基于教育大数据的“学、教、需”反馈机制探索与实践

于欣

【摘要】本文探讨利用在教育教学实践中形成的学生学情、教学运行、毕业生职业发展与社会需求等三个方面教育教学数据，开展基于教育大数据的“学、教、需”反馈机制构建方法。通过对数据的有效挖掘与分析，探索构建教与学活动的互动反馈机制、人才培养工程的全过程反馈机制、专业建设服务地方发展的社会反馈机制，从而有效提升教学与管理水平，促进专业人才培养质量。

【关键词】教育大数据 反馈机制 数据挖掘与分析 人才培养

【基金项目】浙江省2016年度教育技术研究规划重点课题“基于教育大数据的教学反馈机制探索与实践”（项目编号：JA032）；浙江省2016年度高等教育课堂教学改革项目“基于PMAP过程的信计专业数学规划课程教学改革创新与实践”（项目编号：kg2016

0551）。

【中图分类号】G642；P28-4 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2018）11-0246-01

随着信息技术的不断发展，教育教学活动中信息技术的应用正在经历快速的进步，推动信息技术与教育教学活动的深度融合成为以教育信息化为核心的智慧教育发展的重要任务。

1.教育大数据是实现智慧教育的重要基石

教育大数据是反映高校教学运行状况和人才培养质量的重要依据， 是衡量高校办学实力、教学水平、育人质量的重要指标，也是发展智慧教育最重要的基础。通过对教育大数据开展数据挖掘与学习分析[1]，继而在此基础上，形成有效管理机制，可以推动现代教育的发展，促进教育方式的转变。葛道凯[2]等于2012年编著的《教育数据挖掘：方法与应用》中，较早的关注了数据挖掘时代背景下教育数据的价值。唐斯斯[3]等人于2015年编著的《智慧教育与大数据》中，对智慧教育与大数据融合发展、大数据促进教育的发展与变革的作用、大数据在智慧教育中的各种应用模式等问题进行了较为详尽的论述。 2.构建数据驱动的教学反馈机制是新时期高校人才培养质量提升的重要手段

当前我国高校正处在加快推动转型升级、建设高水平大学的关键时期，高水平人才培养机制的建立必然成为改革的重要内容和手段。教育教学数据既包括在校生人数、师资力量、教学资源等相对比较稳定的常态数据，也包括学生到课率、报到率、考试成绩、重修率、预警率、学位率、毕业率、就业率、教师教学评价等教学过程中的动态数据。通过对教育教学数据的挖掘和分析，寻找潜在的教学规律，及时反馈到人才培养各项工作中，从而可以及时发现问题、纠正错误、寻找经验，建立高校的教学质量管理与监控体系，提升人才培养质量。李振华等人提出通过挖掘教学状态数据来探索高校教学质量管理新路径。曾明则提出通过挖掘高校的教学状态数据来探索高校人才培养模式的改革，从课程、专业、教学方法、实践教学多角度进行数据挖掘分析，开展课程体系构建、专业结构优化、教学方法创新等工作。陈晔等[4]认为教学状态数据是高校教学工作运行状况和教学质量的反映，通过教学状态数据的有效分析，可以实现全面质量管理与教学质量监控的有机结合。王天龙等则把教学状态数据进行有效挖掘后应用到二级学院教学工作评估的实践中。

可以看到，利用教育大数据探索教育教学改革已经引起教育界相关学者的关注。但是目前研究数据驱动的教学改革还是一个比较新的领域，很多研究方法和研究思路有待不断的清晰和明确。教育大数据系统构建还不够系统全面，一方面在教学过程中形成大量的数据积累未有效挖掘与分析，而另一方面，还有很多教学活动数据没有较为全面的掌握，缺少了解与监控。另外，对高等教育教学质量保障的重要环节——高质量的反馈机制建设也还有很多不足[5]，亟待需要加强。

3.“学、教、需”反馈机制构建

高等教育追求的核心目标就是教育教学质量，随着大数据时代的到来，如何利用最新大数据技术，提升人才培养质量、促进高等教育的发展成为高校的当务之急。在已有研究基础上，本文拟利用在教育教学实践中形成的“学”、“教”、“需”三个方面的相关数据，探讨如何构建基于教育大数据的反馈机制方法。这里“学”指学生学情，“教”指教学过程中各种教学运行状态，“需”指毕业生职业发展需要和社会需求。通过数据统计、关联分析、数据建模、知识发现等方式，开展学生学业进展、教育教学质量、社会需求等方面的评估评价、问题发掘和原因探究，促进数据驱动的智能决策的形成。继而，构建高质量的教学反馈机制，推动教育方式由非量化、大众化、经验化到可量化、个性化、数据化的转变。具体而言，包括以下三方面：

（1）开展学生学情数据分析，探索教与学活动的互动反馈机制

學生是教学活动的主体，教学活动应该围绕学生主体展开。高校应充分了解学生的学习特点与规律，才能真正做到教与学活动的有效互动，因材施教，对学生开展个性化培养。学情分析包括学生已有知识素质基础、认知能力、身心特征、学习能力、自我评价等方面。在学情分析基础上，认真研究学生实际需求、能力水平和认知倾向，构建教与学互动反馈机制，针对不同学情，及时调整教育教学方式，有的放矢地进行教学设计、学习指导、思想教育，提高教学效率。

（2）开展教学运行状态数据分析，探索人才培养工作的全过程反馈机制

教学状态信息是教学运行过程中形成的、反映教学整体运行情况的动态化系统化指标。本项目拟对包括教学效果、教学评价、课程建设、创新能力培养、师资水平等多方面内容的教学状态进行数据分析，依据教学状态信息的分析评估结果，构建人才培养的全过程反馈机制。建立健全教学质量监控管理体系，及时将有用信息反馈至相关管理部门或者个体，有效实现教育发展水平评估、即时学习诊断与预警、学生的发展性评价、教师的教学质量与水平评估等，从而达到及时调整优化目标、改进工作方式方法、提升人才培养质量的目的。

（3）开展毕业生职业发展与社会需求数据分析，探索专业建设服务地方发展的社会反馈机制

及时跟踪毕业生职业发展情况以及开展毕业生社会评价是检验高校人才培养质量的重要手段。毕业生职业发展需要与社会需求评价分析包括就业竞争力、专业相关度、企业满意度、优秀人才分析、校友评价等内容。对毕业生职业发展与社会需求数据开展分析，构建专业建设服务地方发展的社会反馈机制，能够促进高校充分了解毕业生的就业能力，掌握社会的需求动态，并以社会需求为导向，改革教学内容和人才培养模式，优化学科专业结构，推动专业建设更好地适应社会需求，服务地方发展。

参考文献：

[1]顾小清，张进良，蔡慧英.学习分析：正在浮现中的数据技术[J]. 远程教育杂志， 2014，（1）： 18-25.

[2]葛道凯，张少刚，魏顺平.教育数据挖掘：方法与应用[M].北京：教育科学出版社， 2012.

[3]唐斯斯，杨现民，单志广，代书成.智慧教育与大数据[M]. 北京：科学出版社，2015.

[4]陈晔，孙忠梅.基于教学状态数据系统构建教学质量监控体系[J].吉林教育， 2009，（07）： 18-19.

[5]许淑雯，周湘林.高校教学质量问责反馈机制研究.中国高教研究，2015，（4）：75-79.