随着信息技术的提高,各行各业得到迅猛发展,但是教育行业在信息化的进程中比较滞后,大部分依然沿袭过去的教育范式,教师依靠个人经验对学生进行判断和教学决策,如同盲人摸象。对于教学质量优劣的评估,也是仅凭学生考试结果的好坏或对教师评价的高低来进行简单评估,数据收集过程繁琐,这样的评估缺乏系统性和全面性,在教育情形复杂的今天,其结果大多是既不实用,也不准确。而今,大数据所隐含的价值让其逐渐成为各行各业关注的焦点,大数据的处理技术也日趋成熟,为教育迎来了最好的发展机遇,利用大数据全面服务教育,采用基于证据的教学,让学生更清楚自己的学习情况,让教师可以适时地调整自己的教育方式,让教育体系得到更合理的变革。本文研究设计了基于大数据的教学质量监测与评估方法,是基于学习过程和学习成效的动态化数据采集和智能分析,既保证了数据真实性,也实现了数据多维采集和多角度评估分析。其主要研究内容如下:(1)监测方法研究:从影响教学质量的因素出发,本文研究设计了基于区县级和校级的监测内容,并依据监测内容,构建相应指标体系。然后根据确定监测内容和指标体系,确定监测方法,研究设计用于数据采集的教学质量监测云平台,实现数据多维度采集,便于进行数据的多维分析。采集数据包括学业成绩、教师教学过程评价数据、学生学习行为评价数据和学校管理质量评价数据。(2)评估方法设计:本文主要考虑了基于大数据条件下的教学质量评估分析,构建了基于Hadoop的分布式集群环境,提出基于分布式的评估方法,对监测模块进行评估分析,形成教学质量评估结果,该方法利用大数据深度挖掘其各类隐藏影响因素,为教学及管理提供科学的决策与评价,从而帮助教育管理者高效决策、教师减负增效,把精准教学、因材施教真正落到实处。为验证其评估方法的可行性,本文选取了某区域的部分实验数据集进行基于单机和基于分布式的性能对比分析,最终实验表明,该方法的提出,在处理大数据时,具有较好的性能优势。