基于大数据分析的个性化学生评价模式探讨

时间:2022-10-12 12:08:45

基于大数据分析的个性化学生评价模式探讨

一、引言

大学生评价是高等教育学领域的重要课题,是整个高校系统的一个关键环节。总体来说,我国高校采用的学生评价方法单一,更新速度慢。各高校自主建立学生评价系统,使用的方法多以综合素质测评为主。自1985年来,各高校为了迎接评估,需要从多方面来突显实力;此外我国高校启动课程改革,学生评价也要作出调整;为了获得更多的政府资助,各高校需要提高综合水平,因此从多方面分析,我国高等教育需要引入新的卓有成效的学生评价方法。

二、国内外研究现状

学生评价是以学生个体为对象的,对学生的优秀程度进行价值判断的一种评价模式。作为高等教育比较发达的国家,美国对学生的评价有着比较成熟的观点和经验。美国学生评价研究专家SerbreniaJ.Sims曾在研究中指出:“自高校学生评价产生以来,在有关学生评价的研究文献中,学生评价的发展历史这个主题很少引起学者的关注。”[1]很多学者分析认为没有得到重视的原因是至今没有很好的方法来准确测量学生在学校取得的成就。然而,另一学者Pace质疑了这种说法,他在1984年发表的《学生评价的历史性瞻望:评价发展的未来》一文中指,在过去的几十年中,高校已经形成和发展了很多学生评价方法。能够准确地评价学生在高校中获得了什么[2]。事实上,早在1977年,美国高等教育管理中心的Lenning根据工作中积累的经验指出,在美国,已有80多种试图测量学生成就的评价方法[3]。20世纪50年代以来,美国先后出现了泰勒评价模式[4]、综合测验模式[5]、价值增值法[6]、教育目标分类学[7]、核心技能评价。

20世纪80年代后,学生评价在美国受到了广泛的关注,检验“高校学生究竟学到了什么”已经成为美国高等教育领域的一个重要话题。美国高校广泛应用的学生评价方法有档案袋评价、课堂评估、对具体技能的评价、价值增值法、毕业生追踪调查。

(1)档案袋评价(portfolio evalua- tion)方法用来记录学生的成长历程与发展进步。这种评定技术旨在提高学生学习的实际水平,重视发展的过程,从多角度、多侧面来判断每个学生的优点和可能性[8]。尽管档案袋评价具有无可比拟的优越性,但是也存在一些不足,收集的过程耗时长,给教师增加了学习任务,班级的规模不能太大,20人左右为最佳,缺乏评价的标准,导致材料之间可比性差,属于形成性评价与总结性评价的结合。

(2)课堂评估是一种以学科为基础,组织教学的教师为确定学生在其课堂上的学习情况而持续进行的小规模评估。具体分为3种类型:评估学习者与课程有关的知识与技能;评估学习者的态度、价值观和自我意识;评估学习者对教学的反应。课堂评估的主要目的是提高教学的有效性,具有简便、易操作的特点,但需要耗费教师较多的精力和时间,属于形成性评价[9]。

(3)具体技能评价是评价学生在校学习和进入社会工作时必须具备的技能,包括交流能力、解决能力和批判思维等。主要方式是通过“交流、口试、论文写作、实习日记、海报制作、评论写作、报告、角色扮演”等实现对学生具体技能评价。具体技能评价能使学生更好地适应专业学习和今后的社会工作,但是同样需要老师付出更多的时间,而且能力的评价标准难以量化,可比性也不是很高,属于形成性评价与总结。

(4)价值增值法是一种评价学生在校期间发生变化情况的方法。价值增值是指学生在完成学业后与学生入学初时之间在知识、能力等方面发生的变化。该方法能较好地评定学校的成果和学校质量。但学术界对其提出质疑,该方法对高校有着巨大的挑战,花费高昂,程序设计复杂,属于总结性评价。

(5)毕业生追踪调查法。利用毕业生反馈的信息改M教学。它的主要优点是与毕业生保持联系,有目的地改进教学,缺点是学生参与积极性不高,导致反馈效率低,属于形成性评价。

近年来,中国大学对学生的学业成就评价已经取得了很大进展,特别是对考试和测验的改革进一步加强。高校的考分等级得到了很大的转变,试题库建设以及考试科学性方面也积累了许多科学经验。但是依然存在一些问题。①学生评价功能单一,主要表现在高校通常只重视发挥学生学业评价的管理功能,单纯地依据考试成绩来评定学生的综合素质,忽视了学生学业评价中的其他功能的发挥。②形式虚化的形成性评价,大部分高校的教师缺乏学生形成性评价的专业培训和指导,缺乏对形成性评价知识的了解,不能正确地实施学生的形成性评价,导致形成性评价在实际运用中被简单化。③忽视学生的个性化,过分关注学生的共性发展,忽视了千差万别的个性差别,教育的结果是千人一面,培养的学生是工业产品式的学生,导致学生缺乏创造性。④学生在评价过程中缺乏主动性。当今高校在学生学业评价中,学生充当被评价者,学生处在被动的地位上,产生很多不利学生发展的消极因素,评价者与评价对象容易产生对立情绪。

虽然也有学者呼吁加强学生在评价体系中的参与性和主动性,增加相应的学生互评和自评,但是由于这种评价在整个学业中占有的比重很小,且评价标准具有随意性,不能充分调动学生相互学习的积极性,不能使其对自身的学习和发展进行反思。

三、基于大数据分析的个性化学生评价模式探讨

根据目前国内高校学生评价中存在的问题,可以采用大数据分析技术手段分析学生信息。大数据分析技术要构建海量、多样化学生信息模型,采用这种高新技术能够充分展现学生多维度信息的特征,能够为数据评价提供更全面、更完整、更科学的数据基础,有利于建立科学、有效的评价模式,是一种研究技术手段的创新。

学生管理大数据的来源种类繁多,渠道多样,如学生使用的微博、微信、QQ等网络中产生的记录、浏览信息;高校的师资、学生资料;学生的专业背景、家庭条件、生源地;学生的社交、消费、情感等资料等,这些形成学生评价信息的多维度结构数据,采用大数据分析技术能提出科学的个性化评价机制模式、自我评价机制等。

(1)探索和研究以学生为主体的个性化的多维评价模式,学生作为评价对象,必须成为评价过程的主体,让学生最大限度地接受评价结果。因为评价的目的不应该只是对评价对象作出评价,更应该是主动根据评价结果作出改进从而获得发展,因此必须让被评价者心悦诚服地认同评价结果。而要做到这点,必须根据大学生的个体实际特点和个人的实际需要来评价学生,使不同层次、不同阶段的大学生都能找到适合自己的成长标准。同时,评价标准不能单一化,要多角度、多维度、多层次化,让不同风格和个性的学生都得到认可、被赏识的机会。评价必须关注学生的主体性和个性化。以学生为中心主体,只有这样才能让学生主动接受评价,获得健康和持续发展。

(2)基于大数据技术分析个性化多维学生评价机制,大数据技术是在基于掌握了庞大数据量的基础上对多元化数据进行专业加工。构建海量、高增长和多样化的学生信息模型,能使评价模式更加科学、完整。学生管理大数据的来源种类繁多,渠道多样,如网络使用中的产生的记录、浏览信息;高校的师资、学生资料;学生的专业背景、家庭条件、生源地;学生的社交、消费、情感等资料等,这些数据具有海量性、多维性,它们往往是传统的评价模式或体系中被忽视的数据。通过大数据综合分析,可以描绘出学生鲜明的个体特性、角度更全面,可以为高校的个性化、多维度评价模式提供强大基础。

(3)大学生自我评价体系和管理机制,强调学生为评价的主体地位,让评价从外部转化为内在主动模式,真正激励学生自我良性发展,有必要建立合理、完善的大学生自我评价体系。而自我评价方式是否有效需要有效地管理机制,如何对自我评价进行管理,不至于让学生的自我评价流于形式,必须合理地建设符合学生个性化发展要求的自我评价激励和管理机制。

四、结语

随着信息化时代的到来,在掌握了大的学生管理数据的基础上,采用大数据分析方法可以比较全面地分析学生信息,可以对多样化的学生管理信息进行深度分析,从而可以构建多角度、多维度、个性化的学生评价机制。与传统方法相比,采用个性化评价模式能够提高被评价者的认可程度、参与的积极性,避免了传统评价方式中的学生处于被动地位,侧重于成绩,无视学生个性化特点的较为单一的评价模式带来的有失公允的问题。

参考文献:

[1]SerbreniaJ.Sims.Student Outcomes Assessment:A Historical Review and Guide to Program Development[J].Accountability,1992:168.

[2]Pace, C.R.Historical perspectives on student outcomes: Assessment with implicaitons for the Future[J].Naspa Journal,1984(22).

[3]Lenning,Q.T.Previous Attempts to Structure Educational Outcomes and outcomes Related conceptc: A Compilation and Review of the Literature[J].Classification,1976:266.

[4]瞿葆奎.教育学文集(第16卷):教育评价[M].北京:人民教育出版社,1989.

[5]HD prehensive examinations in a program of general education [J].American Journal of Education,1952.

[6]MeClain,Krueger.Using outcomes assessment:A case study In institutional change[J].New Directions for institiond Research,1985.

[7](美)布卢姆.教育目标分类学(第一分册):认知领域[M].上海:华东师范大学出版社,1986:191- 200.

[8]赵德成.成长记录袋在大规模、高利害评价中的应用[J].教育理论与实践,2003(8).

[9]张红梅.美国高校学生评价方法研究[D].上海:华东师范大学,2005.

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