摘要：高等教育自学考试是一种个人自学、社会助学和国家考试相结合的高等开放教育形式。自1981年创立以来,自学考试不仅为实现教育公平、提高国民素质做出了重要的历史贡献,而且也积累了丰富的考试数据资产,如何从数据挖掘的视角来分析自学考试面临的问题并促使其改革转型,是大数据时代自学考试研究的重要命题。通过对2003-2017年全国自学考试积累的海量考试大数据进行分析发现,当前我国自学考试正面临报考规模大幅下滑、地域发展不够平衡、专业设置脱离社会需求、课程设置不够科学、助学手段相对单一、考试与毕业难度大等诸多困境。为了更好地实现自学考试的改革转型,自学考试的决策者应鼓励和引导优质民办高校力量参与办学,推进自学考试课程与优质慕课的相互融合,加强自学考试大数据的建设和应用。这些基于大数据支持的实践措施,有助于转变自学考试的培养目标,补强自学考试的教育功能,满足社会发展对高素质劳动者的需求,同时也有助于自学考试与普通高校及其他高等教育形式形成错位竞争、优势互补的教育生态环境。

关键词：自学考试 大数据 数据挖掘 现实困境 破解途径 

单位：教育部考试中心; 北京100084; 哈尔滨工业大学计算机学院; 黑龙江哈尔滨150001