6月30日上午，数学与大数据学院马永梅教授在笃行楼203会议室作了题为《基于灰色定权聚类法在教学评价中的模型构建》的学术报告。会议由数学与大数据学院副院长（主持工作）陈佩树主持、数学与大数据学院统计与大数据管理系教师参加。
马永梅在讲座中深入剖析了当前在线教学评价面临的挑战与机遇。她指出，随着在线教学平台的大规模应用，学习者行为数据已形成海量积累，但现有研究多聚焦教师视角，评价方法单一且趋于形式化，难以全面反映学生学习动态。为此，她提出从学生视角切入，通过分阶段（分学期）的过程性评价，实时监测学习状态并反馈干预，从而提升教学效果。在模型构建环节，马永梅详细阐述了基于灰色定权聚类法的教学评价模型。该模型以科学性、系统性、可操作性、导向性为原则，构建了包含教学目标、教学内容、教学方法、教学态度、教学效果等多维度的评价指标体系。运用灰色白化权函数将指标值转化为灰类隶属度，最终通过灰色定权聚类法进行聚类分析，结合灰色马尔科夫模型动态监测学生学习状态，实现了对学生学习行为的精准画像与阶段性管理。这一方法有效解决了数据不确定性问题，使评价结果更具客观性与精准性。
讲座中，马永梅强调，过程性评价相较传统评价模式更具动态性与发展性，其核心在于通过数据驱动的反馈机制，引导学生重视学习过程的积累。她表示，未来团队将持续优化模型，探索多维度数据融合，推动在线教育评价从“结果导向”向“过程-结果协同”转型，助力教育质量提升。
本次讲座为在线教育评价研究提供了新思路与新方法，对推动教育数字化背景下的教学质量监测与改革具有一定的应用价值。（文/岳霄霄 图/屈红红 初审/岳霄霄 复审/苏先锋 终审/陈佩树 发布/何国政）