高校學生學習行為量化評估體系構建及研究分析

王琳 李廣玉 紀奕欣 王濤

摘 要 2020年春季全國高校響應國家號召，廣泛開展遠程學習、線上教學。遠程教學使得教學管理者不能直接接觸感知學生學習行為，給客觀評估學生表現(xiàn)帶來了一定困難。本文致力于建立一套高校學生學習行為量化評估體系，通過采集學生日常表現(xiàn)因子，建立學生學習行為表現(xiàn)數(shù)據(jù)集，進而對有損學生日常表現(xiàn)的表現(xiàn)因子進行損益賦值，建立學習行為損益因子實時量化評估模型。通過該模型評估學生集體對相應科目的整體表現(xiàn)以及單個學生的個人表現(xiàn)，完成對學生集體和學生個人培養(yǎng)全過程實時表現(xiàn)的精細化分析，利于精準施策、管控預警。

關鍵詞 學生學習行為 量化評估 遠程學習保障 管控預警

中圖分類號：G645 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A ? ?DOI：10.16400/j.cnki.kjdkx.2020.12.086

Abstract In the spring of 2020， colleges and universities across the country will respond to the call of the state and widely carry out distance learning and online teaching. Distance teaching makes teaching managers unable to directly contact and perceive students' learning behavior， which brings some difficulties to objectively evaluate students' performance. This paper is committed to the establishment of a quantitative evaluation system of college students' learning behavior. By collecting students' daily performance factors， the data set of students' learning behavior performance is established， and then the profit and loss of performance factors that damage students' daily performance are assigned， and the real-time quantitative evaluation model of learning behavior profit and loss factors is established. The model is used to evaluate the overall performance of the student group on the corresponding subjects and the individual performance of the individual student， and complete the fine analysis of the real-time performance of the whole process of student collective and individual training， which is conducive to accurate policy implementation， control and early warning.

Keywords students' learning behavior; quantitative evaluation; distance learning guarantee; control and early warning

0 引言

2020年上半年突如其來的狀況致使全國高校未能如期開學，響應國家“停課不停學”的號召，各大高校均提供了優(yōu)質(zhì)學習資源，供給學生居家進行遠程自主學習。[1]與以往傳統(tǒng)線下教育相比，遠程教育具備教學視頻可多次查閱、學習時間比較靈活、學習資料更為豐富等優(yōu)勢，[2，3]然而由于教師、輔導員無法與學生當面接觸，相較于線下教育，線上教育使得學校教學管理者對學生表現(xiàn)的直觀感知變得困難，進而導致學生學習行為表現(xiàn)不易被直觀采集，給教學管理者及時發(fā)現(xiàn)學生問題帶來了較大困難。[4]在遠程授課背景下，各大高校都十分重視對學生心理的關注與學業(yè)、生活的指導，由于缺乏了解學生具體表現(xiàn)及問題的科學渠道，在與學生的交流互動時，也難以根據(jù)學生具體表現(xiàn)及存在的問題進行針對性的指導。

本研究針對遠程學習期間學生狀態(tài)不易被追蹤的特點，致力于建立一套科學化的高校學生學習行為表現(xiàn)量化評估體系，不僅可以在遠程學習背景下科學評估學生的綜合表現(xiàn)，輔助給出學生發(fā)展精細化指導意見，也能在學生正常授課情況下，建立學生表現(xiàn)數(shù)據(jù)庫，充分利用大量數(shù)據(jù)挖掘?qū)W生個性化特點，[5]輔助對學生開展精準思政教育，推動思政體系精準化、科學化。本文的具體研究內(nèi)容包括學生學習行為表現(xiàn)數(shù)據(jù)集的建立、學習行為損益因子實時量化評估模型建立及實例分析。

1學生學習行為表現(xiàn)數(shù)據(jù)集

構建學生學習行為表現(xiàn)量化評估模型，首先應構建科學全面反映學生的表現(xiàn)的數(shù)據(jù)集。通過本次遠程教育實踐，本研究歸納了幾大類可以有效反映學生表現(xiàn)的數(shù)據(jù)因子，現(xiàn)總結如下：

（1）居家表現(xiàn)因子。在遠程學習期間，家長是學生日常表現(xiàn)最直觀的觀察者，可以輔助學校對學生的行為表現(xiàn)進行直觀評價，幫助教學管理者對學生進行全面了解評估。本研究篩選了能夠反映學生表現(xiàn)的五類指標：學生每周平均每天學習時長、學生學習任務完成情況評價、學生自主學習狀態(tài)評價、學生作息習慣狀態(tài)評價、對學生本周總體評價。

（2）課業(yè)完成質(zhì)量表現(xiàn)因子。居家表現(xiàn)因子是經(jīng)由家長對學生表現(xiàn)進行反饋采集，本研究引入課業(yè)完成質(zhì)量表現(xiàn)因子，包括教學視頻觀看情況和課程作業(yè)及小測完成情況。

（3）學校幫扶措施利用表現(xiàn)因子。本研究認為幫扶對象是否主動參加相關幫扶活動也是其表現(xiàn)的重要方面，然而如果學生自身現(xiàn)狀已經(jīng)到達需要進行幫扶干預的程度，然而其仍不能有效利用相關幫扶措施，這說明學生表現(xiàn)存在一定問題。

2 學習行為損益因子實時量化評估模型建立及實例分析

本研究將學生學習行為表現(xiàn)的量化方向歸納為各科課程學習表現(xiàn)、幫扶措施利用表現(xiàn)、單人總體學習表現(xiàn)三方面，以此為基礎建立學生學習行為量化評估模型。模型采用負相關建模思路，即將有損學生學業(yè)表現(xiàn)的行為記為出現(xiàn)一次損益因子，根據(jù)損益因子的高低來表觀學生學習行為的損害程度，對于學生行為損益因子較高，則表觀學生表現(xiàn)欠佳，需要進行指導干預。

本研究對應學生學習行為表現(xiàn)的三個量化方向?qū)p益因子分為課程損益因子、幫扶措施損益因子、單人總體損益因子，依此建立學生學習行為損益因子量化評估模型。本模型可根據(jù)實時各類行為數(shù)據(jù)變化，實時反映學生學習行為表現(xiàn)情況。結合實例介紹如下：

本文研究者所在的學生集體收集了來自大一上學期成績、助教、家長、小灶、騰訊課堂四部分的17個類別的數(shù)據(jù)，其中包括秋季學期平均分、數(shù)分助教反饋、工圖助教反饋、大物助教反饋、C語言助教反饋、家長反饋、騰訊課堂后臺反饋（數(shù)分）、騰訊課堂后臺反饋（大物）、騰訊課堂后臺反饋（C語言）、是否應該參加物理小灶（單科不及格視為需參加小灶）、是否參加了本周的物理小灶、是否應該參加數(shù)學分析小灶、是否參加了本周的數(shù)學分析小灶、是否應該參加工程圖學小灶、是否參加了本周的工程圖學小灶、是否應該參加C語言程序設計小灶、是否參加了本周的C語言程序設計小灶。

通過前期調(diào)研，騰訊課堂的數(shù)據(jù)存在一定不準確性（如倍速觀看顯示時長不足、使用平板觀看不計入時長等問題），故騰訊課堂的三個數(shù)據(jù)不計入學生學習行為量化因子評估，然而雖騰訊課堂數(shù)據(jù)不具備排他性，但觀看時長不足等不良學習行為仍可被包含在內(nèi)，可通過其他因子分析結果篩選出問題學生，與騰訊課堂數(shù)據(jù)進行對照，篩選出其可能出現(xiàn)問題的科目及具體課程表現(xiàn)。本研究以2020年春季學期校歷第五周學生集體采集的相關數(shù)據(jù)為參照，進行損益因子模型構建及對應實例介紹。

2.1 課程損益因子Cf

Cf單人單科=單個學生本統(tǒng)計周期內(nèi)該科課業(yè)表現(xiàn)不佳次數(shù)

Cf全體單科=∑人數(shù)（Cf單人單科）=∑人數(shù)單個學生本統(tǒng)計周期內(nèi)該科課業(yè)表現(xiàn)不佳次數(shù)

Cf單人全科=∑科數(shù)（Cf單人單科）=∑科數(shù)單個學生本統(tǒng)計周期內(nèi)每科課業(yè)表現(xiàn)不佳次數(shù)

Cf單人居家表現(xiàn)=單個學生本統(tǒng)計周期內(nèi)被家長（或室友）反映居家表現(xiàn)不佳周次

Cf全體居家表現(xiàn)=∑（Cf單人居家表現(xiàn)）=∑單個學生本統(tǒng)計周期內(nèi)被家長（或室友）反映居家表現(xiàn)不佳周次

運用上述原則計算每位同學每個科目及居家表現(xiàn)的損益因子，用以對每位同學進行損益因子分析，然后將不同類別的總損益因子加和，對學生集體全體Cf全體單科與Cf全體居家表現(xiàn)情況進行分析，結果顯示，C語言的損益因子總和（115）最高，反映了學生整體在C語言上學習行為表現(xiàn)相對其他科目較差，應作為重點提升科目;工圖損益因子（31）居于第二，也需進行關注;數(shù)分因子（6）小，說明學生交作業(yè)較為積極，但由于其難度較大，應通過組織小測進一步摸底學生掌握情況。

2.2 幫扶措施損益因子Hf

Hf單人單科=單個學生本統(tǒng)計周期內(nèi)應該參加卻未參加小灶的次數(shù)

Hf全體單科=∑人數(shù)（Hf單人單科）=∑人數(shù)單個學生本統(tǒng)計周期內(nèi)應該參加卻未參加小灶的次數(shù)

Hf單人全科=∑科數(shù)（Hf單人單科）=∑科數(shù)單個學生本統(tǒng)計周期內(nèi)應該參加卻未參加小灶的次數(shù)

按照如上公式將全體學生單科幫扶措施利用損益因子Hf全體單科，整理可得C語言幫扶損益因子（94）最高，C語言作為最難的科目卻很多同學不參與，應該與每周周末學生忙于完成C語言上機作業(yè)，沒有閑暇時間參加C語言小灶，但助學部錄制的C語言幫扶視頻觀看量很高，實際C語言小灶也被錄制下來，放到了云盤，學生觀看積極性不高。

2.3 單人總體損益因子Sf

為了分析每位同學的總體損益因子情況，以便對學生整體表現(xiàn)進行總體評估，本研究設定了指標單人總體損益因子Sf，Sf由課程損益因子Cf和幫扶措施損益因子Hf構成，具體模型表述如下：

Sf= Cf單人單科+ Cf單人居家表現(xiàn)+ Hf單人單科=單個學生本統(tǒng)計周期內(nèi)該科課業(yè)表現(xiàn)不佳次數(shù)+單個學生本統(tǒng)計周期內(nèi)被家長反映居家表現(xiàn)不佳周次+單個學生本統(tǒng)計周期內(nèi)應該參加卻未參加小灶的次數(shù)。

根據(jù)上述計算模型，本研究分析了某學生集體每一位同學的損益因子，計算了每位同學的損益因子總和，損益因子數(shù)量多反映了學生出現(xiàn)問題較多，學生集體中有293位同學未損益因子為0，即這部分同學學業(yè)表現(xiàn)相對較好。但仍然有183位同學出現(xiàn)了不同程度的學業(yè)問題，有9位同學出現(xiàn)了6次以上的學業(yè)問題（圖1）。

通過運用上述學習行為損益因子實時量化評估模型，可以實時監(jiān)控學生的整體與個體表現(xiàn)，從而達到對學生進行整體學業(yè)管控的目的。

參考文獻

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