基于大數據的高校學生評教改革研究

胡旺 梁樹霖

【摘要】在對現有高校學生評教工作存在不足進行分析的基礎上，結合大數據時代背景，提出大數據技術融入高校學生評教工作的優勢，并提出了大數據時代高校學生評教工作的具體改革措施，從而有助于提升高校教學質量管理水平。

【關鍵詞】大數據，高校，評教改革

高等教育的普及促使高校越來越重視教學質量，高校學生評教成為了保證教學質量的重要工具，因此，大多數高校都開展了學生評教以了解教學情況并持續改進。大數據技術的發展有利于獲取真實的數據并進行客觀合理的分析，使得高校學生評教工作更為高效有序。因此，基于大數據技術發展迅速并廣泛應用的背景，將大數據技術應用到高校學生評教工作中能夠促進教學質量的提升和教學管理工作的順利開展。

一、高校學生評教工作存在的不足

盡管大多數高校開展了網上評教，但是不管是線上還是線下，普遍采用多項指標輔以李克特五點量表的方式進行。雖然這種在某個時間段集中所有學生開展一次性評價的方式具有普適性，樣本量能反映一定的問題，但仍然存在一定的缺點，主要表現在以下幾個方面：

第一，客觀公正性不足。現有的評價工作往往脫離課堂開展，學生在非教學環境下往往根據過去的模糊印象進行打分，雖然打分具有一定的代表性，但由于往往未在教師授課結束后當堂開展，難免有所偏差，影響評價效果。

第二，評價結果滯后。高校學生評教工作的開展有利于教師改進教學方式方法以提升質量，然而，不同班級學生在性別結構，知識基礎等方面有所區別，教師根據學生評價改進后的內容往往不一定適用于新的授課對象。

第三，缺乏動態監控。一次性評教并不能完全反映教師的授課真實情況，因此，如果能夠多次評教形成常態化監控，教師能夠根據反饋建議不斷調整教學方式方法，從而有效利用反饋結果，充分發揮學生評教的作用。

總之，現有的高校學生評教工作雖然有助于教師提升教學質量，然后沒有實現全員全過程的評教，導致教學質量的客觀性、實時性和動態性沒有得到充分保證，而大數據時代的到來有利于更進一步促進評教體系的完善。

二、基于大數據分析的高校學生評教優勢

目前，人們利用大數據技術在多個領域進行數據資源的獲取和分析，由于高效準確而廣受好評。將大數據應用到高校學生評教中具有可行性，主要體現在以下幾點：

第一，高效便利?，F有的評教工作無論是傳統的紙質發放還是網絡問卷，最終都采用的是統計分析，主要以人工統計為主，這種方法耗時耗力且結果單一，如果將大數據技術引入，智能化的數據分析有利于省時省力，此外，還能分析數據之間的關聯性以提升數據利用效率，因此，較之現有的人工統計，大數據技術能夠有效的提升高校學生評教工作效率。

第二，海量的數據基礎。目前，大多數高校的學生評教工作都是基于網絡開展，歷經十年左右積累了保存完整、格式規范的數據，規模宏大的學生評教記錄為學生評教的元評價積累了海量的數據基礎。例如，北京師范大學的學生評教工作歷經十幾年的多輪網絡評教，已經累計了幾百萬條記錄數，為后期數據分析于整合奠定了基礎。

第三，預測準確。大數據技術通過對數據資源的獲取和分析處理，能夠預測準確的結果，將大數據技術應用到高校學生評教工作中，能夠更為準確的反映高?？傮w教學質量，發現存在的問題，從而指導教學管理工作更為順利的開展，更好地服務師生。

第四，方法成熟。當前，適用于大數據的關鍵技術快速發展，如遺傳算法、關聯規則等，促使研究方法日益完善，有助于面向海量評教數據進行獲取、挖掘、分析和跟蹤，有利于借助實時分析數據了解評教工作的進展。因此，大數據時代背景下研究方法的日益成熟能夠更加客觀、及時、全面的反映教學質量。

三、大數據時代高校學生評教的改革措施

第一，樹立大數據意識。在大數據技術滲透到各個領域的時代，高校有必要緊跟時代趨勢，充分認識到大數據引入高校工作的重要性和必要性。目前，大數據分析技術已經充分應用到在線消費領域中，購物平臺通過大數據技術對消費者的數據進行分析挖掘，從而實施精準營銷。同樣的，高校學生評教工作引入大數據也同樣有助于了解教師工作的不足以促進改進，但首要的，高校要充分意識到應用大數據技術的不可或缺性。

第二，借鑒現有成果積極探索。目前，我國很多學者敏銳地認識到了大數據在高校評教系統中的重要意義，開始嘗試利用大數據技術分析評價數據，現有的成果可以作為應用的基礎。例如，北師大學者借助大數據挖掘技術和因素分析方法開展實證研究，通過信度分析和一致性分析等確定數據作為檢驗評價工作的有效性，在此基礎上，挖掘數據之間的聯系并發現教師獲得差評源于教學方法、師德和教師的溝通能力，該結論有助于教師有針對性的提高教學質量?？偟膩碚f，隨著大數據挖掘技術的日益成熟和相關研究的不斷深入，高校學生評教的大數據挖掘和分析必將有更堅實的理論基礎。

第三，合理設計評教體系。從評教內容、評教主體、評教次數和評教時間等方面優化現有的評教體系。首先，評教內容要全面可行。在高校學生評教工作中，指標的選取單一、不夠客觀等容易導致統計結果難以反映真實情況，因此，高校學生評教工作必須科學設計指標體系，既能全面反映教學質量，又便于數據分析處理，此外，也應當設置開放式問題，給學生充分表達自己想法和建議的機會，從而有助于評教指標體系的完整合理性，進而為大數據技術分析提供可靠的海量數據來源以產生具有價值的評教結果。其次，適當調整評教主體。過去評教主體是授課班級的全體學生，但少數缺勤或受到批評的學生出于個人不良動機給差評，導致評教結果有偏差，對教師也不夠公平。而基于智能終端的評教方式可以將評教主體進行設置，例如缺勤率較高的學生不給予評教的機會，這樣有助于提升評教結果的客觀公正性，真實的反映課堂質量及存在的不足。最后，評教次數和時間的靈活運用。傳統的評教方式受制于人力物力時間，往往在規定的時間做少量次數的評價，導致評教工作的過程反映不足，而智能終端的學生評教能夠實現多次評教，不受時間等因素的制約，從而提升評教工作過程性因素的準確性。

基金項目：

本文系2019年度湖南城市學院教改課題“基于大數據的高校學生評教體系有效性研究”。