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    基于云計算的教學(xué)質(zhì)量評價系統(tǒng)研究

    2019-06-09 10:36:01陳佳吳興隆黃晉
    軟件導(dǎo)刊 2019年4期
    關(guān)鍵詞:教學(xué)質(zhì)量評價數(shù)據(jù)倉庫云計算

    陳佳 吳興隆 黃晉

    摘 要:為了利用已有海量教學(xué)數(shù)據(jù)進行教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控,并構(gòu)建合理的教學(xué)質(zhì)量評價系統(tǒng),設(shè)計一個基于云計算技術(shù)的教學(xué)質(zhì)量評價系統(tǒng)。系統(tǒng)平臺架構(gòu)分為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)分析層及數(shù)據(jù)顯示層。該系統(tǒng)通過對大數(shù)據(jù)的挖掘與分析,能夠更全面、合理地對教學(xué)質(zhì)量進行評價,從而有效提高高校教學(xué)質(zhì)量。

    關(guān)鍵詞:云計算;教學(xué)質(zhì)量評價;大數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)挖掘;數(shù)據(jù)倉庫

    DOI:10. 11907/rjdk. 182186

    中圖分類號:TP319文獻標(biāo)識碼:A文章編號:1672-7800(2019)004-0108-03

    0 引言

    提高專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量,是增強我國綜合國力、實現(xiàn)“十三五”規(guī)劃各項目標(biāo)的重要保證。2018年1月,教育部下發(fā)《普通高等學(xué)校本科專業(yè)類教學(xué)質(zhì)量國家標(biāo)準(zhǔn)》(以下簡稱為“國標(biāo)”),這是全國發(fā)布的第一個高等教育教學(xué)質(zhì)量國家標(biāo)準(zhǔn),該標(biāo)準(zhǔn)旨在建立健全教學(xué)質(zhì)量監(jiān)測與保障體系,從而提高高校教學(xué)質(zhì)量。

    教學(xué)質(zhì)量是高校生存與發(fā)展的基礎(chǔ),也是高等教育國際化的必然要求[1-4]。因此,高校評估工作的重點之一就是教學(xué)質(zhì)量評價。目前,隨著信息技術(shù)的發(fā)展,各高校積累了大量評教數(shù)據(jù),如學(xué)籍管理數(shù)據(jù)、成績管理數(shù)據(jù)、人事管理數(shù)據(jù)等?!霸朴嬎恪奔夹g(shù)的出現(xiàn),為高校低成本、高效率地利用相關(guān)數(shù)據(jù)提供了解決方案[5-8]。本文立足于教育信息化資源建設(shè),針對“計算機科學(xué)與技術(shù)”專業(yè)特征,結(jié)合云計算平臺的大數(shù)據(jù)分析,在評教資源共享平臺上進行信息化教學(xué)質(zhì)量評價設(shè)計,以期提高高等學(xué)校本科教學(xué)質(zhì)量。

    1 相關(guān)研究

    南開大學(xué)是國內(nèi)最早進行教學(xué)評價研究的高校,并取得了一定成果[9]。2005年,李繼云等認(rèn)為,采用定性或定量方式進行教學(xué)評價并不能獲得全面、準(zhǔn)確的評價結(jié)果,而應(yīng)將定性與定量方法相結(jié)合,比如模糊綜合評價法和層次分析法,從而更好地對教學(xué)質(zhì)量進行評價。

    綜合評價方法可分為靜態(tài)綜合評價方法與動態(tài)綜合評價方法。20世紀(jì)70年代,Saaty提出一種對復(fù)雜現(xiàn)象進行決策的方法,即層次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)。將該方法應(yīng)用于教學(xué)質(zhì)量評價中,首先將教學(xué)質(zhì)量評價因素分解為教學(xué)內(nèi)容、創(chuàng)新手段、教學(xué)態(tài)度等多個因素,再按一定方式組成評價模型。該方法計算簡單,實用性強。但層次分析法可能對因素分解過多,從而造成判斷困難,而且很多環(huán)節(jié)需要人為參與,導(dǎo)致評價不夠準(zhǔn)確[10];另一種多目標(biāo)決策方法逼近理想解排序法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS),將評價指標(biāo)歸一化后分別得出最優(yōu)指標(biāo)數(shù)據(jù)集和最劣指標(biāo)數(shù)據(jù)集,并計算兩個數(shù)據(jù)集之間的距離,采用最接近最優(yōu)方案,同時又與最差方案距離最遠(yuǎn)為標(biāo)準(zhǔn)進行對象評價[11-12]。該方法排序明確,應(yīng)用范圍廣。但TOPSIS法只能體現(xiàn)內(nèi)部對象的相對距離,當(dāng)增加或刪除某些內(nèi)部對象時,結(jié)果會發(fā)生較大改變,無法提供決策信息;1965年,美國的Zadeh提出模糊綜合評價法(Fuzzy Comprehensive Evaluation,F(xiàn)CE),該方法建立在模糊數(shù)據(jù)理論基礎(chǔ)上,利用模糊關(guān)系評價事物隸屬的等級狀況。模糊綜合評價法能對對象進行模糊性評價,因而更加貼近實際結(jié)果,同時該方法還能對對象進行排序。但模糊綜合評價法的各因素權(quán)重為人為主觀設(shè)置,從而影響了評價結(jié)果的客觀性[13-14];1982年鄧聚龍?zhí)岢龌疑到y(tǒng)理論(Grey Theory,簡稱灰理論或灰論),之后冉燕輝等[15-17]依據(jù)空間理論提出基于灰色關(guān)聯(lián)分析對對象進行評價的方法。該方法主要有兩種途徑:一種是首先選出反映各種特征的序列,然后計算關(guān)聯(lián)度和關(guān)聯(lián)系數(shù),最后根據(jù)關(guān)聯(lián)度對評價對象進行排序;另一種是先將教學(xué)質(zhì)量進行灰色分類,然后確定指標(biāo)權(quán)重并進行灰聚類分析,得到教學(xué)質(zhì)量聚類等級。以上研究主要是基于完全信息的靜態(tài)綜合評價方法,而對于不完全信息下的綜合評價方法主要有兩種[18-19]:一種是對不完全信息直接進行處理,另一種是先將不完全信息轉(zhuǎn)化為完全信息。

    上述方法主要為靜態(tài)綜合評價方法,即如果只是在學(xué)期末進行評價,只需要“評價指標(biāo)”和“評價對象”數(shù)據(jù)集。但是隨著時間推移,教學(xué)質(zhì)量可能發(fā)生變化,此時靜態(tài)評價無法動態(tài)反映整個教學(xué)過程質(zhì)量情況,需要采用多個時間點的數(shù)據(jù)建立三維立體數(shù)據(jù)集。目前有關(guān)動態(tài)綜合評價的研究剛剛起步,因而鮮有報道,但其具有廣闊的應(yīng)用前景[20]。

    本文提出基于云計算的教學(xué)質(zhì)量評價系統(tǒng),底層系統(tǒng)全面采集不同時間段的大量基礎(chǔ)數(shù)據(jù),中間層對大數(shù)據(jù)進行各類分析,最后進行分析展示,從而動態(tài)、全面、客觀地對教學(xué)質(zhì)量進行評價。

    2 基于云計算的教學(xué)質(zhì)量評價系統(tǒng)建設(shè)思路

    針對高校教學(xué)質(zhì)量評價中存在的問題,本文提出基于云計算的教學(xué)質(zhì)量評價系統(tǒng)建設(shè)思路,以期為后期教學(xué)質(zhì)量評價系統(tǒng)建設(shè)與實施打下基礎(chǔ)。

    2.1 傳統(tǒng)教學(xué)質(zhì)量評價系統(tǒng)中存在的問題

    (1)評價指標(biāo)不全面。教學(xué)質(zhì)量評價需要充分考慮各個因素,能夠充分體現(xiàn)教師綜合素質(zhì),包括教學(xué)態(tài)度、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)基本技能、教師知識水平、教研能力、教學(xué)設(shè)計與創(chuàng)新能力等。同時,隨著信息化技術(shù)的發(fā)展,教師也應(yīng)具備熟練運用多媒體技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)資源的能力。但目前評價指標(biāo)涉及因素比較單一,無法全面反映教師綜合素質(zhì)。

    (2)指標(biāo)權(quán)值分配不合理。目前大多數(shù)高校建立評價體系時,為了工作方便,對各項指標(biāo)采用相同權(quán)值或主觀設(shè)定各項指標(biāo)權(quán)重。然而各項指標(biāo)的權(quán)重分配會直接影響評價結(jié)果,人為主觀的設(shè)定不僅會降低評價結(jié)果的可信度,還影響后續(xù)評價數(shù)據(jù)挖掘。因此,對指標(biāo)權(quán)重進行合理分配是完善評價體系的關(guān)鍵步驟。

    (3)傳統(tǒng)評價方法與手段評價效率低。目前高校廣泛采用“求和法”或“加權(quán)求和法”等簡單運算方法進行評價,因而無法實現(xiàn)跨班級、跨專業(yè)或不同院系之間的比較。同時,教學(xué)質(zhì)量評價仍采用紙質(zhì)表格方式讓參與者打分,不僅浪費資源,還大大降低了工作效率。隨著“云計算”技術(shù)的發(fā)展,資源網(wǎng)絡(luò)化成為解決該問題的有效方法。

    (4)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用問題。目前,各高校評教數(shù)據(jù)庫中存在著大量數(shù)據(jù),傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法只能得到數(shù)據(jù)間的淺層次關(guān)系與信息,而無法挖掘出深層次的有價值的信息。因此,如何利用現(xiàn)有信息技術(shù)提取有價值的信息是教學(xué)評價實施的重要目的。

    2.2 基于云計算的教學(xué)質(zhì)量評價系統(tǒng)建設(shè)思路

    從上述分析可以看出,傳統(tǒng)評價體系存在一定主觀性與片面性。為了減少教學(xué)管理者決策失誤的概率,需要建立一套科學(xué)的教學(xué)質(zhì)量評價體系?;谠朴嬎闫脚_,在大量數(shù)據(jù)有效組織的前提下進行評教數(shù)據(jù)知識提取,是提高教育管理者決策能力的重要手段。

    3 基于云計算的教學(xué)質(zhì)量評價系統(tǒng)平臺設(shè)計

    本文從評價系統(tǒng)工作流程出發(fā),提出基于云計算的教學(xué)質(zhì)量評價系統(tǒng)平臺設(shè)計結(jié)構(gòu)。將該平臺分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)查詢4個不同層次的平臺,如圖1所示。

    3.1 數(shù)據(jù)采集模塊分析與設(shè)計

    數(shù)據(jù)采集模塊為整個教學(xué)質(zhì)量評價系統(tǒng)的基石,為了廣泛地采集數(shù)據(jù),將其分為3個子模塊,分別為用戶注冊模塊、用戶登錄模塊與調(diào)查問卷模塊。其中調(diào)查問卷模塊又分為5個小模塊,即領(lǐng)導(dǎo)評價調(diào)查子模塊、督導(dǎo)評價調(diào)查子模塊、同行評價調(diào)查子模塊、學(xué)生評價調(diào)查子模塊以及自我評價調(diào)查子模塊。用戶通過注冊及登錄模塊進入調(diào)查問卷模塊,系統(tǒng)自動判定用戶身份從而進入不同評價調(diào)查子模塊。通過對不同人群、不同院系專業(yè)以及不同課程的調(diào)查,大量收集數(shù)據(jù)。

    3.2 數(shù)據(jù)存儲模塊分析與設(shè)計

    采集大量數(shù)據(jù)之后,為了充分發(fā)揮數(shù)據(jù)效用,需要對數(shù)據(jù)進行整理,并實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到信息,再到知識的轉(zhuǎn)變過程。因此,本文采用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)進行數(shù)據(jù)存儲。

    (1)面向主題的數(shù)據(jù)組織。根據(jù)需求,主題域設(shè)定為:教師、課程、單位。因此,數(shù)據(jù)組織如表1所示。

    (2)數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型選擇。星形模型是數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型的一種,其以事實表為中心,各維表通過鍵值與事實表連接,構(gòu)成一個星型結(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)的最大優(yōu)點在于通過一步連接即可獲取所需的大部分?jǐn)?shù)據(jù),并快速得到結(jié)果,這在常規(guī)事務(wù)型數(shù)據(jù)庫中是很難做到的。具體模型設(shè)置如圖2所示。

    3.3 數(shù)據(jù)分析模塊分析與設(shè)計

    在數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進行分析,得出合理的教學(xué)質(zhì)量評價結(jié)果。本文采用云計算技術(shù),在Hadoop 平臺上運行,并且主要采用并行化的MapReduce 編程模型。采用的分析任務(wù)包括聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類挖掘、預(yù)測分析及模糊分析。每一類任務(wù)有多種分析算法,比如關(guān)聯(lián)規(guī)則分析子模塊中包含Apriori算法、基于哈希表的優(yōu)化算法、基于事采樣的優(yōu)化算法及FP-Growth算法等。這些數(shù)據(jù)分析任務(wù)在云平臺上將分解成多個可執(zhí)行的并行子任務(wù),并在Map和Reduce上自動進行分解與合并,從而提高分析效率。

    3.4 數(shù)據(jù)查詢模塊分析與設(shè)計

    當(dāng)用戶請求查詢各類評價結(jié)果時,為用戶提供一種交互式操作界面,如查詢計算機學(xué)院整體教學(xué)質(zhì)量,評分為85分,并以圖形化方式展現(xiàn)評分組成。用戶如果發(fā)現(xiàn)某項分值較低,可以繼續(xù)查詢詳情,包括哪些教師在該項評分較低并分析原因,從而作出決策。

    4 結(jié)語

    在“互聯(lián)網(wǎng)+教育”的大背景下,針對傳統(tǒng)教學(xué)質(zhì)量評價系統(tǒng)存在的問題,提出基于云計算的教學(xué)質(zhì)量評價系統(tǒng)。將評價系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)查詢4個不同層次的平臺,通過對大數(shù)據(jù)的挖掘與分析,能夠更全面、合理地對教學(xué)質(zhì)量進行評價。然而,該系統(tǒng)在教師授課教學(xué)評價指標(biāo)設(shè)計方面還不夠完善,未來需要對各項指標(biāo)及其權(quán)重作進一步補充與完善。

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    (責(zé)任編輯:黃 健)

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