一、智慧教育环境下高校课堂教学评价方法创新探索

（一）建立新型的课堂教学评价指标体系

在智慧教育环境下，多种网络和各种业务信息系统一体化融合，信息终端广泛感知，优质教育资源可以供学生共享和灵活配置，智慧的课堂不仅能够满足师生个性化教与学需求，实现自主探究、互动教学、协同学习等多种教学模式，并能对学习过程进行动态跟踪与评价，也就是说智慧教育环境的加持丰富了课堂教学的内容维度，学习资源的共享、教师和学生课堂活动的大数据行为分析、学生与教师线上的问题反馈交流、学生的作业与考试成绩分析等都将成为衡量课堂教学质量的关键因素，需要采集的评价数据量也进一步扩充，因此，应该结合考虑各种信息技术和大数据分析技术的应用情况，构建更加全面复杂多元的能够体现智慧教育理念的课堂教学评价指标体系，并突出以学生为中心，建立相应的评价标准，从而提高评价的全面性、客观性和科学性。

（二）建立科学、有效的课堂教学评价模型，智能分析评价数据

传统的课堂教学评价方法往往根据主观经验来实施评价，既容易受个人认知水平和情感因素的影响，也缺少一定的数据支撑。在智慧教育环境下，能够实现全面感知、动态采集课堂教学过程中大量的评价数据，但这些数据多是分散的单点采集数据，要想对某一教学评价指标主题进行全面评价，还需要在构建课堂教学评价指标体系、确定评价标准的基础上，针对每个评价指标主题建立相应的评价模型。评价模型一方面要智能筛选融合来自不同场所、不同业务应用系统的能反映评价指标建设水平的数据，还要融合利用聚类分析、关联分析、文本挖掘等多种大数据分析技术对评价数据进行智能分析得出评价结果。

聚类分析是一种无监督的机器学习方法，即根据事物某方面特性把它们划分成多个类别，使得属于同一类别的个体具有相似的特性或比较高的相似度，而不属于同一类别的个体具有不同的特征或比较低的相似度。在智慧教育环境下进行课堂教学评价时，可以根据不同的评价主题对数据库中的数据进行聚类分析，从而得到符合不同教学评价主题的聚类结果。例如，区分不同生源的学生，按照人才培养方案上的课程分类，对其大学四年的课程成绩进行聚类分析，得出不同生源学生不同类型课程的学习考试情况，从而为任课教师在设置教学内容和教学策略时提供参考依据。

关联分析是指通过挖掘关联规则，在一个数据集中找出数据项之间的关系，进而从大量的数据中挖掘出有价值的描述数据项之间相互联系的有关知识。例如，通过对学生课堂表现的行为分析结果进行关联分析，如果发现多数教学班在某一位教师的课堂上听课状态不好，则说明该教师在上课过程中疏于管理或调动学生积极性不够，再综合学生评教相关指标的关联分析，如果大多数学生对这位教师评价也不高，则可以对该教师给出课堂教学的对应分项评价和具体意见。

文本挖掘是一个从大量文本数据中提取有用知识的过程，其研究对象是无结构或半结构的文本，以提取概念和知识以及做出描述和预测为目标，挖掘方法以提取短语、形成概念为主。如可以利用文本挖掘和关联分析，生成师生互动交流平台上学生提问问题的关键词词云，分析统计出学生疑难知识点的分布情况，为教师授课内容和授课方式方法的策略调整提供参考依据。

（三）依托智慧校园建设开发课堂教学评价模块，实现智慧型评价

随着智慧校园建设在各个高校的全面展开，智慧评价也将成为智慧校园的重要内容。由于在智慧教育环境下，课堂教学的内涵和外延都得到了一定扩展，智慧的课堂教学必然要对应智慧的课堂教学评价，在论证智慧校园建设需求时应一并考虑将课堂教学评价功能模块嵌入智慧校园建设项目，在项目开发应用过程中要把边教边评、边学边评、边互动反馈边评的方式贯穿到教学全过程中，实现教师教和学生学的过程即是实施评价的过程。在智慧教室、智慧实验室、智慧图书馆等主要教学场所，安装生物识别、高清摄像、传感探测监控设备以及智能标签、智能仪表、智能穿戴设备等各类采集设备，自动采集教学过程中教学活动或设备运行等产生的数据信息，并实时传输到中心数据库，不同的评价模块根据需要抽取调用，也可以收集这些来自不同感知设备的数据佐证某一个教学评价指标，进行统计、对比和分析，得出评价结果。例如，在课堂和其他教学场地安装人脸识别或指纹识别设备，配合相应的业务系统软件即可实时记录学生的出勤情况；智慧课堂能够实时动态监测学生的学习状态和教师的授课情况，通过数据挖掘行为分析，为课堂教学评价提供数据，多维度评价教学过程；通过动态记录学生网络平台学习、网上作业、网上与教师交流答疑等学习过程数据，结合考试成绩，综合衡量学生的学习效果。

（四）共享各类评价数据，按需调度评价资源

在传统校园中，综合办公、教学管理、科研管理、教学保障、后勤保障、人力资源、安全管理等各类业务通常没有或只有各自独立的业务应用系统，用户只能用多个账号分别登录这些系统，实现对该种业务数据的线上处理，系统间的数据传输和交换也只能通过线下或导入导出实现。在这种情况下，当课堂教学评价模块需要用到不同业务系统产生的数据时，由于各业务信息系统不能相互调用数据，就只能先通过人力利用各业务系统采集某一时刻或某一阶段的静态数据，再应用于课堂教学评价模块中，数据的全面性、准确性和即时性都会大打折扣。在智慧教育环境下，联通数据信息孤岛、统一调度评价资源是采集和分析教学评价数据、实现智慧教学评价的前提基础。

在智慧教育环境下，院校内部都有一个基于全局的，便于多个业务系统深度融合、互联互通的数据中心，各类业务信息管理系统可以通过数据中心互相调用数据，实现跨平台的数据分析。在智慧教育环境下，课堂教学评价的实现必须充分利用院校数据中心的作用，共享人员、机构、设备、场地等教学基础数据和课堂现场教学、课后作业批改辅导、师生交流反馈等课堂教学活动中通过各类业务信息管理系统产生的过程性和结果性动态数据，根据评价需要，由相应的评价模块直接从数据中心中抽取与评价指标相关的最新数据，为后续评价数据的分析提供保证。

（五）多维全景展示，直观呈现课堂教学评价结果

为增强评价者和被评价者对评价结果的理解和认同感，便于评价者给出整改意见、建议以及被评价者制定改进措施，课堂教学评价结果的呈现方法应是多元化的。对于同一个评价指标来说，可以有一种呈现方法，也可以同时有多种呈现方法，它们互为依托，从多个维度全景展示分析结果。最常用的结果呈现方式有状态展示、数据对比和策略生成。

1.状态展示

状态展示一般是指在对某一评价指标主题的数据进行统计分析后，用列表、表格、可视化图形（折线图、条形图、树状图等）将分析结果呈现出来，主要用于对数据自身的挖掘分析。

例如，对于学生基本情况，可以用饼状图从性别、年龄、民族、学生来源、专业等不同维度展示各分类学生人数分布、占比等统计信息；可以以时间轴为坐标或以时间范围为区间，用柱状图或饼状图的形式统计显示不同专业、不同年级的学生在线上教学平台与不同教师的互动交流频率，还可以用表格的形式统计显示同一班级不同授课教师的课堂活跃程度并进行排名。

2.数据对比

数据对比一般是指将同一评价内容的不同阶段数据放在一起做纵向比较，看是否满足发展性评价要求，还可以区分不同教师对同一评价内容做横向比较，得出不同教师的水平差异，针对薄弱环节对症下药，充分挖掘潜力，提高授课水平。

3.策略生成

数据分析的最终目的是要生成解决问题的策略。在智慧教育环境下，能够通过一定的算法，以文字表达的方式描述某一评价指标主题的建设状态和发展水平，并生成相应的策略支持决策。这种呈现方式常常与上面两种方式结合在一起使用。

例如，要考察教师在在线学习平台上提供的学习资源这一指标主题。一方面通过对这位教师历年为这门课程提供的各类学习资源进行分析，以“时间- 教学资源类型”为坐标轴，以柱状图的形式展示历年各类教学资源的数量和学生对资源的利用率，再通过文字挖掘等技术得出该教师提供有效学习资源的状态水平和发展情况，可以给出类似这样的文字描述：“三年来提供学习资源类型没有变化，每年均有更新，学生利用率逐年提升。”另一方面通过与教授同一门课程的其他教师的对比分析，可以以表格方式展示该教师与同行的横向对比情况，给出相应的策略描述：“提供微课数量低于同行水平，与同行相比未提供电子讲义。”

（六）按需反馈课堂教学评价结果，迭代数据闭环

评价的最终目的是改进和提高。课堂教学评价结果应按评价需要即时或按阶段给予高效反馈，形成不断迭代的评价数据闭环，达到以评促建、以评促改的目的。

1.即时反馈

即时反馈是指在得出某个评价指标主题的分析结果后，立即通过相应的业务信息系统将评价结果以发送邮件、短消息或弹窗提示等形式通知相关教师或单位负责人，以便其知晓存在的问题并加以改进，通常适用于发现问题需要立整立改的评价，在教学质量管控环节中主要起到及时纠偏作用。例如，课堂教学评价中通过对学生课堂上的行为分析或对提交作业情况的统计分析发现的问题就要及时反馈给相应教学班和任课教师，教学保障环节出现的智慧实验室仪器故障、智慧训练场器械利用率不高等情况通常也需要即时反馈。

2.阶段反馈

对于一些有完成周期的评价内容，要随周期对各指标主题的分析结果做总结性的反馈。例如，学员对教师的评价通常一学期评价一次，它的评价结果就可以每学期反馈一次；学生的课程考核成绩和任课教师的评教成绩一般先以学期为单位进行阶段评价，展示每学期的水平状况，反馈存在的问题和改进方向。

（七）建立多元主体评价与智慧型评价相结合的课堂教学评价新模式

在智慧教育环境下，能够实现动态采集评价数据和智能分析得出评价结果，使得评价工作更加客观、便捷、高效。但课堂教学评价是一项复杂的评价活动，有时由于硬件和软件在技术水平上的限制、评价数据在采集过程中的失真等情况，数据分析得出的结果并不完全可信，因此，应该将学校领导、专家、学生、同行、教师等多个评价主体的主观判断与智慧型评价得到的结果相结合，人机协同来完成评价。不同的评价主体可以根据需要自主调用相关的课堂教学评价模块，在主观评价的基础上，综合考虑数据分析的结果，得出最终评价结论，从而使课堂教学评价更加科学、可靠。

来源：《现代职业教育》

作者; 兰天静 （武警特警学院，北京 102211）