探究高校數智化教學評價下循證教學整體運作框架構建

摘要：隨著信息技術的迅速發展，數智化教學評價理念為教學質量的提升和個性化教育的實現提供了新的可能。循證教學作為基于數據和證據的教學方法，在數智化教學評價理念的推動下，展現出重要的實踐意義。為構建高校數智化教學評價理念下的循證教學整體運作模式框架，重點探討如何通過數智化技術優化教學評價，推動教育質量的提升與教育公平的實現。從個性化教學、跨時空場域和多源異構數據核心元素出發，設計了符合高等教育實際需求的教學評價框架，并通過數據運作流程和閉環循證的設計，有效實現數智化教學評價。

關鍵詞：高校 數智化教學評價 整體運作模式 框架構建

Exploring the Construction of an Overall Operation Framework for Evidence-Based Teaching Under the Context of Digital and Intelligent Teaching Evaluation in University

YANG Zhaoting LI Miaomiao

Humanities and Arts Education and Teaching Department， Hebei Finance University， Baoding， Hebei Province， 071051 China

Abstract： With the rapid development of information technology， the concept of digital teaching evaluation provides new possibilities for improving teaching quality and realizing personalized education. Evidence based teaching， as a teaching method based on data and evidence， has demonstrated important practical significance under the promotion of the concept of digital teaching evaluation. To construct a framework for the overall operation mode of evidence-based teaching under the evaluation concept of digital teaching in universities， this paper focuses on exploring how to optimize teaching evaluation through digital technology， promote the improvement of educational quality and the realization of educational equity. Starting from the core elements of personalized teaching， cross temporal and spatial fields， and multi-source heterogeneous data， a teaching evaluation framework that meets the actual needs of higher education has been designed. Through data operation processes and closed-loop evidence-based design， digital teaching evaluation has been effectively achieved.

Key Words： Universities; Digital and intelligent teaching evaluation; Overall operational mode; Framework construction

隨著信息技術的迅猛發展，數字化和智能化技術在高等教育中的應用逐漸深化，為教育教學質量的提升提供了新的動力。在此背景下，傳統的教學評價方式面臨著種種挑戰，尤其是在精準性、個性化、實時反饋等方面存在不足。教育評價的目標不僅要對學生的學習成果進行衡量，還應關注教學過程的動態監測與優化，從而實現教育質量的持續提升。在需求的推動下，數智化教學評價理念應運而生，利用大數據、人工智能等技術，突破了傳統評價模式的時空限制，構建了更為精準和科學的評價體系。循證教學強調通過數據與證據的支持來指導教學決策，使教學策略能夠更加符合學生的實際需求，進而提升教育效果。

1數智化教學評價下循證教學的意義

1.1提高教學質量的精準性

在高校數智化教學評價理念的指導下，循證教學能夠顯著提高教學質量的精準性，傳統的教學評價多依賴主觀感受和單一維度的考核，難以全面、準確地反映教學效果。隨著數智化技術的引入，特別是大數據、人工智能等先進技術的應用，教學評價能夠基于實時數據和多維度證據進行動態跟蹤與分析。這使教師可以獲得更加精準的教學反饋，及時發現教學中存在的問題，調整教學策略，并根據學生的個性化需求進行針對性的教學干預^[1]。通過數據驅動的評價體系，教學活動不再是簡單的結果檢驗，而是一個持續優化的過程，從而有效提升教學的針對性與實效性。整體而言，數智化的循證教學評價體系不僅讓教學決策更加科學、合理，也能夠促進教師在教學中的精準施教，實現教育資源的優化配置和教學效果的最大化。

1.2推動教育公平性的發展

傳統的教育評價體系存在著評價標準不一、主觀偏差大、忽視學生個體差異等問題，導致部分學生的潛力未能得到充分挖掘，教育公平難以實現。而在數智化技術的支持下，循證教學能夠基于多源異構數據進行個性化分析，精準識別每個學生的學習狀態、需求和問題，為教師提供客觀、全面的評價依據，這不僅能夠幫助教師更加公正地評估學生的學習進展，也能夠為學生提供量身定制的學習方案，確保每個學生在公平的教育環境中獲得充分的成長機會^[2]。通過這種數據驅動的公平評價機制，不同背景、不同能力的學生能夠在同一起跑線上獲得更具針對性的幫助，從而促進教育資源的合理配置與公平分配，推動全體學生的均衡發展，最終實現教育公平的長遠目標。

2數智化教學評價下循證教學元素

2.1個性化教學：評價對象的主體支撐

個性化教學是高校數智化教學評價理念下循證教學整體運作模式框架的重要元素之一，作為評價對象的主體支撐，它強調對每位學生的獨特性進行深入挖掘和精準識別。隨著信息技術的快速發展，傳統的“一刀切”教學模式已難以滿足多元化學生群體的需求，個性化教學通過大數據分析、學習行為追蹤和學生反饋等手段，能夠實時掌握學生的學習進度、興趣、學習風格和薄弱環節，為教師提供更加精確的教學指導，教師可以根據每個學生的個性特點，設計差異化的教學內容和策略，調整教學節奏和方法，確保每個學生都能夠在適合自己的方式下高效學習^[3]。個性化教學不僅有助于提升學生的學習興趣和主動性，也能夠有效促進學生的全面發展，使教學評價不僅僅局限于普遍標準，還充分體現學生個體差異的綜合評價體系。

2.2跨時空場域：評價內容的環境支撐

跨時空場域是高校數智化教學評價理念下循證教學整體運作模式框架中的關鍵元素之一，它作為評價內容的環境支撐，旨在打破傳統教育模式中的時間和空間限制，拓寬教學與評價的邊界，在現代高等教育中，教學活動已經不再局限于課堂這一單一場域，線下和線上教學的融合、正式與非正式學習的并行，極大地豐富了學生的學習途徑和教學活動的多樣性^[4]。跨時空場域要求在教學評價中全面考慮這些變化，能夠將課堂內外的學習行為、學習資源、學習時間等因素納入評價體系之中，形成一個動態、多維、全方位的評價框架。這不僅使教學評價更具真實性和全面性，也能夠精準地捕捉學生在不同學習場景中的表現與進展，避免了傳統評價模式中單一時間點和場所的局限性。此外，跨時空場域的引入促進了教育活動的全球化與信息化，學生可以通過數字平臺隨時隨地獲得優質的教育資源，教師的評價標準也因此變得更加靈活與綜合，確保教學評價能夠全面反映學生在不同環境中的真實學習情況，提升評價的科學性和公平性。

2.3多源異構數據：評價科學的證據支撐

多源異構數據是高校數智化教學評價理念下循證教學整體運作模式框架中的重要元素之一，作為評價科學的證據支撐，它通過整合來自不同來源和形式的數據，為教學評價提供了全面且多維的依據。在傳統的教學評價中，評價主要依賴于教師的主觀判斷或單一的學生反饋，難以全面反映學生的學習情況和教學效果。而在數智化時代，隨著大數據、人工智能和物聯網等技術的廣泛應用，教學過程中的數據呈現出多樣化的特征，既包括學生的學業成績、在線學習記錄、課堂參與情況，也涵蓋了學習行為、情感態度，甚至生理反應等多層次信息。多源異構數據的整合不僅為教學評價提供了更加細致和精準的視角，也能夠通過數據的交叉驗證，提高評價的客觀性和科學性^[5]。這些數據源的相互作用和融合，能夠有效揭示學生的個性化需求、學習偏好、知識掌握情況等，從而使教學評價更加精準、有針對性，避免了傳統單一評價維度的局限。同時，借助智能分析技術，可以從海量數據中提取出有價值的信息，為教師提供即時的教學反饋和優化建議，促進教學過程的持續改進和個性化調整。

3高校循證數智化教學運作評價框架設計

3.1整體框架

高校循證數智化教學整體運作評價框架的設計，旨在通過全面整合教學活動的各個環節，形成一個科學、系統、動態的評價體系，以實現對教學質量的精準把控。整體框架圍繞教學過程的多個維度進行設計，涵蓋了教學投入、教學過程、學習成果、教學反饋等核心環節，在這個框架中，首先將教學目標的設定、教師的教學行為、學生的學習狀態和成效等多維數據進行全面采集和實時監測，確保評價依據的多樣性和科學性^[6]。另外，借助大數據分析和人工智能技術，框架能夠對收集的各類數據進行智能化處理，提取有價值的信息，實時反映教學活動中的問題和成效。通過這一過程，框架能夠在教學實施過程中不斷進行動態調整，確保評價結果的準確性和及時性。整體框架的核心在于通過循證的數據支持，確保教學活動與評價過程相互促進、互為支撐，實現教師、學生和教學管理者之間的良性互動，推動教育質量和教學效果的持續提升。

3.2參評主體間實時交互

在高校循證數智化教學整體運作評價框架中，參評主體間的實時交互是實現精準評估和動態優化的關鍵。通過現代數智技術，教師、學生和教學管理者能夠實時參與到教學評價過程中，形成信息流、反饋流和決策流的高效互動。例如：在一堂在線與線下結合的課程中，學生通過學習平臺提交即時反饋，如對課程內容的理解、課堂參與度等數據，教師則能根據這些反饋調整教學策略，修改課堂節奏或教學方式。與此同時，教學管理者通過后臺數據分析系統，實時監控教學活動的各項指標，如學生的學習進度、問題頻發的知識點等，幫助教師及時發現教學中存在的問題，并提供數據支持。這樣一來，教師不僅能夠依據學生的即時反應來調整教學內容，還能夠借助教學管理系統和同行評審的反饋，持續優化自己的教學方法和策略。此外，學生在學習過程中也能夠通過系統進行自我評價，并與教師進行互動討論，使評價不僅僅是單向的，還可以促進學生對自身學習過程的反思與改進。

3.3評教指標

在高校循證數智化教學整體運作評價框架中，評教指標的設計是確保評價科學性和精準性的核心組成部分，評教指標應涵蓋教學過程的各個環節，從教學準備到課堂實施，再到學習效果的評估，全面反映教師的教學行為與教學成果。具體來說，評教指標可以分為多個維度，例如：學內容的清晰度、邏輯性和創新性是衡量教師教學準備的重要指標；課堂互動的頻率與質量、學生的參與度和積極性則是評估教師課堂執行力的關鍵指標；而學生的學習進步、問題解決能力的提升和知識的應用能力則是衡量教學效果的終極標準。以某大學的一門數學課程為例，評教指標包括“教師是否能靈活運用多媒體教學工具”學生在課堂上是否能夠主動提問并參與討論”“學生在作業和考試中的成績提升幅度”等。此外，隨著教學方式的多樣化，新的評教指標還可以納入學生的自主學習能力、團隊協作精神等方面。

3.4指標數據運作流程

在高校循證數智化教學整體運作評價框架中，指標數據運作流程是實現教學評價精準化、實時化的關鍵環節。首先，數據采集是流程的起點。通過智能化設備、教學管理平臺、學生互動系統等多種途徑，實時采集與教學相關的數據，如教師的授課內容、教學方法、課堂互動情況、學生的學習表現、課后作業、測驗結果等。以某高校英語口語課為例，學生的發言頻率、課堂參與度、作業完成情況等數據會通過智能教學平臺自動記錄并上傳。其次，這些數據經過初步清洗和預處理，去除無效或錯誤信息，確保數據的準確性和一致性。清洗后的數據會被傳輸到數據分析平臺，進行深度分析和挖掘。分析的內容包括教師教學行為的有效性評估、學生學習情況的動態監測、課程教學內容和方法的適應性調整等。通過機器學習和數據挖掘算法，分析平臺能夠識別教學中的優勢和不足，預測學生的學習進度和問題點。最后，分析結果會轉化為具體的教學反饋，并以可視化圖表、報告等形式呈現給教師和教育管理者，形成一個閉環的反饋機制。例如：教師可以根據反饋調整課堂節奏、教學方式或課程內容，及時優化教學策略，管理者則可以通過匯總的教學數據進行教學質量監控和政策調整，以實現教學效果的持續提升。

3.5算例分析

在高校循證數智化教學整體運作評價框架設計中，算例分析為理解和驗證評價流程提供了具體的應用場景，以一門大學數學課程為例，該課程通過數智化教學平臺進行教學與評價。在這一過程中，教學數據的采集、分析與反饋的每一環節都將直接影響教學質量的評估和優化。首先，平臺會自動收集與課程相關的多維數據，包括學生的出勤記錄、課堂互動數據（如在線討論、提問頻率）、實時測驗成績、課后作業完成情況、期中和期末考試的成績等。假設在某一班級中，教師在課堂上實施了小組合作學習、啟發式教學與即時反饋機制，平臺會實時記錄學生參與討論的頻率、思考深度與互動質量。與此同時，系統還會跟蹤學生的學習進度，如哪些學生在某些知識點上反復出現錯誤，哪些學生的學習進度滯后、是否存在個別學生未按時提交作業等問題。在數據分析環節，系統使用機器學習算法對這些多源數據進行深度挖掘。例如：通過對學生在課堂中的發言頻率與測驗成績之間的關聯性進行分析，系統發現部分學生盡管參與了大量的課堂討論，但在期末考試中的表現卻不理想。進一步分析表明，這些學生在學習某些高級數學概念時存在理解障礙，而參與討論的頻率較高反而掩蓋了他們在知識掌握上的不足。基于這一分析結果，教師可以收到關于這些學生的學習困境和教學策略的建議，及時調整授課內容，針對性地進行個別輔導。同時，平臺根據這些反饋生成了個性化的學習報告，幫助學生了解自己的優劣勢，進一步提升自我管理學習的能力。算例分析不僅為教師提供了直觀的教學反饋，也為教育管理者提供了全局視野，使教學評價不再停留在傳統的考試成績和學生滿意度上，實現了基于證據的動態評價，形成了精準的教學改進路徑。

3.6閉環循證

在高校循證數智化教學整體運作評價的框架設計中，閉環循證是確保評價系統持續優化、實現長期有效改進的核心機制。閉環循證不僅僅是一個單向的數據反饋過程，它涉及對教學實踐的不斷評估、調整與再評估，最終形成一個不斷循環和完善的反饋系統。以一門電子工程課程為例，該課程的教學評價體系通過數智化平臺進行全程監控和數據收集。每一輪教學活動完成后，平臺會對學生的學習數據進行深入分析，并生成針對性的反饋報告。基于這些反饋，教師對教學內容、方法及其互動形式進行相應調整，例如：增加或減少某些知識點的講解時間，調整課堂討論的頻率，或改變作業的形式與內容。與此同時，學生在每次作業、測試和課堂參與中獲取的反饋信息不僅僅停留在單次評估上，而是作為連續學習改進的依據。例如：如果某一組學生在某個階段表現不佳，系統會推薦教師進行個性化輔導，并為學生提供額外的學習資源和在線支持。此時，學生的學習軌跡和進展情況會被進一步追蹤，并實時更新到平臺中，形成完整的學習數據鏈條。在期末考試后，教師可以根據學生在課程中的表現和系統提供的數據分析報告，評估哪些教學方法最有效、哪些環節還需要改進，這些數據不僅僅對個別教師有幫助，也為整個教學團隊提供了反思與優化的空間。因此，閉環循證的運作模式使教學質量得到了不斷的改進與提升。

4結語

總之，隨著數智化技術的不斷進步和教育評價需求的多元化，循證教學在高等教育中的應用前景廣闊。通過整合大數據、人工智能等現代技術，循證教學能夠提供更加精準、實時和個性化的教育反饋，從而推動教學質量的提升和教育公平的實現。未來，隨著技術的進一步發展和應用，循證教學的理念和模式有望在更多教育領域得到推廣和完善。通過不斷優化數據采集、分析和反饋機制，循證教學將在教育質量監控、教學決策優化、教師專業發展等方面發揮更大作用，最終實現教育全過程的科學化、精準化和智能化。

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