应用型本科高校SPOC学生学习效果评价模型的研究

朱艳冰,曹玉霞

（郑州科技学院,河南 郑州 450064）

在线教学模式MOOC（Massive Open Online Course,大规模网络开放课程）的出现,在全球范围内引发了一场教育革新运动,颠覆了传统的教育观念、教学方式和教育环境。MOOC的初衷是让世界上最优质的教育资源遍地开花,传播到各个角落,使学习者可以免费享受全球顶尖高校一流教师的课程。

SPOC是Small Private Online Courses单词的缩写,意为“小规模的限制性在线课程”,多针对学校、班级等小范围用户群,其入读人数和入读条件受限,实质是教师通过开展线上、线下相结合的混合式教学模式,有针对性地引导学生进行讨论,翻转学生的学习习惯,培养学生解决问题、表达观点等综合能力,激发学生学习能动性,调动学生学习主动性。

相对于MOOC而言,SPOC秉承了MOOC的教育理念和教学设计,将MOOC教学资源用于诸如一所学校或一个班级等小规模、特定用户群,实现优质MOOC教学资源与实体课堂教学的有机融合,不仅补齐了MOOC教学的短板,还弥补了传统课堂教学的不足。SPOC教学的基本形式是将实体课堂和MOOC融合贯通,学生在课下观看MOOC相关课程,教师在课上解答学生学习过程中的疑惑并组织讨论,学习效果由线上进行评价。可以说,SPOC促使了MOOC在高校课堂教学落地生根,是高校内部的MOOC。

不得不承认,对于学生,我们知道得太少。了解学生的学习情况,掌握学生的学习效果,是一线教师的共同梦想。随着“互联网+教育”时代的到来,在线学习不再是单纯地观看课程视频和做课堂练习。学生在网络环境中的学习情况,诸如在线学习时间、观看课程视频情况、登录次数、参与讨论情况等被详细地记录下来。通过挖掘、统计、分析这些数据,可以获得单个学生学习偏好,得到学生群体学习效果的规律,为合理制定学生个性化学习支持服务策略和科学管理在线学生学习情况提供理论支撑,使在线教育更加科学化、人性化。

目前,对于SPOC的学习效果评价还没有一个比较系统的研究,应用型本科高校大部分教师使用SPOC教学的目的是为了补充课堂教学内容,拓展学生知识层面；只有极少数教师在采用SPOC教学时,会结合线上、线下学生的平时表现和测试成绩评定学生综合成绩,但是这类评价相对比较粗浅,尚未形成体系。本文借助MOOC教学平台,针对应用型本科高校的特性,构建一种SPOC学生学习效果评价模型,客观综合评价学生的学习效果。

一、应用型本科高校SPOC学生学习效果数据分析

SPOC教学模式下,学生学习课程的全部情况均详细地被记录在SPOC教学平台,包括学生课前预习情况,学生课后观看视频情况、学生线上与教师沟通交流情况、同学之间协作学习情况、学生线上提交作业情况、学生线上创建学习资源情况等。本文采用SPSS数据分析软件,对学生学习过程中的效果评价问卷进行了信度和因子分析,从而确定了学生学习效果的评价量规。

目前,应用型本科高校多采用定量的分数对学生的课程学习进行形成性评价和终结性评价。由于学生学习过程中学习效果评价内容的模糊性、主观性和不确定性等因素,本文引入了模糊综合评价的方法,将学生学习过程中的学习效果评价从等级上的量规评价转化成分数上的定量评价,并结合课程的终结性考核确定学生的课程成绩。

量规是一种结构化的定量评价标准,主要用于评价学生的学习效果,指导学生的学习行为,改善学生的学习态度等,包括评价指标和评价等级。本文以Stevens Knutson和Patton的DINESERV量表为参考,采用五点量表的形式分析处理调查问卷数据,假定5分是非常符合,4分是符合,3分是不确定,2分是不符合,1分是非常不符合,量表分数代表了学生对所调查项目的认可度,分数越高,认可度越高。

SPOC教学模式下,学生学习过程评价量表信度和量表效度检验关键在于对探索性因子和验证性因子的分析。众所周知,KMO值越接近1,变量间的相关性越强,原有变量越适合作因子分析；相反,KMO值越接近0,变量间的相关性越弱,原有变量越不适合作因子分析。表1是对学生学习过程中学习效果评价验证的结果,当KMO（取值一般在0和1之间）值为0.85时,表明各个变量之间存在共同因素,处于相对良好的标准；当Bartlett统计值不是0时,表明相关矩阵之间存在共同因素,适合作因子分析,并且分析的结果具有一定的客观性。

本文选取了学生的态度感受、学生的学习过程、学生的互动交流和学习效果评价四个因子。从表1可以看出,所有项目因子的载荷系数都超过了0.5,将学生的态度感受、学习过程、互动交流、效果评价四个因子的载荷系数按照从大到小的顺序进行排列,并利用Cronbach's α系数进行信度检验,发现态度感受、学习过程、互动交流、效果评价的Cronbach's α系数分别为：0.76、0.74、0.73、0.79,都大于0.7,可见信度较好。（见附表1）

二、应用型本科高校SPOC学生学习效果评价指标体系权重

SPOC教学模式中,教师通过学生的学习成绩评价和学习过程评价衡量学生的学习效果。学习成绩评价的主要依据是课程期末考试成绩,学习过程评价的主要依据是上述态度感受、学习过程、互动交流、效果评价四个因子。将态度感受、学习过程、互动交流、效果评价设定为4个一级指标；将剔除“态度感受”评价类别中载荷因子均超过0.5的“SPOC学习课程比较方便”后的其他评价内容设定为21个二级指标；并根据教学目标、教学大纲和教学重难点等合理分配各项评价指标的权重；再结合评价内容的性质和学习效果的评价目的来确定指标体系的不同级别；最后获得SPOC学生在《经典导读与欣赏》学习过程中的评价指标体系权重,如附表2所示。

需要说明的是,课程的教学目标、教学大纲和教学重难点等不同,教师在分配各项指标权重,确定指标体系级别的时候可以有所侧重,确保学习效果评价的客观、公正、公平。

三、应用型本科高校SPOC学生学习效果评价指标模型

本文采取FCE模糊综合评价的方法,将SPOC学生学习评价效果用量化的分数来表示,设定“差”“较差”“一般”“较好”“好”（均属于模型性术语）6个等级,并赋予各等级不同的分数值或者分数段把模糊术语转变为量化的分数。本学习效果评价等级中的“差”“较差”“一般”“较好”“好”对应的分数值分别为“30”“65”“75”“85”“95”。其评价集：

由4-2评价指标体系中的权重,获得权重集：

在SPOC学生学习的过程中,假设学生选择评价内容的指标等级值为1,不选择评价内容的指标值为0。根据评价结果,可以获得每一评价指标的矩阵：

根据推算可知,学生学习《经典导读与欣赏》SPOC课程的分数为83.3分。由于SPOC教学模式中,教师通过学生的学习过程评价和学习成绩评价衡量学生的学习效果,假定该学生期末考试分数为70分,课程考核按照学生学习过程评价占总成绩的40%,期末考试成绩评价占总成绩的60%,那么该学生《经典导读与欣赏》课程的最终成绩为75分,成绩一般。任课教师可以将选修该课程学生的学习情况依照此评价指标模型进行核算。

四、结束语

利用FCE模糊综合评价法处理不精确、不完备数据的优势,以应用型本科高校为例,分析应用型本科高校SPOC学生学习效果,建立指标分析模型,构造信息系统,挖掘了影响应用型本科高校学生学习的核心因素,并将结果运用于应用型本科高校SPOC教学工作中,在实践中有针对性地采取措施,不仅提高了应用型本科高校学生学习效率和学习质量,也促进了应用型本科高校教学改革。此分析方法较传统的定性定量分析法更客观全面,操作性更强,亦可用于其他问题的分析评价,值得推广。

附表1 学生学习过程中学习效果评价验证结果

附表2 SPOC学生《经典导读与欣赏》学习过程指标体系权重