大数据背景下地方高校本科教育质量评价体系探析

晏 波,李 吉

(云南外事外语职业学院 人文艺术学院，云南 昆明 651700)

随着大数据时代的来临，信息技术快速发展，地方高校本科教育质量评价体系建设实现技术共享，同时,在应用中更加高效、便利。如果过于依赖大数据，也会导致高校教育内容创新失去活力。高校是培养社会所需要的各种人才摇篮，高等教育没有人才产出或缺少人才市场导向，会导致高等教育无法拥有积极、有效的评价机制，不利于其可持续发展。鉴于此，在大数据时代，要坚持以人为本理念，以评促管，以评促建，以评促改，提升本科教育质量评价体系的实效性。

一、大数据背景下地方高校本科教育质量评价体系存在问题

本科教育质量评价体系是对教育产出结果、实施过程、投入等方面实施科学测评的价值体系，以社会发展的人才需要为基础，合理应用教育质量评价体系，有效提升本科教育质量。便于了解高校资源保障条件、学校软环境建设、师资队伍建设、教育资源分配均衡状况、高校基建发展、本科生学习情况，合理应用教育质量评价体系，充分发挥实际效能，实现以评促建。大数据能够很好地解决本科教育质量评价体系中数据分析与采集的问题，更好地进行信息收集、计算、存储、编码、解码、分享、传、云分析，并提供优化方案。然而,事物都有其两面性，大数据的应用也会使本科教育质量评价体系遇到“现实梗堵”问题，无法充分体现出质量评价体系的包容与吸纳，甚至会带来新的技术伦理问题。在程序控制与信息规整方面出现问题，导致本科教育质量评价体系难以实现有效应用。

(一)重复性、程序化、简单性的模仿导致本土不适应问题

在组织运作过程中，存在不确定性风险。高校教育改革也存在羊群行为或模仿行为，期望能够得到本科教育质量的提升。而本科教育质量评价体系是一项重要决策，在大数据时代，信息技术的广泛应用使高校更加准确地复制优秀本科院校教育质量评价体系的构建方式，但是模仿行为会产生正功能与负功能，负功能可以被理解为模仿行为悖逆。当前，本科教育质量评价体系的复制也会产生模仿行为悖逆问题。[1]模仿过程中，只是重复性、程序化、简单性地照搬其他高校本科教育质量评价体系，会导致本土不适应问题，甚至会引发乱作为、不切实际等现象。如果一味模仿、复制优秀院校构建标准，就会导致专业发展面临困境。

(二)本科教育质量评价体系偏重于大数据时代技术程控化

在大数据时代，要将信息技术应用于本科专业教育中，而且也要将其应用于本科教育质量评价体系及人才培养的各个环节中，而人才培养与专业教育也呈现出技术考核指标程控化。通过知识互联、技术考核、虚拟现实、海量信息案例等教学模式，让学生构建全面知识结构体系。然而，这种教育模式忽略了教育的主体，学生并非大数据处理终端机，也不是计算机芯片，所以，不能按照固定程序实现教育产出，也无法在理想化的本科教育质量评价体系与技术程控理论中，按照人工智能机器有序、规整、严格的得到培养。本科教育与人才培养有其自身的特殊性，需要学生掌握技能与专业知识，而且要拥有专业创新能力，了解价值、情感、艺术、伦理、文学、审美等方面的知识。因此，本科教育质量评价体系的构建要避免偏重大数据时代技术程控化。因为有些方面人工智能与大数据技术难以充分考核。

(三)更加偏重于定量评价或指标评价，忽视定性评价的应用

在大数据时代，大数据的应用可以将本科教育每个环节的表现设置为数据指标，并将其纳入数据库，通过分析数据，更好地进行本科教育质量评价，作出科学、有效的本科教育质量改进决策。但是，在这一过程中，有时候会更加偏重于定量评价或指标评价，忽视定性评价的应用，导致教育质量评价体系缺少科学性。当前，在我国地方本科教育质量评价体系中，量化评价与指标评价依然是重要组成部分。美国教育部国家教育数据中心曾经提出，在教育评价体系设计中，要在每个指标下设计更加详细的检测变量，依据人才培养目标，将教育技术、学生情况、师资力量、学校文化、学校组织作为评价指标，设计分项指标，更加适合教育阶段教学的开展，改进教育过程。[2]部分高校以大数据为支撑，过于注重量化指标，忽视定性评价。尤其是地方本科院校与双一流建设院校，过于看重指标化，这对于本科专业人才培养不利。

(四)高校硬件建设、校园软文化环境的整改缺乏实效性

互联网与信息技术应用在我国高校本科教育质量评价体系建设中发挥着重要作用，应当将信息技术或大数据作为质量评价体系设计的质性条件。当前，我国本科教育质量评价体系建设以教育问题倒逼教育问责，呈现出“运动整改现象”。评价的体系建设依然受到教育政策驱动，并没有真正实现其自身的性能。由于大数据的广泛应用，高校的学校设备、教学条件、学风建设、教师队伍、办学思路、校园文化、教学质量、资金保障、课程设计、质量管理、图书馆藏书、专业器材等内容，会受到大数据信息的常态监测，并被设计为版块性小数据，更加有针对性地进行信息分析，并进行不同院校的分类评估。在其中发现问题，并进行问责整改。但是，这样的评估方式会受到政策驱动、高校领导变更等各种因素的影响，这样的运动式整改难以真正促进本科教育体系设计专业适用性发展，而且会产生一些负面效应，不适合本科教育现状。或者可能单单停留于面子工程，也有可能是由于高校政绩驱动，导致高校硬件建设、校园软文化环境、教师队伍建设的整改缺乏实效性。

二、 大数据背景下地方高校本科教育质量评价体系建设路径

近几年，我国供给侧结构改革与产业转型升级不断推进，因此，需要以产教融合为基础，为国家培养紧缺的专业人才。在网络安全、生物医药、数字创意产业、新能源、新信息技术、航空科技、高技农业、智能机器、高效物流等领域，高精尖人才特别紧缺，为社会培养高精尖人才是本科院校的重要职责。因此，要不断提升本科教育质量评价体系的适用性，优化质量评价方式与指标，实现以评促改，增强教育质量。

(一)构建对接人才链、创新链、产业链的专业评价体系

高校人才产出质量能够衡量本科教育质量，而本科教育质量评价体系的构建，也是为了增强本科教育质量。因此，要全方位改进本科专业教育过程，构建对接人才链、创新链、产业链的专业评价体系，使评价体系与中国人才市场需求相符，提升体系的实际效能，使人才供给与市场需求能够达到长效融合。首先,要调整专业人才培养评价方案，更好地获取人才需求信息，增加人才市场信息与高校本科专业的沟通渠道，以免出现本科教育质量评价体系无法适应具体专业的问题，使人才培养达到产教融合的目的。其次，要有效连接专业人才培养创新链、产业链、人才链、教育链，在专业教育质量评价体系中设计产教融合指标。再次，要不断推进专业课程，整改管理评价，实现产教融合体系与人才评价体系的衔接。

(二)制定学科专业评价与教师定性评价机制

在本科教育质量评价体系中，大数据应用有数据分析、检索、存储作用，但不能将评价权完全交予人工智能或信息技术智能终端。在本科教育中，教师的引导作用不可忽视，因此，要制定学科专业评价与教师定性评价的良好互动机制，提升本科教育质量体系的专业适用性，同时让教师更好地引导学生。首先，在大数据背景下，教师要构建定性评价机制，充分体现教师的评价作用。其次，在学科专业评价与教师定性评价的基础上，可以利用信息技术管理、评价数据，增强本科教育质量评价体系的实用性，使二者实现良好互动。再次，构建高校本科教学基本状态数据库，避免教师定性评价缺少科学性与客观性，使教师定性评价能够有科学依据，便于教师更好地监控本科教学质量及教学工作。

(三)坚持以学促教，拓展大学生参与监督与评价的渠道

高校在人才培养中具有自律、自主、自由等特征，是培养创新人才的良好载体。而大学崇尚平等育人、自由的环境，这与本科教育质量评价制度等级化、严格化存在冲突。为解决这一矛盾，必须坚持以学促教，构建完善的本科教育质量评价体系。首先，可以构建大学生参与的教育评价、质量评价常态数据管理库，让大学生能够对校园软硬件环境、产教融合现状、教师授课情况、专业课程建设进行理性评价，并使其积极参与到教育质量评价中，避免在其中掺杂报复化、情绪化动机，导致教师受到错评判。[3]其次，要拓展大学生参与监督与评价的渠道，使其更加多元化，同时，推动人才培养。比如：上海市某些高校实施绿色指标评价机制，坚持以学生为中心，让大学生能够参与到课程管理、改革教育质量、评价教学内容、优化课程、科学布局、专业学科建设、本科专业教育质量评价中，实现以评促建、以学促教联动效应。

(四)创新教育质量评价体系指标内容，实现融合发展

大数据能够使本科教育质量评估、审核更加便捷，实现以评促改的目标。但是，大数据难以改变教育评价体系的指标内容。因此，高校要加强本科教育质量体系构建的灵活性，设计更加符合客观情况的科学内容，科学开展创新性评价与审核评估。创设教育质量评价体系的创新性指标内容。首先，要不断改进教师创新性评价工作评价机制，充分发挥教师的园丁作用，不断提升教师的学术创新能力，改进教师创新型工作评价机制，更好地实现科研过程育人、学校环境育人、教师理念育人，让教师创新教学，创新科研，实现融合发展，提升本科教育质量。其次，要构建学科建设创新性评价机制，不断健全学科建设创新性评价机制，更好地满足高等教育专业需求，以学科建设实现人才培养。

(五)构建教学质量监控体系与制度体系，完善奖惩制度

要明确人才培养重点，树立正确的人才衡量标准，认识到要培养什么样的学生，优化与调整专业分布与设置，制定人才培养方案。依据学生自身特点，实施人才培养目标，契合时代经济发展需求。另外，要使人才培养标准细化，在每个环节都要衡量学生的学习状况，如：课程考核标准、毕业论文质量标准、实践环节质量标准、课堂教学质量标准、师资队伍建设标准，以用人单位满意度、创新创业开展情况、毕业生就业率、学生综合素质衡量本科教育质量。其次，要构建系统、科学地规章制度，每个环节都要有章可循，完善激励奖惩制度。如：教学事故认定办法、优秀毕业论文指导教师、优秀教学管理工作者评选办法、优秀教师评选办法。优化教学质量评估制度，如：用人单位走访制度、同行听课、教师评选、学生评教、教学督导工作条例，使教学质量监控的执行体系可以渗透于整个教学过程。[4]能够提升教学质量，更好地实施教学质量监控。教学质量监控执行体系包括课程教学资源条件、教学设施、师资队伍建设等不同环节的执行情况，学生的学习效果、学习风气等，以及教师的停课调课、辅导答疑、批改作业、编写教案、使用课件、教学手段与方法、师德师风。

三、 结语

在大数据时代，要利用大数据技术监控教学各环节信息，构建本科教育质量评价体系。创设对接人才链、创新链、产业链的专业评价体系，促进学科专业评价与教师定性评价的良好互动机制。坚持以学促教，拓展大学生参与监督与评价的渠道。创设教育质量评价体系的创新性指标内容，实现融合发展，构建教学质量监控的计划体系与制度体系，完善奖惩制度，不断优化人才培养过程，更全面、及时、准确地培养高精尖人才，为决策者提供数据支撑，使其做出客观、精准的判断，提升教学质量。