线上和线下本科教学质量的比较分析

王江典 沈翀 杨蕾 高梦昭 王红 邓柯

摘要：线上线下教学是否“同质”的问题，一直以来缺乏基于真实教评数据的实证研究。该研究立足清华大学在线教学学期本科生课程的有效教学评估数据，全面分析和环比线下教学的教学评估数据，来真实展现全国高校线上教学的教学质量及影响因素，填补了这一空白。研究结果显示，疫情期间线上课程取得令人满意的教学质量。课程容量、教师教龄、学生年级和课程类型等均对线上教学的质量产生影响。随着后疫情时代融合式教学形式的开展，教学形式呈现更加多样化。该文针对如何提高新形式下混合式教学的教学质量，分别对教师、学校提出了相应的建议。

关键词：高校线上教学；教学质量；教学评估；量化分析；学生评估

中图分类号：G434 文献标识码：A

* 本文系清华大学统计咨询中心、清华大学教学质量评估中心项目（项目编号：ZY01_01）研究成果，受清华大学教学改革项目（项目编号：ZY01_01）资助。

2020年初，新冠肺炎疫情肆虐神州。春季学期开学伊始，按照教育部《关于在疫情防控期间做好普通高等学校线上教学组织与管理工作的指导意见》中提出的“停課不停教、停课不停学”和“确保‘线上线下同质’”等要求，清华大学坚持按照教学日历如期开课，率先全面施行线上教学[1]。紧接着，全国各高校纷纷展开线上教学，引起了社会的极大关注并涌现出一大批在线教学先进事例。虽然随着互联网技术的进步和应用平台的发展，线上教学被人们得以认识，但因为疫情原因第一次大规模作为高校课程的形式出现，属于一场空前的试验。线上教学因环境局限小、教学成本低、学生可以反复观看录屏等突出的优点备受瞩目。另一方面影响线上教学质量的主要因素被普遍认为包含设备或平台运作等硬件条件受限，技术本身大规模存在应对使用者的缺陷，还有师生操作或使用熟练度不高等硬件相关的原因，以及教师在线教学经验缺乏、学生参与度较低等软件相关的原因。在线上教学这一特殊阶段结束之后，文献大多围绕在线教学的技术平台、网络环境等方面的条件情况和学生学习的角度来分析线上教学的状况和质量。关于线上线下是否“同质”的问题，仅通过受抽样人的主观回顾和判断进行分析，几乎没有文献通过详实的数据对线上学期和线下学期的教学质量进行定量的环比分析来回答。本研究基于对清华大学教学评估数据的分析，填补了线上与线下教学质量比较研究的缺失。

随着线上教学的展开，围绕线上教学的状况和质量展开的一系列教学研究成果陆续公布。胡小平等人[2]基于全国57所高校疫情期间线上教学质量报告及福建和山东省的课程平台数据，分析了在线教学和学生学习的各方面情况，对线上教学模式的优势和问题都进行了详细阐述。杨海军等人[3]通过对山东大学管理学院本科生发放问卷来收集数据，分析了疫情期间在线教学的基础条件，并对疫后的在线教学发展进行了展望。还有诸多针对具体学科的线上教学研究成果，如英语教学、思想政治理论教育、物理教学、线性代数教学等[4][5]。国际上针对疫情下的在线教学也有诸多研究成果。Bao[6]用北京大学疫情时期在线教学作为案例，总结了在线教学五大原则。Bozkurt和Sharma[7]重申为了建立良好的远程上课生态，教师必须认真设计并确定详细的教学目标。Huber和Helm[8]通过问卷调查了瑞士、德国、奥地利三个国家教师在疫情期间教学方面的顾虑和教学能力的评估。乔伟峰等人[9]通过随机抽取本研学生和教师完成问卷调查的形式，展示了清华大学学生在在线教学期间的学习行为表现出较强的适应性和可控性，以及学生自评学习效果总体上达到预期。该研究侧重从学生的学习行为和学习效果这一“学”的角度剖析在线教学的效果，然而对线上教学本身的教学质量，即“教”这一角度，未深入涉及。

从已发表的论文看，目前在线教学研究比较关注技术平台、网络环境等方面的条件，以及学生的学习行为，对线上教学效果的分析主要通过定性研究或抽样调查数据来完成。如果技术平台、网络环境等硬件方面的限制因素得以解决，线上教学的教学质量会受到哪些教学特点的影响，比如课程类型、教龄、课程容量等因素，仍然缺乏讨论和研究。虽然学者们普遍都意识到从传统教学方式向线上转变的挑战，还未见有基于详实的群体全覆盖数据进行定量分析。全国高校质量保障机构联盟（CIQA）于2020年3月9日至14日，在联盟成员单位开展了“线上教学状况及优秀案例”抽样调研活动，依据调研结果呈现了我国本科高校线上教学开展的质量概况[10]。该研究的调研数据收集于线上教学进行初期，关于教学效果和教学质量的考察仍然缺乏以深入的定量分析。因为疫情导致线上教学的突发性，几乎没有研究事先收集线下教学的同纬度教学质量评估数据，仅就线上谈线上，不能完全客观地反映教学质量。

课堂教学质量评估一直以来是学校内部教学质量保障的重要手段，一方面为老师改进教学提供针对性信息，另一方面能够给学校制定教学政策提供有用的信息。而教学本身是一个非常复杂的事物，学生作为课程教学过程的全程参与者，其评价结果是教学评价的一个极为重要的维度。基于OBE成果导向教育理念的教学质量评价模式[11]，站在学生视角，评价教师帮助度、课程目标清晰度、学生认可度、教学方案有效度、院系教学导向度等，从多维度构建了可靠的教学质量评价体系。因此不同时期OBE教学评价数据能够客观地反映线上教学的质量。然而由于数据的不易获取，导致线上和线下教学质量的比较型实证研究缺失。

清华大学率先在疫情期间开始线上教学。为保障线上教学的质量，学校提供了多种线上教学平台，甚至设立荷塘雨课堂专线平台以确保教学直播的稳定运行。各院系也为开课老师提供了必要的网络教学装备，包括手写板、麦克风、无干扰耳机等。其次，学校为任课教师的培训方面投入多重保障，包括质量保障专家组、技术保障组、在线教学专家组和各层级督导等为教师提供全方位帮助。再次，在有经验教师的带动下，任课教师对线上授课做出的调整，包括重新设计课程，构建教学内容，加入更多适合线上平台和远程互动的元素。在上课的过程中，任课教师也允许尝试多种授课形式，主要包括直播授课、在线互动、线上辅导、翻转课堂等形式，互相融合补充。

另一方面，清華大学全校范围历年以来持续收集学生教学评估的真实数据。从1998年秋开始，清华大学落实“三位一体”育人理念，建立了以学生学习成果为的导向的质量评价机制，以衡量人才培养质量与培养目标达成度。在每学期期末开展课堂教学质量评估工作，要求全校本科生对本学期所上各门课程逐一进行匿名评价和打分。相关数据经过多年积累，能够比较全面地体现出近年来全校本科生教学工作的重要趋势，反映出广大本科生对课堂的感受和体验，对提升教学质量、强化教学工作具有重要的指导意义。详实全面的教评数据为客观评估线上教学的质量和教学质量的纵向比较提供了强有力的数据支撑。本文以清华大学为案例，通过对清华大学本科生课程的教学评估数据的深入分析，科学客观地呈现了线上教学的特点，并通过系统比较，展现新冠肺炎疫情期间清华大学线上课堂与2019年同期线下课堂在教学质量方面的异同。相对于线下教学，线上教学也展现出了一些新现象、新特点，值得我们高度关注和深入研究。

研究以全面详实的2020年春季学期（线上）教学评估数据为基础，做实证性回溯研究；并与2019年春季学期（线下）教学评估数据做对比分析。统计学分析方法被用来做变量比较和差异性检验。分析的响应变量选取教学评估中若干核心评估指标的得分以及评估总分，因变量为学科分类、课程容量、授课教师教龄等因素。

（一）教学评估数据

教学评估采集了学生对课堂教学质量的评价数据，涵盖课程、教师和助教三个部分，其中教师课堂教学质量评估是主要内容。教师课堂教学质量调查采用量表，包含通用校级指标、院系指标、教师个人指标、课程类型指标几个方面，从课程目标清晰度、教学方案有效度、教师帮助度、学生认可度等多个主要维度来衡量教学质量。教学评估指标的设计原则遵循以学习成果为导向（OBE），注重学生学习体验和教师投入，在反映教学一般规律的基础上，突出学科特点、课程类型、教师个性，指标易于以学生的视角和体验判断。

清华大学教学评估系统在每学期末全面采集全校本科生对该学期各门课程授课教师的评价信息。每一份教学调查问卷为一个样本，每位学生的评估分数是由所有单项指标分值（最低1分—最高7分）加权平均得到；所有参与评价某位教师或某门课程的学生所提交的全体样本构成评价依据，教师的评估分数来自于学生对教师本门课程教学的综合给分。2020春季共得到2130门本科生课程的评估数据。

（二）数据分析方法

本文主要使用的统计学分析方法包括显著性检验、方差分析、文本分析以及区间估计等方法。其中，非参数Wilcoxon检验被用来检验不同组间的差异显著性；正态性检验被用来检验数据是否服从正态分布；方差分析被用来检验在线上教学环境下，不同教龄对于教学效果的影响的是否显著。

（一）本科生课程线上教学评估总体情况

2020年春季线上教学学期有效本科生评估样本为131238人次，覆盖2130门本科生课程，包括1610门理论课（75.6%）和520门实践课（24.3%）。对比同期各大高校线上课程的开设，清华大学实践课的开课率高[12]。

对于这一突然改变的教学模式，学生普遍持乐观积极的态度，在院系教学导向度、教学方案有效度和学生认可度相关指标，评分达到6分或以上的比例大于80%（如表1所示）。其中，院系教学导向度得分最高，平均分6.30，评分达到6分或以上的比例为82.4%；教师帮助度得分相对低，平均分为6.16，评分达到6分或以上的比例为77.3%。

通过提取高频词条，学生认为线上教学的优点在于有录播能反复观看，但教学设计方面挑战较大，需要在非教学环境中始终抓住学生的注意力，对教师的课程设计等要求较高。有些课程由于设备网络等原因，线上上课体验逊于线下课堂。

（二）线上教学与同期线下教学的教学评估比较

为了更深入地评价教学质量，线上教学的评估数据与前一年同期（即2019年春季学期）线下教学的评估数据做了纵向对比。

图1展现了2020年春季线上教学的综合教学评估得分与前一年同期线下教学的综合教学评估得分的分布情况，正态性检验的结果显示均不服从正态分布。如图1所示，线上线下春季学期的教评总分的平均值差异小于0.2分；两条分布曲线在大于92分的区域几乎完全重叠，在其他区域略有差异。由于评分不服从正态分布，非参数检验方法被应用来检验两学期教学评估总分分布的相似性，结果表明，分布非常接近，统计学意义上差距不显著（P=0.76）。其中，理论类课程线上学期的综合评分比线下学期下降0.37，该差异统计学意义上不显著（P=0.126），实践类课程线上学期的综合评分差异比线下学期升高0.86，该差异统计学意义上显著（P<0.05）。

表2展示了线上与前一年同期线下教学评估总分与课程类型之间关系。理论类课程相对而言同学们更满意线下授课的方式，但线上与线下教学的总评分差异在统计学意义上不显著。对于实践类课程，线上开设的课程数小于同期线下开设的课程数。但是完成的满意度反而呈现出线上课程更高的趋势，且差异为统计学意义上显著。基础课线下课程的评分高于线上课程，且差异具备统计学意义上显著。对于中高年级开设的专业课，线上课程的评分略低于线下课程，但差异在统计学意义上不显著。

本科各年级学生对于线上线下课程的评分差异如表3所示。总体而言，线上课程的教学总评分略低于线下课程。最高评分差值来自于大四同学，为1.0分，统计学意义上该差异不显著。进一步调查发现，大四同学在春季学期选的课程大多为体育课或毕业设计类课程，突发的疫情让他们对这种远程指导的方式不怎么适应。大三同学大多进入专业课学习，自主性提高，且对大学的学习生活适应性提高，因此认为线上线下差异不大。大一大二学生总体而言更希望上课方式为线下教学。

表4展示了线上与前一年同期线下教学评估总分与选课人数之间关系。从表4看出，小于120人次的课程，线上教学综合评分略低于线下教学，其中小于40人的小型课程线上教学影响不大。另一方面，大于120人次的超大型课程，打破了线下教室可能过大和老师互动不密切的隔阂，线上教学的效果好于线下教学。除超大型课程外，小班课程综合评分在线上教学学期比中大型课程分别高出0.7或1.2分，其优势高于线下教学学期。

针对评估的各个维度指标，进一步做了线上线下学期的对比，结果如表5所示。在教学方案有效度、学生认可度、院系教学导向度这三个方面，线上教学评分略高于线下教学，得到学生更多的认可。该结果进一步说明了线上教学这种新型课堂形式对教学完成没有造成太大的影响。在课程目标清晰度和教师帮助度方面，线上教学相比同学期线下教学，略有下降。

（三）不同课程性质、课程容量、教师教龄的线上教学质量存在差异

1.课程性质带来的差异

数据表明克服重重困难开设的520门实践课（平均分為90.5）评分大于理论课（平均分为88.5），实践课深受同学们的喜爱，获得一贯好评。其中，课程目标清晰度、教师帮助度和学生认可度这三方面，实践类课程的效果高于理论类课程（如表6所示）。

2.课程容量带来的差异

下页表7展现了不同班级容量下，线上教学的教学评估总分的差异。方差分析显示班级容量导致线上教学的效果差异在统计学意义上显著（p<0.00001）。不同课程容量的差异通过非参数Wilcoxon检验做分析，结果显示小班教学（<30人），超大型班级教学与中大型班级（30—60人，60—120人）差异极显著，中型班级和大型班级间差异也具备显著性。小班教学和超大班型课程教学的教学评价平均分为88.7分，高于中大型课程。超大型课程表现优异这一现象为线上教学所特有。不同于线下教学，线上教学打破了大教室座位安排的差异，让同学产生都坐在第一排的亲切感受。

3.教师教龄带来的差异

表8显示教师教龄在此次线上教学的适应性和教学效果的差异。通过方差分析，可知教师教龄导致教学效果的差异在统计学意义上显著（p<0.00001）。其中5年教龄以内，15年教龄以上是明显的区分点，表现为组间比较统计学意义上显著；5—15年教龄的教学评估总分的组间差异不具备统计学意义上显著，15年以上教龄的教学评估总分的组间差异不具备统计学意义上显著。新生代老师获得的认可平均而言最高。教龄超过15年以上的教师，在线上教学中，其教学评估认可度相对最低。

通过清华大学线上线下教学评估数据的分析，我们发现在软硬件的充分保障下，线上教学的教学质量令人满意，大多数学生对于线上教学的认可度较高。实践型课程的线上教学优于理论型课程，获得学生的一致好评。从课堂容量看，小课堂不受影响，中大型课堂的影响较大。超过120人次的超大型课堂，线上的教学体验优于线下教学。从教师教龄上看，新教师受到的影响最小，超过15年教龄的资深教师，其线上教学质量受影响较大。另一方面，研究也显示线上教学无法完全取代课堂教学，尤其针对理论课和基础课，学生对线上教学的体验下降。入校不久的低年级学生，更希望在课堂中上课；而开展毕业设计的高年级学生，也希望能够尽量坐在课堂中上课，并得到指导老师面对面的指导。从教学质量评价的各个维度来看，在教学方案有效度、学生认可度、院系教学导向度这三个方面，线上教学获得学生更多的认可；然而在课程目标清晰度和教师帮助度方面，线上教学不具备优势。

这一结果给我们带来很大启示。疫情期间的线上教学，对大多数老师而言是第一次，缺乏线上教学的经验。并且由于时间紧迫，准备不够充分，导致教师们虽然用心，但还不能很好地掌握在线教学的方法，从而影响教学质量。从数据中我们看出，最大的影响来自课程教学目标的清晰度。这是由于线上教学在教学模式上与线下教学大为不同[13]。在线教学中，大多数老师采用线上直播授课的方式，将课堂教学模式搬到直播平台[14]。得益于课程录播，线上教学在教学结束以后，学生可以反复观看倾听。然而，如果单纯采用把课堂从教室搬到网络的做法，从量化分析中我们发现，采用同样的教学模式，却让同学们在课程目标上有所迷失，即便最优秀的学生，依然对课程目标清晰度评价明显下降。究其原因，在封闭的教室空间里，老师与学生，学生相互之间，可以通过观察，眼神交流，问答及气氛感受，使得老师实时调整讲授内容、方式和进度。学生也因为这些互动，被密切关注，提高注意力。网络不同于教室。直播过程中，除了使用弹幕或问答等文字形式进行反馈外，老师无法看到学生通过肢体，表情，眼神等传递的反馈信息。大多数情况下，老师只好根据自己的节奏授课或通过文字形式反馈，比如讲完一个知识点设立一到两个简单的测试题收集教学效果，进行调整。学生在非教室环境下，容易受外界环境干扰，难以专心致志听课。另外由于长时间对着幻灯片，视觉疲劳，容易产生倦怠感。另一方面，国内外相关课程的网上教学视频及文字资料的获取也比早年容易许多。通过在线教学的实践，研究发现，学生自主学习的要求比线下教學要求更高，对教师在教学中需要鼓励学生自行探索的要求也更高[15]。换句话说，“以学生为中心”的教学理念，在线上教学中被放大并需要更多的重视[16]。

后疫情时代，全球范围内疫情时起时伏，包括教育也深受影响。虽然从线上课堂重新回到线下课堂，同学们仍然向往通过反复看录播来复习的方式。另外，对于身在疫情区无法返回校园的同学，线上上课是他们能够跟上学业的不二选择。越来越多的高校在后疫情时代呈现线上线下融合式教学转变的趋势。高校应当鼓励教师大胆探索新型教学场景，使用高科技教学工具，尝试新的教学模式，如翻转课堂、慕课等。

在线教学突出了高校教学设计急需从“教师教学为中心”转变为“学生学习为中心”。无论传统课堂还是线上课堂，教学设计转变为能让学生带着问题、带着兴趣来，跟着教师的思路抽丝剥茧般展开学习，使得线上线下无缝对接来提高教学质量，将成为教师的首要功课。如何引导学生，启发学生，帮助学生，思考设计进去成为每个教师需要深入思考的问题。

融合式教学对教师的要求进一步提高，责任心强、掌握新技术来完善深层教学课件制作，如采用动画形式的动态教案，以及能够充分调动学生学习兴趣的老师将深受学生欢迎。分析表明需要采用多种技术设备支持的线上教学对新生代教师更加友好，新生代教师在线下教学和日常生活中，对互联网的熟悉程度和多媒体的使用程度，均高于老教师。因此，新生代教师对于线上教学的适应性比老教师更强。结合融合式教学对教师技能的高要求，建议高校循序渐进地定期开设培训课程，帮助教龄较长的老教师熟悉多媒体设备，引导老教师更多地使用线上教学中常用的互动方法，才能在后疫情时代能够更好地帮助老教师适应新时代教学。

无论教学方式发生怎样的变化，教学的设计是最重要的。好教师无论是线上授课，还是线下授课，平均来看教学表现都更加优秀。由此可见，教学方式虽然一定程度上影响教学质量，但决定因素仍然为教学设计，以及教师的投入。因此，无论线上线下抑或是融合式教学方式，教师的教学基本功仍然排第一位。高校应当持续加强对教师教学的培训和帮助，使得教师能够灵活应对各种教学场景。

线上教学的评估结果与线下教学相似，均倾向于小班教学的教学效果相比于中大型班级更好。小班教学中，学生的参与度更高，自主性更强[17]。小班教学的优势，在线上教学中更为突出。这一结果侧面反映了调动学生的积极性和自主性，是线上学习教学效果得以保证的重要因素。小班制是否有利于教学，实现教与学之间的紧密联系，尤其在后疫情时代，融合式教学、翻转课堂、慕课及在线讨论课等新型教学模式中对小班制的探索，需要更多的研究数据支撑。

高校线上教学是一次难得的尝试，通过清华大学详实的教学评估数据，我们发现线上教学的教学质量总体与线下教学的持平，在教学目标的明确度和教师帮助度上有较明显差异。另外，课程容量、课程性质、教师年龄等因素对线上教学质量的影响比线下教学大。但不管怎样的教学形式，均发现精心的教学设计和教师投入是教学质量的决定因素。在线上教学中，提高教学明标的清晰度是学生较大的呼吁。后疫情时代涌现出 “混合教学模式”“翻转教学”等多样化的新型教学模式。 建议汲取线上教学的经验，让课堂定位以学生的收获为导向，围绕以“学习为中心”，明晰教学目标，加强教学设计，定期开展多媒体高科技的教学辅助手段培训，使得在各种不同教学方式下，依然能够保证教学质量。

参考文献：

[1] 程曦.全面如期开课，履行社会责任：校长邱勇调研疫情防控期间学校教学工作安排[EB/OL].https：//www.tsinghua.edu.cn/ info/1684/69024.htm，2020-02-06.

[2] 胡小平，谢作栩.疫情下高校在线教学的优势与挑战探析[J].中国高教研究，2020，（4）：18-22.

[3] 杨海军，张惠萍等.新冠肺炎疫情期间高校在线教学探析[J].中国多媒体与网络教学学报，2020，（10）：194-196.

[4] 吴砥.在线教学必须重视的三个难点和三个误区[N].中国教育报，2020-02-22（03）.

[5][13] Quezada，R.L.，C.Talbot，et al.From Bricks and Mortar to Remote Teaching：A Teacher Education Programme’s Response to COVID-19 [J]. Journal of Education for Teaching，2020，（46）：472-483.

[6] Bao，W..COVID-19 and Online Teaching in Higher Education：A Case Study of Peking University [J].Human Behavior and Emerging Technologies，2020，2（2）：113-115.

[7] Bozkurt，A.，R.C.Sharma.Emergency Remote Teaching in a Time of Global Crisis Due to Corona Virus Pandemic [J].Asian Journal of Distance Education，2020，15（1）：i-vi.

[8] Huber，S.G.，C.Helm.COVID-19 and Schooling：Evaluation，Assessment and Accountability in Times of Crises—reacting Quickly to Explore Key Issues for Policy，Practice and Research with the School Barometer [J]. Educational Assessment，Evaluation and Accountability，2020，（32）：237-270.

[9] 乔伟峰，刘威童等.学生眼里的在线教学：行为、效果与挑战——基于新冠疫情期间清华大学学生在线学习行为调查[J].清华大学教育研究，2021，42（1）：57-66.

[10][14] 黄文祥，李亚东等.我国本科高校线上教学的质量状况、评价及建议[J].中国高等教育，2020，（8）：21-24.

[11] Spady，W.Outcome-based education：Critical issues and answers [M]. Arlington，VA：American Association of School Administrators，1994.

[12] 陈武元，曹荭蕾.“双一流”高校在线教学的实施现状与思考[J].教育科学，2020，36（2）：24-30.

[15] 王竹立.后疫情时代，教育应如何转型 [J].电化教育研究，2020，（4）： 13-20.

[16] 胡小平，谢作栩.疫情下高校在线教学的优势与挑战探析[J].中国高教研究，2020，（4）：18-22.

[17] 周创兵等.推进构建“书院制”人才培养新体系[J].中国高等教育，2021，（2）：29-31.

作者简介：

王江典：讲师，博士，研究方向为应用统计、统计咨询、统计教学、医学统计。

沈翀：在读博士，研究方向为统计计算。

杨蕾：硕士，研究方向为高等教育质量评价与管理。

高梦昭：博士，研究方向为应用统计、统计咨询。

王红：教授，博士，研究方向为高等教育管理、电子电路可靠性。

邓柯：副教授，博士，执行主任，研究方向为统计学、机器学习、人工智能。

Quantitative Analysis and Undergraduate Teaching Quality Comparison Between Online Teaching and In-class Teaching

—Based on Teaching Evaluation Data from Tsinghua University

Wang Jiangdian1， Shen Chong1， Yang Lei2， Gao Mengzhao1， Wang Hong2， Deng Ke1（1.Center for Statistics Science， Department of Industry Engineering， Beijing 100084； 2.Center for Teaching Quality Evaluation， Tsinghua University， Beijing 100084）

Abstract： To evaluate online teaching quality at Tsinghua University， student rating results of teaching effectiveness for 2130 undergraduate courses were collected after the spring semester during COVID-19 of 2020. A comprehensive statistical analysis was conducted. The results were further compared to the in-class teaching quality evaluation from the spring semester of 2019. It indicates that the quality of online teaching at Tsinghua University was highly recognized among students， and the distribution of online teaching evaluation was close to the distribution of in-class teaching evaluation. The size of courses， the course category and instructor’s teaching age may impact the teaching effectiveness. It was suggested that instructors should embrace the student-oriented teaching concept， and implement various teaching modes. Constant support should be provided to senior instructors， such as series of trainings for web technologies.

Keywords： online teaching； in university； teaching quality； teaching evaluation； statistical analysis； student evaluation.

責任编辑：李雅瑄

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