SPOC环境下高职学生学习评价策略的设计

邓波 李逢伟

摘要：SPOC在高职教学中的应用量与日俱增，“互联网+”对高职学生的学习评价策略设计提出了新的要求。文章在研究分析SPOC环境下高职学生学习评价策略存在现象特点的基础上，构建了一种适应SPOC环境的学习评价策略，并通过实践研究，验证的评价策略的可行性和有效性，对SPOC环境下高职学生学习评价设计进行了思考和研究。

关键字：SPOC;高职;学习评价策略

教育信息化2.0行动计划要求，积极推进“互联网+教育”发展，加快教育现代化和教育强国建设，聚焦新时代对人才培养的新需求，强化以能力为先的人才培养理念，将教育信息化作为教育系统性变革的内生变量，支撑引领教育现代化发展，推动教育理念更新、模式变革。此背景下，教学逐渐从“教”转向“学”，学习评价策略的重要性日益突出。在MOOC和SPOC环境下，科学合理的学习评价策略将会促进学生自主学习能力成长和提高课程的教学效率。本文通过总结SPOC环境下学习评价策略存在的现象，并针对这些现象阐述构建对高职学生在SPOC环境下学习进行评价的一种策略。

一、SPOC环境下高职学生学习评价策略存在的现象

（一）注重数据本身、忽视数据应用

通过信息技术手段，很容易得到学生在SPOC环境中学习过程和学习反馈的量化数据，甚至是可视化数据。然而，平台上的统计数据多数情况下只是教师衡量学生学习参与度和参与效果的符号，并未对学生学习和教师教学水平提升起到很好的促进作用。通过对国内主流MOOC平台的推荐课程进行观察，发现绝大多数在线课程内容在三年内未进行更新或只有微量更新。调查结果更显示部分课程的学生参与度甚至在降低。即使在混合模式中，也存在为数据而刷课、代理作业等造数据现象。同时在线课程平台统计的记录的评价数据并未有效应用于教学成长。

（二）评价形式多样而效果不佳

随着移动互联网技术的快速发展，可数字化的衡量方式越来越多，各在线平台提供的学习评价维度也迅速拓宽，教师通过平台对学生学习进行评价的形式也越来越多。但由于高职阶段师生信息技术应用能力差别较大，数字化的学习评价方式应用程度和效果不佳。以泛雅平台中一个学校为例，平台提供的12种学习评价方式，在430门SPOC课程中，有383门课程主要以考勤、课后作业和小测验为评价形式，且课后作业和小测验内容或覆盖知识面不足或超出课程视频阐述内容。通过这些评价形式，教师仅大致了解了学生整体学习程度，学生也仅是知道自己大致学习状况。评价结果并未对教师教学改进和学生学习提升起到明显促进作用。

（三）注重整体、忽略个体差异

在MOOC和SPOC环境中，线上模式对学生的自主学习意识和能力要求较高。在特殊时期，教师很难通过信息化手段对学生学习督促到位。教学效果呈现两极分化严重的现象，学习评价结果的可信度也有较大程度降低。特别是在信息化发展较为缓慢的地区，高职院校教师的注意力绝大多数都集中在资源设计和整合方面，很容易忽视学习评价的真实效果。线上线下混合模式中，虽然能够弥补教师督学不到位的缺陷，但在学生方面存在线上学习形式化严重，不重视线上学习效果的现象。另外，由于学生个体差异大，对待学习评价结果的态度区别也较大。

（四）线上与线下学习评价策略不统一

在MOOC和SPOC环境下，教学活动频繁在线下课堂和线上课程学习之间进行切换。尤其在特殊时期，线上教学客观上成为教师教学和学生学习的主要形式。带来的后果是教学设计中不能充分考虑线上和线下的有机统一，学习评价策略的设计存在线上线下相互独立的现象。甚至有相当比例的学习评价策略中，只有线上评价没有线下评价，或是只注重线下教学，不关注线上学习。教学设计未充分考虑到环境分布与转变带来的变化，最终导致学习评价策略的混乱。

二、SPOC环境下学习评价策略的构建

（一）学习评价策略的目标

学习评价主要具备诊断功能、反馈功能、定向功能、鉴定功能和教育功能。在SPOC环境下，学习过程评价和知识技能的应用能力评价应是关注的重点。评价过程量化的实效性与数据的实用性和评价对“教”与“学”的促进作用是SPOC环境下学习评价策略需要考虑的重要方面。科学合理地使用现代信息技术手段和工具，对学生学习准备水平、学习过程和学习效果进行有效测量，并进行具有促进作用的反馈，是SPOC环境下学习评价策略需要完成的基本任务。

（二）SPOC环境下学习评价的组成要素

1.学习评价的对象

在MOOC和SPOC环境中，学习评价不应是对学生个体的直接评价，而是对每一个学生在学习中呈现的学习态度、学习过程、学习能力、学习结果等因素进行数据化记录和在此基础上进行的分析评价。并观察记录学习过程中学生个体表现的情感因素，进行一定程度的数据化衡量，对学習过程中的各种正向因素进行测量。在完成初步的数据化测量之后，需要对数据报表进行置信度、实效性、正向促进作用等方面的评估和优化，最终分别形成面向教师和学生的评价报告。

2.学习评价的工具与手段

目前主流在线课程平台都提供了线上学习过程记录和测验考核的功能，部分平台也提供了学习数据分析的功能。近年来市场上兴起的智能教学监测系统也提供了直观的学习活动观察记录功能。虽然此类系统在教学评价方面受到不少一线教师的诟病，但作为学生学习过程和状态记录的手段，却是混合模式中学习过程评价的有效补充。此外，再辅以信息化记录分析工具，可以形成行之有效的学习评价技术手段。在通过技术手段得到评价数据之后，还需要制定与教学设计相匹配的学习评价量规和评价标准，用以测量学生完成学习目标任务的程度。最后，根据测量结果形成针对不同学生的个性化评价反馈结果，并通过后续持续观察或再次测量以得到评价策略对学生学习成长的影响程度。

3.学习评价的过程

在SPOC环境下，学习评价贯穿于每一个学习环节，整体可分为过程阶段、效果阶段和综合阶段的评价。过程阶段的评价包括：在学习一个知识技能点、单元章节或整门课程之前对学习准备水平和程度进行测量，并及时向学生反馈;对学习过程中所表现的材料完成水平、学习频度、思考水平和交流水平等反应学习过程的因素进行测量，及时向学生反馈。效果阶段的评价需要在知识技能点、单元章节或整门课程学习结束阶段对知识技能点的掌握程度、应用水平等效果因素进行测量反馈。综合阶段的评价指在效果阶段评价结束后，综合过程阶段的评价和效果阶段的评价数据，评估优化数据，通过一定的综合测量标准形成诊断性、阶段性和个性化的综合评价报告反馈给学生，并持续进行评价后效应观察和记录。

4.学习评价的结果

学习评价结果必须是具体的，甚至是直观可视化的，而且是可针对每个学生进行单独反馈，促进学生学习成长的。目前在多数在线课程平台上，针对学生学习过程和效果已经具备数据化评价功能，甚至是可视化的功能。理想情况下，SPOC环境下的学习评价结果不仅包含线上学习过程和效果评价，还需通过一定方式对线下学习过程和效果进行数据化，并与线上数据进行融合，形成完整、系统的学习评价结果。并对评价结果反馈之后产生的影响进行持续观察记录，以促进教学设计和评价策略的调整。

（三）SPOC环境下高职学生《数据结构》课程学习评价策略实践

1.具体、可数据化的评价量规设计

测量规矩是对学习准备水平、学习过程和学习结果进行测量的尺度。学习量规的统一性是由教学设计中预定的学习目标所决定的。在学习预备阶段，反映学生在学习新知识技能之前已经具备的知识水平、完成学习引导材料的程度、学习预先投入的程度。在学习过程中，反映学生完成学习目标的参与程度、完成水平以及情感状态。在学习结束阶段，反映学习目标的掌握程度、应用水平等学习效果。以SPOC环境下的《数据结构》课程教学为例，以2019级计算机应用技术专业普高生为主的1班作为对照组采用期末考试进行结果性评价。以2019级计算机应用技术专业三校生为主的2班作为实验组，采用SPOC环境下过程性评价与结果性评价相结合的方式进行学习评价。两组使用相同的教学设计和教材，α代表百分制测量结果，β代表答疑或讨论次数，γ代表拓展任务完成数量、优质答疑次数与反刍比之和，δ代表正向情感与价值取向表现次数和，设计过程性评价量规如表1，以G代表学习目标百分制测量结果，A代表应用能力百分制测量结果，L代表学习频度、反刍比、优质答疑和拓展任务完成数之和，M代表学科知识贯穿融合百分制测量结果，F代表正向情感与价值取向教学单元综合表现次数之和，设计结果性评价量规如表2。

（2）实时、分布式的评价机制

在学习前端，对线下教学的同步学习过程和线上的异步学习过程进行抽样和数据化记录，以3周为一个教学时间单元，18周为一个实验周期形成两个实验组的数据记录。在同步教学活动中，通过APP进行知识预备水平和教学目标达到程度的同步测量，自动形成数据。通过观察和课堂在线互动记录学习者的学习思考与情感投入程度，形成量化数据。在课后，泛雅平台记录学生的异步学习行为，并进行异步的作业测量和一定量的问题互动，自动形成数据记录。针对不同学习者在同步和异步评价中表现出来的个性特点，实时形成个性评价记录。小组学习成果开展课堂同步在线互评和课后在线异步互评，教师对评价进行实时指导和点评。在一个教学时间单元结束后，统计分析线上和线下数据，形成过程性评价。在教学结束阶段，开展两次教學目标达到水平测试，在平台形成数据记录。在教学目标达到水平测试结束后，对整个实验周期形成的数据进行统计分析，形成结果性评价。

（3）个性化的评价结果反馈

通过实时、分布式的评价机制，在学习预备水平测量、过程性评价以及互动性情感态度评价时，尽量及时给出正向积极的反馈刺激。给出评价反馈时，尽量避免直接发布分数式结果，而是根据评价结果提现的学习者个性特点给出鼓励性、表扬式的评价反馈，以刺激学习者得到正向的强化。在同步教学活动中，给予投入程度大的学习者更多的正向评价反馈，在鼓励积极学习者的同时树立榜样。对异步学习，教师加强关注，及时给以个性化的指导性评价。对主动与师生进行讨论交流的学习者，在给出正向评价反馈的同时，引导他们进行更加深入的探究和学习。教师善于发现学生的学习突出点与情感需求，及时给予针对学习活动的正向评价和引导，是巩固学习活动效果、提升有效学习频度的重要保障。设计针对个体学习活动的个性化评价结果不仅是促进学生学习成长、教师教学能力提升的重要方式，还是增强师生感情和共鸣的有效渠道。

（4）SPOC环境下高职学生学习评价策略实践的结果

实验周期结束后，将实验组和对照组的结果性评价数据分为四个分数段计算人数所占百分比进行比较，如表3。通过对比可以发现，实验组各段评价结果略优于对照组，两组各段成绩分布情况基本一致。

四、SPOC环境下高职学生学习评价策略实践的分析

北京师范大学教授余胜泉认为“未来的教育可以精准了解学习者的认知结构、能力结构以及情感特征，从而呈现出最适合学习者特征的知识与内容、策略与方法。”实验数据表明，在相同SPOC环境下本来基础较弱的实验组评价结果优于对照组，在SPOC环境下采用多维度的量规评价设计有利于准确衡量学习者的学习行为与结果，及时的个性化评价反馈能够促进学习者学习水平的提升。

（一）SPOC环境下多维度的量规评价设计有利于准确衡量学习者的学习行为与结果

西安电子科技大学杨宗凯教授认为，新时代的优秀人才固然需要扎实的专业知识技能，但更需具备创新能力、批判性思考能力、协作沟通能力、自主学习与发展能力等一系列新型特质，人才培养的宗旨应该是能力先于知识，而不是知识先于能力。相较于传统的学习评价方式，在SPOC环境下多维度的量规评价设计的可操作性大大增强。教师的教学行为与学习者的学习行为在课程平台上可以形成数据记录，并且能够形成教师和学习者的用户画像，能够较为直观地反映学习者在课程学习过程中的状态。通过学习者的行为数据，可以分析出学习者自主学习投入水平。通过结果性测量，可以较为客观地反映出学习者学习行为的有效性和学习效果。同时学习者可通过平台及时得到教师和平台的评价反馈，增强了学习者的持续自主学习和参与学习活动的兴趣。

（二）SPOC环境下多维度的学习量规评价设计能够促进学习者学习水平的提升

在传统教学中，一考制评价难以反映学习者真实的学习水平，特别是不能够体现学习者的学习能力。现代社会对高职阶段学生学习能力的需求越来越明显，因此通过能够反映学习者学习能力的评价设计，针对学习能力进行培养，更符合社会的实际需求。通过SPOC环境下多维度的学习量规评价设计，可以发现每个学习者的学习特点，从而更容易经过教学设计来发挥学习者的特长并弥补不足。最终使每个学习者的学习能力水平得到培养和提升。

五、结语

在SPOC环境下，高职阶段优秀的学习评价策略不仅是教学设计中重要组成部分，也是有效衡量学生学习活动、促进学生学习成长的重要方式。通过科学的学习评价量规制定，采用实时、分布式的评价机制，以学生为中心进行个性化的评价结果反馈，并持续跟踪记录评价后效应的学习评价策略，能够有效地促进学生自主学习能力的成长和教师教学能力的提升。在后续的研究进程中，良好的学习评价策略如何在高职阶段简便落地应用，开发高效信息化学习评价系统将是新的课题与挑战。

参考文献：

[1]余胜泉.“互联网+”时代的未来教育[J].人民教育，2018（1）：6.

[2]杨宗凯.教育信息化2.0：颠覆与创新[J].中国教育网络，2018（1）：2.

项目来源：西双版纳职业技术学院科学研究基金资助项目“MOOC环境下的高职专业课程建设与应用研究”（项目编号：XZY202001）。

作者简介：

邓波，西双版纳职业技术学院教师，硕士，讲师，研究方向为教育信息化管理、信息化教学研究。

李逢伟，西双版纳职业枝术学院教师，大学本科，讲师，研究方向为计算机应用技术、新媒体旅游特色营销策划。