“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下高校在線教育的教學質(zhì)量評估方法研究

景馨禾

摘要：常規(guī)的高校在線教育教學質(zhì)量評估方法主要使用SALG（student assessment of learning gains）和IQA（Instruction Quality Assessment）等學生自評工具來獲取教學質(zhì)量評估參數(shù)。但這些方法易受評估實時反饋作用的影響，導(dǎo)致評估一致性偏低。因此，需要設(shè)計一種全新的高校在線教育的教學質(zhì)量評估方法。即在深度學習視域下，可以劃分在線教育教學質(zhì)量評估因素，結(jié)合“互聯(lián)網(wǎng)+”背景特征，構(gòu)建高校在線教育教學質(zhì)量評估算法。并且通過綜合加權(quán)法優(yōu)化評估算法，可以實現(xiàn)在線教育教學質(zhì)量評估。結(jié)果顯示，設(shè)計的高校在線教育教學質(zhì)量評估方法具有較高的評估一致性，證明了該教學質(zhì)量評估方法的評估效果較好且具有可靠性。

關(guān)鍵詞：“互聯(lián)網(wǎng)+”；高校；在線教育；教學質(zhì)量；評估；方法

一、引言

我國各高校正在經(jīng)歷擴招熱潮，高等教育的深入程度日益增加[1]。隨著時代的發(fā)展，信息交互的方式也在飛速改變，線上教學模式正在被廣泛使用[2]。因此，需要結(jié)合在線教育的差異性，設(shè)計有效教育教學質(zhì)量評估方法[3]。在這一背景下，相關(guān)研究人員為應(yīng)對高校在線教育質(zhì)量評估的特點，設(shè)計了幾種常規(guī)的高校在線教育教學質(zhì)量評估方法。其中包括融合SALG理念的教學質(zhì)量評估方法以及基于循證的教學質(zhì)量評估方法[4]。但上述兩種常規(guī)的高校在線教育教學質(zhì)量評估方法均需使用SALG＼IQA學生自評工具來獲取教學質(zhì)量評估參數(shù)，易受評估實時反饋作用的影響，導(dǎo)致評估一致性偏低，不符合目前在線教育教學質(zhì)量評估要求。因此，本文旨在設(shè)計一種全新的高校在線教育教學質(zhì)量評估方法[5]，以適應(yīng)當前在線教育的發(fā)展需求。

二、“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下高校在線教育教學質(zhì)量評估方法設(shè)計

（一）“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下劃分在線 教育教學質(zhì)量評估因素

受不同評估因素的影響，在線教育教學質(zhì)量評估邏輯性存在一些問題。為了解決這個問題，需要基于深度學習的內(nèi)涵，有效地劃分在線教育教學質(zhì)量評估因素[6]。在教學質(zhì)量評估過程中，可以根據(jù)預(yù)設(shè)的教學目標確定基礎(chǔ)評估階段，對學生獲取教育知識的過程進行排序，重新劃分教學質(zhì)量評估因素，如圖1所示。

圖1 教學質(zhì)量評估因素

根據(jù)上述的教學質(zhì)量評估因素，可對評估要求進行有效定義，劃分為二次評估類別[7]。

針對不同的教學質(zhì)量評估類別，需要與原有的教學目標建立聯(lián)系，調(diào)整認識維度，確定評估目標層次，對學生的不同學習行為進行綜合評估。

圖1展示的主要是分解后的教學質(zhì)量評估因素。在實際評估過程中，這些因素可以組合成不同的評估選項。先是學生個人方面，其次是教師方面，最后是環(huán)境方面，結(jié)合上述在線教育教學質(zhì)量評估因素可以構(gòu)建后續(xù)的在線教育教學質(zhì)量評估算法[8]。

（二）構(gòu)建高校在線教育教學質(zhì)量評估算法

在實際教育教學質(zhì)量評估過程中，針對某些具體因素評估時，存在嚴重的量化問題，難以被智能設(shè)備讀取。若不針對實際狀態(tài)進行量化，會降低評估準確性，導(dǎo)致評價效果不佳。因此，在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，需要構(gòu)建有效的高校在線教育教學質(zhì)量評估算法，以解決這一問題。為此，可以將教學質(zhì)量評估因素統(tǒng)一劃分到關(guān)聯(lián)領(lǐng)域內(nèi)，并設(shè)置不確定性評估元素，從而生成教學質(zhì)量評估集合A如下。

式中，x1， x2， …，xn分別為教學質(zhì)量評估元素，若評估集合內(nèi)的評估元素數(shù)量多，會影響評估效果展現(xiàn)，可對上述集合優(yōu)化，設(shè)置評估約束條件，優(yōu)化后集合Ar如下。

式中，P（xi）為評估元素滿足的評估條件，根據(jù)上述評估集合可生成有效的評估特征函數(shù)。某些具體評估因素并沒有標準的界定范圍，需根據(jù)集合從屬關(guān)系模糊化處理，使用隸屬度函數(shù)表示其具體的評估值，本文生成的教育教學質(zhì)量評估隸屬度函數(shù)A0（xi）如下。

式中，μA（x）為變化評估特征。當評估元素數(shù)量較少，能確定具體數(shù)量時可以使用有限集合進行表示，此時有限集合的評估測試程度P（xi）如下（4）所示。

式中，Poss（C（xi））為模糊集合，D（xi）為測試算子，根據(jù)上述計算的評估測試程度可以生成初始的教育教學質(zhì)量評估模糊集，根據(jù)線性隸屬度劃分要求構(gòu)建了高校在線教育教學質(zhì)量評估算法E（xi），如下。

式中，aI為線性隸屬度，若此時生成的隸屬度集合滿足標準模糊劃分關(guān)系集合得出評估結(jié)果，反之需重新確定教學質(zhì)量評估區(qū)間。

（三）高校在線教育教學質(zhì)量評估算法優(yōu)化

在實際高校教育教學質(zhì)量評估過程中，經(jīng)常面臨多方面評估因素生成的模糊評估集合，若無法統(tǒng)一表達，會影響作用評估可靠性。因此，優(yōu)化上述獲得的高校在線教育教學質(zhì)量評估算法。假設(shè)總體模糊集合，根據(jù)評估因素的差異性，通過綜合加權(quán)法優(yōu)化高校在線教育教學質(zhì)量評估算法σa，如下。

式中， ξ為復(fù)合差異性權(quán)重， 為加權(quán)平均函數(shù)。針對不同因素的比例變化問題，需統(tǒng)一乘積化處理，處理式C（xi）如下。

式中，υ為等比例評估函數(shù)，在評估準備階段，需選擇有效的評估材料，執(zhí)行相關(guān)的評估任務(wù)，待上述步驟完畢后，再反復(fù)咨詢專業(yè)化評估階段，進行多次征集。

第一次征集屬于無條件約束化征集，專家可針對存在的教學問題進行事件預(yù)測正例，制作預(yù)測事件表，第二次征集屬于評價征集，第三次征集需確定評估審核關(guān)系，第四次征集由專家分析評估事件，進行詳細評估預(yù)測。征集完畢后，由征集者統(tǒng)一歸納，用算數(shù)平均、主觀概率、量化預(yù)測進行評估分析，確定不同評估因素評估結(jié)果。

三、實例分析

（一）概況及準備

為驗證設(shè)計的互聯(lián)網(wǎng)背景下高校在線教育教學質(zhì)量評估方法的評估效果，作者選取X高校進行實例分析。X高校是某區(qū)域的雙一流重點建設(shè)院校，共有72個專業(yè)，涵蓋管理學、教育學、經(jīng)濟學等各個學科，屬于綜合型高校。研究生與本科生占比約3：7。X高校設(shè)置多門由教授參與授課的課程，超過80%的教授在崗。該校畢業(yè)率和就業(yè)率均較高，設(shè)有專業(yè)化基礎(chǔ)教學狀態(tài)數(shù)據(jù)庫，包含教學的基本信息、辦學要求、教職工數(shù)據(jù)、教學質(zhì)量監(jiān)管等類型。通過該數(shù)據(jù)庫可以及時完成教學評估數(shù)據(jù)報送任務(wù)，針對教學問題制定年度教學報告。長期發(fā)展，X高校完善了以往的教學質(zhì)量評估流程，將五位一體作為教學質(zhì)量保障目標，并建立了專業(yè)化教學質(zhì)量評估中心。X高校的教學質(zhì)量評估流程如圖2所示。

由圖2可知，X高校設(shè)置了專業(yè)化教學評估監(jiān)督隊，可以定期采集教學質(zhì)量評估數(shù)據(jù)，發(fā)布相關(guān)的評估報告。該校的日常教學質(zhì)量評估包括課堂教學質(zhì)量評估、日常教學質(zhì)量評估、學生滿意度評估、教學數(shù)據(jù)評估等內(nèi)容，并根據(jù)實際評估流程發(fā)布評估結(jié)果。本文采用SPSS22.0軟件進行數(shù)據(jù)分析，并使用隨機抽樣法進行五點計量分析。此時可以選取評估一致性作為實例分析指標，評估一致性CI如公式（8）。

式中，λmax為當前評估最大特征值，n為一致性矩陣最大特征值。評估一致性越高，證明高校在線教育教學質(zhì)量評估方法的評估效果越好，反之評估一致性越低證明高校在線教育教學質(zhì)量評估方法的評估效果相對較差。

（二）應(yīng)用效果與討論

結(jié)合上述的概況及準備，可進行教學質(zhì)量評估分析，即預(yù)設(shè)多個教學質(zhì)量評估因子，分別用本文設(shè)計的“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下高校在線教育的教學質(zhì)量評估方法，文獻7的融合SALG理念的教學質(zhì)量評估方法，以及文獻8的基于循證的教學質(zhì)量評估方法進行教學質(zhì)量評估，使用公式8計算三種方法在不同教學質(zhì)量評估因子下評估一致性。

在分析中，本文設(shè)計的“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下高校在線教育的教學質(zhì)量評估方法在不同教學質(zhì)量評估因子下的評估一致性均較高，最高達到了0.998，接近最高一致性1.000，文獻7的評估方法及文獻8的評估方法在不同教學質(zhì)量評估因子下的評估一致性較低與最高一致性1.000相差較大，文獻方法的最高值僅為0.798。分析結(jié)果證明，本文設(shè)計的在線教育教學質(zhì)量評估方法的評估效果較好。

四、結(jié)束語

綜上所述，我國大多數(shù)高校的線上教學質(zhì)量較低，存在許多問題，因此需要對高校在線教育的教學質(zhì)量進行評估。由于受到復(fù)雜的評估因素影響，傳統(tǒng)的教學質(zhì)量評估方法效果較差，無法滿足在線教育教學質(zhì)量的評估要求。

因此，本文設(shè)計了一種新的在線教育教學質(zhì)量評估方法。實例分析結(jié)果表明，所設(shè)計的方法具有較高的評估一致性和可靠性，評估效果良好，具有實際應(yīng)用價值，可為優(yōu)化高校在線教育模式提供有益的參考。

參考文獻

[1].李玉清.基于線上線下混合式教學的高職課堂教學質(zhì)量評價調(diào)查研究——以現(xiàn)代物流管理專業(yè)為例[J].辦公自動化，2023，28（06）：39-42.

[2].王為洋，廖珮君.應(yīng)用型高校內(nèi)部本科教學質(zhì)量保障體系建設(shè)的問題與對策——基于審核評估的視角[J].海峽科技與產(chǎn)業(yè)，2022，35（12）：45-49.

[3].張東京，韓方凱，袁維風等.專業(yè)評估背景下食品科學與工程專業(yè)教學質(zhì)量保障體系的構(gòu)建——以宿州學院為例[J].農(nóng)產(chǎn)品加工，2022（09）：118-120.

[4].柳亮，何融泉，容敏華，等.地方醫(yī)學院校本科教學質(zhì)量保障體系研究——基于16所醫(yī)學院校2018—2019學年《本科教學質(zhì)量報告》的文本分析[J].中國高等醫(yī)學教育，2022（03）：36-37+40.

[5].張勇健，王勇.深化教育評價改革 推進育人方式轉(zhuǎn)變——安徽省合肥市普通高中教育教學質(zhì)量評價改革的探索與實踐[J].基礎(chǔ)教育課程，2022（Z1）：47-54.

[6].張楠，張勝強，陳立恒.遼寧省部分高校本科質(zhì)量報告信息披露研究——基于合法性視角[J].中國多媒體與網(wǎng)絡(luò)教學學報：上旬刊，2022（02）：113-116.

[7].何淼，何均澤，穆幼清，等.融合SALG理念的高等教育課程教學質(zhì)量評估方法探索——以本科生“生物信息學”教學為例[J].高校生物學教學研究：電子版，2022，12（02）：56-60.

[8].王珊.基于循證的課堂教學質(zhì)量評估——以美國數(shù)學課堂教學質(zhì)量評估工具為例[J].中國考試，2022（02）：73-80.