如果高校再不行动起来，将来的教评恐怕就要变成学生主导。到时候管理者会像耶鲁那样对网站火速“叫停”，还是像华中科大那样心态更开放一些（至少上线两个月没有老师对此投诉过）？总之，大数据时代的教评好戏不断，叫人不忍错过。

　　根据信息技术研究机构Gartner的定义，“大数据”是指海量、高频、多样化的数据。这些数据在收集、存储、分析、可视化等方面都带来了新的挑战。只有设计新的系统，运用新的技术手段，这些数据才能释放出潜力，提高决策水平，优化生产过程，否则这些数据只是深埋在地下的煤炭或海里的石油，不能解决实际生活里能源匮乏的问题。在大数据的背景下我们来谈教评，一半是激动，一半是忐忑。

　　我们激动是因为看到了数据驱动下的教评将释放出的巨大能量。浙江大学的夏强处长在描述他心目中理想的教评系统时，提到了移动终端，及时呈现评价结果、以过程评价为主等大数据特性。想象一下，以后每堂课结束之前的5分钟，老师都可以让学生在他们的笔记本电脑、平板或手机上完成3~5道关于本堂课学习情况的问题。学生在回答之后，就可以实时看到自己的答案，以及跟其他同学对比。老师可以获得实时反馈，并据此调整下一堂课的教学。教务部门也可以收集到每堂课的评价情况，信息更准确、更全面，不用等到整个学期结束时才进行一次教评。记得盖茨曾经说过：“世界上有一种工作非常重要，但是每次这些人在工作时获得的反馈只有‘满意’或‘不满意’。只靠这一个词，我们怎么能要求他们把工作做得更好呢？”

　　盖茨这里指的是美国中小学老师，但是拿到中国的大学也适用。如果老师只能得到期末学生反馈的“满意”或“不满意”，怎么能改进教学呢？大数据时代的教评将产生海量、高频(至少每堂课一次)、多样化(包括文字、图片、讨论区留言、师生交流邮件、课堂视频等)的数据，通过新的技术进行分析之后，会产生更有洞察力、更有启发性的结果。例如美国Bookworm教评互动可视化工具就很有意思，它发现每100万字的教评里，“天才”一词用来形容男教师的频率远远高于女教师，尤其是在工程、数学、计算机、音乐等学科。

　　我们忐忑是因为大数据在技术、系统、体制等各方面都对现有的教评提出了挑战。南京工程学院副校级调研员吴中江教授说：“现在大数据时代，高校其实对教师教学活动已有很多电子化的数据记录，但如何整合与分析这些数据，进而对教学质量形成评价结果，并提出改进意见还有待提升。”

　　南京工程学院在今年春季启动的教评试点预算为两三百万，周期三年。可见在教评一事上，没有短平快的小工程。教评的调整是管理层要从长期发展来考虑的一个战略性布局，期间涉及各种资源的部署，各种部门之间的配合，复杂程度超出了本文甚至本期的主题，且留待以后有机会再详解。此外，学生参与教评的主动性越来越强，方式也越来越灵活。先有两名耶鲁大学的学生自行开发了非官方课评网站CourseTable，后有华中科技大学学生创新创业社推出了网络评师系统“匿匿”。如果高校再不行动起来，将来的教评恐怕就要变成学生主导。到时候管理者会像耶鲁那样对网站火速“叫停”，还是像华中科大那样心态更开放一些(至少上线两个月没有老师对此投诉过)？总之，大数据时代的教评好戏不断，叫人不忍错过。