大数据分析在高职院校教学质量评价中的应用

孟秋竹

（江苏省江阴中等专业学校，江苏 江阴 214433）

0 引言

教学质量可通过不断完善教学方式和政策规划实现。在高职院校教学实践过程中，教学质量的好坏是检验教学过程和教学结果的重要考量方法。教学质量的好坏直接影响教学的可操作性、整体性和全面性，可以影响最终的教学成果［1］。在过去对教学质量的评估是没有标准的，因为数据量和可参考量都较为繁杂庞大，所以很难在短时间内和小规模化中得到最终的评价结果，从而无法为教学质量的提升和改进提供帮助［2］。此次的研究方向是关于大数据分析在高职院校教学质量评价中的应用，希望通过对大数据分析的了解，证明其在高职院校教学质量评价中的重要作用，为后续的教学质量改革提供相应的参考资料。

1 大数据分析的特点

教学质量评价一直是教学模式、教学方法和管理制度是否完善的重要评判标准。在过去传统的教学质量评判中我们发现，评估过程中会遇到数据量庞大、教学评判数据规范程度不高等问题，在一定程度上无法满足教学质量评判的实际要求，同时也制约了教学质量提升的重要目的。教学质量评价可以及时发现教学中存在的问题，同时发现教学过程和教学环节中存在的不足和缺失。只有教学质量评价实现大数据分析，才能真正解决教学中存在的质量问题，才能对教学过程和各环节中存在的问题进行分析和解决，最终才能实现教学质量评价改革，为改革提供完善的数据信息，提供有效的数据支持［3］。大数据时代的主要特征是从收集数据到数据分析全部由系统直接对接个人，没有中间环节，数据信息较为直观和真实，同时数据量庞大，数据参考的依据较多［4］。大数据时代信息的分析主要是提取数据中重要的信息，对具有含义的数据进行专业化的处理，发现数据中存在的重要隐藏要素，以此实现大数据在教学质量评价中的重要价值。

2 大数据分析解决传统教学评价的弊端

2.1 信息量大，处理效率不高

传统的教学评价方式效用不大的原因，在于调查研究的主要方式是问卷调查形式，所以在实际的操作过程中就涉及问卷的发放与收回，在收回过程中可能出现问卷内容填写不全面、不规范，问卷调查无效等情况。整个调查过程中需要耗费大量的人力、物力，同时工作量庞大且繁杂，工作效率较低，同时问卷调查的实质限制了调查内容的设置，所以很多调查的内容无法获取，造成问卷调查质量不高等情况［5］。而在大数据分析的基础下进行调查，可以有效地设置调查内容，简化调查流程，同时减少被调查人员的压力，调查可在网络上进行，也可进行匿名操作，极大地减少了被调查人的压力，可以有效地提升调查的质量水平，提高调查的真实性和完整度。

2.2 数据规范程度整体不高

纸质问卷调查在设置问题时，可能就会因为重视被调查人的个人想法而设置主观问题，但对此类问题回答的内容多数都与问题不符，影响问卷调查的判断，最终很难进行有效统计和分析。而在大数据分析的背景下，可以通过采取过往的调查结果和调查方法，从中得到良好的经验，选择高效的调查方式，选择合理的调查布局，同时为增加被调查人对问题的理解还可以通过对问题进行视频讲解，使被调查人理解真正被调查问题的实质，从而得到最真实的调查结果和最主观的观点［6］。

2.3 抽样数量少，难以客观化

过去的问卷调查方式在一定程度上就决定了调查基础小、调查范围窄的特点。因为纸质问卷需要人工分发，在问卷调查中还需要等待调查问卷的回收，一定程度上也有了地域性的限制，同时也增加了问卷丢失、数据不符等问题的出现［7］。传统的调查方法有投入经济成本、时间成本、人力成本，但最终调查效果不尽人意、调查基数较小等弱点。而大数据分析有其明显的优势，可以在不限制时间、不限制地域的情况下进行问卷调查，而且调查直接在网络上进行，反馈时间较短，投入也较小，所以在一定程度上增加了调查的可操作性。

3 构建高职院校教学质量评价体系

3.1 构建多元评价体系，全面注重教学监管

教学质量评价在教学质量改革中起着重要作用。教学质量改革可以通过构建多元化的评价体系，以此达到整体性提高教学质量的目标。教学质量的评价中存在三个主题，包括教师、学生和管理部门的评价。为确保教学质量的改进，就需要采纳多个层面的意见，需要针对多方面的评断。对各方面需求进行收集和汇总，再进行有效分析，使评价具备多面性和多层次的分析。对高职院校的评价不能设置统一的标准，应该随着学校的教学方法和教学内容进行有效调节，需要考虑学生、老师的个人特点来进行有效评价，根据各人的特征进行分类。对评价指标进行精细化处理，但评价标准的设置需要严格按照指标设定，再根据科学的规范进行统一质量评价。传统的教学评价由于其烦杂的特点，导致教学评价最终都只倾向于结果的评分，而目前的大数据情况下评价可根据针对不同的特点，注重过程的重要性，进行数据分析，同时结合最终的结果进行统一分析，使评价不单一，最终得出更科学的结果［8］。大数据评价的主要特征是强大的数据背景，使评价能扩大选择范围，在短时间内得出较全面的评价基础数据，所以大数据分析可以利用其优势对基础数据进行实际的分析，最终得出理想的分析结果。

3.2 完善管理规章制度，积极优化评价工作

在大数据分析的大量数据支持下，可以直观地感受到提高后的教学质量评判效率。而为了维护和实现教学质量评价工作及后续的改进工作，就需完善管理规章制度［9］。所以高校管理人员应该注重个人意识的培养，注重管理意识，通过了解大数据分析和运用大数据分析进行质量评分工作，同时要注重评价标准的制定，优化评价过程，统一评价方法。在工作进程中难免会出现不按照规章制度进行数据分析和质量评价的时候，所以在建立健全管理规章制度的时候需要注重监管制度的建立。

3.3 全面升级评价平台

在大数据背景下，监管机制与教学制度评价机制已明确建立，所以为使评价机制更加完善地实施，在一定程度上需要进行平台优化和全面的数据挖掘。需要在平台建立的基础上更多地扩展教育质量评价的范围，利用大数据的背景建立完整智能的评价、分析、总结和监管系统。通过科学化、整体化的方法及时补充新的数据内容，较快较完整地得出教学质量评分，以此满足教育教学质量改革和提升的最终目的。在教育质量改革过程中为了坚定不移地进行改革操作，就需要时刻保持改革的目标，在确保改革目标稳定的情况下，根据大数据反馈和智能反馈信息，以此得到具体的教育改进和改良方向，大数据可以为教育改革提供持续且经过科学分析的数据支持。

4 大数据在高职院校教学质量评价体系中的应用

教学质量评价一般涉及教师间互相评价，学生对教师的教学方法评价和督导评价。在平台中想要通过大数据信息进行分析时，应该及时录入关键信息，采用随机抽样的方式对评价信息进行抽取，再利用大数据信息针对受调查者的个人信息进行逐个分析，以此分析教学质量评价与各年龄段、职称和教龄等方面的联系［10］。

5 总结

随着科技的发展，大数据分析的出现不断地影响着教学质量的改革，为教学质量评分提供了科学、智能、全面的数据和平台支持，有效地提高了高职院校教学质量评分的整体水平，通过建立健全完善的质量评价标准、制度、监督管理机制和平台，形成多元化的教学评价指标，充分利用平台的各个技术环节，以此综合地得到较为科学完善的教学质量评价，最终通过评价对教学质量进行提升，以此满足高职院校教学不断提升的需求。