摘 要：针对目前高校课堂教学过程性评价工具存在评价结果缺乏共享、实时反馈和评价内容缺乏整合和可视化功能的问题，文章利用Hadoop 大数据离线分析框架和EChart 数据可视化工具，设计了基于大数据的课堂教学过程性评价可视化平台，实现了教学过程中大数据的采集、处理、可视化分析和应用，为开展教学过程性评价和教育教学改革提供便利，具有较高的实用性。
关键词：课堂教学；过程性评价；Hadoop；大数据；可视化
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.08.003
基金项目：北方国际大学联盟第六期教育教学研究课题（2021060804）；面向工程实践和创新能力培养的案例教学模式改革与实践—以《多媒体技术》课程为例（2022 年校级教改项目）；2022 年度广东省教育科学规划课题（高等教育专项）（2022GXJK404）；2022 年度广东省本科高校教学质量与教学改革工程建设项目（粤教高函〔2023〕4 号-1086）
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）08-0012-04
Design and Application of Big Data Visualization Platform for the Process Evaluation of Classroom Teaching
YANG Zhiling
(Zhujiang College, South China Agricultural University, Guangzhou 510900, China)
Abstract: Aiming at the problems of lack of sharing of evaluation results, real-time feedback and lack of integration and visualization of evaluation content in the current university classroom teaching process evaluation tools, this paper uses the Hadoop big data offline analysis framework and the EChart data visualization tool to design a visualization platform for classroom teaching process evaluation based on big data, which realizes the collection, processing, visual analysis and application of big data in the teaching process. It provides convenience for carrying out teaching process evaluation and teaching reform, and has high practicability.
Keywords: classroom teaching; process evaluation; Hadoop; big data; visualization
参考文献：
[1] 息静思. 基于网络自主学习的过程性评价理论研究 [D].云南：云南师范大学，2018.
[2] 李林国，查君琪，赵超，等. 基于Hadoop 平台的大数据可视化分析实现与应用 [J]. 西安文理学院学报：自然科学版，2022，25（3）：53-58.
[3] 申华. 基于大数据的高校学生综合测评系统设计与实现[D]. 北京：北京工业大学，2017．
[4] 姚光军. 注重学习过程评价 培养良好学习习惯 [J]. 职业，2017（28）：39.
[5] 李童，杨楠. 新工科背景下学生友好型案例教学的理念、构建与实践 [J]. 高等工程教育研究，2022（1）：29-34.
[6] 晋树利. 基于布鲁姆认知过程维度的深度学习评价研究[D]. 武汉：华中师范大学，2020.
作者简介：杨知玲（1985—），女，汉族，广东韶关人，讲师，硕士，研究方向：数据挖掘、大数据技术、机器学习。