摘? 要: 為了破解C程序設(shè)計教學(xué)中教師對學(xué)習(xí)者的困惑了解不深、解決不及時且缺乏針對性等問題,構(gòu)建了基于問題矩陣的翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式,并基于該模式開展三輪教學(xué)實踐。通過成績分析及問卷調(diào)查發(fā)現(xiàn),基于該模式開展教學(xué),學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)成績、滿意度、學(xué)習(xí)體驗均有較大幅度提升與改善。該模式對優(yōu)化課堂教學(xué),提高教學(xué)質(zhì)量有一定借鑒意義。
關(guān)鍵詞: 翻轉(zhuǎn)課堂; 問題矩陣; C程序設(shè)計; 教學(xué)模式
中圖分類號:TP311;G642? ? ? ? ? 文獻標(biāo)志碼:A? ? ?文章編號:1006-8228(2019)07-62-04
Abstract: In order to solve the problems in the teaching of C programming that teachers don't have a deep understanding of the learners' confusion, can't answer the confusions in time and lack of pertinence, a problem matrix based flipped classroom teaching mode is constructed in this paper,and three rounds of teaching practice have been carried out based on the mode. Research shows that based on the mode, learners' learning achievement, satisfaction and learning experience can be greatly improved. The mode can be used for reference to optimize classroom teaching and improve teaching quality.
Key words: flipped classroom; problem matrix; C programming; teaching mode
0 引言
自翻轉(zhuǎn)課堂被引入我國以來,結(jié)合學(xué)科特點開展教學(xué)實踐逐漸成為研究者的旨趣所在,在計算機教育領(lǐng)域亦是如此。如渠慎明[1]等在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)教學(xué)、程紅霞[2]等在操作系統(tǒng)教學(xué)中開展翻轉(zhuǎn)課堂實踐等。學(xué)者們的實證研究于計算機教育教學(xué)改革及質(zhì)量提升大有裨益。
C程序設(shè)計是教育技術(shù)學(xué)專業(yè)的基礎(chǔ)課程,也是計算機類、通信工程類專業(yè)的基礎(chǔ)課程。該課程知識點多,課程容量大,有一定難度。在傳統(tǒng)教學(xué)中,教師以講授為主,學(xué)生多為被動學(xué)習(xí),教師對學(xué)生學(xué)習(xí)過程中存在的問題了解較少,問題解決不及時且缺乏針對性,教學(xué)效果一般。本研究以C程序設(shè)計為載體,構(gòu)建基于問題矩陣的翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式,開展實踐應(yīng)用,以期提高該課程的教學(xué)效果。
1 基于問題矩陣的翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式構(gòu)建
Brain認(rèn)為“能及時記錄學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的疑問”[3]是實施翻轉(zhuǎn)課堂的關(guān)鍵。因此,翻轉(zhuǎn)課堂設(shè)計需要做到“真正了解學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的問題、困惑與體驗”,這是成功實施翻轉(zhuǎn)課堂的前提。出于此種考慮,筆者設(shè)計了基于問題矩陣的翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式,如圖1所示。
該模式分為課前、面對面課堂(課中)兩個階段。在課前,教師制作微視頻、設(shè)計作業(yè)和學(xué)習(xí)任務(wù)單等。學(xué)生依據(jù)任務(wù)單,觀看教學(xué)視頻、完成并提交作業(yè)、撰寫學(xué)習(xí)體驗、反饋問題等。教師通過批改作業(yè)、整理反饋問題、從學(xué)習(xí)體驗文本中析出問題等方式,形成本次教學(xué)的問題矩陣,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計面對面課堂。面對面課堂包含四個環(huán)節(jié),環(huán)節(jié)一為回顧與梳理;環(huán)節(jié)二為基于問題矩陣進行答疑釋惑;環(huán)節(jié)三將根據(jù)學(xué)生掌握情況彈性安排,或設(shè)置探究性任務(wù),促進合作交流,或讓學(xué)習(xí)者上機調(diào)試程序,促進學(xué)習(xí)經(jīng)驗提升和知識遷移;環(huán)節(jié)四為學(xué)生自查,給學(xué)生留5分鐘左右時間進行查漏補缺,夯實對知識的掌握。
在該模式中,形成問題矩陣是核心,也是其特色所在。首先,問題矩陣架起課前和課中的橋梁。如何有效銜接課前、課中,一直是困擾翻轉(zhuǎn)課堂實踐者的難題,該模式通過問題矩陣,將課前與課中有效打通,較好地實現(xiàn)翻轉(zhuǎn)教學(xué)前后的完整性和一致性。其次,問題矩陣架起教師和學(xué)生交流的橋梁。傳統(tǒng)課堂中由于缺乏有效溝通,老師往往是基于“經(jīng)驗”而非“事實”開展教學(xué),“問題失焦、缺乏針對性”等現(xiàn)象時有發(fā)生,課堂低效、缺乏吸引力。問題矩陣匯聚了學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的問題與困惑,為老師全面了解學(xué)生、設(shè)計面對面課堂活動提供直接依據(jù)。第三,問題矩陣為過程性評價提供支撐。當(dāng)代教學(xué)評價逐漸超越終結(jié)性評價,向過程性評價轉(zhuǎn)型,問題矩陣是學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程的真實反映,為過程性評價提供直接依據(jù)。第四,問題矩陣為教學(xué)經(jīng)驗的迭代積累提供直接依據(jù)。基于多輪次的問題矩陣,教師對教學(xué)內(nèi)容重難點的把握及處理策略將會精益求精,課堂活動組織將更加得心應(yīng)手,教學(xué)經(jīng)驗迭代積累,將教學(xué)從“技術(shù)”逐漸提升至“藝術(shù)”水準(zhǔn)。問題矩陣樣式如表1所示。
矩陣中問題來源具有多樣性。一是作業(yè)中暴露出的問題;二是學(xué)生反饋的問題;三是學(xué)習(xí)體驗中內(nèi)隱的問題。還需指出的是,面對面課堂中的“生成性問題”具有很高的教學(xué)價值,有助于全面把握學(xué)情,經(jīng)甄別后也會被納入問題矩陣,如圖1中虛線所示。
對于矩陣中的問題,筆者以“共性-個性、重點-非重點”為坐標(biāo)軸作象限劃分,形成“共性的重點問題、共性的非重點問題、個性的重點問題、個性化的非重點問題”四類問題,對不同種類的問題采取不同的解決策略。對于面對面課堂中的生成性問題,若問題較為簡單,則當(dāng)堂解決;若問題較為復(fù)雜,經(jīng)甄別后被納入問題矩陣,亦按照“共性-個性、重點-非重點”進行類型劃分。不同類型問題處理策略如表2所示。對生成性問題的處理,教師既要有充分的教學(xué)預(yù)設(shè),也要有良好的教學(xué)機智[4]。
2 基于問題矩陣翻轉(zhuǎn)課堂的教學(xué)實踐
2.1 實施對象與教學(xué)平臺
依托本文所構(gòu)建的教學(xué)模式,筆者分別在2016-2017、2017-2018、2018-2019三個學(xué)年的第一學(xué)期開展教學(xué)實踐,每輪實施10周。需要特別說明的是,由于每屆僅1個自然班,為研究需要,筆者將課堂分成兩段,前半段(包含初識C程序、算法、數(shù)據(jù)類型、順序結(jié)構(gòu)、選擇結(jié)構(gòu),相對簡單)實施傳統(tǒng)教學(xué),后半段(包含循環(huán)、數(shù)組、函數(shù)和指針,相對較難)實施翻轉(zhuǎn)教學(xué)。
2.3 問卷調(diào)查
為獲取學(xué)習(xí)者翻轉(zhuǎn)學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù),筆者設(shè)計調(diào)查問卷。問卷為混合型問卷,部分題項為常規(guī)性問題,如視頻觀看方式、觀看次數(shù)、學(xué)習(xí)時長等;部分題項為量表,如滿意度、影響因素等,此類題項設(shè)計采用李克特五級量表,統(tǒng)計軟件為SPSS18.0。
2.4 實施效果分析
2.4.1 學(xué)習(xí)成績分析
筆者將實驗班該課程成績與對照班該課程成績進行多方位比較。在平均分方面,與對照班相比,三個實驗班平均分依次提高5.46、8.92、8.74;在高分方面,實驗班最高分達到98分,高于對照班的93分;對于“90分以上的人數(shù)占比”,三個實驗班依次為40%、41.3%、51.5%,遠(yuǎn)高于對照班的26.67%。如表3所示。
2.4.2 問題消解情況分析
基于問題矩陣的翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式旨在提高教師對學(xué)生指導(dǎo)的有效性、針對性和時效性。筆者在問卷中專門設(shè)置題項考察此內(nèi)容,并對相應(yīng)數(shù)據(jù)進行獨立樣本T檢驗。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),對于“問題消解程度”,實施翻轉(zhuǎn)課堂前后均值分別為2.84、4.01,p值為0.000,小于0.05,說明學(xué)習(xí)者問題的消解程度有顯著提升;對于“問題消解是否及時”,實施翻轉(zhuǎn)課堂前后均值分別為3.04、3.66,p值為0.000,小于0.05,結(jié)合均值可以發(fā)現(xiàn),雖然問題消解的及時程度還有待進一步提升,但較之實施翻轉(zhuǎn)課堂前已有了顯著改善;對于“問題解答方式滿意度”,實施翻轉(zhuǎn)課堂前后均值分別為3.03、4.17,p值為0.000,小于0.05,這說明學(xué)習(xí)者對問題解答方式認(rèn)可度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于實施前的解答方式。綜上可知,基于此模式開展翻轉(zhuǎn)教學(xué),學(xué)習(xí)者問題消解程度顯著提,且更為及時,解答方式認(rèn)可度高,具有良好的問題消解效果和較高的個性化教學(xué)達成度。
2.4.3 課堂滿意度分析
課堂滿意度在一定程度上反映教學(xué)改革成效。經(jīng)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),在實驗班內(nèi),實施翻轉(zhuǎn)課堂階段的滿意度明顯高于同年度未實施翻轉(zhuǎn)課堂階段的滿意度,也明顯高于參照班的課堂滿意度。如表6所示。
2.4.4 學(xué)習(xí)體驗分析
體驗是由個體的感受、理解、聯(lián)想、領(lǐng)悟等心理要素構(gòu)成的一種特殊的心理活動。“關(guān)注學(xué)習(xí)者的媒體應(yīng)用體驗”[5]是教育技術(shù)人本主義流派的觀點與主張。筆者以此為指導(dǎo),每輪結(jié)束后,讓學(xué)習(xí)者撰寫翻轉(zhuǎn)教學(xué)應(yīng)用體驗,三輪下來,共收集109份體驗文本?;诖宋谋?,筆者對其進行詞頻分析,并將詞頻統(tǒng)計結(jié)果導(dǎo)入圖表秀,生成翻轉(zhuǎn)課堂應(yīng)用體驗可視化圖,如圖2所示。由統(tǒng)計可知,學(xué)習(xí)者對翻轉(zhuǎn)課堂實踐的認(rèn)可度比較高,針對性強、主動性、個性化學(xué)習(xí)、自主學(xué)習(xí)占據(jù)詞頻統(tǒng)計的前四項,參與性強、積極性、因材施教、加強溝通交流、學(xué)習(xí)輕松愉快等肯定性詞匯亦排在前列。當(dāng)然學(xué)習(xí)者也反映翻轉(zhuǎn)課堂存在“花費時間較多、受網(wǎng)絡(luò)限制、受學(xué)生自制力限制”等問題,這些問題為筆者優(yōu)化翻轉(zhuǎn)課堂實踐提供指導(dǎo)。
3 結(jié)束語
基于問題矩陣的翻轉(zhuǎn)課堂能及時有效地消除學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)中的困惑,提高課堂教學(xué)的針對性和滿意度,優(yōu)化學(xué)習(xí)體驗,提高C程序設(shè)計的學(xué)習(xí)成績,對其他相近課程的教學(xué)也有借鑒價值。但基于該模式開展翻轉(zhuǎn)教學(xué)時,形成問題矩陣需花費較多的時間和精力,教師可通過聘用助教、形成翻轉(zhuǎn)共同體等方式破解此難題。當(dāng)然,隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,翻轉(zhuǎn)教學(xué)平臺若能引入人工智能技術(shù)[6],智能化批閱習(xí)題并自動生成問題矩陣,將教師從機械勞動中解放出來,亦不失為一條可行之策。
參考文獻(References):
[1] 渠慎明,劉珊,王青博,梁勝彬.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程中的翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)模式研究[J].計算機時代,2018.9.
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[3] 汪曉東,張晨婧仔.“翻轉(zhuǎn)課堂”在大學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用研究——以教育技術(shù)學(xué)專業(yè)英語課程為例[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2013.8.
[4] 吳玲,郭孝文.有效教學(xué):讓課堂生成與課前預(yù)設(shè)互動共生[J].中國教育學(xué)刊,2007.11.
[5] 汪基德,郝兆杰.關(guān)于教育技術(shù)應(yīng)以人為本的論證與思考[J].電化教育研究,2013.2.
[6] 郝兆杰,潘林.高校教師翻轉(zhuǎn)課堂教學(xué)勝任力模型構(gòu)建研究——兼及“人工智能+”背景下的教學(xué)新思考[J].遠(yuǎn)程教育雜志,2017.6.