大数据背景下基于AI的学生综合评价系统的研究与实践

摘要：随着大数据和人工智能技术的快速发展，教育领域正经历着前所未有的变革。传统的学生评价体系一般依赖于主观评价和标准化考试，存在主观性强、评价维度单一等弊端。该研究利用大数据和人工智能技术，收集和挖掘大学生学习和生活行为数据，构建大学生综合素质评价指标体系，并开发学生综合评价系统，为学生成长、教育教学和择岗就业提供决策依据。

关键词：大数据；AI；学生综合评价；评价指标

中图分类号：TP311        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）07-0077-03

开放科学（资源服务） 标识码（OSID）

0 引言

在教育领域，学生综合素质的评价一直是教育改革的重要议题。传统评价体系往往侧重学生的学业成绩，忽视了学生综合素质的全面培养和发展。随着社会对人才需求的多样化，迫切需要一种能够全面反映学生综合素质的评价体系。大数据和人工智能技术的兴起，为这一问题的解决提供了新的思路和方法。为了探索更加科学、客观的大学生综合素质评价方式，依托智慧化校园建设，高校可以汇聚海量数据资源。本研究融合大数据处理、知识图谱构建和人工智能技术，充分挖掘数据价值，发挥大数据在数据采集、存储与高效处理上的优势，利用深度学习技术深入挖掘学生行为的特征模式，同时借助知识图谱的强大分析推理能力，基于丰富的知识库对学生行为进行智能剖析与探索。这一过程实现了对学生行为模式的精准识别和预测，为风险预警和管理策略制定提供了支持。最终，这些智能化手段为学生管理人员提供了强有力的支撑，显著提高了工作效能与服务品质，加深了对学生的全面理解，使管理工作更加目标明确、流程规范，从而更好地促进学生的全面发展和健康成长。

1 现状分析

1.1 国外研究现状

随着信息技术的不断进步，教育领域积累了大量数据，包括学生的学习成绩、课堂表现、课外活动参与情况等，这些数据为构建学生综合评价系统提供了丰富的资源。国外学者对高校学生学业表现的研究主要集中在学生学业表现的理论框架[1]、学业预测数据来源[2]、学业有效指标和模型[3]、预测模型效果评估[4]等方面。从大学生综合评价的研究层面来看，国外的研究相对缺乏，尤其是以大数据时代为背景的研究。此前，美国教育部2012年发布了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》的报告，指出在教育领域，大数据的具体应用是对学习进行分析和对教育数据进行挖掘，以此改进自适应学习系统并实现个性化学习。国外的研究大多集中在教育评价上，而在学生评价或大学生综合素质评价方面，其评价方式主要侧重对大学生学力和学习效果的评测。

从全球视角审视大学生综合评价的研究领域，国外的研究在这一层面显得相对薄弱，尤其是在大数据时代的浪潮下，针对大数据如何具体应用于学习行为分析与教育数据挖掘，以优化自适应学习系统并推动个性化学习路径的发展，相关研究尚显不足。多数国外研究聚焦于广义的教育评价体系，侧重衡量学生的学术能力和学习成效，而在构建全面反映大学生综合素质的评价体系方面，其方法多局限于学业成绩与学习效果的单一维度。

1.2 国内研究现状

国内教育数据挖掘领域中的学业表现影响因素模型研究尚处于起步阶段，对于预测模型构建的理论框架研究较多，影响较大的研究有清华大学的中国大学生学习与发展追踪研究、厦门大学的国家大学生学习情况研究。但实证研究偏少，近8年来才出现零星文献，载于核心期刊中的代表性文献[5-10]基于数据挖掘技术与方法，分析了学生学习成绩、学习风格、学习兴趣与成果的影响因素。与国外研究相比，我国关于大数据时代背景下大学生综合素质评价体系的研究也仅仅处于起步阶段，国内的研究在广度和深度上仍有待加强。

反观国内，尽管已初步探索在大数据时代背景下构建大学生综合素质评价体系，但这一领域的研究仍处于萌芽阶段，尚待深入挖掘与广泛实践。综合国内外研究现状可以发现，现有研究大多集中在理论层面，缺乏可操作性强、能够直接应用于实践的研究，这在一定程度上制约了大学生综合素质评价体系的发展与完善。因此，未来研究应更加注重理论与实践的结合，探索更多具有可操作性的评价方法与模型，以更好地服务于大学生的全面发展与个性化成长需求。

综上，根据国内外研究现状分析，目前对大学生综合素质评价体系的研究普遍存在理论性研究多、可操作性研究少的现象。每一所高校都有其各自的特点，所对应的评价体系也应该有所不同，评价体系应具有足够的针对性。而且，随着大数据时代的到来，大学生在学习生活中的点点滴滴都将被追踪记录，大学生综合素质评价也应随着时代的变化而进步，为学生综合素质的发展提供反馈，有助于学生自我认识和自我提升，同时也为高校提供改进教育教学工作的依据。AI技术以其强大的数据处理和学习能力，在学生评价中展现出巨大潜力。通过AI算法，系统能够自动分析学生的学习行为和学习过程，提供个性化的学习建议和指导。同时，AI技术还能根据不同的评价指标和权重，进行个性化评估，使评价更加公正和准确。

2 学生综合评价系统设计

学生综合素质评价系统是一个旨在全面评估学生学业成绩及各项能力和素质的系统。为达到科学评价的目标，本课题从学生行为数据采集、构建评价指标体系、建设综合评价系统等方面研究大数据背景下的学生综合素质评价系统，系统整体架构如图1所示。

2.1 大学生行为数据采集

2.1.1 梳理数据标准，明确学生行为数据来源

高校学生数据源具有分布广、存储形式多样等特点。以业务域分类，教务系统管理学生学籍、成绩、教学等数据，学工系统管理学生奖助贷、诚信处罚等数据，一卡通系统管理学生校园消费数据，团学系统管理第二课堂数据等。以存储形式分类，结构化数据存储在Oracle、MySQL、SQL Server等数据库中，非结构化数据包括大量的文本、图像、音频和视频等，文件系统数据包括日志或日志文件等，API接口包括第三方系统开放的Web API、Web Service接口等。为实现权威数据源管理，需要进行以下两方面的工作：首先，要出台政策文件，明确业务部门所负责的数据源类型、存储形式、采集频率等要求；其次，要梳理数据标准体系，明确各类数据的编码规则与标准，如学号编码定义为10位数字，由年份（2位） +学院代码（2位） +专业代码（2位） +性别（1位） +流程号（3位） 组成，数据标准应定期迭代更新，确保其指导作用。

2.1.2 建立大数据平台，采集学生行为数据

采用湖仓一体数据架构实现数据存储，结合数据湖（Data Lake） 和数据仓库（Data Warehouse） 的特点，构建统一平台来存储、管理和分析结构化和非结构化数据。该架构包含基础数据、主题数据、索引数据和元数据等数据角色。基础数据管理所有结构化和非结构化原始数据，通常是未经处理的或保留初始格式和细节的日志文件、JSON、CSV、图片、视频等格式的数据。主题数据库围绕组织、人员、教学、科研、财务、资产、服务、位置、公共等9个主题域对数据进行高度抽象，以支持特定的分析任务或业务流程。索引数据是为提高查询性能而创建的数据结构，可以帮助快速定位和检索数据。元数据是关于数据的数据，描述了数据的属性和特征，如数据的来源、格式、内容、创建时间、修改时间、所有者、访问权限等。湖仓一体架构通过融合数据湖和数据仓库的优势，提供了一个灵活且高效的数据管理和分析平台，使高校能够在一个统一的平台上处理各种类型的数据，支持复杂的数据分析和AI机器学习工作负载。

2.2 构建综合评价指标体系

2.2.1 数据治理， 构建学生评价指标体系

数据治理是将数据从无序状态转化为有序聚合的过程。通过编制学校学生行为元数据标准，构建学生行为元数据库，并搭建元数据管理平台，实现元数据的版本管理。同时，依据国家标准和教育部标准，建设参考数据主题库，以解决学生数据的一致性和共享问题。

进一步地，应用数据挖掘方法，发掘数据中隐含的模式和关系，从经济、学业、心理、生理、行为等维度全面分析学生表现，从而建立一个更加全面和客观的评价体系。在经济方面，评估学生教育投资的回报率，即学生在教育上的投入（如考证、培训、进修等费用） 与其未来收益（如就业机会、薪资水平、职业发展等） 之间的关系。在学业方面，分析学生的知识掌握情况、学习技能、课程成绩、学习态度、自主学习能力、学术诚信、批判性思维、应用能力等。在心理方面，分析学生的动机与兴趣、情绪调节能力、自我概念、社交能力、适应能力、注意力与专注力、创造力与想象力等。在生理方面，分析学生的健康状况、生理发育、睡眠质量、饮食习惯、视力与听力、精细动作能力、生理适应性等。在行为方面，分析学生的课堂行为、学习行为、社交行为、自我管理能力、行为习惯、遵守规则与纪律的情况、道德行为等。

此外，通过关联分析可以识别学生行为和表现之间的关联规则，设置合适的支持度和置信度阈值，过滤出最有意义的关联规则，这些规则可以作为构建评价指标的基础。进一步地，聚类分析将根据学生特征和表现将其分成不同的群体，这种无监督学习方法可以揭示学生群体之间的自然分布和差异，帮助学校管理者理解哪些特征会将学生归为某一类别。将关联分析和聚类分析的结果结合起来，从经济、学业、心理、生理和行为等多个维度构建学生综合素质的评价指标，这个体系能够综合考虑学生的经济状况、学业成绩、心理状态、生理健康和行为习惯，从而构建科学的评价体系。这不仅有助于学校更好地理解学生的需求，而且也能够为学生提供个性化的支持和干预措施。

2.2.2 数据开发，构建学生评价算法模型

根据数据指标体系，以大数据平台的主题数据为数据特征，通过使用决策树、随机森林、神经网络等机器学习算法，对德育、智育、体育、美育、劳动教育等学生评价维度进行回归分析，构建学生评价算法模型。学生评价算法模型从指标说明和数据特征两个方面进行描述，分别从五育维度对学生的诚信、责任感、同情心、公正等价值观以及学生的认知能力、学习能力、知识掌握程度和思维技能等进行评估，从相应的指标中获取数据特征。

2.3 建设综合评价系统

学生综合评价系统从德育、智育、体育、美育和劳动教育五个维度评价学生的发展，指导学生成长、教学管理、择岗就业，并实现自动推荐学生学习建议，从而促进学生个性化发展。系统功能主要包括单点登录集成、学生综合评价分析、学生成长分析等。单点登录集成与学校网上办事大厅统一认证集成，解决用户多账号登录体验差的问题；学生综合评价分析以雷达图展示，维度坐标为五育评价维度，学生用户可以查看本人评价模型，管理员可以同时对比多个学生的评价模型，学生可以实时查询自身的优势和不足，发挥学生成长指挥棒的作用。学生成长分析主要是结合评价指标体系，对学生不足之处的指标进行说明，在学生成长、教育教学、择岗就业等方面推送建议。

3 结束语

本文基于高校数据，构建了学生五维数据指标体系，并结合机器学习算法构建了学生五育成长评价模型，最终设计开发了学生综合评价系统，以支撑学生个性化学习和高校教育教学管理。未来，将进一步研究学生心理素质、社会实践能力、团队合作与领导力、创新与创造力、国际视野与跨文化能力等指标和模型，完善学生评价体系。

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