基于教育大数据课堂教学质量提升 郑庆华
大数据分析如何助力学校提高教学质量
大数据分析如何助力学校提高教学质量在当今数字化时代，大数据分析正逐渐成为学校提升教学质量的有力工具。
它就像一位隐藏在幕后的智者，默默地收集、整理和分析海量的数据，为学校的教学决策提供科学依据和精准指导。
首先，大数据分析能够让学校更全面地了解学生的学习情况。
通过对学生在课堂、作业、考试等各个环节产生的数据进行收集和分析，学校可以清晰地看到每个学生的学习轨迹。
比如，学生在哪些知识点上容易出错，哪些学科存在薄弱环节，学习的进度是快是慢等等。
这些详细的信息能够帮助教师及时调整教学策略，为学生提供更具针对性的辅导。
举个例子，假如大数据分析显示某个班级的大部分学生在数学中的函数部分掌握得不够好，教师就可以在后续的教学中增加相关的讲解和练习，强化这一知识点的教学。
又或者，发现某个学生在英语阅读方面一直表现不佳，教师可以为其推荐适合的阅读材料，制定个性化的学习计划。
其次，大数据分析有助于优化教学资源的分配。
学校可以根据数据分析的结果，了解不同学科、不同课程的需求程度和使用频率，从而合理地分配教学设备、教材、师资等资源。
比如，如果发现某个学科的选修人数大幅增加，学校可以相应地增加该学科的师资配备和教学设备投入。
再者，大数据分析能够对教学方法的有效性进行评估。
学校可以收集不同教师采用不同教学方法所产生的数据，比如学生的参与度、成绩提升情况等，来判断哪种教学方法更适合哪种类型的学生或课程。
这不仅有助于教师改进自己的教学方法，也能为学校开展教师培训和教学研讨提供有力的支持。
另外，大数据分析还能帮助学校预测学生的发展趋势。
通过对学生过往学习数据的分析，结合学生的个人特点、家庭背景等因素，可以预测学生未来的学习成绩走向、可能遇到的困难以及潜在的发展方向。
这使得学校能够提前采取干预措施，为学生提供必要的支持和引导，帮助他们更好地规划学业和未来的职业发展。
而且，大数据分析能够促进学校的课程设置更加合理。
学校可以通过分析行业发展趋势、社会需求以及学生的兴趣爱好等数据，来调整和优化课程体系。
基于大数据技术的教育质量监测模型
基于大数据技术的教育质量监测模型在当今信息时代，数据的迅猛增长使得大数据技术在各个领域得到了广泛的应用。
尤其是在教育领域，基于大数据技术的教育质量监测模型逐渐成为提升教育质量、实现精准决策的重要工具。
这一模型不仅可以帮助教育管理者了解教学现状，还能揭示学生学习情况，从而实现更科学的教育管理和资源配置。
教育质量监测的核心在于准确、及时地评估教育过程中各个环节的有效性。
传统的教育质量监测方式通常依赖问卷调查、课堂观察等方法，但这些方法往往受到主观因素的影响，数据的及时性和全面性也较为欠缺。
相较之下，大数据技术提供了一种全新的解决方案，可以实时收集和分析来自不同来源的数据，形成系统化、高效化的监测机制。
首先，利用大数据技术的教育质量监测模型可以通过多维度的数据收集来实现，这些数据包括学生成绩、课堂参与情况、师资水平、教学资源使用情况，以及学生的心理状态和学习习惯等。
通过结合这些多元化的数据，监测模型能够更全面地反映出教育过程中的各个要素。
例如，学籍管理系统可以提供学生的基本信息及成绩，而教学管理系统则能记录教师的授课频率与质量。
这些数据源通过数据集成技术可以汇聚到一个统一的平台，为后续分析提供支撑。
数据的处理和分析是构建教育质量监测模型的重要环节。
在这一过程中，数据挖掘技术显得尤为重要。
通过应用统计分析、机器学习等方法，能够从原始数据中提取出有价值的信息和规律。
例如，通过对学生期末成绩的数据分析，可以识别出哪些教学方法更加有效，哪些课程深受学生欢迎。
利用聚类分析，可以对不同背景学生的学习状态进行分类，从而帮助制定差异化的教学策略。
建立监测模型后，教育管理者可以通过可视化工具将数据转化为易于理解的信息，这对决策具有重要辅助作用。
可视化使得复杂的数据变得直观易懂，管理者能够迅速掌握整体教学状况，并发现潜在问题。
例如，通过仪表盘显示不同学科的平均分、及格率等指标，可以直观观察到哪些科目需要提升。
建立基于大数据技术的教育质量监测模型不仅仅是为了事后分析，更应该是在教育决策过程中发挥积极作用。
教育大数据如何助力教学管理优化
教育大数据如何助力教学管理优化在当今数字化时代，教育领域也迎来了大数据的浪潮。
教育大数据正以其强大的力量，为教学管理的优化提供了前所未有的机遇和可能。
那么，教育大数据究竟是如何发挥作用，助力教学管理实现质的提升呢？教育大数据为教学管理带来的首要好处是实现了精准化的学情分析。
以往，教师对学生的学习情况了解往往依赖于考试成绩和课堂表现等有限的信息。
但现在，通过收集和分析学生在学习过程中产生的大量数据，如作业完成情况、在线学习时长、参与讨论的活跃度等，能够全面而深入地了解每个学生的学习特点和需求。
这使得教学管理能够针对不同学生制定个性化的教学计划和辅导策略，真正做到因材施教。
例如，对于那些在某个知识点上反复出错的学生，教学管理可以安排有针对性的辅导课程；对于学习进度较快的学生，可以提供更具挑战性的学习任务和拓展资源。
这种精准化的学情分析，不仅提高了教学的效率和质量，也让学生能够在最适合自己的学习路径上不断进步。
教育大数据还有助于优化教学资源的分配。
在传统的教学管理中，教学资源的分配往往凭借经验和直觉，可能导致资源的浪费或不足。
而借助大数据，教学管理者可以清晰地了解到哪些课程资源被频繁使用，哪些资源闲置，从而更加合理地进行调配。
比如，通过分析在线课程的访问量和评价数据，可以发现学生对某些课程内容的关注度较高，那么就可以加大相关资源的投入，进一步丰富和完善这些内容；反之，对于那些利用率低、效果不佳的资源，则可以进行调整或更新。
同时，教育大数据能够对教学质量进行全面而客观的评估。
过去，教学质量的评估通常依赖于学生的考试成绩和教师的自我评价，这种方式存在一定的局限性和主观性。
而大数据可以收集到更多维度的信息，包括学生的课堂参与度、作业完成质量、教师的教学方法和手段等。
通过对这些数据的综合分析，能够更准确地评估教学效果，发现存在的问题和不足。
教学管理者可以据此及时调整教学策略，改进教学方法，从而不断提升整体教学质量。
基于大数据分析的中小学教育流程优化
基于大数据分析的中小学教育流程优化随着大数据时代的到来，大数据分析在各个领域都发挥着重要作用。
在教育领域中，利用大数据分析来优化中小学教育流程已经成为一种趋势。
通过收集、存储和分析各种类型的教育数据，教育机构可以更好地了解学生的学习情况和需求，从而提高教学质量、促进学生的学业成绩和全面发展。
首先，大数据分析可以帮助教育机构更好地了解学生的学习情况。
通过对学生的学习行为、成绩、兴趣爱好等数据进行分析，教育机构可以全面了解每个学生的学习特点和需求。
这样一来，老师可以针对不同类型的学生开展个性化教学，更好地满足学生的学习需求，减少教学盲点，提高教学效果。
其次，大数据分析可以帮助教育机构优化课程设置和教学过程。
通过分析学生的学习数据和评价数据，教育机构可以得知哪些课程受到学生欢迎，哪些课程存在较大难度或者障碍。
根据这些数据，教育机构可以调整课程设置，加强受欢迎程度较低的课程，并改进难度大的课程内容和方式。
此外，通过大数据分析还可以发现教学中存在的问题和不足之处，改进传统的教学方式，提升教学效率。
再者，大数据分析还可以帮助教育机构更加全面地评估教师的教学表现。
通过大数据分析，教育机构可以监控教师的授课效果、教学方法、教学质量等方面的数据，并对教师进行综合评价。
这有利于发现优秀教师的优点并分享经验，同时也可及时提出对技术较差教师的建议，并制定相关改进措施。
这也将有利于提升整个学校的整体教学质量。
另外，大数据分析还能够帮助教育机构更好地了解社会需求和就业市场情况。
通过大数据分析，教育机构可以了解社会对各专业人才的需求情况，以此来调整和优化学校设置的专业和课程方向，确保学校培养出来的毕业生是符合市场需要的人才。
这对于促进中小学生全面发展和提高他们就业竞争力具有极大的意义。
总的来说，基于大数据分析的中小学教育流程优化对于提高教学质量、满足学生需求以及促进全面发展都具有非常重要的意义。
同时，利用大数据分析优化中小学教育流程也是一项长期而且系统性工程，需要各个相关部门和个人齐心协力、持之以恒地进行改进与优化。
基于大数据技术的课程质量评估研究
基于大数据技术的课程质量评估研究随着计算机科学的进步，大数据技术被广泛应用于各种领域。
其中，教育领域也开始引入大数据技术用于课程质量的评估。
传统的课程评估通常通过问卷调查等方式来获得学生的反馈，而这种方式往往具有主观性以及局限性。
而基于大数据技术的课程评估，通过收集和分析学生的数据，提供了更加客观和全面的评估方法。
首先，基于大数据技术的课程评估可以收集学生的行为数据，如上课出勤率、课后作业完成情况等等。
这些数据可以反映出学生对课程内容的理解以及参与度，从而对课程质量进行评估。
例如，某门课的出勤率明显低于其他课程，那么这门课的质量就值得进一步探讨，可能需要改进课程设置或者教学方式，以提高学生的参与度。
除了学生行为数据，基于大数据技术的课程评估还可以分析学生的学习成果，如课程成绩、考试成绩等等。
这些数据反映出学生对课程内容的掌握情况，也可以用来评估课程的质量。
同时，通过比较学生的成绩，还可以找到学习成绩相对较差的学生，从而对教学方式进行改进，帮助这部分学生更好地掌握课程内容。
除了以上两种数据，基于大数据技术的课程评估还可以分析学生的反馈数据，如在线问答、讨论区等等。
这些数据可以帮助教师了解学生对课程内容的理解和反应，同时也可以帮助教师了解学生的需求，从而对课程进行改进。
例如，如果多数学生反映对某一知识点理解困难，那么教师可以通过重新设计课程内容或者加强该知识点的讲解，以帮助学生更好地掌握知识。
综上所述，基于大数据技术的课程评估具有更加客观和全面的优点。
通过收集和分析学生的行为数据、学习成果以及反馈数据，可以为教师提供更加详细和准确的课程评估，从而指导教师进行课程改进和优化。
与此同时，基于大数据技术的课程评估也可以让学生更好地参与到课程的建设和改进中。
因此，基于大数据技术的课程评估是一个非常有前途和有发展潜力的研究领域。
当然，基于大数据技术的课程评估在实践中也面临着一些挑战。
例如，如何保护学生的隐私，如何处理大规模数据，如何挖掘出有用的信息等等。
如何利用大数据技术提升教学质量监控
如何利用大数据技术提升教学质量监控在当今数字化时代，大数据技术正以前所未有的速度和深度影响着各个领域，教育领域也不例外。
教学质量监控作为保障教育质量的重要手段，借助大数据技术能够实现更加精准、高效和全面的管理，从而提升教学水平，促进学生的全面发展。
一、大数据技术在教学质量监控中的应用基础大数据技术的核心在于对海量数据的收集、存储、分析和应用。
在教学中，这些数据来源广泛，包括学生的学习成绩、课堂表现、作业完成情况、在线学习行为等；教师的教学计划、授课方式、教学评价等；以及教学资源的使用情况、课程设置等方面。
为了有效地收集这些数据，需要建立完善的数据采集系统。
例如，利用在线学习平台可以记录学生的学习时间、参与讨论的频率、作业提交的及时性等；通过教学管理系统可以获取教师的教学安排、课程评估结果等信息。
同时，还需要确保数据的准确性和完整性，为后续的分析和应用提供可靠的基础。
二、大数据技术在教学质量监控中的具体应用1、学生学习行为分析通过对学生在学习过程中产生的数据进行分析，可以深入了解学生的学习习惯、兴趣爱好、学习进度以及遇到的困难。
比如，发现学生在某个知识点上反复出错，或者在某类课程上投入的时间较少，就可以及时给予针对性的辅导和建议，调整教学策略，提高学生的学习效果。
2、教学效果评估利用大数据可以对教师的教学效果进行更加全面和客观的评估。
不再仅仅依赖于传统的学生评教和考试成绩，而是综合考虑教师的教学方法、教学资源的运用、学生的课堂参与度等多方面因素。
这样能够更准确地发现教师教学中的优点和不足，为教师提供改进的方向和支持。
3、课程优化通过分析学生对不同课程内容的掌握情况、兴趣程度以及就业市场的需求，可以对课程设置进行优化。
删减过时或不受欢迎的内容，增加实用和前沿的知识，使课程更加贴合学生的需求和社会的发展。
4、预测与预警基于历史数据和分析模型，大数据技术可以对学生的学习成绩和发展趋势进行预测。
对于可能出现学习困难或成绩下滑的学生提前发出预警，以便教师和学校能够及时采取干预措施，避免问题的进一步恶化。
基于大数据的教育评估与质量监控
基于大数据的教育评估与质量监控在今天这样一个充满信息化与数字化的时代，我们所拥有的数据量已经远远超出了人类以往所能想象的范围。
这些数据包含了各个领域的信息，从而为我们提供了更深入更准确的分析和预测能力。
在教育领域中，大数据技术的应用也逐渐成为了一种新的趋势。
利用大数据技术，我们可以更好地评估和监控教育质量，从而实现教育的持续发展。
一、大数据在教育中的应用1. 学生评估在教育领域中，学生的评估一直是一个热门的话题。
传统的校内评估方式，通常只能评估学生在某个时间点上的学业表现，并不能真正反映其学习情况和成长变化。
而利用大数据技术，可以对学生的历史学习数据进行分析比较，形成更客观的评估结果。
这种方法更能够有效地衡量学生的学习进步情况，也能够更精准地为学生提供个性化的学习建议。
2. 教师评估在地球村时代，每个学生都有机会接触更广泛的知识和文化。
而老师在这个过程中则扮演了重要的角色。
然而，传统的教师评估方式通常只考察了老师在课堂上讲解能力的表现。
而借助大数据技术，可以从多个角度评估教师的能力，比如通过学生成绩、学习状态、学生评价等多方面对教师的表现进行评估。
这种方法可以为学校、老师以及学生提供更为准确的评估结果。
3. 教育质量监控教育质量的不断提升是涉及到整个教育系统的共同目标。
在过去，教育监控通常以纸质和硬件设备为主，工作效率较为低效，也容易出现漏洞问题。
而基于大数据的监控技术，可以更加方便快捷地实现对教育质量的检测和监控，及时了解全局教育情况，为各类教育决策者提供重要的参考信息。
二、大数据应用的挑战和解决方案1. 需要丰富多样的数据来源在利用大数据技术进行教育评估和监控的过程中，数据源的质量和类型是关键问题之一。
目前，许多教育领域所收集的数据并不完全规范，质量和类型各异，数量也不足以进行科学的分析研究。
因此一定程度上，增加数据类型和数量是解决这个挑战的关键。
2. 数据安全和隐私问题在利用大数据技术进行教育评估和监控的过程中，数据的安全和隐私问题也是需要考虑的重要问题。
基于大数据的教育质量监测与分析
基于大数据的教育质量监测与分析随着信息技术的迅速发展，大数据技术逐渐成为各行各业重要的工具，包括教育领域。
基于大数据的教育质量监测与分析已成为教育管理和政策制定的重要依据。
本文将从大数据监测的概念和意义、教育质量监测与分析的现状和挑战以及大数据技术在教育质量监测与分析中的应用进行探讨。
首先，大数据监测是指利用大数据技术对教育领域的各类数据进行动态、实时的监测和分析，以便对教育质量进行更加精准的评估和监测。
大数据监测的意义在于能够提供更加客观、全面的数据支持，使教育管理者能够更好地了解教育质量的实际情况，及时发现问题并采取相应措施。
同时，大数据监测也可以为政府制定教育政策提供科学依据，推动教育改革和发展。
目前，教育质量监测与分析面临着一些挑战。
首先是数据来源的多样性和复杂性，如何整合和挖掘这些多样化来源的数据是一个亟待解决的问题。
其次是数据质量和隐私保护问题，教育领域涉及众多个人隐私信息，如何确保数据的安全和隐私已成为亟待解决的难题。
再者是数据应用与价值评估，即如何确保利用大数据监测所获取的信息对教育体系产生实质性影响。
因此，在教育质量监测与分析中需要不断完善技术手段和管理机制，以更好地应对这些挑战。
针对以上挑战，大数据技术在教育质量监测与分析中发挥着越来越重要的作用。
首先，大数据技术可以帮助整合和挖掘各种类型的教育数据，包括学生考试成绩、学籍信息、教师授课情况等，从而形成更加全面和客观的数据基础。
其次，大数据技术可以通过数据分析算法对教育质量进行多维度、深度的分析，从而发现潜在的问题和提出改进方案。
再者，大数据技术还可以通过建立预警模型和智能辅助决策系统，帮助教育管理者实现早期预警和精准决策。
最后，大数据技术还可以为政府制定教育政策提供科学依据，并评估政策的实施效果。
综上所述，基于大数据的教育质量监测与分析已经成为教育管理的重要工具，能够为政府制定政策、学校管理和教学改进提供科学依据。
但是在运用大数据技术进行教育质量监测与分析时还需要解决诸多问题和挑战，需要不断完善技术手段和管理机制。
教育行业的大数据分析改善学生学习成效与教学质量
教育行业的大数据分析改善学生学习成效与教学质量随着科技的飞速发展和智能化时代的来临，大数据分析已渗透到各个行业中，而教育行业也不例外。
利用大数据分析技术，教育行业可以更好地改善学生的学习成效与教学质量。
本文将介绍大数据分析在教育领域中的应用，并探讨其对学生学习和教学过程的影响。
一、数据收集与分析教育领域的大数据分析主要依赖于高效的数据收集与分析。
教育机构可以通过各种手段收集学生的学习数据，如学生的考试成绩、作业完成情况、在线学习行为等。
大数据分析技术可以对这些数据进行挖掘，提取出有用的信息和模式。
通过分析学生学习的趋势和模式，教育机构可以更好地了解学生的学习状态，有针对性地为学生提供个性化的学习指导和支持。
二、个性化学习基于大数据分析的个性化学习是教育领域的一项重要创新。
通过分析学生的学习数据和行为模式，系统可以为学生提供个性化的学习内容和学习路径。
对于具有不同学习习惯和水平的学生来说，个性化学习可以满足他们的学习需求，提高学习效果。
此外，个性化学习还可以帮助教师更好地把握学生的学习进展，及时调整教学策略，提高教学质量。
三、课程改进与优化大数据分析也可以帮助教育机构改进和优化课程设置。
通过分析学生的学习数据和学习行为，可以得出不同课程的受欢迎程度和学习成效。
有针对性地调整和改进课程内容，使其更符合学生的学习需求和兴趣。
此外，大数据分析还可以对教师的授课方式和教学方法进行评估和分析，为教师提供改进教学的建议和支持，提高教学质量。
四、学生辅助管理大数据分析也可用于学生辅助管理，帮助学生更好地规划学习计划和目标。
通过分析学生的学习数据，可以得出学生的学习偏好和潜力，为学生提供个性化的学习建议和指导。
同时，大数据分析还可以对学生的学习进展进行实时监测和提醒，帮助学生及时调整学习策略，提高学习效果。
综上所述，教育行业的大数据分析对于提升学生的学习成效和教学质量具有重要作用。
通过高效的数据收集与分析，个性化学习、课程改进与优化、学生辅助管理等方面都可以得到进一步发展。
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4.课堂教学质量综合评价
开展启发式、互动式、研讨式 教学，严肃教学秩序，建立品行、 知识、能力多维度的质量评价与 监控体系。
2
PART
实施教育教学质量提升行动计划
5.规范管理，精细服务，营 造良好氛围
5、建立过程累加式评价体系 。。。
提高课堂教学质量的总体设计
研究目标
技术支撑：课堂教学质量实时监测系统
实现四大转变
模糊宏观 量化精准 每学期制 常态持续 部分随机 全面覆盖 事后评价 实时动态
学校本科教育五项重点工作之一
基础平台：建立122万亿次高性能云平台
地位：西北高校最快超算系统 运算速率：122.79万亿次/秒
f (y, f )
f (y,f ) wfT y(f )
评价结果 Top1.张三 97分 Top2.李四 96.5分 Top3.王五 96分 ...
目录
一、背景及目的 二、平台设计及功能
三、实际应用成效
作用1：全过程监测，师生一起敬畏课堂
开课首周
阶段1
[开课周起3次课]
阶段2 [第4次课至课程结束]
6479352 (2012-2013第一学期---2016-2017年第一学期)
7 视频截图
教室视频监控系统 46588张，6G
（2016-09-05--2016-11-21）
8 宿舍门禁刷卡记录 宿舍身份识别系统
6499367
（2015-01-01--2016-11-21）
9 宿舍门禁刷卡记录
宿舍门禁系统
7 教学方法和手段
8 学习目标、价值取向 学习兴趣、评价体系
目录
一、研制背景及目的 二、设计理念及技术实现
三、实际应用成效
2
PART
设计理念：正确的质量观 + 有效的技术
“四位一体”的教育质量观
知识
01
具备扎实的基础知识和 深入系统的专业知识；
04
境界
具备强烈的责任感、事
业心和担当精神。
03
能力
取12张采样照，每天约6,870张（600MB），每周4.8万张约4GB，每学期 约80GB。
核心技术1：课堂教学数据的实时准确采集
评教数据采集：自2011年至今2200余门课程共计8067万条
序号
数据项
数据源
数据量
备注
1 学院考勤统计
5535
（2015-09-07—2016-11-21）
2 课程考勤统计
认真梳理问题，实现精细 化、规范化、个性化精准服务。
图书馆24小时开放。
7.科教融合，校企合作，协同 育人
与龙头企业、科研院所合作 创办“菁英班”，打破门户界限， 以研促学，知行合一。
6. 褒 扬 尊 师 重 教 ， 追 求 卓 越 教学
开展教师评优活动，营造尊 师重教、追求卓越教学的良好氛 围，出台“教师乐教”的激励政 策。
为应对排名教 学中心地位严重偏离，课堂教学质量和秩序严重受损。
内因：
教师主体：教师的职业素养和教学能力。 学生客体：受“应试教育”和“网络数字化”的影响。
技术手段:
尚未建立起目标导向、过程可控，能对来自学生、督导、同行专家、管理人 员甚至开放学习者等的课堂教学质量大数据监测与分析系统。
“单声道”的课堂教学模式是掣肘一流本科教育质量 的最大短板。
课堂教学“五重境界”：沉默(Silence)，回答(Answer) ， 互 动 交 流 (Dialogue)， 提 问 质 疑 (Critical)和 辩 论 （ Debate）。
中国一流大学与世界一流大学的质量差距很可能就在 “单声道”的课堂教学模式上。
14332570
（2014-03-14—2016-11-21）
10 图书馆门禁刷卡记录 图书馆门禁系统
19383595
（2011-05-23—2016-11-21）
11 一卡通消费数据 12 督导评价数据 13 教管人员评价数据
一卡通系统
综合教学质量评价 系统
24779302
（2015-12-31—2016-11-21）
根本目标：提升教学管理与服务水平
2. 服务教师
1. 服务学生 随堂在线评教，实时查看评教结果
• 手机查看评教结果、建议
及时温馨提示/警示
及教学班级出勤情况；
• 精准定位问题，横纵比较 找差距，改进教学。
4. 服务校、院领导和管理部门
• 通过数据统计、图表分析，提供教学情况、 教学质量的量化分析，对比分析，趋势分析；
计算节点：双路刀片*110台
异构节点：GPU机架*2
计算网络：56Gbps FDR 全线速 管理网络：万兆交换
存储系统：总计340TB，5GB/s高带宽
（二）平台设计及功能
当前综合评教面临的问题： 数据采集的真实性、实时性、权威性问题； 来自学生评教、督导评教、同行评教、管理 人员巡教等多源数据的权重比例、融合计算 与结果排序问题； 评教结果的实际应用问题。
“十三五”高等教育科学研究规划重大课题
课堂教学质量大数据监测平台
西安交通大学 郑庆华 2016年11月
目录
一、研制背景及目的 二、设计理念及技术实现
三、实际应用成效
一、研究背景及目的
课堂教学是人才培养的主阵地，占70%以上的资源投入。其质量受：
外因：
本项目从影响课堂教学质量的外因、内因（教师主体和学生客体）和技术手段等多个 角度深 入受系大统环地境分功析利当主前义面影临响的，问大题学。难以专心致志、聚精会神地办教育。
具备运用所学知识解 02 决实际问题的方法和
能力；
思维
具备不断进取的创新意识 和思维；
2 提升人才培养质量的总体思路
PART
PART 基本思路：成人 + 成才，抓秩序，促内涵
“四位一体”的培养目标
一流的生源
大类培养方案
（通识教育+宽口径专业）
一流的师资
夯
强
实
化
综
实
合
践
基
创
础
新
加
拓
强
展
国
综
际
合
联
素
培
一、研究背景及目的
研究对象：针对普通高校的课堂教学质量问题，从内因(教师、学生)和
外因等角度开展深入、系统研究，研制一套面向课堂教学质量的大数据采 集、分析与评价系统。
影响课堂教学质量的内外部因素：
社会环境，价值观 1
5 职业素养、师德水平、育人观念
校园文化 2
6 教学能力、经验和水平
条件及资源投入 3 评教体系、奖惩办法 4
gc1 教师评分计算
分数标准化 NORM
…
课程类别1
gC1(
x
c1
,
wC1T
)
wC1T
x(c1)
gCn(xcn ,wCnT ) wCnT x(cn)
…
指标集
教师
课程类别N
gcn 教师评分计算
分数标准化 NORM
推选前N名 TOPN
推选前N名 TOPN
决策融合 f y, f
指标集
c1
教师
…
综合打分
后5%等分类排序。 课程排名：按照课程评分进行排序。 开课单位排名：按照开课学院评分进行排序。
y=
核心技术3：教学质量综合评价模型
提出“分类推选—决策融合”的二级综合评教模型，解 决综合评价一致性评价难题。
分类推选
TOPN(NORM(gci (x(Ci ), wCiT )))
…
指标集
c1
教师
纪律要求，敬畏课堂。
核心技术2：建立分类多维度评教体系
课程分类：理论课程、实验课程、体育类课程、艺术类课 程、医学见习课程、实践类课。
评教维度
主要指标
学生评教
学习效果、教学方法、教学内容、 互动交流、教学手段、教学资源
督导听课 同行评价
教学效果、教学方法、教学内容、 教学态度、学生表现、教学条件
3. 服务督导专家
• 实时采集每堂课的到课率、抬头率 • 精准督导，采集电子证据 • 帮助老师改进教学，通过视频录像
重现课堂教学实景，实现质量问题 的准确定位和精准督导。
• 科学、客观评价教学质量，表彰先进，鞭策 落后，淘汰不合格，客观公正处理教学事故。
平台设计及功能
解决方案：通过技术手段对海量数据进行采集—处理—关联分析—应用
8 项工程
教学条件改善工程 7
大学生文化素质教育工程 8
2
PART
实施教育教学质量提升行动计划
1. 使命教育：品行养成
弘扬社会主义核心价值观， 西迁精神，将百年交大的文化 和西迁精神融入到师生的血脉 之中。
3.名家名师投入教学
邀请国家级、省级教学名师 和青年教师一起研讨如何实现卓 越教学。
2. 践 行 “ 四 个 一 百 ” ， 厚 实 人文素养
862
（2015-2016年第二学期、小学期-2016-2017年 第一学期）
206
（2015-2016年第二学期及小学期）
精准回答：学生去哪儿了？学生喜欢上哪些课？
• 到 课 率：实时反映和跟踪每节课的到课情况，未到课学生的去向分析 • 教师维度：实时给出每位教师的课堂到课率 • 课程维度：按课程统计并分析到课率 • 学院维度：分学院统计并分析到课率 • 秩序建设：可以自动精准地知会未按时到课的教师和学生，增强师生的
教学效果、教学方法、教学内容、 考核方式
管理员巡查
教学秩序、教学态度、课堂效果、 教学条件