从大数据视角探索高校专业评估体系的建设

 从大数据视角探索高校专业评估体系的建设

杨晏清

 重庆三峡学院 邮编：404100

摘要：在大数据发展视角下，高校专业评估体系的建设理应得到人们的重视，借助大数据技术构建一种高校专业的评估体系，用来评价高校专业发展情况，从而进一步调整、布局、设置经济社会发展专业，是当前高校急需解决的问题之一。通过深入解读大数据发展下的高等教育专业建设评估政策，了解当前高校专业建设评估情况，提出相应的建设方法。

关键词：大数据；高校专业评估体系；建设

一、引言

在大数据发展背景下，信息化技术水平取得了较大的提升，教育信息化也逐渐步入大数据时代，大数据发展直接关系到各个国家的竞争力，特别是在高等教育专业建设以及人才培养过程中，包含很多高价值的数据信息。借助大数据技术建设高校专业评估体系，实时监测、评估、预警高校专业发展情况，从而认真调整、布局经济社会发展专业，是我国高校面临的主要发展问题之一，也是不同教育部门和社会都共同关注的问题，急需解决。

二、从大数据视角建设高校专业评估体系的主要目标与内容

（一）高校专业评估指标体系及相关要素分析

高校专业评估体系及其相关要求的量化计算是大数据技术背景下的高校专业评估体系构建基础。其中的质量评价指标主要包含高校本科专业的招生、师资、教学环境、就业等指标的相关要求，经过深入优化原有专业评估方案和准则，从更加专业的角度建设了相应的量化计算模型，从而加快了大数据背景下的数据模拟、量化使用，推动了专业质量监测和评价作用的发挥。

（二）高校专业建设数据来源和数据采集方法的分析

高校专业建设评估指标包含很多方面的内容，其中主要包含专业招生、人才培养、专业教师、实践情况、图书资源、质量机制、教学成果、学生的就业等不同角度的指标数据信息，从侧面体现出了专业评估数据的来源较广、较多。根据数据的存在形式，可以把其分为以下三种，一种为结构化数据，一种为半结构化数据，还有一种是非结构化数据。主要内容包含以下几点：其一，通过不同的网络信息化方式，结合相应的评估标准采集不同方面的数据信息，并把采集到的信息和学校教务部门及相关部门的信息结合起来；其二，进一步筛选并鉴别资料的自身价值，提前完成数据的处理工作。

（三）不同类别高校专业分析报告的形成和反馈情况分析

评估的最终目的是为了进一步优化体系，我们需要充分发挥信息技术的作用，深入分析高校专业建设和教学的相关信息，频率可以保持在每月、每季度或者每周等，并及时反馈高校专业教学情况。在大数据平台的辅助下，能及时生成不同的评估方式，特别是对于一些分析报表、统计图、专业分析报告、院校的分析报告等不同类别报告的评估，需要找到更有针对性的形成模式，从而更加生动形象地彰显出高校专业建设评估体系的相关信息，并积极完成反馈，反馈的目的就是给专业建设质量的优化提供基础。

在我国全面提升高等教育质量的发展影响下，高等教育研究人员肩负着强化高等教育专业发展监测、评价、预警等职责，高校研究人员应充分发挥教育规律和相关形势的作用，预测并预警高校教育发展，积极建设高校专业评估体系并发挥其作用。

三、从大数据视角建设高校专业评估体系的相关方法

（一）高校专业评估体系的设计方法

在高校原来的专业评估方法下，经过不断优化和完善提出了新的高校专业评估准则，评估准则涉及到很多方面的内容，主要包含招生质量、师资团队、教学环境、质量等不同级别的标准。高校构建大数据分析平台，并且拥有多种技术支持，比如专业评估数据的集成分析、数据的挖掘、数据的可视化等技术，给专业评估体系的建设提供了扎实的软件和硬件基础，经过深入的开发设计，从而实现专业要素的量化，提升体系的评估、分析能力，让其拥有更多的评估功能、预警功能。

（二）高校专业相关信息数据的选择和采集

现如今，高校教育管理已经基本步入信息化时代，相关的数据也得到了大量的积累，这样就给专业数据分析评估工作的落实奠定了基础。充分发挥网络信息化技术的作用，结合专业评估指标完成实施监督、采集各方面的数据等工作，通过定期更新内部数据、积极导入外界数据的方法，及时采集不同部门系统的本科专业数据，经过科学的方式处理数据，确保数据的真实可靠性。筛选出的数据经过一定的算法进行关联聚合后，采用统一定义的数据结构进行存储，生成结构化存储的共享数据库，以便进一步的数据挖掘与分析。

（三）高校专业评估和评价模式

充分发挥大数据系统的自身作用，构建专业的评估和评价准则，通过专业招生、师资团队、学生就业等不同方面构建专业的检测评价体系，能实时查询、采集并浏览相关的信息，还能评估专业执行效果和预定标准之间的差别。借助大数据分析处理技术，深入分析并采集相关的专业信息，根据实际需要开展多维度、多层面、系统性的时序、聚类、关联分析等，监测评价各专业指标，或按标准综合评定专业等级。

（四）高校专业发展质量的相关预警和预测模式

深入分析当前大数据系统的专业监测评估准则，从中发现变化较为明显的数据，公正客观地评估专业发展质量，如果出现异常状况体系可以自动预警并上报。比如，通过预警高校招生第一志愿录取率和就业率低于平均值的专业，从中找到专业质量下降的诱因，然后采取针对性的解决方案提升专业人才的培养质量，借助大数据分析处理体系了解近几年的专业教师年龄和招生人数，预测未来几年内的生师比；根据用人单位反馈及近几年的就业数据预测未来的就业趋势等，为学校专业健康发展提供参考。

（五）高校专业评估数据可视化方法

经过积极监测评估体系内的不同指标得出相关数据，科学总结之后形成相应的图像，把数据不同的属性以多维的方式展现出来，还可以从不同角度了解相关数据，完成数据的深入研究和分析。课题图表有很多种，比较常见的有散点图、折线图、柱状图、饼图、热力图等，采用可视化方法能把相关的数据更加形象具体的展现出来，呈现高等学校的专业发展质量状态、异常问题及变化趋势，为多元主体价值判断、专业发展质量的持续改进和科学决策提供客观形象的依据。

四、结语

经过研究分析高校专业建设和发展情况，把大数据、先进教育理念、教育决策融合起来，形成网络化的专业评估体系，从而推动高校专业评估体系的建设，提供相应的信息支持，能够从根本上减少专家评估的主动性、自主性，经过相关的数据分析发现专业发展规律，为相关政策的制定和调整奠定基础。在我国大数据战略的深入落实中，高校信息化平台得到了更好地优化，大数据在高校专业评估体系中的重要性逐渐凸显出来。通过大数据的专业评估，可以从侧面体现出评估工作的独立性和自主性，能更好地满足我国教育评价制度的要求，着力于决策实践及服务社会等重要功能要求，为多元主体决策提供更有价值的信息，对广大高校或各级教育主管部门适时开展专业布局调整、提高高等教育服务经济社会发展的能力等具有广泛的应用前景。

参考文献：

[1]杨杰,贾如升,宋新伟,高玉兰.专业评估导向下应用型本科高校实践教学体系构建[J].廊坊师范学院学报(自然科学版),2021,21(02):104-107.

[2]王艳.专业评估背景下应用型高校实践教学体系的优化[J].黑河学院学报,2020,11(09):73-75.