摘要：文章首先分析了高职教学评价的现实困境，然后阐述了大数据赋能高职教学评价的框架，接着论述了大数据赋能高职教学评价的案例与成效，最后总结了大数据赋能高职教学评价的结论，包括从实施效果来看，立效果导向；从实施内容来看，立行动导向；从推荐策略来看，立问题导向。
关键词：教学评价,大数据,高职
评价是一种常见的社会活动，教学评价是高职教师和管理者在日常教学过程中经常开展的活动。在全球技术进步和教育理念不断变革与发展的背景下，全新的智慧教育生态崭露头角，而全面、客观、科学的教学评价是推动智慧教育发展的重要因素。教学评价是教学过程的必备环节，主要依据学校各方面的信息并通过客观标准对学校教学效果做出判断，重点关注学生的学习成效，对教学、整改和反馈起到至关重要的作用[1]。职业教育教学评价大多参照普通高等教育评价制度，没有体现出职业教育评价的特殊性，导致培养出的技术技能人才难以得到社会的认可，不能发挥其真正的价值。
职业教育已经进入提质培优、增值赋能的发展新阶段，急需一流的育人评价体系，更需要符合学生实际情况的评价标准[2]。目前，湖北交通职业技术学院（以下简称“我院”）教育教学评价主要针对传统的教学课堂进行设计，严格按照学院、专业开展评价工作，不符合新的教育教学理念，因此希望通过改革教学评价手段，构建新的教育教学评价体系，为职业教育人才培养体系做好辅助性支撑和保障。概言之，高职院校应积极探索新型高职教学评价模式，大力实施改革，探索基于大数据的高职教学评价，驱动高职教育评价转型升级。
一、高职教学评价的现实困境
近年来，高职院校的教学评价越来越受社会的重视。随着技术的进步，在教学诊断和改进过程中加强实时监测和预警已经提上日程，教学评价从分析、诊断、评价到改进等已经形成一个良性的生态圈。虽然在教学评价的观念上有所改进，但是高职院校在教学评价中仍然存在评价主体不明确、评价方法缺乏客观性和评价结果忽略个性化等问题。
（一）评价主体不明确
科学的教学评价应包括学生评教、教师自评和督导评价，每一个主体的评价都应占有一定的权重，加权平均后得出教学评价总分。但受到传统教育的影响，目前高职院校的教学评价主体仍是以教师为主导，较少考虑学生在教学评价中的作用[3]。同时，学校在安排教学计划及选择教材、课堂教学内容、教学评价模式、教学评价方式等方面，都是由教师和教研室研讨决定，学生几乎不会参与其中。虽然在学期结束时，学生会在智慧交院中对该学期的任课教师进行评价，但是权重占比较低，只是把本学期的教学评价同下学期选择选修课挂钩，这容易促使学生对教学评价产生误解，不能充分发挥学生的主体作用。此种做法在一定程度上会影响学生的学习积极性，降低学生对课程学习的参与度，进而难以使其形成对学科的认同感。
（二）评价方法未体现过程性
通常情况下，高职院校在教学评价上以终结性评价为主，通过分数反映学生学习水平[4]。以我院为例，学生总评成绩的计算包括平时成绩、期中成绩、期末成绩和实验成绩。平时成绩主要是通过考勤来记录学生的学习情况，很少考虑在课堂教学过程中对学生进行评价。此种评价方法是一种静态的、事后的评价，没有体现过程性、动态性，忽略了学生的学习过程是不断积累、探索、厚积薄发的过程，在一定程度上会打击学生在学习过程中的主动性，难以发挥学生的主观能动性。此外，在评价方法上，仅仅考虑学生课堂表现和成绩，并没有考虑课堂以外的内容，如学生课前预习、课后复习等环节。
（三）评价结果忽略个性化
受学生个性、能力和家庭教育等不同因素的影响，高职院校学生学情较为复杂。目前采用统一的评价指标对高职学生进行评价，不能体现出评价的公平性、科学性和个性化，高职教学评价数据的准确性有待增强，评价维度有待拓展。因此，在高职教学评价中，学生无法明确地认识到自己在不同学科方面的个性化发展程度，也不能及时准确地改进自身的学习策略和学习方式。高职院校的培养目标是促进学生个性化发展，即每一个学生可以根据自己对技术技能的理解，开展创造性的工作，这难以用统一的标准去评价，因此对学生的评价必须体现出差异性。而目前高职院校评价存在标准单一和缺乏个性化的问题，会导致评价没有充分发挥作用，不能有效关注学生的个性化发展、学习和需求，不能给予学生个性化指导，进而影响了评价育人功能的发挥。
二、大数据赋能高职教学评价的框架
针对高职院校在教学评价方面的困境，我院积极探索数据驱动下的教学评价，充分借助大数据技术，把数据转化为驱动力，进而推动教学评价改革。
（一）大数据赋能高职教学评价的适用性
1.大数据赋能终结性评价。在高职教育中，终结性评价一般是指教学活动结束后为检验教学效果而开展的评价，如期末考试、考察、实训表现、实习评价、毕业考核等[5]。终结性评价有其存在的价值，但随着教育改革的深化，需要提高终结性评价的效果。
大数据赋能终结性评价有两个方面：一方面可提高终结性评价的效率，通过智慧考试系统或阅卷系统，可以释放场地资源、空间资源，客观题可以实现自动阅卷，缩短批卷时间；另一方面可提高终结性评价质量，如新技能英语考试分为口语和笔试，在口语考试中可以引进口语考试系统，利用机器学习技术，辅助教师生成客观的测评报告。
2.大数据赋能过程性评价。过程性评价是指在教与学的过程中，依据教学目标和重难点，对教学过程进行实时、动态的评价，并及时找出学生问题，给予学生提醒、反馈，引导其改进，进而优化教学效果，提高学习成效[6]。
大数据赋能过程性评价有两个方面：一是持续采集学生数据，如在教室中安装直录播系统、课堂教学系统等，可以实时采集师生数据、学生状态等过程性数据；二是实时反馈学生学习情况，如课堂教学系统可以识别学生情绪状态、注意力集中点、抬头率、低头率等，并实时给学生推送反馈，这样可以帮助学生进行自我改进。
3.大数据赋能综合性评价。综合性评价在职业教育中主要考查的是学生的合职业性，即学生通过学校教育能够达到的技术技能水平。对其技术技能水平的评价，需要设置一套完整的评价指标体系，并通过一定的方法完成评价，具体可以从主体、对象、方式、投入、产出、实践、品德等多维度制定指标，采集数据进行统计分析，开展综合性评价[7]。
大数据赋能综合性评价体现在两个方面：一是健全评价数据体系，大数据技术可以为综合性评价提供多维度、多模态数据支持，数据广度和深度都会得到拓展；二是提升教学评价信度，基于多维、多模态的评价指标体系，其结果会更具说服力，进而帮助教育决策者改进教学策略。
（二）大数据赋能高职教学评价的框架构建
基于大数据技术在高职教学中的运用和教学评价亟须改革的需求，设计大数据赋能高职教学评价的框架，包括对象、数据、技术和应用四个方面，具体如图1所示。
教学活动的主要对象是教师和学生，因此，大数据赋能高职教学评价是由教师的教和学生的学两个方面构成，评价的对象是教学和学习。通过采集教师和学生在教与学过程中产生的数据，包括学习记录、教学记录、话语、姿势、表情、录播视频等，利用自然语言处理、表情识别、语音识别等算法优化，分析采集到的数据，最后应用到教学评价中。
教学活动主要包括课前、课中和课后三个环节，我院教学评价改革将此映射到教学评价环节，结合本主题的相关研究，形成了基于大数据的教学评价流程，包括课前诊学、课中分析和课后评学。课前诊学包括学习分析、学情分析和智能分析；课中分析包括课堂话语分析、课堂行为分析和课堂情感分析；课后评学包括个性评价、共性评价和资源推送，如图2所示。
具体来说，借助大数据技术的数据采集能力，实时、全面地获取学生学习全过程、教师教学全过程的信息，从多个维度了解评价对象，形成教师画像和学生画像，保证对学生学习和教师教学评价的准确性；借助大数据技术的分析能力，在课前学生学习过程中，深入了解学情，尤其是学生对知识的掌握情况，保证学生评价结果的科学性；借助大数据技术的感知能力，在课堂教学中，利用传感器、摄像头、直录播设备等，记录教学过程，保证教学评价的客观性；借助大数据技术的推荐能力，把教学评价的结果应用于教学实践，实现资源推送，发挥评价的指挥和育人导向。
基于大数据的教学评价改革是依据高职院校教育教学特色进行定制设计，各教学单位、教师、学生、教学秘书共同参与，包含培养方案、教学计划、学生选课、学生学习、教师教学等，教育教学评管一体化、全程化的教育教学评价支撑服务方案。
三、大数据赋能高职教学评价的案例与成效
基于上述大数据赋能高职教学评价的框架和流程，本研究依托智慧考试平台和职教云平台，选取我院建筑艺术设计学院学生为实验对象，共计198人，开展了实证研究，时间从2021年9月到2022年7月，为期将近一年。因为是大班教学，两个小班合成一个班上课，一个大班100人，为实验班；另一个大班98人，为对照班。下面将从改革案例和改革成效两个方面进行具体分析。
（一）大数据赋能高职教学评价的案例
在课前诊学环节，主要依靠智慧考试平台诊断学生关于“思想道德与法治”相关内容的掌握情况。在教材第五章“明大德守公德严私德”教学过程中，通过智慧考试平台“学科知识地图-学情分析”了解学生课前预习情况，对该章知识点的学情进行分析。实验班和对照班学生对知识点的掌握情况如表1所示。
在课中分析环节，利用大数据技术和传感器采集的数据，分析学生在课堂中的话语，以及教师在课堂中的话语，评价教师的教学内容和学生的理解程度。根据大数据分析的结果，教师可以实时了解班级学生的注意力，及时提醒注意力不集中和玩手机的学生。
在课后评学环节，教师结合智慧考试平台、学生课堂表现、课堂视频数据精准评价学生对知识点的掌握情况与理解较困难的内容，进而在智慧考试平台中给学生推送个性化的练习作业。针对班级中存在的共性问题，教师可寻找相关的视频和学习资源，利用职教云平台推送给学生，帮助学生进一步巩固知识。
（二）大数据赋能高职教学评价的成效
第一，强化教学过程的有效性评价。在课堂教学中，基于直录播系统采集的视频数据，通过大数据分析技术，了解课堂中教师与学生的语言，统计分析师生交互情况，探究教师语言对教学活动的作用。在教学过程中，教师如果采用引导性、激励性语言，则可以激发学生的学习热情，提高课堂教学质量。经过为期将近一年的改革，我院强化了对教学过程的评价，增强了师生之间的互动，提高了学生的课堂参与度，进而提高了教学质量。
第二，提高高职教师的信息化素养。我院教师在2021年改革之前，使用的教学平台较少，尤其是年纪较大的教师，仍然使用PPT教学，很少采用信息化手段改进教学，学校管理层也较少运用信息化手段开展教学评价。此次改革中，我院每一位师生都积极参与，教师充分认识到教学评价改革和信息化发展带给学生的益处，转变了教学观念，对自身专业成长也有极大帮助。从整体上看，我院教师的信息化素养有所提升。
第三，提升学生的数字化学习能力。通过教学评价改革倒逼教学创新，强化学生数字学习能力，培养终身学习意识，这主要表现在两个方面。一方面，每个学生课前和课后都要使用智慧考试平台和职教云平台，这能够潜移默化地提升学生的数字化学习能力。另一方面，通过评价，学生能发现自己在信息化学习方面的不足，这可以推动学生在平台中选择与数字化学习能力相关的网课，进而促使其掌握常用的数字化学习工具与方法，有意识地提高这方面的知识和能力。提高学生在数字化学习环境下的学习能力，可以使其对获取的信息进行正确判断，迅速找到对自己有价值的内容，从而完成对知识的学习与运用。
四、大数据赋能高职教学评价的结论
第一，从实施效果来看，立效果导向。在以往的教学评价中，主要侧重分数和结果，通过标准化试卷测试学生掌握情况，以分数高低为标准对学生进行评价，在一定程度上容易造成评价的片面性问题[8]。而通过大数据赋能高职教学评价方式，则更加注重学生在教育教学过程中的表现情况，且通过学生受教育后的产出成果对教学质量进行衡量，可以突出学生的学习效果和教师的教学成效，同时该方式重视以学生为中心，重点从学生学习过程中产生的数据入手评价学生的学习成效，进而改进、优化教学，保证教学质量。通过过程性评价，教师可以了解学生的学习状态、情感状态和学习进度，保证课堂教学可以促进学生学习目标的高效达成，培养符合社会需求的高技能人才。
第二，从实施内容来看，立行动导向。大数据赋能高职教学评价需要与职业深度融合，激活数据的价值，这样才能把数据转化为驱动力。在职业教育中，学生学习思维的本质是认知与行动的相互影响，因此，教学过程中，学生习得的技能需要同实践操作紧密联系，通过行动掌握教师所教授的知识，而将行动过程中采集的大数据赋能过程评价和结果评价，可以解决结构较为复杂的综合性问题，具有较强的职业性[9]。职业教育更重视学生技能，把学生的知识、技能和素质都整合在行动之中，力图实现学生认知与行动的统一，提高学生的学习质量。大数据赋能综合评价，通过采集多元数据，可以使高度结构化的评价标准、教学内容同工作流程高度契合，促使学生在实训过程中做到思维和行动相匹配，从而形成良好的行为习惯，提高注意力的集中程度，进而帮助学生提高职业能力，并促进其个性化发展。
第三，从推荐策略来看，立问题导向。大数据赋能高职教学评价可充分发挥其数据量大和技术分析的优势，针对学科特点和学生学情，深入感知学生，了解学生。教育最核心的内容就是让学习者会思考，学会运用不同资源，主动、积极、有效地解决问题[10]。大数据赋能高职教学评价时，可以根据学生的薄弱点和问题，给学生推荐与自身学情相适应的习题和学习资源，这可以激发学生解决问题的兴趣，进而逐步培养学生解决问题的能力，同时教师也可以及时调整教学内容、教学策略，优化教学方法，即以学生为中心，通过问题导向，准备契合学生水平的教育资源，以提高教学效率，强化个性化教育。
总之，在大数据技术赋能教育改革的新时代，教育大数据为解决高职教育评价不全面、唯分数论等问题，带来了新的解决方案。运用智能感知技术评价教学，区别于传统的结果性评价，更为关注教与学的过程性数据，可以通过刻画的学生画像与教师画像，获取学生的学习需求和学习特征，且超越时间和空间的限制，贯穿教学的课前、课中和课后，实现了全过程、动态性分析，进而能保证教学评价过程的客观性、准确性和科学性，发挥教学评价的育人导向。在改革期间，我院始终遵守职业教育办学规律和学生成长规律，推动多主体、多元化、协同化等教学评价改革，系统搭建极具类型特色的高职教学评价体系，全力推进大数据治理，以便为兄弟院校提供更多借鉴。
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