基于行为大数据构建高职学生综合素质评价系统的研究

[摘 要] 高职学生综合素质评价系统的构建和实施对于培养高素质高技能应用型人才具有十分重要的意义。在学校智慧校园建设基础上，构建基于行为大数据的学生综合素质评价体系，借助云计算、物联网、大数据、人工智能等信息技术，以“学生树”APP为载体，设计并实现了高职学生综合素质评价系统。

[关键词] 大数据;行为分析;综合素质;评价系统;智慧校园

[基金项目] 教育部职业院校信息化教学指导委员会2018-2020年信息化教学研究重点课题（2018LXA0065）;江苏省教育科学“十三五”规划2020年度（重点自筹）课题“大数据视角下高职生综合素质提升研究”（B-b/2020/03/16）

[作者简介] 李春华（1981—），男，江苏南通人，硕士研究生，高级工程师，从事高职教育、信息化及软件技术研究。

[中图分类号] G642    [文献标识码] A    [文章编号] 1674-9324（2020）36-0034-03    [收稿日期] 2020-02-16

一、引言

《国家职业教育改革实施方案》明确提出，要“落实好立德树人根本任务，健全德技并修、工学结合的育人机制，完善评价机制，规范人才培养全过程。”如何科学合理地构建高职学生综合素质评价体系并付诸实施，是落实这一政策的核心。国内没有明确提出学生综合素质的培养标准和评判标准，但一直以来相关学者一直在探索学生的素养和内涵，如赵阿华（2008）[1]指出：“高职学生的素质包括对人的全面发展终身起作用的基本素质;与人的职业生涯息息相关并对人的职业发展终身起作用的基本素质;所学专业必须具备的专业素质。”大量文献从能力或素质方面进行了阐述，学者们普遍认为高职学生素质或者能力主要应包括思想道德素质、身心素质、专业知识和技能以及创新素质等。

二、高职学生综合素质评价存在的问题

（一）评价体系设计有待进一步完善

一是评价维度有缺失，主要侧重于德、智、体三个方面，不能滿足高职学生的需要;二是评价方式单一，主要以教师评价为主;三是评价手段较为简单，主要以手工为主，依据综合测评的成绩进行评定;四是可操作性不强，内容不具有代表性。

（二）评价体系对学生综合素质的提升效果不明显

由于大部分评价指标是管理者主观制定，忽视了学生的自我评价，学生完全被动接受评价，因此对学生而言，既不感兴趣，也缺乏动力。评价不是为促进学生综合素质提升，而是为了评价而评价，没有达到应有的效果。

（三）评价体系缺乏智能化信息系统的支撑

目前，综合素质评价主要是通过Excel和简单的信息管理系统[2-5]完成，缺乏智能化信息系统的支撑。比如，学生的成绩需要靠教务管理系统导出;学生的助学、获奖、担任社团工作均需要靠个人填报或手工统计完成;学生在企业的顶岗实习情况靠学生自己录入等。本来这些数据在相应的业务系统里已存在，由于没有做数据抽取和清洗，使得具有自动汇总、分析的智能化信息系统无法实现。

三、基于行为大数据的综合素质评价体系构建

本文基于行为大数据构建的高职学生综合素质评价体系，建立在以学生人格素质、能力素质、知识素质为基础的素质容积[6]上。学生综合素质容积=人格素质×知识素质×能力素质。三维立方体三边乘积代表学生的素质容积量，容积量越大则素质水平越高，人才素质越佳（图1）。

基于“素质容积”理论，结合传统教育视角中的德、智、体、美、劳，通过行为大数据，把行为过程中所产生的数据进行采集、清洗、存储、处理及可视化，具象基于行为大数据的高职学生综合“素质容积”。该图将素质培养、学生行为以及数据挖掘技术进行融合，以三维坐标轴的形式体现三者间的关系（图2）。

（一）素质培养

素质培养包括人格素质培养（培养学生正确的人生观、价值观，培养学生具有良好的道德品质和正确的政治观念，培养学生形成正确的思想方法）、知识素质培养（授予学生系统的科学文化知识、技能，发展他们的智力和与学习有关的非智力因素）、能力素质培养（运用知识完成社会、工作、生活实践）。

（二）学生行为

量化德、智、体、美、劳，记录高职学生在校的行为数据，通过六个维度（六度分析法）获取相关数据。

1.学习。考查范围包括必修课程、学术研讨、实验等;考查点为考勤、点名、缺席、旷课、问答等行为记录痕迹。

2.成长。考查范围包括选修课、辅修课、图书借阅、网上学习等;考查点为选修记录、考勤、点名、缺席、旷课、借阅记录、网上学习记录等。

3.实践。考查范围包括课程作业、创新项目、社会调研活动、定岗实习、学校工作等;考查点为作业评分记录、创新项目记录、社会实践记录、实习记录、工作记录等。

4.水平。考查范围包括课程成绩、专业等级、教师考评、实践考评、创新考评等;考查点为类别与等级记录。

5.荣誉。考查范围包括学生任职、班级荣誉、院系荣誉、学校荣誉、行业荣誉、国家荣誉、竞赛奖项、科研奖励等;考查点为类别与等级记录。

6.分享。考查范围包括论文投稿、论坛投稿、建议反馈、兴趣组、社团活动、学校活动、社会活动等;考查点为类别与行为记录。

（三）数据挖掘

在遵循国家有关标准的基础上改进和完善数据标准，制定学校信息编码标准，统一数据交换标准，形成一套完整的符合学校现状及未来发展要求的数据标准体系。数据标准在全校范围内为数据库设计提供类似数据字典的作用，为信息交换、资源共享提供基础性约束。依据数据标准规范，对现有业务数据（数据来源包括人事管理系统、教务管理系统、学工系统、后勤系统、科研管理系统、一卡通、网络教学平台、图书馆管理系统、网上办事大厅、学生自助系统、迎新系统等）进行整合关联，通过数据采集、清洗、存储、处理及可视化，形成高职学生综合素质评价体系。

四、基于行为大数据的综合素质评价系统设计与实现

本文以“学生树”手机应用APP为载体，建立与基于行为大数据综合素质评价体系相适应的信息系统，实施高职学生综合素质的管理与分析。“学生树”以支付宝蚂蚁森林的构建理念为原型，将学生综合素质评价指标量化后的结果以“学生树”的形式表现出来，同时“树”取“素”谐音，代表学生的素质、素养、学术等整体水平，且形象展现学生由树苗成长为参天大树的进步过程，是集合学生整体人才素养能力于一体的形象概念，“树”也有“十年育树，百年育人”的内涵，体现高职院校在教书育人的历程中一步步耕耘，以及对学子成才的殷切期望。而每个学生在日常消费、借书、早锻炼、门禁、考勤、网上学习行为、课程成绩、社团活动、体育锻炼、素质拓展等行为可以产生一定数量的能量，能量在规定时间内可以收取，也可能被别的同学收取。能量达到一定数量后可以兑换相应的奖品，通过类似游戏的方式潜移默化地促进学生综合素质的提升。该软件的具体实现界面如图3、图4、图5、图6。

“学生树”既可以进行个体评价，也可以进行集体评价;既可以进行个性要素评价，也可以进行模块评价和总体评价，还可以根据需要进行组合评价。

（一）个性评价

根据学校素质教育的要求，反映每个学生个性特色，突出学生个性和特长，既可以是定性评价，也可以是定量评价，并加以相应的文字描述。

（二）模块评价

按照学习、分享、成长、荣誉、实践、水平进行指标量化排名，判断每个学生在各模块要素中处于平均值的相对水平。模块评价也是总体评价和组合评价的基础。

（三）总体评价

在模块评价的基础上，根据“素质容积”进行每个学生的总体评价，更多的体现学生全面发展的三维空间，用“素质容积”大小进行评价排序。

（四）组合排序

根据学校实际需求，设置不同的评价指标，采用不同模块组合，进行相应的组合评价，如选优评定、就业评定、干部評定等。

五、结语

以行为大数据作为基础构建学生综合素质评价体系，充分体现了信息化时代客观、实时、准确的数据的高潜在价值，改变了以往评价维度不全面、评价数据不客观等问题。同时，通过设计“学生树”APP软件将评价体系固化，既方便管理又能通过可视化及奖品策略吸引学生自觉使用，增加了软件的粘性，有利于高职院校实施。然而，由于“学生树”的数据来源于学校信息化建设中已建成并使用的系统，因此各校的信息化建设与应用程度非常重要。当前，我国高职院校信息化建设正在蓬勃开展，但水平参差不齐，东西部地区差异尤为明显，教育信息化建设任重而道远。

参考文献

[1]赵阿华.高职学生素质教育内容体系构建及实施途径[J].职业技术教育，2008，29（08）：59-60.

[2]杜毓贞，王殿军，潘鑫，郑笑彤.学生综合素质评价系统的设计与开发[J].现代教育技术，2019，29（12）：96-102.

[3]王殿军，鞠慧，孟卫东.基于大数据的学生综合素质评价系统的开发与应用——清华大学附属中学的创新实践[J].中国考试，2018（01）：46-52+66.

[4]张源.高职院校学生综合素质评价系统的设计与实现

[D].成都：电子科技大学，2018.

[5]孙雨晞.基于Android的学生综合素质评价系统的研究与实现[D].沈阳：辽宁大学，2017.

[6]凌培亮，陈靖栋.学习型组织中的素质容积论——个人价值评价系统[J].教育发展研究，2004（02）：67-70.