线上教学模式下的试卷分析及学习行为数据分析①——以中医学“5+3”专业为例

王建光 雷萍 徐铭 关洪全 韩晓伟（辽宁中医药大学中西医结合学院，沈阳110847）

医学免疫学与病原生物学为高等医药院校中 医类各专业学生必修的专业基础课程。面对突如其来的新型冠状病毒肺炎疫情，为了更好地做好本课程的线上教学，授课教师选用了超星在线教学平台对中医学“5+3”一体化儿科学专业学生进行了为期一个学期的线上教学。本研究采用教育测量学的方法对线上教学课程医学免疫学与病原生物学期末考试的试卷进行分析和评价，旨在总结在线教学中存在的问题，评价试卷设计中存在的不足［1］。此外，本研究在试卷整体分析、评价完成的基础上，还对在线教学平台记录的学生学习行为数据进行了统计。以学生考试成绩为因变量，通过分析学生在线学习时长、参与讨论次数及章节学习次数等为自变量，了解学生学习投入和认知过程的重要信息，筛选出学习行为投入的关键因素。同时也为授课教师优化学习过程、提高本课程的在线教学质量提供一定的参考依据。

1 资料与方法

1.1 资料本研究选取2019至2020学年第2学期中医药高校中医学“5+3”一体化儿科学专业医学免疫学与病原生物学期末考试试卷59份，以及线上教学平台统计的学生学习行为数据，包括学生的在线学习时长、参与讨论次数及章节学习次数，见表1。

表1 学生期末考试成绩与在线学习行为数据统计表Tab.1 Statistical table of students′final examination results and online learning behavior

1.2 方法

1.2.1 试卷评分方法所有试题均采用线上加密后批阅，试卷的评判按照制定的评卷标准进行，为减少主观性阅卷差异，名词解释、简答题和论述题等主观题阅卷按照制定的得分点各由一人评分，流水作业，评卷后交叉复查，避免错漏。

1.2.2 试卷分析方法本研究采用的试卷质量测评指标为信度、难度系数、区分度。信度分析采用克伦巴赫系数（Cronbach's alpha）信度法处理数据［1］；难度系数（P）用来评价试卷的难易程度，试题难度分析用公式P=Mean/Score计算，其中P为难度系数，0.7≤P＜0.8，表明试卷难易度适中；P＜0.7，则较难；P≥0.8，则容易。Mean为该题得分均值，Score为该题的满分［2］。区分度（D）是指考卷区分不同成绩学生的一种指标，计算公式为（高分组平均分-低分组平均分）/满分值，取期末考试分数前27%的学生作为高分组，后27%的学生作为低分组，D≥0.4的试题级别为优秀，0.3≤D＜0.4表明此题的区分度较好，0.2≤D＜0.3表明此题的区分度尚可，D＜0.2则表明此题的区分度较差［1］。

1.3 统计学方法采用SPSS25.0统计软件进行数据处理和统计分析，对试卷的信度、难度和区分度进行分析；对学生期末考试成绩分布及线上学习行为的各项数据进行正态性检验，同时对线上学习行为各项数据与期末考试成绩数据进行相关性分析及回归分析。

2 结果

2.1 试卷分析结果统计分析试卷得出平均成绩为69.17分，最高分100分，最低分为17分，标准差为18.57，各分数段频数分布见图1。采用Shapiro-Wilk方法检验分数分布的正态性，结果P=0.111，偏度系数为-0.481，呈正态分布。

图1 期末考试成绩直方图Fig.1 Histogram of final exam scores

试卷统计分析得出信度α系数为0.788，试卷各题型难度系数（P）、区分度（D）见表2。

表2 各题型难度系数及区分度Tab.2 Difficulty coefficient and differentiation of each type of question

2.2 线上学习行为数据与期末考试成绩相关性的分析结果学生个人学习行为数据和成绩均为连续变量，为分析其是否存在相关性，首先检验各组数据的正态性。由于样本数量为59个，主要参考Shapiro-Wilk检验值，从表3中可见期末考试分数、参与讨论次数章节和学习次数符合正态性假设，在线学习时长不符合正态性假设。

表3 正态性检验Tab.3 Normality test

由于样本分布不全具备正态性，采用spearman进行相关性检验，分析期末考试分数与在线学习时长、参与讨论次数和章节学习次数之间的相关性，结果见表4。由表4可知，期末考试分数与参与讨论次数呈现相关性，且占学生人数39%的中分段（60～80分）学生的成绩与在线学习时长有一定的相关性。

表4 相关性检验Tab.4 Correlation test

进一步通过以章节学习次数、在线学习时长为自变量，以期末考试成绩为因变量，进行回归分析，经分析各变量不具备线性分析的条件，因此通过拟合曲线进行变量替换，以期末考试成绩为因变量，绘制散点图，进行曲线估算的非线性分析，通过曲线估算筛选比较接近的曲线，见图2、3。在曲线估算中，三次曲线拟合程度最高，并符合统计学意义，方差检查见表5。

图2 在线学习时长与期末考试分数回归分析Fig.2 Regression analysis of length of online learning and final examination scores

表5 方差检查Tab.5 Variance check

3 讨论

3.1 试卷分析讨论本研究通过对试卷考查内容分析发现，试卷考查内容紧紧围绕教学大纲，以免疫学基础理论、病原微生物主要生物学性状和致病性及免疫性等为基本理论考查点，分析显示本次考试试卷信度0.788，说明此次考试信度较好。考试成绩正态性检验结果偏度系数为-0.481，成绩呈负偏态分布，表明中高分数段的人数相对较多，由于“5+3”专业学生基础较好、学习热情高，因此成绩呈负偏态分布是正常的。分析结果提示本次试卷总体偏难，回顾试卷分析发现学生在免疫学知识点考查部分失分较多，究其原因可能为免疫学主要研究生物体免疫系统的组成、功能及相关疾病的基本免疫机制，其知识结构系统庞大而复杂，学生难以理解，这就要求教师在将来的授课过程中注重构建免疫学的整体观导学框架，因为免疫学各部分不是相互独立的，要避免学生碎片化学习。本次考试除名词解释题型外，其他各题型区分度均＞0.4，说明试卷总体区分度较好，能够较为真实地反映学生的真实水平。回顾试卷分析发现名词解释部分主要考查内容为课程中的基本概念性知识，学生掌握较好，提示教师在以后的考试中对该类考察基本概念的题型要不断优化，如设计组合型试题，同时考察多个知识点的掌握情况。通过试卷分析发现，一些学生对基本概念、基本理论等需要单纯记忆和简单应用的知识点掌握较好，但在简答题、论述题等考察综合分析和解决问题的题型上丢分较多。提示教师在今后的教学工作中不仅要强调基本理论、知识，还应着重培养学生综合分析的能力。另外，通过分析试卷常用定量指标信度、难度系数和区分度等发现该试卷整体处于合理水平，也只有在试卷设计合理的基础上，才能确保在分析线上学习行为数据与期末考试成绩相关性时得出的结论具有准确性，且具有统计学意义。

3.2 线上学习行为数据与期末考试成绩相关性分析的讨论本研究经过分析发现线上授课过程中学生参与讨论次数与期末考试分数呈现正相关性，因此在今后的在线教学中可适当提高讨论话题的发布量，在保证教学质量的前提下多开展讨论活动［2］，讨论式教学更容易激发学生的学习热情；将来在线上教学或者线上线下混合式教学时可尝试采用PBL讨论式教学模式，从而有侧重的进行教学［3］。本研究相关性分析发现占总人数39%的中分段（60～80分）学生的期末考试成绩与在线学习时长呈正相关，结合回归分析中三次曲线的分布位置，可发现在线学习时长在达到一定时间量时与期末考试成绩也呈现正向关系。这些数据表明投入的学习时长是保证学生掌握知识的根本。另外，有个别学生为降级生，在上一学年已经学习过该课程，因此在图2中表现为学习时间较少却取得较好成绩的反常现象。也有部分学生是由于客观环境所致，无法保证足量的在线学习时间，只能依靠线下参照复习资料自学，这部分同学中自学能力较强的学生，同样也会出现在线学习时长较低但成绩较为理想的现象，但对于大部分正常参与教学活动的学生而言，学习时长是保证学习效果的根本［4］。

参考图3回归分析中三次曲线分布位置，在排除降级生和受客观条件影响无法保证线上学习的学生的情况下，可以发现章节学习次数与期末考试成绩间更加类似抛物线关系，而不是正向关系。这可能与部分学生线上学习时效率较低或不适应线上教学这种新颖的授课模式有关，以致学生课后频繁登录线上平台学习、复习各章节知识，因此导致回归分析中章节学习次数与成绩这两个变量呈现近似抛物线的关系。因此要求教师在线授课时要保证课堂效率，及时跟进、了解学生的学习情况以及对知识的理解程度，让学生扎实、系统性地学习［5］。

图3 章节学习次数与期末考试分数回归分析Fig.3 Regression analysis of number of chapters studied and final examination scores

4 结语

本研究评估了线上教学模式下的期末考试试卷的难度、区分度及信度，在试卷总体规范的基础上，分析了学生期末考试成绩与在线学习行为数据的相关性。在数据支撑的条件下分析讨论了线上学习行为，筛选出学习行为投入的关键因素，为更好地指导学生在线学习及针对性地制定个性化教学策略提供了参考依据。本研究真实反映了使用在线教学平台开展信息化教学的情况，为后续教学平台的推广应用和信息化教学的组织开展提供借鉴。