在線開放課程學習效果的Markov評價分析

宮華 徐送寧 袁樸玉

【摘要】在線開放課程是現代教育信息技術變革的重要標志，學生的學習效果是衡量在線課程教學質量的重要指標.本文為充分考慮學生基礎差異性的影響，建立在線開放課程學習效果的Markov評價模型，能夠客觀、有效地評價在線開放課程的學習效果與教學質量.

【關鍵詞】學習效果;開放課程;Markov評價

【基金項目】遼寧省普通高等教育本科教學改革研究項目（2018）

一、引?言

教育質量與教育公平一直是高等教育長遠發展的重要問題，現代教育信息技術為教育改革和教育信息化提供了方向.教育部在2015年《關于加強高等學校在線開放課程建設應用與管理的意見》中指出，鼓勵高校制訂在線開放課程教學質量認定標準.在線開放課程的建設與應用共享，對于信息技術與教育教學深度融合、推動高等學校教育教學改革與提升教學質量具有重要意義.教育部在2018年《關于加快建設高水平本科教育，全面提高人才培養能力的意見》中提出，構建線上線下相結合的教學模式，發揮慕課在提高質量、促進公平方面的重大作用，規劃建設一批高質量慕課，推出3000門國家精品在線開放課程，帶動課程建設水平的整體提升.因此，在線開放課程的質量保障和質量評價標準是課程建設成效的重要衡量指標.

在線課程質量評價方法包括實驗評價法、調查分析評價法、指標體系分析法等，在課堂實施質量評價的相關認定主要集中在課程設計、師資隊伍、課程建設技術、教學設計等方面.現階段的在線開放課程成績評定多數以結果性評價為主，任課教師由平時成績、期末考試成績給出學生最終成績.然而，針對同一門開放課程，不同學校學生的學習基礎不同、專業具有差異性，根據最終結果性考試成績去評價學生的學習效果則具有一定的片面性，無法真實、客觀地反映學生通過在線開放課程的學習的效果，無法科學地評價該課程對不同群體的教學效果.眾所周知，各校學生的考試成績除受所在學校教學水平與管理質量等因素影響外，學生本身的學習基礎與個體差異對學習成績也有著重要的影響.為客觀、有效地評價開放課程的教學質量和學生的學習效果，我們必須在課程評價中充分考慮學生基礎差異這一關鍵性因素.由于Markov評價方法可以根據被評價對象的相關數據實現定量評價，不需要大量的前期實驗統計數據，因此，根據學生的基礎學習數據，基于Markov過程建立在線課程教學質量評價模型，能夠解決在線開放課程教學質量與學習效果的差異性影響.由于在線開放課程建設資源較多，根據在線開放課程教育活動的特點和教學質量評價的需要，本文主要研究Markov模型在開放課程教學質量評價中的應用.

二、Markov評價模型

Markov評價基于先修課程成績與開展開放課程施教后的成績兩個狀態，是建立在施教前后系統“狀態”和“狀態轉移”概念上的動態隨機評價模型.將先修課程成績作為初始狀態，在線開放課程施教后的課程成績作為轉移后的狀態，建立狀態轉移概率矩陣，根據學生考試成績的變化情況來評價課程建設的教學效果與學生的學習效果.

三、實例分析

數學是各高校教學質量評價的主要觀測點，為驗證Markov評價模型對在線開放課程的教學質量評價的有效性，本文選取兩所學校在線開放課程的成績，來評價學生的學習效果及課程的教學效果.下面以高等數學（下）的成績為學生先修課程基礎，驗證第三學期開展概率論在線開放課程后的學習效果.根據數據計算甲校的概率論平均成績為79.6分，而乙校的平均成績為70.3分.由上面的計算結果大多數人通常會認為甲校的教學質量好于乙校，但兩所學校學生原有數學基礎存在較大差異，其中甲校學生高等數學（下）的成績平均分為75.34分，而乙校的學生僅為64.8分.設定等級分值：A級為100分，B級為80分，C級為60分，D級為40分，E級為20分.為客觀評價兩所學校的學習效果，應用上述Markov過程進行評價，結果如下：

根據施教后學生成績變動表，可得兩校轉移概率矩陣分別為：

根據平穩分布性質求解，可以得出甲校平穩分布為（0.144，0.196，0.245，0.295，0.121），乙校平穩分布為（0.277，0.334，0.204，0.109，0.076）.根據等級標準可得兩所學校該門課程學習效果量化值為58.98和 72.86.由此可以看出，雖然甲校學生成績平均分高于乙校成績，但乙校在線課程學習效果量化值高于甲校.該案例表明，充分考慮學生基礎差異，建立Markov評價模型，可以有效評價不同學校使用在線開放課程的學習效果.

四、結束語

本文建立Markov評價模型針對在線開放課程學習效果進行評價，衡量不同高校開展的同一門開放課程的教學質量，能夠有效消除不同學校之間學生基礎差異因素的影響.該模型可以有效評價學生學習產出成績與能力達成度，能客觀地反映學生在在線開放課程學習中的全面學習產出狀態，評價使用在線開放課程的學習效果與教學質量的提高度，從而為在線開放課程的持續改進提供重要依據和數據支持.

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