基于大数据的教学督导信息采集与分析系统设计研究

2019-08-02李前进向凯全孟宪国张英

中国教育信息化·高教职教 2019年6期

李前进向凯全孟宪国张英

摘要：本文针对当前高校教学督导中信息采集的时效性、可靠性、再利用性差等问题，开发设计了信息采集与分析系统。该系统借助信息技术手段收集教师教学过程性评价信息，利用新的评估模型对教学效果进行评价，并借助相对成熟的大数据算法对教学评价信息进行分析，可很好地指导教师进一步提高教学质量，经实际应用，能够满足高校教学督导的需求。

关键词：大数据;教学督导;SSH

中图分类号：G64 文献标志码：B 文章编号：1673-8454（2019）11-0069-04

一、引言

教学督导目前己经成为高校内部教学质量监控与保障的重要手段。教学督导信息主要以学生评价和专家评教信息为主，目前常用的信息采集方式为期末由学生和专家填写评价问卷的形式来完成。这种方式存在着一些不可避免的缺点。

1.信息的客观性差

学生每学期都要上十几门课，到期末集中评教时，学生和专家会面对如此之多的评教问卷，每份问卷又会包含很多道既有客观又有主观的题目，如此操作很难让学生做到对每一个指标体系的内涵都认真把握和研读。当学生评教所需要的投入远远超出学生内在责任感的时候，评教的客观性、真实性和科学性就很难保障。

2.信息的完整性少

教学是一个过程性行为，评价的依据不仅是结果更是一个过程。在期末进行评教时，教学过程的留存，课堂影像的回放，在学生的记忆中已经所剩无几，这样就违背了过程性评价的原则，不能基于过程进行全面、完整的评价。

3.信息的利用率低

学校花费大量人力、物力用于教学督导，积累了大量教学督导数据，但是很多时候仅仅给出一个教学质量的分数，很少有学校把这个结果进行分析以帮助老师改进教学。从教育行为学的角度说，“督导”这个词其实是两方面的行为，既包含“督”又包含“导”，“督”只是手段，而“导”才是促进教师教学提升最重要的外部因素。

利用信息技术采集有效的教学评价信息，进行详尽分析，用于提高教师教学水平，成为教学督导有效开展的重要手段。教学督导信息采集与分析系统建立在校园网基础之上，能广泛、全面地搜集来自教师、学生、督导专家以及其他用户的建议和意见。利用成熟的大数据算法高效处理数据，既能使得督导管理人员从重复性的统计工作中解脱出来，提高教学督导的工作效率，也能给教师教学质量的提高提供重要参考依据。

二、教学督导信息采集与分析系统需求分析

教学督导信息采集与分析系统的主要功能需求可概括为以下方面：教学基本数据维护、督导专家管理、评价指标管理、专家评教管理、学生评教管理、督导数据分析、督导结果反馈、系统权限管理以及页面设计。

1.教学基本数据维护

基本数据是系统运行的基础，它主要包括教学督导必须的教师个人信息、学生选课信息、专家个人信息等。这些信息可通过个人完善或者利用以往积累的信息文件导入的方式，导入系统，并可根据教师、专家情况随时进行更改。

2.专家督导管理

校级督导专家一般是由老教授、老专家和一些教学能力突出的青年教师组成。其个人信息一般都包含在教学基本数据里。督导管理人员可在系统提供的基础数据里，选择相应的人员组成教学督导组并指定组长。对一些离退休的专家教授若要选择为督导专家，系统需提供专家信息添加或批量导入功能。

3.评价指标管理

确定了本学期的教学督导任务之后，在督导任务正式开始前，需要对相应的评价指标进行更新，这项工作影响着教学督导工作实际评估的信度和效度，督导管理人员应及时征求评估中心和督导专家的意见，更新系统中相应的评价指标体系。因此系统必须提供指标编辑功能。

4.专家评教管理

教学督导专家一般采用常规督导、专项督导、随机督导、跟踪督导相结合的工作方式来开展学期的督导工作。深入课堂进行听课并采集课堂第一手资料是教学督导专家最基本的常规督导工作任务，针对一些临时性的教学督导任务，需安排督导专家开展专项教学督导工作。因此系统应该能够随时添加或者修改督导工作计划，并及时通知教学督导专家查看相关工作计划。

除了对教学督导工作计划进行安排之外，相关部门领导也会对教学督导专家的工作状态进行监督和检查，系统应该能记录并统计督导专家的督导记录。

5.学生评教管理

教学是一个过程化的过程，靠一次评教很难评价整个教学过程，系统应该能提供随机评教和最终评教两种方式。在教学过程中学生可以随时对教师的授课进行评价，教师也可以通过电子邮件邀请学生进行评教，形成一个过程性评教。课程结束时，学生应该按照自己的随机评教给出最终的评教结果，而且此结果应该立足于随机评教，不能和随机评教相冲突。这样既能形成过程性评价，又避免了学生不负责任随意评教。

6.督导数据分析

督导工作开展的各个阶段会收集到大量信息，对这些原始的数据进行数据分析，可以为后续教学工作的开展提供判断依据。数据分析不能仅仅是按照加权公式计算出一个分数或者结果，应该给出制约教师授课质量的影响因素有哪些，具体的就是应该计算各教学指标优良比率，通过历年数据的对比，来分析各指标对教师授课的影响因子。

7.督导结果反馈

教学督导工作的每一个阶段、每一项任务最终目的都是为了提升教师课堂教学效果、提升学生学习动力、提高学校的教学质量。教学督导信息只有得到迅速的反馈，才能有效地帮助教师提高教学质量，由于教学督导结果涉及個人隐私，不宜公开发布。督导结果的发布对象一般为教师所在单位领导和教师本人。因此系统应提供数据文件导出功能，按照单位把教学督导结果导出为Excel文件，然后利用电子邮件或其它手段下发到所在单位和个人。

8.权限管理

教学督导信息涉及众多数据，不同的用户角色完成任务所需要的数据是不一样的，因此系统应该按照用户角色赋予不同的权限。系统设计了3种不同的角色：督导管理人员、督导专家、参与评教的学生。督导管理人员负责整个督导教学活动，需要对全系统的数据进行及时监控，因此它具有最高权限，应该能访问所有数据。督导专家负责听查课和其它督导活动，他应该能访问课表信息以及调课信息，以决定如何开展自己的督导活动。学生只负责对本人授课教师的评价，因此只能访问当前授课教师的某些数据。

9.页面设计

教学督导信息采集与分析系统的用户群中，除了学生、督导管理人员外，需要特别关注的是教学督导专家，督导专家一般是由老教授、老专家来担任，其中有的督导专家计算机操作水平不高，所以系统的操作界面应该尽量简洁，一目了然，操作尽可能简单易行，界面统一。

三、教学督导信息采集与分析系统的功能实现

系统的用户角色分为教学管理人员、督导专家、学生，业务上分为教学信息的管理、评教信息的采集、教学数据的分析，此系统涵盖了教学督导过程的各个方面。

1.教学管理人员功能设计

教学管理人员主要负责教学基本信息的维护和评教信息的采集与分析等职责，其具体功能实现如下：

（1）教员信息管理

教员信息管理主要是对教师基本信息进行管理和完善，包括教师姓名、单位、职称、职工号等信息。本系统提供了两种添加教师信息的方式：批量导入可以把符合格式的Excel文件数据一次性导入系统;逐个添加则需要在页面表单上逐个完善教师个人信息。导入个人信息后，系统提供了按照组织机构进行教师信息查询的功能，并可对教师信息进行多次修改。

（2）教学信息管理

教学信息主要是指学生选课表信息的管理，本系统可以把整个课表信息的Excel文件直接导入到系统中，管理人员和听课专家可以按照组织机构查询相应教师的课表信息，方便听查课和评教。

（3）专家信息管理

可以在导入的教师信息中，选择相应的教师为督导专家，也可以把督导专家表批量导入。专家选择完毕后，需要对专家进行分组，并指定组长。

（4）教学督导管理

教学督导管理包括评教指标管理、评教进度管理、评估结果管理、评教数据分析等功能。

评教指标管理指定评教指标并赋予相应的权重，方便专家和学生对教师授课进行评教。

评价进度管理实时计算各班次学生评价完成进度，显示未完成评价的学生，并可导出为Excel文件，方便教学管理人员及时督促学生进行评教。

评估结果管理：对学生和专家的评教数据，按照加权公式，计算各指标的优秀率和最终评教结果，并导出为Excel文件，下发给对应的教师。

评教数据分析：对历年形成的评教数据，利用数据挖掘算法进行深入研究，统计教师各教学指标的发展趋势，分析历年教学结果影响因素，从大量数据中，找出最大影响因子，为教师改进授课质量提供决策依据。

2.督导专家功能设计

督导专家主要负责听查课并给教师形成指导性意见，同时对教师的教学过程进行评教，因此其具有的功能主要如下：

（1）课表查询

督导专家可以通过网络随时查询所有教员的授课信息，包括授课时间、授课班次、授课地点等，方便自己进行听查课。

（2）督导评教

督导专家根据自己听查课情况，利用联网计算机随时随地填写评教表单，并可根据多次听课情况，对已填写的信息进行修改，完成对教师授课过程的评教。

3.学生评价功能设计

学生是授课的对象，也是评教的主体，他们对教师的授课质量有着更为直观的感受，他们对教师的评价很难通过一个分数来体现，在此我们设计了教学评价模型，并据此模型实现了学生评教功能，如下：

（1）教师排序

很多时候，学生的对教师的打分往往很接近或者偏差很大，分数很难体现学生对教师的评价，但是在学生的心目中，必然对给自己授课的教师有一个排名，这个排名很好的体现了学生对教师的评价，在系统中学生不再直接打分，而是先对授课教师进行排名，且不得出现并列排名。最后利用成绩换算模型把排名换算成对应的教学评价成绩。

据往年数据分析，如采用百分制，评价成绩的最高值一般分布在95分左右，最低值分布在75分左右，因此给出换算模型如下。

其中S为学生对教师的评价得分;P为学员对教师的排名;Z为某教学班总的教师授课人数;A为所有学生对此教师评价成绩的平均值，即本次教学评价的最终得分。

（2）指标评教

每个教师都有自己鲜明的授课特点，其主要教学指标有弱有强，为了对教师的授课质量提高给出建议决策，学生应该对教师的授课指标给出评价。指标的评价分为优秀、良好、合格、不合格四类，且教师授课总质量为“优”以下的话，其分指标不能都为“优”。

（3）数据提交

在教师授课过程中，学生可以随时修改自己对此教师的评教情况，当授课完毕后，结合多次评教记录给出自己的最终评教。综合排名得分和指标评价等各方面情况，得出最终评教结果。

四、系统应用分析

在保證实用性的基础上，笔者开发了一套B/S模式的督导信息采集与分析系统，开发语言为Java EE，采用流行的“Spring+Structs+Hibernate”轻量级框架。数据库采用的是SQL Server，应用服务器采用的是Tomcat。

2018年春季学期，教学督导信息采集与分析系统在本校进行了初次试用，对本学期312名承担本科授课任务的教师进行评价，采用期末由学生统一打分的方式。利用期末考试前集中进行学生评价和专家评价，在不到两天的时间内就完成了信息采集，并按照打分构成迅速统计出了每个教师的评价成绩，相较以往提高了教学督导的工作效率。

评价成绩构成包括10个分指标、一个总体评价指标与总体得分，指标评价采用优秀、良好、合格、不合格四阶制，总体得分则采用百分制。规定10个分指标都为优秀，总体评价指标才能为优秀，总体指标为优秀对应的总体得分为90-95;有一个分指标为不合格，则总体指标不能为良好，良好对应的总体得分为80-90;合格对应的总体得分为70-80，不合格则为70以下。对打分数据的分析见表1。

由此可见，采用单纯的期末统一打分方式，大部分人的教学评价都为优秀，其分数差距难以拉开，在1分多的差距内往往出现几十人的情况，偶然性因素影响较大，难以准确反映教师的授课质量情况。

有鉴于此，笔者迅速对系统的评价算法做了调整，取消百分制，采用“随机评价+期末评价”的方式。随机评价由学生在教师授课期间随时进行评价，且只对教师授课的10个分指标进行评价，不进行打分，随机评价可以作为学生期末评价时的参考，并且教师可以随时查询此评价，以帮助其提高授课质量。

期末评价则在期末考试前进行，先由学生和专家参考平时评价对授课教师进行排序，且排序时不能出现并列排序，然后对10个分指标和总体指标进行评价，再综合排名和总体评价指标进行分数换算，整个评价过程由于以排名代替打分，教师授课质量评价更为客观合理。并于2018年秋季学期进行了再次试用，参与评价的教师共计317人，经换算后对打分数据的分析见表2。

通过对数据进行分析可见教师之间的分值进一步拉开，其分布更为接近正态分布，在不损失教学评价效率的情况下，采集的数据更为客观，对教师提高教学质量帮助更大。

五、結束语

教学督导要想发挥预料中的作用，信息采集的及时性和数据的客观性是基本前提，对数据的有效分析和利用是重要手段。本文在教学督导工作中引入信息技术和大数据技术，开发了教学督导信息采集与分析系统，教学督导信息采集与分析系统不仅提高了教学督导效率，更重要的是能利用大数据分析工具，及时发现督导工作中存在的不足，及时修正评价体系，保证了“督”的公正性，同时采用的随机评价方式可以对教师授课质量结果给予及时反馈，并能从历年数据出发，分析制约教师授课质量提高的主要指标因素，对教师提高授课质量给予决策支持，保证了“导”效用的发挥。通过在本校近两个学期的运行，该系统很好地支撑了本校的教学督导工作，可靠性和实用性也得到了验证。