外方在线课程质量评价研究--以学生、教师评价为中心

刘 洁, 朱镜蓉, 石振武

(东北林业大学 土木与交通学院, 哈尔滨 150040)

慕课(massive open online courses,MOOC)[1]、微课和翻转课堂等在线课程已成为全新的信息化课程概念,使学生从选课-学-教-考的传统课程全过程或部分过程转移到在线课程,突破了传统课程时间、空间的限制,实现了高端的知识交换[2]。此番变化还推动了高教司开启对新教学质量标准评价的探索。新冠肺炎疫情期间,大量中国留学生的留学规划无法顺利开展,且国外大学的授课教师无法入境进行课程面授,致使许多中外合作办学项目中的外方课程由传统面授课程转变为在线课程,线上教学成为新常态[3]。面对教学方式的大幅转变,怎样保证外方在线课程的质量已成为许多拥有合作办学项目高校十分关心的问题[4]。

外方在线课程是一种依托于互联网络构建的远程教育策略,它能够打破地域限制,为远程教育提供新的思路和手段[5]。但外方在线课程仍存在一些缺陷及不足,需要进一步完善。例如:如何让外方在线课程像传统面授方式一样生动有趣;能否全面灵活地把课程内容传授给学生;如何提高学生在线学习的参与度;如何监控学生的学习过程和考核学习效果等。这些问题直接决定了外方在线课程能否满足教学要求并达到预期的教学目标。国内拥有中外合作办学项目的高校对外方在线课程的质量标准、评价体系以及质量控制等方面还未有统一的定义,其中外方在线课程的质量评价问题一直是这些高校教学监管部门想要解决的重点和难点。许多教学单位在实施外方在线课程建设时,如何确定最终教学目标,以及如何整体规划实施教学过程仍缺乏有效的指导方法。为使外方在线课程在中外合作办学项目中充分发挥其巨大优势,进而激发中外各合作办学项目建设出更多的外方精品在线课程,首要工作任务是要快速构建起科学完善的外方在线课程质量评价体系。该评价体系不仅要从多方面收集评价信息,而且在评价人员和评价内容上要多元化,在评价方式上要多渠道化[6]。真正做到以评促学、评教结合的动态评价体系,以此发挥评价体系的诊断功能,引导和规范外方在线课程的建设,发挥外方在线课程对合作办学项目的推动力。

我国在线课程的设计与质量评价标准的构建目前主要依赖于教育专家或学者,自下而上的开展在线课程质量评价,评价主体单一,缺少学生主体的参与,实际效果和评价缺乏有效的反馈机制。同时,我国针对高等教育阶段的在线课程质量评价指标体系研究,大多基于国内教师授课的在线课程[7],尚未形成完备的外方在线课程质量评价标准,也缺少外方在线课程质量评价的相关研究,对外方在线课程质量的认定与规范产生了一定程度的影响。

通过进一步强化我国与国外标准间融合研究,制定规范的外方在线课程质量评价标准、设计良好的评价体系是外方在线课程建设的重要环节,也是检验外方在线课程是否有效的关键依据。因此,构建有效的外方在线课程质量评价模型,是中外合作办学项目教学质量管理工作的重中之重。

基于此,通过收集整理文献,筛选出国内外广泛使用的12种在线课程质量评估标准,并对其进行系统研究。运用东北林业大学奥林学院工程管理(合作办学项目)在新冠肺炎疫情防控期间开设的8门外方在线课程,依托cloud campus在线课程平台,以8门外方在线课程授课学生-工程管理(合作办学项目)大一-大四本科生,以及对8门外方在线课程进行同行评价和督导评价的教师为研究对象,分别建立学生、教师(同行、督导)在线评课评论数据集。基于所构建BERT-LDA-TextRank模型(bidirectional encoder representations from Transformer-latent Dirichlet allocation-TextRank,基于TextRank算法的双向Transformer编码器结合隐含狄利克雷分配的模型),分别提取“以学生评价为中心”和“以教师(同行、督导)评价为中心”的外方在线课程质量评价指标体系,结合工程管理(合作办学项目)大一-大四本科生、同行评价和督导评价的教师问卷调查结果,运用结构方程模型,分别构建“以学生评价为中心”“以教师(同行、督导)评价为中心”的外方在线课程质量评价模型。从而明确我国高校中外合作办学项目中外方在线课程质量管控的发展路径,有效发挥教育教学中质量评价的“指挥棒”和“助推器”作用,持续提升人才培养质量,为外方在线课程质量控制、教学质量诊断提供实践意义。

1 研究理论

西方发达国家是在线课程质量评价标准制定与运用的先行者。他们积极建设在线课程质量评价标准,发展在线教学的前沿理论,并以此作为保证在线课程质量的重要手段。为了提高在线课程质量,美国QM公司制定了《QM高等教育量规》,它旨在促进机构内部成员以及跨机构之间开展关于在线课程质量讨论的一系列规则[8]。QM标准中表示在线课程应该在其开发设计中包含对学生有促进作用的要素,教师通过同行评审和得到的持续反馈对在线课程进行改进[9]。欧洲远程教育大学联合会制定了《The Openup Ed Quality Label》,该标准不仅关注课程层面(微观层面)的质量标准,还关注机构层面(宏观层面)的在线教育项目质量标准[10]。加利福尼亚州立大学构建了《高质量教与学工具》,它主要用来确定在线课程的标准规范,从而帮助全州的教师和课程开发人员更有效地设计和提供在线课程[11]。

目前,许多学者对现有的标准进行了深入的研究,并发现了国外现有的在线课程评价标准在构建或应用方面存在的不足。Ossiannilsson和Landgren[12]对几种在线教育的质量标准进行了系统的研究,并提出了每种标准的不足之处,如对于不同课程各项标准的适用性有限以及每项标准所提供的指标差异很大等。Stracke[13]认为目前的在线课程质量评价标准中还缺少一个遵循全面质量管理理念的整体性质量标准框架,以应用于教育评价的微观、中观和宏观各层面上。Esfijani[14]在对几种在线课程的质量标准的研究中发现,这些标准主要侧重于资源、投入和过程,缺少以结果为导向的标准,这需要标准制定者们构建涵盖在线课程全过程中各方面的质量评价标准。此外,Alem等[15]发现许多发达国家以自己国家为背景开发与设计了一些在线教育质量标准框架,这些国家的在线教育背景与发展中国家不同,是否能将这些框架直接应用于其他国家的在线教育中仍需进一步探讨。

近年来,我国的在线教育体系也在高速高质量发展。2015年,《教育部关于加强高等学校在线开放课程建设应用与管理的意见》发布,该意见充分肯定了在线课程在促进教育变革方面的价值,并提出了认定国家精品在线开放课程的要求[16]。2018年,国家市场监督管理总局与国家标准化管理委员会共同批准发布了《信息技术学习、教育和培训在线课程》国家标准。该标准构建了一个在线课程评价方案的信息模型并规定了模型各个要素的功能和属性。这个评价模型可适用于开发或评价多种不同类型的在线课程,以满足其在不同平台之间迁移或开放共享的需要[17]。

2020年以来,新冠肺炎疫情防控导致线上课程大规模普及,因此许多学者对在线课程质量评价模式展开了研究。研究者们的重点主要集中在在线课程质量评价指标体系及模型构建等方面。例如,邓祖禄和李佳[18]从在线开放课程混合教学结构流程分析的视角,运用探索性因子分析法和验证性因子分析法构建了在线开放课程学习质量评价模型;雷雳等[19]基于教学设计原理和学习科学教学策略,构建了包含教学目标、教学内容、教学策略、考核与反馈、学习资源与学习支持、教师授课效果的以“学”为中心的在线课程质量标准及其指标,并提出了在线课程教学质量评价方法;田园[20]从服务内容、用户体验、交互过程3个维度构建了在线教学资源平台应用效果的评价指标;牛东育和蒋晓玫[21]以课程设计、教学、运用、学习和管理作为切入点,构建了一个由学校进行总体统筹规划并且与二级教学部门相结合的教学质量评价体系;任敏等[7]借鉴了软件质量管理体系的成功经验,结合在线课程的建设经验,提出在线课程管理链的概念,并探究其组成要素(在线课程质量模型、在线课程质量评价指标体系、在线课程管理能力成熟度模型和在线课程质量保证活动)的概念、方法、作用和相互关系,形成在线课程质量全面管理框架,为在线课程质量保障提供了新思路;徐振国等[22]利用深度学习和自然语言处理等技术对在线课程评论数据进行粗粒度情感分析和细粒度情感分析,可实现对自媒体平台在线课程质量的有效评价,以促进在线课程良性发展,优化学习者的学习体验。

2 研究设计及方法

2.1 研究对象

选取东北林业大学奥林学院工程管理(合作办学项目)自2021-2022年开设的“Research and Employment Skills”“BIM for Construction”“Introductory Accounting for Business”“Construction Contract Management &Administration”“Introduction to Building Information and Digital Construction”“Construction Quantification and Costing”“Advanced Building Information and Digital Construction”“Construction Project Management &Planning”8门外方在线课程,研究对象为8门外方在线课程授课学生-工程管理(合作办学项目)大一-大四本科生,以及对8门外方在线课程进行同行和督导评价的教师。

2.2 研究方法及工具

通过搜集、整理国内外在线课程评价指标体系的文献及教育部发布的文件,最终筛选出12项在线课程质量评价标准,包括6项国外标准(Quality Matters制定的QMHigherEducationRubric、加州州立大学制定的HighQualityTeachingandLearningTools、伊利诺伊大学制定的QualityOnlineCoursePlanRubric、Blackboard公司制定的BlackboardDemonstrationStandard、纽约州立大学开发的《开放课程质量审查量规》、加州社区大学开发的《课程设计量规》)和6项国内标准(教育部发布的《关于开展 2019 年国家精品在线开放课程认定工作的通知》《网络课程评价指标》及《CELTS-22.1:网络课程评价规范》、教育部高等学校教学信息化与教学方法创新指导委员会制订的《高等学校慕课建设与应用指南》、全国地方高校UOOC联盟构建的《全国地方高校优课联盟MOOC课程质量保障体系》)。

融合国内外在线课程质量评价标准,分别以“以学生评价为中心”和“以教师评价为中心”,构建BERT-LDA-TextRank模型,得到学生、教师在线评课评论的词向量,挖掘候选关键词的主题分布,并计算各主题的关系词,再将提取出的结果与整合的国内外在线课程质量评价标准结合,构建外方在线课程质量评价指标体系,并通过构建结构方程模型,最终获得“以学生评价为中心”和“以教师评价为中心”的外方在线课程质量综合评价模型。BERT-LDA-TextRank模型操作过程如下。

2.2.1 在线评课评论数据集

针对当前东北林业大学奥林学院工程管理(合作办学项目)自2021-2022年开设的8门外方在线课程,依托cloud campus在线课程平台,运用开源的爬取框架Scrapy,分别爬取了学生在线评课评论信息85 673条数据记录、教师(同行、督导)在线评课评论信息2 674条数据记录,从而分别建立学生、教师在线评课评论数据集。

2.2.2 在线评课评论词向量

通过分别对学生、教师在线评课评论数据集进行预处理,获取候选关键词,并利用BERT(bidirectional encoder representation from transformers)模型,利用Transformer的双向编码结构,将字符向量表转换为模型可以识别的向量作为该层的输入,并在模型中输入每一个字相匹配的语义信息内容后,该模型输出相应的转换向量,从而分别获得学生、教师在线评课评论的降维词向量。假设有T个主题,Q、K、V用来表示输入序列中词对应的query、key和value向量,由输入特征向量X与对应的权重矩阵WQ、WK、WV相乘得到Wa。常见的相似度计算公式为

f(Q,K)=QTK

(1)

权重计算公式为

f(Q,K)=QTWaK

(2)

拼接权重计算公式为

f(Q,K)=Wa[QKi]

(3)

感知器计算公式为

(4)

Softmax函数归一化公式为

(5)

(6)

LDA(隐含狄利克雷分布)主题实体模型作为基于主题挖掘的概率模型[23],运用贝叶斯算法,可用于识别和聚类候选关键字中隐含的主题信息,结合Gibbs算法,对所有主题进行采样,并使用抽样获得的所有候选关键词与主题之间的相应关系来获取主题和候选关键字的分布,并最终运用TextRank模型,分别根据学生、教师在线评课评论文本主题特征,结合候选关键词的语义重要性、覆盖范围和不同属性,运用候选关键词之间的相似度作为节点权值的转移概率,通过迭代计算词得分,进一步提取各主题分类下的重点关键词,并将提取出的结果与整合的国内外在线课程质量评价标准结合。具体计算过程如图1所示。

θ为主题概率分布;α为主题分布θ的Dirichlet先验分布参数;φ为主题的词概率分布;β为词分布φ的Dirichlet先验分布参数;D为评论数;K为主题数;z为词语对应主题;w为评语生成词;N为评论中总的词语数量图1 LDA概率模型

从主题模型生成词的LAD模型过程如下。

1)根据先验实验概率p(Di)从多个备选文档中选择一个。

2)从Dirichlet分布α中抽样,并且生成文档Di的主题分布θi。

3)主题多项式分布θi中取文档di的第j个单词主题的文档zi,j。

刑法第三百六十条以列举的方式规定了性病的范围“梅毒、淋病等严重性病”这种列举并没有把比梅毒、淋病更为严重的艾滋病明确加以列举。虽然梅毒、淋病和艾滋病同为性病，早期梅毒、淋病，一般是可以治愈的，但是如果是后期，治愈的可能性就会降低，甚至达到难以治愈的程度。但是目前为止，虽然医药科技很发达，但仍旧没有根治艾滋病的方法，艾滋病的社会危害性明显地大于淋病、梅毒。艾滋病是一种严重的性病，如果艾滋病患者携带者故意传播艾滋病，那么社会危害性之大难以估量。因此，通过卖淫、嫖娼的方式故意传播艾滋病的行为与故意传播梅毒、淋病的行为性质完全不同，当然不能以同一罪名定罪论处。

4)从Dirichlet分布β中抽样,生成主题zi,j所对应的词语分布φzi,j。

5)生成词wi,j从词的多项式分布φzi,j采样中得到。

6)参数计算可以采用Gibbs算法。

(7)

(8)

7)通过对词语对应主题进行Gibbs采样间接估计θ和φ,即

(9)

(10)

(11)

同样,可以得到K个主题下文档中包含对应词语的条件概率为

(12)

8)结合式(11)、式(12),就很容易得到LDA模型中的最主要概率分布,即主题和词的联合概率,计算公式为

(13)

9)TextRank算法的标准公式为

(14)

式中:S(vi)为节点的重要程度;In(vi)为指向节点v的集合;Out(vi)为指向v的其他节点的集合;d为阻尼系数,一般取值为0.85,其他节点被跳转的可能性概率用1-d表示。以PageRank算法为基础,引入边的权重值的定义到公式中就得到了TextRank,具体方法是通过余弦相似度取得,计算公式为

(15)

式中:WS(vi)为第i个句子的权重;WS(vj)为上次迭代j的权重;e(vi,vj)为两个句子i和j的相似程度;右侧的求和表示每个句子对所在文本的贡献程度;求和部分的分母为文本中相对应的部分句子权重之和。

2.2.4 构建外方在线课程质量评价模型

使用AMOS建立结构方程模型,将通过问卷调查可直接测量的外方在线课程质量二级评价指标设定为观察变量,将无法直接测量的一级评价指标设定为潜变量,分别获得“以学生评价为中心”和“以教师评价为中心”的外方在线课程质量综合评价模型,并以各一级评价指标的路径系数,量化其对外方在线课程质量综合评价的影响力。

2.3 问卷设计

基于生成的“以学生评价为中心”和“以教师评价为中心”的外方在线课程质量评价指标体系,以调查问卷作为收集数据的工具。问卷分成3大部分:第1部分是指导语和填答说明,填答说明主要描述。第2部分是调查问卷的主体部分,该部分的题项采用李克特(Likert)5级量表设计,分别对“以学生评价为中心”“以教师评价为中心”的外方在线课程质量各级评价指标进行量化,“1”代表不合格,“2”代表合格,“3”代表中等,“4”代表良好,“5”代表优秀。第3部分是基本信息,涉及性别、期末成绩班级排名、年级,以及班级总人数等人口学基本信息。通过构建结构方程模型,借助SPSS、AMOS、Excel等数据处理软件,对各级指标进行数据检验和修正,分别构建“以学生评价为中心”和“以教师评价为中心”的外方在线课程质量评价模型。

本次调查主要针对2021-2022年度工程管理(合作办学项目)所开设的8门外方在线课程,调查对象为8门外方在线课程授课学生-工程管理(合作办学项目)大一-大四本科生,以及对8门外方在线课程进行同行评价和督导评价的教师。首先在小规模的范围内进行预调查,针对问卷信效度、测试项设计与表达等几个方面进行优化调查;其次,从所有课程中随机选取70名学生、10名教师进行正式调研。样本以整群抽样为主,随机抽样为辅,在线下集中测试和网络填答;最终,在对回收数据进行整理和有效性分析后,确定有效学生问卷495份,教师问卷66份。

3 研究结果

3.1 外方在线课程质量评价指标体系

访谈形式为焦点小组式,分别邀请10位专家和18位学生代表,对提取的主题和重点关键词结果进行讨论、筛选。其中,所选取的专家均开设过外方在线课程,且具有丰富的外方在线课程教学经验,并对外方在线课程的整体建设有一定研究。所邀请的学生代表涵盖了工程管理(合作办学项目)全部年级,并全部完成过外方在线课程的学习。通过对两次访谈结果进行提炼、分析、总结、归纳,最终分别生成了“以学生评价为中心”和“以教师(同行、督导)评价为中心”的外方在线课程质量评价指标体系,见表1。

表1 外方在线课程质量评价指标体系

由表1可知,“以学生评价为中心”的外方在线课程质量评价指标体系主要从“学习体验”“学习感知”“学习互动”“学习支持”4个方面评价外方在线课程质量,重点在于评价整个课程学习过程,将学生的学习体验、对知识的感知能力和教学互动,以及对学生的学习支持置于课程质量评价的中心,真正从课程评价角度体现以学生为中心的理念[24]。这个评价指标体系从达到学生预期学习规划、课程满意度和学习效果等出发,充分了解学生上在线课程时的主观学习感受,为后续外方课程设计提供依据,包括课程内容的取舍、呈现的结构、教学步骤的设计、学习活动的形式和安排,媒体的选用和搭配等。

“以教师评价为中心”的外方在线课程质量评价指标体系主要从3个方面来评价外方在线课程质量,包括“教学设计”“教学效果”和“课程建设”,将同行及督导评价作为外方在线课程质量评价重点,将同行及督导意见反馈至课程设计和再次开发过程中,要求外方教师紧扣课程目标组织在线教学,引导和监督学生完成课程考核及评价,及时依据课程考核及评价结果提供教学反馈,包括修订课程内容、活动,更新课程资料与支持服务等,强调外方在线课程改革与创新,并将技术融入课程建设,提高教学效果。

3.2 外方在线课程质量评价模型

3.2.1 调查问卷总体情况

将所有收集到的调查问卷结果进行统计,结果发现“以学生评价为中心”的外方在线课程质量评价结果中,8门外方在线课程质量评价的所有一级评价指标的平均得分为3.826,其中“学习体验”(4.359分)与“学习感知”(4.521分)两个一级评价指标得到普遍认可,“学习互动”(3.701分)一级评价指标还有较大提升空间,而“学习支持”(2.723分)一级评价指标表现不佳。并且不同的一级评价指标的方差贡献率存在显著差异。“学习体验”和“学习支持”的方差贡献率较高,分别为24.3%、19.7%,此二者方差贡献率的较大差异,体现其在“以学生评价为中心”的外方在线课程质量评价的重要性,即学习体验是教学的根本目的,而学习支持是在线课程的特色优势。剩下的两个一级评价指标的方差贡献率都小于10%,这说明此二者的重要性较小。

“以教师评价为中心”的外方在线课程质量评价结果中,8门外方在线课程质量评价的所有一级评价指标平均得分为3.259,其中“教学效果”(4.157分)一级评价指标得到普遍认可,“教学设计”(3.125分)一级评价指标还有较大提升空间,而“课程建设”(2.495分)一级评价指标表现不佳。并且不同的一级评价指标的方差贡献率存在显著差异。“教学设计”的方差贡献率较高,为27.2%。这个一级评价指标拥有较高的方差贡献率,这体现其重要性,即外方在线课程的教学设计是“以教师评价为中心”的外方在线课程质量评价的关键影响要素。其余两个一级评价指标的方差贡献率均不足10%,重要性相对较小。

3.2.2 结构方程模型结果

为深入分析“以学生评价为中心”和“以教师为中心”的外方网络课程质量评价模型中各项评价指标对课程质量的影响,以各一级评价指标作为潜在变量,二级评价指标为观察变量,明确国外在线课程的整体质量,运用Amos 24.0软件构建结构方程模型,分析各一级评价指标对外方在线课程质量综合评价的影响力,如图2和图3所示。

Chi-square为卡方;DF为自由度;Chi/DF为卡方/自由度;NFI为规范拟合指数;CFI为比较拟合指数;GFI为拟合优度指数;AGFI为修正拟合指数;RMSEA为近似误差均方根图2 “以学生评价为中心”的外方在线课程质量模型

Chi-square为卡方;DF为自由度;Chi/DF为卡方/自由度;NFI为规范拟合指数;CFI为比较拟合指数;GFI为拟合优度指数;AGFI为修正拟合指数;RMSEA为近似误差均方根图3 “以教师评价为中心”的外方在线课程质量模型

使用Amos软件分别对已建立的两个结构方程模型开展绝对拟合指标、相应可比拟合指标和精简拟合指标评估测试。用Chi/DF(卡方/自由度)、RMSEA(近似误差均方根)作为绝对模型值拟合指标;NFI(规范拟合指数)、GFI(拟合优度指数)、CFI(比较拟合指数)等作为相应可比模型拟合指标;AGFI(修正拟合指数)作为精简模型拟合指标。通过对照这些指标体系的综合评判标准可看出,两个模型的所有拟合评价指标值均表现平稳,基本达到了理想水准,由此可知,两个结构方程模式的总体拟合率较好,均达到了可接受的数据拟合。

如图2所示,在“以学生评价为中心”的外方在线课程质量评价模型中,所有路径系数均为正值,且所有一级评价指标作为潜变量,与外方在线课程质量综合评价之间的路径关系达到显著水平,表明该结构方程模型中的所有潜变量对外方在线课程质量综合评价均有正面影响。其中,“学习体验(0.983)”与“学习感知(0.955)”是影响“以学生评价为中心”的外方在线课程质量综合评价的关键原因。其次是“学习互动(0.846)”,影响力最低的则是“学习支持(0.645)”。上述结果表明:首先,“学习体验”所包含的“学习内容”“教师教学态度”和“教师教学技能”是“以学生评价为中心”的外方在线课程质量综合评价的关键决定因素(路径系数最高),这表明学生更看重在线课程的实质学习内容,即通过课程学习能够获得的具体专业技能。其次,“学习感知”所包含的“学习期望”“学习满意度”和“学习效果”对“以学生评价为中心”的外方在线课程质量综合评价也具有显著影响作用。学生对课程的学习期望能反映出学生的心理状态,表明其主观上对课程是否抱有浓厚兴趣,是否乐于接受线上课程的形式,其直接决定学生是否能够有效参与学习活动,是直接推动学习认知的原因和启动力。学习满意度可直接影响学生对外方课程和在线学习形式的接受度,学习满意度越高,学生越能够主动参与在线学习,形成良性循环,进而提升获得感。

在“以教师评价为中心”的外方在线课程质量评价模型中(图3),所有路径系数均为正值,且所有一级评价指标作为潜变量,与外方在线课程质量综合评价之间的路径关系达到显著水平,表明该结构方程模型中的所有潜变量对外方在线课程质量综合评价均有正面影响。其中,“教学效果(0.969)”是影响“以教师评价为中心”的外方在线课程质量综合评价的关键原因。其次是“教学设计(0.882)”,影响力最低的则是“课程建设(0.715)”。上述结果表明:“教学效果”所包含的“课程考核”“课程评价”和“互动交流”是“以教师评价为中心”的外方在线课程质量综合评价的关键决定因素(路径系数最高)。首先,同行及督导评价更看重如何通过科学合理的设定课程考核标准,对在线教学质量和效果进行有效监测和评估,评估在线教学实施效果。因此,外方在线课程的教学目标、教学过程、教学评价、学习反馈等方面,每个模块都应有较为统一的严格质量标准,考核内容比例协调、均衡。使得在线课程与传统课堂的质量标准同质相近、标准相通,便于对各个环节全面、具体的监控。同时,外方教师应积极探索线上教学考核方式改革,加大平时考核比重,丰富课程考核方式,让学生认识到课堂参与的重要性,变被动为主动参与到在线课堂。其次,应将学生评价和教师评价都囊括进课程的总体评价之中。学生评价可以让学生诊断学习中存在的问题,评估自己是否达到阶段性学习目标,外方教师根据学生评价结果,了解教学的薄弱环节,以及学生对课程的满意情况,以此体现以学生为主体的外方在线课程体验,以解决教学过程中出现的问题,从而改进并提高在线教学质量。教师评价可以通过召集校内校外的同行与督导建立同行检查评估制度,每半年或每学期进行质量抽查,采用评优及一对一辅助落后的方法提高外方在线课程的整体水平。在管理与监控课程质量时,应注意目标与过程、质量评价与质量监控有机结合起来,以服务、促进教育质量管理导向消除外方教师的心理抵触及障碍,体现赋权增能、以人为本的管理理念。

4 结论

相比于传统的学习授课模式,在线教学可以突破时间与空间的限制,将传统的“面对面”授课模式变成以网络教学平台为主的网络互动授课模式。为达到预期的教学目标,在线课程的教学质量成为教育工作的重中之重。构建科学、规范、有效的课程质量评价体系是提高在线教学质量的必要保障和建设完善的在线课程体系的重要环节。

外方在线课程质量评价在中外合作办学项目中占有十分重要的地位,建立一个有效的外方在线课程质量评价体系,也显得尤为重要。选出12项国内外在线课程质量评价标准,对国内与国外在线课程质量评价标准进行了系统比较与研究。在此基础上,选取东北林业大学奥林学院工程管理(合作办学项目)开设的8门外方在线课程,并以8门外方在线课程授课学生-工程管理(合作办学项目)大一-大四本科生,以及对8门外方在线课程进行同行评价和督导评价的教师为研究对象,依托cloud campus在线课程平台,分别建立学生、教师在线评课评论数据集,并通过构建BERT-LDA-TextRank模型,分别提取“以学生评价为中心”“以教师评价为中心”的外方在线课程质量评价指标体系,并通过对有关主体[包括工程管理(合作办学项目)大一-大四本科生、8门外方在线课程进行同行评价和督导评价的教师等]问卷调查,运用结构方程模型,分别构建“以学生评价为中心”和“以教师评价为中心”的外方在线课程质量评价模型,分别从“以学生评价为中心”和“以教师(同行、督导)评价为中心”,对外方在线课程质量实施多级综合评价,明确各级评价指标对外方在线课程质量综合评价的影响力。其结果显示:“学习体验”与“学习感知”是影响“以学生评价为中心”的外方在线课程质量综合评价的关键原因,“教学效果”是影响“以教师评价为中心”的外方在线课程质量综合评价的关键原因。

本文的研究可以为外方教师发现在线教学过程中的问题与缺陷提供指导与帮助,帮助其改善和优化教学过程与策略、提高在线教学的教学质量提供了一定的理论与实际依据。未来可用于我国高校中外合作办学项目对当前正在运行的外方在线课程质量进行测评,寻找限制发展因素,及时监管并有针对性地提出改进措施,保障外方在线课程质量可持续发展,以达到“以评促教、以评促管”的目的。