基于大數據的本科教學質量保障體系建設研究

范愛春

[摘 要]隨著信息化技術在各行各業的廣泛應用，高校教學管理領域也實現了各環節的網絡化管理，隨之產生了大量的管理數據。如何有效地將數據進行分類匯總、系統分析，從而形成有效的管理體制，為教學保障體系的完善提供重要支撐，是高等數學面臨的重要課題。

[關鍵詞]大數據；質量保障體系；教學評估；高校教學質量

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.32.201

1 大數據簡述

隨著云計算、交際網絡化、信息化管理等新興產業的飛速發展，人們面對的數據規模與數據種類正以前所未有的速度急劇增加，人類進入了全新的大數據時代。首先，大數據成為在計算機領域出現頻率最高的關鍵詞，隨后大數據帶來的變革向社會、經濟、生活等各個領域迅速蔓延。面對鋪天蓋地的數據，如何有效地利用數據資源，提高管理的有效性是我們面臨的新課題。

隨著龐大數據的產生，對數據的研究也在不斷深入。2011年5月EMC公司召開的EMC Word 2011會議中，闡述了大數據的理念和發展趨勢，中信銀行在實施了EMC提供的大數據戰略后，管理效率和取得的效益均大幅度提升；2012年美國總統奧巴馬提出“大數據的研究和發展計劃”，目的是將改善政府部門收集數據、從大規模紛繁的數據中提取有效信息和觀點的能力，并將大數據管理理念提升到國家政府管理的層面。毋庸置疑，大數據也將為高等教育領域帶來一個巨大的機遇和挑戰。

關于大數據的定義至今沒有確定的答案，大部分都是從大數據的特征出發，通過闡述大數據的特性總結歸納出大數據的內涵，在各類定義中，普遍都提到大數據應具備的三項特征，即3V定義：規模性（volume）、多樣性（variety）和高速性（velocity）。

2 本科教學數據符合大數據的特征

隨著信息化建設的全面推進，目前高校管理的各個領域也實現了信息化管理，相應的管理數據也在批量化、大規模的涌現，特別是2007年以來，隨著高等教育從大眾化向內涵式發展的轉變，加強本科教學質量建設，運用教學評估的模式促進高校自身教學質量保障體系建設已成為各高校重點任務，但評估過程中專家工作任務過重、學校工作壓力過大、評估操作環節成本過高的問題凸顯，在新一輪的評估工作中，教育部強調了網絡化、信息化的評估模式，針對教學質量管理的各項指標體系紛紛出臺，注重了高校教學日常管理的規范化、系統化。

2011年10月，教育部出臺 《教育部關于普通高等學校本科教學評估工作的意見》（教高〔2011〕9號），文件制定了全新的評估方式，確立了高校自我評估的核心地位。2011年開始，教育部逐步要求各級本科院校發布《本科教學質量報告》，并制定了詳細的指標體系，共涉及7個一級指標、30個二級指標和24項必須包含的支撐數據，數據涉及教育教學情況、教學條件、管理制度、學習效果等各個領域；最近，教育部研發了“全國高校教學基本狀態數據庫”系統，數據庫涵蓋7大類、190個數據項、560個數據采集點，需要高校依據自身情況圍繞教學進行全方位的統計與填報。加之教育部長期實施的“高等教育基層統計報表”年度數據采集制度、目前正在積極推行的“專業認證”，“國際評估”等，均需要大量的教學統計數據支撐，如此紛繁的數據正引領高校教學管理領域進入了大數據時代。

高校教學管理數據具有大數據的規模性，學生規模、師資隊伍、開設課程等基礎數據是個龐大的基數，在此基礎上形成的學籍管理、學生選課、考試成績、課程評教等管理數據呈幾何倍數增加，最終產生了TB級別的教學管理數據。

教學管理的數據同樣存在多樣性，光盤資料、網絡資源、數據庫資源、紙質管理文檔，也有日常教學環節廣大師生反饋的非結構化信息，更有教學管理環節自身建設的分析數據信息，這些數據的編碼方式、數據格式和應用特征都存在較大的差異，無法統一模式，形成了大量的異構數據。

高校教學管理數據具有大數據的高速性。隨著師生人數的不斷增長，高校教學數據量不斷增加，不斷積累，針對每一位學生將衍生出學籍、選課、成績、評教等多項數據，而每增加一個專業又將涉及課程、培養方案、專業建設等多項數據，不斷增加的學生數和專業數也使相應的數據呈幾何倍數增長。

3 基于大數據的教學質量保障體系框架構建

建立通暢的基礎數據信息共享系統，使教學質量管理指標數據及時呈現，為教學質量管理政策制定與實施提供導向作用。目前的教學管理模式中缺乏對數據有效性的提取環節的重視，只是停留在簡單的數據統計與匯總層面，甚至統計工作也出現重復操作現象。構建保障體系，重點要實現數據的實時共享，提高管理效率，并及時依據數據形成管理決策和有效反饋，實現真正意義上的數據指導教學。

數據處理構建框架的核心環節，擁有科學、高效的數據處理平臺，才能有效地為教學質量管理決策提供科學的依據。教學管理環節產生了大量的數據，由于數據來源與統計方法差異，數據間可比性降低，構建基于大數據的處理平臺，建立數據處理模型，將數據進行定量分析，將數據以標準值的方式呈現，增強數據的客觀合理性。

實現多元化的數據反饋模式，發揮教學質量管理促進作用。傳統的質量保障體系，是學校進行自我檢查、自我調整、自我改進的過程，大數據下的質量保障體系，秉承“高等教育是開放的教育，高校培養的人才只有得到社會的認可，高校的教學質量才是好的”觀念，增加了數據的透明度，對社會關注的核心教學數據須在一定范圍內將在社會發布，回答政府問責，增強校友、家長都對學校的了解，注重兄弟院校間的橫向比較與互相評價，建立多元化的信息反饋渠道，樹立學校的責任意識和質量意識，內部評估要與外部信息公開相統一，使外因能夠通過內因發揮積極的作用，為學校持續發展不斷提高教學質量提供有力保證。

4 構建大數據的質量保障體系的意義

從2007年開始，各高校紛紛出臺了本科教學質量保障體系，打破了長期以來的以常規教學管理控制教學質量的模式，對提高本科教學質量起到了至關重要的作用。

大數據的質量保障體系構建，將教學管理的數據進行數字化、網絡化、語義化處理并在此基礎上，教學管理的數據處理范圍、方式、對象、目的等將發生巨大的變化，如根據師生的課堂需求、市場需求的數據分析，找出新的服務方案、策略，充分體現“以人為本”的管理理念，追求實現學生、教師等全體的最大滿意度。

大數據的質量保障體系構建，使管理工作的重點向數據分析、數據挖掘的方向轉移，對數據的研究更加深入，而非停留在煩瑣的數據統計與匯總層面，對數據的研究越深入，從中發現的規律就越多，形成管理有效性的潛在價值越大，教學管理水平提升的幅度也越明顯。

大數據的質量保障體系構建，推動了教學管理模式的變遷，隨之我們的信息反饋模式和教學服務模式也會發生改變，因此大數據時代的教學管理可能更具有針對性和鮮明性，大數據理念應用于高校教學管理領域，必將促進高校質量保障體系更科學、更完善。

參考文獻：

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