大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)分析課程教學(xué)質(zhì)量實時控制策略
——基于重抽樣技術(shù)的課程作業(yè)方案

黃恒君，任麗鑫

(蘭州財經(jīng)大學(xué) a.統(tǒng)計學(xué)院；b.教務(wù)處；c.馬克思主義學(xué)院,甘肅 蘭州 730020)

1 問題的提出

高等學(xué)校的根本任務(wù)是人才培養(yǎng)，教學(xué)質(zhì)量是人才培養(yǎng)之本，也是高等學(xué)校的生命線。教學(xué)質(zhì)量的管理，涉及教學(xué)目標、教學(xué)過程、教學(xué)條件、師生教學(xué)行為等各個方面，需要有一套以人才培養(yǎng)質(zhì)量為核心的全面質(zhì)量管理(Total Quality Management，TQM)的思想與做法[1-3]?；赥QM的教學(xué)質(zhì)量管理，應(yīng)當有全體師生參與、全面質(zhì)量保證、全程質(zhì)量控制、實時質(zhì)量監(jiān)控、全方位質(zhì)量評估和持續(xù)質(zhì)量改進的特征[4]。

其中，學(xué)生的參與及學(xué)習(xí)效果是最為重要的。結(jié)果導(dǎo)向教育(Outcome Based Education，OBE)認為，一切人才培養(yǎng)的組織和考核應(yīng)以大學(xué)生的學(xué)習(xí)效果為導(dǎo)向[5]。教育部《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》強調(diào)，本科教育要以促進學(xué)生全面發(fā)展為中心。如何以學(xué)生為中心進行本科教學(xué)，發(fā)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的問題，提升人才培養(yǎng)質(zhì)量，成為當前高等教育研究者亟需解決的問題[6]。目前，高等院校在實施全面教學(xué)質(zhì)量管理過程中，對“教”的方面，往往有一系列較為完善的質(zhì)量保證和評估的做法[7]。然而，對學(xué)生“學(xué)”的方面的全程、實時質(zhì)量控制與保證，缺乏有效的手段，進而妨礙教學(xué)質(zhì)量的持續(xù)改進。

以數(shù)據(jù)分析類課程教學(xué)為例，在大數(shù)據(jù)時代，無論是否專門從事數(shù)據(jù)分析工作，數(shù)據(jù)分析能力越來越成為財經(jīng)類高質(zhì)量應(yīng)用型人才的必備素養(yǎng)[8]。數(shù)據(jù)分析的基本要求以實際問題為出發(fā)點，以解決實際問題為歸宿。課程安排不僅僅是講授基本數(shù)據(jù)分析知識和分析方法，更加重要的是從“學(xué)”的角度，培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)敏感性、發(fā)掘?qū)W生的數(shù)據(jù)分析潛能、提升數(shù)據(jù)操作技能等實踐綜合能力。然而，在傳統(tǒng)教學(xué)環(huán)節(jié)中，學(xué)生的實踐動手能力如何，我們很難以較低的成本實現(xiàn)全程、實時、有效地把控。

結(jié)合數(shù)據(jù)分析類課程(如“統(tǒng)計學(xué)”“計量經(jīng)濟學(xué)”等經(jīng)濟管理類公共課，以及“統(tǒng)計建模實驗”“統(tǒng)計模擬實驗”等統(tǒng)計學(xué)類專業(yè)課)的教學(xué)經(jīng)驗，我們認為，學(xué)生的數(shù)據(jù)分析綜合實踐能力，源于從數(shù)據(jù)到結(jié)論的全流程統(tǒng)計分析實踐訓(xùn)練。在教育教學(xué)過程中，學(xué)校一般很難提供一個面向現(xiàn)實的全流程統(tǒng)計分析環(huán)境，導(dǎo)致學(xué)生所學(xué)知識碎片化，動手能力不強，難以將知識用于數(shù)據(jù)分析實踐。為此，建立一套易于實施的，從數(shù)據(jù)到結(jié)論的統(tǒng)計學(xué)實驗實踐教學(xué)方法體系勢在必行。作為數(shù)據(jù)分析實踐教學(xué)體系的一部分，有必要在數(shù)據(jù)分析類課程中，以課程作業(yè)、實訓(xùn)項目為切入點，以作業(yè)差異化為基本手段，設(shè)計一種全程、實時的教學(xué)質(zhì)量保證機制及相應(yīng)的質(zhì)量控制解決方案。該機制應(yīng)當為學(xué)生自主學(xué)習(xí)提供質(zhì)量保證。

基于以上考慮，我們運用統(tǒng)計模擬技術(shù)，結(jié)合統(tǒng)計領(lǐng)域最為流行的R語言編程，針對缺乏題庫、缺乏綜合實訓(xùn)案例的情況，開發(fā)一套簡單便捷、隨堂使用的隨機課程作業(yè)系統(tǒng)，并作為“全流程統(tǒng)計分析虛擬仿真實驗平臺”(平臺入口：http://vslab.lzufe.edu.cn或http://8.140.170.104。計算機軟件著作權(quán)登記號：2021SR0903027)的一部分，用以協(xié)助實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析類課程的全程、實時質(zhì)量控制與質(zhì)量保證。

2 基于重抽樣技術(shù)的隨機課程作業(yè)系統(tǒng)

2.1 學(xué)情分析

在數(shù)據(jù)分析類課程教學(xué)中，由于課程內(nèi)容相對復(fù)雜，課程作業(yè)動手操作能力要求較高，往往涉及大量軟件操作，圖表公式較多。根據(jù)教學(xué)實踐，學(xué)生所提交作業(yè)的形式常為電子版或其打印版，這使得復(fù)制粘貼式的作業(yè)并不少見。通過所提交電子版的文檔屬性信息(如作者、創(chuàng)建修改時間、修訂次數(shù)等)判斷，我們也發(fā)現(xiàn)部分學(xué)生存在作業(yè)抄襲現(xiàn)象。人數(shù)雖少，但影響惡劣，若不及時阻止，將會影響到學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動性，影響學(xué)生的實際動手能力和綜合素質(zhì)的提升，進而會嚴重影響教學(xué)質(zhì)量及教學(xué)效果。

針對這一潛在的教學(xué)問題，我們認為，有必要首先了解學(xué)生課程作業(yè)的行為特征，進而依據(jù)特征有針對性地給出質(zhì)量控制解決方案，下面對此進行討論。

2.2 前期調(diào)查設(shè)計及結(jié)果分析

為了了解學(xué)生的課程學(xué)習(xí)行為、作業(yè)行為特征，同時體現(xiàn)重抽樣技術(shù)在課程作業(yè)中的必要性，我們對本科生的課程作業(yè)抄襲行為特征展開摸底調(diào)查。

1) 調(diào)查設(shè)計。

由于涉及的問題比較敏感，我們設(shè)計了一種隨機化回答技術(shù)(Warner模型)[9]，以削弱問題的敏感性。具體做法是將敏感性問題按照正反兩方面提出，并在進行調(diào)查之前，制作兩張外型一致的卡片，分別寫上A和B。

卡片A：我抄襲過作業(yè)

卡片B：我沒有抄襲過作業(yè)

兩個問題的答案都是“是”或“否”，讓被調(diào)查者隨機從中抽取一個問題，并根據(jù)自己的真實情況進行回答，并告知抽取問題的隨機性，我們并不會知道被調(diào)查者所回答的具體問題。為了控制問題抽選隨機性，被調(diào)查者先擲一顆骰子，然后根據(jù)骰子出現(xiàn)的點數(shù)決定回答哪一個。回答的規(guī)則是[10]：

如果骰子出現(xiàn)1～4點，回答卡片A的問題

如果骰子出現(xiàn)5、6點，回答卡片B的問題

整個擲骰子和回答的過程是背對訪問員進行的，被調(diào)查者抽到哪一張卡片，訪問員無權(quán)過問，也無從得知。訪問員唯一需要做的就是記錄調(diào)查結(jié)果“是”或“否”。因此，訪問員無法從被調(diào)查者的回答中得知其作業(yè)抄襲行為。通過這種方法，消除被調(diào)查者對問題敏感性的顧慮，從而期望得到真實的回答。

通過這種設(shè)計，問題A“我抄襲過作業(yè)”中回答為“是”(等價于問題B回答為“否”)的概率πA的估計量為[11]：

(1)

2) 結(jié)果分析。

依據(jù)以上調(diào)查設(shè)計，我們對2018—2019學(xué)年第一學(xué)期上“計量經(jīng)濟學(xué)”課程所有學(xué)號尾數(shù)為0和5的學(xué)生(共計231人)進行作業(yè)抄襲行為調(diào)查，收回有效回答126份。調(diào)查內(nèi)容、題項描述以及結(jié)果如表1所示。

表1 作業(yè)行為特征摸底調(diào)查結(jié)果 %

依據(jù)表1對問題A回答為“是”的概率估計結(jié)果可知，有近20%的學(xué)生承認抄襲過作業(yè)，絕大多數(shù)人(85.71%)愿意提供作業(yè)供他人抄襲，但很少有學(xué)生(2.38%)愿意代替他人完成作業(yè)。換句話說，表1結(jié)果顯示，學(xué)生的課程作業(yè)行為特征可歸納為“抄人作業(yè)容易，替人完成作業(yè)難”。依據(jù)這一作業(yè)行為特征，基于重抽樣技術(shù)的隨機作業(yè)解決方案就有了設(shè)計依據(jù)。

3) 系統(tǒng)設(shè)計及開發(fā)結(jié)果。

根據(jù)上述摸底調(diào)查獲得的學(xué)生作業(yè)行為特征，為了全面培養(yǎng)學(xué)生的動手能力，盡可能杜絕作業(yè)抄襲現(xiàn)象，并達到全程有效監(jiān)控的目的，我們認為，一種有效做法是對不同學(xué)生采用不同的課程作業(yè)內(nèi)容，以確保作業(yè)差異化，讓學(xué)生意識到課程作業(yè)只能親自完成。差異化的做法目前主要用于標準化考試，即試卷差異化處理(如AB卷)和試題題庫。

倘若把這種適合于考試的做法用于課程作業(yè)，未必適用。第一，課程作業(yè)的寫作過程，學(xué)生群體是完全面對面的，僅采用類似于AB卷的做法，是無法達到差異化目的的，除非采用完全不同的題目。第二，為了達到完全差異化，采用完全不同的題目，可以通過建設(shè)題庫進行，但題庫建設(shè)、維護題庫成本高，通常在課程作業(yè)中難以實施。第三，采用題庫抽取的完全差異化的題目，給授課教師作業(yè)批改帶來極大的工作任務(wù)量，可行性不高。

當然，試卷差異化處理和試題題庫的思想，在課程作業(yè)系統(tǒng)開發(fā)建設(shè)中依然是具有啟發(fā)性的。為了得到課程作業(yè)差異化的結(jié)果，又要避免題庫建設(shè)高成本，同時不增加授課教師的工作量，另一種思路是在少量題例的基礎(chǔ)上采用重抽樣方法的思想，進行課程作業(yè)系統(tǒng)開發(fā)。下面對我們的開發(fā)結(jié)果進行說明。

為了以較低成本實現(xiàn)對學(xué)生的學(xué)習(xí)進行全程有效監(jiān)督和控制，實時反映學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，我們運用重抽樣技術(shù)，結(jié)合R語言編程，針對缺乏題庫的情況，開發(fā)一套易用的隨機作業(yè)系統(tǒng)，包括題目生成子系統(tǒng)、 自動判題子系統(tǒng)、 統(tǒng)計匯總子系統(tǒng)。后兩者屬于附屬工程，我們主要針對題目生成子系統(tǒng)進行說明。

圖1 隨機作業(yè)程序題目生成子系統(tǒng)目錄結(jié)構(gòu)

表2 隨機作業(yè)程序題目生成子系統(tǒng)代碼塊

對于圖1和表2的結(jié)果，具體來講，inputs目錄存放輸入信息，包含data.csv(存儲作業(yè)數(shù)據(jù)，如回歸分析數(shù)據(jù)集)和info.csv(存儲學(xué)生身份識別信息，如學(xué)號、班級、姓名等)兩個數(shù)據(jù)文檔。func目錄包含名為func.r的文本文檔，該文檔內(nèi)存放以下執(zhí)行重抽樣功能和文件讀寫操作的R函數(shù)：getSplData()函數(shù)：對待分析數(shù)據(jù)有放回抽取一定樣本量的數(shù)據(jù)；genrResult()函數(shù)：依據(jù)學(xué)生身份識別信息，獲取多份待分析數(shù)據(jù)的隨機樣本；write2Files()函數(shù)：將隨機樣本寫入指定的目錄。具體代碼見表2。main.r文檔為程序執(zhí)行R代碼，包含學(xué)生身份信息、待分析數(shù)據(jù)信息的載入，對func.r重抽樣功能的調(diào)用等，具體代碼見表2。results目錄在程序執(zhí)行前為空，程序執(zhí)行后生成以學(xué)生身份識別信息(如學(xué)號)為文件名的隨機課程作業(yè)結(jié)果(總共k個)。

對于以上隨機課程作業(yè)系統(tǒng)的使用，我們只需要將學(xué)生身份識別信息和所需作業(yè)的原始數(shù)據(jù)按照既定格式放入inputs目錄，在R環(huán)境下執(zhí)行main.r即可實現(xiàn)隨機課程作業(yè)數(shù)據(jù)生成，即實現(xiàn)每位學(xué)生作業(yè)的差別化處理。在學(xué)生完成作業(yè)后，要求以既定的電子版格式提交作業(yè)結(jié)果，我們通過幾個簡單的循環(huán)語句及數(shù)據(jù)特征分析(自動判題子系統(tǒng)和統(tǒng)計匯總子系統(tǒng)的功能)，即可實現(xiàn)輔助自動化批閱功能，用以發(fā)現(xiàn)作業(yè)中的錯誤特征及原因。同時，通過自動化文檔生成功能(如R中的knitr包)，生成差異化的標準答案，向?qū)W生進行反饋。以上過程，只要接受過系統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)教育的教師，均可以輕松實現(xiàn)。

在實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析類課程教學(xué)環(huán)節(jié)全程質(zhì)量控制方面，我們的解決方案具有以下特點：一是簡單易行，實現(xiàn)成本低。整個解決方案總共幾十行R代碼，即可處理學(xué)生作業(yè)的差異化，而R語言作為一種流行的統(tǒng)計語言，數(shù)據(jù)類分析課程教師普遍使用。二是隨堂使用、時效性強。我們只需要攜帶U盤，并在U盤中配置運行R的環(huán)境，即可依據(jù)學(xué)生信息當場生產(chǎn)隨機作業(yè)，無需題庫的支持。三是跨平臺的通用性。理論上講，無論我們所面臨的計算機環(huán)境是Windows系統(tǒng)，Linux系統(tǒng)，還是Mac系統(tǒng)，只要能夠運行R，我們的隨機課程作業(yè)程序就能夠?qū)崿F(xiàn)(代碼在Windows 7和Ubuntu 14.04系統(tǒng)，R 2.15.3以及R 3.2.2版本下通過測試)。同時，我們也開發(fā)并配置了可編程云平臺(我們配置了python和R的環(huán)境，可實現(xiàn)終端在線代碼編輯，限于安全性，目前僅針對部分教師開放)，只要教師具有可瀏覽網(wǎng)頁的設(shè)備(如手機)，即可在線完成隨機化作業(yè)生成操作。

3 應(yīng)用效果

上述隨機作業(yè)解決方案自2014年以來，在金融學(xué)、經(jīng)濟學(xué)等專業(yè)的數(shù)據(jù)分析類課程上進行了應(yīng)用。我們的主觀感受是，隨著該解決方案的應(yīng)用，學(xué)生在課程參與度、上課積極性、實際動手能力方面均有較好的效果，達到了教學(xué)質(zhì)量保證的目的；同時，該解決方案更加便于我們實時了解學(xué)生的學(xué)習(xí)進展，以便進行實時教學(xué)質(zhì)量控制。除此之外，作為課程案例，該解決方案還有更多其他的教學(xué)用途。下面對隨機作業(yè)解決方案的實際應(yīng)用效果進行簡單描述。

3.1 隨堂應(yīng)用

為了定量反映隨機化作業(yè)在全程教學(xué)質(zhì)量管理上的應(yīng)用效果，經(jīng)過蘭州財經(jīng)大學(xué)教務(wù)處批準，隨機化作業(yè)系統(tǒng)在2019—2020學(xué)年第一學(xué)期的《計量經(jīng)濟學(xué)》課程上進行過教學(xué)實驗。便于對照，實驗授課班級為某專業(yè)兩個自然班組成的合班(這里作匿名處理，簡稱A、B班)，實驗方式為對A班實行隨機作業(yè)，B班作為對照，實行常規(guī)作業(yè)。期末考試成績形成如圖2所示的箱線圖，其對應(yīng)統(tǒng)計匯總指標及檢驗結(jié)果見表3。

圖2 隨機化作業(yè)實施效果(B班為對照組)

表3 隨機化作業(yè)實施效果匯總統(tǒng)計及檢驗

從圖2及表3的結(jié)果可以看出，實行隨機化作業(yè)的學(xué)生(A班)的總體成績好于常規(guī)作業(yè)的學(xué)生(B班)，而通過兩均值比較的t檢驗表明，這種差異是顯著的。同時，從四分位差(A班為14，B班為26.5)以及標準差上看，實行隨機化作業(yè)班級的成績更加穩(wěn)定。

3.2 擴展應(yīng)用

我們的隨機作業(yè)解決方案，除了作為學(xué)生的隨機作業(yè)應(yīng)用，實現(xiàn)全程教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控手段外，還有一些其他的擴展應(yīng)用。

2) 作為學(xué)習(xí)效果評價手段，融入全流程虛擬仿真系統(tǒng)。作為隨機化思想的擴展，我們以“一切皆可量化”“廢舊數(shù)據(jù)重用”的大數(shù)據(jù)思維為基礎(chǔ)，開發(fā)形成了全流程統(tǒng)計分析虛擬仿真實驗平臺，應(yīng)用于統(tǒng)計學(xué)類、經(jīng)濟學(xué)類多門課程，試圖實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析類教學(xué)流程再造。該實驗平臺的實驗來自于筆者的科研成果[14,15]：以蘭州市城市問題為例，以車牌號優(yōu)選策略為切入點，以機動車限行政策為實驗對象，用以模擬解決政策效果評估和機制設(shè)計問題。其中，本文所提出的隨機化作業(yè)方法，一是用來生成影響限行政策效果的車牌號、氣象條件等，形成實驗基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；二是形成案例習(xí)題，用來檢驗學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。

4 結(jié)語

大數(shù)據(jù)時代，財經(jīng)類應(yīng)用型人才的數(shù)據(jù)敏感性及數(shù)據(jù)分析能力十分重要。為了更好地培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)分析能力，我們認為，應(yīng)該在課程作業(yè)環(huán)節(jié)、實訓(xùn)環(huán)節(jié)，對學(xué)生的學(xué)習(xí)進行全程有效的質(zhì)量控制。當然，在全面質(zhì)量管理中，成本控制和質(zhì)量持續(xù)改進構(gòu)成了兩大核心內(nèi)容。為此，依據(jù)學(xué)生的作業(yè)行為特點，我們設(shè)計開發(fā)了基于統(tǒng)計模擬技術(shù)的隨機課程作業(yè)系統(tǒng)，以低成本實現(xiàn)差異化作業(yè)，進而用以實現(xiàn)全程教學(xué)質(zhì)量控制，取得一定的實踐效果。當然，僅僅針對課程作業(yè)的數(shù)據(jù)類分析課程教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控方案還是有待進一步擴展的。在這里，我們將教學(xué)過程中碰到的問題、解決思路和方案給出來，旨在拋磚引玉。同時，本著自由開源的原則，我們公開隨機作業(yè)程序及其源代碼，一來便于大家交流，二來也盼望得到同行的幫助。程序及源代碼的共享地址為http://pan.baidu.com/s/1o8Ija0y。