张阳 郭权

（大连东软信息学院，辽宁大连 116023）

2020年10月，中共中央国务院发布《深化新时代教育评价改革总体方案》，要求高校充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性、客观性。其中，针对一流课程建设质量的评价也应利用人工智能、大数据等现代信息技术，创新评价工具，探索评价方法，并完善评价结果运用，综合发挥导向、鉴定、诊断、调控和改进作用。同时，疫情期间大规模在线教学过后，混合式教学中不同角色（教师、学生、教学管理者）对基于大数据的质量监测提出了更高的要求。教师端，要求质量监测平台/系统及时、有效地反馈学生状态信息，能够掌握微观操作层面每个学生学到多少，什么方法有效或无效，以促进精准改进教学，提升教学效果；学生端，要求得到个性化学习支持，获得同辈相关数据分析及比较，随时掌握自身的优势或不足，以促进自主学习、积极学习和深层学习；管理端，要针对校/院/系/督导，及时提供师生横向信息比较、质量相关趋势分析，反馈个性化信息，以促进调配教学资源，改善教学关系，提高教学效率。

一、研究问题与假设

（一）研究问题

Benazir Quadir①Benazir Quadir,Nian-Shing Chen&Pedro Isaias(2020)Analyzing the educational goals,problems and techniques used in educational big data research f rom2010 to 2018,Interactive Learning Environments,DOI:10.1080/10494820.2020.1.7.12427等进行的教育大数据方面研究综述表明，2010年到2018年的143项教育大数据研究中排在第一位的应用问题是忽视质量因素，占比41.2%。陈涛、邓圆，②陈涛、邓圆：《技术如何引领学习?——美国密涅瓦大学推行主动式学习策略及启示》，《开放教育研究》2018年第8期，第53-62页。陈池、王宇鹏等，③陈池、王宇鹏、李超、张勇、邢春晓：《面向在线教育领域的大数据研究及应用》，《计算机研究与发展》2014年第51卷，第67-74页。……