许昌学院
一、工作背景
2020年10月，中共中央、国务院印发了《深化新时代教育评价改革总体方案》要求系统推进教育评价改革，持续改进结果评价，强化过程评价，充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性、客观性。习近平总书记在全国教育大会上强调，有什么样的评价指挥棒，就有什么样的办学导向，要健全立德树人落实机制，扭转不科学的教育评价导向，坚决改变简单以考试成绩评价学生的导向和做法。教育部《关于加快建设高水平本科教育全面提高人才培养能力的意见》（教高〔2018〕2号）文件指出，要加强学习过程管理，健全能力与知识考核并重的多元化学业考核评价体系。
随着大数据技术的广泛应用，信息化与教育教学深度融合，利用大数据技术建立全方位、过程化、个性化学生学业评价成为可能。许昌学院作为首批示范性应用技术类型本科院校，紧密结合新形势下国家应用型人才需求特点，积极构建优化高校学生学业评价体系，确保高素质应用型人才培养质量。
为此，基于OBE理念，结合应用型本科高校的人才培养目标和定位，许昌学院、华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室、郑州市智成软件科技有限公司的教学科研人员和企业骨干技术人员成员，在长期教育教学和智慧校园探索的基础上，深入开展数据驱动的应用型高校学生学业过程性评价改革研究与实践，将高校学生评价理论和大数据技术融合起来，构建学生学业质量过程性评价体系，实现对大学生知识、能力、素质的动态和综合评价。
该成果于2021年获许昌学院第七届教学成果奖特等奖；2022年获河南省高等教育教学成果奖一等奖；案例提出数据驱动的高校学生过程性评价理念纳入《地方应用型本科院校理工科学生创新能力培养的“OPCE”体系构建与实践》教学成果，该成果于2023年7月获国家教学成果奖二等奖。
该案例主要解决了以下问题。
1.学生学业评价单一化
尽管教育教学评价一直是研究和改革的热点，但是学业评价主要依赖考试成绩的现象依然广泛存在。案例通过改变传统过度依赖考试成绩进行学业评价的简单做法和惯性思维，从而提高应用型人才培养质量。
2.过程性学业评价数据源缺乏
过程性评价最大的困扰是缺乏数据资源，尽管目前高校建有不同类型信息化平台，但不同系统之间数据无法进行共享共用，数据孤岛问题突出，造成过程性学业评价无法开展。案例形成的学生学业数据采集、分析、应用机制较好地解决了该问题。
3.评价过程不可见，评价结果滞后
现有学业评价大多是结果性评价，而且评价过程对学生不可见，不能及时反馈到学生，导致无法开展针对性的纠偏指导。案例对评价过程的“可视化”、准“实时化”能够及时、精准解决此方面的不足。
4.学生品德、人文素养等考核不足
要适应社会对复合型、应用型和创新型人才的需求，就必须强化学生思想道德、人文素养、法律意识等考核，这些方面在传统学业评价中不可见、实现难，造成了教育教学与人才培养目标之间的不对称。案例实施过程中充分考虑了学生品德、人文素养方面的表现。
案例概况如图1所示。
图1 案例概况
二、工作举措
案例采用多校协同、校企联合的方式开展研究，团队成员由许昌学院、华中师范大学教育大数据应用技术国家工程实验室、郑州市智成软件科技有限公司的教学科研人员和企业骨干技术人员组成。在案例负责人的统一领导下，案例组结合已有的研究基础和现有的条件，对该案例的研究内容、研究重点和难点以及研究成果的应用推广进行积极探索和实践。
本案例实施细则和过程纳入《许昌学院深化以质量为导向的体制机制改革方案》，为保证该方案的实施，学校修订了《许昌学院关于学业评价改革的指导意见》，对全过程考核、开放式考核、多元化考核给出了明确的要求和指导意见；制订了《许昌学院学生中心建设方案》、《许昌学院学生中心数字化平台建设方案》，方案明确规定全面实施本科生导师制，建设线上指导服务，支持一体化数字平台，为学生提供课程资源、专业指导。为加强学生学习过程引导和督促，采取针对性帮扶措施，利用大数据平台对每学期达不到最低学分或最低平均学分绩点要求的学生予以预警，制定了《许昌学院学院预警机制》。案例负责人统筹协调、落实部门责任，驱动学业评价改革以及改革之后的保障工作。其他成员根据分工进行技术研究和系统开发，逐步推进案例内容的实施及推广应用。
三、工作成效
经过近5年的积累、沉淀、推广、优化，制订并完善了过程性学业评价指标体系，构建了基于数据驱动的高校学业过程性评价模型，由学校统一组织，取得一定成效后，在兄弟院校中的相关院系推广实施，均取得了良好效果。
学校积累了大量的教学数据、校园生活数据，通过分析这些数据之间的内在关联，生成大量诊断报告和分析报告等，科学、全面、实时地掌握学生整体学业情况特别是学生学习短板，大大减少了数据统计工作量。开展在校生学习生活大数据采集、分析和应用，并利用这些数据科学地诊断、指导教学，实现学生学业过程性考核，进而实现教育管理者智慧决策、教研工作者科学指导、教师精准教学、学生个性化学习。
项目实施多元评价、发展性评价、过程性评价，考试成绩不再成为学生学业评价的唯一手段，全面构建了基于大学生核心素养的应用型高校学生过程性学业评价体系。评价体系分三个级别53项，其中一级指标为品德发展、学业发展、人文底蕴及实践创新四个方面，二级指标是由一级指标分别延伸出的“国家认同”“公民素养”等13个维度，三级指标是由二级指标进一步细化，包括“热爱国家，具备国家观念，知悉国家历史及基本国情，认可国民的身份，主动维护国家主权、尊严、形象和利益……”等，共36个。
学生因畏惧、害怕考试而产生厌学情绪越来越少，学生由关注分数高低开始逐步转向学习过程中的表现，由单纯地比分数向比努力、比学科特长转变，学生学习的积极性和创造性不断高涨，学生之间比学赶超的氛围越来越浓，在相互学习和评价中，交往合作学习的意识和能力也不断得到提升，彼此之间学会合作、学会包容、学会欣赏、学会接纳，个体的心理和人格也得到了健康发展。
本案例研究过程中涉及理论教学、实验教学、德育教学、学科竞赛等等，几乎覆盖了学校教学工作的各个方面。在具体研究过程中，案例组成员认真学习了相关教育教学改革理论，特别是关于学生发展性评价方面的理论文章，进行了反复实验和实践，以论文、专著、教学案例、软件著作权等不同的形式总结项目经验和成果。在研究过程中，先后获批河南省一流本科课程、河南省教学名师、河南省劳模工作室、河南省实践教学基地、河南省教材奖等一批教学质量工程，立项了河南省规划教材，出版了校本规划教材。部分老师成为学校推行教学改革方面的佼佼者、领军人物。
基于数据驱动的高校学生学业过程性评价的实施成效显著，学生的专业综合能力和创新能力普遍得到提升，很多本科生脱颖而出，取得了丰富的创新成果。最近5年，学校理工科学生参与发表科技论文200多篇，获得授权国家发明专利近200多件，获得省级以上学科竞赛奖励2000多人次，直接参与教师的科研和科技攻关项目100多项。这些成果也提高了学生的就业竞争力，2023届毕业生高质量就业率有了显著提升。
电气与机械工程学院学生提振的“基于深度神经网络的机械零件自动检测算法研究”、商学院学生冯杰的“绝地逃生装置”、化工与材料学院学生闫亚康的“新型高导热纳米金刚石绝缘硅脂产业化”3个项目荣获“互联网+”高教主赛道创意组一等奖；顾嘉毅主持的“基于双目视觉的实时辅助驾驶系统”项目获批创新创业项目国家级立项；李念慈在校期间参与发表学术论文8篇，其中5篇为SCI论文，2篇被中科院1区收录。食品与药学院本科生李军萍参与发表的论文《禹白附中糖苷类酪氨酸酶抑制剂的分离与鉴定》为国家级大学生创新创业训练计划的项目成果，入选全国第十四届大学生创新创业年会，也是河南省高校入选的7篇年会交流论文之一。
实时监测教情、学情，基于大数据分析，生成学情报告，帮助学生制定学习策略，剖析影响学习的因素，按照“学业问题诊断、帮扶方案制定、学习状态监督、学习效果反馈”等环节，全面开展学困生“学业精准帮扶”。在各学院将学习基础好、愿意为同学服务的学生选拔出来，将基利用课余时间对有学习辅导需求的学生提供一对一、多对一学习辅导，构建了学业指导精准帮扶模式，实施有针对性的学业帮扶，针对性改善教学效果。如信息工程学院10余名学生组建了“学霸者联盟”，以共同成长为目标，探索建立了“互联网+”在线学业辅导模式，将学业精准帮扶常态化贯穿于每个学期，取得了良好的效果，直播视频累计量达1500次，覆盖全校18个学院，累计辅导科目300门次，覆盖总人数达8000余人，学业指导考试通过率为73.3%，其事迹被人民日报、学习强国等媒体广泛报道。
信息工程学霸者联盟成员表示：“在辅导他人的过程中，既可以帮助别人成长，也可以使自己在辅导分享的过程中加深对知识的理解，同时发现不足之处，获得持续改进的思路和方法，学霸者联盟的所有成员学业水平持续得到了提高，今年毕业的几位同学均顺利考取了理想大学的研究生。”学业受助学生表示：“大学第一学期，由于学习态度不好，下课后对知识没有进行及时的思考和巩固，线上课程反馈数据不理想，老师通过课程在线平台，提前对我进行学业预警，帮我制订了学业计划，并让班里程度较好的学生对我进行学业帮扶，在老师和同学的鼓励下，我找到了适合自己的学习方法，改变了学习态度，解除了学业预警，取得了较好的成绩，一切都向好的方面转变。”
成果在许昌学院、新乡医学院、周口师范学院、安阳工学院进行了广泛应用，受益师生达30000余人，具有很强的借鉴和指导意义，形成了可示范推广的经验。
案例推广应用效果如图2所示。
图2 案例推广应用效果图
四、工作经验
1.构建了基于数据驱动的应用型高校学生过程性学业评价体系
深入研究学业评价和大学生核心素养等相关理论，综合专家意见、调查问卷和文献阅读，结合应用型高校学生的人才培养定位，构建了基于核心素养的大学生过程性学业评价内容体系，并与德智体美劳等五育元素相结合，量化成能够被采集的元数据，为实施大数据采集奠定了基础。
2.将数据驱动技术应用到大学生学业评价
将数据驱动技术应用到学业评价过程，搭建大数据平台，精准刻画每一名学生的情况和特点，同时也关注了学生的个性化需求，体现了以学生为中心的教育理念。
图3 学生过程性评价运行效果图
3.拓展了学业评价的应用价值和学业评价理论
依托数据平台，使理论课程学习、实践课程学习、德育课程学习、学科竞赛等创新活动有机结合、相互支撑，分析在校生产生的学习数据、生活数据，挖掘各数据之间的关联关系，形成了一系列有利于实施发展性学业评价的方法与措施，拓展了学业评价的应用价值，丰富了学业评价的理论。
学生学业综合评价作为一个分层次、多类型的评价体系，涵盖德智体美劳多维度的素质表现，兼顾了可测量的客观性指标与难以测量的主观性指标。基于此，本安全梳理了学业评价及大学生核心素养的相关学术研究及政策文本，构建了融合大学生核心素养的应用型高校学业评价指标体系，并将该指标体系作为学生学业综合评价数字画像的数据采集指导方案，运用信息技术采集学生各方面的表现，构建学业大数据平台，结合真实教育情境中的数据，依据所构建的综合素质评价体系及数据模型进行画像建模，呈现基于数字画像的学生学业评价。
基于数字驱动的学生学业过程性评价丰富了对学生过程性成长数据的观测，评价方式远比单纯用分数等结果性评价更为科学、全面。准确把握高质量教育体系对教育改革提出的新要求，综合素质评价视角下的学生数字画像能够加强对育人过程、育人质量的评价，推动评价结果的科学应用，彰显德智体美劳全面发展的育人导向。
学生学业综合评价改革是一项系统工程，涉及学校管理、学生、教师等利益相关者，科学、全面的学业评价体系和完善的学业评价保障机制是关键。下一步需要将进一步优化学业评价指标体系，探索学业评价保障机制，在保证信息安全的前提下，进一步挖掘学业评价数据中隐藏的秘密，揭示数据之间的相关性，为学校的决策和学生的全面发展提供更好的支撑。
