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    研究型大學(xué)人文通識(shí)課教學(xué)效率提升路徑研究

    2017-06-30 16:34:44周建新楊樺華吟
    高教探索 2017年6期
    關(guān)鍵詞:研究型大學(xué)教學(xué)效率

    周建新+楊樺+華吟

    摘 要:對(duì)華南理工大學(xué)2015-2016學(xué)年第2學(xué)期和2016-2017學(xué)年第1學(xué)期開設(shè)的共158門人文通識(shí)課教學(xué)進(jìn)行跟蹤調(diào)研,通過經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法分析調(diào)研數(shù)據(jù),以到課率、到課穩(wěn)定率、聽課率三個(gè)方面作為衡量教學(xué)效率的三個(gè)代表性指標(biāo),探究影響三個(gè)指標(biāo)的系列因素以及三個(gè)指標(biāo)間的關(guān)系特征,發(fā)現(xiàn)課堂活躍度和課堂規(guī)模是影響人文通識(shí)課教學(xué)效率的最突出因素,由此啟發(fā)高校從三方面入手,主要把控課堂活躍度和課堂規(guī)模,從而提高人文通識(shí)課教學(xué)效率。

    關(guān)鍵詞:研究型大學(xué);人文通識(shí)課;教學(xué)效率;到課率;到課穩(wěn)定率;聽課率

    一、引言

    “通識(shí)教育”是一種自由、通達(dá)的教育,一種重視文明、人才傳統(tǒng)的教育,一種拓寬基礎(chǔ)、培養(yǎng)高端人才的教育,它是培養(yǎng)學(xué)生寬厚基礎(chǔ)、博學(xué)多才和發(fā)展?jié)摿Φ闹匾緩?。因此,在高校中的大學(xué)生普遍被要求在專業(yè)課程學(xué)習(xí)之外,選修一定數(shù)量的通識(shí)課程學(xué)分。一般而言,理工科學(xué)生主要選修人文社科類通識(shí)課程,文科學(xué)生主要選修科學(xué)技術(shù)類通識(shí)課程。高等學(xué)校設(shè)置通識(shí)課程模塊,實(shí)施通識(shí)教育,其基本宗旨就是在課程設(shè)置上充分體現(xiàn)人文與科學(xué)兩種文化在思想精髓上的融合,培養(yǎng)既有深厚人文精神又兼具現(xiàn)代科學(xué)精神的大學(xué)生。因此,通識(shí)教育能夠幫助學(xué)生拓寬知識(shí)面和認(rèn)識(shí)視野,從不同的角度去認(rèn)識(shí)這個(gè)世界。

    然而,通識(shí)教育的重要性與其實(shí)際教學(xué)效率未必成正比。當(dāng)前,高校通識(shí)教育的教學(xué)效率總體而言仍不盡如人意,這是事實(shí),也亟待改善,但教學(xué)效率的提高確實(shí)是一個(gè)難題,而且是老大難問題,因?yàn)閺耐獠靠?,影響教學(xué)效率的因素很復(fù)雜,而從內(nèi)部看,教學(xué)效率很難衡量。不過這并不意味著就不能進(jìn)行研究,雖然我們無法一一列出影響教學(xué)效率的各種因素及其影響教學(xué)效率的特點(diǎn)和規(guī)律,但是,依然可以從中選取幾個(gè)突出因素、依據(jù)合理的邏輯進(jìn)行分析。一般而言,一門課程到課率高且穩(wěn)定,且到課的人聽課率高,我們就可以說該課程的教學(xué)效率較高,這個(gè)邏輯是合理的。因此,到課率、到課穩(wěn)定率以及聽課率可以作為衡量教學(xué)效率的三個(gè)典型指標(biāo)。研究這三個(gè)指標(biāo)分別受哪些因素的影響,以及三個(gè)指標(biāo)間的關(guān)系,就可以知道如何提高到課率、到課穩(wěn)定率和聽課率,從而提高教學(xué)效率。到底是哪些因素影響了到課率、到課穩(wěn)定率和聽課率,有什么特點(diǎn)?這便是本文要研究的問題,其目的是提升教學(xué)效率。本文所言的提升教學(xué)效率,即平常所謂的提高教學(xué)質(zhì)量或教學(xué)效果。

    提升教學(xué)效率是一個(gè)實(shí)踐問題,而非理論問題,需要大量的現(xiàn)實(shí)調(diào)研數(shù)據(jù)作為研究的基礎(chǔ),為此,我們成立了調(diào)研小組,選擇人文通識(shí)課作為調(diào)研對(duì)象,采取每周聽課并進(jìn)行聽課記錄、對(duì)任課教師和選課學(xué)生進(jìn)行抽樣訪談、發(fā)放調(diào)查問卷等方法,在2015-2016學(xué)年第2學(xué)期及2016-2017學(xué)年第1學(xué)期(即2016年全年2個(gè)學(xué)期)對(duì)華南理工大學(xué)開設(shè)的共計(jì)158門人文通識(shí)課程的教學(xué)情況進(jìn)行了跟蹤調(diào)研,獲得了大量數(shù)據(jù),為研究通識(shí)課程到課率、到課穩(wěn)定率、聽課率情況和其影響因素,進(jìn)而探究提高教學(xué)效率的途徑提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。我們的聽課記錄包含每一門課程的教師姓名、性別、職稱、性格和形象、教學(xué)方法,以及課內(nèi)外交流情況、點(diǎn)名情況、作業(yè)情況、考試情況、聽課情況、選課人數(shù)和每一次課堂的到課人數(shù)等,最終匯總成全部課程的聽課記錄表。下文將根據(jù)跟蹤調(diào)研的結(jié)果,對(duì)影響人文通識(shí)課教學(xué)效率的三個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析。

    本文所稱的人文通識(shí)課包括人文科學(xué)通識(shí)課和社會(huì)科學(xué)通識(shí)課,為行文便利,做此簡(jiǎn)稱。查詢中國知網(wǎng),未發(fā)現(xiàn)有探討高校通識(shí)課教學(xué)效率的文章,可見這個(gè)問題尚少人研究,值得探討。

    二、到課率

    到課率是評(píng)判學(xué)風(fēng)好壞的一個(gè)基礎(chǔ)性指標(biāo),要想提高通識(shí)課程的教學(xué)效率,前提條件是學(xué)生必須到課,否則就算再高質(zhì)的課程,無人受益也是徒勞。然而,目前我國高校人文通識(shí)課普遍存在著學(xué)生到課率不理想的現(xiàn)象,它不僅嚴(yán)重影響學(xué)校對(duì)于學(xué)生的培養(yǎng),也影響學(xué)校正常的教育教學(xué)秩序。因此,對(duì)到課率的研究至關(guān)重要。

    1.宏觀分析

    總體來看,華南理工大學(xué)人文通識(shí)課程到課率平均水平是66.65%,這個(gè)比率并不高。通俗來說,平均每三個(gè)學(xué)生,就有一個(gè)逃課。各門課程的具體到課率分布如圖1所示。

    分布呈中間高,兩邊低,說明極低和極高到課率出現(xiàn)的情況較少。多數(shù)課程到課率集中在50%至80%之間,雖然到課人數(shù)基本過半,但到課率還是不理想。其中到課率最低的僅為14.79%,而最高的可達(dá)全勤,各門課程之間到課情況的差異可見一斑。

    2.微觀分析

    (1)數(shù)據(jù)建模與分析

    各課程之間懸殊的到課率可能由眾多因素決定。筆者之前已經(jīng)基于118門通識(shí)課程,對(duì)影響到課率的課堂因素進(jìn)行過相關(guān)研究,揭示了到課率與八個(gè)課堂因素之間的關(guān)系和特征[1]。為了進(jìn)一步證實(shí)先前的研究,在增加40門課程研究數(shù)量的基礎(chǔ)上,選取聽課記錄表中“教師職稱”“教師性別”“課堂交流”“點(diǎn)名情況”“作業(yè)情況”“考試情況”“選課人數(shù)”因素,用經(jīng)濟(jì)計(jì)量的方法建立回歸模型。為便于建模,將聽課記錄表中的部分客觀因素變形為可以量化衡量的變量,并根據(jù)其程度進(jìn)行數(shù)值替換,極少數(shù)空缺記錄取平均數(shù)值。其中教師性別為虛擬變量。具體如表1所示。

    以上述變量作為自變量,每一門通識(shí)課的平均到課率作為因變量,運(yùn)用stata軟件進(jìn)行回歸分析,得到了原始回歸模型。為了避免多重共線性的存在,對(duì)模型進(jìn)行VIF檢驗(yàn),得到方差膨脹因子僅為1.24,因此各個(gè)自變量之間不存在多重共線性,也就是說,這七個(gè)自變量選取比較合理。另外,為了考察模型是否存在異方差性,對(duì)其進(jìn)行White檢驗(yàn),統(tǒng)計(jì)量的卡方值為89.09,接受同方差性原假設(shè)概率為0.000,在5%的顯著水平下拒絕原假設(shè),說明存在異方差性。為了使模型更加優(yōu)化,將數(shù)據(jù)去除異常值,并且對(duì)自變量和因變量進(jìn)行變形,最終保留135組數(shù)據(jù),將自變量“exp”、“rol”和“exa”三項(xiàng)取平方,“l(fā)iv”“tas”兩項(xiàng)取平方根進(jìn)行回歸,得到優(yōu)化模型:

    再次進(jìn)行White異方差性檢驗(yàn)后,p值為0.0845,在5%水平下不存在異方差性。另外,為了判斷函數(shù)形式是否存在誤設(shè),對(duì)模型進(jìn)行Ramsey RESET檢驗(yàn),所得統(tǒng)計(jì)量為0.02,p值為0.9954,在5%的顯著性水平下F統(tǒng)計(jì)量不顯著,因此不存在函數(shù)形式誤設(shè)的問題。故此,將此模型作為最優(yōu)模型。

    模型的F檢驗(yàn)p值=0.0000<0.01,說明在1%的顯著性水平下聯(lián)合顯著。自變量“教學(xué)經(jīng)驗(yàn)”“教師性別”“課堂活躍度”“點(diǎn)名嚴(yán)格度”“作業(yè)量”“考試傳統(tǒng)度”“課堂規(guī)?!币黄鸾忉屃巳司秸n率變化的37.24%。對(duì)模型結(jié)果的具體分析如表2所示。

    回歸結(jié)果表明,課堂交流越多、點(diǎn)名越嚴(yán)格、作業(yè)越多、考試越傳統(tǒng),到課率可能越高;而教師職稱越高、課堂規(guī)模越大,到課率可能會(huì)更低。這與筆者先前研究的結(jié)果比較接近 [2],但是各個(gè)因素的顯著性略有差別。值得一提的是,“點(diǎn)名嚴(yán)格度”的影響作用更加顯著了,而“課堂活躍度”和“課堂規(guī)?!钡淖饔靡廊皇诛@著,被進(jìn)一步證實(shí)。

    (2)進(jìn)一步思考

    現(xiàn)已證明“課堂活躍度”與“課堂規(guī)模”都對(duì)到課率產(chǎn)生影響,那么二者之間是否也存在一些聯(lián)系呢?雖然已經(jīng)驗(yàn)證過自變量之間不存在多重共線性,但為了更直觀地說明情況,筆者利用SPSS軟件的Spearman檢驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證,得到相關(guān)系數(shù)為-0.238,p值為0.005,呈顯著弱負(fù)相關(guān)。雖然沒有影響模型設(shè)定,但一定程度上說明了“課堂規(guī)模”會(huì)影響“課堂活躍度”,在小班教學(xué)模式下,課堂活躍度可能會(huì)更高一些。小班的環(huán)境加上活躍的氛圍,二者相輔相成,促進(jìn)了到課率的提高。

    此外,雖說“課堂活躍度”與“課堂規(guī)?!笔怯绊懙秸n率的兩大法寶,但是二者影響的方式卻有所不同。聯(lián)系實(shí)際來看,課堂活躍度對(duì)到課率的貢獻(xiàn)無疑是利大于弊的,課堂交流與互動(dòng)也在一定程度上反映出課堂質(zhì)量。但是課堂規(guī)模對(duì)到課率的貢獻(xiàn)卻要從兩方面考量,積極的一方面是在小班教學(xué)模式下,教師能夠更加方便地顧及到所有學(xué)生,學(xué)生感到被重視,從而加強(qiáng)了到課的意愿,然而消極的一方面卻是小班教學(xué)模式克制了學(xué)生的僥幸心理,逃課更容易被發(fā)現(xiàn),從而被迫到課。雖說兩種情況都能提高到課率,但卻未必都能提升教學(xué)效率。由此可見,盲目地提高到課率是治標(biāo)不治本的,提高教學(xué)效率才是最終需要達(dá)到的目的。

    3.小結(jié)

    經(jīng)過數(shù)據(jù)分析證實(shí),“教師職稱”“課堂活躍度”“點(diǎn)名嚴(yán)格度”“課堂規(guī)?!睍?huì)對(duì)人文通識(shí)課到課率產(chǎn)生顯著的影響,教師職稱越低、課堂越活躍、點(diǎn)名越嚴(yán)格、課堂規(guī)模越小,到課率越高。此外,小班教學(xué)或許也能夠提升課堂活躍度,共同促進(jìn)到課率的提高。然而,到課率并不是評(píng)價(jià)教學(xué)效率的唯一指標(biāo),到課率的提升也有積極與消極之分,盲目地提高到課率可能會(huì)適得其反。

    三、到課穩(wěn)定率

    前文所述有關(guān)到課率的研究以平均到課率作為觀察對(duì)象,但是到課率的穩(wěn)定性同樣不容忽視。試想,如果一門課程平均到課率較高,但每周到課的人數(shù)卻忽高忽低,難道是真正的教學(xué)高效的課程嗎?反之,如果某一門課程因?yàn)橛胁糠謱W(xué)生曠課,甚至有個(gè)別學(xué)生從未去上過課,它的平均到課率比其他課程低一些,但是每周的到課人數(shù)非常穩(wěn)定,也并不能就說它是教學(xué)低效的課程。一門通識(shí)課程的開設(shè),哪怕只有少數(shù)學(xué)生堅(jiān)持上課,但是認(rèn)真聽講,學(xué)到真知,那便是有教學(xué)效率的,至于有多少學(xué)生做到這一點(diǎn),便決定了這個(gè)效率有多高。而到課率越高,且越穩(wěn)定,教學(xué)效率高的可能性便越大一些??偠灾?,要提高教學(xué)效率,學(xué)生不僅要來上課,還要堅(jiān)持來。

    1.宏觀分析

    (1)整體分析

    除去每周到課記錄不充分的3門課程,筆者選取聽課記錄表中余下的155門人文通識(shí)課,計(jì)算其總平均到課率及每周平均到課率,繪制出相關(guān)曲線,如圖2所示。

    圖2中直線表示所有通識(shí)課程每周平均到課率為66.65%,曲線表示總體來看,不同周次的到課率存在差異,在學(xué)期初時(shí)到課率最高,后有明顯下降,到期中階段曲折下降,期末又有所回升。由此可見,人文通識(shí)課的到課情況在不同的周次是有所差異的,在期初階段到課率更高一些。

    為了更加具體地判斷到課率的穩(wěn)定性,筆者以各周平均到課率之間的變異系數(shù)CV作為判斷依據(jù)。經(jīng)計(jì)算,總課程到課率CV達(dá)4.29%,變異系數(shù)越小,說明數(shù)據(jù)波動(dòng)越小。因此整體來看到課率波動(dòng)并不算大,到課穩(wěn)定率尚可。

    (2)局部分析

    由于整體分析容易以偏概全,筆者對(duì)155門課程的每周到課率分別進(jìn)行離散性分析,計(jì)算變異系數(shù)CV,頻數(shù)分布如圖3所示。

    根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)中變異系數(shù)的含義,如果變異系數(shù)大于15%,則要考慮數(shù)據(jù)是否不正常。因此,以15%的變異系數(shù)作為臨界點(diǎn),發(fā)現(xiàn)CV高于15%的課程有49門,占據(jù)31.6%。也就是說,約七成的通識(shí)課程到課率較穩(wěn)定,約三成課程則較不穩(wěn)定。這說明整體到課穩(wěn)定率較高并不是個(gè)別課程特別穩(wěn)定所致,而是大部分課程比較穩(wěn)定所致。

    2.微觀分析

    (1)個(gè)例探究

    經(jīng)過細(xì)致觀察,155門課程中CV最低,也就是到課穩(wěn)定率最高的是《鋼琴基礎(chǔ)彈奏》。據(jù)了解,這是華南理工大學(xué)十分熱門的一門通識(shí)課程。觀其特點(diǎn),可發(fā)現(xiàn)課程的課堂規(guī)模很小,只有20人,并且到課率達(dá)到100%,每周均全勤。而變異系數(shù)最高的是《大學(xué)美育》,CV系數(shù)高達(dá)59.24%,觀其特點(diǎn),可發(fā)現(xiàn)課堂規(guī)模達(dá)到120人,點(diǎn)名方式是偶爾點(diǎn)名,作業(yè)量比較多,而且平均到課率僅有39.8%。因此,筆者估計(jì)到課穩(wěn)定率性可能與多種因素有關(guān),包括課堂規(guī)模、點(diǎn)名方式、作業(yè)情況、課程本身趣味性等,尤其可能與到課率本身的高低有關(guān)。

    (2)相關(guān)性分析

    為了具體探究可能影響到課穩(wěn)定率的因素及其作用,筆者借助SPSS統(tǒng)計(jì)工具進(jìn)行研究。因?yàn)檠芯康闹攸c(diǎn)是每周到課率的波動(dòng),因此在跟蹤調(diào)研的158門課程中,剔除23門數(shù)據(jù)不夠全面的課程,例如遇到節(jié)假日放假等特殊情況而缺少部分到課記錄的課程,保留聽課記錄表中135門課程,將其相關(guān)因素按前文的方法進(jìn)行數(shù)字化,并分別與變異系數(shù)CV進(jìn)行相關(guān)分析,其中課堂規(guī)模(sca)、到課率(fre)采用pearson檢驗(yàn),其余采用spearman檢驗(yàn)。必須注意的是,CV表示的是波動(dòng)情況,所以CV值與穩(wěn)定性成反比。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

    其中顯著性較強(qiáng)的因素如表4所示。

    上述分析說明,“課堂活躍度”和“到課率”對(duì)到課穩(wěn)定性有影響。而前文研究證明,“課堂活躍度”對(duì)“到課率”也有影響。因此,“課堂活躍度”對(duì)到課穩(wěn)定性的影響不排除是間接性作用。由此可見,對(duì)到課穩(wěn)定性影響最為直接的還是“到課率”的高低。

    (3)進(jìn)一步推測(cè)

    聽課記錄表中的其他因素對(duì)于到課穩(wěn)定率的影響關(guān)系不明顯,但是根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)來看,“點(diǎn)名嚴(yán)格度”并不是衡量“到課穩(wěn)定率”的最佳因素,筆者認(rèn)為相較于嚴(yán)格度而言,“點(diǎn)名確定性”更能夠影響到課率的穩(wěn)定性?!皬牟稽c(diǎn)名”與“每次必點(diǎn)”雖然差別很大,但是都屬于確定的方式,筆者猜想這種方式下的到課穩(wěn)定率也許會(huì)更高。因此,將“點(diǎn)名情況”一項(xiàng)變形為點(diǎn)名確定性,作為虛擬變量,會(huì)更符合實(shí)際情況,具體如表5所示。

    與此同時(shí),一些課程開設(shè)初期的“點(diǎn)名確定性”并不明顯,在幾次課程之后學(xué)生才會(huì)了解點(diǎn)名方式,考慮到這個(gè)因素,分別選取全部到課情況和中期開始的到課情況進(jìn)行研究。相關(guān)分析結(jié)果如表6所示。

    相關(guān)分析不顯著,可見“點(diǎn)名確定性越高,到課越穩(wěn)定”的猜想并沒有得到證實(shí)。與前文所證明的“點(diǎn)名越嚴(yán)格,到課率越高”相比較來看,“點(diǎn)名”的確能夠約束一部分學(xué)生到課,但或許并不能促進(jìn)學(xué)生堅(jiān)持上課。

    3.小結(jié)

    整體來看,華南理工大學(xué)人文通識(shí)課到課穩(wěn)定率尚可。通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),到課穩(wěn)定性的高低與到課率本身的高低存在顯著的正相關(guān)關(guān)系,并且“課堂活躍度”的提升會(huì)對(duì)這種正相關(guān)關(guān)系產(chǎn)生明顯促進(jìn)作用。此外,影響到課率的點(diǎn)名情況無論從嚴(yán)格度還是從確定性來看,均并不足以影響到課穩(wěn)定率。

    四、聽課率

    學(xué)生到課,甚至堅(jiān)持到課,也不足以說明學(xué)生真正在聽課,這也是難以衡量教學(xué)效率的一大原因。在一年的跟蹤調(diào)研中,研究小組除了對(duì)各課堂因素進(jìn)行記錄以外,還對(duì)學(xué)生聽課情況細(xì)致觀察。由于對(duì)聽課情況的觀察和記錄存在多種的主觀因素和偶然性,調(diào)研人員無法對(duì)每一門課、每一堂課都記錄一個(gè)準(zhǔn)確無誤的聽課率,因此對(duì)各門課程聽課情況進(jìn)行劃分,用聽課率等級(jí)來代替具體的聽課率,進(jìn)行具體研究。無論到課人數(shù)有多少,根據(jù)課堂聽課人數(shù)占到課人數(shù)的比重劃分為如下四個(gè)等級(jí)(表7)。

    1. 宏觀分析

    綜合全部調(diào)研課程來看,聽課率等級(jí)的平均值達(dá)到2.96,接近第三等級(jí)的水平。大致可以判斷聽課率平均水平在61.5%左右,也就是說,到課的學(xué)生中,約有61.5%的學(xué)生是在認(rèn)真聽講的,超過了半數(shù)。根據(jù)隨堂聽課調(diào)研的經(jīng)驗(yàn)和感受,有些課程聽課率較高,有些較低,還有一些則處于中等,如今統(tǒng)計(jì)出聽課率是61.5%,應(yīng)該是基本符合現(xiàn)實(shí)情況的。

    2. 微觀分析

    (1)數(shù)據(jù)建模與分析

    為了研究影響聽課率的因素,筆者利用stata軟件進(jìn)行回歸建模。自變量分別是“教學(xué)經(jīng)驗(yàn)(exp)”“教師性別(sex)”“課堂活躍度(liv)”“點(diǎn)名嚴(yán)格度(rol)”“作業(yè)量(tas)”“考試嚴(yán)格度(exa)”“到課率(fre)”,因變量是“聽課率等級(jí)(att)”。此外,影響學(xué)生聽課的可能還有到課人數(shù),而不僅僅是到課率。到課人數(shù)和到課率是有區(qū)別的,打比方說,有些課到課率達(dá)100%,可能到課人數(shù)一共僅20人,因?yàn)檎n程規(guī)模就是20人,而有些課程到課率只有50%,卻可能有60個(gè)人到課,因?yàn)樵撜n的課程規(guī)模是120人。去上課的學(xué)生在乎的并不是該課的到課率,而是眼前課堂上與自己一起上課的人數(shù),到課的人數(shù)會(huì)對(duì)他聽不聽課有影響,換言之,到課人數(shù)對(duì)聽課率的影響比到課率更直接、直觀。因此,模型中再加入“平均到課人數(shù)(num)”自變量。自變量中非數(shù)字化的因素?cái)?shù)值轉(zhuǎn)換與上文一致。經(jīng)過異常值處理,保留135組數(shù)據(jù),對(duì)“fre”取平方根,對(duì)“l(fā)iv”“exa”取平方,最終得到如下模型:

    經(jīng)過Reset檢驗(yàn)和White檢驗(yàn),模型符合要求。自變量共解釋了因變量變化的27.26%,說明還有很多其他因素也在影響聽課率,比如學(xué)生主觀方面的因素等等。模型中顯著的因素具體分析如表8所示。

    聯(lián)系實(shí)際來看,教學(xué)經(jīng)驗(yàn)豐富的教師可能更有能力吸引學(xué)生的注意力。女教師可能更加在意學(xué)生是否認(rèn)真聽課。到課人數(shù)多的課堂,可能學(xué)生會(huì)存在一定僥幸心理,做自己其他的事情而不聽課。而聽課畢竟是學(xué)生到課的主要原因,因此到課率越高,聽課率越高也是符合常理的。

    (2)進(jìn)一步推測(cè)

    那么聽課率是否與到課穩(wěn)定率有關(guān)?由于到課穩(wěn)定率和到課率的強(qiáng)相關(guān)性,“到課穩(wěn)定率”并沒有加入上述模型,因此筆者對(duì)變異系數(shù)CV和聽課率等級(jí)進(jìn)行spearman相關(guān)性檢驗(yàn),相關(guān)系數(shù)為-0.099,p值0.255,說明二者的相關(guān)關(guān)系并不明顯。

    3. 小結(jié)

    整體來說,華南理工大學(xué)人文通識(shí)課聽課率尚可。聽課率與到課率之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系,但是與到課穩(wěn)定率的關(guān)系不顯著。此外,到課人數(shù)越多,聽課率越低。教師職稱越高,聽課率越高。女教師的課堂聽課率或許更高。

    五、結(jié)論

    任何一門人文通識(shí)課的開設(shè),如果沒有學(xué)生到課、堅(jiān)持到課、認(rèn)真聽講這三個(gè)遞進(jìn)的要素存在,就談不上教學(xué)效率高。因此,筆者相對(duì)應(yīng)從到課率、到課穩(wěn)定率、聽課率三方面入手,探究如何提高人文通識(shí)課教學(xué)效率。通過對(duì)華南理工大學(xué)人文通識(shí)課的跟蹤調(diào)研和數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)教師職稱越低、課堂越活躍、點(diǎn)名越嚴(yán)格、課堂規(guī)模越小,到課率越高;到課率越高,到課穩(wěn)定率越高,而課堂越活躍也會(huì)使到課穩(wěn)定率越高;到課人數(shù)越少、教師職稱越高、女教師授課,則聽課率越高。同時(shí),到課率、到課穩(wěn)定率、聽課率三者之間存在一定的關(guān)系,到課率會(huì)顯著地對(duì)到課穩(wěn)定率和聽課率起正面作用,而到課穩(wěn)定率則對(duì)聽課率的影響不顯著,由此可見,提高到課率將直接有效地影響到課穩(wěn)定率和聽課率,也就影響了教學(xué)效率,而影響到課率的最突出的正面因素是課堂活躍度和課堂規(guī)模。

    綜合上述發(fā)現(xiàn)來看,要想提高人文通識(shí)課教學(xué)效率,最為有效的兩個(gè)途徑是提高課堂活躍度和小班教學(xué)。事實(shí)上也有學(xué)者提出,實(shí)行小班制有利于打造有凝聚力的教學(xué)共同體[3]。除此之外,教師職稱高,可能到課情況會(huì)差一些,但聽課情況會(huì)更好;點(diǎn)名越嚴(yán)格,可能到課情況會(huì)更好,但未必穩(wěn)定,因此它們對(duì)教學(xué)效率的提升作用可能會(huì)被中和,由此也可看出,教學(xué)效率的提升確實(shí)是一個(gè)很復(fù)雜的過程。希望本文以華南理工大學(xué)人文通識(shí)課教學(xué)為例的調(diào)研結(jié)果,可資其他高校,尤其是同類型、同層次的研究型大學(xué)借鑒,從而提高其人文通識(shí)課教學(xué)效率。

    參考文獻(xiàn):

    [1][2]周建新,楊樺,華吟.研究型大學(xué)人文通識(shí)課到課率與課堂因素關(guān)系探究——基于華南理工大學(xué)人文通識(shí)課調(diào)研的分析[J].高教探索,2016(12):41-44.

    [3]周黎燕.高校人文通識(shí)課教學(xué)改革路徑探究[J]. 教育評(píng)論,2016(2):146-149.

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