線上學(xué)習(xí)行為中影響課程學(xué)習(xí)效果的因素分析
——以管理信息系統(tǒng)課程為例

李會，胡笑梅，魏瑞斌

(安徽財經(jīng)大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，教育領(lǐng)域也在探索“互聯(lián)網(wǎng)+教育”新模式，越來越多的課程嘗試在保留傳統(tǒng)課堂教學(xué)優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，將一部分教學(xué)活動放入網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺，要求學(xué)生在線學(xué)習(xí)相關(guān)內(nèi)容。這種模式就是現(xiàn)在較為流行的“SPOC+MOOC”教學(xué)模式[1,2]。而由于在線學(xué)習(xí)的自主性、開放性等特點(diǎn)，學(xué)生的學(xué)習(xí)動機(jī)、學(xué)習(xí)態(tài)度很難全面監(jiān)控，學(xué)習(xí)效果一直以來備受爭議[3]。為進(jìn)一步探究“SPOC+MOOC”教學(xué)模式的學(xué)習(xí)效果，文章以安徽財經(jīng)大學(xué)管理信息系統(tǒng)課程為例，將線上學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)與卷面成績進(jìn)行綜合分析，探討影響學(xué)生卷面成績的關(guān)鍵性因素，以此為后期線上課程模塊設(shè)計提供借鑒[4-6]。

1 數(shù)據(jù)采集與處理

管理信息系統(tǒng)課程是安徽財經(jīng)大學(xué)經(jīng)管類學(xué)科基礎(chǔ)課程，是一門涵蓋了計算機(jī)科學(xué)、管理學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、社會學(xué)、信息科學(xué)等多學(xué)科的綜合性課程。該門課程一方面培養(yǎng)學(xué)生應(yīng)用信息技術(shù)進(jìn)行管理信息處理和管理信息系統(tǒng)開發(fā)及組織實施的能力；另一方面注重培養(yǎng)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、解決問題的能力以及嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膭?chuàng)新創(chuàng)業(yè)思維能力。2015年，安徽財經(jīng)大學(xué)管理信息系統(tǒng)課程獲批“省級大規(guī)模在線課程”立項，課程組在“e會學(xué)”平臺上開通該門課程在線平臺，并將線上教學(xué)納入課程教學(xué)的一部分，開展“SPOC+MOOC“的教學(xué)模式，通過線上線下互動的教學(xué)模式，提高課堂教學(xué)效果[4]。

文章以管理信息系統(tǒng)課程為例，采集了近兩年來學(xué)生在線學(xué)習(xí)情況，如學(xué)生性別、線上學(xué)習(xí)進(jìn)度、線上作業(yè)完成情況、線上考試完成情況等數(shù)據(jù)，共計1126條記錄。結(jié)合期末試卷考試成績，運(yùn)用多元線性回歸模型、決策樹模型,對學(xué)生課程學(xué)習(xí)效果與在線學(xué)習(xí)動機(jī)進(jìn)行分析，探討影響學(xué)生學(xué)習(xí)效果的主要因素，并在此基礎(chǔ)上對提高課程教學(xué)效果給出相應(yīng)的建議。

2 模型構(gòu)建

2.1 回歸模型基本理論

多元線性回歸模型分析是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。具體多元線性回歸模型的公式如下：

Yi=β1+β1X1+β2X2+β3X3+……+βnXn

其中Y為因變量，Xi是自變量，β是偏回歸系數(shù)，表示其他自變量不變時，某一自變量所引起因變量變化的比率。文章以實際線上平臺學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)、學(xué)生性別、課程卷面成績作為樣本，在樣本數(shù)據(jù)中引入4個指標(biāo)作為自變量，即：X1-性別，X2-線上學(xué)習(xí)進(jìn)度，X3-線上作業(yè)成績，X4-線上考試成績，將課程卷面成績作為因變量，以此從一系列候選影響因素中篩選出影響學(xué)生卷面成績的主要指標(biāo)。

2.2 多元線性回歸模型構(gòu)建

文章將數(shù)據(jù)導(dǎo)入至SPSS中，選擇線性回歸構(gòu)建回歸模型。將性別、線上學(xué)習(xí)進(jìn)度、線上作業(yè)成績、線上考試成績作為自變量，課程卷面成績作為因變量，構(gòu)建多元線性回歸模型。以此找出對課程卷面成績的關(guān)鍵性影響因素。具體結(jié)果如表1所示：

表1 影響卷面成績的因素分析

在上表中給出了回歸方程中的常數(shù)項、回歸系數(shù)的估計值和檢驗結(jié)果，可見常數(shù)項為68.343，四個自變量的回歸系數(shù)分別為7.796，0.022，-0.013，0.112。同時，線上作業(yè)情況的P值遠(yuǎn)大于0.05,因此不應(yīng)該被納入方程。因此，本文僅以性別、線上學(xué)習(xí)進(jìn)度、線上考試成績作為自變量，再次構(gòu)建回歸模型，結(jié)果如表2所示。

表2 影響卷面成績的主要因素分析

構(gòu)建出的回歸方程如下：

卷面分=67.917+7.811*性別+0.022*線上學(xué)習(xí)進(jìn)度+0.107*線上考試情況

從上述回歸方程可以看出卷面成績與性別高度相關(guān)，與課程進(jìn)度完成情況、線上考試得分正相關(guān)。

學(xué)生的性別(X1)的系數(shù)為7.811，即在其他因素不變的情況下，性別會對所學(xué)課程成績產(chǎn)生較大影響。從表2可知，性別對課程卷面成績貢獻(xiàn)價值達(dá)7.811。表明學(xué)生的性別是影響課程卷面成績的重要因素。

學(xué)生的線上學(xué)習(xí)進(jìn)度(X2)的系數(shù)為0.022，即在其他因素不變的情況下，學(xué)生線上學(xué)習(xí)進(jìn)度情況對所學(xué)課程成績產(chǎn)生一定影響。從表2可知，線上學(xué)習(xí)進(jìn)度對課程卷面成績貢獻(xiàn)價值為0.022。表明學(xué)生的線上平臺學(xué)習(xí)進(jìn)度情況對課程卷面成績起到一定程度的影響，但影響效果不突出。

學(xué)生的線上測試完成情況(X4)的系數(shù)為0.107，即在其他因素不變的情況下，學(xué)生線上測試完成情況也會對所學(xué)課程成績產(chǎn)生顯著影響。從表2可知，線上學(xué)習(xí)完成情況對課程卷面成績貢獻(xiàn)價值為0.107。表明學(xué)生的線上平臺測試完成情況對課程卷面成績起到促進(jìn)作用。

學(xué)生的線上作業(yè)完成情況(X3)沒有經(jīng)過顯著性檢驗，說明這個指標(biāo)對卷面成績的取得影響不大。

模型建立之后，該模型預(yù)測的精準(zhǔn)度如何，數(shù)據(jù)是否能夠滿足回歸模型的使用條件，需要進(jìn)一步驗證。

通過“Durbin-Watson”進(jìn)行模型匯總，觀察統(tǒng)計量具體取值情況，模型整體效果如表3。

表3 模型整體效果

該模型中“Durbin-Watson”取值為1.927，根據(jù)相應(yīng)統(tǒng)計用表，該統(tǒng)計量的取值在0～4之間，基本說明殘差間相互獨(dú)立。

同時通過殘差分布的“直方圖”和“正態(tài)概率圖”，驗證模型是符合正態(tài)分布。

圖1 模型殘差直方圖和正態(tài)概率圖

2.3 決策樹模型構(gòu)建

文章通過回歸模型得到了基本的分析結(jié)果，現(xiàn)借助決策樹模型對影響課程卷面成績的自變量進(jìn)行深入分析，以此來探索各個變量之間的關(guān)聯(lián)性，并將結(jié)果與回歸模型進(jìn)行對比分析，驗證模型的準(zhǔn)確性。

將數(shù)據(jù)導(dǎo)入至SPSS后，選擇分類功能下的樹模型，將卷面成績轉(zhuǎn)換為優(yōu)秀(90分以上)、良好(80-90分)、中等(70-80分)、及格(60-70分)、不及格(60分以下)五個因變量，性別及線上學(xué)習(xí)行為作為自變量，構(gòu)建決策樹模型。

圖2 決策樹模型的分析結(jié)果

從模型的分布情況來看，性別作為對卷面成績影響最大的自變量被首先用于拆分節(jié)點(diǎn)，性別為女，優(yōu)秀等級有311例，良好等級有353例，而性別為男時，優(yōu)秀等級僅有35例，良好126例，這充分說明該門課程卷面成績?nèi)〉昧己眉墑e以上的大多是女生占比較大，這跟財經(jīng)類院校學(xué)生構(gòu)成結(jié)構(gòu)不無關(guān)系。

隨后，節(jié)點(diǎn)3中，又按照線上考試情況進(jìn)行第二次拆分，將節(jié)點(diǎn)2分為3個子集，其中線上考試成績90.4分以上學(xué)生的中，卷面成績“良好”等級以上的同學(xué)占到359例，而線上成績低于80.7分，卷面成績“良好”等級以上同學(xué)僅有32例。節(jié)點(diǎn)1并未按照線上考試成績拆分，這里可能存在兩個方面的原因：節(jié)點(diǎn)1因為樣本量較小而未繼續(xù)拆分；線上考試情況在節(jié)點(diǎn)1中并無作用。

從樹型模型上看，性別、線上考試情況、線上學(xué)習(xí)進(jìn)度對最終成績的取得起到一定的影響作用，這與回歸分析中的結(jié)論基本保持一致。

3 結(jié)論與討論

文章以管理信息系統(tǒng)課程為例，將線上學(xué)習(xí)平臺采集到的學(xué)生學(xué)習(xí)行為的數(shù)據(jù)與卷面成績進(jìn)行分析，構(gòu)建了多元線性回歸模型與決策樹模型，得出影響學(xué)生卷面成績的關(guān)鍵性因素。通過上述兩個模型可以看出，影響管理信息系統(tǒng)卷面成績的關(guān)鍵因素為性別、線上平臺考試情況，線上平臺學(xué)習(xí)進(jìn)度情況有一定影響，而線上作業(yè)完成情況給卷面成績帶來了負(fù)面影響。根據(jù)文章分析得出如下結(jié)論：1.學(xué)校及課程性質(zhì)：由于安徽財經(jīng)大學(xué)是一所以經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、法學(xué)為主的多科性大學(xué)，男女生比例為3：7。管理信息系統(tǒng)課程作為面向經(jīng)管類同學(xué)開設(shè)的學(xué)科基礎(chǔ)課，存在女多男少的現(xiàn)象。另外，在對相關(guān)任課教師的調(diào)研中，普遍反映課堂中女生學(xué)習(xí)更加認(rèn)真。因此，性別對學(xué)生卷面成績起到關(guān)鍵性作用也是客觀實際的一種反映。2.根據(jù)線上平臺各模塊設(shè)計比例可知，網(wǎng)絡(luò)得分主要由線上學(xué)習(xí)進(jìn)度、線上作業(yè)完成情況和線上考試情況組成。在這三塊的分?jǐn)?shù)中，線上考試得分占50%，線上作業(yè)完成情況占30%，線上學(xué)習(xí)進(jìn)度占20%。由于權(quán)重上的差異，導(dǎo)致更多的學(xué)生把重心放在線上考試上，而忽視了其他兩個環(huán)節(jié)。針對線上作業(yè)情況，由于作業(yè)次數(shù)共計13次，且題量較大，較多同學(xué)沒有堅持完成。另一方面，通過對學(xué)生的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，很多同學(xué)對待線上作業(yè)態(tài)度不端正，存在相互借鑒答案的現(xiàn)象。線上作業(yè)完成質(zhì)量較高的同學(xué)，未必對課程基本知識掌握較好。因此，為了進(jìn)一步提高學(xué)生學(xué)習(xí)效果，加快課程線上線下教學(xué)模式建設(shè)，課程組團(tuán)隊?wèi)?yīng)進(jìn)一步多維度，全方位的深化課程教學(xué)模式改革，不斷優(yōu)化線上教學(xué)平臺資源?，F(xiàn)提出以下意見：1.課程作業(yè)貴在質(zhì)量而非數(shù)量：課題組在設(shè)計線上作業(yè)的過程中，可設(shè)置關(guān)卡作業(yè)，將作業(yè)有效分布在每個知識點(diǎn)，同時注意題量的設(shè)計，避免讓學(xué)生產(chǎn)生厭學(xué)的情緒，多設(shè)置線上互動型作業(yè)。2.注重調(diào)動男生學(xué)習(xí)積極性：由于財經(jīng)類院校存在女多男少的現(xiàn)象，且男生更容易受到網(wǎng)絡(luò)游戲等的影響，因此，課程組教師在課程教學(xué)中，應(yīng)該多關(guān)注男生學(xué)習(xí)情況，激發(fā)其學(xué)習(xí)興趣和積極性。