薛 寧，張 敏

(哈爾濱職業(yè)技術(shù)學院，哈爾濱 150081)

云計算技術(shù)的使用，能夠?qū)虒W質(zhì)量進行更為全面、更加合理的評價，更有利于提高各高校的教學質(zhì)量。將云計算技術(shù)應用到教學質(zhì)量評價系統(tǒng)中，對原有的系統(tǒng)進行智能化改革具有十分重要的現(xiàn)實意義。本研究結(jié)合我院的實踐工作，從多個角度、多個層面對高職院校教學質(zhì)量評價系統(tǒng)的智能化改革進行研究，為高職院校質(zhì)量評價的智能化改革提供有益參考。

1 高職院校傳統(tǒng)教學質(zhì)量評價體系存在的問題

為了更好的理清高職院校在教學質(zhì)量評價體系上的智能化改革創(chuàng)新路徑，對傳統(tǒng)的高職院校教學質(zhì)量評價體系進行分析，以其為后續(xù)的教學質(zhì)量評價體系智能化改革提供思路。

1.1 傳統(tǒng)教學質(zhì)量評價體系缺乏完善的評價指標

高職院校在進行教學質(zhì)量評價的過程中需要考慮諸多方面的影響因素，特別是基于信息化時代，高職院校的教師要具有熟練運用網(wǎng)絡信息的能力。然而，傳統(tǒng)教學質(zhì)量評價體系的評價指標相對單一，無法將教師的綜合素質(zhì)全面地評價出來。

1.2 傳統(tǒng)教學質(zhì)量評價體系的指標權(quán)值分配不合理

很多高職院校在教學質(zhì)量評價體系的構(gòu)建過程中，為了方便本校的實際評價工作，對各個指標往往會采取相同的權(quán)值，或者是對各個指標本身的權(quán)重進行主觀設定。這種方法會在很大程度上影響評價結(jié)果的準確性以及可信性，造成后續(xù)評價數(shù)據(jù)在使用中失去應有的作用和意義。所以，合理的分配指標權(quán)重在教學質(zhì)量評價體系建設中至關(guān)重要。

1.3 傳統(tǒng)教學質(zhì)量評價體系的評價方法效率較低

目前，仍有部分高職院校在評價過程中使用簡單的運算方法，如求和法、加權(quán)求和法，以至于在跨班級、跨專業(yè)時無法展開有效的比較。同時，仍使用紙質(zhì)表格對教學質(zhì)量評價進行打分，這種方式不僅是對教學資源的一種浪費，也大大的降低了高職院校的教學工作效率與準確率。

1.4 傳統(tǒng)教學質(zhì)量評價系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)分析存在問題

傳統(tǒng)高職院校的教學質(zhì)量評價分析方法，只能從較為粗淺的層次上了解數(shù)據(jù)間的關(guān)系與信息，而無法挖掘更深層次的價值信息。而借助先進的云計算技術(shù)恰恰能夠提取具有重要價值的教學評價信息，以促進高職院校教學改革的深化發(fā)展。

2 云計算技術(shù)下教學質(zhì)量評價體系的智能化改革

通過對傳統(tǒng)高職院校教學質(zhì)量評價系統(tǒng)的分析，了解到到傳統(tǒng)高職院校教學質(zhì)量評價系統(tǒng)具有一定的片面性、主觀性。為了降低高職院校教學管理者在決策過程中發(fā)生失誤的可能性，更好的服務于教學工作，應該充分運用云計算技術(shù)有效的提取評教數(shù)據(jù)。為此，設計出云計算技術(shù)下教學質(zhì)量評價體系的平臺結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

圖1 云計算技術(shù)下教學質(zhì)量評價體系平臺架構(gòu)Fig.1 Framework of teaching quality evaluation system platform under cloud technology

2.1 分析與設計數(shù)據(jù)的采集模塊

為了更好的采集數(shù)據(jù)信息，可以將數(shù)據(jù)采集模塊分為三部分，即用戶注冊、登錄、調(diào)查問卷。

2.2 分析與設計數(shù)據(jù)的存儲模塊

要想切實發(fā)揮數(shù)據(jù)的最大效用，做好數(shù)據(jù)的采集工作，就要對所采集的數(shù)據(jù)進行相應的整理，可以利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)存儲數(shù)據(jù)。首先，可以根據(jù)實際設計需求，在組織主題數(shù)據(jù)時將其設定為教師、課程、單位這三個主題域。其中教師包括督導評價、專家評價、同行評價、學生評價以及自我評價這幾個信息類別。一級單位的數(shù)據(jù)字段包括實際編號、姓名、職稱、系部以及所在學校，相應的教師人數(shù)，優(yōu)秀、良好、一般、合格、較差的人數(shù)；單位包括教師、系部以及學院的信息。課程包括與課程相關(guān)的信息。二級單位的數(shù)據(jù)字段同樣包括實際編號、課程名稱以及開課的院系，優(yōu)秀、良好、一般、合格、較差的人數(shù)。此外，對于數(shù)據(jù)倉庫的邏輯模型，星形模型是最常見的模型之一，其優(yōu)勢在于只需通過一步連接便可以獲得海量的數(shù)據(jù)以及準確的評價結(jié)果。

2.3 分析與設計數(shù)據(jù)分析模塊

分析與設計數(shù)據(jù)分析模塊是基于數(shù)據(jù)倉庫之上對數(shù)據(jù)進行的分析，以得到科學有效的教學質(zhì)量評價結(jié)果。可以在Hadoop平臺上運行云計算技術(shù)，并采用任務分析的方法，如聚類分析、分類挖掘等模式，每一類的任務都具備多種分析算法。云平臺上能夠?qū)⑦@種數(shù)據(jù)分析任務進行分解，使其成為多個可執(zhí)行的子任務，并且在Map、Reduce上展開進一步的分解與合作，以便于全面提升數(shù)據(jù)的分析效率。

2.4 分析與設計數(shù)據(jù)的查詢模塊

數(shù)據(jù)查詢模塊可以為用戶提供一種交互式的操作界面，用以查詢各個學校的教學質(zhì)量，進行準確的評分并利用圖形化的方式了解評分情況。如在查詢過程中發(fā)現(xiàn)某一分值較低，則可以繼續(xù)向下查詢，以歸根溯源了解分值過低的原因，從而為科學決策提供科學的評價數(shù)據(jù)。

3 結(jié)語

云計算技術(shù)下的高職院校教學質(zhì)量評價體系能夠更加科學合理的對教學質(zhì)量進行評價，有利于提升高職院校的教學水平。高職院校要做好云計算技術(shù)下教學質(zhì)量評價體系的應用工作，做好系統(tǒng)的設計與研究，以便于更好的改革高職院校教學模式，更好地服務于高職院校的教育教學工作。