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摘要:疫情期間很多中外合作辦學(xué)專業(yè)紛紛開始遠(yuǎn)程授課的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)方式。然而，網(wǎng)絡(luò)課程的教學(xué)質(zhì)量難以把握，具有學(xué)生狀態(tài)難以全面監(jiān)控、缺乏對教師的監(jiān)督機(jī)制、課后反饋和輔導(dǎo)困難等問題。課程教學(xué)效果進(jìn)行有效評價是教學(xué)的效果的重要方法。本論文對本校中外合作教學(xué)中實(shí)施網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的課程，針對學(xué)生和任課老師所具有的特點(diǎn)，設(shè)計了適用于疫情期間中外合作專業(yè)網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)評價的一套具體方法，該方法利用當(dāng)前熱點(diǎn)的人工智能技術(shù)，不僅能充分利用傳統(tǒng)教學(xué)質(zhì)量評價模式的優(yōu)點(diǎn)，而且能結(jié)合深度網(wǎng)絡(luò)模型對圖片和視頻等大數(shù)據(jù)的處理，具有評價客觀和全面的優(yōu)點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：中外合作；教學(xué)質(zhì)量；教學(xué)評價；網(wǎng)絡(luò)課程

1引言

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和社會的進(jìn)步，高等教育開始逐漸從精英化向大眾化發(fā)展[1-2]。因此，使高等教育更好地適合我國國情，并滿足國家和社會對高層次人才的需求，是高等教育改革急需解決的問題[3-5]。教育教學(xué)水平的提高，不僅需要有大量具有優(yōu)良品德和高水平教學(xué)能力的優(yōu)秀教師[6-8]因此，因此，提高教師質(zhì)量并完善教師隊(duì)伍建設(shè)是目前高等教育當(dāng)前和今后長期需要解決的迫切任務(wù)，而建立完善的教學(xué)質(zhì)量考核評價制度是保證該任務(wù)順利實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵[9-10]。自2020年3月以來，因?yàn)槿蛞咔樵颍蟛糠值闹型夂献鲗I(yè)的學(xué)生都開始實(shí)施網(wǎng)絡(luò)教學(xué)。然而，目前已有的教學(xué)評價方法主要適合于傳統(tǒng)的課堂教學(xué)，往往借助單一的評價方式，評價的結(jié)果取決于學(xué)生和教師的評價，由于這樣的評價方法無法細(xì)分到每條規(guī)則上，對于“評什么”和“怎么評”存在著較大的爭議。因此，無法將傳統(tǒng)的教學(xué)質(zhì)量評價方式直接應(yīng)用于應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中。對于中外合作專業(yè)的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)而言，開發(fā)出一套客觀、全面和標(biāo)準(zhǔn)的評價體系是需要迫切解決的問題。

2傳統(tǒng)的教學(xué)質(zhì)量評價存在的問題

傳統(tǒng)的教學(xué)質(zhì)量評價機(jī)制雖然取得了較大的進(jìn)步，但仍然存在著一些問題：(1)評價的主體單一。大部分的高校往往采用以學(xué)生為主、以督導(dǎo)為輔的教學(xué)質(zhì)量評價機(jī)制，從總體上來說，學(xué)生的評價雖然在一定程度上反映了課程教學(xué)質(zhì)量的教學(xué)水平，但有時也存在著評價不客觀、不真實(shí)的情況，同時高校的督導(dǎo)也無法做到對每位教師的全面評價，因此，引入更多的評價主體，構(gòu)建多個評價主體共同作用的評價體系是一個需要解決的問題。(2)評價的參照指標(biāo)不全面。評價的參照指標(biāo)往往就是若干評價原則，體系結(jié)構(gòu)不夠完善，包含的指標(biāo)大部分是對作業(yè)是否按時批改、上課是否互動、是否及時考勤等信息進(jìn)行評價，評價的指標(biāo)不全，很難實(shí)現(xiàn)對教師的課堂教學(xué)效果進(jìn)行真實(shí)的評價。因此，如何有效地設(shè)出一個全面的參照指標(biāo)體系，從而構(gòu)建更全面和綜合的評價系統(tǒng)是影響評價評價真實(shí)度的關(guān)鍵問題。(3)雖然高校教學(xué)質(zhì)量評價體系的構(gòu)建是一個熱點(diǎn)問題，但是目前已有的研究通常側(cè)重構(gòu)建教師評價的理論體系，而對于具體如何去實(shí)現(xiàn)，缺乏有效的模型，同時多種理論各有可取之處。如何有效融合各種評價指標(biāo)，并將其加入模型設(shè)計中，是將評價體系進(jìn)行落地并實(shí)時應(yīng)用的保障性問題。本論文將致力于解決以上三個問題，即構(gòu)造更為完整的指標(biāo)體系，結(jié)合學(xué)生、督導(dǎo)、考勤系統(tǒng)、作業(yè)提交系統(tǒng)、課堂攝像頭所提供的多模態(tài)信息，構(gòu)建一個具有較大表示能力的模型。該模型能夠融合以上多方面提供的信息，對教學(xué)質(zhì)量的水平進(jìn)行全面綜合的判斷，并基于判斷的結(jié)果給出具體的改進(jìn)錯誤，實(shí)現(xiàn)對教師教學(xué)的全方位正反饋。

3評價體系設(shè)計

3.1課程教學(xué)評價參考指標(biāo)體系的設(shè)計

課程教學(xué)評價參考指標(biāo)體系的設(shè)計將在原來有的學(xué)生和督導(dǎo)評價體系的基礎(chǔ)上，利用現(xiàn)代信息技術(shù)，使得高校中均普遍存在各類系統(tǒng)，如考勤管理系統(tǒng)、作業(yè)提交和批改系統(tǒng)、小組談話記錄系統(tǒng)等信息能被有效應(yīng)用，這些系統(tǒng)中蘊(yùn)含了重要的信息，與課程教學(xué)質(zhì)量有著非常密切的關(guān)系，將這些信息均作為教學(xué)質(zhì)量評價參考體系的組成部分，從而設(shè)計一個完整的指標(biāo)體系。教學(xué)質(zhì)量評價體系的參照指標(biāo)主要包括：考勤系統(tǒng)、學(xué)生評價系統(tǒng)、上課視頻、作業(yè)提交和批改系統(tǒng)和小組談話記錄系統(tǒng)，其體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

3.2數(shù)據(jù)的預(yù)處理

參考指標(biāo)體系中對應(yīng)的數(shù)據(jù)均是服務(wù)器中存在的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)往往無法沒有標(biāo)簽，不能采用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來直接學(xué)習(xí)。因此，需首先對這些進(jìn)行預(yù)處理，即對這些數(shù)據(jù)加上標(biāo)簽。當(dāng)數(shù)據(jù)加上標(biāo)簽后，就可以將其輸入深度模型并模型進(jìn)行訓(xùn)練。例如，對考勤管理系統(tǒng)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理時，就可以將其當(dāng)場出勤人數(shù)與班級總?cè)藬?shù)的利率作為數(shù)據(jù)，而標(biāo)簽則是某一比例對應(yīng)的教師對學(xué)生管理能力的分值，這樣就實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的打標(biāo)簽。要利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來學(xué)習(xí)教師評價系統(tǒng)，需要對參照師表系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化處理：(1)考勤系統(tǒng)：將上課對應(yīng)的出勤率作為數(shù)據(jù)，而標(biāo)簽為老師對上課的管理能力，此時的標(biāo)簽設(shè)計如下：a)出勤率為95%的數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)簽為老師對學(xué)生的管理為“優(yōu)”；b)出勤率為80%-95%的數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)簽為老師對學(xué)生的管理為“中”；c)出勤率為小于80%的數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)簽為老師對學(xué)生的管理為“差”。(2)學(xué)生評價系統(tǒng)：學(xué)生評價系統(tǒng)的數(shù)據(jù)則直接將規(guī)則作為數(shù)據(jù)，而學(xué)生給出的評價作為標(biāo)簽。(3)上課視頻系統(tǒng)：上課視頻系統(tǒng)將視頻幀作為數(shù)據(jù)，每個視頻幀中學(xué)生抬頭的數(shù)量和做筆記的數(shù)量作為輸入，此時標(biāo)簽設(shè)計如下：a)抬頭和作筆記的人數(shù)超過90%時對應(yīng)的標(biāo)簽為上課教學(xué)效果為“優(yōu)”；b)抬頭和作筆記的人數(shù)超過75%-90%時對應(yīng)的標(biāo)簽為上課教學(xué)效果為“中”；c)抬頭和作筆記的人數(shù)超過60%-75%時對應(yīng)的標(biāo)簽為上課教學(xué)效果為“差”。(4)作業(yè)提交和批改系統(tǒng)：上課視頻將視頻幀作為數(shù)據(jù)，其中學(xué)生抬頭的人數(shù)和做筆記的人數(shù)作為輸入，此時標(biāo)簽設(shè)計如下：a)學(xué)生及時提交作業(yè)同時教師在規(guī)定時間內(nèi)批準(zhǔn)完畢時，對應(yīng)的標(biāo)簽為教師對作業(yè)的管理能力為“優(yōu)”；b)學(xué)生未及時提交作業(yè)或者教師未及時批改作業(yè)，拖延至規(guī)定時間的一個星期內(nèi)時，對應(yīng)的標(biāo)簽為教師對作業(yè)的管理能力為“中”；c)學(xué)生未及時提交作業(yè)或者教師未及時批改作業(yè)，拖延至超過規(guī)定時間多于一個星期時，對應(yīng)的標(biāo)簽為教師對作業(yè)的管理能力為“差”。(5)答疑系統(tǒng)：統(tǒng)計每周老師答疑的次數(shù)，來評價老師對課外輔導(dǎo)的重視程度，此時標(biāo)簽設(shè)計如下：a)每周答疑次數(shù)超過5次時對應(yīng)的標(biāo)簽為教師對課外輔導(dǎo)重視程度為“優(yōu)”；b)每周答疑次數(shù)多于2次少于5次時對應(yīng)的標(biāo)簽為教師對課外輔導(dǎo)重視程度為“中”；c)每周答疑次數(shù)少于2次時對應(yīng)的標(biāo)簽為教師對課外輔導(dǎo)重視程度為“差”。(6)小組談話系統(tǒng)：統(tǒng)計每次小組中督導(dǎo)和教師的語音談話，語音的標(biāo)簽需要手動標(biāo)記。當(dāng)某語音反映的教師教學(xué)比較正面時，設(shè)計相應(yīng)的教學(xué)評價標(biāo)簽，當(dāng)反應(yīng)師德比較正面時，設(shè)計相應(yīng)的教師師德標(biāo)簽。

3.3深度模型的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)

為了使得構(gòu)建的教學(xué)質(zhì)量評價體系能夠進(jìn)行實(shí)際的應(yīng)用，擬設(shè)計一個基于深度模型的教學(xué)質(zhì)量評價系統(tǒng)。該教師質(zhì)量評價系統(tǒng)采用帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，將標(biāo)簽作為對應(yīng)的輸出，端到端的訓(xùn)練深度網(wǎng)絡(luò)模型。由于該系統(tǒng)需要考慮多模態(tài)的信息，因此網(wǎng)絡(luò)要設(shè)計為并行結(jié)構(gòu)，使得多模態(tài)信息能夠有效融合。采用VGG16作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，如圖2所示，該網(wǎng)絡(luò)共包含16個需要學(xué)習(xí)參數(shù)的卷積層和全連接層，第1層為3個64*3*3的卷積核，第2層為2個3*3的卷積核，第3層為3個256*3*3的卷積核，第4層為3個512*3*3的卷積核，第5層為3個512*3*3的卷積核，前5層的每一個層都是下采樣層，實(shí)現(xiàn)特征為原來的1/2，最后為兩個4096的全連接層。VGG16的初始參數(shù)是通過ImageNet進(jìn)行訓(xùn)練，然后將訓(xùn)練好的模型用于作為教師評價體系的初始模型。對于圖1所示的教師評價體系，僅有上課視頻為二維數(shù)據(jù)，因此可以直接作為網(wǎng)絡(luò)的輸入。其他服務(wù)器上的數(shù)據(jù)以及語音數(shù)據(jù)都是1維數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)則放在倒數(shù)第二個全連接層，而輸出端的神經(jīng)元的數(shù)量由于1000修改為方案2中標(biāo)簽的數(shù)量。因此，基于VGG16的改進(jìn)模型如圖3所示：在建立了教師評價的深度學(xué)習(xí)模型后，就可以利用前面采集的數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，其優(yōu)化的損失函數(shù)如下所示：其中W為要求解的權(quán)重矩陣，即模型中的參數(shù)矩陣，S為每個輸入數(shù)據(jù)的預(yù)測值，Y為真實(shí)標(biāo)簽；λ2為正則化因子，通常取值為大于0小于1的數(shù)值。W1表示采用1范數(shù)對參數(shù)W進(jìn)行正則化，以使得學(xué)習(xí)的參數(shù)矩陣盡可能的稀疏化。當(dāng)公式(1)所示的損失函數(shù)小于預(yù)設(shè)的閾值時，訓(xùn)練結(jié)束。此時對于任意教師對應(yīng)的輸入數(shù)據(jù)x，即可以得到其對應(yīng)的輸出，即該教師在各個指標(biāo)體系上的得分F(x;W)。如果想要進(jìn)一步得到該課程質(zhì)量的綜合評分，可以在圖3后增加Softmax層，其對應(yīng)的輸出為：其中，F(xiàn)tx;W,i表示網(wǎng)絡(luò)的第i個輸出端的值，因此，最后的分?jǐn)?shù)就是每個參照指標(biāo)的權(quán)重乘以公式(2)對應(yīng)的概率并乘以100，即可以得到分?jǐn)?shù)mark為：i=1ix;W,i其中，αi為網(wǎng)絡(luò)的各個輸出端權(quán)值，即參考指標(biāo)的權(quán)值，并滿足∑i=1Nαi=1。因此，對課程的綜合評分可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出F以及相應(yīng)的權(quán)值αi(∑i=1Nαi=1)進(jìn)行加權(quán)來得到。

4結(jié)束語

為了更好地實(shí)現(xiàn)對疫情期間中外合作專業(yè)網(wǎng)絡(luò)的課程教學(xué)評估，從而實(shí)現(xiàn)對課堂教學(xué)質(zhì)量的持續(xù)改進(jìn)。本文實(shí)現(xiàn)了一種綜合各類指標(biāo)的評估系統(tǒng)，該系統(tǒng)全面綜合了考勤系統(tǒng)、學(xué)生評價系統(tǒng)、上課視頻系統(tǒng)、作業(yè)提交和批改系統(tǒng)、答疑系統(tǒng)和小組談話系統(tǒng)。將課堂獲取的視頻數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，并在輸出端融合其他如考勤系統(tǒng)、學(xué)生評價系統(tǒng)和答疑系統(tǒng)等數(shù)據(jù)，從而獲得最終的教學(xué)質(zhì)量評價結(jié)果。

作者:鐘珊 潘威 單位:常熟理工學(xué)院 計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院