人工智能下大數據技術在高職教育質量評價中的實踐應用

●趙苓妃 吳偉生

隨著人工智能時代的到來，各行各業都在利用大數據技術進行信息管理。高職院校在教育質量評價工作中始終保持高度重視，因此，應該積極探索大數據技術在高職教育質量評價中的應用情況。

一、人工智能下大數據技術在高職院校教育質量評價中應用已經迫在眉睫

現階段，我國很多高職院校都在積極推動教育質量評價工作的發展。部分高職院校的教育質量評價工作較為成熟，主要包括學生自評、督導評價、同行評價，在提升院校教學水平和管理效率方面發揮了一定作用。然而，這種線下的評價方式受到人為因素影響，實際效果并不明顯，不具備科學的參考價值。具體而言，部分師生沒有嚴格按照評價標準進行打分，評價過程主觀性嚴重；部分學生即使參與了教學過程，也非常了解院校的教育教學情況，但在其他同學影響下依然會給出不客觀的評價；同行間礙于情面，評價內容和結果并不公正；院校督導沒有時間跟蹤課堂狀態，只能根據有限的幾節課評價教師的教學質量，教師的教育素養無法真實體現。另外，評價管理依賴于評價模塊，只是簡單的平均值處理，評價結果形式單一，沒有針對教學過程和教育活動進行深入分析。而且，很多高職院校都將重點放在教育質量評價的結果上，并沒有告訴教師或者學生評價結果的依據和原因，導致師生無法了解自己的優點和不足，無法有效提升自身教育水平和學習質量。因此，在人工智能新時代背景下，研究大數據技術在高職教育質量評價中的應用顯得尤為重要。

二、人工智能下大數據技術在高職教育質量評價中可以發揮重要作用

人工智能背景下，高職院校日益關注大數據技術在教育質量評價工作中的應用情況。大數據技術的教育質量評價優勢也愈發顯著，具體表現在兩方面，一是評價數據采集，二是評價結果反饋。為了加深人工智能下大數據技術在高職教育質量評價中應用價值的理解，主要從兩方面入手展開詳細的介紹。

（一）大數據技術助推教育質量評價數據采集更全面

大數據，又稱作海量數據，是利用互聯網技術和計算機技術的發展而產生的數據現象。大數據技術應用指的是通過數據采集、處理、分析、存儲、可視化等技術對種類復雜、信息量大的各類數據進行采集的過程。大數據技術在高職院校教育質量評價工作中的應用有助于實現評價數據的全面化和真實性采集，進而有效記錄學校的教育教學情況和學生學習情況。在大數據技術輔助下，學校可以獲取教師教學的全部信息，掌握課堂狀態、備課信息、教學目標、教學任務、教學方案、教學效果等內容；還可以獲取學生的學習狀態、知識掌握情況、實踐活動參與情況、思想道德表現、情感價值觀等信息；同時對學校自身的教育問題、教育成果、校企聯合信息等進行采集。另外，縱向思維角度下，大數據技術進一步細化了評價數據，可以針對單一現象進行全面分析和評價。例如，面對高職院校學生就業率低的問題，大數據技術可以深入采集就業相關的信息，從行業發展現狀、專業對口、學生技能、教育方向、國家政策方針、教學水平等方面入手對問題進行評價。總之，大數據技術全面、真實采集教育質量評價數據的特點為高職院校提升教育質量和效率提供了強有力的保障。

（二）大數據技術助推教育質量評價結果反饋更及時

人工智能背景下，大數據技術的另一優勢是時效性。上文提到，大數據技術主要依托互聯網技術，互聯網信息傳遞快、傳播范圍廣、傳播時效高等特點為大數據技術在教育質量評價工作中的應用奠定了堅實基礎。高職院校教育質量評價目標是幫助師生及時發現問題，調整教學狀態和學習態度，同時促進學校教育方案的落實和實施。其中最重要的一個環節是結果反饋，大數據技術可以及時發現評價對象在教育過程中的問題，將評價結果傳遞給對應人群，完成實現評價目標的任務。需要注意的是，大數據技術及時反饋教育質量評價結果有兩個層次。

1.評價結果生成及時性。傳統評價模式下，評價結果的生成是一個層層遞進的過程。教師提出教學目標和自我評價，院校督導針對教師教學情況和教學結果，對教師進行整體評價；學生提交學習目標和學習預期結果，學校根據考試成績和實習情況對學生進行綜合評價；學校提出整體教育目標，根據目標實施教育方案，最后根據學生就業率和職業素養進行評價；最后，高職院校將所有評價結果匯總，分析歸納評價因素和評價問題，最終生成教育質量的評價結果。由此可以看出，傳統評價結果生成過程繁冗、復雜，限制性因素和不穩定性因素較多，第一階段評價結果和第二階段教育目標之間具有延遲性，很難發揮教育評價的作用。而大數據技術恰好彌補了時間延遲性問題，人工智能也可以有效避免疏忽和漏洞。評價結果不僅可以“一鍵式生成”，也呈現出動態化特點，高職院校教育質量評價中心將穩定因素輸入數據庫，其他不可控因素會自動調整，運算出真實有效的評價結果，以此提高時效性。

2.評價結果傳遞及時性。教育質量評價結果生成后，會自動將評價內容、評價依據、評價原因、評價建議等信息傳遞給評價對象，幫助教師、學生、學校及時調整計劃，給予相應反饋。總之，及時具體的結果反饋對高職院校教育質量評價工作產生非常重要的影響。

三、人工智能下大數據技術在高職教育質量評價中開展實踐應用

（一）轉變教育教學思維，掌握大數據應用技術

現階段，人工智能、大數據技術、信息技術已經成為時代特征。大數據技術與高職院校教育質量評價工作的融合是一種必然趨勢，因此，高職院校的教育者應該轉變教育教學思維，從宏觀角度思考大數據技術在教育評價中的意義和必要性。一方面，加強自身建設。認真學習、運用大數據技術，以數據分析和綜合分析為切入點，培養現代化大數據技術教育思維意識。將大數據技術應用理念落實到教育管理的每一個環節，掌握大數據技術采集信息、分析信息的技能，提高利用大數據技術分析教育教學現象的能力。通過大數據教育活動，高職院校可以在教育管理過程中累積歷史數據，采集實時數據，整合校內外數據。同時教育者需要了解數據信息之間的連續性和關聯性特點，將數據信息融入到教育管理中，為后續的教育質量評價工作做好準備工作。另一方面，完善相關規章制度和數據分析流程，在教育管理和數據信息之間建立緊密的聯系，確保高職院校教育質量評價工作有章可循、有法可依。

（二）整合所有數據資源，搭建大數據管理平臺

人工智能時代，數據是信息的來源。數據平臺是開展教育質量評價工作的重要載體，因此，高職院校應該積極構建大數據管理平臺，從數據平臺建設入手，加深了解教育管理部門的專業、職能、課程，深入設計數據采集、數據處理、數據可視化、數據應用、數據處理與分析、數據存儲等環節，將大數據技術和高職院校教育管理平臺、質量監控系統充分結合起來。同時整合數據采集階段的信息，挖掘既有信息和實時信息資源，串聯院校專業、管理部門、課程學科相關的數據信息，最終構建一個便捷、實用、科學的大數據信息體系。在大數據信息體系指導下，高職院校可以建立具體的校本數據，形成教師、學生、學校等不同主體的教育質量評價指標庫。指標庫會在教育教學活動中獲取相關數據，及時更新指標庫中的數據資源，實現評價信息的共享和傳輸，形成匯總、評價、反饋機制，最大化提高大數據技術的應用水平。

（三）深化教育教學改革，制定大數據評價指標

大數據技術在高職院校教育質量評價工作中的應用價值主要依賴于科學有效的評價指標。完整統一的評價指標可以實現智能化、精細化、現代化管理，讓教育質量評價工作更具有規范性和專業性，因此建立評價指標體系是高職院校優化教育質量評價工作的重要環節。而高職院校教育管理工作中，課堂教學是影響教育質量的直接因素，在學生基礎技能學習、未來職業發展、職業素養提升方面發揮作用。綜上，高職院校應該完善教育質量評價機制，多角度構建課堂教學評價指標體系。第一，關注課堂實際。教學活動考核時應該堅持以生為本原則，積極收集學生信息和背景，重視學生學習反饋結果，制定個性化學習方案，根據課堂實際教學情況，利用概率預測適合學生發展的學習方式。同時，評價指標需要綜合考慮課程學科的教學目標，體現差異化特征，設計不同的考核內容和權重。針對教學質量進行評價時，注重評價學生“學”的效果，發揮大數據技術優勢，評價教師對學生學習的重視度。另外，高職院校會設置不同的生源班級，所以評價過程也需要平衡班級生源特點，最大化避免不公平評價現象。第二，改革單向評價體制。大數據為評價機制改革提供了技術支持，所以可以增加評價互動機制，完善教師和教研室主任雙向考核內容，減少單項考核、人為打分的影響。第三，設計督導評價指標。設置校內督導和校外督導兩種形式，分別包括首日聽課、推門聽課、期末聽課環節，給予督導各環節不同的分值和權重，幫助教師提升教學質量，自主遵守教學規范，實現自我價值。第四，安裝班級遠程監控。利用大數據技術在班級內部安裝遠程監控，實時記錄各科教師的教學過程和學生課堂參與情況，構建過程性數據，評價內容主要包括教師教學流程、師生互動、應急處理等，結合一次性考核和過程性評價數據整理出最終的評價結果，完成單一評教向評教、評管、評學的轉變。

（四）組建專業管理團隊，構建大數據分析模型

在大數據技術與高職院校教育質量評價融合過程中，大數據管理團隊是不可或缺的輔助手段。為了確保大數據技術及時有效的發揮作用，高職院校應該積極組建專業的大數據管理團隊，吸納技術應用能力強、信息管理能力佳的人才。大數據管理團隊的任務是挖掘學校數據資源，構建一個完整的學校數據分析模型，模型內容主要包括數據分析方法選擇、數據來源、數據內容分析、實施方案、市場現狀、教育策略改進建議等要素。而且數據分析模型需要具有可控制、可管理特點，以此幫助師生自主培養大數據智慧，實現大數據技術與教育管理實踐的一體化管理目標，促進教育管理數據可視化建設。

四、結束語

綜上所述，教育質量是高職院校可持續發展的主要依賴對象，在人才培養和職業素質建設方面有重要作用。所以，高職院校應該重視教育質量評價工作的意義和價值，分析評價工作發展現狀，不斷優化教育質量評價工作的效率。大數據是人工智能背景下產生的一種新技術架構方法，通過捕捉、運算、分析等環節可以從海量數據中獲取價值，為推動教育質量評價工作創造了全新可能。因此，高職院校應該充分挖掘利用大數據技術的優勢，培養大數據應用意識、建立大數據管理平臺、構建評價指標體系、組件大數據管理團隊，從而提高教育質量和人才培養水平。