大數據智能背景下高校教學評價改革路徑分析

張靜 張建輝

[摘 要]當前，科技快速發展，大數據智能技術的發展為我國教育教學工作提供了強勁助力。通過大數據技術與智能化的應用，高校教學改革工作正在如火如荼地推進。在這種背景下，有關教學評價的創新與改革在高校教育教學工作中受到了更為廣泛的關注與重視。教學評價作為教學工作中必不可少的一環，能夠有效考查學生的學習情況與教師的教學能力，推進以大數據智能為基礎的教學評價新模式將更有利于高校教學水平的提升。為此，本文結合高校教學評價意義與教學評價改革中的要點，提出了有效的改革路徑，主要包括數據采集、數據分析、結果反饋與結果運用，希望能夠借此為高校開展教學評價工作提供參考。

[關鍵詞]大數據；智能化背景；高校教育；教學評價；改革創新

現階段，互聯網、大數據、多媒體等信息技術的普及與應用，促使高校在教育教學工作中也開始廣泛使用這些技術，致力于挖掘出更加豐富且有價值的教學資源與信息，促進教學水平的全面提升。對于大數據智能化來說，在教育界內被廣泛認為是一種“有可為”的技術手段，也有更多教育機構和教師開始研究利用大數據進行教學改革與創新的方法和思路。怎樣在當前的大數據智能背景下推進教學評價的改革與創新，讓高校教師與管理人員可以通過大數據提高教學水平與管理能力，這需要了解大數據技術與智能技術對于教學評價的意義與價值，并以此為出發點，優化教師的教學方法，創新學校的管理思路，助力大學生的成長與發展。

一、大數據智能背景下高校教學評價改革的可行性分析

高校教學評價中最常見的做法之一就是設計評價量表，需要學生們在指定時間之內完成既定評教任務，匯總后計算評教結果，獲取教師的評價得分。同時教師也需要完成對學生們的評價任務，結合大學生課堂表現、課外實踐等多種因素，進行真實與全面的評價。如今，高校已經開始普遍運用信息技術來創新教學模式和優化教學管理，并著手建設數字化與智能化的新型校園，建立起了智能化的網絡教學與評價平臺，還包括面向學生、教務與學工的管理系統，形成了豐富且價值較高的教育數據資源。在這部分教育數據當中，蘊藏著真實且豐富的教學評價信息。高校借助數據挖掘與數據分析，構建一個以大數據智能為基礎的教學評價新機制，擺脫傳統評價體系內過分依賴學生主觀意識與評教態度的問題，把碎片化的學生評價進行整合，同時在其中融合教師評價，可以確保評價的科學性與真實性，提高評價的合理性。

二、大數據智能背景下的高校教學評價意義分析

（一）有利于多方參與提高評價順暢性

在實踐過程中，高校當中的教學數據通常來源于各種教學環節與教學活動，其中主要包括實習、管理、教學、社團活動、創新創業等多個方面，有著覆蓋范圍廣的特點，并且數據采集頻率較高、周期較短、總量較大、類型豐富、開放性明顯。在當前的大數據智能環境下，高校教學中的所有參與者不僅屬于數據生產者，更是數據使用者，以開放式數據為基礎的教學評價，為教育教學中的主體參與評價過程搭建了橋梁。通過大數據與網絡等技術的融入，能夠吸引更多評價人員參與其中，并且所有參與人員都有各自的發言權，他們有著不同的評價立場、評價角度與評價層次，這不僅有助于提高評價數據的完整性、透明性與立體性，同時也有助于促進評價指標的更新與優化[1]。

（二）有利于構建可持續生態化的教學評價系統

充分且及時反饋教學評價細節、結果和規律，并建立起教學期間的良性評價循環，這是高校開展教學評價活動并發揮實效作用的關鍵所在。首先，從數據結果的及時反饋來看，以大數據為基礎的結果反饋需要主動出擊，注重數據結果的系統性，可以讓高校中的各部門在信息化水平還未提升時便可充分把握數據結果反饋要點。其次，從數據結果的優化運用來看，對評價結果進行合理利用，教師通常可以結合評價結果，對大學生的個體差異進行分析、掌握，而管理部門則可以利用評價結果第一時間發現、解決教學中存在的一些隱藏問題，提高教學水平、管理效率與決策能力。

（三）有利于提高教學評價中的數據采集真實性與完善性

在大數據智能環境下，所能采集的評價數據更加多元化與層次化，并且有著非結構性特點，可以真實且全面反映出高校教學和學生學習的具體情況。以大數據技術為基礎的評價數據，不僅可以覆蓋教學中的每一個環節以及可能有關高校教學的因素，同時也能夠在豐富數據信息當中挖掘得到一些未知信息與知識。此外，在大數據智能環境下，教學評價中的數據采集方式與渠道也越來越多元化，并且能夠采集到豐富的非結構性信息，比如文本信息、音頻信息、視頻信息與圖像信息等內容，這部分非結構性的信息能夠為評價工作的開展提供細節支撐，并且可以生動且真實地對教學過程與學習過程進行記錄。

（四）有利于提高教學管理與教學決策的合理性

在現代化的高校教育與日常管理工作中，最主要的發展要求就是依托數據開展日常工作，借助數據生成決策，從數據角度出發對教育教學進行改進與創新，在合理化的數據分析前提下，開展教學指導、課程管理、教學評價等工作。對比結合管理直覺與管理經驗而進行的決策來說，以數據信息為基礎的決策將會更加合理、更加科學，能夠顯著提高教學管理工作的有效性。同時，以數據為基礎的教育教學決策也有著更強大的公信力與更有力的說服力[2]。可見，大數據智能在教學評價改革中的融入，將有效提高教學管理與教學決策的合理性。

三、大數據智能背景下高校教學評價改革的要點分析

（一）緊跟技術更新發展趨勢，把握科學決策關鍵

科技進步催生了更多數據信息，也促使大數據成了高校評價當中的一部分。在科技迅猛發展的環境下，電腦與手機等終端幾乎每分每秒都會產生大量數據信息。在這種狀態下，以大數據為基礎的數據搜集、數據存儲、數據挖掘與數據分析等作用都得到了充分發揮，并開始廣泛運用到了高校教學工作當中。目前，我國學術界越來越注重對大數據的探究，這也為其應用于高校評價創造了機遇。實際上，在我國諸多領域內，都有著大數據技術支持的身影，比如精準扶貧，其中的數據挖掘與數據分析環境也越來越完善。這需要高校領導人員以此為出發點，采納廣泛建議，把握時代機遇，不斷加大研究力度，設立針對性、全面性與先進性的研究課題，致力于全方位把握與分析大數據智能時代，從中掌握更加豐富的信息數據資源，促進高校教學與人才培養水平的全面提升。

（二）理性對待各類影響因素，堅定改革創新信心

足夠的資金是對高校教學評價數據進行采集的必要條件。通過大數據智能技術的合理運用，在網絡當中獲取評價數據，往往也會遇到各種限制問題，此時就要求高校投入足夠的資金作為支撐。針對數據采集和數據挖掘專業的人才而言，大部分數據原本并未設置技術障礙，但在進行采集工作期間，部分主流網站為了獲取一定效益，從而選擇為數據采集設置門檻，這也給高校教學評價數據的廣泛采集造成了阻礙，因此也需要加大資金支持力度[3]。在網絡當中獲取評價數據還有可能出現侵犯隱私的情況，因此需要采集人員恪守工作準則與法律紅線。還需要注意，網絡當中存在大量用戶隱私數據，由于大數據和人類倫理、人類道德、社會法律等方面存在矛盾，這為數據采集、數據整理與數據使用造成了限制。因為與法律密切相關，所以需要“適可而止”，避免出現觸犯法律的情況。同時，我國的網絡規則和網絡法律也在不斷完善和日益規范的過程中，所以研究人員還需要對法律未來的走向作出預判，結合預期政策可能出現的變化，做好技術防范與提前準備。

四、大數據智能背景下高校教學評價改革路徑分析

（一）優化數據采集環節，提高評價全面性

科學的評價往往離不開多元化與全面化的評價數據，在當前的大數據智能背景下，不僅需要采集豐富的評價數據，確保數據完整與多樣，還需要防止出現盲目采集的行為，保障數據真實與可靠。高校教學工作中，主要的教學評價數據可以分成靜態與動態兩個方面。其中，靜態數據主要為結果數據，比如班級成績、學生評價等；動態數據則主要是過程數據，比如學生課堂參與度、教師課堂狀態等。面向不同種類的數據信息，通常需要采用不同技術手段與方式方法進行采集與處理。比如靜態數據有著結構規范、總量更大、來源單一、涉及廣泛等特征，能夠借助一些傳統業務系統完成采集與存儲；動態數據則通常有著冗余較大、靈活多變和來源范圍廣的特征，并且需要第一時間進行分析，從而實現及時糾偏的效果，因此需要與實際情況密切結合，采取多種多樣的技術方案與手段，進行新系統的設計與開發，以新系統進行數據采集與數據處理。還應當拓展手機、電腦這些移動終端的融合，從而解決采集期間遇到的難題[4]。

（二）深入分析數據信息，優化評價合理性

將教學數據融入高校教學評價當中，并通過可視化的思路展示結果，不僅能夠實現對教學評價水平的優化提升，同時也能夠對部分院系中的整體情況進行評估，還能夠對學校整體情況進行評判。一方面，其可以提升傳統評價有效性、科學性與合理性，另一方面，其也能夠保證教學評價的真實性與可靠性。但是大數據通常有著價值密度不高的問題，獲取教學信息之后需要通過統計、網絡、話語和內容等多種分析方法，在海量冗雜的信息數據當中挖掘出有利于教學評價工作的信息資源。比如，借助統計分析的方式對大學生學習表現和教師教學狀態進行深入分析；借助內容分析的方式對大學生歷史探究與歷史學習進行分析，主要包括他們以往的知識儲備、考試成績和認知能力等方面；通過話語分析的方式對大學生和教師教學有關的網聊記錄進行分析。還要分析教師和學生的日常在校溝通記錄，在分析期間，搭配使用多種方法能夠獲取更加合理的效果。

（三）注重評價結果反饋，強化評價真實性

在大數據智能基礎上，可借助多種多樣的方式對評價結果進行公開，將被動公開的方式變成主動推送，將單一數據結果變成以統計形式和對比圖的形式為基礎的可視化數據結果，讓校長、管理人員、教師與學生都可以享有高水平的信息服務，這樣也能夠轉變傳統評價給人們帶來的刻板與單調印象，提高多方參與的積極性和對教學評價關注的熱情[5]。在實踐過程中，高校管理部門還可將評價結果逐一發布到信息展示平臺當中，并融入以手機、電腦等終端為基礎的信息推送、信息公布、微信公眾號等發布渠道，保證評價結果能夠及時推送給相關人員。

（四）加強評價結果運用，發揮評價實效性

教學評價的最終結果有助于了解學生學習行為、預測學生學習情況與教師授課情況；指引教師對教學內容與方式方法進行優化調整；幫助教學管理工作部門出臺有關規定。借助評價結果的合理應用，教師可以結合學生大數據，對他們的基礎知識、學習態度、自我能力等進行分析，從而設計針對性的教學方案，并指導學生們掌握更加高效的學習方法[6]。對于教學管理人員來說，則可以借助評價結果中的信息，第一時間發現教師在教學期間存在的問題，對教學管理思路與管理策略進行及時調整，從而提高教學管理工作的針對性與時效性，優化高校教學管理工作中的決策能力。比如，可以面向評價結果中得分較低的具體問題，通過調研掌握實際情況，并提出有效的改進措施與針對性建議[7]。

結束語

綜上所述，在高校教育教學工作中，結合大數據智能時代下的新技術、新理念與新方法，對教學評價進行改革創新，應當以融合專業人才培養為目標、提高學生綜合素養等為基本原則，并確保評價過程規范透明化、評價結果剛性化。此外，教育教學評價需要兼顧過程評價與結果評價，既要對教育組織實施過程進行綜合監測與評價，也要對教育結果進行全面分析與評價。只有這樣，高校才能夠有效優化教學效果，提高整體教學水平與人才培養能力。

參考文獻

[1]王琛瑜.大數據在高校教學質量評價體系中的運用研究[J].教師，2021（18）：61-62.

[2]楊琴琴，張曉世.大數據背景下高校英語精準教學的質量評價方法研究[J].遼寧科技學院學報，2020，22（5）：53-54+59.

[3]劉培贊.大數據時代背景下智能手環在高校體育課的應用探究[J].灌籃，2020（23）：66-67.

[4]張彬，賈強，劉松等.基于應用型人才培養的高校教學質量評價分析研究[J].軟件，2022，43（1）：1-4.

[5]林崇華，張慧川.基于深度學習算法的高校教學模式評價研究[J].現代電子技術，2021，44（3）：95-99.

[6]牟智佳，劉珊珊，陳明選.循證教學評價：數智化時代下高校教師教學評價的新取向[J].中國電化教育，2021（9）：104-111.

[7]張珠，邵菊欣.激勵機制下高校教師教學評價體系設計[J].教育教學論壇，2023（47）：57-60.

作者簡介：張靜（1982— ），女，蒙古族，河北唐山人，唐山工業職業技術學院，副教授，本科。

研究方向：語文教育教學。

張建輝（1979— ），女，滿族，河北唐山人，唐山工業職業技術學院，副教授，碩士。

研究方向：會計教育教學。