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      基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的《外科護(hù)理學(xué)》在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘分析研究

      2022-12-31 06:45:26沈鳴雁萬鵬夏勞玲娣傅亞紅馮志仙
      護(hù)理與康復(fù) 2022年9期
      關(guān)鍵詞:外科護(hù)理學(xué)章節(jié)學(xué)習(xí)效果

      沈鳴雁,萬鵬夏,勞玲娣,傅亞紅,馮志仙

      浙江樹人學(xué)院樹蘭國際醫(yī)學(xué)院,浙江杭州 310015

      新型冠狀病毒肺炎疫情改變了全球教育生態(tài)系統(tǒng)[1]。作為重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件的應(yīng)急之舉,全國各地護(hù)理院校相繼開展線上教學(xué),實現(xiàn)“停課不停教”。在線教學(xué)平臺保存了大量課程資源數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、線上互動數(shù)據(jù)等,構(gòu)成研究護(hù)理本科生在線學(xué)習(xí)模式的樣本,極具大數(shù)據(jù)特征和挖掘價值。在線教學(xué)是一個復(fù)雜和系統(tǒng)的過程,教學(xué)數(shù)據(jù)因其變遷序列及其關(guān)系性集群,具有無序性和不確定性,對挖掘?qū)ο蟮膹V泛性、挖掘算法的復(fù)雜性、提供決策的準(zhǔn)確性方面提出了更高要求[2-3]。關(guān)聯(lián)規(guī)則作為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要分支,通過設(shè)置最小支持度和置信度閾值對所有變量進(jìn)行分析,能清晰描述一個事物和其他事物的相互關(guān)系,得到潛在、有價值的規(guī)則[4]。近年來,此規(guī)則被應(yīng)用于信息、金融、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,在教育領(lǐng)域應(yīng)用較少[5-6]。對此,浙江樹人學(xué)院樹蘭國際醫(yī)學(xué)院外科護(hù)理教研組聯(lián)合信息部門,運用經(jīng)典的Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,對《外科護(hù)理學(xué)》線上教學(xué)多類別數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,得到17條強關(guān)聯(lián)規(guī)則?,F(xiàn)報告如下。

      1 資料與方法

      1.1 數(shù)據(jù)來源

      本研究所在大學(xué)自2016年與“超星學(xué)習(xí)通”合作建立在線教學(xué)平臺(以下簡稱“教學(xué)平臺”),集課程建設(shè)、教學(xué)互動、資源管理、教學(xué)評估于一體。經(jīng)3年使用,平臺性能穩(wěn)定,能滿足開展線上教學(xué)的需求。2019至2020學(xué)年第二學(xué)期授課章節(jié)為第6版人民衛(wèi)生出版社《外科護(hù)理學(xué)》的第1~18章節(jié),共上傳包括59個教學(xué)視頻(含理論教學(xué)視頻、實踐教學(xué)課視頻、直播視頻),20次作業(yè)(含課前、課后),7 次章節(jié)測試。本研究以學(xué)習(xí)者在教學(xué)平臺上的學(xué)習(xí)行為所留下的信息作為主要數(shù)據(jù)來源。

      1.2 數(shù)據(jù)提取

      所有數(shù)據(jù)由經(jīng)過授權(quán)的研究人員憑借密碼在系統(tǒng)中提取,全過程做好學(xué)生信息保護(hù)。采集數(shù)據(jù)后,使用Excel軟件對數(shù)據(jù)匯總和整理,數(shù)據(jù)分為3 類。第一,從教學(xué)平臺采集的學(xué)生數(shù)據(jù),包括基本信息(班級、學(xué)號、姓名、性別、登錄IP)、行為信息(視頻觀看時長、任務(wù)點完成百分比、反芻率、章節(jié)學(xué)習(xí)次數(shù)、總討論數(shù)、回復(fù)討論次數(shù)、發(fā)表討論次數(shù)、觀看視頻得分、作業(yè)得分、章節(jié)測驗得分、線上綜合成績)。其中,討論區(qū)文字部分不適宜做關(guān)聯(lián)規(guī)則,故將發(fā)表討論次數(shù)高于平均值設(shè)定為“積極”。第二,從學(xué)??紕?wù)平臺采集的數(shù)據(jù),包括期末理論考試成績、實踐考核成績。第三,通過問卷星平臺提取的調(diào)查問卷數(shù)據(jù),包括平臺在線學(xué)習(xí)經(jīng)歷、學(xué)習(xí)終端種類(電腦、手機/平板、混合)、網(wǎng)絡(luò)條件流暢度、學(xué)習(xí)投入度自我評價數(shù)據(jù)。

      1.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

      包括數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)離散化處理。數(shù)據(jù)清理是指進(jìn)行缺失屬性的填補,噪聲數(shù)據(jù)消除,一致性處理。數(shù)據(jù)離散化處理是指將收集資料中的連續(xù)型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為離散型數(shù)據(jù),以“正常/是=1”“異常/否=0”表示。經(jīng)預(yù)處理后,共得到11 076項數(shù)據(jù)。

      1.4 數(shù)據(jù)挖掘

      應(yīng)用 Apriori算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。從原始資料集合中找出所有高頻項目組,表示為“Large k”;再從“Large k”中產(chǎn)生“Large k+1”,直到無法再找到更長的高頻項目組為止。利用前一步驟的高頻項目組來推導(dǎo)關(guān)聯(lián)規(guī)則,必須滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值。由于本組數(shù)據(jù)屬性較多,為查找出更多屬性之間的潛在關(guān)聯(lián),使用遞減的最小支持度閾值,設(shè)定最小支持度50%,最小置信度60%,提升度>1。

      1.5 統(tǒng)計學(xué)處理

      關(guān)聯(lián)規(guī)則中的置信度為計數(shù)資料,使用SPSS 23.0軟件進(jìn)行x2檢驗,以P<0.05為差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。

      2 結(jié)果

      2.1 基本資料

      本研究共納入156名學(xué)生,其中男20人、女136人;所有學(xué)生視力(含矯正視力)和聽力正常;以往有在線學(xué)習(xí)經(jīng)歷85人;學(xué)習(xí)終端為手機80人、電腦76人;網(wǎng)絡(luò)流暢138人、網(wǎng)絡(luò)卡頓18人;線上學(xué)習(xí)簽到率100%。

      2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析

      通過Apriori算法挖掘出關(guān)聯(lián)規(guī)則245條,再經(jīng)x2檢驗篩選出94條規(guī)則,最后結(jié)合6名副高及以上職稱的護(hù)理教育專家的專業(yè)分析,得到17條強關(guān)聯(lián)規(guī)則,見表1。

      3 討論

      3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則用于在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的可行性分析

      借助互聯(lián)網(wǎng)平臺推動教育模式改革已成為醫(yī)學(xué)教育現(xiàn)代化的必由之路[7]?!锻饪谱o(hù)理學(xué)》作為護(hù)理本科生專業(yè)核心課程之一,理論與實踐并重,鮮少有開展全線上教學(xué)模式的報道。與傳統(tǒng)課堂教學(xué)模式相比,在線學(xué)習(xí)平臺真實記錄了學(xué)生群體的學(xué)習(xí)行為與軌跡,是教學(xué)結(jié)果的重要表征。目前教育領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用主要是教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析,其本質(zhì)是以教與學(xué)為本位[8-9]。挖掘教育過程數(shù)據(jù)中的有效信息和核心價值是探索教育規(guī)律的重要依據(jù),準(zhǔn)確把握教育過程挖掘內(nèi)涵是洞悉教育機制的關(guān)鍵[2]。有專家提出,不僅要借助信息處理與統(tǒng)計方法分析顯性行為,更要關(guān)注學(xué)生感知和體驗的內(nèi)隱性情境認(rèn)知數(shù)據(jù)[10]。本研究聯(lián)合高級信息工程師,采集156名本科生的線上學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)、評價數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)等,應(yīng)用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析,經(jīng)過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)預(yù)處理和支持度約束設(shè)置確定頻繁不獨立項集的范圍,縮小產(chǎn)生規(guī)則的項集空間、減少冗余規(guī)則。再使用x2檢驗進(jìn)行規(guī)則有效性的驗證,對規(guī)則前后項之間的相關(guān)性度量進(jìn)行分析,檢驗2組或2組以上樣本間的差別及變量間的關(guān)聯(lián)性,得到既符合要求又有統(tǒng)計學(xué)意義的94條關(guān)聯(lián)規(guī)則。為更好地滿足對挖掘結(jié)果的高效用性要求,凸顯與數(shù)據(jù)本身密切相關(guān)的豐富的領(lǐng)域知識[11]。本研究邀請了教學(xué)專家進(jìn)行深入分析,結(jié)合護(hù)理教育領(lǐng)域知識,加深洞悉,注重規(guī)則的情境性、實用性,最終得到17條強關(guān)聯(lián)規(guī)則,以期為護(hù)理本科在線教學(xué)研究提供新視角和基于實證的理論依據(jù)。

      3.2 學(xué)習(xí)過程與效果之間的關(guān)聯(lián)性分析

      3.2.1章節(jié)學(xué)習(xí)次數(shù)與反芻率

      教學(xué)結(jié)果是多因素疊加的累積效應(yīng),學(xué)習(xí)時長可反映學(xué)習(xí)努力程度。已有研究顯示,學(xué)習(xí)者觀看視頻時長的多少與測試得分高低呈正相關(guān)[12]。本研究調(diào)取的章節(jié)學(xué)習(xí)次數(shù)與反芻率可反映學(xué)習(xí)時長。規(guī)則1、15顯示,章節(jié)學(xué)習(xí)次數(shù)>平均值與期末理論考試及格呈強關(guān)聯(lián)。規(guī)則2、14、16顯示,反芻率大于100%與線上成績和期末理論成績呈強關(guān)聯(lián)。從“學(xué)”的角度而言,反芻率反映了學(xué)生課件觀看反芻時長,有助于知識記憶和內(nèi)化,促進(jìn)知識體系建構(gòu)。從“教”的角度而言,反芻率一定程度上反映了線上學(xué)習(xí)內(nèi)容的難度,學(xué)生需要反復(fù)觀看才能理解掌握。提示教師應(yīng)動態(tài)跟蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)軌跡,分析反芻率高的原因,采取針對性的強化鞏固措施,切實提高教學(xué)效果。

      3.2.2交互行為對學(xué)習(xí)效果的影響

      貫穿于課中及課后的師生交互和生生交互是促進(jìn)深度學(xué)習(xí)發(fā)生的重要渠道。有研究對1 014名本科生調(diào)查發(fā)現(xiàn),雖然在線學(xué)習(xí)平臺提供了更多師生交流互動的機會,但仍存在交互不深入的現(xiàn)象[13]。本研究中,線上討論包括學(xué)生自發(fā)討論或教師根據(jù)課程進(jìn)度組織相關(guān)討論。規(guī)則7、12、14~17均提示討論積極與學(xué)習(xí)成績有強關(guān)聯(lián)。提示教學(xué)平臺建設(shè)過程中強化交互方式和功能,教師可組織開展有挑戰(zhàn)性和情景性的交互學(xué)習(xí)活動,如引入游戲機制提升學(xué)生興趣和動機,引導(dǎo)學(xué)生從被動學(xué)習(xí)向主動學(xué)習(xí)、聯(lián)結(jié)式學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)化。在線學(xué)習(xí)資源質(zhì)量是實現(xiàn)人機交互的關(guān)鍵要素[14]。教師應(yīng)注重信息化教學(xué)能力的提升,制作高清晰度的視頻、清楚和易于理解的音頻,課程時長控制在15~20 min,從而提升學(xué)習(xí)效果。

      3.3 在線學(xué)習(xí)經(jīng)歷和基礎(chǔ)條件與學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)聯(lián)性分析

      教育信息化高速發(fā)展的當(dāng)下,大學(xué)生習(xí)慣于屏幕學(xué)習(xí),碎片化、移動化、數(shù)字化獲取知識的學(xué)習(xí)行為[15]。在線教學(xué)的基礎(chǔ)條件包括數(shù)字資源、學(xué)習(xí)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)速度等。規(guī)則6、7顯示,有在線學(xué)習(xí)經(jīng)歷與綜合成績、討論積極呈強關(guān)聯(lián),提示有在線學(xué)習(xí)體驗的學(xué)生接受度較高。規(guī)則4、5顯示,網(wǎng)絡(luò)條件好、學(xué)習(xí)終端為電腦與期末理論考試及格呈強關(guān)聯(lián),提示了在線環(huán)境對于學(xué)習(xí)效果的作用,流暢的網(wǎng)絡(luò)條件有助于保障信息反饋速度、資源的易獲取性,提升在線學(xué)習(xí)效果。在學(xué)習(xí)終端的選擇上,電腦因其界面大、功能齊全,是首選的學(xué)習(xí)終端。使用手機端的學(xué)生不僅易受網(wǎng)絡(luò)娛樂信息吸引而中止學(xué)習(xí),還有研究發(fā)現(xiàn),手機依賴是學(xué)業(yè)倦怠的重要影響因素之一[16-17]。因此,教師應(yīng)重點加強無在線學(xué)習(xí)經(jīng)歷、手機端學(xué)習(xí)的學(xué)生的關(guān)注與干預(yù)力度。

      3.4 學(xué)習(xí)投入度與學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)聯(lián)性分析

      在線學(xué)習(xí)行為是影響學(xué)習(xí)成效的關(guān)鍵因素,但并不是唯一因素[18]。作為學(xué)習(xí)主體,學(xué)習(xí)投入是指學(xué)生開始和執(zhí)行學(xué)習(xí)活動時的情感和行為投入,是預(yù)測學(xué)習(xí)效果的重要因子之一,直接影響學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量、學(xué)業(yè)成績、核心能力等[19]。本研究提取學(xué)習(xí)投入度自評量表的分值進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,規(guī)則8~10顯示,學(xué)生精力、專注力、動機高于平均值,與期末理論考試成績呈現(xiàn)強關(guān)聯(lián)。規(guī)則17,討論積極/線上綜合成績80~100分的學(xué)生,與章節(jié)一的測驗成績、期末理論與實踐考試成績呈強關(guān)聯(lián),提示在線學(xué)習(xí)投入有助于預(yù)測在線學(xué)習(xí)效果。教師可基于各種學(xué)習(xí)動機理論激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動機,從內(nèi)源和外源兩個視角提升投入度,如以學(xué)習(xí)者視角開發(fā)在線課程、保證平臺功能實用且易用、增強學(xué)生的歸屬感和滿意度等。完善對學(xué)生學(xué)習(xí)投入度的評價,指標(biāo)包括課件學(xué)習(xí)時長、資源訪問量、任務(wù)完成度、作業(yè)質(zhì)量、交互對象和內(nèi)容等。此外,隨著信息化技術(shù)的發(fā)展,今后可利用眼動追蹤技術(shù)、電生理測量技術(shù)等實時測量學(xué)生的認(rèn)知加工情況和情感狀態(tài);通過社會網(wǎng)絡(luò)分析、情感計算、文本挖掘等對學(xué)習(xí)過程中表現(xiàn)出來的情感、態(tài)度做出在線評價[20]。

      3.5 形成性評價與學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)聯(lián)性分析

      在線教學(xué)平臺的智能化、實時性為形成性評價提供了便利[21]。形成性評價是指教學(xué)過程中為獲得有關(guān)教學(xué)的反饋信息、改進(jìn)教學(xué),對學(xué)生所學(xué)知識掌握程度進(jìn)行系統(tǒng)性評價,是保證本科人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要手段[22]。本研究中的線上綜合成績是由平臺按教師設(shè)置好的評分項目及權(quán)重自動生成,包括章節(jié)學(xué)習(xí)次數(shù)(10%)、課程視頻(30%)、章節(jié)測驗(30%)、作業(yè)(20%)、線上互動參與(10%),允許學(xué)生實時查看。規(guī)則3、11、12、14、16、17顯示線上綜合成績80~100分與期末理論考試成績、反芻率、積極討論呈強關(guān)聯(lián),提示基于在線教學(xué)平臺的多元化評價體系有助于實現(xiàn)足夠細(xì)粒度的形成性評價,輔助教師及時對學(xué)生進(jìn)行全面、客觀、準(zhǔn)確的評價。規(guī)則11、13、14、16、17中均出現(xiàn)“章節(jié)一測驗成績”與外科綜合成績之間呈強關(guān)聯(lián),該章節(jié)考核內(nèi)容涉及水電解質(zhì)和酸堿平衡、休克護(hù)理內(nèi)容,是以往考試中錯誤率較高的內(nèi)容,不僅提示了章節(jié)一成績可作為預(yù)測期末理論成績的指標(biāo),還提示學(xué)習(xí)任務(wù)的難度與學(xué)習(xí)成績存在強關(guān)聯(lián)。教師要利用反饋機制促進(jìn)上述內(nèi)容的教學(xué)方案和評價體系的再設(shè)計,引導(dǎo)學(xué)生運用所學(xué)知識、加深對知識的理解和鞏固,打好外科護(hù)理學(xué)理論基礎(chǔ)和思維模式。

      3.6 本研究局限性及今后研究方向

      本研究對某學(xué)院《外科護(hù)理學(xué)》群體學(xué)習(xí)者多類別數(shù)據(jù)線上學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)采集、處理和分析,得出17條強關(guān)聯(lián)規(guī)則。雖然研究數(shù)據(jù)來源于一家學(xué)院,在全面性上存在不足,但在數(shù)據(jù)提取、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、冗余規(guī)則處理上值得借鑒。今后研究方向在于:擴大在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)采集范圍,選取不同年級、不同課程的學(xué)生學(xué)習(xí)群體進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘研究,作為洞察在線教育過程全貌并支持改進(jìn)的突破口。構(gòu)建線上學(xué)習(xí)群體用戶畫像,從學(xué)生學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)結(jié)果的角度進(jìn)行屬性標(biāo)注,體現(xiàn)每位學(xué)習(xí)者的獨特性,構(gòu)建對改善教學(xué)質(zhì)量有意義的決策支持模型。探索建立線上教學(xué)改革團隊,分析障礙因素,促進(jìn)在線護(hù)理課程的完善和教師素養(yǎng)的提高。

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