面向深层学习的混合学习评价体系

☆ 李雨珊 姚巧红

一、引言

教育信息化背景下，学生使用互联网，能够不受时空的局限以多种方式获取知识，这种资源获取的方式为混合学习模式的推广、普及提供了契机。理论上，混合学习一是有利于发挥学习者参与教学过程的主动性，二是有利于引发学习者的创新意识，三是有利于形成平等互助、教学相长的新型师生关系。但在具体实践中，随着混合学习活动的开展，人们越来越认识到：想要在混合学习时达到预期的效果并不容易。有些时候网络甚至被认为是“滋生浅层学习的温床”。实际上当前的人才培养目标更希望学习者能够建构个人化的知识系统去解决实际的复杂问题，发展创新意识实现深层学习的目标。由此深层学习已变成一种有用的学习方式，获得了研究者的普遍关注和学习者个体的高度重视。

为了促进混合学习实现深度学习的目标，混合学习需要有可以促进其优势发展，提升学生学习效率的评价指标。从一定程度上而言，学习评价可以说是学习的核心内容。非常有必要创建一个可行的关于混合学习的学习评价指标体系。评价的意义主要表现在，一是可以激发学习者对学习的积极性，二是有利于促进学习者独立自主、自我控制和合作探究问题能力的产生。为此，本研究将设计混合学习评价指标体系，在发挥其促进认知的同时，实现深度学习的目标。

二、深度学习是教育改革的发展方向

目前，教育出现了新的发展趋向：教育已经变成伴随人一生的终身教育，促使人全面发展的本质教育，突出学习者个性的新式教育。而学生的主动学习能力、终身学习能力和知识创新能力都要以深层学习为根本，因此，对深层学习进行研究有着重要的现实意义。

从学习目标方面来看，布鲁姆将认知目标分成知道、领会、应用、分析、综合及评价等由低至高的六个层系，但是这一层系并没有表明如何将获得的知识转化为技能。[3]安德森等人对该分类方法进行了改进，将得到知识的认知过程分为记忆、理解、应用、分析、评价和创造。浅层学习的认知程度只留在“记忆、理解”这两个阶段；而深层学习的认知程度则可对应“应用、分析、评价、创造”这四个相对高级的认知水平。[4]

目前越来越多的研究表明，深层学习是一种让学习者环绕着具有挑战性的学习主题，全身心积极参加、感受成功、得到发展的有意义的学习过程。整合传统学习方式和在线学习方式优势的混合学习方式强调学生自主学习能力和批判与创造性思维，因此，混合学习向深度学习转变是非常必要的。

三、走向深度学习的混合学习

为了在混合学习的模式下让学习者达到深层学习，混合学习模式的设计应具有深度学习的特点。

（一）设计学习目标和学习内容，注重高阶思维发展

在学习的最初阶段，教师通过对课程目标和课程内容以及学生的学习需要进行研究来确定学生学习的概念、技能和要点问题，然后根据课程目标将课程内容进行分解并设定相应的单元目标和每堂课的学习目标，将其呈现给学习者，促使学习者在学习之初就明确学习的方向，由此设计的学习目标和学习内容对学生来说更有意义。深层学习的目标是发展高阶思维能力，因此，在混合学习模式中设定学习目标和学习内容时要着重批判性思维、创造性思维和实用性思维品质的提升。让学生在在线学习的过程中始终能够深入思考，在面对面学习过程中教师以教学内容为核心，选用合适的真实案例，将理论知识与案例相融合，精心构建探究性问题，使学生对所学的知识有深刻理解。

（二）准备与激活先期知识，建构性学习

要实现深层学习目标，教育者为学习者提供的线上学习内容应包含先期知识或能够激发学习者已有的背景知识，实现新旧知识的融合。由此，学习者通过巩固、转换和内化等过程对信息进行加工并内化为知识。通过面对面的学习环节使学习者不仅能阐述、解释知识，更重要的是能够主动建构知识，即实现深层学习的目标。

（三）面向问题解决的学习活动，解决实际问题

学习的目的是促使学生通过学习用掌握的知识去解决实际问题，混合学习模式中的在线学习内容应该是基于问题的多维知识整合。通过体验性活动在传统的课堂学习过程中引导学生深层学习，促成学生的有意义学习，帮助学习者通过学习达到解决实际问题的目的。

（四）以学习者为中心，主动学习

混合学习包含在线学习和面对面学习两个部分，但是不同学生在学习自觉性上存在差异，部分学生并不能做到有效的在线学习，因此，在线学习的学习内容应该有助于“固定”学习者已有的知识结构，但新知识一定是位于“最近发展区”的，这样才能够促使学习者将新信息联结到原有的认知结构中。教师要将学生看成是处于发展过程中的人，营造积极的学习氛围促使学生进行深层学习。

四、混合学习现有模式分析

在中国知网数据库中以“混合学习模式”为关键词进行搜索，将时间限制到2001年至2016年共检索到71篇相关文献。对文献中的混合学习模式进行归纳，通过分析发现混合学习模式大多是教师首先要对学习者教学目标和教学内容进行分析，然后为学生提供学习资源，混合学习的教学活动一般分为课前、课中和课后三个基本环节，课前学生通过各种各样的教学平台进行在线学习，课堂学习时学生通过小组讨论或寻求教师帮助来解决疑问，课后在平台上上传作业并进行复习。

五、评价指标体系

（一）评价模式

评价不是为了对学生进行甄别和选拔，而是辅助其掌握知识促进其发展，根据上文混合学习的模式和布鲁姆的认知模型以及知识的类型，可以初步建构一种面向深度学习的混合学习评价模型。

图1 评价体系结构

（二）评价指标的具体设计

1.支持层面的评价指标

支持层面分为环境与活动设计两个维度，混合学习不是将互联网叠加在教育上，而是要将互联网与教育深度融合，也不仅仅是将互联网作为一种工具与教育联通而是用互联网的思维去重塑教育理念。将环境与活动设计维度具体划分为14个评价指标（如表1）。

表1 支持层面评价指标

2.探索层面的评价指标

输出部分的探索层面包含应用和分析两个维度，可以归纳为学生根据浅层的认知活动采取的行动，深度学习理念下的混合学习更加注重学生的个性发展，培养学生更高层次的需求。据此依据“知识”与“认知过程”将探索层次划分为应用与分析两个维度并设定8个具体评价指标（如表2）。

表2 探索层面评价指标

3.设计层面的评价指标

设计层面是学生认知活动的最高层面，支持层面可以由学生独立完成，教学最主要的目的是培养学生的高阶思维，因此，对这一部分的评价尤为重要。设计层面分为评价和创造两个维度，将这一层面与知识结合可以设定为8个评价指标（如表3）。

表3 设计层面评级指标

六、指标权重确定

AHP法是美国运筹学家T.L.saaty提出的一种系统分析与决策的综合评价方法。[5]通过建立细化层次结构通过两两间的重要程度比较来确定指标权重的层次分析方法。

（一）层次结构的建立

本研究按照结构、要素、指标建立了三级细化的层次结构。结构层包括支持、探索、设计三个维度。每个结构又细化了不同的要素，每个要素层又划分为若干个指标，共计30个评价指标。

（二）判断矩阵的标度

利用1-9标度法建立判断矩阵，本研究的判断矩阵标度涵义及其赋值如表4。

表4 判断矩阵赋值

（三）具体的判断矩阵

1.结构层的判断矩阵

结构层有三个指标，分别为支持、探索和设计，依据四个因素的重要程度建立的判断矩阵为：

2..要素层的判断矩阵

环境和活动设计是支持结构的两个要素，其判断矩阵如下：

3..指标层的判断矩阵

（1）环境要素A1的下一层指标建构的判断矩阵为：

（2）活动设计要素A2的下一层指标建构的判断矩阵为：

（四）判断矩阵一致性的检验

一致性检验是为了防止判断之间出现矛盾的结果。当判断矩阵的阶数≤2时，RI值是形式上的，矩阵总是具有完全一致性；当判断矩阵的阶数＞2时，且CR＜0.1时，则认为判断矩阵具有满意的一致性，否则需要调整矩阵。判断矩阵（1）、（2）、（3）、（4）的CI、RI和CR的计算结果表示如表5所示。通过计算发现判断矩阵CR值都小于0.1，证明通过一致性检验（如表5）。

表5 一致性检验表

（五）层次单排序结果

单排序结果是指某因素相对于上层因素的相对重要性。具体计算过程是：计算判断矩阵中每一列和的值，将判断矩阵中的每一项都除以它所在列的总和，得出按列归一化形成矩阵 ，计算 中的每一行的算术平均数得到矩阵的特征向量W，W向量中的元素即是所对应的权重值。

判断矩阵（1）的特征向量W=（0.123,0.320,0.532）

判断矩阵（2）的特征向量W=（0.25,0.75）

判断矩阵（3）的特征向量

W=（0.072,0.082,0.085,0.152,0.161,0.176,0.149,0.067,0.055）

判断矩阵（4）的特征向量W=（0.252,0.124,0.169,0.281,0.298）

（六）层次总排序的结果及其它指标权重

为了计算层次结构中某一层次的元素对于总体指标的权重和这些元素之间的相互影响，进行层次总排序，需要对所有层次的单排序结果进行计算。计算方法：本层指标权重Wij乘以相对应上层指标权重Wi等于总排序w。前文的（1）到（4）完成了结构层和支持评价指标权重的计算，其它指标也按照（1）到（4）算法完成结算并通过检验，具体结果如表6。

表6 指标权重与层次总排序表

（七）该指标体系的特点

（1）在结构性指标中，“支持”、“探索”和“设计”的权重指标分别为0.123，0.32和0.532。这表明混合学习的评价指标更注重对学生深层学习方面的评价。

（2）在“探索”维度中“应用”和“分析”两个指标的权重值是一样的，这表明混合学习既注重学生分析判断能力的培养，又注重学生应用知识的能力。在混合学习的过程中既需要学习者能够用线上学习的知识解决问题，同时也需要学习者在线学习时能够对学习资源进行分析。

（3）在“设计”维度中“评价”和“创造”指标权重系数分别为0.333和0.667，这表明混合学习要强化学生的创造力，让学生改进自身的学习方式，发掘更多解决问题的方式，通过学习能有自己的见解。

（4）虽然“支持”维度的权重系数比“探索”和“设计”的稍低，但是将这一维度纳入到混合学习评价体系中也是非常必要的。混合学习需要稳定的线上学习环境、优质的学习资源和较高的信息素养，因此，这些支持混合学习的指标也应该纳入到评价体系中。

七、结束语

混合学习将传统学习方式和在线学习的优势有机结合，以往的混合学习注重学生在课前的在线学习就能学会，但混合学习却达不到预想的学习效果，很重要的原因是学生的在线学习缺乏主动性，因此，课前学习环节应注重培养学习者的自学能力，面对面的课堂学习更重要的是以促进学生的深层学习为目标。基于此目的设计了面向深层学习的混合学习评价体系，但这一研究是初步性的，其信度与效度还需要进一步的实践检验。

[1]吴洪艳.个性化学习理念与翻转课堂教学模式的融合[J].现代教育技术,2015,(08):46-52.

[2]余胜泉,王阿习.“互联网+教育”的变革路径[J].中国电化教育,2016,(10):1-9.

[3]吴秀娟,张浩.基于反思的深度学习实验研究[J].远程教育杂志,2015,(07):67-74.

[4]张浩,吴秀娟.深度学习的内涵及认知理论基础探析[J].中国电化教育,2012,(10):7-11.

[5]李玉斌,王月瑶,马金钟,武小力,张贝贝.教师网络学习空间评价指标体系研究[J].电化教育研究,2015,(06):100-106.