职业学校教学质量管理中大数据可视化工具的应用研究

当前我国职业教育正处于由规模扩张向质量提升的转型阶段，教学质量已成为衡量职业学校办学水平与育人成效的关键指标。如何科学、高效地开展教学质量管理，是当前中高职院校普遍关注的问题。在教育数据日益丰富、系统建设不断推进的背景下，传统依赖人工观察与静态报表的管理方式，存在反馈滞后、信息片面等问题，难以满足现代教育治理的需求。基于大数据与可视化的新型管理工具应运而生，能够整合多源数据，构建贯穿教学全过程的监测体系，并以图形化方式提升信息洞察力，辅助管理者及时发现问题、优化决策。这一技术路径有效提升了教学管理的信息化水平，为职业教育高质量发展提供了有力支撑。

一、大数据可视化工具的概述与关键工具

（一）大数据及可视化技术的内涵

大数据指难以通过传统方法高效处理的大规模、多类型、高时效的数据集合，具有体量大、处理快、类型广和潜在价值高的特点。在职业教育中，大数据涵盖学生行为轨迹（如出勤、作业、学习时长）、教学过程（如课堂互动、多媒体资源调用）、课程资源使用及学生评教反馈等多个维度。通过系统采集和集中管理，这些数据构成了支持教学质量评估与策略优化的重要基础。可视化技术则是将复杂的数据通过图形、图表、交互式仪表盘等形式直观呈现，使用户能更清晰地感知信息，提升数据解读与决策效率 [1]。在教学管理中，可视化不仅能呈现实时动态，还能揭示潜在问题、趋势变化与成效差异，为管理者提供精准的洞察工具。常用可视化形式包括柱状图、折线图、热力图、雷达图和桑基图等，能够支持对数据的多维展示、趋势分析和对比监测，是提升教育数据治理能力与实现智能化管理的重要支撑手段。

（二）大数据可视化技术的关键工具

在职业院校教学质量管理中，选用合适的大数据可视化工具，有助于实现高效的数据呈现与精准分析。当前常用的可视化工具包括Tableau、PowerBI、FineBI 和 ECharts 等。Tableau 界面友好、功能强大，适用于构建多维度、交互性强的教学质量仪表盘，支持数据动态更新与可视化联动。Power BI 具有良好的系统集成能力，便于对接教务、课程、评教等多个系统，实现跨平台数据整合。FineBI 是本土化可视化工具，支持中文操作、脚本定制与本地部署，符合国内职业院校在数据安全与操作习惯方面的需求。ECharts 为开源图表库，轻量、灵活，适合网页端嵌入，交互效果优良，适配多种终端场景。这些工具普遍支持多类型数据源，如 MySQL、Oracle、CSV 文件等，涵盖从数据接入、清洗、建模到图表展示的完整流程。它们的广泛应用，显著提升了教学数据管理的效率与直观性，助力构建数据驱动的教学质量监控体系。

二、大数据可视化在职业学校教学质量管理中的应用现状

（一）教学质量管理的主要维度与指标体系

职业学校教学质量管理涉及多个层面，需构建科学系统的指标体系，以实现对教学全周期、全过程的有效监控。当前较为成熟的构建路径主要从教学过程、学习成效和资源配置三大维度展开。教学过程维度聚焦教学活动本身的规范性与执行力，包括教学计划执行率、教学日志上传率、课堂互动频次、课堂纪律规范、教学内容覆盖度等关键指标，反映教学组织与实施质量。学习成效维度评估学生的知识掌握与技能提升状况，涵盖课程目标达成度平均绩点、考试通过率、技能考核成绩、竞赛获奖情况与毕业去向等，是衡量教学成效的核心依据。资源配置维度主要关注支撑教学的硬件与人员资源，如师资结构（学历、职称比例）、实训设备利用率、课程资源访问频率、教室与设备使用率等。为保障监控体系的科学性与可操作性，指标设计应遵循“可量化、可采集、可监控”三项基本原则，确保数据可被有效获取、结构化整合，并通过可视化平台实现清晰呈现，从而构建起全过程、全环节、可追踪的教学质量管理机制，为持续改进提供数据支撑。

（二）数据采集与管理现状

目前多数职业学校已经配备教务管理系统（MIS）、学习管理系统（LMS）、教学评价系统等基础信息化平台，具备初步的数据采集能力[1]。然而在实践运行中，仍存在较多制约因素，影响数据的联通与深度应用。首先，数据来源分散，各系统间缺乏统一的数据标准与接口规范，导致信息孤立、数据壁垒严重，难以形成完整的数据链条。其次，部分数据采集质量不高，特别是在评教数据方面，多为主观性描述性信息，缺乏结构化与量化处理，不利于科学分析。第三，数据更新周期过长，尤其是课堂日志、教学行为记录等存在滞后录入现象，难以支撑实时预警与动态调控的需要。第四，不同类型数据分属不同业务部门管理，例如学生成绩归口教务处，教师教学日志由教学督导掌握，实训资源调度归属后勤或技术中心，缺乏跨系统、跨部门的协同机制，严重制约了数据的融合利用与综合分析。因此，需进一步推进数据标准统一、系统集成建设与跨部门协同机制，释放教育数据的治理潜力。

（三）可视化工具在质量管理中的实际应用

以某国家“双高计划”职业院校为例，该校依托 Power BI 平台构建了教学质量监控仪表盘系统，实现了从数据采集、整理到可视化呈现的完整闭环，推动教学管理的智能化转型。系统共设四大功能模块，分别为教师教学分析、学生学习跟踪、课程达成度分析与资源利用评估，形成了多维、联动的教学监测体系。在教师教学模块中，系统整合评教问卷结果、教学日志上传情况与课堂互动数据，生成教学满意度雷达图和教师画像图谱，帮助识别优质教师与教学短板；学生学习模块结合 LMS 中学习轨迹、访问频次与在线测试表现，生成学习行为热力图、缺课预警图与学困生识别视图，便于实施精准干预；课程达成度模块则依据教学目标与考核点映射关系，自动统计达成百分比，并以柱状图、趋势图等形式动态更新展示，支持中期预警与课程改进；资源模块汇聚实训中心刷卡记录、设备预约使用日志等，构建设备使用趋势图、资源调配桑基图等多种可视化图表。这一系统在实际应用中显著提升了教学管理部门对过程数据的掌握能力，使学校在课程运行中期就能识别潜在问题并快速调整教学策略。

（四）实际案例分析

某高职院校结合 Tableau 平台构建了“教学质量驾驶舱”系统，实现了全校教学运行数据的集中化展示与动态化监管。该系统每日通过自动化任务从教务系统、LMS 平台及评估平台提取最新数据，涵盖教学任务执行、师生活动、考核成绩、课堂行为等关键指标，构建起多维度指标监测框架。在教师维度方面，系统根据教学进度、教学日志、评教反馈等生成教师表现排名，辅以趋势变化曲线，便于纵向跟踪与横向对比；课程维度通过分析课程目标达成率变化图、异常课程标记图，实现对教学质量的实时监督；学生维度则生成绩点分布图、缺勤次数热力图、学习行为异常检测图，为学生支持服务提供数据支撑。首轮试点运行中，该校发现 15% 的公共基础课程存在目标达成度偏低、课堂互动弱、学生满意度低等问题，教务部门随即组织师资优化与教学研讨，推动部分课程进行结构与资源重构。此案例表明，通过将可视化工具与教育管理深度融合，能够将教学质量问题的发现前移到运行阶段而非总结阶段，实现数据赋能的精准治理，极大提升了学校在教学管理中的主动性、科学性与时效性。

三、优化职业学校教学质量管理中大数据可视化应用的路径探索

（一）构建统一的数据标准与指标体系

实现教学质量数据的标准化管理是提升教育数据治理效能的基础性工程。首先，应统一教学相关数据的核心字段命名与编码规范，如课程编号、教师工号、学生ID、教学单元标识、资源使用标记等，确保各信息系统之间数据结构匹配，便于横向调用与纵向整合。同时，应围绕课程目标设计标准化的课程达成度评估模型，将课程内容、知识点与具体评价指标逐一对应，明确各指标的评分权重与达成等级区间 [2]。例如，设置达成率低于 70% 为红色预警，70% 至 85% 为黄色提示， 85% 以上为绿色达标，支持数据驱动的诊断分析。此类模型既能指导数据收集，也能为后续可视化图表的颜色映射、趋势走向判读提供统一标准。此外，为便于教学质量的历史对比与发展追踪，应建设课程质量数据版本库，记录每门课程在不同学期、不同教师讲授条件下的质量指标数据，支持教学水平的年度对比、同类课程的横向分析与改革成效的评估溯源，进一步提升决策的精度与科学性。

（二）加强数据平台建设与系统集成

职业学校应按照“数据中台”建设思路，搭建统一的教育数据仓库和数据湖平台，对接教务系统、在线学习平台、教师评价系统、实训设备平台等多个系统的数据源。通过开发 API 接口、消息总线或数据中转服务，实现数据的定时抽取、自动清洗与集成[3]。同时，平台应具备自动归档、访问权限控制、多维检索与数据标签分类等功能，支持学校管理者从“院系—课程—教师—学生”等不同维度快速检索关键教学质量数据与运行信息。系统应允许用户通过关键词、时间范围、指标类型等条件进行组合查询，提升数据调取的灵活性与效率。不同管理层级（如校领导、教务处、系部负责人、教研组长）可依据授权范围实现分级访问与功能分配，确保数据安全可控、权限分明，保障信息安全与数据精准投放。同时，可设定访问日志与操作审计机制，追踪用户行为，防止数据滥用或泄露。此类机制不仅可避免冗余汇报与重复录入所带来的效率损耗，还能增强数据在各管理环节中的可用性与服务性。

（三）提升数据分析与可视化能力

职业学校在推动大数据可视化能力建设过程中，需重视数据团队与使用者双层能力的协同提升。由于可视化分析涉及数据建模、图表设计与交互开发等专业技能，建议学校设立专门的数据治理与 BI 开发小组，配备具备数据处理、算法应用与可视化工具开发能力的专业人员，负责教学质量数据模型设计、图表组件开发、平台维护等工作 [4]。同时，为提升数据成果的使用效益，应面向教务人员、教学管理者及一线教师，定期组织数据素养与可视化使用培训，内容涵盖图表解读、趋势判断、数据驱动改进策略制定等，强化其在实际教学中的应用意识与分析能力。此外，可引入自动化分析工具与智能算法模块，如 Power BI Copilot、FineBI 智能洞察模块、DataV 等，通过自然语言生成报告、自动识别数据异常、预测指标变化趋势等方式，降低使用门槛，提高数据反馈的时效性与实用性，使教师与管理人员在无需高技术背景的前提下，也能快速掌握教学数据状态、识别风险因素并及时调整策略。

（四）建立动态教学质量监控机制

要实现教学质量的动态监管，需在可视化平台中引入实时监控与智能预警功能。通过构建基于规则引擎与异常检测模型（如 Z-score 标准差检测、时序趋势分析模型等），系统可自动识别学生达成度波动、教师满意度异常、课堂互动骤减等情况，并通过邮件或移动端进行预警推送 [5]。同时，可结合统计分析方法与算法模型，如 Z-score 标准差检测、移动平均趋势分析、时序异常识别模型等，构建多维度的异常检测体系，提升风险识别的敏感性与准确性。系统应支持多通道推送，包括短信、邮件、微信小程序、APP 推送等，确保预警信息快速到达责任人。为实现闭环治理，应同步设计问题跟踪与改进记录模块，记录每一次预警事件的响应过程、处理方案与整改成效，通过持续反馈优化规则设置与监控模型。

总结：

大数据可视化工具为职业学校教学质量管理提供了更高效、精准与可视的技术手段。通过构建统一的数据标准、完善系统集成、强化分析能力与实时预警机制，教学质量监控正从经验管理向数据驱动转变。未来应进一步加强平台建设与制度保障，推动可视化工具深度融入教学管理全过程，为职业教育高质量发展提供数据支撑和治理能力保障。

参考文献

[1] 刘丽君 . 大数据视域下高校教育教学管理现状调研 [J]. 黑龙江科学 ,2024,15(19):87-89.

[2] 冯莉 , 李鑫 , 霍焱 . 高校教学质量管理信息化平台构建 [J]. 沈阳大学学报 ( 社会科学版 ),2023,25(04):57-63.

[3] 高芬 . 大数据背景下高校混合式教学质量监控体系研究 [J]. 吉林农业科技学院学报 ,2024,33(03):112-116.

[4] 黄桂琳 , 张膺钛 . 智能技术在教学数据挖掘与分析中的应用 [J].集成电路应用 ,2024,41(11):176-177.

[5] 邢福娜 . 高校教师运用人工智能等技术提升教学质量研究 [J]. 办公自动化 ,2024,29(22):60-62.

该论文为甘肃省教育厅 2024 年职业教育教学改革研究项目《大数据在职业学校教学质量管理中的应用研究》（项目编号：2024GSZYJY-287）研究成果