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      基于云模型的混合教學(xué)教師技能評(píng)價(jià)分析

      2017-03-21 22:50郭學(xué)品羅自強(qiáng)
      電腦知識(shí)與技術(shù) 2016年33期
      關(guān)鍵詞:云模型混合式教學(xué)評(píng)價(jià)

      郭學(xué)品+羅自強(qiáng)

      摘要:隨著高校教學(xué)改革的不斷推進(jìn),越來(lái)越多的高校采用混合式教學(xué)模式從事教學(xué)活動(dòng),從而也對(duì)教師技能提出了新的要求。對(duì)混合式教學(xué)模式下的教師技能進(jìn)行客觀具體的評(píng)價(jià)成為重要環(huán)節(jié)。采用云模型理論的虛擬云算法對(duì)教師技能進(jìn)行評(píng)價(jià),體現(xiàn)了評(píng)價(jià)本身所具有的模糊性和隨機(jī)性,評(píng)價(jià)結(jié)果真實(shí),符合實(shí)際情況,并挖掘出有價(jià)值的教學(xué)信息。

      關(guān)鍵詞:混合式教學(xué);評(píng)價(jià);云模型;逆向云;虛擬云

      中圖分類號(hào):TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2016)33-0127-02

      Abstract: With the continuous progress of teaching reform in colleges and universities, the hybrid teaching mode is applied to teaching activities, which also put forward new requirements for teachers' skills. The evaluation of the teachers' skills in the mixed mode of teaching is an important part of the evaluation. This paper uses virtual cloud algorithm to evaluate the teachers' skills based on cloud model theory,which reflects the fuzziness and randomness of the evaluation.The evaluation results, the actual situation, and can find out some valuable teaching information.

      Key words: blended teaching; evaluation; cloud model; backward cloud; virtual cloud

      1 引言

      隨著我國(guó)高等教育的深化發(fā)展,越來(lái)越多的高校開始關(guān)注和采用混合式教學(xué)模式。許多高校已經(jīng)開始使用各種網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái),開展混合式教學(xué)。信息技術(shù)和教育教學(xué)的深度融合已經(jīng)成為高校提高教學(xué)效果和教學(xué)質(zhì)量的重要手段[1]。越來(lái)越多的教育工作者也開始探討高?;旌鲜浇虒W(xué)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用效果。

      混合式教學(xué)結(jié)合了傳統(tǒng)教學(xué)模式的優(yōu)點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)效果的最優(yōu)化。何克抗教授[2]認(rèn)為,混合式教學(xué)把傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方式的優(yōu)勢(shì)結(jié)合起來(lái),一方面發(fā)揮了教師的主導(dǎo)作用,另一方面又調(diào)動(dòng)了學(xué)生的積極性和創(chuàng)造性。

      不同于傳統(tǒng)的課堂教學(xué)模式,混合式教學(xué)對(duì)教師技能方面提出了一些新的要求。對(duì)教師技能的評(píng)價(jià)成為學(xué)校教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控的重要環(huán)節(jié)。由于教師技能評(píng)價(jià)本身所具有的隨機(jī)性和模糊性等特性,這就需要我們的評(píng)價(jià)方法能夠體現(xiàn)出這種評(píng)價(jià)的隨機(jī)性和模糊性,使評(píng)價(jià)結(jié)果更加符合實(shí)際情況。采用云模型的評(píng)價(jià)方法可以實(shí)現(xiàn)定性和定量之間的轉(zhuǎn)換,體現(xiàn)出評(píng)價(jià)結(jié)果的隨機(jī)性和模糊性,反映出被評(píng)價(jià)對(duì)象的實(shí)際情況。另外,運(yùn)用云模型進(jìn)行評(píng)價(jià),不僅得出綜合評(píng)價(jià)結(jié)果,還可以分析出更多有價(jià)值的教學(xué)信息[3]。

      2 云模型理論

      2.1 云模型概念

      云模型是處理定性概念和定量表示之間的不確定性轉(zhuǎn)換模型[4],是處理定性和定量映射關(guān)系的有效工具。設(shè)[U]為數(shù)值表示的定量論域,[C]為論域[U]上的定性概念,對(duì)于任意值[x∈U],[x]對(duì)[C]的確定度[μc(x)]是一個(gè)具有穩(wěn)定傾向的隨機(jī)數(shù),即[μc(x)∈0,1],則稱[x]為云滴,云滴在論域[U]上的分布形成云[5]。

      云模型由三個(gè)數(shù)字特征值來(lái)表示,分別是期望Ex、熵En和超熵He。其中期望Ex為最大程度地代表定性概念,熵En反映了事物的模糊性和隨機(jī)性,超熵He反映了所有云滴的凝聚性[6] 。云模型能將事物的模糊性和隨機(jī)性很好地結(jié)合起來(lái)。

      2.2 云發(fā)生器

      云發(fā)生器包括正向云發(fā)生器和逆向云發(fā)生器。正向云發(fā)生器通過云模型的數(shù)字特征值[(Ex,En,He)]產(chǎn)生云滴,反映出數(shù)據(jù)的分布范圍。逆向云發(fā)生器則以一組云滴C([x],[μc(x)])為樣本,獲取定性概念的云模型數(shù)字特征值[(Ex,En,He)],實(shí)現(xiàn)將數(shù)值轉(zhuǎn)換為定性語(yǔ)言值的過程。

      基于云X信息的逆向云算法[7] 步驟如下:

      (1)根據(jù)樣本值[xi]計(jì)算均值[X=1ni=1nxi],一階樣本絕對(duì)中心距[1ni=1nxi-X],樣本方差[s2=1n-1i=1nxi-X2]。

      (2)[Ex=X]。

      (3)[En=π2×1ni=1nxi-Ex]。

      (4)[He=s2-En2]。

      2.3 虛擬云算法

      以某個(gè)應(yīng)用為目的,通過對(duì)各個(gè)基云進(jìn)行邏輯運(yùn)算(軟“AND”或軟“OR”)得到的新云稱為虛擬云。

      其中,[Vi]為第[i]個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,[(Exi,Eni,Hei)]為第[i]個(gè)指標(biāo)的云模型參數(shù),[n]為指標(biāo)的總數(shù)。

      3 混合式教學(xué)教師技能評(píng)價(jià)體系

      根據(jù)參考文獻(xiàn)[9],結(jié)合混合式教學(xué)的實(shí)際情況,從教師技能的評(píng)價(jià)體系中選取最為重要的指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。評(píng)價(jià)指標(biāo)如表1所示。

      表1 教師技能評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重

      深度學(xué)習(xí):指學(xué)習(xí)者在基于理解的學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上,批判性地將新思想融入自己原有的認(rèn)知結(jié)構(gòu),將已有知識(shí)遷移到新的情境,做出判斷和解決問題。

      促進(jìn)有效交互技能:指教師能夠利用各種交互工具促進(jìn)師生之間、生生之間、學(xué)生和學(xué)習(xí)環(huán)境之間的有效交互。

      學(xué)習(xí)過程管理技能:在混合教學(xué)中,教師要能監(jiān)控學(xué)生的學(xué)習(xí)行為,及時(shí)發(fā)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)中存在的問題,引導(dǎo)他們改正錯(cuò)誤,提高學(xué)習(xí)效率。

      學(xué)習(xí)環(huán)境:在教學(xué)過程中,教師既要?jiǎng)?chuàng)設(shè)傳統(tǒng)校園中的校園文化,又要?jiǎng)?chuàng)設(shè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的虛擬學(xué)習(xí)文化氛圍,創(chuàng)造自由、平等的交往環(huán)境,引起學(xué)生一定的情感響應(yīng),它是學(xué)習(xí)資源和人際關(guān)系的一種動(dòng)態(tài)的組合。

      4 實(shí)例分析

      4.1 評(píng)價(jià)過程

      參照表1所示的評(píng)價(jià)指標(biāo),根據(jù)實(shí)際采集到的一組數(shù)據(jù),通過逆向云發(fā)生器,對(duì)二級(jí)子指標(biāo)項(xiàng)的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,求得教師技能二級(jí)子指標(biāo)項(xiàng)的云模型參數(shù),如表2所示(10分制)。

      根據(jù)表2的云模型參數(shù),利用虛擬云中的浮動(dòng)云算法公式(1)~(3),求得教師技能4個(gè)一級(jí)指標(biāo)的云模型參數(shù),如表3所示。

      根據(jù)表3的云模型參數(shù),利用虛擬云中的浮動(dòng)云算法公式(1)~(3),求得最終的教師技能整體評(píng)價(jià)云模型參數(shù),分別為:Ex =9.029,En =0.890,He =0.319。

      利用云模型的數(shù)字特征值和正向云算法作出評(píng)價(jià)云圖,如圖1所示。

      教師技能評(píng)價(jià)結(jié)果的評(píng)語(yǔ)集設(shè)定為4個(gè)等級(jí),即為{優(yōu)秀,良好,合格,不合格},評(píng)價(jià)等級(jí)劃分區(qū)間表如表4所示。

      4.2 評(píng)價(jià)結(jié)果分析

      根據(jù)以上評(píng)價(jià)過程得知,教師技能的最終評(píng)價(jià)結(jié)果云模型期望值Ex為9.029。通過評(píng)價(jià)云圖1的云滴分布情況來(lái)看,絕大部分的云滴都區(qū)間(8,10)范圍內(nèi),即在“優(yōu)秀”和“良好”的等級(jí)里,因此該教師技能的評(píng)價(jià)結(jié)果應(yīng)為“優(yōu)秀”,準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)結(jié)果應(yīng)該是“優(yōu)秀偏下”。

      由表2云模型參數(shù)得知,教師技能中的二級(jí)指標(biāo)“促進(jìn)學(xué)生知識(shí)建構(gòu)”方面Ex最高,表明教師在“促進(jìn)學(xué)生知識(shí)建構(gòu)”方面效果最好。二級(jí)指標(biāo)“激發(fā)學(xué)生的情感體驗(yàn)”方面Ex最低,表明教師在“激發(fā)學(xué)生的情感體驗(yàn)”方面做得不夠,有待進(jìn)一步提高和改進(jìn)。

      由表2云模型參數(shù)得知,教師技能中的一級(jí)指標(biāo)“促進(jìn)有效交互技能”方面期望值Ex最高,表明教師在“促進(jìn)有效交互技能”方面做得最好,也說明混合式教學(xué)在促進(jìn)有效交互技能方面具有一定的推動(dòng)作用。同時(shí)該項(xiàng)指標(biāo)的熵值En最小,說明大部分學(xué)生對(duì)這項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果比較相似。

      5 結(jié)語(yǔ)

      通過實(shí)例分析說明,采用云模型的評(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià)結(jié)果詳盡,能把教師技能各個(gè)方面的實(shí)際情況反映出來(lái),體現(xiàn)了評(píng)價(jià)過程中模糊性和隨機(jī)性的有機(jī)結(jié)合,挖掘出許多有價(jià)值的教學(xué)信息,促進(jìn)教師有針對(duì)性地改進(jìn)教學(xué),提高教學(xué)水平和教學(xué)效果。

      參考文獻(xiàn):

      [1] 路興,趙國(guó)棟,原帥,等.高校教師的混合式學(xué)習(xí)接受度及其影響因素研究[J].遠(yuǎn)程教育雜志,2011(2):62-68.

      [2] 何克抗.從Blending Learning看教育技術(shù)理論的新發(fā)展[J].電化教育研究,2004,(3):1-6.

      [3] 張瑩,代勁,安世全.基于云模型的定性評(píng)價(jià)及在學(xué)評(píng)教中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2012,48(31):210-215.

      [4] 李德毅.知識(shí)表示中的不確定性[J].中國(guó)工程科學(xué),2000,2(10):73-79.

      [5] 李海林,郭崇慧,邱望仁. 正態(tài)云模型相似度計(jì)算方法[J].電子學(xué)報(bào),2011(11):2561-2567

      [6] 李德毅,杜鶿.不確定性人工智能[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2005.

      [7] 劉常昱,馮芒,戴曉軍,等.基于云x信息的逆向云新算法[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2004,16(11):2417-2420.

      [8] 羅勝,劉廣社,張保明.基于云模型的數(shù)字影像產(chǎn)品質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)[J].測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào),2008,25(2):123-126.

      [9] 楊文婷,何伏剛.混合式教學(xué)中教師技能的新要求[J].中國(guó)遠(yuǎn)程教育,2008(6):63-66.

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