大數(shù)據(jù)技術(shù)背景下高職教學(xué)質(zhì)量精準(zhǔn)化管理的路徑研究

摘要：文章研究了大數(shù)據(jù)技術(shù)在高職教學(xué)質(zhì)量管理中的應(yīng)用，探討了大數(shù)據(jù)技術(shù)如何幫助高職院校實(shí)現(xiàn)教學(xué)質(zhì)量的精準(zhǔn)管理，提升教學(xué)效果。文章首先分析了高職教學(xué)質(zhì)量管理的現(xiàn)狀和存在的問題，然后詳細(xì)闡述了大數(shù)據(jù)技術(shù)在教學(xué)過程數(shù)據(jù)實(shí)時采集與分析、教學(xué)質(zhì)量評估、個性化學(xué)習(xí)路徑構(gòu)建、教學(xué)反饋與改進(jìn)等方面的應(yīng)用。同時，文章也討論了大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)和對策，包括技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案、技術(shù)實(shí)施與維護(hù)成本、數(shù)據(jù)隱私與安全問題、數(shù)據(jù)質(zhì)量與標(biāo)準(zhǔn)化問題、教師與學(xué)生的技術(shù)接受度、政策與法規(guī)環(huán)境支持的重要性。最后，文章展望了大數(shù)據(jù)技術(shù)在高職教學(xué)質(zhì)量管理中的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù)；高職；教學(xué)質(zhì)量管理；應(yīng)用前景

中圖分類號：G710" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

大數(shù)據(jù)技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀是當(dāng)前教育信息化發(fā)展的重要趨勢。早在2018年，教育部發(fā)布的《教育信息化2.0行動計(jì)劃》就強(qiáng)調(diào)了利用大數(shù)據(jù)優(yōu)化教育管理和服務(wù)；2019年，《國家職業(yè)教育改革實(shí)施方案》提出要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對高職院校的教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測和評估，以提高職業(yè)教育的質(zhì)量和適應(yīng)性；2024年，《深化新時代教育評價改革總體方案》中也明確了人工智能、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)在教育評價改革中的作用。大數(shù)據(jù)技術(shù)在教育領(lǐng)域的背景是信息技術(shù)的快速發(fā)展和數(shù)據(jù)量的爆炸性增長，這為教育提供了前所未有的分析和決策支持^［1］。在高職教學(xué)質(zhì)量管理中，應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)顯得尤為必要，它可以幫助院校實(shí)現(xiàn)教學(xué)過程的精細(xì)化管理，通過數(shù)據(jù)分析預(yù)測和解決教學(xué)中的問題，提升教學(xué)效果和人才培養(yǎng)質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)教育的個性化和精準(zhǔn)化。

1 高職教學(xué)質(zhì)量管理現(xiàn)狀

高職院校在教學(xué)質(zhì)量管理方面面臨著多重挑戰(zhàn)。盡管大數(shù)據(jù)技術(shù)為教學(xué)活動的優(yōu)化提供了新的可能，但當(dāng)前高職教學(xué)質(zhì)量管理仍存在諸多問題，如缺乏精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持、個性化教學(xué)需求未得到充分滿足、教學(xué)評價體系不完善、教學(xué)資源配置不合理等。這些問題制約了高職教學(xué)質(zhì)量的提升，亟須采取有效措施加以解決。

1.1 高職教學(xué)質(zhì)量管理的現(xiàn)狀分析

隨著教育信息化的不斷推進(jìn)，高職院校教學(xué)質(zhì)量管理呈現(xiàn)出一些典型特征與模式。首先，信息化管理平臺的建設(shè)成為高職教學(xué)質(zhì)量管理的重要特征。許多高職院校建立了教學(xué)管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了教學(xué)活動的數(shù)字化管理，包括課程安排、學(xué)生選課、成績管理等。這些系統(tǒng)為教學(xué)質(zhì)量的監(jiān)控與評估提供了數(shù)據(jù)支持。其次，教學(xué)質(zhì)量評估模式趨向多元化。除了傳統(tǒng)的結(jié)果性評價，越來越多的高職院校開始引入過程性評價，關(guān)注學(xué)生的學(xué)習(xí)過程和能力發(fā)展。例如，通過在線學(xué)習(xí)平臺收集學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，分析學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣和效果，為教學(xué)改進(jìn)提供依據(jù)。再次，數(shù)據(jù)驅(qū)動的教學(xué)決策逐漸成為主流。高職院校開始利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對教學(xué)活動進(jìn)行量化分析，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行教學(xué)決策^［2］。例如，通過分析學(xué)生的考試成績、課堂表現(xiàn)等數(shù)據(jù)，識別教學(xué)中的薄弱環(huán)節(jié)，制定針對性的教學(xué)改進(jìn)措施。最后，教學(xué)管理的智能化水平不斷提升。一些高職院校開始探索人工智能技術(shù)在教學(xué)管理中的應(yīng)用，如智能推薦系統(tǒng)、自動評分系統(tǒng)等，以提高教學(xué)管理的效率和質(zhì)量。綜上所述，高職院校教學(xué)質(zhì)量管理正朝著信息化、數(shù)據(jù)化、智能化的方向發(fā)展，但仍面臨數(shù)據(jù)整合不足、技術(shù)應(yīng)用水平不高等挑戰(zhàn)，需要進(jìn)一步深化教學(xué)改革，提升教學(xué)質(zhì)量管理的現(xiàn)代化水平。

1.2 高職教學(xué)質(zhì)量管理存在的問題

當(dāng)前高職教學(xué)質(zhì)量管理面臨的問題和制約因素主要包括以下幾個方面：首先，教學(xué)管理信息化水平不足，許多高職院校尚未建立起完善的教學(xué)數(shù)據(jù)收集和分析系統(tǒng)，導(dǎo)致教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控和評估缺乏有效的數(shù)據(jù)支持。其次，教學(xué)資源配置不合理，部分高職院校在教學(xué)資源分配上存在偏差，導(dǎo)致部分專業(yè)或課程的教學(xué)資源不足，影響教學(xué)質(zhì)量。再次，教師隊(duì)伍建設(shè)滯后，部分高職院校教師的專業(yè)能力和教學(xué)水平參差不齊^［3］，缺乏有效的師資培訓(xùn)和激勵機(jī)制，制約了教學(xué)質(zhì)量的提升。同時，教學(xué)內(nèi)容和方法相對陳舊，未能及時更新以適應(yīng)社會和行業(yè)的發(fā)展需求，影響了教學(xué)的針對性和實(shí)效性。最后，教學(xué)評價體系不完善，缺乏科學(xué)合理的評價標(biāo)準(zhǔn)和方法，導(dǎo)致教學(xué)質(zhì)量評價結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性受到質(zhì)疑^［1］。這些問題的存在，嚴(yán)重制約了高職教學(xué)質(zhì)量的提升，亟須采取有效措施加以解決。

1.3 高職教學(xué)質(zhì)量管理的改進(jìn)需求

伴隨著教育現(xiàn)代化的不斷推進(jìn)，高職院校面臨著教學(xué)質(zhì)量管理的多重挑戰(zhàn)。首先，教學(xué)質(zhì)量的持續(xù)提升需要依托于精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)支持和科學(xué)的分析方法，以實(shí)現(xiàn)教學(xué)活動的優(yōu)化和教學(xué)效果的最大化。其次，個性化教學(xué)的需求日益增長，高職院校需利用大數(shù)據(jù)技術(shù)為不同學(xué)生群體提供定制化的學(xué)習(xí)路徑和教學(xué)資源，以滿足學(xué)生的個性化發(fā)展需求。同時，教學(xué)評價體系的完善也是高職院校提升教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵，需要通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對教學(xué)過程和結(jié)果進(jìn)行客觀、全面的評價，以促進(jìn)教學(xué)質(zhì)量的持續(xù)改進(jìn)。再次，教學(xué)資源的合理配置和利用也是高職院校亟待解決的問題，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠幫助院校實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源的精準(zhǔn)投放和高效利用，提升資源使用效率。最后，教學(xué)管理的智能化也是高職院校提升教學(xué)質(zhì)量的重要方向，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)教學(xué)管理的自動化和智能化，提高管理效率和響應(yīng)速度。因此，高職院校在提升教學(xué)質(zhì)量方面迫切需要大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持，以實(shí)現(xiàn)教學(xué)管理的現(xiàn)代化、教學(xué)評價的客觀化、教學(xué)資源的高效化和教學(xué)過程的個性化。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在教學(xué)質(zhì)量管理中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，尤其在教學(xué)質(zhì)量管理中顯示出巨大的潛力。通過收集和分析大量的教學(xué)數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠揭示教學(xué)過程中的模式和趨勢，幫助教育工作者更好地理解學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和需求。這種基于數(shù)據(jù)的分析方法使得教學(xué)質(zhì)量管理更加科學(xué)和精準(zhǔn)。

2.1 數(shù)據(jù)收集與處理技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)技術(shù)在教學(xué)中的數(shù)據(jù)收集與處理應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：首先，通過智能終端和網(wǎng)絡(luò)平臺，可以實(shí)時收集學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，包括在線學(xué)習(xí)時長、互動頻率等，這些數(shù)據(jù)為教學(xué)提供了豐富的原始材料。其次，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以對收集到的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合和分析，提取出有價值的信息，如學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣、知識掌握程度等，為教學(xué)決策提供依據(jù)。再次，通過構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫，將不同來源和類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一存儲和管理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，便于后續(xù)的查詢和分析。最后，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)等算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢，為教學(xué)改進(jìn)提供科學(xué)指導(dǎo)^［4］。大數(shù)據(jù)技術(shù)在教學(xué)中的數(shù)據(jù)收集與處理，為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)教學(xué)和個性化教學(xué)提供了可能，是提高教學(xué)質(zhì)量的重要手段。

2.2 數(shù)據(jù)分析技術(shù)在教學(xué)質(zhì)量評估中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)分析技術(shù)在教學(xué)質(zhì)量評估中的應(yīng)用是提升教育質(zhì)量的關(guān)鍵。通過收集和分析大量的教學(xué)數(shù)據(jù)，如學(xué)生成績、課堂參與度、教師教學(xué)表現(xiàn)等，數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠揭示教學(xué)過程中的模式和趨勢。例如，通過對學(xué)生成績的統(tǒng)計(jì)分析，可以識別出哪些教學(xué)方法更有效，哪些課程需要額外的輔導(dǎo)支持。此外，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠從歷史數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的教學(xué)問題，預(yù)測學(xué)生的表現(xiàn)，從而為教學(xué)改進(jìn)提供依據(jù)。通過這些分析結(jié)果，教師可以調(diào)整教學(xué)策略，優(yōu)化課程內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)個性化教學(xué)，最終提高教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生的學(xué)習(xí)成效。例如，如果數(shù)據(jù)分析顯示某個班級在特定類型的題目上普遍表現(xiàn)不佳，教師可以針對這一弱點(diǎn)進(jìn)行專項(xiàng)訓(xùn)練，提供額外的資源和輔導(dǎo)。同時，數(shù)據(jù)分析還可以幫助教師了解哪些學(xué)生可能需要更多的關(guān)注和支持，從而采取針對性的措施，確保每個學(xué)生都能跟上課程進(jìn)度。數(shù)據(jù)分析技術(shù)還可以用于評估教師的教學(xué)效果。通過分析教師的課堂表現(xiàn)、學(xué)生反饋以及學(xué)生成績的提升情況，學(xué)校管理者可以更客觀地評價教師的工作表現(xiàn)，并為他們提供專業(yè)發(fā)展的建議。這不僅有助于提升教師的教學(xué)水平，還能促進(jìn)教師之間的經(jīng)驗(yàn)分享和合作。

2.3 預(yù)測模型在教學(xué)質(zhì)量管理中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)技術(shù)在構(gòu)建預(yù)測模型方面具有顯著優(yōu)勢，能夠通過分析歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前趨勢，預(yù)測未來可能發(fā)生的情況。在教學(xué)質(zhì)量管理中，預(yù)測模型的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：首先，預(yù)測模型可以預(yù)測學(xué)生的成績和學(xué)業(yè)表現(xiàn)。通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、作業(yè)完成情況、課堂參與度等數(shù)據(jù)，預(yù)測模型能夠預(yù)測學(xué)生在即將到來的考試中的表現(xiàn)，從而幫助教師及時調(diào)整教學(xué)策略，為學(xué)生提供個性化輔導(dǎo)。其次，預(yù)測模型可以預(yù)測課程的需求和效果。通過對歷史選課數(shù)據(jù)、課程評價和學(xué)生反饋的分析，預(yù)測模型能夠預(yù)測哪些課程更受歡迎，哪些課程需要改進(jìn)，幫助教學(xué)管理者優(yōu)化課程設(shè)置和資源分配^［2］。再次，預(yù)測模型可以預(yù)測教師的教學(xué)表現(xiàn)和發(fā)展?jié)摿?。通過分析教師的教學(xué)評價、學(xué)生反饋和教學(xué)成果，預(yù)測模型能夠預(yù)測教師的教學(xué)效果和職業(yè)發(fā)展路徑，為教師培訓(xùn)和職業(yè)發(fā)展提供依據(jù)。最后，預(yù)測模型可以預(yù)測教學(xué)資源的需求和使用情況。通過對教學(xué)資源使用情況的分析，預(yù)測模型能夠預(yù)測未來教學(xué)資源的需求，幫助教學(xué)管理者合理規(guī)劃和配置教學(xué)資源。大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建的預(yù)測模型在教學(xué)質(zhì)量管理中發(fā)揮著重要作用，能夠幫助管理者預(yù)見和應(yīng)對教學(xué)挑戰(zhàn)，提高教學(xué)質(zhì)量和管理效率。同時，預(yù)測模型的應(yīng)用也需要考慮數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和模型的可靠性，確保預(yù)測結(jié)果的有效性。

2.4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教育個性化中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在個性化學(xué)習(xí)路徑構(gòu)建中扮演著至關(guān)重要的角色。通過收集和分析學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，包括成績、學(xué)習(xí)習(xí)慣、興趣偏好等，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠識別出學(xué)生的獨(dú)特需求和潛在能力。這些數(shù)據(jù)的深入挖掘可以幫助教育機(jī)構(gòu)和教師設(shè)計(jì)出符合每個學(xué)生特點(diǎn)的學(xué)習(xí)計(jì)劃，從而提升學(xué)習(xí)效率和效果^［5］。例如，通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和成績變化，大數(shù)據(jù)可以預(yù)測學(xué)生在特定學(xué)科上的潛力和困難，進(jìn)而為學(xué)生提供定制化的學(xué)習(xí)資源和輔導(dǎo)。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)還能通過實(shí)時跟蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度，動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)路徑，確保學(xué)生始終處于最適合自己發(fā)展的節(jié)奏。這種個性化的學(xué)習(xí)方案不僅能夠激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，還能幫助學(xué)生在掌握知識的同時，培養(yǎng)解決問題和創(chuàng)新的能力。大數(shù)據(jù)技術(shù)為構(gòu)建個性化學(xué)習(xí)路徑提供了強(qiáng)有力的支持，是實(shí)現(xiàn)教育個性化和精準(zhǔn)化的關(guān)鍵工具。

2.5 大數(shù)據(jù)在建立教學(xué)反饋與改進(jìn)機(jī)制中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)技術(shù)在教學(xué)反饋與改進(jìn)機(jī)制的建立中扮演著至關(guān)重要的角色。通過收集和分析教學(xué)過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?yàn)榻處熖峁┘磿r的反饋，幫助他們識別教學(xué)中的優(yōu)勢和不足。例如，通過對學(xué)生的學(xué)習(xí)行為、成績變化和反饋進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控，教師可以及時調(diào)整教學(xué)策略，優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容和方法。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)還能通過預(yù)測分析，提前發(fā)現(xiàn)潛在的教學(xué)問題，為教學(xué)改進(jìn)提供預(yù)警^［3］。這種基于數(shù)據(jù)的反饋和改進(jìn)機(jī)制，不僅提高了教學(xué)的針對性和有效性，還促進(jìn)了教學(xué)質(zhì)量的持續(xù)提升。通過這種方式，大數(shù)據(jù)技術(shù)為高職院校構(gòu)建了一個動態(tài)、靈活的教學(xué)反饋與改進(jìn)體系，為教育質(zhì)量的持續(xù)提升提供了強(qiáng)有力的支持。

3 大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的挑戰(zhàn)與應(yīng)對路徑

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用為優(yōu)化資源配置、提高教學(xué)效率和質(zhì)量提供了前所未有的機(jī)遇。然而，技術(shù)的廣泛應(yīng)用也帶來了諸多挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、安全問題以及技術(shù)與教育實(shí)踐融合等方面的難題。探討大數(shù)據(jù)技術(shù)在教育領(lǐng)域應(yīng)用所面臨的挑戰(zhàn)，并提出相應(yīng)的對策，可以為大數(shù)據(jù)技術(shù)與教育實(shí)踐的深度融合提供參考和借鑒。

3.1 技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案

在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于高職教學(xué)質(zhì)量管理的過程中，技術(shù)挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)采集的全面性、數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性以及數(shù)據(jù)預(yù)測的可靠性3個方面。首先，數(shù)據(jù)采集面臨的挑戰(zhàn)是如何全面收集教學(xué)過程中的各類數(shù)據(jù)，包括學(xué)生的課堂表現(xiàn)、作業(yè)成績、教師的教學(xué)反饋等，這些數(shù)據(jù)分散在不同的系統(tǒng)和平臺中，需要有效的集成和整合技術(shù)。解決方案可以是開發(fā)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口和平臺，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的無縫對接和實(shí)時更新。其次，數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性問題，由于數(shù)據(jù)量大且復(fù)雜，傳統(tǒng)的分析方法可能無法有效處理，需要利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)進(jìn)行深入挖掘。解決方案包括采用先進(jìn)的算法模型，提高數(shù)據(jù)處理的智能化水平，確保分析結(jié)果的精確性。最后，數(shù)據(jù)預(yù)測的可靠性挑戰(zhàn)，即如何基于歷史數(shù)據(jù)準(zhǔn)確預(yù)測未來的教學(xué)趨勢和學(xué)生表現(xiàn)。解決方案是構(gòu)建動態(tài)的預(yù)測模型，結(jié)合實(shí)時數(shù)據(jù)更新模型參數(shù)，提高預(yù)測的動態(tài)適應(yīng)性和準(zhǔn)確性^［6］。通過這些技術(shù)解決方案，可以有效應(yīng)對大數(shù)據(jù)技術(shù)在教學(xué)質(zhì)量管理中遇到的挑戰(zhàn)，提升教學(xué)管理的效率和效果。

3.2 技術(shù)實(shí)施與維護(hù)成本

大數(shù)據(jù)技術(shù)在高職教學(xué)質(zhì)量管理中的應(yīng)用，雖然帶來了顯著的教學(xué)改進(jìn)和效率提升，但其實(shí)施與維護(hù)過程中的成本問題不容忽視。首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)需要強(qiáng)大的硬件支持，包括服務(wù)器、存儲設(shè)備和高速網(wǎng)絡(luò)等，這些硬件設(shè)施的購置和升級成本較高。其次，大數(shù)據(jù)平臺的搭建和維護(hù)需要專業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，涉及人力成本的投入，包括數(shù)據(jù)工程師、分析師和系統(tǒng)管理員等。最后，數(shù)據(jù)的采集、清洗、存儲和分析等環(huán)節(jié)都需要相應(yīng)的軟件工具，這些工具的購買和更新也是一筆不小的開支。同時，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長，存儲和處理數(shù)據(jù)的成本也會隨之增加^［4］。因此，高職院校在推進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用時，需要綜合考慮技術(shù)實(shí)施與維護(hù)的成本，制定合理的預(yù)算和投入計(jì)劃，以確保大數(shù)據(jù)技術(shù)的有效應(yīng)用和可持續(xù)發(fā)展。

3.3 數(shù)據(jù)隱私與安全問題

在大數(shù)據(jù)時代背景下，數(shù)據(jù)隱私與安全問題顯得尤為重要。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在教育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，高職院校積累了大量的學(xué)生信息、教學(xué)活動數(shù)據(jù)等敏感信息。這些數(shù)據(jù)若被不當(dāng)使用或泄露，不僅會侵犯個人隱私，還可能引發(fā)安全風(fēng)險。因此，如何確保數(shù)據(jù)隱私與安全，成為高職院校在應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)時必須面對的挑戰(zhàn)。首先，高職院校需要建立健全的數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制。這包括制定嚴(yán)格的數(shù)據(jù)訪問控制政策，限制對敏感數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限，確保只有授權(quán)人員才能訪問。同時，應(yīng)采用先進(jìn)的加密技術(shù)，對存儲和傳輸中的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，防止數(shù)據(jù)在傳輸過程中被截獲或篡改。其次，高職院校應(yīng)加強(qiáng)對數(shù)據(jù)使用的監(jiān)管。在收集、處理和分析數(shù)據(jù)的過程中，應(yīng)遵循合法、正當(dāng)、必要的原則，確保數(shù)據(jù)使用的合規(guī)性。最后，高職院校應(yīng)提高師生的數(shù)據(jù)安全意識。通過培訓(xùn)和宣傳，讓師生了解數(shù)據(jù)隱私與安全的重要性，掌握基本的數(shù)據(jù)保護(hù)知識，提高自我保護(hù)能力。只有采取有效的保護(hù)措施，才能確保數(shù)據(jù)的安全，保障師生的合法權(quán)益，推動大數(shù)據(jù)技術(shù)在高職教育領(lǐng)域的健康發(fā)展^［7］。

3.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量與標(biāo)準(zhǔn)化問題

在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于高職教學(xué)質(zhì)量管理的過程中，數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)化問題至關(guān)重要，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是確保分析結(jié)果準(zhǔn)確性和可靠性的基石。數(shù)據(jù)質(zhì)量的不足可能導(dǎo)致分析結(jié)果出現(xiàn)偏差，影響決策的有效性，進(jìn)而對教學(xué)質(zhì)量管理產(chǎn)生負(fù)面影響。標(biāo)準(zhǔn)化則涉及數(shù)據(jù)收集、處理和分析的一致性問題，缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)可能導(dǎo)致不同來源或類型的數(shù)據(jù)難以整合和比較，增加數(shù)據(jù)解讀的復(fù)雜性^［8］。因此，建立和遵循嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制流程和標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議，對于提升大數(shù)據(jù)技術(shù)在教學(xué)質(zhì)量管理中的應(yīng)用效果至關(guān)重要。這不僅有助于提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，還能促進(jìn)數(shù)據(jù)的共享和相互操作性，為教學(xué)質(zhì)量的持續(xù)改進(jìn)提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

3.5 技術(shù)接受度與數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境

教師作為教學(xué)活動的直接執(zhí)行者，他們對新技術(shù)的接受度直接影響著大數(shù)據(jù)技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用效果。研究表明，一些教師對大數(shù)據(jù)技術(shù)持開放態(tài)度，認(rèn)為其能夠提供精準(zhǔn)的教學(xué)反饋和個性化的教學(xué)方案，有助于提升教學(xué)質(zhì)量。然而，也有部分教師對新技術(shù)的適應(yīng)存在顧慮，擔(dān)心技術(shù)門檻高、操作復(fù)雜，可能會增加工作負(fù)擔(dān)。此外，一些教師對于數(shù)據(jù)隱私和安全性問題表示擔(dān)憂，擔(dān)心學(xué)生的個人信息被不當(dāng)使用。學(xué)生方面，年輕一代普遍對新技術(shù)有較高的接受度，他們習(xí)慣于數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境，對大數(shù)據(jù)技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用持積極態(tài)度。學(xué)生們認(rèn)為，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠提供更加個性化的學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)路徑，有助于提高學(xué)習(xí)效率。但是，也有學(xué)生對數(shù)據(jù)隱私表示擔(dān)憂，擔(dān)心個人信息泄露。綜上所述，提高教師和學(xué)生對大數(shù)據(jù)技術(shù)的接受度，需要從技術(shù)培訓(xùn)、操作簡化、隱私保護(hù)等多方面入手，以消除他們的顧慮，促進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)在高職教學(xué)質(zhì)量管理中的廣泛應(yīng)用。

4 結(jié)語

大數(shù)據(jù)技術(shù)在高職教學(xué)質(zhì)量管理中的應(yīng)用前景廣闊。它不僅能夠?yàn)榻虒W(xué)質(zhì)量監(jiān)控提供數(shù)據(jù)挖掘和智能決策等價值，而且通過精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析，能夠揭示教學(xué)過程中的深層次問題，從而為教學(xué)改進(jìn)提供科學(xué)依據(jù)。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，其在高職教學(xué)質(zhì)量管理中的應(yīng)用將更加深入和廣泛。未來，大數(shù)據(jù)技術(shù)將與人工智能、云計(jì)算等技術(shù)相結(jié)合，形成更加智能化、自動化的教學(xué)管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對教學(xué)活動的實(shí)時監(jiān)控和動態(tài)調(diào)整^［9］。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)還將在個性化教學(xué)、學(xué)生能力評估、教學(xué)資源優(yōu)化配置等方面發(fā)揮重要作用，為高職教育的高質(zhì)量發(fā)展提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。總之，大數(shù)據(jù)技術(shù)將深刻改變高職教學(xué)質(zhì)量管理的面貌，推動高職教育向更加智能化、精準(zhǔn)化的方向發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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（編輯 張碧雪）

Research on the path of precision management of higher vocational teaching quality under the background of big data technology

LI" Yunshan， YANG" Yi*

（Changzhou Vocational Institute of Engineering， Changzhou 213164， China）

Abstract： This article studies the application of big data technology in higher vocational teaching quality management， and discusses how big data technology can help higher vocational colleges achieve accurate teaching quality management and improve teaching effect. Firstly， the article analyzes the current situation and existing problems of teaching quality management in higher vocational colleges， and then elaborates the application of big data technology in real-time collection and analysis of teaching process data， teaching quality assessment， personalized learning path construction， teaching feedback and improvement. At the same time， the article also discusses the challenges and countermeasures faced by the application of big data technology， including technical challenges and solutions， technology implementation and maintenance costs， data privacy and security issues， data quality and standardization issues， technology acceptance of teachers and students， and the importance of policy and regulatory environment support. Finally， it looks forward to the application prospect of big data technology in higher vocational teaching quality management.

Key words： big data technology; higher vocational; teaching quality management; application prospect

基金項(xiàng)目：江蘇省高校哲學(xué)社會科學(xué)研究一般項(xiàng)目；項(xiàng)目名稱：以大數(shù)據(jù)應(yīng)用為導(dǎo)向的高職院校教學(xué)質(zhì)量“督評導(dǎo)”一體化模式研究；項(xiàng)目編號：2024SJYB0970。全國生物技術(shù)行指委教改項(xiàng)目；項(xiàng)目名稱：新質(zhì)生產(chǎn)力導(dǎo)向下高職生物技術(shù)類專業(yè)教育質(zhì)量提升策略研究；項(xiàng)目編號：XMLX202411。常州工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院教育教學(xué)改革研究課題一般項(xiàng)目；項(xiàng)目名稱：檢驗(yàn)檢測類專業(yè)課程中思政教育與職業(yè)素養(yǎng)的融合研究；項(xiàng)目編號：24JY005。

作者簡介：李運(yùn)山（1981—），男，副研究員，碩士；研究方向：教育管理。

*通信作者：楊怡（1979—），女，副教授，碩士；研究方向：高職教育。