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摘要：目前，教育督導監測評估方法的監測評估結果不準確，為此提出基于大數據分析模型的教育督導監測評估方法研究。該方法充分利用大數據確定監測評估指標，計算評估指標權重，制定評估評語集，完成監測評估方法設計，對教學質量進行評估。實驗結果顯示，該監測評估方法的計算評估指標權重與實際值較為接近，對學校教育質量的評估結果更加準確。

關鍵詞：大數據分析模型；教育督導；監測指標

目前，在教育方面一般只關注學生的成績，而不重視學生的綜合素質教育，導致學生出現高分低能的現象[1]。同時，現有的教育監測評估方法也不夠科學，很難發揮出教育督導監測的最大效用。因此，有必要對國內現行教育監測評估體系進行研究，設計基于大數據分析模型的教育監測評估方法。

1基于大數據分析模型的教育監測評估方法

1.1確定評估指標。基于教育監測評估體系確立原則，在分析當前教育督導監測結果、教育行業現狀的基礎上，確定教育監測評估指標，如圖1所示。教育監測評估指標分為一級指標和二級指標兩個指標維度。其中，一級評估指標分成學生、教師、教育領導者3個層面，從這3個層面進行監測評估細化，具體從學生、教師、教育領導者的行為、語言、政策執行結果等方面進行評估[2]。學生學業評估設立了10個二級指標，主要對學生的熟練水平、達標水平進行監測，從而確定學生在學習過程中是否合格，達到督促學生學習的目的，有利于提高學生的學習質量[3]。教師教學評估設立了5個二級指標，包括教學負責任程度B1、知識傳授方法B2、對學生管理和監督程度B3、教學反思報告B4、教師與學生合作成果B5。教育領導者評估設立1.2教育監測評估基于教育監測評估指標，采用大數據分析模型采集教育監測評估指標數據，并對采集到的數據進行分析。但是大數據分析模型在采集數據時會存在一定的數據差異，難以在同一維度上進行數據分析，完成教育監測評估，為此對利用大數據分析模型采集到的數據進行量化處理。因此設評估指標數據一致性函數g(x)表達式為：()0g1xxxxxαααββαβ⎧<⎪⎪−=⎨≤≤−⎪⎪>⎩（1）在式（1）中，x表示評估指標的實測值，α表示評估指標的下限值，β表示評估指標的上限值。從式（1）中可以看出，所選擇的評估指標實測值越接近1，所選擇的評估指標越優。基于式（1）對評估指標的量化結果，采用因子分析評估指標權重，KMO檢驗球得到的檢驗結果為0.988，表明利用大數據分析模型采集到的數據信息存在顯著的關聯性，適宜運用因子分析法。采用大數據分析對因子權重進行計算，得到Alpha系數，Alpha系數越大，因子所占權重越高。根據式（1）對評估指標的量化結果及因子權重，確定監測評估評語集。基于監測評估方法的特點，可以將評估等級劃分為“不及格”“合格”“良好”“優秀”4個等級，設評價指標的評價結果為i，二級指標的主觀結果為j，評語集為U，則有：U={i1,i2,i3,…ij}j=1,2,3,…j（2）此時，根據監測評估方法的特點，所劃分的評估等級可以代入式（1）中，即監測評估評集U={不及格、合格、良好、優秀}，根據評估集對其進行量化打分，其對應的量化分值為U={100,70,50,30}。此時，即完成監測評估方法設計，督導可以在教育教學中采用此次設計的檢測評估方法，評估學校的教育教學水平。

2實驗論證分析

為檢驗此次設計的監測評估方法的監測效果，采用某學校作為此次督導監測評估方法的實驗地點，針對該學校的教育教學情況進行督導監測評估。此次評估采用計算權重的形式，對比此次設計的評估方法和傳統評估方法，對該學校的教學質量進行監測評估，并將評估結果發放給10位教育專家，其中3人為從事教育行業30年的教師，2人為對教育研究47年的教育專家，1人為教育行業的綜合督導，4人為教育行業的專項督導。對該學校的實際監測結果進行評價，其實驗結果如圖2所示。圖2監測評估權重對比結果從圖1可以看出，此次設計的監測評估方法，與專家評估該學校的權重值較為接近，前后誤差不過0.05，而傳統權重值卻與實際評估結果誤差較大，誤差值高達0.1。由此可見，此次研究的監測評估方法，對教學質量的評估結果較為詳盡，可以準確評估教學質量。

3結語

此次研究充分利用大數據分析模型對數據進行收集，但是未考慮評估結果的權威性。因此在今后的研究中，需要考慮評估結果的權威性，增強督導監測評估效力。

參考文獻

[1]劉曉晨.大數據分析模型技術的運動視頻內容分類算法[J].現代電子技術,2020,43(15):70-73.

[2]徐楊.基于大數據分析模型技術的電子商務供應商選擇研究[J].現代電子技術,2020,43(15):152-154,158.

[3]何秀超.教育督導推進教育“管辦評”分離的思考[J].教育研究,2019,40(2):124-130.

作者:劉歡 單位:吉林建筑大學