论文部分内容阅读
摘 要：教育体制改革政策的实施对高等职业教育学生全面综合评价工作的开展提出了明确的要求。由于不同教育对象的发展特点也各不相同，所以，高等职业院校必须积极的探索和研究符合当前高等职业教育学生综合评价工作开展的策略和方法。学分制改革的实践应用主要是根据学生选课、班级以及齐全所参加活动等各方面表现出的差异性，充分发挥大数据库中海量数据信息的优势对学生进行多元化的评价，确保了奖学金以及评优活动的科学性与公正性，突出了学生的主体地位，为高职学生的健康成长与发展奠定了坚实的基础。本文主要是就大数据时代下高等职业教育学生评价工作的改革进行了分析与探讨。
关键词：高职学生;综合素质;评价体系
1、大数据与高职学生评价体系分析
1.1学生评价体系与大数据技术缺位
虽然很多专家学者已经从理论和实践等各个角度对当前高等职业教育学生评价体系的建设和发展情况进行了全面的分析和探究，但是最终取得的成果却并未达到预期目标。如果站在理论角度分析的话，现阶段我国的高等职业院校尚未建立完善的学生评价机制系统理论支撑体系，尤其是针对学生的过程性评价理论、方法性理论等方面与现代互联网思维之间依然存在着很大的差距。通过对传统学生评价理论的分析后发现，不管是层次分析理论、模糊评价理论还是神经模糊模型理论，在实际应用的过程中，都因为受到指标体系不完整、导向性差、数据采集难度大、定量数据与定性数据处理科学性不足等因素的影响，导致学生评价机制未能发挥出其应有的效果。这种表面看似合理的评价行为，却因为充满着浓厚管理色彩和工具意蕴，而导致学生评价育人出现了和谐之美缺失的问题。所以，高等职业教育在研究学生评价理论时，必须紧跟互联网思维和大数据时代的脚步，积极的进行学生评价理论体系的改革与创新，严格的按照学生发展规律以及学校教育教学规律的要求，将过程性评价、结果性评价、定性评价以及定量评价等紧密结合在一起，才能确保高等职业教育学生评价的及时、科学与准确。
1.2学生评价体系中大数据技术之间的连续
学生评价既是高等职业教育效果反馈的关键环节，更是引导教育教学活动开展的基础，其对于高等职业教育办学水平以及人才培养质量的高低都有着决定性的影响。随着互联网和大数据时代的来临，在信息化技术高速发展的影像学，高等职业院校原有的学生评价模式已经无法满足时代发展的要求。所以，高等职业院校应该充分发挥大数据和互联网的优势，积极的探索和研究符合新时期高等职业教育学生评价策略和方法。也就是说，利用大数据分析评价方式开展学生综合评价工作时，应该以学生学习过程为主，学习成绩为辅，收集学生在学习过程中产生的具有研究价值的数据，然后根据学生的学习目标，抽取学生在学习过程中的行为特征进行分析和评价，找出学生在学习策略、方法、心理等各方面存在的问题，并以此为基础给予个性化的指导和帮助，从而达到引导学生健康成长和发展的目的。由于当前针对这方面的研究尚处在初级阶段，并未形成完整且固定的研究模式，再加上数据计算理论和实践成果尚未真正融合在一起，所以也在一定程度上制约了大数据技术在高等职业教育学生评价机制中应用效果的提升。
1.3大数据与高职学生评价体系之间的关联
高职学生评价体系主要是以全面真实反映学生在校期间学习、表现等情况为主。随着信息化技术的发展和应用，学生在校期间产生的有价值的数据也越来越大。如果将这些数据进行总结和分析的话，其主要可以详细的分为以下几类：（1）学生在校学习期间自身产生的行为数据。比如，在宿舍、图书馆、教室、校内或者校外等时间数据，在商场、餐厅等场所的消费数据以及参加不同类型活动、课外体育锻炼等方面的健康数据等。（2）针对学生在校学习期间各种行为收集整理的数据信息。比如学生上课出勤情况、课堂表现、回答问题、作业完成情况等各方面的信息都可以通过相关的软件完成数据的搜集和整理。学生参加课外活动的实际情况以及表现等都可以按照要求输入至系统中进行统计整理和分析。通过对这两种数据产生源头的分析发现，大数据与学生在校期间的表现已经紧密的联系在一起，正是因为学生评价体系离不开大数据技术的支持，所以高等职业教育在开展学生综合评价工作时，应该将大数据技术嵌入其中，才能確保学生评价结果的全面、准确与科学。
2、大数据背景下高职学生评价体系构建
2.1高职院校学生评价体制机制构建
经过深入调查发现，当前高等职业教育学生评价体制和机制方面存在的首要问题，就是没有将学生评价与育人结合起来，忽略了终结性评价与过程性评价结合的重要性，最终导致高等职业教育学生综合评价出现了准确性与科学性不足的问题。所以，高等职业院校必须站在提高自身人才培养质量的角度着手，重新构建高符合当代高职学生成长和发展需求的评价机制和体制，同时将学生评价体系与育人体系的建设紧密融合在一起，推动高等职业教育学生综合评价工作的高效开展。由于学生评价体系是高等职业院校育人体系中不可或缺的评价系统之一，高职院校在建设育人体系时，必须体现出发展性原理、过程性原理、激励性原理等在学生评价体系中的价值和作用，将评价体系与育人系统理念、方法、内容等紧密融合在一起，才能在实现学生评价体系转型升级目标的基础上，及时发现和解决学生学习成长过程中存在的问题，引导学生的健康全面发展，促进高等职业教育教学质量的有效提升。
2.2学生评价指标搜集方式构建
高等职业教育在运用大数据分析技术开展学生教育评价工作时，应该从技术层面着手对教育教学以及人才培养的质量进行客观公正的评价和分析。这就要求，高等职业院校在开展教育评价时不能再局限于传统的经验之谈和主观臆断上，而是应该通过归纳和整理大量数据信息的方式，寻找教育的规律，优化和完善自身教育过程，促进教育教学质量的有效提升。学校行政管理部门应该充分利用大数据技术搜集学生在校学习期间产生的大量数据分析，然后交由学生综合评价部门对相关数据信息进行系统性的分析和整理，并在确定数据真实性与全面性的前提下，在全校范围内系统性的发布针对于学生学习、生活等各方面的评价结果和内容，避免因为数据信息出现偏差，影响学生综合评价结果的真实性和准确性。
2.3高职学生评价体系数据分析构建
数据分析方法的合理与否是影响高等职业教育学生评价体系准确性和数据运用效果的关键因素。这就要求高等职业院校应该站在数据分析的角度从以下几方面着手开展学生综合评价的工作。首先，充分重视数据分析主体存在的特殊性和差异性特点。由于传统的数据分析方法在实际应用过程中忽略了学生个体存在的特殊性和差异性特点，采用了几乎完全相同的数据分析和衡量全体学生，最终对学生评价结果的全面性、客观性和准确性产生了极大的影响。所以，高等职业院校应该充分发挥大数据技术的优势，深度的分析学生个体的特殊性和差异性特点，然后根据数据变化的实际情况，重新构建学生综合评价的数据库。其次，充分重视数据多样性的特点。高等职业院校应该严格的按照学生整体数据分析的实际情况，梳理和分离不同学生的数据信息，即便是同一类别的的数据也应该按照学生数据多样性的特点，进行多样性的分析，才能构建出全方位评价学生综合素质的学生评价体系。
参考文献
[1] 曾守静.高等职业教育中的学生学业评价创新策略研究[J].创新创业理论研究与实践，2019，217：100-101.
[2] 谢永建.高等职业教育学生评价体系建设研究[J].中国多媒体与网络教学学报（中旬刊），2019，09：51-52.
[3] 张献.高等职业教育学生学业评价体系的构建研究[J].科技资讯，2019，1625：201-202.
关键词：高职学生;综合素质;评价体系
1、大数据与高职学生评价体系分析
1.1学生评价体系与大数据技术缺位
虽然很多专家学者已经从理论和实践等各个角度对当前高等职业教育学生评价体系的建设和发展情况进行了全面的分析和探究，但是最终取得的成果却并未达到预期目标。如果站在理论角度分析的话，现阶段我国的高等职业院校尚未建立完善的学生评价机制系统理论支撑体系，尤其是针对学生的过程性评价理论、方法性理论等方面与现代互联网思维之间依然存在着很大的差距。通过对传统学生评价理论的分析后发现，不管是层次分析理论、模糊评价理论还是神经模糊模型理论，在实际应用的过程中，都因为受到指标体系不完整、导向性差、数据采集难度大、定量数据与定性数据处理科学性不足等因素的影响，导致学生评价机制未能发挥出其应有的效果。这种表面看似合理的评价行为，却因为充满着浓厚管理色彩和工具意蕴，而导致学生评价育人出现了和谐之美缺失的问题。所以，高等职业教育在研究学生评价理论时，必须紧跟互联网思维和大数据时代的脚步，积极的进行学生评价理论体系的改革与创新，严格的按照学生发展规律以及学校教育教学规律的要求，将过程性评价、结果性评价、定性评价以及定量评价等紧密结合在一起，才能确保高等职业教育学生评价的及时、科学与准确。
1.2学生评价体系中大数据技术之间的连续
学生评价既是高等职业教育效果反馈的关键环节，更是引导教育教学活动开展的基础，其对于高等职业教育办学水平以及人才培养质量的高低都有着决定性的影响。随着互联网和大数据时代的来临，在信息化技术高速发展的影像学，高等职业院校原有的学生评价模式已经无法满足时代发展的要求。所以，高等职业院校应该充分发挥大数据和互联网的优势，积极的探索和研究符合新时期高等职业教育学生评价策略和方法。也就是说，利用大数据分析评价方式开展学生综合评价工作时，应该以学生学习过程为主，学习成绩为辅，收集学生在学习过程中产生的具有研究价值的数据，然后根据学生的学习目标，抽取学生在学习过程中的行为特征进行分析和评价，找出学生在学习策略、方法、心理等各方面存在的问题，并以此为基础给予个性化的指导和帮助，从而达到引导学生健康成长和发展的目的。由于当前针对这方面的研究尚处在初级阶段，并未形成完整且固定的研究模式，再加上数据计算理论和实践成果尚未真正融合在一起，所以也在一定程度上制约了大数据技术在高等职业教育学生评价机制中应用效果的提升。
1.3大数据与高职学生评价体系之间的关联
高职学生评价体系主要是以全面真实反映学生在校期间学习、表现等情况为主。随着信息化技术的发展和应用，学生在校期间产生的有价值的数据也越来越大。如果将这些数据进行总结和分析的话，其主要可以详细的分为以下几类：（1）学生在校学习期间自身产生的行为数据。比如，在宿舍、图书馆、教室、校内或者校外等时间数据，在商场、餐厅等场所的消费数据以及参加不同类型活动、课外体育锻炼等方面的健康数据等。（2）针对学生在校学习期间各种行为收集整理的数据信息。比如学生上课出勤情况、课堂表现、回答问题、作业完成情况等各方面的信息都可以通过相关的软件完成数据的搜集和整理。学生参加课外活动的实际情况以及表现等都可以按照要求输入至系统中进行统计整理和分析。通过对这两种数据产生源头的分析发现，大数据与学生在校期间的表现已经紧密的联系在一起，正是因为学生评价体系离不开大数据技术的支持，所以高等职业教育在开展学生综合评价工作时，应该将大数据技术嵌入其中，才能確保学生评价结果的全面、准确与科学。
2、大数据背景下高职学生评价体系构建
2.1高职院校学生评价体制机制构建
经过深入调查发现，当前高等职业教育学生评价体制和机制方面存在的首要问题，就是没有将学生评价与育人结合起来，忽略了终结性评价与过程性评价结合的重要性，最终导致高等职业教育学生综合评价出现了准确性与科学性不足的问题。所以，高等职业院校必须站在提高自身人才培养质量的角度着手，重新构建高符合当代高职学生成长和发展需求的评价机制和体制，同时将学生评价体系与育人体系的建设紧密融合在一起，推动高等职业教育学生综合评价工作的高效开展。由于学生评价体系是高等职业院校育人体系中不可或缺的评价系统之一，高职院校在建设育人体系时，必须体现出发展性原理、过程性原理、激励性原理等在学生评价体系中的价值和作用，将评价体系与育人系统理念、方法、内容等紧密融合在一起，才能在实现学生评价体系转型升级目标的基础上，及时发现和解决学生学习成长过程中存在的问题，引导学生的健康全面发展，促进高等职业教育教学质量的有效提升。
2.2学生评价指标搜集方式构建
高等职业教育在运用大数据分析技术开展学生教育评价工作时，应该从技术层面着手对教育教学以及人才培养的质量进行客观公正的评价和分析。这就要求，高等职业院校在开展教育评价时不能再局限于传统的经验之谈和主观臆断上，而是应该通过归纳和整理大量数据信息的方式，寻找教育的规律，优化和完善自身教育过程，促进教育教学质量的有效提升。学校行政管理部门应该充分利用大数据技术搜集学生在校学习期间产生的大量数据分析，然后交由学生综合评价部门对相关数据信息进行系统性的分析和整理，并在确定数据真实性与全面性的前提下，在全校范围内系统性的发布针对于学生学习、生活等各方面的评价结果和内容，避免因为数据信息出现偏差，影响学生综合评价结果的真实性和准确性。
2.3高职学生评价体系数据分析构建
数据分析方法的合理与否是影响高等职业教育学生评价体系准确性和数据运用效果的关键因素。这就要求高等职业院校应该站在数据分析的角度从以下几方面着手开展学生综合评价的工作。首先，充分重视数据分析主体存在的特殊性和差异性特点。由于传统的数据分析方法在实际应用过程中忽略了学生个体存在的特殊性和差异性特点，采用了几乎完全相同的数据分析和衡量全体学生，最终对学生评价结果的全面性、客观性和准确性产生了极大的影响。所以，高等职业院校应该充分发挥大数据技术的优势，深度的分析学生个体的特殊性和差异性特点，然后根据数据变化的实际情况，重新构建学生综合评价的数据库。其次，充分重视数据多样性的特点。高等职业院校应该严格的按照学生整体数据分析的实际情况，梳理和分离不同学生的数据信息，即便是同一类别的的数据也应该按照学生数据多样性的特点，进行多样性的分析，才能构建出全方位评价学生综合素质的学生评价体系。
参考文献
[1] 曾守静.高等职业教育中的学生学业评价创新策略研究[J].创新创业理论研究与实践，2019，217：100-101.
[2] 谢永建.高等职业教育学生评价体系建设研究[J].中国多媒体与网络教学学报（中旬刊），2019，09：51-52.
[3] 张献.高等职业教育学生学业评价体系的构建研究[J].科技资讯，2019，1625：201-202.