)展趨勢的預(yù)測很判斷。

3.3 數(shù)據(jù)采集

基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)是作為大數(shù)據(jù)分析的重要基礎(chǔ)，因此需要結(jié)合大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)對評價(jià)系統(tǒng)中需要用到的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和篩選過濾，將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、視頻大數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)等內(nèi)容進(jìn)行分類管理。由于大數(shù)據(jù)的采集功能非常強(qiáng)大，可以考慮將科技信息相關(guān)的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)來源對象進(jìn)行采集。采集的信息包括高職教師基本信息、科技文獻(xiàn)信息和課題項(xiàng)目信息等。例如，可以通過現(xiàn)有的人事信息系統(tǒng)等已有信息系統(tǒng)導(dǎo)入教師基本信息，也可以通過到知網(wǎng)、萬方、國家產(chǎn)權(quán)局等第三方平臺網(wǎng)站上獲取或抓取包括期刊論文、學(xué)位論文、出版書籍、課題項(xiàng)目報(bào)告、軟件著作權(quán)、專利等相關(guān)的科技文獻(xiàn)信息。并在獲得基礎(chǔ)數(shù)據(jù)以后進(jìn)行必要的篩選和過濾，將不合規(guī)數(shù)據(jù)或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)剔除，同時(shí)還需要對不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的預(yù)處理和變換，以保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性，提高后期數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確性和效率。

3.4 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)處理流程中的重點(diǎn)，是大數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值的主要過程，也是科研能力評價(jià)系統(tǒng)的主要功能部分。因此在建設(shè)系統(tǒng)時(shí)應(yīng)針對具體的業(yè)務(wù)分析需求目標(biāo)，根據(jù)科研能力評價(jià)體系進(jìn)行選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ瓦M(jìn)行人工建模，并充分利用回歸分析、對比分析、交叉分析等統(tǒng)計(jì)分析算法及技術(shù)，對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理和分，并將有價(jià)值的信息提煉出來，結(jié)合科研能力狀況進(jìn)行解讀，發(fā)揮原因分析、現(xiàn)狀分析、簡單預(yù)測等作用和價(jià)值[4]。例如，可以從某教師主持或參與的科研項(xiàng)目數(shù)量、承擔(dān)的角色和進(jìn)行科研的連續(xù)性等指標(biāo)數(shù)據(jù)來分析判斷該老師的科研項(xiàng)目實(shí)施能力。

3.5 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘可以看成是數(shù)據(jù)分析的進(jìn)一步擴(kuò)展，是大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心功能之一。因此，可以在高職教師科研能力評價(jià)中無須對數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)系做任何假設(shè)或判斷，只根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)目標(biāo)，運(yùn)用決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類分析等算法，結(jié)合人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法進(jìn)行深度挖掘，自動從數(shù)據(jù)中尋找隱藏的、未知的關(guān)系或規(guī)律，輸出模型或規(guī)則，可以有效解決分類、聚類、關(guān)聯(lián)、定量預(yù)測和定性預(yù)測等類型問題[5]。例如，可以采用自動聚類的方法對高職教師的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，在分類中使用若干教師不同年齡階段的科研產(chǎn)出、科研延續(xù)性，以及參加學(xué)術(shù)會議和活動等數(shù)據(jù)信息，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理提取特征后輸入訓(xùn)練學(xué)習(xí)器，并使用集成學(xué)習(xí)機(jī)制集成若干學(xué)習(xí)器的判斷給出某教師參與科研活動的活躍度、學(xué)術(shù)科研潛力及未來的科研能力發(fā)展等的綜合評價(jià)。

4 研究總結(jié)

文章從當(dāng)前高職院校教師科研能力評價(jià)系統(tǒng)的現(xiàn)狀及存在的問題入手，結(jié)合數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等大數(shù)據(jù)分析相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，說明大數(shù)據(jù)分析可以為提高高職教師科研能力評價(jià)提供很好的技術(shù)支撐。同時(shí)還根據(jù)高職院校實(shí)際情況提出了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的高職教師科研能力評價(jià)系統(tǒng)的建設(shè)方案思路，充分利用聚類算法、集成學(xué)習(xí)、評估模型等技術(shù)構(gòu)建實(shí)時(shí)有效的高職教師科研能力預(yù)警和評價(jià)體系，為學(xué)校全面評估教師整體素質(zhì)和績效考核提供必要的支持，也為教師可持續(xù)發(fā)展提供參考建議。