吳菁 王蘋

摘 要： 提升教學質(zhì)量是高職院校人才培養(yǎng)的永恒主題，課堂教學是體現(xiàn)高職教學質(zhì)量與水平的重要載體。傳統(tǒng)的課堂教學質(zhì)量評價體系缺乏科學性和整體性，難以與現(xiàn)行的教學方式相適應。在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代，構(gòu)建大數(shù)據(jù)信息共享平臺，對課堂教學評價進行多元化、多維度的挖掘和分析，建立教學質(zhì)量預警機制，加強課堂反饋，提高教學效果，為高職院校教學管理提供決策的依據(jù)，意義重大。

關鍵詞： 課堂教學； 評價； 大數(shù)據(jù)； 挖掘； 分析

中圖分類號： G710 文獻標志碼： A 文章編號： 1671-2153（2018）03-0023-04

提高教學質(zhì)量是高職院校人才培養(yǎng)的永恒主題，課堂教學是體現(xiàn)高職教學質(zhì)量與水平的重要載體。傳統(tǒng)的課堂教學質(zhì)量評估主要基于靜態(tài)數(shù)據(jù)的評價，通過考試評價學生的學習效果，通過學生評教評價教師的教學水平，通過人才培養(yǎng)調(diào)查報告評定專業(yè)的辦學質(zhì)量[1]，但這些評價數(shù)據(jù)缺少過程性監(jiān)控，采樣數(shù)據(jù)不全面，尤其對翻轉(zhuǎn)課堂、對分課堂、慕課等主流教改模式的課堂評價，難以做到客觀科學。因此，如何創(chuàng)新課堂教學質(zhì)量評價，值得深入研究。

隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新技術(shù)的涌現(xiàn)，“用數(shù)據(jù)說話”成為可能。2015年頒布的《教育部辦公廳關于建立職業(yè)院校教學工作診斷與改進制度的通知》強調(diào)：“職業(yè)院校要充分利用信息技術(shù)，建立校本人才培養(yǎng)工作狀態(tài)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，及時掌握和分析人才培養(yǎng)工作狀況”[2]。2017年頒布的《教育部關于進一步推進職業(yè)教育信息化發(fā)展的指導意見》提到：“加快管理服務平臺建設與應用。推動職業(yè)院校加強管理信息化應用，做好信息采集、統(tǒng)計和更新工作，提高管理效能”[3]。因此，使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對課堂教學進行動態(tài)診斷和改進，成為未來教育的發(fā)展方向。

美國普渡大學Course Signal預警系統(tǒng)是國外大數(shù)據(jù)在教學中應用的一個典型案例。該系統(tǒng)啟動于2007年，它將數(shù)據(jù)從學生信息系統(tǒng)、課程GPA成績、學生登陸課程網(wǎng)站頻率等采集途徑中提取出來，按照學習表現(xiàn)分類，對那些綜合表現(xiàn)不好（極有可能不及格或輟學）學生的學業(yè)進行成績實時動態(tài)監(jiān)控、預測和預警，并采取措施幫助學生順利完成學業(yè)，從而保障學校的教學質(zhì)量。

目前在國內(nèi)，大數(shù)據(jù)在教育領域中的應用也取得了重大突破，一些軟件開發(fā)商推出了教師行為分析、學生行為分析等系列管理軟件[1]，但相較于教育部提出的教學診斷與改進的要求，還有很大差距，存在數(shù)據(jù)挖掘不充分、應用范圍較小等諸多問題。因此，亟切需要對數(shù)字化智慧校園產(chǎn)生的各類大數(shù)據(jù)進行深度挖掘和分析，從而為教學評價和改革提供科學依據(jù)。

一、目前課堂教學評價存在的問題

（一）評價指標不夠科學合理

目前高職課堂教學質(zhì)量評價尚缺科學規(guī)范的評價指標體系，其評價內(nèi)容過于重視教師知識傳授和學生技能訓練，缺少對學生道德品質(zhì)、敬業(yè)精神、創(chuàng)新思想等素質(zhì)培養(yǎng)應有的關注。課堂教學評價方式比較單一，多以終結(jié)性評價的形式存在，缺少從全程監(jiān)控的角度去設計、實施課堂教學評價[4]。因此，建立新型的具有科學性、整體性的課堂教學評估指標體系，在一定程度上有助于提升高職教學質(zhì)量水平。

（二）診斷要素不夠全面

對課堂教學進行診斷，需要先全面分析評價課堂教學的維度，并制定相應的評價指標。在傳統(tǒng)課堂中，對學生的評價多以“考試+平時成績”的方式，對教師的評價常用“學生評教+分院評教+督導評教”方式。這種評價方式，忽略了教學過程（課前、課中）的反饋，學生知識、技能達成度的反饋也沒有體現(xiàn)，因此過去的評價方式是定性和模糊的。而在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代，要實現(xiàn)即時采集、實時呈現(xiàn)、及時預警，確保課堂教學的有效性，必須保證采集樣本的持久化、采集方式的多元化、挖掘手段的多樣化以及分析技術(shù)的多維度。

二、解決問題的對策與措施

（一）多維度評價指標的挖掘與分析

隨著信息化建設的不斷推進，各個高職院校日益完善的云平臺數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，為日常管理和教學工作數(shù)據(jù)大規(guī)模存儲提供了便利，處處覆蓋、時時共享的信息采集平臺強化了各教學環(huán)節(jié)狀態(tài)的監(jiān)控，使課堂教學評價呈現(xiàn)多元化趨勢。姜義林教授在《聚焦教師和學生發(fā)展，扎實推進診改工作》中曾提出，在教學質(zhì)量動態(tài)分析與診斷過程中，采用多維度（課程建設、課堂管理、課堂活躍度、學生學習活躍度、教學評價、成績評價）、多指標對課堂教學進行評價[5]，如圖1所示。這種新的課堂教學評價體系，通過對多維度大數(shù)據(jù)的收集與分析，計算得到數(shù)據(jù)間的相關性，從而為教學評價和改進提供客觀的科學依據(jù)，在大數(shù)據(jù)時代，值得我們學習和實踐。

面對教育信息化，高職院校都在積極探索大數(shù)據(jù)在課堂教學質(zhì)量評價中的應用，開發(fā)云課堂、智慧課堂等教學平臺，實時采集各類教學動態(tài)數(shù)據(jù)，圍繞目標達成度的診斷起點，將傳統(tǒng)課堂的“灰箱”透明化（如圖2所示）[6]。通過對大數(shù)據(jù)分析與處理，使課堂教學評價更加準確科學。

課前，教學平臺定時推送學習資源，并自動記錄學生瀏覽和下載的情況。根據(jù)學生預習的參與度，教師及時調(diào)整教學策略。課中，教學平臺提供豐富的教學互動環(huán)節(jié)，如在線簽到、頭腦風暴、作品分享、計時測試等進行輔助教學，增加課堂的趣味性。與此同時，教師能從系統(tǒng)中快速獲取課堂到課率、討論活躍度、問答對錯率、測試正確率等諸多課堂反饋信息，并對授課內(nèi)容和教學方法進行適當?shù)卣{(diào)整。課后，系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對課堂、教師、學生的各類數(shù)據(jù)進行針對性的分析與提煉，自動生成課堂教學質(zhì)量報告。因此，教學平臺的使用大大提高教師的教學效率和學生的學習效率。

通過對校本數(shù)據(jù)的分析及過程的常態(tài)監(jiān)控，各高職院校能夠真正實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)分析的精準治理，實現(xiàn)過程監(jiān)控、趨勢預測和風險預警，改變管理的模糊和不確定性。同時利用平臺預警流程，構(gòu)建PDCA循環(huán)，實現(xiàn)過程數(shù)據(jù)的逐級流動，促使教師、二級分院領導和院級督導共同參與教學診斷與改進工作中，實現(xiàn)“8”字型質(zhì)量螺旋遞進的自我診改（如圖3所示）。

圖示第一個循環(huán)是大循環(huán)。以課程建設目標為起點，教師制定相應的課程標準，完成課程整體設計和單元設計，并組織落實實施。針對教學目標達成度、課堂實施情況、課堂教學效果等多個觀測點，進行自我診斷，對比學院的考核指標，不斷查找差距。通過學習創(chuàng)新和改進提升，使課堂教學效果呈螺旋式提升。

圖示第二個循環(huán)是小循環(huán)，是指在實施工作過程中，學校通過大數(shù)據(jù)平臺對教學環(huán)節(jié)進行過程性監(jiān)測，根據(jù)反饋報告中存在的問題，及時發(fā)布預警，督促相關部門、人員采取切實有效的措施，對課堂教學出現(xiàn)的問題實時調(diào)整改進，促使教學質(zhì)量得到不斷地提高。二循環(huán)相輔相成，內(nèi)外結(jié)合，相互促進，共同提高。

（二）高效率大數(shù)據(jù)平臺的搭建與共享

高效、準確的課堂教學評價需要大量數(shù)據(jù)作為支撐，建立合理的數(shù)據(jù)分析模型，對比分析個體與群體數(shù)據(jù)，客觀立體展現(xiàn)個體畫像，因此高職院校的課堂教學評價系統(tǒng)需要借助大數(shù)據(jù)平臺來實現(xiàn)。而大數(shù)據(jù)平臺建設整體思路如圖4所示，首先需要解決信息獨島的問題，制定各部門可以兼容使用的編碼規(guī)則，打通各應用系統(tǒng)之間的信息壁壘，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)之間的融合，為管理層提供可靠的數(shù)據(jù)支撐，確保決策的高效性和精確性。

1. 數(shù)據(jù)采集與清洗。要利用大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)教學質(zhì)量診斷與改進，首先要解決數(shù)據(jù)來源問題，只有保證數(shù)據(jù)源頭唯一、教學行為數(shù)據(jù)即時采集、信息資源共享，才能提高課堂教學管理效率。不同部門管理系統(tǒng)涉及的基礎數(shù)據(jù)庫有所不同，因此基礎數(shù)據(jù)需從對口部門的信息管理系統(tǒng)中提取，如圖1中6個維度、50多個考核指標，其中課堂管理數(shù)據(jù)從學工系統(tǒng)中獲取，教學評價、成績評價數(shù)據(jù)從督導、教務管理系統(tǒng)中提取，課堂活躍度、學習活躍度（在線學習）、課程建設數(shù)據(jù)從網(wǎng)絡課程平臺中采集，學習活躍度（非在線學習）從圖書館、學工等管理系統(tǒng)中得到。為了保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，需要對收集到的碎片化的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，先建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲格式，然后對數(shù)據(jù)進行校對和核驗，目的在于刪除重復的信息，合并交叉的數(shù)據(jù)集，糾正存在的錯誤，以保障數(shù)據(jù)的正確性、一致性和完整性。

2. 數(shù)據(jù)存儲與共享。清洗后的數(shù)據(jù)最終按照統(tǒng)一格式存儲在數(shù)據(jù)中心。這些數(shù)據(jù)只用于數(shù)據(jù)交換，實現(xiàn)各個獨立的管理系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)共享。每個管理系統(tǒng)只能對各自的基礎信息庫進行增刪改查操作，調(diào)用其他并列關系的管理系統(tǒng)的基礎數(shù)據(jù)，只擁有查詢權(quán)限。

3. 數(shù)據(jù)分析與管理。首先通過對提取和集成得到的數(shù)據(jù)進行梳理、分類和歸納，整理出相對獨立的數(shù)據(jù)主題域；然后進行數(shù)據(jù)趨勢分析，建立合理的數(shù)據(jù)分析模型，推算數(shù)據(jù)相似度，驗證數(shù)據(jù)規(guī)律和隱藏的關聯(lián)，從而為教學管理者提供統(tǒng)計性的預測和判斷；最后針對評價等級較低的學生、教師和專業(yè)，制定相應的預警機制，以便他們在后續(xù)的教學中得以改進，從而實現(xiàn)提高課堂教學效果的目的。

三、結(jié)語

綜上所述，在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代，高職院校要全面提升人才培養(yǎng)質(zhì)量，提高課堂教學有效性，離不開信息化的支撐。搭建高效率大數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享，對課堂教學評價指標進行多元化、多維度的挖掘和分析，尋找出隱藏在數(shù)據(jù)背后影響教學質(zhì)量的關鍵因素，才能為管理者提供決策的依據(jù)，實現(xiàn)教學質(zhì)量由量變走向質(zhì)變的飛躍。

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[6] 袁洪志. 打造“兩鏈”，完善體系，扎實推進診改工作[EB/OL].（2017-11-17）[2018-03-01]. http：//www.zyjyzg.org/czie_article_upload_files/201712/20171213145023121.pdf.

Abstract： To improve teaching quality is the eternal theme of talent cultivation in higher vocational colleges. Classroom teaching is an important carrier to reflect the quality and level of higher vocational education. The traditional classroom teaching quality evaluation system lacks scientificity and integrity， and it is difficult to adapt to the current teaching methods.In the era of Internet+， building a platform for sharing big data information， using diversified and multi-dimensioned mining and analysis， establishing an early warning mechanism for teaching quality， strengthening classroom feedback， improving classroom teaching，Provides the basis for decision-making for the management of teaching quality， it is of great significance.

Keywords： classroom teaching； evaluation； big data； data mining； data analysis

（責任編輯：程勇）