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摘要：教育大数据技术推动了医学通识教育教学质量评价中数据驱动决策的实现，为多方参与教育评价、实现发展性学生评估提供了良好的支持。文章通过对通识教育教学质量评价现状及大数据促进医学通识教育教学评价变革的分析，提出构建基于大数据医学通识教育教学质量评价的框架体系及实施路径。
关键词：大数据;医学通识教育；教学质量；教学评价
医学通识教育教学的质量,与高等医学院校的教育目标、教学策略、教学计划的实现及医学人才培养的整体素质密切相关。医学通识教育教学质量的提高和教学任务的完成，离不开医学通识教育教学质量的评价，利用教学评价的成果为通识教育教学的深入与发展提供依据和方向。在当前移动互联网技术、云计算、物联网技术等现代新型信息技术的广泛应用背景下，大数据概念及相关技术应运而生。大数据是指大量的数据集，之所以被愈加重视是因为它能从中提取极具价值的有效信息[1]，而医学通识教育逐渐被认为是大数据可以充分发挥作用的一个重要应用领域。越来越多的医学教育机构和医学教育工作者关注大数据在医学通识教育教学改革和发展中的应用，特别是在教育教学评价方面的作用价值。如何在大数据助力的前提下对高等医学院校进行医学通识教育教学的质量评价，使教学管理者能够提高决策质量和管理效率，教师可以通过大数据技术来改进教学提高教学质量，学生可根据数据更清楚地掌握自己学习和成长轨迹，这是高等医学院目前校亟待解决的问题[2]。
1医学院校通识教育教学评估现状分析
目前，中国部分医学院校在医学通识教育教学领域实践中已经在大胆尝试大数据技术的应用，与之相匹配的通识教育质量评价已经实施,但医学通识教育教学评价理论和技术还很不成熟，医学通识教育教学质量评价方面存在许多问题，经文献综述[2]，主要聚焦以下三个方面：
1.1通识教育教学质量评价标准不完善，特点不够突出
随着高等医学院校医学通识教育的深入和发展，通识教育教学质量的评价也被列入学校的议事日程。然而，大多数高等医学院校普遍缺乏专门的通识教育和教学质量评价标准，往往遵循执行的则是专业课程教学的评价标准。也有少数的高等医学院对通识教育教学质量设定了专门的评价标准,然而，所列的指标多表现为无序的、模糊的，大多是抽象的、宏观的、一般的、缺乏科学依据的，还表现出随意、主观，缺乏理论支持。由于医学通识教育与一般专业课程具有较大的差异，导致现行的医学通识教育有着很大的问题，所设计的指标体系缺乏广泛认可,质量评价标准不够完善，医学通识教育特色不够突出，显示不出科学性、逻辑性和系统性。
1.2通识教育教学评价目标体系不够明确，评价内容不够全面
目前许多高等医学院校尚未确立明确的通识教育目标[3]，而通识教育教学质量评价的目标还不够明确。医学通识教育教学质量的评价往往仅为检查教师所授课是否受学生欢迎，评价目标不明确、不具体,评价内容不够清楚。执行的医学通识教育教学质量评价标准，存在程式化、片面化等问题。评价过程一般仅限于课堂教学，评价内容也限于教师教学行为的规范性、知识性、教学活动的个性化、教师课外的指导情况，使得评价结果不深刻、层级浅、形式化。对教师的评价标准不高，综合素质和人格特质没有得到充分体现。通识教育教学过程中的综合素质教育评价，应包括课程教学目标的评价、教学内容的评价、教学方法和手段的评价、教学效果的评价等，并从各方面对其进行综合评价。其形成的评价指标必须科学、具体、细致、具有可操作性。
1.3通识教育教学评价主体与形式相对简单,未凸显通识教育的特色
中国高等医科院校通识教育教学质量评价，大多纳入本科教学评估系统，所遵循的标准也属一般本科教学评价标准。由于本科教学评估是对所有专业与非专业课程的评价。其评价标准相对宽泛，没有针对性，不能突出医学通识教育教学的特点。此外，高等医学院校在通识教育教学质量评价中所采用的方法也尽显不同,基本上都采用问卷调查法,比较单一。而单一的评价方法不能全面地对学生表现出的行为变化进行衡量,必须使用多种评价方法进行综合测量。尤其针对学生学习的技能技巧、认知能力、行为、态度等领域的评价，单一的评价方法难以完成。鉴于高等医学院校通识教育的上述特点，通识教育质量评价应有其独立的评价标准，特别应突出通识教育的特点[4]。此外，中国大多数医学院校都是将教务部门作为管理部门来执行评价通识教育教学质量的程序过程。教师和学生作为通识教育的主体，未能参与其中，脱离了通识教育教学质量的评价活动。行政管理部门用于评价通识教育教学质量方面的投入，特别在时间、经费、人力、物力等方面的投入较少,对评价工作重视不够，也缺乏科学的、可操作性的医学通识教育教学质量评价目标体系，人们不知道如何科学有效地评价医学通识教育教学的质量。
2大数据助力医学通识教育教学质量评价革新
医学通识教育教学质量评价是指在全面收集，整理，处理和分析教育教学信息的基础上，思考和判断医学教育教学的价值。医学教育的大数据促进医学通识教育教学评价变革与发展，主要体现在几个方面[2]：
2.1大数据有利于医学通识教育教学评价层次多元化
大数据理念与技术的应用，实现了高等医学院校医学通识教育教学质量评价体系向多主体和多层次扩展，建立了社会和个人共同参与的多元化评价体系。以往由于高等医学院校大学生和教师对医学通识教育教学质量评价的参与度较低，学生和教师的主体作用并没有得到充分体现，起不到调动教师和学生积极性，以达到提高教学质量、人才培养质量的最终目的。其次，实行的医学通识教育教学质量评价方法单一，影响了通识教育教学质量评价的有效性和可靠性。通识教育教学质量评价信息的失真可能导致行政决策部门误导宏观政策的制定和实施的目标管理。大数据时代的信息化可克服上述困难,使医学通识教育教学评价方法更为广泛，反馈信息更全面、更真实，可适时指导高等医学院校相关部门及时调整人才培养方案，适应社会需求。
2.2大数据有利于医学通识教育教学评价结果客观化
随着数据采集、存储和分析技术的突破性发展，人们可以更快速、更动态地获取医学通识教育教学的相关数据，而不受诸多限制。对数据监测和分析的能力不断增加，一些难以测量的明确与模糊因素将被量化。通过建立客观的医学通识教育教学质量评价内部控制机制，使原来宏观的医学通识教育教学质量评价指标通过细分转化为一个个微观的具体指标,实现原宏观调控能够更加全面、立体、系统地认识和把控总体状况。另外大数据采集技术的应用,使医学通识教育教学过程中课堂上的师生互动、课堂言行等教学行为过程及学生自主学习等信息，被采集到数据库中,并在此基础上可对学生进行全面、客观的评价[5]，从教学、行为等多维度对医学通识教育教学质量做出客观评价。
2.3大数据促进数据驱动的医学通识教育教学评估决策
大数据促进数据驱动决策是指在医学通识教育评估中，收集、分析、报告和使用数据的过程，用于改进医学通识教育教学[6]。医学通识教育教学评价系统，是以科学为导向，基于科学算法，对学生的学业及成绩进行数据收集和计算，其包括课程选择的范围及内容、课堂内外的学习行为、学习态度、学习特点、各科成绩，实现对其医学通识课程学习情况的实时监测与预测。根据实时监测和预测的结果,通识教育授课教师可以通过多种信息传递方式，如发送电子邮件、短信、微课、视频等来适当地干预学生的学习，还可以通过教学评价系统的推荐学习指导教师与针对性的学习资源模块,帮助学生发现并提升优势学科、诊断和补救劣势学科,以适应新型的学生评价机制,实现个性化、差异化的学生发展目标，以促进其在课程学习中取得成功。
3大数据支持的医学通识教育教学质量评价指标设计
基于大数据支持的通识教育教学质量评价框架是一个开放式框架，是评价实施的指导性纲要。通过对大数据支持的医学通识教育教学质量评价特征、要素、内涵等进行分析,通识教育教学质量评价设定的指标体系具发展性、多元性和实践性特征[6]。
3.1具发展性的通识教育教学质量评价指标
当代大数据一切均可量化的特点使得医学通识教育教学质量评估不再主观，有助于通识教育学生的自信心和持续发展能力。高等医学院校医学通识教育教学质量的评强调以促进学生发展，激发学生个性、潜能和创造性为评价目标，要求医学通识教育课程教师，用发展的眼光来看待学生。要结合多种评价方式和手段，重视学习过程的评价，使医学通识教育教学质量在反映学生学习结果的同时，更好地促进学生发展。将医学通识教育的发展性作为一级评价指标，将学生运用大数据情况、与医学教育大数据环境间交流情况、学习效果的自评互情况、项目活动的小组评价及教师评价情况，作为考察评价指标的要素构件。
3.2具多元性的通识教育教学质量评价指标
大数据环境下医学通识教育中的每个学习主体都是中心。建构的大数据平台可在理想稳定的状态下收集分析通识教育教学质量的相关数据，传统评价设定的人为因素干扰被排除，从多层次、多维度的考察评估得以形成。在此背景上，钩织的具多元性通识教育教学质量的评价指标着重体现在评价主体多元化、评价内容多维化两个方面。针对通识教育教学质量的评价，从教师和学生两个主体，仅仅通过传统的单一评价势必不能完全反映被评价者教与学的全部情况。要挖掘与发现其潜在能力，为培养人才提供依据，只有从多个角度去衡量一个人，同时要求把传统评价分解成不同智能层次的评价维度，才能获得全面的评价信息。将多元性作为一级平指标，将通识教育数字化教学资源、教学模式绩效、学生学习行为、学生技能认可度等作为考察评价指标的要素构件。
3.3具实践性的通识教育教学质量评价指标
通识教育教学质量评价的实践性是指学生在以大数据为背景的学习环境中的实践，包含与大数据等网络平台的互动服务。通识教育教学质量实践性评价更关注学生在大数据环境下的学习过程，及利用数据平台与工具解决问题的过程，而不是特别强调结果；更关注学生在医学通识教育教学实践过程中的活动与表现，如，科学与人文学素养的呈现，非专业技能的训练等，是为通识教育课程学习的学生实践过程提供反馈信息的评价方式。将实践性作为医学通识教育教学质量评价一级指标，而将通识教育课程学习中的学习态度、参与程度、实践能力、协作能力等作为考察评价指标的要素构件。
4实现大数据支持医学通识教育教学质量评价的举措
大数据应用于医学教育呈现一切均可量化的背景,通识教育教学质量评价路径的着力点在于：实现数据收集的常态化、数据应用的多样化和数据管理的制度化。利用好大数据技术去构织高等医学院校通识教育教学质量的评价体系,完成医学通识教育教学质量的评价[7]。
4.1对医学通识教育教学质量评价数据收集的经常化
基于大数据的医学通识教育教学质量评价,主要取决于日常通识课程教学数据的收集。学校行政主管部门对课程教学相关数据的收集，应成为通识教育日常管理的重要组成部分。从过去传统的通识教育评教情况看，对通识教育课程教学学习结果的评价，多呈现片段化、偶然性特点，只针对学期通识教育课程的测试或是使用一般专业课程标准的考试方法，并不能准确地反映参加通识教育学习的学生，当经过医学通识教育课程学习之后的增值情况,无法判断学生对通识课程内容的掌握程度和潜在效应,为学校行政管理人员也提供不出准确也无法判断学生对通识课程内容的掌握程度和潜在效应,为学校行政管理人员也提供不出准确的有价值的决策支持信息。只有获得通识教育教学质量评价的连续性、不间断的同质相关数据，才能突破这一障碍。所以,医学通识教育教学质量评价结果的准确性越来越依赖于通识课程教学数据收集的规范化,实现数据收集的常态化是能否实现评价目标的关键。
4.2对医学通识教育教学质量评价数据的管理制度化
高等医学院校通识教育这个大平台，作为医学教育大数据流通的载体，已经融入与参与学校的管理和决策过程中，为了达到使用数据信息的规范与便捷,教学行政管理部门，对数据的收集、分析、应用与反馈，要形成制度化管理。其中两个环节不能丢，一是要动员高校各个部门共同参与实现数据管理的制度化建设,并明确各部门在数据管理中的职责，从而形成一个周期性、连续性的数据循环过程；其次是数据本身的质量管理，也应成为学校管理应用大数据信息的重点。例如，在数据收集阶段对源数据应进行审核和验证；按数据存储层级要求，可根据数据活动级别实现多级存储和分布式存储，降低访问压力；在数据应用阶段，除维护数据源外还必须保持口径和指标定义的一致性。这些都需要形成一种制度化的管理模式。目前，越来越多的高等医学院校建立了数据质量管理标准和体系，并进行了制度化管理，确保医学院校大数据应用的最大化[6-7]。
4.3加强对医学通识教育教学质量评价的反馈
在高等医学院校构建的通识教育教学质量评价系统中，通识教育质量的考核是基于目标制定和实施两个路径来评价教学活动是否达到了预期的效果。这一切主要是通过收集教育教学相关信息来评价通识教育的有效性和实施计划的可行性[8]。通过对收集的教育大数据进行分析，进一步开展教学研究，提出提高通识教育质量的建议，并针对教学过程中出现的各种问题提出合理可行的建议。此外，通过收集、整理和分析教育大数据提供的指示性信息，加强师生之间、管理者和教师之间的沟通，从而达到提高医学通识教育课程教学的质量目标。医学通识教育教学质量评价的反馈，是在整个评价过程中得到教师、学生双主体监控的，在大数据技术条件下，随时可对评价工作的方式或内容做出调整，提出进一步改进评价的措施，以保证评价的有效性。
5结语
高等医学院校通识教育教学质量是学校整个教育教学质量的一个重要组成,教学质量评价以教学行为和教学效果的综合结果进行评判,建立科学合理的、规范的、内容翔实的教学质量评价体系，是提高教学质量的重要措施。教育大数据技术推动了医学通识教育教学质量评价中数据驱动决策的实现，为多方参与教育评价、实现发展性学生评估提供了良好的支持。但医学通识教育教学质量评价涵盖了从设计到实施到结果考核的一系列动态过程，不是一蹴而就的，医学通识教育教学质量评价体系的构建也会随着实践的不断深入而日趋丰富和完善，真正实现以评促教，实现医学通识教育更好、更全面的繁荣与发展。
参考文献：
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作者:苏菲菲 宋蕊 石苗茜 石建 孙艳 单位:空军军医大学唐都医院内科学教研室 空军军医大学图书馆 陆军总医院心血管内科
