基于曲线式调查问卷的信息化教学评价方法

赵鸿昌

摘 要：作者在《软件测试技术》课程的PBL教学方法改革实践过程中，设计了一种新颖的曲线式调查问卷，旨在获得学生对该课程全过程的教学效果评价。通过所设计的调查问卷数字化程序以及图形展示与数据分析脚本，构建了一个信息化的教学效果评价方法。通过应用该评价方法分析本课程的教学效果，得到了进一步深化教学改革的有效措施。另外，该方法还可方便地应用到其他课程，是一种值得推广的信息化教改方法。

关键词：调查问卷；教学效果；信息化；教学改革；高等职业教育

中图分类号： G712 文献标志码： B 文章编号：1673-8454（2014）04-0042-04

当前，教育信息化已列入《教育信息化十年发展规划（2011—2020年）》，成为一项国家战略，信息化教学已成为教学改革的主要目标。[1]教育信息化的理念不仅仅指学校的计算机与网络等硬件设施的完善，也绝非单纯以应用办公自动化软件应对学校事务性的日常工作为目标，更重要的是必须使用信息技术手段开发有针对性的应用软件以提高教学与科研质量，并以教学过程人力投入产出比的最优化为目标进行教改，以加速学生的能力培养过程。因此，在当前知识爆炸的背景下，教学的关键之重在于加速学生能力的培养，而培养过程首先依靠信息技术分析课程的教学效果，以更好地掌握学生能力培养与能力迁移过程的客观规律，最终遵循此客观规律开发更合适的课程。

信息技术在教学活动中的应用大体分三类：事务层应用，即使用办公自动化软件加速日常教学活动、收集反映教学效果的基础数据；分析层应用，其表现为事务层数据的归纳与分析，最终提取为信息；决策层应用，表现为智能专家系统通过分析上述信息，并基于专家系统的知识经验来辅助决策者确定进一步教改的具体措施。具体措施包括督导对教师的指导、教师对教学方法与教学内容的调整以及学生对自己的兴趣和课程的深入了解，这些具体措施能有效地提高教学质量。目前，国内大多数高校仅实现了事务层的信息化，与应用信息技术提高教学质量的目标相距较远。[2]

笔者于2012年底从某计算机工程研究所转入高校，开展软件相关课程的信息化建设。以2012-2013学年春季学期的《软件测试技术》课程为例，结合课程的特点开发了一个教学效果评价软件，能够自动完成事务层和分析层的大部分工作，将反映教学效果的数据加工为信息。该软件获得了很好的实际效果，有助于决策者的知识归纳与总结。

一、课程简介

《软件测试技术》是一门实践性非常强的课程，然而目前教学大纲却依然将其归为理论性课程，实训操作仅占总课时的20%。该课程传统授课方式的教学效果很差，学生普遍难以掌握相关的核心技能，原因在于以下几个方面：该课程概念很多而缺乏实训，学生难以生动地理解概念只能一味地应付考试；学生的编程能力普遍较弱，因而畏难心理抑制了学习的主动性；国内软件测试技术发展才刚刚起步，因而缺乏测试经验丰富的教师，也缺乏适合学生接受能力的教材。

本课程以笔者八年的全职软件开发与测试经验为基础，充分考虑该课程的学习规律，采用PBL教学模式开发实训题目：将PBL的三要素即问题、学习、指导与教学过程充分融合，保证了问题的多解性与真实性、面向问题的学生自主学习以及教师有启发性的指导。PBL课程的成功实施能有效提高学生的学习能力与解决实际问题的能力，国内外均有大量的应用报道。[3]

本课程共50学时，分11次课讲授，实训操作约占85%，课程以基于Linux脚本工具构建自动化测试工具及其在软件各阶段测试工作中的应用为主线，以生动的问题和巧妙的解决方法极大地激发了学生对软件测试的兴趣，学生通过实训加深了对问题的理解，加强了能力的锻炼。

二、教学效果的量化

获取并量化教学效果是将信息技术应用于提高教学质量的首要工作，常用的选项式或发散式调查问卷分别以客观和主观题目的形式呈现，[4]，[5]这些问卷的数据量相对较少，因此，若要获得大量数据则需设计很大容量的调查问卷，势必加重问卷设计、问卷完成与数据收集的工作量，亟需应用信息手段改进。

笔者结合自己的经验提出了一种新颖的曲线式调查问卷，以11条曲线表征教学效果，每条曲线的横坐标代表课程的进度，纵坐标代表一种指标。

这11个指标分组为一个三层模型：第一层是兴趣指标，含对问题、对学习以及对实际操作的兴趣；第二层是PBL实施过程相关的能力指标，包括提出问题、独立学习、解决问题、表达以及团队合作的能力；第三层是性格指标，包括创造力、逻辑推理能力和耐久力。这种分层模型反映了学习过程的客观规律，即兴趣导致能力的逐渐增强，进而又逐渐强化为职业成功必需的性格品质。表1是为该课程编写的11个实训题目，获得了较好的教学效果。

这种曲线式调查问卷的优点比较明显：

首先，数据是动态的且容量较大，反映了课程全过程的教学效果，便于动态分析与回归分析；

其次，曲线图形的直观性使得问卷完成过程很有乐趣，学生不易产生厌倦感。笔者的实践经验是大多数学生耗费约45分钟完成11条曲线的绘制，因为他们会认真反复地琢磨自己在课程全过程的收获与表现；

此外，11条曲线分区域显示在一个位图文件中，利用宽屏显示器能够很方便地综合对比，而传统的调查问卷缺乏整体观，学生们也容易草率应付；

最后，这些曲线存储成Windows位图文件，便于问卷原始数据的数字化。

三、教学效果的信息化评价

信息化方法包括调查问卷数字化程序以及图形绘制与数据分析脚本，尤其值得指出的是，上述程序和脚本在最后一次课作为集成测试的实训题目，程序与若干脚本一键运行的真实演练有效地调动了学生的学习兴趣。

1.调查问卷数字化程序的设计与实现

首先要设计一个数字化程序，将曲线式调查问卷中的数据提取出来，程序的功能包括解析Windows位图文件的文件头，确定图片的尺寸，然后找到合适的像素位置进行逐列扫描，取出非白色像素的坐标位置，并将每个像素的坐标信息与学生姓名和曲线名打包成一条记录导入Mysql数据库，数据导入的关键技术是基于Mysql的命令行接口写的Linux脚本：mysql -e “LOAD DATA local INFILE 'z.txt' INTO TABLE poll LINES terminated by '＼n' ”。endprint

2.数据绘图展示脚本

为便于同类学生的特征提取，将22名学生分成三组，第一组到第三组依次代表优、良、中（n=8， 7， 7人），分组的实现是通过在数据库中建立一张姓名/组别的数据表。因为Mysql数据库本身欠缺绘图功能，所以我们选用Gnuplot软件绘图。该软件也提供命令行接口，方便用Linux脚本进行自动化集成。

3.数据分析脚本

R软件是数理统计专业的开源软件，也提供命令行接口，因此方便用Linux脚本集成，以实现对数据库中数据的自动抽取以及进行多元线性回归分析。数据分析的目的是找到每组学生的能力指标对兴趣指标以及性格指标对能力指标的依赖关系，这些依赖关系能够反映各组学生学习过程的特性，因此提供了数据背后隐藏的深层次信息。

4.教学效果的评价

最终，教师通过分析这11条曲线，并分析教学效果指标之间的依赖关系信息，再结合自身对教学过程的理解与相关知识的总结，以此为基础改进教学方法从而获得更好的教学效果。

四、结果示例

1.学习过程曲线

此处仅展示四个有代表性的教学效果指标的曲线，如图1所示。图1中的曲线是通过Gnuplot提供的“茎叶图”命令画出的每组学生相应曲线的均值与方差数据，横、纵坐标的数值是分别代表课程进度和指标高低的规一化的无量纲的量值。

可见，如果单从最终的性格指标即创造力和逻辑推理能力曲线来看，第三组最差，第二组相对是最好的。然而这一组的曲线在课程的中后期存在明显的小幅度波动，这一现象的解释是第二组学生对教师的指导有很强的依赖性，亦即该组学生在培养创造力和逻辑推理能力的过程中十分依赖教师的帮助，学习兴趣曲线也印证了这一点：该组学生在课程的后期兴趣明显下降，尤其在课程之末甚至都略低于第三组，这说明第二组学生的学习过程缺乏主动性和自我约束力。综合来看，第一组的综合学习效果是相对最理想的，因为学习兴趣曲线和解决问题的能力曲线在课程的全过程均有可观的增幅，尤其是在课程的中期，解决问题的能力陡然跃升，该组学生普遍反映当学过的脚本工具和正则表达式在课程中期真正开始用于解决软件测试问题时，他们的自信心有了很大的提升，自主学习与解决问题的能力得到了充分的锻炼。

综上所述，笔者通过分析这些曲线，并结合自身的教学实践提出了以下几个具体的教改措施：

（1）对于第一组学生，在课程的中后期增加他们的课后实训任务量，让他们的自我学习能力得以进一步发挥；

（2）对于第二组学生，一方面要在课堂实训过程中加紧对他们的督促，防止他们自我松懈而无法巩固已达到的教学效果。另一方面，要设计更能激发学生兴趣的实训题目，调动他们的积极性；

（3）对于第三组学生，再进一步放低实训题目的难度，调动他们的积极性。

2.数据分析结果

为进一步挖掘学习效果曲线背后的信息，在R软件中进行性格指标对能力指标的依赖关系的多元线性回归分析，结果见表2：其中各系数显著性sig值均小于0.001。正系数表示某性格指标对某能力指标的依赖关系是正向影响的，即随着该能力指标的增加，该性格指标亦增加。负系数则相反，依赖程度的高低由系数的绝对值确定。系数0表示依赖关系不显著，即不相关。

由表2的第二列和第三列可见，学习能力是唯一一项对三项性格指标均产生正向影响的能力指标，而解决问题的能力竟然对三项性格指标均没有正向影响，这直观地反映了学生们对考试的隐忧，即使对于学习效果最好的第一组学生也不例外。尽管笔者在课程伊始便指出考试题目大多数来自平时的实训题目，学生们内心对考试的焦虑仍无法彻底打消，这也反映了学生自信心的严重缺失。诸如此类的信息是从曲线上很难得出的，这也是数理统计应用于数据分析的价值所在。深层次的信息挖掘能够帮助决策者找到问题深层次的根源：例如只有考试制度的改革才能从根本上促使学生更看重能力的锻炼与提升。

五、下一步工作

考虑使用随堂的轻量级曲线式调查问卷，更快地得到学习效果的反馈，以建立以教师的指导为输入的控制模型，应用最优控制理论与方法获得最佳的教学效果。

考虑将教学效果评价软件与电子教案生成软件、演示文稿生成软件、实训题目生成软件集成在一个软件包里，抽取更多数据，更加自动化、系统化地分析教学数据，进而提升教育信息化水平。

此外，数据分析过程还要深入结合知识，组织相关的研究成果以挖掘出更多的信息。

本文提出的曲线式调查问卷及教学评价方法对其他课程也一样适用，只要相关课程的专业教师设置其关心的问卷指标，调查问卷数字化程序、绘图与数据分析脚本大部分均可重用。

参考文献：

[1]徐莉.应将教育信息化上升为国家战略[J].中国教育信息化， 2013（7）： 6-10.

[2]罗念龙，佟秋利，马亮.聚焦“提高质量”，提升高校信息系统应用层次[J].中国教育信息化， 2013（7）： 11-15.

[3]Mat， S.， Yassin， R. M.， Ishak， N.， Mohammad， N.， & Pandaragan， S. L. Model of problem-based learning using systems approach[J]. Procedia-Social and Behavioral Sciences， 2012： 541-545.

[4]Richardson，J.T.E. Instruments for obtaining student feedback： a review of the literature[J].Assessment & Evaluation in Higher Education， 30（4）： 387-415.

[5]冯燕芳.高职院校实践教学评价指标体系研究[J].职业技术教育， 2012（8）： 34-36.

（编辑：李晓萍）endprint