超星网络教学平台的线上教学数据分析与应用
——以制药设备与车间设计课程为例

2022-11-10 17:23孙银宇柯仲成李长江史建俊李瑞锋
科技视界 2022年22期
关键词:超星章节制药

孙银宇 柯仲成 李长江 史建俊 李瑞锋

(黄山学院化学化工学院,安徽 黄山 245041)

0 引言

新冠肺炎疫情使得线上课程教学成为必然的选择之一,经过一段时间的学习和适应,教师和学生已经全面开展了线上教学。与传统的课堂教学不同的是,线上教学过程所产生的教学数据更多且更加丰富,教学数据可以作为分析教学过程、评价学习情况以及促进教研改革等方面的重要依据,从而能够全面提高教学质量。制药设备与车间设计课程作为制药工程专业的核心课程,其线上教学案例以及相关资源相对缺乏。本文以该课程的线上教学为例,深入介绍如何对线上教学数据进行分析和研究,并将其应用于线上各个教学环节中,有效地提高该课程的线上教学成效,为制药工程专业课程的教学改革提供借鉴。

1 超星网络教学平台

超星网络教学平台是通过建立网络学习空间,教师能够将线下教学内容通过整合和筛选后上传至该平台后供学生学习。该平台还具有丰富的线上教学的特色功能,大大提高了线上教学的成效。在线上学习过程中,学生可通过平台与教师互动,该过程所产生的所有教学数据也可通过超星网络教学平台进行收集归纳,从而实现了教学分析和评价。超星网络教学平台是教师线上教学的重要辅助手段,也是学生高效学习的网络空间,更是教学数据整合的重要平台。

2 教学数据及其分析应用

制药设备与车间设计是制药工程专业的核心课程之一,该课程是药学、工程学和经济学等学科紧密结合的综合性应用学科,其主要内容包括药物生产中厂址选择、工艺流程设计、物料衡算、能量衡算、制药反应工程基础与设备、制剂工程原理与设备、原料药和制剂车间布置、管道设计、制药工业与环境保护、防火防爆与安全卫生等。通过本课程的讲授使得学生能够从工程和经济的角度去考虑药品生产中的技术问题,并逐步实现让学生向制药工程师的转变。制药设备与车间设计是在学生大学期间的第六学期开设的,学生完成了工程制图、制药分离工程、制药工艺学等基础课程的学习,从而已基本掌握该课程的基本理论知识,并且具备一定的工程技术素质。然而,在该课程的学习过程中,学生如何将药学、工程学和经济学等综合考虑,并提出最佳的设计方案是本课程讲授的难点之一。因此,在本课程的线上教学过程中,教师需要创新线上教学方法,充分利用智慧教学工具,深度挖掘线上教学数据,不断完善教学考核机制,从而才能够高质量完成该课程的线上教学。

制药设备与车间设计课程的线上教学过程包括课前导学、课中研学和课后练学三个阶段,其中课中研学含有检测收心、能力提升和总结评价。教师通过分析每个阶段所产生的线上教学数据,从而对学生的线上教学过程进行督导和有效帮助,从而能够实现督学促学覆盖整个线上教学过程。通过明确教学目标、实时学情分析、教学效果检验和教学反思总结等措施,进一步提升线上教学成效。

2.1 课前导学

2.1.1 教学设计及实施

课前通过超星网络教学平台发布相关教学通知和预习任务,以问题为教学导向,让学生通过移动端课前学习教师提供的预习资料,从而能够让学生在课前充分了解该章节的主要内容,给学生更多自学和思考空间。

将班级划分若干个互学互助的学习小组,并确定小组组长小组组长负责组织本组成员的预习、签到、作业、小组讨论等,将线上教学管理化整为零,起到一定的学生自我管理的成效。学生按照教学通知完成课前自学任务点和章节测验。

2.1.2 教学数据分析及应用

课前导学的过程所收集的线上教学数据主要是任务点完成情况、章节测验成绩、学习小组学习情况等。其中任务点完成情况主要考查学生是否通过超星网络平台完成相关线上教学章节内容的学习,章节测验成绩数据主要是检验学生的完成任务点后的知识掌握情况,学习小组组长反馈小组讨论情况也将作线上教学数据的重要参考之一。通过以上线上教学数据的整理和分析,确定接下来线上课程教学的重难点,将测验中以及小组讨论中学生错误率较高的知识点在线上课堂教学过程中进行重点讲解,从而让学生不留知识盲点。

2.1.3 督学促学

在课前自主学习过程中,通过观察和分析网络教学平台数据,对于未完成规定学习任务的同学进行督促和重点关注。并且安排学习小组组长组织学生组内互助互学,学习的路上“一个也不能少”。

2.2 课中研学

2.2.1 教学设计及实施

课中研学过程中主要包括检测收心、能力提升和总结评价。采用超星学习通进行直播教学互动。首先,直播课堂一开始,通过超星网络教学平台中的特色功能,例如,抢答、选人和问卷等方式回顾上节课的学习内容以及检查学生自主学习的情况,充分调动学生的学习氛围,让学生迅速进入学习状态,克服线上教学师生不能面对面交流的弊端,从而为接下来的课程讲授打下良好的基础。

其次,针对课前导学过程中所收集的线上教学数据,分析学生关于本章节内容的薄弱环节,在章节内容梳理讲解过程中详细阐述。对于章节中的重难点问题可适当展开主题讨论,通过分组任务等方式让学生和教师之间的互动更加紧密,拉近师生距离,教师要及时地对疑难问题进行答疑解惑。

最后,线上教学需要对已讲授的内容进行全面的总结评价,从而有助于学生知识体系的建立,并且通过学生在此过程中的反馈情况,初步了解学生对该章节内容知识点的掌握,为课后提供针对性的练习和拓展提供重要参考。

2.2.2 教学数据分析及应用

该过程教学数据主要是课堂表现情况,通过抢答、选人、直播互动和问卷等让学生参与线上教学过程,并对该过程进行数据记录,将线上课堂表现纳入个人考核。利用超星学习通的特色教学手段,充分调动课堂气氛,迅速了解学生的学习情况,对于大部分同学不清楚的知识点重点讲,对于少部分同学不清楚的知识点课后针对性讲,促进教学目标的达成。

2.2.3 督学促学

通过观察和分析网络教学平台数据,实时检查学生在线人数,保证学生处于在线状态,对于未积极参与课堂互动的同学多关注,可采用点名等方式让这样的学生参与到线上教学互动中来,最大限度地保证每一位学生的学习“不掉线”。

2.3 课后练学

2.3.1 教学设计及实施

首先,为了进一步巩固学习内容,强化学生在线上教学过程中体现出的知识点薄弱部分,学生在线上课堂教学后还需完成相关章节的课程作业,从而对已学内容进一步加深理解和检测。其次,为了培养学生解决实际问题的能力和团队协作能力,课后增加分组任务。学生按照教师给定的设计题目,开展学习小组内的研讨、分工和设计。最后,为了更进一步完善设计作品,增强学生集体荣誉感和学习积极性,通过分组任务阶段的综合评价遴选出优秀设计作品,进行线上案例评价和分析。

2.3.2 教学数据分析及应用

该过程教学数据主要是课程作业考核、分组任务考核和线上交流情况。其中课程作业考核主要是以教学平台打分和教师批阅为主,课程作业在符合基本知识点的前提下,鼓励学生大胆思考并作答。分组任务是团队协作完成的,其考核标准主要包括教师评价、组间互评、组内互评和自评。教师评价是教师通过对设计作品进行评阅给出的成绩,组间互评是组与组之间根据作品质量进行相互评阅,组间互评是组内成员之间根据对团队贡献的大小进行相互评价,自评是学生对自己在团队中的贡献进行打分。这样的评价标准既体现个人的付出,更强调团队协作的结果。最后,对于优秀设计作品在线上分享的过程中,鼓励学生积极发言和总结,既看到该作品的闪光点,又能够发现其中的不足,从而促进综合能力的提高。

2.3.3 督学促学

课后的课程作业设定提交截止时限,保证学生在规定的时间完成作业,对于未及时提交作业或作业完成质量不高的同学,可要求组长开展组内帮扶活动,确保学习小组内的每位同学能够及时掌握该章节的相关内容。在分组任务活动中,要求小组组长负责组内的各项考核、监督和记录,向教师定期汇报小组工作进展情况。

2.4 课程总结评价

制药设备与车间设计课程考核主要包括平时成绩和期末考试成绩,其中平时成绩占总成绩60%,期末考试成绩占总成绩40%。平时成绩主要来自线上教学数据的收集和整理,包括作业成绩、平时表现和分组任务等。作业成绩主要由课程作业和章节测验组成。平时表现主要考查学生在课前导学、课中研学和课后练学的综合表现情况,例如,任务点的完成情况、课堂活动的参与度、学习小组活动的参与度等。分组任务的教学数据主要包括教师评价、组间互评、组内互评和自评,以及学习小组组长对小组成员的评价和小组成员在线上作品赏析时的发言总结情况等。以上教学数据均可通过超星网络教学平台收集、归纳和整理。

期末考试试题需覆盖到各章节,同时要突出重点内容,既要考核学生对基础理论、基本知识、基本技能的掌握程度,又要考核学生的创造力以及分析问题和解决问题的能力,还要考核学生对本课程相关的知识技能最新成果的掌握情况。期末考试成绩将以试题评价标准进行评阅,其结果作为课程总结评价的重要组成部分之一。

通过对以上教学数据的收集,教师将对制药设备与车间设计课程目标的达成度进行深度评价。对于课程的总体情况,分析各个课程目标是否达到专业培养的目的和要求,在线上教学过程中学生的整体综合素质能力是否得到全面的锻炼和提升。针对学生个人的课程达成度情况,对课程达成度低于平均达程度10%的同学需要更多关注,并分析其在学习该课程的过程中遇到的主要问题,必要时与该学生进行沟通交流,以利于他们在后续学习中克服有关问题。对于课程达成度的分析也将有利于该课程的进一步教学改革,促进教学成效的提升。

3 结语

本文以制药设备与车间设计课程为例,对线上教学过程中所收集的大量教学数据进行统计、分析以及深度挖掘,可以有助于准确地进行教学监控、学情分析、教学预警、质量诊断、决策支持等,并且教学数据也将是教学研究改革的重要资源。在未来的线上教学过程中,如何建立不同年级、不同专业以及不同学院教学数据的共享和分析也将是非常重要的教学研究方向之一。

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