课程建设是专业建设的核心，为提升课程/项目建设质量和实施效果，使评估能够覆盖100%课程/项目，并于每个学期结束后向所有课程/项目发布课程/项目质量分析报告，引导教、学、管理不同角色及时、有效改进，促进形成数据驱动的自我改进质量文化，学校教学质量管理与保障部协同网络与信息中心搭建了课程/项目评估系统。

解决教学问题

1.国家政策、高等教育数字化转型要求

中共中央国务院发布《深化新时代教育评价改革总体方案》，要求高校充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性、客观性。其中，针对一流课程建设质量的评价也应利用人工智能、大数据等现代信息技术，创新评价工具，探索评价方法，并完善评价结果运用，综合发挥导向、鉴定、诊断、调控和改进作用。

2.学校教-学-管理各端的需求

疫情期间大规模在线教学过后，混合式教学中不同角色（教师、学生、教学管理者）对基于大数据的质量监测提出了更高的要求。教师端，要求质量监测平台/系统及时、有效地反馈学生状态信息，能够掌握微观操作层面每个学生学到多少，什么方法有效或无效，以促进精准改进教学，提升教学效果；学生端，要求得到个性化学习支持，获得同辈相关数据分析及比较，随时掌握自身的优势或不足，以促进自主学习、积极学习和深层学习；管理端，要针对校/院/系/督导，及时提供师生横向信息比较、质量相关趋势分析，反馈个性化信息，以促进调配教学资源，改善教学关系，提高教学效率。

3.国内外现状与解决问题

国内外相关研究表明，现行课程教学质量评价体系尚缺乏基于大数据感知的评价研究，未能建立起有效的、满足教学新常态下不同角色新要求的课程教学质量评价方法，而以下三个关键问题是在线教学、混合式教学质量评价中尚亟待解决的。

（1）评价结果的准确性问题：依托专家的定性评价较强，而基于教学大数据的定量评价较弱，专家评分的客观性、调阅抽查材料的全面性存在不足，影响了评价结果的准确性。

（2）数据感知的有效性问题：应用作业次数、测试成绩、课上回答问题次数等传统定量数据评价较强，而针对学习投入、学习效果、学习支持等评价较弱，多维度数据综合，尤其是关联学习效果、学生主动学习等数据的综合分析不足，影响了定量评价的有效性。

（3）反馈改进的及时性问题：课程教学结束后的总结性评价较强，而教学过程中的监控作用发挥较弱，评价与反馈都滞后，导致不能及时地将评价中发现的问题反馈给学生和教师，以支持教与学的精准改进、提升学习效果。

课程/项目评估系统基于大数据感知的课程教学质量评价方法，有效解决了现行教学质量评价中存在的评价结果准确性、教学感知有效性和反馈改进及时性的共性问题。同时，基于教学感知的评价实现了高校教学质量评价的三个转变：

（1）扩大了质量评价的范围，从原先督导覆盖课程的听课评价，到现在覆盖课堂教学全过程的评价，实现了部分到全部的转变。

（2）增强了质量监控的自主性，从原来的教师、学生被听课、被评价到主动自我监控，实现了被动到主动的转变。

（3）学生、教师、管理者都能得到较好的支持，促进了混合式教学中学的改进、教的改进和管理的改进。