基于大学生创业意向的高校精准化创新创业教育

屠霁霞，陈慧灵

（1.中国社会科学院大学，北京 102488；2.温州大学，浙江 温州 325035）

我国高校创新创业教育强调培养学生的创新意识、创新精神、创新思维，也注重创业技能和创业能力的培养，但相关研究报告显示，我国大学生成功创业率平均为3%以内，远远低于欧美发达国家（20%以上）。大学生创业率高低在一定程度上反映了高校创新创业教育质量。计划行为理论认为，创业意向可以作为评判个体创业行为选择的显性、最优预测变量[1]。因此，通过对大学生创业意向水平的研究，探讨创业教育对创业意向产生影响的内在机理和关系层次，实施精准化教学管理，提升创新创业教育的质量具有很强的现实意义。创业意向指的是潜在创业者对是否选择创业行为与从事创业活动的一种心理状态和主观态度，对个体的创业行为倾向具有很强的引导作用[2]。国外有关对大学生创业和大学生创业意愿的研究具有原发性，从个体特质、家庭背景、创业教育、社会环境等多个维度进行不同的分析，形成了完整的研究体系。近年来，国内学者也开始从不同角度对大学生创业意向以及影响因素进行深入研究，比如段利民和杜跃平从宏观的国家创业政策、社会环境以及学校教育等方面研究大学生创业意向影响因素，并通过模型进行关系分析与建议[3]。谭力文等认为通过创业教育，学生能够获得创业基本知识和认知，并在实践活动中提高创业能力，知识的积累和能力的提升对学生创业意向具有一定影响[4]。宾慕容在文献分析的基础上提出个体异质因素，包括性别、年龄、户籍以及受教育程度都会在不同程度上影响学生的创业意向[2]。可见，创业意向能够有效预测创业行为，研究大学生创业意向水平可以为创新创业教育改革提供参考。

精准化教育，一般可以理解为“个性化教育”，主要是针对教育对象个性化、多样化、多元化的成长需求提供有针对性的教育方案，也就是“为每一个学生提供适合的教育”[5]。20世纪60年代，美国学者林斯利将“精准”一词引入教育教学领域，提出了“PrecisionTeaching”的概念。安妮·布鲁克曼认为精准教育是未来教学和学习的一种方法，要求考虑到每个学习者的众多因素，根据孩子的需求量身定制学习内容。她认为实现精准教育有必要收集大量的数据。蔡广田提出，教育精准化的关键是尊重学生的个性特征、鼓励学生的个性发展、促进学生的协调发展[6]。张志国等认为，精准化应该是创新创业教育的逻辑起点，构建分层分类的教育服务体系是创新创业教育的必然要求[7]。可见，实施精准化教育不仅是创新型人才培养的内在需求，也是提升高等教育质量的有效途径。从国内研究来看，针对创业教育的精准化的研究相对较少。另外，关于大学生创业意向研究一般使用调查研究法，但还没有一个非常完善的测量工具。支持向量机（SVM）人工智能技术是一种先进的人工智能技术，通过对大量的样品集的运算得出需要的模型或参数，数据挖掘技术的选择将影响最后结果的质量和效果，通常是将多种技术结合使用，形成优势互补。模型预测作为数据挖掘的一个重要研究课题，一直是人们关注的热点，并且在社会生产中得到广泛的应用。本文将基于支持向量机人工智能技术，对教育过程中产生的学生数据进行大数据分析，构建数学预测模型，运用数据量化分析出影响大学生创业意向的主要因素，有针对性地设计教学培养方案，有效提升高校创新创业教育的质量和水平。

一、理论分析与研究假设

创业意向可以预测创业行为的发生，但并不是一定的，它会受到各种因素的影响而发生转变。社会认知理论认为，在认知过程中，个体认知、环境因素和个体行为三者之间互相作用对人类行为产生影响，即三元交互决定论。而其中个体的认知因素作为刺激和反应的中间变量，对个体行为具有制约性[8]。可见，无论是个体因素、环境因素还是由此产生的对创业的认识水平都会影响大学生的创业行动，因此研究大学生创业意向的影响因素应该从多角度考量，既要考虑大学生的个人诸因素，同时也要分析其周围的教育环境因素的影响。根据前期相关研究，本文理解的个体因素主要是指个人的智力、个性特征、个人背景等，环境因素可以特指教育环境，包括创业教育、创业实践以及创业环境等。本文通过数学建模分析创业意向与主体个性、学校创业教育、创业实践以及创业环境之间的内在联系和相互影响机理，根据影响规律构建以精准化为标准的学校创新创业教育模式，促进高校创新创业教育人才培养的有效供给。

1.个体特征与创业意向

个体特征是以个体为研究对象的特征，涉及社会特征、心理特征以及能力特征等多个因素，但并不是所有因素都能影响创业意向。相关文献研究表明，个体性别、家庭背景、学科专业、年龄年级以及创业心理等特征因素产生的影响较为显著。彭正霞、向辉等学者对大学生创业意向以及影响因素分析研究时发现，个体性别的影响显著，而在性别差异中男生的创业意向普遍高于女生[9-10]。周宪等通过实证研究得出学科专业对大学生创业意向有一定影响，特别是理工科类专业学生的创业意向较高[11]。家庭背景与大学生的创业行为选择有显著关联性，比如受家庭教育的无形影响，来自经商背景家庭的大学生创业意向相对更高，从事创业的可能更大。另外来自城镇的学生创业倾向高于农村学生[3]，田永坡等通过比较研究发现，大学生的心理素质对创业意向有很大影响。比如成就欲望高、风险承担能力强、内控信念高对大学生创业行为有积极作用[12]。其中个体性别、年龄年级、学科专业等属于稳定因素，对于创业意向的发展影响直接，而创业心理具有很强的可变性，通过教育实践和认知水平的提高对创业意向发生影响。因此，基于已有的研究，本文提出以下假设：

假设1：创业个体特质与创业意向正相关。

假设2：创业心理与创业意向正相关。

2.创业教育与创业意向

创业教育有广义和狭义上的理解，本文主要从狭义的角度理解为创新创业教学以及教学管理体系，指的是遵循教育规律和基本原理，通过教学活动培养学生的创新精神与创业能力[13]。鲁滨逊等认为创新创业教育改变了学生的知识结构，提升了学生的认知水平，潜移默化中发展了创业意向[14]。李静微等采用大量的数据分析发现，创业课程内容的科学性、创业师资好坏、学生参与课程的程度以及频率等都会显著影响大学生的创业意向发展[15]。朱红等对北京各大高校学生进行调研分析发现，在接受过系统创业教育的大学生中，约一半的学生都有明显的创业意向，甚至57.6%的学生表示有远期创业意向，其创业计划将会与专业结合[16]。翻阅相关文献，发现学界对创业教育和创业意向之间的关系有深入研究，基本都认为学校的创业教育对提升大学生的创业意向具有显著的作用。另外，虽然各个高校开设大量创业课程，形式丰富多样，但大部分课程内容属于通识类，具有同质化倾向，教学方式比较单一。创新是创业的基础，创业是创新的深化，但目前创业课程设置与专业学科内容没有深度融合，存在“两张皮”现象。但总体来看，创业教育对大学生的创业意向能够产生积极的影响作用。基于已有的研究，本文提出以下假设：

假设3：创业课程与创业意向正相关。

假设4：融合教育方式与创业意向正相关。

3.创业实践与创业意向

创新型人才培养一方面通过课堂教学让学生掌握创新规律、创业原理等基本概念和理论，提高创新意识和创新精神，另一方面更要通过各种形式的教学实践，让学生提升创造能力和创业能力，尤其是要在项目训练过程、技术创新参与过程以及创新成果转化过程中增强解决实际问题的实践能力。国外高校非常注重学生的创业实践教学和实训。比如创业教育是美国大学教育的重要组成部分，他们尤其强调创业实践教学，多采用案例分析教学、讨论式教学、项目化研究以及产教融合等多样化的教学方式方法。其中斯坦福大学打破学科专业之间的壁垒进行团队组合，并以“团队项目模式”让学生在课堂中就尝试创业项目[17]。国内关于创业实践教育的研究文献相对偏少。叶映华通过结构方程建模科学分析了521名学生的创业意向以及影响因素之间的相互关联，认为积极参与创业实践活动以及有过创业经历的大学生创业意向更趋理性和长远[18]。王文科则从高校创业环境的比较分析认为创业实践与创业教育课程同等重要，两者对创业意向的提升都有促进作用[19]。近年来，实践教育主要通过搭建高校、政府、企业和学生之间多方互动的孵化、实训平台，以项目化管理的形式实施实践性、应用性教育教学活动，另外学生也会参加各种创业类学科竞赛以及第二课堂开展的形式多样的创业活动，创业实践可以积累实践经验，提升创业认知水平，对创业行为的选择具有一定影响力。基于已有的研究，本文提出以下假设：

假设5：课内教学实践与创业意向正相关。

假设6：课外创业实践活动与创业意向正相关。

4.创业环境与创业意向

本文理解的教育环境主要是指高校类型、高校层次、高校创业教育等方面。学校的类型和办学层次决定人才培养的具体目标，比如地方综合性大学的办学理念和人才培养目标注重应用型创新人才培养，为区域经济社会发展提供服务，为区域产业转型升级提供智力支撑，势必在人才培养方案上侧重于创新创业的办学特色，学校的创新创业教育的氛围相显也更浓厚。国内针对教育环境对大学生创业意向发展的影响研究结果相对一致，李静微通过对不同类型学校的比较分析认为，学校的办学规模和专业特色对大学生创业意向发展有明显影响，一般综合性大学的学生创业意向高于其他[20]。陆根书等研究发现，高职院校大学生的创业意向普遍高于本科院校大学生，自主创业率也高于本科院校。张淑玲等也发现，独立学院、普通高校和重点高校大学生创业意向呈递减趋势[21]。王文科通过对比分析发现学校开设创业教育课程的普及性以及创新创业文化活动的开展都可以对学生创业意向产生影响[19]。李萍研究认为，校园创业文化氛围对大学生的创业意向具有潜移默化的影响作用[22]。基于已有的研究，本文提出以下假设：

假设7：学校办学理念与创业意向正相关。

假设8：学校创业文化氛围与创业意向正相关。

以上的理论分析和研究假设，本文将通过大数据分析构建大学生创业意向预测模型，通过假设检验和模型验证，探索分析大学生创业意向的影响因素以及因素间的相互关联，并提出创新创业教育精准化发展的有效路径。

二、数据与变量

林斯利提出的精准化教育主要通过精准测量学习过程来追踪学生学习表现，并进行科学、精确的教学决策[23]。在“互联网+”的时代浪潮下，大数据为精准化教育实施提供了可能。基于信息技术和大数据分析技术的支持，可通过挖掘分析学生基本信息、学习行为等数据刻画学生个性化特征，根据学生特征制定有针对性的精准教学方案。鉴于此，我们采取回顾性研究方式，收集毕业生的相关数据资料，通过大数据运算分析，构建大学生创业行为预测模型。大学生创业行为与创业教育精准化实施程度有直接关联性，所以使用数据可以为教育教学精准化决策提供支持和参考。

1.创业意向相关要素的确定

教育大数据为学生特征和行为特征数据的追踪和积累提供了保障，从这些数据中提取出代表学生特征和行为特征数据的指标变量，选出与教学效果密切相关的变量，可以突出对教育教学过程中各要素之间相互关系以及重点关注因素的认识。但创业教育过程中涉及的因素众多，哪些学生特征和行为结果直接影响教学效果往往是不确定的。再加上原始数据往往存在缺失、不平衡等问题，不利于对其进行分析和挖掘，因此首先需对原始数据进行预处理。原始数据的准备与预处理对分析结果有直接的影响，也是数据挖掘过程最重要的环节之一。

对数据集进行处理之后，根据创业个体特质、创业教育、创业实践、创业环境相关内涵，本研究选择了创业教育成绩、学业总成绩、性别、创业相关项目、家庭背景、工作经历、心理测评等，作为构建创业行为预测模型的要素（见表1）。

表1 构建预测模型的因素

2.数据获取和样本

本研究以温州医科大学、温州大学、温州商学院、温州肯恩大学等温州地区高校毕业学生为对象。共采集数据样本8 248例，其中毕业后职业发展类型为就业的样本共6 834例，创业共383例，其他发展类型1 031例。由于毕业生创业样本与毕业生就业样本数据不平衡，因此本次实验选取毕业后职业发展类型为创业的样本383例，并从发展类型为就业的样本内随机抽取383人作为后续实验的样本以保持数据平衡并保持实验测试公平公正。数据样本如表2所示。

表2 特征属性描述

三、数据分析与结果

1.预测模型提出

大学生创业意向预测建模本质上是一类分类问题。支持向量机（SVM）是一种先进的人工智能技术，它主要基于VC维理论和结构风险最小化原理，试图在最小化训练集误差和最大化分类间隔之间寻找折中，以获得最好的泛化能力。目前SVM已广泛应用于解决各类实际问题。付永钢等提出了一种基于SVM模型的学生学习评价系统[24]。陈良堤等人应用SVM对教师教学质量进行分类[25]。陶祥亚将SVM理论引入教师教育能力评价之中[26]，该方法根据有限的样本信息在模型的复杂性和教育技术能力之间寻求最佳折衷，以期获得较好的推广能力。李波提出采用改进的SVM形成高校教学质量评价模型[27]。肖永良等人提出采用改进的SVM形成高校教师绩效评价方法，采用SVM的非线性逼近能力描述绩效等级与影响因子间的复杂非线性关系[28]。

SVM是一种主要针对小样本的学习算法，非常适合当前案例的预测建模。本研究采用网格搜索方法获得SVM模型的最优参数，用于构建最优分类函数，如式（1）所示：

式（1）中，k(xi,yj)=exp(-γ‖xi-yj‖)，ai为拉格朗日系数，b为阈值，xi为待测试样本（i=1…n），yj表示与训练样本相对应的标签，yj（j=1…n）取值为1或2，其中1表示该毕业生职业发展类型为就业，2表示该毕业生职业发展类型为自主创业，T表示目标向量，T=[t1, t2, …, tn]。

2.数据运算

本研究采用支持向量机模型对筛选后的学生样本进行分析和预测。采用十折交叉验证的思路对样本进行划分。整体流程图如图1所示：

图1 高校大学生创业意向预测流程

首先将标准化处理后的样本数据划分为10折，并将每一折样本数据输入至所述支持向量机分类模型中，计算每一折样本数据的模型准确率以计算出10次模型准确率的平均值。此处模型准确率表示10折测试数据上获得的分类模型准确率的平均值。运行环境采用如下机器配置：Intel（R） Xeon（R）CPU E5-2660 v3（2.60 GHz），运行内存16GB，运行软件MATLAB R2014b，得到以下标准化后的样本数据（见表3）。

表3 归一化后的样本数据

3.指标适用性的验证

2017年，我们跟踪了温州肯恩大学50名在校大三学生（目前这些学生均已毕业，其中12名学生自主创业，38名学生在不同的单位就业），将共50例样本纳入本实验，通过学生创业课程学分绩点、创新创业实践、素质拓展实践、性别、专业、高阶创业课程成绩、平均专业学分绩点、总获得学分、工作经历、家庭背景、心理测评等特征对应的样本数据进行创业行为预测。

混淆矩阵作为一个误差矩阵，在本研究中被用来可视化所提出方法的性能。该矩阵的行列分别表示真实类中的实例和预测类中的实例。那么根据图2中所示的混淆矩阵，这项工作的度量指标TP表示创业的学生被预测为创业，FP表示创业的学生被预测为就业，FN表示就业的学生被预测为创业，TN表示就业的学生被预测为就业。

图2 所提基于SVM模型的预测性能评估

从50名跟踪样本的实际发展类型和预测发展类型的实验结果可以看出，本研究所提出的职业意向预测系统获得了92%的准确率，100%的敏感度，90.47%的特异性以及0.78的马修斯相关系数。基于对上述实验结果的综合评价可以得出结论：本研究所选择的指标及以此为基础提出的预测模型是有效的，所构建的模型可以作为预测学生创业行为选择的一种辅助工具，根据创业行为的强弱对教育对象进行科学分类分层，为创新创业教育提供一定的参照指标，使高校创业教育更加精准化。

4.影响创业意向的各要素重要性分析

通过SVM模型对包含创业教育、创业实践、个体特征等属性的学生数据进行建模预测分析，三个属性对学生创业意向均有影响，通过比较三者之间的均数值，得出三者对创业意向的影响程度依次为创业教育、创业实践、个体特征。同时用Fisher Score对数据集样本进行评估[29]，得出了特征重要性依次为：创新创业实践、创业环境、家庭背景、心理测评、高阶创业课程成绩、工作经历、素质拓展实践、创业课程学分绩点、平均专业学分绩点、总获得学分、性别及专业。由上述两种结果可以得出结论：创业实践活动对创业行为会产生重要影响，个人特征包括家庭背景、经历、心理评测等是大学生是否选择创业的重要因素。因此假设1、假设2、假设5、假设6均得到验证。

5.创业环境对大学生创业意向的影响

通过Fisher Score特征选择方法，就创业环境对创业意向的影响进行了评估，指标所占权重越高，说明其对创业行为的影响力越大。实验结果显示，温州商学院、温州大学由于有着传统创业氛围，创业教育开展较好，故创业环境所占权重高于其他学校，创业率明显高于其他学校。由此可以得出结论：创业意向受到创业氛围及创业教育的影响。因此假设7、假设8得到验证。

6.学业特征和创业特征的融合是精准化教育的关键

通过SVM模型对学生学分特征（平均专业学分绩点和总获得学分）、创业特征（创业课程、创新创业实践、素质拓展实践等）以及两者的融合所对应的样本进行毕业生职业类型分析，结果显示，当学业特征与创业特征融合后所组成的特征集合可以使得预测模型达到最佳性能，所构造的模型获得的标准差也是三种特征组合中最小的。从上述结果中可以得出结论：创业课程和专业课程的融合较单一课程能更好引导学生创业。因此假设3、假设4得到验证。

综上所述，创业教育、创业实践以及创业环境和创业意向呈现正相关，创业教育与专业教育的融合能更好地促进创业意向形成，个人特征以及心理素质也影响着创业行为。

四、结论与建议

本研究发现，大学生创业意向形成以及创业行为的实施受到多方面的影响。具体研究结论包括：创业教育、创业实践以及创业环境和创业意向呈现正相关，在设置创业教育课程时将创业教育与专业教育进行融合能够更好地促进创业意向形成，良好的创业氛围能够激发创业行为。家庭经商背景、实习经历等个人特征以及个人的心理素质也影响着创业行为的发生发展。基于上述创业意向要素所构建的创业意向预测模型在创新创业精准化教育实施过程中可以发挥重要作用。为了进一步提高大学生创业意向，促进大学生创新创业精准化教育开展，提出以下建议：

1.树立创新创业教育人才培养分层分类的教育理念

教育理念是决定大学教育具体实施和发展方向的核心因素。实践证明，传统的创新创业人才培养方案具有很强的同质化倾向，现有的教学组织与管理形式已无法满足学生个性化成长的需求。为适应新常态下我国经济体系结构的发展，需树立分层分类人才培养教育理念[30]。

一是构建多层次人才培养结构。具有个性特色的人才培养，必须走出填鸭式的知识单向传授的误区，发展培养应用型人才的教育理念，核心是培养学生的知识理解能力以及应用能力，关键是培养学生在实践中创新性地解决实际问题的能力[31]。应用型人才培养首先要打破教育“同质化”现象，结合学校办学特色，根据学生的成长规律，按照不同人才类型制定不同的培养目标，采用多层次、多类型的人才培养方式，通过个性化教育的手段，最大限度地挖掘学生创新创业能力，培养高素质创新创业复合型人才。

二是构建个性化课程体系。个性化教育理念的核心是课程设计是否符合不同学生个性特征以及学习需求。欧美一些国家的创新创业教学课程设计比较灵活，结合创业实践项目的不同方向开设，也有按照不同授课对象的学历层次开设课程等，充分体现了以人为本的教育理念。国内高校也应该更多地根据学生的个性和能力特点制定分层分类创新创业课程体系，实施差异化的教学方法和教学形式，提高学生个性潜能优势。

三是构建个性化专业教育平台。教育信息化给传统的教学手段带来了革新，创业教育的信息共享平台应运而生。作为传统课堂的有效补充手段，知识共享教育平台为师生互动提供各种可能。学生和教师可以通过平台，适时进行交流互动，实现个性化的辅导，有针对性地进行个性化培养。同时延伸了学习时空，通过第三方对接校外企业，为学生提供更多的学习资源和实践机会，满足学生多样化、多元化的成长需求。

2.建立创新创业教育与专业教育深度融合的培养模式

“专创融合”是当前高校创新创业教育改革的关键环节。大数据分析结果显示，专业教育课程与创业课程融合是影响学生创业意向和创业行为选择的重要因素。专业教育是创业教育的基础，创业教育是专业教育的深化，两者具有辩证统一的关系，但是目前创业教育和专业教育存在“两张皮”的现象比比皆是。要实施创新创业人才培养精准化就要从创业教育与专业教育的深度融合入手，面向应用型人才培养，建立交叉渗透的创新创业人才培养模式[32]。

一是建立多科学融合的课程体系。结合自身学科和专业特点设计创业教育与专业教育有机融合的课程体系，在综合课程方面，增加综合性跨学科课程，课程设置上文、理、工多学科相互渗透。教学内容相互渗透，在专业教育中渗透创新创业教育，通过在专业课程教学内容中适当地增加创业元素，优化课程体系结构，培养学生基于专业知识的创业素养。另外，深度整合创新创业要素，设立专业教育和创业教育融合的人才培养试验区，探索专创深度融合新模式。

二是建立多元化的师资队伍。高校创业教育与专业教育融合动力不足的原因之一就是普遍缺乏既具有扎实专业背景，又有一定创业理论与实践经验的师资。要按照多元构成、统一提升的思路打造专业化创新创业教育师资团队。既要有强有力的创新创业机构及相应的教研机构作为师资建设的支撑，通过政策倾斜，鼓励有研究基础、了解学术前沿的教师授课，又要邀请社会各阶层有一定理论水平的优秀创业者、企业家担任兼职教师，形成多元化的师资队伍。

三是建立多维协同的育人机制。校内外没有形成联动机制是制约创业教育与专业教育融合的因素。有必要立足区域创业生态链，建立多维协同的创新创业教育合作机制。建立健全校内外协同育人的组织架构，建立灵活多样的创新创业人才培养新规制，与企业共建创业导师发展计划以及开发校企合作平台，从机制体制上激发专业教育和创新创业教育协同育人的效应。

3.推进创新创业教育实践分阶段精准化的平台建设

创业实践是高校创新创业教育的有效途径。大数据研究结果显示，创新创业实践是影响创业意向最重要的因素，因此要提高创业率、完善精准化教育体系，创业实践就是完成“最后一公里”的关键环节。调查研究发现，大学生创业率偏低在一定程度上源于学生对市场衔接、技术创新、资金筹措以及团队建设等实战环节缺乏相应经验积累和应对能力，使大部分保有创业热情的大学生只能止步于校园，因此创业实践的精准化构建非常重要[33]。

一要完善校内创新创业教育实践平台。校内创业教育管理主体比较多，单就学生各类创业竞赛就有不同组织部门，比如创业学院、团委以及教务处等，因此在协同平台构建过程中首先需要梳理各主体之间的关系。另外，加快校内创新创意成果转化，打造1+X分布式的创客创新实践平台，满足个别化学习需要。构建全程化学生创业帮扶体系，构筑多样化创业文化平台，做强实践导向的创业实务平台，提升创业项目孵化的质量和效果。

二是搭建并用好社会化的合作平台。创业教育课程是一门综合性、开放性、实践性较强的课程，要通过积极与社会建立“产、学、研”全面合作联盟，吸引政府、企业和科研院所为大学生创新创业提供场地、项目、经费、政策等支持，面向真实的市场背景，以项目为驱动，将高校、政府基金、风险投资、孵化器、科技园、企业和其他相关资源有效整合在一起，形成校方、企业、学生三方联动共赢的良好局面。

三要创建整合多元的资源网络。资源网络包括专业机构资源、学生社团资源、校友资源、校外资源等要素。高校、研究院和公益性机构等专业机构提供创业实践的智力支持。要积极鼓励学生社团以及第二课堂充分为创新创业活动创设交流体验平台，联系校友以及合作企业资源为师生创业实践提供丰富的教学案例、导师资源和实践渠道，争取政府资源为创业实践提供资金支持、制度依据和政策保障。各种资源要素相互联系，协同合作。

4.建立创新创业教育质量过程与结果相结合的评估体系

教育质量评估是优化创新创业教育的有效途径。尽管我国高校创业教育开展得如火如荼，但创业教育质量专项评估的建设较为滞后。教育测验是教育质量评价的一个重要依据，它对整个创业教育活动的全过程及其结果进行测定、衡量，做出价值判断和评估，为教育科学决策和推进改革提供参考[34-35]。教育质量评估体系是系统性工程，所涵盖教师、学生、课程、环境等方面的评价指标广泛而具体。

一是加强教学评价。教学质量的好坏直接影响人才培养的质量，必须实施全面多渠道考核，可以引入第三方认证评价，完善过程性、能力性、发展性和效果性评价。通过均衡的多元化考核，更科学地评价创新创业教学绩效。同时重视教学过程中不同主体因各自感受不同而对创新创业教学绩效产生的不同主观评价。

二是加强实践质量评价。创业实践是大学生创业行为选择的关键环节。要建立科学的创业实践质量评价标准，一方面通过对创新创业实践教育过程的全面监督和有效控制，实时解决实践过程中的问题，及时杜绝创业实践项目的偏差和流产；另一方面针对教学结果反馈，根据监督结果反观教育过程中的疏漏和不足，指导并修正实践平台建设中的问题。

三是加强动态评估模式。动态评估主要强调过程监管和适时反馈。精准化教学注重个体差异，强调个性化发展，由于个体发展的规律不同，教育者应该对教学效果实时关注，根据教育对象对知识技能理解和应用能力的动态反馈，及时有针对性地调整教学方案和教学形式，以保证整个教学能够达成高效显著的质量标准。