大数据在高职院校教学质量评价体系中的运用

严 莉

(苏州市职业大学 机电工程学院，江苏 苏州 215104)

随着我国高等教育的不断发展，职业教育在出现发展机遇的同时也存在着挑战，高职院校的核心竞争力就是其教学质量，对高职院校的良好发展有着决定性的影响。提升教学质量是打造学院品牌的必要手段，随着教育事业的不断发展，对高职院校教育质量的要求也不断提升。现阶段高职院校教育工作者的教学质量评价仍然存在着很大的问题：评价方式单一，评价人群以学生为主体，没有层次；评价指标过于统一，以偏概全，以终结性评价为主体。另外，在进行教学评价时，没有认清评价的实质，对于评价存在着很大的随意性，不够客观，并且还存在故意差评、代评等问题。这些不足之处导致教学质量评价过于形式化，难以突现教学质量评价的目的。由于计算机互联网技术的不断进步，为高职院校的教学提供了新的思路[1]。随着大数据技术在高校教学中广泛的重视与应用，很多教育管理工作者与教育机构都对大数据技术在教育质量评价工作中的价值予以高度的关注。通过对数据的多维度挖掘，能够对所收集的教学数据进行仔细的分析统计，为教师改变教学方法与教学模式提供了重要依据，使高职院校教师的教学质量得到有效提升。

1 高职院校教师教学质量评价现状

1.1 缺乏系统性评价标准

高职院校在现阶段的教育质量评价方面仍然缺乏系统性的评价标准，评价的内容只注重教师教学的基本能力、理论知识及教学水平，对教师职业素养的评价度不合理，并且其评价管理的方法过分依赖现有评价系统，评价的形式过于单一，没有对相关信息数据进行深入地分析，并且不能持续性地对评价的结果进行分析[2]。大多数情况下都会运用终结性评价的方式进行评价，对教学质量缺少过程性的评价，很少对教学质量进行全程跟踪监控，往往只是从升职称、年终考核等角度来进行教学质量评价。此外，没有清晰地认识到评价主体作用，评价过程缺乏管束，过于随意，使评价的有效性与可信度受到了极大的影响。

1.2 评价实施过程重“静”轻“动”

当下的评价，对评价结果缺乏深入分析，大多数高职院校针对教师评价的反馈信息进行平均值的求取，没有综合、全面地进行分析，从而使评价偏离于真实的评价结果。高职院校的管理工作者在进行统计工作时，应当避免这样的弊端。很多高职院校只是将最终的评价结果告诉教师，并且没有反馈具体的评价状况，教师难以从中了解到自己工作中存在的不足之处，无法达成提升教学质量的目标。通过大数据技术之中的数据挖掘技术，能够对评价结构进行多维度、深层次的分析，并且能够做出下钻、上卷、旋转、切块、切片等动作进行数据分析，使数据能够得到多角度的剖析，使数据库中的数据实现多侧面的分析[3]。

通过评价管理平台，使终结性评价与过程性评价有效地融合；运用动态评价机制，使评价手段更加丰富，使教学质量的评价更加科学合理。

1) 对评价指标进行优化设计。确定具体的评价对象与评价主体，这样能使评价指标与体系进一步细化。评价主体、指标以及内容的有效结合，使评价体系更加地有针对性。制定相关的管理文件、规范操作流程、合理利用评价结果，使评价的有效实施得到保证，使评价管理更加规范。

2) 对评价管理平台的功能进行优化。平台与移动智能设备相互连接，有利于评价的顺利实施，以数据挖掘技术以及大数据分析技术为基础，对数据的统计分析进行优化，使评价反馈实现智能化。

2 构建高职院校多元教学质量评价体系

2.1 构筑多元化的评价体系，有效地进行教学监控

要在现有教学质量评价体系的基础上来构建多元化的教学评价体系，对高职院校的教学质量进行全程监控。在教学活动中存在管理部门、学生、同行等评价主体，应当认真地分析这些评价主体对教学活动的关注点，对等级设置、指标容量、评价要素等教学质量评价需求进行深入地分析，使评价内容具有一定的层次性。对于种类不同的各项课程，应当结合高职院校教学的特征，对评价指标进行细化，对指标权重进行科学地设置。将终结性评价与过程性评价进行有效地结合，将定性评价与定量评价进行结合，在教师平时的工作中进行评价工作的渗透，使教学质量实现全程监控[4]。

2.2 完善管理制度，对评价过程进行优化

对教学评价的实施过程进行系统梳理，对于评价过程中存在的各项问题进行综合分析，包括使用评价结果、实施保障、认识评价主体等问题，分析问题的原因，并且制订出与之相适应的评价体系的实施方案，制定相关管理制度、提升管理的监管水平，使评价实施过程更加顺利，达到教学评价的目的。

2.3 构建互动机制，升级评价平台

升级评价管理平台的功能，设立网络管理，使多元化评价的形式得到有效实施。结合平板电脑、手机等设备，强化过程性评价，及时优化评价流程，对相关数据进行深入挖掘，立体呈现评价结果。智能反馈机制的构建，能促进教师的教学能力的有效提升[5]。

2.4 分析评价指标的适用性

以升级后的网络评价管理平台为基础，了解评价对象对评价结果的反馈，从而有效地分析出评价体系的适用性。根据高职院校的实际状况，同行与学生的评价主要从教书育人、教学效果、教学态度、教学内容、教学方法、教师素质等方面来进行教学质量的评价，院系部门主要通过教师在教育规范等方面的表现进行评价，教育督导主要通过试卷档案材料检测、听课、学生座谈会等方面进行评价。

3 大数据在高职院校教学质量评价体系中的应用

高职院校每学期通过教师之间互评、学生在教学网上评价以及教学督导听课评价，对教师教学质量评价的相关信息数据进行收集，并且在这些教师教学质量评估表之中随机抽取450份，运用大数据技术中的数据挖掘技术来分析职称、年龄与教学质量评价分数的之间的关系。在随机抽取的原始数据之中，教学质量评价分数在85分以上的记录有68条，70～80分之间的记录有150条。运用关联规则算法找到频繁项集，按照给定的最小置信度，能够得出关联规则。假设最小支持度是0.1，最小置信度是0.4，能够得出教学质量优秀与良好的关联规则。

结合对相关数据的分析可以看出，学生对高职院校教学质量的满意度，与教师的学历、职称以及年龄有着很大的关系，年龄比较大，学历比较高或者职称是副教授以上的教师，课堂教学质量优秀的可能性较大；职称较高、有较长教龄或高学历的教师，课堂教学质量普遍良好的可能性较大[6]。

年龄在31～49岁区间的中年教师往往具备非常丰富的教学经验，支持度、可信度以及教学质量评价分数普遍较高；年龄31～35岁区间、硕士学历的教师具有非常高的教学质量评定分数以及较高的可信度与支持度。因此，可以看出，中青年的骨干教师具有非常良好的发展潜力，师资队伍的构成比较合理。

4 结语

大数据技术支持下的教育质量评价模型，能够对教师进行多方面的测定与评价，能够评价教师的综合能力与工作岗位是否适合，并且能够使教育工作者清楚地认识到教学中存在的优点与弊端，从而对自己的教学工作进行完善。高职院校通过教学质量评价的相关数据信息能够有效地掌握教师的教学状况，在以后的课程安排方面，能够对教师的学历、年龄、职称等方面的情况进行有效分配，为教育决策提供了重要的信息数据支持，使教育管理工作具有重要的科学依据。

教学质量评价体系能够有效地衡量高职院校的教学水平，能够有效提升高职院校教师的教学能力，对高职院校的良好发展有着非常大的促进作用。将大数据技术应用于教育质量评价体系之中，能够对教师进行综合全面的测定与评价，能够评价教师的综合教学素质以及是否适应自己的教学岗位，使教育工作者清楚地认识到教学中存在的问题，优化教学工作。

参考文献：

[1]张维国，陈海艳.大数据在高职院校教师教学质量多元评价体系中的研究与分析[J].现代计算机(专业版)，2016(18)：45-49.

[2]韩成勇.大数据在高职院校教育教学中的应用及面临挑战探讨[J]. 安徽商贸职业技术学院学报(社会科学版)，2017，16(3)：66-69.

[3]赵子云.高职院校教学预警管理系统的设计研究[D].无锡：江南大学，2017.

[4]戚业国.论高等教育大众化时代的质量观[J].高等师范教育研究，2002，14(2)：39-44.

[5]王智勇.以多元质量观构建新建本科院校的质量标准体系[J].中国管理信息化，2015，18(17)：227-229.

[6]张献，邓蕾蕾.以学生为主体的课堂教学质量评价体系的构建研究[J].长春大学学报，2012，22(12)：1518-1521.