段嘉峰
浙江师范大学教育学院 浙江金华 321004
随着信息技术的快速发展,智能教育逐渐成为教育领域的热门话题[1]。在线学习作为智能教育的一种重要形式,已经成为当今教育领域的主流趋势。在线学习不仅可以为学生提供更加灵活的学习方式,还可以为教师提供更加高效的教学手段。然而,随着在线学习的普及,也出现了一些问题,如学生缺乏自主学习能力、教师难以掌握学生学习情况等。因此,如何通过智能教育技术来解决这些问题成为当前教育领域的研究热点。2021 年,教育部、国家发展改革委、工业和信息化部、财政部、国家广播电视总局出台《关于大力加强中小学线上教育教学资源建设与应用的意见》,提出要着力完善线上教育教学资源建设与应用保障体系[2]。智慧教育对国家发展具有十分重要的意义,在计算机技术的支持下,建立在线学习的环境,使教师与学生、学生与学生在讨论、交流的基础上进行在线学习成为当下的主流学习方式。面对在线学习环境中海量的作业任务,同伴互评成为主流的作业评价方式。然而,在线学习同伴互评作为一种重要的评估方式,也面临着一些挑战。
在线学习同伴互评是指在网络环境下,通过学生相互评价和反馈彼此的学习成果、行为和能力,以提高他们的学习效果和自我评估能力的一种教学策略。然而,在同伴互评中,存在着同伴关系和自评对于评价结果的影响等问题,Li Hongxia 等人指出在线学习同伴互评中学生倾向于给出极端的分数,使得在线学习同伴互评的效果不能得到保证[3]。因此,如何针对同伴互评中存在的问题制定相应的改进策略以更精准地得到学生的真实成绩是当下的研究问题之一。而图神经网络作为当下热门的技术,在教育领域的应用也越来越广泛,在信息融合方面有着巨大的优势,提高了在图数据上学习模型的效率[4],因此,本文利用图神经网络模型探讨同伴关系和自评对于在线学习同伴互评效果的影响,并根据实验的结果,提出相关的改进策略。通过分析同伴关系和自评对同伴互评结果的影响,可以更好地了解同伴互评的本质,从而制定更加科学合理的教学策略。同时,基于学习分析、教育数据挖掘、深度学习等支撑技术及其教育应用,也可以为智能教育的发展提供更加精准的评估手段,进一步提高在线学习的教学质量和效果。
我们的研究提出了同伴互评图结构,这个结构在线上课程涉及多个同伴互评的任务中起到了重要的作用。为了完成每个任务并最终得到评分,小组成员需要合作完成任务。因此,小组成员在整个课程过程中通常是固定不变的。根据这个情境,我们定义了三种同伴关系图,如图1 所示。其中,同伴之间的社交关系图是第一种。根据小组之间与小组内部的划分关系,以及合作学习中学生的心理,我们认为同一小组的同学之间存在合作关系,而不同小组的同学之间则存在竞争关系。因此,在同伴社交关系图中,存在合作关系的同学之间会有连接的边,而不同小组的同学之间则没有边。这样做的好处是,可以捕捉同学之间的竞争合作关系,同时也能够反映小组成员的划分情况。比如,图1 的社交关系图中,S1、S2和S3是同一小组的学生,那么他们就是合作关系,也即存在连接的边;他们和其他同学存在竞争的关系,也就没有连接的边。
图1 同伴关系图构建
除了同伴之间的社交关系图之外,同伴互评图结构还包括互评矩阵关系图和参与度关系图。互评矩阵关系图主要用于捕捉每个同学对其他小组任务的评分情况。在需要进行自评的任务中,每个同学都应该对自己小组的作业进行自我评价。参与度关系图则主要用于反映同学们的参与情况。在真实的在线学习场景中,虽然小组成员固定不变,但是仍然会存在部分成员没有按照规定去完成同伴互评任务的情况。为了更好地了解每个同学的参与度,我们构建了参与度关系图来反映每个同学在课程中的参与情况。例如,图中同学S1、S2和S3属于同一小组,对于任务A1,同学S2和S3完成了规定的互评和自评的任务,然而同学S1没有完成自评任务或者同伴互评中的互评任务,即在系统中没有记录该同学对别的小组作业的评分情况,也就是该数据缺失,那么我们就认为该小组的同学S2和同学S3积极地参与了本次任务,对于该任务具有积极的参与度,也即存在学生与任务之间的边关系。
综上所述,同伴互评图结构包括三种关系图,分别是同伴之间的社交关系图、同伴互评的互评矩阵关系图和同学们的参与度关系图。上述的三层关系共同连接,构成了我们所说的同伴关系图结构网络,可以看出,我们的同伴关系图结构考虑了多种细粒度的影响因素,能够更充分地捕捉在同伴互评任务中的特征信息。本研究基于我们提出的同伴关系图结构网络进行特征的提取分析。
我们使用了一个在数据结构和算法的课程中的真实世界数据集[5],该课程在汉堡大学用了一个学期,共有219 名学生参加了本次活动。我们在课程中布置了四个基本任务,每个任务由3 到5 个练习组成,学生以小组作业的形式回答,但同伴评估是单独进行的,每个学生负责给几个小组作业打分。每个作业都由不同类型的问题组成。同伴评估是匿名的,学生不知道谁给他们的小组作业打分。所有的作业都由6 个助教评分,每个作业只由其中一个助教评分。我们将与每个作业相关联的所有数据视为一个单独的数据集,共有多个数据集。学生使用同伴评估表现作为通过课程的最后分数的一部分,以此激励他们提供准确的分数。表1 展示了我们数据集的统计摘要。
表1 数据集汇总统计
我们实施基于PyTorch 和同伴关系图结构网络。我们模型的卷积层建立在 PyTorch Geometric 的GCN 及其几个变种模型上实现。根据我们融合得到的信息矩阵,调用基本的图神经网络模型进行数据的分析[6],结构示意图如图2 所示:
图2 模型调用结构示意图
在本研究中,我们采用Optuna 来优化超参数,以提高模型的性能和准确性。我们设计了两个卷积层,并在实验过程中使用了GCN、TAGC、SGC、EGC、GCN2 等五种PyTorch 模型。为了验证图神经网络的性能,我们将这些模型与PeerRank、TunedModel、RankwithTA、Vancouver 这四个基准经典模型进行了数据对比。我们使用根均方误差(RMSE)作为预测误差的检测数据,当RMSE 值越小时,模型的效果越好。同时,我们对是否有自评对模型的影响进行了相关的分析。我们将对应任务的是否有自评的模型效果进行对比,并使用图3来表示。从图中可以看出,在有自评的情况下,运用图神经网络模型的效果总是优于没有自评情况下的模型效果。传统模型的模型效果如图4 所示。在是否有自评的情况下并没有得到明显的提升或者明显的降低,呈现出不确定的趋势。
图4 传统模型是否考虑自评结果对比(RMSE)
我们的研究结果表明,图神经网络模型在处理图数据方面具有明显的优势,能够提高模型的准确性和性能。同时,我们的研究还证实了自评对于模型效果的影响,为后续的研究提供了有益的参考。
通过上述的实验分析,我们可以看出当考虑同伴关系之后,评分的准确性得到了明显的提升。同时,考虑同伴关系后,在有自评情况下的模型效果明显优于没有自评条件下的评分效果,说明同伴关系在我们的在线学习同伴互评任务中具有重要的影响,良好的同伴关系可以提升在线学习同伴互评的评分效果。因此,我们应该避免同伴关系对评分效果的影响。基于本论文的实验,我们针对同伴关系主要提出以下的提升同伴互评评分准确性的优化策略。
同伴互评是在线学习中常见的一种评价方式,它可以促进学生之间的交流和合作,提高学习效果和质量。然而,同伴互评过程可能会受到同伴关系的影响,例如亲密度、竞争关系等,从而影响评分的准确性和公正性[7]。为了避免同伴关系影响同伴互评效果,采用匿名评价是一种有效的策略。匿名评价可以有效地降低评价者的主观性和偏见,使得评价结果更加客观和公正。在同伴互评过程中,评价者可能会因自己对被评价者的认识和了解程度不同而产生主观性和偏见。采用匿名评价可以避免这种情况的发生。同时,同伴互评过程中,评价者可能会因自己和被评价者之间的关系不同而对其评价产生不同的态度和看法。采用匿名评价可以避免同伴关系的影响,使得评价结果更加客观和公正。采用匿名评价还可以保护评价者的隐私。在同伴互评中,评价者可能会因为对被评价者的评价而受到其他同学的影响和压力。采用匿名评价可以让评价者更加自由和放心地进行评价。
在线学习同伴评分是一种比较常用的学习评价方式。其采用多人评价的方式,以便更加客观地评价学生的学习成效。同伴评分能够帮助学生发现自身的不足,激发其自主学习的积极性,提高自我反思和评价自己的能力。此外,同伴评分还具有相互促进的效果,通过互相评分可以帮助学生相互学习和交流,促进团队合作。在设置学习小组的时候,随机设置可以降低一些重情的学生抱团的可能性,使得不同程度的学生都有机会参加评分。随机分配的学习小组可以激发不同思维方式和学习方式的学生相互交流,这有助于促进群体之间的交流与合作。同时,随机设置的学习小组可以最大限度地减少个体因为重人轻己,或因为个人因素而影响评分的可能性,达到客观公正的评价目的。
选择随机分组方法的过程中,需要考虑许多因素,如学生人数、每个小组的大小、学生的学习水平等。首先,确定每个小组的大小是很重要的。如果小组太小,则评分可能会受到个别人员的影响。而如果小组太大,则学生可能会失去自己的评分权利,导致评分不准确。一般而言,每个小组的大小在3 到5 人之间是比较合适的。同时,小组的人数应该大致相等,这样可以平衡每个小组的评分和贡献。其次,随机分组的过程应该是公开的和公正的。这可以避免学生对分组的公正性产生怀疑,以及防止不公正的行为。可以使用随机数生成器来分组,也可以把学生名字写在纸片上抽签分组,确保这个过程是随机的。另外,确定每组评价方式也是必要的。在同行评价中,往往会出现评价标准不一致的情况。综上所述,随机设置学习小组进行多人评分是很有效和实用的。这不仅可以丰富学生的学习体验,也可以提高同行评价的准确性。同时,该方法对于激发学生的团队合作精神和个人学习能力提升也有很大的促进作用。
在在线学习同伴评分中,设置培训以培养良好的同伴关系和评分能力是非常重要的。同伴互评的学习形式,需要学生之间相互交流和合作,而良好的同伴关系可以有效促进学生之间的合作与交流,从而提高学生的学习效果。首先,设置培训可以提升学生之间的合作意识。在同伴互评中,学生可以与同组成员交流,进行互相评价。因此,在进行培训之前,学生应该意识到他们需要相互合作,才能顺利地完成任务。这样的培训可以帮助学生了解对方,了解彼此的能力和优劣势,进而有效地开展团队工作。其次,设置培训可以促进同伴之间的信任和尊重。同伴互评的过程需要学生在课堂上相互合作,完成共同的任务。其中的互信和尊重,能够为学生未来的实际工作提供很好的范例。通过培训,学生可以更好地理解自己的角色和团队目标,提升团队协作意识,同时互相帮助。这样,不仅可以提高思维能力,还可以增进彼此间的感情。再次,设置培训可以提高学生的批判性思维和评价能力。在同伴互评中,学生需要对同组成员的贡献进行评价。通过培训,学生可以掌握一定的评价技能和方法,提升自己的批判性思维和分析能力。同时,学生也能够了解到如何作出公正、客观的评价。最后,设置培训可以促进学生的自主学习能力和个人能力提升。在同伴互评的过程中,学生需要对自己的成果进行自我评价,从而发现自己的不足并提高自我反思和评价的能力。通过培训,学生可以加深对学习的理解和认识,提高学习动机和兴趣。同时,学生也能够通过培训,了解到如何发挥自己的优点,提高个人知识和技能。
在组织培训时,我们可以采取一系列措施来培养同伴关系和评分能力。首先,我们可以在培训前设置一个小组,让小组成员在培训过程中一起学习、讨论、互相帮助,以此建立密切的同伴关系。在小组中,我们可以鼓励成员分享自己的经验和学习成果,同时也可以引导成员互相交流,提高他们的沟通和协作能力。其次,我们可以在培训中引入评分机制,让成员在完成任务或达成目标时进行互相评分。这可以帮助成员更好地认识自己和他人的能力和表现,并提高他们的评价和判断能力。此外,在评分过程中,我们还可以引导成员学会客观、公正地评价他人,并接受他人的评价,以此促进成员之间的相互尊重和信任。除此之外,我们还可以引入一些小组活动,如团队建设、角色扮演等,来加强成员之间的互动和联系,提高他们的彼此理解和信任。在活动中,我们可以让成员体验到团队合作的重要性,激发他们的归属感和认同感,并帮助他们更好地发挥自己的潜力和能力。最后,在培训结束后,我们可以设置一些后续跟进措施,如邀请成员参加小组活动、定期组织交流等,以此巩固他们之间的同伴关系,并提高他们的评分能力和团队合作能力。通过这些措施,我们可以有效地培养成员之间的同伴关系和评分能力,帮助他们更好地适应团队工作,提高工作效率和质量。
在线学习同伴互评中,设置明确的评分标准对于提高评价的准确性和公正性非常重要。明确的评分标准,可以让评价者更加客观地评价被评价者的学习成果和表现,避免评价者的主观性和偏见。同时,明确的评分标准也可以让被评价者更加清晰地了解自己的学习成果和表现,从而更好地改进自己的学习方法和策略。在线学习同伴互评中,评价者往往受到自己的主观性和偏见的影响,导致评价结果不够客观和公正。这样通过设置明确的评分标准,可以让评价者更加客观地评价被评价者的学习成果和表现,减少主观性和偏见的影响,从而提高评价的准确性和公正性。
评价指标需要具备客观性和可操作性,能够反映学生的学习成果和表现。同时,评价指标需要具备一定的灵活性,能够适应不同的学习任务和情境。明确的评分标准可以让被评价者更加清晰地了解自己的学习成果和表现,从而更好地改进自己的学习方法和策略。评分标准需要根据评价指标和评分等级进行设置。评分标准需要具备一定的量化性和可操作性,能够让评价者更加清晰地了解评分的依据和标准。评分标准设置可以通过文字描述、图表展示等形式进行。同时,评价流程和规则需要明确评价的时间、方式、对象和标准,同时需要告知学生评价的目的和意义。评价流程和规则需要尽可能简单明了,以避免出现混淆和误解。评分目标的设置应该与任务的难度相匹配。如果任务过于简单,那么学生们的评分很可能会出现一致的情况,这样就无法反映出学生的真实能力。相反,如果任务过于困难,那么学生们的评分很可能会出现分歧,这样也会影响评分的准确性。因此,评分目标应该与任务的难度相匹配,以确保评分的准确性和公正性。评分目标也应该与学生的能力水平相匹配。在同伴互评中,学生的能力水平可能存在差异。因此,在设置评分目标时,教师应该根据学生的能力水平来设置评分目标,以确保每个同学都有机会发挥自己的能力。
由之前的实验可以看出,当我们充分捕捉同伴关系的相关信息后,考虑自评后的评分效果明显优于没有考虑自评时候的评分效果,因此,我们可以考虑进行自我评价和他人评价等多种评价方式相结合的评价方式。在线学习同伴互评中,结合多种评价方式进行自我评价,不仅可以丰富评价形式,还可以提高评价的准确性和客观性,同时也能够提高学习者的自我认知和自我反思能力,促进学习效果的提高。具体来说,多种评价方式的结合可以使评价更加全面。不同的评价方式可以从不同的角度对学习者进行评价,避免了单一评价方式的局限性,也能够更准确地反映学习者的真实水平。例如,可以结合自我评价、同伴评价和专家评价,从不同的角度对学习者进行评价,从而形成更全面的评价结果。同时,在进行自我评价时,学习者需要对自己的表现进行客观分析和自我反思,这既可以帮助他们发现自身的优势和不足,也可以促进其自我认知和自我管理能力的发展[8]。通过不断地进行自我评价和反思,学习者可以不断地调整自己的学习策略和方法,提高学习效果。