課堂教學過程性評價大數據可視化平臺設計與應用

摘? 要：針對目前高校課堂教學過程性評價工具存在評價結果缺乏共享、實時反饋和評價內容缺乏整合和可視化功能的問題，文章利用Hadoop大數據離線分析框架和EChart數據可視化工具，設計了基于大數據的課堂教學過程性評價可視化平臺，實現了教學過程中大數據的采集、處理、可視化分析和應用，為開展教學過程性評價和教育教學改革提供便利，具有較高的實用性。

關鍵詞：課堂教學；過程性評價；Hadoop；大數據；可視化

中圖分類號：TP311? ? 文獻標識碼：A? 文章編號：2096-4706（2023）08-0012-04

Abstract： Aiming at the problems of lack of sharing of evaluation results， real-time feedback and lack of integration and visualization of evaluation content in the current university classroom teaching process evaluation tools， this paper uses the Hadoop big data offline analysis framework and the EChart data visualization tool to design a visualization platform for classroom teaching process evaluation based on big data， which realizes the collection， processing， visual analysis and application of big data in the teaching process. It provides convenience for carrying out teaching process evaluation and teaching reform， and has high practicability.

Keywords： classroom teaching; process evaluation; Hadoop; big data; visualization

0? 引? 言

當前高校課堂教學過程性評價仍是采用以承擔著教學互動和總結性評價為主的信息化教學工具，評價結果只能由任課教師查看，課后反饋給教輔老師，導致在學生教育和管理上存在一定的滯后性。隨著學生學習過程數據的不斷增加，評價數據的處理和理解變得復雜。當今，大數據已被廣泛應用于教育教學領域，可為教師開展教育教學評價提供有力的數據支撐，大數據的處理和可視化分析為課堂教學過程性評價提供新的途徑。

1? 課堂教學過程性評價工具存在的問題

通過比較分析，可以發現學習通、藍墨云和雨課堂都已具備考勤簽到、作業提交和批改等功能，能自動完成人工計算、整合評價，極大地降低了教師的工作量，但是在課堂教學實踐中，發現過程性評價工具功能的實用性不足。

1.1? 缺乏評價結果共享和實時反饋功能

目前的教學工具中出現的彈幕、截屏、標記收藏等功能使用頻率較低，課堂教學中收集的缺勤率、作業完成率等評價結果無法共享以及實時反饋給教輔人員；任課教師對學生生源背景、歷史成績、獲獎或懲處等背景知之甚少，難以開展對學生的全面評價；任課教師和教輔人員之間缺乏溝通交流，無法對學習出現異常的學生進行及時的干預。

1.2? 缺乏評價內容整合和可視化功能

不同教學情境下過程評價內容呈現多樣性，學習動力、態度和價值觀等作為過程性考核的主要維度，未能整合到教學工具中。隨著學習過程數據規模的不斷增大，評價數據的收集和統計需要投入大量人工；過程評價數據繁多復雜，晦澀難懂的評價數據增加了教師教學評價的難度。

本文以華南農業大學珠江學院為例，研究利用大數據技術開發具有評價內容整合功能，可進行教學互動和過程評價，評價結果轉為可視化圖形，實時反饋給任課老師與其他教輔老師，實現信息共享的可視化系統。

2? 課堂教學過程評價大數據可視化平臺設計

平臺的實現需要對課堂教學過程評價的業務進行詳盡的分析，根據實際需求設計平臺功能模塊，結合技術架構進行設計。

2.1? 課堂教學過程評價業務流程

過程性評價是對學生學習過程中每一階段的痕跡數據進行記錄、計算[1]。過程評價的主要業務流程包括簽到、資源、測驗、討論、作業等教學活動（任務）的發布，學生完成教學活動，教師進行學習過程評價內容添加和比例設置，如圖1所示。

過程評價的數據來源于教學互動的教學活動（任務），先由任課教師發布教學活動，學生完成教學活動后，教師選取開展的教學活動設計評價內容和評價比例完成過程評價。

2.2? 課堂教學過程評價平臺功能需求分析

過程評價平臺設計相應的模塊收集數據，評價維度依據學院對過程評價的實際要求和“以學生為中心”的過程性評價體系的指標而設計，以可視化圖形顯示評價結果[1]。通過問卷調查，收集有關平臺評價和可視化功能需求的問卷110份，整理出核心功能需求，如表1所示。

通過對問卷調查結果的分析得出，過程性評價平臺的設計需要滿足具有教學互動、過程評價和可視化的核心功能，學習動力和情感價值觀屬于定性評價的維度，設計量表后發放問卷由學生自評，評價結果整合到客戶端以相應的可視化圖形進行展示。平臺組成層次結構如圖2所示，主要包括用戶登錄、教學活動、過程評價、用戶管理四個模塊。

在平臺設計中，按照課堂教學過程“課前、課中、課后”三個階段分別設計教學互動功能模塊。課前預習與學習資源發布到“資源”模塊，課中教學互動問題和回答在“討論”模塊完成，課中用于檢驗學習效果的測試題上傳到“測驗”模塊，課后復習和練習的資料發布到“作業”模塊，學習動力和情感、價值觀等難以量化的評價則通過“問卷”模塊收集數據。

數據庫存儲了教學活動所產生的數據，為評價結果可視化提供數據支撐。過程評價結果由任課教師設置評價內容和比例，或輸出評價結果可視化圖形，任課教師和教輔人員共享評價信息。任課教師可通過可視化評價結果全面分析學情，了解教學目標達成情況，實時調整教學計劃并實施個性化教學策略；教輔人員可通過可視化評價結果了解學生的學習出勤、作業完成情況，其中輔導員要注重了解學生學習態度和思想上的變化等，進而對學生開展思想政治教育。

2.3? 基于Hadoop的過程評價大數據處理流程

隨著平臺使用班級的不斷增加，存儲和處理數據的規模越來越大，傳統的單機模式已無法滿足處理大規模數據的速度和存儲量要求。關于大規模數據的處理方法多種多樣，其中Hadoop技術是最為成熟的一種，HDFS分布式存儲和MapReduce分布式離線并行計算框架使其在大數據分析處理領域備受關注[2]。

平臺采用Hadoop的大數據離線分析技術，數據處理流程主要分為采集數據、預處理數據、分析挖掘數據和數據可視化，如圖3所示。

采集來自課堂教學過程評價系統以及其他與過程性評價有關的測評數據，經過整合后加入到過程性評價數據倉庫。測驗、作業等結構化數據存儲在課堂教學過程評價系統關系型數據庫中，直接利用Sqoop把數據遷移到HDFS中；對于來自課堂教學監控視頻、網頁爬取等半結構化或非結構化的測評數據，通過編寫Java代碼操作Hadoop API接口，把數據傳送至HDFS文件系統[3]。

利用ETL工具對數據進行清洗、轉換、去噪聲等預處理。例如使用Jave語言操作MapReduce，根據日期從HDFS中獲取數據并根據要求篩除不合格的數據，將符合要求的數據存儲在HBase數據倉庫的表中以備分析之用。通過Hive進行數據的分析，首先需整合Hive和HBase，利用Hive創建HBase對應的映射表，如表2所示。

通過Hive從HBase中獲取數據整合進行分析，例如將時間戳轉換為所需格式的時間，如表3所示。整合數據完成后準備HQL腳本對學生行為、學習過程數據進行分析（包括統計分析、分類、聚類、關聯分析等），分析結果通過Sqoop輸出到MySQL數據庫中。為方便理解數據，利用網頁技術和EChart工具實現數據處理結果的可視化。

選擇CentOS7作為平臺開發操作系統，在IDEA平臺下進行Java語言開發，選擇用于數據處理的Hadoop和用于數據存儲的MySQL，采用Tomcat服務器進行部署，網絡瀏覽器可以選擇IE/FireFox/Google/Chrome等，輸入IP或域名進行訪問。

3? 課堂教學過程性評價大數據可視化平臺的實現

在Hive環境下進行數據的統計分析，采用類似于SQL的語句和數據函數完成統計分析；或者連接MySQL，根據可視化需求，通過SQL語句查詢并獲取數據。對數據分析結果的展示可根據需要采用EChart或自定義可視化算法繪制折線圖、柱狀圖或熱點圖等可視化圖形。

3.1? 教學活動與共享反饋功能的實現

教學活動是過程性評價的前提，平臺整合了多個教學活動。任課教師創建課程后，在“簽到”模塊發布簽到活動及修改簽到狀態，在“工作”模塊發布作業、測驗題、討論等教學活動，“測驗”活動的界面如圖4所示。學生在一級菜單“查詢課程”后加入教師設置的課程，在“工作”模塊中完成教師發布的教學活動，在“簽到”模塊中點擊簽到完成教師發布的簽到任務。任課教師可在“成員”模塊中查詢學生的基本情況，在“可視化”模塊中查看學生完成教學活動的進度。

考勤是課堂教學過程評價中“學習態度”評價的重要依據，任課教師和輔導員可以通過“請假”功能查看學生的請假時間和原因、請假審批結果，如圖5所示。任課老師和教輔人員可根據過程評價需求雙向反饋、共享部分信息，如任課教師向輔導員反饋學生請假、考勤、作業完成情況等信息，輔導員向任課老師提供學生基本信息、歷史成績、所獲榮譽和處分等，這樣的信息互通共享，也減少了信息反饋的滯后。

3.2? 學習過程評價可視化的實現

教師通過設計教學任務或活動完成教學目標，通過過程評價中的學習認知評價維度可了解教學目標達成度，通過學習過程評價中的可視化結果可了解學生在課堂學習中的表現。學習認知—高層次思維評價對應作業活動，低層次思維對應測驗活動；學習態度評價對應考勤簽到活動，學習方式評價對應資源學習、頭腦風暴、討論活動。計算學生完成教學活動的參與率或得分率，以環形圖可視化展示，即可了解教學目標達成度和學生學習情況，如圖6所示。

3.3? 班級總體和學生個體評價可視化的實現

課堂教學過程性評價主要是針對學生在課堂教學中的表現而設計的學習行為評價，對學生總體情況進行統計和展示，可以方便教師查看目前教學班級的大概情況，對學校在校生有個全面的了解，如通過“專業學習能力”評價熱力圖，可了解班級先修課程、掛科人數、掛科課程數，以及每門課程的分數分布，從總體上了解班級的學習情況，如圖7所示。

然而，針對學生的評價還須落實到學生個體，方便教師了解該學生的個人信息和行為信息。如利用學生個人的測驗成績繪制學習進步曲線，從歷史時間序列上或從活動參與次數上評價學生學習認知變化與發展，如圖8所示。

4? 課堂教學過程評價大數據可視化平臺的應用

過程評價大數據可視化平臺應用于華南農業大學珠江學院信息工程學院和人文學院共4門課程多個班級的課堂教學中。任課教師利用平臺進行過程評價，進行了基于可視化評價結果的課堂教學改革實踐。

4.1? 基于學習過程評價的習慣養成教育

學習認知是影響學習效果的重要因素，學習習慣養成有利于提高學習效率[4]。教師根據課前、課中、課后三個階段分別設計教學活動，課前發布預習資料，上課第5～10分鐘進行測試，課后布置作業，使學生養成良好的學習習慣。教師從元認知、態度等評價結果中了解學生自主學習、自我認知的程度，引導學生端正學習態度，自主規劃學習，培養學生的終身學習能力。

4.2? 基于學習動力評價的案例和項目教學設計

學習動力評價維度的“滿足感”和“相關性”是影響學習效果的主要因素。由于學生對案例背景內容的熟悉度將影響案例學習效果，基于“學生友好型”案例教學理念和“最近發展區”理論[5，6]，在案例問題引導下激發學習興趣后，選擇學生認知領域的案例教學資源營造熟悉感，讓相似團隊的學生協作完成項目，當學生遇到困難時，支持學生相互協作解決問題。這樣學生就會獲得足夠的信心克服困難，在完成學習目標后獲得成功的喜悅感，可以產生持續學習的動力。

4.3? 基于學習效果和進步曲線評價的個性化教學

教師可以根據學習效果和進步曲線來比較學生之間的學習差異。對學習進步幅度大的學生給予表揚；為學習成績好的學生提供高難度的任務；針對學習退步的學生了解其退步的原因，實施分類教育。教師和學生通過學習進步曲線關注學生自身的變化，而不是只關注與他人競爭，學生對自身的優勢和劣勢形成清晰的自我認知，教師依據評價結果為學生的個性化發展進行生涯規劃。

5? 結? 論

大數據技術為高校教學改革提供了有力的支持，本文利用Hadoop和EChart數據可視化技術，設計了課堂教學過程性評價平臺。平臺整合了教學活動和過程評價功能并應用于課堂教學，為教師開展課堂教學過程評價和基于評價結果的教學改革提供了便利。

參考文獻：

[1] 息靜思.基于網絡自主學習的過程性評價理論研究 [D].云南：云南師范大學，2018.

[2] 李林國，查君琪，趙超，等.基于Hadoop平臺的大數據可視化分析實現與應用 [J].西安文理學院學報：自然科學版，2022，25（3）：53-58.

[3] 申華.基于大數據的高校學生綜合測評系統設計與實現 [D].北京：北京工業大學，2017．

[4] 姚光軍.注重學習過程評價 培養良好學習習慣 [J].職業，2017（28）：39.

[5] 李童，楊楠.新工科背景下學生友好型案例教學的理念、構建與實踐 [J].高等工程教育研究，2022（1）：29-34.

[6] 晉樹利.基于布魯姆認知過程維度的深度學習評價研究 [D].武漢：華中師范大學，2020.

作者簡介：楊知玲（1985—），女，漢族，廣東韶關人，講師，碩士，研究方向：數據挖掘、大數據技術、機器學習。