梅鵬江,陳逸菲,宋 瑩,孫 寧
(1.南京信息工程大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院,江蘇南京 210044;2.南京信息工程大學(xué)濱江學(xué)院,江蘇無錫 214105)
受疫情影響,為響應(yīng)教育部“停課不停學(xué)”號(hào)召,各院校積極開展線上教學(xué)。隨著在線教學(xué)的普及,各高校平臺(tái)服務(wù)器積累了大量與學(xué)習(xí)相關(guān)的數(shù)據(jù),通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析,幫助教師了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況。張巖等[1]通過分析混合式教學(xué)環(huán)境下學(xué)習(xí)者一般特征、心理特征、課堂行為特征,對(duì)不同學(xué)生進(jìn)行分類和識(shí)別;賈積有等[1]對(duì)北京大學(xué)6 門課程的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行整理與分析,從中發(fā)現(xiàn)學(xué)生網(wǎng)上學(xué)習(xí)行為對(duì)學(xué)業(yè)成績的影響;李封等[3]提出學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為屬性模型,基于該模型對(duì)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為進(jìn)行分析研究,以此為依據(jù)調(diào)整課程組織和教學(xué)方式,從而達(dá)到最優(yōu)的教學(xué)效果;李爽等[4]從行為投入的角度出發(fā),對(duì)在線學(xué)習(xí)行為投入分析框架進(jìn)行構(gòu)建,并對(duì)在線學(xué)習(xí)行為投入測(cè)量指標(biāo)進(jìn)行選??;危妙等[5]利用數(shù)據(jù)分析,對(duì)“優(yōu)課聯(lián)盟”平臺(tái)上學(xué)生的學(xué)習(xí)行為以及學(xué)習(xí)成效進(jìn)行分析,找出平臺(tái)應(yīng)用中存在的不足并提出建議;蔣卓軒等[6]針對(duì)平臺(tái)用戶在線學(xué)習(xí)特點(diǎn),分析挖掘6 門課的海量學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù),將學(xué)習(xí)者進(jìn)行分類,深入考察學(xué)習(xí)行為與學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)系。以上學(xué)者對(duì)于學(xué)生學(xué)習(xí)特征進(jìn)行了分析,但是他們都忽視了數(shù)據(jù)的時(shí)效性。本文數(shù)據(jù)是教師在線授課采集,準(zhǔn)確度較高,能真實(shí)反映學(xué)生在線學(xué)習(xí)情況;課下學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中,剔除期末考試前學(xué)生突擊數(shù)據(jù),這樣更能客觀反映學(xué)生平時(shí)的學(xué)習(xí)習(xí)慣。
本文以筆者學(xué)校開設(shè)的微機(jī)原理及單片機(jī)技術(shù)課程作為研究對(duì)象。該課程自2020 年2 月17 日至2020 年5月6 日采用線上教學(xué),之后采用混合式教學(xué),收集80 名學(xué)生在學(xué)習(xí)通平臺(tái)上各種訪問記錄近4.8 萬條。以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),分析學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的行為特征、學(xué)習(xí)狀態(tài)和習(xí)慣。本研究結(jié)果可用于糾正不佳的學(xué)習(xí)習(xí)慣,幫助教師調(diào)整教學(xué)進(jìn)度和方式方法。
衡量學(xué)生學(xué)習(xí)質(zhì)量以教學(xué)大綱為標(biāo)準(zhǔn),課程以教學(xué)大綱中學(xué)業(yè)表現(xiàn)指標(biāo)和學(xué)習(xí)過程投入指標(biāo)作為參考,前者包括隨堂測(cè)驗(yàn)得分、階段測(cè)驗(yàn)得分、章節(jié)測(cè)驗(yàn)得分;后者包括課堂搶答、課堂問卷、課堂投票、視頻反芻比、章節(jié)學(xué)習(xí)次數(shù)等。期末考試成績最能直接反映學(xué)生學(xué)習(xí)質(zhì)量,故本文用線下的閉卷期末考試作為學(xué)習(xí)質(zhì)量指標(biāo),通過求解皮爾斯相關(guān)系數(shù)挖掘出與學(xué)習(xí)質(zhì)量有關(guān)的特征,如式(1)所示。

式(1)中,X、Y是兩個(gè)特征,Xi、Yi表示特征X、Y的第i個(gè)數(shù)值代表X、Y特征下的均值。皮爾森系數(shù)等于協(xié)方差除以標(biāo)準(zhǔn)差,因此避免了指標(biāo)量綱不同的影響。在計(jì)算各指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)之前,需要對(duì)學(xué)習(xí)通平臺(tái)上獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,即相關(guān)數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、歸一化,使各個(gè)指標(biāo)處于同一數(shù)量級(jí)。
本文將學(xué)習(xí)通平臺(tái)上的數(shù)據(jù)分成學(xué)業(yè)表現(xiàn)指標(biāo)和學(xué)習(xí)過程指標(biāo)投入兩大類[7]。前者直觀反映學(xué)習(xí)效果,后者體現(xiàn)學(xué)習(xí)積極性和學(xué)習(xí)態(tài)度,根據(jù)學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)不同又細(xì)分為2 個(gè)子類:在線學(xué)習(xí)過程指標(biāo)和自主學(xué)習(xí)過程指標(biāo)。表1給出根據(jù)式(1)計(jì)算得到的各指標(biāo)與期末成績的相關(guān)性。
本文將學(xué)習(xí)過程指標(biāo)細(xì)分為自主學(xué)習(xí)過程和課堂在線學(xué)習(xí)過程兩部分,前者有視頻反芻比、章節(jié)學(xué)習(xí)次數(shù);后者有課堂搶答、課堂問卷和投票。如表1 所示,課堂在線學(xué)習(xí)過程中課堂搶答與期末考試的相關(guān)性是51.03%,課堂問卷、投票與期末考試的相關(guān)性是51.50%。自主學(xué)習(xí)過程中學(xué)習(xí)視頻反芻比與期末考試的相關(guān)性是60.04%,說明該特征對(duì)期末考試的影響較大,而章節(jié)學(xué)習(xí)次數(shù)對(duì)期末考試的影響更大,高達(dá)72.17%。

Table 1 Correlation between each index and final score表1 各指標(biāo)與期末成績相關(guān)性(%)
本文主要分析期末成績表示的課程學(xué)習(xí)質(zhì)量與這兩大指標(biāo)的相關(guān)性。需要注意的是,由于簽到率相關(guān)性僅41.4%,明顯低于其它指標(biāo),因此不予討論。
微機(jī)原理及單片機(jī)技術(shù)課程共17 周,學(xué)習(xí)通平臺(tái)記錄有學(xué)生隨堂測(cè)驗(yàn)、章節(jié)測(cè)驗(yàn)得分、階段性考試得分等,可直觀反映學(xué)習(xí)效果。而期末考試因?yàn)樵诰€下進(jìn)行閉卷測(cè)試,測(cè)試題型豐富,主觀性試題多,更能全面考察學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量[8]。通過Anaconda 軟件將學(xué)業(yè)表現(xiàn)3 個(gè)特征與期末考試成績以可視化形式展現(xiàn),如圖1 所示,橫坐標(biāo)是學(xué)生學(xué)號(hào),縱坐標(biāo)是歸一化后的期末成績。
特征之間相關(guān)系數(shù)越大,說明兩個(gè)特征之間關(guān)聯(lián)越大,反之越小。表1 中,學(xué)業(yè)表現(xiàn)相關(guān)的前3 個(gè)特征與期末考試成績的關(guān)聯(lián)性分別是55.67%、49.02%、49.98%,除了隨堂測(cè)驗(yàn)之外都低于第2 大類指標(biāo),其原因如下:
(1)隨堂測(cè)驗(yàn)以客觀題為主,時(shí)效性強(qiáng)。從數(shù)據(jù)來看大部分學(xué)生隨堂測(cè)驗(yàn)分?jǐn)?shù)都在及格線以上,高于期末卷面及格率。原因是隨堂練習(xí)大多以選擇題形式考察,而期末考試則以主觀性試題為主,難度更高。隨堂測(cè)驗(yàn)與期末成績相關(guān)性比章節(jié)測(cè)試和階段考試高出近5%,達(dá)55.67%,原因是隨堂測(cè)驗(yàn)一般是教師在上課前幾分鐘發(fā)布,并限定短時(shí)間內(nèi)完成,學(xué)生能翻閱參考資料的時(shí)間有限,以獨(dú)立完成為主。
(2)章節(jié)測(cè)驗(yàn)完成的時(shí)間段不同。從平臺(tái)記錄的時(shí)間看,有預(yù)習(xí)時(shí)完成的,出錯(cuò)可能性大;有課后完成的,降低了出錯(cuò)的可能性;部分學(xué)生不是獨(dú)立完成的,所以會(huì)出現(xiàn)相關(guān)性不是很大的情況。

Fig.1 Academic performance圖1 學(xué)業(yè)表現(xiàn)
(3)在線考試非封閉性。階段測(cè)試是返校前在線完成的,雖然可以設(shè)置測(cè)試具體時(shí)間,但是不能完全確保學(xué)生獨(dú)立完成考試,故相關(guān)性不如隨堂測(cè)驗(yàn)。
通過以上分析,可知這些指標(biāo)不能完整反映學(xué)生掌握知識(shí)點(diǎn)情況,但為教學(xué)過程中必要的參考,是不可或缺的。
學(xué)習(xí)視頻反芻比明顯沒有章節(jié)學(xué)習(xí)次數(shù)貼合期末成績,原因是部分學(xué)生存在登錄視頻不看只為完成任務(wù)的情況。而章節(jié)學(xué)習(xí)次數(shù)更貼合,是因?yàn)閮?yōu)秀的學(xué)生在遇到難點(diǎn)時(shí)會(huì)反復(fù)觀看章節(jié)內(nèi)容,學(xué)習(xí)不好的學(xué)生卻不會(huì)花費(fèi)大量時(shí)間去重復(fù)學(xué)習(xí),具體情況如圖2 所示。
課堂問卷、投票、課堂搶答等指標(biāo)可以清楚地刻畫學(xué)生在課堂上的表現(xiàn)。表1 中課堂搶答與期末考試的相關(guān)性只有51.03%,原因是部分成績良好的學(xué)生性格較為內(nèi)向,不太好意思參加課堂互動(dòng),覺得自己懂了就可以,沒必要在課堂上表達(dá)。課堂問卷、投票與期末考試的相關(guān)性是51.50%,從圖3 可知學(xué)生普遍在問卷和投票中得分較高,其原因是教師在課堂上考察學(xué)生對(duì)某一知識(shí)點(diǎn)的掌握,不論對(duì)錯(cuò)參與即可得分,所以提高了學(xué)生參與互動(dòng)的積極性。
綜上,通過對(duì)不同指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析,發(fā)現(xiàn)各指標(biāo)對(duì)期末考試成績有影響,其中以視頻反芻比、章節(jié)學(xué)習(xí)次數(shù)體現(xiàn)最為突出。所以在平時(shí)教學(xué)過程中,教師可通過這兩個(gè)指標(biāo)及早發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)態(tài)度不端正、成績不好的學(xué)生,給予適當(dāng)?shù)奶嵝押捅O(jiān)督。
本文通過對(duì)學(xué)業(yè)表現(xiàn)和學(xué)習(xí)投入指標(biāo)進(jìn)行聚類分析[9-11],得到學(xué)生不同的學(xué)習(xí)類型,從而發(fā)現(xiàn)優(yōu)秀學(xué)生的共性,及時(shí)對(duì)學(xué)習(xí)習(xí)慣不好的學(xué)生提出預(yù)警。采用PyCharm軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行k 均值聚類。首先將數(shù)據(jù)降維,然后評(píng)估不同k 值聚類效果,發(fā)現(xiàn)在4 層聚類時(shí)效果最佳,故選取聚類數(shù)為4 時(shí)的情況進(jìn)行分析,結(jié)果如表2 所示。

Table 2 Mean values of various student behavior data表2 各類學(xué)生行為數(shù)據(jù)均值

Fig.3 Online classroom learning process圖3 在線課堂學(xué)習(xí)過程
在聚類數(shù)為4 時(shí),得到每一類學(xué)生的期末考試等級(jí)、課程訪問數(shù)、視頻反芻比、討論次數(shù)、課堂搶答、作業(yè)得分以及階段測(cè)試得分的均值,如表2 所示。以期末考試成績得分作為標(biāo)準(zhǔn),將學(xué)生分為學(xué)霸學(xué)習(xí)者、積極學(xué)習(xí)者、一般學(xué)習(xí)者、懶散學(xué)習(xí)者,下面對(duì)這些類別的學(xué)校行為進(jìn)行分析[12-15]。
第1 類學(xué)生,能夠積極主動(dòng)登錄平臺(tái)學(xué)習(xí),其訪問數(shù)、章節(jié)學(xué)習(xí)次數(shù)幾乎是第4 類學(xué)生的4 倍,能夠積極參與到課堂活動(dòng)中,課堂搶答速度快,上課專注,緊跟老師節(jié)奏,考試成績優(yōu)秀,說明這類學(xué)生屬于刻苦用功的學(xué)霸。教師可鼓勵(lì)他們參加比賽,擴(kuò)充知識(shí)面,同時(shí)適當(dāng)組建班級(jí)幫扶組,讓學(xué)霸給懶散學(xué)習(xí)者(第4 類學(xué)生)和一般學(xué)習(xí)者(第3 類學(xué)生)提供好的學(xué)習(xí)思路和學(xué)習(xí)方法。
第2 類學(xué)生,能夠完成在線學(xué)習(xí)平臺(tái)上所有任務(wù)點(diǎn),章節(jié)測(cè)驗(yàn)和階段性測(cè)試均能取得好成績。但是該類學(xué)生的課堂搶答得分低于第3 類學(xué)生,是由于這類學(xué)生喜歡自己悶頭學(xué)習(xí),自己解決問題,課堂搶答比較低調(diào),沒有第3類學(xué)生愛表現(xiàn)。正是如此,教師最有可能忽略他們。教師應(yīng)該多和這類學(xué)生交流,學(xué)生在得到老師的關(guān)注下學(xué)習(xí)會(huì)更主動(dòng),學(xué)習(xí)成績會(huì)更上一層樓。
第3 類學(xué)生,能完成基本的章節(jié)學(xué)習(xí)和視頻觀看,在訪問數(shù)、章節(jié)學(xué)習(xí)次數(shù)、視頻反芻比上都是懶散學(xué)習(xí)者的1.4 倍左右,而課堂討論、課堂搶答是懶散學(xué)習(xí)者的5 倍左右,甚至超出了第2 類學(xué)生。該類學(xué)生有一定的學(xué)習(xí)熱情,課堂積極回答問題,但成績不是很理想,原因是他們課后不主動(dòng)學(xué)習(xí)、投入學(xué)習(xí)的時(shí)間精力不夠。對(duì)于這類學(xué)生教師應(yīng)該多督促他們課后學(xué)習(xí),多加以鼓勵(lì)和鞭策。
第4 類學(xué)生,訪問學(xué)習(xí)平臺(tái)比較隨意,偶爾登錄,登錄次數(shù)不及平均數(shù),對(duì)于章節(jié)的學(xué)習(xí)較少,視頻反芻比也小,基本不參與課堂討論,不積極主動(dòng)地參與課堂互動(dòng),注意力不集中,容易走神,課后作業(yè)和階段性測(cè)試分?jǐn)?shù)較低。這些學(xué)生缺乏自主學(xué)習(xí)熱情,學(xué)習(xí)效果也很差,故將他們劃分為懶散學(xué)習(xí)者。教師需要經(jīng)常與這類學(xué)生溝通,課堂上主動(dòng)給他們提問,課后督促他們觀看視頻,完成章節(jié)學(xué)習(xí)。
本文對(duì)疫情期間線上教學(xué)中學(xué)生學(xué)業(yè)表現(xiàn)和學(xué)習(xí)投入指標(biāo)進(jìn)行分析,通過對(duì)學(xué)生學(xué)業(yè)表現(xiàn)分析,發(fā)現(xiàn)大部分學(xué)生在隨堂測(cè)驗(yàn)、章節(jié)測(cè)驗(yàn)、階段性考試的得分都能及格,但期末測(cè)試相當(dāng)一部分學(xué)生卷面不及格,兩級(jí)分化嚴(yán)重,這說明平時(shí)學(xué)業(yè)中的成績并不能完全反映學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)掌握的真實(shí)情況。而在學(xué)習(xí)投入指標(biāo)中也有相似情況,課堂搶答、問卷和投票得分都不錯(cuò),但是期末成績不理想,這可能是學(xué)生在課堂上聽講,但課后預(yù)習(xí)復(fù)習(xí)被忽略;視頻反芻比、章節(jié)學(xué)習(xí)次數(shù)指標(biāo)與考試成績最相關(guān),驗(yàn)證了學(xué)習(xí)優(yōu)秀的學(xué)生課后所花費(fèi)的精力遠(yuǎn)高于其他學(xué)生。
需要指出的是,數(shù)據(jù)分析需要數(shù)據(jù)的積累,數(shù)據(jù)量的規(guī)模不同會(huì)對(duì)分析結(jié)果造成影響,本文使用的數(shù)據(jù)量不大。隨著在線教學(xué)及混合式教學(xué)工作的深入,課程數(shù)據(jù)量會(huì)越來越大,學(xué)生的行為數(shù)據(jù)也會(huì)越來越多,隨之得到的數(shù)據(jù)分析結(jié)果會(huì)越來越準(zhǔn)確[16]。在今后的工作中會(huì)將學(xué)生提交作業(yè)的時(shí)間、訪問時(shí)間段等進(jìn)一步深入分析,以此獲取更為準(zhǔn)確的學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣數(shù)據(jù),幫助教師洞悉學(xué)生學(xué)習(xí)行為,強(qiáng)化對(duì)學(xué)生的教育和監(jiān)督。