诊改背景下高职院校课堂教学评价大数据的挖掘与分析 - 图文 

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诊改背景下高职院校课堂教学评价大数据的挖掘与分析

作者：吴菁 王苹

来源：《宁波职业技术学院学报》2018年第03期

摘 要： 提升教学质量是高职院校人才培养的永恒主题，课堂教学是体现高职教学质量与水平的重要载体。传统的课堂教学质量评价体系缺乏科学性和整体性，难以与现行的教学方式相适应。在“互联网+”时代，构建大数据信息共享平台，对课堂教学评价进行多元化、多维度的挖掘和分析，建立教学质量预警机制，加强课堂反馈，提高教学效果，为高职院校教学管理提供决策的依据，意义重大。

关键词： 课堂教学； 评价； 大数据； 挖掘； 分析

中图分类号： G710 文献标志码： A 文章编号： 1671-2153（2018）03-0023-04

提高教学质量是高职院校人才培养的永恒主题，课堂教学是体现高职教学质量与水平的重要载体。传统的课堂教学质量评估主要基于静态数据的评价，通过考试评价学生的学习效果，通过学生评教评价教师的教学水平，通过人才培养调查报告评定专业的办学质量[1]，但这些评价数据缺少过程性监控，采样数据不全面，尤其对翻转课堂、对分课堂、慕课等主流教改模式的课堂评价，难以做到客观科学。因此，如何创新课堂教学质量评价，值得深入研究。 随着互联网、物联网、云计算等新技术的涌现，“用数据说话”成为可能。2015年颁布的《教育部办公厅关于建立职业院校教学工作诊断与改进制度的通知》强调：“职业院校要充分利用信息技术，建立校本人才培养工作状态数据管理系统，及时掌握和分析人才培养工作状况”[2]。2017年颁布的《教育部关于进一步推进职业教育信息化发展的指导意见》提到：“加快管理服务平台建设与应用。推动职业院校加强管理信息化应用，做好信息采集、统计和更新工作，提高管理效能”[3]。因此，使用大数据分析技术对课堂教学进行动态诊断和改进，成为未来教育的发展方向。

美国普渡大学Course Signal预警系统是国外大数据在教学中应用的一个典型案例。该系统启动于2007年，它将数据从学生信息系统、课程GPA成绩、学生登陆课程网站频率等采集途径中提取出来，按照学习表现分类，对那些综合表现不好（极有可能不及格或辍学）学生的学业进行成绩实时动态监控、预测和预警，并采取措施帮助学生顺利完成学业，从而保障学校的教学质量。

目前在国内，大数据在教育领域中的应用也取得了重大突破，一些软件开发商推出了教师行为分析、学生行为分析等系列管理软件[1]，但相较于教育部提出的教学诊断与改进的要