數據挖掘技術在高職教學質量評價中的應用

李迎國,李永華,何兆照

(甘肅交通職業技術學院,甘肅 蘭州 730070)

0 引言

高等院校、高職院校為了提升自身教學水平,增強教學質量,采取了以教學質量評價的方式從客觀和科學的角度評定學校的教學質量水平。大多數職業院校基本建立了教學質量評價體系,具備了初級的評價功能。

1 數據挖掘技術應用現狀

數據挖掘技術簡單來說就是從大量的數據中提取出有用的信息,或是從大量的數據中發現其中蘊含的規律,這將為相關決策提供支撐。在信息技術的發展過程中,如何將海量數據轉變為有用的信息或知識成為人們探索發展的重要方向,而數據挖掘技術的應用將過往低層次的簡單查詢,進化為數據信息可以提供決策的高級層次。而在網絡信息普及的時代背景下,數據挖掘技術有著十分廣闊的應用環境,數據挖掘技術也逐漸在教育領域中嶄露頭角,伴隨著信息技術的成熟,數據挖掘技術也在不斷擴展,在各行各種中的應用越來越多,也越來越有深度。

數據挖掘技術的應用原理是通過對數據進行預處理之后,將數據變換為規范化內容,使數據適合挖掘。之后便利用相關的系統工具對所需要轉換的數據進行分析,此過程中有較為復雜的技術分析和算法設計。最終會得到模式評價的度量,識別出數據信息真正的趨勢和類型,從而得到數據挖掘的結果。

2 高職教學質量評價的意義

高職教學質量評價是對高職教育活動及其效果進行動態判斷的過程,評價的主要依據包含高職教育教學的質量目標和學生培育情況,評價的主要對象包含教學過程、教學方法、教學模式、教師等多種與教育教學活動有關的內容,以此改革和優化高等職業教育,提升教學質量。目前,高職院校建有教學質量評價體系,但是缺乏更為系統性的分析標準,也沒有對數據信息進行挖掘和利用,不僅不利于促進高職教育質量的進步發展,也展現出高職教學質量評價的意義。高職院校將收集到的數據信息歸納到數據庫中,應用數據挖掘技術,進行多層次、多方位的分析,逐步建立一套系統化的高職教學質量評價體系,才能夠發揮高職教學質量評價的作用[1]。

3 數據挖掘技術在高職教學質量評價中的應用

3.1 完善高職教學質量評價體系

數據挖掘技術的融入使得高職教學質量評價活動更加健全,促進了高職教學質量評價的應用效果。在過往的教學質量評價中,受傳統應試教育的影響,職業教育教學質量評價集中在學生知識水平、專業能力發展等方面,而教師方面的評價也往往跟學生的成績掛鉤,對學生綜合能力以及教師教學能力的涉及較少,難以準確評估教學質量。伴隨著素質教育、中國學生核心素養等理念的發展,高職教學質量的評價也需逐漸完善,增加更多與實際教學有關的評價內容。而數據挖掘技術也為高職教學質量評價體系提供了更豐富的評價方法,過往的評價手段受到多種因素的限制,使得評價內容存在缺陷。數據挖掘技術的融入提升了教育質量評價結果的準確性與客觀性,為多種評價方式提供了科學的數據信息,使評價結果更為合理。另外,數據挖掘技術本身需要從大量數據信息得到高職教學質量評價所需的內容,這也間接擴大了教學質量評價主體的地位,使學生、教師都能成為教學質量評價的主要部分,不再是與師生無關的評價活動。

3.2 準確評價教學質量

數據挖掘技術的應用為高職教學質量評價提供了更為準確的評價信息,改變了傳統評價標準模糊不清、質量指標模棱兩可的情況。過往高職教學質量評價標準模糊,評價方法單一,教學質量中的缺陷和問題都不能準確指出和發現,而且學生和教師的評價依據多是自我感受,評價時間集中在學期結束階段,這種寬松、寬泛的評價活動是無法準確評價教學質量的。

在數據集成方面,數據挖掘技術將不同專業、學科、年級的學生所具備的數據在反饋意見或評價內容上進行收集和處理,從而為教學評價提供更為全面的數據信息。

數據挖掘技術借由數據庫中的信息,將一部分不完整、價值低、表達不準確的信息進行清理,使完整、正確、一致的數據作為評價信息。

數據挖掘流程將數據庫內的數據信息應用統計方法、決策樹、規則推理、神經網絡等方式進行處理,得到有用的信息[2]。

3.3 教學質量評價范圍擴展

利用數據挖掘技術可以分析海量數據信息的優勢,將教學質量評價的范圍逐步擴展,使高職教學質量評價獲得更為全面的評價體系。

第一步,確立教學質量評價的核心。確立高職教學質量評價的核心使確保數據挖掘在廣泛應用中不會過于寬泛而失去評價的本質意義。確立教學質量評價的核心可以通過數據挖掘技術來分析教學質量評價中各項內容所占的權重。通常來說學生綜合能力、教學方法、教學環境常常是教學質量評價的核心內容,這需要根據高職院校專業學科的不同而進行區別,例如在土木建筑、裝備制造類專業中更應注重學生的綜合能力,而公共管理、旅游服務則注重學生素質。教學質量評價的核心只是為了確定數據挖掘算法的權重,并非向過往注重學生成績一樣一味地以核心作為評價標準。

第二步,明確教學質量評價的發展方向,教學質量評價應當從學生、教師到學校、社會,乃至國家和世界。以社會為例,高職教育與社會的關系緊密相連,專業性人才是社會建設發展的基石,那么教學質量就需要以社會需求為導向給予評價標準[3]。而從基于數據挖掘技術范圍擴展的角度來看,可以結合網絡信息的優勢,通過數據挖掘技術收集其他院校在相關專業的教學質量評價標準,并以此為參考優化教學質量評價。

第三步,利用數據挖掘技術逐漸擴展數據信息范圍,擴大教學質量評價內容。先從傳統的評價內容開始,逐步延伸數據信息內容,運用數據挖掘技術從信息中獲得與教學質量有關的內容,并將這些影響教學質量評價的因素融入評價標準當中。例如,教師個人因素可能對評價結果產生影響,教師的性別、學歷、年齡等綜合因素都可以與教學質量評價掛鉤。當然,這類因素在教學質量評價中的占比較低,更多的是為了從關聯規則中探尋出更多影響教學質量評價的信息。

4 結語

高職教學質量評價是促進高職教育教學工作的有效方法,將數據挖掘技術應用到高職教學質量評價當中,可以利用數據挖掘的優勢,構建并完善高職教學質量評價體系,準確客觀地評價教學質量,逐步完成教學質量評價范圍擴展,深入挖掘教學數據信息,促進教學質量提升,為高職教學質量評價提供更為高效且精準的方法。