試論基于大數據的高職院校教學質量監控與評價

唐倩

[摘 要] 在互聯網、云計算等一系列現代信息技術的產生和廣泛應用背景下，大數據取得了較為顯著的應用成果。大數據主要是指巨量的數據集，可以從中挖掘新穎、豐富、有價值的信息，所以得到了廣泛重視。特別是在教育領域的應用，引起了諸多研究者、教育工作的關注，分析了大數據背景，積極探索更有效的監控與評價模式，希望獲得更理想的教學質量監控與評價成果。

[關 鍵 詞] 大數據；高職院校；教學質量；監控與評價

[中圖分類號] G712 [文獻標志碼] A [文章編號] 2096-0603（2018）03-0134-02

教學質量管理水平是高職院校軟實力的重要體現，但是由于傳統教育理念、模式的種種制約，以及比較封閉的監控模式，教學中產生的一系列數據，通常都是以靜態化的形式呈現的，很難實現對相關數據的全面分析與高效利用。而在大數據背景下，通過各類先進技術的科學運用，不僅可以快速發現影響高職院校教學質量的種種因素，也能夠妥善解決各項監控工作中存在的各類問題，真正做到用數據說話，為教學質量監控體系的優化提供有力保障。

一、關于“大數據”的概述

目前，針對“大數據”一詞，學術界還未形成統一、精準的定義。有的學者認為大數據是指那些大小已經遠遠超過傳統意義上的尺度，很難通過普通軟件或者工具達到管理、分析要求的大容量數據的目的。大數據中強調的大，并非單純地指容量之大，通過整合、分析和交換海量數據來挖掘新信息創造新價值是其存在的更大意義，以此來為社會各界拓展出發展空間。也有的學者認為，大數據是對那些無法用人工、簡單計算軟件處理的海量數據的形容詞。此外，也有一種概念強調，大數據是通過運用大量數據信息來統計，從看似毫無關聯性的內容中挖掘出意想不到的價值與規律。總之，不論從哪一層面來講，大數據的產生與應用都具有重要意義。

二、高職院校數字化教學質量監控

（一）高職院校教學質量監控價值鏈分析

價值鏈分析法是由美國邁克爾波教授提出的，認為企業的每項生產經營活動，都是創造價值的一系列經濟活動，但是由于企業各不相同，但相互之間都有一定的聯系，進而構成了創造價值的動態過程，也就是價值鏈。價值是價值鏈分析的重要基礎，價值活動的分析是其重點，該活動又可以分為基本、輔助兩種活動。基本活動主要涉及售后服務、產品物質創造以及銷售等一系列活動。而輔助活動則是對基本活動的有效輔助，并通過外購投入技術、人力資源等方面的投入做到相互支持。結合這一方法，高職院校在針對教學質量監控開展的各項管理活動便逐漸構成了以招生、人才培養以及學生就業為主，師資隊伍管理、校園文化建設等方面為輔的價值鏈。

（二）基于大數據的教學質量監控策略

從學生選擇院校到正式入校后的專業課程學習、綜合素質培養，最后到畢業、就業是教學質量監控的整個管理過程，能夠有效突破傳統監控模式的種種局限。學校是課程教學效果、校內實訓基地實踐成果的監控主體，是教學督導以及相關專家科學實施教學監控與評價的組織者。通過及時、有效地監控解決教師課程教學內容、方法，以及管理等方面存在的問題與疏漏，實施有針對性、科學的整改。同時，對就業單位、頂崗實習單位的專業技能培養效果也要進行科學全面的評價，在此過程中要以企業為主體。另外，除了學習、用人單位評價主體的引入外，還要積極鼓勵學生家長參與到各項評價中，以此來確保院校培養的人才能夠全面適應用人單位、時代發展提出的各項要求，為衡量院校教學質量的高低提供重要標準。

三、大數據背景下的教學質量評價

（一）基于大數據的教學評價優勢

1.多方參與

對于高職院校來講，各種教學大數據通常都產生于教學、管理環節，以及社會、企業實習與社團活動等各種教育、教學環節與活動，擁有極廣的數據覆蓋范圍、較多的數據類型和較短的數據采集周期。而在大數據環境下，在教育教學中，任何一個參與者都是大數據的生產者與使用者，可以為不同情境下相關主題共同參與教學、數據評價搭建橋梁。這樣不僅能夠吸引更多的教學評價參與者，也能夠讓每個參與者都獲得平等的發言權，從不同層次、角度與立場來做出科學評價。這樣不僅有助于增強評價數據的真實性、透明性，也能夠將其完整性、立體性充分突顯出來。同時，在自我更新、完善教學評價指標過程中，也能夠發揮有效作用，從而將不適合的評價指標及時消除，結合具體需求來增加一系列新指標，從而將教學評價工作的真正價值在教學指導與管理、專業發展以及學生學習管理等方面充分發揮出來。

2.教學評價數據采集更全面、更真實

大數據環境下，可以采集到更多元化、非結構化以及多層化的教學評價數據，可以將教、學的具體情況以及各階段取得的實際效果反映出來。在此背景下，不僅可以實現對教學相關層面種種因素的全面覆蓋，也能夠將其中的未知知識信息全面挖掘出來。此外，采集方式、渠道也呈現出了多樣化，可以采集到音頻、文本與視頻等一系列非結構化數據，將教、學過程中的更多細節，更真實、生動地記錄下來。

3.具備較強的分析、處理能力

通過各種新穎、先進技術手段的科學引用，可以動態分析、處理海量的教學數據，將隱藏在數據背后的知識全面挖掘出來，以此來促進決策水平的逐步提升，進一步完善各教學環節，使教與學過程中出現的一系列情況與問題得到妥善解決。比如，在課堂教學中，學生可以通過手機等設備，將課堂學習情況和信息及時反饋給教師，而教師也可以結合學生的回答情況，在課下與學生進行高效的互動交流，以此來幫助學生解決學習探究中遇到的一系列疑問與難題，為課堂教學質量提供有力保障。

4.可以更及時、具體地反饋評價結果

大數據具有較強的時效性及較快的信息處理速度，針對現代化院校管理在教學評價數據的時效性方面提出的各項需求，不僅能夠全面適應，也能夠通過大數據的科學運用來為教學管理提供優質服務。此外，也能夠從微觀層面來分析、反映學生不同階段的認知情況以及教師各時期的教學情況。

（二）基于大數據的教學評價策略

1.數據采集

在高校教育教學中，教師的教學、學生的學習過程中通常都會產生大量數據，主要可以劃分為靜態數據、動態數據兩類。靜態數據也可以稱為結果數據，可以反映信息解讀的結果。比如，班級成績分析數據等。而動態數據通常都是對某一時間點、一瞬間的狀態信息的反映，往往處于不斷變化的狀態，比如，教師在課堂上的教學狀態以及學生的課堂學習、參與情況等方面的相關信息。這兩種數據也是一個事物的兩個不同側面，通過相互印證來增強數據說服力。比如，某班級某課程的學期考試成績都不理想，則可以通過學生聽課、教師教學方面的相關數據分析找到原因。

在具體采集中，針對不同類型的數據，應采用更適合的策略與技術手段。其中，對于數據量較大、擁有規范數據結構，以可信度、涉及面較大的靜態數據來講，可以結合具體情況，通過各種經典業務系統來完成信息的收集、分析與存儲。而對于較為靈活、來源廣泛且擁有多樣數據結構的動態數據來講，應給予科學及時地分析、過濾和響應，以此及時發現、解決各類問題。因此，應重視各種先進技術手段、方案的綜合運用，通過積極研發科學、完善的信息系統更高效地收集處理相關信息，特別是智能手機等移動終端的靈活運用，逐步攻克數據采集中存在的各類難題。

2.數據分析

在完成大量教學評價數據的采集之后，應結合實際需要，運用更適合的方法來提煉、加工其數據，而并非只是進行簡單的統計，以此來實現對相應規律、知識的準確把握，為決策提供有力支持，同時也能夠將教學評價工作的價值、意義充分體現出來。

對于教育大數據來講，主要可以通過教育數據挖掘、學習分析這兩種方式對應教學決策和實踐的大數據。教育數據挖掘可以結合實際情況，應用有效方法挖掘、提煉數據，通過較為經典的數據挖掘方式，將教學規律、管理經驗從大量的教學評價數據中挖掘出來，從而科學地指導各項教育教學決策。通過對計算機科學、教育學等相關學科理念、方法的全面分析與綜合運用，能夠進一步推動教育教學的革新發展，全面適應學生個體提出的各項需求。

對于結構化數據來講，經典數據挖掘、分析方法雖然能夠取得理想效果，但卻無法針對非結構化數據內部構建正式關系。尤其是在大數據環境下，應重視新穎數據分析技術、手段的科學引用，以此來將大數據中隱含的知識信息全面呈現出來。

3.結果反饋

怎樣及時有效地反饋評價結果中蘊含的知識、規律，對教學評價工作積極作用的發揮有著直接影響。尤其是在大數據環境下，評價結果的公布可以采用多種方式來進行，突破傳統的被動公布的局限，通過統計、對比圖形等靈活多樣的數據可視化結果來呈現原本較為單一的數據內容，讓校長、師生等都能夠充分享受到更優質的信息服務，同時，使教學評價給人留下的枯燥、刻板印象得到有效改善，促使各方能夠增強對教學評價的關注和參與積極性。在具體落實中，院校可以在利用傳統信息系統進行評價結果發布的基礎上，適當增加手機、微信公眾號等具有較強靈活性、及時性的發布渠道與方式，確保相關人員都能及時收到準確的評價結果。

4.結果應用

教學評價結果不僅可以將學生的個人學習興趣行為、態度與成果全面呈現出來，也能夠用來加強對任課教師不同階段教學、指導情況的分析，并基于此對授課內容、方法做出恰當調整，為管理部門順利落實各項教學管理規定提供有力支持。通過分析評價結果，教師可以對學生不同階段的基礎知識儲備、認知水平與學習態度等方面的具體情況作出綜合分析，并基于此制定出更科學、適合的教學計劃，為學生推薦一些針對性較強的學習策略等。同時，教學管理部門也可以基于評價結果的相關數據，及時發現、解決日常教育教學中難以呈現的一些問題，以此來對各項教育管理措施的實施作出恰當調整，促進教學管理水平的不斷提升。比如，結合實際情況，有針對地分析相對較低的評價指標反映出的一系列問題，從不同層面展開實際調查，在此基礎上，提出一些針對性較強的意見與措施。

綜上所述，各高職院校通過科學運用大數據理念與相關的先進技術，不僅可以使教學質量監控環節的一系列業務流程得到進一步優化，也能夠促進各監控環節逐漸從封閉向開放轉變，相關數據也逐漸從靜態轉變成動態，進而構建出更完善的數字化管理、監控模式，將數據的潛在價值充分挖掘出來，從而真正實現對各階段教學質量的準確把握，在充分發揮大數據優勢特點的基礎上，將高職院校可持續發展的示范、引領作用充分發揮出來。

參考文獻：

[1]楊勇.基于PDCA過程控制視域的高職院校實訓教學質量監控體系構建研究[J].高教學刊，2017（20）：43-45.

[2]朱愛文，趙旭庭，周春寶，等.基于現代學徒制的高職院校教學質量保障體系構建探索[J].安徽農學通報，2017，23（19）：119-121.

[3]蔣才鋒.關于高職院校內部質量保證體系診斷與改進工作的若干思考[J].吉林廣播電視大學學報，2017（10）：80-81.

[4]解為.質量診斷與改進視角下高職服務類專業“三全推動”教學質量提升路徑分析[J].散文百家，2017（10）：161.

[5]徐梅.教學質量監控視角下的高職課堂教學困境及突破探究：基于北京京北職業技術學院近三年教學質量監控工作實踐[J].黑龍江科學，2017，8（19）：82-83.

[6]李紹中，王曉敏.大數據分析在高職院校教學質量評價中的應用研究[J].教育信息技術，2017（4）：59-61.

[7]楊居義.基于高職院校教學督導共享平臺大數據分析研究[J].課程教育研究，2016（10）：32-33.

[8]鐘慧敏.“互聯網+”時代高職院校教學質量監控的研究[J].太原城市職業技術學院學報，2015（12）：158-159.