基于大数据技术的高校计算机专业教学质量评价系统

山起超

关键词：大数据技术；高效计算机；教学质量

学生毕业后可根据专业课程学习结果对自己在学校中所学课程进行评定。近年来，越来越多的高校将传统的定量评价模式转变为定性评价模式，通过定量分析进行量化分析并给出结论。对于高校而言，从课堂中获取数据进行教学质量评价是一个重要而有效的手段之一，但是缺乏针对实际数据的量化分析方法和大数据技术来开展统计分析及指导日常信息化建设工作，不能对学生计算机专业各阶段所获得知识、能力加以准确、客观地评估，难以为计算机专业教育教学工作提供科学而全面的指导和支持。

1背景

计算机专业是学校的一门特色专业，教学内容广泛，涉及计算机软件系统的设计与开发、计算机硬件与软件的应用、图形图像处理技术与软件技术、网络技术，以及现代计算机教育管理等多个方面。计算机专业教学是整个学校教育教学活动中最重要的一部分，其在一定程度上决定了学校未来教育发展潜力，因此，计算机专业教育教学质量将直接影响学校的人才培养质量。目前，高校教学应用的都是定量和定性的评价方法，而这种教学模式存在一定问题，如不能客观地计算学生对课程知识掌握程度、教学效果等方面的得分；没有有效解决师生互动不充分的难题。

2教学管理系统的建立

基于大数据技术的计算机专业教学质量评价系统，利用网络信息技术对高校教学工作进行科学评估，通过数据挖掘技术提取数据特征，使师生基于数据对计算机系的课堂教学进行有效分析，能够有效地指导教师和学生的课堂教学，进而促进高校的教育发展。基于信息技术的计算机专业教学质量评价系统对传统高校有十分重要的意义，但是，目前大多数学校并没有使用该系统进行教务管理工作。因此在这种背景下可以利用网络大数据处理技术搭建一套计算机专业教学质量评价系统。系统采用网络平台实现其功能，该系统与其他教学管理系统不同之处在于它不依赖现有互联网，而是以网络作为平台进行运作。目前，高校的网络系统都是以网络为载体进行管理，由于高校本身的网络基础设施简陋且缺乏有效运营管理平台作为支撑，导致高校计算机专业教学管理系统只能停留在单一性上——教师通过计算机或手机等终端查看自己学生这一学期的各个学时和考试成绩。

2.1数据收集与处理

首先，利用文本挖掘技术提取教学相关的统计信息，然后对教学数据进行特征提取。其中，包含学生的姓名、性别、年级、学时，包括必修课与选修课，专业课程以及考试成绩。主要采用分布式计算技术在网页平台进行数据采集，同时对一些无法显示学生信息的字段通过字符串或图形库等工具处理得到字符串输出，最后借助分布式计算系统算法识别每个数据中的特定字段。例如，“1”和“3”字段是学生在课程结束时的学分情况。建立教学质量评价系统需要收集很多基本数据，所以该系统设计主要以学生的基本信息为基础。此外，还要对数据进行有效处理和归类。通常会将某一科目包含的内容按照课程类型整理成表格、列表等形式显示出来，最后根据这些数据确定每个课程包含的主题组。

2.2数据挖掘

数据挖掘的基本原理是从大量的信息中将有价值的信息集合起来，将这些数据集合完毕后，然后用数据挖掘技术对这些集合存储的信息进行挖掘分析，得到有用的信息从而实现数据分析工作。数据挖掘主要包括决策树模型的建立，主成分分析模型的建立，模糊数学模型的建立，回归模型的建立及关联分析模型的建立。在数据挖掘中常见的主成分分析模型有贝叶斯模型、聚类模型以及决策树模型。利用主成分分析方法可以实现对数据挖掘活动中主成分的提取及分析。该方法通过抽取一定数量的主成分与特征变量间的关系来提取数据中与主成分相关性强且变量间相互独立的因素和变量间相互依存关系。在使用聚类模型和决策树模型时都需要确定一定数量的主成分，并将所有主成分提取出来通过逻辑回归方法来构建逻辑回归模型。

2.3数据结果分析

通过对数据结果进行分析，可以直观地了解到学生在教学过程中存在的问题并采取相应的解决措施、教学模式等，从而指导教师有针对性地对课堂教学进行有效控制。为了方便管理和进行评价，本文采用基于SPSS软件的计算机专业教学质量评价系统统计分析模块。首先对本学期的计算机课程进行分析研究，利用SPSS软件计算出本学期计算机课程各个阶段学生所取得的总学时以及学生的平均学时，从学时结构上可以分析出课堂教学质量的高低以及师生的整体情况，并对学生在教学过程中存在的问题进行分析和指导。通过系统中的这些分析结果可以清楚了解学生在整个学习过程中所存在的问题及解决措施是否得当。

3计算机专业教学质量的分析与改进

计算机专业教学质量评价系统是利用大数据、云计算等互联网技术对现有信息化教学模式进行综合应用的教学质量评价体系，能够实现多维度数据整合分析。通过使用大数据、云计算以及物联网等新兴技术，能够对数据资源进行挖掘与分类并有效管理和利用，以提高教学水平和教学质量。该系统可以通过构建信息反馈系统及时地将学生所学内容转化为对教学工作进行评价、反馈的工具，在一定程度上能对计算机专业学生的学习和生活提供有效保障。该系统在使用过程中数据安全可靠，操作简单安全，可以有效提高教学质量，避免出现不合理、不合常理的内容，并为教师提供了便捷、直觀的数据查询工具。

3.1数据采集的重要性和技术难度

数据采集是完成统计分析工作必不可少的环节，在进行统计分析时需要采集大量的数据，具有较高的技术难度。如果没有足够的技术支持将无法完成数据计算及评价。通常来说，在学校数据中心运行数据处理系统的数据库中存储着许多不同类型的计算机专业数据。比如，计算机教学设计数据、毕业生就业指导数据、教学过程中的数据分析报告等，而在学生信息平台中，有许多关于电子商务的数据。这些数据是为了帮助教师在计算机教学过程中发现存在的问题，从而为教学工作提供参考。在采用上述系统进行数据分析时，教师必须在教师本人不在场的情况下对学校所使用和收集的计算机教学相关数据进行及时且准确的处理，并将处理结果在教师个人计算机上公布，使高校教学工作及时得到反馈，为教学改进工作提供参考依据。同时，需要了解学生在课上、课下所表现出的态度以及在课堂上、课后的表现等，从而针对这些问题采取相应措施进行改进。

3.2注意事项及优化建议

在该系统构建过程中，注意以下几点。第一，建立有效的反馈机制。教师应根据自身课程特点选择适合自己的评价方法和标准，并不断完善系统设计。第二，合理设置考核方式。随着互联网技术的发展，通过在线互动可以充分调动学生学习的积极性，但也有很多学生因没有掌握正确的评价方法而不能通过平台提交相关的成绩记录。因此，需要建立相关考核方式及评价标准和评价流程，并对考核方式及评价标准进行优化改进。第三，信息反馈要及时准确。信息反馈是保证计算机专业教学质量评价系统正常运行的关键因素之一。因此，教师要加强对计算机专业教学质量评价系统使用过程中出现的问题及优化建议等内容的重视与分析；学生要注意反馈结果在使用过程中出现的问题并积极有效主动地解决问题，提高自身在计算机专业教学中水平和能力：管理者应积极参与高校计算机专业教学评价体系建设，将信息反馈作为教学改革和提升教学水平的重要手段，为学生提供良好的学习环境和教育资源，使教学质量评价系统为学生提供一个公平公正、便于掌握、方便快捷和科学有效的评价方式。

3.3系统设计

该系统在高校教学质量评价系统中占有举足轻重的地位，在整个系统设计过程中对教务管理系统进行了优化，不仅增加了教务管理功能，还对整个课程教学过程予以了评估，对高校教学质量管理起到了积极作用。根据高校计算机专业教学质量评价系统设计方案，采用分布式数据库处理系统构建教务管理系统，并对教学过程进行动态管理。教务管理系统包括登录系统、课程设计方案、课程评估、视频推送、教务信息管理、课程结束提醒等功能。在学生评价模块中，根据该系统提供的教师评分细则，结合自己对学校计算机专业课程学习情况的了解，设置了相应考核标准和考核办法。在课程设计方案板块设置了相应的课程方案模板、课程设计方案表模块等，可有效提升教务管理系统对教师的管理能力。由于每一位教师只有一个考核标准，每个考核因子不能完全满足相应的要求，所以该系统还设置了相应的分数统计功能及分数计算公式：在视频推送模块中设置了多媒体教学视频播放功能：在课程设计方案板块设置了课程实施方案表、师资培训情况表格等。

3.4数据分析模型及应用实例

数据分析模型以“学生知识、能力和素质”为指标，从知识、能力和素质三个维度对学生进行综合评价。在进行评分时，教师先按照实际情况把每一个层级分数记下并保存下来，针对不同分数级别的学生，评分系统会有相应的评价内容进行分析评价。对于教学效果这一评分内容，可以通过教学质量指标对其数据进行分析评估。为了进一步细化教学质量这一评分内容，在确定该评分体系时将学生参与度和参与率作为评价指标之一，以供师生参考。

4结束语

高校計算机专业教学质量评价系统的设计主要根据数据驱动原则，采用多种手段对计算机专业教学过程中学生掌握知识能力、学生学习态度、师生互动和教学效果等进行评价。计算机专业的教学质量体现了一个学校的教育水平。如何在实际教学工作中通过量化数据来客观地评价学生，是计算机专业教学工作面临的问题。随着计算机科学的发展，可以通过数据驱动对学生在学校各阶段所获得知识、能力、素质及时进行评估，并为学校教育资源建设提供参考依据，进而提高教育教学质量。