邱均平　付裕添　徐中陽等

關(guān)鍵詞： 高等教育評價(jià)； 智能信息服務(wù)； 模型框架； 社會公眾

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２３．１２．０１１

〔中圖分類號〕ＴＰ３１１； Ｇ６４ 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕Ａ 〔文章編號〕１００８－０８２１ （２０２３） １２－０１２２－１１

得益于對教育事業(yè)不斷地支持與投入， 我國教育發(fā)展已步入新的階段。教育評價(jià)作為推動教育發(fā)展的重要一環(huán)， 在實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、內(nèi)涵式發(fā)展的時(shí)代命題下也被賦予了新的發(fā)展要求。２０２０ 年１０ 月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《深化新時(shí)代教育評價(jià)改革總體方案》對我國教育評價(jià)改革工作提出了新部署、新要求， 并提出到２０３５ 年， 基本形成富有時(shí)代特征、彰顯中國特色、體現(xiàn)世界水平的教育評價(jià)體系［１］ 。

教育評價(jià)中的高等教育評價(jià)興起于２０ 世紀(jì)初歐美等國家（地區(qū)）， 是現(xiàn)代高等教育快速發(fā)展的產(chǎn)物［２］ 。與歐美發(fā)達(dá)國家（地區(qū)）相比， 我國高等教育評價(jià)事業(yè)起步雖晚， 但異?；钴S， 尤其近年來數(shù)智技術(shù)在我國快速興起與發(fā)展， 為我國高等教育評價(jià)的研究與實(shí)踐應(yīng)用帶來了新的契機(jī)， 使我國的高等教育評價(jià)事業(yè)在更加現(xiàn)代化和專業(yè)化的方向上取得了快速進(jìn)步［３］ 。其中， 數(shù)字化高等教育評價(jià)信息平臺的建設(shè)成為當(dāng)下的亮點(diǎn)， 中國科教評價(jià)網(wǎng)作為我國首家以科教評價(jià)為核心的數(shù)字化平臺， 自２００４年起連續(xù)多年發(fā)布教育評價(jià)報(bào)告， 并提供了較為全面的高等教育評價(jià)信息服務(wù)， 受到社會各界的廣泛關(guān)注與認(rèn)可， 而后諸多科研機(jī)構(gòu)、高等院校、企業(yè)組織等也陸續(xù)建立起了一批高等教育評價(jià)數(shù)字化平臺， 在當(dāng)下共同形成了良好的競爭局面［４］ 。

與早期高等教育評價(jià)信息服務(wù)主要用于輔助教育部門、高等院校進(jìn)行重點(diǎn)高校確定、高校績效考核、高校發(fā)展橫向?qū)Ρ鹊炔煌郏担?， 在我國高等教育事業(yè)不斷發(fā)展、普及化水平不斷提高、社會人才需求不斷增長的新環(huán)境下， 由于社會及廣大家長和考生對高等教育評價(jià)信息的需求激增， 各機(jī)構(gòu)與平臺紛紛將服務(wù)重點(diǎn)轉(zhuǎn)向社會公眾。但通過對現(xiàn)有數(shù)字化平臺進(jìn)行深入了解后發(fā)現(xiàn)， 其雖作為社會公眾獲取高等教育評價(jià)信息與服務(wù)的主要媒介， 在面對社會公眾對評價(jià)信息內(nèi)容、應(yīng)用和服務(wù)方式等全面需求變化以及信息獲取精準(zhǔn)化與泛在化時(shí)， 卻仍多是依靠人工進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)采集與評價(jià)信息形成， 以網(wǎng)站端信息展示與用戶鏈接訪問的被動服務(wù)為主， 總體上數(shù)據(jù)采集處理效率與智能化程度均相對較低，各平臺所載信息范圍雖廣， 但面向用戶服務(wù)角度的易用性與個(gè)性化層面仍有較大不足。同時(shí)， 數(shù)智技術(shù)的不斷發(fā)展也使得信息的組織與利用形式發(fā)生了深刻變革［６］ ， 而現(xiàn)有數(shù)字化平臺以人工形成評價(jià)信息、網(wǎng)站展示為主的高等教育評價(jià)信息服務(wù)方式，已難以應(yīng)對當(dāng)下社會公眾作為其主要服務(wù)群體對高等教育評價(jià)信息需求激增與利用方式的不斷變化。面對此種情形， 如何基于新技術(shù)和新思維開創(chuàng)高等教育評價(jià)信息服務(wù)新方式， 解決社會公眾高等教育評價(jià)信息需求新變化與當(dāng)下服務(wù)方式滯后的矛盾問題將成為新的主要問題。

時(shí)下， 智能信息服務(wù)作為一種運(yùn)用數(shù)據(jù)分析和領(lǐng)域智能的用戶服務(wù)解決高效方案， 其核心是依靠大數(shù)據(jù)算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)， 根據(jù)數(shù)據(jù)和場景特征以及用戶不斷變化的信息需求， 智能地對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析、挖掘、提取， 并將形成的信息進(jìn)行理解、優(yōu)化后， 幫助用戶更加科學(xué)、智能、高效地開展活動［７］ 。由此可見， 智能信息服務(wù)可通過對數(shù)據(jù)的智能分析和挖掘， 產(chǎn)生滿足用戶需求的信息群， 并使用戶能夠通過與智能服務(wù)平臺的交互來獲取智能化的信息服務(wù)的作用特點(diǎn)， 適用于化解社會公眾需求新變化與服務(wù)方式滯后的矛盾。

因此， 本文將以智能信息服務(wù)為核心， 分別構(gòu)建社會公眾用戶高等教育評價(jià)信息需求挖掘模型、需求——資源映射模型以及總體智能信息服務(wù)模型，提出具體的信息智能服務(wù)方式， 并對總體模型進(jìn)行評價(jià)論證， 以期為相關(guān)研究等提供理論參考， 并助推我國高等教育評價(jià)信息服務(wù)的轉(zhuǎn)型與突破。

１社會公眾用戶高等教育評價(jià)信息需求挖掘與資源映射模型

社會公眾用戶對高等教育評價(jià)信息（以下簡稱“教評信息”）與服務(wù)需求的個(gè)性化、多元化、智能化等特征對教評信息的采集、處理、形成、存儲、挖掘、應(yīng)用和服務(wù)帶來了巨大挑戰(zhàn)， 需要重新挖掘和分析其對教評信息與服務(wù)需求的內(nèi)容、方式、廣度和深度， 并精準(zhǔn)匹配對應(yīng)教評信息資源。

１.１社會公眾用戶需求挖掘

１.１.１社會公眾用戶范圍

社會公眾是一個(gè)寬泛的概念， 需要確定相關(guān)主要群體以判斷核心服務(wù)需求。通過對教評信息需求用戶來源調(diào)查后發(fā)現(xiàn)， 主要涉及３ 類群體： ①需要了解高校及學(xué)科發(fā)展的人群， 如考生、家長等， 該群體以院校信息、專業(yè)信息、歷年報(bào)考錄取信息等需求為主； ②教育咨詢服務(wù)機(jī)構(gòu)與科研單位， 該群體需要基于教評信息了解相關(guān)高校以及相關(guān)專業(yè)的發(fā)展情況， 以便開展商業(yè)咨詢或科研活動； ③校友群體， 作為除政府主管部門外關(guān)心高校發(fā)展的最大群體， 通常是除財(cái)政撥款以外， 高校獲得發(fā)展經(jīng)費(fèi)的重要來源， 還是為學(xué)校發(fā)展建言獻(xiàn)策的主要群體。故教評智能信息服務(wù)應(yīng)以挖掘此３ 類主要群體的需求為起始。

１.１.２社會公眾用戶需求挖掘模型

全面且準(zhǔn)確地獲取用戶特征與需求是實(shí)現(xiàn)高等教育評價(jià)智能信息服務(wù)的重要前提和基礎(chǔ)。鑒于數(shù)字化線上平臺是目前教評信息交流與服務(wù)的主要媒介， 因此， 可從用戶平臺數(shù)據(jù)入手， 利用數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等技術(shù)分析挖掘其中所隱含的用戶興趣、偏好等知識， 并通過對初步形成的用戶信息知識庫進(jìn)行再挖掘來構(gòu)建精準(zhǔn)的用戶畫像， 以實(shí)現(xiàn)用戶需求發(fā)現(xiàn)。其中， 用戶畫像可以描述為一個(gè)從海量數(shù)據(jù)中獲取的， 由用戶特征、偏好等信息構(gòu)成的形象集合［８］ ， 其技術(shù)作為當(dāng)下用戶需求分析的新興技術(shù)，可通過對用戶數(shù)據(jù)的建模、抽象用戶實(shí)體標(biāo)簽化、匯集用戶標(biāo)簽， 以達(dá)成精準(zhǔn)的用戶畫像。本文將以用戶畫像技術(shù)為基礎(chǔ)， 從用戶數(shù)據(jù)采集、處理、預(yù)測３ 個(gè)層面出發(fā)， 劃分?jǐn)?shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、用戶畫像模塊、需求預(yù)測模塊、需求分發(fā)模塊６ 個(gè)基本模塊， 構(gòu)建基于用戶畫像的社會公眾用戶需求挖掘模型， 如圖１ 所示。

１） 數(shù)據(jù)采集模塊。首先， 用戶畫像是由所有被采集數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)構(gòu)建的， 構(gòu)建的詳細(xì)水平、需求發(fā)現(xiàn)結(jié)果的真實(shí)與否都取決于用戶數(shù)據(jù)種類、數(shù)量及質(zhì)量， 不同種類的數(shù)據(jù)不僅代表用戶不同的屬性與特征， 也反映了用戶部分的特定需求?？紤]到數(shù)據(jù)的易得性， 可主要對用戶的基本信息、動態(tài)信息、互動信息、偏好信息、反饋信息進(jìn)行采集， 以實(shí)現(xiàn)用戶畫像的精準(zhǔn)描述。

２） 數(shù)據(jù)處理模塊。作為用戶畫像構(gòu)建的中間模塊， 主要實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)采集后的處理、分析和挖掘。由于數(shù)據(jù)間類型與結(jié)構(gòu)不同， 需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、集成、規(guī)約、轉(zhuǎn)化等預(yù)處理， 以清除異常數(shù)據(jù)、清洗重復(fù)數(shù)據(jù)、填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型， 并在標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類、聚類、關(guān)聯(lián)與融合。

３） 數(shù)據(jù)分析模塊。該模塊作為用戶畫像構(gòu)建的核心模塊， 主要對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行更深層次的分析與推理， 以實(shí)現(xiàn)用戶特征識別、典型用戶選取與用戶標(biāo)簽提取。首先可通過分析用戶行為完成對用戶特征的識別與提取， 然后應(yīng)用Ｋ－ｍｅａｎｓ 聚類算法進(jìn)行用戶聚類分析， 提取聚類結(jié)果中具備特征類型的用戶群， 并運(yùn)用改進(jìn)型ＲＦＭ 模型選取用戶群中具有代表性的典型用戶， 最后通過ＴＦ－ＩＤＦ 算法得出各類典型用戶特征關(guān)鍵詞及權(quán)重值， 并按權(quán)重值大小作為用戶標(biāo)簽選取的依據(jù)， 實(shí)現(xiàn)用戶標(biāo)簽的提?。郏梗?。

４） 用戶畫像模塊。該模塊是用戶畫像的實(shí)施模塊， 核心是將提取出的用戶標(biāo)簽依據(jù)內(nèi)涵劃分為自然、偏好、情景、社交４ 類維度標(biāo)簽， 并通過組合形成個(gè)體用戶畫像、群體用戶畫像以及資源受眾畫像３ 種類型。個(gè)體用戶畫像是根據(jù)用戶特征關(guān)鍵詞為依據(jù)對個(gè)體用戶進(jìn)行的畫像刻畫； 群體用戶畫像則是在個(gè)體用戶畫像的基礎(chǔ)上， 把具有相似屬性的個(gè)體用戶畫像進(jìn)行關(guān)聯(lián)、聚類分析后構(gòu)建的總體畫像； 資源受眾畫像則是以某一熱點(diǎn)資源需求為核心對受眾用戶進(jìn)行的畫像。

５） 需求預(yù)測模塊。該模塊一方面根據(jù)已構(gòu)建的用戶畫像， 通過協(xié)同過濾算法或聚類算法， 對教評信息資源標(biāo)簽進(jìn)行相似度匹配來完成用戶現(xiàn)實(shí)需求的識別； 另一方面可結(jié)合教評信息資源知識庫的自我數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測功能， 實(shí)現(xiàn)用戶潛在需求的挖掘以及未來需求的預(yù)測。

６） 需求分發(fā)模塊。該模塊主要基于用戶畫像的需求與預(yù)測發(fā)現(xiàn)結(jié)果， 通過算法向?qū)?yīng)用戶進(jìn)行分發(fā)。

１.２用戶需求——資源映射

將用戶需求與教評信息資源進(jìn)行精準(zhǔn)匹配， 是實(shí)現(xiàn)高等教育評價(jià)智能信息服務(wù)的重要依據(jù)與保證，需要在用戶需求知識庫與教評信息資源庫之間建立映射模型來實(shí)現(xiàn)需求與資源間的關(guān)聯(lián)。這種映射關(guān)聯(lián)可由用戶需求知識庫和教評信息資源庫兩者關(guān)鍵詞間的匹配來實(shí)現(xiàn)， 如圖２ 所示。

首先， 依靠相關(guān)人員的專業(yè)知識， 基于高等教育評價(jià)資源內(nèi)容建立標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵詞庫， 利用智能分詞、語義分析等ＮＬＰ 技術(shù)（自然語言處理技術(shù)）實(shí)現(xiàn)用戶需求知識庫與教評信息資源庫中內(nèi)容的關(guān)鍵詞化， 并自動標(biāo)注與分類； 然后， 通過將標(biāo)準(zhǔn)化后的用戶需求關(guān)鍵詞和教評信息資源關(guān)鍵詞與標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵詞庫進(jìn)行對照， 根據(jù)滿足用戶—資源—詞庫三者關(guān)鍵詞的共同對應(yīng)關(guān)系來達(dá)成映射。其中， 在用戶需求與教評信息資源匹配過程中需要在匹配原則制定與匹配閾值確定的基礎(chǔ)上建立匹配關(guān)系模型， 而后在教評信息資源庫中獲取與用戶需求相匹配的知識資源， 按照資源匹配度的排列順序依次推送給用戶， 并通過對用戶推送結(jié)果滿意度的反饋收集進(jìn)而對匹配模型算法作出更新改進(jìn)。

２高等教育評價(jià)總體智能信息服務(wù)模型設(shè)計(jì)

２.１構(gòu)成要素

①服務(wù)主體。高等教育評價(jià)智能信息服務(wù)是一項(xiàng)需要以服務(wù)提供主體為核心， 多方協(xié)作的復(fù)雜工作， 主要是由高校、科研機(jī)構(gòu)、私營企業(yè)等組織建立的高等教育評價(jià)機(jī)構(gòu)； ②服務(wù)對象。服務(wù)重點(diǎn)面向社會公眾用戶開展， 涉及上述３ 類主要用戶： 需要了解高校及學(xué)科發(fā)展的人群、教育咨詢服務(wù)機(jī)構(gòu)與科研單位以及校友群體； ③服務(wù)內(nèi)容。主要涵蓋全方位、多層次的教評信息， 如國內(nèi)外大學(xué)評價(jià)、研究生評價(jià)、地區(qū)教育評價(jià)， 以及更為深入的如學(xué)科評價(jià)、專業(yè)評價(jià)等評價(jià)內(nèi)容， 此外還包括對教評信息再提煉后提供的其他服務(wù)內(nèi)容， 如高校分析服務(wù)、志愿測評服務(wù)、專業(yè)填報(bào)服務(wù)等； ④基礎(chǔ)設(shè)施。主要是高等教育評價(jià)智能信息服務(wù)的平臺基礎(chǔ)與技術(shù)基礎(chǔ)； ⑤服務(wù)環(huán)境。好的服務(wù)環(huán)境能為高等教育評價(jià)智能信息服務(wù)的構(gòu)建帶來更為便利的條件， 涉及到的服務(wù)環(huán)境主要包括政策文件、資金支持、服務(wù)主體對服務(wù)對象的意識行為等。

２.２高等教育評價(jià)總體智能信息服務(wù)模型

當(dāng)前， 信息服務(wù)的基本關(guān)系可以概括為如圖３所示的關(guān)系結(jié)構(gòu)［１０］，高等教育評價(jià)智能信息服務(wù)作為信息服務(wù)中的一種個(gè)例， 也滿足信息服務(wù)中各元素間的基本關(guān)系。

因此， 本文將在信息服務(wù)基本關(guān)系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展、改進(jìn)， 并結(jié)合上文中已構(gòu)建的用戶需求挖掘模型、用戶需求——資源映射模型， 提出高等教育評價(jià)總體智能信息服務(wù)模型框架， 如圖４ 所示。

２.２.１數(shù)據(jù)資源層

高等教育評價(jià)數(shù)據(jù)資源來源復(fù)雜且異構(gòu)特征明顯， 涵蓋①有關(guān)政府部門的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)資料（匯編、年鑒、報(bào)表等）； ②相關(guān)高校的網(wǎng)站信息和國內(nèi)外教育評價(jià)網(wǎng)絡(luò)信息； ③有關(guān)刊物、書籍、報(bào)紙、內(nèi)部資料等； ④國內(nèi)外高等教育評價(jià)機(jī)構(gòu)、評價(jià)工作研究團(tuán)隊(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)庫信息［１１］ ， 此外還涉及用戶信息、業(yè)務(wù)信息等其他數(shù)據(jù)資源。數(shù)據(jù)資源層主要為其后各層業(yè)務(wù)的正常有序運(yùn)行提供必需的數(shù)據(jù)資源保障， 匯聚存儲多渠道、多類型的數(shù)據(jù)資源， 并利用數(shù)據(jù)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集、存儲、調(diào)用、更新、序化等工作， 形成具有完整數(shù)據(jù)類型、動態(tài)數(shù)據(jù)配置、狀態(tài)合理有序、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)資源中心。

２.２.２技術(shù)支持層

高等教育評價(jià)智能信息服務(wù)的內(nèi)核是在技術(shù)的支撐下實(shí)現(xiàn)教評信息形成與服務(wù)業(yè)務(wù)的智能。技術(shù)支持層是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高效處理、業(yè)務(wù)場景嵌入、信息智能服務(wù)的支撐層面， 并依據(jù)不同業(yè)務(wù)需求類型進(jìn)行合理的技術(shù)組合與配置， 在相關(guān)技術(shù)有效部署的基礎(chǔ)上， 主要依靠４ 個(gè)技術(shù)群來支撐實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)智能， 如表１ 所示。

２.２.３信息處理層

信息處理層處于高等教育評價(jià)智能信息服務(wù)業(yè)務(wù)流程的中樞位置， 以數(shù)據(jù)資源與技術(shù)支撐為基礎(chǔ)，完成由原始評價(jià)數(shù)據(jù)資源向教評信息資源轉(zhuǎn)變與輸出的過程。根據(jù)數(shù)據(jù)流動及智能信息服務(wù)的實(shí)現(xiàn)路徑， 該層設(shè)計(jì)５ 個(gè)核心模塊， 依次為數(shù)據(jù)匯集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、需求分析模塊、需求——資源映射模塊以及管理模塊。①數(shù)據(jù)匯集模塊主要對高等教育評價(jià)相關(guān)數(shù)據(jù)以及通過各業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)形成的二次數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、清洗、去噪、存儲等工作； ②數(shù)據(jù)處理模塊主要利用相關(guān)數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)， 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)類型規(guī)范、相關(guān)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)挖掘以及知識單元形成； ③需求分析模塊主要是對采集到的用戶相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和標(biāo)簽化處理，并基于形成用戶４ 個(gè)維度偏好的標(biāo)簽劃分不同的用戶群體并完成用戶畫像， 后通過協(xié)同過濾算法或聚類算法與教評信息資源標(biāo)簽， 進(jìn)行相似度匹配以完成用戶需求分析； ④需求——資源映射模塊主要通過將標(biāo)準(zhǔn)化后的用戶需求關(guān)鍵詞及教評信息資源關(guān)鍵詞與已建立的標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵詞庫進(jìn)行匹配， 并根據(jù)滿足用戶—資源—詞庫三者關(guān)鍵詞的共同對應(yīng)關(guān)系實(shí)現(xiàn)資源映射； ⑤管理模塊主要實(shí)現(xiàn)用戶訪問控制、配置管理、資源分配、任務(wù)管理［２１］ 、服務(wù)模塊調(diào)用等， 通過對系統(tǒng)內(nèi)不同模塊之間的統(tǒng)一管理， 共同實(shí)現(xiàn)教評信息的形成與智能服務(wù)。

２.２.４智能服務(wù)層

智能服務(wù)層是高等教育評價(jià)智能信息服務(wù)的輸出層面， 主要在數(shù)據(jù)資源層與信息處理層管理模塊的協(xié)作下， 輸出最準(zhǔn)確的服務(wù)內(nèi)容并選取最合理的智能服務(wù)方式， 依靠智能推送服務(wù)、智能檢索服務(wù)、智能咨詢服務(wù)、智能產(chǎn)品服務(wù)、智能知識服務(wù)、智能專項(xiàng)服務(wù)６ 種不同的智能服務(wù)方式來滿足用戶的多樣需求。

２.2.５用戶交互層

用戶交互層是用戶與高等教育評價(jià)智能信息服務(wù)系統(tǒng)平臺進(jìn)行前端交互的層面， 支持用戶利用計(jì)算機(jī)、智能手機(jī)等終端設(shè)備， 通過網(wǎng)絡(luò)門戶、ＡＰＰ客戶端、微信公眾號、微博平臺等媒介， 接入用戶交互層來實(shí)現(xiàn)注冊登錄、檢索瀏覽、提問咨詢、服務(wù)獲取與評價(jià)反饋等功能。此外， 該層還支持用戶全時(shí)段的實(shí)時(shí)互動訪問， 可隨時(shí)隨地獲得服務(wù)響應(yīng)與反饋， 真正實(shí)現(xiàn)用戶—平臺—教評信息資源間的即時(shí)連接與泛在服務(wù)。

３高等教育評價(jià)信息智能服務(wù)具體方式

３.１智能推送服務(wù)

智能推送服務(wù)是智能服務(wù)中最為主動的方式，通過分析用戶數(shù)據(jù)來對用戶需求作出預(yù)判， 主動為用戶提供信息推送服務(wù)。該服務(wù)以平臺中用戶需求精準(zhǔn)識別與預(yù)測功能為基礎(chǔ)， 同時(shí)支持用戶主動訂閱、平臺鏈接推送、授權(quán)第三方工具推送等形式，實(shí)現(xiàn)大學(xué)評價(jià)信息資源、學(xué)科評價(jià)信息資源、“雙一流” 評價(jià)信息資源、動態(tài)評價(jià)信息資源、網(wǎng)絡(luò)評價(jià)信息資源以及特色評價(jià)信息資源等的智能推送， 改變以往由于信息大規(guī)模推送而缺少個(gè)性化、精準(zhǔn)化特征的現(xiàn)象， 真正做到“因人而宜” 地推送適應(yīng)用戶需求場景、需求偏好、需求動機(jī)與當(dāng)前實(shí)際的教評信息。此外， 還可依據(jù)用戶需求分析與反饋數(shù)據(jù)建立準(zhǔn)確的個(gè)人用戶需求推送模型， 形成面向個(gè)人的信息推送記錄庫， 做到推送時(shí)間與內(nèi)容的高效準(zhǔn)確。

３.２智能檢索服務(wù)

智能檢索服務(wù)可根據(jù)用戶的不同習(xí)慣、表達(dá)方式、專業(yè)知識等提供不同的檢索模式， 并通過獲取用戶對檢索結(jié)果的評價(jià)與反饋來優(yōu)化檢索策略， 貼近用戶的真實(shí)需求。在檢索準(zhǔn)確度上， 主要綜合分析用戶過往檢索數(shù)據(jù)、檢索行為特點(diǎn)等， 將更符合用戶需求的教評信息資源靠前排列， 減小低相關(guān)度檢索結(jié)果的干擾， 最大程度地提升檢索效率， 做到用戶一次性的最優(yōu)結(jié)果獲取； 在檢索技術(shù)上， 智能服務(wù)平臺依靠兼容的多種檢索技術(shù)， 把握深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先的策略， 挖掘用戶檢索輸入中最準(zhǔn)確的需求語義； 在檢索條件上， 支持大學(xué)、學(xué)科、關(guān)鍵詞、主題、內(nèi)容、類型、地址、時(shí)間等多條件下的教評信息資源檢索， 以及多信息資源庫協(xié)同下的跨庫檢索。此外， 智能檢索服務(wù)還可通過微信公眾號、ＡＰＰ 客戶端、ＷＡＰ 網(wǎng)站等實(shí)現(xiàn)移動端檢索，跨越時(shí)間和地域的阻礙， 并利用移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)優(yōu)勢拓展智能檢索服務(wù)功能。

３.３智能咨詢服務(wù)

當(dāng)前， 人工智能機(jī)器人已逐步應(yīng)用于智能參考咨詢服務(wù)中， 其借助于參考咨詢知識庫， 可實(shí)現(xiàn)信息咨詢的自動化處理， 具有精準(zhǔn)實(shí)時(shí)、無服務(wù)時(shí)間限制、操作簡單、便于管理的優(yōu)勢［２２］ 。教評信息智能咨詢服務(wù)融合了人工智能的技術(shù)理念和信息咨詢的方法邏輯， 通過設(shè)計(jì)合理有效的推理機(jī)制， 對用戶咨詢問題進(jìn)行更為準(zhǔn)確的邏輯判斷、語義理解與需求識別， 并通過友好的人機(jī)接口和解釋系統(tǒng)為用戶提供知識化的智能咨詢服務(wù)［２３］ 。

３.４智能知識服務(wù)

智能知識服務(wù)主要向用戶提供教評信息資源經(jīng)凝練加工后且具有輔助指導(dǎo)作用的知識， 通過知識統(tǒng)計(jì)與挖掘方法， 為用戶提供教評信息資源之外的可視化知識來輔助指導(dǎo)用戶理解與運(yùn)用教評信息，如知識圖譜、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)圖、信息關(guān)系圖等。

３.５智能產(chǎn)品服務(wù)

智能產(chǎn)品服務(wù)是對知識服務(wù)層的進(jìn)一步深化，通過融合人的智慧， 與數(shù)智技術(shù)形成蘊(yùn)含豐富服務(wù)價(jià)值、利用價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值， 且具有增值性、科學(xué)性、前瞻性特征的知識產(chǎn)品和情報(bào)產(chǎn)品， 以滿足用戶的決策服務(wù)需求。具體的智能產(chǎn)品服務(wù)包括： ①咨詢類決策產(chǎn)品， 主要依據(jù)用戶不同階段、不同類型的需求， 生成個(gè)性化的咨詢決策報(bào)告， 輔助用戶進(jìn)行決策分析； ②情報(bào)類發(fā)展產(chǎn)品， 面向大學(xué)、學(xué)科的建設(shè)與發(fā)展， 為相關(guān)用戶提供大學(xué)、學(xué)科競爭力分析、建設(shè)水平評估、人才評估報(bào)告、需求分析報(bào)告、發(fā)展態(tài)勢報(bào)告、服務(wù)規(guī)劃報(bào)告、平臺發(fā)展報(bào)告等情報(bào)產(chǎn)品； ③工具類應(yīng)用產(chǎn)品， 主要面向組織和個(gè)人提供用戶畫像、群體畫像、在線詞典、在線百科等應(yīng)用產(chǎn)品， 以實(shí)現(xiàn)用戶快速利用教評信息資源的目的。

３.６智能專項(xiàng)服務(wù)

智能專項(xiàng)服務(wù)是針對用戶特定需求， 由教評信息服務(wù)團(tuán)隊(duì)深度探究發(fā)現(xiàn)用戶專項(xiàng)需求后， 為其開展全程式、跟蹤式的智能專項(xiàng)服務(wù)。該服務(wù)主要由專項(xiàng)服務(wù)團(tuán)隊(duì)在智慧、精準(zhǔn)、高效理念指導(dǎo)下， 基于智能信息服務(wù)平臺并通過問卷調(diào)查、線上交流、ＶＩＰ 訪談等多元化、多頻次、多層次的研討方式，發(fā)現(xiàn)用戶明確的信息、知識、空間、產(chǎn)品等服務(wù)需求。此外， 還可利用實(shí)踐調(diào)研、文獻(xiàn)調(diào)研、案例分析等方法， 提前預(yù)測用戶潛在需求并積極開展智能專項(xiàng)服務(wù)。

４高等教育評價(jià)智能信息服務(wù)模型評價(jià)論證

為系統(tǒng)論證高等教育評價(jià)智能信息服務(wù)模型的有效性， 保證模型在宏觀上能夠有效運(yùn)行以支持相關(guān)業(yè)務(wù)及流程的開展， 擬采用基于熵權(quán)的模糊綜合評價(jià)方法對模型進(jìn)行評價(jià)論證。

４.１評價(jià)指標(biāo)選取

考慮到高等教育評價(jià)智能信息服務(wù)模型在本質(zhì)上與情報(bào)系統(tǒng)、信息系統(tǒng)相似， 因此， 在相關(guān)系統(tǒng)成熟評價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上， 改進(jìn)形成了適合本模型的評價(jià)指標(biāo)［２４－２５］ ， 同時(shí)， 考慮到模型架構(gòu)與內(nèi)容的多樣性， 本研究邀請了高等教育評價(jià)領(lǐng)域?qū)＜?、智能?jì)算領(lǐng)域?qū)＜摇⑾嚓P(guān)數(shù)字化平臺高層管理人員， 與潛在用戶共１０ 位專家進(jìn)行論證， 通過以模型原理展示論述與專家提問解答相結(jié)合的方式， 向?qū)＜覀冋故驹撃Ｐ偷脑O(shè)計(jì)理念、基本要素、機(jī)制設(shè)計(jì)及業(yè)務(wù)流程， 并發(fā)放調(diào)查問卷。評價(jià)指標(biāo)及問卷調(diào)查結(jié)果如表２ 所示， 其中各指標(biāo)評判分?jǐn)?shù)集均為｛好、較好、中等、較差、差｝ ＝｛５、４、３、２、１｝。

４.２熵權(quán)法確定評價(jià)指標(biāo)權(quán)重

運(yùn)用ＭＡＴＬＡＢ 數(shù)據(jù)處理軟件， 根據(jù)熵權(quán)法的計(jì)算步驟進(jìn)行程序編寫［２６］ ， 分別得到一級指標(biāo)、二級指標(biāo)的權(quán)重值， 如圖５ 所示。

４.３模糊綜合評價(jià)

依據(jù)前期專家評分形成的各模糊評價(jià)矩陣以及二級指標(biāo)層的權(quán)重集， 利用模糊綜合評價(jià)模型進(jìn)行分析［２７］ ， 結(jié)果如表３ 所示。

根據(jù)模糊綜合評價(jià)分析結(jié)果顯示， 本模型在模型建設(shè)評價(jià)一級指標(biāo)中， 最終評價(jià)結(jié)果內(nèi)的最大值為０.４４６， 其相對評判是“較好”； 在模型性能評價(jià)一級指標(biāo)中， 最終評價(jià)結(jié)果內(nèi)的最大值為０.４２９，其相對評判是“較好”； 在模型應(yīng)用評價(jià)一級指標(biāo)中， 最終評價(jià)結(jié)果內(nèi)的最大值為０.５５４， 其相對評判是“好”。分析結(jié)果說明， 本模型雖在各一級指標(biāo)評判中均可達(dá)到“較好” 及以上的程度， 但在建設(shè)和性能方面仍有較大的后期優(yōu)化提升空間。

進(jìn)一步對本模型進(jìn)行總體模糊綜合評價(jià)分析后結(jié)果如表４ 所示， 得到本模型總體屬于“好” 的隸屬度為０.４１２， 屬于“較好” 的隸屬度為０.３７５， 屬于“中等” 的隸屬度為０.１８３， 屬于“較差” 的隸屬度為０.０３０， 屬于“差” 的隸屬度為０.０００， 按照上述評判分?jǐn)?shù)集的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行隸屬度加權(quán)量化測度，得到最終模型總體測度評價(jià)值為４.１６９， 對應(yīng)“好”的評判結(jié)果。

綜上， 通過選取模型評價(jià)指標(biāo)、專家問卷調(diào)研， 運(yùn)用基于熵權(quán)的模糊綜合評價(jià)法對模型進(jìn)行評價(jià)論證， 可以初步認(rèn)為該模型能有效地支撐高等教育評價(jià)智能信息服務(wù)的建設(shè)與開展。

５結(jié)語

新技術(shù)環(huán)境下， 數(shù)智技術(shù)在驅(qū)動新一輪經(jīng)濟(jì)社會變革的同時(shí)， 也成為推動高等教育評價(jià)事業(yè)發(fā)展的新助力。運(yùn)用數(shù)智技術(shù)創(chuàng)新面向社會公眾的高等教育評價(jià)信息服務(wù)， 是高等教育評價(jià)事業(yè)在數(shù)智時(shí)代浪潮下發(fā)展進(jìn)步的必要途徑。從現(xiàn)實(shí)出發(fā)， 構(gòu)建面向社會公眾的高等教育評價(jià)智能信息服務(wù)模型框架， 在能夠精準(zhǔn)化滿足社會公眾對高等教育評價(jià)信息需求日趨變化的同時(shí)， 也更合理地為高等教育評價(jià)信息新時(shí)代下的服務(wù)方式開展了探索， 這對今后更為科學(xué)地應(yīng)用高等教育評價(jià)信息具有重要的意義。

本文針對社會公眾高等教育評價(jià)信息需求變化與當(dāng)前服務(wù)方式滯后的矛盾問題， 以智能信息服務(wù)為核心、數(shù)智技術(shù)為驅(qū)動， 建立了社會公眾用戶高等教育評價(jià)信息需求挖掘及需求——資源映射模型，構(gòu)建了涵蓋數(shù)據(jù)資源層、技術(shù)支持層、信息處理層、智能服務(wù)層、用戶交互層的高等教育評價(jià)總體智能信息服務(wù)模型框架， 提出了具體的信息智能服務(wù)方式， 并論證了模型的有效性。期望為研究人員在高等教育評價(jià)智能信息服務(wù)相關(guān)研究中， 與時(shí)俱進(jìn)地挖掘用戶新需求、融合新技術(shù)、開展新理念等提供一定的參考。