一、基于大数据分析的多元发展性教学质量监控与评价模型构建

传统的以经验性判断为依据,分级分类进行教学质量监控与评价的体系很难起到促进师生发展及促进教学诊断与改进的作用,很大程度上影响了职业院校教学质量的提高。在当前大教据时代背景下,智慧教育已成为当前职业教育教学主流教学模式,为准确地反映教学的基本情况,需要应用发展性评价理论指导,如图1所示,从评价主体、数据来源、服务主体等多个维度,构建实用、科学、完整、易操作的教学质量监控评价指标体系及评价模型。

(一)评价主体从单一向多元转变

从评价主体方面来讲,评价主体从单一主体转变为多元主体,以往更强调以学校为主体,即以教学行政管理部门为主,更多的是以客观的考试结果和主观的师生间互评进行评价。新的模型强调的是多维度,包括两个校内评价主体:教师与在校生,他们更多的是从教学过程及教学结果两方面进行主观与客观方面的评价;三个校外评价主体:毕业学生、企业、专家同行,他们主要从课程教学内容与岗位实际业务吻合度、学生知识技能的掌握度、岗位的对口率与适用度、社会评价度与贡献度、教学软硬件及环境有亮度等方面进行主客观评价。通过多元化的评价主体,关注教学全要素,使得评价更加系统、全面。

(二)服务主体为师生

从服务主体来讲,主要服务对象为师生,通过多元发展性教学质量监控与评价,不但从结果性评价,还可以在教学过程中实时进行监控,采集学生学习与教师教学的全过程数据,对教据进行进一步的清洗、整理与分析,就能及时发现问题,这些问题可能会体现在课程中,比如课程体系设置是否合理?课程内容是否符合岗位需要?内容的难易程度学生是否适应?也可以体现在教师的教学手段与方法上,比如教师教学的状态是否良好?情感是否丰富?教学的组织力是否到位?形式是否多样?手段是否先进等,当发现问题就能及时进行诊断与改进,这将反哺专业的建设质量,进而进一步提升学校的办学质量。

(三)数据来源更全面

从数据来源来讲,大数据之“大”,不在于其表象的“大容量”,而在于其潜在的用于全面对数据进行分析的“大价值”,故而数据来源必须全面,本模型主要考虑以下几个维度数据:平台数据、自主学习数据、教学过程数据、问卷采集数据及学习结果数据。平台数据主要采集师生利用网络学习平台所产生的过程性数据，比如微课观看的时长及频率、作业的完成度等,自主学习数据主要集中在学生课后预复习产生的讨论互动等数据,教学过程数据包含出勤率、回答问题频率等,更进一步可以是学生上课的专注度、面部表情等视觉抓取数据。问卷采集也采用网络调查形式,主要采集满意度等数据,学习结果是结果性评价数据,当然这里也强调了多主体多元评价的形式。

二、基于大数据分析的多元发展性教学质量监控与评价实施

(一)教育教学过程教据采集与分析

数据采集是教学质量监控和评价的重要步骤。如图2所示,为实现“数据”+“证据”为基础的教育质量监控与评价,需要对教与学的过程数据、学生个性数据、学习结果数据等进行有效采集,采集方式与工具包括高清监控器、拾音器、感应设备、教学管理平台和智能机器人、物联网感知设备、智能穿戴设备等新型智能化采集工具,利用大教据技术可以采集到教学过程中教学行为、态度、情感、专注度等数据,完整了解教情与学情,形成数据画像,有效且完整的数据采集会保证评价结果的准确度和可信度,有效地保证教学质量监控与评价的实施。

采集到数据以后,需要通过数据挖掘和分析技术提取数据中蕴含的对教学有帮助的信息。首先需要我们针对教学问题确定数据分析对象和数据边界,然后根据分析目标与分析环境、数据结构与类型选择分析工具,借助大数据分析常用的聚类分析和关联分析等数据挖掘技术对数据进行深度分析,探索教学过程中各类隐含的教育信息和规律,充分掌握学生学的状态、教师教的状态及教学目标达成度及效果,及时发现问题、分析问题、解决问题,从而帮助学校及教师更有针对性地开展教育教学改革。

(二)数据分析及应用实施

教育部办公厅印发的《2015 年教育信息化工作要点》中指出,全方位推进国家教育科学决策服务系统建设,规范数据的规划、采集、共享和使用,推进大数据应用,发挥监测、评价、预测功能,为科学决策宏观管理提供依据。数据的分析结果首先要被正确地解读,对采集到的教学数据能够进行推理与实际的判断,结合数据分析原理对数据包含的潜在或隐性的信息进行正确的分析,解读数据背后隐含的信息。另一方面,对大数据的分析结果进行准确、客观的解读,作出专业性的解释并得出结论,形成教学诊断报告,为学校教学质量管理提供科学的决策支撑,有针对性地进行教学诊改,从而有效提升人才培养质量。

在学生方面,更加关注学生的全面发展,开展阶段性和全流程评价,针对每次课对学生的课堂参与度、知识技能掌握程度、认知和实践能力提升、素质的养成等方面,提供实时阶段性评价,为学生提供行为习惯矫正、学习方法改进与学习策略完善等方面的意见。针对每学期或者每门课,依据数据分析,形成学生精准知识、能力和素质等方面发展的综合性报告,明确学生学习和发展方向,为当前学习中存在的问题提供有效解决途径。在教师方面,提供教学质量、教学效果、教学能力等方面的分析报告,帮助教师调整教学内容难易度、改革教学模式、选择适合的教学手段与方法、动态调整教学进度等提供决策依据。在专业建设方面,通过数据分析能够精准反映专业建设中存在问题,从而为专业设置、课程设置、师资队伍建设等提供决策帮助。学校层面,通过数据分析揭示出的新的学习和教育规律,将其应用到制度完善、教学改革、人才培养各个环节中，充分体现大数据对教学质量监控评价的支持作用。

来源：《现代职业教育》

作者：杜梓平,阚宝朋 (苏州工业园区服务外包职业学院,江苏苏州215123)