大数据背景下基于人工智能的高等教育自学考试档案管理与分析研究

陈 楠

( 齐鲁师范学院继续教育学院，250013,济南 )

1 引 言

科技全球化和社会信息化不断加速着人类社会历史的发展进程，推动社会科技不断进步.网络无处不在，网络通过网内、网际互联可以覆盖全球，互联网技术以及数据库技术的蓬勃发展为人类创设了一个全新的大数据时代.

大数据结合人工智能技术，为各个领域带来了数据分析与人工模拟思维的新技术.例如我们最常见的交通信号大数据人工智能分析缓解了交通压力，阿尔法围棋打败围棋高手，京东物流首创使用机器人配送.大数据技术和人工智能技术的有机结合推广到各行各业，将会对我们的生活和社会产生巨大的收益和快捷服务效益.将大数据技术和人工智能技术运用到档案管理领域，会对档案界产生巨大的影响.

所谓的人工智能(AI)技术，本质上是一种通过对人的思想、行为等进行模拟分析，并以拟人化的方式实施操作的一类技术[1，2].大数据技术和人工智能有机结合能够充分发挥两者的优势.大数据技术可以为人工智能提供数据分析、存储、检索的技术支持，人工智能可以在大数据技术的背景下充分发挥其逻辑性，将大数据技术效率最大化，提高数据库的逻辑推理能力，进而为档案管理分析工作进行最优化.

社会在不断地发展，信息资源由建设阶段向管理阶段过渡，历史原因造成了信息的分散、封闭性，造成了现阶段信息资源的综合、便捷、共享性矛盾日渐突出.大数据背景下就要将档案信息资源进行整合，解决瓶颈问题.如果要解决服务理念落后、资源开发不足、服务方式落后、利用者范围狭窄、服务平台单一、服务人员良莠不齐等目前档案管理与分析中存在的弊端，就要面对大数据前沿性应对社会档案意识的挑战；面对大数据技术对档案服务人员素质的挑战；面对大数据冗杂性应对档案信息资源建设的挑战；同时，也要面对大数据表现形式的多样性应对利用服务平台的挑战，以及大数据环境的复杂性应对档案信息安全的挑战[3].

2 大数据背景下基于人工智能的高等教育自学考试的档案管理与分析

高等教育自学考试是四大国考之一.高等教育自学考试作为一种学历教育是对普通高等教育的一种学历补充.随着全日制高等教育的普及，我省高等教育自学考试也在逐步开拓新的思路，探索新的途径，顺应时代潮流.自2011年开始，山东省开展了一项新的高等教育自学考试形式——高等教育自学考试强化实践能力培养考核，这种高等教育自学考试形式以高等院校本专科在校生为培养对象，充分发挥高等教育自学考试主考院校作用，促进高等教育自学考试发展.

高等教育自学考试强化实践能力培养考核由主考院校根据学科优势及师资力量从所主考的专业中遴选实践技能性强的课程，向省教育招生考试院提出课程申请.考生自愿报名参加.山东省高校(含高职院校)向当地教育招生考试机构提出申请，经过省市教育招生考试机构审核批准的，作为试点院校招收本校的在校生参加考试，试点院校负责招生、注册以及考生的管理.

2.1当前高等教育自学考试档案管理模式在我国高等教育发展历史的长河中，自学考试随着我国高等教育发展方式的变化来适应当时的高等教育模式.高等教育自学考试档案发展到今天，是我国高等教育发展的历史产物.早期的高等教育自学考试档案以纸质档案为主，包括入学登记表、各门课程的纸质试卷、毕业生登记表等等.高等教育自学考试政策规定由原来的成绩八年有效改为长期有效，很多考生的早期成绩和纸质试卷还需要完好地保存，这使得档案管理工作繁冗复杂.随着科技发展，社会进步，信息时代的来临，高等教育自学考试的档案管理也发生了巨大的变化.近年来，高等教育自学考试的试卷都采用电子扫描技术，进行网上阅卷，试卷不再进行纸质存储.而早期的纸质试卷都存储在考生的个人档案中.为避免集中扫描工作困难的问题，首先就要想办法把原有纸质的试卷妥善保存，并与现代电子档案有机地结合起来，将原有的纸质成绩单进行电子回登，这样做可以大大提高档案管理的效率.有了这些电子档案做基础，结合现代科技力量，高等教育自学考试工作者也在积极探索大数据时代档案管理的新模式，积极探索人工智能技术对高等教育自学考试档案的分析结果，开拓一条更加有效的道路，来帮助考生们完成学业，提高学历.总体来说，我省高等教育自学考试的档案管理基本上分为考籍、成绩、毕业三部分.

考籍档案主要是通过对考生进行考籍注册，存储考生的基本信息、身份信息、专业信息和每次考试报考的课程信息，并为考生分配准考证号.考生必须取得考籍才能参加考试.考籍档案是整个高等教育自学考试考生档案的基础部分，为成绩档案和毕业档案提供考生报名报考信息.作为大数据的数据基础，可以统计分析各试点院校的报名报考情况，各专业的报名报考情况，以及报名报考的考生群体情况.

成绩档案是整个高等教育自学考试档案的核心部分，该档案记录考生每一次考试的成绩数据，贯穿考生整个自考的全过程.成绩档案的数据量相当庞大，可以作为大数据来进行数据分析和统计.基于成绩档案大数据背景，使用人工智能分析考生的整体情况，是最有力的手段.成绩数据可以分析每个考生的具体学习情况，分析各试点院校的辅导情况，分析主考院校的助学情况，是最直接有效反映高等教育自学考试教学质量和考生学习情况的数据基础.考生可以对自己的成绩进行查询、分析和反思.试点院校可以以成绩数据为抓手，具体分析每门课程的设置、辅导情况，分析考生和教师的具体情况.使用人工智能的手段，完成专业选择、课程安排、教师遴选和考生筛选等工作.

毕业档案是整个高等教育自学考试的出口档案.按照《山东省高等教育自学考试专业考试计划手册》规定的专业考试计划，全部课程(含毕业考核、实习、实验课、技能考核)考试(考核)合格的高等教育自学考试考生，方可申请毕业.毕业档案的建立离不开考籍档案和成绩档案.我省高等教育自学考试的毕业档案是由两部分组成的，一是省市各保存当批次毕业生的电子档案，二是考生个人的纸质档案(此档案考生本人一份、省考试院留存一份).以济南市为例，符合毕业条件的考生登录济南市教育招生考试院网站进行网上毕业申报，申报过程中会要求考生核对本人信息也就是调用考生的考籍档案、按照该考生的专业计划调用其成绩档案，进行初步核对后，没有问题则完成网上申报过程.由于自学考试专业计划随着我国高等教育的不断发展也在不断地调整，新旧计划的课程对顶，早期纸质试卷的归档、考生个人档案的填写，试卷字迹比对等工作，需要在网上初步审核后，进一步进行人工审核.省市审核合格后，方可颁发高等教育自学考试毕业证书，并将其毕业信息上传教育部学信网进行学历注册.高等教育自学考试毕业档案的复杂性，是有其历史原因的.如何通过考生的考籍、成绩大数据，采用人工智能设备和技术，使毕业档案审核工作完全智能化，是值得研究的一个课题.

2.2高等教育自学考试档案大数据存储、统计分析的人工智能实现人工智能是以模仿人类记忆、识别处理事务的一种智能化技术，其主要目的是运用机器代替人类完成各种复杂性的工作，并且达到便捷、高效以及智能化的效果.人工智能技术是计算机信息技术繁衍而产生的一门新的科技，主要通过将设定好的编程语言放入到智能化机器当中，进而模仿人们识别、储存、计算以及处理事务的网络信息处理技术[4].大数据背景下的高等教育自学考试档案管理系统与人工智能中的搜索记忆系统、智能数据处理系统相结合，将考生档案大数据采用人工智能进行逻辑分析，从而得出结论，实现对考生档案的智能化管理，为高等教育自学考试职能部门探索出更加适合当代高等教育自学考试的新思路、新方向、新动态；探索出能够让考生们在接受在校教育的同时，利用课余时间获得新的学习途径，汲取更多知识，获取更多技能.这种模式不仅仅可以在在校期间取得更高的学历层次，还可以学有所获，更好地为社会培养输出人才，以此为契机为三年专科生考研提供便捷的途径.要想达到这些目的，实现这些目标，就需要很多大数据作为支撑，使用人工智能技术进行分析，通过各方努力，共同进步，共同提升.

目前人们提到的专家系统是人工智能技术下产生的较为成熟的系统，通过人们发号指令，指令传递到计算机中通过数据分析得出结论，通过声像或者指挥机械完成相应的结果反馈给人们.笔者通过这种技术，重点分析大数据背景下人工智能如何通过计算机设备和技术完成相应的内部数据统计分析处理过程，从而实现应用的探究.

大数据背景以网络为基础，使用人工智能技术进行高等教育自学考试档案管理及分析的系统架构如图1所示.

图1 系统架构

根据考籍注册的步骤，先看考生是否符合高等教育自学考试强化实践能力培养考核报考条件，也就是考生所在学校是否是省考试机构批复具有助学资格的试点院校，考生符合条件才可以报考，否则只能以社会考生的身份报名高等教育自学考试.试点院校将符合条件的在校生信息进行采集上报地市考试机构，地市考试机构将符合条件的试点院校考生信息进行整合处理上报省考试机构，省考试机构将考籍信息入库、存档，形成考生的考籍档案，如图2所示.

图2 考籍注册流程图

考籍注册建立考籍档案后，以地市考试机构内部数据统计为例(本市每年注册一次新生考籍数据)，以近三年各试点院校的报考数据为例，统计分析各个试点院校的报名报考情况(如表1-表3所示).

表1 2017年部分院校考籍注册新生数据统计表

表2 2018年部分院校考籍注册新生数据统计表

表3 2019年部分院校考籍注册新生数据统计表

系统对考生考籍注册后，生成考籍档案数据.以考籍档案为数据基础，通过大数据进行统计分析，对数据库中的数据进行调用得出每年各个试点院校的报名情况，以此为契机，结合人工智能技术为职能管理部门提供数据依据，得出分析结论.比如，哪个专业是目前报名人数较多的专业，进而可以对专业实施掌控，对招生人数较少的专业给予整合，招生人数较多的专业给予政策支持.及时了解考生和试点院校对专业的倾向.试点院校可以对专业实施调整，有效地节省资源、节约人力、物力和财力.哪所学校的招生人数是最多的？以此推断，哪种类型的高校是高等教育自学考试强化实践能力培养考核招生主体，人工智能技术会从统计表中给用户找出答案.得出的结论是：大型综合类院校学生的报名积极性要略差，一些民办院校反而是“招生大户”.人工智能系统恰恰可以提供支撑这个结论的因素：学校的定位、学校的政策、领导的重视程度、学生本身的需求.

高等教育自学考试强化实践能力培养考核课程设置分为：实践能力培养考核课程和在校生实践考核课程，我们简称三七课程和五五课程.顾名思义，分别以30%作业成绩和50%作业成绩合并总成绩.根据规定，三七课程的作业成绩由主考院校根据考生作业情况予以赋分，五五课程的作业以组织综合测试或者做作业的形式完成，由试点院校赋分.根据考生2017年的考试情况表可以对其进行统计分析(如表4-表7所示).

如果没有大数据和人工智能技术，单纯依靠线下方式，一般要召开会议，大会交流过程中需要听取其他院校的经验，至少需要一名工作人员进行记录、汇总、整理，最终形成报告，提交到职能部门.职能部门并不了解每个学校的具体情况，只能将报告发给各个试点院校，试点院校还需要对报告进行详细阅读甄选，才能找到适合本校的教学管理模式.这个过程是相当复杂的，并且耗费时间.如果我们以成绩数据统计为基础，使用人工智能技术对数据库进行访问，按照课程和试点院校对考生的合格率进行分析，作为数据基础为人工智能提供分析基础.对于办学质量较差、考生合格率较低的试点院校给予引导，对于办学质量较高、考生合格率较高的试点院校予以肯定，将其好的教学培养方法和方案以电子文档形式提交到管理系统，各试点院校也将自己学校的情况、学生的情况、教学模式等上传到管理系统，通过人工智能分析技术，以互联网大数据进行对比，很快就会得出适合本校的教学模式和适合其相应考生的指导意见.这种方式可以很好地节省时间.学校在人工智能结论的指导下进行慕课、辅导、开展合理的教学工作，相信下一次的及格率数据一定会给我们满意的答案和结果.

表4 2017年4月部分课程试点院校合格率统计表

表5 2017年4月部分课程合格率

表6 2017年10月部分课程、试点院校合格率统计表

表7 2017年10月部分课程合格率

考生将全部专业计划中的课程全部考试合格后，符合毕业条件的可以通过网络进行毕业申报，申报成功后，试点院校将指导考生填写好毕业生鉴定表，并收齐统一交给高校所属地市考试机构，地市考试机构根据考生网上申报情况，使用大数据技术对考生的成绩、电子试卷等信息进行调取，然后组织工作人员对考生个人填写的毕业生鉴定表进行字迹对比、成绩对比、课程对比，对需要调取早期老档案的考生的老档案进行查询抽取[5].进行地市级初审，审核完毕后交到省考试机构进行终审，审核无误后，方可为考生颁发毕业证书.图3是网上申报毕业流程图.

以济南市为例对每年申报毕业的人数进行统计、分析，如表8、表9所示.

表8 历年毕业人数统计表

图3 网上申报毕业流程图

使用互联网大数据和人工智能技术，分析从在校生实践课程考核第一届毕业生各个院校的毕业情况，和随着时间的推移毕业的人数统计情况，职能部门可以通过统计结果与报名情况推断出多少考生通过这种高等教育自学考试形式顺利毕业，哪所学校的毕业人数多，有多少考生尚未毕业，是在继续考试还是已经放弃学习.

考籍档案、成绩档案以及毕业档案之间的数据是相通的，我们之所以把它们分开来讨论、探究，最终都是为了将其合成一个大的系统，通过网络大数据互联借鉴其他省、市高等教育自学考试的具体情况，以此为基础，通过人工智能手段，使用新媒体技术，找出更好的档案管理模式，以便更好地使高等教育自学考试的档案系统更加模块化，更加智能化，更加合理化.可以通过整个档案系统对高等教育自学考试的参与者(包括考生、试点院校、主考院校、职能部门等)存在的问题进行逐一分析解决，最终的目的是为考生规划出努力方向，为试点院校如何教育好、辅导好、培养好在校学生，提高教学质量，摸索出符合本校校情的道路，为主考院校怎样设置专业课程和助学手段提供数据支撑，为职能部门做好统筹协调、整体规划、专业设置、考试安排等做好分析，使资源最优化.

表9 历年部分试点院校毕业人数统计表

3 结 语

通俗地讲，人工智能就是要研究如何使机器具有能听、会说、会看、会写、可思维、会学习等人类思维能力的一门科学.而就本质而言，人工智能是对人的意识、思维信息的模拟[6].有大数据为基础，可以探索设计一种人工智能设备，通过语音给予指令，在设备内部通过数据库中数据调用，通过互联网大数据分析、检索、对比，模拟人类思维模式，给出使用者最终需要的分析结果和最有数据推理性的建议，指导使用者做出判断，再通过新一轮的指令，设备内部进行大数据分析借鉴其他因素，做出最终模拟人类逻辑思维的最佳结果.这种做法是可以大量减少人们自行思维、数据对比和借鉴互联网相关数据的时间和精力.智能信息检索系统是模拟人类关于数据处理的思维过程和智能活动，实现知识的检索、表示和推理，还为用户提供智能辅助[7].人工智能可以运用于各行各业，当然，他的出现无疑是为我们的工作和生活服务的.运用人工智能技术，结合大数据背景，为高等教育自学考试的档案管理和分析提供了更好的技术平台，这仅仅是对整个高等教育自学考试档案管理分析应用的一种研究，为使其能够更快速地成型，还需要进一步的技术支持和所有参与者的共同努力.