基于大数据的中职教师教学质量动态监测方法研究

伴随职业教育现代化进程不断加快，教学质量已成为衡量中职院校办学水平和育人成效的核心指标。优质教学直接影响学生技能成长与学校声誉，因而尤为关键。当前多数中职学校仍采用问卷调查、听评课等传统方式进行教学评估，虽具有一定参考价值，但存在滞后性强、主观性高、数据片面等问题，难以全面反映教师的日常教学行为及其质量变化。尤其在强调实践教学和技能培养的中职教育中，静态、阶段性的评价方式难以满足精准监测与持续改进的需求。随着大数据技术的广泛应用，教育评估逐步向科学化、系统化、动态化发展。大数据在多源信息采集、行为轨迹分析和实时反馈方面展现出独特优势，为建立更智能的教学质量监控机制提供了技术基础和发展空间。

一、理论基础与研究框架

（一）大数据技术在教育中的应用综述随着信息技术的不断进步，大数据技术已逐渐深入应用于教育领域，推动传统教育管理方式向智能化、精细化转变。基于大数据技术的学习管理系统（LMS）可以全面整合学生在教学过程中的行为数据，如课程资源的浏览频率与时长、在线讨论的参与活跃度、作业提交情况、在线测验成绩等。这些数据不仅反映出学生的学习投入情况，也为教师提供精准教学干预的依据。在中等职业教育领域，许多院校积极推进“智慧校园”建设，通过部署“职教云”“职教大数据中心”等信息平台，逐步建立覆盖教、学、管全过程的基础数据环境。这些举措为后续实施基于大数据的动态教学质量监测提供了技术基础和现实条件，有效推动了教育治理能力的现代化升级。

（二）教学质量监测的理论模型

系统模型是实现教学质量科学评估与管理的重要理论依托。在本研究 中， 引 入 CIPP 模 型（ 背 景 Context、 输 入 Input、 过 程 Process、 产 出Product）作为核心评价框架，以其结构完整、逻辑清晰和强调过程—结果并重的特点，支撑中职教师教学质量的动态监测实践。该模型强调从多角度对教育活动进行全方位诊断：背景维度主要考察学校的教育政策、资源配置、制度环境等外部条件；输入维度关注教师的专业能力、教学准备、资源使用情况等关键要素；过程维度则聚焦于课堂教学行为、师生互动、教学方法实施等动态过程数据；产出维度则体现学生知识掌握、能力提升、满意度与课程达成度等学习成果。将大数据技术与 CIPP 模型融合，能够通过系统采集和智能分析教学各环节数据，强化评估的客观性与实时性，使监测不仅具备理论逻辑支撑，还具备技术驱动能力，从而提升监测系统的整体科学性、时效性与操作效率，为教学质量持续提升提供有力保障[1]。

（三）研究总体框架与思路

本研究围绕中职教师教学质量动态监测的核心目标，构建了一个涵盖“指标设计—数据采集—模型评估—反馈优化”四个环节的整体框架。在指标设计层面，系统构建以过程导向和结果导向相结合的多维度指标体系，既关注教学行为的实际表现，又评估学生的学习成果，确保监测内容全面、量化可行；数据采集方面，通过整合学习管理系统（LMS）、教务管理平台和教学终端设备的数据，打通原本分散的信息系统，实现教学数据的集中管理与标准化处理；在模型评估环节，引入层次分析法（AHP）对各评价指标赋予权重，结合 K-means 聚类算法识别教学模式类型，并运用时间序列分析方法实现教学行为趋势监测与异常识别；反馈优化则依托可视化数据平台与自动化智能报告系统，将分析结果及时传递给教师与管理者，支持其教学改进和策略调整。此整体架构实现了从数据到决策的闭环管理，为中职院校构建科学、高效、动态的教学质量监测机制提供可行路径。

二、中职教师教学质量动态监测方法设计

（一）多维度指标体系构建

研究创建的教学质量评价指标体系划分为四个核心维度，分别是教学流程类、教学成果类、行为数据类与情境保障类指标，构建出覆盖全面、逻辑严密的评估架构[2]。教学过程维度主要采集教师备课完成程度、课堂互动频率、多媒体资源使用情况等核心内容，通过 LMS 系统日志和语音识别模块提取教师发言时长与互动次数，精准还原课堂教学过程。从教学成效角度出发，获取学生阶段性测试成绩变化、技能考核达标比例、课程满意度等量化指标，以此反映教学结果的成效与接受度。行为数据维度则从教师考勤状况、课时执行率、教研活动参与频率等方面综合衡量教师教学参与度，相关数据主要来源于智能门禁系统、教学排课系统及 OA 办公平台。情境保障维度涵盖教学设备的使用频率、教学资源调用数量及学生自主点播行为，数据来源于资源管理平台与教学终端日志。各类指标均采用五级评分制，使用 AHP 法分配指标权重，其中教学过程类指标权重设为 0.35，教学成果类为 0.30，行为类为 0.20，情境类为 0.15，从而形成科学、合理的教学质量评分体系，支持后续动态评估分析。

（二）数据采集与整合机制

针对数据采集阶段，本研究构建了以 MongoDB 为核心的数据湖体系，支撑大体量、多结构的数据存储与调用。运用ETL 工具 Kettle 从教务系统、LMS 平台及教研管理系统中高效抽取结构化数据，实现数据格式的统一与预处理。同时，针对课堂录音、课程评价文本等非结构化数据，引入自然语言处理（NLP）工具进行清洗、分词、情感识别等处理步骤，提升文本数据的可分析性。系统通过开放API 接口与Webhook 机制实现对新数据的实时接入，提升平台动态响应能力，对历史数据则采用批处理方式进行清洗、转换与标准化处理，保障数据一致性。在数据净化操作中，应用KNN 算法填补缺失值，通过箱线图法识别并剔除异常值，对时间戳与编码格式进行统一规范，确保各类数据具备横向可比性与纵向连贯性。最终构建起以“教师—学生—课程”三维实体为核心、包含十余种关键字段的高质量数据结构，系统配备高速缓存机制以支持高频访问与并发分析任务，为后续的模型运行与监测分析提供坚实的数据基础。

（三）数据分析方法与监测模型

在数据解析环节，本研究首先运用 AHP 法对四类指标进行权重分配，构建结构清晰、权重合理的指标体系，并依据教师教学行为数据生成行为评分矩阵 [3]。通过汇总多维评分项得出综合得分后，将教师教学表现划分为五个等级，以实现多层次分类评估。为了进一步开展动态异常识别与群体行为模式挖掘，研究引入 K-means 聚类算法，对教师群体实施无监督学习分类，提取典型教学行为特征与教学风格差异。同时设定 Z-score 异常检测阈值，对教师的长期教学表现进行标准化处理，从中精准识别出与群体平均水平偏离显著的个体，及时发出异常预警。为深入分析教学行为的变化趋势，构建滑动窗口机制（窗口宽度设定为4 周），基于时间序列分析模型动态追踪评分数据，识别得分的波动轨迹与关键变化区间，评估改进措施成效。该方法有效融合整体评估与个体画像，提升了监测的敏感性、动态性与干预的针对性。模型结构既支持教师纵向发展轨迹分析，也能开展横向群体对比，为实现差异化管理、精准指导与智能决策提供数据基础，是推动教学质量监控从静态评估向智能化转型的重要工具。

（四）可视化与智能反馈机制

为增强监测成果的直观性与应用性，系统构建了基于 BI（BusinessIntelligence）平台的教学质量可视化反馈体系，实现数据到决策的信息转化[4]。教师可通过“教师成长平台”登录个人端口，实时查看个人教学画像，包括课程目标达成比例曲线、教学行为雷达图、历史得分分布柱状图等多种图表形式，辅助其自主诊断与改进教学行为。管理者可通过管理大屏获得全校教学质量总览，包括各学科群体对比分析图、教师教学表现变化趋势图、问题区域热力图等，为教学管理提供综合决策参考。系统还会按月自动生成《教师教学质量月报》，内容涵盖教师综合得分走势、关键指标提示、差异表现分析与行为改善建议，并可结合学科、专业类别输出专题报告，助力教务部门开展绩效评估、选拔优秀教师与制定针对性培训计划。此外，系统还支持个性化订阅功能，教师与管理者可设置关注指标，获取定向提醒与策略建议，提升反馈的精准性与主动性。

三、实证应用与效果分析

（一）案例学校基本情况

本研究选取某省级重点中等职业院校作为实验对象，该校在省内具有较高的办学声誉与技术人才培养能力，具备良好的信息化基础与数据环境。学校现开设 7 个专业群组，涵盖数控技术、电子信息、汽车维修、学前教育、计算机应用、财会事务及现代服务业等多个职业技能方向，具备广泛的教学场景和代表性样本基础。全校共有在岗教师 120 余人，涵盖专业教师与文化课教师，教龄结构多样、教学风格各异，有助于系统在不同教学风格下的适应性检验。该校在教学管理方面应用企业级学习管理系统（LMS），该平台具备自动采集教师课堂数据、课程资料上传记录、交互行为轨迹等功能，并支持 API 接口开放与数据对接，为后续系统部署、动态监测和分析功能的实现提供了良好的技术基础和实施条件，也为本研究提供了理想的实验环境。

（二）系统部署与实施过程

系统部署整体划分为三个阶段，分步骤有序推进，确保功能落地与用户适应同步进行。第一阶段聚焦于数据接入与接口开发工作，技术团队与校方信息中心合作，完成 LMS、教务系统、考勤门禁等平台的数据接口对接，设置统一身份认证机制，并完成 API 权限管理，确保数据流安全与规范。第二阶段进行教学指标调校与模型初步训练，研究团队基于过往三个学期的教学数据构建初版评分模型，通过专家访谈与实地验证反复调整模型参数与评分阈值，提升指标的合理性与评估的可信度 [5]。第三阶段则组织面向全体教师与管理人员的系统培训活动，分批次开展操作指导、问题答疑与案例演练，同时设立系统运行监控后台，对数据流转、行为捕捉与评分结果进行实时校验与调试，确保系统运行稳定。系统采用 B/S 架构开发，教师用户通过浏览器访问教学画像界面，管理端则配置独立数据可视化大屏，部署便捷、运行高效，用户体验反馈普遍积极，为后续常态化使用打下基础。

（三）运行结果与效果评估

系统在一学期的运行周期内取得了显著效果，教师教学行为、课堂表现及整体教学质量均呈现积极变化。教学平台数据显示，教师平均每周上传课程资源的频率从原先的1.2 次增加至2.8 次，课前准备与资源丰富度显著提升；课堂交互频次提升幅度达到 34% ，语音识别记录的教师语言互动占比大幅增长，学生参与度同步提升；在系统综合评分中，被评为“优秀”等级的教师比例由 23.5% 上升至 41.7%，显示出教学行为的整体改进趋势明显。同时，学生满意度调查结果由原先的 85.6% 提升至 92.4% ，表明学生对教学内容与教师表现认可度增强。在教学管理方面，教学异常行为的排查周期从传统依靠人工排查的 3 天压缩至 0.5 天，系统预警功能的精准度达到 91%，实现了教学质量问题的快速识别与响应。教务管理人员反馈称，该系统极大提升了日常教学管理的效率，便于及时掌握教师教学动态、定位问题，并据此开展针对性指导与支持。

总结：本研究围绕中职教师教学质量动态监测的实际需求，构建了一套涵盖指标设定、数据融合、模型评估与智能反馈的全流程大数据监测方法体系。通过设定多维度指标，整合LMS、教务系统等多源数据，系统实现了教学行为的动态捕捉与实时分析。借助AHP、聚类算法和时间序列模型，提升了评估的科学性与敏感性，同时通过 BI 可视化平台与自动化报告机制，增强了结果反馈的直观性与实用性。系统实践表明，该方法能够有效提升教学质量评价的实时性、精准度和可操作性，为中职教育的信息化治理与绩效改进提供了技术支撑与决策依据，具有良好的推广前景与应用价值。

参考文献

[1] 俞文忠 . 基于大数据技术的开放大学教学质量监测与评估体系构建华东科技 ,2025,(04):79-82.

[2] 王本锋 . 加强质量监测结果运用，落实立德树人根本任务 [J]. 山东教育 ,2025,(Z1):33-34.

[3] 王瑞雪 . 数智技术赋能高等教育质量监测数据库的构建与应用研究[J]. 高等建筑教育 ,2024,33(05):1-8.

[4] 魏丽娜 , 贾连莹 , 张明辉 , 等 . 基于教学质量的高校课表编排及其运行管理探究 [J]. 黑龙江科学 ,2020,11(13):78-79.

[5] 洪宇 . 教师信息化教学能力的影响因素及提升策略研究 [J]. 湖北开放职业学院学报 ,2024,37(21):147-148+151.

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