摘要：随着我国经济的快速发展，社会对于技能型人才的需求日益增长，对高职院校的教育教学质量提出了更高要求。为了应对这一挑战，本文深入探讨了基于OODA（观察-导向-决策-行动）模型，结合现代数据分析技术，如聚类分析、回归分析、关联规则挖掘等，构建高职教育教学质量“智慧评价”体系的策略与方法。以《经济政治与社会》课程为例，详细阐述了各阶段的实施步骤、所采用的具体数据分析方法及其在教学质量提升中的应用效果。

关键词：OODA模型；高职教育教学质量；“智慧评价”体系

引言

在高职教育领域，教学质量评价是保障教育质量、促进学生发展的关键环节。然而，传统的教学质量评价往往依赖于主观判断和经验总结，缺乏科学性和系统性。《经济政治与社会》作为高职教育中的基础课程，其教学质量直接影响到学生对经济、政治、社会现象的理解与分析能力。因此，构建一套基于OODA模型与数据分析技术的“智慧评价”体系，对于提升该课程的教学质量具有重要意义。

一、OODA模型概述

（一）OODA模型的内涵

OODA模型是一种循环迭代的决策制定框架，包括观察（Observe）、导向（Orient）、决策（Decide）和行动（Act）四个阶段。在教学质量评价中，这四个阶段分别对应数据收集、数据分析、策略制定与调整、策略实施与反馈等关键环节。

（二）OODA模型在教育教学质量评价中的应用

观察阶段：全面收集与教学质量相关的各类数据，包括学生表现、教师教学行为、教学资源利用等。

导向阶段：运用数据分析技术对收集到的数据进行深入挖掘，识别教学过程中的问题与亮点，为策略制定提供依据。

决策阶段：基于数据分析结果，制定针对性的教学策略和改进措施。

行动阶段：实施教学策略，并通过反馈机制不断优化教学策略，形成持续改进的闭环。

二、基于OODA模型的高职教育教学质量“智慧评价”体系构建

（一）观察阶段：数据采集与初步分析

1.数据采集

课堂观察：利用教学录像、课堂实录等技术手段，记录教师的教学行为和学生的学习状态，提取关键教学行为数据。

学生反馈：设计包含多维度评价指标的在线问卷，定期收集学生对教学内容、教学方法、课堂氛围等方面的反馈意见。

学习成果数据：收集学生的作业、测试成绩、项目报告等学习成果数据，以评估学生的学习成效。

2.初步分析

描述性统计分析：对收集到的数据进行均值、标准差、频率分布等描述性统计分析，了解数据的总体特征和分布情况。

数据可视化：利用图表、热力图等可视化工具，直观展示数据分析结果，便于快速识别教学过程中的亮点与不足。

（二）导向阶段：深入分析与评价指标构建

1.深入分析方法

聚类分析：采用K-means、层次聚类等算法，将学生按照学习成效、学习态度等特征进行聚类，识别不同学生群体的学习特点和需求。

回归分析：运用线性回归、逻辑回归等模型，探究教学因素（如教学方法、教学时间、教学资源等）与学生学习成效之间的相关性，确定影响教学质量的关键因素。

关联规则挖掘：利用Apriori、FP-Growth等算法，分析学习行为（如课堂互动、课后复习）与学习成果之间的关联关系，揭示潜在的学习规律。

2.评价指标构建

基于深入分析结果，构建以下多维度、多层次的教学质量评价指标体系：

教学内容质量：评估教学内容的丰富性、前沿性、与实际联系紧密程度等。

教学方法有效性：通过回归分析确定哪些教学方法对学生学习成效有显著正面影响，并据此评价教学方法的有效性。

学生参与度：利用聚类分析识别高参与度与低参与度学生群体的行为特征，评估学生参与度的整体水平及分布情况。

教学资源利用：评估教学资源的丰富性、易用性、更新频率等，以及学生对教学资源的利用情况。

学习成果评估：结合描述性统计、关联规则挖掘等结果，全面评估学生的学习成果，包括知识掌握程度、能力提升情况、创新思维培养等。

（三）决策阶段：策略制定

基于导向阶段的分析结果和评价指标，制定以下针对性的教学策略和改进措施：

针对低参与度学生：设计更多互动性强、趣味性高的教学活动，如小组讨论、角色扮演等，提高学生的参与度和学习兴趣。

优化教学方法：根据回归分析结果，调整教学方法的使用频率和方式，增加对学生学习成效有显著正面影响的教学方法比重。

丰富教学内容：结合时代发展和学生需求，及时更新和拓展教学内容，确保教学内容的丰富性和前沿性。

加强教学资源建设：加大教学资源的投入力度，提高教学资源的丰富性和易用性，方便学生随时随地进行学习。

（四）行动阶段：实施与反馈

1.实施策略

将制定的教学策略和改进措施付诸实践，通过课堂教学、实践教学等多种方式实施。同时，利用现代信息技术手段，如智能教学平台，实现教学策略的精准推送和个性化调整。

2.反馈机制

实时反馈：利用智能教学平台的即时反馈功能，收集学生和教师在教学过程中的实时反馈意见。

定期评估：每学期末进行教学质量评估，收集学生、教师和管理者的综合反馈意见，作为下一学期教学策略调整的依据。

三、OODA模型运用于高职教育教学质量“智慧评价”的教学效果

以湖南都市职业学院的《经济政治与社会》课程为例，通过引入OODA模型与具体数据分析方法后，实现了以下效果：

通过聚类分析发现，部分学生在课堂互动方面表现不足，据此设计了更多小组讨论和角色扮演活动，提高了学生的参与度。

回归分析结果显示，案例分析教学方法对学生学习成效有显著正面影响，因此增加了案例分析在教学中的比重。

关联规则挖掘揭示了课后复习与测试成绩之间的强关联关系，鼓励学生加强课后复习，并提供了个性化的复习建议。

结论

基于OODA模型与具体数据分析方法构建高职教育教学质量“智慧评价”体系，能够实现对教学过程的全面、动态监测与评估。通过《经济政治与社会》课程的案例分析表明，该体系能够显著提升教学质量和学生学习效果。未来，随着信息技术的不断发展和应用，该体系将进一步完善和优化，为高职教育的可持续发展注入新的活力。

参考文献：

[1]王强，李晓红.基于大数据的高等教育质量评价体系构建研究[J].《中国高教研究》.2023（05）

[2]张伟，陈丽.智慧教育背景下高职课堂教学质量评价体系构建[J].《中国职业技术教育》.2023（23）

[3]刘鹏，王海燕.聚类分析在教学质量评价中的应用.《统计与信息论坛》[J].2023（06）

课题项目：湖南都市职业学院教科研课题 （DS2023KY028）

作者信息：

第一作者：刘媛，湖南都市职业学院（湖南都市职业学院，湖南省长沙市 414000），1990.4，湖南长沙，女，汉族，硕士，讲师，研究方向：公共管理。

通讯作者：田小仟，湖南都市职业学院（湖南都市职业学院，湖南省长沙市 414000），1984.12，湖南怀化，女，侗族，硕士，讲师，研究方向：高职教育。