张琦伟,王
(四川电影电视学院 四川 成都 611331)
随着互联网和新媒体的不断发展,信息技术与课程教学深度融合,大学课堂已由传统教学模式向新型的智慧课堂教学模式转变,在艺术类高校尤为突出。相对于成熟的传统教学模式评价系统,如何构建一套科学合理的智慧课堂教学评价系统,成为当下迫切而又重要的研究课题。本文从智慧课堂的发展与内涵研究出发,以OBE教育理念为理论依据,采用模糊层次评价方法构建了智慧课堂教学评价模型,并在艺术高校的文化产业管理专业进行了实证应用,期望能为甄选优秀的智慧课堂提供评价考核依据,从而促进智慧课堂在高校教学中得到进一步应用和发展。
OBE(Outcome Based Education)作为一种先进的教育理念,已成为欧美许多国家教育改革的主流理念,目前也广泛应用到我国高校教学改革之中。提出OBE概念的斯帕蒂在《以结果为基础的教育:重要的争议和答案》一书中明确了OBE的内涵[1]:OBE是指围绕某一阶段学习结束后所有学生能够获得的关键结果,清楚地聚焦和组织教学活动安排的一种教育模式。即强调以学生为中心,以学习结果为导向,持续改进。
智慧课堂是21世纪初提出的,素质教育和新课程改革的实施强调从注重知识传授的 “知识课堂” 向注重开发智慧的 “智慧课堂” 转变[2],智慧课堂不是指单纯的数字化技术平台以及技术环境,而是由课程内容和资源、智能化平台和应用软件,教师和学生及其活动等组成的新型智能化课堂教学体系。可以这样理解:智慧课堂是学生在教师所创设的信息化学习环境的支持引导下开展建构式学习,进而获得工具、价值、意义思维协调发展的育人系统[3]。
本文认为,在OBE理念的支持下,智慧课堂应理解为一种智能化教学目标服务平台,与传统课堂相比,OBE理念强调教学所有环节应该建立在结果导向的基础之上,遵循因材施教、个性化的原则,不断改进教学方案和实施方式,建立科学合理的评价体系。OBE模式下的人才培养方案根据是专业的毕业要求来确定课程体系、课程教学和考核评价,其中考核评价是以毕业要求为准绳综合评价人才培养的质量。因此,课堂教学也应遵循这种标准化思想,学生的学习必须体现为一种重要的结果,可以根据这种预期的结果以及如何达成这一结果进行课堂教学评价。
把智慧课堂融入课程教学中,实质上是用信息技术去改变传统课程的教学结构,在教学中,人、资源、环境与教学活动相互关联,构建了一种新型的复合型学科教学生态体系。基于OBE的教育理念,我们认为智慧课堂是由信息化课堂教学环境、丰富的数字化教学资源、智慧课堂教学实施以及智慧课堂教学效果这四部分构成,与OBE的专业认证体系架构形成有机的融合,同时包含了学生中心、结果导向、持续改进三大思想要素,如图1所示。
图1 基于OBE理念的智慧课堂生态结构
本研究模型的构建思路为:首先,根据OBE理念的 “以学生为中心、以结果为导向” 的核心思想,结合智慧课堂不同于传统课堂的系统结构来构建评价指标体系;其次,以专家意见法收集的问卷为基础,采用层次分析法计算出体系内各指标的权重,为智慧课堂的教学评价指标赋予合理的权重;然后,建立评价因素集和评语集,采用模糊综合评价法计算智慧课堂教学综合评价得分。最后,综合分析与总结,为智慧课堂教学的 “持续改进” 提出合理化建议。
基于OBE标准化的教育理念,我们对25名信息化教育领域专家进行问卷调查,结合信息化教学的特点和已有的文献研究,梳理并确认智慧课堂教学评价指标。共划分为4个一级指标,9个二级指标,33个三级指标,如表1所示。
表1 智慧课堂评价指标体系
智慧课堂的教学评价受多种因素制约,是一种多因素、多指标的复杂评估过程,因此,将层次分析法与模糊评价法相结合,应用于这种多目标决策过程的评价最为适宜。模糊综合评价方法中的隶属函数与隶属度正是针对定性因素,以精确的数学语言描述定性或不确定因素的方法,非常适合这种类型的评价,因此智慧课堂教学评价可采用模糊层次评价方法[4]。
为了使本文研究成果更具有实践意义,也为了验证评价模型的科学性与合理性,以笔者所在高校的文化产业管理专业为研究对象,进行了一次实战的智慧课堂评价。
文化产业管理是中国普通高等学校本科专业,是工商管理二级学科,授予学位为管理学学士。目前该专业已经在我国艺术类高校广为开设。文化产业管理专业旨在培养未来能够在影视传媒、文化创意等企事业单位及政府文化管理机关和其他相关企业从事策划、经营、管理工作的高素质应用型人才。
作为一门复合型专业,文化产业管理自身的特征也非常明显。首先,课程综合性更强,拥有丰富的文化产业领域课程体系;其次,专业发展与文化发展实践密切贴合,人才培养与人文实际紧密结合;最后,教学方式灵活多样,提倡个性化培养,融 “教、学、做” 于一体。正是基于以上特征,该专业不仅对教师的专业水平和文化素养有较高的要求,而且需要在课堂上充分调动学生自主性,满足学生个性化的学习要求。选择智能、高效、动态、数据可视化的智慧课堂,能更好地适应文化产业发展对复合型与应用型人才培养的需要。
3.2.1 论域的建立
根据智慧课堂的评价指标体系,我们按照分级划分的原则建立第一级因素集合U={教学环境、教学资源、教学实施、教学效果};第二级因素集U1={外部环境U11,内部环境U12}、U2={在线课程U21,数字资源U22}、U3={教学策略U31,组织与监控U32,教师团队U33}、U4={进步性成果U41,发展性成果U42}。同理,进一步划分可以得到第三级因素集,此处由于数量较多不再列出。而评价集为V={优秀,良好,中等,合格,不合格}共5个等级;并设相应的评价等级分向量C=(90,80,70,60,50)。
3.2.2 权重的计算
我们请专家根据1―9比例标度法对智慧课堂的指标进行了评分,利用层次分析法确定各评价指标的权重,其中随机一致性比例CR均小于0.1,所有判断矩阵均通过了一致性检验,最终得到文化产业管理专业智慧课堂的教学评价体系权重表(结果保留2位小数)。即得出 “外部环境” A11=(0.17,0.25,0.36,0.22)、 “内部环境A12=(0.31,0.27,0.23,0.19)” 、 “在线课程A21=(0.36,0.43,0.21)” 、 “数字资源A22=(0.23,0.33,0.28,0.16)” 、 “教 学 策 略A31=(0.32,0.24,0.31,0.13)” “组织与监 控A32=(0.42,0.37,0.21)” “教师团队A33=(0.28,0.37,0.35)” 、 “进步性成果A41=(0.42,0.17,0.19,0.22)” “发展性成果A42=(0.24,0.25,0.23,0.28)” 各评价要素的权重系数矩阵。
3.2.3 隶属度确定
智慧课堂等级论域分为优秀、良好、中等、合格、不合格共5个等级,将专家的意见结果汇总,把选择各个评语集等级的评价人数除以参与评价的总人数,并进行归一化处理,我们计算出了每个指标的隶属度,从而得出智慧课堂二级指标的模糊关系矩阵,分别是 “外部环境” R11, “内部环境” R12; “在线课程” R21, “数字资源” R22; “教学策略” R31, “组织与监控” R32, “教师团队” R33; “进步性成果” R41, “发展性成果” R42。
3.2.4 模糊层次评价
模糊关系矩阵与相对应的指标权重进行模糊矩阵复核运算才能得到 “模糊评价向量”[5]。所以我们通过计算模型Bij=Aij*Rij就可以得出单个评价指标的模糊评价向量Bij。分别计算二级指标、一级指标的模糊评判向量,最后得出智慧课堂教学评价的模糊关系矩阵为R(结果保留2位小数):
则智慧课堂的模糊层次综合评价B为
从模糊评价向量中可以看出,属于 “中等” 等级的隶属度最大,故该智慧课堂的教学评价应属于 “中等” 等级。
3.2.5 综合分析
根据前文对智慧课堂教学评语等级的设定,即V={优秀,良好,中等,合格,不合格}5个等级相对应的分向量C=(90,80,70,60,50),则最后综合评分:
该文化产业管理专业智慧课堂的教学评分约为70,刚好达到评价等级的中等水平。通过以上各级评价和综合评价结果来看,文化产业管理专业教学团队优秀,数字课程资源良好,而其他指标均处于 “中等” 的等级,从而导致整个智慧课堂的综合评分不高。所以,该专业智慧课堂的改善工作主要是弥补教学环境和教学效果指标中的不足。一方面要对智慧课堂的内外部环境进行优化,积极采用新理念、新技术、新应用来打造高质量的智慧平台,提升教师信息化整合课程教学的能力,不断引导学生提升教学氛围和课堂文化;另一方面也要进一步加强贯彻OBE教育理念,重点培养 “学生能力” ,将学生的素质和潜能表现作为衡量教学成果的依据,重点考核 “教学效果” ,更加关注课堂教学的结果和产出,特别是发展性成果,以教学质量的持续改进作为智慧课堂的源动力。
本文通过智慧课堂教学评价指标体系的构建与应用研究,可以更好地帮助教师了解在智慧课堂的教学活动中,应该把握教学环节的哪些因素来提升教学质量。研究表明:智慧课堂的成功离不开智能化的教学环境和优质的教学资源、专业化的教学实施和个性化的教学效果,OBE理念正是智慧课堂持续改进的源动力。