陶文寅 潘嘹
摘 要 以事件数据分析理论为切入点，通过评估学生在校事件分值，建立学生在校事件影响力估算公式，结合高职学生的行为特点，初步构建高职学生综合评价模型，并通过事件模拟评估该模型的有效性。结果表明，基于事件分析的高职学生综合评价模型能够准确、客观地评价高职学生的在校表现，有效克服了主观评价体系中的缺点，为定量分析高职学生的在校表现提供了理论基础。
关键词 学生评价;事件数据分析;定量分析
中图分类号 G712 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2019）21-0038-06
近年来，对高职学生综合评价的研究从对各种影响因子的研究逐步变化为对高职学生评价体系的研究，从定性分析走向定量分析。定量分析高职学生的基础是能够定量评价一位高职学生，但如何才能科学地定量评价高职学生却是一个难题。
一、问题提出
（一）高职学生综合评价的方法和问题
定量评价一个高职学生优秀与否，不仅关系到学生的切身利益，还是验证教师教学质量的重要依据，因此这一研究领域受到众多学者的关注。目前，国内关于高职学生评价的研究主要从以下四个层面展开。
一是对量化管理的一般步骤和原则的研究。朱以财、任扬[1]分析了通过量化管理的手段来对班级和个人进行管理的方法，并总结了量化管理过程中的一般步骤，即指定规范管理条例、记录相关情况、综合测评，以及相关原则，如规范性与导向性相结合、量化标准弹性化、教育与管理相结合等。
二是对量化管理后产生的数据和建模方法的研究。时憧宇[2]分析了与学生学习质量评价相关的模型，如泰勒的目标导向模式、斯塔弗尔比姆的CIPP模式等，同时指出了高职学生学习质量评价存在的问题，如对学生学习质量评价的认识界定不清、重视程度不够，学校培养目标的游离等，最后尝试建立模糊综合评价的数学模型。
三是对学生的扩展能力建模和评价的研究。马长世、温贻芳[3]把学生评价拓展至就业和创业能力的评价，并构建了高职学生的就业能力模型和创业能力模型，同时给出了就业能力的4个一级指标和20个二级指标，以及创业能力的6个一级指标和16个二级指标，指出了评价和改善高职学生就业和创业的方向;肖化移、柳燕[4]运用KOMET二维职业能力测评技术对高职学生的职业能力进行评价，并对该评测技术中的情景模拟法、心理测验法、实训现场测试法提出了改进的建议和方法;赵一标、赵一强[5]研究了高职学生可持续发展能力的评价模型，利用层次分析（AHP）视角对高职学生的可持续发展能力进行评价，同时采用模糊评价与数理分析相结合的研究方法，以及萨蒂的判断矩阵元素9分位标度法对某高职院校进行了实例分析，同时给出了提高学生可持续发展能力的对策。
四是对新技术应用于学生管理的研究。王江丽[6]研究了在大数据视域下高职學生自我管理的新方法，并通过一些智能产品进行监督和反馈，使得学生能够时刻了解自己的真实情况，以此形成管理上的循环。
综合上述研究可以看出，相关学者对高职学生的评价展开了广泛研究，但是这些研究也存在一些问题。首先，上述研究只是针对学生在校时的一个方面，如自我管理、可持续发展能力等，这些只是学生评价中的一部分，不够全面，也无法为奖、勤、助、贷的评判提供依据。其次，现有研究主要注重理论和方法，并且运用了复杂的数学模型，但因为是对人的评价，所以其评价系数主观成分较大，很难形成客观评价。最后，现有研究过分注重对学生衍生能力的评价，如创业能力等，但缺乏对于品德、成绩、专业技能等核心指标的评价。
（二）事件数据分析理论
学生的在校综合表现本质上是学生在校期间发生的各类事件的集合，而事件数据分析理论是评价各类事件影响力的有效手段。
事件数据分析最早出现于1933年由多利（Dolley）发表的《普通股分拆的特征与程序》一文中，其运用于金融领域，借助金融领域的市场数据对一些事件进行分析，从而判断这些事件对该公司价值的影响[7]。随后又被应用到国际关系定量分析、临床医学分析等多个领域。事件数据分析通常会把一系列复杂的行为拆解成一个个独立的事件单元，在本研究领域内，这些单元可以是奖、勤、助、贷、处分等多方面中的一个，然后对这些事件单元根据赋值标准进行赋值，其主要分为七步：一是选择来源。只有合理的事件来源才能保证事件分析过程中数据的稳定性和可靠性。二是定义事件。在进行事件分析时，往往发生事件的源头会产生各种各样的事件，这就要求研究者能从这些事件中挑选出与分析紧密相关的事件，避免其他无关事件对分析产生干扰。三是建立标准。筛选完所需事件后，要建立一套完整的编码体系，确定该体系的度量范围，以及划分等级和各等级所对应的意义，为之后的事件数字化提供可测量的依据。四是事件编码。对所有事件类型进行标准化的分值赋值，通过赋值后的所有事件就可以放在同一个维度进行比较和测量。五是检验程序。对设计进行假设，并通过小样本验证来判断设计是否合理。六是输出结果。把设计模型置于真实数据中，得出相关结果及结论。七是解释结论。对结果进行解释，并判断计算结果与预期结果相关性。如果具有强相关，说明模型确实能支撑其运作机制，如果不具有相关性，说明模型设计无法满足数据的分析和处理。
二、高职学生综合评价模型的建立
为客观、全面评价学生的在校表现，本研究基于事件分析理论，建立了高职学生综合评价模型。
（一）学生评价事件数据分析的基本流程
要有效地评价高职学生在校的综合表现，其核心问题是解决学生在校时所发生的事件与综合评价之间的赋值转换。由于学生的综合表现是学生在校时发生的众多事件的集合，这些事件会随着时间的前进形成一个“基于时间的事件流”。同时，随着时间的不断推移，近期发生的事件与过去发生的事件对学生产生的影响也会不同，因此，对学生综合表现的评价需要在事件和时间流动两个方面进行统一评价。也就是说，对事件影响力的累计是量化评价的起点，测量各类事件随时间的推移而发生的变化是测量的过程，学生的综合评价是测量的终点和表现。从起点到终点之间的转化过程是复杂的[8]，因此，将事件数值转化为学生评价数值的合理性，将取决于转化后的学生评价是否与实际经验相一致或具有较强的相似性。为此，针对在校学生设计了定量评价学生综合表现的流程，见图1。
步骤1是对数据的来源进行合理选择。学生在校期间会发生各种各样的事情，有些事情与综合评价无关，有些事情与评价密切相关，因为数据来源的选择直接关系到后期的评价结果，因此数据源就显得十分重要。目前，关于学生评价的事件首先来源于《学生手册》，其中明确定义了各类与评价密切相关的事件，例如奖学金的获得、技能竞赛的获奖、社团活动等。教育部在2000年发布的《关于加强高职高专教育人才培养工作的意见》中提到，高职高专人才培养模式的基本特征是以培养高等技术应用性专门人才为根本任务[9]。要检验学生的技术应用能力，除检验学生课程成绩以及参加各类技能竞赛外，还应该鼓励学生参加导师的各类项目，检验学生所学技能是否能真正应用于实践、服务于企业。但是，由于传统的评价体系更加注重学生的全面发展，而高职学生的特点是在校时间短，学生能力又相对有所侧重，对于一心钻研技术而无心参加社会活动的学生来说，传统的评价体系显然无法与学生的努力相匹配，并且往往在评奖、评优时处于劣势。因此，本研究的目标是通过定量评价来完善符合高职学生特点的评价体系。
步骤2是根据所选择的数据源，对研究范围内相关的事件进行分类。
步骤3主要针对事件评价，在事件评价中会根据学生所发生事件的影响力将不同事件转化为对应的事件分值，当发生正向事件时则进行加法运算，而发生负向事件时则进行减法运算，从而与上次的事件分值进行整合得到新的分值。在进行事件评价时需要把各类放在同一个计算维度中进行赋值，其目的是为了让所有事件之間都具有一定的一致性与可比性[10]。
步骤4是把所发生的事件转化为该事件对学生评价所产生的影响值。这里需要注意的是事件分值并不能直接等同于影响力，因为当学生所处的状态不同时，所发生事件对应的影响力也会不同。
步骤5是把由事件导致影响力与上次的评价值进行叠加，得到当前该学生最新的评价值。
（二）事件分值标准的设定
要使用定量评价的方法对学生进行综合评价，除了整个评价流程之外，首要的任务就是定量评价的标准，也就是设定整个数值变化的度量范围。设定度量标准的基本原则，首先是要具有合理性，度量范围的测定要与实际情况相符合，即具有相关性;其次是要符合常规的使用习惯，即方便性。根据这两个原则，以及本评价系统应用于高职院校，所以采用教师最为熟悉的0～100作为评价的度量范围。其中，0表示该学生在校表现已经非常危险，100表示该学生在校表现非常优秀。需要注意的是，该度量范围的中间值虽然为50，但是对于刚进入学校的学生来说显然以50作为初始值是不妥的，因为他可能会因为一点小问题就会进入“紧张”的阶段，因此，对于新生来说默认值设置为60更为合适。此外，对于学生评价来说，通常会有一种现象，即如果某位学生经常考试得90分，那么当他下次考试还继续得90分时，老师并不会觉得此事对该学生有多大的影响;如果有一天他突然得了50分，老师就会觉得影响非常大，反之亦然。因此，在评价值越处于测量维度的两端时，当发生反方向事件时，其评价对事件的敏感程度也就越强，反之则敏感度越低。学生评价的这一客观特征表现为在越接近50分时，同方向的评价分值变化范围也就越大，而越接近两端时，则同方向的评价分值变化范围也就越小。根据这一特性，本测量系统采用逐级减0.5的原则，设定了0～100的非等距间隔的高职学生综合评价分级，每级分值的计算标准如式（1）所示，经过变换可以得到式（2）和式（3），从而得到高职学生综合评价的分值标准，如图2所示。
f（xt ）=xt-1+[d-θ×（t-1）] （t≥1） （1）
f（xt ）=x0+t×d-∑1 tθ×（t-1） （t≥1） （2）
f（xt ）=x0+t×d-θ×（t×（t-1））/2 （t≥1） （3）
式中f（xt ）表示各级的分值，t表示把从0至100进行分级后的序号，d表示各级之间的标准差系数，θ表示各级衰减系数。经过计算和匹配，可以得到在本系统中，衰减系数θ取值为0.5，t的最大值为16，x0取值为0，xmax取值为100，标准差系数d取值为8。
（三）事件影响力分值的计算
根据事件分值设定的标准和学生评价的客观特征，可以知道事件对于学生评价的影响力不仅取决于事件本身，还取决于当前该学生的综合评价，相同的事件对于获得不同评价的学生来说，其影响力也各不相同。因此，可以得到学生综合评价的计算方法，如式（4）所示。
P'=P+f（I） （4）
式中P表示当前学生的综合评价值，I表示所发生的事件分值，f（I）表示发生事件产生的影响力，P'表示在当前评价值P上发生事件I形成的评价值。
假设P∈[0，N]，在本研究中N=100。即当I≥0时表示发生了正向事件，而I<0时表示发生了反向事件。根据上节所描述的事件影响力的客观规律可以得到，当P0=N时，无论发生多好的事件I=0，当P0=0时，无论发生多坏的事件I=0，从而得到以下高职学生在校事件的影响力计算公式（5）。
f（I）=（5）
通过分析上面的计算公式，可以得到如下三个特点：
一是当发生事件对学生综合评价起到正向推动，即I≥0。那么学生评价也会向着正面的方向发展，但是随着评价持续推动，其正向事件的影响力会逐步减弱。
二是当发生事件对学生综合评价起到负向推动，即I<0。那么如果学生评价越是向正方向发展，该事件的影响力也就越大，反之则逐步减弱。
三是当学生评价处于中间位置时，那么事件的影响力就等于事件分值。
（四）学生事件分值表的设定
目前大多数基于事件数据的分析都主要依赖计算机进行分析，因此，其中的事件分值编码就显得尤为重要。为了保证进行过编码的事件分值具有较高的可用性，在编制时应该遵守三个原则，即一致性、完整性、排他性[11]。具体如下：一致性。即保持各项事件分值在度量范围上具有一致性。完整性。即分值表中的事件能涵盖学生在校期间所发生的所有事情。也需要注意的是，该过程是一个不断迭代修正的过程，但至少应该向全覆盖无限逼近。排他性。即一个事件在事件分值表中有且只有一个相对应的分值，以保证事件分值不存在歧义。
从事件影响力的客观规律和学生综合评价计算公式（4），以及事件影响力计算公式（5）可以得到当发生正向事件时的推导公式（6）和发生反向事件时的推导公式（7）。
P'=P+f（I）≤N=>P+（N-P）/N×I≤N=>I≤N （6）
P'=P+f（I）≥0=>P+P/N×I≥0=>I≥-N （7）
由此可以得到事件分值I的取值范围如式（8）所示。
I∈[-N，N] （8）
根据公式（8），以及本研究可以知道事件分值I的取值范围是[-N，N]。目前，事件分值表中的事件分值主要依靠经验进行确定，通常在确认后不再对事件分值进行修改，以避免前后数据不一致，但是可以向分值表中添加事件，以完善整个事件分值表。按照事件分值進行分类的基于高职学生的事件分值见表1，按照事件类型进行分类的基于高职学生的事件分值见表2。
（五）评价学生当前分值的确定
学生的综合评价值等于上次综合评价值加上事件导致的影响力，这就意味着每一个综合评价值都与上一次的综合评价值相关，即第一次的初始评价值会影响到后面所有的值。在本研究中，所有学生的初始值均为60，因此，可以使后续的综合评价都处于相同起跑线，避免了因初始值的不同而造成评价值的偏差。
三、高职学生综合评价模型的验证
（一）对事件分值表的合理性验证
要检验事件分值表的合理性，除了使用主观判断外，还可以采用比较法进行判断，即通过设定另外一种事件分值来观察和计算两种事件赋值方法之间的相关性。在本验证中设定了实验组和对照组，实验组采用本研究的事件赋值方法，而对照组则采用一种简化的事件赋值方法来进行观察与计算，即把正向事件设置为1，而把负向事件设置为-1，没有发生事件则设置为0。当某月中发生多个正向事件或负向事件时，则进行累加来表示当月最终的评价值。以苏州某高职院校2011年入校的徐同学为例，同时对实验组和对照组进行综合评价的计算，可以得到图3的结果。
通过图3可以大致看出两个曲线的变化方向基本相同，再对实验组和对照组的数据进行回归处理，从而得到回归方程（9）。
实际综合评价的值=0.3440+38.1061×简化综合评价值（9）
以及回归方程的相关系数r=0.9787，该系数表示实验组与对照组的综合评价值具有较强的相关性。而对照组采用的事件赋值方法可以直白的反应某位学生的具体情况，具有一定意义。因此，对于考虑了事件权重后进行赋值的实验组来说，其评价方法就更具有实际意义，更能客观反映学生状态。
（二）评价结果与实际情况相关性的验证
要验证所设计的学生综合评价方法与实际情况之间的相关性，可以通过经验事实来完成。首先，通过引入两个不同学生的事件分值序列，然后，经过连续的事件影响力和事件产生的评价值计算，观察不同事件序列所产生的差别。同时，判断与所了解的该学生的实际状况是否一致，如果与实际情况相仿，说明该综合评价方法有效，否则就表示该方法无效。
以苏州某高职院校2011年入校的徐同学和薛同学为例，根据综合评价方法对这两位同学在校3年所发生的事件进行计算，可得出图4的演化图。
当徐同学和薛同学进入学校后，他们的起始评价值都为60，但当他们毕业时徐同学的综合评价值为99.4，而薛同学的综合评价值为87.5。从图4的演化图可以看出，徐同学在进入学校后一直非常努力，并且经过一年的努力后在2012年9月的奖学金和各项荣誉评比中都取得了较好的成果，使得他的综合评价有了一个明显的提升，而到了2013年9月获得了国家奖学金，使得其综合评价达到了99.2，在毕业时也顺理成章地拿到了优秀毕业生的称号。而对于薛同学，在刚进校时上课又是迟到、又是旷课，因此在大一结束时（2012年7月），薛同学的综合评价只有19.3，进入大二后有些醒悟，开始认真地学习专业课，并且参与了不少老师的横向课题，在大二结束后（2013年7月）其综合评价回升至52，虽然还是很低，但是相比以往已经有很大的进步，进入大三（2013年9月）后薛同学继续加强专业学习，陆续参加了技能竞赛与横向课题，取得了优秀的成绩，因此，到毕业时，薛同学的综合评价为87.5。
图4中两条曲线的演化规律非常符合这两位同学在校期间的实际情况，特别是在徐同学从第二学年开始连续拿奖，以及薛同学在第二学年开始认真学习上表现的特别明显，因此可以说，基于事件分析的高职学生综合评价可以较为客观地反映学生的实际情况。
四、综合评价方法在高职学生中的应用
采用定量评价对高职学生进行综合评价，是为研究高职学生在校情况提供一个新的、客观的、可测量的工具，使相关研究人员能够更加深入地挖掘高职学生的学习特点，从而给与更加客观、合理的判断。同时也为迭代更新学生管理办法提供一个切实可行的方法，下面提供几种使用该评价方法进行深入研究的内容。
一是用于识别各类型数据的特征。结合学生事件分值表的分类，通过定量评价方法把各种类型的数据进行分开统计，可以得到某位学生在某一个或某几个分类上的特征，从而把握该学生的特点，有的放矢地进行修正。
二是用于识别基于时间变化的特征评价。通过收集若干年中学生在各阶段的评价值，然后把这些数据进行汇总，利用信息化手段进行可视化分析，可以了解学生在校时不同阶段的表现和特点，从而找出其规律，并对症下药。
三是对管理方式的创新进行验证的工具。高校自始至终都在进行着对学生管理和教学的创新，但只要是创新就会有风险。因此，可以通过收集和比较创新前后学生综合评价的分值，并基于学生事件分值表的分类进行研究，就可以了解创新带来的是益处还是坏处，哪个方面得到了大幅改善，哪个方面受到了抑制，从而有针对性地对创新进行修正。
五、结论
通过引入事件数据分析理论，结合高职学生的行为特点建立高职学生的综合评价模型，并通过事件模拟的方法验证综合评价模型的有效性。该模型具有较强的客观性、可重复性以及准确性，能有效克服以往学生评价中主观性较强的问题，为今后定量分析学生的在校表现提供理论依据。
参 考 文 献
[1]朱以财，任扬.量化管理在高职院校班级管理工作中的运用[J].职业技术教育，2007（29）：66-68.
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[3]马长世，温贻芳.基于能力素质模型的高职学生就业与创业能力评价研究[J].职教论坛，2012（12）：73-75.
[4]肖化移，柳燕.论高职学生职业能力测评模型的构建[J].职教论坛，2014（18）：4-8.
[5]赵一标，赵一强.高职生可持续发展能力评价模型构建研究[J].高校教育管理，2016（5）：113-118.
[6]王江丽.高职学生自我管理方式创新——基于大数据视域下的“量化自我”研究[J].太原城市职业技术学院学报，2015（1）：57-59.
[7]王玲，朱占红.事件分析法的研究创新及其应用进展[J].国外社会科学，2012（1）：138-144.
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[9]教育部.關于加强高职高专教育人才培养工作的意见[Z].教高[2000]2号，2000-01-17.
Construction of Comprehensive evaluation Model for Higher Vocational College Students based on Event Analysis
Tao Wenyin， Pan Liao
Abstract based on the theory of event data analysis， the paper establishes a comprehensive evaluation model for higher vocational college students by evaluating the students school event scores. Combining with the behavior characteristics of higher vocational college students， a comprehensive evaluation model of higher vocational college students is constructed， and the effectiveness of the model is evaluated by event simulation. The results show that the comprehensive evaluation model based on event analysis can accurately and objectively evaluate the college performance of higher vocational college students， which overcomes the shortcomings of the subjective evaluation system and provides a theoretical basis for the quantitative analysis of students performance in school.
Key words student evaluation; event data analysis; quantitative analysis
Author Tao Wenyin， lecturer of Artificial Intelligence College of Suzhou Industrial Park Service Outsourcing Vocational College， PhD student of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics （Suzhou 215123）; Pan Liao， lecturer of Jiangnan University
作者简介
陶文寅（1986- ），男，苏州工业园区服务外包职业学院人工智能学院讲师，南京航天航空大学计算机科学与技术博士研究生，研究方向：职业技术教育，机器人多机协同控制（苏州，215123）;潘嘹（1986- ），男，江南大学机械工程学院讲师，博士，研究方向：包装工程，教育信息化
基金项目
2015年江苏省现代教育技术研究课题“基于‘精益管理下的高职学生教育管理信息平台的构架与实施”（2015-R-42023），主持人：陶文寅;2018年苏州工业园区服务外包职业学院教学改革课题“人工智能背景下的中高职衔接课程体系研究——以嵌入式技术与应用专业为例”（JG-201807），主持人：陶文寅;2018年苏州工业园区服务外包职业学院教学改革课题“人工智能背景下的高职嵌入式技术与应用专业课程体系研究”（JG-201803），主持人：严仲兴
