基于大数据的高校教学质量评价系统设计研究

唐秀忠 兰晓俐 陈洪磊

（普洱学院 理工学院，云南 普洱 665000）

高校教学质量评价是教育教学过程的重点环节，对于教育教学的改革和发展起着正向激励作用［1］。在教学质量评价的研究中，主要包括理论研究和实践研究两方面。其中，理论研究内容集中在评价指标设计、评价要素选择以及评价的客观性评判。实践研究则主要对实际课堂的教学活动进行分析，能提供大量教学行为数据的网络教学模式，可以让评教人员从各个角度对教学过程的各个节点给予客观评价。随后，将教学过程数据与相应的评价结果分类汇总，完成大数据分析。从文献分析结果可以看出［2］，当前的教学质量评价系统大部分是从专家角度对教学活动进行评价，忽视了从学生视角进行评价。在网络平台和大数据技术广泛应用的今天，高校教学质量评价面临着理念、方式以及方法等多方面的转型。因此，本系统选用基于网络录播教室开展课堂教学活动的实例为研究对象，以课堂中发生的教师教学和学生学习等行为为数据资源，从多个角度分别进行评判，并对产生的海量数据进行大数据分析，能够有效发挥课堂教学评价的作用，促进教学模式改革、教师教学能力提升和学生学习能力增强。

一、大数据与高校教学质量评价

（一）大数据分析技术

当前，大数据分析在众多领域得到广泛应用。不同于传统的小范围、少量数据分析法，大数据分析法利用机器学习、模式识别和数据挖掘等方式进行数据分析，给出的分析结果更加准确和可靠［3］。大数据的特性是数据量大且比较复杂，若采用传统方法进行数据处理，不但会耗费大量时间，而且只能获得数据的表面统计结果，这需要通过机器学习和数据挖掘算法完成数据内部深层次的相关性分析，最终服务于大数据的应用。

随着大数据的应用越来越广泛，大量的传统行业采用大数据能完成更为精准的数据分析和决策，对于与网络融合越来越紧密的高校教学质量评价也必须借助于大数据分析和决策的优势，以更优化的方式、更精准的结果完成教学质量评价。

（二）基于大数据分析的高校教学质量评价

本系统以基于网络录播教室开展的课堂教学活动为研究实例，利用云平台技术建设，依托大数据分析（云计算）的强大能力，采用云平台提供的分布式集群计算、存储功能，整合教学、管理和评价数据，使教学行为数据和相应的评价处理更为快捷，效果更为显著［4］。本系统的主要评价对象是课堂教学环节，重点是教学过程中的活动以及评价、被评价对象之间的交流互动，即对课堂教学的教师、学生双方进行评价和反馈，以促进学生学习能力和教师教学水平的提高，推动课堂教学质量稳步提升。本系统主要包括评价要素、评价标准、数据分析和反馈跟踪四个部分，如图1 所示。

在图1 中，评价要素选择了教师和学生，评价标准主要是指定评价人、评价方法和评价基础，使用大数据分析技术，对收集的课堂学习行为数据和评价数据，通过机器学习、数据挖掘方法进行分析，获取评价结果。反馈跟踪功能主要是将评价结果传递给各个评价要素，依据评价结果进行动态跟踪，从而促进课堂教学质量的稳步提升。

二、基于大数据分析技术的高校教学质量评价系统设计

（一）总体架构

基于大数据分析技术设计的高校教学质量评价系统主要由教室端、服务端和用户端组成，如图2所示。

本系统采用了B/S 体系结构，能够较好地满足不同课程课堂教学的需求，如图3 所示。

图1 基于大数据分析的高校教学质量评价

图2 高校教学质量评价系统总体结构图

图3 基于B/S 体系结构的教学质量评价系统

图3 给出了基于B/S 体系结构的课堂教学质量评价系统，该系统包括业务表达层、通用功能层以及数据分析层。在业务表达层中，需要设计不同角色用户与系统的交互界面；在通用功能层中，主要实现用户与系统服务器之间的数据传输，并将大数据分析结果反馈给用户，实现教学质量评判的主体功能；在数据分析层中，引入不同的大数据分析方法，在系统服务器中完成大数据分析，并给出各种分析结果，这属于高校教学质量评价的核心部分。

（二）高校教学质量评价系统的功能设计

本系统不同于传统评价体系设计，能够根据实时、动态的课堂教学数据与质量评价数据，较好地完成高校教学质量评价的功能设计。在总体结构基础上，本系统的功能模块主要包括大数据信息的采集与分析功能模块、课程资源管理功能模块、教学质量评价管理和反馈跟踪功能模块以及用户管理功能模块。在教学质量评价系统中，系统的各个功能模块与基于网络录播教室开展的课堂教学活动的常态数据分析系统无缝对接，不但能够动态采集基于网络录播教室开展的课堂教学活动数据，还能够实时采集课堂教学质量评价情况。

1.大数据采集与分析功能模块

本系统实施的基础是大数据采集。只有完整采集与课堂教学质量相关的全部数据，才能够保证质量评价结果的客观性与准确性［5］。因此，大数据采集应包括两部分，一部分是课堂教学过程的行为数据采集，另一部分是教学过程的评价数据采集。对于课堂教学过程行为数据的采集，本系统拟采用智能录播技术自动录制实时的课堂情况，并且该技术支持各种课堂的直播和点播服务。通过直播的方式，高校教学管理者和质量评价方即可不受时间、地域的限制，在任意时间、地点直播或点播相应的课堂教学过程，给出评价结果。到目前为止，笔者所在单位已经有76 间多媒体教室完成了视频监控系统的建设，已经稳定运行三年，能够满足课堂教学活动过程视频录制需求，为采用大数据分析技术开展课堂教学质量评价奠定了良好基础。

2.课程资源管理功能模块

本系统包括云服务器、数据挖掘工具以及云存储平台，开通智能录播系统接口，自动上传录制的课堂教学视频并进行数据分析。因此，课程资源管理功能模块也是必备功能之一。在该功能模块中，本系统拟将课堂教学的视频数据和评价数据相结合，生成教学电子档案，并备份到每名教师的电子档案中，形成有效的记录和反馈。经过评价以后，教师登录电子档案即可查阅教学质量评价，并能够反复观看课堂教学视频，总结教学中存在的问题，通过教学反思改进课堂教学过程，提高课堂教学质量。

3.教学质量评价管理和反馈跟踪功能模块

教学质量管理模块是基本系统的核心功能，支持视频直播和点播的评价，主要采用打分评价和文字评价两种方式，并统计教学评价结果给出图表分析结果［6］。其中，打分评价给出多个选项，采用量表方式进行评价，管理员可以自定义量表，让不同权限用户的评价选项各不相同，这样有利于保证教学质量评价的客观性。教学质量评价量表一般包括多种评价标准，根据学生、教师、督导和管理者等角色设计不同的选项，共同评价同一课堂的教学质量。文字评价采用教学视频标记法，标注需要评价的视频播放点，并给予相应的文字记录评价。用户观看课堂教学直播或点播视频时发现教学问题就在该节点标记，指出该节点存在的教学问题，并给出改进建议。教学问题应该根据教学要素进行相应设置，主要包括目标、内容、方法、语言和展示等要素，文字评价也应该围绕这些要素展开。

教学质量评价的反馈跟踪模块包括回复点评和反馈报告两部分。其中，教师对点评的回复应该针对每条评价分别写出教学反思和改进方法，点评者可以查看回复内容并继续指导，最终形成评价-回复-反思-再评价的反馈过程。反馈报告包括主观评价部分和客观评价部分。主观评价根据系统大数据分析结果将各种问题分类汇总，出具主观评价报告；客观评价按照不同课程的教学质量打分并汇总，出具图表形式的分析报告。

4.用户管理功能模块

本系统还为用户提供了用户信息管理、角色管理以及权限管理等功能，通过批量导入用户数据，设置系统管理员、教学管理者、教学督导员、教师和学生等角色，并对不同角色分配对应业务、课程访问、修改等操作权限，完善系统管理体系，增强系统使用体验，以便能更好地满足教学评价的需要。

结语

本文设计的基于大数据技术的高校教学质量评价系统，能对基于网络录播平台开展教学的课堂教学的各个节点给予评价，并进行数据分析，呈现相应的大数据分析结果，完成课堂教学质量评价，给出教学质量反馈，开展教学改进跟踪。高校可以积极利用本系统，提升教师的教学能力，营造学比赶超的学习氛围，促进课堂教学良好氛围的形成，真正提高课堂教学质量。