基于大数据的高校教学质量评价体系研究

2022-09-11

一、大数据对高校教学质量评价体系的意义

大数据, 通常指一段时间内难以用传统软件工具完成抓取、管理及处理的数据集合。大数据之“大”, 不仅在于其规模, 更重要的是对海量数据的深度挖掘和科学决策, 探寻其背后的隐藏关系与潜在价值。

教学质量评价是指按其预定教学目标、教学质量标准, 为确保教学过程各阶段及最终结果达到预定目标, 对教学全过程及其影响因素、管理环节进行的考察、评价、反馈、调控、完善等活动。高质量的教学质量评价体系, 是高校教学质量得以有效提高的保障。然而, 现有的高校教学质量评价体系, 却普遍存在多着眼于结果性评价而忽视过程性评价、评价指标不够全面细致、评价方法、途径不够科学客观、评价结果展示形式过于单一等问题。

大数据时代的到来, 给高校教学质量评价体系提供了新的思路、方法及技术支撑, 建立基于大数据的高校教学质量评价体系, 对推进高校教学改革, 具有非常重要的意义。

二、基于大数据的高校教学质量评价体系的特征

第一, 评价全过程化。学习是一个极为复杂且持续性的过程, 不能仅凭结果评价来判断其教学质量;从更深层次而言, 结果性评价忽略了学生的学习背景与基础以及学习过程中的细节, 难以实时对教学进行反馈、改进。但是大数据技术使得收集教学全过程中的所有教学数据成为可能, 并经过大数据统计、分析、挖掘, 实现全过程评价。第二, 评价标准量化。在大数据时代, 逐步增强的数据监测、分析能力使得曾经受客观条件限制, 而难以纳入评价标准的因素或界定比较模糊的因素, 有了实现量化的可能, 如对学生身心发展、学习兴趣等难以衡量的因素, 可通过细化指标, 并基于大规模数据收集、分析, 做出科学合理的推测与评价, 从而使得评价结果更加客观化。第三, 评价多层级化。大数据可使教学质量评价体系向多层次扩展与延伸, 从而使得教学各相关方基于理性证据而非仅靠经验与直觉做出更科学的决策。在大数据时代, 高校教学质量评价体系所采集的数据, 在深度 (学习结果、影响因素等相关数据) 、广度 (学生、课堂、学校、国家等各层面的相关数据) 、细分度 (各个学生个性化发展相关的数据) 等方向上都在不断延伸, 为基于大数据的科学决策提供了基础。第四, 评价多途径化。大数据使得高校教学质量评价突破了以前的封闭性, 可通过覆盖学生所有的学习活动与行为表现, 收集、汇总不同来源与类型的大数据, 分析、完成学生的综合素质评价与发展性评价。进而还可基于不断积累的教学大数据, 挖掘数据背后潜在的关系, 设置不同参数, 构建评价模型, 从多途径提高评价的准确性。第五, 评价多功能化。大数据使得高校教学质量评价体系的问责功能与改进功能达到了更好的协调。即基于大数据的高校教学质量评价体系既可向利益相关者 (国家、社会、学校、家长、学生本人等) “用数据说话”, 基于证据说明高校的教学质量;同时还能通过对学生情况、学习过程全面深入的了解与把控, 以及学习过程中实时反馈的评价数据, 推动“数据驱动决策”, 及时改进教学中存在的偏差与失误, 促进教学质量的提高。

三、基于大数据的高校教学质量评价体系的实现路径

(一) 教学大数据的全过程采集

对教学大数据的全过程采集, 并使其常态化, 是基于大数据的高校教学质量评价体系实现的基础。因此, 要将采集日常教学数据成为高校教育管理中很重要的一环。通过互联网、智能终端等高科技设备, 可对教师与学生所有与教学相关的数据实现连续的、伴随式的收集, 包括学生的课堂表现、阶段测试、小组讨论、借书频率、在线互动、资料检索、自我评价、同学互评等数据, 教师的教学成果、科研项目、著述论文、在线答疑、督导评价、同行互评、学生评价等数据, 都对教学质量评价有极高的价值, 这是评价结果是否准确、能否实现评价目标的关键。

(二) 教学大数据的科学化管理

对教学大数据的科学化管理, 是基于大数据的高校教学质量评价体系实现的技术支撑。要确保采集到的数据有效用:一方面, 需要高校各相关部门的共同参与、互相配合, 形成制度化的数据收集、共享、应用及反馈机制;另一方面, 要对来源不同、类型繁多、规模巨大的数据进行核查、筛选、整理与分析, 挖掘出挖掘出对高校教学质量评价有价值的信息, 进行分类、分级存储, 以确保大数据在评价过程中发挥最大的作用。

(三) 教学大数据的有效性应用

对教学大数据的有效性应用, 是基于大数据的高校教学质量评价体系实现的手段与价值所在。一方面, 将教学大数据纳入高校教学质量评价体系, 可完善评价体系自身的建设, 实现目标性评价、结果性评价、过程性评价以及学生主体评价等的有机结合;另一方面, 基于评价的反馈信息, 通过挖掘大数据的多样化应用, 如对学生学习状况的预警, 师生可进行实时沟通, 进而教师可改进其教学设计、学生可管理其学习进程, 这样通过加强教学各相关方对评价的参与积极性, 最终从根本上提高评价的效能。

四、结束语

总之, 将大数据引入高校教学质量评价体系, 通过采集、管理、应用教学全过程数据, 并利用其提供的理性证据与科学决策, 可实现高校教学质量全过程、多层级、多途径、多功能的评价, 进而使高校教学质量评价体系更加科学、全面、准确、客观。

摘要：科学合理的教学质量评价体系, 是高校教学质量的保障。大数据为完善现有的高校教学质量评价体系提供了新的思路、方法及技术支撑, 因此尝试建立基于大数据的高校教学质量评价体系, 是与时俱进、推动高校教学改革的重要措施, 意义非常重大。本文首先分析了大数据对高校教学质量评价体系的意义, 其次阐述了基于大数据的高校教学质量评价体系的特征, 最后探讨了基于大数据的高校教学质量评价体系的实现路径。

关键词：高校大数据,教学质量评价体系,实现路径