摘要：现在开放教育已经进入用数据建模分析教与学效果的大数据时代，对教与学过程的产生的数据进行建模分析，让传统教育的教师从过去低效的评价观念中走出来，做出适应大数据时代发展的教育教学决策。现在对学习者的考核评价发生在课程学习结束，不能很好的引导和激励学习者高效的学习。考核评价体系缺少规范性和科学性。对现在开放教育评价体系进行全面的革新，适应现在大数据时代的发展，推动开放教育更好的发展！
关键词：大数据评价体系个性化学习
随着建设学习型社会深入人心和大数据在开放教育中融合，开放教育迎来了发展新时期。随时随地就可以学习，大大降低学习者学习门槛，开放教育的学生数量变的日益庞大。相对于传统的教育模式，企事业单位对接受开放教育学习者缺少认同，开放教育的毕业证含金量受社会用人单位质疑。开放教育是传统的大学教育的重要补充，在宽进严出的入学模式下，开放教育以自主学习、个性化、多样化的学习形式，构建科学合理的人才评价系统，从而保证教师教学和学生学习的质量，培养高素质的毕业人才，对我国开放教育的发展有着重要意义。
一、教育大数据时代的内涵
所谓的大数据是挖掘的数据量巨大到很难在有限的时间范围内用常规软件工具进行收集、分析、处理的数据集合。大数据具有海量数据的规模性、数据流转的高速性、数据的多样性、数据的价值性等特征。教育大数据有广义和狭义之分。广义的教育大数据指日常教育活动中所有人的行为数据；狭义的开放教育大数据是指学习者在学习过程中采集的学习行为数据，主要来源于开放教育的教学与管理平台。不是因为数据的规模大就称为大数据，利用特定的数据模型，对收集的数据进行处理，分析出学习者学习行为之间的内在联系，理清逻辑关系，根据分析的数据报告制定教学决策的数据称之为开放教育大数据。
二、开放教育教学质量评价的现状
开放教育的教学质量评价标准一般由办学机构相关部门制定。随着信息技术的飞速发展，开放教育教学手段的更新，学习者的学习习惯的变化，原有的教学质量评价体系已不能适应开放教育发展的需要。
（一）开放教育教学质量评价制度欠实效性
开放教育对学习者考核体系的评价是对教与学效果考核评价的结果。传统的教育模式可以通过领导听课、考试来评价教学质量。但开放教育的学习环境相对自由和不固定，很难做到“以评促教”的目的，开放教育的网上评价不够全面，一般正面反馈多，负面反馈少。学习者的反馈信息不能够及时的处理，不利于对评价者形成激励机制。
（二）评价标准不尽科学
开放教育的评教部门在评价时不考虑专业，采用学校统一标准，难以准确反映各专业及各课程特点；教师在教学中按照评教部门的标准来安排教学，不利于教学改革和创新；对教与学的评价考核经常靠印象随便打分，不能真实的反映学习者的学习效率。开放教育覆盖范围广，学生规模大，加大了对教与学的难度，评价工作更加复杂化，难以对教学质量进行衡量比较。制定教与学考核标准时，、全面采集教学和学习的相同的因素作为考核标准，对个体学生和具体专业没有针对性。
（三）评价主体不能积极配合
当前开放教育的教学质量主要由教务处来评价，很少通过外部来中介和用人单位来评价。在评价中很多老师特别是兼职教师不配合甚至有抵触情绪，开放教育教学质量评价难免流于形式，难以全身心投入教学。开放教育的学生水平良莠不齐，对自己的不高，自主学习积极性比较低，很多学习者认为只要及格就可以，这种功利性学习，很少积极的配合教学评价工作。
三、大数据时代开放教育考核评价改革的思考
在开放教育考核系统中，教学过程和在线练习过程的各个环节都会收集大量的数据。这些数据涉及学生学习行为的有价值的信息，对这些数据进行分析将帮助开放教育考核评价体系更科学有效。
（一）加快建立利用大数据评价教学质量的管理制度
数据驱动教育改革，开放教育的管理机构要转变观念和习惯，落实到远程教育考核评价体系改革上，应以“大数据”的意识作为评价教师教学和考试改革的方向，教师要以大数据为指南，根据大数据分析组织教学计划和考试命题。根据数据的分析，制定更能激发学生学习积极性的课程设计，激励学成更好的学习，激发学生学习反馈的积极性。利用数字信息化技术建立无纸化考核评价系统。主管部门加强对学生数据信息的保护，建立规范的监管制度，杜绝数据的外泄。
（二）加快对大数据在开放教育评价教学质量的技术支持
开放教育机构要加快做好数据整合工作。开放教育的教学和考核评价体系等各业务间出现了大量的数据交换需求，数据交换结构复杂，数据的整合是数据采集的前提。对各开放教育机构建立标准化的数据采集方法。根据教学目标和评价的需要，加快应用工具开发，实现教学和练习、考试等学习节点之间的系统数据的收集。
（三）建立挖掘学生数据的路径和指标
学生学习行为数据的挖掘和分析对教学评价数据的收集有着重要的影响。所有的考核评价体系都要围绕着学生学习的有效性来构建，学生在线学习路径选择、学习日志、学习进度、作业完成这些数据都会在学习中产生。根据学生在线学习的有效性的影响因素进行建模分析，挖掘对考核评价最有效反馈的数据。加快考核体系从评价到服务的转型，使开放教育的考核评价体系不仅仅是评价还应该对学习者的学习过程的激励、总结得以体现。这样考核才更科学，学习者的学习才更有效，更个性化。
（四）加快构建科学的考核评价体系
大数据时代，开放教育的考核评价不仅仅是借助数据进行细节的完善，需要变革传统的整个开放教育形态。教育管理部门制度政策、信息技术在教育上运用为教学评价体系改革提供了保障。考核评价体系变革的核心是建立开放教育的评价服务体系，从原来传统的偏重分数，转变到对学习者学习过程的评价，即在学习过程中的学习鼓励，学习总结。为构建个性化的学习环境服务。对学生的考核数据收集和建模，建立多样化的考试系统，学生可以自主的选择考试模式。传统的在线测试平台，学习者要取得平时成绩，需完整的做完平台里的测试题。而测试系统里里的考题考察的知识点多次重复，学习者被迫重复练习，学习效率低下。考试系统根据学习者的数据收集，针对学习者掌握不好的地位，多次让学生练习，直到完全掌握，练习过程中产生的数据反馈给课程开发教师，教师可以有针对性的进行答疑，为个性化学习服务。在课程学习结束前，针对本课程学习者在不同学习过程中测收集的数据进行建模汇总，得出本学科的学习分析报告书代替传统远程教育的考试分数。更好的激励学生，为学生个性化学习服务，开放教育评价体系应该把评价与教学同时进行，构建科学评价体系。
四、结束语
随着信息技术的发展，大数据加快在开放教育中应用，传统的开放教育中的问题能找到行之有效的解决方法。随着“互联网+”时代的到来，智能设备的日益普及及无线网络覆盖范围的日益扩大，大数据为基础的教学评价体系在新的教学形式无疑会在今后的教学中发挥更大的作用，让学生利用碎片化时间进行随时随地的更科学有效的学习确实提高学习者的学习效果。以大数据为基础的教学质量评价体系讲很好的促进移动学习与终身学习的发展。
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作者简介
刘筱姝，女，湖南常德，慕尼黑大学硕士，国家开放大学教务部，研究方向为成人远程教育
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