大數據驅動下的智慧云教學質量評價體系構建研究與應用

摘要：近幾年，大數據和云計算技術在教育領域得到了廣泛應用。目前，智慧云教學可以實現教學資源的共享和學習成果的及時反饋，它已經變成了眾多高等教育機構的主要發展方向，該項研究的目標是創建一個基于大數據驅動的智慧云教學質量評價體系，通過大數據構建一套數據關聯系統，并利用數據挖掘和機器學習等先進技術，創建一個包括教學過程、學習效果和學習滿意度在內的多維度評價指標體系，以實時處理和分析這些數據。研究表明，這一評價體系能夠顯著提升教學品質，對于提高教學質量和優化教學決策具有重大的意義。

關鍵詞：大數據；云計算；智慧云；教學質量評價

中圖分類號：G521" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）07-0080-04

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

“十四五”規劃強調了深化教育改革的重要性，并建議建立和完善教育評價體系和制度。本研究充分發揮在線教育的獨特優勢，持續優化一個隨時隨地都可以學習的終身學習體系，致力于創建一個充滿活力和動力的學習型社會，以實現各種不同學習方式的成果能夠相互認可。21世紀標志著信息技術的迅猛發展和日益變化的時代，其中開放性、共享性、交流和合作已經變成了這個時代的標志性特點。傳統的課堂教學質量監控和評價體系已經不適應當前多樣化的教學模式，因此，需要建立一套科學、系統化和高效的教學質量監控與評價體系。在特定的教學階段，需要對智慧云教學中教師的授課方式、學生的學習過程以及師生之間的互動進行持續的監控[1]。所以，在面對如此情況的時候，可以通過大數據和云計算技術實時處理教學過程中產生的數據。從而，可以通過精確的畫像、多維度的數據分析、教學質量動態監控和專題分析等多種應用手段，以此使得決策過程更加高效、精準。這樣，在今后的教學管理中能夠更具有針對性和時效性，從而有助于提高教學質量評價體系的水平。

1 智慧云教學質量評價體系的現狀及問題

傳統的教育體系根深蒂固，各高校已經習慣于督導評教和學生評教為主的教學質量評價體系。隨著教學數據的不斷增多，這種評價主體、評價方式單一，重結果輕過程、缺少時效性的評價體系已經不再適用于當前的形勢。在如今開放、共享的時代背景下，信息化技術展現出了數字化、網格化和智能化的特點。傳統的教學評估方式顯得過于簡化，應該鼓勵更多的參與者進行評估，使得評估更為全面化、多樣化。

教育部頒發的《關于深化本科教育教學改革全面提高人才培養質量的意見》[2]和《教育部關于加快建設高水平本科教育全面提高人才培養能力的意見》[3]兩份文檔，都明確了要完善和加強高等教育機構內部的教學質量評估機制。將教學評估體系全面覆蓋教學質量報告、教學評估、專業評估、過程評估、教師評估以及學生評估等多個方面。借助大數據和云計算技術，建立一個融合動態監控和定期評價功能的創新評估框架。該評估體系，不再是以前的模樣，要依賴數據和事實，確保結果的準確性和客觀性，不斷提高評估的效率，從而構建一個全面、多層次和多角度的高校教學質量評估和保障機制。

2 構建智慧云教學質量評價體系的基本原則

在大數據的背景之下，智慧云教學評價因其復雜性和獨特性，其科學性、客觀性、全面性和動態性成為構建智慧云教學質量評價體系的核心原則，這有助于更好地利用大數據的潛在優勢。

隨著信息化時代的不斷進步，智慧云教學已經涵蓋了線上和傳統的線下兩大教學模式。為了確保所有的教學環節和內容都被納入，不應僅僅局限于評估教學效果。在構建智慧云教學質量評價體系的過程中，本研究選擇多個可以量化的指標，包括學生的學習行為數據、教師的教學行為數據以及課堂互動數據等。在評估的主體選擇上，本研究不僅考慮了教師、管理者和技術的評價，還納入了學生的自我評價、與同伴的相互評價以及同行之間的評價[4]，確保了主觀與客觀的評價都能同步進行。

2.1 評價內容全面化

在智慧云的教學模式中，無論是課前的預習、課堂的授課、課后的復習還是課后的測試，都強調了評估的重要性，使得評價的各個環節更為深入。在線教學過程中，對于學生在線學習的積極性、學習成果、回答問題的深度、參與的程度以及師生之間的交互等各個方面，都存在著一定的評估標準。

2.2 定性與定量評價相結合

在構建智慧云教學模式的質量評估體系時，不僅要對眾多指標之間的權重進行精確分配、精確計算這些指標值，并設計出具體的評估方法，更關鍵的是要科學地選擇評價指標。此外，對評估的結果進行詳盡的分析和及時的反饋是絕對必要的。鑒于評價對象的多樣性和各評價對象間的差異性，智慧云教學模式在實際操作中應根據各地的具體情況進行調整，結合定量和定性的方法來實施。定量的評估方法確保了結果的客觀和準確，而定性的評估方法則確保了結果的適應性和靈活性。將這兩種方法結合起來，可以在很大程度上確保結果的真實性和準確性。

所以，建立完整的教育質量評價體系首先得切實滿足高校教育質量評價的實效性、發展性和常態化特征，在應用實踐中，應構建一個涵蓋“調研、設計、論證、實施、反饋及再設計”環節的持續改進與循環評價機制。其次，在構建教育質量評價體系的過程中，應當借助大數據的強大力量，對在教學過程中產生的數據進行深入思考和分析，從而產生智慧云的教學質量評價結果，以此推動教學評價模式的革新：由依賴經驗的宏觀、定性評價方式，轉變為依托數據的微觀、量化評價方式，并且從原本的事后評價模式，轉變為實時的動態評價模式。所以，在構建智慧云教學質量評價體系的過程中，要有一個科學、全面且多元化的標準，將定量和定性融合，以此提煉出一套完整的教學質量評價體系理念。本研究擬采用以下方法：1） 對各高校現有的教學質量評估模型進行調查研究，從中吸取教訓，識別出存在的問題和不足，并依此作出改進；2） 對老師和學生進行問卷調查，了解智慧云教學的重要性?；谶@些評估結果，可以啟動智慧云教學的預警系統，進行精確的督導，并持續推進智慧云教學質量的提升，確保智慧云教學質量評價體系能夠持續、穩健、高效的發展。具體過程如1所示。

3 基于大數據的智慧云教學質量評價體系系統設計

3.1 總體架構

智慧云教學系統通常由三個主要組成部分構成：第一部分是服務器、存儲硬盤以及網絡等硬件設備；第二部分是平臺系統，該系統包括認證、授權和數據庫處理等多個功能；第三部分專注于軟件，作為智慧云的高級服務，它是智慧云的關鍵組成部分，教育系統在這個層面上進行了系統的部署，并通過一個統一的用戶界面為用戶提供必要的服務。

智慧云教學質量評價系統，在大數據的驅動下，主要由教室端模塊、服務端平臺以及用戶端界面三大部分構成，如圖2所示。

圖3展示了智慧云教學質量評價系統的整體架構，主要包括學習行為數據、教師的教學行為數據以及課堂互動數據等多方面的數據收集。通過對這些數據進行分析，建立相應模型。通過運用數據挖掘和機器學習等先進技術，能夠自動化地收集和預處理數據，從而確保數據的準確性和實用性。

3.2 智慧云教學質量評價系統的功能設計

這一系統與傳統的評價體系設計有所不同，它能夠實時且全面地自動收集與課堂教學相關的視頻、音頻、課件和學生作業等數據，并將這些收集到的教學數據進行整合，以方便后續的分析和應用。通過運用大數據和AI算法對收集到的數據進行了深度分析，以識別教學過程中的長處和短板。基于這些分析結果，自動生成了教學評價報告，旨在為教師提供改進建議，同時也為學生提供學習反饋，協助他們調整和優化學習策略。

1） 大數據采集與分析功能模塊

為了確保評估結果的精確性和客觀性，本研究采用了大數據挖掘技術，對智慧云教學評價體系中的數據進行了全方位和完整的收集。由于目前的教育信息化平臺大多是以互聯網為基礎建立起來的，沒有考慮到課堂教學時教師與學生之間以及學生與其他人員之間存在大量的交互行為。因此，在本評價體系里，需要實時記錄教學課堂的狀況，并對教學監控的數據進行收集。只有綜合這些教學評價數據，才能確保數據的完整性和準確性。同時將在線學習記錄作為學生評價標準之一，通過與課堂教學效果對比分析來實現教學質量評估。此外，課堂教學模式支持在直播和點播之間進行切換。在評估過程中，每一個被評估的對象都是一個獨立的個體，他們不受時間和地點的束縛，能夠在任何時間和地點提供評估結果。

2） 課程資源管理功能模塊

在系統的錄播部分，可以使用大數據來分析錄制的課堂教學數據通過將視頻數據與評價數據進行綜合分析，可以生成一份具有實用價值的教學檔案，以便在后續的分析過程中提供有用的反饋信息。在這個模塊里，教師可以實時地審視教學質量的評估，多次查看相關的教學視頻，吸取優點并彌補不足，從而在未來的教學活動中逐漸提升自己。

3） 教學評價管理和反饋根據功能模塊

智慧云教學質量評價體系系統的核心組成部分是教學質量管理模塊，該模塊主要包括評分評價和文字評價兩種方法，并能生成圖表樣式的分析結果[5]，使人一目了然。本研究介紹了基于智慧云平臺下對課堂教學質量評價指標體系構建過程中需要解決的問題以及如何應用該評價指標。對于一節課的教學品質，可以從學生、教師、督導、行業同仁、管理者等各種不同的視角來進行評估。在制定教學質量評價標準時，需要根據評價者的不同身份和角色來設計多樣的評價準則，并為其提供適當的空間進行書面評價，從而給出針對性的改進建議。這樣不僅能有效地對課堂中出現的問題做出判斷，而且也能幫助大家發現不足。此外，各位教師也可以基于所提供的評價來做出相應的回應和反饋，集思廣益，互補不足，以實現教學質量和效率的即時提升。

4 智慧云教學質量評價體系構建

智慧云教學不僅涵蓋了線上和線下的教學方式，要構建其評價體系，核心在于評價指標體系的構建。由于評估的主體涵蓋了教師、學生、同業、督導和管理者等不同群體，每個評價者都有其獨特的特質，因此在構建評價指標體系時，應更為全面、實用和靈活地考慮。因此，在設計過程中，本研究根據課前學習、課堂學習和課后復習這三個階段，分別構建了一、二、三不同的分級指標，并對這些指標進行了合理的權重分配，基于這些，本研究構建了一個完善的智慧云教學質量評估體系，如表1所示。

本研究在教學質量評價體系中，主要是從基礎性評價、過程性評價和結果性評價三個方面進行考核，所占比例分別為3∶4∶3?；A性評價主要是針對教學中的軟硬件設施，因此課程準備作為一級指標，教學資源準備、資源開發、平臺建設、多媒體環境作為二級指標，所占比例為3∶3∶2∶2。過程性評價涉及授課關鍵環節，從課前、課堂、課后3個一級指標出發，選取了7個二級指標，爭取將老師和學生的行為都能面面俱到。結果性評價，從一級指標期末評價出發，涉及了專業知識技能和滿意度2個二級指標。并且在各個二級指標的基礎之上，又有三級指標，各自都占有權重值，一目了然。

5 結束語

隨著大數據技術的快速發展，智慧云教學質量評價的作用越來越明顯。大數據能夠收集并分析大量學生學習數據，為個性化教學提供科學依據。在智慧云教學環境下，建立一個既科學又合理客觀的教學質量評估體系，不僅能夠實現教學過程的精準監控，還能夠為教學改進提供科學依據，激發學生學習的主動性和積極性，推動教育質量的持續提升。

參考文獻：

[1] 王國華，卓澤朋，周光輝.大數據背景下線上教學質量監控與評價體系的建構[J].淮北師范大學學報（哲學社會科學版），2020，41（3）：107-111.

[2] 張靜.應用型本科高校社會服務管理制度體系構建研究[J].南寧師范大學學報（哲學社會科學版），2021，42（2）：83-91.

[3] 劉季平，蘇長和.政治學專業課程思政建設的有益探索：復旦大學政治學專業課程思政建設經驗[J].教學與研究，2021（8）：105-112.

[4] 譚秀閣.混合式教學視域下教學質量評價體系探究[J].西安文理學院學報（社會科學版），2020，23（2）：71-75.

[5] 唐秀忠，蘭曉俐，陳洪磊.基于大數據的高校教學質量評價系統設計研究[J].開封文化藝術職業學院學報，2020，40（2）：120-122.

【通聯編輯：李雅琪】