中国现代教育装备
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 教育信息化与智慧化  
数据驱动下的在线课程持续改进与实践研究
来源:《中国现代教育装备》杂志 时间:2024-2-23 13:46:56
  [导读]近几年,各高校积极开展了在线教学。如何利用好在线教学平台中的数据,是准确评估学生学习状态以及衡量课堂教学效果的关键。通过互换性与技术测量课程教学实践,对学习通平台中产生的原始数据进行归纳分析,结合各类图表数据优化教学方案,构建“数据—指标—策略”三层次课程持续改进体系,促进教学效果提升。

  近几年,各高校教师都积极开展了在线教学活动。以慕课、学习通等为代表的在线教学平台具备自动记录学生学习数据的功能[1]。如何合理利用这些数据,并将其转换成能够反映学生学习状态和课程教学效果的评价指标,成为提升教学质量的关键。

  张增强等[2]对课堂教学数据进行了深入分析,阐释了不同类型数据在教学设计与评价中的关系和作用,构建了基于教育大数据的线上线下混合式教学设计与评价模型。朱薇等[3]基于学习通和MOOC提供的在线教学资源,设计了线上线下相结合的混合式教学模式,构建了具体的教学指标,并提出了一些优化教学措施。Kerrie等[4]采用线性回归等方法对在线教学平台中的数据进行分析,建立了学习行为与成绩之间的关系。由此可以看出,基于数据驱动的新型教学方式正成为当下研究的热点[5]。但是,已有的数据评价指标主要以班级或年级为对象,忽视了对学生个体的分析,缺乏系统性的数据评价体系,因此很难提供有针对性的课程改进策略与方法。

  本文利用学习通在线教学平台的原始数据,以互换性与技术测量课程为例,通过归纳分析相关数据图表,可以直观反映出从班级整体到学生个体的学习行为状况,并给出相应的教学优化方案,形成“数据—指标—策略”三层次课程持续改进体系,取得了良好的教学效果。

  1 数据提取

  2 评价指标

  3 课程教学改进策略

  4 结语

  本文以在线教学平台记录的原始数据为基础,选取课程教学中最具代表性的5个考核项目,包括观看视频、访问课程、课堂出勤、随堂测验、课后作业,并将其按照权重进行计算得到综合成绩。在此基础上提出完成度、相关性和预警值3个关键性的评价指标,深入分析从班级整体到学生个体的学习行为特点,从而给出有针对性的教学优化策略和措施。建立了“数据—指标—策略”三层次课程持续改进体系,使得班级整体和学生个体的成绩均得到明显提升,取得了良好的教学效果。

  参考文献

  [1] 钱正春,郑勇,成焕波,等.基于数据驱动的多维协同教学模式探究[J].教育现代化,2021,8(93):46-49.

  [2] 张增强,杨艳玲,冯桂珍.课题教学大数据分析及其在混合式教学中的运用[J].石家庄铁道大学学报(社会科学版),2021,15(3):104-110.

  [3] 朱薇.基于“学习通+MOOC”的融合教学模式设计与评价:以会计学课程为例[J].成都师范学院学报,2022,38(5):56-61.

  [4] KERRIE A D, HILLARY E M, NATHAN M H, et al. Challenges to assessing motivation in MOOC learners: an application of an argument-based approach[J]. Computer & Education, 2020(150): 103829.

  [5] 杨聚鹏,梁瑞.大数据时代大学课堂教学模式面临的挑战与变革[J].电化教育研究,2017,292(8):111-115.

  [6] 李爽,刘佳.云教学模式下学生学习行为分析:以TF学院《excel在财务中的应用》云教学课程为例[J].教育现代化,2017,4(36): 253-255.

钱正春 李芳 郑勇 王慧 成焕波 南京工程学院机械工程学院


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