基于大數據的教學數據分析系統應用研究

孟天天

◆摘? 要：教學數據分析是指對教學相關的各類活動信息進行分析，為教師及學校管理者提供更科學、準確的教學數據及分析結果，該系統可借助相關信息技術可對教學數據進行即時、有效的記錄、分析與發布，提供種類豐富的分析圖表，幫助教師及學校進行科學有效的教學質量監控及其他教學管理。具體而言，教學數據可應用于學生成績統計與分析、教學質量評估與分析等方面，本文將以教學質量的評估與分析為例，結合實驗校的實際應用經驗及相關數據，探究基于大數據的教學數據分析系統的應用，提升教學質量分析的效率與教學評估的科學性。

◆關鍵詞：大數據;教學數據分析;教學質量評價

完善高效教育內部教學質量的保證體系，建立科學、常態化的高質量人才培養機制，是當前各類學校應當積極優化的方向。而教學數據，包括學習者及其具體學習行為的各類數據，此類大數據具有類型多、結構復雜、數據量級小、價值密度低等特點，數據真實性與數據來源等因素有關，對原始教學數據進行收集和整理，將其轉化為有價值的數據，就是教學數據分析，基于大數據視角，此類數據可用于老師、家長、學生等主題間溝通的信息紐帶，基于此類數據構建的數據分析系統也將作為更便捷收集、處理此類龐大信息的手段，而通過分析這些大數據分析可更科學的找出影響教學質量的各個因素，以幫助高效提升教學質量。

因此，需要學校積極合理的應用教學數據及分析系統，進行成績分析、教學質量評估等工作，對相關信息進行合理的數據挖掘，方便學校相關部門對教學進行更合理、準確的管理。就教學質量評估而言，一般需要收集教學記錄、學生成績和評教問卷等信息，個項目內容根據合理的比重進行計算，最終對某一科目某學期的教學質量進行較為客觀的評價。評教問卷是常用的教評手段，是學生對老師教學水平的主觀評價，在強調以學生為主開展教學的今天，該手段的重要性大大提升，學校需要更重視評教問卷工作，避免學生評教流于形式，或因懼怕權威不敢言真話，也需要重視分析問卷結果，廣泛將其應用于教學質量評估與教師教學改進等工作中去，實驗校近年也開始重視學生評教工作，并結合校園網以網絡評教的方式進行，一方面使得學生在評價時更加自由、客觀，提升了評教信息的真實性，一方面方便后期數據的整體和分析，本文也將以問卷評教數據為例，探究基于大數據的教學數據分析系統的應用，以提升教學質量評估的質量。

1研究內容、對象及方法

1.1研究對象及內容

以實驗校現用的信息化評教問卷體系為例，研究對教學大數據分析系統的應用。為保證實驗校評教系統的客觀性，對評教數據一致性進行了檢驗，對存在同質化的班級的多輪評教信息進行了跟蹤分析與督導，表明利用現有評教體系及分析系統的確能較客觀、科學的反應教學質量。基于此，本文利用實驗校2019-2020學年兩學期部分評教活動的數據，來研究教學數據的分析與應用，本次被評價教師共計322名，設計的評教課程總計967門，共收集了21132人次的有效參評數據。綜合往年的學生評教工作的經驗，預測主要影響因素包括：①教師因素，教齡、性別、教學風格等;②課程因素，課程類別、性質、學時、學分等;③客觀因素，學生年級、教師所帶課程數等。為提升教學數據分析準確性，更好滿足教學質量評測的客觀需求，本次數據分析前根據教師信息對數據源進行加工，劃分不同類課程的總分值區間，并確定每類問卷內容的增益率，以提升數據的一致性和準確度。實驗校采用的評教問卷，對評教內容、標準等進行了詳細介紹。

1.2研究方法

實驗校利用自身的教學管理平臺共，獲得教師及課程的基本信息，利用校網采集和預處理評教信息，然后在教學數據分析系統中提取這些數據，利用決策樹方法進行數據，并對算法進行了一定優化，使其能處理具有連續型屬性、離散型屬性且存在缺失的復雜數據，得到不同類信息增益率，應用其進行不同標準的選擇，最終通過數據計算生成決策樹模型，顯示評教問卷各因素與評教成績間的關系，進而但應各類因素對教學質量的影響，以指導教師優化教學工作。

2數據挖掘與結果分析

2.1數據挖掘

根據四大因素得分及最終分析得到的增益率等信息，表明教學方法是影響理評教結果的最關鍵因素。通過線下與學生的溝通，及對問卷意見的統計，發現教學方法單一為實驗校多數教師普遍存在的問題，具體表現為過分以來PPT進行教學，導致課堂氛圍僵硬、學生無法積極參與教學活動。

2.2結果分析

對各類型評教因素進行分析，表明各因素對各課程的評教影響是不同的，根據對參評人數、課程信息、教師信息的交叉驗證和分析，表明這幾類信息對參評結果的影響較明顯，如教學方法得分較高的教師所帶課程多、課時常，獲得的整體分數將更高。

3結束語

綜上所述，利用基于大數據的教學數據分析系統，能為教學質量評測等工作提供科學的數據支持。本文結合實驗校的信息化教評信息，探究了該系統的應用，表明應用該系統能更準確、合理、快捷的分析獲得的評教數據，但也發現參評率、教師任課時間等因素依然會對評教結果產生明顯影響，因此需要在后續工作中對分析系統進行進一步的算法優化。

參考文獻

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