陳逸菲，袁加偉，宋 瑩，孫 寧

（無錫學院 自動化學院，江蘇 無錫 214105）

0 引言

國內(nèi)院校，教師通常會在一個學期對兩個以上的平行班進行授課。陸厚祥等［1］通過問卷調(diào)查方式，從授課時間間隔、學生成績等方面研究平行班教學的效果問題。汪良獻等［2］提出從優(yōu)秀學生比率、均分、差幅大小等指標綜合比較平行班的教學效果。以上研究均采用傳統(tǒng)課堂教學方式，比較層面仍停留在教學效果層面，受技術(shù)手段限制未能從學生的學習行為層面深入分析差異造成的真實原因。

近年來，隨著混合式教學發(fā)展，許多學者開始關(guān)注混合式學習成效的評估和測量［3］。程少云等［4］研究表明，SPOC 混合式教學模式適合教學環(huán)境較差、學生自主學習能力較弱的院校，能夠顯著提升學生的學習積極性。羅紅宇等［5-6］分別從平均分、成績分布、學生反饋等角度，對混合式教學和傳統(tǒng)教學的教學效果進行比較，證明混合式教學對提高學生學習興趣和綜合能力具有積極作用。然而，現(xiàn)有工作中對采用混合式教學的平行班的比較研究較少。

后疫情時代，混合式教學成為常態(tài)，數(shù)字化學習活動為教育數(shù)據(jù)的生成提供了條件［7］。對身處大數(shù)據(jù)時代的教師而言，通過數(shù)據(jù)構(gòu)建新型教學生態(tài)、助力教學結(jié)構(gòu)變革、再造教學流程已成大勢所趨［8-9］。

近年來，各類教學平臺［10］采集的數(shù)據(jù)被用于研究行為分析［11-12］和學習特征［13-14］，包括預測［15-16］、預警［17-18］、學習支持服務［19］等。例如，陳逸菲等［12-13］對各類學生的學習行為數(shù)據(jù)指標與期末成績進行相關(guān)性分析，尋找對成績影響較大的學習行為，并對指標進行聚類以探尋不同類型學生的學習特點，為教師設(shè)計教學活動提供參考。

目前，采用機器學習、深度學習算法預測學生的學業(yè)表現(xiàn)和發(fā)現(xiàn)學困生的相關(guān)研究也引起了普遍關(guān)注。蔣卓軒等［16］分析學習者的時間相關(guān)學習行為、成績相關(guān)學習行為及論壇參與情況等信息，采用線性判別分析、邏輯回歸和線性核支持向量機等方法預測學習者的學習效果。牟智佳等［17］整合正式和非正式學習下的行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建學習預警系統(tǒng)，實現(xiàn)學習過程的動態(tài)監(jiān)控，為開展精準教學和學習干預提供有效依據(jù)。Adnan 等［18］提出基于機器學習和深度學習的成績預測模型，該模型能快速、準確地識別學困生，以便于教師在最佳時機給予個性化干預。但在現(xiàn)有研究中，很少有通過學習行為數(shù)據(jù)分析混合式教學下平行班學習效果差異。

為此，本文以超星學習通平臺上同期開課的教學班級為例，探討導致平行班教學效果差異的原因，據(jù)此指出教師在今后教學過程中所需注意的問題，并提供相應的解決方法。

1 基本情況

由表1 可知，兩個班上課時間基本同步。其中，班級A有14 學分的必修課、5 個學分的選修課和3 個學分的實驗課；班級B 有15 個學分的必修課、3 個學分的選修課和5 個學分的實驗課，因此班級B 的學生能用于本課程學習的時間略少。

為確保實驗公平性，查閱了2 個班（自動化專業(yè)和電氣工程及其自動化專業(yè)）入學時在江蘇省內(nèi)的招生分數(shù)線（http：//zs.bjxy.cn/info/1007/1235.htm），兩個專業(yè)同屬于自動化學院，錄取分數(shù)線最高分和最低分相同。由此認為，兩個班級學生的基礎(chǔ)未存在明顯差異。

圖1 為兩班期末成績的分布情況。其中，班級A 高于90 分的比例是班級B 的2 倍以上；班級A 中60 分以上各分數(shù)段人數(shù)比例均高于班級B；班級B 不及格率較高。

Table 1 Class time of the course表1 課程上課時間

Fig.1 Distribution of final scores圖1 期末成績分布

2 行為數(shù)據(jù)比較與分析

為探討同一門課同一名教師采用相同教學方式，造成學生成績產(chǎn)生較大差異的原因，本文對兩個平行班的學習行為數(shù)據(jù)進行比較分析。

2.1 整體情況

由于各班人數(shù)存在一定的差異，因此所有指標取均值進行比較。課程共發(fā)布視頻92 個，時長739min，章節(jié)測驗41 份，作業(yè)12 次，任務點148 個，實驗報告7 次，以上任務均在課外完成。課堂活動以隨堂測驗、搶答、投票等方式為主，由于客觀原因兩個班級課堂活動次數(shù)會略有不同，因此取每次活動的人均得分進行比較。表2 為兩個班級的主要學習行為指標。

Table 2 Indicators of learning behavior表2 學習行為指標

其中，*號指標是由學習通平臺記錄的數(shù)據(jù)間接處理或變換而成，計算方法如下：

設(shè)班級人數(shù)為n，作業(yè)次數(shù)為m，第i次作業(yè)提交的人數(shù)為Hi，第i次作業(yè)在截止時間內(nèi)提交的人數(shù)為hi（課程設(shè)置超過截止時間可補交作業(yè)），由此可得：

設(shè)班實驗次數(shù)為k，第i次實驗報告提交的人數(shù)為Ei，第i次實驗報告在實驗發(fā)布一周內(nèi)提交的人數(shù)為ei，可得：

由表2 可知，班級A 大部分指標優(yōu)于班級B。其中，在章節(jié)訪問次數(shù)方面，近高出34.55%；在視頻觀看時長方面，近高出14.1%。雖然在作業(yè)完成率方面，兩個班只相差2%，但班級A 的作業(yè)平均分、按時提交率和實驗報告平均分大幅高于班級B。

但個別指標相反，例如在任務點的完成率和章節(jié)測驗得分方面，班級A 略低于班級B。在查詢后臺數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，班級A 部分學生未完成全部章節(jié)測試，因此任務點完成率和章節(jié)測驗的平均分較低。雖然，班級B 這兩個指標高于班級A，但從后臺查詢?nèi)蝿拯c完成時間可知，班級B 相當一部分學生是在期末考試前突擊完成測試任務。

此外，由于發(fā)布視頻時并未設(shè)置防拖拽，部分學生視頻任務點雖然平臺記錄為“完成”，但比較實際觀看時長與視頻原始時長，可推斷出即使按照系統(tǒng)允許的最大倍速觀看視頻，也無法真正看完視頻，側(cè)面解釋了為何班級A 的視頻觀看時長和反芻比均明顯高于班級B，但視頻觀看得分卻低于班級B。

隨堂測驗的目的是檢驗學生對上一節(jié)課知識點的掌握情況或課前自主預習情況，課堂測驗每次大約3 道題，題型為選擇題或判斷題，設(shè)定在規(guī)定時間內(nèi)每答對1 題得2 分。班級A 相較于班級B 高出0.8 分，即班級A 每次測驗的得分率相較于班級B 高出10%以上。這說明在規(guī)定時間內(nèi)，班級B 的答題正確率或提交率低于班級A，側(cè)面反映了班級B 對知識點的掌握程度不如班級A。

根據(jù)以上分析初步可知，班級A 的學生整體投入課程的學習時間更多，知識點掌握情況更好。

2.2 章節(jié)訪問次數(shù)

由于學生的主要學習行為會體現(xiàn)在章節(jié)訪問次數(shù)上，為此本文對章節(jié)訪問次數(shù)的分布情況、隨周次變化進行分析。

2.2.1 訪問次數(shù)分段統(tǒng)計

將章節(jié)訪問次數(shù)劃分成6 個不同區(qū)間進行分段統(tǒng)計。如圖2 所示，訪問次數(shù)在200-600 次的學生占大多數(shù)。其中，班級A 訪問次數(shù)超過600 次的學生比例遠高于班級B；班級B 訪問次數(shù)低于400 次的學生明顯多于班級A。由此說明，班級A 認真學習課程的學生人數(shù)更多。

Fig.2 Chapter visiting times圖2 章節(jié)訪問次數(shù)

2.2.2 每周訪問次數(shù)

圖3 為第一周至最后一周人均每日章節(jié)訪問次數(shù)的變化情況。其中，第1-11 周訪問次數(shù)變化平穩(wěn)；第11 周因期中考試出現(xiàn)高峰；第12 周訪問次數(shù)明顯下降；18 周后因期末考試訪問次數(shù)陡然增加。

由圖3 可見，除17 周、19 周外，班級A 人均每日章節(jié)訪問次數(shù)均高于班級B。第19 周因期末考試，班級B 訪問次數(shù)突然高出班級A 近58%。從一定程度上解釋了為何班級B 的任務點完成率高于班級A，但其他大部分指標均低于班級A。

Fig.3 Capita daily chapter visiting times圖3 人均日章節(jié)訪問次數(shù)

2.3 視頻觀看情況

圖4 中，兩個班級反芻比分布情況剛好相反，班級A 視頻反芻比超過100%的學生接近總?cè)藬?shù)的38%，而班級B視頻反芻比低于40% 的學生在5 個分布區(qū)間中人數(shù)最多。

2.4 作業(yè)與實驗情況

課程共布置12 次作業(yè)，兩個班級作業(yè)提交率只相差2%。由圖5 可見，除作業(yè)11 外，班級A 學生作業(yè)按時提交率均高于班級B。此外，由圖6 可見班級A 學生每次作業(yè)成績均高于班級B。

Fig.4 Distribution of video-viewing rumination ratio圖4 視頻觀看反芻比分布

Fig.5 Ratio of assignments being submitted on time圖5 作業(yè)按時提交率

Fig.6 Average scores of assignments圖6 作業(yè)平均分

圖7、圖8 分別為實驗課后一周內(nèi)提交報告和實驗得分情況。由此可見，班級A 學生的表現(xiàn)均優(yōu)于班級B。具體的，前3 次實驗均為匯編語言實驗，難度和工作量逐漸增加，導致學生實驗完成率下降；后續(xù)實驗屬于接口部分，需要使用Proteus 等工具，導致學生在實驗4 中花費較多時間；實驗6 一周內(nèi)提交率最低，調(diào)查后發(fā)現(xiàn)主要原因為實驗6 與實驗5 僅間隔5 天，且拓展題綜合性較高，導致學生難以在規(guī)定時間內(nèi)完成實驗。

由于課程任務均在課前提前發(fā)布，學生完成情況具有一定的滯后性。如圖9 所示，從整體上看班級A 相較于班級B 能更快完成大部分任務點。班級B 任務點完成集中在課程結(jié)束后的幾周內(nèi)，而班級A 完成時間分布得更均衡。

2.5 任務點完成情況

平臺記錄的課堂活動指標包括隨堂測驗、投票和搶答。首先對這3 類指標進行歸一化處理，然后進行分段統(tǒng)計，最后進行平行班比較分析。

Fig.7 Percentage of finishing the experiment within a week圖7 實驗的一周內(nèi)完成率

Fig.8 Average scores of experiments圖8 實驗成績

Fig.9 Accomplishment situation of tasks per month圖9 每月任務點完成情況

2.6 課堂活動得分情況

2.6.1 指標處理

由于兩個班的課堂活動次數(shù)存在一定的差異，首先對每個班學生的課堂活動得分進行處理，使每項得分處于［0，100］范圍內(nèi)，然后統(tǒng)計平行班人數(shù)比例在不同分數(shù)段的分布情況，計算公式如下：

其中，xi表示學習通導出的班級A 的學生i在某類課堂活動的原始積分，nA為教師在班級A 發(fā)放此類活動的次數(shù)，則表示學生i在此項課堂活動的平均得分，下標j對應B班學生相關(guān)指標。

式中，為學生i的某類課堂活動積分歸一化后擴大100倍。

圖10-圖12 為3 種課堂活動積分的分布情況，由此可見2個平行班之間存在較大差異。

Fig.10 Distribution of vote scores圖10 投票積分分布

Fig.11 Distribution of quiz scores圖11 隨堂測驗得分分布

Fig.12 Distribution of quick-answer scores圖12 搶答積分分布

圖10 中兩個班投票得分在80 分以上的學生占70%以上。由于投票活動規(guī)定在30-60s內(nèi)參與投票即可得分，僅為了考察班級學生的聽課注意力和聽課態(tài)度，可見班級B中聽課態(tài)度較差的學生相較于班級A 更多。

由圖11 可見，班級A 隨堂測驗得分在［60，100］范圍內(nèi)的學生占比近70%，而班級B 隨堂測驗得分在［0，60）范圍內(nèi)的占比近70%，且得分在［0，20）范圍內(nèi)的學生遠高于班級A。由此說明，班級B 相當一部分學生對知識點的掌握情況較差。

由圖12 可見，在搶答環(huán)節(jié)上班級B 表現(xiàn)得更積極，搶答積分與其他指標存在明顯的差異?？赡茉蚴莾蓚€平行班的學生性格存在一定差異，A 班學生內(nèi)斂，而B 班活躍，但班級A 分數(shù)在［80，100］范圍內(nèi)的學生搶答次數(shù)相較于班級B 高出2 倍更多，說明班級A 中知識點掌握情況好的學生更有信心參與搶答。

綜上所述，課堂學習氛圍不能完全代替學生課后投入的時間和精力，實驗結(jié)果均表明學習效果的好壞與平時投入學習的時間關(guān)系更大。

3 實驗結(jié)果與分析

實驗結(jié)果表明，班風、學風、學習品質(zhì)好壞是導致成績差距大的最主要因素［20］。由于霍桑效應會導致學生刻意美化行為數(shù)據(jù)［21］，因而僅依靠某一類數(shù)據(jù)指標無法真實反映學生的學習狀態(tài)，需要結(jié)合多種數(shù)據(jù)指標對學生進綜合考量。此外，課堂氣氛不能完全反映學生的學習態(tài)度和學生效果。

為此，本文建議在教學中采取如下措施：①盡可能根據(jù)班級學生學習習慣、學習風格設(shè)計合適的教學方式，在教學中融入思政元素，多方結(jié)合促使班級形成優(yōu)良的學風［22］；②著重關(guān)注能夠真實反映學生學習狀態(tài)和習慣的行為指標，例如章節(jié)訪問次數(shù)、視頻反芻比、作業(yè)等提交的及時性、隨堂測驗成績等，以便于教師及時對學生進行干預和指導；③在制定培養(yǎng)方案時，統(tǒng)籌考慮課程學時安排的均衡性，給予學生充足的課外學習、思考、探索時間。

4 結(jié)語

本文從章節(jié)訪問次數(shù)、視頻觀看情況、作業(yè)和實驗完成情況、任務點完成情況、課堂活動情況等角度，比較分析同一名教師在平行班之間教學效果出現(xiàn)明顯差異的原因，指出教師在今后教學中應注意的問題，并提出了相應的解決方法。

今后，將對常態(tài)化的混合式教學過程中的其他數(shù)據(jù)進行分析。例如，根據(jù)學生日常學習行為數(shù)據(jù)對學生成績進行預測和預警；根據(jù)任務完成情況優(yōu)化教學內(nèi)容，實現(xiàn)靶向式課程建設(shè)。