網(wǎng)絡(luò)課程評價的統(tǒng)計分析

朱坤平 劉劍平 姚俊

[摘要]網(wǎng)絡(luò)課程的評價是遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)的一個重要組成部分，不同于以教師面授為主的常規(guī)教學(xué)手段，遠(yuǎn)程教育則是以學(xué)生的自主學(xué)習(xí)為主導(dǎo)。一門網(wǎng)絡(luò)課程的成功與否不僅取決于該課程網(wǎng)絡(luò)課件的優(yōu)劣，更重要的是學(xué)生能否借助課程相關(guān)的學(xué)習(xí)服務(wù)支持系統(tǒng)取得良好的學(xué)習(xí)效果。本文綜合利用多元統(tǒng)計分析的方法對學(xué)生自主學(xué)習(xí)的各個環(huán)節(jié)與最終學(xué)習(xí)效果的關(guān)系作定量的分析。

[關(guān)鍵詞]遠(yuǎn)程教育 回歸分析 主成份分析 因子分析

和傳統(tǒng)的以教師為主的面對面的教學(xué)手段不同，遠(yuǎn)程教育[1][2]是一種學(xué)生與教師在時間和空間上分離的教育形式。遠(yuǎn)程教育以學(xué)生的自主學(xué)習(xí)為主導(dǎo)，課程的教學(xué)活動以多媒體的方式展開，學(xué)生與教師及教育組織之間通過現(xiàn)代化的通訊方式聯(lián)系。而網(wǎng)絡(luò)教育是以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為依托的遠(yuǎn)程教育的一種重要組成形式，它突破了時空的限制，具有開放，靈活的優(yōu)點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)的構(gòu)成包括了網(wǎng)絡(luò)課程的開發(fā)設(shè)計以及為網(wǎng)絡(luò)課程提供學(xué)習(xí)支持服務(wù)的子系統(tǒng)，學(xué)習(xí)支持服務(wù)子系統(tǒng)又包括：信息與咨詢，課程與資源，導(dǎo)學(xué)與指導(dǎo)，活動與交互，實踐與實驗，設(shè)施與技術(shù)，評價與激勵 等諸多方面。因此，對網(wǎng)絡(luò)課程的評價涉及到整個網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)，既包括對設(shè)施與課程資源等硬件方面的評價，也包括對咨詢與指導(dǎo)等軟件方面的評價。從目標(biāo)管理的觀點(diǎn)來看，對網(wǎng)絡(luò)課程的評價最終還是要落實到網(wǎng)絡(luò)課程的教學(xué)效果上，即所開設(shè)的網(wǎng)絡(luò)課程是否能達(dá)到預(yù)期的教學(xué)目的，完成網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)大綱的基本要求。

對于教學(xué)課程包括網(wǎng)絡(luò)課程的考核在理論和實踐上都已有點(diǎn)相當(dāng)廣泛的探索[3]-[7]， 一個客觀合理的考核的結(jié)果不僅能反映了學(xué)生對該課程的掌握程度，同時也體現(xiàn)了教師的教學(xué)效果，并能夠從中發(fā)現(xiàn)教學(xué)中存在的問題。如果簡單地從量的方面來評價一門網(wǎng)絡(luò)課程，我們可以考察該網(wǎng)絡(luò)課程的選課人數(shù)或比例，以及該網(wǎng)絡(luò)課程考試及格率。自然，選課的學(xué)生人數(shù)越多基本代表了該課程越受學(xué)生的歡迎（必修課程除外）。而課程的考試及格率代表了達(dá)到課程教學(xué)大綱基本要求的學(xué)生比例，因此及格率越高在一定的程度上代表了該課程的教學(xué)效果越好。但是，一個基本的事實是： 一門選修類的網(wǎng)絡(luò)課程的考試及格率與選課人數(shù)或比例密切相關(guān)，往往越是容易考試通過的課程選課的人數(shù)就越多。因此，選課人數(shù)和及格率等量的指標(biāo)只能作為網(wǎng)絡(luò)課程評價的參考指標(biāo)。

從質(zhì)的方面來評價一門網(wǎng)絡(luò)課程，我們認(rèn)為最有說服力的自然是學(xué)生對該課程總體滿意程度。這方面的調(diào)查工作在我國還未受到足夠的重視，也很少有這方面的數(shù)據(jù)分析及報道。目前對網(wǎng)絡(luò)課程的評價和監(jiān)管還主要是一種自上而下的形式，即由上級主管單位來負(fù)責(zé)實施。其實，自下而上的面向?qū)W生的問卷調(diào)查是一種最直接的對課程的評價形式，通過對問卷的統(tǒng)計分析，可以發(fā)現(xiàn)辦學(xué)各個環(huán)節(jié)存在的問題，有利于對課程作出有針對性的整改和完善。

本文是用統(tǒng)計分析的方法，從辦學(xué)機(jī)構(gòu)為網(wǎng)絡(luò)課程提供了哪些服務(wù)，這些服務(wù)的功效如何，課程的最終教學(xué)效果如何等方面來評價網(wǎng)絡(luò)課程。我們隨機(jī)選取了我校網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)院開設(shè)的其中七門網(wǎng)絡(luò)課程，涉及共1385名學(xué)生的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。原始數(shù)據(jù)包括：姓名，學(xué)號，專業(yè)，課件點(diǎn)擊次數(shù)，在線學(xué)習(xí)時間，BBS發(fā)帖討論次數(shù)，作業(yè)成績，平時成績，考試卷面成績，和總評成績等信息。一般說來，考試成績應(yīng)該近似服從正態(tài)分布，我們將首先對這些網(wǎng)絡(luò)課程的卷面成績作正態(tài)分布的顯著性檢驗。只有通過了正態(tài)性檢驗的成績我們才認(rèn)為是正常的和有效的，并可以把該成績作為評價對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)效果的指標(biāo)。其次，我們把課件點(diǎn)擊次數(shù)，在線學(xué)習(xí)時間，BBS發(fā)帖討論次數(shù)，作業(yè)成績作為評價網(wǎng)絡(luò)學(xué)院提供服務(wù)功效的指標(biāo)，對網(wǎng)絡(luò)課程的卷面考試成績與這些指標(biāo)的關(guān)系作相關(guān)分析和回歸分析。最后，再對這些網(wǎng)絡(luò)課程的統(tǒng)計數(shù)據(jù)作主成分分析和因子分析。我們希望用數(shù)據(jù)說話，通過統(tǒng)計分析來揭示上述指標(biāo)的內(nèi)在聯(lián)系，找出辦學(xué)中的薄弱環(huán)節(jié)，為進(jìn)一步完善服務(wù)和提高教學(xué)質(zhì)量提供幫助。

一、網(wǎng)絡(luò)課程的成績分布

作為評價一門網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)效果的指標(biāo)，我們選取課程的卷面成績而不是總評成績，是因為卷面成績排除了人為因素的不利影響，比如無效的課件點(diǎn)擊次數(shù)和在線學(xué)習(xí)時間（空掛著的）是很難鑒別出來的，而這些指標(biāo)會拉升平時成績從而拉升總評成績。卷面考試成績能較好地反映課程的教學(xué)效果，但前提必須是該成績是正常有效的，沒有出現(xiàn)考前泄題等異常情況。眾所周知，傳統(tǒng)教學(xué)模式下的考試成績的一般近似服從正態(tài)分布。那么，教與學(xué)時空分離模式下的網(wǎng)絡(luò)課程的成績是否還近似服從正態(tài)分布呢？ 如下，以線性代數(shù)課程為例我們對網(wǎng)絡(luò)課程的卷面考試成績作正態(tài)分布的顯著性檢驗。圖1是我校07級部分專業(yè)1385名學(xué)生線性代數(shù)網(wǎng)絡(luò)課程卷面考試成績的頻率直方圖。

圖1：網(wǎng)絡(luò)課程線性代數(shù)成績分布頻率直方圖

在顯著性水平α=0，01下，對考試成績作正態(tài)分布N（μ，σ2）的x2檢驗，其中參數(shù)μ和σ2的極大斯然估計分別為樣本均值x=70.37和樣本方差s2=233.83。統(tǒng)計量的觀測值為： ， 統(tǒng)計量觀測值小于臨界值

， 故在顯著性水平α=0，01下，可以認(rèn)為考試成績的分布為正態(tài)分布。綜合卷面成績及格率為77.32%和70.37的平均成績，可以認(rèn)為該課程的考試成績是正常的，且試卷難度適中。整體上看該門課程收到了較好的教學(xué)效果。

進(jìn)一步通過對其他六門網(wǎng)絡(luò)課程成績分布的x2檢驗我們發(fā)現(xiàn)， 在顯著性水平α=0，01下其中五門課程成績都可以認(rèn)為是服從正態(tài)分布的。

綜上，盡管網(wǎng)絡(luò)學(xué)院的學(xué)生可能有更大的個體差異性，且網(wǎng)絡(luò)教學(xué)模式與整齊劃一的傳統(tǒng)教學(xué)模式有很大的不同，但是，兩種教學(xué)模式下考試成績的分布并無顯著性差異， 它們都近似服從正態(tài)分布。

二、網(wǎng)絡(luò)課程指標(biāo)的相關(guān)和回歸分析

對網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)各個環(huán)節(jié)指標(biāo)的相關(guān)分析可以揭示這些指標(biāo)之間的相關(guān)程度兩個指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)的絕對值越接近于1，表示這兩個指標(biāo)的線性相關(guān)關(guān)系越強(qiáng)，反之，相關(guān)系數(shù)的絕對值越接近于零，表示他們的線性關(guān)系越弱。對于指標(biāo)間的Pearson相關(guān)系數(shù)的可以用t-統(tǒng)計量進(jìn)行檢驗。仍以線性代數(shù)網(wǎng)絡(luò)課程為例，下表是根據(jù)1385名學(xué)生的統(tǒng)計數(shù)據(jù)用SPSS軟件求出的各指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)（表中的Sig.為相關(guān)系數(shù)顯著性檢驗的概率p值）。

從表中可見，其中卷面成績與總評成績相關(guān)系數(shù)為0.901是強(qiáng)相關(guān)的。在0.05的顯著性水平下，卷面成績與點(diǎn)擊次數(shù)的相關(guān)關(guān)系不顯著，與其他指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)也很小。這個分析表明，課件的點(diǎn)擊次數(shù)對教學(xué)效果即卷面考試成績是沒有顯著性影響。究其原因大概是許多同學(xué)為提高平時成績刷點(diǎn)擊率造成的。盡管學(xué)院規(guī)定了連續(xù)三分鐘之內(nèi)的點(diǎn)擊不計學(xué)習(xí)時間，但這個規(guī)定對監(jiān)督學(xué)生學(xué)習(xí)的作用不大，有待改進(jìn)。

進(jìn)一步地，利用逐步回歸的方法，我們希望找到卷面成績與在線學(xué)習(xí)時間，點(diǎn)擊次數(shù)，作業(yè)分?jǐn)?shù)，討論次數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系。SPSS的分析結(jié)果如下：

上表說明，通過逐步回歸的得出的兩個模型，其復(fù)相關(guān)系數(shù)分別為0.099和0.133。

在0.05的顯著性水平下F檢驗顯示， 模型一中只有作業(yè)成績對卷面成績作用顯著，而模型二中也只有作業(yè)成績和學(xué)習(xí)時間對卷面成績作用顯著。

逐步回歸的結(jié)果表明：在0.05的顯著性水平下，課件點(diǎn)擊次數(shù)和參與討論的次數(shù)對考試成績的影響不顯著，即他們在回歸方程中的系數(shù)可以認(rèn)為是零。在線學(xué)習(xí)時間對卷面成績的影響盡管可以認(rèn)為是顯著的，但其在回歸方程中的系數(shù)也很小。最終的回歸方程可表示為：

卷面成績 = 59.432 + 0.132*作業(yè)成績

綜合上述分析結(jié)果：對網(wǎng)絡(luò)課程的監(jiān)管重點(diǎn)應(yīng)放在對學(xué)生完成作業(yè)的監(jiān)督和考評上。對學(xué)生的在線學(xué)習(xí)時間，課件點(diǎn)擊次數(shù)，參見討論的次數(shù)等可宜不作硬性要求。這些指標(biāo)對卷面考試的影響是基本可以忽略的或僅作參考。

三、網(wǎng)絡(luò)課程的因子分析

因子分析[8]的方法主成分分析的拓廣和延伸，它最早由Charles Spearman提出， 1904年他在研究33名學(xué)生的六門課程（古典語（C）、法語（F）、英語（E）、數(shù)學(xué)（M）、判別（D）及音樂（Mu））的考試成績得到了如下的相關(guān)系數(shù)矩陣：

Spearman注意到如果不考慮對角元素的話，矩陣中任意兩列的元素大致成比例，比如對C列和E列有：

由此，Spearman提出了課程考試成績的因子分析的模型：Xi=aiF+ei其中Xi為第i門課程標(biāo)準(zhǔn)化后的考試成績，ei為只對第i門課程有影響的特殊因子，而F為影響所有課程的公共因子，一般F可解釋為智力因素。對于網(wǎng)絡(luò)課程的考試成績是否也具有上述性質(zhì)呢？我們隨機(jī)選取5門網(wǎng)絡(luò)課程的學(xué)生成績，這些成績的相關(guān)矩陣如下：

顯然，矩陣中任兩列的對應(yīng)元素不具有比例關(guān)系。即網(wǎng)絡(luò)課程的成績不能適用于只有一個公共因子的模型。這可解釋為對網(wǎng)絡(luò)學(xué)院的學(xué)生來說，因為靠自主學(xué)習(xí)，影響其成績的除智力因素外，還有很重要的自制力，毅力等因素。

通過對上述相關(guān)陣的KOM和巴特里特球度檢驗，其概率P值接近于零，即在顯著性水平0.05下可以對成績數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析。

利用主成分分析方法提取三個因子，得

其中，三個主成分對原5個變量的方差累計貢獻(xiàn)率超過90%，即只用三個主成分就可以很好地表示了原來變量的信息。三個主成分的因子載荷矩陣如下：

其含義為，比如：物理成績=0.861f1-0.296f2-0.175f3

軟件成績=0.776f1-0.223 f2+0.552 f3

而因子得分的系數(shù)矩陣為：

從矩陣可以看出，各科成績在因子f1的權(quán)重相當(dāng)，第二因子f2中英語的權(quán)重突出，第三因子f3中軟件課程的權(quán)重最大。因此，這三個因子分別可以解釋為一般的智力因素，語言能力和動手能力。

因子分析對網(wǎng)絡(luò)課程管理和評價的意義在于： 由于網(wǎng)絡(luò)課程時空分離的特點(diǎn)，教師無法像課堂教學(xué)一樣獲得學(xué)生的實時反饋。因此網(wǎng)絡(luò)課程在教學(xué)各環(huán)節(jié)的設(shè)置上就需要針對不同課程的特點(diǎn)作出有針對性的調(diào)整。因子分析可以從課程的統(tǒng)計數(shù)據(jù)出發(fā)提取出影響這些課程成績的幾個主要因子（這些因子往往具有直觀的含義而又不能直接測量）。不同課程的特點(diǎn)就反映在它們這些因子上載荷的不同。據(jù)此就可以對不同的網(wǎng)絡(luò)課程作出有針對性的引導(dǎo)和訓(xùn)練的設(shè)置。

四、結(jié)論

本文從統(tǒng)計數(shù)據(jù)出發(fā)利用統(tǒng)計分析的方法來定量地研究網(wǎng)絡(luò)課程的評價問題，以網(wǎng)絡(luò)課程的卷面考試成績作為評價課程教學(xué)效果的主要指標(biāo)，在0.01的顯著性水平下對樣本數(shù)據(jù)的檢驗表明網(wǎng)絡(luò)課程的成績也服從正態(tài)分布。通過對網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)環(huán)節(jié)中的課件點(diǎn)擊次數(shù)，在線學(xué)習(xí)時間，討論次數(shù)，作業(yè)分?jǐn)?shù)，和考試成績等指標(biāo)的相關(guān)和回歸分析顯示，考試成績與作業(yè)分?jǐn)?shù)低度相關(guān)，與課件點(diǎn)擊次數(shù)（在0.05的顯著性水平下的檢驗）不相關(guān)，與在線時間，討論次數(shù)等指標(biāo)弱相關(guān)。進(jìn)一步地我們利用逐步回歸的方法，得到了考試成績與上述指標(biāo)的回歸方程。最后，我們對若干網(wǎng)絡(luò)課程的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行了因子分析，揭示了影響網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)效果的潛在因素，為進(jìn)一步改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)課程的教學(xué)提供了理論依據(jù)。

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[8]高惠璇：應(yīng)用多元統(tǒng)計分析，北京大學(xué)出版社，2009

（作者單位：1.華東理工大學(xué)理學(xué)院 上海，2.華東理工大學(xué)網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)院 上海）