《基于大数据的教学质量管理》杨桦著|(epub+azw3+mobi+pdf)电子书下载

图书名称：《基于大数据的教学质量管理》

【作　者】杨桦著

【页 数】 157

【出版社】 成都：西南交通大学出版社 , 2020.04

【ISBN号】978-7-5643-7401-3

【分 类】高等职业教育-教学质量-质量管理-研究-中国

【参考文献】 杨桦著. 基于大数据的教学质量管理. 成都：西南交通大学出版社, 2020.04.

图书封面：

图书目录：

《基于大数据的教学质量管理》内容提要：

本书按照教学管理的任务模块和工作逻辑进行组织，力求贴近教学管理实际，为广大读者提供参考与借鉴。本书共涵盖七个专题内容。专题一概括介绍大数据背景下教学管理工作的变革，探讨大数据背景下教学质量管理面临的难题、质量管理机制建设策略；专题二、三分别对教学管理中涉及的两大横向内容-教学管理职责系统、资源管理系统在大数据背景下的变革进行探讨；专题四至七分别探讨大数据对教学输入、过程、输出、评价四个纵向递进工作系统的影响。专题内穿插的案例全部来自作者的工作实践，以帮助读者更为具体、深刻地理解相应内容。本书可作为高职教学管理人员的业务学习书籍，也可作为教学研究人员的研究用书。

《基于大数据的教学质量管理》内容试读

专题一

大数据与教学质量管理改革

一、大数据时代来临

互联网催生了各种新科技的诞生，大数据作为各类高科技的共同产物，逐渐蔓延至社会各领域，也以特别的方式影响着人们生活的方方面面。正如《纽约时报》2012年2月专栏中的一篇文章所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而做出，而并非基于经验和直觉而做出。在这场由大数据带来的深刻变革中，教育领域也不例外。大数据时代的悄然到来，给教育的发展带来了全新的方向。大数据资源将成为重要的教育资源，大数据的应用将促进教育改革与创新。

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”那么，什么是大数据呢？麦肯锡全球数据分析研究所在2011年5月这样阐释大数据：大数据是指大小超出了典型数据库工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。研究机构Gartner公司认为：大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是相对于一般数据而言的，虽然目前还没有严格的、权威的定义，但目前得到广泛认可的大数据特点主要包括以下方面：

①麦肯锡.大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力[J/OL].赛迪泽丝，

2012(25).

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基于大数据的教学质量管理

(1)大量(Volume):对数据的存储容量大，计量单位甚至上升到EB、

ZB、YB及以上级别；

(2)高速度(Velocity):对数据分析的速度极快，一般在秒级时间范围内可以给出海量数据分析的结果；

(3)多样化(Variety):包含的数据类型非常多，既包括网站记录、网络日志、图片信息，又包括动画、视频、地理位置等信息；

(4)价值(Value):大数据的重点在于发现海量数据背后隐藏的有价值的信息。

通过大数据的定义和特点不难看出，大数据实际上就是通过广泛而高速地采集、处理和分析从大量的、多类型的数据中提取有价值的数据。而大数据时代就是人们应用计算机、互联网产生的海量数据的处理与分析，以促进人们学习、生活与工作变革的时代。

二、大数据背景下教学质量管理面临的机遇与挑战

大数据对社会发展、生产方式、科学研究、思维方式、教育教学等方面都产生了极其深远的影响。在社会发展层面，大数据决策已经逐渐成为

一种新型的决策方式，大数据技术的应用极大地促进了信息技术与其他行业的广泛融合，不断推动着新技术、新工艺、新方法和新产品的发展。在生产方式上，大数据对生产策略的制定、生产需求的分析、生产技术的研发等方面都产生了积极的作用。在科学研究上，大数据使科学研究在经历实证式（经验科学）、理论式（理论科学)、计算式（计算模拟科学）三种研究范式后，产生了第四种范式一数据密集型科学。该范式在前三种范

式的基础之上，采用T技术获取、处理、存储、统计分析大数据，从中获

取知识，并与其他三种范式一起成为科学研究的方法。在思维方式上，大数据使因果关系变得不再那么重要，人们更关注事物之间的联系。而在教育教学方面，无论是专业设置、人才培养方案及课程体系，还是课堂教学组织、学习方式，都发生了巨大的变革。大数据的兴起已经开始影响高校各专业相关人才培养方案的制定，并逐步对高校的教育教学方法产生深远的影响。

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专题一大数据与教学质量管理改革

(一)大数据给高校教学质量管理带来的机遇

大数据为提高教学管理质量提供了更好的基础。在大数据背景下，信息资源共享的能力更强大，教学管理人员与师生的联系更密切，能更好地获取学生对教学情况的反馈，从而及时调整教育策略和教学方式，并能对教学内容和教学手段实施更加有效的管控，深化教育教学改革，进一步提高人才培养质量。

1.有利于提升高职院校教育教学整体水平

近年来，大数据在高校，特别是职业院校教育质量管理工作中的作用

十分明显，优势不容忽视。大数据在履行教育质量管理职能的过程中更加凸显管理的整合性、及时性、区分性、前瞻性、权变性等特点。大数据时代，教师将集中挖掘学生特点与专业技能之间的关系，试图通过数据信息分析，找出最适宜学生的学习方法，逐渐减小定期测评在教学质量评估中的作用，构建更权威、更完善的评价体系，解决教育质量管理维度、信度、效度的问题。在满足高等教育利益相关方权利的基础上，实现大数据分析，为教育质量管理提供一种全新的判断评估方式和管理方法。高职院校将大数据的预测、分析和决策融入教育质量管理，弥补仅凭经验、直觉做出分析和判断造成的缺失、不足。

2.有利于实现传统教育方式的突破

在教学模式上，大数据可以根据具体企业、岗位的实际需求定制培养模式和教学内容，也可以针对不同教师和学生的特质实施差异化的教学方法，突破传统教学“大一统”的模式，实现基于现代技术条件的“私人订制”式的创新教育，提供“精准性”教育供给，更有利于学生精通专门技艺，提高其可持续发展的能力，并实现高质量就业。

3.有利于优化教育评估管理过程

结合系统理论成果，大数据把教育视为一个整体系统，并将系统中的各个要素，包括组织教学的高等学校，接受教育服务的学生、学生家长，使用人才的单位，教育主管部门及政府人力资源管理部门等有机联系起来，

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,基于大数据的教学质量管理

通过对各关联方的数据分析，从不同视角对高校的教育质量进行评价，客观、全面地反映高校的教学质量评价结果。高等教育是一个复杂的社会系统，利用大数据有助于找出影响高校教学质量的因素，分析教育质量管理环节中存在的问题。教师、学生在日常教学和学习中会产生大量的数据，这些数据的累积形成了教育质量管理的基本数据资源库。这些数据资源无论是全面性、及时性，还是数据类型的丰富程度，都有别于传统教育质量管理的数据性质，能有效避免管理过程中“小信息量”的窘境。用“大数据说话”更加客观，全时段、全过程的监控评价体系为高等教育评估提供了全面高效的数据支撑和分析，实现了智慧教学管理，为培育“工匠精神”提供了更加精准的目标。

(二)大数据给高校教学质量管理带来的挑战

大数据给传统的教育教学模式和理念带来了冲击。传统的教学模式以

教师为中心、以书本为中心、以课堂为中心，教师单向灌输、学生被动接受；传统的教育观念重理论教学而轻实践教学，其人才培养几乎“千校一面”。在大数据教学背景下，人才培养结合学校特色、专业特点、学生特长、企业需求等因素，有利于因材施教，遵循学生学习规律，以培养出更多元化、更全面、实践能力更强的人才。同时，大数据对传统的教学模式提出了挑战，同样也给高校教学质量管理带来了挑战。

首先，教学质量保障体系的挑战。近年来，随着高校的扩招，高校规模增长迅速，规模的扩大，需要在教育的各个环节加强信息和数据建设，以保证教育质量，而与此同时，由于历史和现实的原因，质量保障的体系建设也越来越呈现出与大数据要求不相适应的问题。主要表现为：质量保障主体还是以政府相关部门为主导，学生参与质量保障的程度还十分有限，没有完全体现以学生为本的理念；保障方式主要以政府主导的外部评估为主，注重一定条件下的指标建设，对内部保障措施建设明显不足；信息公开不够，一些监管机构和高校对教育过程的一些核心数据公开不够，如教师数量及结构、生师比、学生学习满意度（调查方法与结果）、用人单位对毕业生满意度（调查方法与结果）等；以现代信息技术手段、方法对高职

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专题一大数据与教学质量管理改革

院校教育质量进行监测和反馈的机制建设存在不足，保障制度与措施和规模不匹配等；质量标准不科学，现行的对高等教育质量评估的标准主要是以教育部颁发的文件为指导，各地区、各高校普遍缺乏具体的标准，以致高等职业教育的质量标准单一、不科学、不完整、不系统。在大数据时代，人才培养模式、教学范式、教学内容和手段、知识交流及处理机制都将发生相应的改变，这都直接影响高等教育质量的发展。而以上问题都表明，在大数据时代，高等教育质量保障体系面临着相当复杂的挑战。

其次，技术瓶颈的挑战。目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，主要体现在大数据挖掘的四个环节中，即数据收集、数据存储、数据处理和结果的可视化呈现。2012年10月，美国教育部发布的《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告提出，大数据教育应用的技术挑战主要有以下三个方面：其一，大数据的应用基础是对海量数据的拥有，这就涉及数据存储技术的挑战，以及用于数据处理和分析的技术挑战，包括计算机硬件的数据处理能力、超级计算机算法技术等；其二，大数据的教育应用中，数据采集和问题解决分析是核心环节，应用开发者要面对的就是数据采集技术和问题解决分析技术的挑战；其三，数据兼容性挑战，不同数据存储系统中的数据编码和格式不统一，造成不同系统间的数据共享困难。目前，我国在数据存储、数据处理等方面的技术基础还比较薄弱，特别是在大数据软件平台方面，我国与世界先进国家的差距还比较大。因此，就技术层面而言，大数据教育，尤其是大数据教学质量管理应用还面临着数据收集、存储、分析处理、结果可视化呈现、兼容性及基础薄弱等诸多技术挑战。

再次，人才缺乏的挑战。大数据对高校教师的教育教学能力提出了更高的要求，同时也对教学管理人员的深度数据分析能力提出了更多要求。在传统的教学模式下，教师扮演着主讲者的角色，而在大数据时代，教师逐渐从主讲者的角色变成学生学习的引导者、教学过程的组织者、学生学习的合作者、信息的咨询者甚至资源的开发者。教师角色从单一走向了多元，这对教师本身的教育教学能力提出了更高的要求。对教学管理人员而

①邬贺铨.大数据时代的机遇与挑战[).求是，2013（4)：48-49

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基于大数据的教学质量管理

言，既需要熟悉教育教学运行管理，又要了解大数据技术与应用，还要精通数据分析。可见，教学管理人员扮演着管理者、数据分析师、技术支持工程师等多种角色。麦肯锡公司预测，美国到2018年需要深度数据分析人才44万~49万人，缺口达14万~19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万人，而这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才仍是稀缺资源。相对于其他领域而言，教育领域的数据挖掘起步较晚，我国的教育数据挖掘更是刚刚开始，因此人才缺乏是一个重要的挑战。

最后，隐私和伦理道德的挑战。个人隐私保护是实现数据采集和分析的重要前提条件。一旦在个人隐私保护方面出现问题，数据挖掘和学习分析则面临巨大的法律和道德压力。通过对教育数据的挖掘和学习分析，将会大大增加教师和学生学习活动的透明性，.这也可能带来一系列的社会伦理道德问题。在大数据时代，所有人都被抛掷到信息的海洋里，而在海量的大数据中，会有一部分属于我们自己的信息隐私，被无声无息地收集，被广泛传播，甚至成为他人偷窥的目标或沦为别人渔利的工具。而教育、考试这样严肃神圣的事件，也概莫能外。在隐私和伦理道德方面，大数据教育应用面临着隐私保护和数据泄露的挑战。

在大数据时代，除了以上四方面的挑战外，高校教学管理还面临着其他一些挑战。包括数据的可信性，数据长久保存的安全性以及数据使用过程中可能造成的对进步、发展和改变的束缚等。大数据教育应用面临的这些挑战，有些既涉及技术方面，也涉及政策制度方面，有些是当前亟须应对解决的，有些是需要长期重视的。

三、大数据时代教学质量管理的改革

大数据应用是时代发展的必然选择。在这个数据爆炸的时代，教育模式也受到了很大的冲击，各种教育教学改革也在进行之中。为了提升教学

①张羽，李越.基于MOOCs大数据的学习分析和教育测量介绍[U.清华大学教育研究，2013（4)：26

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···试读结束···