人才培养质量评价模式思考docx.docx

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人才培养质量评价模式思考docx

　　摘要人才培养质量评价是高职院校人才培养中的一个至关重要的环节。

　　当前的评价模式已经跟不上大数据时代的步伐，弊端渐渐凸显出来。

　　因此依托大数据，进行人才培养质量评价模式的重构已经势在必行。

　　本文从传统的评价模式中存在的问题，依托大数据构建新的评价模式需要遵循的原则，以及把个人全息档案运用到评价模式的构建中这三个方面进行论述。

　　关键词大数据；高职教育；人才培养；质量评价1、现阶段高职教育的人才培养质量评价模式中存在的突出问题11片面依赖终结性评价。

　　在现阶段，我国大部分高职院校在人才培养的过程中更多的是把考试成绩当成评价学生综合素质的指标，终结性评价是人才培养质量评价模式采用的主要方式。

　　学校和教师过度看重通过率，在教学中忽视了学生能力的培养，抑制了学生自主发展意识的培养。

　　同时，在单一的终结性评价的影响下，学生为了追求一个理想的分数，把学习的重点放在应试技巧上，而忽视了自身综合能力的提高。

　　一部分学生更是由于成绩不理想，在学习过程中逐渐失去了动力，学习信心受到打击。

　　终结性的人才培养质量评价让学生和教师都背上了沉重的负担。

　　使高职院校的人才培养方向出现了一定的偏差。

　　12课堂评价流于形式、浮于表面。

　　目前，课堂评价和考试分数评价是我国绝大部分的高职院校都会广泛采用的评价方式。

　　考试分数评价在使用中终结性的特征明显，而作为平时考核学生学习效果的课堂评价在具体实施的过程中也暴露出了不少问题。

　　其中形式主义的问题显得尤为突出。

　　大部分的课堂评价所采用的方案基本上都是大同小异的，具体来说就是有学校来制定统一的人才培养评价表，然后交给特定的人员对学生的学习进行评分，最后经过统计得出结果。

　　在这个过程之中，应付评估的现象比较严重，甚至会出现将评价当成任务，通过搞突击来应付了事。

　　面对这样的评价实施过程，其效果如何也就可想而知了。

　　13以定性评价为主，忽视定量评价的作用。

　　学生在学习过程中的学习状态、情感和能力以及教师创造出来的学习气氛这些内隐的、非智力性的因素，在新的教学标准下成为了人才培养质量评价之中的重要指标，而对这些指标进行定量却不是一件容易的事情。

　　这导致了在评价的过程中，有意无意地放弃了对于这些指标的定量处理，完全忽视了定量评价的作用。

　　把评价指标进行定量的优点是显而易见的，定量化的评价应该受到足够的重视。

　　在对于评价指标进行定量化的过程中应该注意以下几个问题一是无论如何都不应该放弃定量的努力。

　　对于所有的评价指标都应该先经过充分的考察，然后再做出其能不能进行定量大数据时代高职教育人才培养质量评价模式的思考文／刘先花的判断，而不应该拍脑门来决定。

　　二是对于可以进行量化的指标应该注意怎样量化的问题。

　　使得经过量化的评价指标更加具有科学性、可比性、真实性以及可测性，真正发挥量化的作用。

　　三是对于不能量化的指标不要随便量化。

　　以避免把复杂的问题进行简单化的处理，为了量化而量化只会得到一个不能发挥任何效果量化指标。

　　总之就是在人才培养质量评价的时候不应该仅仅关注定性评价，而应该关注定量评价的作用，用数据来说明问题这正是身处大数据时代应该具备的能力。

　　14评价过程中没有考虑社会参与度。

　　目前，我国高职院校的人才培养质量评价主要是依靠学习自主开展，参与评价的主要是各高职院校的职工，绝大部分是教师。

　　因此，参与到评价当中的主体比较的单一，评价的主体达不到多元化的要求，在评价的过程中社会参与度低也就不足为奇了。

　　而提高评价过程的社会参与度是进行高职院校人才培养质量评价模式的方向之一，在评价中让用人单位、校外人员和社会机构参与进来，实现评价主体的多元化是提高社会参与度的重要体现。

　　尤其是吸收用人单位的评价意见显得尤为重要，因为学生毕业之后最终会走向工作岗位，接受他们的就是用人单位。

　　用人单位的评价意见对于学校培养人才工作的改进具有重大的参考价值，可以使学习的人才培养更加具有针对性。

　　2、基于大数据构建人才培养质量评价体系的原则21建立立体化和多维化的评价指标。

　　传统的评价模式更多的是基于比较单一的评价指标，其中学习成绩占有很大的权重。

　　对于高职院校的人才评价来说，考核成绩的作用当然是不言而喻的。

　　但是单一的考核成绩却不能全面的反映出学生的能力和素质，对于学生学习质量和动力的监测效果更加有限。

　　因此，在确立评价指标的时候应该打破这种现状，进行综合的考量。

　　要建立起能够涵盖学生的生活状态、学习投入程度、职业生涯规划以及社会交往活动等方面的数据库。

　　实现人才培养质量评价模式个性化评价与形成性评价的结合，构建起包含智力与非智力因素的，具有立体化和多维度特征的评价指标体系，从而提高评价模式的科学性和准确性。

　　22实现评价数据收集的微观化和客观化。

　　数据是进行分析和评价的基础，客观、完整的数据可以使得人才培养质量评价的结果更加准确。

　　因此，学生行为数据的收集就显得尤为重要。

　　在大数据时代，由于科学和技术的快速发展，使得实现学生行为数据收集的微观化和客观化成为可能。

　　学生从入学到参加工作的数据都可以通过智能终端设备进行采集，然后储存在后台的数据库中，建立起学生个人的完整的数据档案。

　　通过智能终端设备记录学生的行为数据比通过传统的调查问卷的形式进行数据的收集更加具有客观性，可信度也更高。

　　因为调查问卷需要学生自己动手填，在这个过程之中调查问卷的选项设置以及学生的主观判断都会影响到数据的客观性和准确性。

　　而用智能终端设备进行数据的采集却可以有效地弥补这样的缺陷。

　　另外传统的数据采集方式具有阶段性和周期性，达不到实时地收集数据的效果，而智能终端设备却可以最大限度的实现这样的目标。

　　因此把智能终端设备收集到的学生行为数据用于人才培养质量评价中可以有效的保证数据的真实和客观。

　　这就是大数据时代下，给高职教育的人才培养质量评价模式的构建带来的巨大便利。

　　23形成智能化和模型化的评价方式。

　　在大数据时代，我们面对的是海量的数据，智能化和模型化是必然的要求。

　　而传统的评价方式更多的是根据特定的需求进行阶段性的人工评价，其中过程考核、问卷调查、命题考试等是主要的形式。

　　这些方式不仅要依靠人工来进行操作，更重要的是其得出的评价结果的准确度和科学性也不能让人满意。

　　通过传统的方式进行评价，其结果不仅会受到参与者和组织者的主观影响，还会受制于设计上的科学程度等。

　　靠人工来操作需要消耗大量的时间进行数据收集、统计和分析，影响到了结果的时效性。

　　大数据时代的到来给数据的采集带来了巨大便利的同时，还数据的挖掘和分析可以更加深入。

　　通过建立和完善人才培养质量评价体系，构建起一个大数据系统，系统通过黑匣子的形式对于学生的行为数据进行封装，然后教育专家根据不同的需求设计出相应的评价模型，根据模型要求的条件在学生的行为数据库中进行数据的查询和抽取，再交由模型进行分析，得出评价的结果。

　　从而实现智能化、模型化的人才培养质量评价。

　　24提高评价过程的社会参与度实现主体的多元化。

　　在当下，高职院校和教师是人才培养质量评价的主要实施者，与此同时，他们还广泛参与到评价方法制定的过程中，也肩负着发布评价结果的任务，最后还是评价结果的使用中。

　　可以说是参与到了人才培养质量评价的全过程，影响着每一个环节，这就在高职院校教育中形成了一个内循环。

　　在这个过程中，教育主导者的影响极为巨大，主观倾向极为明显，评价结果的客观性受到影响，代表性值得怀疑。

　　而事实上，高职院校培养的人才最终还是要走向社会，回归到家庭，在评价的过程中家长、企业以及行业机构却被排除在外。

　　这在一定程度上造成了学校的人才培养脱离了社会的发展需要，培养不出社会发展所需的人才。

　　改革传统的评价模式，把家长、企业和行业机构纳入到学校的人才培养质量评价模式当中，构建起一个全面涵盖社会生活的评价体系，形成与学校的内循环相联系的外循环通道，从而使得评价的结果更加全面，能够充分吸收社会各界的意见和建议，从而有效的指导学校的人才培养计划，提高学校的人才培养效果。

　　3、把个人全息档案应用于人才培养的质量评价模式中个人全息档案的引入使得全面收集学生的个人行为信息成为了可能。

　　另外个人全息档案不仅仅具有收集学生行为信息的作用，同时它还是一个数据分析和数据挖掘的系统，是构建有效的人才培养质量评价模式的有力帮手。

　　实现把个人全息档案运用到人才培养质量评价模式当中应该做到以下几点31实现基础数据的共享和融合。

　　在大数据时代数据是最有价值的资源，透过数据可以对一个人进行全面的分析，个人的行为习惯和心理特征都可以透过数据反映出来。

　　因此，要实现个人全息档案在人才培养质量评价中的作用，首先就应该实现基础数据的共享和融合。

　　首先，应该充分发挥政府主管部门的组织协调作用，借助于行业公司的技术支持，坚持尽采尽用的原则，对学生的行为数据进行全方位、全程化的采集，构建起完善的基础数据库。

　　其次，要统一数据管理的标准，严格参照着标准进行教育源数据的预处理工作。

　　在上层应用的基础上构建起二级专题库，为数据的有效融合打下坚实的基础。

　　最后，海量数据在不同学校、不同省份以及全国的范围内的共享还得不到实现。

　　因此，各级政府和相关的主管部门有必要发挥带头作用，推动信息和数据的整合，构建一个统一的大数据应用平台。

　　这样人才培养质量评价才能实现从主观评价向以数据为依据的客观评价的转变。

　　32在人才培养质量评价中树立数据思维。

　　传统的人才培养质量评价往往都是以经验为基础的，很容易受到个人主观随意性的影响。

　　而在大数据的背景下，通过引入个人全息档案可以从根本上改变这种现状。

　　大数据时代要求我们的人才培养质量评价要具有数据的思维，数据是客观的，以数据的思维开展评价工作可以最大限度保障评价结果的客观性。

　　在评价体系的构建当中，不仅学生在校期间的一些评价指标可以作为评价的参考因素，学生进入社会后的表现也可以被收集，被数据化，被分析。

　　个人全息档案可以帮助高职院校跳出传统的评价窠臼，实现全面的数据思维转变。

　　以评价的需要为出发点设计评价模型和指标，同时把评价的过程延伸到校外，实现了从主观到客观的转变。

　　33保障个人信息的安全性。

　　在大数据时代下，每个人的数据信息都被不同程度地收集，每个人都是单向透明的，个人的隐私问题是一个不得不面对的课题。

　　如果在人才培养质量评价的过程中，对于学生的个人数据的使用和管理不严格，很可能会造成学生个人信息的泄露，给学生个人带来严重的影响。

　　因此，把个人全息档案运用到人才培养质量评价中应该重视信息的安全问题。

　　一方面，在采集学生个人信息的过程中，要注重学生的信息安全，防止信息的泄露。

　　另一方面，在信息的使用中要进行严格而规范的管理。

　　首先是加强保密管理和教育，提高相关人员的保密意识和责任感，构建完善的保密安全检查制度，及时排除隐患。

　　其次是对于大数据系统的运用和维护过程进行严格的监管，制定专员进行维护。

　　最后是设置使用权限，给不同级别的人员赋予不同的权限，防止越权操作的行为出现。

　　总之，在大数据时代下进行高职教育人才培养质量评价模式的改革是一个需要站在全局的角度，进行统筹规划的问题。

　　需要政府的主管部门、高职院校、教师、学生和其他社会力量参与其中。

　　这样才能构建起更加具有成效的评价体系。

　　参考文献[1]梁永玲；全息个人档案在人才培养质量评价体系中的应用探析[]；西北工业大学学报社会科学版；2017年2期[2]郝建锋，吕文静；对我国高职人才培养质量评价问题的探讨[];职教论坛；2010年32期[3]梁永玲，佟凤辉；大数据时代公交高等教育人才培养质量评价模式的思考[]；公安教育；2017年11期作者刘先花单位吉林省经济管理干部学院