佘春燕
(新疆應(yīng)用職業(yè)技術(shù)學(xué)院,新疆 奎屯 833200)
學(xué)習(xí)分析技術(shù)是一種在海量數(shù)據(jù)中對潛在或隱含的有價值信息加以提取的重要工具,可幫助教師更深入、全面地了解學(xué)生學(xué)習(xí)過程,結(jié)合學(xué)習(xí)行為特征及有效性,輔助制定相關(guān)教學(xué)以及學(xué)習(xí)策略。
此次研究在混合教學(xué)模式下應(yīng)用學(xué)習(xí)分析技術(shù),選取某高職院校3個班級150名學(xué)生作為研究對象,利用智慧職教系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺篩選平臺內(nèi)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),制定學(xué)習(xí)分析指標(biāo),之后以學(xué)習(xí)分析法,并用探索性數(shù)據(jù)分析以及機器學(xué)習(xí)法獲得學(xué)生行為特征。
此次研究設(shè)計5個目標(biāo):(1)了解高職學(xué)生課前在線預(yù)習(xí)情況與課后復(fù)習(xí)情況;(2)了解高職學(xué)生在線課程學(xué)習(xí)投入度與活躍度;(3)了解學(xué)生在線觀看視頻情況;(4)了解高職學(xué)生的在線討論情況;(5)反映出學(xué)生在線學(xué)習(xí)特征及效果。
利用智慧職教系統(tǒng)管理統(tǒng)計功能篩選并確定高職學(xué)生在線課程學(xué)習(xí)行為分析指標(biāo),并通過探索性數(shù)據(jù)分析以及機器學(xué)習(xí)法獲得學(xué)生行為特征,同步獲得最佳學(xué)習(xí)效果的政策方案選擇決策和排序策略[1]。此次研究中所用數(shù)據(jù)屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),包含對觀察值及屬性加以表示的特定列、行。各數(shù)據(jù)集均含有一個以唯一標(biāo)識符相連接的數(shù)據(jù)庫表,而本文主要以聚類以及降維模式對數(shù)據(jù)模式進行表示[2]。文章以Jupyter Notebook開展實驗研究,其屬于交互式筆記本,可支持運行的編程語言多達(dá)40多種,其在應(yīng)用中可發(fā)揮機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)清理、數(shù)值模擬以及統(tǒng)計建模等功能[3]。
此次研究中涉及線上課程學(xué)習(xí)任務(wù)共211個,包含185個課程固定任務(wù)點和26個拓展任務(wù)點,學(xué)生結(jié)合自身學(xué)習(xí)能力與需求自行選擇。據(jù)統(tǒng)計,所有參與研究的學(xué)生均完成了185個課程固定任務(wù)點,且學(xué)生任務(wù)完成數(shù)量最高是211個,最低是190個。同時,根據(jù)課堂教學(xué)情況,課程固定任務(wù)點均由教師在課前事先布置,主要目的是引導(dǎo)學(xué)生在課前進行預(yù)習(xí)或課后復(fù)習(xí)。根據(jù)任務(wù)點完成情況,可發(fā)現(xiàn)學(xué)生預(yù)習(xí)任務(wù)全部完成,而課程固定任務(wù)點具體完成效果主要通過隨堂測試完成檢驗,隨堂測試題目結(jié)合教學(xué)知識重難點以及難易程度布置數(shù)量不等的題目,以對學(xué)生預(yù)習(xí)情況進行檢驗。通過檢驗,可以使教師掌握學(xué)生學(xué)習(xí)情況與知識理解情況,進而了解學(xué)生預(yù)習(xí)效果以及認(rèn)真程度。
此次研究對學(xué)生有效課程訪問次數(shù)進行統(tǒng)計期間,觀察學(xué)生登錄至學(xué)習(xí)頁面進行有效學(xué)習(xí)的次數(shù),包括課程瀏覽、下載學(xué)習(xí)資料、視頻觀看、參加考試討論、上傳作業(yè)等。經(jīng)統(tǒng)計,學(xué)生日均訪問次數(shù)是82次,單日訪問次數(shù)最高449次,最低7次。根據(jù)學(xué)生訪問次數(shù)波動過程,可發(fā)現(xiàn)學(xué)生課程訪問有4個峰值,分別對應(yīng)在開學(xué)一個月、第1次中期考核周、第2次階段性考核和期末考核階段。其中,前3個階段線上學(xué)習(xí)時間主要集中在21∶00-24∶00,而第4個階段學(xué)習(xí)時間主要集中在10∶00-14∶00,其次是21∶00-24∶00。通過分析4個階段不同的學(xué)習(xí)訪問時間段,可以發(fā)現(xiàn)教師的任務(wù)點布置時間及要求和學(xué)生線上學(xué)習(xí)習(xí)慣有關(guān)。為了獲得更高成績,學(xué)生會保持良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣,并且學(xué)習(xí)動力也會維持一定時間,教師可重點在此階段對學(xué)生線上學(xué)習(xí)提出規(guī)范與要求。另外,學(xué)生大部分線上學(xué)習(xí)時間為21∶00-24∶00,這主要和學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、惰性以及白天上課等原因有關(guān),教師可結(jié)合學(xué)生這一學(xué)習(xí)時間安排特點布置相關(guān)任務(wù)。
這次研究中,教師結(jié)合課程教學(xué)要求共在平臺中上傳視頻資源186個,時長一共375 min,其中有30個拓展內(nèi)容,時長一共12 min。經(jīng)統(tǒng)計,發(fā)現(xiàn)學(xué)生在研究過程中視頻觀看時長平均399.326 min,其中時間最長的是511.3 min,最短的是279.6 min。經(jīng)分析,學(xué)生觀看視頻時長最低的觀看完成率是74.56%,而時長最高的觀看完成率是136.36%,平均觀看完成率是106.49%,超出基本值,代表學(xué)生在視頻學(xué)習(xí)中既有積極的,也有消極的,不過學(xué)生大部分保持積極學(xué)習(xí)狀態(tài)。針對觀看時間較短的學(xué)生,教師可適時采取一定提醒或干預(yù)措施。
在針對學(xué)生的參與討論行為進行分析期間,主要結(jié)合學(xué)生討論參與行為進行打分,包含參與討論數(shù)和回復(fù)討論數(shù)。其中,回復(fù)討論數(shù)最小值是12,最大值是207,而發(fā)表討論數(shù)最小值是0,最大值是10。代表在線上討論環(huán)節(jié),學(xué)生大多屬于被動型參與,會針對具體問題做出回答,但主動發(fā)表討論觀點或提出討論問題的情況比較少,學(xué)生主動參與性稍差。在線上互動教學(xué)期間,教師要積極將問題上傳至討論環(huán)節(jié),引發(fā)學(xué)生思考及探究。
(1)該高職院校參與研究的學(xué)生其課前預(yù)習(xí)任務(wù)和課后復(fù)習(xí)任務(wù)都100%完成,證明通過學(xué)習(xí)分析有助于教師及時、準(zhǔn)確、有效地實施學(xué)習(xí)干預(yù)措施,促使學(xué)生不斷提升學(xué)習(xí)熱情,增強學(xué)習(xí)行為有效性。(2)學(xué)生在線學(xué)習(xí)期間,有效訪問次數(shù)不斷增加,證明學(xué)生保持著較高的線上學(xué)習(xí)投入度及活躍度,不過較低的持續(xù)性體現(xiàn)出學(xué)生會有懶惰期。(3)學(xué)生在視頻觀看方面保持著較高完成度,這體現(xiàn)出學(xué)生對視頻教學(xué)內(nèi)容有較高學(xué)習(xí)興趣。(4)在線上討論環(huán)節(jié),學(xué)生參與大多體現(xiàn)出被動型,并針對某一問題做出回答,參與主動性有所不足。
(1)在混合教學(xué)模式建立下,教師需要積極通過學(xué)習(xí)分析技術(shù),多維度、動態(tài)性的展開教學(xué)反饋,通過教學(xué)反饋促使學(xué)生在線學(xué)習(xí)更加積極與持續(xù)[4]。同時,要注意讓學(xué)生明白自身所有學(xué)習(xí)都受到教師指引及關(guān)注,進而使其在線學(xué)習(xí)行為具有更高自主性和有效性。(2)在混合教學(xué)過程中,教師要動態(tài)了解學(xué)生學(xué)習(xí)期間的行為變化、知識掌握情況、學(xué)習(xí)習(xí)慣與進步情況等,一旦發(fā)現(xiàn)學(xué)生處于學(xué)習(xí)懶惰期,需及時采取干預(yù)措施或者對教學(xué)計劃做出適當(dāng)調(diào)整,以調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)興趣,使學(xué)習(xí)過程保持良好持續(xù)性。(3)根據(jù)學(xué)生在線觀看視頻情況了解學(xué)生對哪些資源比較感興趣,了解知識難點及學(xué)生學(xué)習(xí)薄弱點,著重針對教學(xué)難點制定針對性的教學(xué)計劃,促進學(xué)習(xí)有效性提升。(4)線上互動教學(xué)期間,教師要充分發(fā)揮引導(dǎo)和協(xié)調(diào)作用,及時在討論中引入問題,在問題導(dǎo)向下激發(fā)學(xué)生思考與探索的自主性,關(guān)注培養(yǎng)學(xué)生質(zhì)疑精神,調(diào)動學(xué)生主動學(xué)習(xí)行為,提升學(xué)習(xí)有效性[5]。
本文研究中所用數(shù)據(jù)均源自一個學(xué)校其中一門課程的在線學(xué)習(xí),與其他學(xué)?;蚱渌n程相比,學(xué)生行為可能有所不同。后續(xù)研究中需要擴大數(shù)據(jù)信息數(shù)量以及來源途徑,并探究以無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)方法對學(xué)生在線學(xué)習(xí)行為有效性加以識別。