大数据分析在高职院校教学质量评价中的应用探究

2018-03-07潘强

文化创新比较研究 2018年29期

潘强

（珠海城市职业技术学院，广东珠海 519000）

在高职院校教学实践过程中，教学质量是非常核心的内容。科学的教学质量，能够有效提升教学的针对性，能够全面优化教学的整体水平。一直以来，高职院校在教学实践过程中缺乏对教学质量的有机评价，或者缺乏有效的方式来开展教学质量评价，这些都在很大程度上影响着高职院校的整体教学质量。在新形势下，高职院校开始关注教学评价工作，并将其当作职业教育人才培养的重点工作内容之一。尤其是在大数据时代背景下，高职院校教学质量评价能够以此为技术支撑开展更加科学、多元、深入的教学评价。教学质量评价离不开完善系统的数据，基于大数据技术可以实现对数据的汇总、分析、挖掘等，进而提升教学评价的精准性和针对性。

1 问题的界定

在社会快速进步、经济迅猛发展的今天，职业教育作为社会教育的一种主要形式，发挥着越来越关键的作用。长期以来，人们较少关注教学质量的评价，或者人们采用传统的教学评价模式来实施教学评价，这些都会在很大程度上影响和制约着教学评价的整体质量。《教育评价辞典》对教学评价是这样定义的：“教学评价是指以教学研究为评价对象，进行价值判断的过程”。通过科学的教学质量评价，能够及时发现高职院校教学实践中突出存在的问题，同时也能够及时甄别教学环节中的漏洞，以便采取科学有效的教学对策来分析和解决问题，全面优化高职院校的整体教学质量。教学质量的评价离不开微观数据的支撑，大数据时代的悄然来临，为高职院校教学质量的评价提供了完整而有效的数据链条。大数据时代的一个显要特征，表现在从数据中寻找答案，用数据说话，它的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对含有意义的数据进行专业化处理，挖掘出大数据的潜在价值。从大数据时代的概述以及教学质量评价的依据等，都可以看出大数据分析在高职院校教学质量评价中的巨大作用。

2 运用大数据模式解决传统教学评价的弊端

2.1 信息量大处理效率不高

在高职院校教学质量评价过程中，传统的评价方式凸显着较为严重的弊端。传统的评价方式依托于纸质问卷来进行，在实际评价过程中，涉及问卷的发放和回收等。采用纸质打分的方式回收率打分表后进行统计分析，首先要处理掉无效打分表，其次要对逐条信息进行统计，最后采用数理方法对信息数据进行结果处理。这种评价方式相对比较烦琐，在评价过程中可能会耗费大量的人力物力，同时评价相对比较主观，评价质量也不高。在大数据时代背景下，基于大数据分析能力，尤其是应用大数据的集成化系统，能够全面提升教学评价的整体效率，同时还能够有效缓解管理人员的压力。在教学评价过程中，可能一两个管理人员就可以实现较大范围、较大程度的教学评价。基于大数据中的数据自动化处理系统，能够实现教学评价相关内容或信息的全面汇总，进而有效提升数据处理的整体效率。

2.2 数据规范程度整体不高

在高职院校的教学质量评价过程中，传统的纸质评价方式，需要参与评价的人员按照标准来进行规范填写。但人们在填写评语的过程中具有较大的主观性，这无疑会制约着评价的整体效率。比如，按照规定需要人们在“优秀、良好、一般、较差”等选项中选择一个评语，但往往会出现“还行吧”“就那样”等评语。这种不规范性，会在很大程度上影响着高职院校教学质量的整体评价效率。之所以会出现这种问题，可能与人们的认知、重视程度、行为习惯、自身情绪等有关。基于规范信息标准的大数据系统的信息，具有非常严谨的统一规范性。在信息录入环节中，系统就能够自动识别、筛除不符合规范的信息数据。换句话说，全部数据都在规定的标准和技术限定范围内，这就为统计分析带来了便利。

2.3 抽样数量少难以客观评价

在高职院校教学质量的评价过程中，传统媒介的评价方式对于抽样数量的要求相对比较低，一般以500～1000人数为基本单位，这一来可以保证抽样范围及评价效率，二来也能够降低管理人员的工作烦琐程度。但较小的抽样范围和标准，难以全方位、综合性地开展教学质量评价。在大数据时代背景下，通过数据系统的应用，能够有效扩大抽样范围，能够综合保证抽样的数量，进而科学全面地开展教学评价。

3 基于大数据分析构建高职院校教学质量评价体系

在高职院校教学实践中，科学全面地开展教学质量评价，需要积极利用大数据技术来有效构建多元化的教学质量评价体系，以便综合提升教学评价的整体质量，以便全面优化教学评价的整体水平。大数据为高职院校教学质量评价提供了充分的数据支撑，同时也在很大程度上优化了教学质量的评价水平。

3.1 构建多元评价体系，全面注重教学监控

在高职院校教学实践中，科学的评价体系具有非常关键的作用。基于此，必须构建多元化评价体系，以便全面涵盖高职院校的教学质量评价内容，综合性提升教学质量评价的整体水平。多元化评价体系能够实现对高职院校教学质量的全程监控，进而及时发现教学质量中存在的突出问题。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的分析，使评价内容具有一定的层次性。高职院校教学质量的评价不能采取统一的标准，而应该遵循具体问题具体分析的原则，结合不同课程、不同教师的差异，实施差异化的评价内容。同时，在多元化评价体系中，还应该基于大数据的系统特点以及数据类型，精细化设置评价指标，以标准统一的规范来科学开展教学评价。此外，在高职院校教学质量评价过程中，还应该改变传统的以结果为导向的评价方式，将结果评价向着过程评价而转变，尽可能将两种评价方式结合起来，实现定量评价和定性评价的有机结合。在大数据时代背景下，实现对教学质量的评价离不开完善全面的数据。传统的评价方式更多关注评价的即时性，这使得很多数据具有一定滞后性。基于此，在大数据时代背景下，应该注重教学评价的有效渗透，及时汇总相关数据，进而有效把控教学质量。

3.2 完善管理规章制度，积极优化评价工作

大数据为高职院校教学质量评价提供了扎实的技术支撑，也提升了高职院校教学质量的整体评价效率。为从整体上把控高职院校的教学质量，应该有效完善管理规章制度，积极优化评价工作。一方面，大数据为高职院校教学质量评价提供了方式方法，也提供了翔实的数据链条。如何利用这些丰富的内容，符合夯实数据汇总、分析、统计等各项工作，这就需要完善的管理制度的支撑。因此，高职院校的管理部门应该构建权责明确的管理机制，全面优化管理人员的责任意识，引导他们正确应用数据化系统，科学开展教学质量评价工作。另一方面，在大数据时代背景下，高职院校在开展教学质量评价过程中，还需要积极优化评价工作。基于数据化系统来明确评价的流程，优化评价的方式，统一评价的标准。此外，全面优化高职院校教学质量评价，还需要完善的监管机制。在教学评价过程中，部分管理人员可能存在未按照标准和规范进行数据录入的问题，这无疑会在根源上影响教学评价的整体质量。因此，依托于完善的监管体系，依托于科学的监管方式，有效提升管理人员的责任意识，有助于保障评价过程的整体流畅性。

3.3 构建科学互动机制，全面升级评价平台

在大数据背景下，高职院校的教学质量评价方式得到了全面创新。科学的评价方式，科学的评价模式，离不开评价平台的建立。基于此，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。一方面，在数据化评价系统中，应该努力优化评价平台，全面加强对相关数据的挖掘和分析，及时补充新的数据内容。高职院校教学质量的评价内容是多元化的，提升评价质量，需要依托于全面完善的数据信息。基于此，加强数据信息的挖掘和分析，能够为科学评价提供可靠的依据。另一方面，在数据化评价体系中，还应该构建智能反馈机制。在数据化管理系统中，结合教学内容的评价，及时标志待改进和改良的方向，能够为教学评价提供重要的参考和借鉴。

4 大数据在高职院校教学质量评价体系中应用

在高职院校教学质量评价中，针对教师的教学评价信息或内容其来源是比较广泛的，包括教师互评、学生评价以及督导评价等方式。依托于数据化平台，应该及时录入这些关键性的信息。依托于评估表，采用随机抽样的方式，从样本中挑选出450份，运用大数据技术中的数据挖掘技术来分析职称、年龄、教龄与教学质量评价分数之间的关系。高职院校教学质量的评价，需要充分依托于数据化系统平台中的联机分析处理、数据挖掘等。前者可以实现对基础数据的全面分析与应用，同时还能够探究各类信息之间的关联性。后者则可以对数据进行高度的分析、推理，从海量数据中挖掘出正确、有用的以及用户感兴趣的知识。