大数据驱动下的智慧云教学质量评价体系构建研究与应用

摘要：近几年，大数据和云计算技术在教育领域得到了广泛应用。目前，智慧云教学可以实现教学资源的共享和学习成果的及时反馈，它已经变成了众多高等教育机构的主要发展方向，该项研究的目标是创建一个基于大数据驱动的智慧云教学质量评价体系，通过大数据构建一套数据关联系统，并利用数据挖掘和机器学习等先进技术，创建一个包括教学过程、学习效果和学习满意度在内的多维度评价指标体系，以实时处理和分析这些数据。研究表明，这一评价体系能够显著提升教学品质，对于提高教学质量和优化教学决策具有重大的意义。

关键词：大数据；云计算；智慧云；教学质量评价

中图分类号：G521      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）07-0080-04

开放科学（资源服务） 标识码（OSID）

0 引言

“十四五”规划强调了深化教育改革的重要性，并建议建立和完善教育评价体系和制度。本研究充分发挥在线教育的独特优势，持续优化一个随时随地都可以学习的终身学习体系，致力于创建一个充满活力和动力的学习型社会，以实现各种不同学习方式的成果能够相互认可。21世纪标志着信息技术的迅猛发展和日益变化的时代，其中开放性、共享性、交流和合作已经变成了这个时代的标志性特点。传统的课堂教学质量监控和评价体系已经不适应当前多样化的教学模式，因此，需要建立一套科学、系统化和高效的教学质量监控与评价体系。在特定的教学阶段，需要对智慧云教学中教师的授课方式、学生的学习过程以及师生之间的互动进行持续的监控[1]。所以，在面对如此情况的时候，可以通过大数据和云计算技术实时处理教学过程中产生的数据。从而，可以通过精确的画像、多维度的数据分析、教学质量动态监控和专题分析等多种应用手段，以此使得决策过程更加高效、精准。这样，在今后的教学管理中能够更具有针对性和时效性，从而有助于提高教学质量评价体系的水平。

1 智慧云教学质量评价体系的现状及问题

传统的教育体系根深蒂固，各高校已经习惯于督导评教和学生评教为主的教学质量评价体系。随着教学数据的不断增多，这种评价主体、评价方式单一，重结果轻过程、缺少时效性的评价体系已经不再适用于当前的形势。在如今开放、共享的时代背景下，信息化技术展现出了数字化、网格化和智能化的特点。传统的教学评估方式显得过于简化，应该鼓励更多的参与者进行评估，使得评估更为全面化、多样化。

教育部颁发的《关于深化本科教育教学改革全面提高人才培养质量的意见》[2]和《教育部关于加快建设高水平本科教育全面提高人才培养能力的意见》[3]两份文档，都明确了要完善和加强高等教育机构内部的教学质量评估机制。将教学评估体系全面覆盖教学质量报告、教学评估、专业评估、过程评估、教师评估以及学生评估等多个方面。借助大数据和云计算技术，建立一个融合动态监控和定期评价功能的创新评估框架。该评估体系，不再是以前的模样，要依赖数据和事实，确保结果的准确性和客观性，不断提高评估的效率，从而构建一个全面、多层次和多角度的高校教学质量评估和保障机制。

2 构建智慧云教学质量评价体系的基本原则

在大数据的背景之下，智慧云教学评价因其复杂性和独特性，其科学性、客观性、全面性和动态性成为构建智慧云教学质量评价体系的核心原则，这有助于更好地利用大数据的潜在优势。

随着信息化时代的不断进步，智慧云教学已经涵盖了线上和传统的线下两大教学模式。为了确保所有的教学环节和内容都被纳入，不应仅仅局限于评估教学效果。在构建智慧云教学质量评价体系的过程中，本研究选择多个可以量化的指标，包括学生的学习行为数据、教师的教学行为数据以及课堂互动数据等。在评估的主体选择上，本研究不仅考虑了教师、管理者和技术的评价，还纳入了学生的自我评价、与同伴的相互评价以及同行之间的评价[4]，确保了主观与客观的评价都能同步进行。

2.1 评价内容全面化

在智慧云的教学模式中，无论是课前的预习、课堂的授课、课后的复习还是课后的测试，都强调了评估的重要性，使得评价的各个环节更为深入。在线教学过程中，对于学生在线学习的积极性、学习成果、回答问题的深度、参与的程度以及师生之间的交互等各个方面，都存在着一定的评估标准。

2.2 定性与定量评价相结合

在构建智慧云教学模式的质量评估体系时，不仅要对众多指标之间的权重进行精确分配、精确计算这些指标值，并设计出具体的评估方法，更关键的是要科学地选择评价指标。此外，对评估的结果进行详尽的分析和及时的反馈是绝对必要的。鉴于评价对象的多样性和各评价对象间的差异性，智慧云教学模式在实际操作中应根据各地的具体情况进行调整，结合定量和定性的方法来实施。定量的评估方法确保了结果的客观和准确，而定性的评估方法则确保了结果的适应性和灵活性。将这两种方法结合起来，可以在很大程度上确保结果的真实性和准确性。

所以，建立完整的教育质量评价体系首先得切实满足高校教育质量评价的实效性、发展性和常态化特征，在应用实践中，应构建一个涵盖“调研、设计、论证、实施、反馈及再设计”环节的持续改进与循环评价机制。其次，在构建教育质量评价体系的过程中，应当借助大数据的强大力量，对在教学过程中产生的数据进行深入思考和分析，从而产生智慧云的教学质量评价结果，以此推动教学评价模式的革新：由依赖经验的宏观、定性评价方式，转变为依托数据的微观、量化评价方式，并且从原本的事后评价模式，转变为实时的动态评价模式。所以，在构建智慧云教学质量评价体系的过程中，要有一个科学、全面且多元化的标准，将定量和定性融合，以此提炼出一套完整的教学质量评价体系理念。本研究拟采用以下方法：1） 对各高校现有的教学质量评估模型进行调查研究，从中吸取教训，识别出存在的问题和不足，并依此作出改进；2） 对老师和学生进行问卷调查，了解智慧云教学的重要性。基于这些评估结果，可以启动智慧云教学的预警系统，进行精确的督导，并持续推进智慧云教学质量的提升，确保智慧云教学质量评价体系能够持续、稳健、高效的发展。具体过程如1所示。

3 基于大数据的智慧云教学质量评价体系系统设计

3.1 总体架构

智慧云教学系统通常由三个主要组成部分构成：第一部分是服务器、存储硬盘以及网络等硬件设备；第二部分是平台系统，该系统包括认证、授权和数据库处理等多个功能；第三部分专注于软件，作为智慧云的高级服务，它是智慧云的关键组成部分，教育系统在这个层面上进行了系统的部署，并通过一个统一的用户界面为用户提供必要的服务。

智慧云教学质量评价系统，在大数据的驱动下，主要由教室端模块、服务端平台以及用户端界面三大部分构成，如图2所示。

图3展示了智慧云教学质量评价系统的整体架构，主要包括学习行为数据、教师的教学行为数据以及课堂互动数据等多方面的数据收集。通过对这些数据进行分析，建立相应模型。通过运用数据挖掘和机器学习等先进技术，能够自动化地收集和预处理数据，从而确保数据的准确性和实用性。

3.2 智慧云教学质量评价系统的功能设计

这一系统与传统的评价体系设计有所不同，它能够实时且全面地自动收集与课堂教学相关的视频、音频、课件和学生作业等数据，并将这些收集到的教学数据进行整合，以方便后续的分析和应用。通过运用大数据和AI算法对收集到的数据进行了深度分析，以识别教学过程中的长处和短板。基于这些分析结果，自动生成了教学评价报告，旨在为教师提供改进建议，同时也为学生提供学习反馈，协助他们调整和优化学习策略。

1） 大数据采集与分析功能模块

为了确保评估结果的精确性和客观性，本研究采用了大数据挖掘技术，对智慧云教学评价体系中的数据进行了全方位和完整的收集。由于目前的教育信息化平台大多是以互联网为基础建立起来的，没有考虑到课堂教学时教师与学生之间以及学生与其他人员之间存在大量的交互行为。因此，在本评价体系里，需要实时记录教学课堂的状况，并对教学监控的数据进行收集。只有综合这些教学评价数据，才能确保数据的完整性和准确性。同时将在线学习记录作为学生评价标准之一，通过与课堂教学效果对比分析来实现教学质量评估。此外，课堂教学模式支持在直播和点播之间进行切换。在评估过程中，每一个被评估的对象都是一个独立的个体，他们不受时间和地点的束缚，能够在任何时间和地点提供评估结果。

2） 课程资源管理功能模块

在系统的录播部分，可以使用大数据来分析录制的课堂教学数据通过将视频数据与评价数据进行综合分析，可以生成一份具有实用价值的教学档案，以便在后续的分析过程中提供有用的反馈信息。在这个模块里，教师可以实时地审视教学质量的评估，多次查看相关的教学视频，吸取优点并弥补不足，从而在未来的教学活动中逐渐提升自己。

3） 教学评价管理和反馈根据功能模块

智慧云教学质量评价体系系统的核心组成部分是教学质量管理模块，该模块主要包括评分评价和文字评价两种方法，并能生成图表样式的分析结果[5]，使人一目了然。本研究介绍了基于智慧云平台下对课堂教学质量评价指标体系构建过程中需要解决的问题以及如何应用该评价指标。对于一节课的教学品质，可以从学生、教师、督导、行业同仁、管理者等各种不同的视角来进行评估。在制定教学质量评价标准时，需要根据评价者的不同身份和角色来设计多样的评价准则，并为其提供适当的空间进行书面评价，从而给出针对性的改进建议。这样不仅能有效地对课堂中出现的问题做出判断，而且也能帮助大家发现不足。此外，各位教师也可以基于所提供的评价来做出相应的回应和反馈，集思广益，互补不足，以实现教学质量和效率的即时提升。

4 智慧云教学质量评价体系构建

智慧云教学不仅涵盖了线上和线下的教学方式，要构建其评价体系，核心在于评价指标体系的构建。由于评估的主体涵盖了教师、学生、同业、督导和管理者等不同群体，每个评价者都有其独特的特质，因此在构建评价指标体系时，应更为全面、实用和灵活地考虑。因此，在设计过程中，本研究根据课前学习、课堂学习和课后复习这三个阶段，分别构建了一、二、三不同的分级指标，并对这些指标进行了合理的权重分配，基于这些，本研究构建了一个完善的智慧云教学质量评估体系，如表1所示。

本研究在教学质量评价体系中，主要是从基础性评价、过程性评价和结果性评价三个方面进行考核，所占比例分别为3∶4∶3。基础性评价主要是针对教学中的软硬件设施，因此课程准备作为一级指标，教学资源准备、资源开发、平台建设、多媒体环境作为二级指标，所占比例为3∶3∶2∶2。过程性评价涉及授课关键环节，从课前、课堂、课后3个一级指标出发，选取了7个二级指标，争取将老师和学生的行为都能面面俱到。结果性评价，从一级指标期末评价出发，涉及了专业知识技能和满意度2个二级指标。并且在各个二级指标的基础之上，又有三级指标，各自都占有权重值，一目了然。

5 结束语

随着大数据技术的快速发展，智慧云教学质量评价的作用越来越明显。大数据能够收集并分析大量学生学习数据，为个性化教学提供科学依据。在智慧云教学环境下，建立一个既科学又合理客观的教学质量评估体系，不仅能够实现教学过程的精准监控，还能够为教学改进提供科学依据，激发学生学习的主动性和积极性，推动教育质量的持续提升。

参考文献：

[1] 王国华，卓泽朋，周光辉.大数据背景下线上教学质量监控与评价体系的建构[J].淮北师范大学学报（哲学社会科学版），2020，41（3）：107-111.

[2] 张静.应用型本科高校社会服务管理制度体系构建研究[J].南宁师范大学学报（哲学社会科学版），2021，42（2）：83-91.

[3] 刘季平，苏长和.政治学专业课程思政建设的有益探索：复旦大学政治学专业课程思政建设经验[J].教学与研究，2021（8）：105-112.

[4] 谭秀阁.混合式教学视域下教学质量评价体系探究[J].西安文理学院学报（社会科学版），2020，23（2）：71-75.

[5] 唐秀忠，兰晓俐，陈洪磊.基于大数据的高校教学质量评价系统设计研究[J].开封文化艺术职业学院学报，2020，40（2）：120-122.

【通联编辑：李雅琪】