線上教學云數據評價法的應用探析

摘 要 云數據評價法是一種適應大數據時代需求的數據質量評估技術，具有全面客觀、可視直觀、精準有效的特點。云數據評價法在線上教學中可應用于對學生學習效果的評價、對教師教學過程的改進、對學科課程的建設優化，因此，在運用云數據評價時，應注意保障數據采集的規范、完善數據分析模型、加強云數據評價的應用，從而打造優質、高效的線上線下混合教學課堂，提高教學效果。

關鍵詞 線上教學；評價方法；云數據評價法

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2024.20.017

Application Analysis of Cloud Data Evaluation Method in Online Teaching

MA Ying1， MA Xiao2， WANG Xue1

（1.Harbin Cambridge University， Harbin， Heilongjiang 150069;

2. Heilongjiang Polytechnic， Harbin， Heilongjiang 150080）

Abstract Cloud data evaluation method is a data quality evaluation technology that adapts to the needs of the big data era， with the characteristics of comprehensive objectivity， visual intuitiveness， accuracy and effectiveness. The cloud data evaluation method can be applied in online teaching to evaluate the learning effectiveness of students， improve the teaching process of teachers， and optimize the construction of subject courses. Therefore， when using cloud data evaluation， attention should be paid to ensuring the standardization of data collection， improving data analysis models， and strengthening the application of cloud data evaluation， in order to create high-quality and efficient blended online and offline teaching classrooms and improve teaching effectiveness.

Keywords online teaching; evaluation methods; cloud data evaluation method

1 云數據評價法的概述

1.1 云數據評價法的界定

云數據評價法是利用云計算技術對線上教學過程中產生的數據進行采集、分析和處理，運用數據對教學效果進行質量評價評估的方法，是一種適應大數據時代需求的數據質量評估技術。具體指線上教學實施過程中，評價者對線上教學平臺或工具所產生的如學生活躍度、答題次數、討論參與度、學習時長等具體數據進行數據收集、統計和分析，進而評價線上課堂教學質量和學生學習效果的方法。

1.2 云數據評價法的特點

1.2.1 云數據評價更加全面、客觀

云數據采集工具在數據采集過程中，會運用一系列的科學方法和技術手段，如數據挖掘、自然語言處理、機器學習等，對數據進行挖掘、整理、歸類和分析。通過采集各種類型的數據，包括文本、圖片、視頻、音頻等，更全面地反映線上教學的各種信息，確保數據的全面性以及客觀性。云數據評價法可以采集學生學習過程中的多維度數據，包括學習行為數據、學習成果數據、學習反饋數據等，這些數據能夠全面、客觀地反映學生的學習情況。

1.2.2 云數據評價更加可視、直觀

云數據可視化的特點能夠將復雜的數據簡化為易于理解的圖形和圖像，幫助用戶快速識別數據的本質和規律。云數據將大量復雜的數據以直觀的方式呈現給用戶，教師與學生可通過圖表、圖像、動畫等形式快速理解和識別數據的趨勢、模式和關系。這種直觀性有助于減少信息處理的認知負擔，提高用戶的數據理解能力。云數據評價法可以提供豐富的可視化工具，幫助教師與學生直觀地理解數據質量評估結果，更好地進行數據質量管理和改進，便于教師和學生了解教學效果。

1.2.3 云數據評價更加精準、有效

云數據采集工具能夠實時采集數據，確保數據的時效性和新鮮度。隨著線上教學的實施，教師與學生進行線上活動隨時產生相應的數據，例如學習時長、作業正確率、教師預留任務數等，云數據采集工具能夠實時進行采集，并快速反映數據的最新變化，使得數據分析結果更加貼近實際情況，更加準確、有效。云數據評價法能利用云計算的并行處理能力，實現高效的數據質量評估，從而提高數據處理的效率，對數據的多個方面進行評估，從而得到全面的數據質量評估結果，使得評價更加準確、有效。

2 云數據評價法在線上教學中的應用實踐

2.1 應用于學生學習效果評價

云數據評價法可對學生的學習行為數據、學習成果數據進行分析，從而評價學生的學習效果。例如，可以根據學生的學習時長、學習進度、答題情況等數據，全面了解學生的學習狀況。這些數據能夠更客觀地反映學生的學習投入、學習態度和學習成效。云數據所在的平臺會對學生學習情況的數據進行實時處理和分析，教師可根據數據及時了解學生學習情況，以便調整教學策略，幫助學生更好地學習。教育教學中，每個學生的學習情況和特點都不同，傳統的評價方式很難滿足個性化評估的需求。而基于云數據評價法的學習效果評價可以對每個學生進行個性化的評估和分析，從而更準確地了解每個學生的學習情況，為每個學生提供更具針對性的學習建議。教師通過分析學生在過去一段時間內的學習數據，基于云數據評價法以預測學生在未來的學習表現，提前發現學生的潛在問題，并采取有效的措施進行干預，幫助學生更好地規劃學習路徑。而云數據中所顯示的數據和進步情況，也可以增強學生的自信心和成就感，進而激發他們的學習動力。

2.2 應用于教師教學過程改進

云數據評價法可對教學過程中教師的教學行為數據（如授課時長、互動次數等）、學生的學習互動數據（如在線學習時長、課程訪問次數、討論區活躍度等）、學習成果數據（如作業提交情況、測驗成績等）進行收集、整理，所有數據經過有效整合，形成一個完整、可用的數據集。教師對收集到的教學數據進行深入分析，以了解學生對教學內容的理解情況、學習習慣和偏好等；同時，還可以對教師的教學行為數據進行分析，以評估教師的教學效果、教學方法和互動能力等。基于教學評價與分析的結果，可以對教學內容進行優化。例如，如果發現學生對某一知識點的理解存在困難，教師可以針對性地調整教學內容增加相關的教學案例，以幫助學生更好地理解和掌握該知識點。同時，還可以根據學生的學習習慣和偏好，對教學內容進行個性化調整，進而推動教學資源的更新和升級，以提高學生的學習興趣和學習效果。

2.3 應用于學科課程建設優化

云數據評價法可對課程目標、課程內容、課程實施等進行評價，從而優化學科課程建設。通過收集、整合和分析學生在學習過程中產生的視頻、音頻、互動數據以及測評結果等，幫助教師精準識別課程實施過程中的具體問題。首先，通過云數據綜合評定學生的學習結果，針對學習結果進行課程目標達成情況分析，進而分析課程目標的合理性，并適時調整目標。其次，通過云數據收集學生訪問課程內容相關資源的頻率、時長、路徑等數據，可以了解學生對哪些課程內容更感興趣，以及了解學生在課程學習過程中遇到的難點和困惑，進而教師根據實際情況調整課程內容的資源分配。最后，通過云數據評價法，教師可以對課程實施情況進行全面評估。例如，教師可以通過分析學生在某個單元中的學習困難和成績波動，識別課程實施過程中不妥之處，如課程內容設計不合理、前后銜接不得當等，進而對課程實施計劃進行有針對性的優化。

3 云數據評價法在線上教學中應用的建議

3.1 保障數據采集的規范

規范的數據采集是確保評價準確性和有效性的基礎，實施云數據評價法之前學校應制訂統一的數據采集規范以確保數據的準確性和完整性。首先，教師應明確數據采集目的。在開始數據采集之前需要明確采集的目的，進而明確所需的數據類型（例如靜態數據，包括教師或學生上傳的文本、圖片、視頻等；動態數據，包括學生測評的分數、課堂反饋的次數等），這有助于確保采集的數據能夠滿足評價需求，根據學生、教師的數據反饋進行教學效果評價，并避免采集無關或冗余的數據。其次，制訂統一的數據標準。制訂統一的數據標準可以確保不同來源的數據在格式、質量和內容上具有一致性。這包括定義數據格式、數據類型、數據質量標準和數據安全規范等。

3.2 完善數據分析的模型

要針對不同的線上教學場景，開發針對性的數據分析模型和方法，提高評價結果的準確性。首先，在線教學的數據分析模型。教師將預先錄制好的教學視頻上傳到線上教學平臺，供學生隨時觀看學習。這種場景適合一些需要提前準備的內容，如專題講座、案例分析等。學生可以在自己的時間表中安排學習，更加靈活自由。教師可進行學生的學習管理，包括學習進度跟蹤、學習資源管理、課后線上測評等。在線教學中，教師可以利用在線平臺中學生學習的云數據進行評價。如圖1所示，教師通過在線學習平臺中的外顯行為數據（如學生的觀看進度、學習次數、討論區活躍度等）、內隱行為數據（測評中的觀點、作業中的表達態度、試題中的對錯等）進行數據處理，處理過程包括數據的篩選、轉換、整合等，在此基礎上針對處理過的數據進行分類、關聯、趨勢等分析，從而實現反饋、預測與評價的數據應用，相關的結果對線上教學平臺的資源、學生的作業及測試等進行持續改進。

其次，線上線下混合教學的數據分析模型。線上線下混合式教學是一種將傳統課堂教學與在線教學相結合的教學模式。這種教學模式主要分為課前、課中和課后三個部分。課前，教師可以通過線上教學平臺發布預習材料，引導學生自主學習，了解課程重點和難點。課中，教師結合線上教學平臺在線下課堂運用學習通、云班課、雨課堂等教學軟件進行講解、演示、提問等操作，并與學生實時互動，完成課堂教學。課后，教師可以通過線上教學平臺發布作業、測試等，實時監督和反饋學生的學習情況，幫助學生鞏固知識和提高學習效果。線上線下混合式教學中，教師也可以運用在線平臺中學生學習的云數據進行評價。如圖2所示，教師收集課前、課中、課后學生的學習痕跡數據、成果數據、測評數據等，并對課前、課中、課后的學習行為數據、成果數據、評價數據等進行數據整合，進行數據的分類、關聯、趨勢等分析，從而實現反饋、預測與評價的數據應用，教師根據相關評價結果進行持續改進。

3.3 加強云數據評價的應用

教師要深入研究云數據評價法在線上教學中的應用效果，為教學實踐提供理論指導。教師應及時將云數據評價的結果應用于學生的學習過程、教師的教學過程、課程的建設優化之中。根據數據反饋結果，學生可以調整學習方法，教師可以調整教學方法及教學內容，調整課程計劃，從而提高學習效率和教學效果。但云數據評價應用是一個持續優化的過程，要不斷關注新的評價工具和技術的發展，及時更新評價方法和體系，以適應線上教學的變化和發展。通過不斷改進和完善，云數據評價法將能夠為線上教學的優化和發展提供有力的支持。

總體而言，新時代科技的融入為教育賦能，變革了教育教學模式，改變了教學方法，同樣促進了教育評價的改革。隨著云計算技術的不斷發展，云數據評價法將在線上教學中得到更加廣泛的應用。

基金項目：黑龍江省教育科學規劃課題“高校小學教育專業線上線下混合教學評價方法研究”（GJB1421593）；哈爾濱劍橋學院校級線上一流課程建設項目“小學教師職業道德與教育政策法規”。

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