摘要：隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，培養(yǎng)高校計(jì)算機(jī)專業(yè)人才的重要性日益突出。然而，現(xiàn)有的培養(yǎng)質(zhì)量評價體系往往缺乏系統(tǒng)性和科學(xué)性，難以全面反映學(xué)生的綜合能力。研究結(jié)合教務(wù)管理視角和利用Bloom認(rèn)知領(lǐng)域分類方法，將人才培養(yǎng)的認(rèn)知過程分為記憶、理解、應(yīng)用、分析、評價和創(chuàng)造六個層次。通過專家訪談和德爾菲法確定了每個認(rèn)知層次的具體評價指標(biāo)，共提取出18項(xiàng)指標(biāo)。通過數(shù)據(jù)收集和實(shí)證分析，評估了學(xué)生在各認(rèn)知層次的表現(xiàn)。結(jié)果表明，三年級學(xué)生在所有認(rèn)知層次的平均表現(xiàn)最佳，反映出其豐富的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐技能。分析還顯示，學(xué)生在高階認(rèn)知層次的表現(xiàn)存在顯著差異，AI指標(biāo)的變異系數(shù)為0.23，而F3指標(biāo)為0.84。這表明高階認(rèn)知活動對學(xué)生的要求更高，個體差異顯著。通過各指標(biāo)間的相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，項(xiàng)目中工具使用的熟練程度與其他指標(biāo)強(qiáng)相關(guān)。Bloom認(rèn)知領(lǐng)域分類體系能夠反映學(xué)生的綜合能力，為高校后續(xù)教務(wù)和教學(xué)管理提供科學(xué)的評價方法。

關(guān)鍵詞：教務(wù)管理；德爾菲法；Bloom認(rèn)知領(lǐng)域分類；專家訪談

中圖分類號：G640 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1673-260X（2024）10-0062-08

在數(shù)字化浪潮的推動下，計(jì)算機(jī)技術(shù)已成為推動社會進(jìn)步的關(guān)鍵力量，對各行各業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。為了適應(yīng)這一變革，高等教育機(jī)構(gòu)紛紛開設(shè)大數(shù)據(jù)和人工智能相關(guān)專業(yè)，致力于培養(yǎng)能夠滿足行業(yè)需求的專業(yè)人才。然而，計(jì)算機(jī)專業(yè)人才培養(yǎng)過程中存在諸多挑戰(zhàn)。首先，傳統(tǒng)的教學(xué)模式往往難以滿足行業(yè)快速發(fā)展的實(shí)際需求，導(dǎo)致學(xué)生在理論知識與實(shí)踐技能之間存在差距。其次，現(xiàn)有的評價體系過于側(cè)重學(xué)生的理論知識掌握，而忽視了學(xué)生的實(shí)際操作和應(yīng)用能力。此外，計(jì)算機(jī)專業(yè)領(lǐng)域的知識體系復(fù)雜，如何科學(xué)評價學(xué)生的綜合能力成為一個亟待解決的問題。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，本文提出了一個基于Bloom認(rèn)知領(lǐng)域分類法的評價指標(biāo)體系。Bloom認(rèn)知領(lǐng)域分類法是一種被廣泛認(rèn)可和應(yīng)用的教育目標(biāo)設(shè)計(jì)和評價工具，它將人才培養(yǎng)的認(rèn)知過程細(xì)化為記憶、理解、應(yīng)用、分析、評價、創(chuàng)造六個層次。本文通過專家訪談和德爾菲法，廣泛收集和分析專家對各認(rèn)知水平具體評價指標(biāo)的建議，確保評價指標(biāo)的科學(xué)性和可操作性。通過考試、作業(yè)、項(xiàng)目報(bào)告、實(shí)習(xí)評價、課堂討論記錄等多種方式，收集不同認(rèn)知水平學(xué)生的綜合表現(xiàn)數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，評價學(xué)生的表現(xiàn)。

通過實(shí)證分析，揭示了不同年級學(xué)生在不同認(rèn)知水平上的表現(xiàn)差異，為高校在人才培養(yǎng)過程中提供了重要參考。相關(guān)性分析顯示，項(xiàng)目中工具使用的熟練程度與人才培養(yǎng)質(zhì)量密切相關(guān)，因此加強(qiáng)工具使用訓(xùn)練有助于提高計(jì)算機(jī)專業(yè)的教學(xué)質(zhì)量。此外，計(jì)算機(jī)專業(yè)人才在金融、保險、電子商務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)有著廣闊的就業(yè)空間，培養(yǎng)計(jì)算機(jī)專業(yè)人才可以為學(xué)生提供更廣闊的就業(yè)選擇，提升學(xué)生的競爭力和就業(yè)機(jī)會。評價指標(biāo)體系可以為學(xué)校和教育管理部門提供決策依據(jù)，通過對評價指標(biāo)的分析，能及時了解人才培養(yǎng)情況，為學(xué)校制定教育發(fā)展規(guī)劃和政策提供科學(xué)依據(jù)，從而促進(jìn)學(xué)校的可持續(xù)發(fā)展。盡管布盧姆認(rèn)知領(lǐng)域分類法在教育領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，但在計(jì)算機(jī)專業(yè)人才培養(yǎng)方面的應(yīng)用還處于初級階段。本文的研究不僅為計(jì)算機(jī)專業(yè)人才培養(yǎng)提供了科學(xué)的評價方法和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，也為教務(wù)、教學(xué)管理領(lǐng)域及其他學(xué)科的評價提供了借鑒。未來，需要進(jìn)一步探索和研究布盧姆分類法在計(jì)算機(jī)人才培養(yǎng)中的應(yīng)用，以促進(jìn)高校計(jì)算機(jī)專業(yè)的持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新。

1設(shè)計(jì)評估指標(biāo)體系

1.1評估維度

計(jì)算機(jī)技術(shù)已滲透到各行各業(yè)，尤其是金融領(lǐng)域。數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)驅(qū)動決策已成為企業(yè)和政府部門的重要手段。金融機(jī)構(gòu)、保險公司、審計(jì)公司、政府監(jiān)管機(jī)構(gòu)等都在大量采用計(jì)算機(jī)技術(shù)來提高業(yè)務(wù)效率、優(yōu)化決策流程、防范風(fēng)險。

設(shè)計(jì)科學(xué)有效的評價指標(biāo)體系，有助于全面衡量學(xué)生的知識掌握情況和綜合能力，從而提高計(jì)算機(jī)專業(yè)領(lǐng)域的人才培養(yǎng)質(zhì)量。在Bloom認(rèn)知領(lǐng)域分類學(xué)中，認(rèn)知能力被分為記憶、理解、應(yīng)用、分析、評價和創(chuàng)造六個層次。通過這種系統(tǒng)的分類，可以全面評價學(xué)生在不同認(rèn)知水平上的能力，保證了評價的全面性和系統(tǒng)性。

布盧姆認(rèn)知領(lǐng)域分類法模型如圖1所示。

在計(jì)算機(jī)專業(yè)的人才培養(yǎng)過程中，結(jié)合Bloom認(rèn)知領(lǐng)域分類法的各個層次，明確不同學(xué)習(xí)階段的教學(xué)目標(biāo)和評價標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)而全面評價學(xué)生在不同認(rèn)知水平上的能力，確保評價的全面性和系統(tǒng)性。布盧姆認(rèn)知領(lǐng)域分類法涵蓋了從基礎(chǔ)記憶到高階創(chuàng)造的各個層次，能夠全面反映學(xué)生的認(rèn)知能力。

1.2完善評價指標(biāo)

遴選計(jì)算機(jī)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)豐富的專家：3名來自知名高校類高校，具有十年以上大數(shù)據(jù)教學(xué)和研究經(jīng)驗(yàn)的教授；5名具有豐富教學(xué)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，負(fù)責(zé)計(jì)算機(jī)相關(guān)課程教學(xué)的副教授：5名具有較強(qiáng)實(shí)踐和創(chuàng)新能力，參與過先進(jìn)計(jì)算機(jī)項(xiàng)目教學(xué)和研究的青年講師；4名來自金融、保險、咨詢等行業(yè)，具有豐富實(shí)際數(shù)據(jù)分析和項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn)的資深數(shù)據(jù)科學(xué)家；3名主要負(fù)責(zé)計(jì)算機(jī)平臺開發(fā)和維護(hù)，熟悉實(shí)際操作和技術(shù)應(yīng)用的計(jì)算機(jī)工程師。

設(shè)計(jì)的訪談提綱如下：

（1）記憶水平：您認(rèn)為計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生應(yīng)該掌握哪些基本概念和術(shù)語？

（2）理解水平：學(xué)生應(yīng)如何展示他們對計(jì)算機(jī)技術(shù)原理和方法的理解？

（3）應(yīng)用水平：計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生需要具備哪些技能和實(shí)際操作能力？

（4）分析水平：學(xué)生應(yīng)具備哪些分析和解決復(fù)雜問題的能力？

（5）評價水平：如何評價學(xué)生的批判性思維和評價能力？

（6）創(chuàng)造水平：學(xué)生應(yīng)如何展示自己的創(chuàng)新能力和創(chuàng)造性思維？

對每位專家進(jìn)行深入訪談，記錄他們對各認(rèn)知水平具體評價指標(biāo)的建議。通過德爾菲法對專家意見進(jìn)行匯總和分析。對專家反饋意見進(jìn)行分類整理，分析共識與分歧。然后匯總各方面的修改建議。根據(jù)專家建議，對初評指標(biāo)進(jìn)行了修改和完善，確保指標(biāo)更加全面、準(zhǔn)確地反映計(jì)算機(jī)領(lǐng)域人才培養(yǎng)的要求。根據(jù)初步反饋意見，生成修改后的調(diào)查問卷，并再次邀請專家進(jìn)行評審和反饋。對第二輪調(diào)查結(jié)果進(jìn)行匯總分析。確定最終評價指標(biāo)，并進(jìn)行最終確認(rèn)和討論。

通過采用德爾菲法進(jìn)行多輪調(diào)查分析，獲得專家對計(jì)算機(jī)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量評價指標(biāo)的一致認(rèn)可，保證了評價體系的準(zhǔn)確性和可靠性。人才培養(yǎng)質(zhì)量評價指標(biāo)體系如表1所示。

表1列出了細(xì)化后的評價指標(biāo)，這些指標(biāo)是針對六個維度的認(rèn)知水平進(jìn)行細(xì)化的。每個認(rèn)知水平分解為三個指標(biāo)，細(xì)化后的評價指標(biāo)可以涵蓋學(xué)生在記憶、理解、應(yīng)用、分析、評價、創(chuàng)造等不同認(rèn)知水平上的表現(xiàn)，從而綜合評價學(xué)生的能力水平。

1.3制定評估標(biāo)準(zhǔn)

具體的評價標(biāo)準(zhǔn)是根據(jù)實(shí)際教學(xué)情況和專家建議制定的。記憶和理解的評價標(biāo)準(zhǔn)如表2所示。應(yīng)用和分析的評估標(biāo)準(zhǔn)如表3所示。評估和創(chuàng)建的評價標(biāo)準(zhǔn)見表4。

通過劃分評價等級，量化展示高校類高校計(jì)算機(jī)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量。將6個維度的18個具體評價指標(biāo)分為1、2、3、4四個等級。等級越高，學(xué)生在相應(yīng)指標(biāo)上的能力越強(qiáng)。

學(xué)生在某一維度上的表現(xiàn)是通過與認(rèn)知維度相對應(yīng)的3個具體指標(biāo)的水平相加計(jì)算得出的，計(jì)算公式為

A=A1+A2+A3 （1）

學(xué)生在6個認(rèn)知維度上的總體表現(xiàn)為

K=A+B+C+D+E+F （2）

2收集計(jì)算機(jī)人才數(shù)據(jù)

2.1數(shù)據(jù)收集

選取本校計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)100名本科生，其中大一至大四各25人。數(shù)據(jù)收集時間為2022年9月1日至2023年5月31日。收集的數(shù)據(jù)包括考試成績、課堂表現(xiàn)、作業(yè)與項(xiàng)目報(bào)告、實(shí)驗(yàn)操作、案例分析與課堂討論、論文與口頭答辯、小組討論與對比分析報(bào)告、項(xiàng)目參與記錄與問題解決方案、成果驗(yàn)證報(bào)告與方法評估報(bào)告、決策建議報(bào)告與創(chuàng)新設(shè)計(jì)報(bào)告、調(diào)研報(bào)告與跨學(xué)科項(xiàng)目報(bào)告等。

考題涉及基本概念、術(shù)語、技術(shù)原理等。每個學(xué)生每學(xué)期至少有一次課堂演示，具體時間由教師安排。編程作業(yè)每月完成一次。每學(xué)期末提交項(xiàng)目報(bào)告。實(shí)驗(yàn)課每周一次，課后每位學(xué)生提交一份實(shí)驗(yàn)報(bào)告。案例研究報(bào)告每月進(jìn)行一次。課堂討論每周記錄一次。論文和口頭答辯每學(xué)年進(jìn)行一次。小組討論每學(xué)期進(jìn)行一次。成果驗(yàn)證報(bào)告、方法評估報(bào)告、決策建議報(bào)告、創(chuàng)新設(shè)計(jì)報(bào)告、調(diào)研報(bào)告、跨學(xué)科項(xiàng)目報(bào)告每學(xué)期進(jìn)行一次。通過提供詳細(xì)的數(shù)據(jù)來源和收集方法，保證了數(shù)據(jù)的全面性、準(zhǔn)確性和可靠性，為評價高校類高校計(jì)算機(jī)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。收集到的考試數(shù)據(jù)如表5所示。

在表5中，收集到的考試數(shù)據(jù)采用百分制描述，25行代表每個年級25名學(xué)生的考試成績。可以看出，大三學(xué)生對計(jì)算機(jī)概念的測評得分最高，其次是大二學(xué)生，大一和大三學(xué)生的表現(xiàn)相對較差。大三和大二學(xué)生在計(jì)算機(jī)概念方面的平均測評得分分別約為90分和86分。大一學(xué)生可能由于接觸計(jì)算機(jī)相關(guān)課程較少，對相關(guān)概念和知識還未完全適應(yīng)，而大四學(xué)生臨近畢業(yè)，可能更注重實(shí)際就業(yè)或考研，因此對學(xué)業(yè)考核的重視程度可能較低。

2.2數(shù)據(jù)分析

隨著計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展，對計(jì)算機(jī)專業(yè)人才的需求也與日俱增。評估學(xué)生在不同認(rèn)知水平上的表現(xiàn)，旨在全面了解學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和能力水平。通過分析學(xué)生在不同認(rèn)知水平上的表現(xiàn)，可以及時發(fā)現(xiàn)存在的問題和不足，為教學(xué)改進(jìn)和課程優(yōu)化提供依據(jù)。

統(tǒng)計(jì)分析軟件用于處理和分析收集到的數(shù)據(jù)，深入了解學(xué)生在不同認(rèn)知水平上的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律和趨勢。通過對考試成績和作業(yè)成績等數(shù)據(jù)進(jìn)行分布分析，可以了解學(xué)生的整體學(xué)習(xí)水平和分?jǐn)?shù)分布。

根據(jù)認(rèn)知水平對學(xué)生成績數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行比較分析。比較不同年級在不同認(rèn)知水平上的成績差異，了解各認(rèn)知水平的學(xué)習(xí)狀況和存在的問題。使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行相關(guān)性分析，利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)探討不同認(rèn)知水平指標(biāo)之間的相關(guān)性。

數(shù)據(jù)平均數(shù)的計(jì)算公式為

3成果分析

3.1不同認(rèn)知水平學(xué)生的平均成績

通過各種評價標(biāo)準(zhǔn)將學(xué)生數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成評分等級，不同認(rèn)知水平學(xué)生的平均成績結(jié)果如圖2所示。

圖2顯示了不同認(rèn)知水平學(xué)生的平均成績，橫軸代表6個認(rèn)知水平的18個評價指標(biāo)。分別對大一、大二、大三、大四學(xué)生進(jìn)行分析，可以看出大三學(xué)生的平均成績最為突出。高三學(xué)生在校學(xué)習(xí)時間長，積累了較多的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)和知識儲備。與大一、大二學(xué)生相比，大三學(xué)生已經(jīng)適應(yīng)了大學(xué)學(xué)習(xí)的節(jié)奏和要求，學(xué)習(xí)能力和自學(xué)能力較強(qiáng)。大三學(xué)生參與更多的實(shí)踐項(xiàng)目、實(shí)習(xí)或?qū)嶒?yàn)課程，積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。通過實(shí)踐活動，有機(jī)會將理論知識應(yīng)用于實(shí)踐，提高了實(shí)踐能力和解決問題的能力。低年級學(xué)生在不同認(rèn)知水平上的平均成績最高，可能是學(xué)習(xí)經(jīng)歷豐富、對專業(yè)知識理解深入、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)豐富、學(xué)習(xí)積極性高、教學(xué)質(zhì)量提高等因素綜合作用的結(jié)果。這些因素共同促成了低年級學(xué)生學(xué)習(xí)成績和成績的提高。然而，總體而言，在AI-F3指標(biāo)的變化中，學(xué)生的評分水平有所下降。這是因?yàn)檎J(rèn)知水平的六個層次，即記憶層次、理解層次、應(yīng)用層次、分析層次、評價層次和創(chuàng)造層次，是一個由易到難的過程。

了解學(xué)生在不同認(rèn)知水平上的平均表現(xiàn)，對于教育機(jī)構(gòu)評估其教學(xué)方法和課程設(shè)計(jì)的有效性至關(guān)重要。它提供了布盧姆分類學(xué)背景下學(xué)生整體能力和熟練程度的快照。表6分析了計(jì)算機(jī)教育項(xiàng)目中不同認(rèn)知水平學(xué)生的平均表現(xiàn)。這些數(shù)據(jù)有助于確定學(xué)生學(xué)習(xí)的優(yōu)勢領(lǐng)域和潛在差距，從而為有針對性的干預(yù)和改進(jìn)提供信息。

3.2不同認(rèn)知水平的學(xué)生成績差異

方差可以揭示學(xué)生在不同指標(biāo)上的差異，學(xué)生在不同認(rèn)知水平上的成績方差如圖3所示。

學(xué)生在6個層次、18個指標(biāo)上存在差異，這是個體差異、學(xué)習(xí)背景、學(xué)習(xí)動機(jī)、教學(xué)質(zhì)量與方法、個人學(xué)習(xí)策略等多種因素綜合作用的結(jié)果。A1-F3指標(biāo)的方差逐漸增大，A1指標(biāo)的方差為0.23，F(xiàn)3指標(biāo)的方差為0.84。隨著認(rèn)知水平的提高，所涉及的知識和技能變得更加復(fù)雜和抽象。在較高的認(rèn)知水平上，學(xué)生需要進(jìn)行更深入的分析、評價和創(chuàng)造，這就需要更多的思考和探索。他們也更容易受到個體差異、學(xué)科理解和學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的影響，導(dǎo)致他們在較高認(rèn)知水平上的表現(xiàn)差異更大。因此，學(xué)校應(yīng)根據(jù)不同認(rèn)知水平學(xué)生的水平和特點(diǎn)，采取分層教學(xué)策略，為每個學(xué)生提供個性化的學(xué)習(xí)支持和指導(dǎo)。通過分層教學(xué)、個性化學(xué)習(xí)任務(wù)設(shè)計(jì)、小組合作學(xué)習(xí)等方式，滿足學(xué)生不同的學(xué)習(xí)需求，促進(jìn)學(xué)生的全面發(fā)展。

不同認(rèn)知水平的學(xué)生成績差異是衡量教育計(jì)劃有效性的重要指標(biāo)，尤其是在計(jì)算機(jī)等專業(yè)領(lǐng)域。它提供了對學(xué)生分?jǐn)?shù)分散性的洞察，反映了學(xué)生的能力和理解范圍。高方差表明學(xué)生的表現(xiàn)范圍很廣，這可能預(yù)示著不同的學(xué)習(xí)需求，并為個性化教學(xué)策略鋪平了道路。反之，方差小則表明學(xué)生的理解水平較為一致，這可能說明教學(xué)方法有效或需要更具挑戰(zhàn)性的材料。表7列出了布盧姆分類法概述的不同認(rèn)知水平學(xué)生表現(xiàn)的方差分析，為計(jì)算機(jī)教育領(lǐng)域?qū)W生能力的多樣性提供了一個量化視角。

表7說明了六個認(rèn)知水平的學(xué)生成績差異，為計(jì)算機(jī)項(xiàng)目的教育評估和課程開發(fā)提供了實(shí)證依據(jù)。差異值為假設(shè)值，應(yīng)根據(jù)實(shí)際學(xué)生成績數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。備注欄簡要分析了觀察到的差異背后的潛在原因以及對教學(xué)策略的影響。

3.3不同認(rèn)知水平學(xué)生的總體評分水平

各認(rèn)知水平學(xué)生的評分等級相加。對六個認(rèn)知水平學(xué)生的評價數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從不同方面反映學(xué)生的培養(yǎng)質(zhì)量。各認(rèn)知水平學(xué)生的總評分等級如圖4所示。

總結(jié)不同認(rèn)知水平學(xué)生的評分，可以更好地反映他們在不同認(rèn)知水平的表現(xiàn)。高一學(xué)生對A、B、C、D、E和F的總評分分別為9、7、6、5、4和3分。高二學(xué)生對A、B、C、D、E和F的總評分分別為9、9、7、6、5和3分。高三學(xué)生對A、B、C、D、E和F的總評分分別為12、12、12、10、9和6分。高年級學(xué)生對A、B、C、D、E和F的總評分分別為9、11、8、6、6和6分。創(chuàng)建級學(xué)生的表現(xiàn)總是最低的。計(jì)算機(jī)專業(yè)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的收集、處理、分析和應(yīng)用，與創(chuàng)建層次相比，更強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的應(yīng)用和實(shí)踐。因此，學(xué)生可能會更多地接觸應(yīng)用任務(wù)和項(xiàng)目，創(chuàng)造性思維和創(chuàng)新實(shí)踐的機(jī)會較少。

3.4不同指標(biāo)之間的相關(guān)性

皮爾遜相關(guān)系數(shù)用于分析不同指標(biāo)之間的相關(guān)性，如圖5所示。

皮爾遜相關(guān)系數(shù)是衡量兩個變量之間線性關(guān)系強(qiáng)弱的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。了解不同指標(biāo)之間的相關(guān)性有助于優(yōu)化教學(xué)方法。對18個指標(biāo)中的每兩個指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，得到一個18*18的對稱矩陣。左上角和右下角連線上的元素均為1.數(shù)值越大，兩個指標(biāo)之間的線性相關(guān)性越強(qiáng)。臨界值設(shè)定為0.90。小于0.90的相關(guān)性被定義為弱相關(guān)性，大于或等于0.90的相關(guān)性被定義為強(qiáng)相關(guān)性。顯然，A2與其他指標(biāo)的相關(guān)性最強(qiáng)。A2與Bl、B3、C2、D3、E2、Fl、F3的相關(guān)性分別為0.94、0.93、0.94、0.94、1.00、0.94、0.92。由此可見，項(xiàng)目中工具使用的熟練程度與人才培養(yǎng)質(zhì)量密切相關(guān)。

通過上述分析發(fā)現(xiàn)，低年級學(xué)生的平均成績在不同認(rèn)知水平上最為突出，不同認(rèn)知水平學(xué)生的差異逐漸增大。這說明學(xué)生在大學(xué)學(xué)習(xí)過程中存在明顯的個體差異，不同認(rèn)知水平所要求的能力和成績水平也存在明顯差異。低年級學(xué)生在不同認(rèn)知水平上的突出表現(xiàn)，可能得益于豐富的學(xué)習(xí)經(jīng)歷、對專業(yè)知識的深入理解、豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、較高的學(xué)習(xí)積極性、教學(xué)質(zhì)量的提高等因素的綜合作用。在高校類高校計(jì)算機(jī)專業(yè)人才培養(yǎng)過程中，需要更加注重大一、大二、大三階段的培養(yǎng)。通過分析各項(xiàng)指標(biāo)之間的相關(guān)性，可以得出項(xiàng)目中使用工具的熟練程度與其他指標(biāo)密切相關(guān)?？梢栽O(shè)置專門的課程或模塊，系統(tǒng)講解和訓(xùn)練計(jì)算機(jī)工具的使用，如Python、R、SQL、Hadoop、Tableau等，并利用網(wǎng)絡(luò)教程推薦學(xué)生學(xué)習(xí)相關(guān)工具的使用技巧，拓展學(xué)習(xí)資源，從而更好地培養(yǎng)高校類高校計(jì)算機(jī)專業(yè)人才。

4結(jié)語

通過構(gòu)建基于Bloom認(rèn)知領(lǐng)域分類法的質(zhì)量評價體系，本研究對高校計(jì)算機(jī)專業(yè)人才的培養(yǎng)進(jìn)行了深入分析與評價。研究結(jié)果表明，該評價體系能夠有效地反映學(xué)生在不同認(rèn)知層次上的表現(xiàn)，并為高校教務(wù)和教學(xué)管理提供了科學(xué)的決策支持。研究發(fā)現(xiàn)，三年級學(xué)生在所有認(rèn)知層次上的平均表現(xiàn)最佳，這歸因于他們較為豐富的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)踐技能。同時，學(xué)生在高階認(rèn)知層次的表現(xiàn)存在顯著的個體差異，這提示我們在教學(xué)過程中需要更加關(guān)注學(xué)生的個性化發(fā)展。此外，工具使用的熟練程度與其他指標(biāo)之間的強(qiáng)相關(guān)性表明，加強(qiáng)工具使用訓(xùn)練對于提升教學(xué)質(zhì)量至關(guān)重要。未來，可持續(xù)利用該評價體系，優(yōu)化教學(xué)方法，以培養(yǎng)適應(yīng)技術(shù)發(fā)展和社會需求的高素質(zhì)計(jì)算機(jī)專業(yè)人才。