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慕課學習評價現狀及自適應評價研究

2019-04-15 01:38:22楊丹劉漢明
中國信息技術教育 2019年6期
關鍵詞:慕課現狀

楊丹 劉漢明

摘要:本文針對慕課學習評價中的諸多問題,提出了一種自適應慕課評價方法及其施測模式。自適應評價能夠主動適應學習者水平,構造與其能力相當的測試,即“高水平高測,低水平低測”,減少了“低者高測”的焦慮與負荷。方法提供的能力測試的線性增長可以增強慕課學習者身份識別,減少網絡作弊,增強慕課認證的可信度。自適應評價采用計算機系統完成,不受學習者數量的影響。慕課自適應評價施測模式流程清晰、操作性強,可以為慕課學習評價提供一個切實可行的方案。

關鍵詞:慕課;學習評價;現狀;自適應評價

中圖分類號:G434? 文獻標識碼:A? 論文編號:1674-2117(2019)06-0110-03

引言

2015年4月13日,教育部頒布了《關于加強高等學校在線開放課程建設應用與管理的意見》(教高〔2015〕3號),強調構建“具有中國特色在線開放課程體系和公共服務平臺”,預計“2017年前認定1000余門國家精品在線開放課程;到2020年,認定3000余門國家精品在線開放課程”。[1]該文件表明慕課已納入中國高等教育市場,力圖解決中國大學生對優質高等教育資源的迫切需求、適應技術進步和產業升級的應用技術型人才對職業慕課的巨大需求和高等教育質量改革的需求問題。

慕課以名校名師課堂、免費豐富的學習資源、優質的學習支持服務、多元化的評價機制等特點備受學習者青睞,但同時課程結業率低、學分認證遭質疑的問題也使慕課備受非議。缺乏有效監測,考核安全與維度,缺乏嚴格考核制度是課程結業率低、學分認證遭質疑的重要原因。慕課學習者的多樣性、技術催生的網絡作弊、異步的線上學習都給慕課學習評價帶來了諸多困難,建立一個科學的慕課學習評價方法是慕課良性發展亟需解決的問題。

慕課學習評價現狀

好大學在線、中國大學慕課、學堂在線及Coursera四大慕課平臺,目前采用的學習評價方式可以歸納為三類:①教師評定,由慕課課程的教師或者其助教來評定。②同伴互評,由慕課學習者互相評定。同伴互評成績主要由同伴評價、學習者自評及對同伴的評價組成,主要適用于主觀題型,如簡答題、論述題及論文評定。③計算機系統測試,由慕課平臺的課程自動評分系統完成,適用于選擇題、判斷題等客觀題型。歸納當前的研究成果,結合慕課四大平臺實踐操作方式,慕課學習評價呈現出如下態勢。

(1)學習者規模巨大、多樣性與時空異性,龐大的評價任務使得教師評定舉步維艱。慕課學習者規模大,動輒數以萬計,學業背景的多樣性,且分布在世界各地,使得教師對學習者個體所作的協調、監督和指導非常有限,龐大的評價任務對教師的時間、精力都是重大挑戰,教師很難完成評定。在四大平臺中,只有少數慕課會針對部分學習者(如本校學生)采取教師評定。

(2)同伴互評提高了主觀題的評價效率,但同時也陷入同伴之間不信任和互評質量不高的困境。在慕課平臺中引入同伴互評機制,是鑒于平臺中評價主體單一、缺乏對網絡學習過程的支撐等問題。相對于教師批改和系統自動評分而言,同伴互評易給學習者帶來親切感,反饋也更快捷,減輕了學習者對評價的焦慮,及時產生激勵作用,大大提高了主觀題的評價效率。但MOOC學習者的語言文化背景、學習經歷和知識水平各不相同,使得評價難以得到普遍認同,由此對互評也難以產生責任感及維持評價動力。在實際操作中,同伴互評也受到了不少學習者以及研究者的詬病,如Suen[2]指出,采用同伴互評的MOOC課程完成率通常較低,既可能是同伴評價滿意度低的結果,也可能是要求學生提交開放式的作業所致,因為完成這類任務比起完成選擇題,需要花費更多時間和精力。

(3)測試是課程自動評分系統的主要形式。在慕課學習背景下,自動評分系統記錄學習者的各種學習行為數據。教師通過對該數據的觀察、分析,展開學習評價。當前研究主要關注學習評價形式、問題及意義,對于評價實施、評價與高輟學率的關聯的探討明顯不足。四大慕課平臺當前采用的學習評價有單元測驗/作業、嵌入式問題、期中/期末考試、論壇參與與課程視頻瀏覽情況等方式。肖麗萍[3]對四大平臺的200門課程的調查結果顯示,使用次數最多的是單元測驗,頻率達82%;緊隨其后的是期末考試,頻率為79.5%;可見計算機測試仍然是慕課評價的主要形式。計算機化測試是隨機抽題、統一施行的測試,對于學習水平不均的慕課學習者來說,容易出現“高者低測,低者高測”,對學習者能力估計不準確。且“低者高測”容易打擊學習者學習自信心,增加學習焦慮與認知負荷。

慕課學習評價新方法——自適應評價

計算機自適應測驗(Compu-terized Adaptive Test, CAT)是在項目反應理論指導下,運用計算機技術實現的一種現代考試類型。它的目標是對每一個考生構造一個最優的測驗,主動適應被試能力水平提供與其難度相當的測試,即高水平被試測難題,低水平被試測易題,達到“因人施測”,準確估計被試能力。將計算機自適應測試應用于慕課學習評價,依據慕課學習者能力水平,構造與其能力相當的測試,可以準確估計學習者能力值。

計算機化考試是采取隨機抽題、統一組卷的測試策略,學習者無論能力高低,皆受測于統一試題;計算機自適應測試則是先預估學習者能力初值,然后提供與其能力相當的測試不斷精化能力值,直至準確估出能力值,每個學習者的測試都是獨一無二的。由于測試難度與學習者能力值相當,學習者不會因為測試過難而焦慮、過易而驕躁,總是能從測試中獲得學習成就感,激勵并保持學習自信心,從而有效降低課程輟學率。

慕課自適應評價的實施

慕課自適應評價分兩個階段進行,首先建設慕課的自適應測試題庫,然后在學習者學習過程中施與前測、中測和后測。

(1)建設自適應測試題庫。首先依據慕課課程考核標準建設課程測試項目,為保證課程測試安全,要求測試的項目要保證充足的數量;然后根據雙參數Logistic模型采用聯合極大似然估計法估計[4]試題的區分度a、難度b,淘汰區分度低的試題,調整項目難度,使其分布合理,以確保在測量各種特質水平的被試時都有足夠的試題。[5]

(2)施與前測、中測和后測(如下頁圖)。前測,在學習之前施與,確定慕課學習者能力初值θ0,提供對等難度的教學,保障其稍加努力就可以達到目標,激勵其學習自信心。中測,在學習過程中可以多次施測,分為系統施測和學習者自測,滿足定期與不定期測試。系統施測是應教師教學設計的需求,設置在固定階段測試,反饋學習者學習狀態,是教學問題的診斷器。理想狀態下,隨著學習深入,學習者能力值應呈上升趨勢,上升越快,效果越好,若呈下降態勢,教師則需重新審視教學,診斷問題,及時修正教學以保障學習順利進行。學習者自測是滿足學習者自評的需求,測試自己的能力隨學習的深入是否在不斷提高,是學習者學習的動力源泉;與此同時,若提高不明顯,或者沒有提高,那就要調整學習方法和策略,進入后續學習。后測,教學結束之后施與,是學習者綜合能力測試,學習者能力值達到新的高度,以此判斷課程是否達標。

慕課自適應評價的優勢

(1)及時激勵學習者,切實降低慕課輟學率。慕課自適應評價給每位學習者提供與其能力相當的測試,減少測試帶來的焦慮和打擊。學習者在自測中明晰自己的學業成就,感受學習進展,增強學習自信心,從而保障持續性學習,有效降低輟學率。

(2)提高慕課學習者身份驗證,減少在線考試作弊,提高慕課學分認證的可信度。自適應測試通過前測、多次中測和后測結果,展現學習者能力值動態變化。正常情況下,隨著學習的推進,學習者學習效果越來越好,能力值θ0,θ1,θ2……θn應呈連續的線性變化,如出現斷層式的跳躍性提升,排除特殊原因,則需進一步審視學習者身份是否改變。

(3)建立完整的大數據,展現學習動態變化,診斷學習問題,改善慕課課程教學設計,有助于提高慕課平臺學習資源的質量,加快慕課的推廣,更好保障慕課的可持續發展。

結束語

慕課自適應評價可以動態展示學習取得的成就,激勵學習者持續性學習,有效降低慕課輟學率;自適應動態測試可以診斷慕課教學方法、教學資源的問題,完善慕課課程,提高慕課品質;提高慕課學習者身份驗證,增強慕課認證的可信度,擴大慕課信譽,促進慕課良性發展,使得更多的大學生可以共享優質高教資源,滿足職業者對職業慕課的需求,促進傳統教育變革,實現“將世界上最優質的教育資源送達地球最偏遠角落”的美好愿望。

參考文獻:

[1]中華人民共和國教育部.教育部關于加強高等學校在線開放課程建設應用與管理的意見[EB/OL].http://www.gov.cn/xinwen/2015-04/28/content_2854088.htm,2015-05-26.

[2]Suen H K. Peer assessment for massive open online courses (MOOCs)[J].The International Review of Research in Open and Distributed Learning,2014,15(3).

[3]肖麗平.慕課學習評價方式調查研究[D].南昌:江西師范大學,2016.

[4]Debevec P,YiZhou Yu,etal.Efficient View-Dependent Image-Based Rendering with Perspective Texture-Mapping[C].9th Eurographics Rendering Workshop,1998,105-106.

[5]楊丹,劉漢明.基于原始題植入的《現代教育技術》CAT系統的設計與實現[J].中國遠程教育,2011.

作者簡介:楊丹(通訊作者),講師,碩士,主要研究方向為教學設計、自適應學習評價;劉漢明,教授,博士,碩士生導師,主要研究方向為數據挖掘、教育科學。

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