王琳 李廣玉 紀(jì)奕欣 王濤

摘 要 2020年春季全國高校響應(yīng)國家號(hào)召，廣泛開展遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)、線上教學(xué)。遠(yuǎn)程教學(xué)使得教學(xué)管理者不能直接接觸感知學(xué)生學(xué)習(xí)行為，給客觀評(píng)估學(xué)生表現(xiàn)帶來了一定困難。本文致力于建立一套高校學(xué)生學(xué)習(xí)行為量化評(píng)估體系，通過采集學(xué)生日常表現(xiàn)因子，建立學(xué)生學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)數(shù)據(jù)集，進(jìn)而對(duì)有損學(xué)生日常表現(xiàn)的表現(xiàn)因子進(jìn)行損益賦值，建立學(xué)習(xí)行為損益因子實(shí)時(shí)量化評(píng)估模型。通過該模型評(píng)估學(xué)生集體對(duì)相應(yīng)科目的整體表現(xiàn)以及單個(gè)學(xué)生的個(gè)人表現(xiàn)，完成對(duì)學(xué)生集體和學(xué)生個(gè)人培養(yǎng)全過程實(shí)時(shí)表現(xiàn)的精細(xì)化分析，利于精準(zhǔn)施策、管控預(yù)警。

關(guān)鍵詞 學(xué)生學(xué)習(xí)行為 量化評(píng)估 遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)保障 管控預(yù)警

中圖分類號(hào)：G645 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ?DOI：10.16400/j.cnki.kjdkx.2020.12.086

Abstract In the spring of 2020， colleges and universities across the country will respond to the call of the state and widely carry out distance learning and online teaching. Distance teaching makes teaching managers unable to directly contact and perceive students' learning behavior， which brings some difficulties to objectively evaluate students' performance. This paper is committed to the establishment of a quantitative evaluation system of college students' learning behavior. By collecting students' daily performance factors， the data set of students' learning behavior performance is established， and then the profit and loss of performance factors that damage students' daily performance are assigned， and the real-time quantitative evaluation model of learning behavior profit and loss factors is established. The model is used to evaluate the overall performance of the student group on the corresponding subjects and the individual performance of the individual student， and complete the fine analysis of the real-time performance of the whole process of student collective and individual training， which is conducive to accurate policy implementation， control and early warning.

Keywords students' learning behavior; quantitative evaluation; distance learning guarantee; control and early warning

0 引言

2020年上半年突如其來的狀況致使全國高校未能如期開學(xué)，響應(yīng)國家“停課不停學(xué)”的號(hào)召，各大高校均提供了優(yōu)質(zhì)學(xué)習(xí)資源，供給學(xué)生居家進(jìn)行遠(yuǎn)程自主學(xué)習(xí)。[1]與以往傳統(tǒng)線下教育相比，遠(yuǎn)程教育具備教學(xué)視頻可多次查閱、學(xué)習(xí)時(shí)間比較靈活、學(xué)習(xí)資料更為豐富等優(yōu)勢(shì)，[2，3]然而由于教師、輔導(dǎo)員無法與學(xué)生當(dāng)面接觸，相較于線下教育，線上教育使得學(xué)校教學(xué)管理者對(duì)學(xué)生表現(xiàn)的直觀感知變得困難，進(jìn)而導(dǎo)致學(xué)生學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)不易被直觀采集，給教學(xué)管理者及時(shí)發(fā)現(xiàn)學(xué)生問題帶來了較大困難。[4]在遠(yuǎn)程授課背景下，各大高校都十分重視對(duì)學(xué)生心理的關(guān)注與學(xué)業(yè)、生活的指導(dǎo)，由于缺乏了解學(xué)生具體表現(xiàn)及問題的科學(xué)渠道，在與學(xué)生的交流互動(dòng)時(shí)，也難以根據(jù)學(xué)生具體表現(xiàn)及存在的問題進(jìn)行針對(duì)性的指導(dǎo)。

本研究針對(duì)遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)期間學(xué)生狀態(tài)不易被追蹤的特點(diǎn)，致力于建立一套科學(xué)化的高校學(xué)生學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)量化評(píng)估體系，不僅可以在遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)背景下科學(xué)評(píng)估學(xué)生的綜合表現(xiàn)，輔助給出學(xué)生發(fā)展精細(xì)化指導(dǎo)意見，也能在學(xué)生正常授課情況下，建立學(xué)生表現(xiàn)數(shù)據(jù)庫，充分利用大量數(shù)據(jù)挖掘?qū)W生個(gè)性化特點(diǎn)，[5]輔助對(duì)學(xué)生開展精準(zhǔn)思政教育，推動(dòng)思政體系精準(zhǔn)化、科學(xué)化。本文的具體研究?jī)?nèi)容包括學(xué)生學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)數(shù)據(jù)集的建立、學(xué)習(xí)行為損益因子實(shí)時(shí)量化評(píng)估模型建立及實(shí)例分析。

1學(xué)生學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)數(shù)據(jù)集

構(gòu)建學(xué)生學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)量化評(píng)估模型，首先應(yīng)構(gòu)建科學(xué)全面反映學(xué)生的表現(xiàn)的數(shù)據(jù)集。通過本次遠(yuǎn)程教育實(shí)踐，本研究歸納了幾大類可以有效反映學(xué)生表現(xiàn)的數(shù)據(jù)因子，現(xiàn)總結(jié)如下：

（1）居家表現(xiàn)因子。在遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)期間，家長(zhǎng)是學(xué)生日常表現(xiàn)最直觀的觀察者，可以輔助學(xué)校對(duì)學(xué)生的行為表現(xiàn)進(jìn)行直觀評(píng)價(jià)，幫助教學(xué)管理者對(duì)學(xué)生進(jìn)行全面了解評(píng)估。本研究篩選了能夠反映學(xué)生表現(xiàn)的五類指標(biāo)：學(xué)生每周平均每天學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、學(xué)生學(xué)習(xí)任務(wù)完成情況評(píng)價(jià)、學(xué)生自主學(xué)習(xí)狀態(tài)評(píng)價(jià)、學(xué)生作息習(xí)慣狀態(tài)評(píng)價(jià)、對(duì)學(xué)生本周總體評(píng)價(jià)。

（2）課業(yè)完成質(zhì)量表現(xiàn)因子。居家表現(xiàn)因子是經(jīng)由家長(zhǎng)對(duì)學(xué)生表現(xiàn)進(jìn)行反饋采集，本研究引入課業(yè)完成質(zhì)量表現(xiàn)因子，包括教學(xué)視頻觀看情況和課程作業(yè)及小測(cè)完成情況。

（3）學(xué)校幫扶措施利用表現(xiàn)因子。本研究認(rèn)為幫扶對(duì)象是否主動(dòng)參加相關(guān)幫扶活動(dòng)也是其表現(xiàn)的重要方面，然而如果學(xué)生自身現(xiàn)狀已經(jīng)到達(dá)需要進(jìn)行幫扶干預(yù)的程度，然而其仍不能有效利用相關(guān)幫扶措施，這說明學(xué)生表現(xiàn)存在一定問題。

2 學(xué)習(xí)行為損益因子實(shí)時(shí)量化評(píng)估模型建立及實(shí)例分析

本研究將學(xué)生學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)的量化方向歸納為各科課程學(xué)習(xí)表現(xiàn)、幫扶措施利用表現(xiàn)、單人總體學(xué)習(xí)表現(xiàn)三方面，以此為基礎(chǔ)建立學(xué)生學(xué)習(xí)行為量化評(píng)估模型。模型采用負(fù)相關(guān)建模思路，即將有損學(xué)生學(xué)業(yè)表現(xiàn)的行為記為出現(xiàn)一次損益因子，根據(jù)損益因子的高低來表觀學(xué)生學(xué)習(xí)行為的損害程度，對(duì)于學(xué)生行為損益因子較高，則表觀學(xué)生表現(xiàn)欠佳，需要進(jìn)行指導(dǎo)干預(yù)。

本研究對(duì)應(yīng)學(xué)生學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)的三個(gè)量化方向?qū)p益因子分為課程損益因子、幫扶措施損益因子、單人總體損益因子，依此建立學(xué)生學(xué)習(xí)行為損益因子量化評(píng)估模型。本模型可根據(jù)實(shí)時(shí)各類行為數(shù)據(jù)變化，實(shí)時(shí)反映學(xué)生學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)情況。結(jié)合實(shí)例介紹如下：

本文研究者所在的學(xué)生集體收集了來自大一上學(xué)期成績(jī)、助教、家長(zhǎng)、小灶、騰訊課堂四部分的17個(gè)類別的數(shù)據(jù)，其中包括秋季學(xué)期平均分、數(shù)分助教反饋、工圖助教反饋、大物助教反饋、C語言助教反饋、家長(zhǎng)反饋、騰訊課堂后臺(tái)反饋（數(shù)分）、騰訊課堂后臺(tái)反饋（大物）、騰訊課堂后臺(tái)反饋（C語言）、是否應(yīng)該參加物理小灶（單科不及格視為需參加小灶）、是否參加了本周的物理小灶、是否應(yīng)該參加數(shù)學(xué)分析小灶、是否參加了本周的數(shù)學(xué)分析小灶、是否應(yīng)該參加工程圖學(xué)小灶、是否參加了本周的工程圖學(xué)小灶、是否應(yīng)該參加C語言程序設(shè)計(jì)小灶、是否參加了本周的C語言程序設(shè)計(jì)小灶。

通過前期調(diào)研，騰訊課堂的數(shù)據(jù)存在一定不準(zhǔn)確性（如倍速觀看顯示時(shí)長(zhǎng)不足、使用平板觀看不計(jì)入時(shí)長(zhǎng)等問題），故騰訊課堂的三個(gè)數(shù)據(jù)不計(jì)入學(xué)生學(xué)習(xí)行為量化因子評(píng)估，然而雖騰訊課堂數(shù)據(jù)不具備排他性，但觀看時(shí)長(zhǎng)不足等不良學(xué)習(xí)行為仍可被包含在內(nèi)，可通過其他因子分析結(jié)果篩選出問題學(xué)生，與騰訊課堂數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)照，篩選出其可能出現(xiàn)問題的科目及具體課程表現(xiàn)。本研究以2020年春季學(xué)期校歷第五周學(xué)生集體采集的相關(guān)數(shù)據(jù)為參照，進(jìn)行損益因子模型構(gòu)建及對(duì)應(yīng)實(shí)例介紹。

2.1 課程損益因子Cf

Cf單人單科=單個(gè)學(xué)生本統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)該科課業(yè)表現(xiàn)不佳次數(shù)

Cf全體單科=∑人數(shù)（Cf單人單科）=∑人數(shù)單個(gè)學(xué)生本統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)該科課業(yè)表現(xiàn)不佳次數(shù)

Cf單人全科=∑科數(shù)（Cf單人單科）=∑科數(shù)單個(gè)學(xué)生本統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)每科課業(yè)表現(xiàn)不佳次數(shù)

Cf單人居家表現(xiàn)=單個(gè)學(xué)生本統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)被家長(zhǎng)（或室友）反映居家表現(xiàn)不佳周次

Cf全體居家表現(xiàn)=∑（Cf單人居家表現(xiàn)）=∑單個(gè)學(xué)生本統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)被家長(zhǎng)（或室友）反映居家表現(xiàn)不佳周次

運(yùn)用上述原則計(jì)算每位同學(xué)每個(gè)科目及居家表現(xiàn)的損益因子，用以對(duì)每位同學(xué)進(jìn)行損益因子分析，然后將不同類別的總損益因子加和，對(duì)學(xué)生集體全體Cf全體單科與Cf全體居家表現(xiàn)情況進(jìn)行分析，結(jié)果顯示，C語言的損益因子總和（115）最高，反映了學(xué)生整體在C語言上學(xué)習(xí)行為表現(xiàn)相對(duì)其他科目較差，應(yīng)作為重點(diǎn)提升科目;工圖損益因子（31）居于第二，也需進(jìn)行關(guān)注;數(shù)分因子（6）小，說明學(xué)生交作業(yè)較為積極，但由于其難度較大，應(yīng)通過組織小測(cè)進(jìn)一步摸底學(xué)生掌握情況。

2.2 幫扶措施損益因子Hf

Hf單人單科=單個(gè)學(xué)生本統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)應(yīng)該參加卻未參加小灶的次數(shù)

Hf全體單科=∑人數(shù)（Hf單人單科）=∑人數(shù)單個(gè)學(xué)生本統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)應(yīng)該參加卻未參加小灶的次數(shù)

Hf單人全科=∑科數(shù)（Hf單人單科）=∑科數(shù)單個(gè)學(xué)生本統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)應(yīng)該參加卻未參加小灶的次數(shù)

按照如上公式將全體學(xué)生單科幫扶措施利用損益因子Hf全體單科，整理可得C語言幫扶損益因子（94）最高，C語言作為最難的科目卻很多同學(xué)不參與，應(yīng)該與每周周末學(xué)生忙于完成C語言上機(jī)作業(yè)，沒有閑暇時(shí)間參加C語言小灶，但助學(xué)部錄制的C語言幫扶視頻觀看量很高，實(shí)際C語言小灶也被錄制下來，放到了云盤，學(xué)生觀看積極性不高。

2.3 單人總體損益因子Sf

為了分析每位同學(xué)的總體損益因子情況，以便對(duì)學(xué)生整體表現(xiàn)進(jìn)行總體評(píng)估，本研究設(shè)定了指標(biāo)單人總體損益因子Sf，Sf由課程損益因子Cf和幫扶措施損益因子Hf構(gòu)成，具體模型表述如下：

Sf= Cf單人單科+ Cf單人居家表現(xiàn)+ Hf單人單科=單個(gè)學(xué)生本統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)該科課業(yè)表現(xiàn)不佳次數(shù)+單個(gè)學(xué)生本統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)被家長(zhǎng)反映居家表現(xiàn)不佳周次+單個(gè)學(xué)生本統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)應(yīng)該參加卻未參加小灶的次數(shù)。

根據(jù)上述計(jì)算模型，本研究分析了某學(xué)生集體每一位同學(xué)的損益因子，計(jì)算了每位同學(xué)的損益因子總和，損益因子數(shù)量多反映了學(xué)生出現(xiàn)問題較多，學(xué)生集體中有293位同學(xué)未損益因子為0，即這部分同學(xué)學(xué)業(yè)表現(xiàn)相對(duì)較好。但仍然有183位同學(xué)出現(xiàn)了不同程度的學(xué)業(yè)問題，有9位同學(xué)出現(xiàn)了6次以上的學(xué)業(yè)問題（圖1）。

通過運(yùn)用上述學(xué)習(xí)行為損益因子實(shí)時(shí)量化評(píng)估模型，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控學(xué)生的整體與個(gè)體表現(xiàn)，從而達(dá)到對(duì)學(xué)生進(jìn)行整體學(xué)業(yè)管控的目的。

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