大數據背景下高職院校教學質量評價體系研究

蘆梅

摘要 目前，受辦學理念和教學資源等因素的制約，部分高職院校在應用大數據技術方面仍然比較滯后。缺乏大數據意識、忽視教育數據采集、數據診斷平臺信息化不足，以及數據質量診斷不夠精準等問題，導致高職院校在構建教學質量評價體系時面臨一定的阻礙。對此，高職院校應強化大數據意識，實現數據精準采集；充分利用大數據技術，深入分析教學情況；完善教學質量診斷平臺，提升診斷精準度；完善教學評價主體建設，以提高教學質量評價的科學性。

關鍵詞 大數據；高職院校；教學質量；評價體系

中圖分類號：G712文獻標識碼：ADOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2023.10.005

教學質量始終是高職院校生存、發展之基礎，也是全面提升人才培養質量的前提，目前，我國高職教育已邁入高質量發展的新階段。教學管理者、教學主體應運用前沿的技術和教育理念，更加全面、系統地掌握教學數據，促進教學流程規范化建設，科學制訂教學質量評價體系，以推動教學質量的不斷提升。但受限于教學信息化水平以及教育者的數據素養，不少高職院校的教學評價和教學診斷等工作還存在一些問題，給教學質量帶來了不良影響。

1大數據背景下高職院校構建教學質量評價體系面臨的阻礙

1.1部分高職院校缺乏大數據意識，忽視教育數據采集

當前，部分高職院校明顯缺乏大數據意識，在管理決策過程中過于依賴經驗，忽視了教育數據的采集。首先，高職教學往往由教師主導，教學組織和管理也大多由教師全權負責，靠教師積累的豐富經驗來把握課程走向和進度安排，但這種經驗型的決策管理明顯欠缺科學依據。

其次，部分高職院校不重視數據采集，數據管理也缺乏系統性。教育教學的大數據源自教學過程、社團活動以及學生管理等多個方面，數據質量、數量和種類差異比較明顯，其收集成本和分析價值也不盡相同。同時，高職院校采集數據時也不重視融合處理各類數據，僅僅匯總現有的數據資源，沒有及時剔除錯誤數據和無效數據，而且對收集的數據也很少進行定期分類梳理，給后續的價值挖掘和數據分析帶來了一定的阻礙[1]。

1.2受到技術的制約，難以有效完成教育數據處理工作

當前，因技術制約，高職院校教育數據處理工作難以有效推進，更難以滿足教學質量評價的需求。一是高職院校目前對于大數據技術的應用明顯滯后，無法較好地完成數據分析工作。對來源于實踐的數據，高職院校只有實現各項活動聯網才能全面、系統地采集數據。但是，教育信息化建設的滯后導致與教學過程和學生管理相關的數據難以及時獲取，加之各類數據之間的兼容性比較差，數據存儲系統不同，其格式和編碼也有差異，源自不同系統的數據也就很難實現高度共享。

二是當前高職院校所應用的數據預處理技術不夠成熟，很難提高數據分析效率。而且，受到大數據存儲技術的阻礙，數據分析結果也很難得到有效保存[2]。同時，目前高職院校在數據質量管理、預測性分析、數據挖掘算法、數據可視化分析等方面都比較滯后，主要受數據挖掘分析技術的限制，數據的內在價值難以得到最大限度的利用。

1.3數據診斷平臺信息化不足，數據質量診斷不夠精準

隨著信息時代大數據技術、人工智能技術的應用，以教學數據診斷為主要功能的平臺在信息化建設方面的水平日益提升。但部分高職院校的教學數據診斷平臺信息化建設水平仍然較低，大多停留在收集和處理教學信息的層面，受到相關技術的限制尚未形成有關診斷結果的數據鏈，難以擺脫對經驗的依賴。

同時，海量信息和復雜數據的高速流轉，致使負責診斷教學數據的主體很難甄別干擾信息及其實際價值。同時，信息的碎片化也在沖擊其時效性和完整性，碎片化信息的增加使決策者要處理的信息越來越復雜，容易釀成決策失誤的后果，給精確診斷帶來不利影響。造成這一問題的原因在于很多高職院校缺乏大數據專業人才，特別是算法類技術人才，阻礙了教育數據的充分挖掘，難以從根本上優化數據分析效果和數據診斷質量。

1.4教學質量評價主體還不夠明確，評價結果失真

當前，部分高職院校的教學質量評價主體還不夠明確，評價結果反饋明顯滯后。在確定評價教學質量的主體時，隨意性比較大，致使評價主體混亂。部分高職院校只重視教師層面的督導評價、同行評價等，不重視學生的評價。這很容易讓教師過于迎合主要評價主體的教學期望，而不重視學生對教師所用教學方法的認同度及其對教學效果的滿意度，不利于最大限度地調動學生的學習積極性和主動性。

部分高職院校評價教學質量過于突出學生這一主體，而忽視了其他主體的評價。學生評價往往根據自身感受，或者根據自身對教師教學的偏愛程度，很少從專業角度衡量教師采用的教學方式恰當與否、教學過程合理與否、教學內容貼切與否，使得學生評價缺乏一定的客觀性與全面性，直接影響教師教學的積極性。此外，還有一些高職院校在開展教學質量評價時，未對評價主體進行培訓，造成其對各項評價指標的理解存在差異，致使評價結果失真。

2大數據背景下高職院校構建教學質量評價體系的策略

2.1強化大數據意識，不斷完善數據精準采集

在大數據背景下構建教學質量評價體系，高職院校應進一步強化大數據意識，不斷完善數據的精準采集。第一，高職院校領導和全體教師應自覺強化自身的大數據意識，深刻認識大數據技術對于學校教學和管理等工作的重要作用，提升教師的數據素養。既要結合教師實際定期實施數據素養培訓，完善相應的考核體系，也可以將大數據技術運用于教學決策體制建設當中，讓全體教師深刻認識到大數據技術的重要性。即大數據技術可以把學生學習的過程轉化為具體的數據，更真實、更全面地反映教學進展情況及其內蘊的教學規律，并以可視化的形式展現這些規律，方便教師對教學發展進行預測、科學決策和有針對性的資源推送[3]。這種數據驅動下的教學決策，能夠系統分析教學數據資源，充分掌握學生行為表現，并以此為基礎開展具有針對性的教學創新，從而不斷提升教學質量。

第二，高職院校還應該積極應用大數據技術全面掌握學生課堂表現、教師授課情況和作業完成情況等基礎數據，方便開展準確的教學分析與評價。在此基礎上，要利用大數據技術豐富教學質量的監控數據，為教學質量評價提供多角度的參考依據。例如，可以利用圖像識別技術全面采集學生上課投入程度的數據，分析學生在課堂上的動作、表情等，進而獲取教師在課上的授課投入程度、學生上課積極程度與師生互動情況等[4]。可以說，數據采集是利用大數據監控教學質量的第一步，只有打好數據采集的基礎，教學質量評價才能更加科學、合理。

2.2充分利用大數據技術，深入分析教學情況

在大數據背景下構建教學質量評價體系，高職院校必須充分利用大數據技術來深入分析教學情況。第一，高職院校應設置與大數據技術緊密相關的實訓課程，并開設SPSS數據處理軟件等常用的數據分析技術培訓，提高教師的大數據技能[5]。在此基礎上，高職院校要充分利用大數據技術以完善教學平臺，推動大數據技術和教學密切結合。各級教育主管部門要結合實際情況制訂高職教育大數據標準，實現數據共享，從而最大限度地發揮出大數據技術的優勢。

第二，在借助大數據技術優化教學工作中，高職院校還要適應智慧教學發展的步伐，下大力氣推進教學質量評價實現更好的發展。隨著情境感知、學情分析等新興技術的誕生和廣泛運用，評價指標在差異性和生成性方面成為可能。利用傳感器、動作捕捉和物聯網等技術，全面采集學生學習的過程性數據，緊盯學生學習的具體過程，描繪數據畫像，憑借數據挖掘與分析技術獲得教學全過程的數據。完整、及時地獲取教學數據，能夠讓教學評價標準在形式和內容上更具有多樣性與包容性，從而提升教學質量。

2.3完善教學質量診斷，增強診斷精準度

在大數據背景下建構教學質量評價體系，高職院校要建立和完善教學質量診斷平臺，提升診斷精準度。第一，高職院校要建立與完善兼具教學分析功能與教學功能的教學質量診斷平臺。該診斷平臺具有目標設定、標準制訂、任務分配、智能畫像、信息推送等功能。完善這一平臺及其與其他軟件平臺的集成融合，能夠有力推進智慧校園與教育信息化的建設進程，推動智慧教育實現高質量發展。高職院校根據國家有關教育數據的建設標準搭建數據中心，并結合部門工作的實際情況，建構教師管理、學生管理、后勤管理與科研管理系統，推進各系統數據之間的共享互通，并依據數據安全協議確保數據采集工作安全實現互通共享。診斷教學質量的平臺可以完善學校一系列工作的成果數據，并實施縱橫對比等分析，進一步優化原因反思、措施改善、回溯性反思等具體環節，促進教學質量診斷與反饋的常態化建設，為教學質量評價提供保障。

第二，在系統、科學的診斷基礎上，高職院校要及時發現教育問題及分析其深層原因，使教育質量的提升更具針對性。高職院校要面向學生和教師開展不同的教育診斷，根據結果進行學科對比、縱橫對比和多因素融合對比，精準判斷教學中存在的問題及其深層原因。對于學生，高職院校要借助大數據開展學習診斷，融合分析各類學情數據，掌握學生的學習情況，精準確定影響其成績的最重要因素，生成診斷報告[6]。對于教師，高職院校要借助大數據對于學生學習的診斷分析結果，精準判斷教師課程教學中的優缺點。對于專業，高職院校要結合大數據判斷教學目標、教學任務和教學過程管理在哪些環節出現了問題。

2.4完善教學評價主體建設，增強評價的科學性

在大數據背景下構建教學質量評價體系，高職院校必須進一步明確教學質量評價主體，增強評價的科學性。第一，要明確具有權威性的評價主體。一方面，高職院校領導要加大聽課檢查力度，教學主管提高聽課頻率，增加教學主管與師生之間的交流，加深相關領導者對教學質量的認知。教學管理部門應將聽課作為評價教學質量的主要形式，各教研室要積極鼓勵教師互相聽課或組織各類競賽，做到取長補短，不斷提升授課質量。另一方面，要進一步強化教學評價專家小組的專業化督導。可以聘請專業水平高、教學經驗豐富的學者、專家組成督察小組，結合高職院校人才培養方式、教學目標等科學制訂合理的評價方式，考查教師的教學手段和內容[7]。同時，健全工作業績考核，聘請企業專家組建考核團隊，聚焦畢業生的工作適應能力，實現對高職院校教學質量的間接考核。

第二，高職院校要構建系統、科學的教學評價體系，增強評價的科學性。一方面，要確立科學的教學質量評價標準。確立與教學目標及內容相匹配的評價標準，實施中期檢查和期末檢查，評選優秀教師與優秀課程，促進教師實現教學方法的創新。根據教學目標的確定、教學方式的實施來制訂評價標準。采取計分的方式評價教師的教學能力與學生的專業水平，從而評估教師的業績水平。另一方面，確立科學的評價指標。針對工作量的評價指標應涵蓋教學課時、實訓指導人數、學生數量、畢業設計指導成果等。針對過程質量的評價指標應涵蓋教學計劃編寫、教學選擇、學生輔導和習題解答等。針對教學效果的評價指標應涵蓋領導評價、同行評價、學生評價、專業評價以及企業評價等。

基金項目：河南省高等教育教學改革研究與實踐項目“基于大數據背景的高職院校教學質量評價體系研究”（2021SJGLX842）。

參考文獻

[1]張明，張一春.基于大數據技術構建高職院校教學質量監控體系的研究[J].中國職業技術教育，2021（35）：19-23.

[2]劉道廣，石全珍.基于大數據的高職院校教學質量監控與評價研究[J].電腦知識與技術，2019，15（20）：141-142.

[3]王英彥，楊剛，曾瑞.教育大數據背景下高職教學質量提升策略[J].中國職業技術教育，2020（14）：61-66.

[4]許莉萍，楊潔瓊，吳傳宇.基于“互聯網+教育”的線上線下混合教學模式對大學生學習績效的影響[J].中外企業家，2020（19）：207-209.

[5]李運山，肖凱成.高職教學績效評價的現有形式、瓶頸問題與體系優化[J].教育與職業，2021（9）：88-93.

[6]劉博文，吳永和，肖玉敏，等.構筑大數據時代教育數據的新生態——國內外國家級教育數據機構的現狀與反思[J].開放教育研究，2019， 25（3）：103-112.

[7]聶文俊.高職院校教學質量保障與監控困境及應對[J].教育與職業，2019（17）：41-44.