大数据赋能民办高校教育信用体系建设研究

尹譞

关键词：大数据；民办高校；教育信用体系建设

随着信息技术的迅猛发展，大数据已成为推动各行各业革新的关键力量。在民办高校教育领域，利用大数据技术构建教育信用体系不仅是提升教育质量和管理效率的有效途径，也是提高民办高校竞争力的必要手段。本文旨在探讨大数据如何赋能民办高校教育信用体系建设，以揭示其应用价值和实践路径。

  一、大数据赋能民办高校教育信用体系建设的必要性

  （一）提升信息的准确性

大数据技术能显著提高教育信息的准确性，为构建信用体系奠定了基础。在传统管理模式中，学生信息往往靠手动记录和传输，容易产生错误和延误。大数据技术通过自动化收集、实时更新学生的学习行为、成绩、参与度等信息，确保了数据的准确性和时效性。

  （二）加强决策的科学性

大数据技术通过分析海量数据，可反映学生行为与学习成果之间的关系，为民办高校管理和教学提供科学的决策依据。这种数据驱动的决策模式有助于民办高校精准识别教学过程中的问题，如课程难度、学生参与度不足等，并采取针对性的措施加以改进。

  （三）优化信用风险管理

在教育信用体系中，有效的风险管理是保障体系稳定运行的關键。大数据技术可以帮助民办高校实现早期风险识别和预防工作，尤其在识别学生学业困难、不诚信行为等潜在风险方面可发挥重要作用[1]。通过对学生行为数据的分析，民办高校可以及时发现异常问题，从而采取预防措施。

  二、大数据赋能民办高校教育信用体系建设的多元路径

  （一）构建数据采集和处理机制

在大数据时代，民办高校教育信用体系建设需要构建高效、可靠的数据采集和处理机制，从多样化的数据源中自动收集教育活动相关的数据，并通过高级数据处理和分析技术，将其转化为有价值的信息和资源，以支持教育决策和信用管理[2]。数据采集要覆盖广泛的数据源，包括学生的学习管理系统（LMS）活动数据、在线课程互动数据、图书馆使用数据、参与校内外活动记录等。这些数据不仅能反映学生学习行为和成绩表现、实践参与度、社交互动和个人发展等多维度的信息。同时，民办高校应投入资源开发或引入先进的数据采集技术和工具，如学习分析平台和学生信息系统，确保数据的全面性和实时性。此外，数据处理和分析机制的构建是提升数据价值的关键步骤，利用数据的收集、整合和存储、机器学习、人工智能和统计分析方法对数据进行深入分析总结，以识别出学生学习的偏好模式和发展趋势，评估教学方法的有效性，预测学生的未来表现和信用风险。

  （二）创新信用评价模型

创新的信用评价模型要收集整合学生的学术成绩、课堂参与度、社会实践活动、道德行为等多方面的数据。例如，分析学生在线学习平台的互动记录，可以评估其学习积极性和合作能力；通过社会实践和志愿服务活动的参与记录，可以评价学生的社会责任感和团队精神。这些多维度的评价指标能够更全面地反映学生的综合素质和信用状况[3]。大数据技术支持的信用评价模型要持续动态更新和自我优化。民办高校要持续收集和分析数据，并根据新的数据和反馈实时调整评价指标和权重，使评价结果更加精准和及时。

  （三）完善信用监管和激励机制

在监管方面，应设定信用指标和阈值，自动识别异常情况，并透明公开信用记录，以提升内部信任度和公平性。同时，建立合理激励机制，促进学生和教师维护良好信用。为加强教师信用意识和素养，开展涵盖学术诚信、教学道德的培训活动，提高教师专业水平，促进与学生良好互动，为构建诚信文化和优质教育环境提供支持。

  三、结语

大数据在促进民办教育信息的准确性、决策的科学性和信用风险的优化管理方面发挥了关键作用。随着技术的不断进步和教育需求的不断演变，大数据在教育信用体系建设中扮演愈发重要的角色。为了充分发挥大数据的潜力，民办高校需要不断探索和创新，建立健全数据管理和应用机制，为学生提供公平、透明、高效的学习环境，为社会培养出更多具有高度责任感和信用意识的优秀人才。

参考文献：

[1]刘叶婷，陈立松，隆云滔.以社会信用为基础新型治理模式的探索创新[J].南方金融.2020，523（3）：98-108.

[2]汪育明.社会信用管理：中国社会信用体系建设理论与实践[M].北京：中国市场出版社，2020.

[3]黄建伟，刘军.社会治理变革中的合作治理：辨析、建构与展望[J].湖南社会科学，2019（1）：32-40.

[4]王小梅.社会信用体系的法治建构[N].中国社会科学报，2020-06-17（4）.

基金项目：2022年度福建省教育科学“十四五”规划课题“大数据赋能福建省民办高校教育信用体系建设研究”（编号：FJJKBK22-182）。

（作者单位：厦门工学院）