大数据视域下基于画像技术的高校学生学业评价研究与实践

　　本书在深入研究高校传统学业评价弊端的基础上，详细介绍了大数据的发展历史、教育大数据关键技术，以OBE（Outcomes Based Education）理念为指导，以普通高等学校本科专业类教学质量国家标准为基础，运用大数据、人工智能等现代信息，重构应用型高校学业评价体系，构建以大学生核心素养为内容的学业评价框架，实施全面、科学的学业评价，培养学生的创新能力，激发学生学习的主动性和自觉性，构建良好的师生关系，提高学校教学质量。 本书稿共5章，第1章简要介绍了大数据的基本含义、发展历史、发展趋势，以及关键技术；第2章在介绍教育大数据的内涵、技术框架的基础上进一步分析了教育大数据的应用领域；第3章详细介绍了教育大数据在大学生学业评价中的应用模型；第4章详细阐明了基于大数据画像技术在理论课程、实验课程、德育课程以及毕业论文等方面的学业评价方法；第5章是对前文提到的方法和模型的具体实现，主要说明了作者所在学校的学生评价系统的数据采集、评价系统设计以及平台搭建等。

　　曹玉松，女，硕士研究生，1981年生，许昌学院副教授，2006年浙江大学应用概率统计研究生毕业，2015-2016年华中师范大学数学与统计学院访问学者。 主持完成河南省基础前沿课题、河南省高等学校重点科研项目等项目十多项，成果曾获河南省教育厅科技成果一等奖；发表论文三十余篇，获得河南省教育厅优秀科技论文一等奖5项