高職信息技術專業群線上教學效果研究
——以廣東某高職信息技術專業群為例

車偉堅 黃洪標 沈燕芬

（廣東建設職業技術學院，廣東 廣州 510440）

1 引言

自2019年12月新型冠狀肺炎疫情蔓延以來，全國各地間發性疫情此起彼伏，疫情防控措施從最初的封城發展到網格管理，在校學生人數從全勤到封控區學生不允許返校，教學方式也從傳統的線下教學發展到線上教學，再到線下+線上教學，線上教學逐漸演變成一種重要的常規教學方式。

關于疫情期間線上教學的效果，易曉明等人調查了5098名學生后發現，居家隔離對高校學生的學習和研究狀態有明顯負面影響[1]。喬偉峰等人調查了清華大學25091名本科生和研究生發現，疫情期間的在線教學總體上取得預期成效，學生的學習行為表現出較強的適應性和可控性，但生生互動少、居家學習效率低、專注力不夠是學生面臨的挑戰[2]。劉可等人認為，提高學生的預習完成率、參與直播時長和活動參與率等3個學習行為可以改善學生學習的效果[3]。汪衛平等人調查了全國334所高校的226679名學生，發現學生在線學習效果和滿意度均呈現東部最好、中部次之、西部最差的特點，而社會性互動、技術平臺與環境是學習體驗最重要的影響因素，課程內容與設計是影響學習滿意度最重要的因素，學習者自身是影響學習效果最重要的因素[4]。筆者調查發現，國內學者較少從課程成績方面探討線上教學的效果。

疫情蔓延全球，國外學者也進行了線上教學的相關研究。Kofoed等人在新冠疫情期間，選擇美國軍事學院西點軍校的經濟學原理課程，共551名學生樣本，比較線上教學和線下教學的效果，發現在線學生和現場授課學生的最終成績沒有統計學上的顯著差異，但在線學習的最終成績下降了0.215個標準差，在線學生難以專注于他們的課程作業，感覺與老師和同學的聯系更少[5]。此研究擬合了Cacault等人的研究結論，在線授課可以提高能力強學生的成績，但會降低能力差學生的成績[6]。Zboun等人在英語課堂進行線上教學，研究發現，網絡連接差、互動性差、動力不足、參與度低、理解力差是在線學習面臨的最大挑戰，而在線課程的優勢是易于訪問、方便且易于復習考試[7]。Jaradat等人調查約旦大學教育科學學院的398名本科生發現，與面對面學習相比，學生更喜歡在線學習環境，并認為在線學習非常有用，但學生同樣面臨情緒壓力、網絡不穩定、平臺打不開、信息技術水平不夠、時間管理能力差、專注力不夠等挑戰[8]。Micha? B?czek等人對804名波蘭醫學生調查發現，在增加知識方面，線上學習和面對面學習沒有差異；在提高技能和社交能力方面，線上學習不如面對面學習[9]。Paudel等人對尼泊爾五所大學的280名教師和學生調查發現，線上教學可以成為傳統教學的替代手段，而線上+線下將會更加有效[10]。

上述可見，關于線上教學的效果，中外研究的結論是有爭議，文化不同、專業不同、年齡不同、地區不同、網絡環境不同，都會造成不同的結果。本研究關注高職信息技術專業群，試圖從宏觀的線上教學方式和課程成績方面，以及微觀的出勤率、作業等方面，對線上教學效果進行研究，以期從課程性質方面分析線上教學的利與弊。

2 線上教學方式

2020年2—6月，由于新冠疫情，廣東某高職采用居家線上授課方式，學期共20周，居家線上授課17周。該學院信息技術專業群包括數字媒體技術、計算機應用技術、軟件技術、建筑動畫與模型制作、建筑項目信息化管理等專業，其中91.9%的課程采用騰訊課堂直播，8.9%課程采用騰訊會議直播，每門課使用職教云平臺建課程資源庫。在平臺組合方面，該專業群用得較多的平臺組合有：

（1）騰訊課堂+職教云。使用騰訊課堂進行直播教學，使用職教云共享教學資源，建立教學資源庫。騰訊課堂可以進行屏幕錄制、生成回放，有課堂簽到、投票、發起選擇題、一個鏈接即可抵達課程，課后可以查看觀看直播人員、觀看直播時間、回放時長等，上課時的畫中畫、大頭貼，都可以增強課堂的人性化。而職教云可以共享教學資源，建立教學資源庫，發放作業要求，收集作業，批改作業，導出成績等，方便老師進行學生的學習情況監督和進行學習評價。

（2）騰訊會議+職教云。相比起騰訊課堂，騰訊會議無法進行簽到、投票、發起選擇題、查看學情等，但騰訊會議中學生可以隨時自行開啟麥克風發言、共享電腦屏幕、錄屏等，更加方便學生進行分享。

3 線上教學效果的宏觀分析

在研究對象方面，本研究者隨機選取了數字媒體技術（以下簡稱“數媒”）、軟件技術（以下簡稱“軟件”）和建筑動畫與模型制作（以下簡稱“動畫”）3個專業的2017級1班、2018級1班和2019級1班。將2018級1班于2019年春季學期（線下）的課程成績與2019級1班于2020年春季學期（線上）的課程成績進行比較，分析線上教學和線下教學對一年級學生課程成績的影響；將2017級1班于2019年春季學期（線下）的課程成績與2018級1班于2020年春季學期（線上）的課程成績進行比較，分析線上教學和線下教學對二年級學生課程成績的影響。

在課程選擇方面，對于每個專業每個年級，均選擇三門專業課和一門思政課，由于思政課是公共課，故一年級選擇思想道德修養與法律基礎（下）（以下簡稱“思修”），二年級選擇毛澤東思想與中國特色社會主義理論體系概論（下）（以下簡稱“毛論”）。

3.1 數字媒體技術專業專業課線上教學效果分析

數媒專業2017級1班有45人，2018級1班有57人，2019級1班有54人。該專業一年級選擇了圖像處理、設計色彩、色彩構成三門專業課，二年級選擇了影視特效、網頁特效、三維動畫制作三門專業課，將一年級和二年級學生對應課程的線上成績和線下成績進行獨立樣本T檢驗，分析結果如表1所示（同一個班級不同課程樣本量不同，是由于學生缺考一些課程，下同）。

表1 數字媒體技術專業學生線下和線上課程成績比較

數據分析結果顯示，數媒專業學生線上圖像處理（t=-1.686，p>0.05）、設計色彩（t=-0.88，p>0.05）、色彩構成（t=0.042，p>0.05）、影視特效（t=0.068，p>0.05）、網頁特效（t=0.155，p>0.05）專業課程的課程成績與線下成績不存在顯著差異。線上三維動畫制作成績均值比線下成績均值低，存在顯著差異（t=5.089，p<0.01）。原因可能是該課程以教授Autodesk 3DS Max軟件為主，軟件界面命令復雜，學生操作容易出錯，而線下教學可以及時提供指導與糾錯。

3.2 軟件技術專業專業課線上教學效果分析

軟件技術專業2017級1班有50人，2018級1班有46人，2019級1班有51人。該專業一年級選擇了Java程序設計、數據庫原理與設計、網頁設計與制作三門專業課，二年級選擇了asp.net技術與應用、JavaScript程序設計、綜合項目實訓三門專業課，將一年級和二年級學生對應課程的線上成績和線下成績進行獨立樣本T檢驗，分析結果如表2所示。

表2 軟件技術專業學生線下和線上課程成績比較

數據分析結果顯示，軟件專業的六門專業課程的線上成績均值都比線下成績均值高，其中Java程序設計（t=-4.894，p<0.01）、網頁設計與制作（t=-2.415，p<0.05）、asp.net技術與應用（t=-5.099，p<0.01）、JavaScript程序設計（t=-6.425，p<0.01）和綜合項目實訓（t=-7.73，p<0.01）五門課程的線上和線下成績存在顯著差異，數據庫原理與設計課程的線上和線下成績不存在顯著差異（t=-1.442，p>0.05）。

3.3 建筑動畫與模型制作專業專業課線上教學效果分析

建筑動畫與模型制作專業2017級1班有44人，2018級1班有37人，2019級1班有38人。該專業一年級選擇了建筑識圖與制圖、圖像處理、建筑CAD三門專業課，二年級選擇了建筑動畫、建筑信息模型—設備建模、BIM概論及數據集成三門專業課，將一年級和二年級學生對應課程的線上成績和線下成績進行獨立樣本T檢驗，分析結果如表3所示。

表3 動畫專業學生線下和線上課程成績比較

數據分析結果顯示，動畫專業的建筑識圖與制圖、圖像處理、建筑CAD、建筑動畫課程的線上成績均值都比線下成績均值高，其中建筑識圖與制圖（t=-2.735，p<0.01）、圖像處理（t=-11.299，p<0.01）、建筑動畫（t=-1.987，p<0.05）的線上和線下成績存在顯著差異，而建筑CAD課程的線上和線下成績不存在顯著差異（t=-0.782，p>0.05）。建筑信息模型—設備建模（t=4.099，p<0.01）和BIM概論及數據集成（t=2.449，p<0.05）課程的線上成績均值比線下成績均值低，均存在顯著差異。

3.4 思政課線上教學效果分析

數字媒體技術、軟件技術和建筑動畫與模型制作3個專業的一年級選取思想道德修養與法律基礎（下），二年級選擇毛澤東思想與中國特色社會主義理論體系概論（下），分析思政課的線上教學效果，結果如表4所示。

表4 思政課的線下和線上課程成績比較

數據分析結果顯示，對于一年級的思修課程，數媒專業學生的線上成績比線下成績低，而軟件和動畫專業學生的線上成績均比線下成績高，動畫專業學生的線上成績和線下成績存在顯著差異（t=-4.999，p<0.01）。對于二年級的毛論課程，數媒專業（t=-7.676，p<0.01）、軟件專業（t=-7.49，p<0.01）和動畫專業（t=-12.041，p<0.01）的線上成績均比線下成績高，且存在顯著差異。

3.5 小結

從專業角度看，大部分數媒專業課程的線下教學成績和線上教學成績不存在顯著差異；軟件專業課程的線上教學成績普遍顯著高于線下教學成績；動畫專業的建筑識圖與制圖、圖像處理和建筑動畫的線上成績顯著高于線下成績，而建筑信息模型—設備建模和BIM概論及數據集成的線上成績顯著低于線下成績，呈現兩極分化結果。

從課程性質來看，偏重理解的課程更適合進行線上授課，例如編程類課程和思政課思想道德修養與法律基礎（下）和毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論（下）；偏重操作的課程，軟件界面命令繁雜，更適合進行線下授課，例如Autodesk Revit、Autodesk 3DS Max軟件，教授時更需要教師的及時指導與糾錯；理解與操作并重的課程，線上成績與線下成績普遍不存在顯著差異，線上教學有利于學生課后看回放解決操作上的難點，線下教學有利于教師現場指導與糾錯。

4 線上教學過程與效果的微觀分析

選取2020年春季數媒專業2018級1班影視特效課程進行微觀分析，由于疫情，該課程線上授課17周，采用騰訊課堂進行直播教學，在職教云平臺上建立豐富的教學資源庫，作業提交與批改在職教云平臺進行。該課程屬于理解與操作并重的課程，以下從直播教學參與情況、平時作業完成情況、課程成績等方面，對線上教學的過程與效果進行微觀剖析。

4.1 直播教學參與情況

除去第1次試課，共正式授課16次。由于前面一個多月學生不熟悉各種平臺操作，經常有學生進錯直播間，從2020年4月9日開始，參與直播的學生人數基本固定。統計每次授課觀看人數及平均觀看時長，共統計10次直播授課，發現直播課堂的學生參與率為98%，直播觀看率為88.33%，如表5所示（數據均是一下課即保留，授課時長包含課間休息時長）。

表5 影視特效課程直播教學參與情況

4.2 平時作業完成情況

影視特效課程與2019年春季面向數媒專業2017級1班采用線下授課方式，2020年春季面向數媒專業2018級1班采用居家線上授課方式，授課教師為同一位任課老師。2017級學生共有27個平時作業，平時作業完成率為87.57%；2018級學生共有18個平時作業，好幾個需要學生課后合作完成的作業由于學生無法見面故沒有布置，平時作業量減少，平時作業完成率降至82.93%。

4.3 課程成績情況

對比數媒專業2017級1班和2018級1班影視特效課程成績，2018級1班線上成績均值（M=83.74，SD=9.61）與2017級1班線下成績均值（M=83.84，SD=5.99）僅相差0.1，不存在顯著差異（t=0.068，p>0.05）。但2018級線上成績更加兩極分化，高分段和低分段人數更多，可能是因為學生的自律性在線上授課方式下被放大了，結果如表6所示。

表6 影視特效課程成績分布情況

5 總結與討論

綜上所述，對于信息技術專業課程來說，線上授課方式有利于偏重理解的課程，不利于偏重操作的課程，對于理解與操作并重的課程，高分段和低分段的學生比例明顯增加，高分段學生善于利用線上授課的優勢，而低分段學生會困于線上授課的劣勢。線上教學會拉大能力強學生和能力差學生的差距，這與Cacault[6]等人、Zboun[7]等人的研究結論一致。究其原因主要有：

（1）良好生活習慣能否維持。疫情期間，人們花費在網絡上的時間明顯增多，學生也受著各種流媒體的影響，能否及時放下刷視頻帶來的短暫快樂，是對學生自律性的考驗。

（2）社會支持是否強大。居家線上學習，相比起學校學習，學生還受到家庭的影響。校園有飯堂、運動場所、超市等，生活便利。居家網課，有些學生要完成一定的家務勞動，上課期間可能要外出買菜、做飯等，照顧家人生活，因此可能需要熬夜完成學習任務。

（3）是否有解決問題的勇氣與耐心。居家學習，學生與老師、同學的聯系較少，遇到的學業問題，大部分只能自己解決。如果遇到看課程回放也解決不了的問題，學生是否會搜索解決方法，迎難而上，需要勇氣與耐心。畢竟，部分學生會退縮，對難題視而不見。