近年来，国家深化教育改革，提出了引导部分地方普通本科高校向应用型转变的指导意见。“应用型本科”是对新型的本科教育和新层次的高职教育相结合的教育模式的探索，由部分省属本科院校与国家级示范性高等职业院校、国家大型骨干企业联合试点培养适应社会经济发展需求的应用型本科专业人才。

郑州科技学院一直以来将学校定位为应用型本科，在应用型本科探索建设过程中，不断总结建设经验，同时也在不断归纳曾经遇到的建设瓶颈问题，如观念认同问题、应用型人才培养与教学手段方法单一反差、实践（实习、实训）场地薄弱、应用型本科学生综合素质评价科学性问题等等。

经过近5年的不断改善，观念认同方面全校师生基本达到一致，教学手段方法在不断提高逐步适应培养应用型人才的需要，加大实习基地开发，改扩建实训场地，依托校企合作资源、优质教师资源创建众创中心，培植建设四个创新创业学院，较好地解决了建设过程中存在的普遍问题。

而在应用型本科学生综合素质评价体系方面，学校根据自身实际情况，制定了《郑州科技学院学生综合素质测评办法》（以下简称评价办法），而利用传统纸质记载，阶段赋分评价，结合信息技术实现评价过程性、全员参与性、普遍性、科学性，逐步将“评价办法”网络化、系统化落地实施显得尤为重要。

建设学生综合素质测评体系的根本出发点：是在制度化的评价办法基础上，利用目前先进的信息技术，更好地解决传统学生评价中的片面性、阶段性、不客观性等问题，使评价体现全员参与、全方位考量、全过程管理，试图利用大数据思维，使评价更趋于客观、公正，形成较为合理的学生“画像”。

1、拟解决学生综合素质评测中评价的主观性、阶段性、片面性问题

主观性往往从主观感情、愿望、意志出发，从狭隘的个人经验出发，采取孤立、静止、片面的观点，使主观和客观相分裂、认识和实践相脱离；阶段性“一考定终身”、“一考论英雄”，很难真实体现学生成长过程；片面性评价往往使学生在单一的“指挥棒”指挥下所向披靡，很难培养出全面、高素质、可拓展人才。

（1）主观性问题。传统评价无外乎，量化表格考核，每学期期末，学生管理者（辅导员）对每个学生的情况，根据量化考核表逐项赋分，汇总后排序，人为主观的因素太多。

（2）阶段性问题。往往专职辅导员所带学生数150～200人左右，在短暂的时间内做到客观对每一个学生的一学期表现作出评价也不现实。阶段性考核本身不能体现过程性表现。

（3）片面性问题。学生素质是多方面的，不仅仅是学业成绩，技能证书取得的数量。学生的思想道德修养，学生的身心素质健康等等，都是学生素质的不同侧方面。在学生评价体系里都需要涵盖，尽量杜绝“一叶障目，不见泰山”，以偏概全“盲人摸象式”评价。

2、采用的建设模型

要建设网络化、系统化综合测评系统，首先需要科学的评价办法，其次需要合理的信息化建设体系，然后是可落地实施的操作规程。数据采集区域按照全面的指标体系采集，确保数据的全面性；数据采集频率采用“即时发生即时采集”确保数据过程性；数据采集主体采用“谁分管谁采集”确保全员参与度。

（1）科学的评价办法

郑州科技学院对“评价办法”不断修正不断完善，形成目前较为科学合理的体系。该评价办法有4个一级指标，15个二级指标，35个三级指标，每一分项分设不同分值区间上限，终端采集数据点有相应的分值区间上下限。

一级测评指标：思想政治素质、学业素质、技能素质、身心素质；

二级测评指标：政治表现、道德修养、法纪观念、学习态度、卫生习惯、学业素质、学业考核成绩、人文社科成绩、技能素质、语言交流能力、计算机应用能力、实践动手能力、科研创新能力、组织协调能力、身心素质、身体健康状况、体育运动状况、心理健康状况；

三级测评指标：政治理论水平、政治态度、人生观、价值观、社会观、遵守社会公德、社会文明行为、集体劳动情况、公益活动情况、诚信情况、遵守国家法律法令、遵守学校各项规章制度、日常行为规范、出勤考核情况、个人卫生习惯、专业课成绩、选修课成绩、通识教育学习情况、普通话证书考试、外语等级考试、计算机等级成绩（一、二、三级）、计算机办公软件应用能力、专业实践情况及成绩、专业技术证书、参加社会实践活动情况、撰写社会实践报告获奖情况、科研活动（竞赛）情况、创新创业情况、发表专业学术论文情况、学生（社团）工作、学生干部任职考核、文艺活动情况、身体素质、体育课和达标成绩、积极参加各项体育活动、心理测试情况、性格表现。

指标体系如图1大学生综合素质测评体系所示，细节不再赘述。

（2）合理的信息化建设体系

在信息化建设与人才评价体系关系方面，学校做了多年探索，于2015年提出坚持“信息化服务应用型人才培养，促进教育教学水平提升，为学校发展提供科学依据”的建设原则。总结学校信息化建设多年的经验、教训，从信息化建设根本任务出发，以服务师生成长成才为根本目标，在教学、管理、师生成长、生活服务、决策支持等方面着手，将信息化服务教育教学的重心转移到学生个性化需求、学生学习成效上来。

在经过以数据和应用建设为主的数字化阶段，进入了以个性化服务与大数据为诉求的智慧化阶段。在学校信息化建设原则指导下，探索构建“三圈两链一主线”信息化建设体系（如图2“三圈两链一主线”信息化建设体系），即：建设生态“教学圈”，便利“生活圈”，丰富”资源圈”，服务于师生成长成才，指导个性化教学、推送个性化自主学习资源、便于家长实时了解孩子学习情况、便于管理者基于数据分析，辅助决策。避免出现“剃头挑子一头热”现象，着力解决“个性化需求与建设应用不对称”问题。

透过郑州科技学院信息化建设体系不难发现，建设信息化的核心是服务师生成长，师生成长需要科学评价，特别是学生成长评价方面，该体系仅仅围绕成长评价建设。

（3）落地实施的可操作规程

对35个三级指标根据职能部门的业务边界进行职责划分；对35个三级指标进行末端数据采集细化到能对应到一系列具体事务，参照“驾驶员扣分模式”，在基础分基础上进行加减分操作。

1、数据样本采集全面性是保障学生综合素质数据来源全面性的保障。

利用爬虫技术及日志分析技术，使数据来源多样化，使得学生素质“画像”力求全面、客观。因此主要在“应用系统格式化数据”、“各应用系统、网络设备运行日志数据（痕迹数据）”、“互联网数据”三个途径采集数据，按学习行为、生活行为、网络行为三个方面描述，归类划分标签。如图3数据采集源所示，其中：

学习行为，主要考察教务应用系统中的学业成绩数据、科研应用系统中成果数据、图书管理系统中图书借阅数据、自修室出入记录数据、支付平台技能证书报名数据、第二课堂学分认证系统数据等。

生活行为，主要考察一卡通数据系统中的流水账数据，包括出入门禁数据、无线网络（Wi-Fi）行为轨迹数据、心理素质测评平台数据、就业数据等。

网络行为，主要考察网络行为监控系统日志数据，将数据划分为网络学习（分音频学习、视频学习、普通网页学习等）、休闲娱乐、生活消费等。

引入日志数据格式化入库分析，对网络设备上师生“无感知”日志数据进行格式化入库。在保障信息安全和数据隐私许可范围内，尽可能扩大数据采集面。

以此解决数据来源单一、人物“画像”不全面问题。

2、智能终端去APP化，促使“即时发生即时记载”。

学校借助应用较为广泛的微信用户入口，不再单独耗费人力物力开发独立APP，基于开放接口开发“微主页”应用，使得管理者灵活便捷地完成管理实务的上传、记载，使得学生能第一时间了解自身在综合素质测评方面的“得失”。

例如：学校第二课堂主要涵盖思想品德修养（日常行为规范系统）、传统文化素养（通识教育网络学习平台）、基本技能考证（计算机能力、普通话、专业技能等证书考试）、创新创业（科研大赛、活动）、学生社团（实践活动）、文体素养（体育、音乐、美术）等六个方面。

思想品德修养通过日常行为规范系统实现数据的采集、记载、统计，设定阈值，达到阈值，出发预警，及时发现及时纠偏。

传统文化素养以通识教育网络学习平台为载体，根据学生的专业特性、结合学生的性别、兴趣爱好、就业倾向、心理素质测评等数据，系统推荐比较适合的课程。

基本技能考证则主要根据所修作业、学生本人职业能力规划相关系统数据等推荐推送相关网络视频教学资源、图书资源等，根据技能考证系统通过情况比对，匹配适合学生自身发展的学习资源。

其他方面均以现有系统大数据模型分析为依据，针对学生不同属性推荐不同的参考信息。

方便管理者操作，利于被管理者实时动态纠偏。

全方位的数据来源，科学的评价制度保障，严谨的事务分析模型，友好的用户感知界面，基于大数据框架，合理分析建模，足够多的数据采样点，使得运行效果较好。主要表现在：

1、数据的应用效果良好。

在学生评优评先、奖助贷、党员发展、学生干部考核等方面，综合素质测评体系产生的数据，作为评、选的较为客观的数据依据，使得评、选更加“公开、公正、公平”。

2、形成了学生管理与教学管理合力育人局面。

在日常行为规范数据分析，实时推送后，使得生活辅导员及时跟进督促。系统预警提醒等手段直达学生智能终端，极大地约束了学生日常违纪行为，形成良好自我约束氛围。同时学生的日常行为记录，同时反馈到一线学生管理队伍生活辅导员终端，生活辅导员能有的放矢，针对性地做好每位同学的思想教育工作，反哺日常教学管理。

例如：学生课堂签到数据，如二级院系某时段出勤率，迟到、旷课情况均由一线任课教师数据同步至数据中心，学生管理团队能及时掌握一线数据，第一时间对学生进行批评教育，学生管理与教学管理两条线，形成合力育人局面。促进“学风”、“教风”整体提高，进而提高教育教学质量。

3、提高了传统文化素养相关课程学生学习自主性。

学生根据自身情况，结合系统推荐通识类传统文化素养课程，学生学习兴趣浓厚，自主性得到提高，传统文化素养相关课程通过率有了显著提高。

例如：旅游专业某女生，爱好舞蹈，心理测评参考值为性格较内向，系统经过历史数据匹配（以同样筛选条件下，历届已毕业学生采样点作为参考标准）推荐相关文化通识课：社交礼仪、演讲与口才、音乐与大脑等课程。

4、拓宽了学生课余知识覆盖面，丰富了学生的第二课堂。

根据学生学业成绩实际情况，通过大数据中心即时推送课程相关图书资源、网络公开课资源，推送学生错题集以及课程成绩优秀学生的课外阅读、学习习惯参考数据。学生可以参照成绩优秀学生的学习方法，以及学习相关课程辅助资源。