刘浩文 吴德敏 卢洪涛 李莉
摘 要:网络学习平台在继续教育和远程教育的过程中发挥着基础性的支撑作用。文章以所在学校继续教育学院使用的学习平台为例,从平台的使用、资源的积累和共享、交互式学习情况等方面进行了数据分析,指出了存在的问题,并提出了相应的对策和建议。
关键词:继续教育;学习平台;数据分析
中图分类号:G434 文献标志码:B 文章编号:1673-8454(2016)15-0089-04
一、继续教育的定位与特点
继续教育是区别于普通高等教育的,面向学校教育之后所有社会成员特别是成人的教育活动,是终生学习体系的重要组成部分,由于其主要面向成人群体,也可以称为成人继续教育或简称为成人教育,为不同层次的学生更新补充知识,扩大视野、改善知识结构、提高创新能力,以适应科技发展、社会进步和本职工作的需要。
继续教育包括成人高等教育、高等网络教育、高等教育自学考试、电大开放教育、夜大等办学形式,也包括业余、脱产等不同的学习形式,将来甚至可以大力发展各种课程学习、课程进修等形式。
继续教育的特点可以概括为以下几点。
人群广泛,个体差异大。成人学生是一个特殊的群体,数量庞大但不同于全日制在校大学生。他们的年龄跨度较大,既包括高考落榜的应届毕业生,也包括已经毕业、工作多年的社会人士;既包括一路读书过来的学生,也包括为了提升个人素质和文凭选择半工半读的在职人士。他们的层次、心态和自学能力也参差不齐,既有高起专,也有专升本学生;既有自制能力较强、学习目标明确、积极规划个人职业计划并主动学习的,也有抱着磨时间混文凭的投机心思来随意学习的。在年龄、层次、生活阅历、知识结构、社会角色、自制能力等方面存在的这种个体差异性导致学生在学习期间跳级、留级、休学、退学、转专业等学籍异动非常频繁。
招生与学习周期与高等教育有所区别。继续教育招生一般每年可以招生两次,分别是春季招生和秋季招生。学生一旦被录取,在校学习时间一般是两年或三年。
参与专业学院多,专业齐全且多样化。作为开展继续教育活动的主体,各类继续教育学院往往在开设专业时需要与所在高校各专业学院合作,不仅需要各二级学院教学管理人员分担管理任务,也需要专业学院提供专业及课程设置意见,更需要专业学院专职教师直接参与授课。
教学点分散且规模不一致。在在籍学员中往往很大一部分是在职人员,他们通常是利用业余时间参加学习,但在日益紧张的工作和社会活动过程中,实在没有更多的精力来应付长途跋涉。针对这种情况,往往根据需求的不同选择不同的地区,或某个城市或某企业集中设立教学点,由继续教育学院派遣教师分散面授或者直接通过网络展开远程教学。
简单来说,随着继续教育事业的不断发展,继续教育办学形式趋于多元化,教育类别和专业设置也趋于多样化,使高校继续教育学院规模日益扩大,学生数据急剧增加,有必要建设并应用以课程为中心的开放式学习平台,以解决教师资源不足、学生积极性不强的现状。
二、学习平台基本情况
武汉大学继续教育学院依托学校学科门类齐全、师资力量雄厚的优越条件,目前开设各类专业近100个,在全国设立了近90个校外学习中心(教学站点),学生规模稳定在25000人左右,每学期开设课程达600门以上。我们根据学院的教学理念和改革思路,于2012年完成设计并开发了与学院办学思想相适应的学习平台,2013年试运行,并从2014年开始正式展开使用。
该学习平台主要特色有以下几点。
第一,打破了学习中心、学院、专业、班级的教学单位的物理划分或逻辑划分,而以课程为中心实施教学计划。在不同的学期(在本文中用春季、秋季表示),每门课程的教师和学生群体都可能会发生变化,但这种机制不仅解决教师资源不足、学生分散的问题,而且有效地处理了教师的流动性和学生的异动性,此外还不断积累了较为丰富的教学资源。
第二,记载并区分教师导学、学生学习的轨迹,诸如上线次数,上线时长,布置作业、完成作业、批阅作业等,作为核算教师工作量和计算学生平时成绩的重要依据。
第三,开设了11门公共课,包括《大学英语(一)》、《大学英语(二)》、《大学英语(三上)》、《大学英语(三下)》、《计算机应用基础》、《大学语文(一)》、《大学语文(二)》、《高等数学(一)》、《高等数学(二)》、《思想道德修养与法律基础》、《毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想》,覆盖学生群体较大,聘请专业教师导学,作为试点进行教学改革。
本文选取平台内最近的4个学期(2014年春、2014年秋、2015年春、2015年秋)的课程、教师、学生基本数据和业务数据,作为研究对象。其中基本数据如表1所示。
从表1可以看出学生在4个学期内,每学期要学习7~8门课程,其中2~3门公共课, 4~5门专业课。各课程在各学期内的分布比较均匀,公共课与专业课的分布也比较均匀,给学生的总体压力并不大。
对于非公共课教师而言,每位教师大概承担1~2门课程,且每门课程的学生数在125~145之间,工作量基本上不大;而对于公共课教师而言,每位教师承担1门课程,但是学生规模却在2281~2718人之间,工作量相对较大,尤其体现在评阅学生的作业、在线答疑、课程社区讨论等方面。
三、学习平台使用率分析
为了了解学习平台的推广使用情况,学习平台在用户登录平台时,按管理员群体、教师群体、学生群体分类记录了每一天平台的访问次数、最大在线人数等详细数据。
经过统计分析,得到三类人群在不同学期的平均每天访问量,如表2所示。可见三类人群的平均访问量在呈现近似波形规律的同时,有稳步提高的趋势,说明平台的使用人群在逐渐扩大,各类人群也都逐渐认可并适应了在该学习平台下进行管理、导学和学习。
经过统计分析,也得到了三类人群在不同学期的高峰访问量,如表3所示。可见,平台高峰访问量以及同时在线人数都在稳步逐渐攀升,说明平台在不断完善和优化下,容量、性能和稳定性都得到了考验和提高。
经过统计分析,进一步得到各类人员在不同月份的访问量规律,分别如表4、表5所示。
比较明显的是,在一年的5月、6月、10月、11月、12月访问量相对较大,而在2月、7月、8月、9月,访问量偏小。这是因为继续教育学院的教学规律基本是每年1月中旬考试、2月放寒假、3月初招生考试后进入春季开学期、4-6月常规学习、7月初期末考试、8月放暑假、9月初招生考试后进入秋季开学期、10-12月常规学习。
经过对比就容易发现,访问量的大小与学生开展学习活动的规律是非常吻合的。其中,访问量小的时段一般都是处于放假期间,或者考试月期间,或者是刚开学的适应期;访问量大的时段一般都是常规学习期间。
四、学习平台积累资源情况
学习平台是以课程为中心组织教学活动的,其资源的积累也是以课程为核心,不仅方便同一门课的教师之间共享资源,也方便处于同一课程社区的学生群体之间相互交流,提高活跃度。
为了了解在平台内资源的累积情况,学习平台分别记录了电子教案、参考资料、复习资料和作业的提交时间等数据,其相关统计数据如表6所示。
经过对比分析发现,经过时间的推移,资源总量在逐学期提高,但资源的增长幅度在逐学期减少。在系统使用初级阶段,资源的建设是从无到有,而在系统稳定使用阶段,资源的推陈出新则越来越难,但共享程度肯定是越来越高,使用率也是越来越高。
五、交互式学习情况
在该学习平台中,交互式的活动包括作业、在线答疑、课程社区讨论等。其中在线答疑和社区讨论的统计数据并不全面,在本文中仅讨论作业数据。
表7统计了所有11门公共课在不同学期内,自教师布置作业、学生完成作业、教师评阅作业三个阶段的数据。
首先,教师布置的作业批次呈现逐年减少的趋势,但每门课程的作业批次仍然不少于5次。作业批次逐渐减少的一大原因在于公共课的作业批阅任务量太大,教师精力不够,选择布置5次左右的作业量是比较合适的。
其次,学生完成作业的总量、人均完成作业数、完成率都呈现逐年增加的趋势。除2014春以外,学生的人均完成作业数基本保持在10以上。充分说明,学生通过学习平台来提交作业的能动性得到了加强。
再次,教师批阅的作业总量也呈现逐年增长的趋势。除2014春以外,教师批阅作业的完成率则保持在90%以上。
总的来说,作业这一项交互式学习活动在教师和学生之间,已经开展得比较活跃而有成效。
六、存在的问题及对策分析
首先,平台已经使用得比较普遍,访问量已经较大。如果在更大的范围内更加频繁使用,其访问性能和稳定性可能会是将来的一个挑战,需要从数据库、网络、负载均衡等方面提前做好预案和准备。
其次,各类教学资源通过1~2个学习周期的积累,已经比较齐全完备,但出现逐年下降的趋势。如果需要进一步提高质量,并推陈出新,则需要相应的改革措施,并再经历1~2个学习周期才能完成资源的重新积累沉淀。
再次,教师和公共课教师的工作量差别较大。公共课的导学任务多少会影响到教师的精力投入和导学效果,也会间接影响到学生的积极性和热情。目前,1门公共课只安排了1位教师,在学生数量较多的情况下,建议再增加公共课教师人数,不仅可以相互分担压力,而且在另一位教师请假时也可以相互替代和帮助。
此外学生的积极性还有待进一步提高,需要群策群力,研究更加细致的平时成绩计算规则,来引导并鼓励学生更多地参与交互式学习。
七、结束语
武汉大学继续教育学院已经面向全院网教生、成教生推广使用开放学习平台,并在学生学习过程中,随时对学生自学情况和聘任教师的导学情况进行检查,促进了继续教育学院管理科学化、规范化、信息化,也促进了导学教师、学生的开放互动和参与积极性,以更加严谨更加严格更加负责的态度,进一步提升了学院的办学能力、吸引力和竞争力,具有实际意义。
本文通过收集分析平台的基本数据和业务数据对平台的使用率、资源积累情况和作业交互情况,对平台的使用普及程度、效果作出了初步的结论,也对可能存在的问题作出了预判和相应的对策。
下一步将在正常运行的基础上,继续完善功能并对用户体验、系统性能方面进行优化处理。此外,希望能收集整理更多的业务数据,包括学生的学习时间分布、在线答疑、课程社区讨论、平时成绩分布等,深入挖掘学生的学习时间规律、学生的在线学习行为对平时成绩的贡献等等。
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(编辑:王天鹏)