基于雨課堂的學生學習行為分析研究

樂啟清 熊銀花

摘 ?要 傳統課堂教學，教師教學和學生學習效果缺乏行之有效的量化評價手段，難以做到個性化因材施教。雨課堂智慧教學工具覆蓋了課前、課中、課后的每一個教學環節，為師生提供了完整立體的數據支持和個性化報表。借助雨課堂，對汽車構造與拆裝課程產生的真實學習數據進行可視化分析，得出學生課下學習平均時長、課下學習平均成績、課堂學習平均成績與期末成績的關系，并選取兩個具有代表性的學生進行個人學習行為分析，以期為提高專業課教學質量和促進教學改革提供有價值的參考。

關鍵詞 雨課堂;汽車構造與拆裝;學習行為;Excel

中圖分類號：G712 ? ?文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2019）17-0047-03

1 引言

傳統的授課方式因缺乏反饋與溝通平臺，學生在課下與教師溝通比較困難，在課上教師也不能很好地掌握學生的學習情況，導致教師不能根據學生學情和反饋情況及時調整教學策略，致使教學質量不高，學生學習效率偏低。

本研究借助雨課堂收集真實的學習數據，利用Excel數據分析功能分析數據。研究所使用的數據來源于2017年秋季湖南汽車工程職業學院開設的汽車構造與拆裝課程。該課程共有八個班級的342名學生參與。以其中一個班級為研究對象，該班級共有49名學生，本課程共計發布課程公告30次，發布課后/課前（課后鞏固與課前預習通過一個課件發布，以下簡稱課下學習）課件30個，授課課件30個。在整個學習過程中，學生產生一系列學習行為。

為確保研究具有說服力和可靠性，需要對原始數據進行預處理：將課下學習中每次作業的總分轉換成10分制;將學習或做作業時間轉換成秒制;對于未簽到、未提交作業的情況，將對應的項目記為0;在進行數據預處理時，去除明顯有問題或錯誤的數據[1]。

2 課下學習行為分析

課下學習平均時長與對應學生期末成績的關系 ?為研究課下學習平均時長與對應學生期末成績的關系，利用Excel雙坐標軸折線圖清晰對比這兩組數據的變化和趨勢，如圖1所示。通過折線圖可以發現，課下學習平均時長和期末成績兩組數據的變化和趨勢相差甚遠。通過Excel計算得出，課下學習平均時長與學生期末成績相關系數為0.35，說明課下學習平均時長對學生期末成績影響不大。

究其原因，可能主要是因為期末考試是在固定時間、地點、環境中去完成一套試題，學生處于高度緊張興奮狀態;而課下學習時間、環境相對自由，對于態度端正的學生，勢必會花費更多的時間完成課下學習。因此，可能會出現課下學習時間長的學生期末成績并不理想，而課下學習時間不太長但授課內容掌握得好的學生期末成績考得好[2]。

課下學習平均時長與對應學生課下學習平均成績的關系 ?為研究課下學習平均時長與對應學生課下學習平均成績的關系，利用Excel雙坐標軸折線圖對比發現，這兩組數據的變化和趨勢近乎一致，如圖2所示。通過Excel計算課下學習平均時長與學生課下學習平均成績的相關系數為0.97，說明課下學習平均時長與課下平均成績高度相關。課下學習更加考驗學生的學習意識，自覺性較好的學生肯花時間復習和預習，在課下答題時準確率高;而自覺性較差的學生，課下學習時間較短，課下成績相對較低。

通過分析課下學習平均時間，在研究的49位學生中，每天平均學習時長小于15 min的有五人，課下學習平均分為1分;每天平均學習時長15～20 min的有10人，課下學習平均分為3.1分;每天平均學習時長20～25 min的有16人，課下學習平均分為6.4分;每天平均學習時長25～30 min的有15人，課下學習平均分為8.7分;每天平均學習時長30 min以上的學生有三人，課下學習平均分為10分，如圖3所示。

圖3中，學生學習時長基本呈正態分布，課下學習平均時長越長的學生，對應學生課下學習平均成績越高，即課下學習成績與其投入的時間呈正比。學習態度端正、課下肯花時間預習和復習的學生，課下學習成績基本都比較理想。同時，通過統計分析可知，在20～30 min內完成課下學習的學生占比63.3%，且課下學習平均成績高于6.4分，說明課下學習任務適合在20～30 min完成。

課下學習平均成績與對應學生期末成績的關系 ?為研究課下學習平均成績與對應學生期末成績的關系，利用Excel雙坐標軸折線圖對比發現，這兩組數據的變化和趨勢差異較大，如圖4所示。通過Excel計算得到課下學習平均成績與學生期末成績的相關系數為0.37，說明課下學習平均成績與學生期末成績相關性不大。課下學習平均成績與學生的學習時間和學習習慣有較大關系。學生學習態度端正、肯花時間課下學習，其課下學習平均成績比較理想。而期末考試是在規定時間內對學生考核，考核學生對課程的整體知識掌握情況。

3 課中學習行為分析

學生進入實際課堂學習，其在課堂學習時長方面基本是一致的，因此不再研究課堂學習時長對學生課堂成績及對學生期末成績的影響，而主要分析課堂學習平均成績對學生期末成績的影響，如圖5所示。利用Excel雙坐標軸折線圖對比發現，這兩組數據的變化和趨勢有一定的相似性。通過Excel計算得到課堂學習平均成績與對應學生期末成績的相關系數為0.75，說明課堂學習平均成績與對應學生期末成績有較高相關性，說明課堂認真聽講的學生對知識掌握較好，在期末考試中基本能取得比較理想的成績。但是，課堂學習成績并不是和學生期末成績完全相關，說明學生期末成績還受其他因素的影響[3]。

4 學生個人學習行為分析

雨課堂平臺可以記錄學生課下學習行為。圖6為A學生課下學習行為分析圖，通過分析該學生課下完成學習的時間點、課下學習平均成績、課堂知識掌握情況與期末成績的關系，在選取的30次課下學習過程中，該生完成的時間主要集中在7：30—10：00和17：00—22：00兩個時間段，每天平均學習時間為24.5 min，學習平均成績7.5分，最終期末成績為84分。由此可知，該生平時學習習慣較好，自覺性好，在上述兩個時間段進行課下學習，學習效率較高[4]。

圖7為B學生學習行為。通過研究發現，在選取的30次課下學習過程中，該生課下學習時間主要集中在22：00—00：00和7：45—8：00兩個時間段。這兩個時間段分別是休息和課前時間，夜里休息時間注意力往往不集中，課前學習匆匆忙忙應付任務，該學生學習成績不理想;有三次沒有完成課下學習任務，說明該生學習習慣不好。統計分析得出，該生每天平均學習時間為11.6 min，課下學習平均成績2分，最終期末成績為35分。

綜上數據分析，該生課下學習不規律，學習態度不端正，學習成績欠佳。通過對負面典型的學習行為進行分析，可以對該生及其他學生產生警示和啟發[4]。

5 結語

雨課堂智慧教學工具可以記錄學生課前、課中、課后學習行為痕跡，如學生課下結束學習時間點、學習時長、課下對應學習成績、課堂表現、課堂筆記記錄、標記有疑問的課件以及對教師授課情況進行反饋等。教師通過分析學生學習行為及反饋意見，可快速掌握學生學情及學習期望，及時改變教學策略和教學內容呈現形式，實現以學生為中心的教學過程。對于學習自律性較差、學習態度不端正的學生，可以提前進行預警與告知，引導學生學習課程。

本次研究結論雖然對提高教師教學和學生學習效率具有一定的指導作用，但是由于樣本量還比較小，分析角度和深度可能不能完全反映學生的實際學習行為。因此，后續需要繼續努力，擴大研究的樣本量，深度挖掘數據，分析數據背后的規律，進行更深層次的研究[5]。

參考文獻

[1]袁博，趙海媚，張成萍，等.基于雨課堂的研究生英語學習行為可視化分析[J].現代教育技術，2018（5）：68-74.

[2]吳林靜，勞傳媛，等.網絡學習空間中的在線學習行為分析模型及應用研究[J].現代教育技術，2018（6）：46-53.

[3]吳佳萍.基于學生課堂學習行為數據的教學實踐與研究：以杭州市XX高中高二信息技術課程為例[D].杭州：杭州師范大學，2018.

[4]段超，林麗，黃家才，等.基于大數據的大學生學習行為分析與研究[J].湖北理工學院學報，2019（1）：27-30，35.

[5]王秀紅.高職學生課堂學習行為現狀調查及教育對策研究[J].機械職業教育，2015（7）：53-56.