乡村振兴视阈下农村电商课程质量的大数据评价指标体系优化研究

一、引言

乡村振兴战略的全面推进，为农村电商发展带来了前所未有的机遇。农村电商作为激活农村经济活力、促进农民增收致富、推动农村产业结构升级的重要引擎，其发展质量与农村电商专业人才的培养水平密切相关。深入研究面向乡村振兴的农村电商课程质量大数据评价指标体系优化问题，具有重要的现实意义。这不仅能够提升农村电商课程质量评价的科学性和有效性，引导职业院校培养出更符合乡村振兴需求的高素质农村电商人才，还能为农村电商产业的持续健康发展提供有力的人才支撑，推动乡村振兴战略的顺利实施。

二、农村电商课程质量大数据评价指标体系现状

在评价指标的构成上，目前大多数职业院校的农村电商课程质量大数据评价指标体系主要包含以下几个方面：一是知识掌握指标，通过对学生的理论考试成绩、在线课程学习进度、作业完成质量等数据进行分析，评价学生对农村电商基础知识和专业理论的掌握程度，这一指标在整个评价体系中占据着较大的权重；二是技能水平指标，主要依据学生在实训课程中的操作表现、模拟电商运营的业绩数据、参加各类电商技能竞赛的成绩等，评估学生的农村电商实际操作技能和问题解决能力；三是教学过程指标，采集学生的课堂出勤率、课堂互动参与度、教师教学资源更新频率、教学方法应用效果等数据，来反映课程教学过程的质量；四是就业反馈指标，通过跟踪毕业生的就业单位性质、岗位匹配度、薪资水平等数据，间接评价课程培养的人才是否符合社会需求。

三、农村电商课程质量大数据评价指标体系存在的问题

（一）与乡村振兴战略目标契合度不高

一方面，评价指标更多地关注学生对通用电商知识和技能的掌握，而对于农村电商在推动农村产业融合、助力农村生态保护等与乡村振兴紧密相关的内容涉及较少。例如，在评价指标中，缺乏对学生农产品品牌打造能力、农村电商绿色发展理念、农村电商助力乡村治理等方面的评价。另一方面，评价指标没有充分考虑到不同地区乡村振兴的差异化需求，采用统一的评价标准，无法体现出区域农村电商产业的特色和发展重点，导致评价结果对课程建设的导向作用不明显，培养出的学生难以很好地适应不同地区乡村振兴对农村电商人才的需求。

（二）数据采集不全面、不精准

一是数据采集范围较窄，主要集中在课堂教学和校内实训环节，对于学生参与农村电商社会实践、助力农村电商发展的田间地头实践数据采集不足。例如，学生参与农产品直播带货、帮助农户开设网店、参与农村电商政策宣传等活动的数据未能被有效采集，导致评价无法全面反映学生运用所学知识服务乡村振兴的实际能力。二是数据采集的精准度不够，部分数据存在失真、遗漏的情况。

（三）评价指标权重设置不合理

知识掌握指标的权重过高，而技能水平指标，特别是与乡村振兴相关的农村电商实践技能指标的权重过低。这导致职业院校在课程教学中过于注重理论知识的传授，忽视了学生实践能力的培养，使得学生虽然掌握了大量的理论知识，但在实际从事农村电商工作时，难以将所学知识转化为解决实际问题的能力。在技能水平指标中，对于一些传统的电商技能指标权重设置较高，而对于农村电商新兴技能，如农村电商直播运营、农产品短视频营销、农村电商数据分析与应用等指标的权重设置不足，无法适应农村电商产业的快速发展和乡村振兴对新型农村电商人才的需求。

（四）评价方式单一且结果应用不充分

当前评价方式多以 “数据量化” 为主，缺乏多元化评价的有机融合。例如，仅通过实训成绩、直播转化率等数据衡量学生能力，忽视了农户、乡村干部等利益相关者的质性评价，也缺乏对学生在乡村实践中表现出的沟通协调能力、抗压能力等软技能的评估。同时，评价结果的应用存在明显短板：一是反馈滞后，课程结束后才反馈结果，难以实时指导教学调整；二是与课程建设脱节，仅作为教师考核依据，未用于课程内容更新或教学方法改革。

四、农村电商课程质量大数据评价指标体系优化建议

（一）强化与乡村振兴战略目标的契合

在设计农村电商课程质量大数据评价指标体系时，应充分融入乡村振兴战略的核心目标和要求，提高评价体系与乡村振兴的契合度。一方面，增设与乡村振兴相关的评价指标，如将学生农产品品牌建设能力、农村电商绿色运营水平、农村电商助力乡村治理成效等纳入评价指标体系，并赋予一定的权重。另一方面，根据不同地区乡村振兴的差异化需求，设计具有区域特色的评价指标。例如，对于农产品资源丰富的地区，可增加农产品电商销售渠道拓展能力、农产品供应链管理水平等评价指标；对于旅游资源丰富的地区，可增设农村电商与乡村旅游融合发展能力等评价指标。通过这些措施，使评价指标体系能够更好地引导职业院校培养出符合当地乡村振兴需求的农村电商人才。

（二）完善数据采集机制，提高数据质量

建立全面、精准的数据采集机制是优化农村电商课程质量大数据评价指标体系的关键。一是扩大数据采集范围，除了课堂教学和校内实训数据外，加强对学生参与农村电商社会实践、田间地头实践的数据采集。可以与农村电商企业和相关部门建立数据共享机制等方式，实时采集学生参与农产品直播带货、帮助农户运营网店、参与农村电商项目策划等活动的数据。二是制定统一的数据采集标准和规范，确保不同部门、不同环节采集的数据格式统一、内容完整、准确无误。同时，采用先进的数据采集技术，如物联网技术、移动终端采集技术等，提高数据采集的效率和精准度，减少人为误差。

（三）构建多元化评价方式

（1）多元化评价方式融合

推动“量化数据 + 质性评价 + 多方参与”的多元评价模式。在大数据量化分析基础上，引入农户满意度评价（如通过问卷调查农户对学生服务的认可度）、乡村干部评估（如对学生参与村集体电商项目的贡献度打分）、企业导师点评（如对学生岗位实践中的协作能力、创新意识进行质性描述）。同时，结合学生自评与互评，形成 “数据画像 + 主观反馈”的立体评价结果。例如，在评价农产品直播技能时，既统计直播转化率等数据，也纳入农户对直播真实性的评价和企业对流程规范性的点评。

（2）强化评价结果的全链条应用

一是建立实时反馈机制，利用大数据平台，每周向教师推送学生技能薄弱点（如“农产品包装设计合格率低于 60% ”），每月向学生推送个性化改进建议（如“需加强农村物流成本核算练习”）。二是推动评价结果与课程迭代深度绑定，每学期根据评价数据调整课程模块，如针对 “农村电商政策应用能力不足” 的问题，增设 “数商兴农政策解读”实训单元。三是搭建校企乡数据共享平台，向农村电商企业开放学生实践能力评价报告，向乡镇政府提供课程培养方向与乡村需求的适配分析，推动“订单式培养” 和 “定向输送” 机制，实现人才培养与乡村振兴需求的精准对接。

参考文献

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