以促进学习为驱动的医学统计学课程中评价量规的应用*

上海中医药大学(201203)

董 英△ 黄品贤 宋花玲 戎 芬

医学统计学是一门重要的工具学科,同时也被医学生认为是“难学”的课程。本课程教师除了要传授知识、经验和技能外,更应教会学生独立思考,提高学生分析问题、解决问题的能力,帮助学生有效学习。近年来,医学统计学教学工作者从不同角度,开展了不同形式的教学改革探索与实践,并取得了一定成效[1-4],但提高学生的学习成效,任重而道远。在教学改革评价过程中,寻找有效的评价工具是一项重要工作。rubric评估表格是一种结构化的、明示评分标准与教师期望的评分机制,以促进学习为目的[5]。本研究针对《医学统计学》课程中“文献统计学错误辨析”教学环节,设计了量化的rubric评估表格,并进行信度、效度评价,根据评价结果对表格进行修改,应用rubric在学生自我学习前进行指导,在学生学习后对其学习效果进行评价,旨在促进学生有效学习。

对象与方法

1.教学对象

教学对象为我校2015级2个学期在读医学统计学课程的部分全日制研究生,学生数分别为54人和70人。该班级教学中增加“文献统计学错误辨析”环节,将学生分别分为10个和12个小组,以小组为单位开展学习。

2.教学内容与研究方法

在讲授完医学统计学大纲规定的知识后,要求学生结合自己的专业背景,以小组为单位课后查阅学术期刊文献,对文献中涉及的统计学方法进行评价,找出存在的统计错误,并进行适当的修改。组织学生在课堂进行汇报,作为听众的任课教师和其他组学生都可以提出疑问或补充,每个小组的评分由其他小组和任课教师评价,最后由教师进行点评。

rubric评估表格,先由笔者结合rubric的基本要求和以往“统计学错误辨析”的评分经验,设计初稿,再与教学小组一起讨论、修改。其中,教学小组由4名本课程其他主讲教师、2名其他课程主讲教师、2名教学经验丰富的教授及1名课程助教(在读高年级研究生)构成。

结 果

1.rubric的设计内容

经自拟、讨论修改,确定对“文献统计学错误辨析”环节学习成效评价的rubric内容,主要分为5大目标评价。为尽量客观化,在传统rubric基本要求的基础上,直接对各大目标的具体4个要求进行评分,每符合1项满分得5分,具体见表1。

2.rubric的内部一致性信度评价

每个小组的评分由其他所有小组评分和1名任课教师的评分组成,先对学生的所有评分取平均值,分析学生评分与教师评分结果的一致性,得ICC值为0.754,P=0.001,两者具有较好的一致性。为更加客观体现各组的得分,最终取学生和教师评分的均值进行分析。全量规及各维度Cronbach’α系数计算结果见表2所示。

表1 “文献统计学错误辨析”学习成效评价的量化rubric

表2 全量规及各维度Cronbach’α系数

除“资料支持”维度外,其他各维度和总量规Cronbach’α均大于0.8,具有较好的内部一致性信度。“资料支持”维度为-0.203,进一步对各条目进行分析,表3为该维度中分别删除各条目以后“资料支持”维度的Cronbach’α,结果提示删除条目“包括1篇以上英文文献”后“资料支持”维度的Cronbach’α为0.821,具有较好的内部一致性信度。因此,量规中将“包括1篇以上英文文献”条目删除,重新计算全量规的Cronbach’α为0.960,本文中以下所有分析均基于删除该条目后的量规。

3.rubric的效度评价

对各维度总分与量规总分的相关性进行分析,结果见表4所示。各维度总分与量规总分的相关系数为0.842～0.960,各维度之间的相关系数为0.728～0.917,对相关系数的假设检验均有统计学意义。

表3 “资料支持”维度中各条目对α的影响

表4 各维度与总量规的相关分析

*：P<0.05。

4.学生表现评价

对总量规及各维度进行描述性统计分析,并对两个学期的得分水平进行比较,具体结果见表5。经两独立样本t检验,总量规及各维度评分在两个学期间差异有统计学意义,且2015-2016学年第一学期评分均高于2014-2015学年第二学期。

表5 学生表现评价

讨 论

让学生学会应用是医学统计学的重要教学目标,教学改革应围绕促进这一学习目标的实现而开展。本研究借助于“文献统计学错误辨析”教学环节,增加学生“学以致用”的机会,既有利于巩固学生的统计学知识、加深对知识的理解,又可以增强学生发现问题、分析问题的能力,在这一过程中还可以培养学生逻辑思维、批判思维和团队合作能力等,帮助学生建立批判地对待文献报道结果的态度。研究者通过设计rubric评价量规,实现对该过程的形成性评价。

rubric量规是由评价指标与评分等级交织而成的评分表格,与传统评价工具相比最大的不同在于明示评分标准与教师期望,事先让学生了解评分标准,可以帮助学生进行准备并提升表现,体现形成性评价的FED特征,即反馈(feedback)、鼓励(encouragement)、指导(direction),帮助教师和学生找出教与学中的薄弱环节[6],更好地促进教与学协同发展,因此也被认为是以促进学习为目的的学习效果评价工具。本研究设计了针对“文献统计学错误辨析”教学环节的rubric量规,体现了对学习投入、学习过程、学习效果等方面的考核,并对量规进行了信度、效度评价。修改后的全量规Cronbach’α系数为0.960,总体态度、团队合作、知识应用、语言表达、资料支持五个维度的Cronbach’α系数分别在0.821～0.897之间,量规具有较好的内部一致性;应用相关分析进行效度评价,各维度总分与量规总分的相关系数为0.842～0.960,说明该量规结构较合理,具有较好的效度。

应用rubric量规进行评价时,每组的评分由教师和其他各组对该组的评分取平均值,可以减少误差。对总量规及各维度评分进行统计分析,结果显示总体态度维度评分较高,而知识应用维度评分较低,进一步分析发现在知识应用维度中“论述内容包括2个以上高级统计分析方法”条目评分最低。这一结果反映了研究生学习态度较好,但是在量规考虑的几个维度中，知识应用能力提升的空间还较大,特别是高级统计分析方法的应用还需继续加强。结合教学实践发现,本校研究生虽然学习态度较好,但往往学习不够深入,遇到困难便止步不前,如何进一步激发学生的学习兴趣,提高他们对高级统计分析方法的应用能力,是今后教学中需重点思考的问题。假设检验结果显示,对于总量规和各维度而言,2015-2016学年第一学期评分均高于2014-2015学年第二学期的评分,由于两个学期的学生背景不同,目前尚未收集相关影响因素资料,还不能判断学生学习成效差异的真正原因,本研究将在今后的教学中进一步深入,找出影响学习成效的关键因素,以促进学生更好地学习。