高职院校学生增值性评价实施方案研究

摘 要：本文围绕高职院校学生增值性评价的具体原则进行多角度分析，深层次探索高职院校学生增值性评价的主要措施以及相关的实施方案，针对高职院校学生在学习能力、情感态度、社会意识、工作职能、价值观念以及综合素质等诸多方面的发展情况进行系统性分析，逐步探索高职院校学生增值性评价的具体措施。希望通过本文的研究，可以帮助广大教师了解学生增值性评价的具体概念以及相关原则，依照高职院校学生的日常学习情况以及能力发展情况，为学生提供不同类型的增值性评价方案与标准，进一步提升学生的学习能力以及职业素质，完善高职院校人才培养体系以及教学评价体系。

關键词：高职院校；学生；增值性；评价；实施

现如今，在高职院校积极推进学生增值性评价模式的过程中，依然存在一系列比较复杂的教学问题。一部分教师并不能够明确了解高职院校学生增值性评价的具体要求以及评价标准，无法为学生提供更加准确且科学的评价方案，也有一部分教师在实施学生增值性评价方案的过程中，无法对学生的学习能力以及综合素质进行有效点评，导致学生无法了解自身的学习问题以及能力发展问题，严重影响学生的自主学习效率，阻碍学生的能力发展。因此，笔者将在本文中，结合高职院校学生增值性评价要求，着重分析增值性评价的实施方法。

一、增值性评价概念分析

增值性评价主要指的是教师立足于学生的学习能力、生活情况、情感发展、社会意识、职业技能以及道德素质等诸多方面的发展情况进行灵活分析，综合学生的多种能力发展情况以及学习情况进行深入分析，研究高职院校学生在接受一段时间教育与培养之后所呈现出的能力发展情况以及未来发展趋势，借助各种各样的教学评价方式与手段，将传统类型的高职院校学生教学评价方法与现代类型的增值性评价概念进行深入融合与对接。高职院校学生增值性评价更加注重对学生个体能力发展的综合评价，并不仅仅需要对学生的某一种学习能力进行技术性测，还需要对学生的其他能力发展情况进行适当评估，判断学生是否可以做到全面发展以及均衡发展。国际上许多院校对学生增值性评价的要求比较严苛，并不以学生的考试成绩及日常学习成绩作为评价的唯一标准，而是借助增值性评价这一重要途径，促进学生的多元发展以及健康发展。教育政治性评价需要以学生的学业成就为主要依据，需要在学生日常学习与动力发展的诸多过程中，注意中学生在某一时间段内所出现的能力变化情况，必须要以培养学生的综合学习能力为根本评价目标，需要以提升学生的学习效率为主要评价目标，在不断调整教学评价方式与手段的过程中，反向推动学生的个性成长以及能力发展，从而为学生的终身学习以及终身发展奠定良好基础［1］。

二、高职院校学生增值性评价统计模型分析

不同高职院校学生所面临的学习问题以及未来就业问题有所不同，不同高职院校针对不同专业所设置的增值性评价模式以及评价标准也存在一定差异。面对此种情况，广大教师必须要逐步明确高职院校学生增值性评价的统计模型类型，还需要结合不同学生的学习需求以及未来就业需求，我给学生选择不同类型的评价统计模型以及研究模型。伴随着现代化互联网信息技术的进一步发展，诸多类型的互联网大数据分析技术以及数据处理技术已经逐渐融入高职院校学生教学评价环节之中，广大教师可以积极利用互联网信息技术，配合使用互联网大数据分析技术以及云计算技术，直接将各种各样的重要数据以及关键信息录入计算机系统之中，运用软件开发技术对学生增值性评价的数据进行集成化分析与技术处理。当前情况下，在高职院校学生斗志性评价工程中应用较为广泛的统计模型主要分为以下三种类型。

（一）概要统计分析模型

此类增值性评价统计分析模型主要应用于统计分析的前期阶段，由于在高职院校学生增值性评价前期阶段所涉及的相关数值单位类型比较单一，数据内容较少，并不需要应用非常复杂的统计模型，便可以对相关数据进行简单运算与数据处理。在此过程中，广大教师需要应用较为科学且原始的学生成绩信息，直接将高职院校学生的考试信息以及日常考核信息作为学生增值性评价工作的重要测评指标之一，随后将相关的数据统一录入计算机系统之中，分批次转化为学生的个人信息档案或者是长期档案。同时，教师也可以将被测评的相关数据以及学生类别进行划分，将学生平均考试成绩的增长值划分为不同类别，随后判断学生成绩的平均值、最大值以及最小值，测量学生日常考试成绩以及学习成绩的变化情况，对一系列数据进行综合统计与分析之后，判断影响学生考试成绩出现变化的具体原因，结合相关因素对学生的日常学习情况以及考试情况进行着重观察。

（二）多元线性回归分析模型

通常情况下，如果高职院校学生增值性评价的相关数据或者是评价类别数量较多、种类较多，则需要教师及时分析不同数据之间的细节差异，确定不同学生的能力发展情况以及学习情况，随后应用多元线性回归分析模型对学生的多种学习信息以及数据进行层次化分析与处理。多元线性回归分析模型主要指的是分析一个变量与多个自变量之间的密切关系，判断学生出现成绩变化的根本原因以及其他原因，或者是直接判断学生出现成绩变化的直接原因以及其他间接原因。通过此类线性回归的方式可以帮助教师明确实际测试值与期望值之间的差值，随后运用标准统计技术对相关差值进行多次数字运算，及时缩小数据误差，得出的相关数据可以作为教学参考之一，也可以作为本次高职院校学生增值性评价的重要参考数据之一。根据自变量与变量之间的关系，利用函数线性原理，可以快速了解学生期望值出现变化的具体情况，了解学生的个体因素与自变量之间的关系，随后确定教学因变量与自变量之间的关系。由于不同学生的日常学习情况以及考试成绩有所不同，录入计算机系统内部的各类数值也存在许多细节差异，广大教师在研究学生自变量与因变量关系的过程中需要集中选取某一类型的函数变量关系，不得选取多种类型的自变量或因变量，避免出现较大数据误差。

（三）多元水平分析模型

学生的能力发展以及个性成长过程比较复杂，学生的能力发展过程呈现出螺旋式上升的趋势，或者是呈现出波动式上升的趋势。在高职院校学生日常管理以及增值性评价等的环节之中，存在着数量众多的分层数据结构。比如，在研究学生专业能力与学习成绩之间关系的过程中，如果学生的专业能力较强，学习成绩随之提升，那么学生的学习成绩可能与专业能力的发展存在紧密关联，与学生的生活经历关联不大。多元水平分析模型则是需要将学生的学习成绩与多种类型的变化因素相互结合，立足于多元研究视角，判断学生的学习成绩是否与专业能力、生活经历、人际关系、社会经历、职业技能、个性品质、价值观念、社会情感等诸多方面存在联系，并不只是单一分析学生学习成绩的变化因素［2］。

总体而言，在以上三种高职院校学生增值性评价分析模型中，多元水平分析模型应用方式更加科学，但是实际的评价流程非常烦琐，技术操作过程也比较复杂，对广大的教师的技术操作要求相对较高。高职院校教师在对学校内部全体学生进行增值性评价的过程中，需要注重对学生的过程性评价以及综合性评价，也可以将多种类型的评价模型或者是评价方式进行深度融合与转化，结合不同阶段的学生评价要求以及评价标准，选择不同类型的评价方式与分析模型，进一步提升数值计算的准确性与科学性，从而为广大学生提供更加个性化、全面化、多元化、综合化的增值性评价方案。此外，为了进一步完善高职院校学生增值性评价的整体流程，凸显增值性评价模式的重要性与必要性，广大教师可以采取多角度、多层面的评价模式，将学生的整个学习过程划分为不同阶段，定期对学生进行增值性评价或者是过程性评价，或许多种类型的增值性评价数据以及相关信息，随后对各类数据进行汇总处理，或者直接选取数据平均值，判断学生的能力发展情况以及学习情况。

三、多元线性回归分析模型的增值性评价方法分析

（一）构建增值性回归分析模型

高职院校教师在对学生开展增值性评价工作之前，首先需要选择更加科学的多元线性回归分析模型，本文也将针对多元线性回归分析模型的评价方式及评价流程进行深度分析。在学校内部可以组建统计分析平台或者是相关的数值分析平台，直接将互联网信息技术以及其他类型的计算机技术引入其中，应用智能型计算机技术对相关数据进行有效分析与处理，从而进一步提升高职院校学生增值性评价工作整体效率避免出现较大数据误差。其次，从另一角度分析，学校方面可以构建初值评估系统，根据学生入学前以及入学时的学习情况或者是考试情况进行综合分析，将学生刚入学时的摸底考试成绩录入计算机系统内部，或者是直接录入学生的个人电子档案之中。初值评估系统主要由评价指标系统、数值分析系统以及结果验证系统三部分组成，广大教师需要直接登录互联网教学平台，将学生的个人成绩信息以及相关考试信息录入评价指标系统之中，由评价指标系统结合具体的学生增值性评价指标对相关数据进行有效处理，随后对经过处理后的各类数据进行集中汇总，生成具体的数值分析报告，发送给广大教师。广大教师需要在数值分析系统之中使用各种各样的指标数据或者是评价数据，对原有的评价系统进行反复验证，判断数据分析系统是否可以正常分析相关数据，所生成的各类分析数据需要直接经过结果验证系统对数值分析的最终结果进行科学验证，完整如上操作流程之后，广大教师便可以获得一个较为全面化的数值分析结果，这一分析结果便是运用多元线性回归分析模型的最终结果。教师可以反复多次运用多元线性回归分析模型分析学生在入学前的学习能力，分析学生在文化知识、文化素养、专业技能、职业技能等诸多方面的发展情况，随后在学生入学后，再次收集学生的相关信息与成绩分析数据，经过一段时间的教学与培养之后，学生的学习能力将会得到一定提升，学习成绩将会随之发生变化，多元线性回归分析模型的相关数值也会发生变化［3］。最后，学校方面也可以建设一个终值评估系统，结合初值评估系统所产生的相关数据，着重分析学生在完成一个学习阶段或者是一个学期的学习任务之后，所表现出的学习能力发展情况与趋势。终值评估系统依然是对高职院校学生在文化知识、文化素养、专业技能、职业技能等诸多方面的发展情况进行数值评估，随后与学生增值性评价的初值评估结果进行对比，判断初值与终值之间的数据差异。

（二）增值性回归分析与数据处理

由于高职院校内部学生数量相对较多，计算机系统内部的海量数据比较复杂，教师在处理相关数据的过程中可能需要耗费过多时间，在此过程中，建议教师直接应用互联网信息技术，配合使用大数据分析技术，直接在学校内部建立互联网大数据库，将相关信息统一录入计算机系统内部，随后由计算机设备自动生成学生的个人信息档案或者是电子档案，广大高职院校教师在开展增值性回归分析或者是数据处理工作的过程中，必须要注意如下几个问题。

1.数据收集与分析

通常情况下，高职院校学生增值性评价的数据收集来自学生的日常考试成绩以及学习成绩，教师可以以某一次考试的重要成绩作为基准，随后围绕不同学生的考试成绩进行分层处理，将学生考试成绩按照合格或不合格划分为不同等级，这就需要教师着重关注学生的考试成绩，通过日常考试或者是模拟考试的方式判断学生的学习情况，或者是设置阶段性的课程考核，对学生在某一课程方面的学习情况进行分析，快速收集学生的各种考试数据［4］。

2.构建新型试题库

与传统类型的高职院校学生评价方式相比，增值性评价非常关注学生的能力发展情况以及成长情况，并不仅仅是注重学生的考试成绩。在此过程中，教师为了获得更加全面化的考核数据以及评价数据，必须要对原有的考试过程与模式进行适当调整，需要构建新型的试题库，还需要将适当调整高职院校的试题分析系统以及组卷系统。教师需要严格控制考试的难易程度，如果考试题目难度相对较大，可能会导致高职院校学生的考试成绩相对偏低，无法明确学生之间的能力差异。如果考试题目难度相对较小，那么学生的考试成绩普遍偏高，学生可能会对自身的学习能力存在盲目认知，过于自信，可能会导致学生无法稳定情绪，认真学习理论知识，进而影响学生的后续学习成绩。

3.确定量化指标与权重

在教师确定高职院校学生综合评价指标以及评价标准之后，需要及时确定量化指标与权重，综合考虑多种指标的准确性与科学性，必须要结合学校内部绝大多数学生的学习情况以及职业发展情况，设定一个统一的评价指标，随后结合某一部分学生的特殊情况，设定较为特殊的评价指标以及量化指标。教师在确定高职院校学生增值性量化指标与权重的过程中，需要围绕学生在文化知识、文化素养、专业技能、职业技能等诸多方面的发展情况进行细致分析，或者是直接将原有的量化指标设定为文化知识、文化素养、专业技能、职业技能这四个主要方面。

结语

20世纪90年代中期，我国积极推进职业院校教育改革工作，在教育改革的过程中，我国政府教育管理部门注重研究高职院校教学评价方面的相关问题，逐步提倡学生增值性评价理念。广大教师必须要充分意识到增值性评价工作的重要价值以及核心地位，积极推进不同类型的增值性评价方案与模式，确立更加现代化的多元线性回归分析模型，借助互联网信息技术以及软件分析技术，对学生的考试成绩及日常学习成绩进行灵活分析，帮助学生明确自身的学习问题，为学生的个性成长以及能力发展指明具体的方向。

参考文献：

［1］贺张毅.以增值评价为基点的高职生学业评价体系［J］.学园，2022，15（18）：6668.

［2］陆平.混合式教学模式下高职学生在线学习实效评价体系的构建［J］.中国成人教育，2022（19）：5356.

［3］陈丹丹.增值评价视角下的高职“课程思政”建设路径研究［J］.黑龙江生态工程职业学院学报，2022，35（4）：129132.

［4］张波.产教融合下的高職学生增值评价体系研究［J］.教师，2022（25）：2123.

课题：2021年度重庆市教育委员会人文社会科学研究项目“高职院校学前教育专业人才培养的增值性评价研究”（项目编号：22SKGH552）

作者简介：周艳玲（1989— ），女，汉族，重庆江津人，硕士研究生，讲师，研究方向：学前教育原理、高职课程。