大数据技术在高职教学质量评价中的应用

徐焱鑫

摘 要：教学质量的评价一直以来都是各级院校在摸索和探讨的课题。近年来，职业教育得到国家和政府越来越多的重视与关注。科学的教学质量评价方法对高职院校的教学有着关键性的重大意义。传统的评价方法存在很大的弊端，而基于大数据技术的教学质量评价系统可以更加客观有效地开展教学质量评价与监督。

关键词：大数据技术；高质教学；质量评价；应用

1.引言

《教育评价辞典》中对教学评价的定义如下：“教学评价是指以教学研究为评价对象，进行价值判断的过程”。定义中提到的“价值判断的过程”就是一直困扰各级院校的核心问题，如何准确的进行判断，判断的具体依据和标准又是什么，这些都是一直以来缺乏有机的教学质量评价和监督，或缺乏有效的开展方式的主要原因，而这些在很大程度上影响着高职院校的整体教学质量。

2019年2月，国务院印发《国家职业教育改革实施方案》，方案强调了职业教育在我国教育体系中的重要作用，明确表示大力支持职业教育的发展。国家对 “大国工匠”的高要求需要培养高质量应用型人才，而高质量的人才培养需要高质量的教学作为依托，那如何评价和监督教学质量的优劣则是在新形势下高职院校职业教育人才培养的重点工作内容之一。

科学的教学方法能够有效提升教学的针对性，全面优化教学的整体水平。如何来监督和评价教学质量一直以来都是各级院校不断地在研究和探讨的课题之一。传统的教学评价和监督在方法和模式上都存在一定的弊端，不能科学有效的进行客观的教学监督与评价。在大数据信息时代，能否充分利用大数据技术作为支撑进而开展更加科学、更加多元、更加深入的教学评价和监督工作，能否实现通过对数据的汇总、分析、挖掘等工作来提升教学评价和监督的精准性和针对性，成为一个值得研究的课题。

2.传统教学质量评价与监督中存在的弊端

虽然教学质量评价与监督起源较早，但是发展至今仍然没有形成统一的评价与监督指标体系。传统的教学质量评价的主要形式有：学生评价、教师自评、同行评价以及管理者评价等，而监督主要是靠督导来完成。这些评价和监督形式各具特色，有利有弊。比如学生评价，学生既是课程的直接参与者，又是教学活动的目标，对课程最具发言权，但是学生们常常会因为个人的喜好或者不适应教师的教学方式而给出不客观不公平的评价。而教师自评和同行评价虽然会具备较高的专业性，但是也会因为一些非教学因素的考虑而难以给出公平客观的评价。管理者的评价和前两者恰恰相反，会由于缺乏一定的专业性而丧失公平性和客观性。全校那么多班级那么多课程，单单靠督导们一间间教室去查看，去旁听每一堂课，也同样无法达到客观公正的目标。总体而言，这些评价和监督的方式在信息技术尚未发达时期为教学质量的提高起到了一定作用。然而随着教学的发展和教学质量要求的提升，这些方式越来越难以满足要求，它们的弊端也日益显著。

3.大数据技术在教学质量评价中的必要性

随着移动互联网和信息技术的不断发展，大数据成为了各行各业中的焦点话题，逐渐在生产生活、教育科研、医疗卫生、经济管理等诸多领域发挥出巨大的作用。大数据之所以会引起世界范围内的广泛关注主要是因为通过分析已有的大量数据内部的关联特性，可以找出数据背后所蕴含的一般性规律，这些规律对工作学习都具有重要的指导意义，而这种规律的寻求以及研究却是通过以往的统计手段无法获得的，这也就是数据分析和数据挖掘的重要意义。

教学质量的评价和监督是一个复杂的系统工程，它所遇到的问题主要有两方面：一方面是评价指标涉及的内容较多，很难同时兼顾到；另一方面是全面的充分的过程化数据收集难以完成。而这两方面的困难都可以通过大数据技术得到改善。利用大数据平台可以充分收集并处理日常的教学数据，实现过程化数据采集。这些数据则可以满足评价指标中涉及到的、传统的方式无法充分兼顾的内容，真正做到将过程性评价应用到教学质量评价当中，形成“评价-反馈-提升”的良性循环模式，从而解决传统评价方式遇到的瓶颈问题。

4.基于大数据的教学质量评价体系构建方法

以我院试运行的教学质量评价体系为例，现在正将该评价体系在一到两个试点班里试运行。通过学院的大数据中心，目前收集的日程教学数据包括：课堂纪律和学生表现；教授授课内容与教案吻合度；上課出勤率情况等。我们在试运行的班级教室内安装了高分辨率的摄像头，并配以一套智能体征识别系统，既可以在学生们无感知的情况下记录其出勤情况，又可以自动识别课堂上学生是否抬头在听课，有无随意走动现象，有无后排聚集现象等，依此可以获得课堂上的数据并进行分析。同时通过记录教师上课时的语音，并将其分析结果与教师课前提交的教案进行比对，可以判断授课内容是否与教案保持一致，差别有多大。在差别达到一定阈值后预警，提醒督导老师对这些课程进行进一步的监察。

通过大数据技术不断训练优化系统的模型，有效连接智能移动设备，让教师、学生以及管理者都能得到及时的反馈，从而完善教学过程。在试运行的过程中，还会发现一些采用大数据平台之前从未考虑过的更深层次、更多维度的数据，通过对其进行采集与分析，往往会挖掘出各关联要素内部之间的更深一层、未曾发现的关系，可以从多个角度、不同侧面分析评价所得数据，使得评价系统更加科学高效。例如，我们可以全面分析课堂抬头率高随意走动少聚集情况少的课程的各方面数据，来挖掘课程教学与教师安排之间的关系，可以根据教师的年龄、经历、授课风格、项目经验等因素进行合理的分配，从而促进教学质量的提升。

5.结论

传统的教学质量评价与监督体系存在很多弊端，而这些问题可以通过大数据技术得到解决。通过构建基于大数据平台的多元化评价体系，不断地优化升级数据平台，充分利用大数据关键技术，综合提升教学质量的整体评价水平和效率。

参考文献

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[2] 黎德森. 大数据分析在教学质量评价中的应用[J]. 现代信息科技， 2019（12）.

[3] 王雅婷. 大数据技术在高职教育中的应用问题探讨[J]. 电脑知识与技术， 2017（9）.

基金项目

上海东海职业技术学院教育教学（管理）改革与研究资助课题