作者簡(jiǎn)介：石漢卿（2001—），男，湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)教育學(xué)院2022級(jí)碩士研究生，研究方向?yàn)楦叩嚷殬I(yè)教育研究；郭麗君（1975—），女，湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)教育學(xué)院院長(zhǎng)，湖南省高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證委員會(huì)秘書(shū)長(zhǎng)，教授，研究方向?yàn)楦叩嚷殬I(yè)教育研究。

基金項(xiàng)目：2022年度國(guó)家社科基金（教育學(xué)）一般項(xiàng)目“智能時(shí)代大學(xué)教學(xué)生態(tài)系統(tǒng)研究”（編號(hào)：BIA220062）；湖南省研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目“湖南省高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證的質(zhì)量保障體系研究”（編號(hào)：CX20230680）

摘要：高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證事關(guān)高職教育的高質(zhì)量發(fā)展全局，是助推職業(yè)教育內(nèi)涵式發(fā)展的重要抓手。大數(shù)據(jù)技術(shù)中的多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)、智能推薦算法技術(shù)、數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)與高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證的數(shù)據(jù)獲取、體系完善、結(jié)果反饋及應(yīng)用具有極大的聯(lián)系性，滿足高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證客觀化、精準(zhǔn)化和科學(xué)化發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需要。但大數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動(dòng)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證可能引發(fā)倫理性問(wèn)題、主體性困境和失真性風(fēng)險(xiǎn)三大問(wèn)題。為此，應(yīng)建立智能認(rèn)證規(guī)章制度，規(guī)范認(rèn)證行為；多元?jiǎng)?chuàng)新專(zhuān)業(yè)認(rèn)證觀念，校正認(rèn)證方向；增強(qiáng)技術(shù)賦能的適切性，提升認(rèn)證效能。

關(guān)鍵詞：高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證；大數(shù)據(jù)技術(shù)；認(rèn)證效度；技術(shù)限度；倫理性風(fēng)險(xiǎn)

中圖分類(lèi)號(hào)：G710" " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " 文章編號(hào)：1672-5727（2024）05-0038-07

2020年9月，教育部等九部門(mén)印發(fā)《職業(yè)教育提質(zhì)培優(yōu)行動(dòng)計(jì)劃（2020—2023年）》，提出要“探索高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證”。2020年10月，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)《深化新時(shí)代教育評(píng)價(jià)改革總體方案》，提出要“創(chuàng)新評(píng)價(jià)工具，利用人工智能、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)，探索開(kāi)展學(xué)生各年級(jí)學(xué)習(xí)情況全過(guò)程縱向評(píng)價(jià)、德智體美勞全要素橫向評(píng)價(jià)”“充分利用信息技術(shù)，提高教育評(píng)價(jià)的科學(xué)性、專(zhuān)業(yè)性、客觀性”。這些政策文件為高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證指明了發(fā)展方向。

高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證是對(duì)高等職業(yè)教育實(shí)行內(nèi)、外部質(zhì)量保障的重要手段[1]。高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證事關(guān)高職教育高質(zhì)量發(fā)展和高素質(zhì)技術(shù)技能人才培養(yǎng)，是一項(xiàng)現(xiàn)實(shí)且艱巨的任務(wù)[2]。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)革新發(fā)展高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證過(guò)程和方法，賦能高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型是大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下解決這一難題的必然選擇。

一、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證智能化的必要性

大數(shù)據(jù)技術(shù)是一種處理海量數(shù)據(jù)、提取有價(jià)值信息的先進(jìn)技術(shù)。目前，大數(shù)據(jù)技術(shù)被廣泛運(yùn)用于教育領(lǐng)域，多源數(shù)據(jù)融合、智能推薦算法和數(shù)據(jù)管理等技術(shù)在高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證中得到了普遍應(yīng)用。

（一）多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)驅(qū)動(dòng)認(rèn)證內(nèi)容客觀化

高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證內(nèi)容的核心在于“認(rèn)證什么”。高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證既要堅(jiān)持“形意并存”的內(nèi)涵式評(píng)價(jià)，對(duì)學(xué)生發(fā)展、制度建設(shè)、師資建設(shè)、條件保障、教學(xué)實(shí)施過(guò)程等實(shí)際辦學(xué)情況進(jìn)行評(píng)估認(rèn)證，也要始終秉持“以學(xué)生為中心”的理念，深入評(píng)估學(xué)生的技術(shù)技能水平、思想政治素質(zhì)、職業(yè)道德素養(yǎng)。此類(lèi)內(nèi)容的數(shù)據(jù)體量、數(shù)據(jù)類(lèi)型和數(shù)據(jù)來(lái)源的質(zhì)和量很大程度上決定了高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證內(nèi)容的真實(shí)性和客觀性。但受制于學(xué)生思想類(lèi)、素質(zhì)類(lèi)和精神類(lèi)數(shù)據(jù)難以收集和量化，已有高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證在評(píng)估此類(lèi)數(shù)據(jù)時(shí)存在較大的主觀判斷性問(wèn)題。如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)中的多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)有效提升專(zhuān)業(yè)認(rèn)證內(nèi)容的客觀性，是建立共識(shí)性高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證體系面臨的一大挑戰(zhàn)。

多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)是新型大數(shù)據(jù)技術(shù)中的關(guān)鍵組成部分，致力于整合不同來(lái)源、格式和類(lèi)型的數(shù)據(jù)，以創(chuàng)造更全面、準(zhǔn)確的信息視圖[3]。多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)能夠處理異構(gòu)數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性的問(wèn)題，將散亂的信息整合成統(tǒng)一的、連貫的數(shù)據(jù)集。多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)能夠幫助高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證實(shí)現(xiàn)空間維度上的全面性和時(shí)間維度上的連續(xù)性。

一是在空間維度上，多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)能夠突破時(shí)空的限制，全面開(kāi)展“線上+線下”全景式評(píng)估認(rèn)證。首先，在線下場(chǎng)域，基于傳感器技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生物識(shí)別技術(shù)等人工智能感知技術(shù)收集學(xué)生的學(xué)習(xí)和生活類(lèi)數(shù)據(jù)；其次，在線上場(chǎng)域，借助自然語(yǔ)言處理，使計(jì)算機(jī)理解學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)社交共性特征和個(gè)性特點(diǎn)；最后，通過(guò)多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)，整合學(xué)生在學(xué)習(xí)生活、社交媒體等方面的數(shù)據(jù)，建立綜合性的學(xué)生信息檔案，以深入挖掘?qū)W生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)、社交行為、實(shí)踐活動(dòng)等多方面信息，驅(qū)動(dòng)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證實(shí)現(xiàn)認(rèn)證內(nèi)容的全方面、多維度和立體化。

二是在時(shí)間維度上，多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)的作用體現(xiàn)在認(rèn)證主體能夠借助數(shù)據(jù)采集平臺(tái)和數(shù)據(jù)獲取技術(shù)考察學(xué)生成長(zhǎng)發(fā)展的過(guò)程。一方面，建立縱向追蹤的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)過(guò)程性數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、整理和分析。同時(shí)，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)學(xué)生在在線學(xué)習(xí)平臺(tái)上的學(xué)習(xí)行為，包括瀏覽歷史、學(xué)習(xí)參與度、作業(yè)完成度等。另一方面，利用傳感器技術(shù)持續(xù)監(jiān)測(cè)學(xué)生的生理指標(biāo)、行為模式，利用社交網(wǎng)絡(luò)分析等手段深入了解學(xué)生在學(xué)習(xí)、生活和社交方面的發(fā)展。總之，多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)能夠通過(guò)數(shù)據(jù)集成的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集由離散轉(zhuǎn)為連續(xù)，更好地揭示學(xué)生發(fā)展的模式、趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)專(zhuān)業(yè)認(rèn)證的“過(guò)程性評(píng)價(jià)”，同時(shí)也有助于專(zhuān)業(yè)內(nèi)部的精細(xì)化管理和持續(xù)性、內(nèi)涵式建設(shè)。

（二）智能推薦算法技術(shù)驅(qū)動(dòng)認(rèn)證反饋精準(zhǔn)化

高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證結(jié)果反饋是將認(rèn)證中發(fā)現(xiàn)的不足及改進(jìn)意見(jiàn)等反饋至政府部門(mén)、學(xué)校、企業(yè)等相關(guān)主體，這對(duì)科學(xué)調(diào)整和改善專(zhuān)業(yè)辦學(xué)方式、提升專(zhuān)業(yè)辦學(xué)質(zhì)量具有重要意義。實(shí)現(xiàn)認(rèn)證反饋的精準(zhǔn)化，將認(rèn)證結(jié)果及相關(guān)診斷報(bào)告以直觀的方式精準(zhǔn)推送至各相關(guān)主體，發(fā)揮高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證的“持續(xù)改進(jìn)”功能，是符合新時(shí)代教育評(píng)價(jià)改革要義，突破“有形無(wú)實(shí)”性評(píng)價(jià)問(wèn)題的關(guān)鍵抓手。

大數(shù)據(jù)技術(shù)中的智能推薦算法技術(shù)是一種基于先進(jìn)算法的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，通過(guò)分析用戶(hù)行為和偏好，精準(zhǔn)地為用戶(hù)提供定制化的信息和服務(wù)[4]。具體而言，推薦算法主要是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法，自動(dòng)學(xué)習(xí)和優(yōu)化模型，更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)用戶(hù)的興趣和需求，為用戶(hù)呈現(xiàn)個(gè)性化的推薦內(nèi)容。在此項(xiàng)技術(shù)的驅(qū)動(dòng)之下，高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證反饋將更加精準(zhǔn)化，主要體現(xiàn)在反饋形式、內(nèi)容和時(shí)間三方面。

首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能推薦算法驅(qū)動(dòng)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證反饋形式可視化。借助文本可視化、網(wǎng)絡(luò)可視化等技術(shù)，將反饋結(jié)果以氣泡圖、漏斗圖、散點(diǎn)矩陣圖等直觀的方式呈現(xiàn)給相關(guān)主體，并進(jìn)行充分的解釋。這既突出了反饋的關(guān)鍵信息，又降低了數(shù)據(jù)解讀的難度，同時(shí)，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的“用戶(hù)化”程度，更好地幫助相關(guān)主體直觀易懂地了解專(zhuān)業(yè)辦學(xué)實(shí)際情況，明確改進(jìn)方向。

其次，大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能推薦算法驅(qū)動(dòng)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證反饋內(nèi)容個(gè)性化。高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證涉及多個(gè)主體，他們對(duì)認(rèn)證結(jié)果的需求往往不盡相同。政府欲憑借反饋結(jié)果調(diào)整資源撥付，產(chǎn)業(yè)界欲將反饋結(jié)果作為招聘標(biāo)準(zhǔn)，學(xué)校欲基于反饋結(jié)果進(jìn)行專(zhuān)業(yè)的持續(xù)改進(jìn)，學(xué)生欲將反饋結(jié)果作為專(zhuān)業(yè)選擇的重要參考等。大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠針對(duì)不同主體的需求，通過(guò)虛擬語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自適應(yīng)系統(tǒng)和腦機(jī)接口技術(shù)等，為其提供更具個(gè)性化的反饋內(nèi)容。一方面，可以通過(guò)個(gè)性化數(shù)據(jù)分析、智能助手、實(shí)時(shí)反饋機(jī)制等創(chuàng)新性方法，提供定制化的認(rèn)證反饋結(jié)果；另一方面，利用情感計(jì)算技術(shù)輔助采集學(xué)生的情感體驗(yàn)，增強(qiáng)反饋的現(xiàn)實(shí)性。

最后，大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能推薦算法驅(qū)動(dòng)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證反饋時(shí)間的持續(xù)性。高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證的持續(xù)改進(jìn)理念要求認(rèn)證反饋理應(yīng)貫穿專(zhuān)業(yè)教育教學(xué)活動(dòng)始終。從時(shí)間向度來(lái)看，高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證反饋既包括過(guò)程性的及時(shí)反饋，也應(yīng)包括診斷性的結(jié)果反饋。現(xiàn)有高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證試點(diǎn)的認(rèn)證反饋通常是在一個(gè)認(rèn)證活動(dòng)結(jié)束后。此種反饋方式在時(shí)間上具有極大的滯后性，難以及時(shí)有效地診改專(zhuān)業(yè)辦學(xué)過(guò)程中存在的突發(fā)性危機(jī)和問(wèn)題。未來(lái)應(yīng)充分借助大數(shù)據(jù)技術(shù)中的智能交互技術(shù)，通過(guò)數(shù)據(jù)持續(xù)互動(dòng)維持對(duì)專(zhuān)業(yè)辦學(xué)實(shí)際的持續(xù)評(píng)估認(rèn)證，同時(shí)調(diào)用智能推薦算法將評(píng)估認(rèn)證結(jié)果輸送至各相關(guān)主體，以促進(jìn)專(zhuān)業(yè)認(rèn)證反饋實(shí)現(xiàn)專(zhuān)業(yè)辦學(xué)“評(píng)教改”在時(shí)間上的同步。

（三）數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)驅(qū)動(dòng)專(zhuān)業(yè)認(rèn)證體系科學(xué)化

運(yùn)用數(shù)據(jù)融合技術(shù)獲取的專(zhuān)業(yè)辦學(xué)質(zhì)量數(shù)據(jù)往往結(jié)構(gòu)松散、信息價(jià)值性低，必須建立基于大數(shù)據(jù)智能計(jì)算技術(shù)的高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證體系，在大體量數(shù)據(jù)中檢索有效信息，對(duì)高職教育教學(xué)活動(dòng)的關(guān)鍵屬性和核心要素進(jìn)行定量分析。未來(lái)，大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)將在認(rèn)證指標(biāo)體系的優(yōu)化設(shè)計(jì)、權(quán)重確立和模型優(yōu)化等三個(gè)方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。

首先，大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)驅(qū)動(dòng)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證指標(biāo)體系科學(xué)化。一方面，大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)驅(qū)動(dòng)專(zhuān)業(yè)認(rèn)證指標(biāo)與政策要求相統(tǒng)一。如運(yùn)用分布式離線計(jì)算框架、分布式內(nèi)存計(jì)算框架等大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從職業(yè)教育相關(guān)政策法規(guī)等文件中挖掘有關(guān)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證的核心要素，以此指導(dǎo)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)，確保專(zhuān)業(yè)認(rèn)證與職業(yè)教育制度頂層設(shè)計(jì)價(jià)值追求的一致性。運(yùn)用基于高職教育質(zhì)量評(píng)價(jià)、工程專(zhuān)業(yè)認(rèn)證、師范認(rèn)證等領(lǐng)域研究成果構(gòu)建的專(zhuān)家系統(tǒng)，對(duì)專(zhuān)業(yè)辦學(xué)核心內(nèi)容進(jìn)行構(gòu)建，明確專(zhuān)業(yè)認(rèn)證核心指標(biāo)體系與高職教育數(shù)據(jù)的“對(duì)象關(guān)系映射”，確保高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證核心指標(biāo)體系和教育實(shí)踐的一致性。另一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動(dòng)專(zhuān)業(yè)認(rèn)證指標(biāo)體系精簡(jiǎn)性。多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)了認(rèn)證數(shù)據(jù)獲取的全方位、全過(guò)程和多空間性，而構(gòu)建高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證指標(biāo)體系需要對(duì)這類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)一步精細(xì)加工。與傳統(tǒng)專(zhuān)家篩選評(píng)價(jià)指標(biāo)的方法相比，計(jì)算引擎、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)、開(kāi)源流處理技術(shù)等大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)具有高自動(dòng)化、大批量處理、多源數(shù)據(jù)收集等優(yōu)勢(shì)，能對(duì)原始認(rèn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、聯(lián)結(jié)、表征和整合，篩選并設(shè)計(jì)出具有真實(shí)性和強(qiáng)解釋力的認(rèn)證指標(biāo)。

其次，大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)驅(qū)動(dòng)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證指標(biāo)體系賦權(quán)準(zhǔn)確化?，F(xiàn)有高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證較多沿用已有高職教育質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重賦值方法，如層次分析法、主成分分析法、德菲爾法[5]。而在面對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，這些方法可能面臨指數(shù)爆炸、非線性關(guān)系計(jì)算能力差、尋找最優(yōu)解動(dòng)態(tài)調(diào)整技術(shù)薄弱等難題。但大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)的深度學(xué)習(xí)能力和數(shù)據(jù)分析能力能夠在極大程度上攻克此類(lèi)難題。

再次，大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)驅(qū)動(dòng)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證指標(biāo)體系持續(xù)驗(yàn)證與優(yōu)化。體系驗(yàn)證與優(yōu)化是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)認(rèn)證指標(biāo)在新數(shù)據(jù)上的“性能表現(xiàn)”，從而靈活調(diào)整指標(biāo)體系的各項(xiàng)參數(shù)，以提高其準(zhǔn)確性和容納性。我國(guó)職業(yè)教育具有復(fù)雜性特征，要求高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證指標(biāo)體系能做到持續(xù)驗(yàn)證、優(yōu)化與改進(jìn)。傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)模型驗(yàn)證和優(yōu)化方法存在諸多限制，如小樣本數(shù)據(jù)驗(yàn)證的數(shù)據(jù)偏差、專(zhuān)家驗(yàn)證的主觀性偏向、實(shí)際運(yùn)行的高成本等問(wèn)題。大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)在一定程度上能夠克服以上限制，從而持續(xù)不斷地優(yōu)化高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證指標(biāo)體系。辟如，引入貝葉斯優(yōu)化、遺傳算法等自動(dòng)調(diào)參工具和算法，能更高效地搜索超參數(shù)空間，優(yōu)化認(rèn)證指標(biāo)體系的模型性能；使用分層交叉驗(yàn)證技術(shù)，將數(shù)據(jù)集分成多個(gè)子集用于訓(xùn)練和驗(yàn)證，能提高認(rèn)證指標(biāo)體系的泛化能力。

二、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證智能化的現(xiàn)實(shí)困境

當(dāng)前，大數(shù)據(jù)技術(shù)在數(shù)據(jù)的一致性、真實(shí)性和批量獲取能力，以及算法的深層解釋能力、自我強(qiáng)化和算法可見(jiàn)度等方面面臨著一定程度的技術(shù)困境[6]，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)技術(shù)賦能驅(qū)動(dòng)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證可能存在倫理性問(wèn)題、主體性困境和失真性風(fēng)險(xiǎn)。

（一）認(rèn)證過(guò)程中的倫理性問(wèn)題

1.個(gè)人隱私問(wèn)題

在運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動(dòng)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證的過(guò)程中，教師和學(xué)生的個(gè)人信息數(shù)據(jù)極有可能流入公共空間[7]。換言之，大數(shù)據(jù)技術(shù)賦予高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證數(shù)據(jù)獲取更便捷、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)更穩(wěn)定、數(shù)據(jù)分析計(jì)算更科學(xué)等優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，也大大增加了個(gè)人信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)。理論上，在開(kāi)展高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證過(guò)程中，對(duì)學(xué)生成長(zhǎng)類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤和獲取是建立在學(xué)生已知情并同意的基礎(chǔ)上的。實(shí)際上，傳感器技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生物識(shí)別技術(shù)等人工智能感知技術(shù)獲取數(shù)據(jù)常常是“無(wú)感化”的，學(xué)生的個(gè)人信息數(shù)據(jù)容易變得“無(wú)私”。即使采用匿名方式抓取這類(lèi)數(shù)據(jù)并進(jìn)行模糊化處理，新型大數(shù)據(jù)智能計(jì)算技術(shù)仍能夠?qū)⑦@些數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行“基因重組”，并精準(zhǔn)定位到學(xué)生個(gè)人，導(dǎo)致其個(gè)人隱私被重新顯露。當(dāng)前，缺乏對(duì)智能技術(shù)參與高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證的制度規(guī)范，如若任由人工智能不恰當(dāng)?shù)厥褂?、存?chǔ)或分享學(xué)生的成長(zhǎng)數(shù)據(jù)，可能會(huì)造成對(duì)學(xué)生個(gè)人隱私權(quán)的侵犯，從而引發(fā)倫理性問(wèn)題。

2.智能鴻溝下的公正性問(wèn)題

“智能鴻溝”即“技術(shù)鴻溝”，指的是由于技術(shù)水平和信息化程度的差異而導(dǎo)致的技術(shù)發(fā)展不平衡、信息獲取不均等現(xiàn)象[8]。“智能鴻溝”問(wèn)題存在于數(shù)字鴻溝、技能鴻溝、經(jīng)濟(jì)鴻溝等多個(gè)方面?！爸悄芙逃櫆稀北憩F(xiàn)為在教育系統(tǒng)中，由于某些學(xué)?；虻貐^(qū)的資源不足，無(wú)法提供先進(jìn)的科技教育，導(dǎo)致學(xué)生在智能技術(shù)領(lǐng)域的知識(shí)和技能產(chǎn)生差距[9]。由于歷史因素、地理因素、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、資源配置因素等方面的影響，我國(guó)職業(yè)教育在區(qū)域間的差異性較大。在此情況下，大數(shù)據(jù)技術(shù)賦能高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證集中在科技發(fā)達(dá)的地區(qū)，處于技術(shù)弱側(cè)的職業(yè)學(xué)校無(wú)法享受技術(shù)帶來(lái)的紅利，可能催生我國(guó)職業(yè)教育發(fā)展的不平衡性問(wèn)題?！爸悄茗櫆稀痹斐傻母呗殞?zhuān)業(yè)認(rèn)證過(guò)程的不公正是值得被注意的另一倫理性挑戰(zhàn)。

（二）理念偏差下的主體性困境

1.單向度思維下認(rèn)證主體的邊緣化問(wèn)題

智能技術(shù)的興起和盛行引領(lǐng)了人類(lèi)社會(huì)的新一輪變革。人類(lèi)通過(guò)新型人工智能技術(shù)完成簡(jiǎn)單而繁瑣的任務(wù)，從而將更多的精力放在富有創(chuàng)造性的工作上，達(dá)到“解放雙手”的目的。高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證的相關(guān)主體可借助大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)完成數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析等一些簡(jiǎn)單性的工作，“解放雙手”去完成富有創(chuàng)造性的活動(dòng)。然而，大數(shù)據(jù)技術(shù)在決策過(guò)程中往往存在某種限制性的思維，即單一工具性思維方式。如大數(shù)據(jù)技術(shù)通?；跉v史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)，并按照程序和模型運(yùn)行，不能充分理解人類(lèi)復(fù)雜語(yǔ)境、情感和背景以實(shí)現(xiàn)自我更新。過(guò)度依賴(lài)大數(shù)據(jù)技術(shù)，容易使高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證相關(guān)主體只關(guān)注技術(shù)和效率，忽視評(píng)價(jià)增值性功能和效果，從而降低認(rèn)證主體的自主性。這主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。其一，相關(guān)認(rèn)證主體過(guò)度依賴(lài)大數(shù)據(jù)技術(shù)的決策能力，將決策權(quán)交給機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可能導(dǎo)致認(rèn)證主體對(duì)于自身的思考能力逐漸失去信心。其二，認(rèn)證主體在設(shè)計(jì)專(zhuān)業(yè)認(rèn)證核心指標(biāo)時(shí)過(guò)度依賴(lài)人工智能技術(shù)的分析運(yùn)算能力，片面追求指標(biāo)的可控性而忽視指標(biāo)的價(jià)值性、適應(yīng)性和邏輯性，難以凸顯高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證的價(jià)值導(dǎo)向。概言之，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的新型高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用，在智能技術(shù)單向度思維的影響下，高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證主體與智能技術(shù)之間可能出現(xiàn)本末倒置的現(xiàn)象，專(zhuān)業(yè)認(rèn)證主體易被大數(shù)據(jù)技術(shù)等智能技術(shù)“奴化”。

2.數(shù)據(jù)主義思維下認(rèn)證客體的受限性問(wèn)題

數(shù)據(jù)主義思維是指在人工智能技術(shù)中，對(duì)數(shù)據(jù)的重視和依賴(lài)程度達(dá)到了一種哲學(xué)層面的認(rèn)知，認(rèn)為數(shù)據(jù)是解決所有問(wèn)題的關(guān)鍵[10]。這意味著將數(shù)據(jù)視為信息獲取和處理的核心，強(qiáng)調(diào)通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析和利用來(lái)實(shí)現(xiàn)智能化。數(shù)據(jù)主義思維存在三方面的風(fēng)險(xiǎn)。一是可能導(dǎo)致人類(lèi)過(guò)度依賴(lài)大規(guī)模數(shù)據(jù)，而忽視對(duì)問(wèn)題本質(zhì)的深刻理解。這可能使得算法在特定情境下表現(xiàn)優(yōu)異，但在未知或復(fù)雜情境中表現(xiàn)不佳。二是算法本身存在的數(shù)據(jù)偏見(jiàn)漏洞，可能會(huì)影響數(shù)據(jù)處理過(guò)程的公正性。數(shù)據(jù)主義思維也可能影響大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證的發(fā)展。一方面，由于數(shù)據(jù)主義強(qiáng)調(diào)在決策過(guò)程中應(yīng)該更多地依賴(lài)數(shù)據(jù)，以替代或輔助傳統(tǒng)的基于經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)的決策方式。過(guò)度依賴(lài)量化指標(biāo)，忽視非標(biāo)準(zhǔn)化特征，將導(dǎo)致認(rèn)證過(guò)程中忽略一些難以量化的重要因素，如學(xué)生創(chuàng)造力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作和社交能力等。另一方面，由于數(shù)據(jù)主義思維強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，可能削弱對(duì)人文關(guān)懷和創(chuàng)造性教育的重視。因此，在引入大數(shù)據(jù)賦能高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證的過(guò)程中，相關(guān)主體需要平衡數(shù)據(jù)主義思維和對(duì)教育的全面理解，確保專(zhuān)業(yè)認(rèn)證體系更加全面、公正、貼近實(shí)際需求，同時(shí)也要注重學(xué)生的全面發(fā)展和個(gè)性化差異。

（三）數(shù)據(jù)偏見(jiàn)下的失真性風(fēng)險(xiǎn)

1.數(shù)據(jù)獲取的主觀性問(wèn)題

在理想狀態(tài)下，大數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動(dòng)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證能夠有效規(guī)避人類(lèi)意識(shí)主觀性帶來(lái)的決策偏見(jiàn)。但在實(shí)際中，由于大數(shù)據(jù)技術(shù)自身未完全具備批判性思維和獨(dú)立性意識(shí)，從技術(shù)運(yùn)行的底層邏輯來(lái)說(shuō)，它并不能幫助高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證實(shí)現(xiàn)完全客觀性，甚至在一定程度上可能導(dǎo)致認(rèn)證結(jié)果失真。大數(shù)據(jù)技術(shù)通常需要通過(guò)訓(xùn)練來(lái)學(xué)習(xí)并完成特定任務(wù)，這一過(guò)程被稱(chēng)為機(jī)器學(xué)習(xí)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，智能系統(tǒng)使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的模式和規(guī)律，并創(chuàng)造出一種模型來(lái)表示這些規(guī)律。在高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證過(guò)程中，收集高職教育數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)于辦學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施、師資隊(duì)伍結(jié)構(gòu)、校企合作情況、學(xué)生獲獎(jiǎng)情況等基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)的收集相對(duì)容易，且能夠保證客觀性。而對(duì)于“人才培養(yǎng)質(zhì)量”指標(biāo)中的素質(zhì)水平等抽象數(shù)據(jù)而言，雖然大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠利用多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)、智能推薦算法技術(shù)和數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)等幫助認(rèn)證主體更好地獲取這類(lèi)數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)在機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程中，都被賦予了可測(cè)量的外顯性行為特征。但這類(lèi)可操作的數(shù)據(jù)并不能完全代表所有學(xué)生的思想意識(shí)。從這一邏輯出發(fā)，通過(guò)智能技術(shù)采集的數(shù)據(jù)本身可能存在失真性問(wèn)題，將導(dǎo)致專(zhuān)業(yè)認(rèn)證結(jié)果的失真。

2.算法黑箱的主觀性因素

算法黑箱是指人工智能（AI）技術(shù)中的一些復(fù)雜算法，其內(nèi)部運(yùn)作過(guò)程對(duì)普通用戶(hù)來(lái)說(shuō)是不透明的。算法黑箱存在兩方面問(wèn)題。一是缺乏解釋性。由于算法黑箱不予公開(kāi)、不予解釋、不予置評(píng)的特點(diǎn)，可能會(huì)導(dǎo)致“算法壟斷”的外在風(fēng)險(xiǎn)。但是，在教育質(zhì)量評(píng)價(jià)領(lǐng)域，決策的透明性和解釋性對(duì)于質(zhì)量評(píng)價(jià)的可信度和合法性至關(guān)重要。如此一來(lái)，兩者將不可避免地存在“解釋性問(wèn)題”的矛盾。二是存在潛在的數(shù)據(jù)偏見(jiàn)[11]。理想圖景中，算法不受外界因素干擾。標(biāo)準(zhǔn)化的算法程序執(zhí)行具有技術(shù)中立的屬性。但實(shí)際上，算法一開(kāi)始即被算法設(shè)計(jì)者灌輸了“先前知識(shí)”，在這一過(guò)程中，算法設(shè)計(jì)者和程序編寫(xiě)者的價(jià)值觀念、思維模式、道德標(biāo)準(zhǔn)等可能無(wú)意識(shí)地影響著算法程序。算法黑箱對(duì)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證的威脅體現(xiàn)在兩方面。一方面，由于算法黑箱效應(yīng)，算法的決策過(guò)程對(duì)外部觀察者來(lái)說(shuō)是不透明的，高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證主體不能理解具體的內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制或權(quán)重分配，可能擾亂認(rèn)證主體在決策過(guò)程中的判斷，從而影響認(rèn)證結(jié)果的真實(shí)性[12]。另一方面，雖然人工智能通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)被先入為主地輸入了專(zhuān)業(yè)認(rèn)證的基本標(biāo)準(zhǔn)、流程或知識(shí)，但是其習(xí)得的專(zhuān)業(yè)認(rèn)證相關(guān)知識(shí)可能與認(rèn)證主體存在細(xì)微的差別。在智能技術(shù)還未具備高度創(chuàng)造性思維的情況下，這些細(xì)微差別將難以被察覺(jué)和修正，可能會(huì)導(dǎo)致決策結(jié)果的失真。

三、大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證智能化的應(yīng)對(duì)策略

大數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動(dòng)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)從政策引導(dǎo)、理念引領(lǐng)、行動(dòng)指引等多方面進(jìn)行持續(xù)性、系統(tǒng)化創(chuàng)新的工程。應(yīng)建構(gòu)高職專(zhuān)業(yè)智能認(rèn)證體系，以促進(jìn)職業(yè)教育高質(zhì)量發(fā)展。

（一）建立智能認(rèn)證規(guī)章制度，規(guī)范認(rèn)證行為

1.制定高職專(zhuān)業(yè)智能認(rèn)證的規(guī)章制度

為了促進(jìn)生成式人工智能健康發(fā)展和規(guī)范應(yīng)用，2023年，國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室聯(lián)合國(guó)家發(fā)展改革委等七部門(mén)聯(lián)合公布《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，強(qiáng)調(diào)“支持行業(yè)組織、企業(yè)、教育和科研機(jī)構(gòu)、公共文化機(jī)構(gòu)、有關(guān)專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)等在生成式人工智能技術(shù)創(chuàng)新、數(shù)據(jù)資源建設(shè)、轉(zhuǎn)化應(yīng)用、風(fēng)險(xiǎn)防范等方面開(kāi)展協(xié)作”。高職專(zhuān)業(yè)智能認(rèn)證理應(yīng)推進(jìn)制度建設(shè)，通過(guò)制定相關(guān)管理辦法、實(shí)施方案、行動(dòng)指南，從法律層面明確大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證的目標(biāo)、內(nèi)容、方式方法、職責(zé)等方面的制度合法性。另外，政府、學(xué)校和產(chǎn)業(yè)界應(yīng)形成高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證共同體，持續(xù)細(xì)化宏觀制度，形成具體且可操作的舉措。在此基礎(chǔ)上，應(yīng)設(shè)立相關(guān)成果獎(jiǎng)，遴選出全國(guó)典型制度案例，推進(jìn)高職專(zhuān)業(yè)智能認(rèn)證制度的實(shí)踐落地。

2.建立和明確高職專(zhuān)業(yè)智能認(rèn)證的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范

一方面，建立高職專(zhuān)業(yè)智能認(rèn)證的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。按照國(guó)家智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，借鑒國(guó)際智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建認(rèn)證數(shù)據(jù)感知獲取、連接分析、計(jì)算處理等環(huán)節(jié)所涉及的智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體系，保證人工智能技術(shù)賦能高職專(zhuān)業(yè)智能認(rèn)證的制度有效性。另一方面，建立高職專(zhuān)業(yè)智能認(rèn)證的數(shù)據(jù)規(guī)范。首先，各相關(guān)主體應(yīng)基于《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》《中華人民共和國(guó)數(shù)據(jù)安全法》《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》《中華人民共和國(guó)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步法》等法律法規(guī)，共同商定并遵循一套標(biāo)準(zhǔn)，以保障認(rèn)證數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，包括學(xué)生學(xué)業(yè)數(shù)據(jù)、教學(xué)效果指標(biāo)、就業(yè)數(shù)據(jù)等。其次，設(shè)計(jì)和建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ)框架及確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的機(jī)制，以適應(yīng)大數(shù)據(jù)模型的訓(xùn)練和應(yīng)用需求。最后，通過(guò)明確數(shù)據(jù)使用和共享的原則，建立數(shù)據(jù)匿名化和脫敏的技術(shù)規(guī)范等標(biāo)準(zhǔn)，制定新型大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于教育領(lǐng)域的倫理和隱私保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)，確保學(xué)生和教育從業(yè)者的隱私得到充分保護(hù)。

（二）多元?jiǎng)?chuàng)新專(zhuān)業(yè)認(rèn)證觀念，校正認(rèn)證方向

1.樹(shù)立以人為本的認(rèn)證目的觀

《中華人民共和國(guó)職業(yè)教育法》明確提出，職業(yè)教育的最終目的是培養(yǎng)高素質(zhì)技術(shù)技能人才。高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證作為一種服務(wù)性活動(dòng)，理應(yīng)為高職教育目標(biāo)服務(wù)。因此，引入大數(shù)據(jù)技術(shù)賦能高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證，就是要實(shí)現(xiàn)價(jià)值評(píng)價(jià)和工具評(píng)價(jià)的統(tǒng)一；同時(shí)，也將育人為先的專(zhuān)業(yè)認(rèn)證目標(biāo)嵌入高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證的數(shù)據(jù)獲取、轉(zhuǎn)化、分析、運(yùn)算和決策的全過(guò)程。

2.樹(shù)立以“數(shù)”為基的智能認(rèn)證觀

智能素養(yǎng)是指?jìng)€(gè)體具備在數(shù)字化環(huán)境中獲取、理解、應(yīng)用信息的能力，涵蓋了使用數(shù)字技術(shù)、進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)溝通、評(píng)估信息質(zhì)量、解決問(wèn)題及參與數(shù)字社會(huì)等多個(gè)方面[13]。專(zhuān)業(yè)認(rèn)證主體的智能素養(yǎng)提升路徑有以下幾方面。首先，加強(qiáng)數(shù)字化教育培訓(xùn)。可以通過(guò)在線培訓(xùn)課程、研討會(huì)、工作坊等形式，開(kāi)展使用數(shù)字工具、了解網(wǎng)絡(luò)安全、信息檢索和評(píng)估等方面的培訓(xùn)。其次，創(chuàng)建數(shù)字化教育社區(qū)，提供交流平臺(tái)，分享實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和資源，以促進(jìn)認(rèn)證主體之間的合作和互動(dòng)。再次，教育機(jī)構(gòu)可以設(shè)計(jì)專(zhuān)門(mén)的智能素養(yǎng)課程，并將其納入教育課程體系，培養(yǎng)專(zhuān)業(yè)認(rèn)證主體的數(shù)字能力、信息素養(yǎng)和批判思維。最后，提供實(shí)踐機(jī)會(huì)，讓專(zhuān)業(yè)認(rèn)證主體通過(guò)實(shí)習(xí)、項(xiàng)目工作、實(shí)際案例分析等方式在實(shí)際教育環(huán)境中應(yīng)用數(shù)字技能。通過(guò)以上路徑，培養(yǎng)高職專(zhuān)業(yè)智能認(rèn)證的專(zhuān)業(yè)型人才，為國(guó)家打造一支強(qiáng)有力的智能評(píng)價(jià)人才隊(duì)伍。

（三）增強(qiáng)技術(shù)賦能的適切性，提升認(rèn)證效能

1.提升大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證的適應(yīng)性

大數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動(dòng)高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證主要體現(xiàn)在多源數(shù)據(jù)融合、智能推薦算法和數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)三個(gè)環(huán)節(jié)。整體提升各個(gè)環(huán)節(jié)的適應(yīng)性是高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證實(shí)現(xiàn)智能化的關(guān)鍵。

在多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)層面，一方面，高職專(zhuān)業(yè)智能認(rèn)證可以引入更多的傳感器技術(shù)，如眼動(dòng)追蹤、情感識(shí)別、腦電波監(jiān)測(cè)等，以獲取學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中更豐富的信息，幫助認(rèn)證體系更全面、精準(zhǔn)地理解學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和需求，提供更個(gè)性化的認(rèn)證。另一方面，高職專(zhuān)業(yè)智能認(rèn)證可以通過(guò)整合多種感知數(shù)據(jù)，包括文字、圖像、音頻等，形成多模態(tài)的學(xué)習(xí)畫(huà)像，以全面把握學(xué)生的學(xué)習(xí)特征，為專(zhuān)業(yè)認(rèn)證提供更多元的視角。

在智能推薦算法層面，高職專(zhuān)業(yè)智能認(rèn)證可采用多通道的交互方式，采集包括語(yǔ)音、圖像、虛擬現(xiàn)實(shí)等在內(nèi)的多模態(tài)過(guò)程性數(shù)據(jù)，對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納、轉(zhuǎn)化、分析、集成和對(duì)自動(dòng)標(biāo)注技術(shù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)針對(duì)專(zhuān)業(yè)認(rèn)證數(shù)據(jù)的全自動(dòng)、全空間、全過(guò)程的集聚，增強(qiáng)認(rèn)證交互的適應(yīng)性。

在數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)層面，一方面，高職專(zhuān)業(yè)智能認(rèn)證應(yīng)引入更多自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法，使專(zhuān)業(yè)認(rèn)證系統(tǒng)能夠根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，使用元學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)調(diào)整認(rèn)證模型和指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)算法的自我更新和專(zhuān)業(yè)認(rèn)證的個(gè)性化發(fā)展。另一方面，高職專(zhuān)業(yè)智能認(rèn)證可通過(guò)引入元優(yōu)化機(jī)制，對(duì)認(rèn)證體系進(jìn)行周期性元學(xué)習(xí)，并對(duì)智能認(rèn)證算法和模型進(jìn)行優(yōu)化，提高其適應(yīng)性和泛化能力，使其更好地適應(yīng)不同的學(xué)科、課程和學(xué)生群體。

2.提升大數(shù)據(jù)技術(shù)在高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證中的拓展解釋性

針對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)分析粗糙、認(rèn)證模型精準(zhǔn)性和解釋性低等現(xiàn)實(shí)難題，首先，高職專(zhuān)業(yè)智能認(rèn)證可采用深度學(xué)習(xí)與多模態(tài)融合、注意力機(jī)制與關(guān)鍵信息提取、模型解釋技術(shù)等先進(jìn)方法，引入可解釋性算法和選擇可解釋性模型結(jié)構(gòu)，如決策樹(shù)和規(guī)則引擎，提高認(rèn)證模型的可理解性。其次，高職專(zhuān)業(yè)智能認(rèn)證可利用遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練模型增強(qiáng)模型對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)的理解能力，結(jié)合人機(jī)協(xié)同和用戶(hù)反饋優(yōu)化模型，確保其符合實(shí)際需求。同時(shí)，通過(guò)數(shù)據(jù)清洗降低數(shù)據(jù)噪聲，提高數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)性。

3.提升大數(shù)據(jù)技術(shù)在高職專(zhuān)業(yè)認(rèn)證反饋中的應(yīng)用性

在認(rèn)證結(jié)果反饋應(yīng)用階段，如何利用智能技術(shù)直觀清晰地呈現(xiàn)高職辦學(xué)過(guò)程、教育效果和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)是需要重點(diǎn)解決的技術(shù)難題?？蓮囊韵聨追矫媾?。第一，采用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，通過(guò)圖表、圖形等形式直觀呈現(xiàn)認(rèn)證反饋數(shù)據(jù)，使反饋信息一目了然。第二，結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，創(chuàng)造虛擬學(xué)習(xí)環(huán)境，向各相關(guān)認(rèn)證主體實(shí)時(shí)展示教學(xué)過(guò)程和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。第三，利用智能儀器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)教育過(guò)程，提供實(shí)際教育效果和流程展示。第四，借助自然語(yǔ)言處理與智能報(bào)告生成，分析文本數(shù)據(jù)，生成清晰的智能報(bào)告，全面呈現(xiàn)辦學(xué)情況。第五，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)分析，對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)，為認(rèn)證主體提供科學(xué)的決策支持。同時(shí)，建設(shè)高職教育大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)和智能決策支持系統(tǒng)，集成各類(lèi)數(shù)據(jù)源和分析工具，提供全面、直觀的數(shù)據(jù)展示，使認(rèn)證主體更好地監(jiān)控辦學(xué)過(guò)程，優(yōu)化辦學(xué)效果。值得注意的是，綜合運(yùn)用上述策略將更好地解決技術(shù)難題，拓展技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景，從而提升專(zhuān)業(yè)認(rèn)證效能。

參考文獻(xiàn)：

[1]湯霓.高等職業(yè)教育專(zhuān)業(yè)認(rèn)證：國(guó)際經(jīng)驗(yàn)與發(fā)展邏輯[J].中國(guó)職業(yè)技術(shù)教育，2018（21）：33-38.

[2]陸旻瑤，陸小榮.我國(guó)職業(yè)教育專(zhuān)業(yè)認(rèn)證的必然、邏輯原則與策略[J].職教論壇，2021（10）：152-157.

[3]張維沖，王芳，趙洪.多源信息融合用于新興技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)識(shí)別——以區(qū)塊鏈為例[J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2019（11）：1166-1176.

[4]馬素偉，朱飛.智能算法對(duì)高校思想政治教育的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)與治理路徑[J].學(xué)校黨建與思想教育，2023（9）：55-57.

[5]黃浩嵐.我國(guó)高職教育質(zhì)量評(píng)價(jià)的取向、主體及指標(biāo)——基于文獻(xiàn)研究的角度[J].高等農(nóng)業(yè)教育，2012（7）：78-81.

[6]王興宇.智能技術(shù)在精準(zhǔn)教學(xué)中的應(yīng)用及其規(guī)制[J].高等教育研究，2022（4）：87-97.

[7]王良順，李想.生成式人工智能服務(wù)提供者的數(shù)據(jù)安全保護(hù)義務(wù)研究[J].南昌大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版），2023（6）：72-83.

[8]白鈞溢.教育人工智能倫理治理：現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)與實(shí)現(xiàn)路徑[J].重慶高教研究，2024（2）：37-47.

[9]鐘祥銘，方興東.智能鴻溝：數(shù)字鴻溝范式轉(zhuǎn)變[J].現(xiàn)代傳播（中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)），2022（4）：133-142.

[10]成龍，王楠.數(shù)字異化：表象、根源及其破解途徑[J].中國(guó)地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）：2022（6）：1-11.

[11]胡瑞，蔣蓓蓓.數(shù)字化賦能高等教育評(píng)價(jià)：樣態(tài)、困境與突破[J].國(guó)家教育行政學(xué)院學(xué)報(bào)，2023（12）：57-65.

[12]馮永剛，屈玲.ChatGPT運(yùn)用于教育的倫理風(fēng)險(xiǎn)及其防控[J].內(nèi)蒙古社會(huì)科學(xué)，2023（4）：34-42，213.

[13]CHRISTIE S.人工智能時(shí)代教育系統(tǒng)應(yīng)著力培養(yǎng)三種核心能力[J].人民論壇·學(xué)術(shù)前沿，2023（18）：44-51.

（責(zé)任編輯：張宇平）

Research on Big Data-driven Accreditation of Higher Vocational

Education Programs

SHI Han-qing， GUO Li-jun

（Hunan Agricultural University， Changsha Hunan 410128， China）

Abstract： The accreditation of higher vocational education programs is related to the overall high-quality development of higher vocational education and it is an important lever to promote the connotative development of vocational education. The multi-source fusion technology， intelligent recommendation algorithm technology and data computing technology in big data technology are closely related to the data acquisition， system improvement and result feedback and application of accreditation of higher vocational education programs， which meets the practical needs of the objective， accurate and scientific development of accreditation of higher vocational education programs. However， big data technology driving accreditation of higher vocational education programs" may lead to three major issues： ethical issues， subjectivity dilemma and distortion risk. Therefore， intelligent accreditation regulations should be established to standardize certification behavior; diversified innovative accreditation concepts are needcled to correct accreditation directions; the appropriateness of technological empowerment should be enhanced to improver the efficiency of the accreditation.

Key words： accreditation of higher vocational education programs; big data technology; accreditation validity; technical limitations; ethical risks