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作者：王云海（對外經濟貿易大學國家對外開放研究院教授），秦冠英（對外經濟貿易大學教育與開放經濟研究中心副研究員）

人才評價是人才發展的指揮棒，建設人才強國，人才評價是關鍵。優化人才評價，精準與綜合是關鍵。所謂精準，是指立足人才自身特點，讓資質匹配的評價者使用科學的評價方法，對人才的研究成果和實際貢獻做出精準的分類和評價；所謂綜合，是指立足人才綜合素質，對人才的研究領域與方向、發展潛力與動力、綜合素質與能力、團隊協作能力與貢獻等，做出綜合的評價。

以往對人才做出精準且綜合的評價難度較大，故導致實踐中出現了一些將成果數量簡單等同人才質量，將職稱和帽子簡單等同人才能力，將發展成果簡單等同人才潛力，將團隊成員各自成果簡單疊加算作團隊建設成果等問題現象。隨著信息和計算機技術，特別是大數據技術的快速發展及相應的數據管理機制的不斷完善，人才評價的精準與綜合已經成為可望且可及的目標。

(資料圖片)

大數據賦能人才精準分類，多元化展現人才特點。“不拘一格降人才”的必要基礎是“不拘一格”評價人才。分類評價是新時代人才評價的必然要求。《關于分類推進人才評價機制改革的指導意見》指出，建立科學的人才分類評價機制，對于樹立正確用人導向、激勵引導人才職業發展、調動人才創新創業積極性、加快建設人才強國具有重要作用。《深化新時代教育評價改革總體方案》明確要求改進高校教師科研評價，根據不同學科、不同崗位特點，堅持分類評價。《關于開展科技人才評價改革試點的工作方案》也指出，要對承擔國家重大攻關任務、基礎研究類、應用研究和技術開發類、社會公益研究類等四類人才進行分開探索評價。

在大數據賦能下，人才隊伍的類型化發展能夠真正落到實處，產生真正的效果。通過詳細和精準人才畫像，對各類人才的具體工作進行數字化的翔實記錄和描述；在海量數據集合之后，使用科學合理的算法對這些海量的、持續增長和多樣化的數據進行加工整理，提煉出人才的類型要素，充分且多元化展現各類人才的特點；進而結合人才發展目標和人才成長與發展邏輯，確定不同類型人才的評價指標和評價方式，夯實分類評價的科學基礎。中國教育發展戰略學會人才發展專委會、對外經濟貿易大學、學術橋聯合發布的《中國高校職稱評審小同行評價研究報告（2022）》發現，在127所高校的11528名參評教師中，職稱評審的職務分類劃分越來越多元、越細致，出現了將近200個不同類型的參評數據樣本，如有91位參評臨床為主的副教授，還有社會服務型、臨床教研型、衛技系列、教授級高級工程師（畜牧師）、應用推廣型、國際軌教師、資深講師晉升副教授等諸多新的人才分類。充分說明高校已經開始利用大數據在人才分類評價方面進行探索和創新。

大數據確保成果科學評價，多維度呈現人才貢獻。現代科學研究的顯著趨勢是研究方向日益精細，研究方法愈發綜合，多學科、跨學科和交叉學科研究發展迅速。這在不斷催生創新成果的同時，對成果的精準評價提出了更高的要求。

大數據賦能下，可以實現對成果所產生的影響進行多角度、多領域、多層次的記錄，且這種記錄是持續進行的、海量的、及時和迅捷的，從而實現三個關鍵突破。

一是單一學科的突破，通過數據跟蹤、采集和挖掘，研判成果在不同學科領域產生的影響，以及不同學科對該成果的反饋，克服“自說自話”“自娛自樂”的問題。

二是單一價值的突破，通過大數據賦能，能夠助力實現科學價值、原創價值、創新價值、轉化應用價值、社會價值等多元價值評價，克服“閉門造車”，推進政產學研用深度融合。

三是短期視野的突破，從更長久的時間維度，審視成果在學術發展史、科學發展史、社會發展史和人類文明進程中的價值，克服短期效應的頑疾。

大數據助力同行精確評價，全方位評價人才水平。小同行評價是同行評價的一種。與“大同行評價”相比，小同行評價的突出價值是能夠在符合學術規律的前提下實現評價對象與評價者更為精準匹配，從而更有利于對評價對象作出科學、客觀和公正的評價。也有人據此稱大同行評價為“同行評同行”，小同行評價為“內行評內行”。

實施小同行評價是人才分類評價和成果分類評價的必然要求。實施小同行評價，最大的挑戰一方面是對數據信息的跟蹤收集、分類建構、儲備加工、檢索挖掘、開發應用等有較高的要求；另一方面是對評審專家管理、評審流程管理、評審風險處置、評審結果管理等體制機制建設有較嚴苛的要求。

當前，在大數據技術的賦能下，小同行評價的門檻逐漸被攻克，獨立第三方評價機制和評價機構也得到了較好的發展。特別是第三方機構擁有海量的評審專家數據庫，可以快速精準實現評審專家與參評人才的研究細分領域和方向匹配。實踐中，越來越多的學者認同并積極參與小同行評價，小同行評價不僅在專業技術職務評審方面有較為廣泛應用，而且在人才引進、項目評審、學位論文評審等領域“初露鋒芒”，也有越來越多的研究支持小同行評價在分類評價、代表性成果評價、長周期評價等人才評價的創新領域發揮更大作用。

大數據持續追蹤過程評價，全過程服務人才發展。成果評價最終要服務于人才評價，人才評價最終要服務于人才發展。從這個角度看，大數據技術賦能人才評價和人才發展有三個層次的突出價值。

一是在個人層面。在評價過程中，通過人才和成果分類、小同行評價等子系統的有效運作，大數據賦能的人才評價實際提供了一種個性化的職業發展支持服務。個人在評價過程中能夠掌握個人在專業技能、發展潛力、發展方向、成果水平、成果影響力、各方評價與反饋等方面的精確且全面的信息；未來，在深度機器學習和人工智能的進一步加持下，個人可以實時和全面掌握與個人發展密切相關的個性化信息，實現人才成長的全鏈條支撐。

二是在組織層面。大數據賦能可幫助組織把握自身人才結構，明確人才優勢和劣勢，確定人才工作方向，為人才引進、團隊建設、人才評價改革等工作提供專業指導，使得人盡其才、才盡其用、人事相宜。

三是在國家層面。大數據賦能可以協助國家掌握國內、國際人才詳細、動態和全面的信息，利于優化區域人才配置，為人才相關決策及政策制定提供科學指導，推動人才工作高質量發展，支撐從人力資本強國向人才強國轉變。