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    繼續(xù)教育領(lǐng)域大數(shù)據(jù)時代的教師教學(xué)評估改革與實踐

    2021-12-25 19:23:08趙晶
    科學(xué)與信息化 2021年3期
    關(guān)鍵詞:教學(xué)評估工作量教研

    趙晶

    對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院 北京 100000

    1 項目背景介紹

    教學(xué)評估工作是高校教學(xué)教研的核心問題,傳統(tǒng)教學(xué)評估存在以下幾個問題:

    (1)采用紙質(zhì)+手工統(tǒng)計方式,工作流程信息化水平不夠,采用網(wǎng)上評教加督導(dǎo)紙質(zhì)聽課表統(tǒng)計的半手工方式,人工成本高流程煩瑣。紙制評價記錄未全部實現(xiàn)數(shù)字化。

    (2)重視結(jié)果輕過程:考核成績是教師評估結(jié)果的匯總,無法了解教師在教學(xué)教研過程中的差異,缺少過程性評價。

    (3)主觀性強,客觀性弱:主觀性評估受環(huán)境、情緒因素影響較大,需要同時借助客觀數(shù)據(jù)來輔助進行評價分析。

    (4)評價反饋滯后:評教結(jié)果在年終考核時才能夠反饋給教師,教師難以在整年的教學(xué)過程中實時獲得教學(xué)優(yōu)化反饋,從而及時調(diào)整教學(xué)教研計劃。

    基于以上各類痛點,與山東某所醫(yī)學(xué)院共同開展項目。教師教學(xué)工作的復(fù)雜性決定了教學(xué)評估應(yīng)該是一個定性與定量相結(jié)合的過程,通過構(gòu)建過程性評估體系,將動態(tài)的過程性評估與靜態(tài)的結(jié)果性評估相結(jié)合。這樣可以在任意時間單元,實時了解到教師的教學(xué)情況,而不是等到學(xué)期末考評時才后知后覺[1]。

    過程性評估的核心是多維度過程數(shù)據(jù)的實時抓取與處理,圍繞著數(shù)據(jù)的搜集、清洗與分析,搭建了教學(xué)評估數(shù)字化平臺,與學(xué)校教務(wù)系統(tǒng)、學(xué)工系統(tǒng)等進行了數(shù)據(jù)對接。要解決的主要問題是過程性評估信息的記錄與存儲、通過過程性評估判斷教師的教學(xué)教研情況、通過多元評價為教師提供及時有效的反饋、基于具有一定時間跨度的、連續(xù)的評估結(jié)果和數(shù)據(jù)變化展示教師的成長過程。

    數(shù)據(jù)平臺建設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)是遵循系統(tǒng)高可拓展性、全量數(shù)據(jù)采集與存儲、應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化的系統(tǒng)設(shè)計理念。從創(chuàng)新與發(fā)展角度進行規(guī)劃,在提升目前業(yè)務(wù)效率的前提下考慮未來的系統(tǒng)兼容性。以教務(wù)人員、教師為中心,在盡量降低教師工作量的基礎(chǔ)上,提供良好的用戶體驗。有可靠的安防及備份容災(zāi)措施,保證數(shù)據(jù)隱私及安全。

    2 教師教學(xué)教研數(shù)據(jù)的獲取

    本項目的數(shù)據(jù)來源包括從高校教務(wù)系統(tǒng)提取、學(xué)校要求上報的工作量紙質(zhì)文件統(tǒng)計,調(diào)查問卷紙質(zhì)記錄,共包括近5年教師與學(xué)生的歷史數(shù)據(jù),主要覆蓋以下七個維度:

    (1)學(xué)生評教:學(xué)生對所有課程所有教師的評價結(jié)果,高校一般通過問卷方式下發(fā)紙質(zhì)文檔,學(xué)生填寫完畢后回收統(tǒng)計錄入系統(tǒng)中。

    (2)同行及領(lǐng)導(dǎo)聽課:教師對教師以及上級領(lǐng)導(dǎo)抽查聽課的結(jié)果評價數(shù)據(jù)。

    (3)學(xué)生成績:每位學(xué)生歷年所有課程的考試成績。

    (4)教師工作量:主要包括各為教學(xué)活動的工作量,如:理論教學(xué)、實踐教學(xué)、實驗教學(xué)、畢業(yè)指導(dǎo)、臨床帶教、考試工作量等。

    (5)教師教學(xué):主要包括課程資源、課堂考勤、提問、練習(xí)、討論數(shù)據(jù)、課后輔導(dǎo)答疑情況、作業(yè)試卷批改情況等。

    (6)教師教研:主要教師在本年度參與的科研項目,如項目類型、項目等級、項目級別、承擔(dān)任務(wù)、獲獎情況等。

    (7)年終考核數(shù)據(jù):教師年終考核、評級中最終認定的結(jié)果數(shù)據(jù),這類數(shù)據(jù)也是后期機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)[2]。

    3 教學(xué)教研數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

    搜集到的七類數(shù)據(jù)中,數(shù)據(jù)量分布極不均衡,如教學(xué)工作量數(shù)據(jù)、教學(xué)數(shù)據(jù)因為院校沒有硬性管理要求,數(shù)據(jù)量極少。在其他類別數(shù)據(jù)中也存在大量缺失數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)量小并且確實數(shù)據(jù)多的情況下,對缺失數(shù)據(jù)的填充極其重要?;诮y(tǒng)計學(xué)原理,根據(jù)初始數(shù)據(jù)集中取值的分布情況來對缺失值進行補齊,本項目中主要使用平均值填充。對數(shù)值型變量,根據(jù)其他對象取值的平均值來填充。對于非數(shù)值型變量,使用眾數(shù)原理,使用其他所有對象取值次數(shù)最多的值來填充??傊畛涞囊罁?jù)是使用現(xiàn)存數(shù)據(jù)的多數(shù)信息推測缺失值。

    獲取的原始數(shù)據(jù)雜亂無章,看不出規(guī)律。通過查看各項變量的分布情況,變量之間的關(guān)系來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛藏的規(guī)律。首先進行歸一化處理。歸一化可以將不同維度不同量綱的數(shù)值表達轉(zhuǎn)換為無量綱的數(shù)字表達成為純量,減少方差大的特征的影響,在后續(xù)的分析中可以簡化計算,使模型更準(zhǔn)確,本項目主要使用z-score標(biāo)準(zhǔn)化方程。

    4 教師教學(xué)評估分析模型建設(shè)

    因為每個學(xué)校的評估標(biāo)準(zhǔn)不同,并且最終的產(chǎn)品目標(biāo)是商業(yè)化,就要考慮需要設(shè)計靈活的評估模型,來承載各個院校不同的考核需求。每個院校的數(shù)據(jù)采集維度不同,模型會根據(jù)實際數(shù)據(jù)情況自動按分類生成。比如按上面采集到的數(shù)據(jù)分為6類,每類分別設(shè)置權(quán)重與分值。權(quán)重與分值設(shè)置可以到極小的顆粒度,如教師在不同等級的報刊發(fā)表論文考核得分不同。

    這一步面臨一個很大的困難,如果學(xué)校沒有形成標(biāo)準(zhǔn)成熟結(jié)構(gòu)化的考核體系,對評估模型的設(shè)置會無從下手。考核分值與權(quán)重設(shè)置缺乏科學(xué)依據(jù)。標(biāo)準(zhǔn)的考核體系需要院校花費很大精力去研究。在這個項目中,院校同步對考核體系做標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范。

    依據(jù)院校給出的評估標(biāo)準(zhǔn),基于某學(xué)年某學(xué)期,對教師6類數(shù)據(jù)分別計算得分。對所有教師的評分進行排名。圍繞教師收集的數(shù)據(jù)維度越多,找出影響教師評估結(jié)果的關(guān)鍵因素的難度越大。我們試圖通過主成分分析法進行降維處理,找出對評估結(jié)果影響最大的幾個關(guān)鍵變量。院校的要求是教師評估結(jié)果需要符合正態(tài)分布,因此分析的重點是考察所有教師的考核結(jié)果分布是否呈現(xiàn)正態(tài)分布。如非正態(tài)分布就需要對教師的教學(xué)形為進行干預(yù)與調(diào)節(jié),以達到期望的效果。

    基于院校年終考核數(shù)據(jù),運用機器學(xué)習(xí)算法對教師數(shù)據(jù)建模,對下一年評估結(jié)果進行預(yù)測。以優(yōu)質(zhì)教師教學(xué)教研行為為依據(jù),可以對下一年每位教師的教學(xué)教研情況進行跟蹤與預(yù)警。同時將不同教師的完成情況進行橫向?qū)Ρ龋瑢o形的教學(xué)質(zhì)量轉(zhuǎn)化為可量化的指標(biāo)。

    項目使用2018年春秋兩個學(xué)期,共1萬多條數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練,將數(shù)據(jù)集隨機分為訓(xùn)練集與測試集,來對比各個模型的優(yōu)劣。使用MSE來對比差異,與測試集預(yù)測變量的差異越小,模型越好。最終訓(xùn)練出的模型測試精確度可達75%。

    在變量的選擇上,使用優(yōu)子集選擇法,對所有預(yù)測變量的所有可能組合分別進行擬合,選擇出最優(yōu)模型。通過計算方差膨脹因子,來確認解釋變量是否存在共線性或多重共線性的問題。通常VIF大于5時,意味著共線性成為一個問題,通過去掉冗余變量來解決此問題。

    5 對分析模型的評估方法

    模型的優(yōu)劣取決于我們選擇哪些變量作為解釋變量,解釋變量間是否存在(多重)共線性,是否使用對數(shù)轉(zhuǎn)換等等,最終可以通過以下3個指標(biāo)來檢驗:通過計算預(yù)測偏差,MSE越小越好;計算VIF,值越小越好;計算置信區(qū)間,區(qū)間越緊越好。經(jīng)過計算3個指標(biāo)值的完成性均較好。

    6 項目中碰到的困難與解決方案

    在系統(tǒng)實際推進使用過程中,碰到的最大的問題就是數(shù)據(jù)搜集。除了一些易于記錄與維護的數(shù)據(jù)外,如考試數(shù)據(jù)、教學(xué)評價數(shù)據(jù),其他諸如教學(xué)工作量、教研數(shù)據(jù)等在院校的實際工作開展中,很難采集。在院校信息化平臺建設(shè)中,存在使用多個甚至是十多個信息平臺的情況,各系統(tǒng)間數(shù)據(jù)獨立不互通。同時教師也增加了額外負擔(dān),需要在多個平臺上進行數(shù)據(jù)維護。

    院校缺少統(tǒng)一的數(shù)字化平臺來實現(xiàn)各個平臺間的數(shù)據(jù)共享,要想推進項目的實施,解決數(shù)據(jù)采集的方案之一是與各個平臺做數(shù)據(jù)對接,需要各個平臺維護團隊的配合。前期成本高工作量大工期長,并且存在很高的不確定性。方案二是讓教師錄入相關(guān)數(shù)據(jù)。要求教師參加數(shù)據(jù)的收集無疑會增加教師的工作量,系統(tǒng)設(shè)計中秉承最大化降低教師工作量的原則,盡量減少教師操作流程與錄入數(shù)量。隨著項目的推進,如果評估結(jié)果得到院校的認可,并能夠得到大面積的使用,那么則可以考慮與各個平臺的對接工作。在可以得到確定成果的基礎(chǔ)上,持續(xù)投入不斷迭代平臺功能與算法模型。

    7 項目總結(jié)與后續(xù)規(guī)劃

    本項目的初衷對傳統(tǒng)結(jié)果導(dǎo)向性教學(xué)評估的一種改革嘗試, 院校領(lǐng)導(dǎo)希望可以通過大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)來實現(xiàn)結(jié)果性評估到過程性評估的探索,這需要有打破傳統(tǒng)思維模式的勇氣,需要各個院系教師的支持與配合。因此,在系統(tǒng)建設(shè)的過程中,各類數(shù)據(jù)盡最大可能自動采集,盡量減少教師的工作量,從啟動層面將教師的抵觸情緒降到最小。循序漸進的改變優(yōu)化教師現(xiàn)有的工作方式,先讓教師看到變革能帶來切實的益處。經(jīng)過與各個院系的溝通,初期先選兩個院系進行推廣試運行。項目最終目的是通過教學(xué)評估方式的轉(zhuǎn)變,反向推動數(shù)據(jù)的采集與教師工作方式、工作理念的轉(zhuǎn)變,提升教學(xué)質(zhì)量讓教師和學(xué)生都受益。

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