李長(zhǎng)波 張新廠

大數(shù)據(jù)是通過(guò)高速捕捉、發(fā)現(xiàn)和分析，從大容量數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值的一種新的技術(shù)架構(gòu)[1]。 它超越了傳統(tǒng)的相對(duì)粗糙的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，強(qiáng)調(diào)更精細(xì)化捕捉各個(gè)層面的變化數(shù)據(jù)和由數(shù)據(jù)展現(xiàn)的復(fù)雜相關(guān)與因果關(guān)系，具有體量龐大、關(guān)系復(fù)雜、價(jià)值顯著等主要特征。大數(shù)據(jù)不僅僅是一種技術(shù)手段，更引起了人們思想觀念的巨大改變。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)在各行各業(yè)得到廣泛應(yīng)用。 “數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)校，分析變革教育”，大數(shù)據(jù)概念已引起教育領(lǐng)域的廣泛重視，其教育應(yīng)用價(jià)值主要體現(xiàn)在全面性、及時(shí)性和可利用性等方面。利用教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和分析技術(shù)，構(gòu)建教育領(lǐng)域相關(guān)模型，探索教育變量之間的相關(guān)關(guān)系，為管理決策提供有效支持將成為未來(lái)教育的發(fā)展趨勢(shì)。

一、傳統(tǒng)學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估工作評(píng)析

學(xué)位點(diǎn)是培養(yǎng)研究生的基地和開(kāi)展科學(xué)研究進(jìn)行學(xué)科建設(shè)的實(shí)體，是教學(xué)和科研的結(jié)合點(diǎn)。學(xué)位點(diǎn)建設(shè)質(zhì)量不僅關(guān)系我國(guó)研究生教育和學(xué)位質(zhì)量，也影響著我國(guó)科研實(shí)力水平。 學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估是學(xué)位授予單位根據(jù)國(guó)家相關(guān)規(guī)定，通過(guò)收集各種信息，對(duì)學(xué)位點(diǎn)是否達(dá)到最基本的質(zhì)量要求和是否具備基本的條件做出判斷而進(jìn)行的一種自我檢查和評(píng)估。 學(xué)位授權(quán)單位通過(guò)建立和完善自我評(píng)估體系，檢驗(yàn)學(xué)位點(diǎn)建設(shè)情況，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，改進(jìn)工作，明確今后發(fā)展方向，對(duì)保證研究生培養(yǎng)質(zhì)量、促進(jìn)學(xué)科建設(shè)與發(fā)展、推動(dòng)教學(xué)質(zhì)量和科研水平的提高都具有積極作用。

傳統(tǒng)的教育評(píng)估一般遵循歸納至演繹的思維模式，評(píng)估之前根據(jù)評(píng)估內(nèi)容的重要程度預(yù)先設(shè)定評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，然后通過(guò)實(shí)際評(píng)估驗(yàn)證假設(shè)得出結(jié)論。而大數(shù)據(jù)傾向于由演繹至歸納，認(rèn)為真正重要的因素來(lái)自于數(shù)據(jù)挖掘而不是想當(dāng)然的經(jīng)驗(yàn)。 許多對(duì)學(xué)位點(diǎn)發(fā)展真正起作用的影響因素未必是人們經(jīng)驗(yàn)中認(rèn)為重要的因素；主觀認(rèn)定的某些重要因素，也未必真有如此重要。大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，使學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估能夠在更深層次中獲得和使用全面而完整的數(shù)據(jù)，從而改變?cè)兴季S路徑。因此，從大數(shù)據(jù)視角考量學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估現(xiàn)狀，以大數(shù)據(jù)思維構(gòu)建學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估體系，對(duì)評(píng)估指標(biāo)的選取、數(shù)據(jù)的來(lái)源以及信息的分析利用等問(wèn)題進(jìn)行分析，不僅可以使管理者對(duì)學(xué)位點(diǎn)建設(shè)情況有更準(zhǔn)確及時(shí)的了解和把握，并由此形成對(duì)學(xué)位點(diǎn)發(fā)展更科學(xué)合理的規(guī)劃和決策，而且可以幫助管理者更全面客觀地認(rèn)識(shí)自身優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，從而做出努力和改進(jìn)。 以大數(shù)據(jù)視角分析以往學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估工作，發(fā)現(xiàn)存在以下可改進(jìn)的方面：

1.數(shù)據(jù)應(yīng)用意識(shí)有待增強(qiáng)

由于傳統(tǒng)評(píng)估固有的信息反饋比較緩慢、綜合分析比較困難等局限，僅僅依靠主觀經(jīng)驗(yàn)的“拍腦袋”式評(píng)估決策依然存在，基于數(shù)據(jù)分析的自我評(píng)估理念尚待樹(shù)立。 因?yàn)楦鲉挝粌?nèi)部自我評(píng)估數(shù)據(jù)系統(tǒng)建設(shè)缺乏統(tǒng)一規(guī)劃，無(wú)法形成統(tǒng)一技術(shù)平臺(tái)，造成不同數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)編碼和格式不統(tǒng)一，不同系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)共享困難方式。另外，傳統(tǒng)評(píng)估數(shù)據(jù)往往是根據(jù)研究設(shè)計(jì)獲取抽樣數(shù)據(jù)，通過(guò)樣本情況推斷整體情況，所以很難從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中提煉出超出研究設(shè)計(jì)的實(shí)際信息，很難應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘等方法提煉出超越預(yù)設(shè)的規(guī)律和知識(shí)。

2.信息采集和分析能力有待提高

信息采集和分析是自我評(píng)估的核心環(huán)節(jié)，其基礎(chǔ)是對(duì)海量數(shù)據(jù)的擁有和分析，涉及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，這包括計(jì)算機(jī)硬件的數(shù)據(jù)處理能力、超級(jí)計(jì)算機(jī)算法技術(shù)等。我國(guó)目前大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)資源薄弱，很多單位缺乏大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施，無(wú)法為挖掘?qū)W位點(diǎn)自我評(píng)估數(shù)據(jù)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

3.數(shù)據(jù)挖掘的分析者和管理者嚴(yán)重匱乏

據(jù)麥肯錫報(bào)告估算，美國(guó)本土各個(gè)行業(yè)總共缺少14～19 萬(wàn)名高端數(shù)據(jù)分析專家，并缺少150 萬(wàn)名大數(shù)據(jù)分析員和管理者[2]。 教育領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘起步較晚，中國(guó)的教育數(shù)據(jù)挖掘更是剛剛開(kāi)始，因此人才缺乏是一個(gè)重要的瓶頸因素。 學(xué)位授權(quán)單位中能夠?qū)Ｂ殢氖略u(píng)估數(shù)據(jù)挖掘的人員十分有限，為此急需培養(yǎng)大批評(píng)估數(shù)據(jù)收集和分析的專業(yè)人員。

二、基于大數(shù)據(jù)的學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估體系運(yùn)行策略

大數(shù)據(jù)時(shí)代的學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估體系應(yīng)由指揮系統(tǒng)、信息收集系統(tǒng)、信息分析診斷系統(tǒng)和信息反饋系統(tǒng)組成。整個(gè)自評(píng)體系的運(yùn)行過(guò)程大致如下：指揮系統(tǒng)是學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估體系的核心，全面負(fù)責(zé)自評(píng)工作的組織協(xié)調(diào)；信息收集系統(tǒng)負(fù)責(zé)全面高效地收集評(píng)估需要的數(shù)據(jù)，然后把數(shù)據(jù)交給分析診斷系統(tǒng)作相關(guān)統(tǒng)計(jì)和價(jià)值判斷，最后由信息反饋系統(tǒng)根據(jù)學(xué)位點(diǎn)發(fā)展實(shí)態(tài)把有價(jià)值的信息反饋給指揮系統(tǒng)和相關(guān)部門(mén)（見(jiàn)圖1）。

圖1 基于大數(shù)據(jù)的學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估工作流程圖

1.基于大數(shù)據(jù)的指揮系統(tǒng)：發(fā)揮“更高效”的管理

建立專門(mén)的自我評(píng)估領(lǐng)導(dǎo)機(jī)構(gòu)，主要由高?；蚩蒲性核?fù)責(zé)人、 研究生管理部門(mén)負(fù)責(zé)人和相關(guān)專業(yè)人員組成。 主要任務(wù)是制定自我評(píng)估政策和措施，把握自我評(píng)估方向，確定自我評(píng)估的目標(biāo)及標(biāo)準(zhǔn)，協(xié)調(diào)單位內(nèi)部與自我評(píng)估相關(guān)部門(mén)的關(guān)系，總結(jié)借鑒自我評(píng)估的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，建立科學(xué)、規(guī)范、高效的自我評(píng)估運(yùn)行機(jī)制等。 具體工作內(nèi)容包括：

（1）制定基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用的學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估遠(yuǎn)景規(guī)劃，并出臺(tái)相應(yīng)實(shí)施細(xì)則，以指導(dǎo)各學(xué)位點(diǎn)推進(jìn)自我評(píng)估體系建設(shè)。要明確目的和思路，自我評(píng)估的目的在于促進(jìn)學(xué)位點(diǎn)人才培養(yǎng)質(zhì)量和科研水平的不斷提高，要轉(zhuǎn)變以往“由問(wèn)題找數(shù)據(jù)”的固化思維模式，形成平時(shí)積累和分析數(shù)據(jù)，從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的思路。要避免以科研為主導(dǎo)的傾向，學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估要力求使評(píng)估導(dǎo)向從過(guò)去的“重科研”轉(zhuǎn)變?yōu)橐匀瞬排囵B(yǎng)為核心，評(píng)估內(nèi)容呈現(xiàn)以寫(xiě)實(shí)為主，突出人才培養(yǎng)的質(zhì)量、特色和效益，淡化量化規(guī)模指標(biāo)，克服以往重量輕質(zhì)、見(jiàn)物不見(jiàn)人的不良導(dǎo)向。要做到認(rèn)同與超越的統(tǒng)一，學(xué)位點(diǎn)的遠(yuǎn)景發(fā)展規(guī)劃既要繼承已有建設(shè)成果，認(rèn)同發(fā)展現(xiàn)狀，又要在科學(xué)分析和民主決策基礎(chǔ)上制定出高于現(xiàn)狀的發(fā)展目標(biāo)，這一目標(biāo)既不能太高，讓人產(chǎn)生虛妄之感，也不能太低，否則就失去了自我評(píng)估的價(jià)值。

（2）建立和諧高效的評(píng)估機(jī)制。在開(kāi)展自我評(píng)估前，詳細(xì)介紹自我評(píng)估的目的和意義，解釋各項(xiàng)指標(biāo)的要求和評(píng)分依據(jù)，要求各學(xué)位點(diǎn)認(rèn)真準(zhǔn)備評(píng)估材料。在具體實(shí)施過(guò)程中，可以按照“從大處著眼，從小處著手”，邊總結(jié)邊推進(jìn)的思路進(jìn)行，例如，一個(gè)學(xué)?？梢韵葟谋拘Ｒ粋€(gè)學(xué)位點(diǎn)的數(shù)據(jù)挖掘和分析做起，然后嘗試整合校內(nèi)其他學(xué)位點(diǎn)的數(shù)據(jù)，以此開(kāi)展校內(nèi)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，最終實(shí)現(xiàn)與更高層面學(xué)位點(diǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的對(duì)接。 還要重點(diǎn)統(tǒng)籌數(shù)據(jù)庫(kù)兼容和共享問(wèn)題，統(tǒng)一數(shù)據(jù)規(guī)范制定、技術(shù)方案推薦以及組織協(xié)調(diào)。 數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心，數(shù)據(jù)兼容性問(wèn)題是在推進(jìn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用過(guò)程中要重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。建設(shè)過(guò)程中，要根據(jù)頂層設(shè)計(jì)的原則對(duì)自我評(píng)估體系中的數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)制定統(tǒng)一規(guī)范，各學(xué)科點(diǎn)在進(jìn)行系統(tǒng)規(guī)劃和建設(shè)中，系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)格式要符合統(tǒng)一規(guī)范要求，以使各級(jí)系統(tǒng)數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)無(wú)障礙遷移和共享。

（3）管理者要以大數(shù)據(jù)思維方式使用數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)其價(jià)值，成為“智慧的數(shù)據(jù)使用者”。 指揮系統(tǒng)要能夠預(yù)先準(zhǔn)確定位學(xué)位點(diǎn)發(fā)展過(guò)程中需要解決的問(wèn)題，提前確定需要采集的數(shù)據(jù)類(lèi)型以及有效的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式，這樣將使大數(shù)據(jù)在學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估中的應(yīng)用開(kāi)發(fā)事半功倍；要能夠幫助解釋收集的數(shù)據(jù)，能夠判別和標(biāo)記模式，以及指導(dǎo)模型構(gòu)建；還要能充分利用評(píng)估數(shù)據(jù)指導(dǎo)學(xué)位點(diǎn)建設(shè)，從數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)和研判發(fā)展趨勢(shì)。

2.基于大數(shù)據(jù)的信息收集系統(tǒng)：獲得“更多”數(shù)據(jù)

學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估建立在科學(xué)系統(tǒng)地收集相關(guān)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，數(shù)據(jù)的科學(xué)性、系統(tǒng)性、可靠性決定自我評(píng)估的有效性。 因此，進(jìn)行學(xué)位授權(quán)點(diǎn)自我評(píng)估，需要有一套科學(xué)地收集評(píng)估信息的辦法，應(yīng)設(shè)置一個(gè)完善的信息收集系統(tǒng)。大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，使學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估過(guò)程化成為可能，更加強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)和信息收集的過(guò)程性。 應(yīng)用大數(shù)據(jù)思想收集“更多”數(shù)據(jù)，是指通過(guò)對(duì)學(xué)位點(diǎn)進(jìn)行全程化過(guò)程性評(píng)估，收集匯總平時(shí)的點(diǎn)滴素材和數(shù)據(jù)，獲得比傳統(tǒng)評(píng)估數(shù)量更多的數(shù)據(jù)。 建立基于大數(shù)據(jù)的信息收集系統(tǒng)需要重點(diǎn)確定評(píng)估指標(biāo)體系和評(píng)估方式。

（1）評(píng)估指標(biāo)體系?？茖W(xué)合理的評(píng)估指標(biāo)體系是保證評(píng)估客觀準(zhǔn)確的核心要件之一，也是學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估體系的核心內(nèi)容。因此，基于大數(shù)據(jù)建立的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)，需要在評(píng)估目的指導(dǎo)下建立一個(gè)科學(xué)的、合理的、可行的指標(biāo)體系，既要反映國(guó)務(wù)院學(xué)位委員會(huì)對(duì)研究生教育工作的要求，又要考慮學(xué)校的辦學(xué)特色和優(yōu)勢(shì)。

評(píng)估內(nèi)容及標(biāo)準(zhǔn)的確定需要以提高質(zhì)量為中心，以加強(qiáng)建設(shè)為目標(biāo)，充分發(fā)揮“以評(píng)促建，以評(píng)促改”的導(dǎo)向作用。傳統(tǒng)評(píng)估往往依據(jù)現(xiàn)實(shí)工作中需要重視和加強(qiáng)的工作而確定，但工作的重要性程度主要靠主觀確定，這可以在一定程度上簡(jiǎn)化評(píng)估流程，減少數(shù)據(jù)收集和分析工作，但也有可能遺漏一些重要信息。 基于大數(shù)據(jù)的學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估指標(biāo)體系應(yīng)堅(jiān)持創(chuàng)新性、獨(dú)特性、特色性的價(jià)值取向，主要確定自我評(píng)估內(nèi)容及標(biāo)準(zhǔn)的整體參考性框架，而不給出各項(xiàng)內(nèi)容的剛性評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。而且，大數(shù)據(jù)使得許多過(guò)去不可獲取、計(jì)量、存儲(chǔ)和分析的信息都有了數(shù)據(jù)化的可能，因此，自評(píng)指標(biāo)體系應(yīng)更加尊重多樣性、廣泛性和真實(shí)性，涵蓋物質(zhì)層面、制度層面、思想層面、績(jī)效層面的各種指標(biāo)。另外，自評(píng)指標(biāo)體系的確立要密切聯(lián)系評(píng)估目的，以鑒定和激勵(lì)為評(píng)估目的需要選取總結(jié)性評(píng)估指標(biāo)；以支持決策為評(píng)估目的，除了總結(jié)性指標(biāo)外，還需要選取預(yù)測(cè)性指標(biāo)和方法。

有學(xué)者認(rèn)為，院校研究需要采集和分析的數(shù)據(jù)包括主體數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)[3]。 據(jù)此，學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估需要采集和分析的數(shù)據(jù)可以分為學(xué)位點(diǎn)建設(shè)的主體數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)。 主體數(shù)據(jù)可分為歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，具體包括學(xué)術(shù)隊(duì)伍（學(xué)術(shù)帶頭人素質(zhì)、群體素質(zhì)）、科學(xué)研究（研究方向）、教學(xué)與人才培養(yǎng)質(zhì)量、工作條件和管理工作、自我發(fā)展能力等方面；環(huán)境數(shù)據(jù)包括相關(guān)學(xué)科情況、內(nèi)外聯(lián)系（學(xué)術(shù)交流情況）等。評(píng)估內(nèi)容的選取，不能僅由學(xué)校層面確定，而應(yīng)該由校、院等各層面人員共同提出，然后匯總數(shù)據(jù)、集體會(huì)商、得出結(jié)論并反饋給相關(guān)部門(mén)。 接下來(lái)，可以為自我評(píng)估指標(biāo)體系建立兩層次分析的數(shù)學(xué)模型，把指標(biāo)體系分為兩個(gè)層次，即評(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)項(xiàng)目，對(duì)每一個(gè)評(píng)價(jià)項(xiàng)目設(shè)計(jì)若干評(píng)價(jià)要素，如可以將學(xué)位論文評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)項(xiàng)目劃分為選題與綜述，論文成果的創(chuàng)新性與效益，論文體現(xiàn)的理論基礎(chǔ)、專門(mén)知識(shí)及科學(xué)研究能力等。最后，各個(gè)指標(biāo)及評(píng)價(jià)項(xiàng)目權(quán)重的確定可結(jié)合本單位發(fā)展情況，選取專家評(píng)判等成熟方法確定。

（2）評(píng)估方式。學(xué)位點(diǎn)信息大多具有潛在隱藏的特征，加之獲取成本較大等因素制約，往往難以全面、準(zhǔn)確地把握。傳統(tǒng)的教育評(píng)估在采集數(shù)據(jù)中是進(jìn)行部分抽樣，以便達(dá)到用最少數(shù)據(jù)獲得最多信息的目的。 大數(shù)據(jù)時(shí)代的技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)所有特定目標(biāo)數(shù)據(jù)的收集和處理，即實(shí)現(xiàn)“樣本”與“總體”的等同。與局限在小范圍的數(shù)據(jù)相比，將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估不僅意味著更大的數(shù)據(jù)量，更有助于揭示以前無(wú)法發(fā)現(xiàn)的細(xì)節(jié)——通過(guò)數(shù)據(jù)儲(chǔ)備和分析技術(shù)擴(kuò)大評(píng)價(jià)范圍，有能力關(guān)注每一個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象在每時(shí)每刻的活動(dòng)中產(chǎn)生的微觀表現(xiàn)，使包括眾多評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)模式成為可能。

在實(shí)踐過(guò)程中還要注意：①?gòu)慕槿霑r(shí)機(jī)角度，自我評(píng)估可以分為常態(tài)化評(píng)估和定期評(píng)估。 常態(tài)化評(píng)估是對(duì)學(xué)位點(diǎn)進(jìn)行不間斷的持續(xù)數(shù)據(jù)收集、分析和診斷，定期評(píng)估是在一定時(shí)間內(nèi)對(duì)學(xué)位點(diǎn)進(jìn)行的全面或?qū)ｍ?xiàng)評(píng)估?；诖髷?shù)據(jù)視角，學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估更傾向于采用常態(tài)化評(píng)估。②評(píng)估范圍方面，可以根據(jù)實(shí)際需要確定選擇分層評(píng)估、專項(xiàng)評(píng)估或者兩者結(jié)合的方式。還可以采取多樣化的評(píng)估方式，將基本狀態(tài)評(píng)價(jià)、客觀數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)、社會(huì)聲譽(yù)調(diào)查、專家實(shí)地評(píng)估、學(xué)位論文評(píng)價(jià)以及研究生管理工作的評(píng)價(jià)結(jié)合起來(lái)，同時(shí)采取學(xué)校評(píng)估和二級(jí)學(xué)院自評(píng)相結(jié)合方式進(jìn)行評(píng)估。③數(shù)據(jù)收集應(yīng)多渠道，不應(yīng)僅局限于學(xué)校層面的管理人員，而應(yīng)包括學(xué)位點(diǎn)的所有相關(guān)人員。 數(shù)據(jù)收集的方法可以選用文獻(xiàn)搜集、問(wèn)卷調(diào)查、座談?dòng)懻撘约敖⑿＜?jí)學(xué)位點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)等。 需特別強(qiáng)調(diào)的是，為信息統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確和及時(shí)，需要特別重視構(gòu)筑有助于數(shù)據(jù)收集平臺(tái)運(yùn)行的良好生態(tài)，從學(xué)位點(diǎn)建設(shè)整體角度強(qiáng)化數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)建設(shè)，同時(shí)數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)要充分考慮外部宏觀環(huán)境變化和內(nèi)部的創(chuàng)新與變革，高度重視數(shù)據(jù)系統(tǒng)持續(xù)調(diào)整和自我更新的可能性。

3.基于大數(shù)據(jù)的分析診斷系統(tǒng)：處理“更復(fù)雜”的數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)只是一些離散的元素，本身并沒(méi)有什么意義，只有通過(guò)聯(lián)結(jié)整合才能將其變?yōu)橛杏玫男畔ⅲㄟ^(guò)對(duì)信息的分析診斷，最后才能轉(zhuǎn)換為知識(shí)并產(chǎn)生行動(dòng)和價(jià)值?；诖髷?shù)據(jù)的分析診斷系統(tǒng)，就是將數(shù)據(jù)變?yōu)樾畔?，然后將信息歸納為相應(yīng)的知識(shí)，并由知識(shí)分析出具體的行動(dòng)建議，讓最初的數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值，以支持院校的科學(xué)決策和有效管理。 由于小數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)量少，針對(duì)每一個(gè)評(píng)估點(diǎn)的數(shù)據(jù)收集和分析的準(zhǔn)確性較高。相比而言，大數(shù)據(jù)往往凌亂和參差不齊。但是，相比以高額代價(jià)來(lái)保證測(cè)量和收集少量數(shù)據(jù)的精確性，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們將接受這種雜亂，因?yàn)槲覀兺ǔＰ枰闹皇且粋€(gè)大方向， 而不是努力了解一種現(xiàn)象的細(xì)枝末節(jié)。 我們并不是要完全放棄精確性，我們只是放棄對(duì)精確性的熱衷。我們失去微觀層面上的精確度，為的是獲取在宏觀層面上的洞察力[4]。

教育評(píng)估數(shù)據(jù)具有多源異構(gòu)、交互性、實(shí)效性、社會(huì)性、突發(fā)性和高噪聲等特點(diǎn)，不但非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多，而且數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性強(qiáng)，大量數(shù)據(jù)都是隨機(jī)動(dòng)態(tài)產(chǎn)生的。 所以一般而言，社會(huì)科學(xué)的大數(shù)據(jù)分析，特別是根據(jù)Web 數(shù)據(jù)做經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、安全形勢(shì)、社會(huì)群體事件的預(yù)測(cè)，比科學(xué)實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析更困難[5]。 分析這些新記錄的事件，需要新的技術(shù)來(lái)處理非結(jié)構(gòu)化的文本和圖像數(shù)據(jù)、來(lái)自多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)、大量的數(shù)據(jù)。 大數(shù)據(jù)視角下的學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估數(shù)據(jù)的分析處理應(yīng)該注意以下幾個(gè)方面：

（1）應(yīng)該由傳統(tǒng)執(zhí)著探求因果關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)殛P(guān)注事物的相關(guān)關(guān)系，利用大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)憑借經(jīng)驗(yàn)難以想象的相關(guān)關(guān)系，通過(guò)這些相關(guān)關(guān)系提供的新視角，更加科學(xué)有效地應(yīng)用自我評(píng)估數(shù)據(jù)。一直以來(lái)，人們習(xí)慣于尋找事件發(fā)生的原因，但對(duì)原因的執(zhí)著探索經(jīng)常走入誤區(qū)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，可以僅尋找事物之間的相關(guān)性，而不必絞盡腦汁思索其來(lái)龍去脈。例如評(píng)估學(xué)位點(diǎn)建設(shè)中的研究生培養(yǎng)質(zhì)量，把工作重點(diǎn)放在研究哪些現(xiàn)實(shí)因素與提高研究生培養(yǎng)質(zhì)量更相關(guān)，比花費(fèi)精力思考形成目前現(xiàn)狀的原因更有價(jià)值。 因?yàn)槭挛锟偸前l(fā)展變化的，之前影響培養(yǎng)質(zhì)量的環(huán)境未必會(huì)在將來(lái)出現(xiàn)，但與研究生培養(yǎng)質(zhì)量相關(guān)的因素卻時(shí)刻存在著。

（2）在這個(gè)數(shù)據(jù)大規(guī)模生產(chǎn)的時(shí)代，數(shù)據(jù)的真實(shí)價(jià)值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，絕大部分冰山都隱藏在海面之下。自評(píng)數(shù)據(jù)分析診斷過(guò)程中，要特別注意收集數(shù)據(jù)的真實(shí)性，要對(duì)其信度和效度進(jìn)行檢測(cè)。 但自評(píng)數(shù)據(jù)的處理分析不能僅局限于精確性，而應(yīng)把重點(diǎn)放在如何接受和利用紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)，把不可計(jì)量、存儲(chǔ)、分析和共享的研究對(duì)象處理成多樣化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，從而形成對(duì)學(xué)位點(diǎn)發(fā)展整體性、全貌性的認(rèn)識(shí)。這就要求評(píng)估工作人員以專業(yè)敏感為驅(qū)動(dòng)，強(qiáng)化問(wèn)題意識(shí)，從不同的數(shù)據(jù)中找到相關(guān)性，根據(jù)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，激發(fā)和利用隱藏于數(shù)據(jù)內(nèi)部未被發(fā)掘的價(jià)值，發(fā)現(xiàn)學(xué)位點(diǎn)發(fā)展中的新問(wèn)題。

（3）要高度重視對(duì)質(zhì)性數(shù)據(jù)的分析。自我評(píng)估需要將定量數(shù)據(jù)、質(zhì)性數(shù)據(jù)以及相關(guān)決策情境整合起來(lái)進(jìn)行分析。質(zhì)性數(shù)據(jù)即定性數(shù)據(jù)，質(zhì)性數(shù)據(jù)可以與定量數(shù)據(jù)互相佐證，或者解釋定量數(shù)據(jù)難以解釋的問(wèn)題。如在學(xué)術(shù)隊(duì)伍評(píng)估過(guò)程中，分析診斷人員不僅需要主要學(xué)術(shù)帶頭人和學(xué)科梯隊(duì)的職稱、學(xué)歷、年齡、導(dǎo)師總數(shù)及具有博士學(xué)位的導(dǎo)師所占比例等定量數(shù)據(jù)，還需要其學(xué)術(shù)水平、教學(xué)水平與教師風(fēng)范等質(zhì)性數(shù)據(jù)，而且需要把這些數(shù)據(jù)置于組織過(guò)程、組織結(jié)構(gòu)、決策者價(jià)值之中去理解。 這樣可以打破單一地提供數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)而與決策相脫離的局面，為降低決策過(guò)程中的不確定性提供信息，提升決策支持的有效性。

（4）充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)功能。通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的挖掘，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的歸類(lèi)與分析，預(yù)測(cè)“出現(xiàn)某種行為的人還有可能出現(xiàn)另一種行為”。預(yù)測(cè)是大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值，指的是將數(shù)學(xué)算法運(yùn)用到海量的數(shù)據(jù)上，從而達(dá)到對(duì)事物發(fā)生的可能性進(jìn)行預(yù)估的目的。預(yù)測(cè)系統(tǒng)之所以受到重視，關(guān)鍵在于它們是建立在海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上的，接收和處理的數(shù)據(jù)量越龐大，系統(tǒng)糾錯(cuò)和自我改善的功能則越發(fā)達(dá)。失去微觀層面上的精確度，為的是獲取宏觀層面上的洞察力。雖然大數(shù)據(jù)并不是解決所有問(wèn)題的神奇方案， 信息越大數(shù)據(jù)噪音也會(huì)更大[6]。 但大數(shù)據(jù)可以超越個(gè)體與局部的相對(duì)靜態(tài)視野，形成更容易發(fā)現(xiàn)問(wèn)題所在、可能弱點(diǎn)和盲區(qū)的動(dòng)態(tài)宏觀視野。

4.基于大數(shù)據(jù)的信息反饋系統(tǒng)：提供“更及時(shí)”的數(shù)據(jù)

自我評(píng)估分析診斷結(jié)果完成以后，要將結(jié)果反饋給評(píng)估對(duì)象。 學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估反饋的信息對(duì)學(xué)校管理層、科研人員、一線教師和學(xué)生都具有重要價(jià)值。 管理人員擁有豐富的數(shù)據(jù)，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題，還可以通過(guò)同型比較和基標(biāo)分析，找到所處位置和今后發(fā)展方向，從而更好地進(jìn)行調(diào)控和決策。 科研人員和一線教師可以通過(guò)不同階段的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，尋找自身工作存在的問(wèn)題，學(xué)生可以通過(guò)評(píng)估結(jié)果的橫向比較，發(fā)現(xiàn)自身優(yōu)缺點(diǎn)，明確努力方向，激發(fā)積極性。

基于大數(shù)據(jù)的信息反饋系統(tǒng)的主要職能是及時(shí)高效地把準(zhǔn)確信息反饋給需要的人。 傳統(tǒng)的教育評(píng)估都具有一定的周期性，由于大多數(shù)工作依靠人工完成，相比采用計(jì)算機(jī)進(jìn)行的大數(shù)據(jù)評(píng)估，在工作效率和精確度等方面大打折扣，需要在經(jīng)歷一段時(shí)間的評(píng)估過(guò)程再經(jīng)過(guò)復(fù)雜分析才能得出結(jié)果，評(píng)估結(jié)果的反饋也就相應(yīng)更加延遲，而大數(shù)據(jù)具有容易比較、交流、轉(zhuǎn)化的信息流動(dòng)特質(zhì)。 “更及時(shí)”主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：①速度方面，基于大數(shù)據(jù)的信息反饋系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)反饋，采用大數(shù)據(jù)思維構(gòu)建的學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估體系，是對(duì)學(xué)位點(diǎn)發(fā)展過(guò)程的全程實(shí)時(shí)監(jiān)控，可以通過(guò)設(shè)定相應(yīng)的預(yù)警機(jī)制隨時(shí)發(fā)現(xiàn)并反饋問(wèn)題。②效用方面，數(shù)據(jù)的反饋不能只有速度還要關(guān)注有效性，因此，自評(píng)報(bào)告的主體內(nèi)容構(gòu)成應(yīng)包括寫(xiě)實(shí)性、分析性、診斷性和規(guī)劃性等多個(gè)部分，尤其應(yīng)該突出問(wèn)題診斷和改進(jìn)措施。另外，反饋的數(shù)據(jù)還需要根據(jù)不同學(xué)科特點(diǎn)，有區(qū)別地處理定性與定量、成果指標(biāo)與過(guò)程指標(biāo)、質(zhì)量與效益、監(jiān)督與社會(huì)評(píng)價(jià)等關(guān)系。還要重視對(duì)反饋的“再反饋”，評(píng)估僅僅是手段，診斷并解決問(wèn)題才是目的。自我評(píng)估的最終目的在于提高學(xué)位點(diǎn)建設(shè)水平，評(píng)估結(jié)果反饋之后還要繼續(xù)追蹤對(duì)存在問(wèn)題的定期整改情況，以促進(jìn)自我約束、自我發(fā)展機(jī)制的形成。

盡管大數(shù)據(jù)給未來(lái)學(xué)位點(diǎn)建設(shè)和發(fā)展提供了很多可能性，但畢竟剛進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，其很多特性和價(jià)值還有待發(fā)掘。 學(xué)位點(diǎn)自我評(píng)估體系建設(shè)也還處在摸索階段，學(xué)位點(diǎn)評(píng)估理念需要更新，評(píng)估方法和手段需要繼續(xù)改進(jìn)和完善。另外，基于大數(shù)據(jù)的很多功能的實(shí)現(xiàn)對(duì)硬件、軟件和人員素質(zhì)要求都很高，需要有足夠的經(jīng)費(fèi)保障來(lái)滿足各方面資源需求，這些都是不得不關(guān)注的問(wèn)題。

[1] GANTZ J，REINSEL D. Extracting value from chaos[EB/OL].http：//www.emc.com/collateral/analyst -reports/idc -extracting-valuefrom-chaos-ar.pdf.

[2] MANYIKA J，CHUI M，BROWN B，et al. Bigdata： the next frontier for innovation，competition，and productivity[EB/OL].http：//www.mckinsey.com/insights/business_technology/big_data_the_next_frontier_for_innovation.

[3] 張俊超.院校研究如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析為大學(xué)管理決策服務(wù)[J].高等教育研究，2013（8）：68.

[4] 田曉玲.大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來(lái)更理性、更可靠的決策[N].文匯報(bào)，2013-03-11（00A）.

[5] 李國(guó)杰，程學(xué)旗.大數(shù)據(jù)研究：未來(lái)科技及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重大戰(zhàn)略領(lǐng)域[J].中國(guó)科學(xué)院院刊，2012（6）：652.

[6] NATE S.The signal and the noise[M]. New York： The Penguin Press，2012.