曾詩怡

摘要：教育評價是教育工作中的重要環(huán)節(jié)，既是教育工作的收尾與總結，也是下一輪教育工作的起點與依據?？茖W有效的教育評價依賴于全面、準確的數據收集與分析。大數據收集范圍廣、囊括類型全、挖掘程度深、分析方法科學，有助于教育評價從小范圍、碎片化的經驗模式轉變。本文以大數據在職業(yè)教育評價中的應用為切入點，分別介紹大數據與教育評價的相關內容與發(fā)展;大數據對職業(yè)教育評價的價值;如何推進大數據在職業(yè)教育評價中的運用。

關鍵詞：大數據;職業(yè)教育;教育評價

一、引言

近幾年，“大數據”成為人民生活中的“熱詞”大數據的外延內涵不斷拓展——包括對數據進行分類、篩選的統計能力;整合數據、發(fā)現數據間聯系的處理能力;以及對數據做出分析、預測發(fā)展趨勢、提供相關參考的技術支撐能力。即通過“提純”，分類、篩選，分類整合原始數據為精準、相對有序的數據信息，加以分析，發(fā)現數據間存在的聯系，并通過科學的模型推算出聯系度。大數據可以為問題的分析與解決提供技術支持，擁有大數據支撐的分析結果更加可靠，預測結果用數據呈現說服力，提供的決策具有技術支撐。

“評價（evaluation）既是教育輸出的檢驗者，又是教育輸入的指導者”[1]。通過評價了解教育工作所取得的成果與存在的不足，找出原因加以分析，是促進教育環(huán)辯證發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。教育評價的核心是學生學習的成果與成長過程，此外還包括在教育活動過程中產生的，可以采集到的，對教育起作用的信息。這些教育信息之大、之廣、之繁需要借助大數據進行統計。

二、教育評價中引入大數據

傳統教育評價信息數量、范圍小，局限于常見教育主體如師生、學校等，數據呈碎片化狀態(tài)，評價多基于經驗的推測而非基于大量數據與模型的科學分析，評價結果可信度較低。此外評價結果主要為教育主管部門、決策部門服務，其它關注教育社會公眾難以獲得相應數據。

傳統教育評價的不足促使大數據的引入，要求大數據對于教育進行全方位、全行業(yè)、全程性教育信息的收集。以往很多教育評價是終結性評價（比如中高考），這樣的教育評價方式具有片面性與不確定性，且與職業(yè)教育的特點不相適應，職業(yè)教育所要培養(yǎng)的人才是新時代應用技能型人才，合作能力、共情能力、批判思維能力也是必不可少的，這些能力很難通過一次或兩次的考試結果體現出來。通過大數據，建立教育教學過程中的數據追蹤，建立多重主體評價——包括專家評價，學生互評，自我評價，教師評價等，根據大數據對學習各階段作出監(jiān)測，從而建立一個多維空間、多元主體、多重方面的可靠評價。

三、大數據在職業(yè)教育評價中的運用

職業(yè)教育為區(qū)域經濟服務，具有多重利益主體，職業(yè)教育具有職業(yè)性——市場領域;教育性——公共領域雙重屬性，運行環(huán)境復雜多變，大數據的引入更好的服務職業(yè)教育評價這雙重屬性的體現，提高決策的科學性。

（一）提供大量、精準的數據信息來源

獲得大量職業(yè)教育的相關數據與外部經濟社會子系統進行交換是職業(yè)教育評價內容、標準、反饋與改進的基礎。教育主管部門根據相關數據，調整行業(yè)企業(yè)的參與度，加強與社會經濟系統的聯系。數據支持使評價系統更加科學、合理、有效。

（二）促進反饋的及時性

職業(yè)教育具有多元化特征，培養(yǎng)目標是培養(yǎng)新時代實用人才，大數據通過實時監(jiān)控、分析及預警，把握住時代脈搏，提高職業(yè)教育評價的現實參考性，改進決策的針對性，大數據的充分參與便于實時觀察教育全過程、及時記錄、收集第一手資料。

（三）支持科學決策

政府通過挖掘、分析、建立數據間的聯系等方式，將數據信息運用于政府決策制定過程中，成為政策參考的依據或政策改革的“引子”，大數據作為重要的支撐性技術，可以幫助職業(yè)教育治理主體開展深度分析和精準決策。

四、推進大數據在職業(yè)教育評價中的運用：依靠多重主體

（一）政府設置數據驅動、共享機制

“鑒于任何一種經濟社會行為都是嵌入到特定的時代背景及制度環(huán)境中去的”，充分利用大數據、云計算等手段，推動職業(yè)教育評價由經驗式轉向“循數”評價;由單一主體轉向多元主體;由“粗放式”評價到“集約式”評價;由“碎片化”評價轉向整體性評價。需要我們建立以數據為核心的數據驅動機制，將多元系統、多元主體的數據整合起來，打破數據間的壁壘，進行大數據的整合。

建立多層次、多部門、多元主體共同參與的職業(yè)教育數據平臺，促進數據資源的傳播與共享，逐步增加這一平臺中共享的數據類型，制定數據共享落實、激勵機制，加強數據共享監(jiān)督、問責機制。建立便捷的搜索，及時更新，國家建立統一的數據采集標準，各個地區(qū)積極向統一標準靠攏，以促進數據的便捷使用。

數據安全是數據共享機制的前提和保障，資源是21世紀最大的財富，職業(yè)教育相關信息包含了政府部門的政策數據，合作辦學企業(yè)的業(yè)務數據及行業(yè)機密，只有在保障數據安全的前提下，數據共享機制才得以建立，“課外學習支持機構也可以在遵循相關制度、保障學生權益的前提下通過利用教育大數據分析學生的學習需求來提高課外學習支援的針對性與有效性?！?/p>

（二）學校培育大數據智力資源

大數據在職業(yè)教育中的運用，其中的核心不單指大數據本身，更包括對數據進行分析之后歸納、建立數據間的聯系及借鑒意義。因此，培育兼具大數據知識技能與了解職業(yè)教育背景的復合型人才尤為重要，現如今大數據人才培養(yǎng)情況落后于社會需要，兼具熟練掌握與應用大數據知識與職業(yè)教育知識背景的復合型人才更少，學校通過與研究機構進行長期系統培養(yǎng)或短期人才培訓，培養(yǎng)有職業(yè)教育背景的大數據人才，提高教師，學生，學校管理者等掌握數據分析、管理能力。

（三）優(yōu)化大數據發(fā)展環(huán)境

完善數據知識產權，圍繞大數據共享等問題出臺相應的法律法規(guī);構建多元職業(yè)教育評價體系，包括教育主體、業(yè)內專家、社會公眾、第三方機構等評價組合;采取合適的教育大數據分析主體，與第三方評價機構合作，租借對方的數據分析系統及人員，委托第三方評價公司對教育大數據進行分析。

參考文獻：

[1]馮虹，張瑩.增值評價：基于大數據的發(fā)展性教育評價模式，[J]當代教育科學2016，9，1672-2221）

[2]張冬冬，佟鳳輝，梁永玲.大數據分析技術在高等教育人才質量評價體系中的應用研究[J]遼寧廣播電視大學學報，2017（3）：6-8.1007-421X

[3]教育大數據的來源與采集技術[J].邢蓓蓓，楊現民，李勤生.現代教育技術.2016（08）