后疫情时代智能教学辅助APP对大学教学质量的影响研究——基于江西高校的问卷调查

张小有， 许 阳，张霞辉

(江西农业大学 经济管理学院，江西 南昌 330000)

一、引言

党的十九大报告指出，我国要坚定实施科教兴国、人才强国等一系列重大战略，必须要把教育事业放在优先位置，全面推动教育现代化发展，办好人民满意的教育。智能手机和5G网络的广泛应用，为师生进行智能教学提供了良好的软件和硬件基础，如何贯彻科技服务于教育的理念，将智能设备与传统教学方式相结合，从而实现多层次、多方位的教学手段，这已经成为全国教育行业重点关注的研究方向。而2020年新冠疫情猝不及防的到来，一时间传统教学方式受到客观形势的冲击，同时也给线上教学带来新的契机。智能APP辅助教学作为一种通过后台服务器来实现教师网上备课、发布课程知识点、发布教学资源、布置作业、组织测验练习、批改作业、监控学生网络学习状况等功能的新型教学方式，能使课程教学不再受到时间和空间限制，极大地满足各大高校开展线上教育的需求。但由于该教学方式较为新颖，目前仍存在影响教学质量的诸多因素，比如学生自觉性较低、课堂参与度不高、网络不够稳定、APP功能缺陷等不足之处，需要进一步探讨具体的影响因素。因此，在后疫情时代，进行智能教学辅助APP的满意度评价十分必要且具有较大的现实意义。

本文在大量的文献梳理、问卷调查的基础上，以江西高校学生作为研究对象，运用描述性统计分析智能辅助教学APP的应用现状以及学生的认知情况，随后采用因子分析法分析高校学生对辅助APP应用的满意度，并以此作为智能教学辅助APP对大学教学质量的效果衡量标准，再利用多元有序logistic回归模型研究影响教学质量的相关因素，最后根据相关结论提出对策建议，以期为智能教学辅助APP在大学课堂的应用提供一定的借鉴。

二、文献综述

从研究内容来看，大部分学者的研究主要从智能辅助教学的时代背景、应用现状以及产生结果出发进行理论论述，普遍的结论是认为智能辅助教学模式呈现必然化趋势，并对智能辅助APP教学给予了肯定的态度。洪宗友、谢彦红充分肯定了网络教学平台在教学中的功能和作用，对未来智能辅助教学方式持积极态度[1]。赵仲霞、赵华康认为智能辅助教学是未来必不可少的一种学习模式，并系统阐述了智能辅助教学在高校教学中的作用[2]。卢蓓细致地分析了智能辅助APP对教学产生的影响以及效果，在肯定智能手机APP辅助教学优势的同时根据智能手机APP应用现状归纳出了问题并给出建议[3]。谢珍君、李邦兴认为实现智能手机与教学信息化的结合是未来课堂的必然趋势，肯定了智能手机在高校信息教学中的重要作用，并提出了提升教学质量方面的有效路径[4]。

从研究方法来看，部分学者从理论的角度进行分析。于海博等以OBE理论为指导，探索中国古代文学混合教学模式的设计[5]。也有部分学者以教学案例的方式进行分析。江海东通过对地质工程专业的学生进行调查问卷，发现智能手机平台多维度辅助教学方法取得一定效果，有助于促进地质工程专业学生综合知识的提高[6]。罗昭霞、周江以广西科技大学物理实验教学中心为例探讨了智能手机辅助物理实验课课堂教学的效果，表明智能手机应用于实验课改变了学生使用手机的观念，培养了学生用手机辅助学习的良好习惯[7]。杨永俊以自身教授的化学课为例，分别从课前的精准开篇、课中的望闻问切到课后的智能监管，阐述了智能手机辅助教学如何实现精准教学以及智能手机改变教学管理思维[8]。张永霞、梁涵以蓝墨云班课为例，探讨了智能手机在高职课堂教学的应用，着重论述了蓝墨云在课前预习、课中指导、课后反馈的实现效果[9]。单凤君等以“大气污染控制工程”课程为例,通过线上线下混合教学模式，从而实现预期教学目标[10]。李慧峰等利用PBL、CNL、TBL等多元教学法融入混合教学中，探究其应用于兽医药理学课程教学的作用[11]。也有少数学者采用实证方法进行分析。陈建君采用因子分析法研究混合式教学质量影响因素，发现教师教学态度、教学能力、学生学习能力、教学效果评价等与混合式教学质量呈正相关[12]。陈明、桑小双利用词频分析和因子分析法对混合教学模式改革课程影响因素进行量化分析，表明学习效果、教学设计是重要影响因素[13]。

综上所述，目前学者们更多的是通过教学案例的形式分析智能辅助教学的作用，得出的普遍结论为智能辅助教学是必然化趋势以及能带来一系列积极影响，如增强了学生学习的兴趣和积极性、培养了学生自主学习和探究学习的能力、创新和改进课堂模式等。但学者们采用实证方法进行分析的不多，对于江西高校的智能教学辅助APP应用情况研究较少。因此，本文以江西高校学生为例，在文献梳理和问卷调查的基础上，利用因子分析法和多元有序logistic回归模型研究智能教学辅助APP对大学教学质量的影响，这具有一定的实践意义。

三、研究设计

(一)问卷设计

课题组在对已有文献中相关测量指标梳理的基础上，对问卷调查的指标进行了相应设计。问卷分为三个部分：一部分为学生基本信息，如性别、年龄、居住地等个人基本情况；一部分为在校期间课堂智能教学辅助APP使用现状，如智能教学辅助APP平台选择、使用范围、使用时长等；一部分为问卷中各变量均采用Likert5级量表，根据研究假设，问卷围绕教学设计、交流互动、学习态度、教学效果四个方面设计量表，最后确定20个指标，量表设计中，1代表非常不满意，2代表不满意，3代表一般，4代表满意，5代表非常满意。

(二)数据收集

问卷以江西省高校大学生为发放对象，课题组根据问卷调查的可行性，最终确定的调查地点有南昌、赣州、宜春、吉安、上饶、新余、景德镇，以11所高校为问卷目标院校，全部采用网络问卷发放形式，共回收731份问卷，剔除无效问卷，最终回收695份问卷。其中，有560份问卷是新冠肺炎疫情过后在课堂采用智能辅助APP教学模式，此部分将用于后文实证分析。

(三)样本分布

在被调查的695个样本中，男生占比41.73%，女生占比58.27%；被调查者的年龄主要集中在18-23岁；被调查者所在年级大一、大二、大三、大四和研究生比例分别为30.22%、9.35%、20.14%、17.99%和22.30%；被调查对象专业类型中文史、理工、体育和艺术所占比例分别为66.19%、33.09%、0.00%和0.72%，文史占比最大；被调查对象来自农村的占比51.80%，来自城镇的占比48.20%，样本结构较为均衡。具体见表1。

表1 调查样本分布

四、智能辅助APP教学描述性统计分析

(一)智能辅助APP应用普遍、平台丰富、应用于课堂形式多样

1.应用现状

在被调查的695个样本中，有80%以上的高校学生采用了智能辅助APP教学模式，说明现在这种模式已经普遍应用于大学课堂中。在疫情期间，各大高校纷纷采取完全的线上教学模式，这为后疫情时代智能教学辅助APP在课堂中的应用奠定了一定的基础。随着时间的推移，科技化、智能化的程度将会进一步加深，这种模式的普适性会更强。

2.平台选择

任课教师智能教学辅助APP平台的选择很广，有的通过慕课在线课程来进行辅助教学，有的教师通过移动学习专业平台以及社交软件来进行辅助教学。其中，超星学习通的应用最多，比例达到22.92%，这主要得益于超星学习通平台的互动性更强以及功能更多的特点，超星平台可以直播，但侧重于提前录制好教学视频供学生观看，教师在上面可以发布课件、通知、讨论以及课后作业等。此外，中国大学慕课和钉钉平台的选用比例均达到16.32%，慕课特点主要在于其规模大、课程开放，而钉钉特点在于直播以及回放功能、统计学生学习时长。具体见图1。

图1 智能教学辅助APP平台选择

3.应用形式

智能教学辅助APP主要应用于课堂签到和课堂互动，分别占比为28.45%、24.79%，应用于平时成绩考核占比为18.87%，查看资料占比为15.21%,期末课程考核占比为12.11%。具体见图2。

图2 智能教学辅助APP应用形式

(二)智能辅助APP教学模式带来提高学生学习效率、教学质量等积极影响

从学生角度来看，相对于传统教学模式，智能辅助教学APP模式带来一系列积极的影响。学生认为智能辅助APP教学模式较传统教学模式能提高学习效率、教学质量、课堂参与积极性，促使其投入更多的学习时间、作业完成情况更好等方面的占比均达到50%以上。具体见表2。

表2 智能辅助教学APP模式与传统教学模式对比分析表

(三)智能辅助APP教学模式美中不足、尚待改进

大部分学生认为智能辅助APP教学模式有时间、地点自由，可以随时随地学习，可以共享名师名课，学生可以按需选择学习内容，提高学习效率，可以反复回看，便于知识复习巩固等一系列优点。超过半数的学生认为智能辅助教学APP模式存在网络不稳定、自觉性较差、课堂参与度较低、过分依赖回放导致上课效率低下等问题。为此学生建议智能复制APP平台提高运行稳定性、使平台的操作界面更简洁直观、加强线上技术服务支持、推荐与课程相关的辅助教学资源，建议教师丰富课程资源、增强课堂互动提高趣味性、改进教学方式提高教学效果、合理制定成绩评定方式，建议学校改善多媒体教学的软硬件设备、加强教师和学生对教学平台工具的使用培训、加强课堂教学质量的监督。

五、因子分析

(一)问卷信效度检验

因子分析法能够将多个变量之间的信息归纳为少数几个综合因子，运用这种方法，可以判断影响变量的主要因素。本文从教学设计、交流互动、学习态度和学习效果四个方面出发，选取20个指标分析影响智能教学辅助APP应用满意度的主要因素。

在本次问卷调查中，共有560份问卷是关于高校学生对疫情过后在课堂中采用智能教学辅助APP应用的满意度评价。通过将样本数据导入SPSS软件进行问卷信度分析，结果发现克隆巴赫Alpha系数为0.919(大于0.8)，这表明问卷的可靠性和一致性较好，接着通过因子分析法对问卷进行效度检验，结果如表3所示，KMO指数为0.911，近似卡方值为7020.035，显著性为0.000，这表明各变量之间具有较强的相关性，问卷通过了效度检验，适合进行因子分析。

表3 KMO和巴特利特检验

(二)公共因子提取

通过利用主成分分析法一共可以提取四个公共因子，因子方差贡献率分别为24.784%、20.682%、14.476%、6.715%，累计方差贡献率为66.658%，研究的20个指标的共同性均超过0.5，这表明四个公共因子能够解释66.658%的原始变量，问卷因子分析效果较好，具体见表4。

表4 总方差解释

(三)公共因子命名与解释

从表5可以看出，根据20个指标大于0.5的较高因子载荷量可以被综合为4个公共因子，具体表现为因子1由指标V15、V16、V17、V18、V19、V20来说明智能教学辅助APP学习效果情况，因子2由指标V1、V2、V3、V4、V5、V6、V7、V8来说明智能教学辅助APP教学设计情况，因子3由指标V9、V10、V11、V12、来说明智能教学辅助APP交流互动情况，因子4由指标V13、V14来说明智能教学辅助APP学习态度情况。

表5 旋转后的因子载荷矩阵

(四)因子得分模型的确定

在提取公共因子后，利用回归法得出各因子得分系数矩阵，并构建相应的因子得分模型。具体结果如表6所示。

F1=-0.051V1-0.065V2+0.038V3+0.068V4+0.062V5+0.025V6-0.138V7-0.066V8-0.092V9-0.097V10+0.038V11+0.007V12-0.010V13-0.119V14+0.270V15+0.251V16+0.223V17+0.217V18+0.049V19+0.119V20

F2=-0.168V1-0.087V2+0.009V3+0.039V4+0.179V5+0.156V6-0.020V7+0.269V8+0.021V9+0.251V10+0.151V11+0.140V12+0.155V13+0.170V14-0.043V15-0.087V16-0.041V17-0.043V18-0.115V19-0.056V20

F3=0.338V1-0.063V2-0.125V3+0.004V4-0.104V5-0.033V6+0.410V7-0.109V8+0.529V9-0.132V10-0.002V11+0.057V12+0.075V13+0.173V14-0.159V15-0.096V16-0.089V17-0.080V18+0.292V19+0.127V20

表6 因子得分系数矩阵

F4=0.132V1+0.769V2+0.488V3+0.101V4-0.080V5-0.025V6-0.141V7-0.094V8-0.010V9+0.142V10-0.018V11-0.042V12-0.062V13-0.105V14-0.017V15+0.006V16-0.018V17+0.013V18-0.110V19-0.074V20

根据公共因子的方差贡献率作为权重可知，综合得分评价模型为：

F=(24.784%F1+20.682%F2+14.476%F3+6.715%F4)/66.658%

=0.015V1+0.012V2+0.039V3+0.048V4+0.048V5+0.048V6+0.017V7+0.026V8+0.027V9+0.027V10+0.059V11+0.054V12+0.055V13+0.036V14+0.051V15+0.046V16+0.049V17+0.052V18+0.035V19+0.047V20

(五)因子得分的计算

因子综合得分模型中的各指标系数反映了该指标对综合得分评价的影响程度，并不能直接判断高校学生对智能教学辅助APP应用的综合满意度情况，因此需要根据因子综合得分模型中各指标系数权重来确认各指标的实际权重，即：

有研究证实乳腺癌组织中基质金属蛋白酶2（MMP‐2）和VEGF的表达较正常乳腺组织增高，癌细胞降解细胞外基质、促进上皮间质化、激活生长因子及受体、促进血管生成、增加血管通透性等能力较强，而这些与肿瘤生长、侵袭及转移密切相关。范盼红等［28］用染料木黄酮处理乳腺癌MDA‐MB‐231细胞，可观察到染料木黄酮能显著降低细胞的体外侵袭和迁移能力，进一步研究结果显示染料木黄酮可能通过抑制MMP‐2和VEGF的表达，降低乳腺癌细胞侵袭和迁移能力。

其中，Si为第i个指标的实际权重，Wi为第i个指标的系数权重

经计算可知，各指标权重分别为V1(0.019)、V2(0.016)、V3(0.049)、V4(0.061)、V5(0.061)、V6(0.061)、V7(0.022)、V8(0.032)、V9(0.035)、V10(0.035)、V11(0.074)、V12(0.069)、V13(0.069)、V14(0.045)、V15(0.064)、V16(0.058)、V17(0.062)、V18(0.065)、V19(0.044)、V20(0.059)，加权汇总后可计算出，高校学生对于课堂中采用智能教学辅助APP的综合满意度为3.753分，即评价结果介于一般和比较满意之间。

六、多元有序Logistic回归模型分析

(一)模型构建

多元有序Logistic回归模型适用于分析多分类有序变量和影响因子之间的关系。本文利用多元有序logistic回归模型分析前文主成分分析法提取的四个公共因子与智能教学辅助APP应用满意度之间的关系，模型构建基本形式如下：

Yi=βXi+εi

Yi为第i个学生的智能教学辅助APP应用满意度，有非常不满意、比较不满意、一般、比较满意和非常满意五个选项，分别赋值1、2、3、4、5，βXi为第i个学生的特征变量，主要包括学习效果、教学设计和环境、交流互动、学习态度四个变量，εi为随机误差项。

(二)平行线检验

根据表7可知，在平行线检验中，P值为0.216(>0.05)，不拒绝原假设，满足平行线检验，因而可以采用多元有序logistic回归模型进行分析。

表7 平行线检验

(三)模型参数估计结果

根据表8可知，学习效果和教学设计两个因子p值均小于0.01，在1%的水平上显著，交流互动p值为0.026，在5%水平上显著，学习效果、教学设计和交流互动三个因子对智能教学辅助APP应用满意度有显著的正向影响，学习态度不会显著影响智能教学辅助APP应用满意度。而通过比较估算值发现，四个因子对智能教学辅助APP应用满意度的影响程度依次为1.667、0.501、0.251和0.106，即F1>F2>F3>F4。

表8 参数估算值

七、结论与建议

(一)研究结论

1.智能教学辅助APP在江西高校内已普遍应用

经过问卷调查发现，在收集的695份问卷数据中，超过80%的学生反映在课堂教学中应用了智能辅助教学APP模式，但仍有不少学生反映智能辅助教学APP模式存在网络连接不稳定、学习自觉性较差、课堂参与度较低、过分依赖课程回放导致上课效率低下等问题。而这主要原因有二：其一是大部分学校重视校园内网络建设，但是学生在使用外网连接智能教学辅助APP时，时常会出现卡顿、闪退等现象，进而导致上课学习效率低下；其二则是部分学生在使用智能教学辅助APP时缺乏有效的监督和反馈机制，从而造成学生在使用APP过程中缺乏自觉性，在教师教学过程中学生的提问也难得到教师的及时反馈。同时，问卷调查结果显示，在师生交流互动较为频繁的课程中学生的课堂参与度较高，自觉性得到显著提高，学生对教学满意度普遍较好。因此，加强校内外网络建设，建立有效的监督和师生互动反馈机制是提高智能教学辅助APP应用满意度评价的必经之路，也是提高大学教学质量的必要手段。

2.智能教学辅助APP应用总体满意度较好

通过分析695份问卷数据发现，大部分学生认为智能教学辅助APP的应用可以帮助学生获取更多优质的教育资源，也能通过APP更加方便地提高学习效率和学习积极性，在使用的过程中也能与教师有良好的交流互动，因此对智能教学辅助APP的应用评价较好。而通过对560份在课堂中应用智能辅助教学APP的问卷数据进行因子分析后的结果也印证了这点，高校学生对于智能教学辅助APP应用满意度较好，得分在4分及以上的样本占32.14%，问卷综合得分为3.753分，介于一般和比较满意之间。

3.教学设计、交流互动和学习效果是影响满意度评价的主要因素

通过对问卷数据进行多元有序Logistic回归模型分析发现，学习效果、教学设计和交流互动是影响满意度评价的主要因素，并对满意度评价具有显著的正向关系。其中，学习效果主要体现在学生掌握相关课程知识、提高课程兴趣和学习积极性、增强交流合作能力、学习成绩得到进步等方面。经过调查发现，学习效果是影响智能教学辅助APP应用满意度评价的首要因素，也是大学教学质量是否得到提高的直接反映。超过半数的学生认为智能辅助APP的应用相较于传统的教学模式更能激发学习兴趣和积极性，帮助学生提高学习成绩，学生对大学教学质量评价较好。

教学设计主要体现在APP简单易用、学习内容设计目的明确、契合教学要求、能反映学习情况和学习进度、能自由选择时间地点、能帮助师生交流等方面。在智能教学辅助APP应用模式下的教学过程中，教师根据教学目标和要求，提前制定好具体的教学设计方案，在培养学生交流合作能力的同时对课程教学效果做好学习反馈工作，从而引导学生从被动式学习逐渐走向主动式学习。

交流互动主要体现在与他人联系紧密、愿意表达自己的观点和倾听他人的想法等方面。师生之间的交流互动是课堂教学过程中重要的一环，利用教学辅助APP能够简单便捷地完成课堂签到、举手抢答、学习讨论等师生互动环节。根据问卷调查结果显示，众多学生认为智能教学辅助APP模式下存在课堂参与度较低的情况，但在实际调查中发现，大部分学生认为其主要原因在于大部分教师只利用了智能教学辅助APP的签到功能，其他功能的使用并不多。实际上，大部分学生对智能教学辅助APP的应用是较为期待的，也建议教师能够充分利用智能教学辅助APP的功能，加强师生的交流互动，提高课堂活跃氛围，进而提高大学的教学质量。

(二)对策建议

1.加强课程教学的设计并将APP融入教学质量评估体系

教师方面，教师在课堂前应遵循科学的教育观念，明确课程教学目标，制定详细的教学设计方案，引导学生逐渐融入课堂教学的氛围中。此外，高校教师可以利用APP建立一个包含全班师生在内的班级群，并在群内上传慕课、PPT、文献、最新的科研成果等相关课程资料以及课程目标、大纲、章节重难点等内容，随后发布三分钟课前引导视频和以选择题为主的预习测试，以此来激发学生对课程的兴趣和学习热情，教师也可以根据预习测评结果，对错误率较高的部分进行重点关注。在上课后，教师可以利用教学辅助APP推送相关的复习资料和课程章节测评以及围绕课程知识、教学效果、课堂氛围等发布问卷调查，教师可以根据测评结果判断学生对课程知识目标的整体掌握情况，归纳出易错点、重难点，同时根据问卷调查结果，可以发现教学中存在的不足之处，教师据此可以及时调整教学内容和教学方式。此外，教师可以按照5∶5的比例来计算平时成绩和期末测验成绩，其中学生在教学辅助APP中课堂签到、学习讨论、资料研读、章节测验等学习记录情况均应计入平时成绩中，以此引起学生对平时学习的重视，尽可能地避免学生为应付期末考试而进行突击性学习。

学校方面，出台相关规定，积极推动APP融入教学质量评估体系。传统的教学质量评估体系中评价指标较为单一，难以适应复杂变化的新型教学模式。通过将智能教学辅助APP的在线时间、签到次数、讨论区发贴数、成绩测试结果等评价指标融入教学质量评估体系中，能够提高教学质量评估的准确性和可靠性。

2.积极推动APP线上教学的交流互动

教师方面，教师要灵活运用教学辅助APP的功能，在上课时进行课堂签到，并在教学需要时以随机点名、抢答等多种提问方式来解答学生的疑问。同时，在上课时教师可以开展一些像击鼓传花、你说我猜等互动小游戏，以此来提高课堂活跃氛围，增强师生互动。此外，学生可以3-5人为一组进行分组，在上课时要求以小组形式围绕课程内容、相关科研成果等进行简单汇报，同时教师对于学生的不解之处进行解答。

学生方面，学生要善于利用APP的优势，做好课堂前的准备工作和课堂后的完善工作。在课堂前，学生应利用中国知网、万方数据等工具广泛地查阅与课程相关的文献资料，了解课程领域的大致内容及最新的科研成果和科研方向，并将有价值的文献资料上传智能教学辅助APP中，以供师生共同参考。这些准备活动有利于丰富课堂内容，拓展学生在课堂中交流的广度与深度。在课堂后，学生对课堂中仍有疑问的部分，可以在教学辅助APP的“学习讨论”模块里进行反馈，教师可以进行相关解答。在课程结束后，及时给教师的教学质量做好反馈，并提出建议。

3.加大APP教学的软硬件设施建设投入

学校方面，可以通过发放APP使用书册、开设培训班、开展专题讲座等多种形式加强教师对智能教学辅助APP的培训。此外，高校也应加大宣传力度，积极将智能教学辅助APP应用于课堂中，通过建设示范型教室，在实际教学中发现问题、解决问题后逐步推广至全校师生的教学中。

企业方面，第一，加大资金投入，增强用户体验。企业可以投入更多的资金到智能教学辅助APP的建设中去，提高APP运行稳定性和网络流畅性，保证教学过程不受其他因素干扰。同时企业要开发更多新功能，优化产品UI设计，增强师生之间的交互体验。第二，加强与高校的合作，挂钩学生成绩。一方面企业可以安排专门人员到高校开展讲座或者制作智能教学辅助APP使用视频，加深高校教师对于智能教学辅助APP的认知和使用；另一方面，企业应该加强与高校的深度定制合作，将APP上的学习记录上传至高校教务系统中，与学生的期末成绩挂钩。