大數據技術背景下高職教學質量精準化管理的路徑研究

摘要：文章研究了大數據技術在高職教學質量管理中的應用，探討了大數據技術如何幫助高職院校實現教學質量的精準管理，提升教學效果。文章首先分析了高職教學質量管理的現狀和存在的問題，然后詳細闡述了大數據技術在教學過程數據實時采集與分析、教學質量評估、個性化學習路徑構建、教學反饋與改進等方面的應用。同時，文章也討論了大數據技術應用面臨的挑戰和對策，包括技術挑戰與解決方案、技術實施與維護成本、數據隱私與安全問題、數據質量與標準化問題、教師與學生的技術接受度、政策與法規環境支持的重要性。最后，文章展望了大數據技術在高職教學質量管理中的應用前景。

關鍵詞：大數據技術；高職；教學質量管理；應用前景

中圖分類號：G710" 文獻標志碼：A

0 引言

大數據技術在教育領域的應用現狀是當前教育信息化發展的重要趨勢。早在2018年，教育部發布的《教育信息化2.0行動計劃》就強調了利用大數據優化教育管理和服務；2019年，《國家職業教育改革實施方案》提出要利用大數據技術對高職院校的教學質量進行監測和評估，以提高職業教育的質量和適應性；2024年，《深化新時代教育評價改革總體方案》中也明確了人工智能、大數據等現代信息技術在教育評價改革中的作用。大數據技術在教育領域的背景是信息技術的快速發展和數據量的爆炸性增長，這為教育提供了前所未有的分析和決策支持^［1］。在高職教學質量管理中，應用大數據技術顯得尤為必要，它可以幫助院校實現教學過程的精細化管理，通過數據分析預測和解決教學中的問題，提升教學效果和人才培養質量，實現教育的個性化和精準化。

1 高職教學質量管理現狀

高職院校在教學質量管理方面面臨著多重挑戰。盡管大數據技術為教學活動的優化提供了新的可能，但當前高職教學質量管理仍存在諸多問題，如缺乏精準的數據支持、個性化教學需求未得到充分滿足、教學評價體系不完善、教學資源配置不合理等。這些問題制約了高職教學質量的提升，亟須采取有效措施加以解決。

1.1 高職教學質量管理的現狀分析

隨著教育信息化的不斷推進，高職院校教學質量管理呈現出一些典型特征與模式。首先，信息化管理平臺的建設成為高職教學質量管理的重要特征。許多高職院校建立了教學管理系統，實現了教學活動的數字化管理，包括課程安排、學生選課、成績管理等。這些系統為教學質量的監控與評估提供了數據支持。其次，教學質量評估模式趨向多元化。除了傳統的結果性評價，越來越多的高職院校開始引入過程性評價，關注學生的學習過程和能力發展。例如，通過在線學習平臺收集學生的學習行為數據，分析學生的學習習慣和效果，為教學改進提供依據。再次，數據驅動的教學決策逐漸成為主流。高職院校開始利用大數據技術，對教學活動進行量化分析，以數據為基礎進行教學決策^［2］。例如，通過分析學生的考試成績、課堂表現等數據，識別教學中的薄弱環節，制定針對性的教學改進措施。最后，教學管理的智能化水平不斷提升。一些高職院校開始探索人工智能技術在教學管理中的應用，如智能推薦系統、自動評分系統等，以提高教學管理的效率和質量。綜上所述，高職院校教學質量管理正朝著信息化、數據化、智能化的方向發展，但仍面臨數據整合不足、技術應用水平不高等挑戰，需要進一步深化教學改革，提升教學質量管理的現代化水平。

1.2 高職教學質量管理存在的問題

當前高職教學質量管理面臨的問題和制約因素主要包括以下幾個方面：首先，教學管理信息化水平不足，許多高職院校尚未建立起完善的教學數據收集和分析系統，導致教學質量監控和評估缺乏有效的數據支持。其次，教學資源配置不合理，部分高職院校在教學資源分配上存在偏差，導致部分專業或課程的教學資源不足，影響教學質量。再次，教師隊伍建設滯后，部分高職院校教師的專業能力和教學水平參差不齊^［3］，缺乏有效的師資培訓和激勵機制，制約了教學質量的提升。同時，教學內容和方法相對陳舊，未能及時更新以適應社會和行業的發展需求，影響了教學的針對性和實效性。最后，教學評價體系不完善，缺乏科學合理的評價標準和方法，導致教學質量評價結果的客觀性和準確性受到質疑^［1］。這些問題的存在，嚴重制約了高職教學質量的提升，亟須采取有效措施加以解決。

1.3 高職教學質量管理的改進需求

伴隨著教育現代化的不斷推進，高職院校面臨著教學質量管理的多重挑戰。首先，教學質量的持續提升需要依托于精準的數據支持和科學的分析方法，以實現教學活動的優化和教學效果的最大化。其次，個性化教學的需求日益增長，高職院校需利用大數據技術為不同學生群體提供定制化的學習路徑和教學資源，以滿足學生的個性化發展需求。同時，教學評價體系的完善也是高職院校提升教學質量的關鍵，需要通過大數據技術對教學過程和結果進行客觀、全面的評價，以促進教學質量的持續改進。再次，教學資源的合理配置和利用也是高職院校亟待解決的問題，大數據技術能夠幫助院校實現教學資源的精準投放和高效利用，提升資源使用效率。最后，教學管理的智能化也是高職院校提升教學質量的重要方向，通過大數據技術的應用，可以實現教學管理的自動化和智能化，提高管理效率和響應速度。因此，高職院校在提升教學質量方面迫切需要大數據技術的支持，以實現教學管理的現代化、教學評價的客觀化、教學資源的高效化和教學過程的個性化。

2 大數據技術在教學質量管理中的應用

大數據技術在教育領域的應用日益廣泛，尤其在教學質量管理中顯示出巨大的潛力。通過收集和分析大量的教學數據，大數據技術能夠揭示教學過程中的模式和趨勢，幫助教育工作者更好地理解學生的學習行為和需求。這種基于數據的分析方法使得教學質量管理更加科學和精準。

2.1 數據收集與處理技術在教學中的應用

大數據技術在教學中的數據收集與處理應用主要體現在以下幾個方面：首先，通過智能終端和網絡平臺，可以實時收集學生的學習行為數據，包括在線學習時長、互動頻率等，這些數據為教學提供了豐富的原始材料。其次，利用數據挖掘技術，可以對收集到的海量數據進行清洗、整合和分析，提取出有價值的信息，如學生學習習慣、知識掌握程度等，為教學決策提供依據。再次，通過構建數據倉庫，將不同來源和類型的數據進行統一存儲和管理，實現數據的標準化和規范化，便于后續的查詢和分析。最后，應用機器學習等算法對數據進行深入分析，發現數據背后的規律和趨勢，為教學改進提供科學指導^［4］。大數據技術在教學中的數據收集與處理，為實現精準教學和個性化教學提供了可能，是提高教學質量的重要手段。

2.2 數據分析技術在教學質量評估中的應用

數據分析技術在教學質量評估中的應用是提升教育質量的關鍵。通過收集和分析大量的教學數據，如學生成績、課堂參與度、教師教學表現等，數據分析技術能夠揭示教學過程中的模式和趨勢。例如，通過對學生成績的統計分析，可以識別出哪些教學方法更有效，哪些課程需要額外的輔導支持。此外，數據挖掘技術能夠從歷史數據中發現潛在的教學問題，預測學生的表現，從而為教學改進提供依據。通過這些分析結果，教師可以調整教學策略，優化課程內容，實現個性化教學，最終提高教學質量和學生的學習成效。例如，如果數據分析顯示某個班級在特定類型的題目上普遍表現不佳，教師可以針對這一弱點進行專項訓練，提供額外的資源和輔導。同時，數據分析還可以幫助教師了解哪些學生可能需要更多的關注和支持，從而采取針對性的措施，確保每個學生都能跟上課程進度。數據分析技術還可以用于評估教師的教學效果。通過分析教師的課堂表現、學生反饋以及學生成績的提升情況，學校管理者可以更客觀地評價教師的工作表現，并為他們提供專業發展的建議。這不僅有助于提升教師的教學水平，還能促進教師之間的經驗分享和合作。

2.3 預測模型在教學質量管理中的應用

大數據技術在構建預測模型方面具有顯著優勢，能夠通過分析歷史數據和當前趨勢，預測未來可能發生的情況。在教學質量管理中，預測模型的應用主要體現在以下幾個方面：首先，預測模型可以預測學生的成績和學業表現。通過分析學生的學習習慣、作業完成情況、課堂參與度等數據，預測模型能夠預測學生在即將到來的考試中的表現，從而幫助教師及時調整教學策略，為學生提供個性化輔導。其次，預測模型可以預測課程的需求和效果。通過對歷史選課數據、課程評價和學生反饋的分析，預測模型能夠預測哪些課程更受歡迎，哪些課程需要改進，幫助教學管理者優化課程設置和資源分配^［2］。再次，預測模型可以預測教師的教學表現和發展潛力。通過分析教師的教學評價、學生反饋和教學成果，預測模型能夠預測教師的教學效果和職業發展路徑，為教師培訓和職業發展提供依據。最后，預測模型可以預測教學資源的需求和使用情況。通過對教學資源使用情況的分析，預測模型能夠預測未來教學資源的需求，幫助教學管理者合理規劃和配置教學資源。大數據技術構建的預測模型在教學質量管理中發揮著重要作用，能夠幫助管理者預見和應對教學挑戰，提高教學質量和管理效率。同時，預測模型的應用也需要考慮數據的準確性和模型的可靠性，確保預測結果的有效性。

2.4 數據挖掘技術在教育個性化中的應用

數據挖掘技術在個性化學習路徑構建中扮演著至關重要的角色。通過收集和分析學生的學習數據，包括成績、學習習慣、興趣偏好等，大數據技術能夠識別出學生的獨特需求和潛在能力。這些數據的深入挖掘可以幫助教育機構和教師設計出符合每個學生特點的學習計劃，從而提升學習效率和效果^［5］。例如，通過分析學生的學習行為和成績變化，大數據可以預測學生在特定學科上的潛力和困難，進而為學生提供定制化的學習資源和輔導。此外，大數據技術還能通過實時跟蹤學生的學習進度，動態調整學習路徑，確保學生始終處于最適合自己發展的節奏。這種個性化的學習方案不僅能夠激發學生的學習興趣，還能幫助學生在掌握知識的同時，培養解決問題和創新的能力。大數據技術為構建個性化學習路徑提供了強有力的支持，是實現教育個性化和精準化的關鍵工具。

2.5 大數據在建立教學反饋與改進機制中的應用

大數據技術在教學反饋與改進機制的建立中扮演著至關重要的角色。通過收集和分析教學過程中產生的大量數據，大數據技術能夠為教師提供即時的反饋，幫助他們識別教學中的優勢和不足。例如，通過對學生的學習行為、成績變化和反饋進行實時監控，教師可以及時調整教學策略，優化教學內容和方法。此外，大數據技術還能通過預測分析，提前發現潛在的教學問題，為教學改進提供預警^［3］。這種基于數據的反饋和改進機制，不僅提高了教學的針對性和有效性，還促進了教學質量的持續提升。通過這種方式，大數據技術為高職院校構建了一個動態、靈活的教學反饋與改進體系，為教育質量的持續提升提供了強有力的支持。

3 大數據技術應用的挑戰與應對路徑

大數據技術的應用為優化資源配置、提高教學效率和質量提供了前所未有的機遇。然而，技術的廣泛應用也帶來了諸多挑戰，如數據隱私保護、安全問題以及技術與教育實踐融合等方面的難題。探討大數據技術在教育領域應用所面臨的挑戰，并提出相應的對策，可以為大數據技術與教育實踐的深度融合提供參考和借鑒。

3.1 技術挑戰與解決方案

在大數據技術應用于高職教學質量管理的過程中，技術挑戰主要體現在數據采集的全面性、數據分析的準確性以及數據預測的可靠性3個方面。首先，數據采集面臨的挑戰是如何全面收集教學過程中的各類數據，包括學生的課堂表現、作業成績、教師的教學反饋等，這些數據分散在不同的系統和平臺中，需要有效的集成和整合技術。解決方案可以是開發統一的數據接口和平臺，實現數據的無縫對接和實時更新。其次，數據分析的準確性問題，由于數據量大且復雜，傳統的分析方法可能無法有效處理，需要利用機器學習和人工智能技術進行深入挖掘。解決方案包括采用先進的算法模型，提高數據處理的智能化水平，確保分析結果的精確性。最后，數據預測的可靠性挑戰，即如何基于歷史數據準確預測未來的教學趨勢和學生表現。解決方案是構建動態的預測模型，結合實時數據更新模型參數，提高預測的動態適應性和準確性^［6］。通過這些技術解決方案，可以有效應對大數據技術在教學質量管理中遇到的挑戰，提升教學管理的效率和效果。

3.2 技術實施與維護成本

大數據技術在高職教學質量管理中的應用，雖然帶來了顯著的教學改進和效率提升，但其實施與維護過程中的成本問題不容忽視。首先，大數據技術需要強大的硬件支持，包括服務器、存儲設備和高速網絡等，這些硬件設施的購置和升級成本較高。其次，大數據平臺的搭建和維護需要專業的技術團隊，涉及人力成本的投入，包括數據工程師、分析師和系統管理員等。最后，數據的采集、清洗、存儲和分析等環節都需要相應的軟件工具，這些工具的購買和更新也是一筆不小的開支。同時，隨著數據量的不斷增長，存儲和處理數據的成本也會隨之增加^［4］。因此，高職院校在推進大數據技術應用時，需要綜合考慮技術實施與維護的成本，制定合理的預算和投入計劃，以確保大數據技術的有效應用和可持續發展。

3.3 數據隱私與安全問題

在大數據時代背景下，數據隱私與安全問題顯得尤為重要。隨著大數據技術在教育領域的廣泛應用，高職院校積累了大量的學生信息、教學活動數據等敏感信息。這些數據若被不當使用或泄露，不僅會侵犯個人隱私，還可能引發安全風險。因此，如何確保數據隱私與安全，成為高職院校在應用大數據技術時必須面對的挑戰。首先，高職院校需要建立健全的數據保護機制。這包括制定嚴格的數據訪問控制政策，限制對敏感數據的訪問權限，確保只有授權人員才能訪問。同時，應采用先進的加密技術，對存儲和傳輸中的數據進行加密處理，防止數據在傳輸過程中被截獲或篡改。其次，高職院校應加強對數據使用的監管。在收集、處理和分析數據的過程中，應遵循合法、正當、必要的原則，確保數據使用的合規性。最后，高職院校應提高師生的數據安全意識。通過培訓和宣傳，讓師生了解數據隱私與安全的重要性，掌握基本的數據保護知識，提高自我保護能力。只有采取有效的保護措施，才能確保數據的安全，保障師生的合法權益，推動大數據技術在高職教育領域的健康發展^［7］。

3.4 數據質量與標準化問題

在大數據技術應用于高職教學質量管理的過程中，數據質量和標準化問題至關重要，高質量的數據是確保分析結果準確性和可靠性的基石。數據質量的不足可能導致分析結果出現偏差，影響決策的有效性，進而對教學質量管理產生負面影響。標準化則涉及數據收集、處理和分析的一致性問題，缺乏統一標準可能導致不同來源或類型的數據難以整合和比較，增加數據解讀的復雜性^［8］。因此，建立和遵循嚴格的數據質量控制流程和標準化協議，對于提升大數據技術在教學質量管理中的應用效果至關重要。這不僅有助于提高數據分析的準確性，還能促進數據的共享和相互操作性，為教學質量的持續改進提供堅實的數據基礎。

3.5 技術接受度與數字化學習環境

教師作為教學活動的直接執行者，他們對新技術的接受度直接影響著大數據技術在教學中的應用效果。研究表明，一些教師對大數據技術持開放態度，認為其能夠提供精準的教學反饋和個性化的教學方案，有助于提升教學質量。然而，也有部分教師對新技術的適應存在顧慮，擔心技術門檻高、操作復雜，可能會增加工作負擔。此外，一些教師對于數據隱私和安全性問題表示擔憂，擔心學生的個人信息被不當使用。學生方面，年輕一代普遍對新技術有較高的接受度，他們習慣于數字化學習環境，對大數據技術在教學中的應用持積極態度。學生們認為，大數據技術能夠提供更加個性化的學習資源和學習路徑，有助于提高學習效率。但是，也有學生對數據隱私表示擔憂，擔心個人信息泄露。綜上所述，提高教師和學生對大數據技術的接受度，需要從技術培訓、操作簡化、隱私保護等多方面入手，以消除他們的顧慮，促進大數據技術在高職教學質量管理中的廣泛應用。

4 結語

大數據技術在高職教學質量管理中的應用前景廣闊。它不僅能夠為教學質量監控提供數據挖掘和智能決策等價值，而且通過精準的數據分析，能夠揭示教學過程中的深層次問題，從而為教學改進提供科學依據。隨著大數據技術的不斷發展和完善，其在高職教學質量管理中的應用將更加深入和廣泛。未來，大數據技術將與人工智能、云計算等技術相結合，形成更加智能化、自動化的教學管理系統，實現對教學活動的實時監控和動態調整^［9］。此外，大數據技術還將在個性化教學、學生能力評估、教學資源優化配置等方面發揮重要作用，為高職教育的高質量發展提供強有力的技術支撐。總之，大數據技術將深刻改變高職教學質量管理的面貌，推動高職教育向更加智能化、精準化的方向發展。

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（編輯 張碧雪）

Research on the path of precision management of higher vocational teaching quality under the background of big data technology

LI" Yunshan， YANG" Yi*

（Changzhou Vocational Institute of Engineering， Changzhou 213164， China）

Abstract： This article studies the application of big data technology in higher vocational teaching quality management， and discusses how big data technology can help higher vocational colleges achieve accurate teaching quality management and improve teaching effect. Firstly， the article analyzes the current situation and existing problems of teaching quality management in higher vocational colleges， and then elaborates the application of big data technology in real-time collection and analysis of teaching process data， teaching quality assessment， personalized learning path construction， teaching feedback and improvement. At the same time， the article also discusses the challenges and countermeasures faced by the application of big data technology， including technical challenges and solutions， technology implementation and maintenance costs， data privacy and security issues， data quality and standardization issues， technology acceptance of teachers and students， and the importance of policy and regulatory environment support. Finally， it looks forward to the application prospect of big data technology in higher vocational teaching quality management.

Key words： big data technology; higher vocational; teaching quality management; application prospect

基金項目：江蘇省高校哲學社會科學研究一般項目；項目名稱：以大數據應用為導向的高職院校教學質量“督評導”一體化模式研究；項目編號：2024SJYB0970。全國生物技術行指委教改項目；項目名稱：新質生產力導向下高職生物技術類專業教育質量提升策略研究；項目編號：XMLX202411。常州工程職業技術學院教育教學改革研究課題一般項目；項目名稱：檢驗檢測類專業課程中思政教育與職業素養的融合研究；項目編號：24JY005。

作者簡介：李運山（1981—），男，副研究員，碩士；研究方向：教育管理。

*通信作者：楊怡（1979—），女，副教授，碩士；研究方向：高職教育。