数字化转型背景下高校教学质量评价体系优化路径

引言

数字化转型正在深刻地重塑高等教育的教学生态，慕课、智慧教室、大数据分析等技术与教学深度融合，使教学的过程更具动态性、互动性和个性化。然而，当前高校的教学质量评价体系仍旧存在诸多滞后性，比如依赖期末纸质问卷、侧重结果性评价、数据维度单一等，无法全面地捕捉数字化教学中的过程性数据，也难以精准地反映学生在自主学习、协作探究等方面的能力发展。这种脱节不仅会影响到评价的准确性，也制约了高校对教学改革的有效引导。因此，在数字化转型背景下，优化高校教学质量评价体系，使其与新型教学模式相适配，成为了推动高等教育高质量发展的重要课题。

一、数字化转型对高校教学质量评价的新要求

（一）评价数据需覆盖教学全流程

数字化教学打破了传统课堂的时空限制，使教学活动可以延伸至课前预习、课中互动、课后拓展等多个环节。这要求教学质量评价数据不能仅局限于课堂表现和期末成绩，还需要涵盖学生在线学习时长、资源访问记录、论坛发言质量、作业提交及时性等过程性数据，通过全流程的数据采集，全面地反映教学效果和学生的学习状态。

（二）评价维度需关注数字化能力培养

在数字化转型的背景下，学生的数字化学习能力、信息素养、技术应用能力成为了教学质量评价的重要内容。评价体系需要突破传统的知识掌握度评价，要增加对学生利用数字工具解决问题、通过在线资源自主构建知识、参与虚拟团队协作等方面的考量，以引导教学更加注重培养适应数字时代的核心能力。

二、数字化转型背景下高校教学质量评价体系的优化路径

（一）构建多源数据融合的评价数据库

依托于校园智慧平台，整合教学管理系统、学习平台、智慧教室等多渠道数据，建立起覆盖“教、学、管”全场景的评价数据库。通过数据清洗与关联分析，可把分散的信息转化为有价值的评价指标，比如把学生的视频观看进度与课堂测试成绩关联，分析学习时长与知识掌握的相关性，为评价提供全面的数据支撑。

在实际操作中，可以通过技术手段打通校园内各教学相关系统的数据接口，以实现数据的自动流转与整合。把教学管理系统中学生的基本信息、课程安排数据，学习平台中的在线学习数据，智慧教室中的课堂互动数据，图书馆系统中的文献借阅数据等，统一导入到评价数据库。对导入的数据进行清洗，剔除那些无效信息后，运用数据分析工具进行关联处理，并从中提取出可以反映教学质量的关键指标，为评价提供数据依据。

（二）设计过程性与结果性相结合的评价指标

在保留传统结果性指标（如课程通过率、优秀率）的基础上，可以增加过程性评价指标，比如学生在线资源的平均访问时长、课堂互动的有效次数、在线讨论的贡献值、小组协作的参与度等。可以通过过程性与结果性指标的结合，全面地反映学生在数字化学习过程中的成长轨迹，要引导教学更加注重过程指导。

具体而言，可根据课程特点设定过程性指标与结果性指标的合理占比。过程性指标可包括：每周在线学习任务的完成率、课堂上参与数字化互动工具（如在线投票、共享文档编辑）的积极程度、在学习论坛中发布有价值观点的数量、小组项目中承担任务的完成质量等。结果性指标可包括：课程期末考试成绩、综合性实践项目的完成成果、技能证书的获取情况等。通过将两类指标按一定比例纳入最终评价，可使评价既能反映学生的学习结果，又能体现其在学习过程中的努力与进步。

（三）引入多元评价主体，完善评价机制

拓宽评价主体范围，把学生自评、同伴互评、技术人员评价等纳入体系。学生自评可反思自身在数字化学习中的策略有效性；同伴互评能促进在线协作中的责任意识；技术人员评价可以优化教学平台与资源的适配性。通过多元主体的参与，可形成全方位的评价视角，以提升评价的客观性与全面性。

学生通过平台进行自评，从数字化学习方法的运用、学习目标的达成情况等方面进行自我评估；开展同伴互评，在小组学习结束后，成员之间根据彼此在在线协作中的表现、任务完成情况等进行评价；技术人员定期在平台提交评价反馈，内容包括教学平台的稳定性、数字教学资源的更新及时性与适用性等。

结语

数字化转型为高校教学质量评价体系的优化提供了技术支撑和改革契机。教学质量评价体系的优化是一个动态过程，高校需要持续关注技术发展与教学实践的结合点，不断地调整评价维度和方法，以避免陷入“唯数据论”的误区，始终以提升教学质量、促进学生全面发展为核心目标，使数字化真正服务于高等教育的内涵式发展。

参考文献

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