智慧課堂的教學(xué)量化質(zhì)量監(jiān)控及改進研究

摘要：隨著移動終端通信設(shè)備的日益普及和發(fā)展，高校課堂教學(xué)活動的方式和方法也發(fā)生了深刻的變革。在移動數(shù)字化背景下，量化課堂教學(xué)可以對課堂教學(xué)質(zhì)量進行有效監(jiān)控，進而為教學(xué)研究相關(guān)人員提供有益的教學(xué)指導(dǎo)參考。文章通過對課堂上學(xué)生的學(xué)習(xí)活動數(shù)據(jù)進行深入挖掘和分析，得出同學(xué)之間有效的人際交流學(xué)習(xí)活動，可以明顯改善數(shù)學(xué)類課程的教學(xué)效果。同時，教師在動態(tài)掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)效果變化趨勢規(guī)律之后，可以有針對性地改進教學(xué)策略。

關(guān)鍵詞：智慧課堂；量化監(jiān)控；數(shù)據(jù)挖掘；人際交流

中圖分類號：G642文獻標志碼：A

0 引言

隨著網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化技術(shù)以及移動終端通信設(shè)備性能的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)化智慧數(shù)字教學(xué)平臺［1-3］得到了快速普及和使用。教學(xué)平臺的應(yīng)用對于深度融合高校各類課程資源，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，深化高校教育教學(xué)改革，具有深遠意義。例如：在教學(xué)過程中，利用可視化的專業(yè)數(shù)學(xué)教學(xué)軟件［4］可以實現(xiàn)數(shù)學(xué)在圖形與代數(shù)之間精細化和科學(xué)化的直觀展示。可視化教學(xué)過程的具體實施內(nèi)容包括基本概念的可視化、命題定理的可視化以及解決問題過程的可視化等不同方面。

教學(xué)量化質(zhì)量監(jiān)控方法通過對學(xué)習(xí)過程的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘及量化分析，可以有針對性地、實時改善課堂教學(xué)效果。在實際的課程教學(xué)實踐過程中，已有的量化測量評價體系［5-7］對數(shù)學(xué)素養(yǎng)的形成過程［8］進行相應(yīng)的評價。例如：陳志江［9］以“平面向量”知識單位為例，從教師和學(xué)生2個方面，深入分析了學(xué)生對數(shù)學(xué)知識點理解不夠深刻的癥結(jié)所在。這不僅需要教師清晰表述知識點的具體內(nèi)容，還需要從系統(tǒng)角度闡明數(shù)學(xué)知識系統(tǒng)的來龍去脈。張金良［5］深入分析了數(shù)學(xué)抽象的概念，將數(shù)學(xué)抽象的表征過程分為問題現(xiàn)象、具體屬性、本質(zhì)屬性、不斷純化概況等思維認知過程。孫水玲［10］利用模糊信息處理的方法，提出了適用于教學(xué)綜合評估體系的量化數(shù)學(xué)模型，通過教學(xué)改革前后所需時間的比例，反映了教學(xué)效率方面的改善程度。趙紅等［1］對影響教學(xué)質(zhì)量的隱形影響因素進行了量化分析研究。例如：學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)方法和學(xué)習(xí)效果等動態(tài)的學(xué)習(xí)過程都屬于影響教學(xué)質(zhì)量的隱形影響因素。王大偉等［3］對以“學(xué)生為中心”的教學(xué)改革服務(wù)理念進行了闡述。萬昆等［6］指出在大數(shù)據(jù)時代通過有效的量化學(xué)習(xí)，可以精準地對學(xué)習(xí)過程進行數(shù)字畫像并對其進行有效預(yù)測，進而促進學(xué)生的全面發(fā)展。

數(shù)學(xué)的有效學(xué)習(xí)離不開對數(shù)學(xué)抽象的本質(zhì)認知，吳增生［11］從腦神經(jīng)認知作用的角度出發(fā)，對數(shù)學(xué)抽象的認知過程進行了探討。而上述數(shù)學(xué)教育方面的研究更多側(cè)重于理論體系的構(gòu)建和探討。實際的教學(xué)研究需要真正地將教學(xué)過程量化數(shù)據(jù)進行實踐，并進行學(xué)習(xí)活動的過程檢測和量化研究。在全民網(wǎng)課教學(xué)的大背景下，利用各種網(wǎng)絡(luò)工具進行線上常態(tài)化教學(xué)已經(jīng)為實際的量化教學(xué)監(jiān)控提供了大量的線上學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)資源；該方法選取在移動終端學(xué)習(xí)平臺“學(xué)習(xí)通”的在線課堂環(huán)境線上數(shù)據(jù)，將學(xué)生課堂線上線下的學(xué)習(xí)狀態(tài)參數(shù)［12］逐一量化，從而實現(xiàn)有效的課程教學(xué)量化監(jiān)控。

針對教學(xué)過程出現(xiàn)的中具體問題，本文提出了智慧課堂的教學(xué)量化質(zhì)量監(jiān)控及改進方法，實現(xiàn)課堂學(xué)習(xí)效果的逐步改進，進而實現(xiàn)教學(xué)效果的持續(xù)改進；通過全方位地獲取學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，進行深入的數(shù)據(jù)挖掘及分析，從而確定影響學(xué)習(xí)效果的關(guān)鍵影響因素；對學(xué)生在學(xué)習(xí)狀態(tài)上進行宏觀的正確引導(dǎo)，可以從總體上提升學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)課程的自我效能感［13］，不斷提高學(xué)生的課堂學(xué)習(xí)效果。

1 量化質(zhì)量監(jiān)控原理

量化質(zhì)量監(jiān)控體系通過教師端首先發(fā)起網(wǎng)上活動，根據(jù)學(xué)生的線上學(xué)習(xí)過程，系統(tǒng)實時記錄各種學(xué)習(xí)狀態(tài)數(shù)據(jù)信息。教師端通過相關(guān)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的匯總及數(shù)據(jù)挖掘，進而采取有針對性的措施完善課堂設(shè)計。具體智慧課堂量化質(zhì)量監(jiān)控原理如圖1所示。

2 數(shù)據(jù)采集

2.1 問卷統(tǒng)計

在量化教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控的過程中，針對學(xué)生學(xué)習(xí)過程的數(shù)據(jù)采集過程是一個關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。只有合理、有效地采集過程數(shù)據(jù)，才能夠更好地掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)動態(tài)。針對某高校開設(shè)的數(shù)學(xué)類課程的6個專業(yè)班級，本文進行學(xué)習(xí)過程的狀態(tài)數(shù)據(jù)采集。為了擴大教學(xué)效果及授課對象的研究范圍，在第二學(xué)期，學(xué)校采用在線教學(xué)直播公域平臺（嗶哩嗶哩）進行相應(yīng)的直播教學(xué)及統(tǒng)計分析。研究數(shù)據(jù)主要通過網(wǎng)上問卷調(diào)查統(tǒng)計、網(wǎng)上作業(yè)提交等方式獲得。假設(shè)在教學(xué)量化監(jiān)控的過程中，學(xué)生的學(xué)習(xí)過程沒有第三方的主觀影響，即進行了客觀的學(xué)習(xí)狀態(tài)陳述；在線教學(xué)直播平臺平均每次學(xué)習(xí)的人數(shù)超過3000；具體問卷調(diào)查包括主觀難度、難度等級、課下學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、人際交流和學(xué)習(xí)興趣6項。

2.2 信度檢驗

測驗的信度又被稱為測驗的可靠性，是指同一個測驗對同一組被試對象施測2次，所獲得的結(jié)果一致性的程度。一個好的測驗必須是穩(wěn)定可靠的，多次使用所獲得的結(jié)果是前后一致的。經(jīng)過一個學(xué)期的教學(xué)周期，在第二學(xué)期重新對被試對象進行問卷再測，其信度統(tǒng)計如表1所示。

重測信度為第二次調(diào)查測量與第一次調(diào)查測量的各個選項的分布統(tǒng)計相關(guān)系數(shù)，此系數(shù)又稱被為穩(wěn)定性系數(shù)。一致性信度系數(shù)為前、后測量時得到的克朗巴哈系數(shù)（Cronbach α），該系數(shù)最早由美國教育學(xué)家Lee Cronbach在1951年命名，通常在0～1，當(dāng)該系數(shù)超過0.6時，則表明該測量調(diào)查具有一定的內(nèi)部一致性。該系數(shù)越高，則表明該測量的內(nèi)部一致性越好。根據(jù)表1所示結(jié)果：其中5個調(diào)查項目的重測信度系數(shù)和一致性信度均達到了0.8以上；僅學(xué)習(xí)難度這一項的重測信度和一致性信度系數(shù)較低，但也在0.6以上，出現(xiàn)這種情況的原因可能是學(xué)生的主觀學(xué)習(xí)難度認知發(fā)生變化。這說明該問卷調(diào)查研究具有較好的可信度。

2.3 效度檢驗

本文通過結(jié)構(gòu)效度進行相應(yīng)的效度檢驗。結(jié)構(gòu)效度是指測量結(jié)果體現(xiàn)出來的某種結(jié)構(gòu)與測值之間的對應(yīng)程度。通過因子分析的方法進行結(jié)構(gòu)效度檢驗分析，其主要功能是從量表全部變量中提取一些公因子，各公因子分別與某一群特定變量高度關(guān)聯(lián)，這些公因子即代表了量表的基本結(jié)構(gòu)。在因子分析的結(jié)果中，用于評價結(jié)構(gòu)效度的主要指標有累積貢獻率、共同度和因子負荷。累積貢獻率反映公因子對量表或問卷的累積有效程度，共同度反映由公因子解釋原變量的有效程度，因子負荷反映原變量與某個公因子的相關(guān)程度。通過成分提取之后獲得的反映各個問卷調(diào)研共同度的成分矩陣如表2所示。

3 結(jié)果分析

3.1 難度情況調(diào)查

數(shù)學(xué)類課程本身具有高度的抽象性，而對于抽象概念的認知過程，跟學(xué)習(xí)客體的人腦神經(jīng)元的作用［11］過程密切相關(guān)。因此，不同的學(xué)生對于抽象概念的認知過程具有顯著的差異。本文通過對學(xué)生認為課程難度的情況進行調(diào)查，63.01%的學(xué)生認為數(shù)學(xué)類課程比較難，甚至14.73%的學(xué)生認為數(shù)學(xué)類課程過于困難。這是由學(xué)生在初次接觸這門課程時的主觀印象決定的。進一步分析這門課程難度較大的具體原因，在學(xué)生認為難度的原因分布情況中，占比最大的原因為43.84%的學(xué)生認為計算證明推導(dǎo)的過程和方法過于復(fù)雜，而32.53%的學(xué)生無法說明認為該門課程困難的具體原因。

3.2 學(xué)習(xí)現(xiàn)狀調(diào)查

本文通過對學(xué)生在課下的學(xué)習(xí)時間和與周圍同學(xué)進行學(xué)習(xí)探討的規(guī)律情況進行調(diào)查，在課下學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)類課程的平均時間主要集中在10～30 min和30～60 min這2個時間段內(nèi)，占比分別達到略多于1/3。就與周圍同學(xué)進行學(xué)習(xí)交流的人數(shù)分布情況而言，占比最多的為僅與1名同學(xué)進行平時學(xué)習(xí)和交流，為23.97%；隨著與周圍同學(xué)進行學(xué)習(xí)交流的人數(shù)的增多，這一比例逐漸減少。這說明同學(xué)之間缺乏廣泛的學(xué)習(xí)交流和探討，當(dāng)與周圍同學(xué)學(xué)習(xí)交流的人數(shù)達到或者超過4人時，此時的占比則出現(xiàn)了迅速下降。這與班級的整體學(xué)習(xí)氛圍有一定的關(guān)系，也客觀地反映出學(xué)生在平時學(xué)習(xí)中的學(xué)習(xí)特點。

3.3 學(xué)生線上活動時間段對比

通過已有文獻的學(xué)生作業(yè)提交時間段統(tǒng)計分布和本論文研究中學(xué)生作業(yè)提交時間段分布的對比，本文發(fā)現(xiàn)不同的學(xué)生群體的學(xué)習(xí)活動情況，既有其共性規(guī)律的一面，又有反映其特定活動特點的一面。王大偉研究表明，學(xué)生提交作業(yè)的時間段主要集中在16：00—20：00。而本研究所反映的學(xué)生提交作業(yè)的時間規(guī)律情況則具有更加寬泛的時間分布特點。在08：00—24：00這一時間段內(nèi)，學(xué)生提交作業(yè)的分布情況較為分散，只有在12：00—16：00這一時間段內(nèi)活動分布的人數(shù)較為突出。而且在這一時間段內(nèi)的總體占比情況與王大偉等［3］研究中在該時間段活動的人數(shù)占比情況較為接近。這說明在學(xué)生的學(xué)習(xí)活動規(guī)律及特點方面，具有一定的普遍性和借鑒性。

3.4 影響學(xué)習(xí)效果的相關(guān)因素比較

本文將網(wǎng)上調(diào)查得出的6個學(xué)習(xí)成績效果影響因素進行相關(guān)性比較，得出了影響因素的相關(guān)系數(shù)，具體如表3所示。

通過表3可以看出，與學(xué)習(xí)效果關(guān)系最為密切的因素是人際交流。這說明學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程中，跟周圍同學(xué)的學(xué)習(xí)交流過程是非常重要的。而在以往的相關(guān)研究過程中，更多的側(cè)重點則是關(guān)注學(xué)習(xí)者自身的內(nèi)在變化特征。例如：吳增生［11］主要從大腦神經(jīng)元的作用變化角度對數(shù)學(xué)抽象概念的理解進行闡述，沒有考慮周圍人文環(huán)境對學(xué)習(xí)者本身的刺激作用效果。趙紅等［1］雖然指出學(xué)習(xí)態(tài)度和方法是影響學(xué)習(xí)質(zhì)量的關(guān)鍵隱形因素，但是在量化的過程中，也僅是對學(xué)生的出勤率、遲到率等表象特征進行量化分析，缺乏對周圍人文環(huán)境的量化特征分析。而隨著與周圍同學(xué)進行交流探討的人數(shù)增多，可以發(fā)現(xiàn)有效的人文學(xué)習(xí)互助有利于學(xué)生更好地掌握知識點。同學(xué)之間的相互探討既能夠營造一種良好的學(xué)習(xí)氛圍，又能夠拓展學(xué)生的學(xué)習(xí)思路，有利于及時解決學(xué)生的知識盲區(qū)。學(xué)習(xí)的效果跟交流人數(shù)的多少呈正相關(guān)：提問者可以通過向其他同學(xué)提問解決知識點上的疑難問題；回答者將進一步梳理所學(xué)的知識結(jié)構(gòu)，進而加深對知識網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的理解。因此，在日常的課堂教學(xué)互動過程中，教師應(yīng)該鼓勵同學(xué)之間針對學(xué)習(xí)過程中遇到的各種疑問，進行廣泛的交流討論，從而形成正向效應(yīng)，提高學(xué)生的整體學(xué)習(xí)效果。

與學(xué)習(xí)效果影響關(guān)系次為重要的因素是學(xué)習(xí)興趣。興趣是最好的老師，只有學(xué)生對數(shù)學(xué)類課程產(chǎn)生濃厚的興趣，才有可能產(chǎn)生持續(xù)的主觀能動性，提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。

學(xué)習(xí)時間與學(xué)習(xí)效果相關(guān)系數(shù)較小，這說明在該階段的學(xué)習(xí)過程中，有一部分同學(xué)雖然會花費一定時間進行課前課后的學(xué)習(xí)，但是在學(xué)習(xí)的過程中不僅要注重學(xué)習(xí)時間的長短，還要注重有效的學(xué)習(xí)時間，也即學(xué)習(xí)效率的提高是更為重要的。

與學(xué)習(xí)效果相關(guān)性最小的影響因素是學(xué)生的主觀難度，這說明學(xué)生在最初學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)類課程時具有一定的畏難心理。而很多同學(xué)雖然主觀上認為該門課程較為難學(xué)，但在實際教學(xué)的過程中，學(xué)生的努力和教學(xué)策略的持續(xù)改進可以達到較為理想的學(xué)習(xí)效果。

3.5 學(xué)習(xí)效果的階段變化情況

通過對各個學(xué)習(xí)階段在學(xué)習(xí)平臺記錄的學(xué)生學(xué)習(xí)作業(yè)情況，本文得出在不同階段的學(xué)習(xí)成績結(jié)果分布變化規(guī)律。在學(xué)生第一次進行作業(yè)時，課程教學(xué)處于導(dǎo)入階段，學(xué)生有畏難心理。因此，教師在進行作業(yè)難度的設(shè)置時選擇較為基礎(chǔ)的練習(xí)題，使學(xué)生在首次進行作業(yè)練習(xí)時成績較高，這樣有利于建立學(xué)生的學(xué)習(xí)自信心，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。隨著課程的深入，學(xué)生在經(jīng)過入門學(xué)習(xí)掌握了最初的學(xué)習(xí)思路之后，開始逐漸適應(yīng)課程的學(xué)習(xí)難度和環(huán)境。此時，教師適當(dāng)增加課后作業(yè)習(xí)題的難度，這樣有利于學(xué)生深入地掌握數(shù)學(xué)基本思維方式和知識內(nèi)容。在適當(dāng)增加了課后作業(yè)習(xí)題的難度之后，學(xué)生的作業(yè)習(xí)題成績總體上有了一定的下降，學(xué)習(xí)成績主要集中在80分左右。在教學(xué)活動持續(xù)改進之后，學(xué)生作業(yè)成績的總體分布也呈現(xiàn)較為良性的變化發(fā)展，尤其是分數(shù)達到90分以上的學(xué)生人數(shù)顯著提高。這說明持續(xù)改進教學(xué)方式有利于提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。

3.6 教學(xué)效果的改進措施

在教學(xué)效果的持續(xù)改進過程中，本文主要從以下幾個方面對課堂教學(xué)效果進行針對性的改進和完善。

（1）教師增加課程互動提問思考，倡導(dǎo)探究討論式教學(xué)，使學(xué)生在問題思考的過程中加深概念理解，增加課堂教學(xué)效果的趣味性，激發(fā)并提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

（2）教師繪制關(guān)鍵概念知識聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)，例如極限、連續(xù)、求導(dǎo)等之間的內(nèi)在聯(lián)系及區(qū)別，通過引導(dǎo)學(xué)生積極構(gòu)建知識學(xué)習(xí)地圖，進而匯總形成宏觀上的知識地圖構(gòu)架。

（3）數(shù)學(xué)公式的數(shù)字可視化展示，充分利用PPT、數(shù)學(xué)教學(xué)軟件等直觀的方式反映抽象的數(shù)學(xué)問題。

（4）教師可以嘗試采用分層教學(xué)練習(xí)法或個案訪談方法：對于基礎(chǔ)較差的學(xué)生，習(xí)題講授側(cè)重于基礎(chǔ)知識概念的理解及較為基礎(chǔ)的計算；對于基礎(chǔ)較好的學(xué)生，習(xí)題可以適當(dāng)側(cè)重定理證明及分析應(yīng)用。

4 結(jié)語

在移動終端教學(xué)環(huán)境的基礎(chǔ)之上，本文充分利用線上學(xué)生學(xué)習(xí)過程活動的數(shù)據(jù)信息，利用數(shù)據(jù)挖掘的方法，對課堂教學(xué)效果進行分析，從而達到教學(xué)效果持續(xù)改進的目的。得出的主要結(jié)論如下：

（1）學(xué)生在初次接觸數(shù)學(xué)類課程時，通常會具有畏難心理。在課程導(dǎo)入階段，教師通過適當(dāng)?shù)亟档妥鳂I(yè)習(xí)題難度，可以有效建立學(xué)生的學(xué)習(xí)自信心，逐步提升作業(yè)習(xí)題的練習(xí)難度，以穩(wěn)步提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。

（2）通過相關(guān)性因素分析可以得出，與學(xué)習(xí)效果關(guān)系最為密切的是人際交流。學(xué)生的學(xué)習(xí)過程不僅是自身學(xué)習(xí)提高的過程，還是提高群體性學(xué)習(xí)效果的有效途徑。通過學(xué)生之間的學(xué)習(xí)探討和交流答疑，可以形成良好的學(xué)習(xí)氛圍，營造良好的班級學(xué)習(xí)風(fēng)氣，顯著提升總體的學(xué)習(xí)效果。

（3）移動終端教學(xué)環(huán)境平臺的建立，可以量化監(jiān)控教學(xué)效果，使教師在宏觀上把握學(xué)生的總體學(xué)習(xí)情況。該方法對于教學(xué)過程的改進具有一定的參考價值和推廣性。

（4）教師通過引導(dǎo)學(xué)生構(gòu)建知識學(xué)習(xí)地圖，在學(xué)生之間進行積極廣泛的交流。實踐證明所提方法是一種有效的可視化教學(xué)改進方法。

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Research on quantitative quality monitoring control and improvement of teaching in smart classroom

Abstract： With the increasing popularity and development of mobile terminal communication equipment， the profound changes have taken place in the way and method of classroom teaching activities. Under the mobile digital background， quantitative classroom teaching can effectively monitor the quality of classroom teaching in real time， and then provide useful teaching guidance reference. Through the in-depth mining and analysis of the data of students’ learning activities in the classroom， it can be concluded that effective interpersonal communication learning activities among students can significantly improve the teaching effect of mathematical analysis course. At the same time， after mastering the dynamic trend of students’ learning effect， the teaching strategies can be improved targetedly.

Key words： smart classroom; quantitative monitoring; data mining control; interpersonal communication