张凌杰 时生乐

摘要：课程教学质量监控评价是提升教师教学能力，提高课堂教学质量的重要手段。利用现代信息技术和大数据挖掘技术对课堂教学质量进行监控，构建基于大数据的课堂教学质量监控评价系统是实现教育现代化的重要途径。本文以Java课程为例，构建一个按照技能、知识树为知识点、以项目案例为主线的教学实践监控评价一体化平台。该平台通过对教学内容、教学目标、教学行为全过程进行数据采集并形成实践教学多维度课堂数据，通过对采集数据进行大数据挖掘、分析，实现高校教学成果量化评价、学生学习成果价值化呈现，建立教学过程评价与学生能力分析模型，帮助高校专业建设发现问题并持续改进。

关键词：大数据;课程教学;质量监控评价;Java课程

教学工作是一个学校工作的核心，学校教学质量的好坏决定了学校生存空间和发展活力，教学质量监控评价是提升教师教学能力，保障教学质量的重要措施。教学质量监控评价是指通过教学质量的持续监督、定期收集有关教学过程和效果方面的信息，根据收集的信息，参照评价标准推断可能存在的问题，对教学进行调节，促使教学沿着计划的方向进行，达成最终教学目的。教学质量是高等教育发展的核心，也是高等学校教育的生命线，提高和完善教学质量是保障高校可持续发展的最基本内容和要求，构建科学合理的教学质量监控及评价体系是高校管理的重要任务。

首先，实施教学质量监控能够及时、准确地获得教学信息，并通过对教学信息的分析处理和有效反饋调动各种调控机能，形成一个能够保证和提高教育教学质量的稳定的、有效的整体。其次，先进的教育质量监控与评价体系可以判断教学活动是否正常有序高效的运行，不同类型、不同层次的评价有机结合，使各级领导以及学校广大师生能实时了解和评价学校教学管理是否规范科学，效果是否达到办学宗旨。最后，高效的教学质量监控与评价的核心是调动“教与学”的积极性，不断提高教学质量，以适应经济与社会的需要。

当前，在高等学校教学质量评价方面的研究中，多数是定性对教学质量管理体系进行分析，只有少数是定量地研究分析;理论研究的多，具体实施方案研究的少。针对课程的教学质量过程监控评价研究凤毛麟角。

教学质量监控过程中数据采集效率低，数据分析技术落后。传统教学过程数据采集多是人工采集，采集效率低下，耗费大量人力物力，且数据采集维度较少，只对教学过程某几个方面进行数据采集，不能完整反映教学过程。传统数据分析技术分析时间长，分析结果不够深入，不能分析出数据背后的深层次原因，从而影响最终课堂教学监控评价的科学性和准确性。

从高校教学质量监控体系来看，其监控过程与监控方法的着眼点大多落在对常规教学管理的监控上来，其监控理念、监控方法和监控效果很难有所突破。课程是各级各类学校教学工作的核心，学生作为学校的产品表现形式，其质量好坏取决于课程这个产品的规格与标准，教学监控评价体系的好坏，直接关系到教学质量和人才培养质量的好坏，因此，本文提出基于大数据技术对课程教学质量进行监控评价，提升数据采集效率，提高教学监控评价科学性、准确性。

传统的教学质量监控模式比较封闭，数据采集形式单一，数据采集维度较少，数据采集效率较低，教学过程中产生的数据呈现静态化，数据分析方法不够先进，不能分析出收据背后影响教学质量的关键因素，无法对数据进行有效地分析和利用。随着大数据时代的到来，在互联网领域、电信行业、金融行业等都已产生了深远影响，数据和数据分析的价值在高校中的体现更为显著。利用大数据技术，将有助于发现影响高职院校教学质量的制约因素，找出监控工作中存在的主要问题，“用数据说话”为优化教学质量监控体系提供了有力保障。

通过搭建统一高效的课堂教学数据采集系统，满足实时、准确、完整数据采集要求，对日常教学质量进行过程监控，教学目标达成度可量化、可分析。教师的账号可以关联职工工号，学生账号信息可以通过excel进行数据导入。

整个平台分为实训中心，在线学习和我的课堂三个模块。其中，实训中心模块，分为经典实验案例、综合项目实战、企业项目实战部分。经典实验案例里面集成了Java程序设计的初级、中级、高级实验项目，每个实验项目包含多个知识点。综合项目实战是一个知识的整合，通过一个项目达到对Java这门课程多个知识点的综合运用。企业项目实战相当于Java的高级开发，引入了企业级项目的开发过程。在线学习模块里面是所有Java知识点视频学习资料，学生在利用Java在进行程序开发时需要的理论基础知识的精讲视频。我的课堂模块整合了教师课堂教学所使用所有资源。包括教学日历、进度、教案、实训教学内容、作业批改、作业统计分析、学生反馈等。

3.2定期开展过程性数据分析

通过运用大数据挖掘技术，对采集的过程性数据进行分析，通过定期开展过程性数据分析形成常态化的信息反馈、诊断分析和改进机制。

数据分析分为学生自我成绩分析和教师教学情况数据分析。学生提交的实验结果，通过远程批改和分析，会自动反馈给教师，自动统计实验中出现的问题，让老师掌握第一手资料，及时调整教学策略，改进教学方法。同时，学生作业的提交在规定完成的时间内是允许多次进行的，系统给出最好成绩，当学生在提交作业后，也会拿到自己的成绩和详细的分析，以及自己成绩在全班的位置。使自己了解到哪些方面掌握的还不够好，查漏补缺。既可以督促学生去努力完成任务，又提高了学生学习兴趣。

通过定期对课堂教学过程数据进行实时分析，使得课堂教学能够得到及时反馈，教师能够从反馈结果中不断改进教学策略，提升教学能力，提高教学质量。

系统保留所有每一次课堂教学及学生实训提交的数据，可以作为学生掌握知识技能的基本数据，运用大数据挖掘技术，既可以通过课程标准的分解，去评估学生该课程的达成度，又可以通过外部模型去分析学生对某种岗位的胜任能力。同时，系统可以依据课程标准对教师教学过程开展评价，通过教学过程监控与评价，该平台参照课程标准自动进行数据诊断分析形成教学效果分析报告。

系统运用内置的大数据挖掘算法将延伸的课堂教学数据进行挖掘分析，将分析结果和用人单位基于互联网平台进行对接，将形成对学生岗位适应能力的分析报告;将岗位技能熟练度和学生数据进行匹配还能够得到学生就业能力的分析报告。针对就业能力低的学生给出岗位能力提升建议，从而使学生能够更好的提升自身能力。

如何将分析结果以简单、可视化的形式呈现出来是该系统构建的重要内容。该课堂教学质量监控评价系统能够对数据分析结果进行可视化呈现。系统能够将分析结果以表格、柱状图、饼状图、曲线图甚至三维图等多种方式呈现出来，使分析结果一目了然。系统还可以根据不同用户角色，根据用户关注点的不同，呈现不同维度的分析结果。

本文通过研究分析当前课程教学质量监控评价过程中存在的问题，构建一个基于大数据的课程教学质量监控评价系统。该系统能够对课堂教学过程数据进行全过程、多维度实时采集，对采集数据运用大数据分析技术进行分析，并将结果以多种形式呈现给用户。系统能够利用外部评价模型定期对学生岗位胜任能力进行分析，以便及时准确掌握学生岗位胜任能力，并及时给予指导。系统对于教学质量监控评价结果进行多种形式的可视化呈现，使分析结果易于理解。将该系统运用到高校课程教学质量监控评价过程中，必将有效提升高校教学质量监控信息化水平，提高人才培养质量，推动高校教育教学管理水平向高质量、现代化方向发展。

参考文献：

[1]马骥.数据挖掘技术在高职院校教学质量监控和评价中的应用研究[J].才智，2020（04）：122.

[2]师亚红.大数据背景下高职院校课堂教学评价体系的构建[J].陕西教育（高教），2019（12）：51-52.

1. 河南省高等学校重点科研项目：基于大数据的Java课程教学质量监控评价研究与实践（编号：18A880012）。2.河南省高等学校重点科研项目：基于LoRaWAN的智慧农业监测系统研究（编号：20B520010）。