基于大数据的高校教学质量监测与预警机制研究

引言

教学质量是高校发展的生命线，随着招生规模扩大与教学模式创新，传统依赖人工检查、期末评估的质量监测方式，已无法及时发现教学过程中的隐性问题。例如，课程通过率骤降往往在期末才被察觉，而学生参与度低、教学资源利用率不足等问题更难被精准识别。大数据技术能够整合教学平台日志、学生行为数据、课程评价信息等多源数据，通过算法模型挖掘数据背后的关联规律，实现从“事后补救”到“事前预警”的转变。研究基于大数据的教学质量监测与预警机制，对推动高校教学管理精细化、保障人才培养质量具有重要意义。

一、大数据在高校教学质量监测中的应用价值

（一）实现全流程动态监测

传统教学质量监测多聚焦课堂讲授与期末考试，忽略课前预习、课后互动等关键环节。大数据技术可覆盖教学全流程，通过分析学生在在线平台的视频观看进度、作业提交时间、论坛发言频次等数据，实时掌握学习参与度；通过追踪教师的备课材料更新频率、答疑响应速度、教学方案调整记录等，评估教学准备的充分性。这种全流程监测打破了“课堂即教学全部”的局限，使质量评估更具完整性。

（二）提升问题识别的精准度

教学质量问题往往具有隐蔽性，如某门课程学生满意度低，可能源于教学方法单一，也可能与课程难度不匹配相关。大数据通过多维度数据交叉分析，能精准定位问题根源。例如，将学生的知识点掌握数据与教师的授课时长数据关联，可发现“微积分”课程中“多元函数积分”章节的学生错误率与教师的讲解时长呈负相关，进而提出针对性改进建议，避免笼统的“教学效果不佳”评价。

二、高校教学质量监测与预警机制的构建

（一）数据采集与整合体系

构建“多源数据汇聚”系统是机制运行的基础。数据来源包括三类：一是教学行为数据，如课堂签到、课件下载、在线测验成绩等，通过校园教务系统与学习平台自动采集；二是过程性评价数据，涵盖学生互评、教师反思日志、督导听课记录等，需通过标准化表单手动录入；三是外部关联数据，如毕业生就业质量、用人单位反馈等，通过校企合作平台对接获取。数据整合时需进行清洗校验，剔除异常值（如误操作产生的重复提交数据），确保分析结果的可靠性。

（二）监测指标体系的设计

指标体系需兼顾科学性与可操作性，分为三级指标。一级指标包括“教学准备”“课堂实施”“学习效果”“持续改进”四类；二级指标细化为12 项，如“教学准备”包含教案更新频率、教学资源丰富度、学情分析完备性；三级指标为具体可量化的观测点，例如“学情分析完备性”通过“是否针对前序课程成绩低于 60 分的学生提供补充材料”来衡量。指标权重根据课程类型动态调整，理论课侧重“知识掌握度”，

实践课侧重“技能应用率”。

（三）预警模型的搭建与运行

预警模型采用“阈值触发 + 趋势预测”双机制。首先设定各指标的正常阈值范围，如“学生课堂互动率低于 30% ”“作业迟交率连续两周超过 20% ”时触发一级预警，通过系统自动向授课教师发送提醒；对于趋势性问题，如“某专业连续三届学生核心课程平均分下降5 分以上”，则启动二级预警，由教学督导介入调研。模型需每学期根据实际数据校准参数，例如发现“在线讨论活跃度”与“课程通过率”的相关性增强后，提高该指标在预警模型中的权重。

三、机制实施中的挑战与优化方向

（一）现存主要挑战

数据安全与隐私保护是首要难题，教学数据包含学生成绩、教师评价等敏感信息，一旦泄露可能引发信任危机。其次，部分教师对数据监测存在抵触情绪，认为“数据监控”干扰教学自主性。此外，数据孤岛现象依然存在，教务处、学工部、图书馆的系统数据格式不统一，导致整合难度大，影响监测的全面性。

（二）针对性优化策略

在技术层面，采用联邦学习技术实现“数据不动模型动”，各部门在不共享原始数据的情况下完成模型训练，保障数据安全。在管理层面，建立“数据赋能而非管控”的理念，通过 workshops 向教师展示预警系统如何辅助教学改进，如根据学生知识点薄弱项推荐教学案例库。在制度层面，制定《教学数据管理规范》，明确数据采集范围、使用权限与保密要求，同时成立跨部门数据治理小组，推动系统接口标准化，打破数据壁垒。

结语

基于大数据的高校教学质量监测与预警机制，重构了教学质量保障的逻辑链条，使“精准识别、及时干预”成为可能。尽管在数据安全、教师认同等方面仍面临挑战，但通过技术优化与管理创新，这些问题可逐步得到解决。未来，随着人工智能技术的融入，预警模型将实现从“被动响应”到“主动推荐”的升级，例如自动生成“针对学生参与度低的三种改进方案”，进一步释放大数据在教学质量提升中的价值，为高校教学改革提供更有力的支撑。

参考文献

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[2] 莫志慧 . 人工智能驱动地方本科高校教学质量保障体系优化研究 [J]. 高教学刊 ,2025,11(21):1-6.