1. 引言
职业教育质量作为类型教育发展的核心价值基准，其人才培养效能始终处于社会焦点视域[1]。2022年12月国务院办公厅印发《关于深化现代职业教育体系建设改革的意见》，明确指出依托大数据技术推动教育教学与评价方式变革，深化产教融合评价改革，将企业真实项目完成度等纳入质量评价指标。课堂教学评价改革是高职院校推进教学改革、提高教学质量的关键措施，也是提升教学质量管理和实现长远发展的重要手段[2]，有利于高职院校“去除低质量课程，创建高质量课程”。因此，以深化课堂教学质量评价改革为切入点，大力推动高职院校课堂教学评价指标体系的创新，是当前我国高职院校加强教学质量建设的重要途径[3]。
2. 高职院校课堂教学质量评价的困境
2.1. 评价指标单一化
当前，高职院校的课堂教学评价指标往往过于单一，主要集中在教师的教学方法、教学内容和教学态度等方面[4]，而忽视了学生的学习效果、实践能力和职业素养等多维度的评价。这种单一化的评价指标难以全面反映课堂教学的实际情况，无法有效促进教学质量的提升。例如，一些评价指标仅关注教师是否完成了教学任务，而忽略了学生是否真正掌握了所学知识和技能。这种评价方式不仅不利于教师改进教学方法，也难以激发学生的学习积极性和主动性。
2.2. 评价方法传统化
高职院校的课堂教学评价方法大多沿用传统的问卷调查、学生评教等方式[5]，这些方法虽然在一定程度上能够反映教学情况，但缺乏科学性和全面性。首先，问卷调查的结果往往受到学生主观因素的影响，可能导致评价结果不准确。其次，传统的评价方法缺乏对教学过程的动态监测和实时反馈，无法及时发现教学中的问题并进行调整。例如，一些院校仍然依赖学期末的学生评教结果来评估教师的教学质量，这种方式无法及时调整教学策略，影响教学效果。
2.3. 评价主体局限化
高职院校的课堂教学评价主体通常局限于教师和学生，缺乏多元化的参与。这种局限化的评价主体导致评价结果的片面性，无法全面反映教学的实际情况。例如，企业导师、行业专家等外部评价主体的参与较少，无法从实践和行业需求的角度对教学进行评价。此外，学生在评价过程中往往缺乏足够的评价能力和客观性，可能导致评价结果的不准确。因此，评价主体的多元化是提高评价科学性和全面性的关键。
2.4. 评价结果反馈弱化
高职院校的课堂教学评价结果反馈机制不完善，导致评价结果的利用效果不佳。首先，评价结果的反馈不及时，教师和学生往往在学期末才能看到评价结果，无法及时调整教学和学习策略。其次，评价结果的反馈内容不具体，缺乏针对性和可操作性，无法有效指导教师改进教学方法和学生提高学习效果。例如，一些院校的评价结果仅简单地给出分数或等级，而没有具体的改进建议，这使得评价结果的指导作用大打折扣。
3. 基于OBE理念的高职课堂教学质量评价体系构建
3.1. OBE理念破解高职教学质量评价困境的价值意蕴
3.1.1. 明确目标，提升评价针对性
OBE理念强调教学活动要围绕学生的需求和能力发展展开，关注学生的个性差异，致力于促进学生的全面发展。无论是课程设置、教学方法选择还是教学资源配备，都应从学生的角度出发，以满足学生多样化的学习需求，帮助每个学生实现自身的学习目标和成长潜力。教学质量评价的核心目的是确保学生学习效果的实现，这与OBE理念以学生为中心的思想是一致的。OBE理念明确教学的最终目的是要达成特定的学习成果，这些成果包括学生在知识、技能、态度等方面的具体表现，并且要求成果必须是明确的、可衡量的、可实现的、相关的和有时限的。所有教学环节都围绕如何帮助学生达成这些既定成果进行设计、实施和优化，这与教学评价的目标导向评价理论不谋而合。该理论认为教学应有明确的目标，评价需围绕目标的达成情况进行。在OBE理念下，教学目标即为预期的学生学习成果，整个教学质量评价过程着重考察学生是否达成了这些预期成果，从而判断教学是否有效，这与OBE理念中以学习成果为导向的核心思想高度契合。
3.1.2. 强化动态改进，促进评价可持续性
OBE理念赋予高职教学质量评价动态改进特性。借助评价收集反馈，教师能动态调整教学，学生可据此自主改进学习。这种基于评价的持续改进机制，使教学质量评价不再是一次性判断，而是助力教学优化的工具。它推动教学质量不断攀升，助力高职院校精准回应学生与社会需求，促进学生全面发展与成长。
3.2. OBE理念下课堂教学质量评价体系设计原则
3.2.1. 目标导向原则
OBE理念强调一切教育行为都要围绕学生的学习成果展开，因此评价体系的设计必须以明确的培养目标为出发点，将培养目标细化为具体的、可衡量的学习成果指标，如知识掌握程度、能力达成水平等，并以此为导向设计评价内容和标准。例如，在设计某一专业课程的评价体系时，应依据该专业的培养目标，明确学生在完成课程后应具备的专业知识、技能和素质，然后围绕这些目标设定相应的评价指标和权重，确保评价能够精准地衡量学生的学习成果是否符合预期目标。
3.2.2. 持续改进原则
OBE 理念注重通过不断反馈和调整来提高教学质量，基于对学生学习成果的评估数据和反馈信息，教师能够及时发现教学过程中存在的问题与不足，进而对教学内容、方法和策略等进行有针对性的调整和改进，以实现教学质量的螺旋式上升。因此，评价体系应建立一个周期性的“评价–反馈–改进”机制，将评价贯穿于整个教学过程。在教学过程中，教师可以通过课堂提问、作业检查、阶段性测试等方式及时了解学生的学习进展，发现问题并进行调整；在课程结束后，通过对学生最终学习成果的全面评价，分析教学目标的达成度，总结经验教训，制定改进计划，并在后续的教学中加以实施。同时，评价结果还应作为教师专业发展的重要依据，帮助教师不断提升教学能力和水平。
3.2.3. 多元主体参与原则
多方参与评价能够使评价视角更加多元化和全面化，避免单一主体评价的片面性和主观性。教师作为教学的直接实施者，能够从教学设计和教学过程的角度进行自我评价；学生作为学习的主体，能够从学习体验和学习效果的角度对教学进行评价；同行教师和教学督导则可以从专业视角对教学内容、教学方法和教学效果进行评价；用人单位和家长则能够从学生未来职业发展和社会适应性的角度提供反馈。通过整合各方评价意见，能够更全面地了解课堂教学质量状况，为教学改进提供更丰富的信息和建议。
3.2.4. 评价方式多元化原则
不同的评价方式具有各自的优势和适用范围，单一的评价方式往往难以全面、准确地反映学生的学习成果。因此，评价体系应综合运用定量评价与定性评价、形成性评价与终结性评价、自我评价与他人评价等多种评价方式。定量评价能够提供具体的数据支持，便于进行量化分析和比较；定性评价则能够深入挖掘学生学习过程中的细节和特点，提供更丰富的信息。形成性评价关注学生在学习过程中的表现和进步，能够及时发现问题并进行调整；终结性评价则对学生的最终学习成果进行全面总结和评价。自我评价有助于培养学生的自我反思和自我管理能力；他人评价则能够提供外部视角的反馈和建议。
3.3. 设计思路
基于OBE理念，课程教学质量评价体系聚焦于学生中心、产出导向，构建全面且具前瞻性的评价架构。遵循“反向设计、正向实施”原则，构建“目标–过程–成果–改进”的全周期闭环体系。首先，聚焦预期学习成果的可测性构建，通过三级成果目标(知识理解、能力应用、素养养成)与专业培养规格、产业需求的双向对标，确保目标体系具备纵向贯通性和横向实践性；其次，建立教学过程的动态适配机制，基于课前学情诊断设计“成果–内容–方法”映射矩阵，采用项目驱动、案例研讨等策略形成“任务发布–过程指导–成果迭代”的教学闭环，并配套个性化补救路径。在成果评价维度上，整合多元评价主体，包括教师自我评价、学生评价、同行互评、企业专家评价等，各主体从不同视角审视课程教学，教师自评反思教学实施，学生评价反馈学习感受，同行互评促进教学交流，企业专家评价保障课程与职业需求契合，通过多元证据链实现能力达成度的立体化验证。最终依托全周期循环形成持续改进机制，整合学生自评、企业反馈、行业认证等多源数据生成课程质量报告，驱动教学目标迭代与教学策略优化，实现从“知识传授”到“能力认证”、从“单向考核”到“证据育人”的范式转型。
3.4. 评价指标设计
作为考核评价体系的关键构成部分，评价指标发挥着核心作用。在深入剖析课堂教学质量评价体系设计基本思路的基础上，本文精心构建了一套与之适配的课堂教学质量考核评价指标体系，旨在全面、精准、科学地衡量课堂教学成效，为教学质量提升提供有力依据，详见表1所示。
为确保教学评价的客观、准确和全面，课程组通过向行企资深专家发放调查问卷征询评价指标，通过综合专家意见，确定了教学准备、课程知识掌握、实践技能运用、学习参与情况和课程反馈改进5个一级评价指标，在此基础上分别设置了教学态度、教学目标、教学资源、测试成绩得分等16个二级评价指标，详细指标体系如表1所示。根据五个维度的评价内容，以教师、行业导师和学生为评价主体，运用统计实训平台和学习通平台，搜集各项指标数据，采用熵值法客观地确定评价体系中各指标的权重，形成教师教学素养、学生知识水平、核心技能和关键素养水平的综合评价结果。
Table 1. Evaluation indicator system
表1. 评价指标体系
一级指标 |
二级指标 |
权重 |
指标得分 |
评价主体 |
教学准备 |
教学态度 |
0.056 |
|
学生 + 督导 |
教学目标 |
0.038 |
|
学生 + 督导 + 行业导师 |
教学资源 |
0.047 |
|
学生 + 督导 |
课程知识掌握 |
课前测试得分 |
0.085 |
|
教师 |
期末考试得分 |
0.112 |
|
教师 |
实践技能运用 |
数据整理能力 |
0.068 |
|
学生互评 + 教师 |
分析方法选择 |
0.102 |
|
教师 + 行业导师 |
软件操作规范 |
0.088 |
|
教师 + 行业导师 |
分析结果解读 |
0.086 |
|
教师 + 行业导师 |
表单整理技能 |
0.103 |
|
学生互评 + 教师 |
报告撰写技能 |
0.076 |
|
学生互评 + 教师 |
学习参与情况 |
课堂互动情况 |
0.047 |
|
教师 + 行业导师 |
团队协作能力 |
0.042 |
|
教师 + 行业导师 |
劳动精神养成 |
0.026 |
|
教师 + 行业导师 |
个性化评价 |
学生进步幅度 |
0.009 |
|
学生互评 + 教师 |
附加任务完成 |
0.015 |
|
教师 + 行业导师 |
4. 基于OBE理念的高职课堂教学质量评价的运用
4.1. 高校层面：构建制度框架，营造教学环境
高校管理层应从宏观规划入手，为《数据挖掘与分析》课程教学质量提升构建坚实的制度基础与良好的环境氛围。
首先，完善课程管理制度。依据国家教育方针政策以及专业认证标准，高校应制定契合本校定位与人才培养目标的《数据挖掘与分析》课程教学管理办法。明确规定课程在专业培养方案中的地位、学时分配、教学目标要求等内容，确保课程开设的规范性与科学性。同时，建立课程定期评估与更新机制，每学期末组织专家对课程教学大纲、教学内容、教学方法等进行全面审查，根据学科前沿动态、行业发展需求以及学生学习反馈，及时调整优化课程设置，使课程始终保持与时俱进的鲜活度与适用性。
其次，建立教学质量监控与评价体系。构建多维度、常态化的教学质量监控与评价体系是保障课程教学质量的关键。高职院校的教学质量监控部门除了做好日常监控外，还应通过课堂观察、学生评教、同行互评、教学督导专家评教等多种方式，全方位收集教学过程信息，定期发布教学质量报告，为教师教学改进提供精准数据支持。例如，采用课堂观察方法时，制定详细的课堂观察量表，涵盖教学目标达成、教学内容组织、教学方法运用、师生互动效果等方面指标，安排教学督导专家随机深入课堂，对教师教学行为与学生学习状态进行实地观察记录，课后及时与授课教师沟通反馈，提出针对性改进建议。
最后，加强教学资源建设与保障。为满足《数据挖掘与分析》课程实践性强、数据资源需求大的特点，高校需加强教学资源建设，为课程建设提供经费支撑。一方面，加大实验室建设投入，配备高性能计算机、专业数据存储设备以及各类数据挖掘软件工具，搭建模拟真实工作环境的数据挖掘实训平台，为学生提供充足的实践操作条件；另一方面，整合校内外优质数据资源，与企业、科研机构合作建立数据资源共享机制，引入真实业务数据供学生分析研究，同时鼓励教师自建教学案例库、数据集，丰富课程教学资源素材，拓宽学生数据视野与实践锻炼渠道。
4.2. 教师层面：革新教学理念，优化教学设计
教师作为课程教学的具体实施者，在课堂教学质量提升中起着决定性作用。
一是深入理解OBE理念，转变教学观念。教师需深刻领会OBE理念内涵，即一切教学活动围绕学生预期学习成果展开，以学生为中心进行教学设计与实施。在《数据挖掘与分析》课程教学中，教师应摒弃传统以知识传授为核心的模式，将教学重点转向培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力、数据分析思维以及团队协作与沟通能力等综合素质。例如，在课程导入阶段，通过展示行业经典数据挖掘成功案例，如电商精准营销等，引导学生明确学习目标与未来职业发展方向，激发学生主动学习内在动力。
二是精准设计课程教学目标与内容。依据专业人才培养方案以及行业人才能力标准，教师应细化《数据挖掘与分析》课程教学目标，将其分解为知识、技能、素养三个维度具体成果指标。知识维度目标涵盖数据挖掘基础理论、常用算法原理、数据分析流程等核心知识点掌握；技能维度目标聚焦于熟练操作数据挖掘工具软件、运用统计分析方法处理数据、构建数据挖掘模型并解读结果等实践操作能力的培养；素养维度目标着眼于培养学生严谨的数据意识、创新思维、团队合作精神以及职业道德素养等方面。根据教学目标，优化课程内容体系，精选教学内容，突出重点难点，合理安排理论讲授与实践操作学时比例，确保教学内容紧密围绕学生学习成果达成展开。
三是创新教学方法与手段。为提升学生课堂参与度与学习效果，教师应积极探索多样化的教学方法。采用项目驱动教学法，将课程知识融入实际项目任务中，如以“基于客户细分的数据营销策略制定”项目为主线，引导学生分组协作完成数据收集、清洗、挖掘分析到结果汇报全过程，让学生在真实项目实践中掌握数据挖掘技能与流程；运用问题导向学习法，在知识讲解前提出与实际应用场景相关的问题，如“如何通过数据分析优化企业成本结构”，激发学生自主探究知识解决问题的积极性，培养学生的批判性思维与创新意识；同时，充分利用现代教育技术手段，如在线学习平台、虚拟实验室等，开展线上线下混合式教学，为学生提供丰富的学习资源与灵活的学习途径，满足不同学习风格学生的需求。
4.3. 学生层面：强化主体意识，提升学习能力
在OBE理念下，课程学习成效最终取决于学生自身学习投入与能力提升，因此学生需强化主体意识，积极主动开展学习活动。
首先，明确学习目标与动机。学生应充分认识到《数据挖掘与分析》课程在自身专业成长与未来职业发展中的重要地位，明确学习目标不仅是获取课程知识，更是培养适应大数据时代需求的数据分析综合能力。通过参加行业讲座、与校友交流以及查阅职业发展资料等方式，了解数据挖掘行业发展趋势与人才能力要求，将课程学习与个人职业规划紧密结合，树立为实现职业理想而努力学好课程知识的坚定信念，从而激发内在学习动力，主动克服学习过程中遇到的困难与挑战。
其次，培养自主学习能力。鉴于《数据挖掘与分析》课程知识更新快、实践性强特点，学生必须养成自主学习习惯。学会利用图书馆资源、学术数据库、在线学习平台等渠道，广泛获取课程相关学习资料，拓宽知识视野；掌握自主学习方法，如制定个性化学习计划、合理安排学习时间、运用思维导图梳理知识体系等，提高学习效率与质量。例如，在学习数据挖掘算法时，除课堂教师讲解外，学生可自主搜索阅读国内外前沿学术论文，了解算法改进与应用拓展情况，加深对知识的理解与掌握，同时培养科研创新意识与能力。
最后，加强实践操作能力和团队协作能力训练。实践是掌握数据挖掘与分析技能的关键途径。学生应积极参加课程实践项目以及各类竞赛活动，在实际操作中提升动手能力。在课程项目实践中，认真对待每个环节任务，从数据预处理的细节操作到模型构建的选择优化，主动思考探索最佳解决方案，检验自身实践能力水平，发现不足后针对性强化训练，不断提高数据挖掘实践操作水平。另外，增强团队协作与沟通能力也是必不可少的。在团队项目中，学会倾听他人意见，尊重不同观点，发挥自身优势承担相应任务，提高团队协作效率。
基金项目
浙江省哲学社会科学规划“省市合作”课题“新业态灵活就业人员适应性养老保险制度构建研究”(24SSHZ148YB)；2023年浙江工业职业技术学院教学质量管理、监控与评价项目“基于OBE理念的课程教学质量评价体系构建与应用研究——以《数据挖掘与分析》课程为例”。