高校本科教學質量評價系統的設計與實現

中圖分類號：G643 文獻標志碼：A

0 引言

高校本科教育質量是衡量高校綜合實力的核心指標，本科教學作為人才培養的基礎環節，其質量評價體系的科學性與有效性至關重要。近年來，隨著“雙一流”建設的深入推進，教育部明確提出“以評促改、以評促建”的教學質量提升方針。然而，傳統的高校教學質量評價模式普遍存在以下問題[1]

(1)評價指標僵化：多數高校采用固定評價模板，難以適配不同學科、課程類型的差異化需求。

(2)數據整合低效：學生、督導、同行等多源評價數據分散，人工統計耗時長且易出錯。

(3)反饋閉環缺失：評價結果多以簡單分數呈現，缺乏對教學短板的深度分析與針對性改進建議。

(4)管理決策滯后：管理人員難以及時獲取動態教學質量評價，影響干預措施的時效性。

針對上述問題，現有研究主要集中于評價模型的優化和單一技術模塊的開發[2]，缺乏覆蓋“指標配置一數據采集一智能分析一決策支持”的全流程數字化解決方案[3]。本文以管理人員實際需求為導向，設計并實現了一體化的本科教學質量評價系統，通過引入動態可配置的多級評價指標模型，支持不同學科權重的靈活適配，采用混合架構（B/S)與多源數據融合技術，實現評價數據的實時采集與可視化分析，結合自動化預警機制與改進建議生成算法，構建“評價一反饋-改進”的閉環管理流程。

1 系統的設計目標

1.1 總體目標

構建覆蓋評價流程閉環管理（指標配置 $$ 數據采集 $$ 分析反饋 $$ 改進跟蹤）、支持多角色協同（學生、教師、督導、管理員）的數字化教學質量評價系統，實現以下核心目標。

(1)動態配置：支持評價指標、權重、流程的靈活調整，適配不同學科與課程類型的差異化需求。

(2)數據驅動：整合多源評價數據（定量評分 ⁺ 定性評語)，提供可視化分析與決策支持。

(3)高效反饋：建立“評價-反饋-改進”閉環，縮短管理響應周期。

(4)安全合規：保障數據隱私（匿名評價、脫敏處理)與操作審計(全流程留痕)。

1.2 具體目標

具體設計維度及設計目標如表1所示。

表1維度及設計目標

基金項目：廊坊市科學技術研究與發展計劃自籌經費項目;項目名稱：基于大數據技術的高校本科教學質量評價系統構建研究；項目編號：2023011087。本科校級教育研究與教學改革項目；項目名稱：基于審核評估的本科教學質量保障體系構建研究；項目編號：JY2024A06。作者簡介：王娜(1976—），女，工程師，碩士;研究方向：計算機應用，教學質量評價與管理。

2 系統架構設計

2.1 整體技術架構

系統的功能設計在綜合性能上要優先考慮系統的先進性，實現接口開放，便于擴充[4]。本系統采用JavaScript語言設計，利用瀏覽器/服務器（B/S)的三層架構，嚴格將數據層同顯示層分離，具有更好的安全性。

(1)采用前后端分離的分布式架構。

表現層：Web端（Vue.js + Element UI) + 移動端（預留小程序接口）。

Web端：基于Vue.js + ElementUI，構建面向學生、教師、督導和管理員的操作界面。

移動端(預留擴展)：提供釘釘小程序接口，支持移動端評價與數據查看。

第三方接人：通過RESTfuIAPI對接教務管理系統，同步課程、教師、學生、班級信息。

(2)服務層：SpringBoot微服務集群包含用戶服務、評價服務、分析服務、報表服務。

(3)微服務集群。

用戶服務：負責身份認證、權限管理

評價服務：處理評價提交、指標動態渲染、匿名化處理。

分析服務：執行數據聚合，如院系排名計算、NLP評語分析。

報表服務：生成可視化圖表與PDF/Excel報告。

(4)消息隊列：使用RabbitMQ異步處理耗時任務，如大規模報表生成。

(5)數據層。

MySQL：存儲核心業務數據，如用戶表、課程表、評價記錄表。

MongoDB：存儲非結構化數據，如評語文本、日志詳情。

Redis：緩存高頻訪問數據，如評價指標配置、熱點教師排名。

Elasticsearch：支持評語全文檢索與關鍵詞分析。

(6)基礎設施層。

Nginx：反向代理與負載均衡，支持橫向擴展。

Docker：容器化部署，保障環境一致性（開發、測試、生產)。

云服務器集群：依托云服務器（阿里云/騰訊云）實現彈性伸縮與高可用性。

2.2 系統設計框架

系統設計框架及核心功能如表2所示。

表2系統設計框架

3關鍵技術實現

3.1動態指標樹渲染

前端實現：使用Vue.js遞歸組件渲染樹形結構，實時校驗權重總和。

//示例：實時校驗權重

}}%) \"node.children\":nodes =

node.children\"/>

publicclassEvaluation{ @ Column(name τ=τ \" evaluator_id\") @ EncryptedField（algorithm σ=σ \" AES\")//JPA加

密注解 private String evaluatorId;

3.2 數據安全設計

匿名化處理：學生評價課程記錄中evaluator_id字段加密存儲，僅超級管理員可解密（通過Shiro權限控制)。

//示例：評價記錄脫敏 @ Entity

4系統功能規劃

4.1模塊化設計思想

本系統采用模塊化設計思想，基于用戶角色劃分功能模塊[5]，形成“用戶層-功能層-數據層”的完整架構。系統的總體功能模塊框架如圖1所示。

圖1系統總體功能模塊框架

4.2系統主要功能模塊

4.2.1 聽評課管理

(1)評價表設置：用于對不同課堂綁定不同評價表的設置，可支持批量操作。

(2)角色聽課數量設置：用于每學期對各類角色綁定相應聽課數量，如：校級督導20學時，院級督導15學時，校領導4學時，職能部門及二級學院負責人8學時，教研室負責人6學時，同行教師4學時，班主任、輔導員綁定班級課堂等，支持按學期設置，不同學期可進行復制。

(3)教師聽評課管理：一鍵安排輔導員、班主任應聽課程；聽課執行情況的查看；教師聽課報表功能。

(4)聽評課統計：對評價的數據進行多維度統計分析，如按課堂統計、按課程統計、按教師統計等；根據聽課教師打分情況自動計算授課教師本學期的總分、平均分；顯示授課人、聽課人、課程名、上課時間、實到人數、遲到人數和學生聽課狀態；結果可以導出Excel、Word等特定格式。

(5)聽評課結果反饋：根據評價表對授課教師的課堂表現、學生出勤情況等信息進行記錄。完成后可查看評價結果。

4.2.2 評價管理

(1)評價表管理：用戶可基于指標庫創建各類評價表，設置分值、是否必答題等參數，評價表可進行修改、復制和刪除操作；評價表數量不限。

(2)即時評價：由任課老師發起的評價。學生在課程教學進行過程中對教學質量進行即時的評價反饋（要求可匿名）。發起人可統計評價結果。

（3)階段性評價：由學院或學校管理人員發起的評價。學生在某一階段教學活動結束時，對階段性教學質量進行評價（要求可匿名）。發起人可統計評價結果。

(4)終結性評價：由學校管理人員發起的評價。學生在某學期教學活動基本結束時，對該學期的教學活動進行最終性評價（要求可匿名）。發起人可統計評價結果。

4.2.3信息員反饋管理

（1)反饋內容管理：設置反饋內容的分類，歷史版本要求保留。分類數量不限。

(2)指派管理：支持安排學生信息員，撤銷信息員時，歷史信息記錄應做邏輯刪除，非物理刪除。

(3)信息反饋管理：學生信息員依照反饋類型對相關問題進行反饋，可上傳照片及文檔附件，數量不限。對于未鎖定的信息，可反復修改。

（4)反饋結果管理：學生信息員反饋結果，可導出到Excel。可回復學生反饋的問題。

4.2.4移動評價系統

移動評價系統實現評價任務提醒及業務提醒功能、教師或學生查詢評價任務及結果的功能、教師或學生移動端評價功能、教學質量監測部門查詢評價結果及統計分析的功能。

4.2.5 系統管理

(1)統一身份認證：基于學校統一身份認證平臺，實現單點登錄。(2)業務數據對接：保證學生、教師基本數據定期同步，教學過程性數據實時準確讀取，高效保證業務數據的準確性。(3)功能包括：基礎數據管理、學年學期配置、課程庫/教師庫同步教務管理系統、評價周期參數設置、安全與日志管理、數據加密傳輸（SSL）、操作日志審計追蹤、定時備份與災難恢復。

5構建智能化、動態化的教學質量監測體系

高校本科教學質量評價系統的設計與實現，通過技術創新與教育評價理論的深度融合[6]，不僅可以實現傳統評價模式向數字化、網絡化轉型，更在以下層面取得突破性進展。

(1)技術賦能評價革新：依托多模態數據分析與AI算法，突破人工統計的時空限制，實現評價結果實時生成與動態預警。

(2)教育生態重構價值：學生評教數據與學習行為分析的關聯挖掘，建立“教”與“學”的反饋閉環。管理決策支持模塊實現資源配置的精準調控，促進教學質量持續改進，形成“評價-診斷-成長”的良性循環。

(3)可持續發展特征：微服務架構保障系統彈性擴展能力，支持評價指標體系的動態演進。智能報告生成系統沉淀教育智慧，形成可遷移、可復用的評價

知識庫。

6結語

本文的設計創新點：（1)動態指標樹。支持多級指標配置與權重動態調整，適配學科差異化需求。(2)混合分析引擎。結合結構化數據統計與文本挖掘，生成深度教學診斷報告。（3)閉環管理流。從數據采集到改進跟蹤的全流程數字化，提升管理效能。(4)增強式評價反饋機制。建立AI驅動的“評價-反饋-改進\"閉環系統。（5)實施效果創新。實現評價結果與教師發展、專業認證、資源配置的智能關聯。

本系統仍需完善之處：(1)跨平臺數據標準化建設有待加強，教師數字素養差異影響系統效用，智能化診斷的決策解釋性仍須提升；（2)未來將重點推進教育大模型的應用深化，探索基于量子計算的超大規模教育評價模擬，最終形成教育質量治理新范式

參考文獻

[1]陳玉琨.教育評價學[M].北京：人民教育出版社，2020.

[2]王曉東，李華.基于AHP的高校教師教學質量評價模型[J].教育研究，2020(3)：45-52.

[3]張偉.基于SpringCloud的在線評教系統設計與實現[J].計算機工程與應用，2021（12)：234-240.

[4]李建平.基于微服務架構的教學評價系統設計與優化[J].計算機工程與應用，2022(5)：112-120.

[5]張華.多源教育數據融合與可視化分析研究[J].電化教育研究，2023(3)：67-74.

[6]王戰軍.高等教育質量評價：模型與實證[J].中國高等教育，2021(12)：34-39.

(編輯 王永超)

Design and implementation of an undergraduate teaching quality evaluation system for higher education institutions

WANG Na， ZHANG Lijuan， CHEN Danqi (Institute of DisasterPrevention，Langfang O652O1，China)

Abstract:To enhance the scientific rigor and eficiency of undergraduate teaching quality management in universities， a comprehensive undergraduate teaching quality evaluationsystem has been designed and implemented based on the institution’scurrnt educational landscape.Byconstructing a“four-dimensional collaborative”evaluation model— integrating student evaluations，peerreviews by faculty，supervisoryprocess-based evaluations，and management decisionsupport—the system incorporatesmulti-source heterogeneous data fusion technology andan AI-powered analyticsengine.This significantlyimproves theconversion eficiencyof evaluation dataintoactionable teaching decisions，providing universities withan expandable technical framework anddataanalysis foundation to establish a “evaluation-feedback-improvement”qualityclosed-lop.Theimplementationof thissystemoffersaninovative paradigmfor higher educationdigital transformation，injecting sustained momentum for improvement into the new era of educational quality culture characterized by“evaluation-driven development and evaluation-driven reform.”

Key words: teaching quality; evaluation； design; visualization; closed-loop