大数据时代研究生教育质量监测机制探析.docx

大数据时代研究生教育质量监测机制探析

任仕伟
[摘 要] 大数据时代的到来推动了教育改革的创新。本文利用大数据对研究生教育质量监测机制进行研究，分析影响研究生教育质量评估的因素。通过大数据挖掘技术和数据处理分析方法，从实时多样的教育信息中发现影响研究生培养质量的因素与研究生教育质量间的关联与规律，得到及时全面的评估报告，为研究生培养提供反馈与指导。
[关键词] 研究生教育;评估与监测;大数据
一、引言
2017年由教育部、国务院学位委员会印发的《学位与研究生教育发展“十三五”规划》正式发布，规划指出，研究生教育要以服务为需求、提高质量为主线，全面提升研究生教育水平和学位授予质量，加快从研究生教育大国向研究生教育强国迈进。研究生对我国高素质人才输出占据重要地位，研究生教育在我国处于精英型定位的高层次教育，所以，研究生教育质量的评估监测尤为重要。然而，在我国研究生教育质量评价和监测体系中，还存在监控主体单一化、自我评估制度不健全、评价标准难以量化、反馈机制不完善等众多弊端和问题。如何在当下时代构建合适的研究生教育质量评价和监测体系，已经成为我国深化研究生改革、提高研究生培养质量的重大现实课题。
二、影响研究生教育质量评估的因素
1.评估对象。研究生的素质直接反映着研究生教育的质量。研究生自身素质高低可以从学生课程成绩、论文发表的数目和质量、科研能力等方面体现，良莠不齐的生源对最终的研究生质量具有很大程度的影响。
2.评估主体。高校、社会组织和机构、政府是研究生教育质量评估与监测的重要主体。高校的课程体系和管理结构以及资源配置，社会组织和机构对于研究生认可程度和需求，政府通过政策法规和规划指导对高校社会进行宏观调控和监督，都对研究生培養有着重要影响。
3.评估监测制度。研究生教育的质量需要得到政府的保障，但由于长期依赖于政府的政策规定，各个研究生培养组织单位没有对研究生教学中的具体问题制定适宜的评估监测制度。研究生教育质量评估监测制度需要多元利益相关方平等协商、共同参与，才能保证评估制度的客观公正。
4.大数据的采集及技术。研究生教育的特殊性及其与社会发展、知识生产的密切关系，决定了研究生教育管理的大数据具有很强的实时性、历时性、全面性、多样性和自然性。这使得数据的采集、挖掘、分析与应用更加复杂[4]。如何利用数据挖掘技术或理想的教育信息数据，如何将海量的教育信息与科学技术方法结合起来？这是需要深入研究的课题。
三、基于大数据的研究生教育质量监测机制的初步构建
（一）大数据的采集
如今互联网业的迅速发展，利用数据挖掘技术可以从以下途径获得：高校的研究生教育教学、课程评估体系、就业服务等网络系统和平台;社会组织机构的官方网站、国家教育和相关政府部门的官方网站、媒体杂志、新闻视频等。基于大数据的研究生教育质量监测机制数据采集主要从高校、社会组织机构、政府三个主要评价主体的不同评估要素进行。
1.高校的数据采集。高校的研究生数据采集主要有两个来源：一是在教学和科学研究过程中产生的数据，例如每日学习时长、课堂教学互动次数、学业成绩、发表论文的数量和质量、科研项目、奖学金得奖次数、就业方向以及就业率等;二是生活数据，例如研究生的餐饮消费、健身次数、上网时长、婚恋情况等。
2.社会组织与机构的数据采集。社会组织与机构的数据是社会层面对研究生教育质量的评估数据。例如，社会组织或机构对于研究生教育信息、就业岗位及发展、职级、用人单位评价等方面数据进行的整合和追踪。
3.政府的数据采集。政府层面的数据可以汇聚各个区域的研究生教育与培养的数据。例如，针对各个地区的政策规定、一定的财务资源分配等。
（二）评估要素分类与模型建立
确立评估要素，进行模型建立。分别从高校、社会、政府三个主要评价主体进行数据收集，然后对收集的数据进行研究生教育质量评估要素的分类和整合。例如，针对研究生教育质量的评估要素大致分为社会标准与学术标准。社会标准包括社会评价、毕业生就业率等;学术标准包括研究生的学术成果、学术价值等。将整合后的数据进行量化处理，转化为可计算的计算机数据。最后综合运用统计学、机器学习等技术和方法，对数据进行建模和优化。
（三）对分析结果进行动态评估监测
分析结果后得到动态监控的评估报告。根据建模后的结果，解释评估要素与评估对象之间的内在联系，例如，评估要素如何影响评估对象，评估要素对研究生教育质量影响所占比重等。确认分析结果是否符合基本逻辑，若具有充分合理的现实性与科学性，则生成评估报告，否则再次进行数据处理或建模。互联网大数据具有实时性和共享性，所以可以在已有的评估监测报告的基础上，持续跟踪研究生教育质量数据的采集并利用模型再次进入下一次评估，实现研究生教学发展和动态趋势的预测。
四、基于大数据的研究生教育质量监测机制构建的作用
利用基于大数据的研究生教育质量监测机制，通过从海量的数据中获取有价值的信息，增强研究生教育评估的精确性;数据的及时更新与强大的数据处理技术可以缩短数据收集与分析的时间，促进教育评估的实时性;高校、社会、政府等多主体的共同参与能够实现评估的开放性;实时、动态的评估更新进一步强化了研究生培养质量的可预测性。根据基于大数据的监测机制可以更加准确、全面、科学地提高研究生教育质量。
（一）对于高校
有助于高校了解和评估教学行为，促进“教”与“学”。对研究生本身而言，利用评估监测报告可使学生进行自我学习的规划和调整，提高学习自主性;对于高校老师与管理层，根据大数据分析结果可以评估课程结构与管理体系、预测研究生的发展走向，预防问题的发生，调整培养策略和方案，提高培养质量。
（二）对于社会
有助于社会清晰、及时、全面、科学地了解有价值的教育信息。相关的研究生评估监测报告为社会组织机构与企业在进行商业招聘、人才招揽与培养，以及企业发展规划提供参考。基于大数据的研究生教育质量监测机制为社会高质量人才培养提供了一定的保障。
（三）对于政府与相关部门
为政府与相关部门调整、制定、实施教育政策提供依据。政府根据可靠的研究生教育质量报告进行资源分配，提高资源利用率，制定客观高效的教育策略。
五、结语
通过分析影响研究生教育质量的因素，运用数据挖掘技术获取有价值的海量教育信息，对数据进行分析，保持持续、动态的数据输入，最后得到高效、实时的评估监测报告。通过评估报告深度理解各个因素之间的关联和规律，为高校、社会及政府调整研究生教育策略和方式提供参考和依据。
参考文献
[1]章风云.培养机制改革下研究生教育质量监控体系构建研究[J].浙江海洋学院学报：人文科学版，2012（3）：64-67.
[2]杨现民，唐斯斯，李冀红.发展教育大数据：内涵、价值和挑战[J].现代远程教育研究，2016（1）：50-61.
[3]胡弼成，王祖霖.“大数据”对教育的作用、挑战及教育变革趋势——大数据时代教育变革的最新研究进展综述[J].现代大学教育，2015（4）：103-109.
[4]张凌云，陈龙.大数据时代高校研究生教育管理的变革——基于发达国家实践的考察[J].学位与研究生教育，2018（6）：33-37.

-全文完-