韓萌

關(guān)鍵詞：混合式教學(xué)；關(guān)聯(lián)分析；教學(xué)反饋

1概述

研究者提出教育理念從“知識本位教育”轉(zhuǎn)向“能力本位教育”（Competency Based Education，CBE），即要做到“知”和“行”的統(tǒng)一。因此如何保持教師教授知識和學(xué)生理解、使用知識二者之間的平衡，成了大學(xué)教育需要考慮的難題。在“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下成長起來的新時代學(xué)生獲取知識的途徑已不再局限于傳統(tǒng)的課堂教學(xué)。面對日新月異的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，教育者與學(xué)生應(yīng)如何應(yīng)對這些改變，教學(xué)方式該何去何從，是當(dāng)今教育界關(guān)注的重點問題[1]。MOOC、翻轉(zhuǎn)課堂、SPOC等成為當(dāng)代大學(xué)教育使用的常規(guī)教學(xué)手段，混合式教學(xué)成為“互聯(lián)網(wǎng)+”時代背景下最合適的教學(xué)方法之一。這類方法可以共享優(yōu)秀的教學(xué)資源，提供友好、實時的在線互動等。需要注意的是，線上教學(xué)無法完全替代課堂教學(xué)，因為它缺乏的是面對面的深度講解與引導(dǎo)。經(jīng)過多年的教學(xué)實踐，尤其是在疫情防控期間，證明了僅依賴線上教學(xué)的效果并不十分理想。那么，教師如何充分利用在線教學(xué)的優(yōu)勢以及如何充分發(fā)揮自身引導(dǎo)作用，已經(jīng)成為大學(xué)教育者應(yīng)該關(guān)注的事情。在此背景下，混合式教學(xué)（BlendingLeaming）的概念應(yīng)運而生。

所謂混合式教學(xué)，就是要把傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式的優(yōu)勢和E-Learning（數(shù)字化或網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)）的優(yōu)勢結(jié)合起來。換言之，既要發(fā)揮教師引導(dǎo)、啟發(fā)、監(jiān)控教學(xué)過程的主導(dǎo)作用，又要充分體現(xiàn)學(xué)生作為學(xué)習(xí)過程主體的主動性、積極性與創(chuàng)造性[2]。混合式教學(xué)是學(xué)習(xí)理念的一種提升，它會引導(dǎo)學(xué)生改變認知方式，也會改變教師的教學(xué)模式、教學(xué)策略等。這種改變不僅是形式的改變，也是在分析學(xué)生需要、教學(xué)內(nèi)容、實際教學(xué)環(huán)境的基礎(chǔ)上，充分利用在線教學(xué)和課堂教學(xué)的優(yōu)勢互補來提高學(xué)生的認知效果。

混合式教學(xué)法通過整合在線學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)課堂學(xué)習(xí)的雙重體驗，以滿足教師因材施教、學(xué)生個性化學(xué)習(xí)的需求，從而提高教學(xué)效果。近年來，越來越多的教師研究混合式教學(xué)模式。比如，基于混合式教學(xué)法的商務(wù)英語翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)[3]，通過整合在線學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)課堂優(yōu)勢，凸顯學(xué)生主體個性化需求的特點，挖掘?qū)W生自主學(xué)習(xí)潛能，同時提高學(xué)生英語綜合能力和終身學(xué)習(xí)能力：對混合式教學(xué)模式在在線輔修專業(yè)中的應(yīng)用進行了探討和分析，闡述了在線輔修專業(yè)中應(yīng)用混合式教學(xué)法的意義，并嘗試對混合式教學(xué)模式體系及分析模型進行構(gòu)建，旨在通過構(gòu)建體系，對在線輔修專業(yè)開展混合式教學(xué)活動提供指導(dǎo)建議：構(gòu)建基于移動終端的英語混合式聽說教學(xué)模式[4]，整合以教師為中心和以學(xué)生為中心教學(xué)的優(yōu)勢，強調(diào)學(xué)習(xí)者的認知主體作用，探索如何將移動技術(shù)應(yīng)用到英語聽說教學(xué)中，構(gòu)建移動終端下英語混合聽說教學(xué)模式；在高校思政課教學(xué)效果欠佳的背景下，基于SPOC的高校思政理論課混合式教學(xué)模式改革方法[5]以慕課為基礎(chǔ)，采取線上教學(xué)與課堂面授相結(jié)合的混合式教學(xué)模式，可以使網(wǎng)絡(luò)教學(xué)與課堂面授優(yōu)勢互補：“機械制圖”課程多元化混合教學(xué)模式[6]闡述了教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)環(huán)節(jié)的合理設(shè)計、大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)平臺的應(yīng)用、理論教學(xué)與實驗教學(xué)的融合、多媒體教學(xué)與傳統(tǒng)教學(xué)的混合應(yīng)用等多元化方法，可以提高教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果：基于產(chǎn)出導(dǎo)向的大學(xué)英語混合式“一流課程”建設(shè)研究[7]提出了一些具體方法和有效策略，即以輸出為驅(qū)動的教學(xué)目標(biāo)、以主題為中心的教學(xué)內(nèi)容、以翻轉(zhuǎn)課堂為主的教學(xué)方法、以“多元”為特征的教學(xué)評價、以“金師”為目標(biāo)的教師隊伍建設(shè)五個方面。

經(jīng)過研究者分析不同區(qū)域和類型的地方本科高校教師教學(xué)發(fā)展特征，可以得到結(jié)論：地方本科高校教師教學(xué)發(fā)展呈現(xiàn)整體發(fā)展不充分、不均衡以及東部、東北部地區(qū)整體發(fā)展水平優(yōu)于中西部地區(qū)[8]。我國高校以胡煥庸線為界，總體上呈“東南多、西北少”的特點，但近年來西南地區(qū)的高校發(fā)展較快，高校重心有向西、向南發(fā)展的態(tài)勢[9]。

針對西部民族高校的學(xué)生少數(shù)民族多、多來自西部偏遠地區(qū)等特點，研究使用“慕課+移動端APP（如學(xué)習(xí)通、Educoder平臺）”的移動學(xué)習(xí)方法，即學(xué)生可以在PC端和移動手持設(shè)備（如手機、平板電腦）的幫助下，能夠在任何時間和地點進行學(xué)習(xí)。通過對網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)的分析挖掘，為教師的教學(xué)方法提供反饋和修改意見，旨在不斷完善計算機專業(yè)課程教學(xué)模式和方法，發(fā)揮學(xué)生自主學(xué)習(xí)潛能和個性特點，培養(yǎng)民族高校學(xué)生的計算機專業(yè)課程綜合應(yīng)用能力與自主解決問題的能力。

2教學(xué)模式研究

2.1基于數(shù)據(jù)分析的混合式教學(xué)模式設(shè)計

傳統(tǒng)教學(xué)方式是“以教學(xué)為中心”，而混合式教學(xué)模式強調(diào)“以學(xué)生為中心”。這就要求教師不僅關(guān)注“如何教”，更要關(guān)注“學(xué)生如何學(xué)”?；谌窖h(huán)的混合式教學(xué)模式如圖1所示。第一步，教師提前推送基于“慕課+學(xué)習(xí)通”學(xué)習(xí)平臺的教學(xué)資料；第二步，學(xué)生使用學(xué)習(xí)平臺，按照教師布置的學(xué)習(xí)任務(wù)，進行課前、課后的自主學(xué)習(xí)；第三步，教師在授課的過程中使用學(xué)習(xí)平臺，隨時提出問題，且在課堂中留出時間由學(xué)生講述學(xué)習(xí)任務(wù)的解決方案，由學(xué)生及時回復(fù)，增加講授的互動。整個循環(huán)過程中產(chǎn)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)會通過大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行分析，擬使用模式挖掘技術(shù)來挖掘?qū)W生學(xué)習(xí)的感興趣程度不一的模塊與內(nèi)容，挖掘?qū)W習(xí)過程與成績結(jié)果之間的關(guān)系，為教師教學(xué)提供反饋，以學(xué)生學(xué)習(xí)為中心調(diào)整教學(xué)思路。

整個混合式教學(xué)過程具體設(shè)計思路如圖2所示。以計算機專業(yè)課程——“密碼學(xué)”為例，首先基于“慕課+學(xué)習(xí)通”模式開發(fā)的平臺，教師提供以加密算法為知識點的課件、音頻、視頻和學(xué)習(xí)資料。接著，學(xué)生可以進行課下學(xué)習(xí)，使用平臺內(nèi)資源進行課前預(yù)習(xí)或課后復(fù)習(xí)。有了前兩步工作的支持，在教學(xué)課堂上，教師講授知識或回答學(xué)生的疑問，學(xué)生回答教師提前要求回答的問題。同時，采用“慕課+學(xué)習(xí)通”模式開發(fā)的平臺進行教學(xué)，教師可以隨時拋出小的問題讓學(xué)生討論，增加教學(xué)互動。學(xué)生課下可以使用平臺完成作業(yè)、討論和撰寫實驗內(nèi)容。最后，對學(xué)生的學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析，從而向教師提供反饋。

2.2基于數(shù)據(jù)分析的混合式教學(xué)模式研究

智能化學(xué)習(xí)平臺可以滿足教師按照自己思路設(shè)計的個性化教學(xué)需求，學(xué)生則可以隨時隨地完成教師布置的分層次闖關(guān)練習(xí)。教師提供的優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源也可以使學(xué)生按照需求預(yù)習(xí)與復(fù)習(xí)。整個平臺以課程層次建設(shè)為核心，以學(xué)生自主性學(xué)習(xí)為導(dǎo)向，集成了在線課程學(xué)習(xí)、師生互動、在線答疑、數(shù)據(jù)分析、教學(xué)管理等功能。

在教學(xué)過程中使用基于“慕課+學(xué)習(xí)通”的智能化學(xué)習(xí)平臺，可以構(gòu)建課程資料片斷。以“密碼學(xué)”課程為例，主要包括兩大類型的資料。第一類是以知識點、章節(jié)和課程為不同層次的資料設(shè)計，具體而言有：（1）以知識點為片斷的“PPT+音頻／視頻”的錄制。例如，以每個加密算法為一個知識點；（2）以知識點為片斷的練習(xí)題目設(shè)計；（3）以知識點為片斷的討論題目設(shè)計；（4）以章節(jié)為片斷的測試題目設(shè)計；（5）以章節(jié)為片斷的學(xué)習(xí)資料設(shè)計；（6）以章節(jié)為片斷的實驗實踐題目設(shè)計；（7）課程內(nèi)容相關(guān)參考文獻推薦。第二類是針對不同學(xué)生的學(xué)習(xí)能力設(shè)置不同難度等級的資料，擬設(shè)計出具有“難一中一易”三個等級的題目。同時，為不同難度等級的資料設(shè)置不同的分值，可以讓學(xué)生按照自己的能力選擇適合自己的題目。

2.3以學(xué)生為中心的混合式教學(xué)課堂研究

混合式教學(xué)主要從保證課堂有效交互和提高學(xué)生課后學(xué)習(xí)主動性兩個方面實現(xiàn)以學(xué)生為中心的教學(xué)。

2.3.1保證課堂有效交互

首先，教師在講授知識的過程中應(yīng)具有親和力，隨時關(guān)注學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。其次，教師對學(xué)生提出的疑問要及時反饋。再次，教師要注意對不同層次的學(xué)生安排不同的學(xué)習(xí)內(nèi)容，并要求學(xué)生在規(guī)定的時間內(nèi)討論并解答。最后，教師應(yīng)安排具有不同難度等級的課后學(xué)習(xí)任務(wù)，讓學(xué)生自由組隊，自由選擇任務(wù)難度等級，并在下次課內(nèi)講解。

2.3.2提高學(xué)生的課后學(xué)習(xí)主動性

為了提高學(xué)生學(xué)習(xí)的主動性，教師在課堂上使用學(xué)習(xí)通隨時提問，學(xué)生快速討論并及時給出回答：給出充足時間，讓學(xué)生講解上次課程內(nèi)安排的學(xué)習(xí)任務(wù)，教師補充，其余學(xué)生討論。

為了進一步補充課內(nèi)知識，增加學(xué)生對密碼學(xué)相關(guān)內(nèi)容的了解，教師可以安排章節(jié)線上測試環(huán)節(jié)，客觀題題目內(nèi)容以基礎(chǔ)的課內(nèi)和課外密碼學(xué)知識為主，主觀計算題以課內(nèi)講授知識為基礎(chǔ)，適當(dāng)增加難度。線上測試應(yīng)限定時間，但允許學(xué)生討論、合作完成。在這個過程中，學(xué)生間會相互合作、配合，積極討論，從而完成測試，整個測試過程緊張、高效，提高了學(xué)生解決難題的能力。

2.4基于關(guān)聯(lián)分析技術(shù)的教學(xué)反饋研究

由于使用了智能化學(xué)習(xí)平臺，因此可以獲得學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的各類測試、討論、閱讀等數(shù)據(jù)。使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進行分析，可以根據(jù)學(xué)生的實際情況調(diào)整課程的設(shè)計思路以及模塊內(nèi)容的劃分設(shè)計。具體而言，教學(xué)中使用模式挖掘技術(shù)找到學(xué)生學(xué)習(xí)過程中訪問頻度較高和較低的學(xué)習(xí)片段，可以大致分析出學(xué)生對哪些知識片斷感興趣。由此，教師可以調(diào)整相關(guān)教學(xué)內(nèi)容擴展知識，或調(diào)整講解方法，從而不斷提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。此外，教師還可以通過對練習(xí)題、測試題、討論內(nèi)容等數(shù)據(jù)的分析，確定學(xué)生學(xué)習(xí)的短板，從而調(diào)整講授內(nèi)容。

3基于三輪教學(xué)過程的數(shù)據(jù)分析與反饋

3.1各類成績比較

首先，給出學(xué)生在三年內(nèi)到學(xué)習(xí)平臺進行學(xué)習(xí)的次數(shù)統(tǒng)計，如圖3所示。

從圖3看出，上課時間（包括實驗課）進行練習(xí)和討論時達到學(xué)習(xí)高峰。每年約80名學(xué)生學(xué)習(xí)訪問平臺的次數(shù)約2萬次。

圖3橫軸表示時間，縱軸是訪問次數(shù)。從學(xué)習(xí)訪問次數(shù)可以看出，在上課之前有少部分學(xué)生預(yù)習(xí)。在完成作業(yè)書寫或章節(jié)測試時訪問次數(shù)較高。最高的學(xué)習(xí)積極性出現(xiàn)在期末考試前幾天，考試結(jié)束后訪問次數(shù)趨于0，符合一般的學(xué)習(xí)規(guī)律。每年的教學(xué)中會出現(xiàn)部分學(xué)生的學(xué)習(xí)次數(shù)很高的情況，這說明這部分學(xué)生的學(xué)習(xí)主動性更強，同時存在學(xué)習(xí)主動性不足的學(xué)生。

2020年，學(xué)生作業(yè)、實驗和期末考試卷面成績整體分布如表1和圖4所示。2021-2022年，學(xué)生整體作業(yè)、實驗成績、章節(jié)測試和卷面成績的人數(shù)分布如表2、表3和圖5、圖6所示。表1中第一列表示分?jǐn)?shù)段（按照常規(guī)劃法設(shè)置為五段），第二列為作業(yè)成績分別對應(yīng)的人數(shù)，第三列為取得實驗成績的人數(shù)，第四列為卷面成績分別對應(yīng)的人數(shù)。為了近一步提高學(xué)生的成績，2021年和2022年增加了章節(jié)測試。由于每年的學(xué)生人數(shù)略有不同，因此圖中采用百分比形式。為了提高學(xué)生課下學(xué)習(xí)的主動性，2021年和2022年安排了章節(jié)線上測試。根據(jù)線上測試，學(xué)生能按時完成每份試卷，且成績偏好。每份試卷中超綱的題目大約30分，完成狀況不太理想，這表明部分學(xué)生缺少主動擴充知識面的積極性。

為了縱向?qū)Ρ热甑某煽?，將從作業(yè)成績、實驗成績、章節(jié)測試（兩年比較）、卷面成績四個角度進行比較。從整體表現(xiàn)來看，學(xué)生在三年的教學(xué)過程中表現(xiàn)都較好，可以很好地完成作業(yè)，成績偏向良。2020年和2021年，學(xué)生的實驗成績較好。2021年，實驗成績較差的一部分理由在于教師在實驗安排中增加了實驗難度。2022年增加了頭歌平臺，相較而言，學(xué)生比較喜歡以此方式完成實驗，并且認為頭歌平臺的題目比較簡單。從整體考試卷面成績來看，2022年的成績最優(yōu)，其次是2020年，而2021年的成績略差。

通過三年的教學(xué)，可以得出的結(jié)論是：（1）學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程中比較認真，能夠積極主動完成教師安排的任務(wù)；（2）學(xué)生的數(shù)學(xué)底子較差，在學(xué)習(xí)“密碼學(xué)”課程的過程中存在信心不足的現(xiàn)象；（3）學(xué)生對教師重點講述的內(nèi)容吸收較好。但是，對于自學(xué)補充內(nèi)容以及綜合設(shè)計內(nèi)容的掌握程度較低。

以上數(shù)據(jù)反映了西部民族學(xué)校中大部分學(xué)生學(xué)習(xí)認真努力，但個別學(xué)生底子薄，自學(xué)能力略差的情況。

3.2采用FP-growth方法進行平時成績與卷面成績關(guān)聯(lián)分析

關(guān)聯(lián)分析是指從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)項集之間的關(guān)聯(lián)和聯(lián)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘需要考慮兩個步驟：一是使用模式支持度（support）挖掘所有頻繁模式；二是使用置信度（confidence）找到所有規(guī)則。頻蘩模式挖掘中使用的關(guān)聯(lián)規(guī)則的形式為X—Y（support，confidence）。給定一個包含n條事務(wù)的事務(wù)數(shù)據(jù)庫D，支持度（support）是D中事務(wù)同時包含X和Y的百分比，即概率；置信度（confidence）是D中事務(wù)在包含X的情況下包含Y的百分比，即條件概率。如果滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值，則認為關(guān)聯(lián)規(guī)則是有效的。

FP-growth算法需遍歷數(shù)據(jù)集合兩次，因此執(zhí)行更加高效。第一次遍歷數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)會對所有數(shù)據(jù)的出現(xiàn)次數(shù)進行統(tǒng)計，去掉不符合最小支持度的數(shù)據(jù)。第二次遍歷只考慮頻繁出現(xiàn)的數(shù)據(jù)，對頻繁數(shù)據(jù)進行過濾排序操作，然后構(gòu)建一顆FP樹，將所有數(shù)據(jù)集儲存在FP樹中。在有了FP樹之后，就可以根據(jù)樹中的數(shù)據(jù)來選擇頻繁項集或頻繁項對，用條件模式基來構(gòu)建條件FP樹。在有了條件FP樹之后，就可以利用遞歸查詢頻繁項集。通過不斷地增加數(shù)據(jù)來重復(fù)進行遞歸查詢，直到FP樹只包含最后一個元素。

本文將采用FP-growth算法挖掘分析平時表現(xiàn)和考試成績之間的關(guān)聯(lián)分。首先，找到作業(yè)、實驗和章節(jié)測試與期末考試之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。然后，按照“支持度，置信度”對挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則排序，取最好的10組規(guī)則分析結(jié)論，

3.2.1預(yù)處理

將作業(yè)、實驗和章節(jié)測試成績進行分段處理，采用不同標(biāo)識表示，如表4所列。其中，實驗成績以數(shù)字“1”開頭，“12”表示該生實驗成績在60 -70，“22”則表示該生作業(yè)成績在60-70分。

3.2.2關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

使用具有約束的FP-growth算法找到所有包含卷面成績的頻繁模式，即找到哪些實驗、作業(yè)成績與不同卷面成績關(guān)聯(lián)程度高。按照排序原則，得到最好的5個關(guān)聯(lián)規(guī)則，如表5所列。其中，第一列為年限，第二列數(shù)據(jù)來源是卷面成績低于60分的學(xué)生的各成績表現(xiàn)。由于卷面低于60分的學(xué)生人數(shù)較少，第三列分析了卷面成績低于70分的學(xué)生的各成績。

以2022年成績?yōu)槔诰虺龅牡诙兄怠?341”，滿足支持?jǐn)?shù)為5，置信度為0.36。這表明由于實驗成績<80分，導(dǎo)致卷面成績<60分，一共有5個學(xué)生滿足該條件，該規(guī)則的可信度為36%。但由于人數(shù)較少，所以分析出來的結(jié)果不夠可信。第三列值“13，33＝41”，滿足支持?jǐn)?shù)為11，置信度為0.55。這表明由于作業(yè)成績和章節(jié)測試成績<80分，導(dǎo)致卷面成績<60分，一共有11個學(xué)生滿足該條件，該規(guī)則的可信度為55％。

3.2.3分析結(jié)論

通過分析2020-2022年卷面成績<60分的學(xué)生的平時表現(xiàn)與卷面成績數(shù)據(jù)，大概得到2000條規(guī)則（每年）；從成績60-70分的學(xué)生數(shù)據(jù)中大概得到30000條規(guī)則（每年）。通過對以上關(guān)聯(lián)規(guī)則進行分析，可以得到的結(jié)論是：較差的作業(yè)成績與卷面成績不及格之間的關(guān)系最緊密：實驗成績較差與卷面成績較差之間的關(guān)系也較為緊密；而章節(jié)測試成績對卷面成績影響較小。

因此，教師在今后的教學(xué)過程中要重點關(guān)注學(xué)生的作業(yè)質(zhì)量，適當(dāng)讓學(xué)生增加作業(yè)內(nèi)容復(fù)習(xí)次數(shù)，以提高考試成績。

3.3采用FP-growth方法進行章節(jié)學(xué)習(xí)情況與卷面成績關(guān)聯(lián)分析

為了確定章節(jié)學(xué)習(xí)情況對卷面成績的影響，本文進一步分析了章節(jié)學(xué)習(xí)與卷面成績之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。“密碼學(xué)”課程中重點章節(jié)內(nèi)容包括五部分，即古典密碼、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、序列密碼、分組密碼和公鑰密碼。本文以章節(jié)為劃分依據(jù)，其中作業(yè)成績占60%，測試成績占40%。通過三步可以得到章節(jié)學(xué)習(xí)與卷面成績之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

3.3.1預(yù)處理

將每個章節(jié)和卷面成績進行分段處理，采用不同標(biāo)識表示，具體值如表6所列。例如，序列密碼以數(shù)字“3”開頭，“32”表示該生序列密碼成績在60-70分。

3.3.2關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

同樣使用具有約束的FP-growth算法找到所有包含卷面成績的頻繁模式，即找到哪些章節(jié)成績與不同卷面成績關(guān)聯(lián)程度高。按照排序原則，得到的最好的5個關(guān)聯(lián)規(guī)則如表7所列。

3.3.3分析結(jié)論

通過分析2020-2022年卷面成績<60分和成績在60-70分的學(xué)生的章節(jié)學(xué)習(xí)情況與卷面成績數(shù)據(jù)，可以得到的結(jié)論是：2020年，“序列密碼”和“分組密碼”的成績較差會導(dǎo)致成績不及格的可能性最大：“古典密碼”沒有學(xué)好會導(dǎo)致成績在60-70分。2021年，“序列密碼”和“分組密碼”的成績較差會導(dǎo)致成績不及格的可能性最大：“數(shù)學(xué)基礎(chǔ)”和“序列密碼”沒有學(xué)好會導(dǎo)致成績在60-70分。2022年，“分組密碼”成績較差會導(dǎo)致成績不及格的可能性最大：“數(shù)學(xué)基礎(chǔ)”和“公鑰密碼”沒有學(xué)好會導(dǎo)致成績在60-70分。

因此，教師在今后的教學(xué)過程中要重點關(guān)注“序列密碼”和“分組密碼”兩個章節(jié)的教學(xué)，以補齊教學(xué)短板，從而提高學(xué)生的考試成績。

4結(jié)束語

考試試卷共有3類題型，即選擇題、簡答題和綜合應(yīng)用題——選擇題共10題，計20分：簡答題共5題，計25分；綜合應(yīng)用題共9題，計55分。其中，選擇題和簡答題主要考較為基礎(chǔ)的概念和計算，偏向基礎(chǔ)知識考核：綜合應(yīng)用題主要考加解密的設(shè)計和計算過程，以綜合分析與設(shè)計能力考核為主。整體上，試卷題量偏多，其中計算題目約80%，難度偏高。通過三輪考試對比，學(xué)生卷面成績第二年略差，第三年較好。在第二年和第三年的教學(xué)過程中，安排了章節(jié)測試，且測試時增加了30分的擴展知識，也更加強調(diào)分析和計算能力。但是，由于第二年考卷中安排的綜合應(yīng)用題難度較大，使得學(xué)生的分值略低。

根據(jù)最后的期末成績分析可以看出，采用基于“慕課+學(xué)習(xí)通”智能化平臺的學(xué)習(xí)方法，以及實施混合式教學(xué)方法，能在課內(nèi)明顯提高學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和參與感，使得大部分學(xué)生對“密碼學(xué)”這門較難課程的學(xué)習(xí)更加有信心，也愿意付出努力來學(xué)習(xí)此課程，最后取得較好的成績。

通過整個混合式教學(xué)實踐，得到了以下結(jié)論：第一，需要激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)主動性?；谥悄芑瘜W(xué)習(xí)平臺的學(xué)習(xí)方式使信息技術(shù)融入教學(xué)，能夠激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提升學(xué)生的主動性。第二，需要提高課堂的互動性?；旌鲜浇虒W(xué)設(shè)計使學(xué)生與學(xué)生之間、學(xué)生與教師之間可以增加互動和交流，大大提升課堂學(xué)習(xí)效率。第三，需要提升課程內(nèi)容設(shè)計的合理性。通過大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對混合式教學(xué)過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進行分析，可以根據(jù)學(xué)生的實際情況做出反饋，從而調(diào)整課程設(shè)計思路以及模塊內(nèi)容劃分思路。