大數據在高職院校教師教學質量多元評價體系中的研究與分析

張維國，陳海艷（南京旅游職業學院教務處，南京　211100）

大數據在高職院校教師教學質量多元評價體系中的研究與分析

張維國，陳海艷
（南京旅游職業學院教務處，南京211100）

0　引言

高等教育大眾化使職業教育的發展機遇與挑戰并存，規模擴大的同時要有效兼顧質量。教學質量是高職院校生存與發展的生命線、核心競爭力，是深化教育改革的重要突破口。教學質量提升是培養學校品牌的要素。教育體制改革，對學校教育質量提出了新的要求，而教育事業發展至今已相對比較成熟，在提升教學質量上，傳統方法的作用有限。目前高職教師教學質量評價普遍存在一些問題影響評價的實際效能，主要表現在：評價主體以學生為主，相對單一；評價指標相對統一，缺乏層次；實施主要以終結性評價為主，以偏概全。此外，評價實施過程中，對評價認識不足，存在代評、故意惡評等問題，隨意性較大，缺乏客觀性；評價結果缺乏有效利用等。這些問題容易使評價流于形式，脫離評價初衷，降低評價效能。

隨著信息化技術的不斷發展，使得教學質量的進一步提升成為可能，為提升教學質量提供了新的思路和方法，同時大數據的應用在教育領域也受到高度重視，越來越多的教育機構、教育管理人員和研究者開始關注大數據在教育教學改革與發展尤其是教育評價中的應用價值。運用數據挖掘技術可以對收集回來的教學信息進行統計、分析，對教師調整教學策略、模式和內容提供數據支撐，提高教師的教學效率，提升教學質量，利用大數據探尋發展教育的新途徑和新思路。

本文從評價標準、評價實施、評價結果三個方面分析大數據在多元評價體系中的應用，精心設計多元評價體系標準、運用大數據處理技術，提升高職院校教師的素養，提供多維度在實踐中推進大數據在教育評價中的應用。

1　目前高職院校教師教學質量評價狀況

1.1評價標準——缺乏系統性

高校教師教學評價在西方已有一百多年的歷史，早在20世紀20年代，哈佛大學就開始對學生評價教師教學的理論研究和實踐的活動。我國高校教師教學評價時間不長，教育質量評價的研究與實踐起步于20世紀80年代。順應我國高等職業教育的發展，高職院校教師教學質量評價的研究也逐漸成為高職改革中的一個熱點。

目前高職教師教學質量評價尚缺乏科學統一的評價指標體系，評價內容過于追求理論教學效果，過于關注教師基本教學技能；對學生知識和技能的關注較多，而對其職業素養的關注較少等。評價管理基本依賴現有教學管理系統的評價模塊，評價結果表現形式單一，缺乏深入統計分析和挖掘數據的有效信息，對于評價結果的分析缺乏連續性。評價方法上，多以終結性評價的形式存在，缺乏對教學質量的過程性評價，評價的結果基本和教師年終考核、職稱晉升等關聯，較少從教學質量的全程監控角度去設計、實施教學質量評價。針對這些問題，一些研究者提出通過“更新觀念，健全制度，加強管理”來健全評價體系（馬微，2014），從全面質量管理的角度提出高職教師教學質量評價應做到全過程監控、全要素管理和全員參與（王義寶，2013）；提出通過“建立多級評價體系”（呂國鋒，2014）。在實證研究方面，趙熹等人從學生、同行、院部、教務、督導五個層面分別構建了評價指標 （趙熹，2015），但在具體的指標上，缺乏考慮不同類型課程，缺乏針對性。此外，評價主體對認識不足，隨意評價、缺乏約束等現象也普遍存在，影響了評價信度和效度。

1.2評價實施——重“靜”輕“動”

豐富評價方法，借助評價管理平臺，將過程性評價和終結性評價相結合，建立動態評價機制，形成“評價-反饋-提升”的螺旋上升循環，提高評價的科學性。

（1）優化評價指標設計，結合具體評價主體和評價對象細化指標，細化評價體系，實現“評價主體-評價內容-評價指標”的有機耦合，提升評價體系系統性、科學性和針對性。

（2）評價組織實施、操作規范流程、評價結果利用以及與評價相關的管理文件制定、實施保障等，規范評價管理。

（3）優化評價管理平臺功能，和智能移動設備有效互聯，助力評價過程實施，基于大數據分析、數據挖掘等技術，優化統計分析，實現智能反饋。

2.3評價結果——深入分析欠缺

目前，大部分高校對于評價的反饋信息只是做簡單的求平均值處理，考慮問題很不全面，使評價結果偏離真實值。如在評教時可能存在一些不負責任的評價，影響到最終的評價結果，管理者在統計結果時應該想辦法盡量避免這種錯誤。評價結束后，很多學校只是將評價的最終結果告訴教師，具體評價結果沒有及時反饋給教師，教師并不能了解到自己教學中存在的不足，也沒辦法改進教學水平，達不到提高教學質量的目的。

基于大數據和數據挖掘分析技術，對評價結果進行多層次、多維度分析，對數據進行切片、切塊、旋轉、上卷、下鉆等各種分析動作，以求剖析數據，從多角度、多側面地分析數據庫中評價數據，如圖1所示。打破傳統評價呈現最終評價結果（等級、排名）的局限，立體化呈現教師評價結果。從教學評價數據中，通過關聯規則進行挖掘找出課程教學效果與教師情況之間的關系，系統在做班級排課時對教師年齡、職稱、學歷等合理分配，讓學生有良好的學習狀態，為教學部門提供決策支持信息，保證教學工作更好的展開，促進教學質量提升。

圖1　教學質量評價多維分析

2　多元教學質量評價體系構建

結合教學質量的系統監控，從教師、不同管理者和學生等多主體出發，結合高職教育特點，針對不同類型的課程，提升評價針對性，構建多元評價體系，對教師教學質量進行全面評價，如圖2所示。

圖2　教學質量多元評價圖

2.1立足教學全程監控，構建多元評價體系

在對現有高職教師教學質量評價體系進行分析研究的基礎上，立足于教學質量全程監控和教師教學能力提升，構建多元評價體系。評價主體多元：針對教學活動所涉及的評價主體（教師同行、學生、相關教學管理部門等），梳理其對于教師教學的關注點，分析其教學質量評價需求（評價要素、指標容量、等級設置等），體現評價內容的層次性。指標體系多元：針對不同類型課程（公共基礎課、理論課、實踐實訓課等），結合高等職業教育特點，細化指標，科學設置指標權重。評價方法多元：將過程性評價和終結性評價相結合，定量評價和定性評價相結合，將教師日常教學工作融入評價過程，實現教學全過程監控。

2.2優化評價過程實施，建設配套管理制度

系統梳理評價實施過程，全面分析評價各環節存在的問題（評價主體認識、實施保障缺乏、評價結果使用等），剖析成因，制定教師教學質量評價實施方案、評價操作規程等相關制度，加強評價監控管理，保障評價實施的過程流暢，促進評價目標的有效達成。

2.3升級評價平臺功能，建立評價互動機制

結合多元評價體系新需求，升級完善評價管理平臺功能模塊，設計開發教學質量評價網絡管理平臺，有效支撐多元評價；結合智能終端設備（手機、pad等），有效支持過程性評價，評價實施方便快捷，評價過程統計及時，數據分析全面深入，評價結果立體呈現，實現智能反饋，建立“評價-反饋-提升”的動態機制，有效促進教師教學能力提升，以評促建。

2.4開展多元評價實施，開展指標適用性分析

基于升級后的網絡評價管理平臺，開展教師教學質量多元評價，了解評價主體及評價對象對于評價結果的真實反饋，對評價體系的適用性進行分析。多元評價指標體系由學生評價、同行評價、二級學院系（部）評價、教學督導室評價四部分組成，各部分所占權重如表1所示。

表1　教師教學質量評價體系及權重

結合高職院校的實際，學生評價、教研室同行評價主要從教師素質、教學內容、教學方法、教學態度、教學效果以及教書育人六個方面進行評價；二級院系部評價主要結合日常教學質量監控工作開展情況，從教學管理角度，對于教師的教育教學規范等方面進行綜合評價；教學督導評價主要包含督導聽課、試卷檔案等教學材料檢查、學生座談會等方面進行。

3　數據挖掘技術在教學質量評價中的應用

每學期學校通過教學督導聽課、學生網上評教和同行互評來收集教師的教學質量評價信息，隨機抽取教師教學質量評估表400份，通過數據挖掘找出年齡、職稱和評定分數間的關系，表2列出部分教學質量評價信息。

表2　教師信息表

對表中的數據列進行修改，教師性別（jsxb）：S1表示男，S2表示女；學歷（xl）：E1表示本科，E2表示碩士，E3表示博士；職稱（zc）：J1表示助教，J2表示講師，J3表示副教授，J4表示教授。原始表中的數據經過數據選擇和量化，得到量化后的數據表為表3、4、5。

表3　教師年齡量化規則

原始隨機抽取的數據中，評定分數在85分以上的記錄58條，70～84之間的記錄130，采用關聯規則算法尋找頻繁項集，根據給定的最小置信度，得到關聯規則。設最小支持度為0.1，最小置信度為0.4，得到課堂教學效果為優秀的關聯規則如表6所示，課堂教學效果良好的關聯規則如表7所示。

表6　課堂教學效果優秀的關聯規則

從分析的數據中發現，學生對教師的滿意度主要與職稱、學歷及年齡相關，職稱為副教授、年齡較大或高學歷的教師課堂教學效果優秀可能性較大，有一定的年齡、職稱較高或高學歷的教師課堂教學效果良好的可能性較大。

年齡在31～49的中青年教師有豐富的教學經驗，評定分數高或較高的支持度、可信度較高。年齡31～35且為碩士學歷的青年教師評定分數較高的支持度、可信度較高，說明中青年骨干教師發展較好，教師隊伍結構趨向合理。

教學質量評價模型通過對教師綜合能力等多方面的測評，能評價教師承擔教學工作的適合度，同時也可以對教學情況的優缺點有一個客觀的認識，從而制定出有針對性的自我完善措施。學院通過評價信息掌握教師的教學情況，為今后排課配備教師方面注重年齡、職稱、學歷的合理分配，提供了決策支持信息，教學管理政策的最終執行提供了科學依據。

4　結語

作為衡量高職院校教育教學質量的重要手段，客觀、系統、科學的教師教學質量評價對于整體提升教師教書育人能力、全面反映高職院校辦學水平、有效促進高職院?？沙掷m發展發揮著重要的作用。從教學質量全程監控出發，以提高高職教師教學質量評價的科學性、有效性為目標，對評價對象和實施過程開展理論和實踐兩方面構建教師教學多元評價指標體系，依據學生實施評價活動的一個心理順序和行為要求，將學生對教學評價分解為四個相互聯系有所獨立的要素，即學生本身所持有的評價態度，學生對學習所需產生的評價意識，學生為評價的實施而攝取的評價知識，學生在評價活動中應用的評價技能；利用影響因子對教學評價體系的影響程度，幫助教師克服或者利用這些因素來構建有助于教師在教育教學的實踐活動中，切實提升自身的專業技能和教學評價水平。增加評價指標的系統性和針對性，系統優化評價實施，努力探索科學有效的高職教師教學質量評價機制。

［1］鄭燕林，柳海民.大數據在美國教育評價中的應用路徑分析［J］．中國電話教育，2015，7:25-31．

［2］戚業國.論高等教育大眾化時代的質量觀［J］．高等師范教育研究，2002，14（2）:39-44．

［3］李建中，劉顯敏.大數據的一個重要方面：數據可用性［J］.計算機研究與發展，2013，50（6）:1147-1162.

［4］王智勇.以多元質量觀構建新建本科院校的質量標準體系［J］.中國管理信息化，2015，18（17）:227-229.

［5］彭貞貞，李堅，馬驥.高校人才培養質量評價研究綜述［J］.教育教學論壇，2014，53:105-106.

［6］吳英，劉俊熙.計算機考試數據分析中數據挖掘技術的應用［J］.制造業自動化，2010，32（9）:136-139.

［7］McKendrick，Joe.Data Warehouuse'New Role in the Big Data Revolution［J］.Database Trends and Applications，2014，28（1）:11-13.

［8］朱迪鋒.關聯規則算法在高校教務管理系統中的應用研究［D］.浙江:浙江工業大學，2013.

［9］薄宏，任玉杰，曹惠茹.基于間接關聯規則的數據挖掘算法研究［J］.計算機技術發展，2012，22（11）:120-122.

［10］唐曉東.基于關聯規則映射的生物信息網絡多維數據挖掘算法［J］.高等師范教育研究，2015，32（6）:1614-1616，1620.

Big Data；Pluralistic Evaluation；Vocational Colleges；Teaching Quality

Research and Analysis of Big Data in Pluralistic Evaluation System of Teaching Quality at Vocational Colleges

ZHANG Wei-guo，CHEN Hai-yan
（Nanjing Institute of Tourism and Hospitality，Nanjing 211100）

Absrtact：

The evaluation of teaching quality is an important basis for colleges and universities to make decisions on education and teaching，and its effectiveness depends on the comprehensive and reliable data for evaluation.The pluralistic evaluation system of teaching quality refers to a series of methods to evaluate teachers’teaching process and effect with various effective techniques and methods in unstructured teaching situations.The system，based on the modern quality management theory，arranges content，methods and other aspects of the pluralistic evaluation，and carries it out by the pluralistic evaluator.With multi-dimensional and profound mining and scientific analysis on a large number of data，big data can discover the hidden relationship and value behind，thus promoting the evaluation of teaching quality to turn from the conjecture based on data of small samples or fragmented information to the evidence-based decision making on the comprehensive and whole-process data.An analysis on the results of pluralistic evaluation with data mining technology can help enhance the reliability and validity of the evaluation of teaching quality，and therefore reduce the tension and conflict in the process of evaluation.

1007-1423（2016）18-0045-05

10.3969/j.issn.1007-1423.2016.18.011

張維國（1978-），男，江蘇東臺人，碩士，實驗師，研究方向為計算機網絡、數據倉庫

2016-04-15

2016-06-15

教學質量評價是高校教育教學決策的重要依據，而有效的教學質量評價依賴于全面、可靠的評價數據。教學質量多元評價體系是指采用多種有效的技術手段和評價方法，在非結構化的教學情境中評價教師教學過程和效果的一系列方法，以現代質量管理理論，進行多元評價內容與方式等方面的制度安排，并由多元評價主體來加以實施。大數據重在對大量數據進行多維、深度挖掘與科學分析，發現數據背后的隱含關系與價值，有助于教學質量評價從基于小樣本數據或片段化信息的推測，轉向基于全方位、全程化數據的證據性決策。運用數據挖掘技術對多元評價結果進行分析，有助于提高教學質量評價的信度和效度，減少評價過程中的張力與沖突。

大數據；多元評價；高職院校；教學質量

2015年度江蘇省高等教育教改立項研究課題（No.2015JSJG375）、全國旅游職業教育教學指導委員會2015年科研項目立項課題（No.LZW201505）、全國旅游職業教育教學指導委員會2015年科研項目（No.LZW201503）

陳海艷（1985-），女，江蘇宿遷人，碩士，助理研究員，研究方向為教學質量監控、教學質量評價、課程設計與評價