基于大数据的计算机基础课程教学评价体系的构建

张晓艳

苏州市职业大学计算机工程学院 江苏 苏州 215104

0 引言

计算机基础是非计算机专业学生必修的职业技术基础能力课程，是一门普及计算机常用理论知识、培养计算机常用软件实践操作技能的课程。苏州市职业大学每学年参加计算机基础课程学习的学生达4000人左右，计算机基础课程的教学评价体系是否科学合理，能否有效运行，是不是能对教学过程做出动态和全面的评价，对提高计算机基础课程整体教学质量有着至关重要的作用。

大数据的概念由英国数据科学家维克托提出，他指出大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。IBM则提出大数据具有5V的特点，即：大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。计算机基础课程教学把信息化技术与教学场景和教学内容融合，教学评价需采集的数据不同程度的符合上述5个特征，所以将大数据技术融入计算机基础课程的教学评价是改变传统教学模式，对教与学行为分析的创新。

1 原有教学评价体系的不足

1.1 计算机基础课程的特点

计算机基础课程的教学由理论知识和实践操作两部分组成，其教学目标、教学规律和教学模式截然不同，其考核方式和评分方式也不尽相同，因此对课程的教学评价就不能搞一刀切，也不能全部以考试成绩的高低论教学效果的优劣。

在理论知识教学部分，教师的语言表达质量、知识点的科学性和准确性，准备的资料丰富程度对教学效果影响较大；而实践操作教学部分，教授技巧的灵活程度、实用性及通用性才是检验教学效果是否达标的原则。

1.2 学生学习过程评价不精准

完整的教学评价应包括对课程设置、教学目的、教材教法、教学环境、教学管理、教师业务、学生反馈等多方面的评价指标，但实际上往往仅把落眼点放在考试与分数上。一个分值从用人单位的角度而言，无法体现该学生对计算机技能的掌握是否达到应聘岗位的要求，也无法体现能否完成某项具体任务。

教师在课堂上面向几十位学生，靠人工巡视和检查，难以兼顾所有学生的学习细节，亦无法对学生掌握知识点的程度做精准把握。主观和客观上都一定程度地存在忽略学生学习过程、消化程度等因素带来的影响。

一方面课程内容结构差异大，另一方面缺少对学习过程的跟踪，再加上一般的信息化技术无法迅速和及时地进行教学相关数据的分析和评价，反而使教师和学生都追求只看分数结果的浅目标，不能真正实现“授之以渔”和内化素质的长远目标，因此原有的教学评价体系并不能完全体现计算机基础课程是否使对学生真正有效掌握了计算机理论知识和操作技能。

2 构建基于大数据的计算机基础课程教学评价体系

2.1 教学评价的阶段和评价策略

苏州市职业大学开设的计算机基础课程以江苏省高等学校计算机等级考试大纲为主要参照依据，课程中大的知识点有56个，细化的知识点超过100个，视频35个，习题近900道，学生人数与教学评价有关的指标、统计数据经排列组合后，数据量级巨大，数据结构复杂，适用也需要应用大数据技术来进行分析。

教学评价一般分为诊断性评价、形成性评价和总结性评价三个阶段。在这三个阶段中，运用大数据技术最多的环节是形成性评价。

在这三个阶段中，都要将定量评价与定性评价相结合。因为定量评价反映的是任务完成度，正确率，是标准化的；而定性评价则更加关注教育计算机基础课程教学结果与教育目标之间的一致性；强调对教学的优缺点进行系统的调查，其评价机制更具实质性。

大数据技术主要面向与定性评价直接有关的非结构化数据统计分析，如访问频次、停留时间、文字描述、音视频资源、图片、邮件互动、在线讨论等，从而对学生的学习过程和掌握程度能进行精准跟踪，教师可根据动态的数据适时、视人、强针对性的评价学生学习状态，引导学生学习方向。学生也可通过互动或标准化评分方式反馈对教师教学上的意见和建议，最终对计算机基础课程的教学形成良性互动，提升学生学习主观能动性。

2.2 基于大数据构建的部分评价指标

计算机课程的教学评价构建基于超星的泛雅平台提供的多项统计功能，主要指标有如下几项：

（1）发布任务点。以知识点为基准，发布与此知识点相关的多个任务点，类型可为文档、音频或视频等，学生产生访问即计入完成总数内，通过详情可查看每一位学生完成的时长和反复学习的比例。如表1、表2所示。

（2）章节访问量。章节访问量统计的是学生学习进度和学习页面的访问次数，可细化到每天不同时段的次数统计，便于观察学生访问的频次和规律。

（3）讨论数。讨论数统计的是学生回复教师发布的讨论次数以及自己发布的讨论次数，可反映出学生是否对相关话题进行了思考，也可反映讨论话题是否吸引到了学生，师生相互可查看话题和回复，是提供师生互动沟通的窗口。

（4）成绩管理。成绩管理要先按权重设置各项与成绩可能相关的管理项的比例，选项可自由组合，权重也可自由分配。主要权重选项如表3所示。

表1 发布任务点的学生完成情况

表2 任务点完成详情

（5）督学。即根据成绩管理中的主要权重项，设置最低分值，不能满足的学生可被筛选出来，进行强针对性的督学提醒。

表3 成绩管理权重选项

3 结论

将大数据与计算机基础课程教学评价结合起来，是改变计算机基础课程传统教学模式，避免养成唯分数论带来的死记硬背式学习习惯，借助多种非结构化数据的运用和分析，使计算机基础课程的评价体系向多主体和多层面延伸，从而形成由教导学，由学促教的良性循环。

[1]李隆帜.基于大数据技术的MOOC教学质量评测系统[D].大连：大连理工大学，2015.

[2]陈雪强.大数据:教学评价模式的信息化探寻[J].教育导刊，2015(6):82-85.