课堂教学质量是学生培养过程中最重要的环节，是普通高校发展的生命线。目前国内各高校开展的课堂教学质量评价活动仍存在一些问题，应该优化评价指标体系、合理确定评价主体、科学运用评价结果，以此完善现行高校教学质量评价体系。

Smartbi致力于为客户提供一站式的BI解决方案，在教育行业拥有广泛的客户群体，如中山大学、西安交通大学、重庆大学等一批知名的高校。

Smartbi推出的“高校教学质量大数据分析挖掘平台”就是为了帮助高校建立一套科学的教学质量评价体系，从而培养出更多合格的、适应新时期发展要求的人才。

教学质量评价体系的建立，必须以大数据为依托，才能保证评价的科学性与有效性，借助大数据技术对教学质量进行评价与分析已是必然趋势。因此，Smartbi高校教学质量大数据分析挖掘平台首先采集数据，建立基本状态数据库，然后对数据进行多维度评价和多方面分析，用于指导教学工作的改进。

一、数据准备

Smartbi具备大数据采集、整合能力，提供RDBMS、OLAP、Big Data、NOSQL、文件等多类型数据源支持和多源异构数据跨库查询。Smartbi通过对高校内部业务系统和外部互联网数据的采集建立基本状态数据库，包括数据采集和校验、数据调整和上报、数据检索、数据上报、数据复用等基本功能，为教学质量的评价与分析提供数据支持：

填报数据的界面，左边是教育部最新的采集表单，右边是对表单状态的监控：

二、多维度评价

教学质量评价是国家政策，2011年下发的《教育部关于普通高等学校本科教学评估工作的意见》明确要求高校必须进行院校评估，高校都非常重视。然而，要想提高教学质量，只有外力不行，学校还要自觉，要主动进行自我评估，包括更细的学院评估、专业评估、课程评估、教学评价等。Smartbi高校教学质量大数据分析挖掘平台支持教育部要求的院校评估，也可以通过学院、专业、课程等对学校的教学质量进行多维度自评，支持评价指标的自定义配置。每个维度的评价都包含了自我评价、专家评价、评价结果、问题整改等流程，并基于这个流程进行循环，形成闭环评价机制，下面以专业评价为例进行说明。

三、多方面分析

大数据之“大”，不在于其表象的“大容量”，而在于对数据进行分析的“大价值”。除了对数据进行描述性的统计报告之外，体现数据价值的关键在于以多样化的方式应用数据。对于教学质量评价来说，采集多方面的数据，对评价的结果进行分析挖掘，可以让教育行政人员、教师、学生家长等做出更加科学、准确的决策。与传统“拍脑袋”的教育决策相比，大数据使高校教学质量评价分析的深度、广度以及细分度不断延伸。在Smartbi高校教学质量大数据分析挖掘平台中，也提供了不同的主题对评价结果进行多方面分析。

由此可见，Smartbi高校教学质量大数据分析挖掘平台通过多维度的教学质量评价和多方面的结果数据分析，建立科学的教学质量评价体系，既可以满足教育部对高校教学质量评价的要求，又可以提前自我评估，提前发现问题、解决问题，提高教学质量，实现国家中长期教育改革发展规划。