京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
教评走向大数据时代_数据分析师
如果高校再不行动起来,将来的教评恐怕就要变成学生主导。到时候管理者会像耶鲁那样对网站火速“叫停”,还是像华中科大那样心态更开放一些(至少上线两个月没有老师对此投诉过)?总之,大数据时代的教评好戏不断,叫人不忍错过。
根据信息技术研究机构Gartner的定义,“大数据”是指海量、高频、多样化的数据。这些数据在收集、存储、分析、可视化等方面都带来了新的挑战。只有设计新的系统,运用新的技术手段,这些数据才能释放出潜力,提高决策水平,优化生产过程,否则这些数据只是深埋在地下的煤炭或海里的石油,不能解决实际生活里能源匮乏的问题。在大数据的背景下我们来谈教评,一半是激动,一半是忐忑。
我们激动是因为看到了数据驱动下的教评将释放出的巨大能量。浙江大学的夏强处长在描述他心目中理想的教评系统时,提到了移动终端,及时呈现评价结果、以过程评价为主等大数据特性。想象一下,以后每堂课结束之前的5分钟,老师都可以让学生在他们的笔记本电脑、平板或手机上完成3~5道关于本堂课学习情况的问题。学生在回答之后,就可以实时看到自己的答案,以及跟其他同学对比。老师可以获得实时反馈,并据此调整下一堂课的教学。教务部门也可以收集到每堂课的评价情况,信息更准确、更全面,不用等到整个学期结束时才进行一次教评。记得盖茨曾经说过:“世界上有一种工作非常重要,但是每次这些人在工作时获得的反馈只有‘满意’或‘不满意’。只靠这一个词,我们怎么能要求他们把工作做得更好呢?”
盖茨这里指的是美国中小学老师,但是拿到中国的大学也适用。如果老师只能得到期末学生反馈的“满意”或“不满意”,怎么能改进教学呢?大数据时代的教评将产生海量、高频(至少每堂课一次)、多样化(包括文字、图片、讨论区留言、师生交流邮件、课堂视频等)的数据,通过新的技术进行分析之后,会产生更有洞察力、更有启发性的结果。例如美国Bookworm教评互动可视化工具就很有意思,它发现每100万字的教评里,“天才”一词用来形容男教师的频率远远高于女教师,尤其是在工程、数学、计算机、音乐等学科。
我们忐忑是因为大数据在技术、系统、体制等各方面都对现有的教评提出了挑战。南京工程学院副校级调研员吴中江教授说:“现在大数据时代,高校其实对教师教学活动已有很多电子化的数据记录,但如何整合与分析这些数据,进而对教学质量形成评价结果,并提出改进意见还有待提升。”
南京工程学院在今年春季启动的教评试点预算为两三百万,周期三年。可见在教评一事上,没有短平快的小工程。教评的调整是管理层要从长期发展来考虑的一个战略性布局,期间涉及各种资源的部署,各种部门之间的配合,复杂程度超出了本文甚至本期的主题,且留待以后有机会再详解。此外,学生参与教评的主动性越来越强,方式也越来越灵活。先有两名耶鲁大学的学生自行开发了非官方课评网站CourseTable,后有华中科技大学学生创新创业社推出了网络评师系统“匿匿”。如果高校再不行动起来,将来的教评恐怕就要变成学生主导。到时候管理者会像耶鲁那样对网站火速“叫停”,还是像华中科大那样心态更开放一些(至少上线两个月没有老师对此投诉过)?总之,大数据时代的教评好戏不断,叫人不忍错过。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05