智慧数据平台下的麻醉专业实践教学质量评价研究

陈薪如 唐核心

对高等教育的发展来说，大数据时代的到来既是挑战也是机遇[1]。大数据具有信息量大、收集数据范围广、系统性强等特点，利用这些特点且“以数据为依托、以学生为中心”作为高校教学质量评价的技术与价值导向[2]，实现大数据带来的教学改革。湖北医药学院第一临床学院于2019 年扩建麻醉技能中心并且升级智慧中心大数据，本课题充分发挥本中心数据的优势，对麻醉专业学生的实践课自主学习和实验室开放学习效果进行有效实时记录，对学生的形成性评价和终结性评价进行有效反馈，使学生在学习过程中实时掌握自己的学习动态和不足，及时调整学习思路和方向，让学生在有效时间内达到学习效果最大化。

1 大数据平台下实践教学质量评价特点

1.1 大数据实现评价全过程化

以往由于某些因素的限制，如技术支持不够，使得收集与学生学习有关的全过程数据难以完成，现今大数据时代的到来，为实现全过程化的高校教学质量评价提供了可能。学生在内的每一位教学活动参与者，其一言一行都可以转变为数据进行存储、处理及分析。在大数据的背景下，大量碎片化、单一的数据可以形成具有连续性和相对系统的数据集合。麻醉专业本科生实践教学质量评价体系可以通过大数据技术实现全面化的评价系统，能够从学习过程的各个维度实现评价和优化的效果[3]。通过大数据技术可以提高学生的学习效率，同时也能够全面化提升教师的教学能力。

学习并不是一个单一的瞬间，而是具有复杂性且持续时间长的过程，因此教学质量评价应当从多层面来进行[4]。如果学生的学习背景不被重视，那么学习效果也很难从现有的教学水平上实现优化。大数据技术可以使教学评价更具系统性，从数据的统计、分析和挖掘等方面最终实现全过程教学评价。

1.2 大数据实现评价方式多元化

现代新课程改革已经确立了“以生为本”。在麻醉实践教学活动中，通过大数据技术评价的教学质量结果，可以作为麻醉课程建设的重要参考资料。教师在以学生为主体的教学活动中通过多种评价方法，使教学评价更加全面、客观。借助大数据的实践教学质量评价，强调结合课程内容实际情况和专业培养目标及特色，其建立前提是对课程内容按照记忆、理解、运用和操作进行明确划分并设立不同的考核方式。同时，在丰富考核方式的同时在学习过程中建立多个监测点，有助于教师了解学生对知识点的掌握与运用，可帮助教师对学生在“知识记忆”“转化运用”“实际操作”及“临床思维培养”等方面进行客观分析，从而改进教学[5]。构建行之有效的评价模式可以客观准确地反映麻醉实践教学过程中的效果和质量，尤其在多元化方式的比对和参考中，更能让学生和教师自主完善和构建自身知识架构，进而让学生清楚了解自身知识掌握情况，同时提升教师教学水平。

1.3 大数据实现评价多层级化

充分借助大数据技术的优势实现教学质量评价的多层级化发展，实现评价体系的多层延伸，扩大教学质量评价的影响范围。通过大数据技术可以保证教学质量评价以理性证据为依托，改变以往单纯以教师经验为评价指标的形态[6]。在麻醉实践教学中，大数据的应用促使了学校对其进行评价时所获取的数据在广度、深度以及细分度等方面不断地延展与加深，使得教学质量评价呈现出多层级化的特征，同时也为管理层面做出的科学决策提供了良好的借鉴作用。

1.4 大数据实现评价多功能化

大数据平台下，高校既可以对教学质量进行有根据的说明，又能够对与之评价的教学活动进行改进，即大数据在高校教学质量评价体系问责与改进两个方面起着重要作用。如上文所述，大数据可以对教学活动的全过程、多维度数据进行收集与分析。数据化的设施设备、普及化的移动学习、数字化的教学行为、可视化的学习行为等都成为高校教学质量评价的数据来源。这种“伴随式”的收集方式一方面可以避免高校应对教学质量问责时的临时性，另一方面也可以避免教师对课程改进的盲目性，从而实现问责与改进的评价功能[7]。

通过大数据来构建麻醉实践教学评价体系，可对改进功能与问责功能进行一定的协调，即高校教学质量评价体系可以通过大数据直观地呈现出利益相关者所想要获知的相关数据，以此来检验高校的教学质量。并且也可以更好地掌控高校学习进程与状况，在此基础上，不断优化教学中的一些问题，采取相应的有效措施，进而更好地提高高校教学质量以及推动数据驱动决策[8]。

2 形成性评价的引入

形成性评价是指基于对学生整个学习过程的持续性观察和记录，从而对学生的综合学习表现及学习成果做出全面的发展性评价。此概念首先由 Scriven 在1967 年提出，用来指课程的改进，到1971 年Bloom 等人将此概念扩展到当前普遍接受的含义[7]。我国于1987 年引入“形成性评价”的理念，但直至2007 年才将其应用至医学教学中。相比终结性评价，形成性评价跟踪专业教学全过程，可根据教学目的采用更多样的评价方式，将结果及时有效反馈给学生与教师，及时了解掌握学习实况、学习成效及薄弱环节，从而敦促教师和学生对教学及活动计划不断完善改进。形成性评价和终结性评价不是相互独立的过程，它们之间存在着密不可分的关系。在本科生麻醉学专业实践教学过程中引入形成性评价，在实践教学活动中即时、动态、多次对学生的学习效果进行评价。引入形成性评价，旨在强调教师应更多关注实践教学过程中学生的学习过程，激发学习兴趣、培养自主学习能力、了解学习进展，使学生能在学习中获得成就感，同时通过反馈机制帮助教师了解教学效果。

3 基于大数据下实践教学质量评价体系的构建

3.1 多样化应用数据

数据之“大”在此中并不仅限于“大容量”，而更大程度上来自于其“大价值”[9]——即其潜在的数据分析价值。其除了可以被用于描述性的数据统计报告外，应用数据方式的“多样性”更是数据价值的“体现关键”：第一，可借助数据向学生提供学习状况预警[10]，大数据所收集的内容主要包括学生课堂回答问题频率、出勤率、作业完成情况等，并可以发送学习预警、学习建议给学生。在这一过程中，学生也可借助于软件对自己的学习状况做出自我监督和管理，并及时与指导教师进行有效动态沟通。除此之外，还可借助于数据向教师方面发送课堂教学建议等信息。众所周知，教师的教学行为、方式等都是学生学习结果的主要影响因素，美国缅因大学、哥伦比亚大学也曾合力开展过一项课堂观察方面的研究项目[11]，其中重要内容就在于借助教学数据的观察，对教师在课堂上的诸多活动作出记录，并从数据中分析出更好的课堂教学方法，由此来有效地指导教学活动。数据的多样化应用也能够很大程度上提升教师参与教学质量评价活动这一方面的主动性和自觉性，其中收集到的数据除了可以作为评价材料外，也能不断应用于评价中的评价结果。

3.2 常态化收集数据

以大数据作为基础的麻醉专业实践教学质量评价体系主要以收集日常教学数据为主体，尤其是要将数据收集“上升”为高校教学日常管理内容[12]。从先前的高校教学质量评价状况来看，其学习结果的评价由于过度偶然化、片段化而难以保证学习效果，也自然不能用于学生和学校教职员工“各取所需”[13]。而突破这一瓶颈的一个有效办法就在于保证评价数据的连续性、伴随性。而对学生学习结果的记录和分析办法则有着众多的形式——一方面可以是测试、报告、论文等，另一方面也可以是小组讨论、汇报演讲之类的视频材料，此外，针对教师的各种调查、访谈等材料也能够被算作学生学习结果的评价依据。在此之中，大数据的收集是最为重要的一项内容[14]。

3.3 制度化管理数据

作为循环的载体，数据信息可以持续不断地在高校的决策、管理中发挥作用，为此其数据必须在分析、收集、反馈、应用等处理之后形成相关的制度[15]。首先，数据管理的制度化要求的是各个部门“协同作战”，尤其要明确各部门的职责，最终形成持续性、周期性的数据循环。其次，对数据开展质量管理这一活动应被定位为麻醉学专业应用大数据方面的“重点”，如数据采集阶段的稽核和验证源头数据，存储阶段的分散、多级存储，应用阶段对来源、指标定义等的“统一化”[16]，均是要以制度化管理模式为基础的。如今，建立数据质量管理这一方面标准体系的高校越来越多，数据在高校中发挥的作用也越来越大[17]。

本研究选取湖北医药学院第一临床学院麻醉学专业2017级麻醉1班和2017级麻醉2班2020—2021 1学期《临床麻醉学》的实践课学习作为研究目标，其中麻醉1 班为试验组，麻醉2 班为对照组。其中试验组学生60 名，平均年龄（21.6±1.2）岁，男生29 名，女生31 名。对照组学生61 名，平均年龄（21.3±1.5）岁，男生28 名，女生33 名。两组学生在例数、年龄、男女比例一般资料方面比较均差异无统计学意义（P＞0.05），可对比。将这门课程实践课的学习目标、教学组织方式和教学评价方式导入麻醉技能中心教学管理平台，分别对比这两个班一学期这门课程的学习效果。其研究模式图见图1。

图1 大数据教学平台下麻醉专业本科生实践教学质量评价体系研究图

本研究中麻醉学专业2017 级麻醉1 班《临床麻醉学》专业课程的实践教学环节是被数据中心全程记录的，而对照组麻醉2 班则是采用传统实践课教学方式进行。在视频记录中教师可以全程观察到上课时学生的学习动态，观察每位学生的每一步操作步骤，并且学生的每次线上操作分数也被大数据实时统计下来。教师课后可以针对每位学生操作步骤的具体情况对学生进行学习评价并可根据不同情况布置个体化作业。与此同时，教师的授课过程也是被全程记录，通过教学视频的回放，教师能够对教学过程中出现的问题以及教学方法进行学习总结，不断优化教学过程，从而提高课堂教学质量。结果显示麻醉1 班的学生对于实践课的学习兴趣更高，学习氛围更浓，课后学生与教师的互动也更积极。因教师得到及时的反馈，所以教师在教学目标、教学内容和教学进度等方面的改进更及时、更合理。

《临床麻醉学》课程实践教学形成性评价模式（占学生总成绩的30%）见图2。在麻醉专业实践教学过程中实施形成性评价，可通过平时考核、实践操作、期中成绩等方式全方位督查学生的学习过程，考察学生的学习效果。既能明确看到学生所取得的进步和成绩，又能客观反映出学生的差距和不足，在客观结果的基础上分析原因，帮助教师不断动态调整教学手段和方式并及时应用于教学中，真正发挥形成性评价的作用。而大数据的应用可更全面、更高效地帮助教学实施形成性评价，且评价结果具有即时性、可靠性和系统性。本试验采用 SPSS 20.0 统计学软件对数据进行记录分析，计数资料以n（%）表示，采用χ2检验，计量资料以（±s）表示，采用t检验，P＜ 0.05 表示差异有统计学意义。在本试验中，依靠大数据下实施的形成性评价结果显示，麻醉学专业2017 级麻醉1 班不管是平时考核、实践操作还是期中成绩均高于麻醉2班，两组相比差异有统计学意义（P＜0.05），具体数据见表1。

图2 临床麻醉学课程实践教学形成性评价

表1 2017 级《临床麻醉学》实践教学形成性评价成绩表（分，±s）

表1 2017 级《临床麻醉学》实践教学形成性评价成绩表（分，±s）

4 结论

智慧数据平台支持下的麻醉专业实践教学评价体系纳入了与麻醉学专业教学质量相关的数据，突出对实践教学质量微观、个体化的追踪，实现动态调整与干预，真正做到教学相长[18]。大数据引导下的评价体系弥补了传统高校教学质量的片面性、单一性评价方式，将碎片化的评价整合为系统化评价，形成数据全面、评价准确的闭环教学质量评价系统，使教学评价更科学合理[19]。在本研究中，大数据应用下的麻醉专业实践教学评价结果显示，麻醉学专业2017 级麻醉1 班的学习效果优于2017 级麻醉2 班。由此可见，新的实践教学质量评价体系的构建，有助于学生在学习过程中进行自我检查和自我促进，使学生能够针对性地对学习中薄弱环节进行自我改进。同时也有助于教师在教学过程中有的放矢地进行教学，建立师生之间良好的互动。改良后的实践教学质量评价体系整合了目前国内形成性评价、过程性评价和终结性评价的优缺点，明确了质量评价体系的内涵意义。新的质量评价强调结合学科、专业和课程的实际情况，有助于教师了解学生各阶段的学习效果[20]。使其更符合我国高等医学教育现状和人才培养目标。在研究过程中，该质量评价体系得到师生的充分肯定，可将其在湖北医药学院第一临床学院及其他医学院校提供参考和借鉴。