大數據分析視角下的高校教學質量評價研究

高桂楨

摘要：教學質量評價是高校教育教學工作的重要組成部分，同時也是對教學工作進行科學有效管理的必要手段。教學質量評價的數據繁多，運用大數據分析方法可以更加客觀公正地進行教學質量評價。本研究擬基于大數據視角就教學質量評價的必要性、應用的范圍、目前面臨的挑戰及對策等進行分析，以期探索大數據視角下的高校教學質量評價。研究發現，高校教學質量評價運用大數據分析是大勢所趨。高校應當在教學質量評價中引入大數據思維，同時也要努力建設好大數據平臺，并培育相關技術人員，使高校教學質量評價取得更好的效果。

關鍵詞：大數據分析;教學質量評價;高等教育

教學質量評價是高校教育教學工作的重要組成部分，同時也是對教學工作進行科學有效管理的必要手段。高校如何更加公正合理地開展教學質量評價，一直是高校和教師關注的重點。對高校來說，有效開展教學質量評價可以提高人才培養質量，也可以更加有效地對高校教師進行科學管理。對高校教師來說，教學質量評價可以為教師評優評先提供科學合理的依據，有利于調動教師工作的積極性。以往高校教學質量評價由于受到方法和手段等的限制，通常采用一些簡單的評價方法，如層次分析法、模糊綜合評價等方式，這些方式存在評價主觀、評價涵蓋不完整等缺點，教學質量評價結果并不十分科學合理。由于教學質量評價是一個十分復雜的問題，簡單的評估不能起到預期的作用，也導致目前很多高校的教學質量評價只是流于形式，并沒有真正應用在教學工作中。本研究擬基于大數據視角，就教學質量評價的必要性、應用的范圍、目前面臨的問題及對策等進行分析，以期對大數據視角下的高校教學質量評價進行有效的探索。

一、運用大數據分析的必要性

近年，隨著新科技革命的興起，大數據技術在互聯網、物聯網等媒介中得到快速發展與應用。大數據技術主要以云計算、數據挖掘與分析為主，解決了很多以往不能解決的問題。大數據時代的到來不僅形成了經濟體量巨大的產業鏈，同時也促進了產業結構的優化調整和相關工作的優化升級。高校每天也會產生很多數據，將這些數據進行合理運用，特別是運用到高校教學質量評價工作中是十分必要的。

（一）提高高等教育質量的需要

隨著中國社會與經濟的發展，高等教育已經由過去的精英化教育轉向大眾化教育，發展目標也從以數量為主的規模化發展模式轉向以質量化為主的精細化發展模式。高校更加注重教學、科研、軟硬件設施、教師質量、大學排名等指標，這些指標都能很好地體現出大學精細化發展的實力。而要想把這些指標全部統計出來，采用傳統方法是非常復雜與煩瑣的，而運用大數據技術可以更加快捷準確地對指標進行量化，使高校可以找準自己的目標和定位，有助于提高高等教育的質量。

（二）提高決策科學性的需要

要想使決策更加客觀、科學”高校必須采取必要的技術作為輔助手段。大數據分析方法能夠挖掘出更有價值的結果，使高校教學管理部門更清楚地看到教學質量評價中存在的優勢和劣勢，有利于其制定更加合理的決策。在教學質量評價中引人大數據分析方法，不但可以為教師和學生提供更加優質的服務，而且可以保證教師和學生的知情權，提高大學治理的透明度

（三）提高大學管理效率的需要

大數據分析的使用對提升組織的效率有很大的幫助。對高校教學質量評價來說，大數據技術手段帶來的不僅是評價方法的更新，而且是對教學工作管理的改變，大學教學管理者可以把精力和時間用到更有價值的大學管理事務中。

二、高校教學質量評價大數據應用范圍大數據思維在高校教學質量評價的應用范圍將是極其廣泛的，不僅可以用于評估，而且可以進行關系分析、關系預測等，還可以對已經出現的問題或即將出現的問題進行評判和解決。目前，用在高校教學質量評價的大數據方法有很多，其中，預測、聚類和關系挖掘是最常見的方法，其他諸如孤立點檢測、社會網絡分析等也經常會用到，具體內容如下表所示。

三、面臨的問題及對策分析

高校教學質量評價研究作為高等教育領域中的一個重要研究方向，一直受到眾多專家學者的關注。而利用大數據思維對高校教學質量進行評價是目前高等教育領域內較為前沿的課題，對高等教育未來發展的方向具有重要的影響。大數據給高校教學質量評價帶來了技術革新，使高校管理的模式和手段進入了一個新的階段。但是，大數據同時也是一把雙刃劍，也給高校教學管理工作帶來了新的挑戰。

（一）面臨的問題與挑戰

1.高校教學質量評價管理的大數據信息化進程滯后

高校教學質量評價實施離不開大數據信息化平臺的建設與應用。當前，從高校教學質量評價的實施來看，首先，高校在信息化軟硬件基礎設施建設方面還存在很多不足，部分高校并沒有做好迎接大數據時代的準備。由于高校教學質量評價管理大數據信息化平臺建設的不足，教學質量評價方面的數據更新較慢，或者收集到的數據分散在不同的部門，不能有效整合在一起。有些高校甚至目前還沒有建立教學質量評價數據采集與獲取的平臺。其次，高校教學質量評價管理信息化的軟環境建設同樣相對滯后，具有大數據處理背景的教學管理人才還比較匱乏，在這種情況下對教學質量大數據的深度挖掘和整理分析還缺乏必要的思想與方法。對多數高校來說，這類大數據專業型人才隊伍的建設相對滯后，嚴重影響了高校教學質量評價管理的大數據信息化進程。

2.高校教學質量評價管理的大數據調研與獲取有待提高

高校教學質量評價，數據的獲取是關鍵。目前，高校教學質量評價數據調研主要是依托第三方平臺進行獲取，采取多種有效方式，有利于獲得更加客觀、更具有公信力與可比性的數據。目前，關注高校教學質量評價的第三方機構還比較少，關于這方面的理論與實踐的總結也較少。因此，很多高校在進行教學質量評價管理時，并沒有關注到大數據目前的發展狀況，對大數據調研和獲取的意義認識不夠，從而導致不少高校缺少或者收集到很少一部分教學質量評價數據，這些零散的數據不利于系統、完整地對高校教學質量進行評價。

3.高校教學質量評價管理的大數據挖掘不夠深入

數據挖掘主要是對數據庫中的大數據，通過相關算法等找到一些隱含的或是先前不知道的潛在關系或信息。對高校教學質量評價大數據的應用，關鍵在于收集數據后進行的數據挖掘，只有這樣才能把一些以往忽視的關系找出來。用數據說話，可以有效地避免憑經驗片面判斷現象的出現，從而使高校教學質量評價更有說服力。但從高校現在擁有的大數據軟硬件設施來看，由于專業性設備和人才的缺乏，對大數據的分析挖掘往往停留在較為膚淺的層面，缺乏一定的深度，很多時候很難為高校教學提供更深層次的決策依據。

（二）對策分析

1.樹立高校教學質量評價大數據觀

大數據作為一種新興技術，將高校教學質量評價與其相結合是一個長期的系統工程，需要高校在教學管理中逐漸樹立運用大數據的觀念。首先，應該倡導以大數據為導向的高校教學工作，使高校教師與大學生深入理解大數據的內涵、作用與意義。其次，在高校形成運用大數據的思維方式，無論是管理者還是教師，都應該做到用數據管理、用數據決策、用數據評價，將大數據融入日常教學實踐中，使教學質量評價由主觀化、粗放化向客觀化、精細化轉變。當然，值得注意的是，脫離了現實的數據也是毫無意義的，高校一定要避免絕對數據化，以往一些比較好的教學質量評價方法與手段依然可以繼續使用。

2.完善教學質量評價大數據信息化平臺建設

大數據信息化平臺的建設是實現和完善教學質量評價的重要基礎和保障。由于缺乏人才和資金，高校在大數據信息化平臺的建設方面相對滯后，但高等教育大數據化是目前的發展趨勢，因此，高校應該提高重視大數據的思想，與時俱進，加強對大數據平臺的底層和頂層設計，通過各種手段和途徑建設大數據信息化平臺。首先，高校應該整合現有的數據資源，把以往相對零散的數據資源有機地匯總到一起，立足現有的資源，開發出適合本校的大數據信息化平臺，這樣不但操作便捷，而且可以保障后期數據的更新與維護。其次，高校可以根據自身情況，引進或者購買第三方較為成熟的大數據分析平臺與系統，加強學校自由數據與購買系統的契合程度，快速增強學校在大數據使用上的數據分析及處理能力。再次，高校也可以加強校企合作，與相關大數據企業共同開發數據平臺系統，結合高校自身的數據優勢以及企業在技術上的優勢，共同建立校企合作的大數據處理中心。

3.培養專業的大數據人才

運用大數據進行教學質量評價，掌握相關知識和技術的人才是高校大數據應用與管理的重要力量和關鍵因素。首先，高校應該提升教學質量評價工作人員的大數據意識和能力，使他們逐步掌握運用大數據的方法。其次，高校要積極與大數據知識和技術的專家人員合作，使他們將先進的大數據技術與高校繁冗的數據進行有效結合，快速提高高校的大數據使用水平。再次，高校要對本校教師的大數據化意識和能力進行培養，要重點關注兩類教師群體：一類是專門從事教學、科研的專任教師隊伍，他們是大數據的直接提供者，也是大數據結果的受影響者;另一類群體為從事大數據研究的技術型教師或者員工，對這一類型的群體來說，高校應當重視對他們的培養，讓他們將技術與高校教學管理工作相結合，對相關數據進行深度挖掘，從而加快高校關于大數據方面的專業技術人才的培養與建設。

四、結論

當前，隨著大數據和云計算等技術的發展，使用大數據分析方法在高校教育教學相關數據中分析出關聯關系，充分挖掘和發現其更多價值，已經成為目前該領域，的研究熱點。但大數據在高校教學質量評價領域的研究工作還處于起步階段，成果較少。高校要樹立良好的教學質量評價大數據觀，同時也需要努力建設好大數據信息化平臺，并對相關技術人員進行培養，只有這樣才能充分揭示教育教學數據潛在的規律，有效追蹤教學質量問題，對高校教師進行更加客觀公正的評價，使高校教學質量評價發揮更大的作用。

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