邱均平　付裕添　徐中陽(yáng)等

關(guān)鍵詞： 高等教育評(píng)價(jià)； 智能信息服務(wù)； 模型框架； 社會(huì)公眾

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２３．１２．０１１

〔中圖分類號(hào)〕ＴＰ３１１； Ｇ６４ 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕Ａ 〔文章編號(hào)〕１００８－０８２１ （２０２３） １２－０１２２－１１

得益于對(duì)教育事業(yè)不斷地支持與投入， 我國(guó)教育發(fā)展已步入新的階段。教育評(píng)價(jià)作為推動(dòng)教育發(fā)展的重要一環(huán)， 在實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、內(nèi)涵式發(fā)展的時(shí)代命題下也被賦予了新的發(fā)展要求。２０２０ 年１０ 月，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)的《深化新時(shí)代教育評(píng)價(jià)改革總體方案》對(duì)我國(guó)教育評(píng)價(jià)改革工作提出了新部署、新要求， 并提出到２０３５ 年， 基本形成富有時(shí)代特征、彰顯中國(guó)特色、體現(xiàn)世界水平的教育評(píng)價(jià)體系［１］ 。

教育評(píng)價(jià)中的高等教育評(píng)價(jià)興起于２０ 世紀(jì)初歐美等國(guó)家（地區(qū)）， 是現(xiàn)代高等教育快速發(fā)展的產(chǎn)物［２］ 。與歐美發(fā)達(dá)國(guó)家（地區(qū)）相比， 我國(guó)高等教育評(píng)價(jià)事業(yè)起步雖晚， 但異?；钴S， 尤其近年來數(shù)智技術(shù)在我國(guó)快速興起與發(fā)展， 為我國(guó)高等教育評(píng)價(jià)的研究與實(shí)踐應(yīng)用帶來了新的契機(jī)， 使我國(guó)的高等教育評(píng)價(jià)事業(yè)在更加現(xiàn)代化和專業(yè)化的方向上取得了快速進(jìn)步［３］ 。其中， 數(shù)字化高等教育評(píng)價(jià)信息平臺(tái)的建設(shè)成為當(dāng)下的亮點(diǎn)， 中國(guó)科教評(píng)價(jià)網(wǎng)作為我國(guó)首家以科教評(píng)價(jià)為核心的數(shù)字化平臺(tái)， 自２００４年起連續(xù)多年發(fā)布教育評(píng)價(jià)報(bào)告， 并提供了較為全面的高等教育評(píng)價(jià)信息服務(wù)， 受到社會(huì)各界的廣泛關(guān)注與認(rèn)可， 而后諸多科研機(jī)構(gòu)、高等院校、企業(yè)組織等也陸續(xù)建立起了一批高等教育評(píng)價(jià)數(shù)字化平臺(tái)， 在當(dāng)下共同形成了良好的競(jìng)爭(zhēng)局面［４］ 。

與早期高等教育評(píng)價(jià)信息服務(wù)主要用于輔助教育部門、高等院校進(jìn)行重點(diǎn)高校確定、高校績(jī)效考核、高校發(fā)展橫向?qū)Ρ鹊炔煌郏担?， 在我國(guó)高等教育事業(yè)不斷發(fā)展、普及化水平不斷提高、社會(huì)人才需求不斷增長(zhǎng)的新環(huán)境下， 由于社會(huì)及廣大家長(zhǎng)和考生對(duì)高等教育評(píng)價(jià)信息的需求激增， 各機(jī)構(gòu)與平臺(tái)紛紛將服務(wù)重點(diǎn)轉(zhuǎn)向社會(huì)公眾。但通過對(duì)現(xiàn)有數(shù)字化平臺(tái)進(jìn)行深入了解后發(fā)現(xiàn)， 其雖作為社會(huì)公眾獲取高等教育評(píng)價(jià)信息與服務(wù)的主要媒介， 在面對(duì)社會(huì)公眾對(duì)評(píng)價(jià)信息內(nèi)容、應(yīng)用和服務(wù)方式等全面需求變化以及信息獲取精準(zhǔn)化與泛在化時(shí)， 卻仍多是依靠人工進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)采集與評(píng)價(jià)信息形成， 以網(wǎng)站端信息展示與用戶鏈接訪問的被動(dòng)服務(wù)為主， 總體上數(shù)據(jù)采集處理效率與智能化程度均相對(duì)較低，各平臺(tái)所載信息范圍雖廣， 但面向用戶服務(wù)角度的易用性與個(gè)性化層面仍有較大不足。同時(shí)， 數(shù)智技術(shù)的不斷發(fā)展也使得信息的組織與利用形式發(fā)生了深刻變革［６］ ， 而現(xiàn)有數(shù)字化平臺(tái)以人工形成評(píng)價(jià)信息、網(wǎng)站展示為主的高等教育評(píng)價(jià)信息服務(wù)方式，已難以應(yīng)對(duì)當(dāng)下社會(huì)公眾作為其主要服務(wù)群體對(duì)高等教育評(píng)價(jià)信息需求激增與利用方式的不斷變化。面對(duì)此種情形， 如何基于新技術(shù)和新思維開創(chuàng)高等教育評(píng)價(jià)信息服務(wù)新方式， 解決社會(huì)公眾高等教育評(píng)價(jià)信息需求新變化與當(dāng)下服務(wù)方式滯后的矛盾問題將成為新的主要問題。

時(shí)下， 智能信息服務(wù)作為一種運(yùn)用數(shù)據(jù)分析和領(lǐng)域智能的用戶服務(wù)解決高效方案， 其核心是依靠大數(shù)據(jù)算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)， 根據(jù)數(shù)據(jù)和場(chǎng)景特征以及用戶不斷變化的信息需求， 智能地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析、挖掘、提取， 并將形成的信息進(jìn)行理解、優(yōu)化后， 幫助用戶更加科學(xué)、智能、高效地開展活動(dòng)［７］ 。由此可見， 智能信息服務(wù)可通過對(duì)數(shù)據(jù)的智能分析和挖掘， 產(chǎn)生滿足用戶需求的信息群， 并使用戶能夠通過與智能服務(wù)平臺(tái)的交互來獲取智能化的信息服務(wù)的作用特點(diǎn)， 適用于化解社會(huì)公眾需求新變化與服務(wù)方式滯后的矛盾。

因此， 本文將以智能信息服務(wù)為核心， 分別構(gòu)建社會(huì)公眾用戶高等教育評(píng)價(jià)信息需求挖掘模型、需求——資源映射模型以及總體智能信息服務(wù)模型，提出具體的信息智能服務(wù)方式， 并對(duì)總體模型進(jìn)行評(píng)價(jià)論證， 以期為相關(guān)研究等提供理論參考， 并助推我國(guó)高等教育評(píng)價(jià)信息服務(wù)的轉(zhuǎn)型與突破。

１社會(huì)公眾用戶高等教育評(píng)價(jià)信息需求挖掘與資源映射模型

社會(huì)公眾用戶對(duì)高等教育評(píng)價(jià)信息（以下簡(jiǎn)稱“教評(píng)信息”）與服務(wù)需求的個(gè)性化、多元化、智能化等特征對(duì)教評(píng)信息的采集、處理、形成、存儲(chǔ)、挖掘、應(yīng)用和服務(wù)帶來了巨大挑戰(zhàn)， 需要重新挖掘和分析其對(duì)教評(píng)信息與服務(wù)需求的內(nèi)容、方式、廣度和深度， 并精準(zhǔn)匹配對(duì)應(yīng)教評(píng)信息資源。

１.１社會(huì)公眾用戶需求挖掘

１.１.１社會(huì)公眾用戶范圍

社會(huì)公眾是一個(gè)寬泛的概念， 需要確定相關(guān)主要群體以判斷核心服務(wù)需求。通過對(duì)教評(píng)信息需求用戶來源調(diào)查后發(fā)現(xiàn)， 主要涉及３ 類群體： ①需要了解高校及學(xué)科發(fā)展的人群， 如考生、家長(zhǎng)等， 該群體以院校信息、專業(yè)信息、歷年報(bào)考錄取信息等需求為主； ②教育咨詢服務(wù)機(jī)構(gòu)與科研單位， 該群體需要基于教評(píng)信息了解相關(guān)高校以及相關(guān)專業(yè)的發(fā)展情況， 以便開展商業(yè)咨詢或科研活動(dòng)； ③校友群體， 作為除政府主管部門外關(guān)心高校發(fā)展的最大群體， 通常是除財(cái)政撥款以外， 高校獲得發(fā)展經(jīng)費(fèi)的重要來源， 還是為學(xué)校發(fā)展建言獻(xiàn)策的主要群體。故教評(píng)智能信息服務(wù)應(yīng)以挖掘此３ 類主要群體的需求為起始。

１.１.２社會(huì)公眾用戶需求挖掘模型

全面且準(zhǔn)確地獲取用戶特征與需求是實(shí)現(xiàn)高等教育評(píng)價(jià)智能信息服務(wù)的重要前提和基礎(chǔ)。鑒于數(shù)字化線上平臺(tái)是目前教評(píng)信息交流與服務(wù)的主要媒介， 因此， 可從用戶平臺(tái)數(shù)據(jù)入手， 利用數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等技術(shù)分析挖掘其中所隱含的用戶興趣、偏好等知識(shí)， 并通過對(duì)初步形成的用戶信息知識(shí)庫(kù)進(jìn)行再挖掘來構(gòu)建精準(zhǔn)的用戶畫像， 以實(shí)現(xiàn)用戶需求發(fā)現(xiàn)。其中， 用戶畫像可以描述為一個(gè)從海量數(shù)據(jù)中獲取的， 由用戶特征、偏好等信息構(gòu)成的形象集合［８］ ， 其技術(shù)作為當(dāng)下用戶需求分析的新興技術(shù)，可通過對(duì)用戶數(shù)據(jù)的建模、抽象用戶實(shí)體標(biāo)簽化、匯集用戶標(biāo)簽， 以達(dá)成精準(zhǔn)的用戶畫像。本文將以用戶畫像技術(shù)為基礎(chǔ)， 從用戶數(shù)據(jù)采集、處理、預(yù)測(cè)３ 個(gè)層面出發(fā)， 劃分?jǐn)?shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、用戶畫像模塊、需求預(yù)測(cè)模塊、需求分發(fā)模塊６ 個(gè)基本模塊， 構(gòu)建基于用戶畫像的社會(huì)公眾用戶需求挖掘模型， 如圖１ 所示。

１） 數(shù)據(jù)采集模塊。首先， 用戶畫像是由所有被采集數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)構(gòu)建的， 構(gòu)建的詳細(xì)水平、需求發(fā)現(xiàn)結(jié)果的真實(shí)與否都取決于用戶數(shù)據(jù)種類、數(shù)量及質(zhì)量， 不同種類的數(shù)據(jù)不僅代表用戶不同的屬性與特征， 也反映了用戶部分的特定需求?？紤]到數(shù)據(jù)的易得性， 可主要對(duì)用戶的基本信息、動(dòng)態(tài)信息、互動(dòng)信息、偏好信息、反饋信息進(jìn)行采集， 以實(shí)現(xiàn)用戶畫像的精準(zhǔn)描述。

２） 數(shù)據(jù)處理模塊。作為用戶畫像構(gòu)建的中間模塊， 主要實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)采集后的處理、分析和挖掘。由于數(shù)據(jù)間類型與結(jié)構(gòu)不同， 需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、集成、規(guī)約、轉(zhuǎn)化等預(yù)處理， 以清除異常數(shù)據(jù)、清洗重復(fù)數(shù)據(jù)、填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型， 并在標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類、聚類、關(guān)聯(lián)與融合。

３） 數(shù)據(jù)分析模塊。該模塊作為用戶畫像構(gòu)建的核心模塊， 主要對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行更深層次的分析與推理， 以實(shí)現(xiàn)用戶特征識(shí)別、典型用戶選取與用戶標(biāo)簽提取。首先可通過分析用戶行為完成對(duì)用戶特征的識(shí)別與提取， 然后應(yīng)用Ｋ－ｍｅａｎｓ 聚類算法進(jìn)行用戶聚類分析， 提取聚類結(jié)果中具備特征類型的用戶群， 并運(yùn)用改進(jìn)型ＲＦＭ 模型選取用戶群中具有代表性的典型用戶， 最后通過ＴＦ－ＩＤＦ 算法得出各類典型用戶特征關(guān)鍵詞及權(quán)重值， 并按權(quán)重值大小作為用戶標(biāo)簽選取的依據(jù)， 實(shí)現(xiàn)用戶標(biāo)簽的提取［９］ 。

４） 用戶畫像模塊。該模塊是用戶畫像的實(shí)施模塊， 核心是將提取出的用戶標(biāo)簽依據(jù)內(nèi)涵劃分為自然、偏好、情景、社交４ 類維度標(biāo)簽， 并通過組合形成個(gè)體用戶畫像、群體用戶畫像以及資源受眾畫像３ 種類型。個(gè)體用戶畫像是根據(jù)用戶特征關(guān)鍵詞為依據(jù)對(duì)個(gè)體用戶進(jìn)行的畫像刻畫； 群體用戶畫像則是在個(gè)體用戶畫像的基礎(chǔ)上， 把具有相似屬性的個(gè)體用戶畫像進(jìn)行關(guān)聯(lián)、聚類分析后構(gòu)建的總體畫像； 資源受眾畫像則是以某一熱點(diǎn)資源需求為核心對(duì)受眾用戶進(jìn)行的畫像。

５） 需求預(yù)測(cè)模塊。該模塊一方面根據(jù)已構(gòu)建的用戶畫像， 通過協(xié)同過濾算法或聚類算法， 對(duì)教評(píng)信息資源標(biāo)簽進(jìn)行相似度匹配來完成用戶現(xiàn)實(shí)需求的識(shí)別； 另一方面可結(jié)合教評(píng)信息資源知識(shí)庫(kù)的自我數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)功能， 實(shí)現(xiàn)用戶潛在需求的挖掘以及未來需求的預(yù)測(cè)。

６） 需求分發(fā)模塊。該模塊主要基于用戶畫像的需求與預(yù)測(cè)發(fā)現(xiàn)結(jié)果， 通過算法向?qū)?yīng)用戶進(jìn)行分發(fā)。

１.２用戶需求——資源映射

將用戶需求與教評(píng)信息資源進(jìn)行精準(zhǔn)匹配， 是實(shí)現(xiàn)高等教育評(píng)價(jià)智能信息服務(wù)的重要依據(jù)與保證，需要在用戶需求知識(shí)庫(kù)與教評(píng)信息資源庫(kù)之間建立映射模型來實(shí)現(xiàn)需求與資源間的關(guān)聯(lián)。這種映射關(guān)聯(lián)可由用戶需求知識(shí)庫(kù)和教評(píng)信息資源庫(kù)兩者關(guān)鍵詞間的匹配來實(shí)現(xiàn)， 如圖２ 所示。

首先， 依靠相關(guān)人員的專業(yè)知識(shí)， 基于高等教育評(píng)價(jià)資源內(nèi)容建立標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵詞庫(kù)， 利用智能分詞、語義分析等ＮＬＰ 技術(shù)（自然語言處理技術(shù)）實(shí)現(xiàn)用戶需求知識(shí)庫(kù)與教評(píng)信息資源庫(kù)中內(nèi)容的關(guān)鍵詞化， 并自動(dòng)標(biāo)注與分類； 然后， 通過將標(biāo)準(zhǔn)化后的用戶需求關(guān)鍵詞和教評(píng)信息資源關(guān)鍵詞與標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵詞庫(kù)進(jìn)行對(duì)照， 根據(jù)滿足用戶—資源—詞庫(kù)三者關(guān)鍵詞的共同對(duì)應(yīng)關(guān)系來達(dá)成映射。其中， 在用戶需求與教評(píng)信息資源匹配過程中需要在匹配原則制定與匹配閾值確定的基礎(chǔ)上建立匹配關(guān)系模型， 而后在教評(píng)信息資源庫(kù)中獲取與用戶需求相匹配的知識(shí)資源， 按照資源匹配度的排列順序依次推送給用戶， 并通過對(duì)用戶推送結(jié)果滿意度的反饋收集進(jìn)而對(duì)匹配模型算法作出更新改進(jìn)。

２高等教育評(píng)價(jià)總體智能信息服務(wù)模型設(shè)計(jì)

２.１構(gòu)成要素

①服務(wù)主體。高等教育評(píng)價(jià)智能信息服務(wù)是一項(xiàng)需要以服務(wù)提供主體為核心， 多方協(xié)作的復(fù)雜工作， 主要是由高校、科研機(jī)構(gòu)、私營(yíng)企業(yè)等組織建立的高等教育評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)； ②服務(wù)對(duì)象。服務(wù)重點(diǎn)面向社會(huì)公眾用戶開展， 涉及上述３ 類主要用戶： 需要了解高校及學(xué)科發(fā)展的人群、教育咨詢服務(wù)機(jī)構(gòu)與科研單位以及校友群體； ③服務(wù)內(nèi)容。主要涵蓋全方位、多層次的教評(píng)信息， 如國(guó)內(nèi)外大學(xué)評(píng)價(jià)、研究生評(píng)價(jià)、地區(qū)教育評(píng)價(jià)， 以及更為深入的如學(xué)科評(píng)價(jià)、專業(yè)評(píng)價(jià)等評(píng)價(jià)內(nèi)容， 此外還包括對(duì)教評(píng)信息再提煉后提供的其他服務(wù)內(nèi)容， 如高校分析服務(wù)、志愿測(cè)評(píng)服務(wù)、專業(yè)填報(bào)服務(wù)等； ④基礎(chǔ)設(shè)施。主要是高等教育評(píng)價(jià)智能信息服務(wù)的平臺(tái)基礎(chǔ)與技術(shù)基礎(chǔ)； ⑤服務(wù)環(huán)境。好的服務(wù)環(huán)境能為高等教育評(píng)價(jià)智能信息服務(wù)的構(gòu)建帶來更為便利的條件， 涉及到的服務(wù)環(huán)境主要包括政策文件、資金支持、服務(wù)主體對(duì)服務(wù)對(duì)象的意識(shí)行為等。

２.２高等教育評(píng)價(jià)總體智能信息服務(wù)模型

當(dāng)前， 信息服務(wù)的基本關(guān)系可以概括為如圖３所示的關(guān)系結(jié)構(gòu)［１０］，高等教育評(píng)價(jià)智能信息服務(wù)作為信息服務(wù)中的一種個(gè)例， 也滿足信息服務(wù)中各元素間的基本關(guān)系。

因此， 本文將在信息服務(wù)基本關(guān)系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展、改進(jìn)， 并結(jié)合上文中已構(gòu)建的用戶需求挖掘模型、用戶需求——資源映射模型， 提出高等教育評(píng)價(jià)總體智能信息服務(wù)模型框架， 如圖４ 所示。

２.２.１數(shù)據(jù)資源層

高等教育評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)資源來源復(fù)雜且異構(gòu)特征明顯， 涵蓋①有關(guān)政府部門的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)資料（匯編、年鑒、報(bào)表等）； ②相關(guān)高校的網(wǎng)站信息和國(guó)內(nèi)外教育評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)信息； ③有關(guān)刊物、書籍、報(bào)紙、內(nèi)部資料等； ④國(guó)內(nèi)外高等教育評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)、評(píng)價(jià)工作研究團(tuán)隊(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)信息［１１］ ， 此外還涉及用戶信息、業(yè)務(wù)信息等其他數(shù)據(jù)資源。數(shù)據(jù)資源層主要為其后各層業(yè)務(wù)的正常有序運(yùn)行提供必需的數(shù)據(jù)資源保障， 匯聚存儲(chǔ)多渠道、多類型的數(shù)據(jù)資源， 并利用數(shù)據(jù)采集技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)等實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、調(diào)用、更新、序化等工作， 形成具有完整數(shù)據(jù)類型、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)配置、狀態(tài)合理有序、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)資源中心。

２.２.２技術(shù)支持層

高等教育評(píng)價(jià)智能信息服務(wù)的內(nèi)核是在技術(shù)的支撐下實(shí)現(xiàn)教評(píng)信息形成與服務(wù)業(yè)務(wù)的智能。技術(shù)支持層是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高效處理、業(yè)務(wù)場(chǎng)景嵌入、信息智能服務(wù)的支撐層面， 并依據(jù)不同業(yè)務(wù)需求類型進(jìn)行合理的技術(shù)組合與配置， 在相關(guān)技術(shù)有效部署的基礎(chǔ)上， 主要依靠４ 個(gè)技術(shù)群來支撐實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)智能， 如表１ 所示。

２.２.３信息處理層

信息處理層處于高等教育評(píng)價(jià)智能信息服務(wù)業(yè)務(wù)流程的中樞位置， 以數(shù)據(jù)資源與技術(shù)支撐為基礎(chǔ)，完成由原始評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)資源向教評(píng)信息資源轉(zhuǎn)變與輸出的過程。根據(jù)數(shù)據(jù)流動(dòng)及智能信息服務(wù)的實(shí)現(xiàn)路徑， 該層設(shè)計(jì)５ 個(gè)核心模塊， 依次為數(shù)據(jù)匯集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、需求分析模塊、需求——資源映射模塊以及管理模塊。①數(shù)據(jù)匯集模塊主要對(duì)高等教育評(píng)價(jià)相關(guān)數(shù)據(jù)以及通過各業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)形成的二次數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、清洗、去噪、存儲(chǔ)等工作； ②數(shù)據(jù)處理模塊主要利用相關(guān)數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)， 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)類型規(guī)范、相關(guān)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)挖掘以及知識(shí)單元形成； ③需求分析模塊主要是對(duì)采集到的用戶相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和標(biāo)簽化處理，并基于形成用戶４ 個(gè)維度偏好的標(biāo)簽劃分不同的用戶群體并完成用戶畫像， 后通過協(xié)同過濾算法或聚類算法與教評(píng)信息資源標(biāo)簽， 進(jìn)行相似度匹配以完成用戶需求分析； ④需求——資源映射模塊主要通過將標(biāo)準(zhǔn)化后的用戶需求關(guān)鍵詞及教評(píng)信息資源關(guān)鍵詞與已建立的標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵詞庫(kù)進(jìn)行匹配， 并根據(jù)滿足用戶—資源—詞庫(kù)三者關(guān)鍵詞的共同對(duì)應(yīng)關(guān)系實(shí)現(xiàn)資源映射； ⑤管理模塊主要實(shí)現(xiàn)用戶訪問控制、配置管理、資源分配、任務(wù)管理［２１］ 、服務(wù)模塊調(diào)用等， 通過對(duì)系統(tǒng)內(nèi)不同模塊之間的統(tǒng)一管理， 共同實(shí)現(xiàn)教評(píng)信息的形成與智能服務(wù)。

２.２.４智能服務(wù)層

智能服務(wù)層是高等教育評(píng)價(jià)智能信息服務(wù)的輸出層面， 主要在數(shù)據(jù)資源層與信息處理層管理模塊的協(xié)作下， 輸出最準(zhǔn)確的服務(wù)內(nèi)容并選取最合理的智能服務(wù)方式， 依靠智能推送服務(wù)、智能檢索服務(wù)、智能咨詢服務(wù)、智能產(chǎn)品服務(wù)、智能知識(shí)服務(wù)、智能專項(xiàng)服務(wù)６ 種不同的智能服務(wù)方式來滿足用戶的多樣需求。

２.2.５用戶交互層

用戶交互層是用戶與高等教育評(píng)價(jià)智能信息服務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)進(jìn)行前端交互的層面， 支持用戶利用計(jì)算機(jī)、智能手機(jī)等終端設(shè)備， 通過網(wǎng)絡(luò)門戶、ＡＰＰ客戶端、微信公眾號(hào)、微博平臺(tái)等媒介， 接入用戶交互層來實(shí)現(xiàn)注冊(cè)登錄、檢索瀏覽、提問咨詢、服務(wù)獲取與評(píng)價(jià)反饋等功能。此外， 該層還支持用戶全時(shí)段的實(shí)時(shí)互動(dòng)訪問， 可隨時(shí)隨地獲得服務(wù)響應(yīng)與反饋， 真正實(shí)現(xiàn)用戶—平臺(tái)—教評(píng)信息資源間的即時(shí)連接與泛在服務(wù)。

３高等教育評(píng)價(jià)信息智能服務(wù)具體方式

３.１智能推送服務(wù)

智能推送服務(wù)是智能服務(wù)中最為主動(dòng)的方式，通過分析用戶數(shù)據(jù)來對(duì)用戶需求作出預(yù)判， 主動(dòng)為用戶提供信息推送服務(wù)。該服務(wù)以平臺(tái)中用戶需求精準(zhǔn)識(shí)別與預(yù)測(cè)功能為基礎(chǔ)， 同時(shí)支持用戶主動(dòng)訂閱、平臺(tái)鏈接推送、授權(quán)第三方工具推送等形式，實(shí)現(xiàn)大學(xué)評(píng)價(jià)信息資源、學(xué)科評(píng)價(jià)信息資源、“雙一流” 評(píng)價(jià)信息資源、動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)信息資源、網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)信息資源以及特色評(píng)價(jià)信息資源等的智能推送， 改變以往由于信息大規(guī)模推送而缺少個(gè)性化、精準(zhǔn)化特征的現(xiàn)象， 真正做到“因人而宜” 地推送適應(yīng)用戶需求場(chǎng)景、需求偏好、需求動(dòng)機(jī)與當(dāng)前實(shí)際的教評(píng)信息。此外， 還可依據(jù)用戶需求分析與反饋數(shù)據(jù)建立準(zhǔn)確的個(gè)人用戶需求推送模型， 形成面向個(gè)人的信息推送記錄庫(kù)， 做到推送時(shí)間與內(nèi)容的高效準(zhǔn)確。

３.２智能檢索服務(wù)

智能檢索服務(wù)可根據(jù)用戶的不同習(xí)慣、表達(dá)方式、專業(yè)知識(shí)等提供不同的檢索模式， 并通過獲取用戶對(duì)檢索結(jié)果的評(píng)價(jià)與反饋來優(yōu)化檢索策略， 貼近用戶的真實(shí)需求。在檢索準(zhǔn)確度上， 主要綜合分析用戶過往檢索數(shù)據(jù)、檢索行為特點(diǎn)等， 將更符合用戶需求的教評(píng)信息資源靠前排列， 減小低相關(guān)度檢索結(jié)果的干擾， 最大程度地提升檢索效率， 做到用戶一次性的最優(yōu)結(jié)果獲??； 在檢索技術(shù)上， 智能服務(wù)平臺(tái)依靠兼容的多種檢索技術(shù)， 把握深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先的策略， 挖掘用戶檢索輸入中最準(zhǔn)確的需求語義； 在檢索條件上， 支持大學(xué)、學(xué)科、關(guān)鍵詞、主題、內(nèi)容、類型、地址、時(shí)間等多條件下的教評(píng)信息資源檢索， 以及多信息資源庫(kù)協(xié)同下的跨庫(kù)檢索。此外， 智能檢索服務(wù)還可通過微信公眾號(hào)、ＡＰＰ 客戶端、ＷＡＰ 網(wǎng)站等實(shí)現(xiàn)移動(dòng)端檢索，跨越時(shí)間和地域的阻礙， 并利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)優(yōu)勢(shì)拓展智能檢索服務(wù)功能。

３.３智能咨詢服務(wù)

當(dāng)前， 人工智能機(jī)器人已逐步應(yīng)用于智能參考咨詢服務(wù)中， 其借助于參考咨詢知識(shí)庫(kù)， 可實(shí)現(xiàn)信息咨詢的自動(dòng)化處理， 具有精準(zhǔn)實(shí)時(shí)、無服務(wù)時(shí)間限制、操作簡(jiǎn)單、便于管理的優(yōu)勢(shì)［２２］ 。教評(píng)信息智能咨詢服務(wù)融合了人工智能的技術(shù)理念和信息咨詢的方法邏輯， 通過設(shè)計(jì)合理有效的推理機(jī)制， 對(duì)用戶咨詢問題進(jìn)行更為準(zhǔn)確的邏輯判斷、語義理解與需求識(shí)別， 并通過友好的人機(jī)接口和解釋系統(tǒng)為用戶提供知識(shí)化的智能咨詢服務(wù)［２３］ 。

３.４智能知識(shí)服務(wù)

智能知識(shí)服務(wù)主要向用戶提供教評(píng)信息資源經(jīng)凝練加工后且具有輔助指導(dǎo)作用的知識(shí)， 通過知識(shí)統(tǒng)計(jì)與挖掘方法， 為用戶提供教評(píng)信息資源之外的可視化知識(shí)來輔助指導(dǎo)用戶理解與運(yùn)用教評(píng)信息，如知識(shí)圖譜、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)圖、信息關(guān)系圖等。

３.５智能產(chǎn)品服務(wù)

智能產(chǎn)品服務(wù)是對(duì)知識(shí)服務(wù)層的進(jìn)一步深化，通過融合人的智慧， 與數(shù)智技術(shù)形成蘊(yùn)含豐富服務(wù)價(jià)值、利用價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值， 且具有增值性、科學(xué)性、前瞻性特征的知識(shí)產(chǎn)品和情報(bào)產(chǎn)品， 以滿足用戶的決策服務(wù)需求。具體的智能產(chǎn)品服務(wù)包括： ①咨詢類決策產(chǎn)品， 主要依據(jù)用戶不同階段、不同類型的需求， 生成個(gè)性化的咨詢決策報(bào)告， 輔助用戶進(jìn)行決策分析； ②情報(bào)類發(fā)展產(chǎn)品， 面向大學(xué)、學(xué)科的建設(shè)與發(fā)展， 為相關(guān)用戶提供大學(xué)、學(xué)科競(jìng)爭(zhēng)力分析、建設(shè)水平評(píng)估、人才評(píng)估報(bào)告、需求分析報(bào)告、發(fā)展態(tài)勢(shì)報(bào)告、服務(wù)規(guī)劃報(bào)告、平臺(tái)發(fā)展報(bào)告等情報(bào)產(chǎn)品； ③工具類應(yīng)用產(chǎn)品， 主要面向組織和個(gè)人提供用戶畫像、群體畫像、在線詞典、在線百科等應(yīng)用產(chǎn)品， 以實(shí)現(xiàn)用戶快速利用教評(píng)信息資源的目的。

３.６智能專項(xiàng)服務(wù)

智能專項(xiàng)服務(wù)是針對(duì)用戶特定需求， 由教評(píng)信息服務(wù)團(tuán)隊(duì)深度探究發(fā)現(xiàn)用戶專項(xiàng)需求后， 為其開展全程式、跟蹤式的智能專項(xiàng)服務(wù)。該服務(wù)主要由專項(xiàng)服務(wù)團(tuán)隊(duì)在智慧、精準(zhǔn)、高效理念指導(dǎo)下， 基于智能信息服務(wù)平臺(tái)并通過問卷調(diào)查、線上交流、ＶＩＰ 訪談等多元化、多頻次、多層次的研討方式，發(fā)現(xiàn)用戶明確的信息、知識(shí)、空間、產(chǎn)品等服務(wù)需求。此外， 還可利用實(shí)踐調(diào)研、文獻(xiàn)調(diào)研、案例分析等方法， 提前預(yù)測(cè)用戶潛在需求并積極開展智能專項(xiàng)服務(wù)。

４高等教育評(píng)價(jià)智能信息服務(wù)模型評(píng)價(jià)論證

為系統(tǒng)論證高等教育評(píng)價(jià)智能信息服務(wù)模型的有效性， 保證模型在宏觀上能夠有效運(yùn)行以支持相關(guān)業(yè)務(wù)及流程的開展， 擬采用基于熵權(quán)的模糊綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)論證。

４.１評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

考慮到高等教育評(píng)價(jià)智能信息服務(wù)模型在本質(zhì)上與情報(bào)系統(tǒng)、信息系統(tǒng)相似， 因此， 在相關(guān)系統(tǒng)成熟評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上， 改進(jìn)形成了適合本模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)［２４－２５］ ， 同時(shí)， 考慮到模型架構(gòu)與內(nèi)容的多樣性， 本研究邀請(qǐng)了高等教育評(píng)價(jià)領(lǐng)域?qū)＜?、智能?jì)算領(lǐng)域?qū)＜?、相關(guān)數(shù)字化平臺(tái)高層管理人員， 與潛在用戶共１０ 位專家進(jìn)行論證， 通過以模型原理展示論述與專家提問解答相結(jié)合的方式， 向?qū)＜覀冋故驹撃Ｐ偷脑O(shè)計(jì)理念、基本要素、機(jī)制設(shè)計(jì)及業(yè)務(wù)流程， 并發(fā)放調(diào)查問卷。評(píng)價(jià)指標(biāo)及問卷調(diào)查結(jié)果如表２ 所示， 其中各指標(biāo)評(píng)判分?jǐn)?shù)集均為｛好、較好、中等、較差、差｝ ＝｛５、４、３、２、１｝。

４.２熵權(quán)法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

運(yùn)用ＭＡＴＬＡＢ 數(shù)據(jù)處理軟件， 根據(jù)熵權(quán)法的計(jì)算步驟進(jìn)行程序編寫［２６］ ， 分別得到一級(jí)指標(biāo)、二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重值， 如圖５ 所示。

４.３模糊綜合評(píng)價(jià)

依據(jù)前期專家評(píng)分形成的各模糊評(píng)價(jià)矩陣以及二級(jí)指標(biāo)層的權(quán)重集， 利用模糊綜合評(píng)價(jià)模型進(jìn)行分析［２７］ ， 結(jié)果如表３ 所示。

根據(jù)模糊綜合評(píng)價(jià)分析結(jié)果顯示， 本模型在模型建設(shè)評(píng)價(jià)一級(jí)指標(biāo)中， 最終評(píng)價(jià)結(jié)果內(nèi)的最大值為０.４４６， 其相對(duì)評(píng)判是“較好”； 在模型性能評(píng)價(jià)一級(jí)指標(biāo)中， 最終評(píng)價(jià)結(jié)果內(nèi)的最大值為０.４２９，其相對(duì)評(píng)判是“較好”； 在模型應(yīng)用評(píng)價(jià)一級(jí)指標(biāo)中， 最終評(píng)價(jià)結(jié)果內(nèi)的最大值為０.５５４， 其相對(duì)評(píng)判是“好”。分析結(jié)果說明， 本模型雖在各一級(jí)指標(biāo)評(píng)判中均可達(dá)到“較好” 及以上的程度， 但在建設(shè)和性能方面仍有較大的后期優(yōu)化提升空間。

進(jìn)一步對(duì)本模型進(jìn)行總體模糊綜合評(píng)價(jià)分析后結(jié)果如表４ 所示， 得到本模型總體屬于“好” 的隸屬度為０.４１２， 屬于“較好” 的隸屬度為０.３７５， 屬于“中等” 的隸屬度為０.１８３， 屬于“較差” 的隸屬度為０.０３０， 屬于“差” 的隸屬度為０.０００， 按照上述評(píng)判分?jǐn)?shù)集的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行隸屬度加權(quán)量化測(cè)度，得到最終模型總體測(cè)度評(píng)價(jià)值為４.１６９， 對(duì)應(yīng)“好”的評(píng)判結(jié)果。

綜上， 通過選取模型評(píng)價(jià)指標(biāo)、專家問卷調(diào)研， 運(yùn)用基于熵權(quán)的模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)論證， 可以初步認(rèn)為該模型能有效地支撐高等教育評(píng)價(jià)智能信息服務(wù)的建設(shè)與開展。

５結(jié)語

新技術(shù)環(huán)境下， 數(shù)智技術(shù)在驅(qū)動(dòng)新一輪經(jīng)濟(jì)社會(huì)變革的同時(shí)， 也成為推動(dòng)高等教育評(píng)價(jià)事業(yè)發(fā)展的新助力。運(yùn)用數(shù)智技術(shù)創(chuàng)新面向社會(huì)公眾的高等教育評(píng)價(jià)信息服務(wù)， 是高等教育評(píng)價(jià)事業(yè)在數(shù)智時(shí)代浪潮下發(fā)展進(jìn)步的必要途徑。從現(xiàn)實(shí)出發(fā)， 構(gòu)建面向社會(huì)公眾的高等教育評(píng)價(jià)智能信息服務(wù)模型框架， 在能夠精準(zhǔn)化滿足社會(huì)公眾對(duì)高等教育評(píng)價(jià)信息需求日趨變化的同時(shí)， 也更合理地為高等教育評(píng)價(jià)信息新時(shí)代下的服務(wù)方式開展了探索， 這對(duì)今后更為科學(xué)地應(yīng)用高等教育評(píng)價(jià)信息具有重要的意義。

本文針對(duì)社會(huì)公眾高等教育評(píng)價(jià)信息需求變化與當(dāng)前服務(wù)方式滯后的矛盾問題， 以智能信息服務(wù)為核心、數(shù)智技術(shù)為驅(qū)動(dòng)， 建立了社會(huì)公眾用戶高等教育評(píng)價(jià)信息需求挖掘及需求——資源映射模型，構(gòu)建了涵蓋數(shù)據(jù)資源層、技術(shù)支持層、信息處理層、智能服務(wù)層、用戶交互層的高等教育評(píng)價(jià)總體智能信息服務(wù)模型框架， 提出了具體的信息智能服務(wù)方式， 并論證了模型的有效性。期望為研究人員在高等教育評(píng)價(jià)智能信息服務(wù)相關(guān)研究中， 與時(shí)俱進(jìn)地挖掘用戶新需求、融合新技術(shù)、開展新理念等提供一定的參考。