疫情下大数据在高职院校线上教学质量监控中的应用研究

程琦峰

（连云港职业技术学院信息工程学院，江苏连云港222006）

2020 年初，一场突如其来的疫情席卷全球，严重威胁到了人们的生命、生产、生活、工作和学习。为了不影响教学工作，教育部发文要求高校在疫情防控期间做好在线教学的组织与管理工作，提出“停课不停学”的要求[1]，同时组织了22 个线上教学平台，免费开放1 291 门国家精品在线开放课程和401 门国家虚拟实验课程[2]，将近年来教育部一直推行的“互联网+ 教育”的成果推向社会，广泛应用到大、中、小学生的线上教学中。[3]疫情下，如何对线上教学过程进行质量监控成为提升教学质量的关键和保障。

一、疫情下线上教学现状

（一）全员动员，保障线上授课按时进行

根据教育部的精神，高职院校领导、教务处、二级学院和一线教师都积极行动起来，校领导和教务处负责联系线上教学平台，组织教师线上授课培训；二级学院负责调整教学计划，动员师生学习教学平台使用方法，联系合作企业提供线上实践资源；一线教师负责学习教学平台使用技巧，建设线上授课资源；班主任和辅导员负责学生动员和心理辅导；很多有教学平台的企业也主动联系学校，免费提供使用权，合作企业也纷纷免费开放线上实践课程环境，保障按时授课。以连云港职业技术学院为例（以下简称我校），疫情期间线上授课达416 门，线上课程授课与计划授课的比率超过86%。

（二）多种平台，实现授课形式多样化

相关资料显示，大部分课程的线上授课选择中国大学MOOC、超星泛雅网络教学平台、慕课网[4]、合作企业提供的网络实践教学平台等作为主要的授课平台，也有一些老师选择微信群或QQ 群中的群课堂、群视频、群文件等功能进行授课或补充。线上教学课程资源包括：视频、PPT、电子教材、教案、作业、试题、实践课程项目资源及模板等。授课方式以学生为主体，学生在规定的时间内完成线上教学平台布置的学习内容、作业和试题，任课教师通过网络教学平台的实时教学功能或QQ、微信的群视频功能进行辅导、答疑、实践指导等；部分教师觉得通过录制的视频学习缺乏实时互动和学习氛围，因此采用网络教学平台的实时教学功能或群视频进行线上教学。学生的学习工具多使用电脑，占比为71.56%，使用移动设备学习的学生占比为28.44%。

二、线上教学质量监控存在的问题

（一）监控力度不够，学生缺乏学习主动性

线上教学是以学生为主体的学习模式，学生的主动性在整个教学活动中起到至关重要的作用。就高职院校学生而言，有很大一部分学生缺乏学习的主动性。据统计，开学第一周，我校超过95%的学生可以在当天完成学习任务，视频平均播放时长是正常播放时长的2.5 倍，完成学习任务的学生中有27%的学生选择上午学习，41%的学生选择下午学习，31%的学生选择晚上学习，1%的同学选择夜里学习。开学第二周，我校当天能完成学习任务的学生比例下降到89%，视频平均播放时长是正常播放时长的2.1 倍，在完成学习任务的学生中，有18%的学生选择上午学习，69%的学生选择下午学习，12%的学生选择晚上学习，1%同学选择夜里学习。到了第三周，我校当天完成学习任务的学生比例为84%。学生对线上教学失去新鲜感以后，线上学习的主动性逐渐下降。以上数据中包含学生可能挂网上课，实际上人却不在的情况。

（二）监控过程不细，学习效果无法保障

线上教学平台对学生的学习情况可以进行一个简单的统计。在平台统计学生学习任务完成情况时，只统计已完成情况，比如视频是否看完、PPT 是否浏览结束，通常以最后一秒或最后一页作为判断结束的标志，其他情况都被视作未完成，不纳入统计数据。有些平台为了控制学生的学习过程，安排了诸多限制，比如不提供断点续播功能、快进功能、选时播放功能等，这为学生的学习带来不便，也影响了监控统计的数据。教学平台的监控统计数据只能说明学生学过了，不能反映学生学习的效果。例如，大部分学习平台会在学习结束后弹出一道课程相关的试题，来测试学习情况，这种测试明显不全面，体现不了学生学习的真实效果。有的平台是在学习过程中由老师主动加入1～2 道测试题，主要目的不是为了测试学生，而是为了防止学生挂网上课。

（三）监控信息反馈不全面，缺乏实践模拟环境

高职院校注重培养学生的实际动手能力，其人才培养方案中要求的实践课程的比例不低于50%，某些专业实践课程的比例超过60%。目前，绝大多数线上教学平台没有提供实践课程实验环境，这为线上教学带来很大的不便。很多学生喜欢现场教学，按照老师的示范做，直观、易学、不出错，但线上学习实践课程时需要自己安装或配置实验环境，很多课程的实验条件在家庭环境下无法实现，使学生在学习实践课程时出现不自信、不敢做、怕出错等问题。

三、大数据技术在线上教学质量监控中的应用

基于上述问题，笔者采用大数据技术，结合线上教学平台，设计线上教学质量监控系统，全程监控线上教学过程，通过对线上教学数据的实时数据采集、分析、挖掘，实现消息提醒和预警、教学过程中趣味互动、教学情况实时评价和反馈、实践情况的评价与反馈、成绩统计等功能，有效提高线上教学质量。

（一）教学质量监控系统架构

教学质量监控系统架构分为4 层，分别是数据源、存储计算层、接口层和应用层，其架构如图1 所示。

第一是数据源层，主要包含教学管理平台的教学计划数据、各线上教学平台的教学数据、教学过程中采集的实时数据、授课微信群数据、授课QQ 群数据和日志数据等。数据采集时可以根据应用范围选择一个高职院校的所有线上课程，或者是一个二级学院的线上课程。

第二是存储计算层，从数据源中采集数据进行清洗、转换、加载，存储在数据仓库和分布式数据库中。针对不同的应用可以选择时效性较强的流计算，数据清洗、转换之后直接进行流计算，不用读写数据仓库或分布式数据库，节约了读写的时间。时效性要求不强的情况下可以选择离线计算。

第三是接口层，主要实现对数据的深加工，根据系统功能，设计适当的数据处理模型。运用统计分析、多维分析、数据挖掘、深度学习等算法从数据仓库和分布式数据库中挖掘出有价值的信息[5]。

第四是应用层，以数据和可视化图形展示数据分析和挖掘的结果，让师生和教学管理部门可以在教学过程中看到教学质量监控系统反馈的消息提醒、消息预警、教学评价结果和教学建议等。

图1 基于大数据的教学质量监控系统架构图

（二）教学质量监控系统功能设计

教学质量监控系统包括如下功能：消息提醒和预警、教学过程中趣味互动、教学情况实时评价和反馈、实践情况的评价与反馈、成绩统计等功能。

1.消息提醒与预警

消息提醒与预警功能是从教学计划数据、教学平台数据、授课群数据中抽取学生的班级课表、教师的教学日历、课程的学习资料、学生的学习进度等信息，经过统计分析为每一位学生生成一份学习任务书。任务书中安排了学生每天每个时段学生应该完成的学习任务，具体到每个视频、PPT、作业和测试。每周日晚上8:00 为每一位学生发送消息，提示新一周的课表及学习的具体内容，如果上一周有未完成的内容，则以醒目的文字显示在课表的上方。每天两次提醒一次预警，早上7:00 第一次提醒，告知当天的课表及学习内容；中午1：00 第二次提醒，告知当天还没有完成的学习内容，如果有学生在之前已经完成当天所有的学习任务，则不再提醒；晚上6：00 预警提示，将未完成的学习内容以红色标注发送给学生，并显示学生在班级完成情况排名，同时将课程未完成情况信息发送给任课教师和班主任，由任课教师和班主任督促学生完成学习任务。

增加消息提醒和预警功能可以给学生施加一些压力，并告诉学生每天每个时段该学什么、做什么；任课教师可以随时查询学生的学习情况，对学有余力的学生，任课教师也可以安排一些课程拓展任务，实现个性化教学；所有学生如果都能按照任务书的时间进行学习，也可以缓解线上教学平台的压力，避免出现某时段网络拥堵延时的情况发生。

2.教学过程中的趣味互动

教学过程中的趣味互动功能是从教学平台数据中抽取视频、PPT、电子教材等教学材料的学习时长，使用对话框设计一个最长为1 分钟的趣味互动，在学习过程中每间隔5～8 分钟弹出一次，不愿意互动的学生可以直接关闭，愿意互动的学生也只能互动1 分钟，1 分钟内可随时关闭，到达1 分钟自动关闭。

此外，可以建一个趣味互动库，根据性别、兴趣爱好、专业等设计趣味互动问题，保证学生每次互动的题目都不一样。学生的注意力通常能持续集中5～8分钟，趣味互动可以让学生从学习过程中获得一些释放和兴趣，通过趣味互动可以更好地帮助学生集中注意力进行学习；通过趣味互动也可以防止学生挂网学习，如果在1 分钟内得不到学生的响应，即视为挂网学习，将正在学习的内容标注为未完成。

3.教学情况实时评价和反馈

教学情况实时评价和反馈功能抽取了线上教学平台和授课群的学习数据、作业完成情况数据和试题测试数据。为了更好地进行评价，每次课程后需要添加一定数量和当前授课内容相关的试题，试题有难度区分，从易到难，学生学习结束后即可测试，如果学生测试结果不理想，可反复学习测试。系统每天晚上分析评价当天每门课程学生的学习情况，如果第一次学习结束后超过50%的学生答错简单难度的试题，则被视为当天的教学资源存在问题，或者当天的学习结束后超过40%的学生答错中等难度的试题，系统会反馈任课教师，责成其改进当天的教学资源并做适当的教学补充。

教学评价和反馈贯穿整个教学过程，发现问题，立刻改正，保证了课程的教学质量。二级学院的教学秘书、分管院长、院长有权限查看本学院每位教师的教学评价；督导室人员、教务处教务科人员、教务处分管副处长、处长、分管教学副校长、校长有权限查看学校所有教师的教学评价、反馈信息和改正情况。

4.实践情况实时评价与反馈

通用的线上教学平台上没有提供实践课程模拟环境，通常是学生在电脑上安装配置相关的软件或模拟环境，根据教师的教学视频自行实践，这为实践教学的实时评价和反馈带来困难。疫情期间很多人工智能企业、大数据企业、物联网企业主动联系学校，免费为学校提供对应专业的网络实践平台。教师可以在平台中选择实践任务，学生在平台的模拟环境中完成指定的实践任务，这些企业平台通常会记录学生实践过程的操作步骤及结果，学校可以和平台合作，共享平台采集的数据，或者从平台获取接口，采集所需的数据。通过大数据系统统计分析反馈功能，教师可以清楚地掌握实践过程中学生每个步骤的完成情况，有针对性地对其进行指导。

5.成绩统计

成绩统计需要从线上教学平台数据、授课群数据、实践教学平台数据中采集教学数据，其中包括学习任务完成情况、作业完成情况、课后测试完成情况和实践任务完成情况。为每次课程和实践任务设计权重，乘以对应的课后测试完成情况或实践任务完成情况，其总和占总成绩的70%～80%，学习任务完成情况和作业完成情况占总成绩的20%～30%。

（三）教学反馈与跟踪改进机制

1.教学反馈

教学反馈是采集教学数据进行统计、分析和挖掘，并将结果实时反馈给教师、学生和教学管理的各级管理部门及人员，反馈的内容有些可以通过简单的统计分析获取，如学生学习预警等，有些则需要通过更深层次的数据挖掘获取，如影响学生学习效果的因素等，可以使用关联规则算法进行挖掘获取。学生的反馈内容包括学生学习预警、学生学习完成进度表、班级学习完成情况进度表、学习方法改进建议等。教师的反馈内容包括教师所授课程的教师教学预警、每位学生学习完成进度表、班级学习完成情况进度表、年级学习完成情况进度表、教师教学方法及过程改进建议等。各级教学管理部门的反馈内容主要是教学过程中的各类统计数据，包括线上课程开课门数及开课率、每门课程的访问频次、时长及完成情况、各类教学情况的同比环比数据等，同时各级教学管理部门的反馈访问权限向上开放，上级管理部门可以访问下级管理部门、教师和学生的反馈信息。

2.跟踪改进机制

在线开放课程平台和大数据教学质量监控系统可以有效地记录师生在线上教学过程中的每一个操作细节和结果，这为后期的数据分析、挖掘、反馈提供数据基础。相比较以人为主的教学质量监控，现代信息化教学平台的跟踪监控更加全面、准确、高效，所有发生在线上教学的活动都会被如实记录，数据的真实性、准确性和完整性是之前的教学质量监控系统无法比拟的。同时，采用大数据技术进行统计、分析、挖掘，可以更大限度地摈弃人的主观因素，使评价的效果更加客观准确。

四、结 语

疫情之下，教育部推行多年的“互联网+ 教育”的成果得到了充分应用，保证了全国大、中、小学生“停课不停学”。同时，在线上教学过程中也出现了一些不足，针对线上教学过程监控不力的问题，笔者设计了基于大数据的教学质量监控系统，系统依托线上教学平台、线上实践平台和教学管理平台，从中抽取教学和管理数据，进行分析、挖掘、实时反馈评价结果，并根据反馈情况修正教学，有效地解决了线上教学监控问题，提高了线上教学质量。