谢于晨

（江西科技学院信息工程学院，江西 南昌 330000）

0 引言

社会在进步，信息技术在快速发展，大数据技术带着它的五大特点（即大量、高速、多样、低价值密度、真实性）使其应用越来越普遍。目前大数据的应用也已经深入到教育领域中。高校招生不断扩张，高校的教学质量成为学生选择大学的标准之一，这也就标示着评价学生在校的学业质量的重要性。在对学生学业进行评价时，引入大数据相关技术，充分利用大数据的优势，使学业数据更易采集，数据特性更易挖掘，评价结果更为准确。

1 大数据环境下学业评价体系分析

1.1 大数据技术对学业评价的影响

大数据给社会带来便利，也给学业评价体系带来一定的影响。

（1）大数据技术促进多变的评价主体。教育大数据通过实时记录学生的学习、思想素养、创新创业等数据，将学生的现实表现转化为学习及教学的分析过程，通过将数据结果进行可视化展现给评价主体，故而评价主体可以根据应用需求进行调整及扩展。

（2）大数据技术改变评价内容。学业评价系统可从不同的平台获取不同的教育数据，如学生的学习过程、创新力、思想素质等数据，通过量化的概念来分析数据，从而得到全面的评价结果。运用现代化技术建模，亦能对学生未来学习发展趋势进行分析，根据学生的个体性给出特定的评价标准。

（3）大数据技术能更好促进过程评价。目前的教育教学都是以学生为主，教学评价也不再完全取决于期末考试。大数据背景下设备技术更新迅速，用于记录学生过程学习数据变得非常容易，同时还能记录相关的其他数据，以利于有效完成对学生的学习评价。

1.2 高校学业评价的构建原则

学业评价是学生在学校接受教育的能力评价，评价系统必须遵循全面性、全员性、全程性、量化、预测性原则来构建[1]。

大数据技术可实现样本等同于总体，表明在进行数据的采集及应用时，不再局限于随机抽样的数据。学业评价指标具有多面性，有些数据可量化处理，有些只能定性分析，将各种数据整合完成全面的评价[2]。同时，利用大数据技术，结合评价结果，可以给学生的学业提供预警提醒，帮助教师更好的督促学生调整学习方法，提高学生的学习质量。

1.3 高校学业评价内容分析

真正评价高校学生的学习情况，不能只从入校以后的学习考虑，还需要从入校前的综合情况入手，表现为以下几点：

（1）起点评价为学生入学前的学习水平的评价，包括综合知识学习、学业规划和学习潜力等方面的评价[3]。综合知识学习能力评价即为时入学前的全面测评，目的在于测试学生的起点水平。学业规划评价为学生对自我学习的未来规划。学习潜力评价是针对学生的学习倾向、爱好等方面的评价，以准确掌握对学生在某个学科方向的趋向。

（2）过程评价是整个评价系统的重点。过程评价包括学生课程学习的评价，如理论课程的学习及实验课程的学习，以及思想素质修养的评价。

（3）毕业评价为在校期间课程学习、创新创业能力、思想素质等多方面的综合评价，从整体了解学生的学业质量，同时为学生未来的学业及事业规划提供一定的便利，为用人单位了解学生的学习能力提供参考。

2 大数据环境下高校学业评价体系设想

2.1 搭建教学平台

要进行学业评价，首先要搭建好教学平台。这里将结合大数据及“互联网+”的优势，搭建一个大数据背景下的智慧教育平台。智慧教学平台非常适合当下的教育体系[4]。该平台采用目前比较流行的模式，以课堂学习为主，线上学习为辅的方式。在研究中以超星学习通作为网络平台，学生只需要使用电脑等终端即可完成线上学习部分，教师需实时更新学习资源，并实时获取平台数据，以了解学生的学习状况，再结合课堂教学情况，随时修整教学方法及内容。

2.2 评价体系设想

这里将以过程评价中的实验课程的评价体系构建为例，说明在大数据背景下构建学业评价体系的设想。考虑到翻转课堂的特色，再结合线下教学，我们首先构建实验课程的学业评价模型。实验课程的学生学习评价，主要包括三个过程，即实验课前预习、实验课中操作和实验结果，故将实验课程的学习评价指标设置为三级指标，一级指标分别为实验课前预习、实验课中操作及实验结果，二级及三级指标具体内容如表1所示。

表1 大数据时代高校实验课程评价指标

评价系统中各个指标确定以后，后期需要明确各个指标在体系中所占比值，这个比值对系统的评价起着决定性的作用。在教育领域，对于指标权重的计算方法，我们可以选择用的比较广泛的层次分析法来完成权重的计算。权重确定后，则指标体系初步完成。

3 大数据环境下学业评价体系管理

评价体系确认后，后续就是对体系的管理。评价的管理即为使用评价体系来获取评价结果，并进行适当的处理后，得出相应的结论。在教育数据处理时，常用的就是模糊评价法，模糊评价需根据设定的等级将数据进行量化后进行处理，然后再将结果与其他方法得到的结果叠加综合运算得到最终评价结果，保证结果准确、全面。

再者，结合翻转课堂而产生的学业评价系统，需要有效的调配网络学习平台上的有效资源数据，再协调课堂数据，完成对学生全过程的学习跟踪及监控。

之后需要对获取的评价结果进行合理的分析和处理。对评价系统来说，光有结果不去分析，不去使用，评价系统也失去了它的价值，所以需要学校相关部门管理评价系统，分析评价结果，设置评价反馈系统，整理评价反馈信息并将信息反馈给相关对象，以体现评价系统的优势。

4 结语

信息技术更新迅速，教育系统也随着发生了巨大的变化，教育下的教学方法改革离不开新技术尤其是大数据的应用。基于大数据背景的智慧教育平台，结合翻转课堂的教学模式，充分利用大数据的优势，实时跟踪学生，了解他们的学习状态，同时可以根据评价结果建立学业帮扶机制，对于知识掌握能力较弱的学生，帮助其调整学习方法，从基础下手，逐步增加学习难度，实现学生对知识学习的全面化。新一代的学业评价体系，结合更多的信息技术，加快教育改革的步伐，为培养新时代的人才做准备。