大數據分析在教學質量評價中的應用

摘 要：想要做好教學決策，最重要的便是必須做好教學質量評價。教學質量評價能夠給教學質量提高和教學模式改革提供正確的方向。隨著大數據的發展，在教學質量評價的時候，也有必要將大數據技術引入進來，從而將教學質量評價的作用更好的發揮出來。筆者主要探討了質量教學評價中大數據技術的應用，希望能夠將大數據更好的運用到教學質量評價中去，提高教學的質量和教學水平。

關鍵詞：大數據分析;教學質量評價;挖掘

在教育發展中，通過大數據分析來進行教學質量評價已經成為非常重要的評價方式，大數據評價較為客觀公正，能夠很好的將當前的實際情況反應出來，從而推動教育更好的發展。

1 教學質量評價中將大數據分析運用進去的必要性

隨著社會時代發展和人們生活水平的提高，人們在生活工作中需要進行處理的數據也在不斷的增加，大數據技術便是通過對大量數據之間存在的關聯性進行分析，從而將數據背后蘊含的規律更好的找到。想要找到規律，僅僅通過平時簡單統計是很難做到的，其需要處理分析大量的數據，才可能將其中存在的規律挖掘出來。

1.1 豐富評價方法

對教學質量進行評價本身便是一個比較復雜和系統的工程，其會涉及多個指標，和以往的評價方式相比，大數據分析本身的動態性比較強，并且能夠深入的進行研究[1]。首先，能夠進行評價方法的豐富，進行新型教學質量評價體系的建設，將總結性評價和過程性評價更好的結合在一起。在這個過程中，大數據作用主要體現在兩點上，第一，通過大數據技術能夠將信息更好的收集在一起，從而更好的把過程性評價運用到教學質量評價中去。第二，通過大數據技術能夠對評價管理平臺進行優化，也可以將其和智能設備結合在一起，將相關的信息反饋給教師、學生以及管理人員，能夠給教學過程改善提供幫助。

1.2 多層次多維度的數據分析

通過大數據技術能夠對相關數據進行多維度和多層次的分析，將數據的內部關聯挖掘出來。以往進行教學質量評價的時候，往往會通過求帶權平均值的辦法，這種辦法能夠將最后的結果轉變成為一個比較單純的數據，進行問題考慮的時候不夠全面，評價結果也很難很好的運用到教學中去[2]。通過大數據技術可以細分評價指標，做好數據的多項操作，從不同的面和角度來進行數據的分析，這樣能夠讓評價系統更加的高效和科學，能夠將數據的作用更好的發揮出來。比如，在評價教學質量的時候，可以通過關聯規則來將教學和教師安排關系更好的挖掘出來，通過分析評價數據，能夠在進行課程安排的時候，考慮到教師學歷、年齡、經驗以及職稱等因素，從而給教學部門更好的決策提供幫助，切實提高教學的質量。

2 以大數據技術為基礎的教學質量評價體系構建原則分析

2.1 將學生放在中心的位置

進行教學質量評價體系建設的目的是提高教學的質量，在教學中，教學的主體有兩個，分別是教師和學生。教師需要進行知識的傳播，學生需要學習相關的知識，教師教學的目的是幫助學生掌握知識。所以，將大數據技術作為基礎的教學質量評價體系構建，必須將學生放在中心的位置。經濟發展也推動了教學的發展，教育的質量也在不斷的提高。將學生放在中心的位置指的是將學生發展和學習作為中心[3]。以往的教學模式往往將教學放在中心的位置，很難滿足學生學習的實際需要，當前教學模式也發生了極大的變化，教學質量評價體系也必須跟上教學模式的變化。若是教學質量評價體系設計的時候，將學生放在了中心的位置，那么便能夠很好的找到改革過程中存在的問題，并及時的進行反饋，找到改革的正確方式，真正的做到與時俱進，切實提高學生的綜合能力。

2.2 將數據作為依托

大數據技術需要數據方面的支持，在將大數據技術運用到教學質量評價中去的時候，必須重視思路的拓寬，重視各種數據信息的收集，全面的了解學生的實際情況。只有將多樣化信息數據作為支撐，大數據技術才能夠更好的聚集，根據信息來對教學進行合理的安排，從而滿足學生對于學習的實際需要，給學生個性化發展制定科學的教學方案，通過大數據技術中的概率預測技術也能夠對學生學習內容、時間、方式進行優化，更好的進行數據的反饋、收集和分析，真正的做到以學生為中心。

3 將大數據技術作為基礎的教學質量評價體系構建

3.1 細化評價標準

在對教學過程進行全面衡量的時候，細化標準是非常重要的手段。指標不同，指標之間可能會互相的制約和影響，通過合理的劃分指標的級別，能夠從微觀和宏觀兩個角度出發來對教學過程進行分析，而想要做到這點，必須確保評價標準細化的合理性。

3.2 通過大數據技術來進行數據的處理

在獲得相關數據之后，可以通過大數據技術來進行數據的處理。現在進行數據挖掘的時候，一般會從下面四個步驟出發。

首先，需要做好數據采集和篩選工作。在采集數據的時候，經常會出現一些錯誤數據和不合格的數據，這些數據本身便是無效的，并不能將其很好的運用到數據挖掘中去，這便要求做好數據篩選工作，通過數據庫操作來將有效數據挖掘出來。

其次，需要做好數據預處理和變換工作。收集到的相關數據可能存在量級和存儲方式方面的變化，想要一致處理相關的數據信息，必須發揮數據預處理和變化的作用，確保數據本身的完整性和一致性。

再次，對數據進行挖掘。在大數據技術中，數據挖掘過程是其核心，根據數據挖掘目標來進行任務的確定并選擇合適的算法進行處理，確保模型參數選擇的合理性，將其中存在的正確規律更好的挖掘出來。

最后，進行模式的解釋。在對數據進行初步評估后，可能會存在冗余或者無用的模式，若是相關的結果無法滿足實際的需要，那么需要返回前面步驟來反復的進行提取。大數據處理本身便是復雜的，只有做好數據反復交互，其作用才可能發揮出來。

3.3 數據管理制度化

進行大數據平臺建設需要的時間比較長，想要將數據信息的作用更好的發揮出來，便必須做好數據收集、分析和應用，并做好反饋工作，確保過程的規范化和制度化。建立評價指標本身便是基礎，大數據技術發展速度比較快，想要真正的做到與時俱進，必須在信息發展的過程中不斷的創新和完善。數據制度化管理能夠動員更多的部門參與進來，提高教學管理的有效性。并且，我們還必須重視數據的修正，確保數據收集的合理性和正確性，根據實際情況和需要來進行數據類型的更改。只有數據管理制度化實現，才能夠將其作用更好的發揮出來。

4 結語

隨著大數據的發展，大數據分析技術有了很好的發展，人們也更加重視大數據在教育中的應用，大數據已經成為教育創新改革的重要方式。教育大數據指的并不僅僅是數據量比較大，而是要求在大量的數據中找到教育數據之間存在的關系，解決可能存在的問題，對發展趨勢進行預測，將大數據的作用更好的發揮出來。

參考文獻

[1]陸根書，李珍艷，王璽.大數據分析在研究生教育質量評價中的應用探析[J].北京航空航天大學學報（社會科學版），2020，33（03）：118-125.

[2]黎德森.大數據分析在教學質量評價中的應用[J].現代信息科技，2019，3（12）：83-85.

[3]仇德成，仇思宇，趙國營.大數據分析在教學質量評價中的應用[J].計算機時代，2019（02）：26-29.

作者簡介

張芮峰（1984-），男，漢，山西運城，大學本科，講師，研究方向：信息化教學研究和實踐。