大数据赋能“学生画像” 个性化培养助你成才

    □史晓琪 曹玉松 曾宪权

    输入学号，马上纵览学生各科成绩、图书馆学习时长、日均运动时长以及综合评价等情况。9月9日，在许昌学院信息工程学院，笔者通过大屏幕直观看到了学生“学业画像”。

    这个平台是许昌学院《大数据视域下基于画像技术的高校学生学业评价机制研究与实践》项目的阶段性研究成果。该项目于2020年1月获批立项河南省教育教学改革重大项目，旨在通过数据分析，对学生学业中出现的不良苗头进行预警，对学生的兴趣特长进行重点培养，对学生学业质量进行科学评价，全面提升高校人才培养质量。

    学业预警 精准帮扶

    大学期间，同学们往往都是考试挂科了才追悔莫及。有了动态“学业画像”，这种情况就可避免——你一出现“不良”苗头，老师就会及时提醒你、帮助你。

    选课、出勤、作业完成、考核情况；学科竞赛、创新活动、社会实践、社团活动等参与情况；图书馆借阅频率、网络学习平台使用情况；学生获得奖项、荣誉等记录……

    根据学生全面细致的“学业画像”，通过数据挖掘和分析，找出“因果关系”，老师及时对学生进行学业指导、预警和帮扶，是该大数据平台的应用成果之一。

    比如，学业预警体系设置三级学业预警管理机制，分别用黄牌、橙牌和红牌标识。学习成绩落后或学习出现问题的学生登录系统后自动弹出相应预警信息，系统从“导学、助学、督学”三个方面进行引导和帮扶，经过一段时间调整和帮扶后，预警等级自动降级或取消，从而实现“提前预警、精准帮扶、适时跟进”。

    “学生是本项目研究成果的最大受益者”，许昌学院科研处处长杜根远说，根据“学业画像”，学校可以及时纠正学生学习过程中存在的或者可能出现的问题，鼓励大学生从表层学习转向深层学习，从而使其获得包括学习能力、创新能力和实践能力在内的全面发展。

    过程性考核 鼓励性评价

    上学期间你有没有这样的体会：有些同学明明很用功很努力，考试成绩却和付出不成正比。根据学生“学业画像”建立的过程性考核、鼓励性评价，让这些同学倍感欣慰：只要平时足够努力，自己的学业考核结果可能比单纯考分高的同学还要好。

    本着“以学生为中心”的教育理念，该项目构建起以大学生核心素养为内容的学业评价框架，实施过程性考核、鼓励性评价，培养学生的创新能力，激发学生学习的主动性和自觉性，构建良好的师生关系，提高学校教学质量。

    该平台正视学生个体的差异和特长，量化学生规律性、努力程度、学习技能、经济状况等多维度的特性，为学校对学生进行全面、科学、客观地评价提供重要依据，从而实现全方面、全过程、多元化的学业质量评价。

    研究人员从高校人才培养目标、行业用人要求、学生自我期待等视角，以国家质量标准为纲领性文件，设计评价标准，形成可操作性的方案，从知识维度、能力维度、价值维度等方面重构大学生学业评价体系，助力学校提高教育教学质量。

    个性化培养 全方位育人

    学生“学业画像”，让学生的兴趣特长和就业方向等一目了然。

    该平台实现了管理由被动向主动的转变，实现了管理者及时介入学生的学习行为，建立个性化培养环境。这一过程贯穿学生培养教育全过程，由多级部门人员齐抓共管，形成了全员全过程全方位的“三全育人”格局。

    利用大数据技术和“学生画像”结果，动态推送与指定学生的学习任务、学习偏好和学习情境相匹配的个性化学习资源，为因材施教、精准教学提供了切实可行的依据。

    去年，许昌学院信息工程学院根据该大数据平台发现部分编程能力较强的同学，针对他们开展个性化学习推送服务，定期推送编程开发方面的题目、相关图书、网站、论坛等，经过一段时间的跟踪观测，教师进一步挑选部分优秀同学参加各级各类编程类竞赛，均取得了很好成绩。

    “利用大数据技术，让教育教学活动更智慧更便捷”，该项目主持人、许昌学院院长岳修峰表示，大数据视域学生画像平台通过对学生的学业进行全过程全方位记录、分析和评估，聚合育人资源、创新育人机制，是进一步推进“三全育人”综合改革的积极探索，将对学校人才培养工作和学生自身全面发展发挥积极作用。