當前普遍存在的高校課堂教學數據失真，成為制約教育質量提升的瓶頸。數字化校園的普及與“互聯網+”技術的廣泛應用，為高校課堂大數據式管理與教學質量動態監控提供了新的契機。在“高校課堂信息化管理單機系統”多年實踐的基礎上，筆者提出構建基于“互聯網+”的高校課堂管理系統，以期走出高校課堂教學數據失真困境、推動教學回歸到高校的工作中心。
高校課堂教學數據失真困境
課堂教學數據失真及危害
高校課堂教學數據失真，即評學、評教數據的缺失或偏離實際。常見的評學數據包括反映學生出勤情況的考勤分，反映學生學習態度及參與討論等課堂表現情況的平時分，反映學生課內外練習鞏固情況的作業分，反映教學效果的期中、期末考試分等。
評學數據失真包括：一是考勤分失真，如考勤頻率過低，或考勤基本不影響評學結果、淪為走過場。二是平時分失真，如教師對課堂討論表現突出的學生僅限于口頭激勵，對手機上網、聊天等“隱形逃課”現象未作約束，平時分僅依據對學生的模糊印象給分。三是作業分失真，如學生上網抄寫答案或相互抄襲，教師往往對此心有余而力不足，難以杜絕，一些教師甚至放棄布置作業。四是考試分失真，如一些教師考前劃考試范圍，或者降低考題難度。
評教包括同行評教、專家評教和學生評教等。前二者的失真主要受限于聽課覆蓋面等方面。學生評教已在我國高校廣泛開展，學生參與度高、數據量大，但爭議也最為激烈。一般認為，學生評教總體上有其客觀性，但涉及具體教師時可能出現較大的偏差。
課堂教學數據失真在我國高校中具有普遍性，動搖了教學質量保障的基礎。從外部質量保障來看，課堂教學數據失真一方面導致教育評估機構無法實現對教學過程的動態監控，使得對課堂教學的質量控制難以落到實處。另一方面，它也導致在高校排行榜中教學質量的直接指標減少甚至消失，而較易收集與比較的科研數據占據主導地位，其直接結果就是科研倍受高校重視、課堂教學被邊緣化。
從內部質量保障來看，課堂教學數據失真扭曲了對師生的激勵機制。在學生方面，當今的學生更注重在評學的基礎上進行學習。當學生們不時發現，在分數方面上課認真聽不如期末背“重點”，甚至到不到課都沒多大差別的時候，學習的積極性就會受到很大影響，而自制力不足的學生將得不到足夠的外在約束。
在教師方面，本應是“ 嚴師出高徒”，然而，當學生評教數據失真時，一些教師不是通過提高教學水平來提高學生評教分，而是通過“放水”、高分互換等方式走捷徑。在這一背景下，嚴師更易引起個別學生的不滿，成為被學生評教逆淘汰的高危人群。
筆者隨機抽取福建省某高校(以下簡稱F 高校)18 個班級進行連續1 周的調查，結果顯示出勤率達100%的5門課程，教師的學生評教平均分低于出勤率最低(30%~50%)的5門課程教師的平均分。此時嚴師不但要付出獎金、工資、甚至是職稱等方面的物質代價，還在精神上受到沉重打擊。這與教學質量保障的目標背道而馳。
課堂教學大數據采集：“互聯網+”課堂管理系統
“互聯網+”課堂管理系統的流程設計
“互聯網+課堂管理系統”的設計思路是將“互聯網+”融入課堂教學數據的采集與應用過程，即借助校園WiFi 或移動互聯網，使用電腦網頁或微信等手機應用軟件接入數據平臺，通過座位管理實現對學生的快速定位，實現考勤、教學互動、課內外作業等課堂教學數據的高效采集、整合與分析，在多個信息終端實時動態共享、分層檢驗(如圖1 所示)。
“互聯網+”課堂管理系統的功能設計
一是數據采集多元高效。本系統通過座位管理實現對學生的快速定位，可以在數秒之內完成單個學生的定位與數據記錄。教師、學生、管理人員等可以藉此高效地完成課堂教學數據的精確記錄與共享，實現數據采集的多元化。
二是數據可分層檢驗且具可比性。為避免數據失真，系統可以實現數據分層檢驗：學生可以及時檢驗與自己相關的評學數據是否客觀公正;高校管理人員可以抽取一定數量的班級，在課堂上同步采集評學數據，以實時檢驗教師采集的數據的可靠性;
評估人員等可隨機抽取若干高校的若干班級，同步采集評學、評教數據，以估算各高校不同專業所共享的課堂教學原始數據的“失真系數”。根據共享數據與失真系數可以大致估測出各高校各專業的真實情況。在此基礎上，各高校的各個專業的數據在全國范圍內即具備了一定程度的可比性。
三是數據共享實時動態。利用數據的實時共享功能，可解決數據碎片化問題。按照需要設定學生、教師、高校管理人員、學生家長、教育評估人員，甚至是高校排行榜工作人員等的共享級別，在不同權限范圍內實時共享課堂教學大數據，這樣不同層次、不同類別的數據將組成一個嚴密的教學質量監控體系。
四是數據類型開放彈性。當前尚未形成一個高校教學質量的統一標準，所以應當采集的課堂教學數據，除了前文所涉及的一些基本類別之外，還有可能需要采集新的數據類型。本系統作為一個數據采集和管理的平臺，可以增減數據類型以適應發展需求，使得系統具備了較好的成長性。
課堂教學大數據的應用
改進評教與激勵良師
拒斥高分互換、嚴師低評
高分互換與嚴師低評是學生評教數據失真的難點問題，應用課堂教學大數據，當可較為有效地加以解決。在高分互換現象中，教師一般是主動方。對此，管理人員可以通過課堂教學數據的動態監控，準確識別教師的不當評學行為，并予以相應的處理。當教師不當評學的代價遠高于“收益”時，這一行為將得到有效遏制。
對于嚴師低評的難題，一方面需要本著“要對教師負責(參與評教)，先對自己負責(表現合格)”的原則，篩出“一票否決”的高發主體。如管理人員可以檢測、統計學生的出勤與課堂表現等數據;對低于一定閥值的學生，可以降低其評教比重，直至取消評教資格。另一方面，遏制高分互換現象，提高教師的整體嚴格程度，也有助于學生回歸正常心態，減少報復性低評。
對于影響學生評教的其他因素，如學生年級、班級規模、課程性質等，可以在分類評教的基礎上，通過大數據統計出它們與學生評教數據的相關系數，再據此對評教的原始分數進行修正。
通過課堂教學大數據的挖掘，學生評教將更準確地反映出教師的教學水平與教學態度。同理，同行評教與專家評教也將更加精確。在基于課堂教學大數據的教學質量保障制度下，嚴師與良師將成為教師的內在追求。
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與科研相比，當前高校教師的教學水平在職稱晉升、跨校流動的過程中受到的影響微乎其微。借助于全國高校的課堂教學大數據共享，教學評估機構、排行榜編撰機構可以根據專業標準和質量保障標準進行數據檢驗和挖掘，使得不同高校的教師教學水平具有可比性，實現教師教學水平的第三方評估。
這樣一方面可以將教學水平納入教學評估與高校排行榜的指標體系，克服第三方中介評估有效性不強等問題;另一方面，一旦教學人才與科研人才對高校的排名有同等的影響力，那么教學在高校中的邊緣化地位將得到根本改變，教師在職稱晉升與跨校流動過程中，教學能力也將與科研能力一起受到同等的重視。
從教師激勵角度看，這一機制將與評教共同構成對良師的高校外部、內部激勵，充分激發高校教師提高教學水平、用心教學的熱忱。
精確評學與引導學生
培養優良的學風是高校教學的重要一環。當所有的高校教師都精確、高效、實時地進行評學，并與學生及其家長共享學生的課堂數據之時，大學生既有動力、也有壓力保持勤奮學習的狀態。對于一些自制力不足的后進學生，教師和輔導員可以通過動態監控防微杜漸。當發現學生接近或達到特定閥值時，及時向學生及其家長提出預警，多方合力，將問題解決在萌芽階段。
國內的大學生在課堂發言方面總體偏向于沉靜，在案例教學、師生互動等教學環節中，學生往往心中有所思而不主動發言;也有一些學生抱著“事不關己”的消極心態根本不打算在課堂上發言。系統的“搖號答題”功能使得全體學生須高度集中注意力應對答題壓力;穿插使用，既能有效調動學生的積極性，又可營造張弛有致的教學節奏，提高學習效率。
在課內外作業方面，系統的站內查重功能可以引導學生獨立進行思考與撰寫，避免抄襲敷衍。作業數據可以長期保存，同時也更要求教師認真出題、仔細批閱。
在更高的層面上，可以通過舉行畢業會考、學業競賽等方式進一步完善評學數據。法國的精英學校(grandes écoles)對畢業生進行排名的做法有益于學生學習質量的提高，課堂教學大數據亦可為我國高校的此類措施提供可靠的基礎。
革除課堂教學數據失真、教學質量不高的積弊任重而道遠，使基于課堂教學大數據的質量保障從外在約束逐步內化為高校師生、管理人員的內在信念或為必由之路。與此同時，我們也要看到，課堂教學大數據的采集與應用對教師的教學能力、課堂管理能力乃至教學理念都提出了極高的要求。
對于提高教學質量而言，課堂教學大數據的采集與應用也只是邁出了必要的第一步。我們期待，通過在實踐中的改進和完善，課堂教學大數據能有助于最終形成學生好學、教師樂教、高校自覺追求教學質量的具有中國特色的教學質量文化。
