基于大数据的我国高等教育自学考试命题质量提升研究

熊运莲,柳 艳,何 怡

(1.西南科技大学经济管理学院,四川绵阳 621010;2.益阳市第六中学初中部,湖南益阳 413000)

高等教育自学考试是我国改革开放以来一项重要的教育制度,是“终身教育”与“学习型社会”相融合的一种教育方式。截至2021年,全国高等教育自学考试学历教育报考625.78万人次,取得毕业证书48.94万人[1]。我国高等教育自学考试具有开放性、自主性等特点,采用以自学为主、“以考促学”的运作模式,为我国社会主义市场经济发展培养了大量的应用型专门人才[2]。高等教育自学考试命题工作是我国高等教育自学考试的一个重要组成部分,是一项具有科学性、规范性和系统性的工作[3],命题质量的高低直接影响到我国高等教育自学考试人才培养的质量和规格,关系到我国高等教育自学考试事业的健康、有序发展[4]。

在大数据时代,我国高等教育自学考试事业正面临如何转型、如何发展的难题。如何提高大数据时代我国高等教育自学考试人才质量,是当前迫切需要解决的问题。本文基于大数据时代背景,针对当前高等教育自学考试命题存在的主要问题,沿着“问题—原因—对策”的研究思路,运用大数据技术,从政治、教育、经济、政策等视角,研究提高我国高等教育自学考试命题质量的路径,同时也试图为其他具体研究或决策提供一定的参考依据。

一、文献回顾

近些年来,围绕“大数据”“高等教育自学考试”“命题”等词的研究文献较多,主要集中在以下几个方面。

1.高等教育自学考试命题质量的影响因素研究。我国高等教育自学考试命题工作是一项从命题筹划到考试后命题效果评估与反馈的系统性工作,涉及多个环节、多个维度。影响高等教育自学考试命题质量的因素很多,如命题工作管理[5]、试卷本身设计[6]、命题教师自身素质[7]等。冯筠[5]认为,可通过对命题过程环节的有效控制,实现命题工作的规范性和科学性,这有助于提高高等教育自学考试的命题质量。甘忠祥等[7]认为,命题管理队伍与命题教师的能力水平和自身素质的高低对命题质量的好坏起着决定性作用。东晓华[2]和詹晓庄等[3]分别对高等教育自学考试命题中材料分析题和选择题的优势、特点及提升路径进行研究,提出应通过加强对命题教师的筛选与培训等途径来提高命题设计质量。

2.大数据技术的实务应用研究。数字经济时代,大数据技术的应用领域非常广泛,如出版业[8]、数字乡村建设[9]、地方环境立法[10]、上市公司绩效[11]等。王凌[8]认为,大数据技术的应用为出版业的出版管理、编务和营销带来了较为深刻的影响。陈加乙[9]认为,大数据技术与农村经济社会的深度融合有助于乡村产业升级、基层治理改善,以更好地促进乡村振兴。陈山、邹雄[10]认为,大数据技术可内嵌于地方环境立法过程中,对地方环境立法具有一定的辅助作用。李向阳[11]通过研究大数据技术的运用与企业绩效之间的关系,认为大数据技术运用的高成本对上市公司企业利润存在一定的冲抵效应。

3.基于大数据对高等教育自学考试的研究,但相关文献很少。米瑶等[12]对大数据时代高等教育自学考试的发展趋势及前景进行了展望。陈楠[13]和王海凤[14]均在大数据背景下基于人工智能对高等教育自学考试档案管理进行了研究。上述文献均未基于大数据对如何提升我国高等教育自学考试命题质量进行研究。本文将在上述文献基础上,基于大数据背景,从试卷设计、课程考核等方面研究我国高等教育自学考试命题尚存在的主要问题,从命题管理队伍结构、管理和考核机制、命题教师来源等视角分析问题存在的原因,进而提出我国高等教育自学考试命题质量提升的建议。

二、当前我国高等教育自学考试命题存在的主要问题

我国高等教育自学考试往往采用“助学中心”“学习中心”等特殊办学模式以及“自学为主”“中心老师辅导”等学习形式。我国高等教育自学考试命题质量不仅直接关系到自学考生的切身利益,而且对考生自学和社会助学具有较强的引导作用,进而影响到我国高等教育自学考试人才的培养质量。经过四十余年的发展,我国高等教育自学考试命题工作取得了长足的进步,但是,当前我国高等教育自学考试命题质量还存在以下主要问题。

(一)试卷总体设计难以匹配社会对我国高等教育自学考试人才培养的要求

我国高等教育自学考试命题试卷存在稳定性、延续性等特点,这有助于高等教育自学考试考生的有效备战。但是近年来,由于互联网、大数据、云计算等新技术的飞速发展,部分专业的培养目标发生变化并有所调整,如原高等教育自学考试“会计”专业调整为“大数据与会计”专业,增加了大数据与智能会计、财务共享应用等与新技术相融合的会计类课程,并对传统课程如财务管理、审计等课程内容进行技术更新。为了适应新时代人才培养的需要,高等教育自学考试的考试大纲和教材也需要重新修订或更新。因此,部分专业的试卷总体设计也需要进行适当调整,这不利于提高试卷的可信度。一般来说,为了提高试卷的可信度,会加大试卷的总题量,但是命题教师依靠自身多年的教学经验,所增加的试题与原试题往往是同质的,甚至是同难度的,忽视了社会对高等教育自学考试人才培养的需求已发生的变化,因此试卷总体设计难以匹配社会对我国高等教育自学考试人才培养的要求。

(二)命题与辅导难以分离

自我国高等教育自学考试制度产生以来,其考试命题与辅导相分离的问题就引起了社会的广泛关注,是高等教育自学考试迫切需要解决的问题[15]。我国高等教育自学考试往往会根据社会需求适时地调整专业设置、教学方法、试卷结构等,不断整合全社会的教育资源,充分展现了高等教育自学考试的灵活性、适应性等特点。但是,我国高等教育自学考试尚存在命题与辅导难以分离的问题,主要体现在如下方面:命题教师对高等教育自学考试规律了解不够、对高等教育自学考试命题工作认识不足、缺乏必要的责任心等,如曾经出现过一套满分应该是100分,但实际各大题总分合计不是100分的试卷等错误;命题安全存在隐患,如因保密机配置较低,个别命题教师嫌麻烦,偶尔不在保密机上命题,存在命题安全隐患;部分学习中心存在因自身师资匮乏或为了提高自学考试的过关率,就想请命题教师进行考前辅导,命题教师难以拒绝等现象。

(三)课程考核及成绩评价存在缺陷

当前我国高等教育自学考试课程考核方式过于单一,多以传统的闭卷考试进行考核。在高等教育自学考试专业的人才培养方案中,理论课程占比过高,实践课程占比相对较低,对提升试卷命题质量造成了一定难度。与此同时,我国高等教育自学考试的成绩评价体系不够完善,只注重期末的闭卷考试,忽视学生平时的过程性考核,部分学生甚至认为考前多背背知识点就能考过,这样不利于激发学生平时学习的积极性和主动性。另外,高等教育自学考试成绩的构成比例不尽合理,存在理论考试和实践考试相分离、忽视学生实践能力的培养、过于重视课程的通过率等问题,不利于我国高等教育自学考试命题质量的提升,不利于学生综合素养与能力的培养。

(四)保密与保证命题质量之间存在矛盾

我国高等教育自学考试从开始命题至试卷完成的过程中,涉及组卷、录入等环节,涉及命题教师、审题教师等人员,如任一环节或人员出现纰漏,就难以保证试题的安全。但是,高等教育自学考试命题质量的提升需要多人、多环节的检查、校对、复核等协同努力,但这又增加了命题的安全风险。因此,在一定程度上,保密与保证命题质量之间的矛盾阻碍了高等教育自学考试命题质量的提升。

三、我国高等教育自学考试命题存在问题的主要原因

当前导致我国高等教育自学考试命题质量不高的影响因素很多,下面主要从命题管理队伍结构、管理和考核机制、命题教师来源等方面进行分析。

(一)命题管理队伍结构不够合理

命题管理队伍结构不够合理是我国高等教育自学考试命题质量不高的影响因素之一,主要体现在:第一,我国高等教育自学考试的命题管理队伍存在认知误区,认为无论谁都能胜任命题管理工作,不需要专业知识;命题管理人员可以不是专业教师,自学考试命题质量如何与管理人员没有任何关系。第二,命题管理队伍年龄结构不合理[16]。我国高等教育自学考试命题管理队伍的年龄结构不够合理,多数是年龄较大的管理人员,对新出现的管理技术或手段难以掌握和运用,对命题教师的管理主要体现在传达通知或精神上,在一定程度上限制了命题教师对命题事宜的灵活运用或创新,不利于命题质量的提升。第三,管理队伍的专业结构不够合理,多数是文科类管理人员,缺乏理工科类尤其是懂数据搜集、数据挖掘等新技术的管理人员,这对部分科目的命题、审题等工作产生了一定影响,也不利于我国高等教育自学考试命题质量的提升。

(二)命题管理和考核机制不够完善

部分命题中心命题管理人员相对匮乏,承担的工作量大,流动性大,对命题工作的业务流程、理论知识、相关规章制度等较为生疏,需要在每次命题前对命题管理人员进行培训。但由于命题管理工作中的规章制度纷繁复杂,短时间内难以掌握,且部分命题考核制度因外部环境改变丧失了针对性,难以得到有效执行,这些都不利于高等教育自学考试命题质量的提升。

(三)命题教师来源分布不尽合理

我国高等教育自学考试命题教师主要来源于普通高校教师,而高等职业院校教师所占的比例偏低。近年来,由于高校的教学、科研等任务较重,部分高职称教师、研究型教师等不愿意参与到高等教育自学考试命题中来,难以形成稳定的命题教师储备库。上述因素导致部分课程的自学考试试题过于侧重对理论知识的考核,试卷总体难度偏高,学生的通过率较低,难以满足我国高等教育自学考试专业培养目标的要求。

四、基于大数据提升高等教育自学考试命题质量的主要路径

近些年来,IT与通信技术在互联网、物联网、云计算等新技术的共同作用下得以迅猛发展,数据增长呈指数式,促使现代社会进入了大数据时代[17]。大数据具有数据量大、数据多样等特征,大数据技术包括数据采集、数据挖掘、数据可视化等,合理运用大数据技术有助于提升高等教育自学考试命题质量。基于大数据技术提升我国高等教育自学考试命题质量的主要路径,如图1所示。

图1 运用大数据技术提升高等教育自学考试命题质量的主要路径

从图1中可以看出,可以运用大数据技术从融入课程思政理念、建设命题管理队伍、落实命题保密措施和增强命题教师责任等方面提升我国高等教育自学考试命题质量。

(一)运用大数据技术在高等教育自学考试命题中“无痕”融入课程思政理念

在新文科、新工科等建设背景下,各类课程需要充分挖掘其课程思政内容,从而为培养创新型人才打下坚实的思想基础。

首先,需要提高高校领导及管理层对我国高等教育自学考试命题课程思政的认识。一般而言,高校领导特别重视普通本科、研究生等课程的课程思政,但不够重视高等教育自学考试命题课程思政的嵌入。需要运用数据采集、数据挖掘等大数据技术,利用云平台、短视频等多渠道、多路径向高校领导及管理层传输自学考试命题课程思政理念,提高高校领导及管理层对高等教育自学考试命题课程思政的认识。只有高校领导及管理层的课程思政意识得到提高,才能从人、财、物等视角有力保障课程思政理念在我国高等教育自学考试命题中的“无痕”融入[18]。

其次,需要提高各类高等教育自学考试命题教师对课程思政的认识。命题教师是我国高等教育自学考试命题课程思政实施的重要主体,他们的课程思政意识会直接影响到高等教育自学考试命题对自学考试生的课程思政效果。因此,需要定期、不断地加强命题教师思想政治理论知识的学习和培训,提升命题教师的思想政治教育能力,将课程思政理念润物无声、恰如其分地融入高等教育自学考试命题中。

最后,需要提高各类高等教育自学考试命题教师对课程思政元素的挖掘和有效运用。各类高等教育自学考试命题教师学习和熟练运用大数据技术,通过爬虫软件、云计算等技术,搜集、挖掘与课程命题有关的优秀传统文化、人生哲理、价值观、责任意识等课程思政元素,如在高等教育自学考试命题课程“审计”中,援引某会计师事务所审计失败案例,在独立、客观、公正等审计职业道德知识点相关的考察中,可“无痕”切入独立公正、坚守原则等思想政治元素,潜移默化地提高自学考试学生的职业责任意识。在高等教育自学考试命题中“无痕”融入课程思政理念,有助于让试题的题干变得更加富有内涵、生动且有趣,不仅提升了高等教育自学考试命题的质量,也有助于促进学生在试题的阅读和答题过程中潜移默化地接受正向、积极的思想政治教育。

(二)运用大数据技术积极动态地推进高等教育自学考试命题管理队伍建设

一方面,需要通过大数据采集、数据挖掘、数据可视化等手段,梳理高等教育自学考试命题管理队伍的年龄、职称、专业、绩效评价等信息,找出大数据时代对高等教育自学考试命题管理队伍建设的需求差距,这有助于各级教育行政部门积极创新人力资源管理理念,充分认识命题管理队伍建设的重要性,积极推进命题管理队伍建设的正确定位,切实促进命题管理队伍的良性发展。

另一方面,需要强化命题管理队伍人员的思想政治素质,坚持提高业务素质,尤其是需要掌握大数据管理技术,如Python、SQL等,使命题管理人员能熟练运用爬虫软件等工具收集、正确把握并严格执行我国高等教育自学考试的相关政策法规,自觉学习高等教育自学考试的相关理论,在高等教育自学考试命题的事前、事中、事后等环节,运用数据清洗、数据查询分析等大数据技术知晓并监控命题的进度、质量等信息,提高命题工作的科学化管理水平,适应大数据时代考试命题方式的新要求。

(三)重视命题安全,运用大数据技术全面落实试卷保密措施

命题的保密与试卷质量同等重要。各自学考试命题高校可通过高等教育自考考试命题相关的云平台自行填报和更新高等教育自学考试各环节的基础数据和资料。通过数据采集与预处理、数据存储、数据清洗等大数据技术,可对高等教育自学考试命题安全风险的影响因素进行数据分析,全面摸清可能威胁高等教育自学考试命题安全的风险源情况,并评估风险的大小、严重程度等,进而结合AI等技术进行预警、智能生成应急处理决策等,将高等教育自学考试命题安全风险控制在可接受的范围之内。因此,可以运用大数据、AI等技术进行高等教育自学考试命题安全的风险识别、风险评估、风险应对等,分析和预测以试卷为中心所涉及的各个环节可能出现的突发事件,并及时提出紧急预案处理办法,以便对命题保密质量进行全生命周期管理与控制。

大数据技术还有助于全面落实保密工作责任制。通过数据采集与预处理、数据查询分析、数据可视化等大数据技术,可督促所有参与高等教育自学考试命题工作的人员签订相应的保密承诺书,在涉密期间监控命题相关人员的言行、举止,真正使每个命题工作参与人员加强命题的保密意识,加强命题安全,提升命题质量。

(四)运用大数据技术增强命题教师的责任机制

在大数据时代,需要进一步建立健全命题教师的责任机制以提高我国高等教育自学考试命题教师的责任心,可以从如下几个方面考虑:

首先,运用大数据技术构建高等教育自学考试命题教师的师资库,通过数据挖掘、数据查询分析、数据可视化等手段,针对高等教育自学考试命题课程,遴选政治素质过硬、综合业务能力较高、责任心较强的高校教师,组建结构合理、专业均衡、理论与实务协调的命题教师团队,有助于从源头上提升我国高等教育自学考试命题质量。

其次,基于大数据技术,通过大数据采集技术梳理我国高等教育自学考试命题工作各个环节必须遵守的相关规章制度和措施条例,如命题场所及人员的安全保密制度、试卷的收发保管制度等,进而查找是否需要补充或完善的制度,进一步健全我国高等教育自学考试命题的全生命周期管理制度。

再次,明确命题相关的职责分工,需要利用大数据技术监控各命题教师及其团队,督促他们认真贯彻执行命题工作的诚信、安全保密等相关规章制度,不断完善命题管理工作,提升我国高等教育自学考试命题质量。

最后,运用大数据技术对高等教育自学考试命题质量评估的难度、得分率、目标达成度等数据进行自动化采集与分析,推动命题的出题、审题等过程性评估,从而倒逼命题教师增强责任心,提高命题质量。

五、结语

高等教育自学考试命题工作在我国高等教育自学考试质量保障体系中具有重要地位。当前我国高等教育自学考试命题还存在命题管理队伍结构不合理、命题与辅导难以分离、保密与保证质量之间有矛盾等问题。主要是命题管理队伍的年龄和专业结构不够合理,缺乏懂数据搜集、数据挖掘等新技术的理工科类管理人员,命题管理和考核机制不够完善,命题教师来源分布不尽合理等原因引起的。可以运用大数据技术在高等教育自学考试命题中“无痕”融入课程思政理念,有助于促进学生在试题的阅读和答题过程中潜移默化地接受正向、积极的思想政治教育;运用大数据技术积极动态地推进高等教育自学考试命题管理队伍建设;不断重视命题安全,运用大数据技术加强落实命题保密措施;运用大数据技术增强命题教师的责任机制等途径提高我国高等教育自学考试命题质量,为社会主义现代化建设选拔优秀的、符合时代发展需求的高素质人才。