吳 響

（徐州醫(yī)科大學醫(yī)學信息與工程學院，江蘇 徐州 221004）

0 引言

高校開展教學質量智能評價工作，能夠及時獲取課程資源體系、教師教學模式的準確評價結果[1]，有利于改善課程資源體系、提升課程教學質量、加強對高校教師教學工作的監(jiān)督與管理[2]，并促進高校綜合教學能力的增強[3]。但目前高校教學質量評價工作存在評價內容單一、智能化程度不足、評價結果缺乏客觀性等問題，且教學質量評價過程的交互性、定量化、定性化以及評價維度不足[4]，嚴重阻礙了高校教學質量評價工作的多維智能化建設進程[5]。為此，本文設計了一種基于MNSS的高校教學質量智能化評價系統(tǒng)，借助MNSS平臺內置的多層神經(jīng)網(wǎng)絡算法，綜合實用性、豐富度、新穎性、條理性、學習活躍度、互動性等多維因素，構建面向單門課程與整體課程資源體系的智能評判機制，同時借助平臺即時通信與智能交互功能構建交互式智能評價反饋體系，不斷提升高校教學質量評價工作的整體智能化水平，為持續(xù)提高高校教學水平、創(chuàng)新理論實踐課程資源體系、改革傳統(tǒng)線下教學模式提供重要支撐。

1 智能化教學質量評價系統(tǒng)特征分析

現(xiàn)代化教學質量評價系統(tǒng)應具備智能化、交互性、定量定性、評價維度廣等特點，能夠為高校教學質量評價提供客觀、智能且準確的評價結果[6]，為高校進行課程資源更新、教育教學模式改革提供結果支撐。

1.1 智能化

傳統(tǒng)教學質量評價系統(tǒng)以固定的標準化量表作為主要評價方法，評價內容與結果較為固定，缺乏靈活性與智能化，且在評價結果準確度、評價信息權重等方面仍存在不足。現(xiàn)代化的教學質量評價系統(tǒng)應具備智能化特征，利用人工智能算法對多維度評價信息進行處理，完成綜合評價工作，同時能根據(jù)評價反饋結果自動適配前沿的課程資源，并重新調整教學方向，提高高校教學質量。

1.2 交互性

教學質量智能評價系統(tǒng)應具備較強的可交互性，便于更客觀的抽取用戶交互式評價反饋內容，便于平臺開展定量與定性的智能評價工作，并縮短評價耗時，保證評估結果對于實際教學狀況的真實反映。

1.3 定量化與定性化

評價結果定量化可以直觀的顯示出教學質量細節(jié)，能準確顯示各評估項所得分數(shù)，并利用評價結果定性化為教師提供可視化的評價反饋內容。同時綜合利用定量化與定性化評價方法，對教師進行多維度評價工作，為教師提供符合自身實際狀況的評價結果，有利于教師提升自身綜合能力。

1.4 評價維度廣

區(qū)別于傳統(tǒng)線下教學質量評價方式，借助智能化手段，開展全面詳盡的多層面、多領域、多維度智能評價工作，能夠獲取更加全面的教學評價結果，使評價結果更具準確性與客觀性，是推進新時代高校教育教學改革、實現(xiàn)高水平創(chuàng)新人才培養(yǎng)的重要保障。

2 系統(tǒng)設計目標分析

為實現(xiàn)可靠、穩(wěn)定且易用的教學質量智能評價系統(tǒng)服務，本文設計的教學質量智能評價系統(tǒng)需要滿足以下設計目標。

2.1 魯棒性

使用智能評價系統(tǒng)開展高校教學質量評價工作，要求平臺具備高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力，滿足對課程資源體系、教師教學模式等的實時動態(tài)評價工作，同時保證多用戶同時在線參與評價與交互式反饋工作，此過程中要保證平臺的高效穩(wěn)定運行，因此該智能評價系統(tǒng)的設計應具有魯棒性。

2.2 實用性

在系統(tǒng)設計過程中，應提高系統(tǒng)的實用性，避免無用的功能開發(fā)，同時，對代碼書寫規(guī)范程度與代碼層次進行優(yōu)化，提高資源利用效率，降低對網(wǎng)絡帶寬與用戶設備配置的要求，保證使用不同設備的用戶能夠流暢完成評價工作，并提高系統(tǒng)對多維信息的智能化處理能力，為高校教學評價工作的正常進行提供技術支持。

2.3 可擴展性

由于高校教學質量智能評價需求的不斷更迭，要求平臺具備較強的可擴展性，為此，該高校教學質量智能評價系統(tǒng)架設于MNSS平臺中，僅需在服務器中進行更新即可完成更新任務。同時，系統(tǒng)采用模塊化設計理念，提高功能與模塊的增刪與升級的便捷程度，有利于系統(tǒng)的更新與維護。

3 系統(tǒng)功能模塊設計

3.1 智能評價

智能評價模塊包含課程資源體系智能評價、教學模式智能評價與用戶交互式智能評價三個部分，利用人工智能算法完成對上述評價目標的綜合智能評價，有效提高評價結果的可信度與準確度。

3.1.1 課程資源體系智能評價

首先，針對課程資源中單門課程的課程目標、教學內容、學生學習狀況、教師教學環(huán)節(jié)與考核內容等信息進行綜合評判，計算每一部分的評價結果權重值，利用一致性檢驗提高權重值的可用性；其次計算該課程教學質量評價結果，設定模糊評價對象集，并根據(jù)上階段計算所得權重值進一步確定權重集合；然后利用模糊評語集等級，對模糊評價因素集合中的元素進行模糊判斷，確定隸屬度向量矩陣；最后計算得出該課程教學質量的評價結果。

針對課程資源體系的評價需求，對課程在教學任務過程中涉及的結構化與非結構化數(shù)據(jù)進行智能挖掘與預處理工作，并利用自然語言處理、語義分析提取關鍵特征參數(shù)數(shù)據(jù)，結合課程內容的實用性、豐富度、新穎性、條理性、學習活躍度、互動性以及實驗效率等維度形成綜合評價指標，并與現(xiàn)有課程資源體系對于人才培養(yǎng)教學時間的適應程度、內容時效、難易度、學習成績、實踐成效等因素建立多維映射關系，利用MNSS平臺內置的多層神經(jīng)網(wǎng)絡算法構建評估網(wǎng)絡矩陣模型，計算綜合得分，并生成基于決策網(wǎng)絡的評價指數(shù)，用于反映相應課程門類在該映射評價網(wǎng)絡某一指標的特異性，進而對相應課程知識門類進行調整和改進，以實現(xiàn)專業(yè)課程體系普適性與有效性評估的完整閉環(huán)。

圖1 課程知識體系質量評價框架

3.1.2 教學模式智能評價

為實現(xiàn)高準確度的高校教學模式智能評價目標，以客觀性為首要原則，對高校教學模式進行綜合評價。其中教學維度包含教學目標、教學態(tài)度、教學資料與教學內容的關聯(lián)度以及課堂管理能力；學生維度包含學生對教學內容的理解程度、學生對教學活動的參與情況、學生對課程的興趣以及考試情況；環(huán)境維度包含教學場地對教學行為的支持能力與能否支持師生互動。借助MNSS平臺強大的數(shù)據(jù)處理能力并利用人工智能算法計算評估結果，完成對高校教學模式的評價工作（見圖2，P22）。

圖2 教學模式評價框架

3.1.3 用戶交互式智能評價

用戶評價包含學生評價、教師自評與師生互評，綜合三種評價方式提高評價結果的準確性與客觀性，調查問卷由管理員進行手動編輯或根據(jù)人工智能算法自動生成，從而提高評價系統(tǒng)對于高校實際教學情況的貼合程度。同時利用MNSS內置的多層神經(jīng)網(wǎng)絡構建綜合用戶評價算法，將學生評價、教師自評與師生互評結果進行綜合處理與計算，從而獲取具有重要參考意義的教學評價結果。

（1）學生評價。學生登入系統(tǒng)后系統(tǒng)自動提示待完成問卷，按照實際狀況對調查問卷進行填寫。通過學生的評價問卷填寫狀況，獲得具有高參考意義的評價結果，對于高校教學評價任務的開展具有重要作用。

（2）教師自評。教師登錄系統(tǒng)后可進行自我評價問卷填寫，對自身教學模式、教學質量等進行評價，使教師對自身教學質量以及教學水平具有更完善的認知，從而實現(xiàn)教師的自我反思與提高。

（3）師生互評。結合MNSS平臺即時通信技術，設計教師―學生互評功能，根據(jù)師生交互式反饋結果，通過自然語言處理對師生互評信息進行處理，并利用關鍵信息提取技術挖掘關鍵信息，完成教師―學生互評工作。

3.2 結果查詢

高校教學質量智能評價工作完成后，形成可視化數(shù)據(jù)表單結果，同時系統(tǒng)根據(jù)歷史評價數(shù)據(jù)可利用折線圖顯示歷史評分趨勢，增強數(shù)據(jù)顯示的直觀性，管理員可通過數(shù)據(jù)查詢及時獲取任意單門課程、課程資源體系、教師教學模式以及師生互評的客觀結果，為高校教學質量改革提供重要數(shù)據(jù)參考。

3.3 教學質量分析

教學質量評估完成后，借助MNSS平臺強大的數(shù)據(jù)處理能力，結合人工智能算法對評價結果進行處理，并生成準確性高、可靠性強的高校教學質量智能化評價綜合報告，多維映射教學課程資源體系、教學模式以及教師教學能力的客觀評價結果，推進全面、智能、客觀的高校教學質量評價工作進程，為新時代高校教育教學改革與創(chuàng)新提供重要幫助。

3.4 數(shù)據(jù)維護

該功能面向管理員用戶，管理員登入系統(tǒng)后，可對基礎數(shù)據(jù)進行維護，如對教師―班級―學生對應關系進行增刪改操作，并可對評價表單內容進行編輯，提高表單內容與高校教學內容的貼合度。同時借助MNSS平臺內置的多層神經(jīng)網(wǎng)絡算法實現(xiàn)具有客觀性、合理性以及定量化的教學質量評價工作。最后，利用數(shù)據(jù)維護功能，管理員能夠對不同用戶類別權限以及可用功能進行編輯，進而提高對不同用戶管理的靈活性。

4 結語

為實現(xiàn)高校教學質量評估工作智能化，提高高校教學質量評價工作完成效率與準確率，本文基于MNSS平臺設計了一種高校教學質量智能化評價系統(tǒng)。借助MNSS平臺可無侵入式接入能力，提高系統(tǒng)對于不同設備與系統(tǒng)環(huán)境的兼容性和普適性，保證平臺高負載均衡狀態(tài)下教學質量智能評價工作的極速開展。同時，結合高校教學資源體系、教學模式以及師生互評結果，完成多維度的高校教學質量評價工作，提高了評價結果的客觀性與有效性。此外，依托于MNSS平臺強大的計算引擎與處理能力，綜合運用人工智能算法對教學質量評價結果進行處理，為課程資源體系更新、教學模式改革、教師教學能力提升提供重要參考。該系統(tǒng)的應用，在實現(xiàn)教評工作智能化的同時，能夠有效增強教師教學能力與學校綜合教學水平，并促進高校課程教學資源體系現(xiàn)代化建設進程，為構建科學化、高水準及智能化的高校教學模式提供重要參考，具有重要的教育意義與實踐價值。