基于大數據技術構建高職院校教學質量監控體系的研究

徐偉剛 惲菲 丁玨

摘要：建立科學的教學質量監控體系是提高教學質量的關鍵環節之一。構建基于大數據技術的教學質量監控體系，在獲取準確的教學數據、進行精準的教學評價、提供可靠的教學分析、提出科學的教學決策等方面，發揮著重要作用。高職院校要依托原有的教學質量監測平臺，以教學質量控制理論為導向，從教學過程、學習行為、學科測試、學業質量四個維度構建基于大數據技術的教學質量監控體系，用于開展學生對教師的評教、實時監測教師的教學過程和開展教師間相互學習和借鑒。

關鍵詞：大數據技術；高職院校；教學質量監控體系；構建；實施

引言

教學質量是衡量職業學校辦學水平的重要標準，是培養高素質技術技能人才的重要基礎，也是職業學校實現可持續發展的重要保障。建立科學的教學質量監控體系是提高教學質量的關鍵[1]。教學質量監控涉及教師、學生、教材、教學設施、實驗實訓等諸多方面，是一項系統且復雜的工作。高職院校傳統的教學質量監控基本由人工完成，費時耗力，主觀因素多，得到的結果不夠客觀。隨著信息技術的快速發展，面向教育領域，基于大數據技術搭建教學質量監控體系，充分利用大數據技術的優勢進行教學監管與評價，實現教學質量的不斷提升，已成為高職院校教學質量監控的發展趨勢[2]。

1. 基于大數據技術的教學質量監控研究現狀

基于大數據技術的教學質量監控，在國外已有較多聚焦于教育質量評價架構和學習能力評估等方面的研究。在第五屆教育技術國際會議上，Govindarajan介紹了利用大數據技術來識別和分析學生的學習能力，通過動態觀察，提出改進策略，促進學生提高學習效率[3]。Khan等學者提出，要依托大數據技術構造一套完整的高等教育教學質量評價架構，全面分析教學質量[4]。近年來，國內一些學者也開始了將數據挖掘技術應用于教學質量評價的研究[5-6]。例如，利用大數據技術采用聚類方法和決策樹方法對教師的教學質量進行評價、憑借大數據技術構造關聯算法對教學質量進行評價等。總體而言，我國基于大數據技術開展教學質量監控的研究，還處在理論研究階段和初步實踐階段。

2. 基于大數據技術構建教學質量監控體系的意義

教學質量監控涉及面廣，工作量大，影響因素多，依托大數據技術能將涵蓋整個教學過程產生的各種信息形成數據集合，在教學質量監控中對教學改進、提升教學質量有著重大的價值[7]。

2.1 獲取準確的教學數據

利用大數據技術對數量巨大、來源分散、格式多樣的教學數據進行采集、存儲和關聯分析，可有效提取教學過程中教師、學生及教學管理部門等方面存在的問題，為做好教學質量監控提供良好的基礎依據。

2.2 進行精準的教學評價

教學評價是教育質量監控體系中的重要內容，通過準確的教學評價能為教學決策提供服務。基于大數據技術構建的教學質量監控體系，客觀數據成為教學評價的主要依據，將教學評價的各項指標細化，對各種數據進行采集、存儲和關聯分析，從而作出精準的教學評價。同時，對教師的教學活動和學生的學習狀況進行客觀的數據處理，針對教師和學生的個體特征形成“數據畫像”，得到更具針對性的教學評價[8]。

2.3 提供可靠的教學分析

依靠大數據技術的支撐，根據教師的教學情況和學生的學習情況進行數字化診斷，提供更可靠的教學分析，從中發現教師教學的不足和學生學習存在的問題，為教學質量監控提出改進方案提供精準的切入點，繼而有效提高教學質量[9]。

2.4 提出科學的教學決策

利用大數據技術能夠實現動態的信息采集、評價與分析，針對性地為教師提出適合的教學策略，為學生提出切實可行的學習方略。同時，利用大數據技術能精準掌握教師的教學狀態和學生的學習狀態，準確掌握教師的專業水準和教學能力、學生的學習態度以及心理等方面的變化，為教師和學生管理提供科學決策支持，使教學管理更為科學合理。

3. 基于大數據技術的教學質量監控體系構建

通過細致調研明確教學質量監控內容，以教學質量控制理論為導向，從教學過程、學習行為、學科測試、學業質量4個維度構建基于大數據技術的教學質量監控體系，依托大數據技術采集、聚集、處理基礎數據，分析教學基本狀態和變化趨勢，為學校教學質量進行診斷并提出決策依據。

3.1 明確教學質量監測內容

根據影響教學質量的常見因素，如教師的授課計劃、教學過程，學生的學習態度、學習過程、考試成績及試卷答題情況等，確定教學質量監測內容，如圖1所示。

3.2 構建基于大數據技術的教學質量監控體系

根據學校的專業特點、具體教學情況及教學設施，以教學質量控制理論為導向，依托學校原有的教學質量監測平臺，從教學過程、學習行為、學科測試、學業質量4個維度構建基于大數據技術的教學質量監控體系，如圖2所示。建設基于Hadoop分布式平臺，通過采集、聚集、處理眾多繁雜的教學數據，作出教學分析和教學診斷，最終提出有效決策。

3.2.1 數據采集

在教學過程，教師的教學數據與學生的學情數據常以碎片化形式呈現，給教學質量監控帶來一定難度。基于大數據技術的教學質量監控在大數據技術支撐下，可使碎片化數據變成連續與精準的數據。例如，在課堂教學中，大數據技術能準確了解學生的學習態度、到課率、作業完成情況、技能訓練結果等，教師的教學態度、教學進度、教學內容、與學生互動情況、作業批改情況、技能帶教結果等基礎性數據，使學校能精準掌握師生在教學過程中的動態表現，為教學分析與教學診斷進而提出科學決策做好基礎保障。

3.2.2 教學分析

數據分析是提煉教學過程內在價值的關鍵。教學數據采集后進行聚集，提煉得到有效的教學信息，從中發現教學過程存在問題的根源，尋找影響教學質量的關鍵因素，借助大數據技術進行教學評價，對教師的教學情況與學生的學習狀況客觀地進行分析。

3.2.3 教學診斷

在教學分析發現教學中存在問題及其發生原因的基礎上進行科學系統地診斷。從不同角度（教師、學生、管理人員等）對教學情況進行診斷，得出診斷結果后進行同課程與不同課程教師、同年級與不同年級學生、不同管理人員、不同教學時間、不同任教學科等之間的比較，得出最終診斷結果。

3.2.4 決策管理

通過教學分析與教學診斷，全面準確獲得教學過程的內在規律與特征，為制定教學質量提升決策提供精準幫助。依托大數據技術，發現教學中存在的問題與不足，在此基礎上實施決策管理，如修訂人才培養方案、調整課程標準、更新教學設施、改善教學環境、選用適合的教材、提升教師的職業素養、培養學生的學習興趣、提高教學管理的成效等。借助大數據技術具有實時分析的作用，根據隨時更新的數據進行動態管理，不斷優化教學決策，確保教學工作有效有序進行和教學質量的不斷提升。

4. 基于大數據技術的教學質量監控的應用

基于大數據技術的教學質量監控體系為學校提供了靈活多樣的評價設置，在實際操作中能滿足學校教學質量監控和學校不斷發展的需要。

4.1 開展學生對教師的評教

利用大數據技術的推送特性，在每門課程教學結束前，教學質量監測系統自動將評教通知、評教對象、評教要求和注意事項等內容，推送到教學質量監控體系的學生端，學生通過點擊移動端推送消息自動跳轉至評教界面進行評教，完成全部評教內容。同時，監控系統提供多種限制方式，如限制批量提交，限制結果高度相似的評教方式出現，保證學生評教的及時性、客觀性，提高學生評教的有效性及參與度。

4.2 實時監測教師的教學過程

利用教學質量監測系統的在線教學視頻督課功能，學校教學督導部門組織教學督導員隨時隨地進入系統查看教師的教學情況，包括教學內容、教學方法、教學態度、教學進程。針對視頻督課過程發現的教學問題，采取相應的改進措施。例如，對于教學內容不科學的教師，督導員指出不當之處，提醒必須加強學習專業知識，提高專業水平；對于教學方法不得當的教師，督導員指導他們嘗試更有效的教學方法；對于教學態度不認真的教師，督導員與他們認真溝通，幫助他們認識教學的重要性并改進態度；對于教學進程與授課計劃不相符的教師，督導員要求他們嚴格執行授課計劃等。

4.3 促進教師間相互學習和借鑒

在線教學視頻督課功能并能為教師提供相互學習和借鑒的平臺。教師通過觀看其他教師的教學錄像，了解他們的教學方法、教學技巧和教學經驗，通過比較和分析，發現自身的不足并加以改進，提高自身的教學水平。此外，教師還可以通過錄像進行教學反思，發現自身教學中的優點和不足，從而更好地規劃教學策略和方案。

結語

教學質量是高職院校強化內涵建設和可持續發展的關鍵，是培養高素質技術技能人才的重要保障。構建基于大數據技術的高職院校教學質量監控體系，利用基于大數據技術的教學質量監控體系采集和處理眾多繁雜的教學數據，精準掌握教學過程的動態表現，保證教學質量監控的客觀性；利用基于大數據技術的教學質量監控體系實現實時監控、動態監測、隨時反饋以及及時改進，保證教學質量監控的時效性；利用基于大數據技術的教學質量監控體系根據不同教師的個性特征，提供個性化診斷和定制化方案，保證教學質量監控的有效性。利用基于大數據技術的教學質量監控體系實施長期及時反饋和有效改進，保證教學質量監控的長效性。

參考文獻：

[1]蘇琳.校系兩級督導模式下的學生信息員管理工作研究[J].宿州教育學院學報，2014，17（6）：254-256.

[2]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.

[3]GOVINDARAJAN K，SOMASUNDARAM T S，KUMAR V S，et al.Continuous Clustering in? Big Data Learning Analytics[C]//Fifth International Conference on Technology for Education（T4E）.IEEE，2013.

[4]KHAN S，ALAM M.Outcome-Based Quality Assessment Framework for Higher Education[J]Computer Science，2017.

[5]張鈺莎.數據挖掘技術在教學質量評估中的應用研究[D].廣州：暨南大學，2012.

[6]丁元明.數據挖掘技術在高校教學質量評估中的應用研究[D].上海：華東師范大學，2006.

[7]丁文剛，朱陽瑾.“大數據時代”背景下高職院校學生管理的思考[J].當代教育實踐與教學研究，2016（1）：135-136.

[8]潘強.大數據分析在高職院校教學質量評價中的應用探究[J].文化創新比較研究，2018，2（29）：64-65.

[9]胡弼成，王祖霖.“大數據”對教育的作用，挑戰及教育變革趨勢——大數據時代教育變革的最新研究進展綜述[J].現代大學教育，2015（4）：98-104.

作者簡介：徐偉剛，本科，副教授，研究方向：化學教育、學校管理。

基金項目：江蘇省教育科學規劃課題（編號：C-c/2021/03/40）。