引言

德育作为高等教育人才培养体系的核心组成部分，在大学生价值观念塑造和社会责任意识培养方面具有决定性作用。当前，现行的传统德育评价体系由于评价方法固化、数据来源单一等系统性缺陷，难以实现对学生德育发展状况的客观、全面评估，从而制约了德育工作质量的整体提升。随着教育信息化建设的深入推进，高校教育大数据呈现出爆发式增长态势，这些涵盖学生学习行为、校园生活、社会实践等多维度的海量数据，为德育评价体系的创新重构提供了坚实的数据基础和技术支持。在此背景下，探索基于教育大数据的科学化德育评价体系构建路径，对于增强德育工作的精准性和实效性，培养德才兼备的高素质人才具有重要的理论价值和实践意义。

一、教育大数据与大学生德育评价的内涵

（一）教育大数据的特征与类型

教育大数据是指在教育活动过程中产生的海量、异构且动态变化的数据集合。其核心特征具体表现为：一是规模海量性，覆盖学生从入学至毕业全周期的精细化信息，例如课堂互动中的每一次发言记录、图书馆借阅行为的每一条数据轨迹等；二是类型异构性，既包含成绩、考勤等结构化数据，也涵盖社交媒体言论、活动影像资料等非结构化数据；三是生成实时性，学生的即时行为可同步转化为数据信息，如在线答题过程中的每一次提交操作；四是价值高密度性，数据中蕴含学生的行为模式与思想动态，通过系统化分析能够挖掘出与德育评价相关的深层信息。从数据来源维度划分，教育大数据可分为三类：教学过程数据，包括课程参与度、作业完成质量等指标；校园生活数据，涉及宿舍人际关系、社团活动表现等内容；社会实践数据，涵盖志愿服务时长、实习单位评价等信息，三类数据共同为德育评价提供了多维度的分析素材。

（二）大学生德育评价的核心要素

大学生德育评价是对大学生思想道德素养及行为规范表现所进行的系统性综合评判。其核心要素包括以下四个维度：其一为评价内容，具体涵盖政治信仰维度，如对主流价值观的认同程度；道德品质维度，如诚信友善等美德的实践状况；法治观念维度，如对法律法规的遵守意识；社会责任维度，如参与公益服务的主动程度等。其二为评价主体，涉及教师、同学、学生自身及社会机构等多元主体，其中教师侧重对学生课堂表现的专业性评价，同学聚焦于日常互动中的行为表现反馈，学生自我反思旨在促进个体道德成长，社会机构则提供实践环节的表现评估。其三为评价方法，包含量化测评（如指标体系打分）与质性评估（如行为表现描述性分析）两类。其四为评价功能，既用于指导学生个体成长（如提供针对性改进建议），也服务于德育工作优化（如调整课程体系设置），最终实现“以评促教、以评促学”的良性循环。

二、传统大学生德育评价体系存在的问题

（一）评价内容与维度单一

传统德育评价内容多聚焦于课堂纪律维护、校规校纪遵守等表层行为表现，对政治素养的深度培育、社会责任感的强弱程度、创新道德实践能力等深层维度关注不足。评价维度被局限于少数量化指标，例如仅以“是否存在违纪记录”“参与活动的频次”等单一标准衡量德育水平，却忽视了学生在日常交往中展现的同理心、面对利益抉择时的道德判断等微观行为特征。这种维度单一性导致评价体系难以覆盖德育的完整内涵，无法真实反映学生的思想道德境界——部分学生可能在行为层面严格遵守纪律规范，却在价值层面缺乏社会担当意识，最终造成评价结果与实际道德状况的显著脱节。

（二）评价方法主观性强

传统德育评价过度依赖教师的主观判断，缺乏客观数据的系统性支撑。教师往往依据个人主观印象进行评分，易受情感偏好等非理性因素影响，例如对课堂表现活跃的学生倾向于给予偏高评价，而对性格内向的学生则可能作出偏低评定。在评价方式上，传统模式多采用终结性评价，如以学期末的一次性评定作为最终结果，却忽视了学生在德育发展过程中的阶段性进步。以某学生为例，其初期可能存在道德认知层面的不足，但通过后续学习与实践获得了显著提升，然而终结性评价无法完整呈现这一成长轨迹，既难以给予其公正的发展性认可，也无法及时介入并引导学生实现德育素养的持续性改进。

（三）评价数据收集不全面

传统德育评价的数据收集方式高度依赖人工记录，不仅覆盖范围狭窄，且处理效率低下。具体而言，现有数据多来源于班级日志、学生自评表等有限载体，却未能纳入校园生活中体现道德倾向的关键信息——如宿舍场景中的互助行为、图书馆使用过程中的规则遵守情况；同时也缺失社会实践层面的核心反馈，例如志愿服务的实际成效、社区服务中的群众评价等质性数据。更重要的是，这些分散的数据呈现碎片化特征，难以实现系统性整合，导致学生在社团活动中展现的合作意识与课堂情境中的道德表达无法形成关联分析，最终使评价依据陷入片面化困境，难以全面、客观地反映学生的德育真实表现。

（四）评价结果应用不充分

传统德育评价结果多被用作评优评先的筛选依据，在学生成长指导层面的功能发挥明显不足。由于缺乏对评价数据的深度挖掘与系统分析，难以精准识别学生在德育发展中的短板——例如某学生在法治观念维度存在明显薄弱环节却未被及时发现，导致无法为其提供具有针对性的提升方案。同时，评价结果对德育工作改进的支撑作用亦十分有限，既无法通过数据反馈揭示课程内容与学生实际需求之间的结构性差距，也难以诊断出活动形式的低效化问题，最终造成评价体系与德育实践的严重脱节，制约了德育质量的实质性提升。

三、基于教育大数据的大学生德育评价体系创新路径

（一）构建多维度评价指标体系

依托教育大数据技术拓展数据源覆盖面，可构建多维度的德育评价指标体系。该体系设置政治思想、道德品质、法治观念、社会责任、心理健康五大一级指标，各指标下细分具体观测维度及数据采集点：政治思想维度包含理论学习深度（如思政课程视频观看完成率、理论知识测试成绩等）与时政关注度（如新闻客户端日均浏览时长、时政议题讨论的发言质量评级等）；道德品质维度涵盖诚信表现（如作业原创性检测结果、考试诚信记录等）与友善互助行为（如跨同学协作次数、集体活动中的协作效能评价等）；法治观念维度涉及法律知识掌握程度（如普法考核成绩）与规则遵守状况（如校园纪律执行记录）；社会责任维度包含志愿服务（如累计服务时长、服务对象满意度评价等）与公益参与度（如慈善捐赠记录、环保类活动的参与频次等）；心理健康维度则涵盖情绪管理能力（如心理咨询服务使用频次、情绪日记文本分析结果等）与人际适应水平（如宿舍关系和谐度测评、社交活动参与频率统计等）。通过教育大数据技术对上述指标数据进行系统性采集与整合，可实现德育评价的全域覆盖与立体呈现。

（二）采用动态化评价方法

借助教育大数据的实时性特征，可构建动态化的德育评价模式。通过整合校园各类信息系统，对学生行为数据进行实时采集，涵盖课堂互动数据、志愿服务打卡记录、图书馆借阅轨迹等多维度信息，经算法分析后生成即时性的德育表现评估报告。同步建立电子德育档案，系统记录学生在不同成长阶段的表现特征，例如通过每周更新的“道德成长曲线”可视化模型，直观呈现其德育素养的进步轨迹与薄弱环节。具体而言，通过追踪学生参与公益活动的频次变化，若其行为模式从偶发性参与转变为规律性参与，可动态判定其社会责任感的提升态势；通过分析学生在思政论坛中的发言内容演变，能够精准把握其政治思想的成熟进程。这种动态评价机制贯穿学生成长全程，可实现对德育发展的即时反馈与针对性引导。

（三）实现评价主体多元化

依托大数据技术可构建多元主体协同参与的德育评价机制。教师通过教学管理平台获取学生课堂德育表现数据，如思政课程讨论的贡献度系数、小组合作中的角色效能等，形成专业性评价；同学通过互评系统对彼此的道德行为进行量化评分，评价维度包括团队项目中的责任履行度、日常交往中的诚信表现等；学生个人通过访问专属德育数据中心，查阅自身在各维度的表现指标，开展自主性评价与反思；社会机构（如志愿服务组织、实习单位等）则通过标准化数据接口，反馈学生在实践场景中的德育表现，具体涵盖服务态度评级、责任意识测评等内容。系统对上述多主体评价数据进行集成处理，采用加权算法生成综合性评价结果，此举可有效降低单一评价主体的主观偏见，显著提升德育评价的客观公正性。

（四）深化评价结果应用

借助大数据分析技术可深度挖掘德育评价结果的应用价值，实现评价效能的最大化。在个体层面，通过算法模型生成个性化“德育诊断报告”，精准定位学生在德育发展中的薄弱维度，并智能推送针对性提升资源——例如，针对法治观念薄弱的学生，自动匹配法律通识课程与典型案例库；针对社交适应能力不足的学生，推荐人际交往工作坊及实践指导方案。在群体层面，通过对评价数据的聚合分析识别共性问题，如监测到某年级学生社会责任感指标整体偏低时，可动态增加志愿服务供给量、设计系列责任教育专题讲座。同时，将评价结果嵌入德育工作优化闭环：若某类德育活动呈现参与度低迷且实效评估不佳的特征，即时启动形式创新与流程再造；若某门思政课程的内容接受度评分持续偏低，则推动教学案例库的系统性更新与教学方法的迭代升级，从而构建评价与德育实践的动态联动机制。

四、基于教育大数据的大学生德育评价体系创新的保障措施

（一）完善数据采集与管理机制

需构建标准化的数据采集流程，首先明确采集范围限定于德育相关维度，涵盖政治理论学习、道德行为表现等核心领域，严格排除无关信息以确保数据精准性；其次统一数据计量标准，例如志愿服务时长以小时为基本单位计量，活动参与情况采用“参与/未参与/优秀”三级标注体系；同时明晰各部门职责边界，由教务处负责教学场景中的德育数据归集，学工部承担校园生活数据的采集与整理，团委则主导社会实践数据的汇总工作。在此基础上，推进校园多系统数据整合，破除教务管理、学生工作、社团活动等系统间的数据壁垒，搭建统一的数据中枢平台。强化数据安全管理体系建设，采用高强度加密技术对数据进行全生命周期保护，实施分级访问权限控制，仅向授权人员开放特定数据查看权限；制定严格的数据使用规范，严禁泄露学生个人隐私，对社交言论等敏感数据进行匿名化处理，确保数据采集、存储与应用的全过程合法合规且安全可控。

（二）提升技术支撑能力

需加大资金投入以引进先进技术工具，包括大数据分析平台、人工智能算法模型等，旨在实现数据的快速处理与深度挖掘，例如通过智能算法自动识别学生的道德行为模式。构建专业化技术团队，团队成员应涵盖德育专家、数据分析师及IT技术人员，其中德育专家负责明确评价需求与指标维度，数据分析师承担分析模型的设计与优化工作，IT技术人员则专注于系统的日常运维与功能迭代。推进专项技术研发，通过与高校、科技企业建立协同创新机制，开发德育评价专用算法工具，如道德行为发展预测模型，该模型可基于历史数据轨迹推演学生德育素养的发展趋势，为科学评价提供坚实的技术支撑。

（三）加强师资队伍建设

开展系统化的大数据应用培训，培训内容应涵盖数据采集规范、分析工具操作及结果解读方法等核心模块，旨在使教师熟练掌握基于数据的学生评价技能，例如通过学习分析平台调取并解读学生在思政课程中的参与度数据。推动教师评价理念的转型，通过专题讲座、学术研讨等形式，引导教师深刻认识大数据评价在客观性与全面性上的优势，实现从经验驱动型评价向数据驱动型评价的范式转换。鼓励教师深度参与评价体系的构建过程，结合其德育实践经验提出指标设计建议与权重分配方案，例如明确哪些道德行为维度应纳入重点观测范畴，从而使评价体系更贴合德育工作的实际需求。

（四）健全制度保障体系

需制定完善的德育评价管理制度，明确评价工作以促进学生德育素养发展为核心目标；确立评价实施的基本原则，包括客观性、全面性与发展性等维度；规范评价全流程管理，从数据采集、分析处理到结果应用的各环节均需明确责任主体与操作标准。建立常态化反馈机制，通过设置意见征集箱、开展定期调研等方式，系统收集学生与教师对评价体系的反馈意见，重点关注指标设置的合理性、结果判定的公正性等核心问题，据此进行动态调整与优化。将评价工作效能纳入德育考核体系，把评价体系的运行质量、教师的应用熟练度等指标作为德育工作考核的重要依据，以此推动各相关部门强化对评价工作的重视程度，确保各项制度措施落地见效。

五、基于教育大数据的大学生德育评价体系创新的挑战与应对

（一）数据质量与有效性挑战

在实际应用场景中，数据失真与冗余问题已成为制约大学生德育评价准确性的关键因素。以下将从两类问题的具体表现、潜在危害出发，系统阐述建立数据校验机制、应用智能识别技术及实施定期数据清洗等应对措施。

部分数据存在显著失真现象，主要表现为学生为提升评价结果而刻意刷取活动参与记录，或在道德自评环节过度夸大自身表现。例如，个别学生通过技术手段伪造活动参与频次，或在自评报告中虚构志愿服务时长，导致评价数据与真实行为产生实质性脱节。与此同时，数据冗余问题亦较为突出，同一行为数据的重复记录不仅造成存储资源的无效占用，还干扰了评价算法的运算精度，进而导致德育评价结果出现系统性偏差。

针对上述问题，可采取以下应对措施：其一，构建数据校验机制，通过多源数据比对验证信息真实性，如将活动参与记录与现场签到数据进行交叉核验；其二，引入智能识别技术，依托视频监控、人脸识别等技术手段，精准判定学生是否实际参与相关活动；其三，建立常态化数据清洗机制，定期剔除冗余信息与虚假数据，确保评价数据的真实性与有效性，为德育评价提供可靠的数据基础支撑。

（二）技术与伦理平衡挑战

技术应用过程中存在潜在的隐私侵犯风险，例如过度采集学生私人社交数据、分析私人通讯内容等；同时可能出现数据滥用现象，如将德育评价数据用于非德育目的。这些问题不仅会直接损害学生的合法权益，还可能引发学生对评价体系的信任危机，进而影响德育工作的实效。

针对上述问题，可采取以下应对措施：首先，明确划定数据采集的边界，仅收集公开信息或与德育评价直接相关的数据，坚决杜绝涉足私人生活领域；其次，建立严格的数据使用授权制度，通过规范化流程确保数据仅服务于德育评价目的，严禁任何形式的外泄或挪作他用；最后，强化伦理教育，对数据采集、处理及分析的相关从业人员开展系统性的隐私保护培训，助力其构建牢固的伦理认知，在技术应用全过程中始终坚守伦理底线。

（三）评价与教育融合挑战

若过度侧重数据指标，可能导致德育评价陷入形式化困境：学生为提升数据得分而采取刻意表现的策略，却忽视内在道德素养的实质性提升；评价过程与教育实践出现脱节，数据结果未能有效转化为教学改进的依据。具体而言，这种形式化倾向易催生“数据表演”现象——学生为完成志愿服务时长指标而进行机械打卡，却缺乏对服务精神的深度认知；参与道德实践活动仅以获取量化积分为目的，而非真正内化并践行道德准则。当数据结果仅停留在成绩报告层面，未转化为教育策略调整的科学依据时，德育评价将异化为“数字游戏”。

针对上述问题，可采取以下应对措施：一是强化评价结果与德育教育的深度融合，例如依据评价数据动态调整课程内容体系、设计个性化教育方案；二是在评价体系中融入质性评价维度，结合教师日常观察记录、学生深度访谈等方式，全面掌握学生道德内化的真实状况；三是引导学生树立正确的评价认知，使其理解德育的核心目的是提升自身道德素养，而非追求数据高分，从而实现评价与教育的协同促进。具体实践中，可通过构建“数据采集-反馈分析-教育改进”的闭环机制，将学生在社会实践中的道德行为表现转化为动态成长档案，结合教师对学生日常行为的质性记录，定期开展德育需求诊断，开发分层分类的德育课程模块。同时，通过主题班会、德育工作坊等载体，帮助学生建立科学的评价观，促使量化评价工具转化为自我反思与成长的内生动力。

结论

基于教育大数据的大学生德育评价体系创新，是破解传统评价模式固有弊端、提升高校德育工作质量的有效路径。传统评价体系在内容维度、方法机制、数据支撑等方面存在的系统性问题，可通过构建多维度指标体系、实施动态化评价方法、建立多元主体协同机制及深化评价结果应用等创新路径予以解决。与此同时，需同步完善数据治理机制、强化技术支撑体系、推进师资队伍建设及健全制度保障框架，以有效应对数据质量管控、伦理平衡协调等实践挑战。展望未来，随着信息技术的迭代发展与实践应用的持续深化，该评价体系将不断趋向科学化与精细化，为培养全面发展的大学生提供强有力的机制支撑，推动高校德育工作实现内涵式发展与质量跃升。

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基金项目：陕西省“十四五”教育科学规划2024年度课题-基于大数据的高校“五育并举”教育评价体系构建与应用研究（课题编号：SGH24Y2818）