大數據分析在高職醫學院校教學質量評估中的應用

中圖分類號：G712 文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2025.10.036

Application of Big Data Analysis in Teaching Quality Evaluation of Vocational Medical Colleges

ZHANG Zhengjun

（Linxia Modern Vocational College， Linxia， Gansu

AbstractWiththe rapid development of information technology， the application of big data analysis technology inthe fieldofeducation is becoming increasinglywidespread.Theevaluationof teachingqualityin traditionalvocational medical colleges has problems such as insuficient data standardizationand low evaluation eficiency. Big data analysis technology provides newsolutions for teachingqualityevaluation through multi-dimensionaldata colectionandanalysis. Vocational medical collges should guide management personnelto fulyunderstand big data analysis technology，stablish a diversified and scientific evaluation system，improve the management system of vocational collges，and build a scientific interactivemechanism，soasto fullleverage theadvantages of bigdata analysis technology，improvethe objectivity，standardization，andtimelinessof teachingquality evaluation，and provide strong guarantees forthe qualityof medical talent training.

Keywordsbig dataanalysis; vocational medicalcolleges; teaching qualityevaluation; evaluation system; interactive mechanism

高職醫學院校教學質量評估是保障人才培養水平的重要環節。隨著大數據技術的發展，傳統的評估方式已難以適應教育改革的需求。當前高職醫學院校在教學評估中普遍存在評價數據不夠客觀、評價主體過于單一、評價手段落后等問題。大數據技術以其海量數據處理能力和智能分析優勢，為解決這些問題提供新的技術支持。基于大數據的教學質量評估能夠實現多元化評價、實時監測與科學分析，對提升醫學教育質量具有重要意義。因此，探索大數據在教學質量評估中的應用成為當前研究的重要課題。

1高職醫學院校教學質量評估的困境

教學質量評估是高職醫學院校教育管理中的關鍵環節，它不僅關系到人才培養質量的監控，還直接影響著高職醫學教育的整體發展水平。然而，在信息技術迅猛發展的時代背景下，傳統的評估方式已難以適應現代教育發展需求。基于對當前高職醫學院校教學質量評估工作的深入調查，發現評估工作面臨著復雜而嚴峻的挑戰。長期以來，高職醫學院校的教學質量評估主要依賴于紙質問卷調查和人工統計分析，這種方式在面對海量教學數據時，往往耗費大量人力物力，評價效率低下。同時，由于缺乏規范化的評價標準和數據處理流程，評價結果的科學性和準確性難以得到保障[。更為重要的是，傳統評估模式過分依賴于教師的主觀判斷和學生成績等單一指標，評價維度單一，難以全面反映學生的綜合素質和成長軌跡。這些困境不僅制約著教學質量評估工作的有效開展，還阻礙了醫學教育質量的持續改進。如何突破傳統評估模式的局限，構建更加科學、客觀、全面的評估機制，成為當前高職醫學教育改革中亟待解決的重要課題。

2大數據分析的革新力量

2.1提升評價維度的廣度和深度

大數據技術在教學質量評估中的應用，能夠顯著提升評價維度的廣度和深度。通過智能數據采集系統，可以全面記錄學生的課堂表現、作業完成情況、實習實訓表現、社會實踐活動及心理健康狀態等多維度信息。具體而言，系統可以采集學生的上課出勤率、課堂參與度、線上學習時長、作業提交情況、實驗操作技能等數據。這種全方位的數據采集使評價體系能夠覆蓋學生在校期間的各種表現，突破傳統評價方式僅關注考試成績的局限。同時，大數據技術還能夠對收集到的數據進行深度挖掘和分析，通過對學生在不同時間段、不同場景下的表現進行比對和關聯分析，可以揭示出學生的成長軌跡和潛在問題，從而為教育管理者和教師提供更加精準、有力的決策依據。

2.2增強評價的實時性與動態性

傳統評估往往局限于期末或學年末的總結性評價，而大數據分析技術能夠實現對教學全過程的實時監測。教師可以根據學生的實時表現及時調整教學策略和方法，學生也能根據反饋及時調整學習狀態和目標。這種即時性的反饋機制可以大大提高教學的針對性和有效性，使教學質量評估從靜態的結果評價轉變為動態的過程評價。同時，大數據技術還能夠對學生的學習軌跡進行長期跟蹤和記錄，通過對這些數據的分析，揭示出學生的學習習慣、能力變化以及成長趨勢。這種長期性的數據積累和分析，為教育管理者提供了更加全面、深入的學生畫像，有助于他們更好地制定教育策略和措施。此外，動態評價還能及時發現教學過程中的問題，使教師能夠迅速調整教學方案，實現教學的持續改進和優化。

2.3提升評價的個性化與精準性

大數據技術使得個性化教育評價成為可能。通過對學生在多個維度上的表現進行綜合分析，系統可以識別出每個學生的獨特需求和優勢。基于這些分析結果，教師可以為每名學生量身定制學習計劃和發展路徑，真正實現因材施教。這種個性化的教育評價方式，有助于激發學生的學習興趣和求知欲，提高他們的學習效率和效果。除此之外，大數據技術還能夠通過量化分析和數據挖掘等手段，消除主觀因素的干擾，使評價結果更加客觀、準確。傳統評價中往往存在主觀性和模糊性的問題，導致評價結果不夠準確和可靠。而大數據技術通過嚴謹的數據分析方法，可以確保評價結果的科學性和公正性。這種精準性的提升，不僅有助于教育管理者和教師更好地了解每名學生的真實情況和發展潛力，還能為制定個性化的教育策略提供可靠依據。

3大數據分析技術在評估中的應用

3.1教學過程數據挖掘與分析

在高職醫學教學過程中，大數據技術通過對海量教學數據進行采集和分析，實現對教學質量的全方位監控。系統可以自動記錄學生在專業理論課程學習、醫學實驗操作、臨床技能訓練等環節的表現數據。通過數據挖掘技術，能夠發現學生在知識掌握、技能操作和臨床思維等方面存在的問題和規律。同時，教師的教學行為數據，如教案設計、授課方式、教學互動等信息也被納入分析范圍，從而形成完整的教學過程評估體系。大數據分析能夠對教學過程中的隱性規律進行挖掘。通過對學生在線學習行為、課堂參與度、作業完成質量等多維度數據的分析，可以識別出影響學習效果的關鍵因素。系統還能夠通過機器學習算法，自動識別教學中的最佳實踐和潛在問題，為教學改進提供科學依據。這種基于數據的教學分析方法，顯著提升了教學質量評估的科學性和準確性。

3.2學習效果預測與評價

大數據分析技術能夠基于學生的歷史學習數據，對其未來的學習表現進行科學預測。通過建立預測模型，系統可以分析學生在醫學基礎課程、專業核心課程以及臨床實踐課程中的學習軌跡，及時識別可能出現的學習困難。這種預測性評價不僅能夠幫助教師提前采取針對性的教學干預措施，還能為學生提供明確的學習目標和改進方向。此外，大數據分析還能夠通過關聯分析發現不同課程之間的內在聯系，為優化課程設置提供數據支持。系統通過對學生在各門課程中的表現進行綜合分析，能夠識別出課程之間的相互影響關系，有助于構建更加科學的課程體系。同時，通過對學習效果的動態監測和評價，可以及時發現教學中存在的問題，為教學方法的改進和教學資源的優化提供決策依據。

3.3臨床實踐能力評估

醫學教育的特殊性在于其高度的實踐性和專業性，因此臨床實踐能力的評估尤為重要。大數據技術可以通過采集學生在模擬訓練、臨床見習和實習過程中的各項數據，全面評估其臨床實踐能力。系統不僅記錄基本技能操作的完成情況，還能通過智能分析評估學生的臨床思維能力、溝通能力和職業素養。深入來看，大數據分析可以將學生在不同臨床場景下的表現進行系統化記錄和分析。通過對醫療操作規范性、臨床決策準確性、醫患溝通效果等多維度數據的整合分析，形成對學生臨床實踐能力的全面評估。同時，系統還能夠追蹤學生在不同實踐階段的成長軌跡，識別其在專業技能發展過程中的優勢和不足。

4大數據分析技術應用的保障措施

將大數據分析技術落地轉化為實際應用成果，需要在實踐中不斷探索和完善。通過多維度的探索實踐，逐步形成適合高職醫學教育特點的評估新模式。

4.1全方面了解大數據分析技術

高職醫學院校管理人員必須深入理解大數據分析技術在教學質量評估中的應用價值，系統掌握數據采集、存儲、處理和分析的基本原理，熟悉諸如ETL、數據挖掘、機器學習等核心技術，同時深入了解醫學教育評估的特殊需求，能夠將大數據技術與醫學教學實際相結合。管理人員還需具備數據安全意識，掌握數據加密、訪問控制等保護措施，確保醫學教育數據的安全性和隱私性。基于大數據分析的培訓內容還應包括數據可視化技術的應用，能夠將復雜的評估結果轉化為直觀的圖表展示。此外，管理人員需要掌握數據質量控制方法，建立數據清洗和驗證機制，保證評估數據的準確性和可靠性[5]。在實際應用中，管理人員還要注意培養跨學科思維，能夠將醫學專業知識、教育理論和數據科學有機結合，提升評估工作的專業性和科學性。

4.2構建多元科學的評價體系

基于大數據的醫學教育評價體系應涵蓋理論學習、實驗操作、臨床實踐等維度，通過設置科學的評價指標，實現對醫學生知識儲備、臨床技能、職業素養等方面的全面評估。同時，評價體系需保持動態性和開放性，能夠根據醫學教育發展需求及時調整和優化評價標準。此外，高職醫學院校還要建立權重合理的評分機制，以確保評價結果的科學性和公平性。

4.3完善高職院校管理制度

高職醫學院校需建立健全基于大數據的教學質量評估管理制度，明確各級管理人員的職責權限，規范數據采集、分析和應用流程，制定詳細的評估實施細則，包括評估時間安排、數據采集方式、分析報告要求等內容。同時，高職醫學院校要建立評估結果反饋機制，確保評估發現的問題能夠得到及時改進。此外，高職醫學院校還要建立評估質量監督機制，定期對評估工作進行審查和優化；要制定數據安全管理規范，明確數據訪問權限和使用范圍，防止數據泄露和濫用；建立評估結果應用制度，將評估結果與教師考核、課程改進、教學資源配置等方面有機結合，實現評估工作的實際價值；建議定期開展評估工作培訓，提升管理人員的數據分析能力和評估工作水平。

4.4構建科學互動機制

在大數據支持下，高職醫學院校應建立教師、學生、管理者之間的多維互動機制，實現評估數據的實時共享和反饋。教師可以及時了解學生的學習狀況并調整教學策略，學生能夠獲取個性化的學習建議，管理者可以掌握教學質量動態并作出決策調整。高職醫學院校要注重互動機制的實效性，定期組織教學研討會議，共同分析評估數據反映的問題，研究改進措施。同時，高職醫學院校要建立評估結果公示制度，保證評估工作的透明度和公信力。此外，高職醫學院校還要建立激勵機制，鼓勵教師和學生積極參與評估工作，提高評估工作的參與度和有效性。

5結語

大數據技術為高職醫學教學質量評估帶來革新性變革，高職醫學院校通過構建科學完備的評價體系，可以實現教學質量的全方位監測與評估。大數據分析不僅能提高評估的客觀性和規范性，還能增強評估結果的時效性和指導性。未來需要進一步優化數據采集機制，完善評估標準，加強評估結果應用，推動教學質量評估體系現代化建設。通過評估體系的持續改進，促進教學質量不斷提升，為培養高素質醫學人才提供有力支撐。

參考文獻

[1]孟秋竹.大數據分析在高職院校教學質量評價中的應用[J].中國管理信息化，2021，24（17）：204-205.

[2]王昌文，劉靜.大數據分析在高職院校教學質量評價中的應用[J].甘肅科技，2021，37（13）：20-23.

[3]牛磊.大數據技術在高職院校學生評價機制中的應用探析[J].河北大學成人教育學院學報，2024，26（3）：23-28.

[4]鄧書沫.基于大數據的高職院校教學質量評價體系構建[J].山西青年，2024（10）：45-47.

[5]唐慧羽.基于大數據挖掘的高職院校教育質量評價系統設計[J].信息與電腦（理論版），2023，35（9）：63-65.