基于大數據的課程教學質量監控評價研究與實踐

張凌杰 時生樂

摘要：課程教學質量監控評價是提升教師教學能力，提高課堂教學質量的重要手段。利用現代信息技術和大數據挖掘技術對課堂教學質量進行監控，構建基于大數據的課堂教學質量監控評價系統是實現教育現代化的重要途徑。本文以Java課程為例，構建一個按照技能、知識樹為知識點、以項目案例為主線的教學實踐監控評價一體化平臺。該平臺通過對教學內容、教學目標、教學行為全過程進行數據采集并形成實踐教學多維度課堂數據，通過對采集數據進行大數據挖掘、分析，實現高校教學成果量化評價、學生學習成果價值化呈現，建立教學過程評價與學生能力分析模型，幫助高校專業建設發現問題并持續改進。

關鍵詞：大數據;課程教學;質量監控評價;Java課程

教學工作是一個學校工作的核心，學校教學質量的好壞決定了學校生存空間和發展活力，教學質量監控評價是提升教師教學能力，保障教學質量的重要措施。教學質量監控評價是指通過教學質量的持續監督、定期收集有關教學過程和效果方面的信息，根據收集的信息，參照評價標準推斷可能存在的問題，對教學進行調節，促使教學沿著計劃的方向進行，達成最終教學目的。教學質量是高等教育發展的核心，也是高等學校教育的生命線，提高和完善教學質量是保障高?？沙掷m發展的最基本內容和要求，構建科學合理的教學質量監控及評價體系是高校管理的重要任務。

首先，實施教學質量監控能夠及時、準確地獲得教學信息，并通過對教學信息的分析處理和有效反饋調動各種調控機能，形成一個能夠保證和提高教育教學質量的穩定的、有效的整體。其次，先進的教育質量監控與評價體系可以判斷教學活動是否正常有序高效的運行，不同類型、不同層次的評價有機結合，使各級領導以及學校廣大師生能實時了解和評價學校教學管理是否規范科學，效果是否達到辦學宗旨。最后，高效的教學質量監控與評價的核心是調動“教與學”的積極性，不斷提高教學質量，以適應經濟與社會的需要。

當前，在高等學校教學質量評價方面的研究中，多數是定性對教學質量管理體系進行分析，只有少數是定量地研究分析;理論研究的多，具體實施方案研究的少。針對課程的教學質量過程監控評價研究鳳毛麟角。

教學質量監控過程中數據采集效率低，數據分析技術落后。傳統教學過程數據采集多是人工采集，采集效率低下，耗費大量人力物力，且數據采集維度較少，只對教學過程某幾個方面進行數據采集，不能完整反映教學過程。傳統數據分析技術分析時間長，分析結果不夠深入，不能分析出數據背后的深層次原因，從而影響最終課堂教學監控評價的科學性和準確性。

從高校教學質量監控體系來看，其監控過程與監控方法的著眼點大多落在對常規教學管理的監控上來，其監控理念、監控方法和監控效果很難有所突破。課程是各級各類學校教學工作的核心，學生作為學校的產品表現形式，其質量好壞取決于課程這個產品的規格與標準，教學監控評價體系的好壞，直接關系到教學質量和人才培養質量的好壞，因此，本文提出基于大數據技術對課程教學質量進行監控評價，提升數據采集效率，提高教學監控評價科學性、準確性。

傳統的教學質量監控模式比較封閉，數據采集形式單一，數據采集維度較少，數據采集效率較低，教學過程中產生的數據呈現靜態化，數據分析方法不夠先進，不能分析出收據背后影響教學質量的關鍵因素，無法對數據進行有效地分析和利用。隨著大數據時代的到來，在互聯網領域、電信行業、金融行業等都已產生了深遠影響，數據和數據分析的價值在高校中的體現更為顯著。利用大數據技術，將有助于發現影響高職院校教學質量的制約因素，找出監控工作中存在的主要問題，“用數據說話”為優化教學質量監控體系提供了有力保障。

通過搭建統一高效的課堂教學數據采集系統，滿足實時、準確、完整數據采集要求，對日常教學質量進行過程監控，教學目標達成度可量化、可分析。教師的賬號可以關聯職工工號，學生賬號信息可以通過excel進行數據導入。

整個平臺分為實訓中心，在線學習和我的課堂三個模塊。其中，實訓中心模塊，分為經典實驗案例、綜合項目實戰、企業項目實戰部分。經典實驗案例里面集成了Java程序設計的初級、中級、高級實驗項目，每個實驗項目包含多個知識點。綜合項目實戰是一個知識的整合，通過一個項目達到對Java這門課程多個知識點的綜合運用。企業項目實戰相當于Java的高級開發，引入了企業級項目的開發過程。在線學習模塊里面是所有Java知識點視頻學習資料，學生在利用Java在進行程序開發時需要的理論基礎知識的精講視頻。我的課堂模塊整合了教師課堂教學所使用所有資源。包括教學日歷、進度、教案、實訓教學內容、作業批改、作業統計分析、學生反饋等。

3.2定期開展過程性數據分析

通過運用大數據挖掘技術，對采集的過程性數據進行分析，通過定期開展過程性數據分析形成常態化的信息反饋、診斷分析和改進機制。

數據分析分為學生自我成績分析和教師教學情況數據分析。學生提交的實驗結果，通過遠程批改和分析，會自動反饋給教師，自動統計實驗中出現的問題，讓老師掌握第一手資料，及時調整教學策略，改進教學方法。同時，學生作業的提交在規定完成的時間內是允許多次進行的，系統給出最好成績，當學生在提交作業后，也會拿到自己的成績和詳細的分析，以及自己成績在全班的位置。使自己了解到哪些方面掌握的還不夠好，查漏補缺。既可以督促學生去努力完成任務，又提高了學生學習興趣。

通過定期對課堂教學過程數據進行實時分析，使得課堂教學能夠得到及時反饋，教師能夠從反饋結果中不斷改進教學策略，提升教學能力，提高教學質量。

系統保留所有每一次課堂教學及學生實訓提交的數據，可以作為學生掌握知識技能的基本數據，運用大數據挖掘技術，既可以通過課程標準的分解，去評估學生該課程的達成度，又可以通過外部模型去分析學生對某種崗位的勝任能力。同時，系統可以依據課程標準對教師教學過程開展評價，通過教學過程監控與評價，該平臺參照課程標準自動進行數據診斷分析形成教學效果分析報告。

系統運用內置的大數據挖掘算法將延伸的課堂教學數據進行挖掘分析，將分析結果和用人單位基于互聯網平臺進行對接，將形成對學生崗位適應能力的分析報告;將崗位技能熟練度和學生數據進行匹配還能夠得到學生就業能力的分析報告。針對就業能力低的學生給出崗位能力提升建議，從而使學生能夠更好的提升自身能力。

如何將分析結果以簡單、可視化的形式呈現出來是該系統構建的重要內容。該課堂教學質量監控評價系統能夠對數據分析結果進行可視化呈現。系統能夠將分析結果以表格、柱狀圖、餅狀圖、曲線圖甚至三維圖等多種方式呈現出來，使分析結果一目了然。系統還可以根據不同用戶角色，根據用戶關注點的不同，呈現不同維度的分析結果。

本文通過研究分析當前課程教學質量監控評價過程中存在的問題，構建一個基于大數據的課程教學質量監控評價系統。該系統能夠對課堂教學過程數據進行全過程、多維度實時采集，對采集數據運用大數據分析技術進行分析，并將結果以多種形式呈現給用戶。系統能夠利用外部評價模型定期對學生崗位勝任能力進行分析，以便及時準確掌握學生崗位勝任能力，并及時給予指導。系統對于教學質量監控評價結果進行多種形式的可視化呈現，使分析結果易于理解。將該系統運用到高校課程教學質量監控評價過程中，必將有效提升高校教學質量監控信息化水平，提高人才培養質量，推動高校教育教學管理水平向高質量、現代化方向發展。

參考文獻：

[1]馬驥.數據挖掘技術在高職院校教學質量監控和評價中的應用研究[J].才智，2020（04）：122.

[2]師亞紅.大數據背景下高職院校課堂教學評價體系的構建[J].陜西教育（高教），2019（12）：51-52.

1.?河南省高等學校重點科研項目：基于大數據的Java課程教學質量監控評價研究與實踐（編號：18A880012）。2.河南省高等學校重點科研項目：基于LoRaWAN的智慧農業監測系統研究（編號：20B520010）。