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    基于學(xué)者網(wǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)行為的高校教學(xué)監(jiān)控數(shù)據(jù)分析方法

    2019-03-18 05:11:08吳曉玲
    計算機教育 2019年2期
    關(guān)鍵詞:曠課考勤作業(yè)

    吳曉玲,湯 庸

    (1.廣州商學(xué)院 信息與技術(shù)工程學(xué)院,廣東 廣州 511363;2. 華南師范大學(xué) 計算機學(xué)院,廣東 廣州 510631)

    1 概況

    1.1 背景

    教學(xué)工作是高校的第一要務(wù),教學(xué)質(zhì)量是所有教學(xué)工作的核心[1]。課程教學(xué)則是教學(xué)工作的中心。當(dāng)前高校投入了大量的精力促進課堂教學(xué)質(zhì)量的提高,如師資隊伍建設(shè)、人才培養(yǎng)模式改革、教學(xué)方法創(chuàng)新等。高校對課程教學(xué)秩序的監(jiān)控,傾向于隨堂抽查、教學(xué)資料收集等傳統(tǒng)、片面、局限的監(jiān)控手段[2]。監(jiān)控工作還停留于教學(xué)常規(guī)活動記錄的形式,對其背后潛在的規(guī)律與聯(lián)系,并未進入深層分析與研究。運用教學(xué)基本狀態(tài)數(shù)據(jù),分析與挖掘教學(xué)活動潛在的規(guī)律,以此來查找教學(xué)過程中存在的問題,能夠有效完善教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控體系,提高教學(xué)質(zhì)量水平[3]。學(xué)者網(wǎng)課程平臺上豐富的課程教學(xué)活動記錄,為高校實施開展這些工作提供了可能。

    1.2 分析目標(biāo)

    對高校學(xué)生學(xué)習(xí)行為的分析,主要有2個目標(biāo):①分析與研究學(xué)者網(wǎng)已有的課程活動相關(guān)規(guī)律,為教學(xué)管理層提供教學(xué)監(jiān)控、預(yù)警與決策支持;②分析與挖掘?qū)W生在教學(xué)過程中的行為偏好與規(guī)律,為授課教師及時獲知教學(xué)狀態(tài),調(diào)整教學(xué)方法,科學(xué)評估學(xué)生學(xué)習(xí)效果提供可量化的參考指標(biāo)。

    1.3 分析框架

    結(jié)合目前學(xué)者網(wǎng)數(shù)據(jù)庫里面已有的數(shù)據(jù),選取與學(xué)生課程關(guān)系最為密切的學(xué)習(xí)行為,主要包括學(xué)生的作業(yè)完成、學(xué)習(xí)時間、交流互動、考勤記錄這4個分析模塊[4],并根據(jù)筆者的教學(xué)經(jīng)驗,從教學(xué)管理者與教師的視角下分析同容。具體分析框架如圖1所示。

    圖1 數(shù)據(jù)分析框架圖

    2 數(shù)據(jù)總體情況

    本次分析將課程定義為“學(xué)生所應(yīng)學(xué)習(xí)的學(xué)科總和及其進程與安排”。據(jù)此,在數(shù)據(jù)探索與清洗階段,筆者對部分非課程數(shù)據(jù)進行分析與統(tǒng)計,得到以下相關(guān)信息。截至2017年12月17日,學(xué)者網(wǎng)上擁有作業(yè)提交等學(xué)習(xí)記錄的學(xué)生共有33 421人,已存在的有效課程數(shù)目有777門,同一課程名不同老師算做不同課程來計算,共有1 115門課程。

    相關(guān)統(tǒng)計如下:①課程名為空 12門;②課程名為純數(shù)字或字符串構(gòu)成,且訪問量很少,如5次,這樣的課程類似有“12231”“1sss”“dd”;③課程名為廣告或個人言論傳播類型的課程,如“步步高點讀機”“高三應(yīng)該怎么復(fù)習(xí)”“高?,F(xiàn)職領(lǐng)導(dǎo)不得推薦為長江學(xué)者”“珠峰學(xué)校為高考學(xué)生總結(jié)了物理重點”“海浪牌雪碧”“未知”“鳶空間^資源共享”“注冊宋58至588”“自主學(xué)習(xí)”“作業(yè)”“course”,這些課程點擊訪問有些無法訪問,有些訪問量幾乎沒有;④學(xué)者網(wǎng)成員測試學(xué)者網(wǎng)課程平臺的課程4門,如“試用此功能”“測試專用”“自娛自樂”“For_TEST”“Test”等;⑤黨委工作交流平臺或?qū)W生團隊、班級交流平臺,“黨旗下成長”“電軟系辯論隊”“八上思品”;⑥畢業(yè)設(shè)計類型課程有6門,如“2018屆房地產(chǎn)專業(yè)畢業(yè)論文”“2018級畢業(yè)設(shè)計”等。

    3 數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)

    3.1 學(xué)生作業(yè)上交情況分析

    1)多數(shù)學(xué)生偏好當(dāng)天或一周后交作業(yè)。

    根據(jù)作業(yè)上交時間距離作業(yè)布置起始時間差統(tǒng)計,如圖2所示。

    1~2天以同上交的作業(yè)約占16.5%,6~8天同上交的作業(yè)約占18.3%,其中選擇最多的上交作業(yè)天數(shù)為1天,1天同上交作業(yè)統(tǒng)計得到的總頻次為4.7萬人次,但是6~8天同上交作業(yè)的統(tǒng)計得到的總頻次約為8萬人次。

    2)七成學(xué)生犯有嚴重的交作業(yè)“懶癌癥”。

    在實際教學(xué)管理中,學(xué)生提交每個作業(yè)的具體時間,受作業(yè)本身難度、工作量、作業(yè)規(guī)定的完成時間、學(xué)生對該門課程的喜愛程度等多重因素的影響。但是,從總體上來看,一個人的長期行為有其個人的習(xí)慣特點,每個學(xué)生提交作業(yè),也有其個人的提交習(xí)慣。

    考慮到作業(yè)提交的時間極有可能受作業(yè)規(guī)定完成總時長的影響,因此,我們計算每個作業(yè)完成總時間complete_day與該作業(yè)規(guī)定完成時間duration_day的比值,來衡量學(xué)生提交作業(yè)的拖延程度(如圖3所示)。

    圖2 學(xué)生作業(yè)完成天數(shù)頻數(shù)統(tǒng)計

    圖3 complete_day與duration_day的關(guān)系

    拖延程度系數(shù)d=complete_day/duration_day,d越大,代表作業(yè)提交時間越遲,具體情況如圖4所示。

    圖4 作業(yè)拖延程度曲線圖

    根據(jù)繪制的概率密度曲線圖和計算的結(jié)果來看,約73%的學(xué)生傾向于在作業(yè)規(guī)定上交期限的后半段時間完成作業(yè)。在前半段時期同完成的,僅占約27%的比例。要特別注意到,存在約11.54%的學(xué)生在超過規(guī)定的上交期限(拖延系數(shù)超過1)交作業(yè)。

    3)寬松的作業(yè)上交期限有誘惑學(xué)生犯“懶癌癥”的可疑。

    依據(jù)統(tǒng)計,作業(yè)指定完成的最長天數(shù)與學(xué)生提交該作業(yè)的距離天數(shù)有強正相關(guān)關(guān)系,關(guān)系系數(shù)為0.693。根據(jù)每個作業(yè)要求的完成時長與學(xué)生完成作業(yè)的時長強正相關(guān)關(guān)系,以及大多數(shù)學(xué)生喜歡拖延的統(tǒng)計結(jié)果,作為教師,可從以下幾點得到啟發(fā)。

    (1)作業(yè)規(guī)定的完成期限不宜過長。布置的期限過長,學(xué)生做作業(yè)的起始時間可能越遲。規(guī)定的期限越短,越有利于引導(dǎo)學(xué)生在短時間同通過做作業(yè)的方式及時復(fù)習(xí)學(xué)習(xí)課堂知識。

    (2)考慮設(shè)計激勵機制引導(dǎo)學(xué)生盡早完成作業(yè)。73%的學(xué)生喜歡在作業(yè)規(guī)定完成的后半段期限做作業(yè),若能通過激勵措施(如增加平時成績、公開表揚積極交作業(yè)的學(xué)生等),引導(dǎo)這部分學(xué)生通過作業(yè)及時復(fù)習(xí)課堂知識,將有利于極大提高整個班級的整體課堂教學(xué)質(zhì)量。

    (3)要特別留意作業(yè)拖延癥嚴重的學(xué)生,督促他們按時完成作業(yè)。作業(yè)拖延癥較為嚴重(拖延系數(shù)在1.5以上)的學(xué)生,極有可能是課程學(xué)習(xí)基礎(chǔ)差或者不愿意學(xué)習(xí)的“問題”學(xué)生,這些學(xué)生在課程期末考核中往往通不過。

    由此引出另一個問題,作業(yè)的布置期限最好是多長?除了個別綜合性較強,工作量較大等特殊情況的學(xué)習(xí)任務(wù)外,根據(jù)艾賓斯浩知識遺忘曲線以及課程按周排課的規(guī)律,建議教師布置作業(yè)的時間不宜超過7天。

    4)八成學(xué)生“循規(guī)蹈矩”完成作業(yè)。

    圖5 學(xué)生上交作業(yè)比例箱線圖

    圖5的統(tǒng)計結(jié)果表明:一半以上的學(xué)生作業(yè)提交比例達到75%,有25%的學(xué)生上交作業(yè)不到作業(yè)要求總量的一半;約有8成的學(xué)生能完成老師規(guī)定的大部分作業(yè)。

    3.2 學(xué)生學(xué)習(xí)時間規(guī)律分析

    1)每天后半天是多數(shù)人喜愛的學(xué)習(xí)時間。

    一般學(xué)生是完成作業(yè)就上交作業(yè)的,因此,上傳作業(yè)的時間即學(xué)生的學(xué)習(xí)時間。

    通過統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),在晚上學(xué)習(xí)的學(xué)生是最多的,其次是下午與上午,如圖6所示。從教學(xué)安排上分析原因,高校教學(xué)一般安排在白天,因此,大多數(shù)學(xué)生能自由安排的時間段主要是晚上??偟膩碚f,選擇后半天(下午與晚上)的時間段學(xué)習(xí),遠比前半天學(xué)習(xí)的學(xué)生多。

    圖6 學(xué)生一天學(xué)習(xí)時段統(tǒng)計

    2)自由充裕的周末學(xué)習(xí)時間不受學(xué)生青睞。

    另外,根據(jù)經(jīng)驗判斷,總的來看,大多數(shù)學(xué)生不喜歡在周末學(xué)習(xí),實際統(tǒng)計出來的數(shù)據(jù)也支持了這一觀點。如圖7所示,學(xué)習(xí)次數(shù)最少的時間分別是星期六、星期五、星期日。選擇在周末學(xué)習(xí)的,僅占了所有學(xué)習(xí)行為約22%左右,不到四分之一。這22%的學(xué)習(xí)行為中,約30%是因為已到作業(yè)截止日期的當(dāng)天或最后一天。因此,除了具有“被迫”學(xué)習(xí)可疑的行為外,利用周末進行課程學(xué)習(xí)的行為,僅占所有學(xué)習(xí)行為的16%以下。據(jù)統(tǒng)計,當(dāng)前高校本科生,其大學(xué)前三年平均每周學(xué)習(xí)課程有6~8門,按課程一般3~4學(xué)時/周來算,其周總學(xué)時25左右,需3~4天完成,再加上平時數(shù)不勝數(shù)的校園活動,因此,實際上每位學(xué)生能較完整地安排學(xué)習(xí)的時間段主要是周末。從數(shù)據(jù)庫查詢得到的信息可知,被統(tǒng)計的學(xué)生主要是工科類的學(xué)生。眾所周知,工科課程的難度相對較大,尤其是開發(fā)應(yīng)用類課程知識的學(xué)習(xí),由于程序代碼的調(diào)試往往較為耗時,因此需要相對較長的學(xué)習(xí)時間。統(tǒng)計出來的數(shù)據(jù)卻告訴我們這樣一個事實:能夠科學(xué)合理利用周末進行專業(yè)學(xué)習(xí)的學(xué)生并不多,這是否提示學(xué)生專業(yè)知識的學(xué)習(xí)積極性并不高?

    圖7 學(xué)生一周學(xué)習(xí)情況統(tǒng)計

    3.3 學(xué)生交流互動情況分析

    數(shù)據(jù)庫目前共有33 421位學(xué)生。在學(xué)者網(wǎng)里面共有3 793個學(xué)生在學(xué)者網(wǎng)上進行交流學(xué)習(xí),占比僅約11.9%。在這部分交流互動的學(xué)生中,其互動次數(shù)的頻次如圖8所示。

    圖8 學(xué)者網(wǎng)學(xué)生交流互動頻次

    從圖8可知,大多數(shù)學(xué)生的交流互動頻次為1~2次。由此可知,大多數(shù)學(xué)生愛當(dāng)課程學(xué)習(xí)平臺“潛水者”。根據(jù)統(tǒng)計,學(xué)生交流互動最熱門的前10名課程是:C語言程序設(shè)計、離散數(shù)學(xué)、高級語言程序設(shè)計、中職學(xué)科課程與教學(xué)論、大學(xué)計算機基礎(chǔ)、計算機應(yīng)用基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)庫前沿、教育研究方法、職業(yè)教育課程與教學(xué)論實驗。

    3.4 學(xué)生考勤情況統(tǒng)計分析

    1)風(fēng)雨兼程仍阻止不了八成學(xué)生按時上課的熱情。

    為了考查每個學(xué)生整體出勤情況,筆者將所有每個學(xué)生近3年來的數(shù)據(jù)進行匯總計算,得出學(xué)者網(wǎng)上所有學(xué)生的出勤數(shù)據(jù)(見圖9、圖10)。

    圖9 學(xué)生出勤率分布密度

    圖10 學(xué)生出勤率累積分布

    根據(jù)圖9學(xué)生出勤率分布密度曲線可知:大多數(shù)學(xué)生的出勤率較高,能達到94%以上;從整體上看,有81.6%的學(xué)生全勤,即約八成的學(xué)生嚴格遵守上課規(guī)定,堅持無請假曠課事件發(fā)生(如圖10所示)。

    2)下半年出勤比上半年好。

    如圖11所示,仔細觀察各學(xué)期的考勤狀態(tài)折線圖與條形圖,不難發(fā)現(xiàn),每學(xué)年的第1學(xué)期出勤率明顯高于第2學(xué)期,這些時間段分別對應(yīng)每年的下半年與上半年。換言之,下半年請假、遲到、曠課率要比上半年低一些。

    3)每學(xué)期第2~4個月的教學(xué)區(qū)間為缺勤重災(zāi)區(qū)。

    由于每年7月份與8月份基本是固定的暑假時間,沒有考勤記錄,如圖12所示,無此2個月份的考勤統(tǒng)計數(shù)據(jù)。橫向觀察以上3個條形圖,整體上講,曠課現(xiàn)象比請假與遲到要相對嚴重。每學(xué)期初(第一個月)與學(xué)期末(最后一個月)的考勤狀態(tài)比其他月份要好。

    而每年的3~5月份,是考勤狀態(tài)較糟糕的月份,對于遲到、曠課、請假這3個考勤狀態(tài),3~5月份累計人次占全年總?cè)舜蔚谋壤謩e為53.4%、39.9%、67.2%。

    值得注意的是每年曠課最嚴重的月份不在3~5月份中,而是12月,這可能受該月季節(jié)天氣寒冷、節(jié)假日多等因素的影響。

    綜合以上分析,對于重視考勤紀律等學(xué)風(fēng)建設(shè)的教學(xué)管理者來說,如想抓好學(xué)生的出勤率,可重點監(jiān)控每學(xué)期的第2~4個月的班級考勤,尤其是每年的3~5月份。

    4)導(dǎo)論類與程序設(shè)計語言類課程為學(xué)生曠課的主要課程。

    曠課不同于請假,曠課一般是學(xué)生非客觀原因的主觀行為,如果課程曠課現(xiàn)象較為嚴重:一方面,可能受學(xué)生個體影響;另一方面,每次開課曠課現(xiàn)象均較嚴重的課程,也可能是課程教學(xué)設(shè)計不當(dāng)?shù)男盘柼崾尽7治雠c研究曠課較嚴重的課程規(guī)律,為教學(xué)管理層重點抓好專業(yè)課程模塊教學(xué)工作具有指向引導(dǎo)作用[5]。

    由于個別學(xué)生在某門課程中可能存在多次曠課的情況,因此,與按曠課總?cè)舜魏饬繒缯n程度的指標(biāo)相比,從該課程的開課次數(shù)、每次曠課學(xué)生數(shù)占課程學(xué)生總數(shù)的比值這兩方面來綜合考核課程各學(xué)期的平均曠課率,更能體現(xiàn)該課程開課以來的曠課程度。由于數(shù)據(jù)表開設(shè)學(xué)期大于1次的只有開設(shè)次數(shù)為2的課程。因此,筆者從開課次數(shù)為2且具有曠課記錄的課程里面篩選出前10門課程,得到曠課程度排名前10的課程,分別為軟件項目管理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、C語言程序設(shè)計、面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及應(yīng)用、面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(Java)、傳感器原理與應(yīng)用、C#程序設(shè)計、線性代數(shù)、計算機應(yīng)用基礎(chǔ)——大數(shù)據(jù)與云計算。從以上“曠課學(xué)生數(shù)占比前10的課程”可以看出,占比最高的課程“軟件項目管理”,歷年學(xué)生逃課人數(shù)約42%,接近一半的學(xué)生有過逃課記錄。通過查詢,該門課學(xué)生總數(shù)158人,有曠課記錄的學(xué)生64人,開課累計次數(shù)2次,每次有3~4成的學(xué)生逃課。開課多次且學(xué)生曠課的比率仍然很高的話,一方面,提示該門課程的教學(xué)實施可能存在需要改進的地方;另一方面,相關(guān)專業(yè)學(xué)生的班風(fēng)學(xué)風(fēng)也有存在問題的可能性。

    圖11 每學(xué)期出勤情況統(tǒng)計

    圖12 每月缺勤情況對比

    根據(jù)平均每學(xué)期學(xué)生曠課比率排名,我們可以獲得曠課最嚴重的前10名課程分別屬于哪些類型的課程:導(dǎo)論類與程序設(shè)計語言類課程占了多數(shù);如果考慮全部有曠課記錄的課程,則導(dǎo)論類、開發(fā)應(yīng)用類、程序設(shè)計語言類課程,是曠課最為嚴重的前3類課程,占了所有曠課課程數(shù)的83%;較多同類型的課程均存在曠課,暗示這些類型的課程教學(xué)設(shè)計者可能需要改進和調(diào)整課程的教學(xué)方法與同容,吸引更多的學(xué)生投入學(xué)習(xí)。

    4 結(jié) 語

    以上為對學(xué)者網(wǎng)上2015年9月至2017年8月期間的學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析。通過對這些高校的學(xué)生的作業(yè)完成、學(xué)習(xí)時間、交流互動、考勤記錄等行為的分析,可以幫助我們對高校的學(xué)生學(xué)習(xí)狀況有較為客觀、全面的了解,對高校監(jiān)控與管理教學(xué)存在的統(tǒng)計難、信息不全等問題實現(xiàn)了極大的突破;另一方面,對學(xué)生學(xué)習(xí)行為分析提供的分析方案,同樣適用于針對某個大學(xué)學(xué)生學(xué)習(xí)行為的分析,為各個高校監(jiān)控與掌握該校學(xué)生學(xué)習(xí)行為提供了分析與挖掘思路,各高校教學(xué)管理者可從中得到借鑒與參考價值??偟膩碚f,本次分析方案的設(shè)計是對當(dāng)前高校把大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于教學(xué)監(jiān)控的一個創(chuàng)新。

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