薛 宁,张 敏
(哈尔滨职业技术学院,哈尔滨 150081)
云计算技术的使用,能够对教学质量进行更为全面、更加合理的评价,更有利于提高各高校的教学质量。将云计算技术应用到教学质量评价系统中,对原有的系统进行智能化改革具有十分重要的现实意义。本研究结合我院的实践工作,从多个角度、多个层面对高职院校教学质量评价系统的智能化改革进行研究,为高职院校质量评价的智能化改革提供有益参考。
为了更好的理清高职院校在教学质量评价体系上的智能化改革创新路径,对传统的高职院校教学质量评价体系进行分析,以其为后续的教学质量评价体系智能化改革提供思路。
高职院校在进行教学质量评价的过程中需要考虑诸多方面的影响因素,特别是基于信息化时代,高职院校的教师要具有熟练运用网络信息的能力。然而,传统教学质量评价体系的评价指标相对单一,无法将教师的综合素质全面地评价出来。
很多高职院校在教学质量评价体系的构建过程中,为了方便本校的实际评价工作,对各个指标往往会采取相同的权值,或者是对各个指标本身的权重进行主观设定。这种方法会在很大程度上影响评价结果的准确性以及可信性,造成后续评价数据在使用中失去应有的作用和意义。所以,合理的分配指标权重在教学质量评价体系建设中至关重要。
目前,仍有部分高职院校在评价过程中使用简单的运算方法,如求和法、加权求和法,以至于在跨班级、跨专业时无法展开有效的比较。同时,仍使用纸质表格对教学质量评价进行打分,这种方式不仅是对教学资源的一种浪费,也大大的降低了高职院校的教学工作效率与准确率。
传统高职院校的教学质量评价分析方法,只能从较为粗浅的层次上了解数据间的关系与信息,而无法挖掘更深层次的价值信息。而借助先进的云计算技术恰恰能够提取具有重要价值的教学评价信息,以促进高职院校教学改革的深化发展。
通过对传统高职院校教学质量评价系统的分析,了解到到传统高职院校教学质量评价系统具有一定的片面性、主观性。为了降低高职院校教学管理者在决策过程中发生失误的可能性,更好的服务于教学工作,应该充分运用云计算技术有效的提取评教数据。为此,设计出云计算技术下教学质量评价体系的平台结构,如图1所示。
图1 云计算技术下教学质量评价体系平台架构Fig.1 Framework of teaching quality evaluation system platform under cloud technology
为了更好的采集数据信息,可以将数据采集模块分为三部分,即用户注册、登录、调查问卷。
要想切实发挥数据的最大效用,做好数据的采集工作,就要对所采集的数据进行相应的整理,可以利用数据仓库技术存储数据。首先,可以根据实际设计需求,在组织主题数据时将其设定为教师、课程、单位这三个主题域。其中教师包括督导评价、专家评价、同行评价、学生评价以及自我评价这几个信息类别。一级单位的数据字段包括实际编号、姓名、职称、系部以及所在学校,相应的教师人数,优秀、良好、一般、合格、较差的人数;单位包括教师、系部以及学院的信息。课程包括与课程相关的信息。二级单位的数据字段同样包括实际编号、课程名称以及开课的院系,优秀、良好、一般、合格、较差的人数。此外,对于数据仓库的逻辑模型,星形模型是最常见的模型之一,其优势在于只需通过一步连接便可以获得海量的数据以及准确的评价结果。
分析与设计数据分析模块是基于数据仓库之上对数据进行的分析,以得到科学有效的教学质量评价结果。可以在Hadoop平台上运行云计算技术,并采用任务分析的方法,如聚类分析、分类挖掘等模式,每一类的任务都具备多种分析算法。云平台上能够将这种数据分析任务进行分解,使其成为多个可执行的子任务,并且在Map、Reduce上展开进一步的分解与合作,以便于全面提升数据的分析效率。
数据查询模块可以为用户提供一种交互式的操作界面,用以查询各个学校的教学质量,进行准确的评分并利用图形化的方式了解评分情况。如在查询过程中发现某一分值较低,则可以继续向下查询,以归根溯源了解分值过低的原因,从而为科学决策提供科学的评价数据。
云计算技术下的高职院校教学质量评价体系能够更加科学合理的对教学质量进行评价,有利于提升高职院校的教学水平。高职院校要做好云计算技术下教学质量评价体系的应用工作,做好系统的设计与研究,以便于更好的改革高职院校教学模式,更好地服务于高职院校的教育教学工作。