學(xué)習(xí)分析技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用研究

張素珍 單振芳

摘要：該文以石家莊郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院2016、2017級(jí)移動(dòng)互聯(lián)專業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)《JSP網(wǎng)站設(shè)計(jì)》課程為例，利用學(xué)習(xí)分析技術(shù)對(duì)高職信息類課程研究進(jìn)行精準(zhǔn)教學(xué)分析，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了教學(xué)設(shè)計(jì)、實(shí)施、反饋與改進(jìn)，對(duì)于高職教學(xué)具有一定的借鑒意義。

關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)分析;精準(zhǔn)教學(xué);高職

中圖分類號(hào)：TP311文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2020）27-0159-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

1 引言

學(xué)習(xí)分析技術(shù)已經(jīng)成為近幾年影響教育領(lǐng)域的關(guān)鍵趨勢(shì)之一?；诖髷?shù)據(jù)的學(xué)習(xí)分析能夠基于全方位、全程化的數(shù)據(jù)進(jìn)行有證據(jù)的分析，深入分析和發(fā)掘隱藏的學(xué)習(xí)需求，為教學(xué)評(píng)價(jià)提供真實(shí)客觀的數(shù)據(jù)來源，擺脫以往依靠經(jīng)驗(yàn)主義所造成的模糊、不準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)方式，進(jìn)行科學(xué)、精準(zhǔn)、量化的教學(xué)評(píng)價(jià)，有利于全面發(fā)揮評(píng)價(jià)的鑒定、導(dǎo)向、診斷和激勵(lì)等功能，更有效地支持教學(xué)反饋及個(gè)性化學(xué)習(xí)，有利于教師和學(xué)生了解學(xué)習(xí)過程，實(shí)施差異化學(xué)習(xí)方案，為精準(zhǔn)教學(xué)提供依據(jù)，對(duì)于提高教學(xué)質(zhì)量具有重要作用。學(xué)習(xí)分析技術(shù)涵蓋的范圍比較廣，是統(tǒng)籌運(yùn)用信息技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)等相關(guān)技術(shù)手段綜合而成的分析技術(shù)。

在此背景下，本文以石家莊郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)系的《JSP網(wǎng)站設(shè)計(jì)》課程為例，以信息技術(shù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)相結(jié)合，研究高職學(xué)生的先導(dǎo)課程與后續(xù)課程的關(guān)聯(lián)模型，根據(jù)模型設(shè)計(jì)靈活的教學(xué)策略，從而更好地支撐精準(zhǔn)教學(xué)的開展。

2 分析準(zhǔn)備

2.1 分析工具

本文利用SPSS 25進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析。SPSS是一款主流的數(shù)據(jù)分析工具，SPSS具有界面友好、操作簡(jiǎn)單、適用性好、算法隱藏、接口完善等特點(diǎn)，適合社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)分析。

2.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

分析《JSP網(wǎng)站設(shè)計(jì)》與其他課程的關(guān)聯(lián)關(guān)系，需要涉及兩種類型的數(shù)據(jù)：學(xué)生基本信息和課程成績(jī)信息，其中，學(xué)生基本信息數(shù)據(jù)應(yīng)來源于學(xué)工系統(tǒng)，課程成績(jī)信息來源于教務(wù)系統(tǒng)。我院通過數(shù)字校園的建設(shè)，已經(jīng)將兩個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成到數(shù)據(jù)中心，形成了學(xué)生視圖。從學(xué)生視圖中獲取計(jì)算機(jī)系移動(dòng)互聯(lián)專業(yè)2017和2018級(jí)學(xué)生為研究樣本進(jìn)行建模分析。將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中導(dǎo)出到Excel中，因進(jìn)行課程的相關(guān)性分析需要標(biāo)度類數(shù)據(jù)，而導(dǎo)出的各科成績(jī)?yōu)槲谋拘?，首先需要將各科?shù)據(jù)調(diào)整為數(shù)字型，并設(shè)置為標(biāo)度類數(shù)據(jù)，以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

3 數(shù)據(jù)建模

3.1斯皮爾曼相關(guān)性分析

做各課程的相關(guān)分析，首先需檢查數(shù)據(jù)是否呈正態(tài)分布。利用SPSS統(tǒng)計(jì)描述和PP圖功能分析得知，JAVA程序設(shè)計(jì)和計(jì)算機(jī)文化基礎(chǔ)不呈現(xiàn)正態(tài)分布，不適合利用皮爾遜方法，因此采用斯皮爾曼進(jìn)行相關(guān)性分析，具體分析結(jié)果如表1所示。

由表l可知，JSP網(wǎng)站設(shè)計(jì)與英語I、基礎(chǔ)數(shù)學(xué)、軍事理論、思想道德修養(yǎng)與法律基礎(chǔ)、JAVA程序設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)、靜態(tài)網(wǎng)站制作等課程在001的顯著性上的相關(guān)系數(shù)為0.615**，0.621** 0.317**. 0.432**. 0.612**. 0.548**. 0.572**，說明JSP網(wǎng)站設(shè)計(jì)與英語I、基礎(chǔ)數(shù)學(xué)、JAVA程序設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)、靜態(tài)網(wǎng)站制作屬于較高強(qiáng)度相關(guān)，而與軍事理論、思想道德修養(yǎng)與法律基礎(chǔ)屬于中強(qiáng)度相關(guān)。同時(shí)，JAVA程序設(shè)計(jì)與英語I和基礎(chǔ)數(shù)學(xué)在001的顯著性上的相關(guān)系數(shù)為0.560**和0.619**，即此三門課程的相關(guān)程度較高，使得他們共同作用于JSP網(wǎng)站設(shè)計(jì)的成績(jī)時(shí)可能會(huì)有共線性。為進(jìn)一步科學(xué)地分析各科課程共同作用情況下對(duì)JSP網(wǎng)站設(shè)計(jì)課程的影響性，我們建立線性回歸模型進(jìn)行分析。

3.2 線性回歸模型

3.2.1 變量選擇

根據(jù)斯皮爾曼相關(guān)分析結(jié)果，軍事理論、思想道德修養(yǎng)與法律基礎(chǔ)屬于中強(qiáng)度相關(guān)，做線性回歸模型時(shí)可排除此兩門課程，而英語I、基礎(chǔ)數(shù)學(xué)、JAVA程序設(shè)計(jì)三門可能存在共線性的課程尚難以取舍，待下一步分析后進(jìn)行確定。因此，初步建立線性回歸模型時(shí)，自變量選取為英語I、基礎(chǔ)數(shù)學(xué)、JAVA程序設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)、靜態(tài)網(wǎng)站制作;因變量為JSP網(wǎng)站設(shè)計(jì)。

3.2.2 初步建立模型

在SPSS中利用以上數(shù)據(jù)建立線性回歸模型后，得到的線性回歸模型系數(shù)如表2所示。

3.2.3 修正模

以英語I、基礎(chǔ)數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)、靜態(tài)網(wǎng)站制作為自變量再次建立線性回歸模型，分析結(jié)果如下表所示。

上表顯示Anova顯著性結(jié)果為0.000，小于0.05，說明接受假設(shè)，即本次建立的模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。線性模型系數(shù)中各科成績(jī)的顯著性結(jié)果分別為0.005、0.030、0.049、0.005，均小于005，即各科課程對(duì)于JSP網(wǎng)站設(shè)計(jì)均有作用，不需要再進(jìn)行變量調(diào)整。

設(shè)因變量為JSP網(wǎng)站設(shè)計(jì)的成績(jī)?yōu)関，影響因變量的自變量的英語、基礎(chǔ)數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)和靜態(tài)網(wǎng)站制作分別為X1，X2，X3，X4，線性回歸模型為：

y=-15 .149+0.324X1+0.322X2+0.231X3+0.274X4

根據(jù)模型，對(duì)JSP網(wǎng)站設(shè)計(jì)影響最大的是英語影響系數(shù)為0.324，其次為基礎(chǔ)數(shù)學(xué)，影響系數(shù)為0.322，之后才是靜態(tài)網(wǎng)站制作和計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)，影響系數(shù)為0.274和0.231。

如保證模型能真正成立，還需要檢查模型的Durbin-Wat-son系數(shù)和共線性情況。由上表可知，本模型的Durbin-Watson系數(shù)為1.828，接近于經(jīng)驗(yàn)值2，說明殘差具有獨(dú)立性;同時(shí)進(jìn)一步分析標(biāo)準(zhǔn)化殘差的直方圖和散點(diǎn)圖，結(jié)果表明殘差呈正態(tài)分布。本模型的各項(xiàng)VIF值分別為1.831、2.036、1.369、1.384，均小于20，各項(xiàng)共線性診斷條件索引分別14.935、18.178、22.881、29.224，均小于100，說明該模型的各項(xiàng)自變量沒有明顯的共線性。根據(jù)以上分析，整體模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

4 結(jié)果分析

根據(jù)數(shù)據(jù)建模分析結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)，與一般情況下的認(rèn)知不同，JSP網(wǎng)站設(shè)計(jì)與專業(yè)相關(guān)的JAVA程序設(shè)計(jì)課程相關(guān)性不大，與靜態(tài)網(wǎng)站制作相關(guān)性也不是最大，反而是基礎(chǔ)學(xué)科的英語和數(shù)學(xué)影響最大。結(jié)合教學(xué)過程的經(jīng)驗(yàn)分析，得出結(jié)論為：第一，JAVA程序設(shè)計(jì)的課程與英語和數(shù)學(xué)的相關(guān)性也比較大，因此在JSP網(wǎng)站設(shè)計(jì)反倒體現(xiàn)不出其影響;第二，英語和數(shù)學(xué)作為基礎(chǔ)學(xué)科，對(duì)于信息類課程的整體影響都比較大，其中，英語的影響超過我們?nèi)粘ＵJ(rèn)知的數(shù)學(xué)的影響，很大原因是因?yàn)镴SP網(wǎng)站設(shè)計(jì)課程中涉及很多類名稱、關(guān)鍵字和錯(cuò)誤提示，英語單詞成為編程類課程入門的攔路虎，使得部分學(xué)生剛開始即產(chǎn)生了畏難情緒，導(dǎo)致后續(xù)學(xué)習(xí)有些跟不上。

5 教學(xué)改進(jìn)與反思

根據(jù)以上模型分析結(jié)果，在教學(xué)過程中，采取如下教學(xué)措施：

1）分析學(xué)生的英語和數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)成績(jī)，找出需要重點(diǎn)關(guān)注的學(xué)生名單，在課上有針對(duì)性地進(jìn)行提問和輔導(dǎo)答疑。

2）在課上著重對(duì)英文單詞的強(qiáng)化，要求學(xué)生不斷背誦關(guān)鍵字和類名的寫法，將重要錯(cuò)誤的英文提示信息整理后發(fā)給學(xué)生進(jìn)行，并專門針對(duì)性地進(jìn)行測(cè)試。

3）盡量簡(jiǎn)化數(shù)學(xué)邏輯性要求較高的難題，做到由淺及深、逐步深化，避免一開始難度太大導(dǎo)致學(xué)生失去信心，同時(shí)在課上補(bǔ)充相關(guān)的數(shù)學(xué)知識(shí)。

4）在教學(xué)過程中，遇到對(duì)于Windows的操作和靜態(tài)網(wǎng)站中常用語法時(shí)，再次強(qiáng)化講解，以夯實(shí)本課的基礎(chǔ)。

經(jīng)過以上研究和教學(xué)過程，2019年各專業(yè)的JSP網(wǎng)站設(shè)計(jì)課程的學(xué)習(xí)成績(jī)均取得了不小進(jìn)步，一些比較重要知識(shí)點(diǎn)的錯(cuò)誤率有了明顯的下降，取得了較好的教學(xué)效果。同時(shí)也表明，將教育大數(shù)據(jù)及學(xué)習(xí)分析技術(shù)，對(duì)于推動(dòng)教學(xué)改革、提升教學(xué)質(zhì)量具有積極作用。

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【通聯(lián)編輯：朱寶貴】

作者簡(jiǎn)介：張素珍（1972-），女，副教授，河北邢臺(tái)人，本科，主要研究方向?yàn)闄C(jī)構(gòu)管理與信息化、計(jì)算機(jī)教學(xué)。