基于數據挖掘的大學英語教學質量測評系統設計及應用

摘 要：本文針對現行大學英語教學質量測評系統存在測評結果斯皮爾曼相關系數值較低的問題，提出基于數據挖掘的大學英語教學質量測評系統設計及應用。結合系統功能需求，設計學生訪問和后臺處理2個功能模塊；在系統軟件方面，選擇教學態度、教學內容、教學方法以及教學效果4個指標構建測評指標體系，通過對指標體系中指標數據挖掘，實現對大學英語教學質量量化，確定教學質量等級，實現系統設計。經試驗證明，設計系統測評結果斯皮爾曼相關系數在0.9以上，測評結果可以精準地反映大學英語教學質量情況，在這方面具有良好的應用前景。

關鍵詞：數據挖掘；大學英語教學質量；測評系統；指標體系；量化；斯皮爾曼相關系數

中圖分類號：TP 311.52" " " " " 文獻標志碼：A

隨著經濟全球化不斷加深，社會對英語人才的需求不斷增加，英語專業成為大學教育教學體系中重要組成部分，提高大學英語教學質量以及大學教學綜合實力是各大學共同關心的問題。定期對英語教學質量進行測評，根據測評結果對教學計劃和方案進行調整[1]。最初采取的測評方式為問卷調查方式，英語教學質量影響因素比較多，問卷調查的評價結果不能全面反映英語教學質量的真實情況。隨著計算機技術的不斷發展與革新，為智慧教育提供可能性，測評系統應運而生。目前，各大學引進測評系統，測評系統是利用一定的算法和計算機技術對英語教學數據進行采集、分析以及反饋，對大學英語教學質量進行自動化測評。從現實來看，測評系統的應用在一定程度上減少了大學英語教學質量測評工作量，但是，測評性能還存在一定的缺陷，在實際應用中，測評結果的斯皮爾曼相關系數比較低，與實際大學英語教學質量情況存在較大的差距，現行系統的應用性較差，已經無法滿足實際需求，為此提出基于數據挖掘的大學英語教學質量測評系統設計及應用。希望通過本次研究與設計，可以應用該系統更好地評估和監測大學英語教學的效果，減少教師在質量測評方面的工作量，提高工作效率，為教師和學校提供有針對性的改進方向。

1 大學英語教學質量測評系統功能模塊設計

大學英語教學質量測評主要包括測評數據采集和測評數據處理2個環節，結合這2個主要功能考慮系統用戶需求，設計學生訪問功能和后臺處理功能2個模塊，學生訪問功能模塊實現大學生英語教學質量測評信息采集，以學生為主體，提供提交登錄信息、提交測評結果以及回答常見問題等基礎功能。當學生用戶對測評流程不太了解時，學生訪問功能模塊提供英語教學質量測評操作流程示范功能，幫助學生完成英語教學質量問卷調查數據采集流程[2]。學生訪問功能模塊基本思路如下：在網上實現學生評教工作[3]。按照學校的工作流程將調查表上傳至系統Web客戶端上，生成參加英語教學質量測評的學生名單，由學生訪問功能模塊自動向名單上學生客戶端上發送問卷以及訪問密碼，學生通過在系統客戶端上輸入訪問密碼進入英語教學質量問卷調查頁面，完成填寫問卷，學生訪問功能模塊將自動保存調查數據，并將其上傳到數據庫中。

后臺處理功能模塊的功能是處理學生提交的大學英語教學質量測評數據信息，學生訪問功能模塊將記錄的測評數據發送到后臺處理功能模塊中，由教學質量督導人員負責啟動測評數據處理過程，通過對數據處理和分析，自動生成測評報告，教學測評數據處理內容主要包括數據分類、數據編輯以及數據填充，數據分析功能主要包括測評數據匯總、測評數據表格化和測評數據圖形化等[4]。后臺處理功能模塊還具有測評結果查詢、導出以及下載等多項系統服務功能，學生用戶和教師用戶可以登錄到系統中進入該界面，對教學質量測評結果進行搜索、瀏覽、轉發以及下載，對于存在疑惑的測評結果，有權限的系統用戶可以在系統中對教學質量進行重新測評，對原有測評數據進行刪除處理[5]。系統將所有測評結果上傳到數據庫中保存，并且在后臺處理功能模塊上可以進行大學英語教學質量測評信息匯總，以圖形、表格等多種形式實現測評結果可視化展示。后臺處理功能模塊主要對象為大學英語教學質量測評管理人員，為了保障數據信息安全，不被他人惡意篡改，在后臺處理功能模塊中設置登錄權限，用戶在獲取權限后通過輸入密碼登錄到系統后臺，實現后臺處理操作。通過對2個功能模塊的設計，實現了系統功能設計。

2 大學英語教學質量測評系統軟件設計

2.1 搭建教學質量測評指標體系

教學質量測評結果能夠反映大學英語教學質量真實情況，教學質量測評指標體系的構建非常關鍵，通過對大學英語教學過程的研究，從客觀因素、主觀因素、內部因素以及外部因素等多個方面篩選測評指標，構建指標體系。結合上文設計的系統功能模塊，選擇大學英語教師教學態度（A）、教學內容（B）、教學方法（C）、教學效果（D）4個一級指標，在一級指標基礎上選擇二級指標。其中，對于大學英語教師教學態度的評價，選擇是否學生關心（A1）、是否充分準備教學（A2）以及講評認真度（A3）3個二級指標[6]。對于大學英語教學內容的評價，選擇教學內容是否突出重點（B1）、是否正確形成概念（B2）、是否反映新的發展成果（B3）3個二級指標[7]。對于大學英語教學方法的評價，選擇是否運用多種教學方法（C1）、是否聽取學生意見（C2）、是否注重學生知識與能力的教學（C3）3個二級指標。對于教學效果的評價，選擇是否提高學生解決問題能力（D1）、是否重視學生創新能力（D2）以及學生是否能夠掌握所學內容（D3）3個二級指標[8]。由以上選擇的一級指標與二級指標構建教學質量測評指標體系。根據以上選擇的二級指標構建成英語教學質量問卷調查表對每個一級指標評分，其中“是”計分為+1，“否”計分為-1，將每個二級指標的得分累計，即可得到指標體系中的一級指標值。

2.2 基于數據挖掘的教學質量量化

根據數據挖掘技術對指標體系中所有指標數據信息進行關聯分析，對大學英語教學質量進行量化測評，其過程如下。

步驟1：確定指標權重[9]。采用專家方法對指標體系中每個指標權重進行計算，由3名以上專家對每個指標對于教學質量測評的重要性進行評分，取平均分作為指標的權重值，如公式（1）所示。

（1）

式中：為指標體系中指標的權重系數；emax為測評指標專家評分最高值；emin為測評指標專家評分最低值；n為參與評分的專家數量。

步驟2：測評指標數據歸一化。由于系統收集的測評指標數據單位不同，數值范圍比較大，因此，為了保證數據挖掘精度，對指標體系中指標數據進行歸一化，如公式（2）所示。

（2）

式中：x為歸一化后的測評指標數據；為原始測評指標數據；xmin為指標體系中測評指標最小值；xmax為指標體系中測評指標最大值。

步驟3：灰色關聯度挖掘。通過挖掘測評數據，確定測評指標與大學英語教學質量標準的關聯度，其用灰色關聯度系數表示，計算過程如公式（3）所示。

（3）

式中：r為指標體系中測評指標灰色關聯度系數；i為測評指標數量；k為大學英語教學質量測評指標參考向量。

步驟4：教學質量量化。根據測評指標的灰色關聯度系數，計算大學英語教學質量評分，如公式（4）所示。

（4）

式中：δ為大學英語教學質量評分。通過挖掘測評指標數據，確定教學質量量化值。

2.3 教學質量定性測評

根據大學英語教學質量量化值，確定教學質量等級，這次根據需求共設計5個等級，建立評語集，如公式（5）所示。

K={A，B，C，D，F} " " " " " （5）

式中：K為大學英語教學質量評語集；A為教學質量優秀；B為教學質量良好；C為教學質量一般；D為教學質量及格；F為教學質量不及格。

每個等級對應教學質量評分區間：F-不及格，如果教學質量測評得分未超過60分，那么對應的教學質量等級為不及格；D-及格，如果教學質量測評得分在60～70分，那么對應的教學質量等級為及格；C-一般，如果教學質量測評得分在70～80分，那么對應的教學質量等級為一般；B-良好，如果教學質量測評得分在80～90分，那么對應的教學質量等級為良好；A-優秀，如果教學質量測評得分在90分以上，那么對應的教學質量等級為優秀。對照教學質量評分所在相應的等級區間，確定教學質量等級，生成教學質量測評報告，完成系統軟件設計，進而完成系統設計。

3 試驗論證

3.1 試驗準備與設計

選取某個高等院校作為研究對象，該大學英語專業學生共計2000人，英語課程共10個，采用本文方法測評該大學英語教學質量。試驗配置如下：Windows 2010操作系統，Intel（R）Core i8-64612M 處理器，400G硬盤，系統前端采用Bootsrp框架，后端使用Tomcat8.1軟件服務器，系統小程序使用微信者開發工具開發。通過系統采集2000名英語課程學生評價數據以及教師數據信息，通過數據挖掘確定英語教學質量測評指標灰色關聯度系數，如圖1所示。

根據測評指標灰色關聯度確定英語教學質量評分，確定教學質量等級，見表1。

通過系統測評，該大學英語課程教學質量為優秀（A）共2個，教學質量為良好（B）共4個，教學質量為一般（C）課程共2個，教學質量為及格（D）課程為零，教學質量為不及格（F）課程共2個。

3.2 試驗結果與討論

系統性能評價指標：斯皮爾曼相關系數，該指標是評價測評系統、模型和算法等性能重要指標，斯皮爾曼相關系數值越高，說明測評結果的可靠性、可信度越高，其計算如公式（6）所示。

（6）

式中：ε為大學英語教學質量測評結果的斯皮爾曼相關系數；s為大學英語教學質量測評值；s*為大學英語教學質量實際值。斯皮爾曼相關系數值為0～1。

對比系統：試驗選擇2種現行系統作為設計系統性能測評對照，2種系統分別為基于線性加權的測評系統和基于模糊綜合評價的測評系統。試驗選擇大學英語作文、英語聽力、英語單詞、英語閱讀、商務英語、基礎英語、高級英語以及英語語法8個課程教學質量系統測評數據，計算8個課程教學質量測評結果的斯皮爾曼相關系數，見表2。

通過對表2中數據分析得出試驗結論：本文系統對大學英語教學質量測評結果的斯皮爾曼相關系數在0.9以上，而基于線性加權的測評系統評價結果的斯皮爾曼相關系數最大值僅為0.59，基于模糊綜合評價的測評系統評價結果的斯皮爾曼相關系數最大值為0.69，2種現行系統斯皮爾曼相關系數遠低于本文系統，這是因為本文系統采用數據挖掘技術對測評數據進行深入挖掘，利用灰色關聯度系數描述測評指標與教學質量標準之間的關聯關系，保證了測評結果的準確性。因此，通過以上對比，證明設計系統測評性能更好，適用于大學英語教學質量測評。

4 結語

教學質量測評是大學英語教育教學管理工作中的重要環節，測評結果可以為大學英語教學計劃優化與創新提供支撐，有助于提高大學英語教學工作質量。結合數據挖掘等計算機技術優勢，針對現行系統存在的缺陷，將數據挖掘與大學英語教學質量測評相結合，設計一個新的測評系統，提高教學質量測評結果的斯皮爾曼相關系數以及大學英語教學質量測評精度，對現行系統進行優化與創新，為大學英語教學質量測評工作提供系統支撐，具有良好的現實意義。由于研究時間有限，研究內容存在一些不足，因此后續會在系統優化設計方面進行進一步探究，促進大學英語教育教學發展。

參考文獻

[1]李可心，張斌，蒙彥宇，等.基于SOM神經網絡的工程經濟學教學質量評價模型研究[J].現代電子技術，2023，46（18）：162-166.

[2]閆濤，張楠，包含，等.基于BP神經網絡的醫學研究生教學質量評價模型研究[J].基礎醫學教育，2023，25（8）：735-739.

[3]戎鈺，宋立彬.基于工程教育試點專業的STPP教學質量評價體系模型的構建與研究[J].福建輕紡，2023（8）：78-80.

[4]胡昊琪，劉博敏，侯佳.基于AHP與模糊模型的設計類專業課程混合式教學質量評價體系研究[J].設計，2023，36（15）：100-103.

[5]李麗波，李雙，白艷晶，等.基于精益6σ理論的在線教學質量評價體系的構建及應用[J].現代醫藥衛生，2023，39（15）：2666-2670.

[6]林志敏.學生測評教師教學質量的實證研究——以廈門海洋職業技術學院為例[J].廣東職業技術教育與研究，2021（4）：175-176，180.

[7]沈麗虹，權振亞.基于教學質量測評系統的線上教學質量監控研究——以山西水利職業技術學院為例[J].太原城市職業技術學院學報，2021（7）：63-65.

[8]安佳琳，楊成城，余文，等.互聯網+背景下外科多法聯動混合式教學質量測評及分析[J].中醫教育，2021，40（3）：76-81.

[9]王啟亮，沈麗虹，權振亞，等.教學質量綜合測評系統在頂崗實習質量監控中的應用探索——以山西水利職業技術學院為例[J].長江工程職業技術學院學報，2020，37（4）：37-40.