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      工程教育學習風格分析及因材施教策略研究

      2021-11-20 01:10:05肖琴張永韡張堅強陳宓宓
      計算機時代 2021年11期
      關鍵詞:學習風格工程教育個性化教學

      肖琴 張永韡 張堅強 陳宓宓

      DOI:10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2021.11.028

      摘? 要: 在教學中尊重學習風格差異性,對貫徹執(zhí)行因材施教原則及體現(xiàn)工程教育OBE理念具有重要作用?;贔elder-Silverman學習模型,對90名研究生的學習風格進行調查分析,獲得受測試學生在信息的加工、感知、輸入、理解四個維度上的學習行為偏好。針對學習風格差異提出相應教學方法、教學設計改進策略,以提高課程教學質量和學習成效。以研究生學位課程“最優(yōu)控制”為例,設計了具體的教學改進策略,為探究個性化教學策略提供了支持。

      關鍵詞: 工程教育; 學習風格; 個性化教學; 面向產出教育

      中圖分類號:G642? ? ? ? ? 文獻標識碼:A? ? ?文章編號:1006-8228(2021)11-100-04

      Analysis of learning style and research on the personalized teaching

      strategy for engineering education

      Xiao Qin, Zhang Yongwei, Zhang Jianqiang, Chen Mimi

      ((Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang, Jiangsu 212100, China)

      Abstract: Respecting the differences in learning styles plays an important role in teaching students in accordance with their aptitude, and reflects the OBE philosophy of engineering education. Based on the Felder-Silverman Index of Learning Styles, the learning styles of 90 graduate students are investigated and analyzed, and the learning behavior preferences of the tested students are obtained in the four dimensions: knowledge processing, perception, input and understanding. On this basis, corresponding teaching strategies are proposed to improve the course quality and student learning efficiency. And take the "Optimal Control" course as an example to design a specific teaching improvement strategy, which provides support for exploring personalized teaching strategies.

      Key words: engineering education; learning style; personalized teaching; outcome-based education

      0 引言

      現(xiàn)代教育心理學研究認為,學習風格是學習者在學習過程中表現(xiàn)出來的最基本的個性特征,對學習活動具有直接的調控作用[1]。近年來,研究者對學習風格進行了大量的研究,并提出了各具特色的學習風格模型。其中較為常用的學習風格模型包括Kolb[2]、VARK[3]、Felder-Silverman學習風格模型(FSLSM)[4]等。

      基于學習風格模型,有研究者對學習風格與學習成績之間的關系進行了研究。李麗匣等[5]基于Kolb學習風格模型,證實了學生的專業(yè)英語成績與信息感知能力之間存在正相關關系。更多的研究關注學習風格與教學風格不匹配的現(xiàn)狀:吳麗林等[6]研究理工科學生英語學習風格與教學策略的關系,揭示學生學習風格傾向與老師教學策略偏好有顯著性差異;Toyama等[7]對比了學生學習風格與教師教學風格之間匹配與不匹配時產生的不同學習效應。

      大量的研究表明[7-9],當學習者的學習風格與課程教學策略相一致時,學習效果將得到提升。因此,有研究提出基于學習風格的個性化教學策略。韓穎[10]針對小學生語文學習風格特點研究差異化教學策略,為有針對性的差異化教學策略提供有力的支撐。熊宜勤[11]從學習風格理論出發(fā)討論了因材施教的教學策略制定,但其缺乏具體的實踐。張華亮[8]分析老人/成人高校管理專業(yè)學生學習風格及其成因,提出案例教學的因材施教教學設計思路與策略。李運福等[12]分析網絡課程特點,通過分析網絡課程與FSLSM在不同維度上的關聯(lián)性,為網絡課程中不同學習風格學習者提供個性化教學提供依據。

      FSLSM是工科教學中最為常用的模型[13-14]。該模型考慮了工科教育中學生的特點,剔除了一部分工科教育中較少涉及的學習風格維度,并且可以對學習風格的強度進行量化分析?;谏鲜鲈?,本研究使用FSLSM對工科研究生的學習風格進行定量分析,并結合其相適應的教學風格給出具體的教學實施策略,為工科研究生專業(yè)教育提供參考。

      1 Felder-Silverman學習風格模型

      Felder和Silverman將學習風格定義為學習者在學習時獲取和處理信息的不同模式、特性及偏愛的方法,于1988年初次發(fā)表了相應的學習風格模型,并與2002年進行了完善。目前Felder-Silverman學習風格模型包括四類學習風格,每一類風格包含互斥的兩個維度:活躍型/沉思型、感官型/直覺型、視覺型/言語型、以及序列型/全局型。活躍型/沉思型學習風格代表學習者的信息加工行為特征,感悟型/直覺型代表學習者的感知思維特征,視覺型/言語型代表學習者的輸入介質偏好,順序型/全局型代表學習者的學習順序傾向。模型中各類學習風格特質及特點的總結如表1所示。

      2 學習風格統(tǒng)計

      基于Felder-Silverman學習風格模型,使用ILS(Index of Learning Style)學習風格量表,對學生的學習風格進行了調查。本次共90名工科研究生參與了調查,根據反饋的89份有效問卷,其中活躍型/沉思型學習風格學生的分布如圖1所示。

      圖1中,橫坐標為學生編號,縱坐標為該學習風格下兩個互斥維度的強度,學習風格強度最大值為11。圖1中向上的條形代表傾向活躍的強度,向下的條形代表傾向沉思的強度。每一位學生在一個學習風格類別下,只能具有一種學習風格傾向,即偏向活躍或偏向沉思等(下同)。

      在活躍型/沉思型學習風格中,具有活躍傾向的學生有43人,占比48.3%,平均強度3.70,總強度占比52.8%;具有沉思傾向的學生有46人,占比51.7%,平均強度3.09,總強度占比47.2%;可以看出,兩個維度的學生比例基本持平,活躍型的學習者傾向性略強,學生總體輕微傾向于沉思型。

      感悟型/直覺型學習風格學生的分布如圖2所示。

      在感悟型/直覺型學習風格中,具有感悟傾向的學生有82人,占比92.1%,平均強度4.32,總強度占比94.9%;具有直覺傾向的學生有7人,占比7.9%,平均強度2.71,總強度占比5.09%。可以看出,感悟傾向的學生占壓到性優(yōu)勢。

      視覺型/言語型學習風格學生的分布如圖3所示。

      在視覺型/言語型學習風格中,具有視覺傾向的學生有80人,占比89.9%,平均強度4.90,總強度占比95.4%;具有言語傾向的學生有9人,占比10.1%,平均強度2.11,總強度占比4.62%??梢钥闯?,視覺傾向的學生占壓到性優(yōu)勢,且比感悟型/直覺型學習風格的傾向性更強。

      序列型/綜合型學習風格學生的分布如圖4所示。

      序列型/綜合型學習風格中,具有序列傾向的學生有63人,占比70.8%,平均強度3.92,總強度占比79.4%;具有綜合傾向的學生有26人,占比29.2%,平均強度2.46,總強度占比20.6%??梢钥闯?,序列型傾向的學生占優(yōu)勢。

      3 學習風格分析及教學對策

      與學習風格對應的四個維度的教學風格,其對應關系如表2所示[4]。信息處理學習風格維度對應于學生參與教學風格維度,可以看出,與積極型學習風格相適應的教學風格是學生主動參與式的,而與沉思型學習風格相適應的教學風格則是學生被動接收式的。對于感官型學習者而言,內容具體而實際的授課內容更易于接受;對直覺型學習者而言,抽象和概念性的授課內容更受歡迎。信息輸入學習風格維度對應于材料呈現(xiàn)形式,內容理解維度對應于授課視角維度,其內容特質一一對應。

      根據問卷統(tǒng)計結果可以看出,本次調研學生在信息處理維度呈現(xiàn)出較為均衡的學習行為特征,在教學手段的選擇上應該改變傳統(tǒng)的以講授為主的方式,為學生創(chuàng)造更多積極參與學習的機會,通過互動及小組討論等形式滿足積極傾向學生的學習風格。對于沉思型學生,傳統(tǒng)的教學手段已經適合其學習風格,無需刻意改變。此外,對于這兩類學生,都需要在課堂中引導深入思考,大段不停歇的講授對于兩類學生都起不到良好的教學效果。

      感官型學習風格的壓倒性優(yōu)勢表明,具體的、經驗性的教學材料在整體上更容易被接受,而過于理論與抽象的材料則不受歡迎。在教學過程中,需要明確給出各類情況的計算步驟,如結合實際情況給出案例分析的詳細步驟,則能取得良好的教學效果。同時,對少數(shù)具有直覺傾向的學生,可以通過提供附加的理論性或概括性的材料,使其從抽象概念角度了解課程內容。同時在考核方式上應更加靈活,肯定創(chuàng)造性的解決方案。

      視覺型學習風格的壓倒性優(yōu)勢表明應注重演示,使用圖表、動畫等幫助學生理解,應嘗試將口頭講授轉化為視覺信號。在授課過程中,需要豐富多媒體手段的應用,最大限度地克制文字性質課件的使用。對于極少數(shù)的言語傾向的學生,可要求他們在小組進行討論以強化學習效果。

      序列型學習風格占一定優(yōu)勢,其基于傳統(tǒng)的線性教學,按照知識點的順序組織學習內容,少數(shù)具有較強全局傾向的學生可能并不適應,因此應注意對知識點進行宏觀把控,建立概念之間的聯(lián)系,可通過知識節(jié)點圖或腦圖幫助他們把握知識全貌,建立學習信心。

      4 教學策略改進實例

      下面以“最優(yōu)控制”為例,進行基于學習風格的教學設計改進?!白顑?yōu)控制”是控制理論與科學下設研究生專業(yè)的必修學位課程。該課程具有較高的理論性,以往的授課模式采用較大的篇幅介紹理論,并通過有限的示例解釋運用變分法及動態(tài)規(guī)劃法求解最優(yōu)控制問題的步驟,課后通過作業(yè)加強對所講授內容的理解運用能力。總體而言,傳統(tǒng)的教學風格可以概括為被動/抽象/言語/順序類型,可以看出,這種教學風格與班級內學生總體上偏向感官(偏好具體)和視覺的學習風格有較大的差異,因此歷年的教學效果并不理想。在考慮了本次授課班級學生的整體學習風格傾向后,做出如下幾方面的調整。

      ⑴ 由于有近半數(shù)學生具有活躍的學習風格傾向,所以在課堂中加入了討論環(huán)節(jié),通過一些較為淺顯和開放性的話題提升學生課堂參與度。同時,設置了在線討論區(qū),讓討論可以更深入,以調動學生的積極性。

      ⑵ 基于感官型學習風格占壓倒性優(yōu)勢的情況,要求學生在課前進行預習,大幅壓縮了理論授課的學時,在每個章節(jié)都設置了具體的案例,細致講解問題求解的步驟,并對步驟進行了總結。

      ⑶ 針對視覺型學習風格呈主導的情況,可提供在線視頻,同時在課件中加入更多圖表和動畫,并使用動畫演示求解步驟。

      ⑷ 針對序列型學習風格略微占優(yōu)的情況,教學組織仍以傳統(tǒng)的方式為主,但是加入在線測驗,題目以綜合型問題為主,鍛煉學生綜合運用知識的能力。

      改進之前與之后的教學組織中各個環(huán)節(jié)的占比如圖5所示。

      5 結束語

      學習風格與教學風格的不匹配會降低教學效果及師生滿意度,更嚴重的還可能會導致學生厭學,師生都對個人能力產生懷疑?;诒敬螁柧碚{查結果顯示,控制理論方向的研究生在信息感知和信息輸入維度上與傳統(tǒng)的教學手段存在嚴重的失配,或許是過去教學效果不好的一部分原因?;趯W生總體的學習風格傾向,給出了增加討論,具體演示,視覺呈現(xiàn)等幾個方面的改進措施,使得課程的教學風格可顧及到學生整體的偏好,以此改善教學效果和師生滿意度。下一步的工作,可以考慮通過分析學習風格與學習者學習成果之間的聯(lián)系,進一步落實因材施教策略,并一定程度上預測學習行為。

      參考文獻(References):

      [1] 邢彩霞.中學生學習風格及其與學業(yè)成績的相關研究[D].安徽師范大學碩士學位論文,2006.

      [2] Kolb A Y, Kolb D A. Learning Styles and Learning Spaces:Enhancing Experiential Learning in Higher Education[J].Academy of Management Learning & Education,2005.4(2):193-212

      [3] Fleming N D, Mills C. Not Another Inventory, Rather a Catalyst for Reflection[J]. To Improve the Academy,1992.11(1):137-155

      [4] Felder R M, Silverman L K. Learning and teaching styles in engineering education[J]. Engr. Education,1988.78(7):674-681

      [5] 李麗匣,盧冀偉,孟慶有等.學習風格與考核成績相關性研究[J].高教學刊,2020.35:82-86

      [6] 吳麗林,王菲.理工科大學生英語學習風格與教學策略關系研究[J].外語界,2009.5(134):50-59

      [7] Toyama M, Yamazaki Y. Are there effects of a match between learning style and teaching style in an EFL classroom?[J].Innovation in Language Learning and Teaching,2020.14(3):243-258

      [8] 張華亮.基于成人高校學生VARK學習風格的因材施教策略分析[J].成人教育,2020.2:71-76

      [9] Kapadia R J. Teaching and learning styles in engineering education[A].2008 38th Annual Frontiers in Education Conference [C].New York: IEEE,2008:1-4

      [10] 韓穎.基于學習風格的差異教學策略研究[D].上海師范大學碩士學位論文,2018.

      [11] 熊宜勤.實施因材施教的理論與實踐[J].廣西高教研究,2000.4:83-87

      [12] 李運福,傅鋼善.網絡環(huán)境下學習者策略性特征群體差異研究[J].現(xiàn)代教育技術,2015.25(6):102-107

      [13] El-Bishouty M M, Aldraiweesh A, Alturki U, et. al. Use of Felder and Silverman learning style model for online course design[J].Educational Technology Research and Development,2019.67(1):161-177

      [14] 李浩君,張鵬威,張征等.基于多維信息特征映射模型的在線學習路徑優(yōu)化方法[J].控制與決策,2019.34(6):1132-1140

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