曹阳,顾问
(三江学院计算机科学与工程学院,江苏南京210012)
自2012年以来,大规模开放在线课程(massiveopenonlinecourse,MOOC)迅速在全球传播,使得越来越多的学生通过网络获取优质课程资源进行在线学习。然而,近年来的研究与实践表明,MOOC存在着学习过程缺乏生动性、教学管理困难、评价机制单一等问题,导致课程辍学率居高不下。SPOC(smallprivateonline course)是由加州大学伯克利分校的福克斯教授在2013年提出的,意为“小规模限制性在线课程”[1]。SPOC采用了MOOC的在线形态,能够充分发挥网络平台在学习过程中的优势,同时设置了课程准入条件及课程学习要求,更加适合高校实施教学[2]。对于SPOC的运用,国内高校普遍将优质的网络课程资源与传统的课堂教学结合起来,学生利用课程平台提供的各类教学资源在线上自主学习;教师根据线上学习的反馈信息决定线下课堂内容,实现在线学习和课堂教学的融合,并开展了各种教学改革与研究工作[3-5]。这些研究从教学内容、教学方法、课程平台选择等方面进行探索,形成了“线上+线下”的基于SPOC的混合式教学模式(以下简称为混合式教学模式)。
学习评价是对学习者的学习过程及结果进行价值判断的手段,是教学模式的重要组成部分。现有的关于混合式教学模式的研究中,大多将在线学习与课堂教学的学习评价体系相结合,采用“在线成绩+实验成绩+课堂表现+考试成绩”的评价方式[6-7],各项成绩的评价指标不够详尽,并且评价指标所占的权重凭借经验决定,对评价结果的客观性、准确性也造成一定影响。混合式教学模式既具有传统的“教室+课堂”教学模式的特点,也具有MOOC时代下网络教学模式的特点,是一种全新的教学模式,因此需要构建与之相适应的学习评价体系。
在线学习以网络课程平台为依托,提供丰富的教学资源,实现了随时随地的开放式学习,能够充分发挥学习者的主体作用,但是缺乏传统课堂的学习氛围与师生互动。混合式教学模式的教学理念旨在把传统的面对面教学与在线学习的优势结合起来,重新定义教师与学生在教与学过程中的作用。学生要体现作为学习过程主体的主动性、积极性与创造性,教师则充分发挥启发思路、引导学习、监控教学的主导作用。基于这种教学理念,混合式教学模式可以用一个3阶段的实施过程模型表示,如图1所示。
图1 混合式教学模式的实施过程模型
(1)课前导学阶段是通过在线学习实现知识传递的过程。学生根据网络课程平台中发布的任务清单及引导性问题,有针对性地观看教学视频、完成课前练习,从而实现对知识点的学习。
(2)课中研学阶段是通过课堂学习实现知识内化的过程。教师根据学生在导学阶段提出的问题,进行教学内容与教学情境的设计。课堂上教师讲解重点与难点,并组织学生对问题进行共同探究;在实验环节,教师针对学生实验成果的情况进行必要的指导和总结。
(3)课后练学阶段是通过作业练习、讨论交流实现学习成果固化的过程。学生在课程平台上完成在线作业及在线测验,加深对问题认识的深度,强化对教学内容的巩固;通过讨论交流,教师对学生的问题进行点评与反馈,学生之间也能够进行相互学习,从而拓宽思维。此外,鼓励学生运用所学知识与技能进行课外拓展,如参加学科竞赛、创新活动等。
综上所述,在混合式教学模式中,教学过程在网络与课堂上同时展开,学生的学习行为也随之分布在线上与线下。因此,应当遵循混合式教学模式的教学理念,以驱动学生自主学习、主动交流为目标,建立学习评价体系以客观地评价学生线上、线下的学习行为和学习效果。
根据混合式教学模式的实施过程模型,对学生的学习行为进行调查分析。线上学习行为通常由在线课程平台限定,当前国内外的主流课程平台均提供了教学视频、单元作业、单元测验、在线考试、讨论区等作为在线学习的载体[8-9];线下学习行为一般包括课堂表现、课内实验、课后作业、线下考试等。以全面客观地评价学习者的各种学习活动为目标设计的混合式教学模式的学习评价指标,包括线上学习、线下学习、其他因素3个评价维度,每个维度下又包含若干评价指标,分别是线上学习维度下的测验成绩、作业成绩、学习记录、交流互动;线下学习维度下的课堂表现、考试成绩、实验质量;其他因素维度下的规章制度、课外拓展、取得成果。
表1 混合式教学模式的学习评价指标
基于上述评价指标设计调查问卷,采用五点量表的形式,表示各指标对于最终成绩的重要程度,并以10分制予以赋值:非常重要(10分)、重要(8分)、较为重要(6分)、一般(4分)、较不重要(2分),其他分值表示重要程度介于相邻两个层次之间。在问卷分析中,根据来自东南大学、南京师范大学等11位教育技术领域及专业领域的专家的意见,对指标项进行调整。调整后的评价指标见表1。
根据专家意见完成对评价指标及调查问卷的修正,并邀请专家进行问卷评分,进行量化分析。采用Cronbach'salpha系数法测量评价指标的信度即可靠性,对评价指标进行内部一致性检验。使用IBMSPSS19.0编写脚本代码如下:
RELIABILITY
/VARIABLES=测验成绩作业成绩学习记录交流互动课堂表现规章制度实验质量考试成绩拓展成果
/SCALE('ALLVARIABLES')ALL
/MODEL=ALPHA.
得到9项评价指标整体的alpha系数为0.901;修改脚本代码分别计算各维度的alpha系数:线上学习为0.807;线下学习为0.776;拓展成果为0.8。因此,总量表的信度系数大于0.8,各分量表的信度系数大于0.7,表明评价指标具有良好的信度。
层次分析法(analytichierarchyprocess,AHP)是一种定性与定量相结合的层次化权重决策分析方法,具有广泛的应用范围。采用层次分析法计算评价指标权重的具体步骤如下:
(1)设计层次结构模型。根据表1中设计的评价指标建立包含决策目标、决策准则、具体指标的层次结构模型,如图2所示。
图2 评价指标的层次结构模型
(2)构造比较判断矩阵。层次分析法中采用两两比较的方式来确定各层次、各因素之间的权重。对比时采用相对尺度,按“1-9标度法”排定各评价指标的相对优劣,以尽可能降低性质不同因素之间相互比较的困难,提高准确度。比较判断矩阵的定义如下:
其中aij表示因素i与因素j比较得到的相对重要程度,取值1、3、5、7、9分别表示:同样重要、稍微重要、比较重要、十分重要、绝对重要;2、4、6、8表示介于两个相邻重要程度之间。比较判断矩阵中的元素具有如下关系:
根据专家给出的对表1中各评价指标相对重要性的统计结果,分别构造3个维度间的比较判断矩阵以及各维度下评价指标间的比较判断矩阵,见表2—表5。
表23 个维度的比较判断矩阵
表3 “线上学习”下各指标的比较判断矩阵
表4 “线下学习”下各指标的比较判断矩阵
表5 “学习效果”下各指标的比较判断矩阵
(3)计算评价指标权重。求出比较判断矩阵的最大特征值以及所对应的特征向量,然后归一化后作为权重。Yaahp是一个以层次分析法为基础的综合评价辅助软件,广泛应用于评估、评价类问题的处理[10]。在Yaahp中创建层次结构模型,并录入判断矩阵,即可计算各个评价指标的权重结果。
将每个评价指标的权重与其所在维度的权重相乘,得到该评价指标在整个学习评价体系中的实际权重。对权重结果进行处理,保留两位小数,最终建立混合式教学模式的学习评价指标体系,包括3个一级评价维度,9个二级评价指标,见表6。
表6 混合式教学模式的学习评价体系
定义评价权重向量,假设学生获得的各项评价指标得分用向量表示,则学生的最终成绩为
在三江学院软件工程专业2013级与2014级的软件测试课程中对混合式教学模式的学习评价体系进行验证分析,其中2013级学生总数为161人,2014级学生总数为188人。两届学生的教学实施均以“中国大学MOOC”自主建设的软件测试SPOC作为在线课程教学平台,主讲教师团队相同。2013级采用“考试成绩+平时成绩”的传统评价方式,其中考试成绩占60%,平时成绩占40%,由在线成绩、实验成绩、课堂表现3部分组成,占比分别为16%、16%、8%;2014级采用了混合式教学模式的学习评价指标体系进行成绩评定。
为了便于比较,2014级学生除考试成绩之外,将其他评价指标的评价结果都归为平时成绩。采用两种不同评价方式的学生平时成绩、考试成绩及总评成绩的比较结果如图3所示,两个年级学生总评成绩按照分数段统计的对比情况如图4所示。
图32013 级与2014级学生考核成绩统计结果
图42013 级与2014级学生总评成绩分数段统计结果
由图3可以看出,2014级的总评成绩比2013级高出5.5分,考试成绩高出8.9分,学生的整体成绩明显提高;2013级的平时成绩略高于2014级,并且明显高于其考试成绩,考试成绩与平时成绩差距较大。图4表明,与2013级相比,2014级总评成绩的优良率有较大幅度的提高,不及格率显著下降。这是因为混合式教学模式的学习评价体系全面覆盖了学生的学习行为,细化了各评价指标的权重,能够更加客观地评价学习行为,使得平时成绩与考试成绩结果保持基本一致,并且采用多元化评价方式,促使学生充分发挥学习积极性,不仅提高了学生的整体成绩,而且缩小了学生之间的成绩差距。实践结果表明,应用混合式教学模式的学习评价体系后的教学效果明显优于传统的评价方式,并且评价结果更能体现全面性、客观性和公平性。
基于SPOC的混合式教学模式是互联网时代现代教育技术与传统课堂教学的优化组合,是一种在高校中广泛使用的教学模式。文章通过设计评价维度、评价指标以及确定评价指标的权重,为混合式教学模式下建立学习评价体系提供了设计思路和参考依据,并以实例对构建的学习评价体系的应用加以说明。由于不同类型的课程在教学内容、教学形式上存在差异,不同的在线课程平台在评价方式上也有区别,因此研究结果只能作为参考依据,评价指标的设计需要结合具体的实际应用继续完善。
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