大数据时代程序开发类课程教学行为评价体系构建

朱静宜

摘要：大数据指的是由数量巨大、类型众多、结构复杂的数据构成的数据集合，是基于云计算的数据应用与处理模式，通过数据的交叉复用、集成共享形成的智力资源和知识服务能力。利用大数据技术，分析了传统教学行为评价存在的问题，提出了基于大数据的教学行为评价体系，最后阐述了大数据对教学行为评价产生的效益，使用数据做支撑，提高了程序开发类课程教学行为的有效性。

关键词：大数据；教学行为；评价；构建

引言

课程教学评价是指根据教学目标和任务，运用可行的评价技术和手段对课程的教学活动和效果进行测量、评定的过程。包括教师教学质量评价与学生学习成绩评价两个方面，通过评价过程的诊断、反馈、激励与调控作用，促使教师改进教学质量，提高学生的学习兴趣，使学生的综合素质和创新能力得到提升。互联网作为一种现代化教育技术，也势必被彻底、广泛地运用于课堂，尤其是将信息化技术与教学场景、教学内容深度融合应用，再结合大数据的技术实现手段，可以对传统课堂、教与学的行为分析等做创新型教育模式。

1传统教学行为评价存在的问题

信息化技术的发展已对学生学习行为与教师教学行为的分析起到了积极的作用，但是要做到科学分析，就需要将教学内容与教学过程无缝的信息化对接。目前高校的信息化手段只是实现了上课资料的上传下载等文档管理功能。因此在教学行为评价过程中，存在着以下两方面的主要问题。

1.1学生学习行为的分析手段不足

传统意义上，对计算机程序开发类课程而言，评价学生学习效果的做法很简单，就是阶段性的考试，比如某学生Java程序设计80分、Android开发基础70分等，但是对于学生或者企业来讲，这个分数都是没有价值的。即对于学生的评价，此评价值不能清楚地告知学生是否能胜任某公司的工作或具体任务。同时，也无法让企业准确地评价或知悉某学生是否能胜任公司需要招聘人选的职位能力。此外，这种做法往往有各种通过率指标要求，很难真实的反应学生学习技能的掌握程度或者教师教学的质量，对于企业来讲，仅仅依靠学生的一个成绩单，很难界定学生具备实践动手能力的程度，而更多实用型企业需要真正掌握技术、能干活的学生。

学生在实践教学课堂上做某个项目任务时，为了实现这个项目任务，传统的技术手段很难获知具体需要掌握哪些知识技能点才能够实现，如果有些知识技能点还没有学习，也很难通过快速便捷的手段，让学生进行颗粒化碎片化移动化的学习。

1.2教师教学行为的分析手段不足

在实践教学领域，对教师而言，如何通过信息化手段分析出学生的学习效果与自己授课效果的关联性，例如教师需要班级学生能够开发重现某个中大型的项目，涉及到多门课程的知识与技能时，如果整个班级完成的效果都不好，那么教师很难精准定位具体是哪些知识技能在传授的过程中出现了问题。采用传统的教学行为手段难以解决这个问题。此外，对每次学生上交的项目任务进行评价，涉及到大量统计、批改等问题，这个靠手工实现，工作量特别巨大，给教师授课带来了极大的不便。

2基于大数据的课堂教学行为评价体系的构建

目前，随着信息化技术的推进与“互联网+教育”改革的深入，摒弃了传统的常规手段通过考试来评价学生学习的效果以及教师授课的质量。通过信息化教学技术与课堂教学内容的融合，程序开发类课程教学尤其是实训课堂及上机课堂，直接通过大数据技术，把学生完成项目的程度和教师教的行为记录下来，这样就真正实现了教学信息化流程与教学内容的无缝对接。大数据技术的日新月异，为程序开发类课程教学行为评价体系的构建提供了便捷的手段。

2.1基于大数据的学生学习行为评价

通过改进传统的课程教学行为评价方式，在程序开发类课程中，利用大数据技术，实时记录学生各个阶段重构项目任务的情况，作为评判教学效果的依据。例如学生在学习课程的过程中或者学习了一门或数门课程后，教师就让学生重构某个项目，如果学生能够一次性重构60%的功能，我们给学生在这一门或者这数门课程能力的评分为60分，如果对评价效果的精度和准确性要求比较高，可以将工程项目的颗粒度变小，即把某个项目重新划分成几个任务或者多个功能，同时加入与课程知识技能点吻合度高的多个项目取平均值。例如某个学生，在大一的时候完成了“某个课程基础项目”40%的功能，大二的时候完成了“阶段性项目”60%的功能，大三的时候完成了“综合性项目”80%的功能，类似这种学生能力描述，企业通过看学生在校期间的数据就能断定其是否是企业需要的潜在人才，这种评价方式对学生能力的挖掘特别有效。基于大数据的评价手段，对于评价学生学习效果、教师授课质量都比较客观、真实。

2.2基于大数据的教师教学行为评价

利用大数据技术，教师在课堂教学过程中，教师可以跟踪自己的每一个教学环节，除了记录每一位学生的到课出勤率、项目的进度、完成情况和正确性等数据外，还记录了教师在课堂上所教授的知识技能点和各种行为，及师生之间互动的时长与频率等各方面的数据。对这些数据进行采集、统计、处理和分析，形成新的基于大数据的教师过程性教学行为评价方式，使得对过程性评价的测量和评估变为可能。

3大数据对程序开发类课程教学行为评价产生的效益

利用大数据技术，通过不同的维度将每位学生培养情况的所有数据展现给企业，企业可以实时了解到院校开设哪些专业、哪些课程，每个专业学生选修各门课程的人数，每个学生对技能的掌握程度，这些数据的提供使得企业对每个学生的学习情况与岗位职业标准能力的比对提供了方便，也为企业能在第一时间了解学生技能掌握情况带来了便利。同时对区域产业的人才支撑起到了积极的作用。若某个企业到某个城市，招聘大量的“移动互联工程师”毕业生，此企业只需通过学校提供的这些数据，直接就可以方便准确地找到某个城市适合的学生。而且企业也能快速了解到哪些学生在初级水平阶段、哪些学生在中级水平阶段，学生在校期间数据的记载对于企业的招聘非常有用，可以快速地找到适合于某个岗位的人选。因此，大数据技术的应用为企业选人用人机制提供了便利。

利用大数据技术，可以追踪到每次课堂的教学效果、每个项目的教学效果等非常细小的分析维度，量化了学生的能力，也更加透明和量化了教师教学质量的评价。通过提供的数据企业可以看到学生从入学到毕业实时的能力情况，为企业甄选毕业生提供了极大的便利，大大地降低了企业的招聘成本。利用大数据的手段，分析每个学生的技术技能掌握情况及教师的课堂教学质量，保障了课堂的教学效果；同时分析学生的学习行为与教师教学行为，为全面质量提升提供了决策依据。

4结语

大数据技术的运用重构了程序开发类课程教学行为评价体系，使其向多主体和多层次扩展，形成了企业、教师和学生共同参与的多元化评价体系。企业可以直接获悉每个学生的技术技能情况，实现没有招聘会、没有投简历，学生就可以轻松获得实习、就业的对口岗位，让学生实习就业更轻松，企业通过互联网就能找到适合的人才，使其双方达到双赢。此外，用大数据来做程序开发类课程的教学行为评价，教师的行为和学生的行为全部都通过数据来做支撑，使其有依可寻，使用大数据提高课堂教学的有效性。