王敏 舒江波
摘 ? 要:SPOC混合教學模式已越來越多地應用于教學活動中,對教學活動中的數(shù)據(jù)進行采集分析,可以為教學評價提供更加客觀全面的依據(jù)。在分析教育大數(shù)據(jù)和SPOC混合教學模式概念的基礎上,文章從線上、線下兩個方面,設計了教學活動中涉及的若干個數(shù)據(jù)維度,構(gòu)建了SPOC混合教學模式下的學生評價模型和教學反饋模型。文章以《JAVA程序設計》課程為例,利用該模型開展教學活動,應用結(jié)果表明,發(fā)掘利用教育大數(shù)據(jù),能夠?qū)虒W活動進行及時客觀的評價與反饋,可為優(yōu)化教學提供參考。
關鍵詞:SPOC;混合教學模式;教育大數(shù)據(jù);評價模型;教學反饋
中圖分類號:G434 文獻標志碼:A 文章編號:1673-8454(2020)03-0074-06
一、引言
教育部發(fā)布的《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃(2011-2020年)》明確提出,“進一步加強基礎設施和信息資源建設,重點推進信息技術與高等教育的深度融合,促進教育內(nèi)容、教學手段和方法現(xiàn)代化”。[1]2017年國務院發(fā)布《國家教育事業(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃》,文件提出“積極發(fā)揮大數(shù)據(jù)在數(shù)字學習空間應用方面的重要作用,探索未來教育教學新模式,為推動個性化學習和針對性教學提供支持”。[2]高等學校教育信息化確立從之前的強調(diào)軟件服務和平臺服務轉(zhuǎn)變到強調(diào)數(shù)據(jù)服務的新型模式。[3]合理有效地應用大數(shù)據(jù)分析技術來深度融合高等教育教學和信息化技術成為當前研究的重要議題。[3]
隨著教育信息化建設進程的不斷推進,SPOC混合教學模式已越來越多地應用于教學活動中。在SPOC混合教學活動中,產(chǎn)生了大量線上和線下數(shù)據(jù)信息,并由此帶來了諸多新的機遇與挑戰(zhàn)。一是如何分析線上線下教學活動,選取相關數(shù)據(jù)維度,進行信息的采集和量化,得到相應的教育大數(shù)據(jù)。二是如何構(gòu)建相應的模型,對獲得的數(shù)據(jù)進行分析。三是如何利用大數(shù)據(jù),為教學提供支撐與服務。為此,從線上線下兩個方面,選取了教學活動中教育大數(shù)據(jù)涉及的若干個數(shù)據(jù)維度,構(gòu)建了基于教育大數(shù)據(jù)的學生評價模型和教學反饋模型,探討了該模型在實際教學中的應用路徑。
二、SPOC混合教學模式及教育大數(shù)據(jù)
1.SPOC混合教學模式
SPOC即“小規(guī)模限制性在線課程”,是Small Private Online Course的縮寫。它將MOOC的資源和在線評價、交流等功能應用于傳統(tǒng)課堂中輔助教學,是MOOC應用過程中發(fā)展起來的一種在線學習與線下課堂融合的教學模式。
SPOC教學模式一般采用翻轉(zhuǎn)課堂的形式,實現(xiàn)“線上教學”和“課堂教學”相結(jié)合。整個教學過程分為課前準備、課堂教學和課后提高三個環(huán)節(jié)。課前,學生根據(jù)教師發(fā)布的任務書,登錄在線教學平臺自學指定的資源,完成課前測驗,進行相關討論。教師通過平臺數(shù)據(jù)反饋了解學生課前自學情況,從而確定課堂教學的重難點。[4]課上,教師對知識點進行針對性的講授,布置隨堂練習和測驗,通過平臺數(shù)據(jù)反饋即時掌握學習效果,進一步解決難點,對學生開展個性化的教學,促進知識的鞏固和內(nèi)化。[4]課后,學生借助課程教學平臺進行知識的鞏固和問題的交流,查漏補缺。[4]教師通過課前、中、后的學習情況,對教學效果進行較為全面的綜合評價和科學的分析,進一步優(yōu)化教學設計,以便提高教學質(zhì)量和教學成效。
2.SPOC混合教學模式中的教育大數(shù)據(jù)
教育大數(shù)據(jù)是教育領域的大數(shù)據(jù),指整個教育活動過程中所產(chǎn)生的以及根據(jù)教育需要采集到的,一切用于教育發(fā)展并可創(chuàng)造巨大潛在價值的數(shù)據(jù)集合。[5]教育大數(shù)據(jù)的來源主要有教學活動中的數(shù)據(jù)、教育管理活動中的數(shù)據(jù)、科學研究活動中的數(shù)據(jù)以及校園生活中的數(shù)據(jù)。[6]本研究中的教育大數(shù)據(jù)主要涉及在教學活動過程中產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)。
在基于SPOC混合教學模式開展的教學活動中,教育大數(shù)據(jù)來源有多方面,包括線上數(shù)據(jù)和線下數(shù)據(jù)。根據(jù)目前已有的環(huán)境和實施條件,設計了如下維度的數(shù)據(jù)。
(1)線上數(shù)據(jù)
線上數(shù)據(jù)包括線上平臺的登錄、瀏覽學習資料、學習時長、線上作業(yè)、線上實時討論、論壇瀏覽、論壇發(fā)帖、論壇回帖等8個維度的數(shù)據(jù)。其中,線上平臺的登錄數(shù)據(jù)包括登錄平臺的次數(shù)、登錄的時間、登錄的時長、登錄頻率。瀏覽學習資料的數(shù)據(jù)包括瀏覽課程資源時長、瀏覽時間、瀏覽次數(shù)、瀏覽頻率、資料類型(視頻/課件/文檔)。學習時長的數(shù)據(jù)包括開始時間、離開時間。線上作業(yè)的數(shù)據(jù)包括提交狀態(tài)、提交次數(shù)、提交時間、提交內(nèi)容、作業(yè)分數(shù)。線上實時討論的數(shù)據(jù)包括發(fā)表意見時間、發(fā)表內(nèi)容的數(shù)量、內(nèi)容質(zhì)量。論壇瀏覽數(shù)據(jù)包括瀏覽時長、瀏覽時間、瀏覽次數(shù)。論壇發(fā)帖的數(shù)據(jù)包括發(fā)帖次數(shù)、發(fā)帖時間、發(fā)帖質(zhì)量。論壇回帖數(shù)據(jù)包括回帖次數(shù)、回帖時間、回帖質(zhì)量。[6]
線上每一個維度的數(shù)據(jù)都體現(xiàn)出學生的相關信息。登錄數(shù)據(jù)體現(xiàn)出學生的學習習慣。瀏覽學習資料和學習時長數(shù)據(jù)體現(xiàn)出學生學習的主動性、學習態(tài)度和努力程度。線上作業(yè)數(shù)據(jù)體現(xiàn)出學生學習的主動性、學習效果。線上實時討論、論壇瀏覽、論壇發(fā)帖、論壇回帖等數(shù)據(jù)體現(xiàn)出學生學習的積極性、學習興趣、是否積極思考問題以及與同學之間的融洽程度。
(2)線下數(shù)據(jù)
線下數(shù)據(jù)包括課堂表現(xiàn)、課堂發(fā)言、課堂討論、項目參與、成績、考勤、課程相關學習活動等7個維度的數(shù)據(jù)。其中,課堂表現(xiàn)的數(shù)據(jù)包括聽課的狀態(tài)、課堂參與度、活躍度等。[6]課堂發(fā)言的數(shù)據(jù)包括發(fā)言時間、發(fā)言次數(shù)、內(nèi)容質(zhì)量。課堂討論數(shù)據(jù)包括參與度、內(nèi)容質(zhì)量。項目參與的數(shù)據(jù)包括參與的積極性、對項目的貢獻。成績數(shù)據(jù)包括平時作業(yè)成績和期末考試成績??记跀?shù)據(jù)包括學生按時、遲到、早退次數(shù)。課程相關學習活動的數(shù)據(jù)包括參加課程相關比賽的成績、參與課程相關學術講座次數(shù)、發(fā)表相關論文等數(shù)據(jù)。
線下每一個維度的數(shù)據(jù)也體現(xiàn)出相關信息??记跀?shù)據(jù)體現(xiàn)出學生學習的積極性、自覺性、組織紀律性。聽課表現(xiàn)數(shù)據(jù)體現(xiàn)出學生的學習習慣、學習態(tài)度和學習積極性。課堂發(fā)言、課堂討論、項目參與等數(shù)據(jù)體現(xiàn)出學生學習的積極性、參與度、學習興趣、聽課程度。成績數(shù)據(jù)體現(xiàn)出學生學習的努力程度、學習成效、學習方法的有效性、課程的難度及教學方法的有效性。
以往教師常規(guī)審視角度所忽略的一系列重要信息,通過線上線下各維度的數(shù)據(jù)依次展現(xiàn)出來。通過大數(shù)據(jù)的分析,教師能夠?qū)W生進行過程化考核,預測、引導、幫助學生學習,開展個性化學習。教師也能夠更清晰地了解教學方法的有效性,從而優(yōu)化教學策略、改進教學方案、提升教學成效。學生自身自我反思、查漏補缺,擬定后續(xù)學習計劃,改進學習方法。
三、SPOC混合教學模式的評價模型
通過SPOC混合教學模式中的大量數(shù)據(jù)分析,能夠全面、綜合評價每個學生、整個班級等不同維度的學習成效。這種數(shù)據(jù)分析在教育領域能夠發(fā)揮巨大作用,是研究的重點。接下來從學生評價和教學反饋兩個方面開展研究。
1.學生評價模型
學生個人學習數(shù)據(jù)能夠反映學生自身的學習情況。學生的表現(xiàn)維度很多,包括線上8個維度數(shù)據(jù)和線下7個維度數(shù)據(jù)。對于混合教學來說,線上線下一體化,相互融合,需要根據(jù)線上和線下數(shù)據(jù)全方位多維度立體評價出學生學習情況。
線上不同維度的數(shù)據(jù)根據(jù)課程評分規(guī)則的設定,系統(tǒng)能夠給出每個維度學生的評分,按照各個維度數(shù)據(jù)權(quán)重的不同,計算出學生課程線上的綜合評分。
對于線下各維度的數(shù)據(jù),教師看重的是學生的學習態(tài)度和學習成效,對評價學生有重要意義。通過課堂實錄來分析學生的學習態(tài)度,使用線下成績來一定程度上反映學習成效。
學生學習態(tài)度評價的流程為情境標注、視頻抽取、圖像標注、表現(xiàn)量化、表現(xiàn)分析。情境標注即標明課堂實錄的時間、地點、課程介紹等;視頻抽取即按照一定時間間隔抽取出畫面,得到圖像序列;[6]圖像標注即對圖像序列中的觀察對象標明狀態(tài)、動作以及周圍學生的狀態(tài),得到表現(xiàn)序列;表現(xiàn)量化即根據(jù)表現(xiàn)因子的權(quán)重,對對象表現(xiàn)序列進行量化,得到表現(xiàn)數(shù)值;[6]表現(xiàn)分析即根據(jù)對象表現(xiàn)的數(shù)值,結(jié)合評價方法計算出對象表現(xiàn)的綜合數(shù)值。[6]
使用學生線下課堂不認真聽課的表現(xiàn)情況來突出學生學習態(tài)度的特征。學生不認真聽課的綜合表現(xiàn)為U,計算方法為:
其中, Ei為第i次課程不認真聽課表現(xiàn)的平均值,N為觀察的次數(shù)。
Ei的定義為:
其中,Bij為第i次觀察中,第j個表現(xiàn)因子的權(quán)重,n為觀察點的次數(shù)。
通過觀察和結(jié)合經(jīng)驗,總結(jié)出學生線下課堂不認真聽課的表現(xiàn)因子及其權(quán)重如表1所示。
學生第i次課的線上線下綜合表現(xiàn)為Si,采用百分制,計算方法為:
其中,Li為系統(tǒng)給出的學生第i次課線上綜合評分,(1-Ei)×100為學生第i次課課堂認真聽課的平均表現(xiàn)值。Ki學生第i次課線下成績,x、y、z分別為線上綜合評分、課堂學習態(tài)度、線下分數(shù)的權(quán)重,可以根據(jù)課程性質(zhì)和教師需求動態(tài)確定,默認情況可以設定權(quán)重相等,表明同等重視程度。
綜上,學生課程綜合表現(xiàn)為S,計算方法為:
其中,N為觀察的次數(shù),Si為學生第i次課程線上線下綜合表現(xiàn)值。
通過以上方法,可以得到學生一次課、一個學期等不同維度的綜合表現(xiàn)值。根據(jù)以上數(shù)據(jù),一方面,教師可以了解學生學習課程的積極性和主動性、學習態(tài)度、努力程度和學習成效,對學生的課程學習進行過程化考核,給學生相對客觀的學習評價;并預測、引導、幫助學生學習,提供及時的教學干預,開展個性化教學。另一方面,學生自我反思,認識自身存在的問題,查漏補缺,明確調(diào)整后續(xù)學習計劃,改進學習方法。
2.教學反饋模型
學生群體學習數(shù)據(jù)能夠反映教師教學方法的有效性。通過數(shù)據(jù)的反饋,可以作為教師教學決策的依據(jù)。
教師教學方法是否有效,一定程度上能夠從學生群體表現(xiàn)中的參與度和平均分得到直觀的反映。教師的教學方法適當,能夠充分調(diào)動學生學習的積極性和主動性,課程參與度高,平均分高,反之,則參與度低,平均分亦低。
線上不同維度的數(shù)據(jù)根據(jù)課程規(guī)則的設定,系統(tǒng)能夠提供學生課程線上的參與度與平均分。
對于線下的數(shù)據(jù),參與度采用課堂認真聽課人數(shù)比例來表示,通過課堂實錄來分析學生的課堂參與度。
學生課堂參與度評價流程與學生學習態(tài)度評價流程類似。不同的是:在圖像標注時找出圖像序列中范圍內(nèi)的所有不認真聽課的學生對象;表現(xiàn)量化是根據(jù)表現(xiàn)因子及有此表現(xiàn)的學生數(shù)量,對表現(xiàn)序列進行量化,得到群體表現(xiàn)數(shù)值;表現(xiàn)分析是根據(jù)表現(xiàn)的數(shù)值,結(jié)合評價方法計算課堂表現(xiàn)的綜合數(shù)值。[6]
學生課堂參與度記為C,計算方法如下:
其中, Fi為第i次課程的學生課堂認真聽課的人數(shù)比例的平均表現(xiàn)值,N為觀察的次數(shù)。
Fi的定義如下:
其中,Pij為第i次課程中,第j次觀察時學生課堂認真聽課的人數(shù)比例,M為觀察的次數(shù)。
Pij的定義如下:
其中,m為指定范圍內(nèi)認真聽課學生人數(shù),n為指定范圍內(nèi)學生人數(shù)的總數(shù)。
學生群體第i次課程的線上線下綜合參與度為Ti,計算方法為:
其中,F(xiàn)i為上述第i次課程的學生課堂認真聽課的人數(shù)比例的平均表現(xiàn)值,Li為第i次課程系統(tǒng)給出的線上參與度。x、y分別為課堂參與度、線上參與度的權(quán)重,可以根據(jù)課程性質(zhì)和教師需求動態(tài)確定,默認情況可以設定權(quán)重相等,表明同等重視程度。
學生群體第i次課程的線上線下綜合平均分記為Hi,計算方法為:
其中,Ki為第i次課程的學生群體線下作業(yè)平均分,Oi為第i次課程的學生群體線上作業(yè)平均分。x、y分別為各自的權(quán)重,可以根據(jù)課程性質(zhì)和教師需求動態(tài)確定,默認情況可以設定權(quán)重相等,表明同等重視程度。
綜上,學生課程綜合的參與度T,平均分為H,計算方法為:
其中,N為觀察的次數(shù),Ti為學生群體第i次課程的線上線下綜合參與度,Hi為學生群體第i次課程的線上線下綜合平均分。
由于教學方案從實施到產(chǎn)生一定的教學效果需要時間,具有后效性,因此需要一次、多次課等不同維度的數(shù)據(jù)。通過以上方法,可以得到學生群體一次課、多次課等不同維度的課程參與度和平均分。通過這些數(shù)據(jù),教師可以了解同樣的教學內(nèi)容、教學方法在不同學生群體中的教學成效,不同教學方法在同一學生群體中的教學成效。從而清楚教學方法的有效性,改進教學方案,優(yōu)化教學過程,調(diào)整教學進度和重難點,為不同基礎、不同認知水平、不同學習風格、不同學習動機的學生提供個性化的教學,從而提高教學質(zhì)量和教學成效。
四、SPOC混合教學模式評價模型的應用
以《JAVA程序設計》課程為例,混合教學的線上平臺采用學校提供的易智教教學平臺。學生評價部分選擇某班級中A、B、C三位學生為觀察對象,教學反饋部分選擇同一教師所帶A、B兩個平行班級為觀察對象,使用上述評價模型說明。
為了客觀評價學生學習和教師教學情況,排除課程開始和結(jié)束的不穩(wěn)定因素,時間上的跨度盡量分散在更多日期。我們選取某學期的第2、4、6、9四次課程的表現(xiàn)數(shù)據(jù),上課日期分別對應3月14日、3月28日、4月18日以及5月9日。
1.學生評價模型的應用
根據(jù)課程評分規(guī)則的設定,系統(tǒng)提供以上三位學生四次課程線上的綜合評分以及對應這幾次課堂的線下成績?nèi)绫?所示。
根據(jù)課堂錄像,截取A、B、C三位學生上課時的不同時刻不同行為的圖像,得到他們每一堂課的行為表現(xiàn),結(jié)合表現(xiàn)因子及權(quán)重,得到他們在每一個觀察時刻的表現(xiàn)值。根據(jù)公式2、3、4,可以計算得出A、B、C三個學生的課堂不認真表現(xiàn)值和綜合表現(xiàn)值,對比圖如圖1-3所示。
綜上可知,學生A、B的線上綜合成績相對較高,學生C的較低;學生A的線下成績較高,學生B、C的較低;學生A的課堂學習態(tài)度最好,學生B次之,學生C相對最差。
線上數(shù)據(jù)可以一定程度上反映出學生的學習情況,并不能完全真實反映出學生的學習效果,需要綜合考慮線下情況。從線上數(shù)據(jù)來看,學生B和A成績較高。但是,線上數(shù)據(jù)包含維度較多,課堂之外的相關線上數(shù)據(jù)僅能夠為學生學習情況提供部分參考。例如:瀏覽學習資料和學習時長的分數(shù),說明學生在某段時間確實打開了學習資料,但是否認真學習無法確認。課外線上作業(yè)的分數(shù)僅能說明當時題目的正確率,但是否真實反應學生的答題情況無法確認。因此,線上數(shù)據(jù)說明學生B和A的學習態(tài)度良好。通過課堂表現(xiàn)情況,進一步證實學生A和B的學習態(tài)度。再結(jié)合課堂的線下作業(yè)情況,學生B和A的差距就顯現(xiàn)出來,學生A的線下成績較高,學生B的較低,說明學生B的學習成效不高。
通過數(shù)據(jù)分析出:學生A在這門課程的學習過程中積極、主動,學習努力、認真,學習方法得當,學習效果較好;學生B雖然學習態(tài)度端正,但主觀能動性稍微欠缺,努力程度不夠;學生C學習態(tài)度欠佳,不夠積極、主動,學習效果差強人意。
2.教學反饋模型的應用
教師針對A、B兩個班級采用相同的教學方法,其中,第2、9兩次課程以講授為主,第4、6兩次課程以討論的形式為主。根據(jù)課程評分規(guī)則的設定,系統(tǒng)提供兩個班級對應這幾次課程線上的參與度、平均分以及對應課堂的線下平均分如表3、4所示。
根據(jù)課堂錄像,觀察上述幾次課程的課堂中認真聽課的學生比例,利用公式7,可以算出每個觀察時刻的學生課堂參與度。再根據(jù)公式6、8、9、10,計算出觀察對象的課堂參與度、線上線下綜合參與度、線上線下綜合平均分。通過計算,A、B兩個班級每次課程參與度與平均分對比圖如圖4-6所示。
綜上可知,在上述四次課程中,A班的課堂參與度均比B班的低,尤其是教師采用討論為主的形式時,A班級的課堂參與度降低,B班級的課堂參與度提高。A班每次課程的線上線下綜合參與度也均比B班低,平均分亦低。
通過數(shù)據(jù)分析得出:同一教師,同樣的教學方法,A班學生教學成效稍差,B班學生相對較好。B班學生學習過程中積極、主動,無論線上線下,課程參與度均高,因此班級整體平均分比A班高。而且,針對這些學習主觀能動性強的學生,課程采用翻轉(zhuǎn)課堂形式,以學生為主體、教師為主導,能提高學生學習效率和學習質(zhì)量。對于學習過程不太主動的學生,以講授為主的形式授課,教學效果相對較好。
五、總結(jié)及展望
國際大數(shù)據(jù)專家維克托·邁爾·舍恩伯格博士認為:“大數(shù)據(jù)時代的一個最重要轉(zhuǎn)變便是從因果關系轉(zhuǎn)向相關關系,要從看似無關的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)某種相關關系?!?[5]大數(shù)據(jù)時代可以采集更多、更細微的教學行為數(shù)據(jù)。本文嘗試著在SPOC混合教學模式中進行教育大數(shù)據(jù)的探索,建立評價模型,分析這些大量的、多維度的數(shù)據(jù)如何真實地反映出“學生的學”和“教師的教”,從而不再過度依靠經(jīng)驗,讓數(shù)據(jù)成為教育決策的依據(jù)。通過該評價模型的實踐表明,該方法能夠?qū)W生進行相對客觀的評價和對教學進行相對客觀的反饋,體現(xiàn)出教育大數(shù)據(jù)的價值。
雖然在該研究中達到了一定的效果,但在探索過程中,以下方面有待改進:第一,本文中的學生不認真聽課的表現(xiàn)因子是根據(jù)觀察和經(jīng)驗總結(jié)出來的,有所不足,需要在發(fā)展中進一步細化和權(quán)衡;第二,本文中的公式,只涉及部分主要維度的數(shù)據(jù),后續(xù)需要添加更多維度的數(shù)據(jù)以完善評價模型;第三,本文在運用公式計算時,使用的權(quán)重均是默認相等的,在實際使用時,學生層次不同、專業(yè)不同、課程不同,權(quán)重亦不同,需根據(jù)實際教學情況進一步細分;第四,使用課堂實錄分析線下課堂情況,工作量很大,需通過具有圖像識別功能的系統(tǒng)來優(yōu)化。
相信教育大數(shù)據(jù)應用會越來越廣泛、深入,能不斷促進教育質(zhì)量的提升,會持續(xù)推動教育系統(tǒng)的智慧化變革。
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(編輯:王天鵬)