陳志雄

[摘 要] 選用藍墨云班課移動學(xué)習(xí)平臺實施在線學(xué)習(xí)，以云班課記錄學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，借助SPSS統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析，尋找語文在線學(xué)習(xí)提升策略，優(yōu)化語文在線學(xué)習(xí)活動設(shè)計，指導(dǎo)學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)行為。

[關(guān) 鍵 詞] 在線學(xué)習(xí)；行為數(shù)據(jù)；中職語文；數(shù)據(jù)挖掘；學(xué)習(xí)分析

[中圖分類號] G712 [文獻標志碼] A [文章編號] 2096-0603（2018）11-0024-03

一、研究背景

隨著各種網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)飛速遞增，如何充分利用、深度挖掘平臺存儲數(shù)據(jù)的價值，服務(wù)教與學(xué)，逐漸引起教育研究者的關(guān)注。在線學(xué)習(xí)研究應(yīng)注重收集和分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，研究學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程情況和學(xué)習(xí)績效，并及時將分析結(jié)果用于優(yōu)化課程、反思教學(xué)和完善評估。

自2017年3月，筆者在學(xué)校兩個工科班開展了中職語文混合式學(xué)習(xí)研究，該研究是廈門市2016年“十三五”教育教學(xué)課題《混合式學(xué)習(xí)在中職語文教學(xué)中應(yīng)用的行動研究》的一部分。筆者選用藍墨云班課移動學(xué)習(xí)平臺實施在線學(xué)習(xí)，以云班課記錄學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)。

二、研究問題

（1）在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)中各維度下各指標相關(guān)性。（2）不同層次學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)行為差異性。（3）在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的線性回歸特征，嘗試尋找各學(xué)習(xí)指標與在線學(xué)習(xí)經(jīng)驗的線性回歸方程。

三、研究方法

（一）樣本選取和數(shù)據(jù)采集

本研究以2016計用1班在2017年2月至4月的在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)為樣本。學(xué)習(xí)者的個人學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)主要通過云班課的學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)報告及學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)積分明細進行收集和整理，班級學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)通過導(dǎo)出云班課的班課數(shù)據(jù)和教學(xué)報告收集和整理。

（二）在線學(xué)習(xí)行為分析維度、指標及度量

筆者結(jié)合張思等人的“網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間中學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)投入模型”，結(jié)合中職語文混合學(xué)習(xí)中的在線學(xué)習(xí)活動內(nèi)容，對學(xué)習(xí)者語文在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的分析維度、數(shù)據(jù)指標及度量方式進行設(shè)計（見下表）。

（三）研究思路

通過教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析指導(dǎo)學(xué)習(xí)評估、預(yù)測、干預(yù)（見下圖）。

對在線學(xué)習(xí)行為中各維度中各指標間的相關(guān)性以及各項指標與學(xué)習(xí)經(jīng)驗間的相關(guān)性進行分析，反思語文在線學(xué)習(xí)設(shè)計中存在的不足。

對不同學(xué)習(xí)層次（優(yōu)秀、良好、合格）學(xué)習(xí)者的語文在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進行差異性分析，幫助教師分層指導(dǎo)學(xué)習(xí)者。此外，對學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進行多元線性回歸分析，探索學(xué)習(xí)經(jīng)驗與各指標要素之間的線性回歸方程，為預(yù)測和干預(yù)下一階段學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)行為提供參考。

四、在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析

（一）在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)信度分析

筆者借助SPSS軟件對收集到的2016計用1班在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進行了可靠性分析，結(jié)果顯示Cronbachs Alpha值為0.731，大于0.7，基于標準化的Cronbachs Alpha值為0.920，屬于高信度數(shù)據(jù)。

（二）在線學(xué)習(xí)行為各維度相關(guān)性分析

1.參與維度各指標相關(guān)性

SPSS軟件相關(guān)性分析結(jié)果顯示：參與討論次數(shù)增加，僅與參與活動次數(shù)增加相關(guān)。

2.專注維度各指標相關(guān)性

SPSS軟件相關(guān)性分析結(jié)果顯示：回帖深度與作業(yè)質(zhì)量相關(guān)性較差，與發(fā)帖質(zhì)量相關(guān)性較高。發(fā)帖質(zhì)量較高的學(xué)習(xí)者在討論活動中回帖積極性較高。

3.規(guī)律維度各指標相關(guān)性

SPSS軟件相關(guān)性分析結(jié)果顯示：平均登錄間隔越短，準時參與活動就越多。平均登錄間隔較短的學(xué)習(xí)者，能較有規(guī)律地參與在線學(xué)習(xí)活動。反之，無法規(guī)律地參與在線學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)者往往平均登錄間隔都較長。

4.交互維度各指標相關(guān)性

SPSS軟件相關(guān)性分析結(jié)果顯示：點度中心性越強，回帖數(shù)量與上傳資源數(shù)量越多。主動發(fā)起討論互動的學(xué)習(xí)者，交互意愿較強。

5.學(xué)習(xí)經(jīng)驗與其他維度指標相關(guān)性

SPSS軟件相關(guān)性分析結(jié)果顯示：學(xué)習(xí)經(jīng)驗的計算對學(xué)習(xí)者個人學(xué)習(xí)行為關(guān)注較多，但未能充分涉及回帖深度、點度中心性、參與討論次數(shù)，對在線學(xué)習(xí)的討論活動關(guān)注不足。

（三）在線學(xué)習(xí)行為差異性分析

1.優(yōu)秀、良好、合格層次學(xué)習(xí)者各指標正態(tài)分布檢驗

筆者將樣本中的學(xué)習(xí)者按排名分為優(yōu)秀、良好、合格三個層次，樣本總數(shù)為37人，其中優(yōu)秀和合格都為10人，良好為17人。為了進一步確定差異性分析所使用的方法，筆者分別對三個學(xué)習(xí)層次學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進行單體樣本K-S檢驗，確定其是否符合正態(tài)分布。在單樣本K-S檢驗正態(tài)分布的結(jié)果中sig值大于0.05，受檢驗數(shù)據(jù)屬于正態(tài)分布。

（1）優(yōu)秀學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)正態(tài)分布檢驗（單體樣本K-S檢驗）。根據(jù)sig值判斷，優(yōu)秀學(xué)習(xí)者的登錄次數(shù)、瀏覽課程資源、作業(yè)提交數(shù)量、參與活動次數(shù)、登錄平均時長、作業(yè)質(zhì)量、發(fā)帖質(zhì)量、回帖深度、平均登錄間隔、回帖、上傳資源、點度中心性、經(jīng)驗值符合正態(tài)分布?？傮w接近正態(tài)分布。

（2）良好學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)正態(tài)分布檢驗（單體樣本K-S檢驗）。根據(jù)sig值判斷，登錄次數(shù)、瀏覽課程資源、作業(yè)提交數(shù)量、參與活動次數(shù)、參與討論次數(shù)、發(fā)帖質(zhì)量、平均登錄間隔、回帖、上傳資源、經(jīng)驗值為正態(tài)分布。總體接近正態(tài)分布。

（3）合格學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)正態(tài)分布檢驗（單體樣本K-S檢驗）。根據(jù)sig值判斷，登錄次數(shù)、瀏覽課程資源、參與活動次數(shù)、參與討論次數(shù)、作業(yè)質(zhì)量、平均登錄間隔、回帖、上傳資源、經(jīng)驗值符合為正態(tài)分布?？傮w接近正態(tài)分布。

三組在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)總體接近正態(tài)分布，筆者使用獨立樣本T檢驗對其進行分析，分別對比三組數(shù)據(jù)的差異性。

2.“優(yōu)秀vs合格”獨立樣本T檢驗

從獨立樣本T檢驗數(shù)據(jù)中可以看出，優(yōu)秀學(xué)習(xí)者與合格學(xué)習(xí)者在登錄次數(shù)、作業(yè)提交數(shù)量、登錄平均時長、作業(yè)質(zhì)量、發(fā)帖質(zhì)量、準時參與活動、回帖、上傳資源存在顯著差異。優(yōu)秀學(xué)習(xí)者比合格者參與在線學(xué)習(xí)更積極、更專注、更有規(guī)律、更具交互性，其在線學(xué)習(xí)投入較大。合格學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)較為薄弱，在線學(xué)習(xí)行為較無規(guī)律，主動參與意愿較為薄弱。

3.“優(yōu)秀vs良好”獨立樣本T檢驗

從獨立樣本T檢驗數(shù)據(jù)中可以看出，優(yōu)秀學(xué)習(xí)者與良好學(xué)習(xí)者的差異比較明顯的是登錄次數(shù)、發(fā)帖質(zhì)量、準時參與活動，良好學(xué)習(xí)者參與在線學(xué)習(xí)的關(guān)注度稍顯不足，學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)持續(xù)性與優(yōu)秀學(xué)習(xí)者仍有較大差距。

4.“良好vs合格”獨立樣本T檢驗

從獨立樣本T檢驗數(shù)據(jù)中可以看出，良好學(xué)習(xí)者與合格學(xué)習(xí)者顯著差異性集中在作業(yè)提交數(shù)量、登錄平均時長、作業(yè)質(zhì)量、回帖、上傳資源。合格學(xué)習(xí)者參與積極性、規(guī)律性、交互性不足的問題再次出現(xiàn)。

綜合以上三組差異性分析結(jié)果，筆者發(fā)現(xiàn)合格學(xué)習(xí)者存在的問題主要集中在學(xué)習(xí)基礎(chǔ)較為薄弱、活動參與無規(guī)律、參與意愿不高。由于學(xué)習(xí)基礎(chǔ)較為薄弱，他們可能在部分理解難度較大的課文教學(xué)中提前放棄了學(xué)習(xí)。例如，在《林黛玉進賈府》一課，由于課文中許多知識點難度較大，作業(yè)難度也有所提升，許多學(xué)習(xí)靠后的學(xué)習(xí)者都未能提交作業(yè)。因活動參與無規(guī)律，許多合格學(xué)習(xí)者登錄云班課的時間較為集中，未能對在線學(xué)習(xí)保持足夠的關(guān)注度，例如，有部分學(xué)習(xí)者的登錄時間集中在某一天，登錄間隔時間較長。這些學(xué)習(xí)者的集中登錄往往與教師的課堂在線學(xué)習(xí)活動有關(guān)，課后他們就很少主動登錄學(xué)習(xí)了。由于參與意愿不高，合格學(xué)習(xí)者參與交流討論的次數(shù)很少，許多答疑討論與頭腦風(fēng)暴活動都未參加。

（四）多元線性回歸分析

為了進一步分析各維度中各指標對學(xué)習(xí)經(jīng)驗的影響，探索其線性回歸模型，筆者以學(xué)習(xí)經(jīng)驗為因變量，參與、專注、規(guī)律、交互四個維度中的指標為自變量（預(yù)測變量），進行了多元線性回歸分析。

在模型匯總表中，多元相關(guān)系數(shù)（R）為0.994，模型擬合優(yōu)度（R方）為0.989，調(diào)整后模型擬合優(yōu)度為0.983，有99.4%的預(yù)測可以參考該模型進行預(yù)測。

在回歸模型的方差分析表（Anova）中，F(xiàn)值為157.087，顯著性概率（sig）是0.000，表明該模型的回歸極顯著。

在回歸方程的系數(shù)表中顯示了各預(yù)測變量的系數(shù)，根據(jù)這些系數(shù)，得到完整的多元回歸方程：學(xué)習(xí)經(jīng)驗=-8.478+2.375×登錄次數(shù)-0.913×瀏覽課程資源+0.545×參與活動次數(shù)+0.210×參與討論次數(shù)-0.829×登錄平均時長+5.805×作業(yè)質(zhì)量+5.008×發(fā)帖質(zhì)量-1.914×回帖深度-0.096×平均登錄間隔+4.349×準時參與活動+2.053×回帖-0.248上傳資源-0.797×點度中心性。

根據(jù)回歸方程系數(shù)表，可以看出參與維度中的登錄次數(shù)，專注維度的作業(yè)質(zhì)量、發(fā)帖質(zhì)量，規(guī)律維度的準時參與活動，交互維度的回帖都是影響學(xué)習(xí)經(jīng)驗的重要因素。

五、學(xué)習(xí)分析視域下的在線學(xué)習(xí)提升策略

基于學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析，筆者提出以下幾點策略：

（一）設(shè)計精細有趣的在線學(xué)習(xí)環(huán)境

在線學(xué)習(xí)通過藍墨云班課來實現(xiàn)，教師可以在藍墨云班課上的“資源”模塊提前上傳精細化的學(xué)習(xí)資料，并提供學(xué)習(xí)操作指南。

在閱讀與欣賞課教學(xué)中，課前上傳與作者及寫作主題相關(guān)的圖片和視頻資料，例如《林黛玉進賈府》課前上傳《紅樓夢》前兩回視頻、賈府人物關(guān)系圖和金陵十二釵點評材料，幫助學(xué)習(xí)者提前了解故事情節(jié)和人物性格做好鋪墊。在語文綜合實踐活動課前，上傳校友采訪記錄空表及《采訪優(yōu)秀畢業(yè)生常見問題》，為學(xué)習(xí)者開展采訪活動提供操作材料。

在作業(yè)設(shè)計上，可以盡量結(jié)合學(xué)習(xí)者生活實際，引發(fā)學(xué)生共鳴，積極參與問題討論，例如在《善良》一課中，教師可以跳出課文內(nèi)容直接提煉出“生活需要善良”的主題，結(jié)合兩則生活中的新聞，一則關(guān)于“愛心饅頭”，一則關(guān)于“扶老人險”，設(shè)置話題討論活動，引導(dǎo)學(xué)習(xí)者圍繞話題結(jié)合自身思考進行深入分析，撰寫上傳心得體會。設(shè)計作業(yè)時，可以增加圖形、表格、圖片作業(yè)數(shù)量，例如，《南州六月荔枝丹》一課設(shè)計思維導(dǎo)圖作業(yè)，通過閱讀文本尋找關(guān)鍵詞語，填充思維導(dǎo)圖，熟悉課文內(nèi)容，增添學(xué)習(xí)趣味。

教師還可以借助藍墨云班課的信息提醒功能與通知發(fā)布功能，及時發(fā)布學(xué)習(xí)活動通知，跟蹤提醒學(xué)習(xí)者準時參與學(xué)習(xí)。

（二）組織分層協(xié)作的在線學(xué)習(xí)活動

傳統(tǒng)語文教學(xué)主要在課堂學(xué)習(xí)中開展分組協(xié)作的學(xué)習(xí)活動，中職語文混合式學(xué)習(xí)活動中課前、課后也可以組織分組協(xié)作的活動，但在分組時應(yīng)充分考慮學(xué)習(xí)者的群體差異性，比較理想的組織方式是開展分層協(xié)作的在線學(xué)習(xí)活動?？蓪⒉煌瑢W(xué)習(xí)層次的學(xué)習(xí)者分配在同一小組中，設(shè)計不同難度的學(xué)習(xí)任務(wù)，鼓勵不同層次的學(xué)習(xí)者開展在線互助學(xué)習(xí)。例如，應(yīng)用文寫作課中的啟事寫作課可以在課前開展自學(xué)活動，活動內(nèi)容可以包含收集生活中不同種類的啟事（難度低）、仿寫尋物啟事（難度中）、根據(jù)生活案例完成一份啟事（難度高）。

（三）增強教師在線參與和指導(dǎo)

中職語文混合式學(xué)習(xí)的在線學(xué)習(xí)主要以學(xué)習(xí)者獨立完成為主，教師主要建設(shè)在線學(xué)習(xí)資源，批改學(xué)習(xí)作業(yè)。為提高學(xué)習(xí)者在線討論活動參與率，加大討論深度，教師可以利用藍墨云班課手機APP隨時與學(xué)習(xí)者互動，對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)中遇到的疑問及時解答，對討論活動中學(xué)習(xí)者發(fā)帖活動進行引導(dǎo)和啟發(fā)。

（四）完善學(xué)習(xí)績效評價

從線性回歸分析中的回歸方程系數(shù)可以看出登錄次數(shù)、作業(yè)質(zhì)量、發(fā)帖質(zhì)量、準時參與活動、回帖都是影響學(xué)習(xí)績效的重要因素，這也是傳統(tǒng)評價標準。教師可以提升過程性評價的比重，增加登錄次數(shù)、瀏覽課程資源、準時參與活動的評價比重，有效地激勵合格學(xué)習(xí)者主動參與在線學(xué)習(xí)活動。

六、總結(jié)

本研究利用學(xué)習(xí)分析技術(shù)對學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進行了相關(guān)性分析、差異性分析及回歸分析，構(gòu)建了在線學(xué)習(xí)行為各指標與學(xué)習(xí)經(jīng)驗的回歸方程?；跀?shù)據(jù)挖掘與學(xué)習(xí)分析的結(jié)果，筆者提出了學(xué)習(xí)視域下的在線學(xué)習(xí)提升策略。但是，由于本研究選取的樣本量不夠豐富，在研究結(jié)果的推廣上有一定的局限性，需要今后在數(shù)據(jù)分析中進一步驗證。

參考文獻：

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