□刘定
随着信息技术的迅速发展，大数据已成为推动社会进步和经济发展的重要资源。在教育领域，传统的满意度评估方法通常依赖小规模样本调查和人工分析，存在一定局限性。相比之下，大数据技术能够提供大量客观的数据支持，深入分析师生和行政管理人员的需求及关键影响因素，有助于精准制定改进措施，从而优化管理决策、提升教学质量、改善服务方式。然而，高校在探索大数据技术应用时也面临着数据质量、隐私保护、技术门槛和数据解读等挑战。
本研究旨在分析不同身份背景的群体对高校满意度的看法，包括对高校类型的评价、样本数据代表性的考量、问卷填写真实性的评估、数据分析方法的选择、满意度评估指标的认识、数据安全和隐私保护的评价、对现有满意度评估体系的看法，探讨大数据在提升高校服务质量中的潜在作用，分析人们不愿意参与大数据收集的原因。问卷通过在线方式发送，共收集到332份有效回复。调查对象涵盖高校专任教师、学生、行政管理人员、校友代表、家长和企业代表等多个群体，以确保评价者身份和角度的多样性。
一、精准界定研究对象，提升研究效能
多元主体的深入研究。满意度质效评价工作应着重强调对多元主体的研究，涵盖在校师生、行政管理人员、毕业生、政府相关部门以及社会机构等。研究须以需求为导向，深入剖析教学、管理、服务及成才质量等维度，探究影响师生满意度的关键因素，并将分析结果转化为决策支持的具体措施，为高校满意度评价的科学化和精细化管理提供有益参考。
多级指标的深入研究。评价指标的选取与完善应基于系统化的文献回顾、政策分析及问卷调查。通过比较国内外高校满意度评价指标，形成一套全面细致的评价体系。该体系须涵盖教学质量、课程设置、学习资源、师生管理、地方服务等多个方面，包括师资力量情况分析、课程内容的丰富性与实用性、信息技术支持、学生服务、行政管理效率、校园设施、校企合作等多个细分指标。
多方数据的深入研究。应充分利用大数据技术广泛收集满意度评价相关数据，构建先进的数据分析模型。样本数据选择上应注重代表性和真实准确性，综合考虑评价指标与样本分布的科学性、合理性。此外，研究者须对收集到的数据进行严格的梳理、去重、去伪操作，采取有效措施确保数据及个人隐私安全。在数据收集过程中应多渠道获取信息，在数据处理过程中应严格遵守相关法律法规和道德伦理，确保数据的合法性和合规性。
二、系统构建校评体系，以师生为根本
大多数受访者认为大数据对提升高校服务质量至关重要，特别是在个性化教育服务、课程安排优化和资源配置升级方面；数据分析应确保有效执行，利用描述性统计分析和对比分析等方法深入探讨各因素之间的关系和差异；教学质量、师资力量、校园环境和就业前景被普遍认为是校评体系的核心指标，在注重数据精准的同时，也要关注到参与者个人隐私泄露、对大数据理解不足、采集数据利用率低等导致参与者不愿参与大数据分析的原因。
理解需求并优化服务。应基于数据实施精准化服务，成立专业数据管理部门，负责数据的采集、分析、处理和统筹工作，以增强数据的完整性、准确性和可靠性。同时，以人才培养为导向，优化教育管理，提供个性化服务，满足师生需求，并在实践中不断完善和提高服务质量。
挖掘痛点并针对性完善。提升师资水平，把好“进口关”，畅通“出口关”，建立有效的教师激励政策，持续加强师生沟通。同时，关注教学质量、学生就业、校园环境及公共服务，以服务为主、约束为辅，提高管理效率和信息化建设水平。此外，还需建立导师制度，整合学习资源，优化课程设置，提供多元化课程满足学生需求。完善宿舍公共设施，发挥学校办学特色，加强校企深度合作，服务地方经济社会发展。
三、深刻把握时代机遇，助力高校发展
大数据技术的出现为高校满意度评价质效研究开辟了新的研究视角与机遇。基于大数据的满意度评价体系须全面考虑教学、就业等因素，同时纳入师生的生活状态、心理状态以及人才培养质量的考量，着重评估学生对教学质量、校园生活、人才培养路径等多方面的满意度；评价教师对于教学工作、学生学习过程、教学资源利用效率的满意度；明确社会对高校人才培养方案、教育成效、人才输出数量质量等方面的满意度。大数据分析作为一种新颖的研究方法，通过运用数据模型分析技术，能够显著提升数据的科学性、全面性、准确性和客观性，从而扩大样本容量，精准识别影响满意度的关键因素，为决策制定提供强有力的数据支撑。
大数据技术的应用也为高校满意度评价质效研究带来了新的挑战。在数据的收集与处理过程中，须加大力度确保数据的高度安全，防止信息泄露与滥用；面对海量数据，质量的参差不齐成为一大难题，可能存在大量重复数据甚至虚假数据，因此需要采取措施确保数据的真实性和有效性。此外，虽然大数据技术提供了强大的数据处理能力，但如何结合高校实际情况进行数据分析与解读、建立稳定可靠的分析模型并实现研究成果的落地转化，仍需要进一步探索。
为应对这些机遇与挑战，高校须积极拥抱大数据技术，弘扬教育家精神，不断提升数据的安全性和隐私保护能力，提高数据的代表性和准确性。同时，应优化满意度评价指标的合理性和时代性，确保评价指标能够真实反映高校教育质量的提升和人才培养的成效。此外，还需优化资源配置，提升教育服务的创新性和实效性，促进管理水平和教育质量的整体提高。
[作者单位：扬州大学医学院；本文系2024年度江苏省社科应用研究精品工程（高质量发展综合考核专项）课题项目“基于大数据下省属高校提升满意度评价质效研究”（24SKZ-08）的阶段性研究成果]
