基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的高職院校學(xué)生評(píng)價(jià)平臺(tái)建設(shè)

李法平，陳海珠

（重慶電子工程職業(yè)學(xué)院1.圖文信息中心；2.人工智能與大數(shù)據(jù)學(xué)院，重慶 401331）

2020年6月30日，習(xí)近平總書記主持召開中央全面深化改革委員會(huì)第十四次會(huì)議，審議通過了《深化新時(shí)代教育評(píng)價(jià)改革總體方案》，明確提出：“堅(jiān)持科學(xué)有效，改進(jìn)結(jié)果評(píng)價(jià)，強(qiáng)化過程評(píng)價(jià)，探索增值評(píng)價(jià)，健全綜合評(píng)價(jià)，充分利用信息技術(shù)，提高教育評(píng)價(jià)的科學(xué)性、專業(yè)性、客觀性?！盵1]隨著教育信息化工作的穩(wěn)步推進(jìn)，信息技術(shù)與教育技術(shù)的深度融合，以大數(shù)據(jù)為代表的新興技術(shù)促進(jìn)了信息技術(shù)與學(xué)科內(nèi)容、學(xué)生學(xué)習(xí)、學(xué)校管理以及教學(xué)能力的融合，提供更全面的學(xué)生行為畫像與分析服務(wù)，為探索學(xué)生過程性、精準(zhǔn)性評(píng)價(jià)提供了有效支撐。

1 大數(shù)據(jù)技術(shù)在學(xué)生評(píng)價(jià)上的應(yīng)用綜述

1.1 智能化無感采集技術(shù)健全數(shù)據(jù)多要素采集

智能化無感技術(shù)是指使用智能采集設(shè)備，感知學(xué)生在校園內(nèi)各種應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)，產(chǎn)生大量的、異構(gòu)的和格式各異的數(shù)據(jù)，形成學(xué)生綜合評(píng)價(jià)定量指標(biāo)的數(shù)據(jù)源。吳濤提出構(gòu)建體質(zhì)健康數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)[2]，應(yīng)用智能手環(huán)等穿戴式智能設(shè)備對(duì)佩戴者運(yùn)動(dòng)、睡眠等數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位實(shí)時(shí)采集。人臉識(shí)別、步態(tài)識(shí)別等技術(shù)的發(fā)展，為校園學(xué)生身份、行為、疫情管控的建設(shè)提供了新的方向[3-4]。

在課堂教學(xué)數(shù)據(jù)采集方面，綜合應(yīng)用人臉識(shí)別、視頻流分析、語言識(shí)別等技術(shù)，結(jié)合現(xiàn)有的在線學(xué)習(xí)平臺(tái)、圖書管理系統(tǒng)、教務(wù)系統(tǒng)、評(píng)教系統(tǒng)等采集學(xué)生在課前、課中、課后的相關(guān)數(shù)據(jù)。虞菊花等開發(fā)了程序設(shè)計(jì)類課程學(xué)生課堂行為數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，在編碼實(shí)訓(xùn)過程中無感采集學(xué)生有效輸入代碼的行為數(shù)據(jù)，對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)活動(dòng)進(jìn)行過程性的客觀評(píng)價(jià)[5]。

智能化無感技術(shù)在校園的大量應(yīng)用，為數(shù)據(jù)中心提供了海量的學(xué)生在校數(shù)據(jù)，結(jié)合學(xué)校自身的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，為解決學(xué)生數(shù)據(jù)采集提供了技術(shù)支持。

1.2 大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析技術(shù)強(qiáng)化評(píng)價(jià)方法

大數(shù)據(jù)技術(shù)通過處理分析已有的大量數(shù)據(jù)內(nèi)部的關(guān)聯(lián)特性，不斷挖掘數(shù)據(jù)背后所蘊(yùn)含的一般性規(guī)律。黎德森提出建立細(xì)化的評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、篩選、預(yù)處理和變換，采用分類算法、聚類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則等算法，對(duì)教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行可視化的評(píng)價(jià)展示[6]。周蓉等采用第三方平臺(tái)大數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)人才培養(yǎng)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，對(duì)全國各專業(yè)的人才數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和整理，建立分專業(yè)評(píng)估的人才質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，分析具體人才培養(yǎng)質(zhì)量的能力指標(biāo)[7]。美國普渡大學(xué)早期采用大數(shù)據(jù)挖掘和深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)，通過收集學(xué)生在課堂活動(dòng)中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)來建構(gòu)學(xué)習(xí)預(yù)警機(jī)制[8]。朱錦龍?zhí)岢隼弥腔坌@平臺(tái)累積的大數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和標(biāo)簽化后，對(duì)學(xué)生的綜合行為進(jìn)行畫像，從學(xué)習(xí)、三餐習(xí)慣、作息習(xí)慣、社交關(guān)系、消費(fèi)水平和上網(wǎng)習(xí)慣等方面進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。

1.3 跨領(lǐng)域大數(shù)據(jù)挖掘分析助力學(xué)生智能評(píng)價(jià)

學(xué)生的行為數(shù)據(jù)具有大規(guī)模、多源異構(gòu)、跨領(lǐng)域、跨媒體、跨語言、動(dòng)態(tài)演化、普適化等特征。因此學(xué)生評(píng)價(jià)的關(guān)鍵在于跨領(lǐng)域大數(shù)據(jù)挖掘分析。鄭婷一提出一種基于高校學(xué)生用戶多數(shù)據(jù)融合的智慧校園分析模型[9]，通過應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算方法，利用用戶多源高維數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)學(xué)生用戶畫像。潘文宇等人提出基于“用戶畫像”的視頻精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)[10]，將抽象的用戶信息標(biāo)簽化，精準(zhǔn)快速地分析用戶行為特征，形成標(biāo)簽畫像。

學(xué)生評(píng)價(jià)需要運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)，將學(xué)生在校生活、教學(xué)、管理和環(huán)境等各個(gè)方面深度融合，逐步開展多要素分析，為學(xué)生、教師及管理人員提供信息數(shù)據(jù)分析和智能推薦服務(wù)，為學(xué)校決策提供科學(xué)依據(jù)。

2 高職院校學(xué)生評(píng)價(jià)平臺(tái)建設(shè)的問題

學(xué)生評(píng)價(jià)對(duì)提升高職院校教學(xué)管理、完善人才培養(yǎng)質(zhì)量方案、實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)就業(yè)，優(yōu)化學(xué)生職業(yè)發(fā)展規(guī)范具有重要意義。學(xué)生在不同的學(xué)習(xí)階段對(duì)其評(píng)價(jià)的體系也有所不同，對(duì)高職院校學(xué)生應(yīng)綜合評(píng)價(jià)其在校期間的學(xué)習(xí)、品德、勞動(dòng)、人文、美育、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)等多方面的表現(xiàn)，為學(xué)生自我認(rèn)知提供依據(jù)并優(yōu)化職業(yè)發(fā)展規(guī)劃。構(gòu)建學(xué)生評(píng)價(jià)信息化應(yīng)用，需要建立以數(shù)據(jù)為核心、以綜合評(píng)價(jià)為抓手、以智能決策為重點(diǎn)的應(yīng)用體系，然而當(dāng)前評(píng)價(jià)應(yīng)用體系的構(gòu)建在數(shù)據(jù)、評(píng)價(jià)、決策支持等三方面還存在難題。

2.1 數(shù)據(jù)采集難，學(xué)生全面評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)源缺失

目前對(duì)高職院校學(xué)生評(píng)價(jià)主要側(cè)重于對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)與創(chuàng)新能力的評(píng)價(jià)，對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)能力、實(shí)踐能力有相對(duì)全面的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，但在公民道德、審美與表現(xiàn)、運(yùn)動(dòng)健康等指標(biāo)下尚無法采集到精確的數(shù)據(jù)，對(duì)此類定性評(píng)價(jià)指標(biāo)往往采用自評(píng)、互評(píng)、師評(píng)等主觀評(píng)價(jià)，無法通過全過程、全方位、多層面地對(duì)學(xué)生的跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)進(jìn)行合理分析并得出全面、準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)，其評(píng)價(jià)結(jié)果較為主觀，缺乏數(shù)據(jù)分析支撐。亟待通過技術(shù)突破，解決當(dāng)前校內(nèi)對(duì)學(xué)生數(shù)據(jù)的采集數(shù)據(jù)量不夠、數(shù)據(jù)種類不夠多樣、采集使用手段傳統(tǒng)且單一等問題，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)采集效率，提升數(shù)據(jù)真實(shí)性，為評(píng)價(jià)提供相對(duì)全面、真實(shí)的數(shù)據(jù)源。

2.2 過程評(píng)價(jià)難，成長過程的形成性評(píng)價(jià)缺失

近年來，學(xué)校學(xué)生評(píng)價(jià)已經(jīng)大范圍實(shí)施，但在如何幫助學(xué)生認(rèn)識(shí)自我、規(guī)劃人生、個(gè)性化發(fā)展等方面，因過程評(píng)價(jià)的缺失，導(dǎo)致學(xué)生在成長過程中無法實(shí)時(shí)把握個(gè)人發(fā)展現(xiàn)狀與問題，如采集學(xué)生體能數(shù)據(jù)、常態(tài)化疫情防控監(jiān)測(cè)等數(shù)據(jù)后，由于缺乏跨領(lǐng)域多維大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)，未能發(fā)揮期望的效果。需要通過技術(shù)突破實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生成長過程的形成性評(píng)價(jià)，通過評(píng)價(jià)助力學(xué)生發(fā)展，促進(jìn)學(xué)生成長成才。

2.3 決策支持難，個(gè)性化成長的智能輔助缺失

一方面，當(dāng)前學(xué)生綜合評(píng)價(jià)大部分結(jié)果僅進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，評(píng)價(jià)結(jié)果的展示形式比較單一，評(píng)價(jià)結(jié)果主要呈現(xiàn)為評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)、等級(jí)（優(yōu)秀、良好、中等、合格、不合格等）、參評(píng)率等基礎(chǔ)指標(biāo)，沒有對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分析；另一方面，學(xué)校各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)由部門主導(dǎo)完成，缺少技術(shù)及功能的長期規(guī)劃，比如一卡通、教務(wù)管理等系統(tǒng)在建設(shè)時(shí)沒有進(jìn)行良好對(duì)接，使得系統(tǒng)集成度不高，導(dǎo)致各個(gè)系統(tǒng)生成、采集的數(shù)據(jù)繁雜，無法形成統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)的分散不足以支撐智能決策的建立，無法形成數(shù)據(jù)輔助決策。

3 大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)高職院校學(xué)生評(píng)價(jià)平臺(tái)構(gòu)建的應(yīng)用

針對(duì)當(dāng)前普遍存在的數(shù)據(jù)采集難、過程評(píng)價(jià)難及智能輔助決策難等問題，設(shè)計(jì)了一套學(xué)生評(píng)價(jià)平臺(tái)構(gòu)建方案，如圖1所示。該平臺(tái)基于高職院校學(xué)生評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采取AI+大數(shù)據(jù)技術(shù)，應(yīng)用智能化采集技術(shù)，建設(shè)身份識(shí)別、行為監(jiān)測(cè)、疫情監(jiān)測(cè)等功能的校園智能感知系統(tǒng)；并在標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、共享開放的校本數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)上，打造學(xué)生智慧評(píng)價(jià)平臺(tái)，促進(jìn)學(xué)校及學(xué)生管理與服務(wù)水平提升，實(shí)現(xiàn)學(xué)生教育生涯智能導(dǎo)航，助力學(xué)生全面成長成才。將此方案落地，需要攻克以下關(guān)鍵技術(shù)：全多維度學(xué)生評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、時(shí)空多場(chǎng)景應(yīng)用的智能采集環(huán)境、統(tǒng)一開放的校本數(shù)據(jù)中心、學(xué)生綜合成像、智能輔助決策。

圖1 高職學(xué)生評(píng)價(jià)平臺(tái)構(gòu)建思路導(dǎo)圖

3.1 重構(gòu)學(xué)生評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

針對(duì)校園存在龐大的多域異構(gòu)數(shù)據(jù)問題，以校本數(shù)據(jù)中心為基礎(chǔ)，通過人工智能及大數(shù)據(jù)技術(shù)，基于中國學(xué)生發(fā)展的六大核心素養(yǎng)，結(jié)合高職院校學(xué)生的群體特征，將校園的客觀數(shù)據(jù)、主觀數(shù)據(jù)的各個(gè)指標(biāo)的重要程度進(jìn)行分析，基于跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，針對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境下學(xué)生評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行重要性預(yù)測(cè)，從而建立動(dòng)態(tài)多目標(biāo)智能決策分析模型，構(gòu)建包含“公民道德、科學(xué)文化、身心素質(zhì)、職業(yè)技能素養(yǎng)、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)”等一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)模型，形成一套可量化、可操作、可復(fù)制的高職院校學(xué)生評(píng)價(jià)體系。

表1 高職院校學(xué)生綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)表

續(xù)表1

3.2 構(gòu)建全時(shí)空多場(chǎng)景應(yīng)用的智能采集環(huán)境

基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、圖像識(shí)別技術(shù)、生物基因技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、邊緣云技術(shù)等技術(shù)手段，構(gòu)建全時(shí)空、多場(chǎng)景應(yīng)用的智能感知環(huán)境，有效解決校園存在龐大的多域異構(gòu)數(shù)據(jù)等問題。通過對(duì)學(xué)生的成長背景、日常行為表現(xiàn)、學(xué)科考試成績(jī)、心理測(cè)評(píng)結(jié)果、認(rèn)知診斷結(jié)果、生理健康指標(biāo)等各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效采集，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全過程、全方位、多層面融合，并以學(xué)生評(píng)價(jià)指標(biāo)觀測(cè)點(diǎn)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行解構(gòu)與重構(gòu)，形成觀測(cè)指標(biāo)量化采集全覆蓋。

（1）定性評(píng)價(jià)指標(biāo)的量化采集

在現(xiàn)有評(píng)價(jià)體系中，如身心健康一級(jí)指標(biāo)下存在部分觀測(cè)點(diǎn)往往由評(píng)價(jià)者進(jìn)行主觀等級(jí)評(píng)價(jià)（優(yōu)秀、合格、不合格等）；針對(duì)此類指標(biāo)采集，可采用增量式聚類方法將定性評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)按照屬性進(jìn)行類別劃分，以形成不同屬性在時(shí)間維度上的數(shù)據(jù)集合。以某個(gè)指標(biāo)活動(dòng)事件采集為例，例如通過對(duì)學(xué)生參與課外活動(dòng)的數(shù)據(jù)按照時(shí)間維度對(duì)頻次、熱度等屬性進(jìn)行聚類分析，如果該事件在某個(gè)階段被多次使用，表明該事件受到的關(guān)注度高，影響也較大。

（2）智能無感知數(shù)據(jù)采集

智能無感知數(shù)據(jù)是由一系列具有時(shí)間序列的活動(dòng)或事件組成，且無感知過程性數(shù)據(jù)具有更強(qiáng)的實(shí)時(shí)性、連貫性、全面性和自然性等特征。校園學(xué)生無感知數(shù)據(jù)大致包含學(xué)生校園活動(dòng)過程中的疫情防控、健康管理、學(xué)習(xí)活動(dòng)過程以及行為數(shù)據(jù)等，可從工作流、學(xué)習(xí)流與學(xué)習(xí)活動(dòng)流、環(huán)境變化流等不同角度生成。針對(duì)智能無感知數(shù)據(jù)的采集，先要構(gòu)建相對(duì)完整的數(shù)據(jù)源，覆蓋學(xué)生、家長、教研機(jī)構(gòu)、學(xué)校、教育行政部門、教師、社會(huì)相關(guān)人員等多元主體，再需要綜合應(yīng)用智能化技術(shù)采集泛在學(xué)習(xí)、校園活動(dòng)、運(yùn)動(dòng)健康、睡覺質(zhì)量、疫情防控等相關(guān)信息，最后需要按照相關(guān)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，把不同來源的異構(gòu)數(shù)據(jù)采集合并成統(tǒng)一式，支撐跨平臺(tái)捕獲和數(shù)據(jù)交換分析。

3.3 健全統(tǒng)一開放的校本數(shù)據(jù)中心

校本數(shù)據(jù)中心是整合資源提高數(shù)據(jù)供給效率的主要手段。高職院校學(xué)生評(píng)價(jià)改革應(yīng)以大數(shù)據(jù)智能化為引領(lǐng)，構(gòu)建信息融合統(tǒng)一、開放共享、安全可控的基礎(chǔ)集成中樞，為校內(nèi)管理、教學(xué)、科研、生活與服務(wù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)互通、流程協(xié)同提供標(biāo)準(zhǔn)、開放、靈活、可擴(kuò)展和可維護(hù)的校本數(shù)據(jù)中心，達(dá)成校園“一卡通”“一賬通”“一表通”“一碼通”及“一臉通”，便捷校園信息化服務(wù)。

圖2 高職學(xué)院校本數(shù)據(jù)中心框架圖

高職院校各業(yè)務(wù)系統(tǒng)存儲(chǔ)了大量的人員、學(xué)習(xí)、活動(dòng)、生活等實(shí)體數(shù)據(jù)，在構(gòu)建高職院校校本數(shù)據(jù)中心時(shí)，通常基于教育部數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系和地方政府頒布的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，結(jié)合院校自身的實(shí)際情況，構(gòu)建便于組織和管理的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)模型體系。例如針對(duì)學(xué)生評(píng)價(jià)，按照評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，則應(yīng)構(gòu)建涵蓋學(xué)校、教師、學(xué)生、教學(xué)、科研、行為、健康、疫情等數(shù)據(jù)元的標(biāo)準(zhǔn)模型；再利用大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建支撐不同指標(biāo)的計(jì)算模型，用于動(dòng)態(tài)生成指標(biāo)數(shù)據(jù)集市。

在校本數(shù)據(jù)中心工具集方面，應(yīng)以全校各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)、智能終端數(shù)據(jù)、手工和外部數(shù)據(jù)源為整合基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型管理，并提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)供給、數(shù)據(jù)挖掘分析、可視化分析等功能，為各類應(yīng)用提供強(qiáng)有力支撐。

3.4 構(gòu)建學(xué)生綜合成像體系，提供智能輔助決策

圍繞學(xué)生、教師、家長、學(xué)校、政府、社會(huì)等多元主體，針對(duì)學(xué)生的個(gè)性化差異及綜合素質(zhì)的全面性，構(gòu)建學(xué)生綜合評(píng)價(jià)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)學(xué)生校園常規(guī)管理、學(xué)生日常辦事服務(wù)、學(xué)業(yè)水平監(jiān)測(cè)預(yù)警、身心健康監(jiān)測(cè)預(yù)警、運(yùn)動(dòng)智能推薦、校園安全監(jiān)測(cè)預(yù)警、家?；ネ?、學(xué)生個(gè)性化智能輔學(xué)、學(xué)生（個(gè)體/群體）精準(zhǔn)畫像、智能輔助決策等核心功能。

（1）評(píng)價(jià)“伴隨”預(yù)警功能分析

在學(xué)生評(píng)價(jià)預(yù)警監(jiān)測(cè)層面，學(xué)生全時(shí)空多要素?cái)?shù)據(jù)的采集、分析、處理是評(píng)價(jià)得以“伴隨”預(yù)警的關(guān)鍵。因此，開展評(píng)價(jià)之前，有必要先根據(jù)數(shù)據(jù)流程，追蹤數(shù)據(jù)變化，摸清其生成與流動(dòng)的路徑，再根據(jù)評(píng)價(jià)模型閾值，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)高效的伴隨式過程預(yù)警。以智慧課堂教學(xué)為例，在智慧課堂中，采集、處理并分析流動(dòng)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，為評(píng)價(jià)的“伴隨”預(yù)警提供著牢固的現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)，如資源瀏覽時(shí)長、師生互動(dòng)次數(shù)等進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)警。

（2）評(píng)價(jià)智能推薦分析

在評(píng)價(jià)過程中，針對(duì)崗位、學(xué)習(xí)、健康、體質(zhì)、行為軌跡等要素開展綜合分析，正確把握學(xué)生在學(xué)習(xí)、身心健康、行為等方面的主體特點(diǎn)，基于背景因素、知識(shí)結(jié)構(gòu)等深度挖掘分析學(xué)生個(gè)性化發(fā)展需求，構(gòu)建智能推薦和輔助決策模型，形成策略個(gè)性化智能推薦算法，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的個(gè)性化發(fā)展推薦，更好地輔助學(xué)生成長成才。以職業(yè)崗位能力分析為例，通過動(dòng)態(tài)獲取海量的互聯(lián)網(wǎng)就業(yè)數(shù)據(jù)，通過人工智能算法形成職業(yè)崗位能力庫，結(jié)合當(dāng)前學(xué)生個(gè)人學(xué)習(xí)情況，綜合生成學(xué)生學(xué)習(xí)推薦路徑，更好地服務(wù)于學(xué)生學(xué)習(xí)。

圖3 高職學(xué)生評(píng)價(jià)平臺(tái)框架圖

4 結(jié)語

以大數(shù)據(jù)為代表的新興技術(shù)促進(jìn)了信息技術(shù)與學(xué)科內(nèi)容、學(xué)生學(xué)習(xí)、學(xué)校管理和教學(xué)能力的融合。針對(duì)當(dāng)前普遍存在的數(shù)據(jù)采集難、過程評(píng)價(jià)難及智能輔助決策難等問題，設(shè)計(jì)了一套基于大數(shù)據(jù)分析高職院校學(xué)生評(píng)價(jià)平臺(tái)構(gòu)建方案，促進(jìn)學(xué)校管理與服務(wù)水平提升，實(shí)現(xiàn)學(xué)生教育生涯智能導(dǎo)航，助力學(xué)生全面成長成才，為人才培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)提供有力支撐。