形成性評價決策樹模型與對策建議

熊 焱 孫堂旺

(遼寧科技大學理學院，遼寧 鞍山 114051)

一、引言

網絡速度逐步提升，電子設備快速普及為多形式教學渠道展開提供便利條件。通過制定可量化、操作性的強課內外活動可以有效地監管和指導學生學習過程，督促學生形成自主的學習習慣，提升學生專業素養。這類閉環教學過程的有效構建是保證教學質量，體現教學效果的關鍵，其中形成性評價環節是量化過程考核方式的評估，對任課教師和學生進行雙向監督和管理作用。形成性評價可以全方位了解學情情況，教師關注學生學習結果的同時更注重其學習全過程的質量，從根源上改變學生平時應付作業，期末突擊復習，所學不知所用的“以教師、內容為中心”的傳統教學局面。為充分發揮形成性評價方案對學生的引導、育人功能，需要對已有的學情數據進行細致分析，甄別各項教學活動的實施對學生的課程育人影響程度。一些高校已經將大數據分析技術用于學情數據的分析和預測，例如利用決策樹分析課業學習、實習兼職和社團活動等因素對大學生畢業后的職位晉升影響[1]；分析學生考研復習方式的學情數據了解學生的學習偏好[2]；利用葉斯分類器建立實驗課程成績預警系統[3]；采用Apriori算法分析學情數據挖掘不同課程之間關聯性，為教師彌補前繼知識不足提供依據[4]。本文運用決策樹方法借助學情數據信息，提取各類課內外教學活動實施與課業成績的潛在規則，幫助教師了解個體的學習情況，為后繼教學策略的改進和優化提供依據。有針對性的給出教學策略調整的對策建議，為完善學生學業評價體系，發揮形成性評價的效能助力。

二、決策樹方法基本原理

決策樹是信息提取，預測和分類等方面廣泛應用的數據信息挖掘的邏輯方法。在數據信息學習過程中僅需少量的背景知識就能使用該算法學習[5]。決策樹由決策結點，分支節點和葉子節點組成。決策樹中最上面的葉子作為根節點，每個分支都是新的決策結點，每一個葉子結點代表一個可能的分類屬性。決策樹從上到下的建立過程中會在每個結點處遇到一個測試，不同的測試屬性將導致不同的分支，最后會到達一個葉子節點。ID3算法是處理離散值屬性的最經典的決策樹構造算法。ID3算法具體策略如下：

首先，計算類別屬性的信息熵。假設數據集合S是由n個測試屬性的樣本構成的集合，測試屬性分別為Ci(i=1,2,...,n)，則類別屬性總的信息熵為：

(1)

其中Pi表示測試屬性Ci的概率。

其次，計算測試屬性信息增益。假設測試屬性Ci={a1,a2...am}將S劃分為m份，Sij表示Ci劃分S后的第j個子集，|S|和|Sij|分別表示集合中的樣本數目，則測試屬性Ci劃分樣本的信息熵為：

屬性Ci對S劃分的信息增益為

gain(S,Ci)=entropy(S)-entropy(S,Ci) (3)

最后，選擇信息增益最大的測試屬性作為決策樹分支節點。如此往復，將每個分支節點作為新的決策節點繼續上面的過程，最終構造出決策樹。

三、形成性評價決策樹模型

研究學情數據來源于本校工科專業21級的數學課程教學統計數據。

(一) 學情數據預處理

在教務系統中收集數據，由于部分學生居家學習記錄為噪聲數據標記，期末緩考同學數據為不完整數據標記。清洗后的數據集S包含39名學生數據信息，其中女生17名，男生22人，即|S|=39。

(二)數據屬性

形成性評價對教師而言，首先需要精心準備每一項需要學生完成的教學任務，才能將學生理論水平和實踐能力客觀的評價出來，充分調動學生的自主性和創新性，實現課程育人的目標。任課教師在工科專業21級的數學課程教學過程中，實施一系列的課內外教學活動，通過線上平臺給出學生參與每次活動的評分，作為過程考核的量化成績。教學活動實施的指導思想是提升學生主動參與學習的熱情，體現以學生為中心的理念，讓學生切身感受到學校聯合辦學宗旨和人才培養的目標的需求。通過考核促進教學方式的創新，真正的讓學生動起來、讓課堂氣氛活躍起來。切實提升教學質量。力爭做到把學習主動權還給學生，把發展空間留給學生。課內活動包括出勤記錄、課前小測、翻轉課堂活動、小組討論、學習筆記記錄等項評分，課外活動包括課后習題篇作業、二次階段性學習效果測評，金點子助課，難題分享、三人組成的學習小組共同完成整理篇作業互助和章節內容思維導圖的繪制等活動評分。另外借助信息平臺的消息發布功能，學生可以及時的通過私聊與教師取得聯系，通過語音、打字、上傳圖片等方式進行師生線上交流。

為建立決策樹模型，依照教學活動的實施時間要求對各項教學活動的綜合評分進行歸類處理，建立一個學生學情分析數據表。數據表中包含1個以期末考試成績為劃分的綜合成績類別屬性，具體來說將期末考試成績高于80的同學歸為綜合成績好的一類，將考試成績低于80分的歸為綜合成績差的一類。數據表中還包含3個測試屬性，即課內活動表現、課外活動表現和性別屬性。課內活動表現屬性C1反映的是學生在課堂上的綜合學習表現成績，這部分教學活動任務給與學生完成的時間較短，需要學生緊跟課堂節奏，勇于擔當，要想取得好的成績就得平時利用教師給定的教學資源做好各項預習和復習任務。屬性C1采取三階段成績劃分的方法，首先給出各項活動的綜合評分，然后將成績劃分為三段，分別標注為好、中和差。課外活動表現屬性C2反映的是學生在課后的綜合表現成績，體現學生的自主學習的情況和能力，這部分教學活動任務給與學生完成的時間較長，學生可以自主復習后完成，要想取得好成績，需要學生具有較好的自主學習管理能力，并且愿意在小組活動中分擔更多責任。屬性C2也采用三階段成績劃分的方法，分別標注為好、中和差。性別屬性C3是綜合評價過程學習表現后，發現不同性別的學生對待課業任務的態度具有一定的性別表現相似性，因此也作為一個測試屬性。具體的學情數據成績分類樣本統計見表1。

表1 學情數據成績分類樣本統計

(三)形成性評價決策樹的構建

運用ID3算法建立決策樹。通過學情數據統計知綜合成績好的樣本數為26人，綜合成績差的樣本數為13人。

首先由公式(1)計算類別屬性的熵值為

其次，計算各測試屬性劃分的信息熵為

entropy(S,C1)=0.8869

entropy(S,C2)=0.8019

entropy(S,C3)=0.8710

計算各測試屬性劃分的信息增益為

gain(S,C1)=0.0314

gain(S,C2)=0.1164

gain(S,C3)=0.0473

因此，選取課外活動表現屬性C1作為當前的分支節點。

最后，以分支節點為根節點，繼續計算。最終形成決策樹模型，見圖1。

圖1 形成性評價決策樹模型

四、分類規則抽取與分析

(一)規則抽取

從決策樹中可抽取如下分類規則：

If課外活動表現好 and 課內活動表現好 then 綜合成績好；

If課外活動表現好 and 課內活動表現中 and 女生 then 綜合成績差；

If課外活動表現好 and 課內活動表現中或差 and 男生 then 綜合成績好；

If課外活動表現中或差 and 女生then綜合成績差；

If課外活動表現中 and 男生 then綜合成績好；

If課外活動表現差 and 男生 and課內活動表現中then 綜合成績好；

If課內活動表現差 and 男生 and課內活動表現差then 綜合成績差。

(二)結果分析

從分類結果看，課內外活動參與情況與課業成績聯系緊密。課外活動表現對綜合成績的影響最大，特別是課外活動的表現對女生影響要大于男生。課內活動對男生的影響遠大于女生。由于樣本數量不大，所以可能導致模型的泛化能力不足。選取利用相同教學方法授課的20份樣本測試決策樹的大致精度，正確率達到70%。三類測試屬性的分類可供類似教學方法實施的形成性評價的評估提供借鑒。

五、對策建議

(一)學情特點分析

為進一步分析學生的學情特征，幫助教師全面的了解各類教學活動的實施效果。通過對比前繼課程的學習情況和課內外活動的統計數據來詳細分析學生過程學習的行為特點與和與綜合成績的關系。

(1)課外活動表現分析

通過前述3.3小節建立的形成性評價決策樹模型提取的關聯規則，可以看到課外活動表現對綜合成績的影響最大。本文研究的課程是有兩學期教學任務的數學課程，教學方式改革在第二學期進行。表2給出了不同課外表現的綜合成績平均分對比情況。可以看到，課外活動表現與課內表現、兩學期的期末考試成績均正相關。女生課外活動好的人數較多，但期末考試平均分均低于同類的男生成績。男生課外活動中或差的同學人數較多，同時也明顯的拉低了課內活動平均成績。

表2 不同課外表現綜合成績平均分對比表

(2)課內活動表現分析

表3給出了不同課內表現綜合成績平均分對比情況。可以看出，課內表現成績與其它因素成績之間是正相關的，但課內表現中和差的期末考試成績平均分相差不大。女生的整體課內表現成績明顯好于男生，但期末考試成績平均分低于同類別男生平均成績。課內表現差的男生人數眾多，這部分同學的課外表現成績尚可。

表3 不同課內表現綜合成績平均分對比表

(3)性別因素分析

表4 給出不同性別學業成績平均分對比。通過對比數據可知，教學方式改革后，同學們的課業成績都有了明顯的提升，特別是男生的平均成績提升幅度巨大，女生成績的提升幅度遠小于男生。但從課內外活動表現出來的情況看，女生的平均過程得分均高于男生。特別是課內活動這方面，女生平均分更是遠高于男生的平均分。查閱教學平臺過程管理記錄數據看到，女生參與各項活動的數量和準確度確實遠多于男生，說明女生的責任心比較強，愿意參與各類活動，但教學活動有一定的能力要求，多數同學借鑒討論后完成，所以提交的時間都比較晚。男生比較情緒化，課外活動參與熱情高，邏輯思維能力基礎好，參與課內活動出現兩極分化的現象。相比之下在期末考試中取得的成績更好。

表4 不同性別學業成績平均分對比表

(二)對策建議

加強課程活動管理，多元化綜合評分標準。各項教學活動的評分不能只依賴于完成與否和對錯與否。還需要考慮完成順序的先后，將時效性引入形成性評價。時效性的記錄需要占用教師的大量課余時間進行數據統計。因此，需要開發智能打分程序，實現依據學生的提交時間先后給出階段性的評分，這樣更能客觀的對學生進行過程考核成績評估，也會減少抄襲和平時不認真學，期末靠突擊復習考取高分，而實際學科應用能力不足的情況。另外，引入競爭、互助和互評機制，例如在課堂問答環節引入互評機制，安排小組成員根據課中測試和問答情況共同打分、評價，提升學生的學習熱情，再如課外活動環節也可以由同學共同預習，討論和分組互助的方式進行，做的好予以加分。

拓展課程教學內容，實施多樣化的教學活動。從學情數據分析來看，形成性評價需要更豐富的教學策略，潛移默化的提升學生的學習能力。因此，完善教材講練資源和豐富各個考核項目標的選題，使同學有更多選擇機會參與課程活動，可以讓學生學到更豐富的課程內容，鍛煉學科思維能力。同時，教師也可以給出更客觀的形成性評價。

六、結語

通過學情數據建立的決策樹模型和學情特點分析，全面的剖析了形成性評價對學生課業成績和過程學習的影響，課外活動的引入對學生自主學習能力和創新意識的培養影響較大，教師應該更注重這類活動的組織與設計。另外教學活動實施要兼顧全局的同時，也要考慮個性化的需求，使得學習能力差別較大的學生都有適合的教學活動參與，完成育人目標。其它類別課程的形成性評價效果分析可以借鑒本文提出的建立決策樹模型的方法。