大数据背景下大学数学教学评价体系构建

引言

教育领域在大数据技术的推动下，尤其是教学评价体系的构建，正经历着一场深刻的变革，作为基础学科，大学数学的教学效果对学生培养逻辑思维、解决问题的能力以及学科素养有着直接的影响。而传统的数学教学评价体系，对期末考试成绩的重视程度更高，忽视了对学生学习过程的综合评价，忽视了学生的参与程度，忽视了学生的思维方式，导致评价结果的片面性，随着大数据技术的不断发展，其在教育中的应用逐步深入，为完善数学教学评价体系提供了新的思路和手段，同时也为完善数学教学评价体系提供了新的思路和途径，是我国数学学科的一项重要课题，也是我国数学学科的一项重要课题[1]。通过资料的收集和分析，使学生的学习状态和教师的教学质量得到更准确地把握，为构建科学、全面的教学评估体系打下基础，因此，提升教育推进教育改革，成为探索大数据背景下大学数学教学评估体系如何完善的重要课题。

一、当前大学数学教学评价体系现状

（一）传统数学教学评价体系的特点

传统的大学数学教学评价体系，在注重结果量化考核、忽视学习过程中的动态变化和学生个体差异的情况下，主要依靠期末考试和课堂测试结果来评价学生的学习成绩，通常评价标准单一，以考查学生成绩为主，对课堂讨论、课外活动、自主学习等方面的投入和进度考虑不够充分[2]。教师的教学质量评价往往依赖于学生的期末评价反馈或课堂表现，且评价周期较长，缺乏实时性和针对性，教师在教学过程中遇到的问题及其教学方法的有效性很难得到及时反映。

（二）大数据在数学教学中的初步应用

随着信息技术的进步，大数据在数学教学中的应用逐渐展开，其潜力也逐渐显现，虽然目前还处于起步阶段，但一些大学开始利用作业提交、在线讨论、学习系统（LMS）和在线平台收集学生的学习资料对资料的分析为教学决策提供支持，这些平台可以实时跟踪学生的学习行为，帮助教师识别学生的学习短板，并在教学中进行个性化的反馈，通过数据的分析，为学生的学习行为提供[3]。

二、当前大学数学教学评价体系的问题

（一）评价体系设计不合理

大学数学教学评价体系设计不足，注重结果评价，忽视学习过程评价，这是显著问题，多数评价体系依赖期末考试成绩，或者课堂测试，衡量学生单项标准，传统考试形式难以考核学生思维能力，也难以考核解决实际问题能力，无法准确反映学生综合能力，也无法反映学生成长过程。

（二）大数据技术的教师使用水平较低

大数据技术在教育领域应用前景广阔，但在大学数学教学中，很多教师还在起步阶段，他们缺乏技术知识，也缺乏资料分析能力，教学评估和决策难以利用现有工具，一些大学引进了学习管理系统，也建立了网上平台，但教师数据挖掘能力不足，教师分析能力也不够，他们只能依赖系统提供的基础数据，无法有效利用现有工具，无法进行教学评估，也无法做出决策。

（三）教师对新评价体系的接受度较低

教师们习惯传统教学方式，他们常依赖期末考试成绩，考试成绩是主要考核标准，他们对新评价体系不熟悉，他们也不太信任新体系，新体系要求采集学习数据，数据是实时的，教师需分析这些数据，这增加了教师的工作量，他们缺乏技术支持，他们也缺乏培训，一些教师怀疑新体系效果，他们担心影响教学灵活性，他们还担心个性化教学，教师需学习新技术工具，他们还要掌握资料分析方法。

三、大学数学教学评价体系的构建策略

（一）优化评价指标体系

学生自主学习能力、创新思维、课堂参与度、解决问题能力、团队合作精神等更多维度都应该加入评价指标中，这些指标在不依赖期末成绩或课堂测试的情况下，能够更加精确地衡量学生在学习过程中的多方面表现，另外，采用动态调整的方式，针对不同学生的学习特点和个性差异，对学生出现的问题进行及时反映，并对评价体系进行个性化设计。

（二）整合大数据技术与数学教学评价

教师可以整合大数据，实时跟踪学生动态，收集多维度的数据，包括学习进度，作业完成情况，课堂互动频次，帮助诊断薄弱环节，支持个性化教学，使用 DataMining 技术，识别关键因素，影响学习效果，提供决策依据，调整教学方式，减少延时反馈，实现实时评价。

（三）推动教师与学生的协同参与

教师要及时识别学生的学习进度和问题所在，通过实时分析学生的学习数据根据数据反馈调整教学策略;同时，学生也要积极参与评价过程中，借助数字化平台，了解自己的学习状况和成长轨迹，对自己的学习进行反思和调整，这种双向互动的合作模式，可以加强师生之间的反馈循环，让教学过程更具个性，让学生的学习质量更好地提升，让学生的学习质量更好地提升。

结语

构建更加科学全面的教学评价体系，促进教育质量的提升，通过优化评价指标体系，整合大数据技术，促进师生协同参与，但在技术、师资力量和接受程度等方面，系统的实施和推广仍面临挑战，随着大数据应用技术的不断发展和教师数据素养的未来的数学教学评价将更加个性化，能够更好地为学生的全面发展服务，为不断提高的教学质量服务，是数学教学评价工作的重中之重。

参考文献

[1]孙峰.“双一流”建设背景下我国高校教学科研人才多维度评价体系构建探析:以华南理工大学为例[J].科技管理研究,2022,42(14):79-84.

[2][1]陈春莲.大数据下大学教学评价模型构建研究——评《数据、模型与决策》[J].中国科技论文,2020,15(01):I0001-I0001.

[3]陈春莲.大数据下大学教学评价模型构建研究——评《数据、模型与决策》[J].中国科技论文,2020,15(01):I0001-I0001.

作者简介：郑丹萍（1998-），女研究方向：统计学