基于大数据分析的大学数学公共课教学质量提升研究

　　摘要：大学数学公共课是理工科专业必修的一类课程，不仅是学习其他专业课程的基础，而且是培养学生理性思维和创新思维的重要载体，因此大学数学公共课教学质量在整个人才培养的进程中有着非常重要的地位。本文主要探讨了如何基于大数据分析提高大学数学公共课教学质量，主要内容包括应重点关注的方面和可行的途径。

　　关键词：大数据分析大学数学公共课教学质量

　　引言

　　教育部于2018年6月21日在四川省成都市召开新时代全国高等学校本科教育工作会议。会议强调，坚持“以本为本”，推进“四个回归”，加快建设高水平本科教育、全面提高人才培养能力。根据会议和相关文件精神，我们应更加重视本科教学，把提升本科教学的质量作为人才培养的重中之重来抓。而要提升本科教学质量，显然提高各门课程的教学质量则是非常重要的一环。哈尔滨工程大学致力于培养信念坚定、人格健全、乐于探索、务实笃行的一流工程师、行业领军人才和科学家。因此在哈尔滨工程大学这样以工科为主的大学里，数学类的公共基础课在所有开设的课程中所占的比例是非常大的，这是由人才培养的目标和现实的客观需要所决定的。

　　大数据也称巨量资料，是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以搜集、储存、管理和分析的数据。国际上通常用四个V来描述大数据的特征，即Volume（数量）、Value（价值）、Variety（多样性）和Velocity（增速）。哈尔滨工程大学数学科学学院工科数学教研部于2017年引进了海云天网上阅卷系统，该系统能够记录学生各门数学课程的答卷情况、教师的阅卷情况、学生对各门课程的知识点的掌握情况等大量的数据和信息。从2016年开始，工科数学教研部还对各门公共基础课程的考核方式进行了改革，学生一门课程的成绩由完成平时作业的情况、观看慕课和在线测试的情况以及期末考试的成绩综合评定给出，在这一过程中我们也记录并保存了大量的数据。这两方面的数据综合起来，显然符合大数据的特征。因此，要想充分提取这些大数据所包含的信息为提高教学质量服务，必须从大数据的视角采用处理大数据的特有方法来进行研究。通过大数据时代对教育模式的锤炼，不仅能够有效地提高教学质量以及学生学习水平、积极性，对明确教学方针、教学体系建设都有着更加针对性、科学性的作用，并且能够有效、准确地实现高瞻远瞩的教育模式。

　　一、国内外研究现状分析

　　国外大体上从下面三个维度研究了教学质量管理：一是研究影响教学质量的一些因素，二是研究如何构建教学质量的监控体系，三是研究如何建立有效的教学质量管理保障模式。国外的这些研究在理论上比较先进，而且其中一些优秀的实际案例也是值得国内研究相关问题的学者去学习、借鉴和反思的。近几年，国内学者也进行了大量对教学质量管理从理论和实践两个角度的研究，大致上也可分为三个维度：一是提高教学质量管理认识方面的研究；二是如何建立行之有效的教育教学质量保障系统研究；三是特别关注基础教育教学质量方面的研究。大体上我们可以将国内学者在教学质量方面的研究归纳总结如下：第一，在研究热点方面，主要研究仍集中于高等院校，特别是聚焦于构建教育质量保障体系方面的研究；第二，某种程度上存在着重理论轻实践的情况，实证性的数据和实例较少；第三，从宏观视角展开的研究相对较多，而从微观角度切入的个案、访谈研究则相对较少。

　　二、大数据背景下提高公共数学基础课教学质量应重点关注的方面

　　1.对公共数学基础课教学质量较好的学校进行深入分析：通过文献研究法、实地调研等方式，学习和总结公共数学基础课教学质量较好的高校的先进经验和做法。

　　2.对公共数学基础课教学质量的评价体系进行研究：对教学质量的定义给出清晰的界定，从内容角度评价教学质量，是教学质量研究的关键，也是高校提高教学质量的基础。本研究将基于学生学习和考试过程中产生的大数据，对于教学质量评价指标体系进行重新构建，使其更加科学和合理。

　　3.对公共数学基础课教学质量影响因素进行研究：本研究将从教学大纲的编制、教材的编写、教学资料的选择、MOOC的利用、教师平时授课的情况、学生学习的状态等方面，通过大数据进行量化分析，找出影响教学质量的关键因素。

　　4.对如何提高公共数学基础课教学质量进行研究：在对教学质量评价体系和影响因素研究的基础上，从学校、教研室和任课教师三个层面，分别提出建设性的建议和可行的操作方案。

　　三、提高公共数学基础课教学质量的可行途径

　　1.重新构建公共数学基础课教学质量的评价指标体系：对学生各门课程和各个知识点的学习情况、参与创新创业竞赛的情况、就业情况等这些与教学质量密切相关的因素和指标进行分类筛选和整理，以利于建立一套更为科学、合理评价公共数学基础课教学质量的评价指标体系。

　　2.获取研究所需要的大数据：定性指标和定量指标都应该纳入公共数学基础课教学质量的指标体系中。如何量化定性指标，如何获取研究所需的大数据，是解决教学质量评价问题首先必须要解决的一个问题。

　　3.基于大数据建立公共数学基础课教学质量评价模型：采用数学建模、数据挖掘、统计分析等方法对获取的教学质量大数据进行分析和整理，建立符合高校公共数学基础课教学质量实际情况的、具有更强操作性的评价模型。

　　4.对提高公共数学基础课的教学质量提出合理建議：在进行充分定性和定量研究的基础上，基于理论分析和所建立的数学模型，就如何提高公共数学基础课的教学质量，从学校、教研室和任课教师三个层面，分别提出建设性的建议和可行的操作方案。

　　作者简介：柴艳有（1982.2.25—），男，黑龙江省鹤岗人，哈尔滨工程大学数学科学学院副教授，主要从事大数据与人工智能、大学数学教学等方向的研究。