宮華 徐送寧 袁樸玉
【摘要】在線開放課程是現(xiàn)代教育信息技術(shù)變革的重要標志,學生的學習效果是衡量在線課程教學質(zhì)量的重要指標.本文為充分考慮學生基礎(chǔ)差異性的影響,建立在線開放課程學習效果的Markov評價模型,能夠客觀、有效地評價在線開放課程的學習效果與教學質(zhì)量.
【關(guān)鍵詞】學習效果;開放課程;Markov評價
【基金項目】遼寧省普通高等教育本科教學改革研究項目(2018)
一、引?言
教育質(zhì)量與教育公平一直是高等教育長遠發(fā)展的重要問題,現(xiàn)代教育信息技術(shù)為教育改革和教育信息化提供了方向.教育部在2015年《關(guān)于加強高等學校在線開放課程建設(shè)應(yīng)用與管理的意見》中指出,鼓勵高校制訂在線開放課程教學質(zhì)量認定標準.在線開放課程的建設(shè)與應(yīng)用共享,對于信息技術(shù)與教育教學深度融合、推動高等學校教育教學改革與提升教學質(zhì)量具有重要意義.教育部在2018年《關(guān)于加快建設(shè)高水平本科教育,全面提高人才培養(yǎng)能力的意見》中提出,構(gòu)建線上線下相結(jié)合的教學模式,發(fā)揮慕課在提高質(zhì)量、促進公平方面的重大作用,規(guī)劃建設(shè)一批高質(zhì)量慕課,推出3000門國家精品在線開放課程,帶動課程建設(shè)水平的整體提升.因此,在線開放課程的質(zhì)量保障和質(zhì)量評價標準是課程建設(shè)成效的重要衡量指標.
在線課程質(zhì)量評價方法包括實驗評價法、調(diào)查分析評價法、指標體系分析法等,在課堂實施質(zhì)量評價的相關(guān)認定主要集中在課程設(shè)計、師資隊伍、課程建設(shè)技術(shù)、教學設(shè)計等方面.現(xiàn)階段的在線開放課程成績評定多數(shù)以結(jié)果性評價為主,任課教師由平時成績、期末考試成績給出學生最終成績.然而,針對同一門開放課程,不同學校學生的學習基礎(chǔ)不同、專業(yè)具有差異性,根據(jù)最終結(jié)果性考試成績?nèi)ピu價學生的學習效果則具有一定的片面性,無法真實、客觀地反映學生通過在線開放課程的學習的效果,無法科學地評價該課程對不同群體的教學效果.眾所周知,各校學生的考試成績除受所在學校教學水平與管理質(zhì)量等因素影響外,學生本身的學習基礎(chǔ)與個體差異對學習成績也有著重要的影響.為客觀、有效地評價開放課程的教學質(zhì)量和學生的學習效果,我們必須在課程評價中充分考慮學生基礎(chǔ)差異這一關(guān)鍵性因素.由于Markov評價方法可以根據(jù)被評價對象的相關(guān)數(shù)據(jù)實現(xiàn)定量評價,不需要大量的前期實驗統(tǒng)計數(shù)據(jù),因此,根據(jù)學生的基礎(chǔ)學習數(shù)據(jù),基于Markov過程建立在線課程教學質(zhì)量評價模型,能夠解決在線開放課程教學質(zhì)量與學習效果的差異性影響.由于在線開放課程建設(shè)資源較多,根據(jù)在線開放課程教育活動的特點和教學質(zhì)量評價的需要,本文主要研究Markov模型在開放課程教學質(zhì)量評價中的應(yīng)用.
二、Markov評價模型
Markov評價基于先修課程成績與開展開放課程施教后的成績兩個狀態(tài),是建立在施教前后系統(tǒng)“狀態(tài)”和“狀態(tài)轉(zhuǎn)移”概念上的動態(tài)隨機評價模型.將先修課程成績作為初始狀態(tài),在線開放課程施教后的課程成績作為轉(zhuǎn)移后的狀態(tài),建立狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣,根據(jù)學生考試成績的變化情況來評價課程建設(shè)的教學效果與學生的學習效果.
三、實例分析
數(shù)學是各高校教學質(zhì)量評價的主要觀測點,為驗證Markov評價模型對在線開放課程的教學質(zhì)量評價的有效性,本文選取兩所學校在線開放課程的成績,來評價學生的學習效果及課程的教學效果.下面以高等數(shù)學(下)的成績?yōu)閷W生先修課程基礎(chǔ),驗證第三學期開展概率論在線開放課程后的學習效果.根據(jù)數(shù)據(jù)計算甲校的概率論平均成績?yōu)?9.6分,而乙校的平均成績?yōu)?0.3分.由上面的計算結(jié)果大多數(shù)人通常會認為甲校的教學質(zhì)量好于乙校,但兩所學校學生原有數(shù)學基礎(chǔ)存在較大差異,其中甲校學生高等數(shù)學(下)的成績平均分為75.34分,而乙校的學生僅為64.8分.設(shè)定等級分值:A級為100分,B級為80分,C級為60分,D級為40分,E級為20分.為客觀評價兩所學校的學習效果,應(yīng)用上述Markov過程進行評價,結(jié)果如下:
根據(jù)施教后學生成績變動表,可得兩校轉(zhuǎn)移概率矩陣分別為:
根據(jù)平穩(wěn)分布性質(zhì)求解,可以得出甲校平穩(wěn)分布為(0.144,0.196,0.245,0.295,0.121),乙校平穩(wěn)分布為(0.277,0.334,0.204,0.109,0.076).根據(jù)等級標準可得兩所學校該門課程學習效果量化值為58.98和 72.86.由此可以看出,雖然甲校學生成績平均分高于乙校成績,但乙校在線課程學習效果量化值高于甲校.該案例表明,充分考慮學生基礎(chǔ)差異,建立Markov評價模型,可以有效評價不同學校使用在線開放課程的學習效果.
四、結(jié)束語
本文建立Markov評價模型針對在線開放課程學習效果進行評價,衡量不同高校開展的同一門開放課程的教學質(zhì)量,能夠有效消除不同學校之間學生基礎(chǔ)差異因素的影響.該模型可以有效評價學生學習產(chǎn)出成績與能力達成度,能客觀地反映學生在在線開放課程學習中的全面學習產(chǎn)出狀態(tài),評價使用在線開放課程的學習效果與教學質(zhì)量的提高度,從而為在線開放課程的持續(xù)改進提供重要依據(jù)和數(shù)據(jù)支持.
【參考文獻】
[1]吳巖.建好用好學好國家精品在線開放課程努力寫好高等教育“奮進之筆”[J].中國大學教學,2018(01):7-9.
[2]方旭.國家精品在線開放課程認定的實證分析[J].中國高教研究,2018(07):98-103.
[3]楊曉宏,周海軍,周效章,等.國內(nèi)在線課程質(zhì)量認定研究述評[J].電化教育研究,2019(06):50-57.
[4]李運福,楊曉宏,周效章.我國在線課程評價研究熱點可視化分析與啟示[J].中國遠程教育,2018(07):72-80.
[5]姚凱,李思志,李艷紅,等.MOOC 評價模型研究[J].復(fù)旦教育論壇,2017(03):65-71.
[6]馮雪松,于青青,李曉明.在實踐中探索MOOC評價體系[J].中國大學教學,2015(10):72-81,85.