隨著大數據在教育領域中獲得了廣闊的應用空間，教育管理決策、教師教學、學生學習等方面對數據的重視度逐年增加，以人工智能、大數據、物聯網等新興技術為基礎，依托各類智能設備及網絡為教育管理決策、教師教學、學生學習提供服務成為教育信息化2.0時代下，有效提升教學質量的建設方向。
把握教學質量提升重點
實現核心問題集中突破
光大教育本著“需求導向”原則，以教育局決策、學校教育管理、教師教學需要及學生發展需求四條需求線進行深入研究，認為提升教學質量，教育教學過程中的數據采集、分析、應用三個環節是關鍵。但這三個環節往往面臨著以下問題：
對于教育局而言，問題集中在兩個方面：1、缺乏分析試題質量的工具;2、缺乏客觀的分析指標。
而對于學校而言，問題則更多：1、在缺乏考試數據的支持下，學校難以評估自身的目標達成情況;2、學校對學科教師加工能力的評估標準單一;3、班級和學生的進退步分析的因素片面;4、采用Excel作為統計工具，工作效率低，工作量大。
光大教育的教學質量監測與評價系統的出現，能夠從教育局、學校、教師、學生的需求出發，充分挖掘出數據所蘊含的教育意義，為區域決策、教研管理、學校發展、教師教學和學生成長提供全面服務。
構建三維立體解決方案
促進大數據深層次應用
對教學質量進行精準個性化、精細化、科學化分析評價，并且最大限度地滿足用戶的需求，光大教育認為，平臺需要從分析對象、分析跨度和分析指標入手，由此構建教學質量三維分析模型：
分析對象 將分析對象進行細化，包括區域層面、師生層面以及試題層面，分析對象的顆粒度做到精細化，能滿足各層次用戶的需求。
分析跨度 滿足同一群體的單次考試及多次考試的分析，也能對不同對象不同考試進行分析。
分析指標 滿足對考試本身的測量分析以及考試數據的統計分析需求，綜合運用了四類指標。
一改過去教學質量分析與評價的平面化，光大教育的教學質量監測與評價系統，向用戶搭建了一種更立體的解決方案，與傳統的評價系統相比，光大教育的教學質量系統呈現四大優勢：
01分析精細化
滿足市、區、校、班級、師、生等各層面的分析，對考試及其數據分析做到精細化。
02使用靈活化
具有強大而靈活的統計分類,支持對學校分層、教師分類和學生分類的對比評價。
03應用便捷化
支持一鍵分析和導出區域分析報告、學科分析報告等三十幾類報告和報表。
04結果專業化
通過領先的技術算法，讓考試數據分析準確科學，讓分析結果更具專業性。
系統滿足四個層面需求
撬動區域教學質量發展
光大教育遵循“需求導向”原則，通過不斷加強教學質量的過程性監控和評估，建立運作良好的質量監測與評估保障平臺，以此滿足教育局、學校、教師、學生/家長四個層面需求。
教育局層面
通過可視化圖表呈現考試數據分析，直觀展示區域內各校教學水平差異，公平地評估學校教學質量，合理配置教育資源。
學校層面
從考試數據中及時發現學校教學和教師所存在的各類問題，有利于進行科學的診斷，讓學校的教學質量管理可實現管理有標準，實現精細化管理和智能化決策。
教師層面
基于數據分析，教師能及時發現教學問題，從考試數據中，能縱向、橫向了解每一位學生的學情動態，為教師的因材施教提供依據，有效提升教學行為精準性。
學生/家長層面
學生通過數據分析報告，發現知識點掌握情況，報告為他們的個性化學習提供數據支持。同時，考試數據能及時推送家長，幫助他們客觀掌握孩子的學業水平。
典型案例
01廈門市中小學教學質量分析
隨著信息化與教育教學逐步深度融合，對廈門市的教學質量發展提出新的挑戰，在學生的評價、評價標準、監測平臺的建立與應用、監測結果對教學指導等方面提出了新的要求。
光大教育自2012年與廈門市教育科學研究院合作以來，歷經五年不斷探索與嘗試，協助其建立了市級學生發展質量評價體系，以及與質量密切相關的九大影響因素，廈門市通過定期監測，數據分析，綜合指導學校、區域改進教育教學。
02德陽市中小學教學質量分析
傳統閱卷工作強度大、效率低，閱卷公平無法保障，考試模式與中、高考閱卷模式脫節，早已無法滿足德陽市考試需求。德陽市采用光大教育的網絡閱卷系統與教學質量分析評價軟件，通過閱卷過程各個環節的優化，實現智能閱卷，并通過多維度分析，成功對德陽市教學質量進行動態監測評估分析。
多年來，光大教育通過數據采集、分析，為教研員提供各種預估評測報告，包括基本成績統計分析、個體和群體發展情況分析、學科精細分析、目標達成分析等，助力教育管理者實現整體把控。
03佛山順德教育局質量監測
傳統的題庫資源、閱卷模式、統計分析已經無法滿足順德區教育局教育質量監測要求，光大教育通過建設智能題庫系統、網絡閱卷、提供教學質量分析評價軟件等，提高教師的工作效率，滿足智能閱卷需求，并對教學數據進行多維度、深層次的動態監測評估分析。
光大教育構建教學大數據綜合平臺，實現系統與“順德學校教育評價信息平臺”數據共享，通過數據采集，分析，為用戶提供各種分析報告，教師的因材施教與學生的個性化學習提供科學數據支撐，助力教育管理者實現整體把控。
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