基于大数据的混合式教学质量监控与评价体系探究

摘 要：新冠肺炎疫情发生后，各高校按照教育部“停课不停教、停课不停学”的要求，纷纷采用线上模式开展教学，线上教学取得突破性进展。传统线下课堂教学质量监控与评价体系并不适合当前混合式教学的要求，本研究基于大数据技术探索适用于混合式教学模式的教学质量监控、教学质量评价、教学反馈及改进等多个维度的教学质量监控与评价体系，以期实现从基于经验、片面化数据支撑的定性监控、评价模式转变为基于数据分析的量化监控、评价模式，从事后评价转变为基于数据分析的实时、动态、精准评价，为推动混合式教学改革、提升教学质量提供支持保障。

关键词：线上教学;线下教学;混合式教学;教学质量监控与评价

高等教育质量是高等教育发展的生命线，狠抓教学质量是高等教育发展的重要途径。新冠肺炎疫情发生后，教育部适时提出利用网络平台“停课不停学”及“线上线下教学实质等效”，明确指出教学工作要稳定开展，同时要加大教学监控力度（主要指线上教学监控），以实现教学实质等效。各地教育部门、高校快速響应，制定应急预案及线上教学方案，广泛开展教师线上教学手段培训，快速实现教学模式转变，保障教学平稳运行。通过2020年、2021年两年的教学实践，广大师生已经熟练掌握线上课堂教学模式，能够充分利用“互联网+”技术实现课堂教学。课堂教学逐步实现了从传统线下到“线上+线下”混合式教学模式的飞跃。

线上课堂教学方式方法虽已成熟，但与之匹配的线上教学质量监控与评价体系并未真正建立。虽然传统教学的质量监控与评价体系能对教学质量的提升起到一定的推动作用，但并未体现线上教学特点，无法满足混合式教学质量的全程监控及科学评价需要。随着“线上+线下”混合式教学模式的推广，高校必须根据人才培养目标、自身特色，建立科学有效、完整便捷的混合式教学模式的质量监控与评价体系，以保障教学工作高质量开展。

一、高校教学质量监控及评价体系现状

当前，高校传统的线下课堂教学质量监控与评价体系通常基于教育部相关标准，结合学校自身特点，以教务处或教学质量保障部门为组织单位，依托学校教学督导组、院系教学督导组、教学同行等，建立多级、闭环管理的教学质量监控及评价体系（如图1所示）。

高校根据人才培养目标，明确教学质量监控与评价标准，对监控内容、监控方式进行教学质量监控与评价，并及时反馈评价结果，以推动教学持续改进。其中，教学质量的监控内容及监控方式是重点。

监控内容主要包括四个方面：第一，人才培养方案。要检查制定的方案是否合理、完备以及各开课单位对方案的执行情况。第二，教学大纲。要检查教学大纲是否适合授课对象、能否突出学校或课程特色，授课活动的展开是否严格按照教学大纲执行等。第三，教学进度。要检查教师授课时是否按照教学计划展开，授课过程中是否存在课程讲授过快或过慢、多个授课对象课程讲授进度不同步等问题。第四，课堂教学质量监控。通过定期检查及不定期抽查的方式，对教师课程教学资料准备、教学态度、课程思政、授课内容、学生掌握、学生配合情况等进行全方位、全过程的动态监控。

监控方式主要包括四个方面：第一，校—系—同行动态听评课。学校督导团、院系部二级督导组、校级领导、部门领导、同行教师及学管干部等参与听评课工作，并及时打分。第二，期初—期中—期末阶段性教学检查。期初教学检查主要查看课程教学计划、教材发放、教师课程准备、教学环境、实验实训设备准备情况等，期中教学检查主要查看教学运行情况、学生学习情况、教师课堂、师生课后交流反馈、课后作业等内容，期末教学检查主要查看教学计划完成情况、学生学习效果等内容。第三，学生信息员会议。组织学生信息员采用定期座谈的形式，汇总教学过程中遇到的各种问题，由教学质量保障与评价中心向各相关部门及时反馈，以推进教学工作稳定开展。第四，期末学生评教。每学期期末启动学生评教工作，由学生对授课教师进行全面评价，评价结果直接影响教师学期末教学质量评价分数。评价数据汇总后，发至各教学部门限期整改，并由教学质量保障与评价中心汇总需要改进之处，以便对教学质量监控及评价标准进行修订。

传统的线下课堂教学质量监控与评价体系已经运行多年，体系较为成熟。然而，随着“线上+线下”混合式教学模式的发展，多样化的教学方式倒逼课程内容重构、教学过程重组，监控、评价的对象及内容也产生了较大变化，已有的教学质量监控与评价体系无法很好适应当前的教学，因此要适时建立基于大数据的混合式教学质量监控与评价体系，以保障新形势下教学质量的不断提升。

二、基于大数据的混合式教学质量监控与评价亟待解决的问题

20世纪90年代，国内高校逐渐出现了在传统授课课堂外，为学生课堂教学提供补充的网络教学模式。最早出现的网络课程没有统一的标准、规范，以录制一段教学内容上传到网络平台，共享给授权用户参阅的方式进行，没有监控及评价。近年，随着“互联网+”技术的发展，网络课程实现了质的飞跃。国内各种网络教育平台纷纷出现，慕课、爱课程、智慧树、学习通、学堂在线、钉钉课堂等有效促进了师生、生生多维互动交流，各高校开启“线上+线下”混合式教学模式的探索。新冠肺炎疫情的发生，使得习惯传统线下教学的师生必须采用线上教学方法开展教学活动。当前，混合式教学质量监控与评价出现了瓶颈。混合式教学更注重过程性评价，从监控、评价、反馈三个维度进行过程性精准监控与评价，是解决问题的关键所在。

（一）基础数据治理不力

随着信息技术的飞速发展，多类信息化系统成为支撑教学的有力工具。这些系统涉及教务系统、教学质量保障与评价系统、线上教学系统、教室监控系统等。获取的数据有文本数据、音频数据、图像数据、动态视频数据等。教学过程中全量数据获取是进行后续分析处理的基础。但是，现阶段多类信息化系统中，数据较为分散，存在数据杂乱、数据前后矛盾、数据不一致等问题。

（二）线上教学评价体现不够

混合式教学模式融合了线上、线下教学的优点。但是，线上教学与传统线下教学区别较大，现有的线下教学评价体系并不适用线上教学的评价。不难发现，线上教学在评价流程、方式、指标体系等多个方面都与线下教学不同。“线上+线下”混合式教学过程（如下页图2所示）基于线上教学系统，教师明确教学目标、发布预习任务及学习知识点，学生进行线上学习及问题反馈;教师在混合式课堂教学授课中，充分利用线上教学手段，进行交流互动、线上考勤、课堂测试，学生通过问题解答、测试结果反馈学习情况;通过“线上+线下”多维度考核，客观评定学生的学习成绩;最终进行教学反思并持续改进。

教学模式的改变极大促进了教学效果的提升。但是，由于线上教学的发展时间较短，缺少成熟的、适用性强的线上教学评价设计思路，普遍存在线上教学评价体现度不够、无法及时反映教学过程数据等问题，如何对混合式教学质量进行客观、准确、及时、全面监控与评价仍处于探索阶段。

（三）反馈与改进不够及时

传统的线下课堂教学质量监控与评价反馈主要通过教学督导、同行教师听课、学生评教等方式获取评价数据，再经过开会讨论形成纸质总结反馈材料，最后进行反馈及改进等工作。显然，这种工作模式存在较严重的时间滞后问题。从给出反馈意见建议到真正落实整改，通常滞后半月之久，对提升教学质量帮助有限。然而，由于教学全过程数据量较大，仅靠人工无法实现全面监控，如何借力信息技术进行全过程数据的实时采集及监控，目前尚没有形成完善成熟的思路，这也是现阶段存在的瓶颈之一。

三、基于大数据的混合式教学模式教学质量监控与评价体系设计

目前，各高校纷纷探索尝试建立能够实现混合式教学全过程监督的课堂教学质量监控与评价体系。然而，由于接入数据量较大、线上教学发展时间尚短、没有完善成熟的线上教学评价设计思路等，使得混合式教学质量监控与评价体系的设计与实现尚在探索阶段。结合前期多所高校调研及本校教学质量监控体系建设实际工作情况，笔者提出以下设计思路：

（一）治理基础数据

深入挖掘和综合运用信息数据的前提，是获取海量的高质量数据。所谓高质量数据是指真实可用，能够实现授课教师、授课内容、授课时间、授课地点、授课对象、过程性教学资料、过程性教学监控及过程性教学评价相互精准对应的数据资源集合。由于信息化系统在前期建设过程中并未对其质量提出较高要求，导致现阶段教学质量相关信息化系统中存在大量垃圾数据。这类问题的解决，必须依靠基础数据治理来完成。比如，梳理、删除、校对、汇集有关数据，如雨课堂、学习通、智慧树等系统中课程内容、授课对象等数据，教室监控系统中的数据，教务系统中的数据，学生学籍系统中的数据以及学校人事系统中的教师数据等，以期获取较精准的基础数据。

（二）搭建教学质量监控大数据平台

为实现数据的综合处理及研判分析，必须搭建能够汇聚多源异构教学质量监控数据的大数据平台。高校可以充分利用大数据等技术，统一数据导入导出接口及标准规范，搭建可实现多类信息化系统数据资源的汇入及存放平台。该类大数据平台需要融入科学的计算方法，在初步建立指标体系的前提下，自动分析、处理、生成导出结果，进而进行数据挖掘及分析研判。同时，该类大数据平台需要能够实现多级多类权限管理，如实现校督导、系督导、同行教师、授课对象等多角色资源充分利用，实现课程资源数据、课后作业、测试、课程互动、反馈等教学全过程数据监控评价。

（三）设计制定系列指标标准

根据“金课”建设标准规定，教学评价应该突出“教师讲授”及“学生学习”两个重点。笔者所在学校之前的教师评价指标标准涉及教学态度、教学形象、语言表达、教学组织、教学内容、教学方法、教学效果等方面，侧重“教师讲授”，忽略了“学生学习”，“以学生为中心”的理念不够突出。同时，由于专业不同、学科不同、课程不同，统一的评价指标标准并不适用于所有教师。笔者所在学校在建立新的指标标准时，除传统指标体系外，加入了师生互动、学生参与度、学生对学习内容的掌握情况等指标，更好体现了“学生学习”这一重点。此外，为更好地进行教学评价，在制定指标标准时，必须兼顾“通用指标”和“特性指标”两类情况，通过建立系列指标标准来更好地评价教学质量。

（四）深度应用信息技术，形成持续反馈改进机制

要充分利用人工智能、云计算、物联网等新技术，对成熟的信息化业务平台数据进行及时梳理、存储，利用设计的系列模型算法及标准指标集，形成预测、分析和把控学校整体教学态势及混合式教学模式教学质量监控系统，实现对教学数据的综合研判分析及挖掘处置，对全息数据信息的实时感知和及时预警。

构建混合式教学质量监控与评价体系（如图3所示）要在实现基础数据治理、数据整理等预处理的基础上，分析教学全过程：课前、课中、课后等关键环节数据源能够获取数据，并对其进行分类整理，获取学生评教、同行评教、系督导评教、院督导评教等评价数据及学生学习、教师教学、师生互动等监控数据。研判分析及深入挖掘以上数据后，实现对教学质量异常行为的实时感知预警、预警信息的人员审查督导及发布、信息反馈及持续改进、教学质量整体态势把控和预测分析等，从而保障教学质量不断提升。

“线上+线下”混合式教学模式已成为当代高校教师授课的主流方式，全新的教学模式给教学质量监控带来了新的挑战和发展机遇。线上教学的优点使得教师从讲授者变成了指导者、答疑者。新的教学环境、教学流程使得混合式教学质量监控与评价系统的建设成为高校建设过程中的突出问题。笔者结合所在学校的实际工作，提出基于大数据全新的混合式教学模式教学质量监控与评价体系建设思路，以期为高校完善教学质量监控体系提供借鉴。

参考文献：

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责编：初 心

基金项目：河南警察学院2020年院级教育教学改革研究与实践项目“后疫情时代我校混合式教学质量监控与评价体系研究”（编号：2020YJY0018）;河南省教育厅河南省教育科学“十三五”规划2020年度课题“基于线上系统提升大学生信息素质的案例研究”（编号：2020YB0312）

作者简介：刘琦（1978— ），女，河南警察学院教学质量保障与评价中心副主任，副教授，研究方向为教育教学信息化。