基于大数据的自学考试现状、困境与破解途径
打开文本图片集
摘要：高等教育自学考试是一种个人自学、社会助学和国家考试相结合的高等开放教育形式。自1981年创立以来，自学考试不仅为实现教育公平、提高国民素质做出了重要的历史贡献，而且也积累了丰富的考试数据资产，如何从数据挖掘的视角来分析自学考试面临的问题并促使其改革转型，是大数据时代自学考试研究的重要命题。通过对2003-2017年全国自学考试积累的海量考试大数据进行分析发现，当前我国自学考试正面临报考规模大幅下滑、地域发展不够平衡、专业设置脱离社会需求、课程设置不够科学、助学手段相对单一、考试与毕业难度大等诸多困境。为了更好地实现自学考试的改革转型，自学考试的决策者应鼓励和引导优质民办高校力量参与办学，推进自学考试课程与优质慕课的相互融合，加强自学考试大数据的建设和应用。这些基于大数据支持的实践措施，有助于转变自学考试的培养目标，补强自学考试的教育功能，满足社会发展对高素质劳动者的需求，同时也有助于自学考试与普通高校及其他高等教育形式形成错位竞争、优势互补的教育生态环境。
关键词：自学考试;大数据;数据挖掘;现实困境;破解途径
中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1009-5195（2019）03-0086-10 doi10.3969/j.issn.1009-5195.2019.03.010
大数据及其处理技术对人类社会发展的革命性作用越来越得到全社会的普遍认可，大数据已经成为观察人类自身行为的'显微镜“，正在扩大人类科学的范围，推动人类知识的增长，引领新的经济繁荣。党的十九大报告明确指出要推动大数据和实体经济的深度融合（习近平，2017），大数据已然成为新时代我国国家发展核心战略的重要组成部分。考试作为教育的重要环节，担负着评价学生、选拔人才和引导教学等诸多任务，尤其像我国这样的考试大国，考试更是与千家万户的切身利益息息相关。在我国，几乎每天都有各种内容、各种层次和各种规模的考试，每年都有上亿人参加考试，该过程所产生的数据量之庞大，数据类型之丰富，所蕴含信息价值之高，完全符合大数据的相关特征。大数据技术在考试领域的价值主要体现在两个方面：一是大数据的全樣本、多模态和智能...
|
== 试读已结束，如需继续阅读敬请充值会员 ==
|
|
本站文章均为原创投稿，仅供下载参考，付费用户可查看完整且有格式内容！
(费用标准：38元/2月，98元/2年，微信支付秒开通！) |
| 升级为会员即可查阅全文 。如需要查阅全文，请 免费注册 或 登录会员 |
|
