孫華 馬俊 汪一百

摘要：在線學(xué)習(xí)評價以定量的方式計量在線學(xué)習(xí)效果，相比于傳統(tǒng)課堂教學(xué)的形成性評價，在統(tǒng)計學(xué)生學(xué)習(xí)參與度上更精準(zhǔn)。學(xué)習(xí)評價模型的建立是從激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)態(tài)度角度出發(fā)，對已有的平臺及已開展的多個評價體系和模型進行分析，得出從學(xué)生個體參與度、協(xié)作參與度、學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)平臺技術(shù)多個維度進行統(tǒng)計的評價模型。通過對學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的監(jiān)測與特征分析，對于單個及群體學(xué)生學(xué)習(xí)進度的預(yù)警，激勵學(xué)生線下自我參與，輔助教師線下重點關(guān)注及指導(dǎo)，從而改善參與度低的學(xué)生的學(xué)習(xí)主動性和學(xué)習(xí)效果。

關(guān)鍵詞：線上學(xué)習(xí);評價;模型

中圖分類號：G642 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）28-0153-02

1問題的提出

隨著信息技術(shù)的日新月異，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施及技術(shù)的更新迭代，教育領(lǐng)域從最開始的精品課程、到2011年以來的MOOC、微課等網(wǎng)絡(luò)教學(xué)，都不是教學(xué)模式的主體，而僅僅是現(xiàn)場教學(xué)外的輔助和補充。學(xué)生、老師習(xí)慣了傳統(tǒng)的教學(xué)模式，學(xué)生的學(xué)習(xí)主要是為完成學(xué)時安排，即使少量老師會制作網(wǎng)絡(luò)資源，為學(xué)生課前課后使用，但部分學(xué)生僅僅是為了“參與度”而學(xué)習(xí)，沒有監(jiān)管的學(xué)習(xí)，就導(dǎo)致了比如教學(xué)視頻前臺播放，后臺無人聽的場景。同樣，教師的教學(xué)大多來自課時的限制，線上資源及手段明顯不足，線上教學(xué)絕不能停留在傳統(tǒng)意義上的教學(xué)資源的電子化和網(wǎng)絡(luò)化。

2020年開年以來的新冠疫情卻完全改變了傳統(tǒng)的教學(xué)模式。學(xué)生及老師沒有辦法回到原有校園，那么線上教學(xué)就成了主體。新的教學(xué)形式，是危機也是轉(zhuǎn)機，網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中，灌輸方式的教學(xué)，是遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到教學(xué)效果的，教師開始不斷地優(yōu)化課程資源，設(shè)計課程參與模式，計量學(xué)生參與度，將原本傳統(tǒng)的教學(xué)模式快速地轉(zhuǎn)變線上教學(xué)。但在近期的線上教學(xué)中也發(fā)現(xiàn)存在的不少問題，完全依靠線上教學(xué)和評價是遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到育人的效果。因此，更加逼迫我們的教師進行研討，如何開展線上+線下混合式金課，線上、線下混合的模式將更適應(yīng)于未來大學(xué)教學(xué)。新的線上教學(xué)更多地注重如何引導(dǎo)學(xué)生自主、自覺地參與及促進教學(xué)活動。因此，本研究就是試圖探尋一種基于線上線下混合式教學(xué)模式，能促進學(xué)生提高學(xué)習(xí)效率，提升學(xué)習(xí)效果的評價模型。

2研究現(xiàn)狀

2.1現(xiàn)有評價模型現(xiàn)狀

評價模型的建立，是在對大量在線學(xué)習(xí)個體學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的挖掘中獲得的，通過學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的分析，對大學(xué)生學(xué)習(xí)激勵策略、教師教學(xué)模式改革等都會提出了有意義的建議。李迪在基于大數(shù)據(jù)下智能在線學(xué)習(xí)模型評價研究中就提出影響學(xué)生在線學(xué)習(xí)模型構(gòu)建的因素包括如因?qū)W生操作不當(dāng)而發(fā)生的反復(fù)登錄的勤學(xué)習(xí)假象，不同年級、不同專業(yè)、不同性別在登錄學(xué)習(xí)次數(shù)上有明顯的差異。對于不同學(xué)習(xí)資源的訪問頻率和參與度也反映出不同特征學(xué)生對資源的喜好程度。在線模型需要對登錄頻度、時長，學(xué)習(xí)者的個性特征、學(xué)習(xí)資源呈現(xiàn)形式進行設(shè)置[1]。朱家成等人通過對在線教學(xué)數(shù)據(jù)和學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進行分析，構(gòu)建了基于隨機森林的混合教學(xué)學(xué)習(xí)行為評價模型，并通過人工干預(yù)參數(shù)達(dá)到預(yù)測學(xué)生學(xué)習(xí)行為的目標(biāo)[2]。北京師范大學(xué)智慧學(xué)習(xí)研究學(xué)院李艷燕、彭禹等人對在線學(xué)習(xí)過程中，小組成員協(xié)作學(xué)習(xí)中的認(rèn)知投入、行為投入、社會投入、情感投入進行了分析，并構(gòu)建了在線協(xié)作學(xué)習(xí)投入的分析模型，結(jié)果顯示協(xié)作性與小組成績存在顯著相關(guān)性。他們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)小組的情感投入均與小組成績呈負(fù)相關(guān)，即把過多的時間用在與小組話題無關(guān)的交互上，反而會導(dǎo)致討論話題的偏移，以致對學(xué)習(xí)成績有負(fù)面影響[3]。北京師范大學(xué)教育學(xué)部的盧紫荊和劉紫荊等人選取了英國開放大學(xué)數(shù)據(jù)集中的一門STEAM課程， 構(gòu)建了在線學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)活動效率輸入/輸出評價體系，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的方法對兩期共419項活動數(shù)據(jù)進行聚類，分析學(xué)習(xí)效率。還有張巧紅 （2017） 使用DEA對高等數(shù)學(xué)線下學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率分析，汪世蓉 （2010） 使用DEA對大學(xué)英語線下學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率[4]。楊冰、朱珂等人使用德爾菲法利用yaahp 軟件對在線學(xué)習(xí)者聲譽激勵模型中的指標(biāo)進行權(quán)重的確定，并以積分激勵算法和社交網(wǎng)絡(luò)中的影響力量化算法為基礎(chǔ)，結(jié)合在線學(xué)習(xí)者聲譽評價模型，設(shè)計了學(xué)習(xí)者聲譽的量化算法[5]?，F(xiàn)有的線上教學(xué)系統(tǒng)，大多都只考慮關(guān)注學(xué)習(xí)的產(chǎn)出，并不會注重學(xué)習(xí)的投入，學(xué)習(xí)的積極性不能有效刺激。

2.2影響線上學(xué)習(xí)行為的因素分析

大學(xué)生線上學(xué)習(xí)效果是受到學(xué)生內(nèi)因和外因兩重因素影響的，內(nèi)因又分為學(xué)生基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)興趣等方面。外因包括了教師、平臺與工具、課程及資源、學(xué)習(xí)同伴等[6-7]，如下圖1所示，影響因素可劃分為5個維度。影響因素的內(nèi)因中，學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度和學(xué)習(xí)興趣可以表現(xiàn)為學(xué)習(xí)的主動性和自我約束，也受到了其他四個維度的影響。在大多數(shù)的線上教學(xué)中，我們往往重視教學(xué)資源的更新、課程考試的設(shè)計，教師教學(xué)能力的培養(yǎng)，但是對于學(xué)生自我內(nèi)因的激勵不強，王子婷關(guān)于大學(xué)生在線學(xué)習(xí)動機影響因素量化研究中發(fā)現(xiàn)技術(shù)支持、學(xué)習(xí)交互、獎勵措施對于在線學(xué)習(xí)動機都有顯著的正向影響[6]。因此，本項目以學(xué)習(xí)通上構(gòu)建的A課程為實驗依托，從平臺支持技術(shù)調(diào)和學(xué)生年級、性別因素，并累積學(xué)習(xí)協(xié)作與交流積分兌換成過程獎勵等措施，對學(xué)生學(xué)習(xí)過程進行激勵。

3 線上學(xué)習(xí)評價模型的構(gòu)建

學(xué)生在一門課程學(xué)習(xí)過程中，往往存在自我激勵機制，在深入學(xué)習(xí)某門課程前，學(xué)生的自我激勵會悄悄形成，激勵有積極的也有消極的，心理學(xué)家斯納金提出基于條件反射的強化激勵理論，就充分考慮正向的積極強化和負(fù)面的消極強化[4]。楊冰[5]的研究中提到了基于過程的激勵理論，核心思想是通過各種刺激與干預(yù)或獎懲機制使得個人的行為活動與課程教學(xué)目標(biāo)一致。因此，我們在各階段的評價體系中，有必要增設(shè)獎勵或激勵的手段。對于學(xué)生學(xué)習(xí)過程中如按時觀看視頻、打卡、做作業(yè)等采取積極的強化，以及不完成作業(yè)，不參加討論，討論不積極等采取消極的強化的激勵理論。

3.1指標(biāo)變量說明

個體參與度：對于個體必須完成的既定任務(wù)，包括打卡、觀看視頻、瀏覽資源、作業(yè)、測試，系統(tǒng)給出了量的統(tǒng)計，如果全勤打卡占平時成績的比重;觀看視頻時長超過總視頻長度的百分比占總視頻比值;作業(yè)完成的準(zhǔn)確率;測試的定量評分結(jié)果等。

協(xié)作參與度：協(xié)作參與體現(xiàn)在小組活動的參與統(tǒng)計，老師及同學(xué)發(fā)起的討論、提問的回復(fù)上，協(xié)作能力與在線交流的成績可以表現(xiàn)為在線協(xié)作的積極性、執(zhí)行能力、參與度、分享的有效性和專業(yè)程度。

學(xué)習(xí)態(tài)度相關(guān)因素：針對學(xué)生重復(fù)式學(xué)習(xí)，判斷學(xué)生在該知識點上反饋的難點問題，并對重復(fù)點進行累計，通過累計次數(shù)給予學(xué)習(xí)態(tài)度加分，以此鼓勵學(xué)生的自主學(xué)習(xí)態(tài)度。另外越是提問多的學(xué)生，在該門課程中主動思考和學(xué)習(xí)的意愿會更突出的，在模型通過次數(shù)和頻度及提問的有效性給予定量統(tǒng)計。在老師設(shè)置課堂討論環(huán)節(jié)，互動次數(shù)也是記錄學(xué)生主動學(xué)習(xí)的依據(jù)。在課程進行中，通過對學(xué)生作業(yè)完成情況進行統(tǒng)計，從完成速度來看，40%的學(xué)生能在結(jié)束課程后完成作業(yè)，5%左右的學(xué)生，在作業(yè)截止時間仍未做，需要系統(tǒng)提醒甚至老師督促。通過改革，對于完成作業(yè)，設(shè)置分時段，時效倒序的方法積分，來定量學(xué)習(xí)態(tài)度。

學(xué)習(xí)平臺技術(shù)相關(guān)因素：針對學(xué)生參與到線上學(xué)習(xí)的時序的隨機性，設(shè)置關(guān)卡式學(xué)習(xí)模式，設(shè)計學(xué)習(xí)流程必須從知識點基礎(chǔ)章節(jié)出發(fā)。在協(xié)作環(huán)節(jié)角色扮演（PBL教學(xué)中教師和學(xué)生互換）、同伴互評（小組合作環(huán)節(jié)不以教師評價為唯一標(biāo)準(zhǔn)，展開學(xué)生匿名互評）、資源分享等環(huán)節(jié)。平臺技術(shù)手段改進不良刷課行為的監(jiān)控，對于不良刷課行為系統(tǒng)自動提示，學(xué)生改進后再計分。針對不同性別、不同年級、不同科目設(shè)置調(diào)整參數(shù)比例。

3.2模型設(shè)計

將S定義為評價模型，Si即為評價模型中各指標(biāo)參數(shù)，λi為每一項指標(biāo)參數(shù)的參與系數(shù)，定義R為積極強化方式時（R=1），R為消極強化方式（R=-1），每個指標(biāo)作用及設(shè)置如圖2。

模型深度挖掘30個得分依據(jù)，對學(xué)生線上學(xué)習(xí)行為進行監(jiān)控，通過積分和獎勵刺激學(xué)生學(xué)習(xí)態(tài)度，在本學(xué)期教學(xué)過程中期，引入以上教學(xué)方案，學(xué)生后半學(xué)習(xí)的到課率、習(xí)題完成速度、話題討論都有改進。

4結(jié)語

線上學(xué)習(xí)智能評價模型的建立，充分考慮學(xué)習(xí)者年級、性別差異、在線課程難度，提供了個性化學(xué)習(xí)需求的解決方案。在各環(huán)節(jié)對于主動學(xué)習(xí)者在學(xué)學(xué)習(xí)痕跡進行記錄，并給出不同方式和程度的積分獎勵，方法的使用在A課程上應(yīng)用，收到了改良學(xué)習(xí)主動性，提升學(xué)習(xí)效率的效果。但在模型設(shè)計上，參數(shù)的設(shè)定還比較粗糙，在今后的研究中，需要通過收集更多的在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，充分考慮指標(biāo)中的多重線性關(guān)系，對模型的指標(biāo)及指標(biāo)參數(shù)進行優(yōu)化。

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