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視頻時長分析在學習評價中的應用

2021-03-03 01:02:02張孝元李紅斌
農業技術與裝備 2021年1期
關鍵詞:數控技術評價課程

張孝元,王 蕊,李紅斌

(山西農業大學信息學院,山西 晉中 030800)

2019 年—2020 春季學期,由于疫情影響,各個學校響應教育部“停課不停學”的號召,紛紛開設網課。網課的一大優點是可以實時保存學生學習過程的各項數據。數據技術使收集的課堂學習評價數據在廣度和深度上都有了很大的延伸,使評價數據趨于實時化和動態化[1-2]。本學期在進行《數控技術》一課的教學中,對觀看時長數據進行收集和處理,可以對學生的個人學習情況進行分析與預測,為教學提供了重要依據。

《數控技術》課程是“機制專業”的重要專業課程。在傳統教學模式下,本課程的教學存在如教學評價方法不合理等不足。傳統評價仍然以理論考試為主、實踐考核為輔,這對于實踐性很強的課程來說非常不合理。傳統的課程教學模式存在明顯不足,必須進行教學模式的改變。否則,培養出的學生必然出現專業技能缺乏、職業素養薄弱的現象。所以,在網絡教學的背景下,針對《數控技術》一課進行教學過程分析,進而對學生的學習效果進行評價,是很有必要的。

1 課程教學的不足

1.1 在線學習效果不佳

《數控技術》是一門專業核心課程,涉及到的知識范圍很廣。要求學生既掌握數字控制、數控系統的基礎知識,又要了解數控加工等制造技術。需要學生在課程學習的過程中,具有計算機技術、現代控制技術、網絡通信技術等專業知識,是各個學科的交叉和融合。是一門難度相對較大的課程。在通過網絡學習時,部分學生的基礎較差,沒有教材,投入時間少,補課意愿較低,課上互動效果不佳。導致了課程的進度落后于教學計劃。在線學習效果不是很理想。

1.2 學生反饋較少

在教學過程中,教師通過學生的反饋,及時調整教學方法和計劃,對于提升教學質量是很有幫助的。但在網絡教學的授課中,學生的反饋相對較少。有些學生僅是在線打卡,對于互動、留言、討論等都不做任何反饋。這樣單向的、消極的學習對教學是很不利的。教師們也采用了一些方法進行改進;首先,在網課中準備完備的課程資料尤其是閱讀材料和討論材料,在網課中添加了易于學生理解概念的圖片,穿插了內容豐富,涉及面廣的“閱讀材料”,都是對學生進行綜合教育的好素材,若把“閱讀材料的內容融合到教學過程中來,對培養學生的良好的學習興趣會起到很大的推動作用;其次,優化了在線課程批改作業的方式,《數控技術》是理論與實際聯系緊密的課程,也是易學難精的課程。目前的網絡學習平臺的建設,主要以電子教案、教學視頻、多媒體課件等形式進行網絡教學,普遍缺少客觀題的訓練。在教學中,盡量減少客觀題的形式,將客觀題改為主觀題,能夠更好地提升教學效率。

2 視頻時長分析的應用

事實上,教師們在進行網絡教學的過程中,都會以視頻時長來進行考核,但一般將觀看時長作為學生完成任務點的依據[3-4]。這樣沒有充分地挖掘學生進行視頻觀看后,相關的數據背后包含的豐富信息。同時將完成任務點作為打卡簽到的一種,意義不大。其實,從觀看時長數據中也可得到很多有效的結論,從中能夠了解學生實際的學習狀態,為進一步優化教學方法提供依據。

從視頻的反芻比中可得知知識點的難易程度。反芻比高的視頻,說明該知識點較難,需要繼續采用其他方法補充教學。反芻比較低的視頻,則反映知識點相對容易,學生在學習的過程中,或許僅通過觀看一次視頻即可掌握相關知識。通過問卷調查,以及對本學期教學班級的教學活動統計可知:觀看視頻時長與課程難度呈正相關的關系,見表1。難度越大的知識點,學生觀看視頻的時間就越長。對于反芻比高的知識點,教師要通過調整課后作業,增加課程閱讀資料等方式讓學生進行復習。切不可降低難度,導致教學效果與大綱要求不符。

表1 知識點難度與反芻比的關系Tab.1 The relationship between difficulty of knowledge points and ru‐mination ratio

反芻比也可反映學生的學習態度。由于本課程《數控技術》相對較難,并且在視頻講解過程中穿插大量的習題,重要知識點等。學生若要系統全面掌握知識,僅觀看一次視頻是不現實的。一般來說,視頻觀看時間越長,學生學習態度越好,與學生的學習情況也有一定的關系。在學期中期,進行期中測試,發現成績與學習時長有較大的關系,對于學生的學習情況也有較大的參考意義。

圖1 學生成績與觀看視頻時長的關系Fig1 The relationship between students'grades and the duration of watching videos

圖1 中所示即為學生成績與觀看視頻時長的關系。橫軸顯示為學生成績排名,縱軸為學生觀看視頻反芻比。為了減少統計誤差,按成績排名將4 位學生分為一組。分別計算每一組學生的平均觀看視頻反芻比。從圖1 中可知:隨著學生成績降低,反芻比隨之下降。在比較過程中發現:成績排名1~4 名與5~8 名兩個小組下降的趨勢最為明顯。隨著成績排名的降低,反芻比下降的趨勢趨于緩和。

在教學的過程中,有些學生的某個視頻觀看時長為200%。考慮到視頻內容的難度與知識點的分布,學生恰好觀看兩次視頻的概率是很低的。這種情況很有可能是刷時長行為,需要在分析具體原因后進行正確引導。對于一些難度較大的,類似重點題型的講解的視頻,若某些同學觀看時長仍正好為100%,這樣的同學可能只是在完成任務。將視頻學習當作打卡簽到來進行。這樣需要結合成績,適當地私下里進行提醒。隨著課程的進行,有些同學觀看視頻的反芻比逐漸增加,說明此學生的學習興趣在不斷提高。教師可以適當地進行鼓勵,增加學生學習的積極性。

將觀看時長與其他數據結合,可得到有價值的結論。若某位同學時長數據非常高,但是課程積分排名卻比較中庸,通過溝通,發現該同學的學習方法有問題,在改變學習思路后,提升了學習質量。建議教師們對于學生的學習數據深入挖掘,可以有效地提升教學質量,甚至達到個性化學習評價。具體如表2所示。

表2 反芻比與學習情況的關系Tab.2 The relationship between rumination ratio and learning

3 結論

本文對學生網課學習中的觀看時長數據進行收集和分析。可知觀看視頻時長與課程難度呈正相關的關系,難度越大的知識點,學生觀看視頻的時間就越長。將觀看時長與其他數據結合,也可觀察學生的學習情況;與其他數據結合,可推斷學生的學習狀態,達到個性化學習評價。能夠有效提升教學質量。

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