大數據時代程序開發類課程教學行為評價體系構建

朱靜宜

摘要：大數據指的是由數量巨大、類型眾多、結構復雜的數據構成的數據集合，是基于云計算的數據應用與處理模式，通過數據的交叉復用、集成共享形成的智力資源和知識服務能力。利用大數據技術，分析了傳統教學行為評價存在的問題，提出了基于大數據的教學行為評價體系，最后闡述了大數據對教學行為評價產生的效益，使用數據做支撐，提高了程序開發類課程教學行為的有效性。

關鍵詞：大數據；教學行為；評價；構建

引言

課程教學評價是指根據教學目標和任務，運用可行的評價技術和手段對課程的教學活動和效果進行測量、評定的過程。包括教師教學質量評價與學生學習成績評價兩個方面，通過評價過程的診斷、反饋、激勵與調控作用，促使教師改進教學質量，提高學生的學習興趣，使學生的綜合素質和創新能力得到提升?；ヂ摼W作為一種現代化教育技術，也勢必被徹底、廣泛地運用于課堂，尤其是將信息化技術與教學場景、教學內容深度融合應用，再結合大數據的技術實現手段，可以對傳統課堂、教與學的行為分析等做創新型教育模式。

1傳統教學行為評價存在的問題

信息化技術的發展已對學生學習行為與教師教學行為的分析起到了積極的作用，但是要做到科學分析，就需要將教學內容與教學過程無縫的信息化對接。目前高校的信息化手段只是實現了上課資料的上傳下載等文檔管理功能。因此在教學行為評價過程中，存在著以下兩方面的主要問題。

1.1學生學習行為的分析手段不足

傳統意義上，對計算機程序開發類課程而言，評價學生學習效果的做法很簡單，就是階段性的考試，比如某學生Java程序設計80分、Android開發基礎70分等，但是對于學生或者企業來講，這個分數都是沒有價值的。即對于學生的評價，此評價值不能清楚地告知學生是否能勝任某公司的工作或具體任務。同時，也無法讓企業準確地評價或知悉某學生是否能勝任公司需要招聘人選的職位能力。此外，這種做法往往有各種通過率指標要求，很難真實的反應學生學習技能的掌握程度或者教師教學的質量，對于企業來講，僅僅依靠學生的一個成績單，很難界定學生具備實踐動手能力的程度，而更多實用型企業需要真正掌握技術、能干活的學生。

學生在實踐教學課堂上做某個項目任務時，為了實現這個項目任務，傳統的技術手段很難獲知具體需要掌握哪些知識技能點才能夠實現，如果有些知識技能點還沒有學習，也很難通過快速便捷的手段，讓學生進行顆粒化碎片化移動化的學習。

1.2教師教學行為的分析手段不足

在實踐教學領域，對教師而言，如何通過信息化手段分析出學生的學習效果與自己授課效果的關聯性，例如教師需要班級學生能夠開發重現某個中大型的項目，涉及到多門課程的知識與技能時，如果整個班級完成的效果都不好，那么教師很難精準定位具體是哪些知識技能在傳授的過程中出現了問題。采用傳統的教學行為手段難以解決這個問題。此外，對每次學生上交的項目任務進行評價，涉及到大量統計、批改等問題，這個靠手工實現，工作量特別巨大，給教師授課帶來了極大的不便。

2基于大數據的課堂教學行為評價體系的構建

目前，隨著信息化技術的推進與“互聯網+教育”改革的深入，摒棄了傳統的常規手段通過考試來評價學生學習的效果以及教師授課的質量。通過信息化教學技術與課堂教學內容的融合，程序開發類課程教學尤其是實訓課堂及上機課堂，直接通過大數據技術，把學生完成項目的程度和教師教的行為記錄下來，這樣就真正實現了教學信息化流程與教學內容的無縫對接。大數據技術的日新月異，為程序開發類課程教學行為評價體系的構建提供了便捷的手段。

2.1基于大數據的學生學習行為評價

通過改進傳統的課程教學行為評價方式，在程序開發類課程中，利用大數據技術，實時記錄學生各個階段重構項目任務的情況，作為評判教學效果的依據。例如學生在學習課程的過程中或者學習了一門或數門課程后，教師就讓學生重構某個項目，如果學生能夠一次性重構60%的功能，我們給學生在這一門或者這數門課程能力的評分為60分，如果對評價效果的精度和準確性要求比較高，可以將工程項目的顆粒度變小，即把某個項目重新劃分成幾個任務或者多個功能，同時加入與課程知識技能點吻合度高的多個項目取平均值。例如某個學生，在大一的時候完成了“某個課程基礎項目”40%的功能，大二的時候完成了“階段性項目”60%的功能，大三的時候完成了“綜合性項目”80%的功能，類似這種學生能力描述，企業通過看學生在校期間的數據就能斷定其是否是企業需要的潛在人才，這種評價方式對學生能力的挖掘特別有效?；诖髷祿脑u價手段，對于評價學生學習效果、教師授課質量都比較客觀、真實。

2.2基于大數據的教師教學行為評價

利用大數據技術，教師在課堂教學過程中，教師可以跟蹤自己的每一個教學環節，除了記錄每一位學生的到課出勤率、項目的進度、完成情況和正確性等數據外，還記錄了教師在課堂上所教授的知識技能點和各種行為，及師生之間互動的時長與頻率等各方面的數據。對這些數據進行采集、統計、處理和分析，形成新的基于大數據的教師過程性教學行為評價方式，使得對過程性評價的測量和評估變為可能。

3大數據對程序開發類課程教學行為評價產生的效益

利用大數據技術，通過不同的維度將每位學生培養情況的所有數據展現給企業，企業可以實時了解到院校開設哪些專業、哪些課程，每個專業學生選修各門課程的人數，每個學生對技能的掌握程度，這些數據的提供使得企業對每個學生的學習情況與崗位職業標準能力的比對提供了方便，也為企業能在第一時間了解學生技能掌握情況帶來了便利。同時對區域產業的人才支撐起到了積極的作用。若某個企業到某個城市，招聘大量的“移動互聯工程師”畢業生，此企業只需通過學校提供的這些數據，直接就可以方便準確地找到某個城市適合的學生。而且企業也能快速了解到哪些學生在初級水平階段、哪些學生在中級水平階段，學生在校期間數據的記載對于企業的招聘非常有用，可以快速地找到適合于某個崗位的人選。因此，大數據技術的應用為企業選人用人機制提供了便利。

利用大數據技術，可以追蹤到每次課堂的教學效果、每個項目的教學效果等非常細小的分析維度，量化了學生的能力，也更加透明和量化了教師教學質量的評價。通過提供的數據企業可以看到學生從入學到畢業實時的能力情況，為企業甄選畢業生提供了極大的便利，大大地降低了企業的招聘成本。利用大數據的手段，分析每個學生的技術技能掌握情況及教師的課堂教學質量，保障了課堂的教學效果；同時分析學生的學習行為與教師教學行為，為全面質量提升提供了決策依據。

4結語

大數據技術的運用重構了程序開發類課程教學行為評價體系，使其向多主體和多層次擴展，形成了企業、教師和學生共同參與的多元化評價體系。企業可以直接獲悉每個學生的技術技能情況，實現沒有招聘會、沒有投簡歷，學生就可以輕松獲得實習、就業的對口崗位，讓學生實習就業更輕松，企業通過互聯網就能找到適合的人才，使其雙方達到雙贏。此外，用大數據來做程序開發類課程的教學行為評價，教師的行為和學生的行為全部都通過數據來做支撐，使其有依可尋，使用大數據提高課堂教學的有效性。