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| 內容簡介： |
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本书是大数据赋能丛书之一，探讨了大数据在教育评价领域的应用与实践。在传统教育评价中，评价往往依赖于有限的样本和主观的判断，而大数据技术的出现，为站在更为宏阔的视野高度，跨越多个纵深维度，运用丰富多元的形式手段去观察和分析教育现象提供了可能。通过探索大数据技术在教育评价，特别是在高等教育评价中的应用与实践，以期为教育工作者、政策制定者及相关领域的研究者提供一套系统的理论框架和实践指南，从而提高教育评价的客观性、科学性和准确性，推动教育评价的现代化与专业化发展。全书共八章。 在数字化时代背景下，教育评价传统模式日益显现局限性。本书回应数字化时代教育评价体系转型的时代命题，聚焦高等教育评价领域的数据驱动创新，旨在通过技术赋能提升教育质量、优化资源配置并促进教育公平。
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| 關於作者： |
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周炜，博士，助理研究员，现任上海大学发展规划处发展评估科科长，兼任中国未来研究会长三角研究分会副秘书长。主要研究领域：高等教育、数据治理、航空航天机器人智能装配技术与装备。在国内外核心期刊公开发表论文10余篇，其中《基于空间插值的工业机器人精度补偿方法理论与试验》一文入选2018年“领跑者5000—中国精品科技期刊顶尖学术论文”。授权发明专利6项。作为核心成员参与的“机器人柔性装配技术与装备项目”获国防科学技术进步奖三等奖（2014），主持或作为核心成员参与国家自然科学基金科技项目1项、省市级课题2项，校级课题1项，参与撰写专报多篇。 杨青，女，教育学博士，现任上海大学高等教育研究所助理研究员。主要研究领域为高等教育管理、研究生教育研究。 李甜甜，女，助理研究员，现任上海大学发展规划处战略规划副主管。主要研究方向为高等教育管理、高等教育理论等。
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| 目錄：
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目 录 第一章 高等教育评价概述 / 001 第一节 高等教育评价的发展及现状 / 001 一、高等教育评价的发展历程 / 002 二、高等教育评价的现实需求 / 005 第二节 高等教育评价的内涵及外延 / 009 一、高等教育评价的概念 / 009 二、高等教育评价的对象 / 014 三、高等教育评价的功能 / 016 第三节 高等教育评价存在的问题 / 018 一、评价体系系统性不足 / 018 二、分类评价逻辑和制度有待明晰 / 019 三、大数据赋能较为薄弱 / 020 第二章 大数据与教育评价 / 021 第一节 大数据与教育融合 / 021 一、 教育数字化转型的战略意义 / 02 二、大数据推动教育改革与创新 / 023 第二节 教育大数据概述 / 028 一、大数据的基本概念与特征 / 028 二、教育大数据的定义与特征 / 031 三、教育大数据的类型 / 035 第三节 大数据赋能教育评价改革创新 / 041 一、大数据赋能教育评价的内涵 / 041 二、大数据赋能教育评价的价值 / 042 三、大数据赋能教育评价的关键技术和总体框架 / 047 四、大数据赋能教育评价的实践路经 / 051 第三章 教育数据中台建设 / 059 第一节 教育数据中台概述 / 059 一、教育数据中台的定义与功能 / 059 二、教育数据中台的特征与价值 / 062 第二节 教育数据中台实施路径 / 064 一、教育数据中台建设理念 / 064 二、教育数据中台建设方法论 / 066 三、教育数据中台建设实施步骤 / 070 第三节 教育数据中台建设内容 / 072 一、数据治理 / 072 二、指标体系管理 / 073 三、数据分析与可视化 / 07 四、数据应用与服务 / 075 第四章 大数据赋能学生评价 / 077 第一节 学生评价的改革前沿 / 077 一、评价理念的更新：评价即学习理念 / 078 二、评价内容的扩充：学习素养的评价 / 078 三、评价方法的转变：建构主义方法论 / 079 第二节 学生评价的改革困境 / 080 一、重过程轻结果，教师负担额外增加 / 081 二、重形式轻内容，评价效率有待提升 / 081 三、重态度轻能力，学生素养亟须提高 / 082 第三节 学生评价的改革契机 / 083 一、大数据赋能学生评价内容 / 084 二、大数据赋能学生评价方法 / 085 三、大数据赋能学生评价平台 / 088 四、大数据赋能学生评价案例 / 090 第五章 大数据赋能教师评价 / 092 第一节 教师评价概述 / 092 一、教师评价与高校教师评价的内涵 / 092 二、教师评价的基本类型 / 095 三、高校教师评价面临的困境 / 09 第二节 大数据背景下高校教师评价发展与实践 / 099 一、大数据背景下高校教师评价发展 / 099 二、大数据技术在高校教师评价中的应用实践 / 103 第三节 大数据赋能高校教师评价 / 108 一、内涵与主要价值 / 108 二、总体思路和方法路径 / 112 三、主要内容和推进策略 / 114 第六章 大数据赋能学科评价 / 120 第一节 学科与学科评价概述 / 120 一、学科与学科评价的内涵与发展 / 120 二、我国学科评价的发展历程 / 124 三、当前学科评价面临的困境 / 129 第二节 大数据背景下学科评价的发展与实践 / 130 一、大数据背景下学科评价的发展 / 130 二、大数据技术在学科评价中的应用实践 / 133 第三节 大数据赋能学科评价 / 135 一、内涵与主要价值 / 135 二、基本功能和实施过程 / 138 第七章 大数据赋能教育评价在上海大学的实践 / 144 第一节 加快推进教育全域数字化转型 / 144 一、构建数据治理体系 / 144 二、建设基础数据平台 / 145 三、创新数据应用场景 / 145 四、加强转型基座建设 / 146 第二节 全面推进新时代教育评价改革 / 146 一、做好顶层设计，确保教育评价工作的实效性 / 147 二、加强统筹谋划，确保教育评价工作的穿透性 / 147 三、紧盯目标任务，确保教育评价工作的高效性 / 148 四、强化技术赋能，确保教育评价工作的科学性 / 150 第三节 深入推进数智化评价中台建设 / 150 一、建设目标 / 150 二、建设内容 / 152 三、建设成效 / 157 第四节 积极打造大数据赋能的教育评价上海大学样本 / 161 一、以教育数据治理为抓手，统筹推进数字化转型 / 162 二、以教育评价改革为牵引，定制个性化评价体系 / 162 三、以数据价值实现为目标，构建大数据治理模式 / 162 四、以数据深度运用为驱动，打造一体化数据中台 / 163 第八章 “人工智能+”教育评价的机遇和挑战 / 164 第一节 “人工智能+”高等教育评价的机遇 / 164 一、教育交互方式转变提升教育评价的及时性 / 164 二、知识生产逻辑更新激活评价方式的创新性 / 165 第二节 “人工智能+”高等教育评价的挑战/166 一、信息滞后扭曲造成评价结果偏误/166 二、主体间性缺失造成单边道德缺位/167 三、监管不力导致数据泄漏滥用/168 第三节 “人工智能+”高等教育评价的发展路径/169 一、多途径提高师生的AI素养/169 二、构建技术规约双重监管体系/170 三、拓宽高等教育评价相关研究/171 附 录 大数据赋能高等教育评价相关政策/173 参考文献/176
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